Copilot：从 2026 年 4 月起收集遥测数据

# GitHub Copilot 将从 4 月 24 日起开始收集遥测数据以改进 AI

从 2026 年 4 月 24 日起，GitHub 将针对 Copilot 的 Free、Pro 和 Pro+ 计划启用开发者与 Copilot 的交互数据收集。这将允许基于真实场景训练模型：从代码草稿到重构。Business 和 Enterprise 订阅将保持完全私有。

为什么真实世界数据能提升 AI 质量

传统的公共仓库数据集和合成数据限制了 AI 助手的表现。这些数据无法反映代码创建过程：迭代、错误以及项目上下文。将 Microsoft 用户的日志数据整合后，多种语言下的建议接受率显著提升。模型现在更好地理解架构，提供精准的自动补全，并在编写过程中检测漏洞。

基于活跃项目的训练带来以下优势：

• 分析从草稿到最终版本的完整路径，包括拼写错误和修改。
• 考虑本地仓库上下文和文件导航。
• 评估用户反应：接受、编辑、点赞/点踩。
• 避免静态扫描私有仓库，仅处理活跃会话。

将纳入数据集的数据

系统会聚合以下参数，且无需手动选择退出遥测：

• 接受或编辑的代码片段。
• Copilot 聊天机器人中的提示文本。
• 来自 IDE 的本地上下文（文件和仓库结构）。
• 用户评论和建议评分。
• 会话指标：导航、交互时间。

在启用插件的私有仓库中进行活跃工作时，会触发数据发送至服务器用于训练。这不是扫描存储内容，而是仅处理当前工作流。

退出选项和隐私保障

可在 GitHub 个人资料设置中选择退出数据收集。如果该选项已禁用，将保持禁用状态。数据仅存储在 GitHub 和 Microsoft 的基础设施中，不会与第三方共享——包括 AI 提供商或实验室。

企业客户受合同保护：其代码和日志不会用于训练。

关键要点

• 遥测数据收集仅针对 Free/Pro/Pro+；Business/Enterprise 排除在外。
• 数据包括工作流，但不会被动扫描私有仓库。
• 退出选项简单，通过个人资料设置，且设置将得到保留。
• 目标：提升质量——自动补全准确性、错误检测。
• 不与外部提供商共享数据。

历史上，分析用户行为（点击、会话）在 2000 年代彻底革新了搜索引擎。Copilot 采用类似方法，有望在代码生成领域实现突破，特别是针对中高级开发者，那里复杂的项目上下文至关重要。

— Editorial Team