前提：
1、有授权的Copilot的github账号（学生认证或购买），vscode已登录账号
2、远程主机已安装Github Copilot和Github Copilot Chat插件
现象：
左侧工具栏没有copilot chat的图标
解决:
打开vscode设置(setting)，在设置中搜索"extension kind"，点击settings.json
在"remote.extensionKind"中添加：
"remote.extensionKind":{"GitHub.copilot":["ui"],"GitHub.copilot-chat":["ui"]}重启vscode可看见chat图标
参考：
快速解决vscode远程连接时copilot提示脱机状态无法使用的问题
VsCode远程连接服务器后安装Github Copilot无法使用
前言 题解 2025年睿抗机器人开发者大赛CAIP-编程技能赛-本科组（国赛）解题报告 睿抗一如既往的码量大，喜欢阅读理解挖坑，T_T。 T3 应该是最简单，如果去掉匹配串 2 字节的限制，感觉会是一道有趣的题。 RC-u1 谁拿冠军了？ 分值: 15分 考察点：hash表的使用 注意点：明明某一天里，可能存在多个相同操作，需要求其总和，在除 2。 #include<bits/stdc++.h>usingnamespace std;intmain(){int n, m; cin >> n >> m;int A1, A2, B1,
一、核心逻辑：高质量建筑提示词的 7 大组成部分 AI 对建筑的理解需要 “分层引导”，一个完整的提示词通常包含 7 个关键模块，你可根据需求灵活组合或删减，基础逻辑为：先明确 “画什么”，再定义 “怎么画”，最后优化 “画得好”。具体结构如下： [主体/建筑类型] + [风格/建筑师参考] + [环境/场景设定] + [细节与材质] + [构图与视角] + [灯光与氛围] + [画质/技术参数] 这一结构能让 AI 清晰捕捉设计核心，避免因信息模糊导致的 “偏离预期”，是高效创作的基础框架。 二、分模块详解：建筑提示词词汇库与应用技巧 1. 主体 / 建筑类型：明确 “画什么” 的核心 这是提示词的 “根基”，需精准定义建筑的功能与形态，避免笼统表述。
文章目录 * 一、 核心环境准备 * 二、 避坑指南：环境初始化在 Mac 终端部署时，首要解决的是权限与路径问题。 * 1. 终端常用快捷键* `Control + C`：强制停止当前运行的命令（如安装卡死时）。 * 2. Node.js 环境修复若遇到 `zsh: command not found: openclaw`，说明 NVM 路径未加载。 * 3. 临时加载环境 * 4. 永久写入配置 * 三、 模型选择：M4 性能调优 * 四、 OpenClaw 配置手术 (JSON 详解) * 五、 飞书机器人接入：最后的临门一脚 * 六、 运行与调试 * 启动 Gateway * 第一次发消息需授权 (Pairing) * 💡 结语
假期期间，百无聊赖。空闲时间够多了吧？有时候感觉特别的百无聊赖。不睡懒觉，电影不看，手机不刷，游戏不玩，也无处可去。那么做什么呢? 于是翻出来之前做过的“爱影家”影视app项目，找个跨多端的技术栈实战学习一把。我先后尝试了kuikly、flutter 、arkui-x等框架，结果。。。，额，这几个没少踩坑做不动了。真想向天问一下，跨平台框架开发哪家强？最后尝试了下uni-app x，被惊艳到了。果然dcloud很给力啊。且uni-app-x的性能很给力。还停留在uniapp只擅长小程序吗？唯独被诟病的是：uniapp-x的uts语法很难受啊，写法跟ts差异很大，且大模型不认识uts语法。 可以体验打包后的hello uni-app x这个demo项目，地址是：https://hellouniappx.dcloud.net.cn/ 可以看到组件很全面啊，我先后体验了android端，鸿蒙端和小程序端，界面UI效果一致，且鸿蒙端运行相当流畅。可以看到组件还是很丰富的。浏览器端的体检们可以直接访问：https://hellouniappx.