GitHub Copilot本機沙箱上線,CLI可探索Ollama模型
GitHub Copilot 新增本機沙箱功能,限制 AI 代理執行命令時的檔案與網路權限,並透過 Microsoft eXecution Container 實現跨平台隔離。
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依發布時間,最新的 30 筆
GitHub Copilot 新增本機沙箱功能,限制 AI 代理執行命令時的檔案與網路權限,並透過 Microsoft eXecution Container 實現跨平台隔離。
介紹 Microsoft MVP 如何利用 GitHub Copilot 自訂代理將會議記錄轉化為專案計畫,並結合 Azure MCP Server 與自動化指令碼提升效率。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹 Anthropic 推出的 Claude Code Mods,一種能直接攔截並修改 Claude Code 行為的 JavaScript 程式。
Sarah Simionescu 指出傳統儀表板與查詢語言是過時的翻譯層,並展示 MCP 協議如何讓 AI 代理跨應用執行任務。影片透過實作示範,說明如何設計介面讓代理能自主搜尋工具、規劃執行並完成跨系統工作。
※ 摘要僅根據標題與說明
Harald Kirschner 分享 VS Code 如何透過重建工程系統,將每月發布改為每週發布。團隊透過讓程式碼庫準備好供 AI 代理使用、加速建置與引入強制審查機制,來應對 AI 加速產出的壓力。
※ 摘要僅根據標題與說明
GitHub 將 HydraFusion 擴展至 VS Code 與 GitHub Copilot 應用程式,提供多模型協作機制。使用者可透過選單啟用此功能,讓系統自動安排單一模型處理或多個模型接力檢查,提升程式碼生成與除錯品質。
教導如何從零開始,使用 Codex GPT-6 Astra、Expo、Convex 和 Clerk 等工具,建立一個類似 Instagram 的 iOS 與 Android 手機應用程式。
教學如何將 Claude Code 與 Codex 等編碼代理執行在 Hostinger VPS 上,利用 Herdr 實現跨裝置持續工作。
詳細教學如何免費在電腦本地安裝並執行 LM Studio 軟體,下載與配置 AI 模型,並透過 API 在 VS Code 等程式中呼叫。
介紹如何在 VS Code 中透過 GitHub Copilot 使用 Claude、Codex 等代理工具,並說明如何透過 BYOK 方式自行輸入金鑰。觀眾可學習如何切換不同模型並整合單一訂閱帳號。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹如何用 CrewAI、OpenAI Agents SDK 與 LangGraph 三種方式在 Python 建構 AI Agent。透過實際程式碼示範,比較各框架在簡單原型、功能完整性與生產級複雜度上的差異,幫助讀者選擇合適工具。
展示 GitHub Copilot 如何在 Slack、Teams、行動端與 VS Code 等多個平台協同工作,讓開發者能在對話中與 AI 互動。觀眾能了解跨平台程式設計的實際應用與工作流程。
※ 摘要僅根據標題與說明
這門超過五小時的課程由無程式背景但成功營運 AI 顧問公司的 Nate Herk 主講,教導如何從零開始建立與銷售 AI 工具。內容涵蓋安裝 Codex、建立 AI 作業系統、製作品牌化成果、生成影像與影片,以及向客戶定價與銷售的策略。
James Montemagno 與 Pierce Boggan 示範如何利用 GitHub Copilot 建立、測試並部署應用程式,展示跨 Slack、VS Code 等工具的代理工作流。
※ 摘要僅根據標題與說明
教學如何將 GitHub Copilot App 中的工作會話無縫轉移至 VS Code,保留任務計畫、對話歷史、差異比對與獨立 Git 工作樹。看完後能學會如何在編輯器中繼續編碼並測試,同時將修改推回原本的 Pull Request。
教學如何在 Python 環境下,利用本地模型建立 AI 代理,無需 API 金鑰或雲端服務。觀眾可學習使用 Ollama 下載模型、安裝程式庫並撰寫指令碼,讓 AI 具備執行工具的能力。
GitHub 舉辦的 Copilot Day 直播活動,由開發者與產品團隊分享新功能、實際工作流與現場編碼。觀眾可了解 Copilot 的最新版本、多模型協作方式及 Agent Runtime 等技術細節。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹從零開始建立推理模型的動機與程式環境設定,涵蓋從傳統大型語言模型到推理模型的差異,並指導使用 uv 安裝 PyTorch 依賴。觀眾可學習如何配置開發環境並理解自製模型的基礎概念。
※ 摘要僅根據標題與說明
介紹如何透過自託式基礎設施部署 Coder 代理,建立企業級的 AI 程式開發工作流。觀眾將學習使用 Terraform 定義環境、Docker 隔離工作區,並設定模型存取與審計控制。
※ 摘要僅根據標題與說明
彙整了 2026 年 8 月 AI 領域的最新動態,涵蓋 OpenAI 與 Anthropic 擴充代理平台功能、AT&T 企業採用開源模型的經濟效益分析,以及 GPT-5.6 Sol 等產品價格調整。
Scott 與 Wes 討論過度依賴 AI 生成程式碼導致技能退化,強調理解原理比記憶語法更重要。他們比較了 VS Code 與其他編輯器的優缺點,並分析目前各 AI 訂閱服務的價值與生態系鎖定問題,最後分享硬體開發與專案靈感。
分享從終端機轉向使用桌面應用程式(如 T3 Code、Codeex)進行 AI 程式設計的經歷,指出終端機在處理多工、影像傳遞及穩定性上的不足。觀眾可學習如何根據工作流選擇合適的開發工具,提升與 AI 協作的效率。
分享一套用於驅動開發流程的 AI 程式設計技能集合,包含將需求轉為工單、規劃架構、執行程式碼與驗證的具體步驟。觀眾可將這些最小化提示詞匯入現有專案或從零開始建立,提升與 Claude Code 等工具協作的效率。
這門課程從零開始教導工程師如何用 Python 進行機械工程與機器人學,涵蓋變數、控制流程與函式等基礎。學員將學習使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 進行數值計算、資料處理與繪圖,並透過 ChatGPT 自動化工作流。
由前 Amazon 與 Microsoft 資深工程師 Eric 教學,詳細介紹如何設定 Claude Code 環境、使用 VS Code 開發,並掌握自主目標、權限模式與 MCP 協議。
回顧 Agent 程式設計工具從編輯器側邊欄到以 Agent 對話為核心的演進,探討 Codex、Cursor 3 等新一代產品的設計理念。內容涵蓋多 Agent 團隊、動態工作流與驗證機制,幫助讀者理解未來開發趨勢。
示範如何為大型程式碼庫建立 AI 層(AI Layer),透過設定全域規則、自修正 Hook、路徑範圍技能及 LSP/MCP 工具,讓 Claude Code 更有效率地導航與編輯複雜專案。
專訪 TypeScript 與 C# 創始人 Anders Hejlsberg,探討他從 Turbo Pascal 到現代語言設計的歷程。
OpenAI Codex 產品負責人與開發者體驗負責人分享團隊如何透過 Codex 產品本身進行規劃與開發。他們幾乎不寫產品規格文件,採用「近期衝刺」與「遠期直覺」的規劃方式,並讓工程師與設計師直接利用 Codex 進行思維探索與決策。
Matt Pocock 示範了將 Claude Code 與 Git Worktree 整合,讓 AI 代理能獨立在平行工作樹中執行任務而不互相干擾。影片展示了如何建立新分支、提交並合併回主分支,並指出使用時需注意推送到正確分支的細節。
依人氣
教導如何從零開始,使用 Codex GPT-6 Astra、Expo、Convex 和 Clerk 等工具,建立一個類似 Instagram 的 iOS 與 Android 手機應用程式。
OpenAI 的 Nick Turley 與首席研究官 Mark Chen 訪談,回顧 ChatGPT 如何從內部測試轉為全球爆紅,並探討其命名由來、RLHF 調整及安全性平衡。
OpenAI 創辦人 Greg Brockman 與 Codex 工程負責人 Thibault Sottiaux 探討 AI 如何從程式碼補完演變為自主程式碼代理。
教學如何在 Python 環境下,利用本地模型建立 AI 代理,無需 API 金鑰或雲端服務。觀眾可學習使用 Ollama 下載模型、安裝程式庫並撰寫指令碼,讓 AI 具備執行工具的能力。
詳細教學如何免費在電腦本地安裝並執行 LM Studio 軟體,下載與配置 AI 模型,並透過 API 在 VS Code 等程式中呼叫。
這門超過五小時的課程由無程式背景但成功營運 AI 顧問公司的 Nate Herk 主講,教導如何從零開始建立與銷售 AI 工具。內容涵蓋安裝 Codex、建立 AI 作業系統、製作品牌化成果、生成影像與影片,以及向客戶定價與銷售的策略。
由前 Amazon 與 Microsoft 資深工程師 Eric 教學,詳細介紹如何設定 Claude Code 環境、使用 VS Code 開發,並掌握自主目標、權限模式與 MCP 協議。
介紹如何用 CrewAI、OpenAI Agents SDK 與 LangGraph 三種方式在 Python 建構 AI Agent。透過實際程式碼示範,比較各框架在簡單原型、功能完整性與生產級複雜度上的差異,幫助讀者選擇合適工具。
分享從終端機轉向使用桌面應用程式(如 T3 Code、Codeex)進行 AI 程式設計的經歷,指出終端機在處理多工、影像傳遞及穩定性上的不足。觀眾可學習如何根據工作流選擇合適的開發工具,提升與 AI 協作的效率。
介紹 Microsoft MVP 如何利用 GitHub Copilot 自訂代理將會議記錄轉化為專案計畫,並結合 Azure MCP Server 與自動化指令碼提升效率。
※ 摘要僅根據標題與說明