一步到位!VSCode Copilot 终极魔改:智谱 GLM-4.6 接入 + 任意大模型适配

VSCode Copilot 接入 GLM-4.6 方法

安装 vscode-zhipuai 插件后,在 VSCode 设置中添加以下配置:

{ "zhipuai.apiKey": "你的API_KEY", "zhipuai.model": "GLM-4" } 

通过 Ctrl+Shift+P 调出命令面板,执行 ZhipuAI: Toggle Chat 即可激活对话窗口。该插件支持代码补全、对话和文档生成功能。

任意大模型适配方案

修改 VSCode 的 settings.json 实现通用 API 对接:

{ "ai.provider": "custom", "ai.endpoint": "https://your-model-api.com/v1/completions", "ai.headers": { "Authorization": "Bearer API_KEY", "Content-Type": "application/json" } } 

对于开源模型本地部署,推荐使用 ollama 扩展:

  1. 本地启动 Ollama 服务
  2. 安装扩展后执行 Ollama: Select Model
  3. 选择或输入本地模型名称如 llama3:70b

性能优化技巧

模型响应速度与以下参数强相关:

{ "ai.temperature": 0.3, "ai.maxTokens": 2048, "ai.topP": 0.9, "ai.stopSequences": ["\n\n"] } 

建议对代码补全和文档生成采用不同配置。高频操作可创建 keybindings.json 快捷键:

{ "key": "alt+g", "command": "ai.generate", "args": {"promptType": "code"} } 

多模型切换方案

使用 Settings Cycler 扩展实现配置切换:

  1. 创建 settings-profiles.json
  2. 定义不同模型配置组
  3. 绑定快捷键快速切换

示例配置片段:

{ "profiles": { "GLM-4": {"ai.provider": "zhipuai"}, "Local-LLM": {"ai.endpoint": "http://localhost:11434"} } } 

常见问题排查

模型无响应时检查:

  • 网络代理设置是否正确
  • API 配额是否充足
  • VSCode 开发者控制台错误输出

本地模型需验证:

  • VRAM 占用是否超出显存容量
  • 是否启用 --api 启动参数
  • 防火墙是否开放对应端口

高级定制开发

通过 vscode-ai SDK 创建自定义提供程序:

class CustomProvider implements vscode.AIProvider { async complete(prompt: string) { return fetch('https://api.example.com', { method: 'POST', body: JSON.stringify({prompt}) }) } } 

注册提供程序:

vscode.ai.registerProvider('my-model', new CustomProvider()) 

Read more

基于腾讯云云服务器搭建一个Clawdbot,实现Telegram机器人自动回复

基于腾讯云云服务器搭建一个Clawdbot,实现Telegram机器人自动回复

哈咯大家好,这里依然是码农的搬运工!! 从25年开始,全球都开始走向AI,拥抱AI。 最近博主,也就是我,发现一个国外作者,【Peter Steinberger】在本月推出了一个新的智能体【Clawdbot】,首先我们可以先去官网看一下这个东西是什么:Clawdbot  那么我也是研究了一把,但是这个文档实在是差点把我这个大专生劝退,纯英文,废了九牛二虎之力,我才差不多看懂了。肯定有小伙伴比较好奇,那么文档给你们放出来你们也可以看看:https://docs.molt.bot/start/getting-started OK!话不多说,那我们开始实操一下: 首先呢,看了一下这个文档,安装环境还是不错的,macOS/Linux、Windows【Powershell/CMD】 而且作者还贴心的给了安装命令,这样就省了好大一部分精力。不需要费劲去git拉取代码编译了。【这里需要注意一点,macos系统得14+,作者只有13的系统,所以是没有办法弄mac的】 当然,如果有小伙伴就是头铁,还是想从git上拉代码,那我也给你贴一下这个文档,你来安装:

小白保姆级教程:用Qwen-Image-2512搭建AI绘画工作流

小白保姆级教程:用Qwen-Image-2512搭建AI绘画工作流 你是不是也试过在ComfyUI里折腾半天,模型装好了、节点连对了,结果点“出图”却卡在加载、报错、黑图、或者生成一堆看不懂的色块?别急——这次我们不讲原理、不堆参数、不聊架构,就用最直白的方式,带你从零开始,把阿里最新开源的Qwen-Image-2512-ComfyUI镜像真正跑起来、用得顺、画得稳。 这是一份专为新手准备的实操指南。不需要你懂Python、不用配环境变量、不查报错日志、不翻GitHub文档。只要你会点鼠标、能看懂中文提示、有台带4090D显卡的机器(或租用云算力),就能跟着一步步完成:部署→启动→选工作流→输提示词→三分钟内看到第一张高清图。 全程无术语轰炸,所有操作都截图级还原;所有路径都写清楚;所有按钮都标明白;所有坑我都替你踩过了——包括那个容易被忽略的“缩放图像”节点、那个必须更新的ComfyUI内核、还有三个ControlNet方案到底该选哪个才不翻车。 准备好了吗?咱们现在就开始。 1. 镜像部署与一键启动 Qwen-Image-2512-ComfyUI是ZEEKLOG星图镜

从零开始使用ISSACLAB训练自己的机器人行走

从零开始使用ISSACLAB训练自己的机器人行走

ISAACLAB入门教程 作者:陈维耀 1. 环境配置 1.1 推荐配置 * 操作系统: Ubuntu 22.04 LTS * 显卡: NVIDIA RTX 4080或以上 1.2 ubuntu 22.04 LTS安装 参考ZEEKLOG的Ubuntu 16.04 LTS安装教程,将其中的ubuntu 16.04镜像文件替换为ubuntu 22.04镜像文件,其他步骤保持不变,建议/home与/usr的硬盘容量均不少于200G。 1.3 安装NVIDIA驱动 根据自身显卡型号与操作系统,选择对应的显卡驱动,建议选择550.xxx.xxx版本的显卡驱动,按照教程进行安装即可,安装完成后在终端输入nvidia-smi,若出现以下信息则表示驱动安装成功: Thu Jun 5

Cesium 无人机智能航线规划:航点动作组与AI识别实战

1. 从“点”到“任务”:理解智能航线规划的核心 如果你用过一些基础的无人机航线规划工具,可能觉得“不就是在地图上点几个点,连成线让飞机飞过去”吗?确实,早期的航点飞行就是这么简单。但当你真正投入到巡检、测绘、安防这类复杂任务时,你会发现,单纯的“点对点”飞行远远不够。 想象一下电力巡检的场景:无人机飞到第3号铁塔时,需要悬停、调整云台角度对准绝缘子串拍照;飞到第5号铁塔时,需要切换变焦镜头拍摄细节;在跨越河流的航线段,需要启动AI识别算法,自动监测河道漂浮物。这就不再是一条简单的“线”,而是一个由航点、动作、智能决策共同构成的三维空间任务流。 这就是Cesium在无人机应用开发中的独特价值。它不仅仅是一个三维地球可视化库,更是一个强大的空间任务编排平台。基于Cesium,我们可以将地理空间坐标(航点)与丰富的动作指令(Action) 以及AI识别逻辑绑定在一起,生成一个无人机能读懂、可执行的复杂任务剧本。 我刚开始做这类项目时,也走过弯路,以为把航线画漂亮就行了。结果真机测试时,要么动作没执行,