如何在VS Code中安装GitHub Copilot进行AI编程

如何在VS Code中安装GitHub Copilot进行AI编程

本文教您轻松在VS Code中玩转GitHub Copilot:从安装认证到实战网页开发,5分钟解锁AI编程神器,还能自由切换模型、实时调试代码!

在Visual Studio Code中搭建GitHub Copilot编程环境需要经过几个关键步骤,以下是详细指南:

环境准备阶段

  1. 安装最新版VS Code(当前版本≥1.85)官网下载地址:https://code.visualstudio.com/

2. 拥有有效的GitHub账户(建议启用双重验证)

注册地址:https://github.com/

3. 稳定的网络连接(Copilot需实时云端交互)

安装流程

1、安装VS Code后,选择”Use All features with Copilot for free”。如果已经安装VS Code,可以打开VS Code扩展市场(Ctrl+Shift+X) 搜索"GitHub Copilot" 后, 点击安装按钮(约15MB大小) ,安装完成后右下角会出现Copilot图标。

2、账户认证环节 点击活动栏Copilot图标,选择"Sign in to GitHub",授权后返回VS Code完成关联。下次打开VS Code后会自动登录。

出现CHAT对话框表示登录成功,可以进行编程对话。

3、编程交互

在CHAT右下角的“Add Context”中,可以输入提示词,跟Copilot进行交互。这里还可以在下面选择大模型,Copilot可以支持GPT-5mini、GPT-4.1、GPT-4o等多种模型,使用起来如果效果不好,可以更换试试。

编写网页测试

在“Add Context”中输入“请转换成中文”,回车后,可以看到Copilot已经切换到中文模式。再输入提示词“写一个祝福中国2026年春节档静态网页,使用JavaScript制作一个简单动画,不断在显示新年快乐,万事如意”,回车后,AI开始运行

运行过程中,每生成一个文件,都要选择一下下面蓝色字体的“Allow”,继续进行下一个文件生成。

文件全部生成后,在左边会打开并显示部分生成的文件,下面会提示如何运行生成的文件。

这里使用python,如果没有需要先安装一下python,直接按提示运行python -m http.server 8000

在浏览器中输入localhost:8000

同时,在cmd中,也会同时显示服务器端读取文件的过程

现在还在该对话中,对生成的文件进行修改,在“Add Context”中,输入“将背景颜色变成蓝色”,回车后Copilot进行工作,运行完成后,刷新网页,背景变成蓝色。

Read more

linux中从零开始,将OpenClaw 接入 QQ 机器人

linux中从零开始,将OpenClaw 接入 QQ 机器人

Linux 从零开始:将 OpenClaw 接入 QQ 机器人 本文提供完整的 OpenClaw 安装和 QQ 机器人接入指南,适用于 Debian 12 系统,模型使用华为云提供MAAS 📋 目录 1. 系统准备 2. 安装 OpenClaw 3. 配置 QQ 机器人 4. 测试与验证 5. 常见问题 🚀 系统准备 环境要求 * 操作系统:Debian 12(其他 Linux 发行版类似) * 用户权限:root 用户 * 网络:可正常访问外部网络 1.1 SSH 配置(可选) 如需通过

Pi0具身智能v1实战:基于Python爬虫的机器人动作数据采集系统

Pi0具身智能v1实战:基于Python爬虫的机器人动作数据采集系统 1. 引言 想象一下,你正在训练一个机器人学习各种精细动作——从简单的抓取放置到复杂的装配操作。传统的数据采集方式需要人工操作机器人重复执行动作,耗时耗力且容易出错。而现在,通过Pi0具身智能v1结合Python爬虫技术,我们可以构建一个智能化的数据采集系统,自动收集和分析机器人动作数据。 这种技术组合不仅能大幅提升数据采集效率,还能确保数据的多样性和质量。无论是工业生产线上的装配动作,还是家庭环境中的日常操作,都能被系统自动捕获、处理并转化为训练数据。接下来,我将带你深入了解这个系统的设计思路和实现方法。 2. 系统架构设计 2.1 整体架构概述 我们的数据采集系统采用分层设计,从上到下依次为数据采集层、数据处理层和模型集成层。数据采集层负责从各种源头获取原始动作数据;数据处理层对数据进行清洗、标注和格式化;模型集成层则利用Pi0具身智能v1的能力进行数据分析和优化。 这种架构的优势在于各层职责明确,便于扩展和维护。当需要增加新的数据源时,只需在采集层添加相应的模块;当数据处理逻辑变化时,也不会影

WiFi模块AT指令全解析和智能家居APP制作

1.WiFi的常用AT指令顺序: 1):AT+RST---模块重启指令 2):AT+CWMODE---设置工作模式        1. STA(Station,工作站)模式,在此模式下,WiFi模块可以接入附近其他的网络。 2. AP(路由器)模式,在此模式下,WiFi可以主动建立一个网络(类似于手机开设热点)。 3. AP+STA 混合模式,类似于手机既连入附近的路由器,也自己开热点。示例:AT+CWMODE=1 3)AT+CWJAP="K80","123123123"---连接附近的路由器:      若成功连接,出现        4)AT+CWQAP---WIFI模块断开与路由器的连接       通常WIFI端口连接后,会提示       5)

ms-Mamba: Multi-scale Mamba for Time-Series Forecasting 时序论文阅读

ms-Mamba: Multi-scale Mamba for Time-Series Forecasting 关于Transformer模型在时间预测任务中的局限性 1、注意力机制局限性:难以捕捉关键的时间依赖关系 虽然Transformer模型最初是为NLP设计的,并因其自注意力机制在捕获长程依赖关系方面的出色表现而被应用于时间序列预测任务,但在处理时间序列数据时,其基于内容的注意力机制暴露了关键缺陷: * 难以检测关键的时间依赖关系:Transformer的注意力机制是基于内容(content-based)的,这意味着它主要根据序列中不同元素之间的相似性来建立连接,而不是明确地建模时间结构。 * 依赖关系随时间减弱的问题:这种基于内容的机制在处理那些依赖关系随时间逐渐减弱(vanishing correlations over extended horizons)的序列时,表现不佳。 * 强季节性模式问题:当时间序列数据中**存在强大的季节性模式**(strong seasonal patterns)时,Transformer的标准注意力机制也难以有效检测或处理这些