安装WSL后莫名其妙出现：GitHub Copilot Chat Plugin Not Connecting to Network
参考了GitHub：无法连接Issue描述
ctrl+shift+p, 运行F1 > Developer: GitHub Copilot Chat Diagnostics，确信是代理(proxy)的问题
也顺便关闭了其他proxy设置：
原因猜测：本地windows开了代理，被WSL复用本地设置，可是原代理端口和WSL代理端口不一致或者已被占用，或者因为WSL上没有实际运行代理程序，导致WSL系统ping不通代理的IP
Token收费举例 大家在使用各个模型的过程中，一定会关注到，各个模型都是按照使用的tokens进行收费的，例如： 1. 推理输入：0.6 元 / 百万 tokens * 含义：你向大模型提问、上传文档、粘贴上下文等 “给模型看的内容”，每消耗 100 万个 tokens，收费 0.6 元。 * 通俗例子：你发了一段 1000 字的文章给模型，大约 ≈ 1300 tokens（按 1 字≈1.3 token 粗算）。费用 ≈ 0.6 元 / 1,000,000 × 1,300 ≈ 0.00078
我给你做最细、零基础、照着点就能配好的「OpenClaw 龙虾 + 国内AI大模型」配置教程，只讲你现在能用的：通义千问（阿里）、文心一言（百度）、DeepSeek，这三个国内最稳、最好用。 一、先打开龙虾控制面板（第一步必做） 1. 打开 管理员 PowerShell 2. 输入这条命令，按回车： openclaw-cn dashboard 1. 电脑会自动弹出浏览器 2. 打开的就是：http://127.0.0.1:18789 3. 这就是龙虾的后台控制页，后面所有配置都在这里做。 二、所有模型通用配置路径（记住这个流程） 1. 左边菜单栏点 Models（模型） 2. 右上角点 Add
摘要：Prompt 提示词工程通过设计指令、上下文、输入与输出格式，引导大语言模型精准完成任务，并依托“核销流程”（解析-拆解-理解-生成-验证）确保结果合规。文章系统讲解提示词编写策略、幻觉与输出不匹配的应对方法，展示内容生成、数据分析等场景案例，并展望自动提示词生成、多模态融合等未来趋势。 引言 在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）如 ChatGPT、文心一言等，已经深度融入到我们的生活和工作的各个领域。而 prompt 提示词工程，作为与这些大语言模型交互的关键技术，正逐渐成为 AI 领域中不可或缺的重要环节。一个精心设计的 prompt，能够引导模型生成高质量、符合需求的输出，无论是文本创作、智能问答，还是代码生成等任务，提示词的质量都直接影响着最终的效果 。 在实际应用中，随着对提示词使用的不断深入，我们会面临一个重要的问题 —— 核销逻辑。核销逻辑在 prompt 提示词工程中起着至关重要的作用，它关乎着资源的有效利用、成本的控制以及系统的稳定运行。那么，这个神秘的核销逻辑究竟是什么？
巅峰对决：Codex Multi-Agent vs Claude Agent Teams，谁才是最强 AI 编程团队？ 目标读者：正在使用或准备引入 AI 编程助手（如 Codex CLI、Claude Code）的高级开发者、架构师及技术团队 Leader。 核心价值：深度横评当前最前沿的两大 AI 多智能体编程框架，解析其底层架构差异，提供选型指南与实战避坑建议。 阅读时间：8 分钟 AI 编程的下半场，拼的不再是单兵作战的算力，而是排兵布阵的领导力。 引言：从“结对编程”到“带队打仗” 如果你最近在关注 AI 辅助开发，一定会发现一个明显的趋势：单体大模型的上下文窗口再大，也无法解决复杂工程中的“上下文腐败（Context Rot）”问题。