关闭VSCode的GitHub Copilot功能
解决方法：
- 卸载VSCode自带的Github Copilot插件，在已安装的插件列表中选择卸载。
打开Setting，搜索github，勾选"Chat:Disable AI Features"选项。
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一文读懂AI圈爆火的Skills：是什么、怎么用
大家好，我是jobleap.cn的小九。 最近AI圈，Skills彻底火了。Github上相关仓库动辄斩获上万星标，比如含50多个Claude技能的仓库、Superpowers工作流项目，均已突破18K星。这股热度，堪比2023-2024年的Prompt模板热潮——彼时大家疯狂分享Prompt，现在则扎堆交流Skills。 不少人疑惑：Skills到底是什么？和Prompt、MCP有啥区别？我花了两天整理，用直白的案例和方法，带你搞懂Skills的本质与用法。 一、Skills到底是什么？先看两个实战案例 Skills直译是“技能”，核心是「给AI智能体（Agent）用的技能包」。光说定义太抽象，分享两个我们公司的实战案例，帮你直观理解它的价值。 案例1：AI选题系统，把2-3小时工作缩成一句话指令 做内容的都懂，选题是个“海量信息筛精选”的耗时活。以前我们每天要刷遍推特、Reddit、Github、知乎、小红书等近10个平台，筛选热点、判断价值、找切入角度，整套流程要2-3小时，严重挤占核心工作时间。 去年12月，
软件测试中引入人工智能（AI）
在软件测试中引入人工智能（AI），能够解决传统测试的痛点（如重复劳动多、回归测试成本高、难以覆盖复杂场景、缺陷定位慢等），实现测试的自动化、智能化、高效化。以下是AI在软件测试中的核心应用场景、技术方案、工具及实施步骤，兼顾理论与实操。 一、 AI在软件测试中的核心价值 1. 替代重复手工劳动：自动生成测试用例、执行测试、回归验证，减少人力成本。 2. 覆盖复杂场景：模拟真实用户的随机操作、边界场景、异常流，提升测试覆盖率。 3. 提前发现潜在缺陷：通过数据分析预测高风险模块，精准定位缺陷根因。 4. 自适应动态测试：根据软件版本迭代，自动更新测试用例，适配界面/功能变化。 二、 AI在软件测试中的核心应用场景 1. 测试用例智能生成 传统测试用例需人工编写，耗时且易遗漏场景；AI可基于需求文档、代码、历史测试数据自动生成用例。 * 技术原理： * 自然语言处理（NLP）
今日AI榜单速览（GitHub Trending AI Top3）
🔥 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 今日AI热榜 * 1 1 今日榜单速览（GitHub Trending AI Top3） * 2 2 ruvnet / RuView：WiFi DensePose 的“无线透视”路线 * 2 我的一句话总结 * 2 为什么今天它能冲到第一？ * 2 图：它的可视化界面长这样（很直观） * 2 我如何最快验证（不折腾工具链） * 3 3 K-Dense-AI / claude-scientific-skills：给
Seedance 2.0（即梦 2.0）深度解析：AI 视频进入「导演级」可控时代
2026 年 2 月 12 日，字节跳动 Seed 实验室正式发布Seedance 2.0（即梦 2.0） 多模态音视频生成大模型。它以统一多模态联合架构为底座，在运动稳定性、角色一致性、多镜头叙事与音画同步上实现全面突破，成为当前国内最接近工业级生产的 AI 视频模型之一。 一、核心定位与行业地位 * 定位：全能型 AI 视频生成模型，支持文生视频、图生视频、视频续作、音频驱动、多模态混合生成 * 成绩：在权威榜单Video Arena中文生视频、图生视频双赛道登顶 * 输出规格：2K 电影级分辨率，最长支持15 秒高质量多镜头成片，支持视频平滑延长 二、四大核心能力（真正解决创作痛点） 1. 多模态全能参考：一次输入，全域控制