用VS Code+Copilot写脚本：OpenCSG公益课揭秘

由特许全球金融科技师CGFT认证项目（Chartered Global FinTech) 、模速空间与OpenCSG（开放传神）联合推出《普通人的AI掘金课——6天学会，马上能用》系列直播课程，把一个常见但耗时的工作拉到台面上：当你不算“会写代码”，怎么用AI把一件“AI相关的事”真正跑起来。在这类任务里，关键不在于你背多少语法，而在于你能不能把需求拆成可执行步骤——越懂业务和工具，AI写出来的东西就越像“可维护的工程”，而不是一次性的演示。

一、从“我想要结果”到“我需要一段程序”

很多人卡在第一步：只会对AI说“帮我分析一下”，却说不清输入是什么、输出要长什么样、怎么验证。在实际工作中，像满意度问卷、用户反馈、访谈摘要这类文本数据，最常见的诉求通常有三层：

1. 归类：哪些问题集中在薪酬、管理、流程、文化等维度
2. 提炼：每个维度下有哪些高频观点/例子
3. 可复用：下次来一批新数据，能不能直接跑同一套流程

这也是为什么“编程需要一个合适的界面与工具环境”：当你把任务当作程序来做，你就需要一个能写、能跑、能改的工作台。

二、把AI编程落到可用环境：VS Code + Copilot

在实践里，一个对新手友好的组合是：VS Code + 插件生态 + Copilot。VS Code 作为常用 IDE，优势之一就是可安装大量插件，Copilot 这类编程助手可以在你“不会从零写”时，帮你把骨架先搭起来。 GitHub 官方也把 Copilot 作为面向多场景的 AI 编程辅助工具来介绍，覆盖补全、生成、对话式协作等常见能力。
但要注意：“装好工具”并不等于“能得到好代码”。更关键的是你要学会用“工程化表达”驱动 Copilot/模型：

• 明确数据格式（例如：每条反馈一行/一个字段）
• 明确输出结构（例如：JSON字段、标签数组、置信度、证据片段）
• 明确边界（例如：不要编造未出现的观点；输出可追溯到原句）
• 这一套表达方式，本质上就是提示词工程在“AI编程场景”的落地。

三、从小样本开始：20条先跑通，再做扩展

很多人一上来就想“全量跑完”，最后最容易翻车：输出风格不稳定、标签体系乱、结果难以合并。更稳的办法是先用小样本跑通闭环，比如每次抽样一小批，然后多次迭代，让标签逐步稳定，再扩展到更大的数据量。课程里给出的示例思路是：一次跑20条，跑5次，每次会得到若干标签，再把多次结果合并在一起，最终形成更完整的标签集合与摘要。
为什么要这样做？因为标签/总结这类“生成式输出”天然带随机性，你必须用迭代把“可能的表达”收敛成“可用的体系”。这也是提示词工程里非常重要的一条：不要期待一次就对，而要设计能自动修正的流程。

四、让结果“可合并、可验证”：结构化输出是分水岭

很多人以为“让模型输出JSON”就结束了，但现实是：模型经常输出“像JSON的字符串”，解析时容易出错，结果不可控。课程中提到一种更稳的方式：用 structured output（结构化输出），让模型直接按你定义的结构返回，减少“字符串转JSON”的出错环节。
一旦结构稳定了，你就能做三件事：

• 自动合并：把每次迭代的结果 append 到一个 summary 列表里，记录 iteration、问题组、输出标签等元信息
• 自动去重：同义标签归并、低质量标签淘汰
• 自动抽样复核：抽几条原句验证“标签是否贴得准”
  这三步做完，你会发现“AI写脚本”真正的价值不是省掉写代码，而是让你能把一项工作变成稳定、可复用的流程。

五、把流程做成资产：用OpenCSG产品承接“从一次到长期”

当你把脚本跑通，下一步是“如何变成团队资产”。这里就需要平台能力来承接：
CSGHub：作为开源、可信的大模型资产管理平台，用来治理数据集、模型、代码等资产，并支持私有化部署与离线运行。它的定位类似“把大模型相关资产当成可管理的工程制品”。
CSGShip / CodeSouler：CSGShip 是 CSGHub 平台的智能编码助手后端服务，为 CodeSouler（IDE 插件）提供智能补全、对话式编程、代码生成与知识检索等能力。
AgenticOps：提供一套覆盖 Prompt、Code、Build、Test、Release、Deploy、Operate、Retrain 的标准化阶段框架，适合把“能跑”升级成“可交付、可运营”。
AgenticHub是OpenCSG（开放传神）平台专为智能体（Agent）设计的一站式AI原生开发平台：当你的流程不再只是脚本，而是要拆成多个步骤、多个工具调用、多人协作时，它更适合承接“任务编排与持续演进”的形态。
把这些能力串起来，你的“问卷分析脚本”就不止是一段代码，而是一套可复用的方法：数据进来、流程跑起来、结果可追溯、版本可管理、持续可迭代。

关于OpenCSG

OpenCSG （开放传神）是全球领先的开源大模型社区平台，致力于打造开放、协同、可持续的 AI 开发者生态。核心产品 CSGHub 提供模型、数据集、代码与 AI 应用的一站式托管、协作与共享服务，具备业界领先的模型资产管理能力，支持多角色协同和高效复用。
平台已汇聚 20 万+ 高质量 AI 模型，覆盖自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别与合成、多模态等核心方向，广泛服务于科研机构、企业与开发者群体，配套提供算力支持与数据基础设施。
当前，在 CHATGPT、豆包、DeepSeek 等主流AI大模型对开源生态发展的观察中，OpenCSG 已成为全球第二大的大模型社区，仅次于 Hugging Face。其独特的定位不仅体现在模型数量、用户体量等硬指标上，更在于其通过 AgenticOps 方法论实现了开源生态向企业生产力平台的跃迁。OpenCSG 正在以“开源生态 + 企业级落地”为双轮驱动，重新定义 AI 模型社区的价值体系。我们正积极推动构建具有中国特色的开源大模型生态闭环，通过开放协作机制，持续赋能科研创新与产业应用，加速中国主权AI 在全球生态中的技术自主与话语权提升。