所有支持OpenAI API的第三方软件工具基本上都支持配置
API Key：软件调用Open AI接口的凭证，以sk开头
API地址：软件调用Open AI接口的地址，一般默认是https://api.openai.com，找到这个，把它替换成我们平台的域名：https://switchbot.work
chatboxai 下载链接: https://chatboxai.app/zh/
配置
填写API密钥和API地址就可以使用
VS Code是一款由微软推出的代码编辑器，支持 Windows、macOS 和 Linux 等操作系统。GitHub Copilot是一款人工智能驱动的代码自动生成工具，它以插件形式集成到 VS Code 编辑器中。当 VS Code 与 GitHub Copilot 结合使用时，开发者可以在熟悉的 VS Code 环境中，充分利用 GitHub Copilot 的智能代码生成功能，极大地提升开发效率和代码质量，尤其对于一些复杂或繁琐的代码编写任务，能减轻开发负担，帮助开发者更快速地完成项目开发，而且覆盖 50+ 编程语言及框架，适用范围广。
温馨说明：
（1）官网中还有基本的操作说明视频，小白新手可以点开看看~
（2）官方参考指南：https://code.visualstudio.com/docs/copilot/overview
2、在侧边栏的“扩展商店”中搜索“GitHub Copilot”，并安装
3、用GitHub 账号登录后，即可正常使用
（1）功能描述
代码建议：Copilot 在编辑代码时， 会分析正在编辑的文件和相关文件中的上下文，并从编辑器中提供建议。例如，开始键入方法的名称，Copilot 会根据你的编码样式建议实施。
（2）使用方法
在需要插入代码的位置点击回车后，会自动联想代码，联想的代码为灰色显示，如果需要使用，点击TAB键即可，不需要使用的话不去处理就行。
在设置里打开 Copilot Next Edit Suggestions （Copilot NES）（预览版）后，会根据你正在进行的编辑，预测后续的可能性，使用 Tab 键快速导航并接受建议，了解更多详情可点击 Copilot NES。
（1）方法一：输入自然语言的注释描述，例如 // 用SHA256加密字符串 ，回车键后生成对应加密代码，会自动生成代码。（简单的功能建议用这个，速度会更快，需要注意的是这个功能会联想上下文来生成，如果上下文是空白的，可能会生成不成功。）
（2）方法二：输入描述所需要的功能，自动生成整个函数，在编辑页面右键选择内联聊天后，输入需求，回车即可。（稍微复杂的功能用这个，调用的是ChatGPT的接口）
（1）方法一：明确指令，例如注释 // 将以下Python代码转成JavaScript，可以实现语言翻译转换。需要注意的是，支持基础逻辑转换，但不保证100%功能一致，需要后续检验。
（2）方法二：选中代码后，点击星星标志，然后选择代码修改，输入要求后回车即可，如有问题可以继续输入要求修改。
（1）功能描述
安全检测：可以将代码输入给它，让它分析可能会出现的风险。
分析问题：如果代码出现了问题，可以输入给它，让他分析代码出现问题的原因以及解决办法。
（2）使用方法：选中需要分析的代码段，点击星星标志，选择审阅，完成后可在弹窗中看到。也可单独针对某项发起对话。
陌生语言支持：在编写新语言（如 Rust）时，根据注释生成符合语法的代码示例，例如输入 // Rust读取文件示例 ，可生成包含 std::fs::read_to_string 的代码块。
逻辑实现：根据清晰描述，例如 // 二叉树层序遍历 生成队列实现代码。不会主动建议时间复杂度更优的算法，除非注释明确要求，如 // O(n)解法。
如果遇到项目交接，或者新同事入职，需要熟悉了解一些不熟悉的新代码的时候，可以让它快速进行代码解释，提高代码学习的效率。
精准指令：注释需具体，如 // 用Python将目录压缩为zip 生成 shutil.make_archive 代码。但多步骤自动化脚本（如CI/CD管道）需人工拆分编写。
基础测试生成：生成测试框架代码，例如输入 // Jest测试用户登录函数 生成 describe(...) 框架，不会自动生成所有边界条件测试（如空输入、极端值），需人工补充。
根据代码差异自动生成 feat: 添加用户登录验证 等规范化消息，但此功能需安装扩展如GitLens。
可视化代码：根据注释生成 Matplotlib/Seaborn 图表代码，但注释需明确，如 // 用matplotlib绘制正弦波 生成 plt.plot(x, y)。
（1）生成艺术算法：通过描述效果（如 // 生成分形树）输出 Canvas/SVG 代码。
（2）游戏逻辑：快速实现碰撞检测、状态机等游戏开发常见功能。
在Chat里面输入 @workspace 可提升项目相关性（需开启实验性功能），精准控制输出。
使用 Alt+] / Alt+[ 快速切换多个建议版本
1、在VS Code里内置了一个ChatGPT的对话框，可以便捷地在这里查询信息，它会结合你给的文件给出建议，目前有多个模型可选。
2、代码补全的时候有多个模型可选
3、快捷键说明
ctrl+I：打开聊天窗口
ctrl+alt+I：以侧边栏的方式打开聊天窗口
ctrl+enter：弹出代码补全建议侧边栏，提供多个代码补全备选，一般会列出10个代码补全的建议内容
双斜杠后面加注释：快速写需求，Copilot会根据需求快速生成代码
手动编写代码：可能需要以下步骤
如果是陌生平台，需要先熟悉平台API、寄存器等；
然后查询芯片的手册；
再去参考Demo；
最后进行移植、验证；
其中的难点：我们经常使用多个平台，会遇到不熟悉的平台，在开始操作前就需要花费更多的时间熟悉平台。完成整个任务预计需要3-4小时左右。
借助AI编写代码：可能需要以下步骤
借助AI帮助我们快速熟悉平台；
然后再输入需求生成代码例程；
检测例程是否有问题，调试验证；
使用AI的提效价值点：（1）可以帮助我们快速熟悉不了解的内容，例如陌生平台等；（2）快速生成代码例程。完成整个任务预计可以提效50%。
手动编写代码：可能需要以下步骤
查找如何读取 CSV 文件的文档；
编写读取 CSV 文件的代码；
编写解析数据的代码；
编写计算平均值的代码；
调试和测试代码；
完成整个任务，预计需要 50 分钟左右。
借助AI编写代码：可能需要以下步骤：
输入函数定义和注释，提示 Copilot 自动生成代码；
Copilot 自动生成读取 CSV 文件、解析数据和计算平均值的代码；
调试和测试代码；
使用AI的提效价值点：使用GitHub Copilot后，节约了查找文档和编写代码的过程。完成整个任务预计只需要20分钟，提效60%。
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