以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。
通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现调用。
在开始配置前，确保完成以下准备：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 1. 安装插件 | 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。 | 这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。 |
| 2. 获取 API Key | 访问 DeepSeek 平台，注册/登录后创建并复制你的 API Key。 |
昨晚，深圳龙岗区相关部门发布了《深圳市龙岗区支持 OpenClaw&OPC 发展的若干措施（征求意见稿）》公开征询意见公告，也就是大家常说的"龙虾十条"。 大家好，我是小虎。 但当一个地方政府开始为一个开源 AI 项目立专项扶持政策，通常意味着：这件事已经大到用市场语言说不清楚了，必须用政策语言来背书。 OpenClaw 是奥地利开发者 Peter Steinberger 创造的一个开源本地 AI Agent 框架，核心逻辑是把 AI 助手部署在你自己的机器上，通过 Telegram、WhatsApp 这些聊天工具接收指令，然后帮你执行任务。 数据留在本地，算力用自己的，7×24 小时待命。 这个逻辑本身非常先进——但它有一个致命门槛：你得先把它跑起来。 买服务器、命令行配置、设置机器人权限……整个流程对普通人来说不是学习曲线，是一道墙。
AI自动打游戏是强化学习与计算机视觉技术的经典应用场景，通过让AI模型自主学习游戏规则、优化操作策略，最终实现超越人类玩家的游戏表现。无论是简单的像素小游戏，还是复杂的3A大作，AI都能通过不同的技术方案完成自动操控。本文将从技术原理入手，拆解AI自动打游戏的核心开发流程，包含环境搭建、数据采集、模型训练与部署优化，帮助开发者快速上手实现属于自己的AI游戏玩家。 一、AI自动打游戏的核心技术原理 AI自动打游戏的核心逻辑是“感知-决策-执行”的闭环：AI通过视觉或游戏接口感知游戏状态，基于状态信息做出最优操作决策，再通过控制接口执行操作，同时根据游戏反馈的奖励信号不断优化策略。目前主流的技术方案分为两类，适配不同复杂度的游戏场景： 1. 强化学习方案：适用于规则明确、状态可量化的游戏（如Atari系列游戏、贪吃蛇）。核心是构建“状态-动作-奖励”的强化学习框架，让AI Agent在与环境的交互中，通过试错学习最优动作策略。常用算法包括Q-Learning、DQN（深度Q网络）、PPO（近端策略优化）等，其中PPO算法因稳定性强、收敛速度快，成为当前主流选择。 2. 计算机视
⚡⚡⚡ 欢迎预览，批评指正⚡⚡⚡ 文章目录 * 一、历史性时刻：微信开放官方 Bot API * 二、插件概况：什么是 ClawBot？ * 2.1 官方定位 * 2.2 核心能力 * 三、技术亮点：iLink 协议深度解析 * 3.1 协议概览 * 3.2 认证机制 * 3.3 长轮询机制 * 3.4 消息结构 * 3.5 回复机制（关键！） * 3.6 CDN 媒体加密 * 四、启用插件：5 分钟快速上手 * 4.1 前置条件 * 4.
🔥 个人主页：杨利杰YJlio❄️ 个人专栏：《Sysinternals实战教程》《Windows PowerShell 实战》《WINDOWS教程》《IOS教程》《微信助手》《锤子助手》《Python》《Kali Linux》《那些年未解决的Windows疑难杂症》🌟 让复杂的事情更简单，让重复的工作自动化 微信也能养“小龙虾”了？QClaw 爆火背后：AI 正在从“会聊天”走向“会干活” * 1、微信也能养“小龙虾”了？这次真的不是玩梗 * 2、OpenClaw 为什么突然这么火？ * 3、QClaw 和普通 AI 的本质区别，到底在哪？ * 3.1 传统 AI 的工作流 * 3.2 QClaw 这类