OpenCode
OpenCode 是一个开源的 AI 编码智能体。它提供终端界面、桌面应用和 IDE 扩展等多种使用方式。
安装
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
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OpenCode includes free models, to start:
cd <project> # Open directory
opencode # Run command
For more information visit https://opencode.ai/docs
配置
| 类别 | 列表 |
|---|---|
| 操作系统 | 【macOS】 |
| Terminal | 【Terminal】 【Tmux&Screen】 |
| IDE | 【VSCode】 【Vim】 |
| GitHub Copilot | 【GitHub Copilot】 |
常用命令 +--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | 🔥🔥🔥 COMMON COMMANDS (sudo nvim /etc/motd) 📝 | |==========================================================================================================================| | 🏠 wjj.com(http://127.0.0.1:4000/) | mogrify [-resize 50%] [-path jpg_path] -format jpg png_path/*.png | | ⬛️ ssh.cpu[1234] ssh.gpu1 ssh.
本文档介绍了 Copilot 的三种主要模式——询问 (Ask)、编辑 (Edit) 和 代理 (Agent)，并列举了 Copilot 可访问的各种工具，例如 搜索用法 (#usages)、获取网页信息 (#fetch)、搜索 Marketplace 扩展 (#extensions) 和 搜索 GitHub 仓库代码 (#githubRepo)，以增强模型上下文。还详细描述了 提示文件 (Prompt files) 和 指令文件 (Instructions files) 的目的和使用，并展示了如何通过这些文件管理和定制 AI 模型的行为。
欢迎使用Visual Studio Code 2025年3月版本。此版本包含许多更新，我们希望您会喜欢，一些主要亮点包括：
如果您想在线阅读这些发布说明，请前往code.visualstudio.com上的更新页面。 Insiders版本： 想尽快尝试新功能吗？您可以下载每晚构建的Insiders版本，并在功能可用后立即尝试最新更新。
聊天
代理模式在 VS Code 稳定版中可用
设置：setting(chat.agent.enabled:true)
简介
Continue hub 助手使用 config.yaml 规范定义。本地助手也可以通过放置在全局 .continue 文件夹中的 YAML 文件 config.yaml 进行配置（Mac 上为 ~/.continue，Windows 上为 %USERPROFILE%\.continue）
:::info
Config YAML 替代了 config.json。查看迁移指南。
:::
一个助手由以下部分组成：
name、version 和 config.yaml 的 schema块是编码助手的一个独立构建块，例如一个模型或一个文档来源。在 config.yaml 语法中，块包含与助手相同的顶级属性（name、version 和 schema），但在其所属的块类型下只有一个项目。
可以在 Continue hub 上找到块和助手的示例。
助手可以显式定义块（参见下面的属性），也可以导入和配置现有的 hub 块。
使用块
Hub 块和助手通过格式为 owner-slug/block-or-assistant-slug 的标识符识别，所有者可以是用户或组织。
可以通过在块类型下添加 uses 子句将块导入到助手中。
Cline 和模型上下文协议 (MCP) 服务器：增强 AI 能力
快速链接：
本文档解释了模型上下文协议 (MCP) 服务器的功能以及 Cline 如何帮助构建和使用它们。
概述
MCP 服务器充当大型语言模型 (LLM)（如 Claude）与外部工具或数据源之间的中介。它们是向 LLM 提供功能的小程序，使其能够通过 MCP 与外部世界交互。MCP 服务器本质上就像 LLM 可以使用的 API。
核心概念
MCP 服务器定义了一组"工具"，即 LLM 可以执行的函数。这些工具提供了广泛的功能。
MCP 的工作原理：
使用场景
MCP 服务器的潜力非常广阔。它们可以用于多种用途。
以下是 MCP 服务器的一些具体使用示例：
运行 Chat Sample
克隆仓库
git clone https://github.com/microsoft/vscode-extension-samples
安装依赖
cd vscode-extension-samples/chat-sample
npm install
调试
在 Debug View 中运行 Run Extension。
Chat Sample 源码分析
扩展入口
文件：src/extension.ts
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
registerSimpleParticipant(context);
registerToolUserChatParticipant(context);
registerChatLibChatParticipant(context);
registerChatTools(context);
}
注册参与者
文件：src/simple.ts
export function registerSimpleParticipant(context: vscode.ExtensionContext) {
}
The Language Model API enables you to use the Language Model and integrate AI-powered features and natural language processing in your Visual Studio Code extension.
语言模型 API 可以让您使用语言模型，并在您的 Visual Studio Code 扩展中集成 AI 功能和自然语言处理。
You can use the Language Model API in different types of extensions. A typical use for this API is in chat extensions, where you use a language model to interpret the user's request and help provide an answer. However, the use of the Language Model API is not limited to this scenario.
聊天用户体验的组成部分
下面的截图显示了示例扩展中 Visual Studio Code 聊天体验中的不同聊天概念。
@ 语法调用 @cat 聊天参与者/ 语法调用 /teach 命令fullName，表示 Copilot 正在使用 @cat 聊天参与者@cat 提供的 Markdown 响应@cat 响应中的按钮，按钮调用 VS Code 命令后续问题description 属性提供开发聊天扩展（chat extension）
聊天扩展是一种扩展，它向 Chat 视图提供了一个聊天参与者。
实现聊天扩展所需的最小功能是：
@ 符号调用它。您可以使用以下可选功能进一步扩展聊天扩展的功能：
作为开发聊天扩展的起点，您可以参考我们的 chat extension sample。此示例实现了一个简单的猫导师，可以使用猫隐喻解释计算机科学主题。
GitHub Copilot
GitHub Copilot 你的 AI 编程伙伴，助你更快、更智能地编写代码。
UI 设计
Command Center
Inline Chat
Chat View
Quick Chat
Copilot Edits
Terminal Inline Chat
支持的 IDE
交互方式
Code Completions（代码完成）
Copilot 会在你输入时建议代码行，并为函数签名提供多行建议。注释中的提示会根据你期望的结果、逻辑和步骤提供具体的建议。
您可能不想接受 GitHub Copilot 的整个建议。您可以使用 ⌘→ 键盘快捷键来接受建议的下一个单词或下一行。
Inline Chat
Inline Chat 使您能够直接从编辑器与 Copilot 进行聊天对话，而无需离开您的工作上下文。使用 Inline Chat，您可以在代码中就地预览代码建议，这对于快速迭代代码更改非常有用。
Chat View
VS Code Extension
快捷键
| 常用 | |
|---|---|
| 显示所有命令 | F1, ⇧ ⌘ P |
| 全屏 | ⌃ ⌘ F |
| 设置 | ⌘ , |
| 键盘快捷方式 | ⌘ K ⌘ S |
| 导航 | |
|---|---|
| 转到文件 | ⌘ P |
| 转到工作区中的符号 | ⌘ T |
| 聚焦并选择痕迹导航 | ⇧ ⌘ . |
| 转到编辑器中的符号 | ⇧ ⌘ O |
| 转到行 | ⌃ G |
| 转到括号 | ⇧ ⌘ \ |
| 转到定义 | F12 |
| 转到引用 | ⇧ F12 |
| 后退 | ⌃ - |
| 前进 | ⌃ ⇧ - |
| 显示 | |
|---|---|
切换主侧栏可见性 |
⌘ B |
切换辅助侧栏可见性 |
⌥ ⌘ B |
切换面板可见性 |
⌘ J |
切换终端可见性 |
⌃ ` |
| 查看资源管理器 | ⇧ ⌘ E |
| 查看搜索 | ⇧ ⌘ F |
| 查看调试 | ⇧ ⌘ D |
| 查看 GitHub Copilot 聊天 | ⇧ ⌘ Space |
| 编辑器 | |
|---|---|
| 切分编辑器 | ⌘ \ |
| 关闭编辑器 | ⌘ W |
| 选择单词 | ⌘ D |
| 选择所有的查找匹配项 | ⇧ ⌘ L |
键盘参考表
Continue
介绍
Continue 使您能够在 IDE 中创建自己的 AI 代码助手。使用 VS Code 和 JetBrains 插件保持开发者的流畅体验，这些插件可以连接到任何模型、任何上下文以及任何其他你需要的东西。
Continue 使您能够使用适合工作的模型，无论是开源还是商业，本地运行还是远程运行，用于聊天、自动完成或嵌入。它提供了许多配置点，以便您可以自定义扩展以适应您现有的工作流程。
开发语言
| 语言 | 占比 |
|---|---|
| TypeScript | 74.0% |
| Kotlin | 11.8% |
| Rust | 4.9% |
| CSS | 3.6% |
| Scheme | 2.5% |
| JavaScript | 2.4% |
| Other | 0.8% |
贡献（Contributing）
使用
使用的模型
Tabby 使用的是 Deepseek Coder 6.7B 模型。部署服务器端
Tabby 安装
Tabby 配置
单击状态栏中的 Tabby 图标，打开 Tabby 配置页面。
参数
http://172.16.33.66:8080
使用 Tabby
代码生成
Coding LLMs Leaderboard (TabbyML Team)
Introducing the Coding LLM Leaderboard
更新日期：2023-11-13
Next Line Accuracy
什么是 Next Line Accuracy ？
在代码补全中，模型预测的是跨越多行的代码块。一种朴素的方法是直接将预测的代码块与实际提交的代码进行比较。虽然这种方法看起来理想，但它通常被认为是一个“过于稀疏”的度量标准。另一方面，下一行准确度可以作为整体代码块匹配准确度的可靠代理。
只有红色框内的内容被用于与真实值进行比较，以计算准确度指标。
安装 Tabby
安装 tabby brew install tabbyml/tabby/tabby ==> Fetching tabbyml/tabby/tabby ==> Downloading https://github.com/TabbyML/tabby/releases/download/v0.7.
开发文档
扩展
选择 Python 解释器
Python: Select Interpreter ，回车。在状态栏上可以单击进行切换不同的环境
测试
我选择了 pytest 测试框架，这个写起来更自然且简单。
注册
打开 GitHub Copilot - Your AI pair programmer，可以选择 Copilot for Individuals（Copilot个人版） 进行免费 2 个月的试用，每年 $100 ，可以使用 PayPal 进行支付。
IDE 集成
安装 Neovim
brew install neovim
brew install node
安装 GitHub Copilot 扩展
git clone https://github.com/github/copilot.vim \
~/.config/nvim/pack/github/start/copilot.vim
:Copilot setup
:Copilot enable
办公
Chrome 插件
工具
sh -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ohmyzsh/ohmyzsh/master/tools/install.sh)"
ImageMagick（图像处理）
brew install imagemagick
asitop - Performance monitoring CLI tool for Apple Silicon
pip install asitop
jq
brew install jq
rar
brew install rar
unrar x <filename.rar>
开发 GitHub Desktop Visual Studi
架构图
安装
Remote
Local
连接远程主机
关闭远程连接
Remote Explorer
管理您的远程连接
在远程主机上打开终端
选择菜单：Terminal > New Terminal
在远程主机调试
在Extensions窗口中选择要在远程主机上安装的调试器，按F5。
FAQ "Visual Studio Code is unable to watch for file changes in this large workspace" (error