测试openclaw 的前端版本，和openclaw gateway 版本是否一致；
通常将 openclaw 升级到最新版本
npm update openclaw
npm list openclaw
2fen@ E:\2fen
└── [email protected]
确保本地 llm 服务正常运行,
启动vllmOllama服务已成功启动！
- 服务地址 ： http://127.0.0.1:11434/v1
测试本地llm 运行状态：
curl http://127.0.0.1:11434/v1/models
$env:OPENCLAW_STATE_DIR="e:\指定路径\.openclaw"; $env:OPENCLAW_CONFIG_PATH="e:\指定路径\.openclaw\openclaw.json"; node ./node_modules/openclaw/dist/index.js gateway
用以上命令直接在指定位置运行 openclaw gateway
你遇到的现象是：在 Visual Studio Code 里和 Copilot Chat 对话，复制出去只能得到纯文本，没有 Markdown 的代码块、列表、标题等结构。这个问题表面像是 复制 操作不保留格式，往里看却牵涉到 VS Code 的 Webview 剪贴板实现、Copy 菜单与快捷键的差异、目标应用如何接收内容、以及 Copilot 提供的导出能力与其缺口。下面用一条顺畅的推理链，把原因与对策掰开揉碎。 现象并不单一：右键 Copy 与 Ctrl+C 背后的差别 在 Copilot Chat 的单条消息卡片上，官方文档明确写过：右键那条消息选择 Copy，会把内容以 Markdown 形式复制到剪贴板；在侧栏空白处
AI 生成代码太冗余？这 4 个优化技巧，让 Copilot 产出工业级代码 摘要 随着 GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 编码助手的普及，开发者已能快速生成大量代码片段。然而，AI 生成的代码常伴随冗余结构、过度注释、非最佳实践和缺乏上下文优化等问题，难以直接用于生产环境。本文深入剖析 AI 代码生成的常见痛点，并提供四套系统性的优化技巧，通过精准提示工程、上下文约束、重构范式与安全加固，将 AI 生成的“草稿代码”转化为符合工业级标准的可维护、高效、安全的代码。我们将结合具体代码示例、流程图和最佳实践，为您呈现一套完整的 AI 辅助编码优化工作流。 🚀 个人主页 ：有点流鼻涕 · ZEEKLOG 💬 座右铭 ：“向光而行，沐光而生。” * AI 生成代码太冗余？
Stable Diffusion v1.5零基础实战指南：7天掌握AIGC图像生成核心技巧 【免费下载链接】stable_diffusion_v1_5Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model capable of generating photo-realistic images given any text input. 项目地址: https://ai.gitcode.com/openMind/stable_diffusion_v1_5 还在为AI绘图的技术门槛发愁吗？想快速上手却不知从何开始？这份颠覆性的Stable Diffusion v1.5实战手册，将带你从零开始，用7天时间全面掌握AIGC创作的核心技能，开启你的图像生成商业化之旅！ 学完本指南你将收获： * 掌握3种快速部署方法，30分钟内生成第一张AI图像 * 精通提示词工程的5大核心技巧，轻松控制生成效果
1. 为什么选择 Whisper 替代 Vosk？ 我之前用 Vosk 做离线语音识别确实挺方便的，特别是那个 40MB 的小模型中文件，在树莓派 5 上几乎瞬间就能响应。但用久了发现一个问题：中文识别准确率还是不够理想，特别是当我说得稍微快一点或者带点口音的时候，它经常会听错。 后来我试了 OpenAI 的 Whisper，虽然模型大了不少（我用的 base 版本大约 150MB），但识别准确率真的提升很明显。最重要的是，Whisper 支持热词增强功能，这对智能家居控制特别有用！我可以把"开灯"、"关风扇"这些指令设为热词，识别准确率直接拉满。 实测下来，Whisper 在树莓派 5 上的响应速度依然能保持在毫秒级。我用 Python 写了个简单的测试脚本： import