pycharm里copilot claude消失
在pycharm里安装了coplilot插件 但模型里没有claude，在网页是存在的，查询无果，最后看到这篇帖子
https://www.cnblogs.com/tanggoahead/p/19104245
原来是限制了中国用户的访问权限所致
在pycharm设置里重新把梯子的环境复制过来 配置之后 重启pycharm问题解决！
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【独家揭秘】大厂都在用的VSCode Copilot文档自动化流程（附配置模板）
第一章：VSCode Copilot文档自动化的核心价值 VSCode Copilot 作为一款基于人工智能的代码辅助工具，不仅在编码效率上带来显著提升，更在文档自动化方面展现出深远价值。通过深度集成于开发流程，Copilot 能够根据代码上下文自动生成注释、API 文档甚至使用示例，极大减轻开发者撰写技术文档的负担。 智能注释生成 Copilot 可识别函数逻辑并自动生成符合规范的注释。例如，在编写一个 JavaScript 函数时： /** * 计算两个数的和 * @param {number} a - 第一个加数 * @param {number} b - 第二个加数 * @returns {number} 返回两数之和 */ function add(a, b) { return a + b; } 上述注释由 Copilot 根据函数体自动推断生成，开发者只需稍作调整即可用于正式文档。 提升团队协作效率 文档自动化减少了因人为疏忽导致的文档缺失问题。团队成员可依赖统一风格的自动生成文档快速理解模块功能。以下为常见收益点：
2026 编程范式转移：深度拆解 Vibe Coding。从 GitHub Copilot 到自然语言架构，开发者如何避免被首批淘汰？
前言：从“写代码”到“调氛围” 站在 2026 年的时间点回看，2024 年的 AI 编程还处于“自动补全”的石器时代。随着 Reasoning Models（推理模型）的成熟，我们正在经历软件工程史上最大的一次范式转移——Vibe Coding（氛围编程）。 它标志着开发者的核心竞争力从“语法实现能力”向“意图对齐能力”彻底迁移。如果说低代码（Low-Code）是预设的组件拼装，那么 Vibe Coding 就是基于自然语言的“即时编译”。本文将深度拆解这一趋势，并探讨在“代码生成成本趋向于零”的时代，专业开发者该如何构建自己的护城河。 一、 什么是 Vibe Coding？一场“意图驱动”的革命 Vibe Coding（
5大AI代码生成工具实测：GitHub Copilot竟输给国产黑马
AI代码生成工具在软件测试领域的崛起 随着人工智能技术的飞速发展，AI代码生成工具已成为软件测试从业者的重要助手。这些工具不仅能自动生成单元测试、集成测试脚本，还能提升测试覆盖率和效率，减少人为错误。本次实测聚焦于5款主流工具：GitHub Copilot、Tabnine、Kite、DeepSeek-Coder（代表国产工具），以及Amazon CodeWhisperer。我们针对软件测试场景设计实验，从专业性、准确性和实用性角度进行深度评测。实测结果令人意外：长期被视为行业标杆的GitHub Copilot在多项测试指标中落后于国产黑马DeepSeek-Coder。本文将详细解析实测过程、数据对比，以及对测试工作的实际影响。 一、实测工具概览：五大AI助手简介 在深入实测前，先简要介绍参评的五款工具及其在测试领域的定位： 1. GitHub Copilot：由GitHub和OpenAI联合开发，支持多种语言（如Python、Java），以代码补全和函数生成为核心功能。在测试中常用于生成单元测试框架（如JUnit或Pytest脚本）。 2. Tabnine：基于深度学习模型
AIGC个性化与定制化内容生成：技术与应用的前沿探索
目录 引言 第一部分：个性化与定制化内容生成的技术原理 1.1 什么是个性化与定制化内容生成？ 1.2 生成式AI在个性化内容生成中的作用 1.3 数据驱动的个性化内容生成 第二部分：个性化与定制化内容生成的应用领域 2.1 新闻与媒体行业 2.2 电子商务与广告 2.3 教育行业 2.4 娱乐与创意产业 第三部分：AIGC个性化与定制化内容生成的技术实现 3.1 推荐系统与个性化推送算法 3.2 基于生成式模型的个性化内容生成 3.3 情感分析与定制化内容的情境化 结语 引言 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式AI（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）逐渐成为各行各业的热门话题，特别是在内容创作和个性化推荐方面。个性化和定制化内容生成作为AIGC技术的重要应用场景之一，