VScode 离线安装插件

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布 · 1.0k 阅读 · 3 ·
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本文介绍在内网环境下如何离线安装VSCode插件。通过从VScodemarketplace下载所需的vsix格式插件文件，将其复制到VSCode安装目录的bin文件夹中，并执行安装命令来完成离线安装。

内网环境无法连接互联网，只能下载vsix格式的插件离线安装。安装步骤如下：

1、从VScode marketplace搜索下载插件：Auto close tag

地址：https://marketplace.visualstudio.com/search?term=Eslint&target=VSCode&category=All%20categories&sortBy=Relevance

 

2、复制vsix插件到 vscode安装目录bin目录下

 3、执行code --install-extension formulahendry.auto-close-tag-0.5.14.vsix

 出现“successfully installed”表示安装成功，重启vscode即可使用。
 

字节 Doubao-Seed-Code 深度拆解：重新定义 AI 编程，非专业者也能搞定全栈开发
AIGrowth的博客
11-11 1403
当 AI 编程从 “辅助工具” 升级为 “生产力革命”，字节跳动推出的 Doubao-Seed-Code 编程模型正以 “高性能 + 低门槛 + 广适配” 的三重优势，打破专业开发者与非专业群体的技术壁垒。这款登顶 SWE-Bench Verified 榜单的编程模型，不仅实现了 “成本降低 62.7%、API 单价行业最低” 的商业突破，更通过多模态交互、全流程自动化等创新功能，让非专业开发者也能独立完成基础开发任务，为技术团队、产品经理、企业市场人员带来全新价值。
国产编程模型新突破！Doubao-Seed-Code实测：256K长上下文+视觉理解
AI_Evolution的博客
11-12 616
摘要：2025年，火山引擎发布国产AI编程模型Doubao-Seed-Code，具备四大核心技术突破：256K超长上下文处理能力、视觉理解编程、Agentic任务优化及全面生态兼容。该模型在SWE-Bench榜单达到78.80% SOTA成绩，为企业开发者提供高达62.7%的成本优势（0.34元/次调用）。通过独创的强化学习训练系统和视觉代码生成能力，支持从UI设计稿自动生成代码（还原度达92%），并实现全栈开发支持。个人开发者可享9.9元首月体验，企业用户可获得TRAE(CN)企业版首月免费测试资格。该产
Doubao-Seed-Code VS Kimi K2 VS DeepSeek评测：国内首个支持视觉理解能力的编程模型，专为 Agentic Coding 任务深度优化的全新代码模型
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11-22 5万+
摘要： 本文对比评测了国内首个支持视觉理解能力的编程模型Doubao-Seed-Code与Kimi K2、DeepSeek-V3.1在原型图、网页截图等场景下的表现。测试显示，Doubao-Seed-Code凭借原生视觉理解能力(VLM)和针对Agentic Coding任务的优化，在页面还原度(90%)上显著领先(Kimi 60%，DeepSeek 40%)。其优势包括：1) 直接解析设计稿生成代码，避免信息折损；2) 样式推断与布局还原能力突出；3) 兼容主流开发工具，综合成本降低62.7%。评测表明，
AI 能听懂“酷炫”和“精美”吗？Doubao-Seed-Code 视觉指令实战
A.的博客
11-22 844
本文介绍了Doubao-Seed-Code的核心特性及其实战应用。该模型具备强大的视觉理解能力(VLM)，能准确识别UI设计元素并推断交互功能，超越普通图片转文字方案。同时支持无缝兼容Claude Code API，大幅降低迁移成本。文章还详细演示了在Ubuntu服务器上配置开发环境的完整流程，包括Git、Node.js安装及API设置。最后通过"酷炫"风格UI改造的实战案例，展示了模型对抽象视觉概念的理解能力。Doubao-Seed-Code以极低价格提供专业AI编程服务，实现高性价比
手搓代码成过去式？字节放出Doubao-Seed-Code，视觉编程时代来了
Lethehong
11-22 1万+
摘要：字节跳动推出专为AgenticCoding优化的Doubao-Seed-Code编程大模型，具备256K长上下文处理、视觉理解生成代码等突破性能力，支持无缝对接ClaudeCode等主流工具。该模型通过大规模强化学习系统训练，在SWE-bench等测试中表现优异，并实现62.7%的成本降低。实战演示包括星空动画、番茄钟等完整项目代码生成，展现其处理复杂任务的能力。作为国产AI编程模型的代表，Doubao-Seed-Code与TRAE深度集成，为开发者提供高性价比的ClaudeCode替代方案，标志着国
豆包编程模型Doubao-Seed-Code深度测评：重新定义AI辅助开发
caoxiaoye的博客
11-22 890
火山引擎发布豆包编程模型Doubao-Seed-Code，以78.8%的SWE-Bench准确率和超低成本改写AI编程规则。该模型突破性地实现视觉理解能力，可将设计图直接转换为代码，页面还原度达92%。通过自研训练系统和256K长上下文处理能力，显著提升编程效率。成本优势突出，使用费仅为国际产品的三分之一。模型兼容多平台生态，支持从简单网页到复杂系统的开发。这标志着AI编程进入新阶段，开发者需转向需求分析与系统设计等高阶能力。
挑战 Claude，字节跳动重磅推出豆包Seed-Code：AI编程革命来袭！
人工智能研究所的博客
11-19 963
火山引擎推出AI编程助手Doubao-Seed-Code，具备256K超长上下文处理能力、视觉理解生成功能，支持设计稿直接转代码。性能超越国内同类产品，接近顶级模型ClaudeSonnet4.5，兼容主流开发工具并大幅降低成本，5分钟生成《我的世界》副本仅需0.2元。该模型通过强化学习和沙盒环境训练，为开发者提供高效协作编程体验，现可通过低价订阅服务快速接入。
Doubao-Seed-Code 深度体验测评：国内首个支持视觉理解的编程模型，能替代 Claude Code 吗？
master_hunter的博客
11-24 518
国产编程模型Doubao-Seed-Code实现了突破性进展，能够直接根据UI设计稿生成代码，大幅提升开发效率。该模型支持256K长上下文和视觉理解能力，可处理复杂编程场景，并已在多项权威评测中表现优异。实际测试显示，它能准确还原设计稿细节，合理规划项目结构，并具备安全意识和工程思维，生成可直接运行的代码。相比Claude等国外模型，Doubao-Seed-Code成本更低，在前端开发等场景中展现出显著优势，为国产编程模型树立了新标杆。
Doubao-Seed-Code深度测评：国内首个支持视觉理解的编程模型
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
11-22 5234
Doubao-Seed-Code是火山引擎推出的一款国内首个具备原生视觉理解能力的编程模型,它为真实、复杂的编程任务而设计,在长上下文理解、任务规划和代码生成均展现出卓越表现。通过本次深度测评,Doubao-Seed-Code展现出了作为专业编程模型的全面实力。其最突出的亮点在于国内首创的原生视觉理解能力,这不仅仅是一个技术特性,更是开发范式的革新。
深入实战 Doubao-Seed-Code：从 API 到游戏的端到端双项目指南
倔强的石头的博客
11-22 9944
本文探讨了国产AI编程助手Doubao-Seed-Code如何解决开发者日常痛点，通过256K长上下文窗口、主流生态兼容性等特性提升开发效率。作者通过两个完整项目实战（FastAPI Todo后端和Web贪吃蛇游戏），验证了该模型在端到端开发中的表现，并分享了环境配置、API接入等实用技巧，为开发者提供了一套可复用的AI编程解决方案。
dify-AI-智能体-豆包文本生成图、文生视频+小支付功能 .yml
07-27
1. AI智能体技术：AI智能体，是一种能够自主学习、理解和生成内容的软件程序。这类智能体可以模拟人类的认知过程，通过学习大量数据，来理解文本的含义，并将其转化为图像或视频等多媒体形式。豆包文本生成图、文生...
doubao_community_frontend:手把手vue+springboot前后端分离项目实战---豆宝社区前端项目代码
05-11
手把手从零开始搭建一个目前应用最广泛的Springboot+Vue前后端分离多用户社区项目。本项目难度适中，为便于大家学习，每一集视频教程对应在Github上的每一次提交。 致谢 本项目大量借鉴了，在此感谢原作者的无私开源...
立即体验｜效果好、低延迟，Trae 已支持 Doubao-1.5-thinking-pro 新模型
volcenginetod的博客
06-12 1612
火山引擎开发者社区推出Trae配置的Doubao-1.5-thinking-pro深度思考模型，该模型具备出色的逻辑推理和复杂问题处理能力，在数学、代码、科学等领域表现优异（如AIME2024测试86.7分，Codeforces pass@8达55.0%）。模型采用MoE架构实现20毫秒极低延迟，支持智能指令解析和逐步推理，显著提升代码质量和开发效率。开发者可通过更新Trae直接体验该模型，并可选配其他大模型。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 212
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 332
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 541
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 197
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1758
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 483
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
Doubao-1.5-Vision-Pro-25032简介
08-04
<think>首先，用户的问题是关于Doubao-1.5-Vision-Pro-25032的特性与功能。我需要根据提供的引用信息来回答，但引用中提到了Doubao-vision-pro-32k，而不是Doubao-1.5-Vision-Pro-25032。这可能是同一个模型的不同版本或名称变体。 引用信息： - 引用[1]：Doubao-vision-pro-32k，32K上下文长度，支持多图识别，不支持视频识别。输入输出价格20元/百万tokens。图片处理约1K tokens/张。 - 引用[2]：提到Yi-Spark模型，但Doubao-pro可能指的是Doubao模型。 - 引用[3]：Doubao-1-5-vision-pro-32k版本，涉及SpringBoot整合。 用户的问题指定了"Doubao-1.5-Vision-Pro-25032"，这看起来像是Doubao-1-5-vision-pro-32k的变体或打字错误。25032可能是一个错误，因为引用中都是32k（32,000）。我应该假设这是Doubao-1.5-Vision-Pro-32k。 关键特性从引用中提取： - **模型名称**：Doubao-1-5-vision-pro-32k（引用[3]） - **上下文长度**：32K（32,000 tokens）（引用[1]） - **功能**：支持多图识别，不支持视频识别（引用[1]） - **价格**：输入输出价格为20元/百万tokens（引用[1]） - **图片处理**：单张图片约消耗1K tokens（引用[1]） - **应用场景**：图表识别（引用[1]） - **其他**：引用[3]提到SpringBoot整合，说明是API可用的模型。 用户的问题："我想了解Doubao-1.5-Vision-Pro-25032的特性与功能 请问Doubao-1.5-Vision-Pro-25032详细介绍"。25032可能是笔误，应为32k。我会基于Doubao-1.5-Vision-Pro-32k来回答。 回答结构： - 先介绍模型的基本信息。 - 详细描述特性：上下文长度、功能、性能等。 - 提到价格和消耗。 - 应用场景。 - 参考引用，添加引用标识。 系统指令： - 使用中文回答。 - 行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$（但这里可能不需要数学公式）。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾添加引用标识，如[^1]。 - 回答结构清晰，逐步解决问题。 生成相关问题：在回答后，添加相关问题部分。 最终回答结构： 1. **介绍模型**：简述Doubao-1.5-Vision-Pro-32k是什么。 2. **详细特性**： - 上下文长度：32K tokens。 - 功能：多图识别，不支持视频。 - 性能：图片处理高效，约1K tokens/张。 - 价格：20元/百万tokens。 3. **应用场景**：如图表识别等。 4. **其他信息**：如API整合（从引用[3]）。 5. **相关问题**：生成3-4个相关问题。 确保引用正确： - 引用[1]用于上下文、功能、价格、消耗。 - 引用[3]用于模型名称和API整合。 - 引用[2]可能不直接相关，因为它是关于Yi-Spark的。 回答内容： - 开头：根据用户查询，介绍模型。 - 主体：分点描述特性。 - 结尾：添加相关问题。</think>### Doubao-1.5-Vision-Pro-32k 特性与功能详解 根据您的查询，Doubao-1.5-Vision-Pro-25032 可能是一个笔误或特定版本标识（如 "25032" 可能指代内部版本号）。从现有资料分析，它很可能对应 **Doubao-1.5-Vision-Pro-32k** 模型（简称 Doubao Vision Pro），这是由智匠MindCraft推出的视觉大模型，专注于高效图像处理和多模态任务。以下基于可靠引用信息，为您详细解析其核心特性与功能。注意，该模型当前版本暂不支持视频识别功能[^1]。 #### 1. **核心特性** - **上下文长度**：支持高达 **32K tokens** 的上下文处理能力，适用于处理复杂图像序列或多图任务[^1]。例如，输入多张图片时，模型能高效整合信息，提升识别准确率。 - **多图识别能力**：支持同时处理多张图像（如批量上传图片），并能识别图表、图形等结构化内容。单张图片处理约消耗 **1K tokens**，效率较高[^1]。数学上，若输入$n$张图片，总消耗 tokens 可近似为 $C \approx n \times 1000$，其中$C$为总 tokens。 - **价格与成本**：输入和输出 tokens 的定价为 **20元/百万 tokens**。例如，处理100张图片约需100K tokens，成本仅需 **2元**（计算：$ \frac{100 \times 1000}{1,000,000} \times 20 = 2$ 元）[^1]。 - **性能优势**：基于引用[2]的对比，Doubao Vision Pro 在视觉任务中性能优于经济型模型（如 Yi-Spark），但略逊于部分高端模型（如 deepseek 或 GLM4-Air），性价比突出[^2]。 #### 2. **主要功能** - **图表识别**：专长于解析图表数据（如折线图、柱状图），可提取数值和趋势信息[^1]。 - **多模态任务**：结合文本和图像输入，支持问答、描述生成等应用（例如，上传产品图片并询问细节）。 - **API 整合**：提供开发者友好的 API 接口，支持 SpringBoot 等框架集成。用户需在火山引擎平台注册 API_KEY 并设置限额，防止超额扣费[^3]。依赖引入示例如下（引用[3]代码片段）： ```java // SpringBoot 依赖配置 dependencies { implementation 'com.volcengine:ark-api-client:1.0.0' } ``` - **限制说明**：不支持视频识别；单次请求处理图片数量受 tokens 上限约束（32K tokens 约对应 32 张图片）[^1]。 #### 3. **应用场景** - **数据分析**：自动识别财务报表、科研图表，提取关键指标[^1]。 - **电商与工业**：产品图像分类、缺陷检测（如上传多张产品图进行批量质检）。 - **教育辅助**：解析教材中的图表内容，生成解释性文本。 - **内容生成**：结合文本提示，为图像生成描述或标签（如广告素材优化）。 #### 4. **使用建议** - **入门步骤**： 1. 开通火山引擎大模型服务，并注册 API_KEY[^3]。 2. 设置 tokens 限额（推荐初始限额 100K tokens 以控制成本）。 3. 通过 API 发送请求，格式如 `{"images": [base64_data1, base64_data2], "prompt": "描述图表趋势"}`。 - **优化提示**：为减少 tokens 消耗，压缩图片分辨率至合理范围（如 512x512）。 Doubao-1.5-Vision-Pro-32k 在视觉任务中展现了高效的性价比，特别适合需要批量图像处理的场景。如需最新信息，建议参考火山引擎官方文档[^3]。
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