#Copilot

sitin
3周前
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
1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
1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。
LinkedIn 上有人分享了如何构建 99% 代码都是 AI 来写的系统。系统性思维很棒,翻译了一下: 到现在我已经用 Claude Code 和 Copilot 来写代码差不多一个月了,基本就是我自己几乎不写——99.9% 的代码都是 AI agent 写的。下面是我能靠 AI 干成的事情,以及大概的花费: Claude Code:大约 12.5 亿 Tokens,花了 ~640 美元 Copilot:1375 次高级请求,企业版(39 美元/月) Claude Chat:几百次对话,同样是企业版(应该和 Copilot 一样) 代码库的变化: * 新增 197K 行代码 * 删除 208K 行代码 * 主分支上有 355 次提交 * 合并了 180 个 PR * 解决了 98 个 GitHub issue 我是怎么做到的? 1) 所有代码都必须过一套非常严格的 CI/CD 流程:静态检查、格式化、代码安全工具,还有完整的测试集 2) 代码库已经模块化了,每个组件都通过清晰的接口来调用 3) 接口和实现完全分开 4) 每个组件都有自己的文档 5) 每个组件的测试、文档、头文件、实现都放在一起 6) 每个组件保持在 5k 行代码以下(包括文档) 7) 每个 GitHub issue 都写得很详细,带代码引用和问题描述 8) 搭建了一个 7 层的提示体系,记录各种规范:工具层(Copilot vs Claude)、语言层(C++ vs Python)、项目层(按仓库)、角色层(开发 vs 测试 vs 架构 vs 审查)、组件层(按目录)、任务层(对应 GitHub issue)、执行层(具体操作) 这样,我只需要分配任务,15-30 分钟就能拿到第一版,然后我再迭代、审查、验证,最后一小时内就能提交——几乎不用我亲手敲代码。 现在真正的瓶颈是我自己,因为我审查代码的速度跟不上。 而且 Claude Code 现在已经包含在企业计划里了。是时候继续玩一玩,让我的“Agent 军团”来帮我缓解这个瓶颈。