官方链接：Use Agent Skills in VS Code
这里如果要用VS code的Agent Skills记得更新VsCode，下面这个版本及之后的就可以使用
Crtl + Shift + P找到设置并打开，搜索chat.useAgentSkills即可
在Github Copilot 聊天框中打开配置自定义智能体，点击+创建新的自定义智能体 之后需要选择是为这个项目创建Skill.md还是所有项目都可用的Skill.md了，之后写入自己的Skill内容就行。
这里是我自己添加的一个Skill.md
添加之后，就会在聊天这里选对应的Skill了，之后就会用这个Skill进行自己的相关分析
好啦，快去创建自己的SKill吧！！
文章目录 * 前言 * 一、下载并安装 OpenClaw * 二、启动配置向导与绑定 AI 大脑 * 1. 启动向导 * 2. 确认账户类型 * 3. 选择快速入门模式 * 4. 选择大模型 (AI 大脑) * 5. 选择 API 接口区域 * 6. 填入你的专属 API Key * 三、连接通讯渠道 (Telegram) * 1. 选择 Telegram * 2. 绑定机器人的 Token * 第四步：安装扩展插件与重启服务 * 1. 技能插件 (Skills) * 2. 附加功能 (Hooks) * 3. 重启并应用配置 * 第五步：设备安全授权与最终测试 (见证奇迹！) * 1.
前言 随着 AI 大模型技术的普及，智能客服已成为企业降本增效的核心工具，但传统的单租户 AI 客服系统无法满足 SaaS 平台的规模化需求 —— 不同租户需要独立的模型配置、数据隔离、流量管控，同时还要保证高并发下的性能稳定性。 笔者近期主导了基于 Spring AI 的多租户 AI 客服 SaaS 平台开发，踩遍了多租户模型隔离、缓存隔离、流量控制、高并发优化等核心坑点。本文将从实战角度，完整拆解 SaaS 模式 AI 客服平台的开发全流程：从架构设计到核心难点突破，从功能实现到性能压测优化，所有代码均为生产环境可直接复用的实战代码，同时结合可视化图表清晰呈现核心逻辑，希望能给做 AI SaaS 开发的同学提供有价值的参考。 一、项目背景与架构设计 1.1 项目定位与核心需求 项目定位：SaaS 模式的智能客服解决方案，支持多企业租户接入，每个租户可自定义
摘要：本文详细介绍如何在 OpenClaw 中配置和使用 QVeris API，让 AI 助手能够查询实时股票行情、天气数据、新闻资讯等外部信息。通过实际案例演示，帮助你快速上手这个强大的工具集成方案。 一、为什么需要 QVeris？ 1.1 AI 助手的数据困境 使用过 AI 助手的朋友都知道，大模型有一个天然的局限性：训练数据有截止时间，无法获取实时信息。 比如你想问： * "今天 A 股涨幅榜前 10 的股票有哪些？" * "北京现在的天气怎么样？" * "特斯拉最新的股价是多少？" 如果没有外部数据源，AI 助手只能基于训练数据"猜"一个答案，准确性可想而知。 1.2
vscode用户必看：opencode插件安装与AI补全启用教程 1. 引言 随着AI编程助手的快速发展，开发者对高效、安全、可定制化工具的需求日益增长。OpenCode作为2024年开源的AI编程框架，凭借其“终端优先、多模型支持、隐私安全”的设计理念，迅速在开发者社区中获得广泛关注。它不仅支持主流云端大模型如GPT、Claude、Gemini，还允许接入本地运行的模型（如通过Ollama部署的Qwen3-4B-Instruct-2507），真正实现离线可用、代码不外泄。 本文将重点介绍如何在VS Code中安装并配置OpenCode插件，并结合vLLM部署本地推理服务，启用基于Qwen3-4B-Instruct-2507的智能代码补全功能。无论你是追求极致隐私保护的独立开发者，还是希望构建企业级AI编码环境的技术负责人，本教程都能为你提供完整落地路径。 2. OpenCode 核心特性解析 2.1 架构设计：客户端/服务器模式 OpenCode采用典型的C/S架构，核心Agent运行于本地或远程服务器，VS Code等IDE通过插件与其通信。这种设计带来三大优势：