使用VS Code插件搭建AI开发环境完全指南

使用VS Code插件搭建AI开发环境完全指南

前篇:

AI编程教学:手把手搭建AI编程环境(IDE/插件/CLI方案)

Claude code免费体验+安装方式,对接国产大模型,Node + 配置教程

01. AI编程工具概述

目前主流的AI编程工具主要分为三类:集成IDE、插件模式和独立CLI。

其中,插件模式以其轻量级和高兼容性成为许多开发者的首选。通过在VSCode中安装相应插件,开发者可以在不离开熟悉的编辑器环境的情况下,享受到AI辅助编程的便利。

插件模式的优势在于:

  • 无需切换编辑器,保持开发环境一致性
  • 可根据需求灵活选择不同AI模型
  • 资源占用小,启动速度快
  • 支持与本地开发环境深度集成

02. VS Code AI插件选择

目前市场上有多种VS Code AI插件可供选择,各有特色。以下是几款主流插件的对比分析:

添加图片注释,不超过 140 字(可选)

综合对比下来,RooCode是目前最推荐的VS Code AI插件,它不仅支持多种模型和模式切换,而且对中文的支持非常友好,适合国内开发者使用。

03. RooCode插件安装与配置

3.1 安装RooCode插件

安装RooCode插件的步骤非常简单:

1.打开VSCode,点击左侧边栏的"扩展"图标(或使用快捷键Ctrl+Shift+X)

2. 在搜索框中输入"RooCode",找到带有小袋鼠图标的插件

3. 点击"安装"按钮,等待安装完成

4. 安装完成后,插件默认会出现在侧边栏底部,可将其拖动到侧边栏上方以便使用

3.2 RooCode主要功能模式

RooCode提供三种主要工作模式,满足不同开发需求:

  • 架构模式:适合架构师进行项目计划和设计
  • Code模式:专注于代码编写,提供实时建议和补全
  • Ask模式:用于问答形式的知识查询和问题解决

3.3 整体架构与工作原理

VS Code AI开发环境的整体架构如下:

1. VS Code作为基础编辑器平台

2. RooCode插件作为AI客户端,负责与AI模型交互

3. 通过API调用方式连接到AI模型服务(原生API或聚合平台)

4. 插件通过工具调用(读文件、写文件、查找等)操作VS Code中的文件

PS. VS Code本身不具备直接与AI模型交互的能力,需要通过插件作为中间层,实现编辑器与AI模型的通信。

04. 对接AI模型服务

配置RooCode插件后,需要对接具体的AI模型服务才能正常使用。目前主要有两种对接方式:通过聚合平台或直接对接原生API。

4.1 通过摩搭社区对接(免费方案)

摩搭社区(ModelScope)是一个模型开源社区,提供多种AI模型的API服务,适合开发者免费体验。以下是对接步骤:

1. 注册摩搭社区账号

  • 访问摩搭社区官网并注册账号
  • 绑定阿里云账号,获得每日2000额度

2. 申请访问令牌(TOKEN)

  • 进入账号设置,找到"访问令牌"选项
  • 点击"创建令牌",保存生成的TOKEN

3. 配置RooCode插件

在VS Code中打开RooCode设置(点击插件图标旁的小齿轮)

  • API提供商选择"Open AI接入模式"
  • 粘贴摩搭社区的API base URL
  • 输入申请的TOKEN
  • 选择模型(如Deepseek 3.2、千问3等)

目前摩搭社区提供的可用模型包括:

  • Deepseek V3.2:12月最新发布,性能对标GPT5
  • 千问3:阿里达摩院开发的大语言模型
  • GLM系列:部分模型仅支持网页端使用,不提供API访问

05. 直接对接原生API(付费方案)

对于有更高需求的开发者,可以考虑直接对接模型厂商提供的原生API,获得更稳定的服务和更丰富的功能。以下是几个主流国产模型的接入方案:

Minimax M2模型

Minimax提供的M2模型性能优秀,支持图文理解,适合中文场景。

1. 访问Minimax官网,注册API开放平台账号

2. 选择Coding plan,每月29元,新用户送15元余额

3. 创建API密钥并复制

4. 在VS Code中新建settings.json文件,配置: { "roocode.apiKey": "你的API密钥", "roocode.baseUrl": "https://api.minimax.chat/v1/text/chatcompletion_pro", "roocode.model": "m2" } 5. 保存配置并重启VS Code

GLM模型

GLM提供的Coding plan性价比高,首月仅需20元。

  • 首月20元,第二个月起40元
  • 支持多种编程任务,中文理解能力强
  • 配置方式与Minimax类似,需使用GLM提供的API地址和密钥

Deepseek模型

Deepseek采用按TOKEN收费模式,适合用量波动较大的场景。

  • 按TOKEN收费,1000万TOKEN约3-4元
  • 12月最新发布的V3.2模型性能强劲
  • 适合对成本敏感且用量不稳定的用户
不同模型的API接口格式可能略有差异,配置时需参考各厂商提供的开发文档,确保base URL和请求参数格式正确。

05环境测试与使用

完成插件安装和模型配置后,建议进行简单测试以确保环境正常工作:

1. 基础功能测试

打开RooCode插件,切换到"Ask"模式

输入简单问题,如"如何用Python实现快速排序",检查是否能得到有效回答

2. 代码生成测试

新建一个代码文件

切换到"Code"模式,输入注释描述需要实现的功能

检查插件是否能根据注释生成合理的代码

3. 模型切换测试

  • 尝试切换不同模型,比较生成结果的差异
  • 根据任务类型选择最适合的模型

06高级配置与优化

多模型管理

对于需要同时使用多个AI模型的开发者,可以通过配置多个插件实例或使用支持多模型的插件来实现。RooCode支持在不同项目中保存不同的模型配置,满足多样化需求。

快捷键设置

为常用的AI功能设置快捷键可以进一步提升效率:

1. 打开VS Code快捷键设置(Ctrl+K, Ctrl+S)

2. 搜索RooCode相关命令

3. 为常用命令(如"生成代码"、"解释代码"等)设置自定义快捷键

资源监控

使用AI模型时需注意资源消耗:

  • 定期检查API使用情况,避免超出预算
  • 对于按TOKEN收费的模型,注意优化提示词,减少不必要的TOKEN消耗
  • 合理设置模型参数(如temperature),平衡生成质量和资源消耗

视频教程👇

VS Code 配置 AI 插件,小白零成本体验 AI 编程_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1jRqZBHEfL?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=5f0dbc9a3c34dd18b25b4e26b6a58a6c&p=3

在新中地GIS开发特训营,也引入了AI编程工具,在掌握基础编程的前提下,快速提升编程效率,将工作中繁杂的问题简单化,下面是同学们课堂上使用AI编程工具制作的案例。

图片

图片

图片

图片

新中地GIS开发特训营全年开班

从零基础到三维GIS开发工程师,学完推荐就业!

现开启免费试听模式,同步特训营内容👇

新中地教育GIS开发课程咨询官方入口 - 哔哩哔哩 (bilibili.com)https://www.bilibili.com/opus/1107861289058697224?spm_id_from=333.1387.0.0

Read more

OpenClaw 是一个开源的、面向具身智能(Embodied AI)与机器人操作研究的多模态大模型框架

OpenClaw 是一个开源的、面向具身智能(Embodied AI)与机器人操作研究的多模态大模型框架

OpenClaw 是一个开源的、面向具身智能(Embodied AI)与机器人操作研究的多模态大模型框架,由上海人工智能实验室(Shanghai AI Lab)联合多家机构于2024年发布。它聚焦于“视觉-语言-动作”(Vision-Language-Action, VLA)联合建模,旨在让AI不仅能理解环境和指令,还能生成可执行的、细粒度的机器人控制动作序列(如关节扭矩、末端位姿、抓取姿态等),支持真实/仿真双环境部署。 核心特点包括: * ✅ 多模态对齐:统一编码图像、语言指令、机器人本体状态(如关节角度、力觉反馈); * ✅ 动作生成范式:采用“tokenized action”设计,将连续动作离散化为可学习的action tokens,便于大模型端到端生成; * ✅ 开源生态:提供预训练模型权重、仿真环境(基于ManiSkill2)、真实机械臂适配接口(如UR5e + Robotiq 2F-85)、数据集(OpenClaw-Bench)及训练/

西门子PLC1500与Fanuc机器人焊装项目全解析

西门子PLC1500与Fanuc机器人焊装项目全解析

西门子PLC1500大型程序fanuc机器人焊装 包括1台 西门子1500PLC程序,2台触摸屏TP1500程序 9个智能远程终端ET200SP Profinet连接 15个Festo智能模块Profinet通讯 10台Fanuc发那科机器人Profinet通讯 3台G120变频器Profinet通讯 2台智能电能管理仪表PAC3200 4个GRAPH顺控程序 图尔克RFID总线模组通讯 和MES系统通讯,西门子安全模块 内含GSD文件,可供其他项目使用 程序经典,结构清晰,SCL算法,堆栈,梯形图,结构化编程,想学习项目累计经验时间可以借鉴思路 15.1版本以上可以打开 在自动化生产领域,西门子PLC1500与Fanuc机器人的协同作业是实现高效焊装流程的关键。今天就来跟大家详细聊聊这个大型项目,这里面涵盖了诸多复杂且有趣的技术点,相信无论是新手想学习积累经验,还是老手想温故知新,都能有所收获。 项目构成总览 这个项目可不是小打小闹,它包含了1台西门子1500PLC程序,同时搭配2台触摸屏TP1500程序来实现人机交互。从网络连接上看,有9个智能远程终端ET200SP通过Pr

最新 neo4j 5.26版本下载安装配置步骤(新手必备)

最新 neo4j 5.26版本下载安装配置步骤(新手必备)

目录 初识:neo4j 安装环境要求 一、下载Neo4j 二、配置环境变量 三、启动测试 四、常用命令及配置 创作不易,禁止转载抄袭!!!违者必究!!! 创作不易,禁止转载抄袭!!!违者必究!!! 创作不易,禁止转载抄袭!!!违者必究!!! 初识:neo4j Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络(从数学角度称为图)上而不是传统的表中。‌ Neo4j是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全事务特性的Java持久化引擎,特别适合处理具有复杂关系的数据‌。 安装环境要求 * 操作系统:Windows 10/8/7、macOS 10.13或更高版本、Linux(Ubuntu、CentOS、Red Hat 等) * JDK 17 或更高版本(Neo4j

FPGA车牌识别与Modelsim仿真:基于正点原子达芬奇Artix - 7的探索

FPGA车牌识别与Modelsim仿真:基于正点原子达芬奇Artix - 7的探索

FPGA车牌识别demo+Modelsim仿真demo 软件用的Vivado2019.2,板子用的正点原子达芬奇Artix-7,FPGA芯片是XC7A35T,芯片下载到板子插好摄像头LCD显示屏即可用 功能包括:图像采集,RGB转Ycbcr,sobel边缘检测,腐蚀膨胀,特征值提取与卷积模板匹配,将识别到的结果显示在LCD显示屏(ALIENTEK正点原子 3寸RGB 800×480)上 车牌识别工程demo+Modelsim仿真demo 摄像头型号为OV5640 最近在研究FPGA车牌识别相关项目,今天就来和大家分享一下基于正点原子达芬奇Artix - 7开发板的车牌识别demo以及配套的Modelsim仿真demo,所使用的软件是Vivado2019.2 。 一、硬件基础 本次选用的正点原子达芬奇Artix - 7开发板,其FPGA芯片为XC7A35T 。这颗芯片性能稳定,足以满足车牌识别这类复杂图像处理任务的需求。只需要将下载好程序的芯片插在板子上,连接好摄像头(OV5640)和LCD显示屏(ALIENTEK正点原子4.3寸RGB 800×480),就能开始车牌识别的奇妙之