操作系统智能助手OS Copilot新功能

简介: 作为一名前端开发人员,我主要负责公司官网和H5页面的开发,包括页面构建、交互逻辑实现及性能优化。近期试用了Copilot,顺利安装并体验了其代理模式、读取文件和管道功能。通过这些功能尝试生成《黑客帝国》风格的代码瀑布流效果,并使用文件详细描述需求,取得了不错进展。然而,在使用管道功能解释C++代码时遇到了一些问题,需进一步探索解决。以上内容简洁地介绍了我的工作职责以及Copilot的试用体验,包括顺利的部分和遇到的问题。

我是一名公司的前端开发人员,主要负责公司官网和 H5 页面的开发工作,包括页面构建、交互逻辑实现、性能优化等。我的工作内容主要集中在静态页面和移动端页面的开发,不直接涉及云资源的运维和管理,但在项目部署和测试环境的搭建中,偶尔会接触到云服务器。

Copilot 试用体验

  1. 安装与初步使用

在总监的指导下,我安装了 Copilot,并按照官方文档进行了初步配置。安装过程非常顺利,没有遇到明显的障碍。以下是我在本地开发环境中运行 Copilot 的截图:

image.png

相关命令体验

Copilot 提供了多种功能,我主要尝试了以下几个核心功能:

  1. -t 代理模式:

co 打印出类似黑客帝国的带着代码的瀑布流效果 -t

image.png

貌似可以完成一个基本的版本,但这个效果没有达到预期

image.png

  1. -f 读取文件

换文件来重新实现这个功能,使用文件可以更详细的描述具体的需求

请生成一段模拟《黑客帝国》电影中绿色瀑布代码效果的文本。要求如下:
1. 使用随机的字母、数字和符号(如A-Z、0-9、!@#$%^&*等)组成。
2. 每行包含20-30个字符,长度随机。
3. 生成50行代码,形成瀑布效果。
4. 代码风格应具有科技感,类似于电影中的数字雨。
5. 每行代码之间有空行,模拟下落效果。
6. 代码颜色为绿色(如果需要渲染颜色,请使用Markdown或HTML标签)。

输出截图:

image.png

看起来有点那个意思了,需要再接再厉。

  1. 管道功能

下载了一段 cxxmatrix.cpp 的代码,试 co 解释

cat mitrix.cpp|co 解释代码

image.png

不知道是因为什么原来,co 无法使用了。

相关文章
|
16天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
阿里云与企业共筑容器供应链安全
171339 13
|
19天前
|
供应链 监控 安全
对话|企业如何构建更完善的容器供应链安全防护体系
随着云计算和DevOps的兴起,容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色,但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战,组织了一场关于云上安全的深度访谈,邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚,深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系,分析了当前的安全隐患及应对策略,并介绍了阿里云提供的安全解决方案,包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等,旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念,阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。
150296 32
|
27天前
|
弹性计算 人工智能 安全
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
随着中小企业加速上云,数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目,汇聚产品技术专家,探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性,提出三道防线:数据安全、网络安全和身份认证与权限管理,确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外,阿里云还推出了“ECS 99套餐”,以高性价比提供全面的安全保障,帮助中小企业安全上云。
201962 14
对话 | ECS如何构筑企业上云的第一道安全防线
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
|
9天前
|
存储 人工智能 安全
对话|无影如何助力企业构建办公安全防护体系
阿里云无影助力企业构建办公安全防护体系
1256 10
|
11天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 搜索推荐
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
|
9天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
通义灵码2.0全新升级,AI程序员全面开放使用
通义灵码2.0来了,成为全球首个同时上线JetBrains和VSCode的AI 程序员产品!立即下载更新最新插件使用。
1371 24
|
9天前
|
消息中间件 人工智能 运维
1月更文特别场——寻找用云高手,分享云&AI实践
我们寻找你,用云高手,欢迎分享你的真知灼见!
717 33
1月更文特别场——寻找用云高手,分享云&AI实践
|
15天前
|
人工智能 自然语言处理 API
阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点
本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景,帮助开发者和技术小白快速上手,体验AI的强大能力,并探索企业级AI应用开发的可能性。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理