目录
经过几个月的体验，GitHub Copilot使用起来和Cursor对比体验差太多了，所以取消订阅。
每个月10美元，70块钱，性价比太低了。下面是取消订阅流程：
https://github.com/GitHub · Build and ship software on a single, collaborative platform · GitHub
成功！每月省70，一年剩了840，买Cursor去！
这是一篇专为纯新手打造的本地大模型部署教程。不用写代码、不用懂复杂配置、不用买服务器，只要你有一台普通电脑，跟着步骤走，30分钟内就能让强大的AI模型在你电脑上跑起来！ 📋 目录 1. 为什么需要本地部署大模型？ 2. 什么是 Ollama？ 3. 系统要求与前置准备 4. Ollama 安装教程（Windows/Mac/Linux） 5. 常用命令详解 6. 2026年热门模型推荐 7. 实战案例：打造你的私人AI助手 8. 进阶配置：可视化界面与API调用 9. 常见问题与解决方案 10. 总结与资源 一、为什么需要本地部署大模型？ 在 AI 越来越普及的今天，ChatGPT、Claude 等云端 AI 工具虽然好用，但总面临以下问题： 问题说明🔒 数据隐私公司代码、文档不敢随便传到云上，怕有泄露风险�
一、技术类 Skill 模板（偏工程 / 实操） 🎯 适用对象 * 开发 / 测试 / 运维 / 数据 * 内部技术分享、技术 Wiki、培训课程 🎯 Skill 定位一句话 学完后，你可以 用 X 技术解决 Y 问题 📐 技术 Skill 标准模板 1️⃣ 使用场景 * 什么时候你会需要这个技能？ * 不做会有什么代价？ 2️⃣ 最终效果 * 明确可见的结果（截图 / 输出 / 状态） 3️⃣ 前置条件 * 环境 / 版本 / 权限 * 必须已掌握的最小知识 4️⃣ 核心步骤（强制编号） * Step 1：做什么（命令
如果你最近关注科技圈，一定会被一个词刷屏：AI代理（AI Agent）。从2024年底到2026年初，AI的发展已经不再局限于聊天窗口里的文字游戏，而是真正开始操控电脑、编写代码、甚至替我们“干活”。 Anthropic、OpenAI以及开源社区接连丢出一系列重磅产品：Claude Code、Cowork、OpenCode、OpenWork、OpenClaw、Codex……这些名字听起来既有重复又相互关联，它们到底有什么区别？哪个才是普通人也用得上的工具？ 今天，我们就来一次性梳理这七大项目，看看它们分别是什么，以及它们如何共同指向一个“AI执行一切”的未来。 一、六大“工具”逐个看 在深入对比之前，我们先分别认识一下这六位主角。它们虽然都顶着“AI工具”的头衔，但出身、能力和使命却大相径庭。 1. Claude Code：披着编程外衣的通用Agent 出身：Anthropic（2024年底推出） 核心定位：终端里的自主AI助手。 Claude
一句话总结：2026年3月18日的AI相关资讯覆盖全球科技企业在大模型、专项技术、AI框架的多重突破，智能体与AI应用在多场景规模化落地，物理AI/机器人、硬件基础设施持续升级，企业迎来架构调整与产品密集更新，投融资向AI核心赛道倾斜，行业同时面临安全、通胀等挑战，学习研究资源不断丰富，AI正从技术探索向千行百业规模化落地迈进，人机协同成为主流发展模式。 一、模型与技术突破 1.1 通用大模型(大语言模型与多模态模型) * OpenAI：发布GPT-5.4系列模型，旗舰版为首个原生大一统模型，融合推理、编程等能力，日处理5万亿token，年化增收10亿美元，ARC基准测试准确率90%，44种工作岗位83%概率胜人类；GPT-5.4 mini性能逼近旗舰版，运行速度翻倍，优化编码与多模态能力，集成至GitHub Copilot，nano为轻量化版本，二者API价格最高涨4倍。 * MiniMax：发布M2.7模型，为首个深度参与自我迭代的国产大模型，具备自主构建能力，可独立完成复杂生产力任务，提升逻辑推理和工具调用精度。 * 智谱：发布GLM-5-Turbo，