最近我对 GitHub Copilot 的态度发生了一次比较大的变化：从原来的"吹"变成了现在的"黑"。（之前夸 Copilot 的文章）
这个转变发生在最近几天，因为我的 Claude Code 到期了，我打算重新订阅并回到了好久没用的 GitHub Copilot。必须说明的是，我觉得它不好用仅限于我的工作场景，但或许也代表了很多人的共同痛点。
相比 Claude Code，GitHub Copilot 的不足主要体现在以下两个方面：
缺乏多仓库关联与云端移动端支持#
我的大部分使用场景是在不开启电脑的情况下直接在手机端使用。Claude Code 在开启一个 Session 时，允许我把所有关联的仓库都添加进去（尤其是当你处理 GitHub Organization 里的项目时，项目间的关联有时候会很紧密）。
Claude Code 会根据不同项目进行分析，并跨仓库进行代码修改和提 Pull Request，这一点非常方便。
目前看来，GitHub Copilot 并不具备这样的跨仓库处理能力。虽然你可能在本地能实现类似功能，但在移动端或云端环境，它似乎不支持，这是非常关键的缺失。
缺乏"高级工程师"的意识#
Claude Code 更像是一个高级工程师，在沟通中不需要你面面俱到，它就有这种 Sense 把事情做得漂亮。
例如，当你让它改代码时，它会根据你之前的行为帮你提 PR，监控 CI 是否成功，并自动完成合并后的下一步 Follow-up。整个流程非常丝滑。
反观 GitHub Copilot，它的逻辑有时极其不聪明。有一次它帮我开了一个 PR，我对修改内容不满意并关掉了它。结果在进行下一次修改时，它竟然基于上一个被我关掉的 Branch 历史记录继续做修改，直接把我拒绝掉的变更又引入到了下一个 PR 里。
虽说这类问题可以通过在 Prompt 里补充指令（比如要求它每次必须基于主分支 check out）来解决，但这正是"高级工程师"与"新手"的区别：
- 高级工程师： 不需要你交待太多细节，就能理解意图。
- 新手工程师： 你必须步步叮嘱该怎么做、什么情况下不能做什么。
在用过 Claude Code 之后，我觉得还要费口舌去教 AI 这些基础逻辑会让人非常累。所以现阶段我的建议是：如果你能用上 Claude Code，一定要去用它，而不是其他的工具。
模型的局限性#
最后就是模型，GitHub Copilot 里边的模型没有一些最新的版本，比如 OpenAI 和 Anthropic 最新的模型（比如 Fable，Opus 4.8，Sonnet 4.8 等），至少在 Pro 这个 plan 里边都是没有的。这一点也比较遗憾。
这已经导致我现在都不愿意和它讨论问题了，因为跟它讨论的结果，很多时候都是不合适或者是不能用的结果，感觉是在浪费时间。
剩下的 Token 我就让它去帮我执行一些其他任务吧，毕竟它在某些方面还是有一定价值的。
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