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1.2024年最新最全Visual Studio实用插件推荐！
2.AirSim学习笔记（三）Using SITL with AirSim
3.2023年度十款最佳代码生成工具
4.GitHub Copilot使用攻略
5.Copilot预览版有什么用？
6.程序员必备的5类AI工具盘点

2024年最新最全Visual Studio实用插件推荐！

       安装合适的插件可以极大地提升 Visual Studio 的开发效率与体验。以下是一些推荐的实用插件，涵盖各种功能需求，包括代码编写、springboot redis源码调试、重构、分析、代码生成与审查、数据库查询与管理等，旨在帮助开发者更高效地完成日常工作。推荐列表如下：

       ReSharper（付费）: 强大且全面的插件，为.NET开发者提供编码效率、代码质量与开发流程优化，减少编码错误。

       CodeRush（免费）: 一款功能强大的代码创建、调试、导航、重构、分析与可视化工具，与 ReSharper 功能相媲美。

       GitHub Copilot（付费）: 基于 AI 的工具，帮助开发者快速编写高质量代码，支持多种编程语言。

       CodeGeeX（免费）: 基于大模型的智能编程助手，提供代码生成与补全、自动注释、代码解释、测试、审查与修复等功能，支持多种语言。

       CodeWhisperer（免费）: 亚马逊推出的代码生成器，实时提供个性化代码建议，支持多种语言。

       Fitten Code（免费）: 由非十大模型驱动的 AI 助手，提供代码生成、调试、问题解答等功能，支持多种编程语言。

       CodeMaid（免费）: Visual Studio 的开源扩展，用于清理与简化多种语言的代码。

       CSharpier（免费）: 用于 C# 代码格式化的工具，帮助保持代码风格一致，提高可读性与可维护性。

       XAML Styler for Visual Studio （免费）: 格式化 XAML 源代码的工具，保持编码风格与可读性。

       EFCore.Visualizer（免费）: 直接查看 EF Core 查询计划的调试器可视化工具，支持 SQL Server 和 PostgreSQL。

       SQL Server:PostgreSQL:Solution Colors（免费）: 将颜色与解决方案关联，提高 Visual Studio 的 XAML 可读性。

       Visual Studio Theme Pack（免费）: 基于 VS Code 主题的主题包，支持多种主题，网页版游戏王源码与 Visual Studio 及更高版本兼容。

       Indent Guides（免费）: 显示代码缩进线，帮助保持代码结构清晰。

       Markdown Editor（免费）: 功能齐全的 Markdown 编辑器，提供实时预览与语法高亮。

       HTML Snippet Pack（免费）: 提供 HTML 代码段，加速 HTML 代码编写。

       Ozcode（付费）: 优化 C# 调试过程的插件，提高开发效率。

       Live Share（免费）: 支持实时协作开发，增强团队协作。

       Codist（免费）: 提升 C# 编码体验与效率的 Visual Studio 扩展。

       EF Core Power Tools（免费）: 增强 Entity Framework Core 开发体验的工具。

       Visual Assist（付费）: 提高 C/C++ 和 C# 开发者生产力，提供导航、重构等功能。

       Viasfora（免费）: 提供更好的代码编辑体验，包括语法高亮、括号匹配等功能。

       SQLite and SQL Server Compact Toolbox（免费）: 适用于 Visual Studio 的 SQLite / SQL Server Compact 工具箱扩展，支持脚本编写、数据导入等功能。

       ClaudiaIDE（免费）: Visual Studio 扩展，设置自定义背景图像或幻灯片。

       GhostDoc Community for VS and Later（免费）: 用于生成 XML 注释、维护文档的 Visual Studio 扩展。

       JavaScript Snippet Pack（免费）: 支持 Atom 的 JavaScript 代码段包。

       Open in Visual Studio Code（免费）: 在 Visual Studio 中打开项目后快速在 Visual Studio Code 中打开的扩展。

AirSim学习笔记（三）Using SITL with AirSim

       使用AirSim实现SITL的详细步骤如下：

       1. 安装虚幻引擎

       1.1.1 下载并安装Epic Game Launcher

       1.1.2 通过Launcher安装Unreal游戏引擎

       1.1.3 安装Visual Studio ，确保选择“桌面开发C++和Windows SDK .0.”选项

       1.1.4 使用Git安装AirSim源码

       2. 测试Unreal和AirSim

       2.1.1 进行环境配置，如安装Landscape Mountains场景

       2.1.2 在AirSim根目录下编译源码，检查“AirSim\Unreal”目录下的“Plugins”插件生成情况

       2.1.3 使用Developer Command Prompt for VS 运行编译后的项目，确保Unreal和AirSim安装成功

       3. 配置背景环境LandscapeMountains

       3.1.1 安装并设置Landscape Mountains场景，注意版本兼容性

       3.1.2 在Unreal中新建C++类，为项目编译生成Visual Studio工程文件

       3.1.3 将AirSim插件复制到LandscapeMountains本地文件夹，并修改相关配置文件

       4. 在Windows中构建AirSim

       4.1.1 安装虚幻引擎和Visual Studio

       4.1.2 克隆AirSim源代码，进入AirSim目录，使用Developer Command Prompt for VS 构建项目

       4.1.3 配置并启动Unreal编辑器，完成AirSim环境的构建

       5. 使用AirSim

       5.1.1 启动Unreal编辑器并加载预设环境，调整设置以适应SITL使用

       5.1.2 通过遥控器或键盘控制无人机，实现SITL与AirSim的结合使用

       6. AirSim与ArduPilot SITL结合使用

       6.1.1 设置ArduPilot SITL环境，确保与AirSim兼容

       6.1.2 在AirSim中指定ArduPilot设备参数，如IP地址和端口

       6.1.3 启动AirSim和ArduPilot SITL，进行多旋翼无人机的模拟操作

       通过上述步骤，可以成功实现使用AirSim与ArduPilot SITL结合进行无人机模拟和控制。请注意在多设备仿真时可能遇到的平台差异问题，并参考相关讨论线程进行调整。

年度十款最佳代码生成工具

       人工智能的兴起为编码和开发领域带来了革命性的变化，人工智能驱动的代码生成器简化编码流程，自动化日常任务，甚至预测和建议代码片段。以下是德育分量化考核系统源码我们精选的十款最佳代码生成工具，它们独特的功能以及如何彻底改变编程体验。

       1. GitHub Copilot

       GitHub Copilot 由 GitHub 与 OpenAI 合作开发，为开发人员提供了编程辅助的新水平。它像虚拟结对程序员，能够快速编写更好的代码，通过在您键入时建议整行或整段代码实现这一目标。利用公共代码存储库训练的系统，能够理解多种编程语言和编码风格，但其功能远不止于模仿；它会适应并学习每个开发人员的独特编码风格，从而随着时间的推移提供更加个性化和准确的建议。

       2. Ghostwriter

       认识 Ghostwriter - 您的代码合作伙伴。Replit GhostWriter 旨在帮助程序员编写高效、高质量的代码。该工具在开发人员键入时实时完成代码，减少编写样板代码和查找语法错误的时间。与 Replit 在线代码编辑器的无缝集成，使其编码流程更加简化，使编码变得更加容易和高效。

       3. CodeWhisperer

       亚马逊的 CodeWhisperer 利用从数十亿行代码中获得的丰富知识，提供从片段到整个函数的实时建议，彻底改变了编码过程。即使使用不熟悉的 API，它也有助于更顺畅的编码，并通过突出显示来自开源数据的建议、访问相关项目存储库和许可证来确保代码质量。此外，它优先考虑代码安全，通过查明漏洞、提供即时解决方案并确保与安全基准保持一致。

       4. SourcegraphCody

       Cody 是人工智能驱动的编码助手，由 Sourcegraph 开发。提供自动代码审查和识别潜在错误的功能，为开发人员带来福音。它理解代码编写的上下文，提供有意义且相关的建议和评论，提高代码质量和减少调试时间，从而使编码过程更加高效。

       5. Tabnine

       Tabnine 是 Codota 开发的一款功能强大的 AI 代码助手。利用机器学习预测和建议代码完成情况的算法，旨在使编码更快、更高效、更不易出错。兼容多种编程语言，与各种代码编辑器的集成使其成为多功能工具，深度学习功能提供高度相关的代码建议。

       6. MutableAI

       MutableAI 是一款强大的人工智能编码助手，专门设计用于从原始设计文件生成功能性前端代码，将设计文件转换为 HTML/CSS 代码，简化设计师和开发人员之间的差距，使将设计转换为功能性网站的过程更加简化和高效。支持响应式设计，生成代码兼容不同屏幕尺寸，api提供接口服务源码减少调整代码所花费的时间，加速开发过程。

       7. AskCodi

       AskCodi 是一款开发人员工具，包含时间复杂度洞察、代码生成器和自动测试创建器等功能。集成于 OpenAI GPT，超越 Web 应用程序，与 Visual Studio Code 和 JetBrains IDE 等平台集成，承诺提高效率、鼓励创新并扩大软件开发的机会。

       8. Codeium

       Codeium 是一个先进的人工智能驱动平台，旨在帮助开发人员完成各种编码任务。包括代码修复和代码生成，其最突出的功能是代码自动完成功能。通过分析用户现有的代码库，了解编码风格的细微差别和项目要求，智能地建议或生成新的代码段，提供语法正确且与项目风格和需求无缝集成的代码。

       9. CodePal

       CodePal 是一款复杂的人工智能驱动助手，专为编码任务设计，提供代码更正、解释和文档功能。最显着的特点是代码生成能力，可以根据文本提示生成源代码。例如，根据请求“在 JavaScript 中编写一个打印比特币价格的函数”，CodePal 将自动创建相应的代码。

       . AI2sql

       AI2sql 是一款先进的人工智能代码生成器，简化将自然语言查询转换为 SQL 的过程。在数据库管理领域，它为非技术人员和开发人员提供了强大工具，使编写复杂 SQL 查询变得更加容易。通过将自然语言转换为 SQL 语句，AI2sql 消除了对 SQL 语法的深入了解的需要，实现高效且人性化的数据库管理。

       人工智能在编码和软件开发中的作用迅速扩大。这些人工智能驱动的代码生成器为经验丰富的开发人员和新手提供了强大、智能和直观的工具，开辟了新的机会和可能性。它们加快了编写代码的过程，使更广泛的受众更容易使用代码，从而扩展了个人和组织的能力。从创建功能齐全的电子商务网站到将音频命令转换为代码，这些人工智能驱动的工具为编程世界带来了无限可能。

GitHub Copilot使用攻略

       GitHub Copilot，借助OpenAI的大力支持，正在革新软件开发的模式。它不再仅限于提供代码建议，而是通过训练，融合自然语言与数十亿行公开源代码数据，包括来自公共GitHub存储库的代码，以深入理解项目复杂细节。益盟机构动向指标源码这使得GitHub Copilot能为您呈现上下文感知度极高的建议。

       为了最大化GitHub Copilot的潜力，您需要掌握提示技巧。提示是您向Copilot传达所需内容的方式，代码质量很大程度上取决于提示的清晰和准确性。

       要全面利用Copilot，您需要深入了解提示工程。这是一个制定明确指示的过程，旨在指导人工智能系统（如GitHub Copilot），生成符合项目特定需求的上下文代码。这确保代码在语法、功能和上下文上都完全正确。想象一下为司机提供精确指示的过程，没有指示，旅程可能会效率低下。有了明确的指导，路径会变得直接高效，节省时间和精力。在这种情况下，您提供方向，而GitHub Copilot则是熟练的司机，随时准备在正确的指导下推动您完成编码之旅。

       理解了提示工程的基本概念后，让我们探讨一些原理和最佳实践。

       首先，让我们总结4S原则，这些核心原则为制作高效和有效的提示奠定了基础。接下来，我们将深入探讨高级最佳实践，以确保与GitHub Copilot的每次交互都得到优化。

       为了提高与Copilot的互动效率，请遵循以下基于4S的高级实践：

       确保提示清晰和具体。例如，提示“编写Python函数从给定列表中过滤和返回偶数”既聚焦单一问题，也具体明确。

       丰富上下文信息，按照“环绕”原则提供充足背景。越多上下文信息，生成的代码建议越贴合实际需求。在代码顶部添加注释，提供更多详细信息，帮助Copilot更好地理解上下文。

       保持提示简洁，遵循“短”原则。在提供详细信息与保持简短之间找到平衡，确保沟通清晰和准确。

       利用副驾驶（Copilot）的上下文理解能力，通过在代码编辑器中使用并行打开的选项卡，获取更多有关代码要求的上下文。

       利用示例澄清您的需求和期望，展示抽象概念，并使Copilot的提示更具体。

       实践迭代，释放GitHub Copilot的全部潜力。如果生成的代码不是预期结果，将其视为对话的一部分。删除建议代码，添加更多详细信息和示例，再次提示Copilot。

       了解GitHub Copilot如何学习提示，以及它实际上如何处理提示并为您推荐代码。

       GitHub Copilot利用大型语言模型（LLM）无缝编写代码，我们深入探讨LLM在Copilot中的集成和影响。

       大型语言模型（LLM）是为理解和生成人类语言而设计的AI模型。由于接触大量文本数据，这些模型具备处理涉及文本的广泛任务的能力。了解LLM的核心方面，包括训练数据量、语境理解、机器学习和人工智能集成以及多功能性。

       GitHub Copilot使用LLM提供上下文感知代码建议，不仅考虑当前文件，还考虑IDE中的其他打开文件和选项卡，以生成准确和相关的代码完成。这种动态方法确保了量身定制的建议，提高了生产力。

       通过微调LLM，我们可以为特定任务或领域定制预训练模型。而LoRA微调方法则是使大型预训练语言模型更好地用于特定任务的聪明选择，无需从头开始训练所有部分。

Copilot预览版有什么用？

       Copilot预览版是一个基于人工智能的编程助手，它能够为开发者在编写代码时提供实时的建议和自动补全功能。

       Copilot预览版，作为微软推出的一款AI编程工具，标志着人工智能在软件开发领域的又一重要应用。这个工具的设计初衷是帮助开发者提升编程效率，减少重复性的编码工作，从而让开发者能够更专注于解决复杂的逻辑问题。

       从技术层面来看，Copilot预览版采用了先进的大型语言模型（LLM）技术，这种技术能够学习和理解大量的源代码，并根据开发者的输入来预测接下来可能要编写的代码。例如，当开发者在编写一个函数时，Copilot能够根据函数名、参数列表和已编写的部分代码，来预测函数的功能，并给出相应的代码建议。

       除了代码建议外，Copilot预览版还具备自动补全功能。这意味着在开发者输入代码的过程中，Copilot能够根据上下文来自动补全代码片段，从而加快编码速度。比如，在开发者输入一个对象名后，Copilot能够自动补全该对象的属性和方法，让开发者无需手动输入。

       在实际应用中，Copilot预览版可以作为一个插件集成到各种主流的集成开发环境中（IDE），如Visual Studio Code等。这样，开发者就可以在编写代码的过程中，直接使用Copilot提供的建议和自动补全功能，从而大大提高编程效率。

       总的来说，Copilot预览版是一个强大的编程助手，它利用人工智能技术为开发者提供了便捷的代码建议和自动补全功能。这不仅能够帮助开发者减少重复性的编码工作，还能够让开发者更加专注于解决复杂的逻辑问题，从而提升软件开发的整体效率。

程序员必备的5类AI工具盘点

       在软件开发领域，人工智能技术正在飞速发展，推动了创新和进步。从代码生成到自动化测试，AI工具正在改变软件开发的方式和未来。以下将为您盘点软件开发领域中最具创新性和影响力的5类AI工具。

       一、编程辅助AI工具

       1. GitHub Copilot：由GitHub与OpenAI合作开发的智能代码补全和生成工具，与程序员常用的代码编辑器无缝集成，超过数百万人在使用。

       2. CodeGeeX：国内人工智能公司智谱AI开发的免费AI编程工具，支持多种编程语言，实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能。

       3. Codeium：基于AI技术构建的AI代码编程工具，提供代码自动补全和搜索功能，帮助开发人员更快、更高效地编写代码。

       二、代码Review AI工具

       1. DeepSource：自动代码审查和分析工具，支持多种编程语言，提供静态代码分析规则，检测潜在的代码错误、安全漏洞和代码风格问题。

       2. DeepCode AI：基于AI的代码审查工具，使用机器学习算法分析代码库，识别潜在的安全漏洞、错误风险和性能问题。

       三、代码测试AI工具

       1. CodiumAI：AI代码测试和分析工具，智能分析开发者编写代码、文档字符串和注释，提供测试建议和提示。

       2. Testim：基于AI的现代UI测试工具，提供快速、低代码编写和代码定制功能，自愈式人工智能定位器，以及用于高效扩展质量程序的TestOps工具。

       四、代码重构AI工具

       1. Sourcery：自动代码重构工具，分析代码并自动应用一系列重构模式和最佳实践，提高代码的可读性、性能和可维护性。

       五、代码阅读AI工具

       1. Cursor：AI代码生成工具，自动生成高质量的代码，也可用于阅读项目源代码。

       更多AI工具请点击InteHub AI工具导航网（）查找。

SkyEye目标和意义

       在软件仿真领域，各种各样的模拟器和仿真器已经存在，如Stanford的SimOS，主要模拟MIPS系列CPU和相关外设，虽然支持Irix操作系统，但开发已停滞；PSIM专攻PowerPC指令集，仅限于命令行应用；xcopilot模拟PDA，基于MK CPU；开源项目Bochs模拟x CPU，包括AMD支持，可运行Linux等。商业仿真软件如vmware和virtualPC模拟真实x计算机，而Virtutech Simics则可仿真多种CPU和硬件，适用于硬件和系统软件测试。

       SkyEye的推出具有显著的意义。首先，对于那些缺乏嵌入式硬件和软件环境的开发者来说，SkyEye提供了一个开放源代码的集成环境，基于GPL协议（μCOS-II除外），是学习Linux和嵌入式系统开发的理想选择，尤其是在没有硬件支持的情况下。

       其次，SkyEye特别适合研究与硬件无关的系统软件，如TCP/IP协议栈，因为其基于μCOS-II和μCLinux for SkyEye，开发者可以直接进行高层逻辑设计和调试，无需过多关注底层硬件driver，大大提高了工作效率。

       作为开放项目，SkyEye通过多个子项目系统，帮助开发者深入学习Linux内核和ARM嵌入式CPU编程，目前支持ARM7TDMI等CPU，运行并调试ARM Linux、μCLinux、μC/OS-II和LwIP等系统软件，甚至MiniGUI等嵌入式GUI系统。在纯软件环境中，SkyEye不仅用于学习和分析，还为硬件理解提供深入视角，如ARM和as以太网络芯片。

       虽然SkyEye不能完全替代实际硬件，但其基于GDB的调试能力使得源码级调试和各种分析变得容易。用户可以根据需求修改和扩展SkyEye，从而更好地适应个人的开发需求。通过SkyEye，用户能够轻松地探索和深入嵌入式软件的世界。

扩展资料

       SkyEye是一个开源软件（OpenSource Software）项目，中文名字是"天目"。SkyEye的目标是在通用的Linux和Windows平台上实现一个纯软件集成开发环境，模拟常见的嵌入式计算机系统（这里假定"仿真"和"模拟"的意思基本相同）；可在SkyEye上运行μCLinux以及μC/OS-II等多种嵌入式操作系统和各种系统软件（如TCP/IP，图形子系统，文件子系统等），并可对它们进行源码级的分析和测试。

揭秘OpenAI新神器：Cursor源码深度解析与应用探索

       Cursor，一款专为编程与人工智能打造的编辑器，目前仍处于早期阶段，具备多项功能。由两家MIT高材生创立的公司于年在旧金山成立，获得OpenAI的投资。虽然Cursor的代码质量参差不齐，甚至可能部分由AI生成，其官网与代码仓库简陋，无详细文档。根据其官方声明，Cursor在智能性上比Copilot更出色。然而，实际功能还需通过官方提供的视频评估，视频展示了Cursor支持两种交互方式：通过cmd+k激活代码生成模式与cmd+l激活的聊天模式。生成代码的逻辑在源码文件的features/chat/chatThunks.ts中，通过向Cursor服务器发送POST请求，将信息通过token的方式流式返回，提供类似ChatGPT的体验。聊天模式下，Cursor能根据问题和文件上下文向AI提问。Cursor在理解工程上下文方面有显著进步，能够识别并提供项目中相关实现的文件路径。当前Cursor的核心优势在于免费特性及理解项目工程的能力，但其劣势在于对VSCode生态的挑战。

       在Cursor的内部实现中，通过解析输入的指令，结合编辑器与AI进行交互，实现代码生成、内容编辑与工程上下文理解等功能。对于生成代码和AI续写内容的请求，Cursor通过向服务器发送包含选中文本、指令类型等信息的POST请求实现。聊天模式下，Cursor通过简单的请求实现向AI提问。编辑器与AI之间的双向通信通过文本事件流技术实现，确保流畅的交互体验。然而，Cursor的核心后台实现尚未开源，这构成了其商业策略的一部分。

       Cursor未来面临的挑战包括维持竞争优势、优化用户体验、解决与VSCode生态的兼容性问题，并进一步完善其核心功能。随着技术的不断进步与迭代，Cursor有望在编程辅助领域发挥更大的作用。尽管当前存在一些限制和不足，如代码质量、文档建设和后台实现的非开源性，但Cursor在编程辅助工具领域展现出了创新潜力，值得持续关注。

GitHubCopilot如何引发SFC放弃GitHub并质疑其开源立场？

       GitHub因AI编码助手Copilot引发开源社区争议

       GitHub，作为全球开源软件的中坚力量，近期因其人工智能驱动的编码助手Copilot陷入了新的困境。非营利组织SoftwareFreedomConservancy (SFC) 首次公开表达了对这一工具的担忧，并呼吁其他开发者和组织共同审视这一问题。

       Copilot依托OpenAI的Codex技术，旨在通过学习公开源代码和自然语言文本，为开发者实时推荐代码片段。然而，SFC指出，GitHub这一行为涉嫌以开源代码构建专有产品，违反了开源精神。他们强调，GitHub通过Git和社交功能的集成，无意中成为了FOSS（自由及开源软件）开发的商业化催化剂，这可能导致开发者利用开源代码服务于私有服务。

       SFC的两位成员在一篇博文中透露，他们计划逐步从GitHub撤出，并鼓励现有的FOSS项目考虑迁移，同时不再接纳没有明确迁移到其他平台计划的新项目。他们承诺将提供资源支持那些决定迁移的项目，并积极协助解决相关问题。

       并非SFC孤军奋战，知名开发者兼律师Matthew Butterick也质疑Copilot如何处理开源许可。他指出，Copilot的算法生成代码与输入的开源代码之间失去了直接联系，形成了“知识产权的黑洞”，这引发了对微软过去对开源误解的讨论。

       尽管GitHub的服务条款似乎赋予其利用托管代码改进自身服务的权利，但这一举动是否符合开源社区的共识，仍在业界引发热烈讨论。GitHub对此尚未给出官方回应，这场围绕AI编码助手的争议正逐渐升温。