2 VS Code + nbstata + Copilot
2.1 Jupyter Notebook
第 1 讲我们在 Stata 自带界面里跑通了一段 dofile。这一讲换一个场景：在 VS Code 里新建一个 notebook 文件（.ipynb），把”写笔记”和”跑代码”放进同一个文件。
.do 很适合把一段分析固化成脚本，但代码、笔记、结果是分离的；.ipynb 则把它们合到了一起——一个单元格写文字说明，下一个单元格写代码，输出（表格、图形）直接显示在代码下方。用 notebook 而不是传统 dofile，主要有这几个好处：
- 符合交互式分析的需求，可以在一个文档中同时包含代码、输出和文字说明；
- 支持多种语言混合使用，比如 Python、R、Stata；
- 便于记录分析过程，生成可复现的研究报告；
- 可以借助 AI 辅助生成代码、注释和分析报告。
2.2 VS Code + nbstata
要在 notebook 里运行 Stata 代码，靠的是一个叫 nbstata 的 Jupyter 内核。把它和 VS Code 搭配起来，好处很直接：一个编辑器里就能同时写笔记、跑多种语言的代码，而 Copilot 和后面几讲要用的 Agent 也都在同一个环境中协作，不必在多个软件之间来回切换。
安装并不复杂（注意：nbstata 目前只支持 Python 3.11 及以下，需单独建一个 3.11 环境）：本仓库 环境配置 的第 2 节给了最简步骤；若需完整流程，参见 ds2026 · 配置说明 第 2–4 章。
装好后，在 VS Code 新建一个 .ipynb，右上角内核选 Stata，就能在代码单元格里直接写：
sysuse auto, clear
summarize price mpg
scatter price mpg运行后，描述性统计的表格和散点图会直接出现在单元格下方。
2.3 Copilot：两个「时刻」
在 notebook 里写 Stata 代码时，Copilot 会在旁边给出补全建议。最值得体会的是两个「时刻」。
时刻一：写一行注释，让它生成代码。 先写一句自然语言注释：
* 载入 auto 数据，按 foreign 分组，计算 price 的均值并画柱状图回车后，Copilot 往往会在下方浮现出灰色的补全建议，按 Tab 采纳，再根据实际变量名微调即可。
时刻二：给一段旧代码加注释。 反过来，手上有一段没有注释、看不太懂的旧代码，选中它，让 Copilot Chat「逐行加中文注释」，它会解释每一行在做什么。这在阅读复现代码、接手旧项目时非常实用。
注释 ⇄ 代码可以双向生成；但采纳之后，一定要读一遍，确认变量名、选项、结果都对——Copilot 是补全助手，不替你做判断。
2.4 动手演示：在 notebook 里跑通
一次最小的演示，可以这样走一遍：
- 在 VS Code 新建一个
.ipynb，先写一个 Markdown 单元格作笔记，再建一个 Stata 代码单元格。 - 内核选 Stata，跑
sysuse auto, clear+summarize+scatter，结果直接显示在单元格下方。 - Copilot 时刻一：写一行中文注释，回车触发灰色补全，
Tab采纳后微调。 - Copilot 时刻二：选中一段无注释代码，用 Copilot Chat 让它逐行加中文注释。