以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置并使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。
通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现原生体验的调用。
在开始配置前，请确保已完成以下准备：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|---|---|---|
| 1. 安装插件 | 在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。 | 这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。 |
| 2. 获取 API Key | 访问 DeepSeek 平台，注册/登录后创建并复制你的 API Key</ |
Stable Diffusion VS Z-Image-Turbo：中文场景生成质量实测 引言：为何需要一次深度对比？ 随着国产大模型生态的快速演进，AI图像生成技术正从“可用”迈向“好用”。阿里通义实验室推出的 Z-Image-Turbo 模型，作为基于扩散架构优化的中文场景专用生成器，宣称在推理速度、语义理解与本地部署友好性上全面超越传统Stable Diffusion系列模型。尤其在中文提示词理解方面，其WebUI界面原生支持高质量中文输入，无需依赖翻译插件或复杂Prompt工程。 本文将围绕真实中文使用场景，对主流开源模型 Stable Diffusion 1.5 / SDXL 与新兴国产模型 Z-Image-Turbo 进行系统性对比评测。我们不仅关注生成速度和资源消耗，更聚焦于中文语义解析能力、细节还原度、风格一致性等实际创作中至关重要的指标。 阅读价值：帮助开发者与创作者判断——在当前阶段，是否应将Z-Image-Turbo纳入主力工作流？它能否真正解决“中文不好使”的老问题？ 测试环境与评估维度设计 为确保测试结果具备可复现性和工程参考价值，本次评测采用
GitHub Copilot 是 VSCode 自带的 AI Agent 插件，需要登录 GitHub 账号使用，分为免费版和付费版。 关于个人额度，可以在 Github 的 Copilot 菜单里查看 支持模型 添加第三方模型 通过 Manage Models 选中对应厂商。 可以通过 OpenRouter 来导入免费的模型，需要先到 OpenRouter 注册 API Key，输入后即可使用，也可以使用兼容 OpenAI 接口的三方 API，比如 硅基流动 SiliconFlow 使用帮助信息 切换到 Ask 模式，输入 /help 即可获取帮助命令，可以查看当前有什么可用命令和使用方法。 翻译后的内容，方便查看，
win10升级后总会弹出365 Copilot窗口如何禁用和关闭 在Windows 10中，可以通过以下几种方法禁用或关闭Microsoft 365 Copilot： 方法一：任务栏上直接禁用 1. 右键点击任务栏。 2. 在弹出的菜单中，找到并取消勾选“显示 Copilot（预览版）按钮”选项。 这种方法只是让Copilot不再显示在任务栏上，但并未彻底禁用该功能。用户仍然可以通过“Windows 键 + C”键盘快捷键来打开和关闭Copilot界面。 方法二：利用组策略彻底禁用 1. 打开开始菜单，搜索“组策略”并打开组策略编辑器。 2. 按照“用户配置 > 管理模板 > Windows 组件 > Windows Copilot”的路径依次展开。 3. 双击“关闭 Windows Copilot”
快速体验 在开始今天关于 AI绘画提示词生成器：从原理到实战的开发者指南 的探讨之前，我想先分享一个最近让我觉得很有意思的全栈技术挑战。 我们常说 AI 是未来，但作为开发者，如何将大模型（LLM）真正落地为一个低延迟、可交互的实时系统，而不仅仅是调个 API？ 这里有一个非常硬核的动手实验：基于火山引擎豆包大模型，从零搭建一个实时语音通话应用。它不是简单的问答，而是需要你亲手打通 ASR（语音识别）→ LLM（大脑思考）→ TTS（语音合成）的完整 WebSocket 链路。对于想要掌握 AI 原生应用架构的同学来说，这是个绝佳的练手项目。 从0到1构建生产级别应用，脱离Demo，点击打开 从0打造个人豆包实时通话AI动手实验 AI绘画提示词生成器：从原理到实战的开发者指南 背景与痛点 AI绘画的兴起让提示词（Prompt）成为连接创意与生成结果的关键纽带。然而在实际开发中，构建一个高效的提示词生成器常面临以下挑战： * 质量不稳定：生成的提示词可能过于笼统（如"