DataWorks Copilot提供两大核心支持模块：Copilot Chat和Copilot AI in Place。Copilot Chat借助Ask模块支持多能力问答，覆盖代码生成、补全、改写与纠错，并通过Agent模块实现任务规划、推理及工具执行等复杂任务处理，在数据开发ETL场景中已具备初步稳定支持。Copilot AI in Place专注于开发环境的智能化辅助，提供代码生成、AI建表、查询结果可视化等功能，全方位助力开发者高效完成多样化任务。通过本文档，您可以快速了解DataWorks Copilot的使用方法。
Ask 场景实践
实践一：代码生成
场景说明：支持将输入的自然语言自动转换成SQL语句。
操作示例：
实践二：代码改写
场景说明：通过自然语言交互，对指定代码进行改写。
操作示例：
实践三：代码纠错
场景说明：支持查找指定代码片段的错误并修复。
操作示例：
实践四：生成注释
场景说明：支持对指定的SQL内容生成注释，提升SQL的可读性。
操作示例：
实践五：代码解释
场景说明：支持对指定的SQL内容进行解释，提升SQL的可读性。
操作示例：
实践六：代码优化
场景说明：支持对选中的SQL代码进行优化，帮助简化代码逻辑，提升代码运行效率。
操作示例：
实践七：代码测试
场景说明：根据选中的SQL代码，给出测试方案，帮助生成测试代码，逐步验证任务代码的每个部分是否按预期工作。
操作示例：。
实践八：代码问答
场景说明：支持对提出的SQL语法或者MaxCompute函数给出解释和用法示例，帮助加深对SQL语法及函数的理解。
操作示例：
更多操作详情可参见DataWorks Copilot Ask。
Agent 场景实践
场景说明：使用DataWorks Copilot Agent，您可以实现数据分析指令的全流程分析与运行，涵盖需求分析、代码生成、节点创建到生产发布的各个环节。
操作示例：
更多操作详情请参见DataWorks Copilot Agent。
AI in Place 场景实践
实践一：智能建表
场景说明：在数据目录创建新表中，通过自然语言快速生成SQL建表语句。
操作示例：
实践二：节点发布描述生成
场景说明：当您完成节点开发之后，需要发布至生产环境。您可通过Copilot能力，直接生成节点发布的变更描述。
操作示例：
实践三：智能图表及见解生成
场景说明：在数据开发、数据分析中，借助DataWorks Copilot智能图表助手，您可一键生成基于查询结果的可视化图表及数据见解。
操作示例：
更多操作详情请参见DataWorks Copilot AI in Place。