VSCode Copilot 终极魔改:以智谱 GLM-5.1 为例,一文搞定任意大模型接入

VSCode Copilot 终极魔改:以智谱 GLM-5.1 为例,一文搞定任意大模型接入

VSCode Copilot 终极魔改:以智谱 GLM-5.1 为例,一文搞定任意大模型接入

前言:为何你的 Copilot 需要一次“魔改”?

本文旨在帮助所有希望突破 VSCode Copilot 模型限制、追求更高代码效率和性价比的开发者。如果你也曾面临以下困境,那么这篇文章就是为你量身打造的:

  • Copilot 官方模型不够用:想尝试最新、最强的国产模型(如智谱 GLM、文心一言、Kimi)却无从下手。
  • API 订阅成本高:官方或其他国外模型的订阅费和按量计费(通常以美元结算)让个人开发者望而却步。
  • 替代品体验有瑕疵:其他辅助插件在某些场景下不如原生的 Copilot 轻便、流畅。

本文将提供一个终极解决方案:通过一个 VSCode 插件,无缝接入任何支持 OpenAI 兼容接口的大模型。我将以当前备受瞩目的国产模型智谱 GLM-5.1 为例,手把手带你完成从申请 API Key 到在 Copilot 中成功调用的全过程。

一、核心插件:OAI Compatible Provider for Copilot

要实现我们的目标,只需要一个关键插件:OAI Compatible Provider for Copilot

这个插件的核心作用,就是充当一个“翻译官”,让 Copilot 能够与所有使用标准 OpenAI API 格式的模型进行对话。安装它,是我们进行一切“魔改”的基础。

  1. 在 VSCode 扩展商店中搜索 OAI Compatible Provider for Copilot,也可以直接搜缩写oai

点击安装,如图。

在这里插入图片描述

二、把智谱 GLM-5.1 注入 Copilot

接下来,我们以接入智谱 GLM-5.1 为例,详细演示配置过程。此方法同样适用于 Kimi、DeepSeek、文心一言等其他所有提供 OpenAI 兼容接口的国产模型。

2.1:获取智谱 GLM-5.1 的 API Key

首先,我们需要从智谱 AI 官方获取访问模型的“钥匙”。

  1. 前往智谱AI官网获取GLM-5.1智谱AI开放平台
  2. 注意,国内限售时,可以考虑去智谱国际版官网,国际的GLM-5.1不限售Z.ai 智谱国际版官网
  3. 注册/登录并创建 API Key:登录后,按照下图指示,依次点击 右上角头像 -> API Keys -> + 创建新的 API Key

复制 Key:创建成功后,系统会生成一串 API Key 字符。立即点击复制按钮,等着下一步使用。

在这里插入图片描述

命名并保存:为你的 Key 输入一个好记的名称(例如 vscode-copilot-key,图示中我起名是ClaudeCode),点击确认。

在这里插入图片描述

2.2:在 VSCode 中配置插件

拿到了 API Key,我们回到 VSCode 进行配置。

  1. 找到插件配置:在搜索框中输入 oai, 然后打开它的设置界面。
  2. 在设置界面填写OpenAI兼容的API接口地址,注意包月计划的地址不要写错
    • 购买了智谱GLM Coding Plan包月计划的填写(如图),一定要填正确,否则会按tokens消耗量扣费: https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4
    • 没买智谱包月计划的,走传统的按tokens消耗扣费的,填写这个地址: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
    • DeepSeek的地址是: https://api.deepseek.com/v1

Kimi的地址是: https://api.moonshot.cn/v1

在这里插入图片描述

2.3:在 Copilot 中启用并使用新模型

最后一步,让 Copilot 认识我们的新伙伴。

  1. 打开 Copilot Chat:点击 VSCode 顶边栏的 Copilot 图标。

在Copilot Ctrl + I 中切模型为GLM-5.1:如图,不说了,命令行唤起同样适用。

在这里插入图片描述

在Copilot Chat切换模型为GLM-5.1:模型列表中选择GLM-5.1,然后向他问好一下,如果能收到答复,就证明大功告成。

在这里插入图片描述

模型列表勾选你想用的即可:如果你的Base URL 和 API Key都配置正确,这里就会弹出模型列表,勾选后点击OK, 配置工作就基本完成了。

在这里插入图片描述

重新进入OAI Compatible选择模型:填入API Key后界面会消失,不要怕,重新 打开 Copilot Chat -> 打开 Manage Models -> 选择OAI Compatible(不要选小齿轮哦,小齿轮是配置API Key的)

在这里插入图片描述

填入上一步申请好的API Key:在弹出的设置窗口,输入你的API Key,然后回车确认。

在这里插入图片描述

选择 OAI Compatible 齿轮:在弹出的模型供应商中,可以看到 [OAI Compatible] 。点击它右侧的小齿轮,后续如果你要修改为其他模型的话也是点击这个小齿轮。

在这里插入图片描述

打开 Manage Models:把模型列表打开,然后点击列表最下面的 Manage Models 按钮。

在这里插入图片描述

至此,大功告成!如需要更加自定义和灵活的配置,就自行阅读OAI插件的使用说明吧,我这里就不细说了。这个插件也是开源的,可以直接去仓库学习用法:https://github.com/JohnnyZ93/oai-compatible-copilot

三、总结与拓展

通过本文的详细步骤,我们成功地将强大的智谱 GLM-5.1 模型集成到了 VSCode Copilot 中,实现了:

  • 突破生态限制:让 Copilot 不再局限于官方模型,拥抱更广阔的模型生态,尤其是优秀的国产大模型。
  • 极致性价比:通过直连官方 API 并按量付费,我们可以更经济、更灵活地使用 AI 辅助编程,告别昂贵的固定订阅。
  • 原生体验:所有操作都在 VSCode 和 Copilot 的原生框架内完成,无需适应新的工具和工作流。

这种方法具有极强的可拓展性。今天我们以 GLM-5.1 为例,明天你就可以用同样的方式接入 Kimi 的长文本能力,或是 DeepSeek 的代码专项能力。你只需要找到对应厂商的 Base URL 和申请 API Key,就能无限拓展你的 Copilot 工具箱。

希望这篇教程能为你打开一扇新的大门。如果你在配置过程中遇到任何问题,或是有更好的模型推荐,欢迎在评论区与我交流!

Read more

Android陀螺仪实战:从基础到VR运动策略封装

1. 陀螺仪基础:从传感器数据到三维旋转 大家好,我是老张,在移动端和智能硬件领域摸爬滚打了十几年,今天想和大家聊聊 Android 陀螺仪。很多刚接触的朋友会觉得这东西很神秘,什么角速度、姿态解算,听起来就头大。其实没那么复杂,你可以把陀螺仪想象成一个特别灵敏的“旋转速度计”。当你拿着手机转动时,它就能立刻告诉你:“嘿,你现在正绕着X轴,以每秒0.5弧度的速度在转呢!” 在 Android 里,我们通过 SensorManager 这个“大管家”来和陀螺仪打交道。第一步永远是获取服务,这就像你去银行办事得先取号一样。拿到 SensorManager 后,我们就能查询设备上有没有陀螺仪(Sensor.TYPE_GYROSCOPE)。现在绝大多数手机都有,但稳妥起见,检查一下总是好的。接下来就是注册一个监听器,告诉系统:“我准备好接收旋转数据了,有新数据就赶紧通知我。” 这里有个关键参数叫采样延迟,比如 SENSOR_DELAY_

AI一镜到底效果炸裂 把教材插图变成VR全景视频(附提示词)

AI一镜到底效果炸裂 把教材插图变成VR全景视频(附提示词)

大家好,我是AI培训韩老师! 在电影的世界里,有一种拍摄手法总能引发观众惊叹——一镜到底。它让镜头像一双无形的眼睛,带领我们穿越战场、潜入犯罪现场、亲历角色内心世界,不间断地体验完整的故事时空。 于是很多人会问我,如何用AI实现一镜到底?简单来说就是不用剪辑一键生成,又简单有高级那种。下面通过这篇文章告诉你! 用AI生成具有电影感的“一镜到底”视频,关键在于清晰地告诉AI你想要的镜头运动轨迹和场景衔接方式。下面我为你梳理了从核心思路、具体方法到实用技巧的完整指南。 🎬 理解AI一镜到底的核心 在AI视频生成中,它通常通过两种方式实现: * 智能多帧创作:这是目前更主流高效的方法。你先准备一系列在内容上连贯的图片(相当于分镜图),然后AI会模拟镜头的连续运动,将这些画面无缝连接成一段长视频,营造出一镜到底的观感。 * 单一长提示词生成:直接用一个详细的长段文本描述整个镜头的运动路径和所有场景变化,由AI直接生成视频。这对提示词书写要求极高,且效果不确定性更大。 无论哪种方式,精准地描述镜头运动(运镜)都是成功的关键。 📷 掌握核心运镜技巧 你需要像导演一样思考,

电影知识图谱推荐问答系统 | Python Django系统 Neo4j MySQL Echarts 协同过滤 大数据 人工智能 毕业设计源码(建议收藏)✅

电影知识图谱推荐问答系统 | Python Django系统 Neo4j MySQL Echarts 协同过滤 大数据 人工智能 毕业设计源码(建议收藏)✅

博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅 点击查看作者主页,了解更多项目! 🍅感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业 。🍅 1、毕业设计:2026年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)✅ 2、最全计算机专业毕业设计选题大全(建议收藏)✅ 1、项目介绍 技术栈 以Python作为核心开发语言,基于Django框架搭建系统整体架构,采用Neo4j图形数据库与MySQL数据库存储数据,整合Echarts可视化工具、协同过滤推荐算法,结合HTML技术完成前端页面的搭建。 功能模块 * 电影知识图谱管理 * 电影问答交互 * 电影列表展示 * 个人信息查看 * 电影详情展示 * 用户注册登录 * 后

【数据库】国产数据库的新机遇:电科金仓以融合技术同步全球竞争

【数据库】国产数据库的新机遇:电科金仓以融合技术同步全球竞争

7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KES V9 2025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFS Ultra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。 如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金仓试图讲述的不再是“我们也能做、我们可以兼容”,而是“我们能不能定义下一代数据库形态”。 整个发布会贯穿了三个关键词:“融合”“AI”“平台能力”。这背后的核心逻辑是清晰的:在“去IOE”与“兼容Oracle”的红利渐近尾声之际,国产数据库厂商开始面对一个更加复杂、也更具挑战性的市场命题——如何在大模型时代支撑非结构化数据、高维向量检索和复杂语义计算的新需求? 正如我国数据库学科带头人王珊教授所说,数据库内核与AI能力的深度结合,已成为释放数据核心价值的关键路径,正催生着更智能、更自适应、更能应对复杂挑战的新一代数据库形态。