#Copilot

给本地 Claude Code / Codex / Copilot 装上 Chrome MCP,可以很大程度释放双手,它会直连到你当前打开的浏览器,网页各种登录态和浏览器插件依旧都在,也省却了很多环境配置复杂度。 无论是文档写作、表格处理、资料搜索还是网页开发,甚至是游戏开发、后台运营,它都可以长时间跑下去,20~60min,直到将任务完成。 这些任务,凭借着自己的“眼疾手快”和“经验丰富”,需要的时间其实也差不多,但现在可以交给 AI 了,何乐而不为呢?😄,推荐大家都试一试,把自己的工作流跑通。 我验证下来,让 AI 操作浏览器去解决问题,对 Token 的消耗没有想象中那么大。很多人会直觉认为浏览器自动化一定很重,但只要把链路设计清楚,它就是一种可控的观测系统,关键在于如何做任务拆解。举几个例子: 如果你的 AI 不够聪明或者表现不好,就把下面这段话发给它,让它先学习学习。 第一个是样式验证。 很多人第一反应是截图对比,但 Chrome MCP 更稳定的方式是先做结构确认。先拿页面快照,关注 DOM 结构和可访问性树,确认关键节点是否存在、层级是否正确,再用脚本读取计算样式,例如 getComputedStyle 或直接读 class、style 字段。只有在结构和样式都符合预期的情况下,才做一次截图作为最终确认。这样做的好处是把“视觉问题”拆成“结构问题 + 样式问题”,前两步都是低成本、低 token 的判断,截图只是兜底,用的不多。 第二个是模拟用户操作。 这里的核心不是“点按钮”,而是让每一步都有状态反馈。AI 会先确认当前页面和上下文,再去执行 click、fill、键盘输入等操作,但关键在于它不会连续盲点。每一次交互之后,都会用脚本去读状态,比如页面是否跳转、某个节点是否出现、文本是否变化、某个状态位是否被更新。如果没有变化,它会判定这一步“无效”,进而调整策略,比如重新定位元素、等待异步完成,或者回溯上一步。这其实是在浏览器里构建了一个非常轻量的状态机。 第三个是执行流校验。 人做这件事,往往靠感觉,觉得“好像不对劲”。AI 的方式更偏显式约束。你在一开始就定义好几个关键断点,例如页面标题、URL、关键 DOM、某个接口返回值、甚至是某段文本的存在与否。每走一步,它都会去对齐这些断点。如果某一步之后,断点没有满足预期,它就会认为执行流发生偏移,然后触发排查路径,一般是查看控制台日志、网络请求和当前状态快照。通过这三块信息,它可以定位是前端状态没更新、接口失败,还是页面结构发生了变化。 第四个是接口与数据链路验证。 Chrome MCP 并不直接替你发请求,它更像一个旁观者,去观察真实页面发生的请求。AI 会在关键操作之后抓取网络请求列表,定位到目标请求,再分析请求参数和响应结果。如果发现接口返回异常,它可以把这一步和前面的用户操作串起来看,从而判断问题是在输入阶段、交互阶段,还是后端返回阶段。相比直接写接口测试,这种方式更接近真实用户路径。 从上面四个例子就可以看出来,它为啥不怎么耗 Token:先定位上下文,再读取结构和状态,然后执行最小必要操作,最后用多维信号去验证结果。一旦验证失败,就回到观测层重新判断,而不是继续往下硬跑。 大家可以尝试将自己的工作做经验拆解,定义好清晰节点,配置好显式化的验证规则。剩下的,就交给 AI 吧~😄
sitin
5个月前
微软发布 Copilot 一系列重磅更新,全面拓展其在生产力、协作、学习和健康领域的功能。通过 Connectors,用户可以用自然语言跨多平台搜索文件与信息,打通个人数字生态; Groups 引入实时协作机制,让团队沟通更加顺畅;Edge Copilot 模式 则让浏览器变成智能助理,可自动整理和操作网页内容。 跨平台找东西:一句自然语言,跨 OneDrive、Gmail、Google Drive、Outlook、Calendar 一起搜(Connectors)。 团队一起用:拉群协作、自动总结、投票分选项、分任务(Groups)。 浏览器变助理:在 Edge 里直接让 Copilot 总结网页、执行操作、按“故事线”整理你的研究路径(Copilot Mode)。 学得更有效:像语音家教一样,苏格拉底式问答带你理解概念(Learn Live)。 健康更安心:基于权威来源提供科普与找医生建议(Copilot for Health)。 更有温度:虚拟角色 Mico 会“看脸色”、给反馈,交互更自然。 系统级整合:Windows 上随时语音唤醒、找文件、做引导(Windows Copilot)。 多模态更聪明:视觉+语音一体化,核心引擎升级到 GPT-5(理解更深、反应更自然、多语言更顺)。 更多功能: 1.拍照/截图让它“看懂”:识别场景、翻译路牌、分析一个网页/App 界面该怎么操作(Copilot Vision)。 2.用语音聊天:做饭或开车时直接说“帮我看这篇文章的要点”“写封英文商务邮件”(Copilot Voice)。 3.一键创作:写文章、生成图片、拉研究报告、甚至做播客脚本。 4.管理日常:健康咨询、购物比价、学习计划、代办任务。 5.联动你云端资料:跨云盘/邮箱/日历快速把文件、邮件、会议全串起来。 这次更新把 Copilot 从“一个聪明的聊天窗口”,推成了“你的跨设备、跨平台、跨场景的 AI 副驾”。 当它能看、能听、能记、还能帮你“把事干了”,效率的天花板就被抬高了一截。 如果你只想先试一个点:就从 Edge 的 Copilot 模式开始 —— 它最直观,也最能立刻省时间。
sitin
5个月前
大家都知道,VSCode 本身的插件生态已经很强大了,排在最受欢迎榜单前五十的,基本都是写代码必备,比如 Pylance、Jupyter、Docker、Prettier、Copilot、WSL 这些。装上之后,写代码体验会提升一个档次。 不过最近更有意思的是 —— AI 编程插件越来越多,而且真的很好玩。以前写代码可能有点枯燥,现在你可能一句话就能生成一堆代码,甚至直接“对话式开发”。今天整理了 几个目前最受欢迎的 VSCode AI 插件,值得收藏。 1.Continue 完全开源的 AI 编程插件,免费用。 它就像是 Copilot 的“平替+进阶版”,支持 AI 对话写代码、自动补全、智能修改,还能通过快捷键随时唤起。 最大的亮点是:能接入十几种大模型,比如 OpenAI、Claude、DeepSeek 等。 2.Cline 一句话总结:免费 + 简单 + 强大。 只要绑定 ChatGPT、Claude 等 API,就能对话式编程。想象一下,你随便聊几句,VSCode 就能帮你搞出一个软件雏形。 3.GitHub Copilot / Copilot Chat AI 编程鼻祖,微软+GitHub 官方出品 代码自动补全、根据注释生成代码、解释代码、Chat 模式交互,任何层次开发者(尤其是主力用 GitHub 的人) 4.CodeGPT 这是一个商业插件,界面更干净,功能排布清晰。 用过 Cursor 的人会觉得很熟悉,主打的就是代码生成和补全,偏向“简洁实用派”。 5. AI Toolkit 这是一个更专业的工具箱,专门面向大模型的调试和测试。 你不仅可以直接调用 75个在线模型,还可以连接本地模型,甚至进行微调 (Fine-tuning)。 对喜欢折腾模型的开发者来说,这个插件相当于一站式 Playground。 6.Graphite (AI Code Review) 智能代码审查助手,AI 帮你做 PR 审查、优化建议,需要频繁提交和审查 PR 的团队 VSCode + AI 插件,已经让“写代码”这件事变得完全不一样了: 新手可以降低门槛,快速跑起来; 老手能提升效率,把时间花在更有价值的地方; 甚至还有可能一句话写一个应用。
宝玉
6个月前
微软牵手OpenAI对手Anthropic,AI智能助手再升级 微软公司宣布,将开始采用Anthropic公司的人工智能模型,进一步强化其职场AI助手Copilot。这次合作意义重大,因为此前微软的AI工具几乎全部由OpenAI提供支持。 从本周三开始,使用微软Copilot的企业用户,在进行数字研究辅助和构建定制AI工具时,可以自由选择使用来自OpenAI或Anthropic的模型。 微软过去几年在职场AI工具的商业化领域遥遥领先,这很大程度上要归功于与OpenAI的合作。OpenAI是热门AI产品ChatGPT的开发公司,微软曾以巨额投资和数据中心资源换取了将OpenAI技术整合进自家产品的权利。目前,微软旗下Copilot系列工具,包括代码编写助手、个人助理以及微软365办公聊天机器人,都由OpenAI的模型提供支撑。 Anthropic是由前OpenAI员工创立的公司,如今已经发展成为OpenAI最主要的竞争对手之一,在AI领域举足轻重。与此同时,微软正重新调整与OpenAI之间的合作条款,并积极开发更强大的自研AI模型。 自ChatGPT三年前问世以来,AI模型呈现出井喷式增长,各大公司也积极试验AI工具的应用场景。微软等云计算巨头一直致力于为客户提供多种AI模型服务,认为用户需要在不同的AI服务间灵活切换。 Anthropic旗下的 Claude Opus 4.1 模型,擅长复杂的逻辑推理任务,将被整合进微软365 Copilot中的“研究助手(Researcher)”功能。此外,Copilot Studio(微软的AI智能体创建工具)用户除了能够使用Claude Opus外,还能使用另一款较轻量级的模型——Claude Sonnet 4。当然,用户仍然可以继续使用OpenAI的模型。 微软业务与行业Copilot部门总裁查尔斯·拉曼纳(Charles Lamanna)在一篇博文中表示,这次合作彰显了微软“致力于将整个行业最顶尖的AI创新技术带到微软365 Copilot中”的决心。