在为企业分配了 Copilot 许可证后,您可以使用 Copilot 使用指标仪表板和 API 来验证许可证是否已激活,并监控早期使用趋势。这有助于评估您的推广是否覆盖了正确的人群,并在采纳速度低于预期时快速采取行动。
要获得更广阔的采纳视图,您可以将仪表板洞察与定性反馈相结合,例如简短的脉冲调查或团队签到。
先决条件
要访问 Copilot 使用指标,必须启用“Copilot 使用指标”策略
步骤 1:访问使用指标仪表板
- 转到您的企业。例如,在 GitHub.com 上的 企业 页面。
- 点击 Insights(洞察)标签。
仪表板显示来自开发者 IDE 的聚合遥测数据,并每日更新,尽管数据可能会滞后至多 3 天(UTC)。
步骤 2:跟踪许可证激活
使用 “IDE 活跃用户” 和 “IDE 每日活跃用户” 图表来确认开发者已开始使用分配的许可证。
| 指标 | 它告诉您什么 | 如何采取行动 |
|---|---|---|
| IDE 活跃用户 | 本日历月中有多少持证开发者至少使用过一次 Copilot。 | 与您分配的许可证总数进行比较。如果该数字明显更低,请检查 IDE 配置或向团队传达激活步骤。 |
| IDE 每日活跃用户 | 每天有多少唯一用户在使用 Copilot。 | 在推出后的前两周观察上升趋势。平直的曲线可能表明用户需要额外的赋能或设置指导。 |
| IDE 每周活跃用户 | 活跃用户的滚动 7 天累计。 | 使用此指标跟踪一致性。稳步或上升的 WAU 表示激活成功且持续使用。 |
注意
Copilot 使用指标仅反映受支持 IDE 中的活动。GitHub.com 上的 Copilot Chat、GitHub Mobile、Copilot 代码审查或 Copilot CLI 的使用不包含在仪表板数据中。
步骤 3:识别早期采纳信号
许可证激活后,关注能够指示健康早期采纳的指标。
| 信号 | 在仪表板中在哪里找到 | 需关注的内容 |
|---|---|---|
| 持续的 DAU 增长 | “IDE 每日活跃用户” 图表 | 在首个月内每日用户数稳步增长。 |
| 功能多样性 | “每种聊天模式的请求数” 图表 | 开发者尝试多种聊天模式(Ask、Edit、Plan、Agent)表明好奇心和参与度。 |
| 初始代理使用情况 | “代理采纳” 卡片 | 即使是早期小幅的代理采纳(5–10%)也是实验的积极信号。 |
健康的早期采纳通常表现为在首月内有 60–80% 的分配用户出现活动。
步骤 4:针对有限采纳信号采取行动
如果您的指标显示采纳有限,请尝试以下策略之一。
| 症状 | 可能原因 | 应对措施 |
|---|---|---|
| 总活跃用户低 | 用户尚未激活许可证或在 IDE 中配置 Copilot。 | 重新分享入职材料或开展简短的 “激活检查” 会话。 |
| 每日使用平稳 | 开发者尝试过一次 Copilot,但未再返回使用。 | 提供赋能资源,例如 Copilot 提示或内部成功案例。 |
| 无代理使用 | 团队可能不了解 Copilot 代理。 | 分享高级用例示例以鼓励探索。 |
您也可以使用 Copilot Chat 来帮助诊断问题。例如
What patterns might explain low adoption across some teams in the Copilot metrics export?
What patterns might explain low adoption across some teams in the Copilot metrics export?
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步骤 5:以编程方式跟踪激活
现在您已经了解可获得的采纳数据以及这些数据对您的推广的说明,请考虑使用 API 以持续监控随时间的采纳情况。
- 使用 企业使用端点 检索企业中所有组织的聚合数据。
- 按
day或user_login过滤导出,以识别新激活的用户。 - 比较
user_initiated_interaction_count与code_acceptance_activity_count,以查看用户在分配许可证后是否积极互动。
步骤 6:导出用户级数据进行深入分析
在某些情况下,您可能需要用户级活动数据以进行更深入的分析或与内部 BI 工具集成。当您想分析长期趋势或将采纳情况与其他指标(例如生产力或赋能活动)关联时,导出最为有用。
-
在仪表板中,点击 导出 JSON 在右上角。
-
下载 NDJSON 文件并使用 Copilot Chat 分析数据。例如,询问
Copilot 提示 * Summarize which organizations show the largest increase in `loc_added_sum` this month. * Identify users with high `user_initiated_interaction_count` but low `code_acceptance_activity_count`.
* Summarize which organizations show the largest increase in `loc_added_sum` this month. * Identify users with high `user_initiated_interaction_count` but low `code_acceptance_activity_count`.
* Summarize which organizations show the largest increase in `loc_added_sum` this month. * Identify users with high `user_initiated_interaction_count` but low `code_acceptance_activity_count`.