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

AI绘画新选择:对比Stable Diffusion与Z-Image-Turbo的快速搭建方案

AI绘画新选择:对比Stable Diffusion与Z-Image-Turbo的快速搭建方案 为什么需要快速切换AI绘画模型? 作为一名数字艺术家,我经常需要在不同AI绘画模型之间切换测试效果。传统方式每次都要重新配置环境,不仅耗时耗力,还可能遇到依赖冲突等问题。本文将分享如何通过预置环境快速对比Stable Diffusion和Z-Image-Turbo这两个热门模型。 这类任务通常需要GPU环境支持,目前ZEEKLOG算力平台提供了包含这两个模型的预置镜像,可以快速部署验证。下面我会从实际使用角度,带你了解两种模型的特性差异和部署技巧。 环境准备与快速启动 基础环境要求 * GPU:建议NVIDIA显卡,显存≥8GB(Z-Image-Turbo最低6GB也可运行) * 系统:Linux/Windows WSL2 * 驱动:CUDA 11.7+ 一键启动命令 # 拉取预置镜像(已包含双模型) docker pull ZEEKLOG/ai-painting:sd-zimage # 启动容器(自动挂载输出目录) docker run -it --gpus al

OpenClaw 和 Claude Code、Cursor、Copilot 有什么区别

在了解了 OpenClaw 的基本能力之后,很多人都会产生一个很自然的问题: 它和常见的 AI 编程工具到底有什么区别? 比如: * Claude Code * Cursor * GitHub Copilot 这些工具看起来都能: * 写代码 * 改代码 * 提供建议 但如果你真正用过一段时间,就会发现: 它们解决的问题,其实不在一个层面。 这一篇我们就从实际使用角度,把它们的区别讲清楚。 一、先说结论:它们不是“替代关系” 很多人会下意识认为: OpenClaw 是不是 Cursor / Copilot 的升级版? 其实不是。 更准确的理解是: 它们分属于不同类型的工具,可以配合使用,而不是互相替代。 简单划分一下: * Copilot / Cursor:写代码的助手 * Claude Code:理解和修改代码的助手 * OpenClaw:执行任务的 Agent 接下来我们分别看。 二、

LLaMA Factory多模态微调实践

LLaMA Factory 多模态微调实践 一、前提准备:环境与数据深度适配 (一)运行环境技术规格 1. 硬件配置底层逻辑 * GPU 选型依据: * 推荐 24GB 显存的 A10(ecs.gn7i-c8g1.2xlarge)。 * 核心原因:Qwen2-VL-2B 模型加载后显存占用约 8-10GB,全参微调过程中梯度计算、优化器状态存储需额外 10-12GB 显存,24GB 可避免显存溢出(OOM)。 * 若使用 16GB 显存的 T4 等型号,需启用梯度检查点(gradient checkpointing),但会增加约 20% 训练时间。 * CPU 与内存配套: * 建议 8 核 CPU + 32GB 内存,避免数据加载(

Continue插件实现本地部署一个“cursor”或“github copilot”

Continue插件实现本地部署一个“cursor”或“github copilot”

本地部署 AI 代码助手,制作一个 Cursor/GitHub Copilot 的替代版本 一 需求分析 * 本地部署的定义与优势(数据隐私、离线使用、定制化)。 * Cursor 与 GitHub Copilot 的功能(代码补全、对话交互、模型差异)。 * 本地部署的AI 代码助手适用场景:企业内网开发、敏感数据环境。 二 环境准备与工具选择 * 硬件要求:GPU 要对应上你所部署的模型大小 * 模型选择:qwen2.5-14b-instruct (这里选择千问的大模型) 三 部署开源模型 这里不详细介绍具体的大模型部署的具体过程,部署完成之后,你应该得到对应的模型的以下信息 model: "qwen2.5-14b-instruct" apiBase: "http://你的ip地址(自己的本机就写localhost)