VSCode Copilot无法连接网络的解决过程

`VSCode Copilot无法连接网络的解决过程`

描述

安装WSL后莫名其妙出现:GitHub Copilot Chat Plugin Not Connecting to Network

参考了GitHub:无法连接Issue描述

解决

ctrl+shift+p, 运行F1 > Developer: GitHub Copilot Chat Diagnostics,确信是代理(proxy)的问题

把settings里的这个Use Local Proxy Configuration关掉就好了

在这里插入图片描述

也顺便关闭了其他proxy设置:

在这里插入图片描述

原因猜测:本地windows开了代理,被WSL复用本地设置,可是原代理端口和WSL代理端口不一致或者已被占用,或者因为WSL上没有实际运行代理程序,导致WSL系统ping不通代理的IP

Read more

2026 年 AI 辅助编程工具全景对比:Copilot、Cursor、Claude Code 与 Codex 深度解析

引言 2026 年,AI 辅助编程已经从"尝鲜"变成了"标配"。从 GitHub Copilot 的横空出世,到 Cursor 的异军突起,再到 Claude Code 的强势入局,AI 编程助手正在重塑开发者的工作方式。但面对市面上琳琅满目的工具,你是否也有这样的困惑:哪个工具最适合我?它们之间到底有什么区别? 本文将深入对比四款主流 AI 编程工具,帮你找到最适合自己的那一款。 AI 辅助编程的演进之路 从代码补全到智能协作 早期的 AI 编程工具,如 OpenAI Codex,主要聚焦于代码补全——你写一行,它接下一行。但到了 2026 年,AI 编程助手已经进化成真正的&

By Ne0inhk

N46Whisper:革命性AI日语字幕制作方案

N46Whisper:革命性AI日语字幕制作方案 【免费下载链接】N46WhisperWhisper based Japanese subtitle generator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/n4/N46Whisper N46Whisper是一款基于云端AI技术的日语语音转字幕工具,让字幕制作变得前所未有的高效智能。这款基于Whisper模型的创新应用,专为日语视频字幕制作而生,彻底改变了传统手动打字的繁琐流程。 🚀 极速启动:零配置云端体验 一键开启云端工作环境 无需安装任何软件,只需在浏览器中打开N46Whisper.ipynb文件,即可立即开始使用。云端处理能力让传统本地软件望尘莫及。 智能模型选择策略 * 标准模式:平衡精度与速度,适合日常制作 * 轻量模式:快速处理,满足即时需求 * 高精度模式:专业级识别,适合正式发布内容 💡 核心技术创新亮点 AI语音识别引擎 采用业界领先的Whisper技术,日语语音识别准确率突破95%。无论是综艺节目的快节奏对话,还是访谈内容的专业术语,都能精准捕捉。

By Ne0inhk
2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

2026最新AI聚合系统(渐进式AIGC系统):nano-banana-2第二代绘画、VEO3/VEO3.1、Sora-2视频生成大模型私有化独立系统+扣子工作流Agent智能体

SparkAi系统:渐进式AIGC系统,一款基于OpenAi/ChatGPT、GPT-5.2/GPT-5、最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、nano-banana-2第二代绘画大模型、Gemini-3.1-pro、DeepSeek、Sora-2、VEO3.1、Agent智能体 扣子(coze)插件、工作流、函数、知识库 等AI大模型能力开发的一站式AI系统;支持「🤖AI聊天」、「🎨专业AI绘画」、「🧠AI智能体」、「🪟Agent应用」、「🎬AI视频生成」等,支持独立私有部署!提供面向个人用户 (ToC)、开发者 (ToD)、企业 (ToB)的全面解决方案。 一、SparkAi系统/官网 最新旗舰大模型Claude-opus-4-6、GPT-5.3-Codex、GPT-5.2、GPT-5-PRO、gpt-image-1.5绘画大模型、超强生图

By Ne0inhk

llama.cpp是什么?

lama.cpp 是一个基于 C/C++ 的高性能推理框架,专门用于在本地设备上高效运行 Meta(原 Facebook)开源的 LLaMA 系列大语言模型(如 LLaMA-1/2、Alpaca 等)。它通过优化计算和内存管理,使得即使在没有高端 GPU 的普通电脑(甚至树莓派、手机等嵌入式设备)上也能运行大模型。 核心特点 1. 轻量与高效: * 纯 C/C++ 实现,无第三方依赖,对 CPU 架构(如 x86、ARM)优化。 * 支持 4-bit 量化(如 GGUF 格式),显著降低模型体积和内存占用(例如 7B 模型可压缩到

By Ne0inhk