如何在VS Code中安装GitHub Copilot进行AI编程

如何在VS Code中安装GitHub Copilot进行AI编程

本文教您轻松在VS Code中玩转GitHub Copilot:从安装认证到实战网页开发,5分钟解锁AI编程神器,还能自由切换模型、实时调试代码!

在Visual Studio Code中搭建GitHub Copilot编程环境需要经过几个关键步骤,以下是详细指南:

环境准备阶段

  1. 安装最新版VS Code(当前版本≥1.85)官网下载地址:https://code.visualstudio.com/

2. 拥有有效的GitHub账户(建议启用双重验证)

注册地址:https://github.com/

3. 稳定的网络连接(Copilot需实时云端交互)

安装流程

1、安装VS Code后,选择”Use All features with Copilot for free”。如果已经安装VS Code,可以打开VS Code扩展市场(Ctrl+Shift+X) 搜索"GitHub Copilot" 后, 点击安装按钮(约15MB大小) ,安装完成后右下角会出现Copilot图标。

2、账户认证环节 点击活动栏Copilot图标,选择"Sign in to GitHub",授权后返回VS Code完成关联。下次打开VS Code后会自动登录。

出现CHAT对话框表示登录成功,可以进行编程对话。

3、编程交互

在CHAT右下角的“Add Context”中,可以输入提示词,跟Copilot进行交互。这里还可以在下面选择大模型,Copilot可以支持GPT-5mini、GPT-4.1、GPT-4o等多种模型,使用起来如果效果不好,可以更换试试。

编写网页测试

在“Add Context”中输入“请转换成中文”,回车后,可以看到Copilot已经切换到中文模式。再输入提示词“写一个祝福中国2026年春节档静态网页,使用JavaScript制作一个简单动画,不断在显示新年快乐,万事如意”,回车后,AI开始运行

运行过程中,每生成一个文件,都要选择一下下面蓝色字体的“Allow”,继续进行下一个文件生成。

文件全部生成后,在左边会打开并显示部分生成的文件,下面会提示如何运行生成的文件。

这里使用python,如果没有需要先安装一下python,直接按提示运行python -m http.server 8000

在浏览器中输入localhost:8000

同时,在cmd中,也会同时显示服务器端读取文件的过程

现在还在该对话中,对生成的文件进行修改,在“Add Context”中,输入“将背景颜色变成蓝色”,回车后Copilot进行工作,运行完成后,刷新网页,背景变成蓝色。

Read more

华为昇腾910B(Ascend 910B)+ LLaMA-Factory 对 Qwen3.5-32B 模型进行 LoRA 微调 的全流程操作指南

华为昇腾910B(Ascend 910B)+ LLaMA-Factory 对 Qwen3.5-32B 模型进行 LoRA 微调 的全流程操作指南

华为昇腾910B(Ascend 910B)上 LLaMA-Factory 对 Qwen3.5-32B 模型进行 LoRA 微调 的保姆级全流程操作指南 华为昇腾910B(Ascend 910B)上使用 LLaMA-Factory 对 Qwen3.5-32B 模型进行 LoRA 微调 的保姆级全流程操作指南,包含环境配置、依赖安装、数据准备、训练启动、验证与推理等完整步骤。本教程基于 Ubuntu 20.04 + CANN 8.0 + MindSpore/PyTorch NPU + LLaMA-Factory v0.9.3+ 环境,适用于 8卡昇腾910B服务器。 ✅ 前提条件 项目 要求 硬件

AI绘画电商产品提示词撰写指南

AI绘画电商产品提示词撰写指南

在电商领域,利用 AI 绘画生成产品图片正逐渐成为提升商品视觉吸引力、提高运营效率的重要手段。而撰写精准有效的提示词,是让 AI 理解并生成符合预期产品图片的关键。 一、明确产品关键信息 产品基础描述 产品类型与用途:清晰界定产品所属类别,无论是服装、电子产品、家居用品还是美妆产品等,这是 AI理解产品的基础。同时,简要说明产品的核心用途或目标受众,可分为3层结构(按优先级排序) * 基础层:明确产品核心属性(避免 AI 生成偏差),包括「产品类别 + 规格 + 材质 / 工艺」,例: “女士夏季短袖连衣裙(长度到膝盖),雪纺面料,蕾丝领口” * 场景层:搭建使用场景(增强代入感),包括「使用环境 + 搭配元素 + 人群画像」,例: “在海边沙滩场景,搭配草编帽和珍珠凉鞋,适合 25-35

AI安全:视觉提示词注入攻击代码/实战教学| 针对Hugging Face开源大模型Stable Diffusion Model

AI安全:视觉提示词注入攻击代码/实战教学| 针对Hugging Face开源大模型Stable Diffusion Model

本文链接地址 :https://blog.ZEEKLOG.net/weixin_47681965/article/details/158503719?spm=1001.2014.3001.5502, 转载请注明出处。 提到提示词注入(Prompt Injection),大家的第一反应往往是精心构造的文本越狱指令。 而在图生图任务中,输入图像在本质上扮演了视觉提示词的角色,与文本指令共同指导生成模型。 基于这一视角,本文展示针对视觉提示词的注入攻击:通过PGD对抗攻击算法对输入图像进行像素级微调,使其生成的违规图像能够绕过开源大模型的NSFW安全检测机制。 临近毕业,感觉市场对提示词注入比较感兴趣,因本人读博期间一直研究对抗攻击算法,所以决定尝试用对抗攻击的思路完成提示词注入攻击,误导开源模型生成违规图像。 完整代码链接:https://github.com/YujiangLi0v0/Injection_Attack_Inpainting.git 目录 * 一、 NSFW防线:开源模型的安全过滤机制 * 二、 攻击场景定义 (Threat Model) * 三、

“一天写完毕业论文?”:盘点2026年最炸裂的AI写作神器

“一天写完毕业论文?”:盘点2026年最炸裂的AI写作神器

“一天写完毕业论文” 在 2026 年已不再是天方夜谭。以下是 2026 年最炸裂、实测能大幅提速的 AI 论文写作神器,覆盖全流程生成、文献处理、降重润色、格式排版四大核心场景,帮你高效搞定毕业论文。 一、全流程王者:一站式搞定论文全链路(一天定稿首选) 这类工具覆盖从选题、开题、初稿、文献、降重到格式排版、答辩 PPT 的全流程,是赶 Deadline 的终极救星。 1. PaperRed(中文论文全流程首选,4.8 星) * 核心能力:选题→大纲→初稿→文献→查重→降重一站式;对接知网 / 万方,自动生成真实可溯源参考文献(GB/T 7714);AIGC