三位 Java Champion 详解 GitHub Copilot 实战：周级任务缩到两天
GitHub Blog AI/ML · rss · 2026-10-21
总体观点
GitHub 官方博客采访了三位从业 15–20 年以上的 Java Champion（Vlad Mihalcea、Patrick Baumgartner、Frank Delporte），他们分享了在生产与开源中使用 Copilot 的具体案例和实践：AI 生成代码很快，但提供上下文、验证结果、保护可维护性、对交付负责仍是开发者的事。
Vlad Mihalcea（Hypersistence 创始人）
- 一直拖延数周的 Optimizer 事件历史 Web 应用，用 Copilot 两天完成，将随下个版本发布。
- 在 IntelliJ IDEA 中使用；仍亲自审查计划与代码。
- 自制 skills：用自己 65 篇文章训练出个人文风，让 Copilot 生成的文档像自己写的；还做了让 AI 模仿现有代码规范（最小惊讶原则）的 skill。
- 按任务换模型：深度思考用 Opus + 1M 上下文 + 最高档推理；报告、release notes 等轻任务用更省 token 的小模型。
Patrick Baumgartner（42talents）
- 900 页教学幻灯片从 Reveal.js 迁移到 Marp：先分析、定计划、定约束，再从结构到细节推进；关键在验证——并排运行两套幻灯片、算法比对截图、比对 PDF，「agent 不只是说迁移完成，我们拿到了证据」，全程 8–10 小时（手工估计要一周以上）。
- 终端 UI 应用 Windows 回车键失效的 bug：用 Copilot 把反馈转成可复现 UI 测试（Linux 用 tmux、PowerShell 用 psmux），定位到 Tamboui 上游并提交合并修复。
- 测试描述超出上下文时，与 Copilot 协作重设计为紧凑的箭头记法（step → step → input）。
- 核心原则：委托执行，不委托责任。
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