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![如果DeepSeek出现服务器繁忙可以试试调用API #DeepSeek 官方API地址:https://platform.deepseek.com/api_keys
Cherry Studio官网:https://cherry-ai.com/
自己写代码简单示例:
from openai import OpenAI
def chat_with_deepseek(prompt, api_key):
client = OpenAI(
api_key=api_key,
base_url="https://api.deepseek.com/v1"
)
try:
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-chat",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return response.choices[0].message.content
except Exception as e:
return f"发生错误: {str(e)}"
def main():
API_KEY = "替换为你的 API key"
while True:
user_input = input("\n你: ").strip()
if user_input.lower() in ['quit', 'exit']:
break
if not user_input:
continue
response = chat_with_deepseek(user_input, API_KEY)
print("\nAI:", response)](https://p3-pc-sign.douyinpic.com/image-cut-tos-priv/51d2040e9cd99b1f0100bb507b0a687e~tplv-dy-resize-origshort-autoq-75:330.jpeg?lk3s=138a59ce&x-expires=2082582000&x-signature=3iOjl%2BGi8S2aGuyH9wG55vjnajQ%3D&from=327834062&s=PackSourceEnum_AWEME_DETAIL&se=false&sc=cover&biz_tag=pcweb_cover&l=2026010107364300A7C3B72D28AD00CA6F)

hello, 大家好,我是 d p, 今天我们来聊聊 anti gravity 如何通过开启性能模式解决使用中的卡顿问题。频道的很多观众都反馈,在使用 anti gravity 调用 i p r 的 时候,整个编辑器会出现卡顿和冻结的一个状态,就是无法使用, 那么开启性能模式很大概率能够缓解或者解决这个问题。首先我们进入准备环节,你需要做的第一件事是打开 d p r t 点 lab 零零点 com, 在 这里搜索 anti, 然后找到这期视频对应的这个文章。打开这个文章以后,你需要知道这期视频需要的所有的资源和命令都在这个文章里可以找到。首先我们来到第三部分,第三部分是今天我们使用的开启性能模式的来源。我这边准备了两张截图, 这是第一张截图,这是第二张截图。第一张截图是这个文章的作者,他提供了 micro os 下如何通过命令行开启 antigravity 性能模式的方式。然后在他的评论区有一位叫 ab 的 用户,他提供了如何在 windows 下开启性能模式的方法。 然后我们现在来进入实际操作环节,我们现在把视线移入第二部分视频中用到的命令。首先我们把 macos 用到的这个命令复制一下,然后这个时候我们只需要切换到命令行,把这个命令粘入, 敲回车就可以启动 anti gravity, 它会以性能模式来启动,然后使用过程中和之前是一样的,只不过没有了卡顿这个问题的烦扰。 这就是 mac os 如何开启性能模式。然后我们来看一下 windows, 我 这边使用了一个 windows 的 虚拟机如,然后安装完 antigravity 的 时候,你在桌面会有一个这么一个快捷方式,我们先右击这个快捷方式选属性, 然后在目标这里,我们先等一下,回到我们刚刚的那篇文章,找到 windows 这个命令,然后把它也复制下来。复制下来以后回到这边,首先你需要敲一个空格,然后把这个粘在结尾,你需要看到的是在 exe 后面有一个空格,然后后面追上了一个命令, 然后点应用,这个时候你只需要再启动你的 antigravity, 它就会以性能模式去启动。 ok, 我 们来做一个简单的总结。首先 antigravity 之所以会出现卡顿问题,是因为有些场景下 你的 gpu 没有参与渲染,只有你的 cpu 在 渲染,所以就出现了卡顿。然后呢,使用我们文章中提供的这个命令,其实就是强制 gpu 参与工作, 就这么简单。然后我大概使用了两天多,我之前会有一点点的卡顿,不是影响很大,但是开启了这个性能模式以后,我就再也没有遇到过卡顿,所以这个方法对我是有效的。然后也希望大家在测试后在评论区给予反馈,无论是有效还是没效,你的评论对我们都很重要。 是这样。然后这就是这一期 antigravity 通过开启性能模式,解决使用中卡顿问题视频的全部内容。如果这期视频对你有帮助,请帮忙点赞和转发。如果你有相同的经验,想要分享或者遇到相关问题,欢迎留言,我是 d p, 谢谢!


那么前端面试啊,跟 ai 有 关问题,你有自己对接过大模型的官方 api 吗?比如说自己写项目,去调 oppo、 ai 等模型接口。嗯,这个回答如果你没有对接过,你最好去试一下,写个 demo, 对 吧?回答的话, 呃,当然,如果你需要前端简历面试辅导,前端就是不好,你可以报过来,报名付费的。回答的话,你就说啊,我实际对接过,比如说,呃, gpt 对 吧?包括国内通一千万的 api。 嗯,不只是单纯做 demo, 而是落地到前端业务中,解决实际问题。那核心是围绕前端提效工具开发和业务场景智能化展开的啊。其实就是这两点啊,我们可以说核心的对接场景,比如说第一种,我是开发了前端内部的提效工具 啊,比如说,呃,类似于说本地代码的注示啊,文档生成工具啊,去解决团队代码注示规范文档赚取耗时的问题。那对接方式,比如说前端附的交互页面,对吧?也可以通过 note g s 做中间层。嗯, 那实际能解决什么问题呢?就是解决团队老项目缺少注试人工补写耗时,对吧?然后深沉,这个符合团队的规范啊,补充这种函数入餐返回值,把原本一天的注试补写工作缩短到三十分钟, 对吧?第二种的话,就是对接过程中我做了一些工程化的处理,比如说 api k 的 安全性处理,前端不直接存,我们存在 note g s 里面,对吧?或者存在后端,然后请求的优化,对吧?我们做请求的防抖,包括分批的发送, 包括请求的抄袭与重试等机制啊。响应的处理,我们对 ai 返回内容做格式校验和清洗啊,包括前端可以给提示,嗯嗯, 后面的话就是另一个落地场景,对吧?比如说我们在业务测一些简单的智能问答,我们在管理系统里面,我们通过呃大冒险的 api, 我 们做订单问题的智能排查, 对吧?比如说前端我们收集用户输入的订单描述异常啊,然后 和订单那种 id, 对 吧?然后我们把这些内容把它拼接成一个订单日制加异常场景的提示词啊,调大模型的 api, 然后呢? ai 返回可能的异常的原因,前端去展示啊,方便我们快速定位问题 啊。然后你最后回答时候可以补充我对接后的核心思考,对吧?我们要设计精准的提示词模板,我们做一些工程化分装,对吧?我们甚至还可以平衡一下效果和成本。 嗯,当然这个问题的话,这是个思路啊,如果你没有做过相关东西的话,你可以自己去写一个 demo, 你 就去调一下试一试,哪怕这个 demo 很 简单,至少你做了之后,你在回答这个问题的时候,你就有的说, 对吧?就是我哪怕我自己写过一个 demo。 当然如果你现在潜在找工作这块啊,你觉得需要找个人辅导,你可以过来过来报名,我的置顶视频也有介绍,好吧?