Qt Creator配置AI编程插件GitHub Copilot

Qt Creator配置AI编程插件GitHub Copilot

第一步:GitHub Copilot插件安装

QtCreator18.0为例,点击左侧Extensions菜单,在上方搜索栏搜索 GitHub Copilot, 然后点击右上角Active启动后重启QtCreator即可完成该工具安装.

图片

第二步:copilot.vim 环境配置

去GitHub下载copilot.vim压缩包:copilot.vim。下载地址:https://github.com/github/copilot.vim

随后解压到自定义位置。

将其目录下.\dist\language-server.js地址填入设置的Path to language-serverjs项。

第三步:安装Node.js

去Node.js官网下载并安装node.js:node.js官网。

同样将node.exe地址链接到设置的Node.js path项。下载地址:https://nodejs.org/zh-cn

第四步:获取GitHub Copilot订阅账户并登录GitHub

进入GitHub订阅Copilot,可以使用免费版,每个月有一定免费额度:

订阅GitHub Copilot。地址:https://github.com/features/copilot/plans

填写以上两项后,Sign in按钮能正确亮起,就可以在跳出的网页端登录订阅Copilot的GitHub账号了。

图片

最后,在Qt Creator的右下角的快捷开关开启后,就可以正常使用,使用情况可参照官方示例。

Qt Creator配置AI编程插件GitHub Copilot

公众号

Read more

(长期有效)接入第三方 OpenAI 兼容模型到 GitHub Copilot

目前 GitHub Copilot 仅支持接入国外的几家模型提供商,无法直接调用 OpenAI 兼容的自定义 API 进行扩展。参考相关解决方案,我总结了一下Copilot中接入OpenAI 兼容 API 的方法。 实现方法主要分为两种: 方案一:修改 Copilot Chat 源代码 在模型选择器中新增自定义提供商选项。 方案二:API 兼容适配 将 OpenAI 兼容的自定义 API 虚拟化封装为与 Ollama 兼容的 API(运行期间占用 Ollama 端口),从而利用 Copilot 模型选择器中原生的 Ollama 选项。 方法一(目前存在问题) 具体做法可参考修改Copilot chat插件增加自定义模型提供商 这里只说一下这个方法存在的问题: 1. 官方开源的Copilot chat插件版本通常滞后于最新版,可能存在未来兼容性问题 2.

llama.cpp性能调优指南:提升本地部署效率的全栈优化方案

llama.cpp性能调优指南:提升本地部署效率的全栈优化方案 【免费下载链接】llama.cppPort of Facebook's LLaMA model in C/C++ 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llama.cpp 在本地部署大语言模型时,启动缓慢和推理延迟是开发者最常面临的挑战。llama.cpp作为轻量级C/C++实现的开源项目,虽然具备高效运行能力,但默认配置下仍可能出现启动时间过长、资源利用率不足等问题。本文将通过问题诊断、核心原理解析、分层优化策略、场景适配方案和效果验证方法,帮助开发者系统性提升llama.cpp的部署效率,实现模型启动速度3倍以上提升和推理性能的显著优化。 问题诊断:llama.cpp性能瓶颈识别 在进行优化前,首先需要准确识别性能瓶颈。llama.cpp的启动和运行过程涉及多个环节,任何一个环节的配置不当都可能导致性能问题。 启动时间过长的典型表现 启动阶段常见问题包括模型加载缓慢、

Whisper 模型本地化部署:全版本下载链接与离线环境搭建教程

Whisper 模型本地化部署指南 一、模型版本与下载 Whisper 提供多种规模版本,可通过以下官方渠道获取: 1. GitHub 仓库 https://github.com/openai/whisper 包含最新代码、预训练权重和文档 * tiny.en / tiny * base.en / base * small.en / small * medium.en / medium * large-v2 (最新大模型) Hugging Face 模型库 所有版本下载路径: https://huggingface.co/openai/whisper-{version}/tree/main 替换 {version} 为具体型号: 二、离线环境搭建教程 准备工作 1.

AIGC时代——语义化AI驱动器:提示词的未来图景与技术深潜

AIGC时代——语义化AI驱动器:提示词的未来图景与技术深潜

文章目录 * 一、技术范式重构:从指令集到语义认知网络 * 1.1 多模态语义解析器的进化路径 * 1.2 提示词工程的认知分层 * 二、交互革命:从提示词到意图理解 * 2.1 自然语言交互的认知进化 * 2.2 专业领域的认知增强 * 三、未来技术图谱:2025-2030演进路线 * 3.1 2025年关键突破 * 3.2 2027年技术里程碑 * 3.3 2030年技术愿景 * 四、伦理与治理:构建可信语义化AI * 4.1 动态伦理约束框架 * 4.2 提示词审计系统 * 五、开发者能力升级路线图 * 5.1 核心技能矩阵 * 5.2 典型学习路径 * 结语 * 《驱动AI: