VSCode自定义Copilot Agent与Awesome Agent

VSCode自定义Copilot Agent与Awesome Agent

本文将介绍如何在VSCode中创建自定义的Agent,以及哪里可以获取到现有的Agent模板

当我们在VSCode中使用Copilot时,可以选择以下几种模式。

Ask, Edit, Agent, 以及在2025年末时我们可以使用的全新的Plan模式。

图片

不过除此之外,其实我们还有办法自定义属于自己的Agent。

图片

选择右下角Agent菜单,选择Configure Custom Agents...

图片

如选择.github\agents 则会在本工作区域中生成该路径并创建一个指定命名的agent.md文件

如果选择User Data则是会创建全局的Agent模板

图片

在vscode中,也可以直接在文件中通过Configure Tools轻松配置所需要使用的tools,非常方便。

然后我们便可以在copilot中使用自己的Agent了.

当然,自己编写一个相对复杂的agent模板比较耗时,而awesome-copilot项目为我们提供了许多的模板,当然不止是agent,也提供了丰富的提示词模板(prompt)和指导词模板(instructions),以及最新支持的技能模板(Skill)等,非常方便。

图片

请务必一试!

https://github.com/github/awesome-copilot/

微信公众号: @scixing的炼丹房

Bilibili: @无聊的年

Read more

【低代码+AI编程】GitHub Copilot各个模型区别,实现高效编程

【低代码+AI编程】GitHub Copilot各个模型区别,实现高效编程

Copilot AI模型对比说明 模型分类 🏆 高级模型 (需额外付费) 模型名称相对成本特点说明Claude Haiku 4.50.33x性价比最高,速度快,成本低Claude Sonnet 3.51.0x平衡性能与成本的主力模型Claude Sonnet 41.0x升级版本,能力更强Claude Sonnet 4.51.0x最新版本,综合表现优秀GPT-51.0x最强大旗舰,复杂推理能力顶尖Gemini 2.5 Pro1.0x超长上下文,适合处理大量文本 📊 标准模型 (包含在基础套餐内) 模型名称成本特点说明GPT-4.1免费GPT-4优化版本GPT-4o免费多模态专家,视觉语音交互强GPT-5 mini免费GPT-5轻量版,速度快Grok Code Fast 1免费编程专用,代码生成优化 选择指南 根据需求推荐: 🚀 日常使用 * 推荐:GPT-4o 或 GPT-5

万字长文带你梳理Llama开源家族:从Llama-1到Llama-3,看这一篇就够了!

万字长文带你梳理Llama开源家族:从Llama-1到Llama-3,看这一篇就够了!

在AI领域,大模型的发展正以前所未有的速度推进技术的边界。 北京时间4月19日凌晨,Meta在官网上官宣了Llama-3,作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型,Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先,性能优于业界同类最先进的模型。 纵观Llama系列模型,从版本1到3,展示了大规模预训练语言模型的演进及其在实际应用中的显著潜力。这些模型不仅在技术上不断刷新纪录,更在商业和学术界产生了深远的影响。因此,对Llama模型不同版本之间的系统对比,不仅可以揭示技术进步的具体细节,也能帮助我们理解这些高级模型如何解决现实世界的复杂问题。 1、Llama进化史 本节将对每个版本的Llama模型进行简要介绍,包括它们发布的时间和主要特点。 1.1 Llama-1 系列 Llama-1 [1]是Meta在2023年2月发布的大语言模型,是当时性能非常出色的开源模型之一,有7B、13B、30B和65B四个参数量版本。Llama-1各个参数量版本都在超过1T token的语料上进行了预训训练,其中,最大的65B参数的模型在2,048张A100 80

2025终极指南:whisper.cpp跨平台语音识别部署全流程

2025终极指南:whisper.cpp跨平台语音识别部署全流程 【免费下载链接】whisper.cppOpenAI 的 Whisper 模型在 C/C++ 中的移植版本。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/wh/whisper.cpp 还在为语音转文字服务的网络延迟和高成本烦恼?whisper.cpp作为开源语音识别解决方案,提供了本地化部署的完美选择。本文将带你深入了解如何在不同平台上快速部署和使用这个强大的离线语音识别工具。 通过本文,你将掌握: * 多平台环境配置的一键安装方法 * 模型下载与优化的性能调优技巧 * 常见部署问题的快速解决方案 * 监控与维护的最佳实践 平台选择:找到最适合你的方案 平台类型安装难度推理速度内存占用适用场景Windows桌面⭐⭐1.2x1.1GB个人使用Linux服务器⭐⭐⭐1.5x0.9GB企业部署macOS开发⭐2.0x0.7GB移动应用Android设备⭐⭐⭐⭐0.8x0.5GB边缘计算 环境搭建:快速启动的完整步骤 基础环境准备

【AIGC】Claude Code Rules配置

建议直接使用别人沉淀好的rules,比如:来自 Anthropic 黑客马拉松获胜者的完整 Claude Code 配置集合。 1. Claude Code Rules 配置基础篇 Claude Code的Rules是用于定义代码规范、安全限制、工作流规则的核心配置机制,能让AI遵循项目特定的开发标准。以下是详细配置方法: 一、规则文件基础配置 1. 规则文件位置与命名 * 单一文件规则(简化版):项目根目录的 CLAUDE.md 或用户主目录的 ~/.claude/CLAUDE.md 全局规则(跨项目复用):用户主目录下的 .claude/rules/ 文件夹 ~/.claude/rules/ 项目级规则(优先级最高):项目根目录下的 .claude/rules/ 文件夹,所有 .md 文件会自动加载 project-root/