Copilot App 使用度量进入用户、模型与语言汇总：先把 Agent 产出变成可核验信号

  来源：GitHub Changelog · 主题：AI 产品
  原文重点
    新增 used_copilot_app 与用户级 totals_by_copilot_app，可查看会话、请求、提示词和 Token 汇总。
    Copilot App 活动进入功能、模型、语言及代码活动汇总，便于与 IDE、Chat、Code Review 和 Coding Agent 统一比较。
    这些指标有权限与策略前提，也不等同于质量或商业价值；仍要配合交付物和人工验收。
  开发者收获
    AI 产品的壁垒不在“接入模型”，而在上下文、工作流和结果确认。用户买的不是聊天能力，而是某个任务被更稳定、更便宜或更快地完成。
    从独立开发者视角看，这类“AI 产品”线索应该被当作样本来拆：它让我们看到一个真实问题如何被表达、验证、分发或工程化。
    真正值得带走的不是单个新闻结论，而是背后的判断框架：问题是否真实、用户是否愿意行动、交付成本是否适合小团队、分发路径是否能重复。
  落地行动
    设计 AI 功能时，把流程拆成输入、上下文、执行、校验、人工确认、失败兜底六步。只有这六步都清楚，AI 才能从 demo 变成产品。
    从“模型能力”切换到“任务闭环”：用户把什么输入给 AI，AI 产出什么结果，用户如何确认结果可靠。
    检查这个方向是否有足够高频或高价值的上下文，如果每次都要重新解释，产品留存会很弱。
    先做一个垂直工作流，不要一开始就做通用 Agent。窄场景更容易收集数据、优化任务说明和形成口碑。
  追问清单
    这篇原文里最明确的目标用户是谁？他们现在用什么替代方案解决问题？
    如果我只用 7 天验证同一个需求，最小可交付版本应该是什么？
    这条线索更适合做产品功能、内容选题、获客渠道，还是技术风险清单？
    我能否找到 5 个真实用户，用这篇资讯里的假设去做一次访谈或冷启动测试？