挑战“一分钟神话”：免费版 VSCode Copilot 复刻“DeepSeek PDF转Word”小实验

已于 2025-03-05 23:32:33 修改
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分类专栏： “智元启示录“ - AI发展的深度思考与未来展望 文章标签： vscode copilot DeepSeek R1
于 2025-02-28 13:20:00 首次发布
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  1. 本文核心：小实验，大发现
  2. 实验过程：简单、快速、有趣
  3. 实验结果：意料之外，情理之中
  4. 实验准备：环境搭建
  5. 项目初始化：Copilot 显身手
  6. 核心代码生成：Copilot 再立功
  7. 代码质量：免费版也出色
  8. 软件界面与运行效果
  9. 实验总结：小工具，大潜力

在这里插入图片描述

最近，“1分钟用DeepSeek编写一个PDF转Word软件”的高阅读量的博文引起了我的注意，展示了AI代码生成的惊人速度。作为一名热衷于探索新技术、挑战效率极限的开发者，我决定亲自动手，看看使用免费版 VSCode Copil

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本文介绍了三种主流接入方式，涵盖本地模型调用和云端API接入方案。首先，环境准备包括安装VSCode、Node.js、Python等工具，并安装必要的插件。其次，推荐使用官方插件接入，通过配置插件和示例场景展示其功能。第三种方式是通过自定义API接入，创建API客户端并集成到VSCode Task中。此外，还提供了远程调试方案和高级配置技巧，如上下文感知配置和自定义代码片段。最后，文章列出了常见故障的解决方案和调试日志获取方法，帮助用户更好地使用和排查问题。
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也可以选择我们的自动，这个是自动识别你本地有的模型。
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前面介绍的5个AI插件都是相对优秀的产品，各有所长，搭配DeepSeek R1模型会更加的强大。如果你像体验copilot般丰富的代码辅助功能，建议使用cotinue、CODEGPT；如果你想快速开发脚本和应用，那么Cline、Roo Code会更加适合；如果你喜欢研究大模型开发，AI Toolkit则是不二之选。当然，你可以都试试，技多不压身嘛。
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这里也可以使用cline 一样的原理，具体continue的用法可以继续查找。是GPT4的三十分之一左右，对于想用AI辅助编程的程序员是极好的福音。这个key值只能显示和使用一次。
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DeepSeek 具备先进的代码生成能力，能够依据自然语言描述生成高质量的代码片段。无论是简单的函数编写，还是复杂的算法实现，它都能精准理解需求并给出合理的代码建议。例如，当你描述 “用 Python 编写一个函数，实现对列表中所有偶数的求和”，DeepSeek 能够迅速生成相应的 Python 代码。在代码理解方面，DeepSeek 表现出色。它可以对既有代码进行深度解析，帮助开发者快速理解代码逻辑，尤其是在面对大型项目或复杂代码库时，能够极大地节省理解代码的时间成本。
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原本准备日更的，没想到昨天晚上给私教课学员下课后，紧赶慢赶还是没来得及 24:00 写完发布。今天就早点发出来吧～在我这里，我将会把别人付费传递的知识分享给你们！有任何编程知识的需要，在我范围内都会悉数分享，可以在评论区留言祈愿。这份分步指南将向您展示如何在本地安装并运行 DeepSeek，如何使用 CodeGPT 进行配置，以及如何开始利用 AI 提升软件开发工作流程—all without relying on cloud-based services（无需依赖云端服务）。
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用户数据存放在user.yml里，里面应该有不同的用户类型，比如标准用户、锁定用户、错误密码用户、没有用户名或密码的用户等。这个插件功能强大，可以利用各种开源或商用的大模型，目前已经集成了DeepSeek R1模型，能让我们在VS Code中方便地借助DeepSeek进行代码开发。大家好，我是六哥，今天还是我们喜爱的DeepSeek的玩法，今天来个实战案例，和大家分享一下如何将DeepSeek接入VS Code，结合AI Toolkit插件完成自动化脚本的实战开发。比如正常登录成功、无效密码、锁定用户等。
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### 集成DeepSeek与Copilot在VSCode中的方法 为了实现DeepSeek与GitHub Copilot在Visual Studio Code (VSCode)中的有效集成，需确保环境配置得当以便支持复杂的模型开发和协作编码功能。 安装必要的扩展程序对于集成功能至关重要。通过VSCode市场安装最新版本的GitHub Copilot扩展[^1]。这一步骤确保了编辑器能够理解并处理由DeepSeekMoE架构产生的特定语法结构以及API调用模式。 针对DeepSeek-V3特性，在项目设置中加入对DeepSeek的支持文件夹或库路径至Python解释器环境中。具体操作是在`.vscode/settings.json` 文件内添加如下配置： ```json { "python.autoComplete.extraPaths": [ "./path/to/deepseek/lib" ], } ``` 利用DeepSeek-V3提供的工具包初始化项目，并创建适合于该框架的工作流脚手架。此过程通常涉及执行命令行指令来下载依赖项、设定默认参数等准备工作。例如，可以编写一个简单的启动脚本来完成这些任务： ```bash #!/bin/bash pip install deepseek-v3 # 安装deepseek v3库 pre-commit install # 如果适用的话, 设置git钩子用于自动化测试/格式化 ``` 为了让Copilot更好地理解和建议基于DeepSeek MoE架构下的代码片段，可以在文档字符串(docstring) 和注释(comment) 中清晰描述意图和技术细节。比如定义函数时提供详尽说明可以帮助AI助手更精准地提供建议： ```python def calculate_affinity_scores(input_tensor): """ 使用Sigmoid激活函数计算输入张量之间的亲和力得分， 并将其标准化为门控值。 参数: input_tensor (Tensor): 输入数据 返回: Tensor: 归一化的门控向量 """ affinity_scores = torch.sigmoid(torch.matmul(input_tensor, input_tensor.T)) normalized_gates = F.normalize(affinity_scores, p=1, dim=-1) return normalized_gates ```
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