# GitHub Copilot - AI 塔罗牌占卜项目实战 这是一个利用 VSCode + GitHub Copilot 的 Plan 模式 + Agent 模式,从 0 到 1 开发的 AI 塔罗牌占卜网站。通过这个项目,你可以快速体验 GitHub Copilot 的核心 AI 编程能力,几分钟就能做出一个有翻牌动画、AI 占卜解读、神秘华丽界面的小项目。 预计 30 分钟学完,适合零基础入门 VSCode + GitHub Copilot 的 AI 编程。 如果你想了解 GitHub Copilot 的更多核心特性(MCP、Agent Skills、自定义智能体等),可以阅读本教程编程工具板块「工具实战」中的《VSCode + GitHub Copilot:微软全家桶的 AI 编程实战》。 ## 项目介绍 用户输入一个问题(比如 “我最近的爱情运势如何”),点击「开始占卜」后,展示 3 张塔罗牌的翻牌动画,翻牌完成后调用 DeepSeek 大模型 API,根据抽到的牌生成 AI 占卜解读。 界面采用深紫色主题配金色纹理,星空背景,搭配流畅的翻牌动画效果,响应式布局手机也能用。 技术栈很简单:HTML + CSS + JavaScript,调用 DeepSeek API 生成占卜解读。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305151413007.png) ## 安装 VSCode + GitHub Copilot 在开始做项目之前,需要先安装好开发工具。 1)进入 [VSCode 官网](https://code.visualstudio.com/) 下载安装包,直接傻瓜式安装。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305141229310.png) 2)打开 VSCode,点击左侧「扩展市场」图标,搜索 "GitHub Copilot",安装官方的 AI 编程插件。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305141416199.png) 你还可以根据需要,选择安装 Chinese 汉化插件: ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305153013870.png) 3)安装完后,点击 VSCode 底部状态栏的 Copilot 图标,按照提示登录 GitHub 账号就行了。 ![](https://pic.yupi.icu/1/setup-copilot-status-bar.png) 如果你还没有 Copilot 订阅,会自动进入 **Copilot Free 免费计划**,每月有一定的 AI 对话和代码补全额度,零门槛上手。想体验完整功能的话,Copilot Pro 支持新用户免费试用 30 天。如果你是在校学生,还可以通过 [GitHub Education](https://education.github.com/pack) 申请学生认证,认证通过后 Copilot Pro 直接免费用。 安装配置搞定后,就可以开始做项目了。 ## 开发流程 这个项目完美展示了 GitHub Copilot 的 Plan + Agent 工作流。 ### 第一步、用 Plan 制定方案 新建一个空的项目文件夹(比如 ai-diviner),在 VSCode 中打开该文件夹,应该会默认打开 Chat 对话面板。 ![新建项目](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305144504583.png) 在对话区域的智能体选择器中选择 Plan 模式、并选择大模型(比如 Claude Opus),然后输入需求: ``` 帮我用 HTML + CSS + JavaScript 做一个 AI 塔罗牌占卜网站。 功能描述: 1. 用户输入一个问题(比如「我最近事业运如何」) 2. 点击「开始占卜」后,展示 3 张塔罗牌的翻牌动画 3. 翻牌完成后,根据抽到的牌生成 AI 占卜解读 4. 界面要神秘华丽,深紫色主题配金色纹理,星空背景 5. 有流畅的翻牌动画效果 6. 响应式布局,手机也能用 ``` ![Plan模式执行AI](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305144551103.png) 选择 Plan 模式后,AI 不会直接开始写代码。 它会先研究你的需求,可能还会问你几个问题,比如 AI 解读是 “调用 AI 大模型接口” 还是 “从预设文案库随机生成”? 你只要像聊天一样把自己的想法告诉 AI 就好,比如希望调用 DeepSeek 大模型的 API: ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305144900988.png) 如果你自己也拿不准,可以让 AI 帮你分析不同方案的优缺点,或者交给它自主决定。 AI 理解你的需求后,会给出一份结构化的实施方案。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305145315374.png) 方案里会列出要创建哪些文件、每个文件负责什么、实现步骤的先后顺序,以及怎么验证效果。你可以在这一步跟 AI 反复讨论、调整方案,直到满意为止。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305145352874.png) Plan 模式的本质是采用 4 个阶段的迭代工作流:需求研究 → 问题对齐 → 方案设计 → 迭代细化。AI 会先用只读工具深入研究你的代码库,再通过交互式问答来消除歧义,最后才给出方案草稿。 其实这也是软件开发的标准步骤。即使你不用 Copilot 内置的 Plan 模式,也可以通过提示词引导 AI 先设计方案、人工确认后再开发执行,养成 **先想清楚再动手** 的好习惯。 ### 第二步、用 Agent 执行方案 确认方案没问题后,点击方案下方的「Start Implementation」按钮,让 AI 开始自动执行,直到实现方案。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305145604534.png) 执行过程中,Agent 会自动管理一个 Todos 任务列表来跟踪进度。你可以清楚地看到 Agent 在做什么,比如创建 `index.html`、`style.css`、`script.js` 文件,往里面写代码,甚至可能会自动打开终端执行命令。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305145807776.png) 如果 AI 要跑终端命令或者调用某些工具,会弹出确认框让你审批,安全性有保障。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305150107141.png) 你也可以在 Agent 工作时继续发消息,选择排队等待、立即打断、或者引导 AI 调整方向。 建议刚开始 AI 编程的朋友多观察一下 AI 的工作,发现不对劲的时候赶紧人工插手,可以节约 Tokens 并避免返工。 ### 第三步、查看效果 几分钟后,Agent 不仅完成了开发任务,还用 Python 启动了个 Web 服务器,帮忙运行了网站。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305150430976.png) 好家伙,这是多一步都不想让我做啊?照这个趋势,早晚我得退化到 Hello World 水平。 不过我还是喜欢在 Chrome 浏览器中测试,复制网址到浏览器中打开,然后输入从 [DeepSeek 开放平台](https://platform.deepseek.com/api_keys) 获取到的大模型 API Key: ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305150858949.png) ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305150957888.png) 输入一个问题,测测俺今年的爱情运势,然后点击「开始占卜」: ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305151027082.png) 三张塔罗牌依次翻开,下方出现 AI 生成的占卜解读。深紫色的星空背景,搭配金色边框,再加上流畅的翻牌动画,效果还真挺唬人的。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305151413007.png) 我感觉自己也可以开一个塔罗占卜小摊儿了,应该不是错觉。。。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305151303905.png) 如果你对页面的某些细节不满意,可以在内置浏览器中点击「元素选择」按钮,哪里不爽点哪里,然后在 Chat 框里编写提示词就行,比如: ``` 改为鱼皮塔罗 ``` ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305151754685.png) Agent 会自动定位到对应的代码并精准修改,改完刷新预览就好。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305152037670.png) 整个过程,从写需求到出成品,也就几分钟。搁以前,我要是自己从零写这么个带动画的占卜网站,怎么着也得搞一下午。 你还可以继续跟 AI 对话来增加功能,整个过程中一定要注意 **上下文的用量**,如果满了 AI 可能会断片儿失忆,开始乱改。 ![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260305152200805.png) 因此,在上下文快满的时候,最好让 AI 把当前项目的信息沉淀为文档。这样之后每次打开新的 AI 对话框时,只要把历史文档交给 AI,就能快速找回记忆。 ## 项目收获 通过这个小项目,你可以学到: - 如何使用 GitHub Copilot 的 Plan 模式进行需求分析和方案设计 - 如何使用 Agent 模式让 AI 自主完成代码开发 - 如何调用 DeepSeek 大模型 API - 如何用 CSS 实现翻牌动画和星空背景效果 - 如何在 AI 编程中进行人工插手和精细调整 - 如何管理上下文用量,避免 AI 断片儿 这个项目虽然小巧,但完整展示了 Vibe Coding 的核心工作流 —— 用自然语言描述需求,AI 帮你设计方案和编写代码,人工审核和调整细节。掌握了这个流程,你就可以用同样的方式去做更复杂的项目了。