pycharm怎么使用trae的ai

pi charm 插件安装教程第三集 code geek 的 安装这个视频来给大家介绍一个在拍照中非常好用的 ai 插件 code geek， 让你的编程效率直接开挂。如果你还在一个字母一个字母的敲代码， 有了 code geek， 你 只需要写下注视，然后按下 table 键，就会自动生成高质量的代码片段，并且还能自动给代码添加注视， 这么方便的软件，它居然免费。那么接下来我们来看如何在拍架中下载和使用 code geekx 插件。在拍架中下载安装 code geekx 的 步骤非常简单，我们只需要在设置里面找到插件，然后在 marketplace 市场里面搜索 code geekx， 然后点击安装就可以了。因为我已经安装下载过，所以我直接勾选上对勾使用这个插件，然后点击确认 需要重启拍下才能够应用插件，所以我们先来重启重启拍下后，大家可以在右边的工具栏里面找到 gold geeks 的 图标，说明我们已经成功安装应用上了 gold geeks。 在 使用 gold geeks 插件之前，我们必须要登录 gold geeks， 在 这里选择登录。在 gold geeks 官网中，大家可以选择验证码登录，直接登录注册 返回到排插中，我们已经成功登录了 code kick， 点击确认。现在我们就可以来使用这个 ai 插件啦，我可以把这一段代码删除， 然后使用 code kick 来完成抽奖大赛这个程序。你可以看到这段灰色代码就是 code kick， 根据上面的注，是自动给我们生成的代码。如果你想要使用它给你生成的代码，直接按下 table 键就可以应用， 按下回车，它会继续生成接下来的代码。不断的按下回车和 table 键，就会完成上述注式的所有代码。现在它已经自动生成了抽奖大赛这个程序，我们可以选中所有的代码，然后右击 选择这个 code geek， 中文生成注式。 code geek 可以 一键将我们写的代码注式，让你的代码变得更加清晰易懂。 code geek 是 由清华大学智源研究院开发的，是一个地地道道的中国 ai 插件，并且还是一款免费的插件哦！相较于市面上动辄几百上千亿年的 ai 插件，让你零成本体验 ai 编程！还在等什么？赶紧安装 code geek 吧！记得点赞关注，下期带你解锁更多神奇用法！

今天带来的是 python 本地部署 delete 模型，让我们马上开始吧。首先我们来看一下已经安装好的一个效果啊，我们可以这里让它写一个小程序，比如说请给我用 python 写一个猜字小游戏， 开始啊，可以看到也非常的快，对不对？ 那只是他用的是这个英文啊，这个你可以在后面对话当中啊，要求他使用中文啊，那我们这里暂停一下啊，比如说你就说什么后续请用中文回复， 这样就也是 ok 的。 好了，现在就不展示了。好，我们看一下怎么去给它进行一个模型的下载以及配置，这就暂停一下。首先这里我们打开我们的浏览器，搜索一个奥拉玛回车， 找到这个链接，点开，点开之后呢，这里有个什么 download， 我 们点击这里下载即可，但是这个如果没有搭梯子的话，它会下载的很慢啊。这里呢，博主已经帮你们准备好了啊，就是这个私信博主要即可啊。得到这个安装包之后，我们直接双击打开 啊，然后按点击这个 install 安装啊，即可啊，因为我这里什么已经安装啊，所以我们这里不进一步安装了啊，取消啊，你的肯定是什么直接安装，有一个进度条的，等待它一个安装 ok， 嗯，有些人可能之前有也有安装过，我们来检测一下怎么有没有安装啊，打开我们的 c m d， 搜索一个什么奥拉玛 上车啊，这样子就表示什么已经安装好了啊，如果你是这样显示的， ok， 这个欧拉玛已经下载好之后呢啊，第二步，找到这上面有个搜索搜索模型，找到我们的 deepsea， 点开啊，这里呢有很多个模型啊，供我们选择，这跟我们的电脑性能是息息相关的啊， 这里呢我们就选一个八 b 的 啊，八 b 的 五点二 g 啊，还能接受，我用的就是这个啊，点开，那么再使用这个什么这里有个命令，复制它，点击这里， 然后什么去运行即可，这样子它就可以帮你。什么下载这个 deepsea 的 这个语音模型了。回车啊，因为我这里已经下载好了，所以就不需要下载了，直接就可以问他，比如说你是谁， 那如果你没有下载，他为什么有一个进度条在这里下载的，那你等待下载就可以了， ok， 他 在回复， ok， 如果说这个两一个东西都已经完成了， 一个是 alamo 已经安装好，以及什么这个 deepsea 这个模型已经安装好了，接着我们就打开我们的派叉啊，第三步啊，打开我们的派叉，好，找到这里，主菜单设置。 ok， 然后呢，找到这个插件 啊，我们这里呢要安装一个插件，叫什么？就是这个啊， proserve ai 啊，就这个东西啊，你，你去安装的时候呢，要从这里去安装啊，啊，这是已安装这里是吗？你还没有安装，那就要到这个应用市场面去找啊，搜索这几个英文字母就可以了，然后安装， 安装好之后呢就什么应用完确定啊，等待一个重启一下 idea 啊，拍叉啊，拍叉就解渴了。好，这里安装好之后啊，你像我这样已经已安装了，那再点开我们的这第四步了，工具，找到刚刚安装好的这个插件， 然后找到什么这个支持的一个模型，找到我们的 ola ma， 找到好之后呢？然后什么 ref， refresh models 啊，更新一下你的这个模型啊，就能得到什么我们刚刚安装好的这个 deepsea 这个模型。 ok， 然后什么应用确定就即可了。这个时候什么你找到你的欧拉玛，然后选择你的 deep seek， 杠二一这个模型啊，就能使用了，所以总共就这么几步啊，第一步就是要安装这个欧拉玛，第二步要安装这个 deep seek 这个模型。 第三步呢，要在我们的 pick 叉里面安装插件啊，就是这个插件。第四步，找到这个插件， 然后找到它支持的这个欧拉玛这个模型，本地啊，刷新我们的模型，然后应用确定啊，然后是吗？在这边你就可以看到了，看到这个小幺幺，点开它就可以使用了，总共这么几步，很简单啊。好，那我们讲一下，如果说你不是自己用命令在这里下载的， 要就直接用我这个已经下载好的，怎么用呢？打开我们的这个词，电脑 c 盘， 然后什么呢？用户，然后你自己的那个用户名啊，跟我的不一样啊，然后这里有个什么小这个文件夹，点 orama， 点开，然后找到我们的 models， 然后把这两个文件什么复制到这里面来即可啊，这样就可以用了啊，就不需要自己下载了， 所以你不要重复。就是说又在这里使用这个命令啊，又把它复制啊，就任选其一做就可以了，要么自己下载就自己去下载，要么呢就什么啊，直接复制这个放到那个对应的目录下面去啊，也就是这个目录啊，这是什么？你自己的用户名， ok， 这就是如何在这个配叉嘛？就配置这个本地的 deepsea 模型，记得问博主要这个安装包哦。

这两天国内 ai 最热门的事件应该就是翠发布了二点零 solo 模式，所以我赶紧来录一个视频，给大家深度评测一下。现在市面上的 aiid 有一堆，但说实话，差异化比较小， 我都快没兴趣评测了，而吹这个 solo 模式有点新鲜感。今天我用 solo 开发了这个 ai 应用，面向海外点餐场景，就上传一个菜单，照片会调用大模型识别菜品，在动态的生成一个中文的点餐页面 会解释菜品信息，甚至使用了 ai 来生成每一个菜品的图片，选完餐后拿给服务员就行，相当实用。出国旅游一趟，菜单都看不懂，收个二三十块钱不过分。生成这个 app 大概只花了十几分钟， 安装环境开发修改错误，呃，部署上线全流程，我没有改一行代码，没有跑一行命令，全是 solo 吭哧吭哧自己完成，这也是它的一个主要卖点，看具体功能前得先科普。 补一个词， contacts engineering。 近日，一众大佬像 shopify ceo 啊， google deeper mind 的工程师啊， long train 的官方博客都在说这个词，他们表示，啊， prompt engineering 已经是过去式了。 ai agent 的开发并不是要找一个什么有魔力的 prompt， 而是要能够高效精准的给 ai 提供解决任务所需要的。所有上下文推荐大家可以看一下原文。而 solo 呢，就是想做第一个以 context engineering 为核心理念的开发助手，那赶紧实测一下，看看他怎么做到的。 先看 u i， 首先最左侧不再是传统 i d e 的目录窗口，而是一个 a i 的 chat 窗口，相当于 a i 的功能被提到了更高的优先级，然后右边有四个 tab， 分别是编辑器，终端，浏览器，还有文档。对传统 i d e 来说，最核心的代码编辑器反而变成了其中的一个 tab， 包括文件的管理、 get 的 管理，插件管理，都被放在这一个 type 内的一个子分区。这说明什么呢？就是他的一个理念，叫做携带码，就是软件开发中的一部分工作，所以，哎，只是作为其中一个 type， 那我们发送需求给他，让他实际开发一下看看。 可以看到他现在已经开始写文档，用流行的话讲叫 spect driven， 文档里呢，也是有图有表。对于和我们预期不符的地方，我们可以手动改一下， 确认后呢，就可以点开始开发。可以看到他已经跑了一些命令来初始化这个项目，这命令都不是我手动跑的，都是他自动的。然后他又安装 装了依赖这些命令的运行，结果会自动的作为上下纹给到 ai， 体现了 contacts engineering， 就如果遇到暴坐呢，他也会自动的去修复。 可以看到他已经开始写代码了， 写代码部分还是和以前差不多，可以 review 它的修改，选择接受或者拒绝。 可以看到他现在把项目跑起来了，在浏览器 type 下面就能使用这个应用了，甚至可以点击一键部署。我们先来测试一下我上 传这样一张菜单的照片，可以看到有了三道菜可以点，但其实是因为代码里面用的假数据，目前还没有调用。 jamna 大模型。好，我们现在要求他自己去网上搜索一下啊，怎么样使用这个 jamna 的大模型？ 可以看到他自己在联网搜索，通过联网搜索，他发现现在已经不能使用这个叫 generative ai 这个库了，已经被 google 废除了，应该使用 gen ai 这个库，他先安装了，并开始修改代码，相当的智能。 那如果他遇到变异的错误，或者在浏览器运行的时候有控制台里的错误呢？他都会作为上下文自动的提供给 ai， ai 就会一直处理，直到所有问题都解决了为止。他弄完了，我们来测试一下，这里有个设置按钮，我们填入 jamenite 的 a p i k。 哎，他开发很好，没有让大家偷看到我的 a p i k。 保存上传这一张菜单照片，他在让 ai 处理了，期待一下。 好，可以看到这次不是假数据，二十八道菜确实就是我菜单上那些菜，而且用 ai 生成了，对应的图片都是一一对应的，看起来相当的美味。我们添加几道菜到购物车里 提交一下，可以看到他已经生成了，我直接可以复制订单，里面既有中文也有英文，我给服务员看呢，他也能看得懂， 之前我自己开发的时候还要求他把价格也计算进去，也是一句话就能完成。那如果对某个部分的 ui 不满意呢？可以用这个选择元素的功能，选中想要修改的元素，直接添加到对话，这就比用筹 文字的方式穿搭要方便多了。那既然没问题，我们试一下部署好，他部署完成了，拿到了一个链接，他是部署在 versal 上面，我们打开看一看， 哎，完全没问题，可以发给别人用了。最后总体评价一下，我认为 solo 模式在开发前端项目、小项目， 还有做新项目的 mvp 啊，都会比原来的 ide 模式更加高效，那当你项目长大之后呢，需要人工介入的部分就会越来越多，这时候你还可以切回旧的模式，相当于啊， solo 模式帮你高效的解决从零到一的问题，然后普通模式呢，解决一到一百。 我回看了一下，有点难以置信。我花三千五评测 davin 的视频是今年一月一号发的，也就是说一年之前还没有任何的 ai id 带有 ag 的模式， 而短短几个月之间就已经是天翻地覆的变化了。目前你要使用 solo 模式的话呢，需要使用国际版开通 pro， 再使用一个 solocode 来激活。我还剩几个会放在评论区，记得送我一个免费赞，谢谢！

今天带来的是 b tom 配置本地运行 d c， 今天主播教大家在 b tom 中快速配置本地运行的代语言 d c 模型，让他来帮你写代码，实现辅助编程。我们现在看一下配置好的效果，请给我用拍蛋写一个猜字小游戏。 他开始回答了，速度很快，但是现在他是用英文回答的，我们可以要求他使用中文，后续请用中文回复。 ok， 现在就是中文回复了。演示结束，现在开始配置 d c。 首先打开浏览器搜索饿了吗，找到这个链接，并点开进去以后点击登录下载，但是这个如果没有搭梯子的话，会下的很慢。下载完成后，双击打开安装包，点击 excel 安装即可，我们还可以检测一下有没有安装。打开我们的私密地 输入饿了吗回车，这样子就表示已经安装好了。第二步，搜索模型，找到我们的 delete， 点开有很多个模型，这里我们就选这个八 b 的， 点开，复制这个命令， 去命令提示符粘贴。回车，下载这个 deepseek 的 这个语音模型，接着我们就打开我们的 pax， 找到文件，然后设置，找到插件，安装一个叫 paxai 的 插件，安装好之后就应用确定，然后重启 paxm， 我 这样是也安装好了的， 就直接第四步工具，找到刚刚安装好的这个插件，然后找到这个支持的模型，找到我们的欧拉玛，然后 refresh models 更新一下你的这个模型，就能得到我们刚刚安装好的这个 deepsea， 然后用确定即可。这个时候找到欧拉玛，然后选择你的 deepsea 高尔仪，这个模型就能使用了， 如果说你不是自己用命令在这里下载的，那直接用我这个已经下载好的，那就打开我们的这个此电脑 c 盘，然后找到用户，是你自己的，那个用户名跟我的不一样， 然后这里有个欧拉玛文件夹，打开找到我们的 models， 把这两个文件复制到这里面来，这样就可以用了，就不需要自己下载了。这个就是 pikachu 配置 deepsea 的 教程，需要的薄纸就行动起来吧，厉害。

大家好，马上二零二六年了，提前祝大家二零二六新年快乐。二零二五年的最后一单 给大家带来的是一个好玩的项目，使用 vs code 的 进行数据分析。首先呢，我们要准备处理数据，需要把数据处理成 vs code 的 能够识别的格式， excel 的 格式， vs code 的 识别不了，我们只能把它转化成 csv 格式。好，我们打开一个 excel 文件，另存为， 找到我们要保存的文件夹，然后在保存类型这里选择 csv， 保存好，把它关掉。然后我们打开 vs code， 来到 train 的 提示框，大家先看一下下面的提示，艾特是选择一个智能体并开始对话，井号是选择并添加上下文，我们点击一下这个井号， 在出来的菜单里选 fill， 然后我们就要选择刚才的那个文件阅读数据点 csv， 然后我们就可以开始输入提示词了。提示词，我们输入使用这个文件的数据， 创建一个 html 的 展示和分析页面，然后我们输入要求，要求以表格和 图标的形式进行充分的展示和分析。我们还需要定义一下图标的组建图标，使用 a 叉尺，这个 a 叉尺它是什么呢？它是百度开源的数据可识化库，现在呢已经贡献给阿帕奇了，强烈推荐大家在展示数据的时候使用这个库， 它的拼写是， e， c， h， a， r， t， s， 大家记一下，不要写错了，提示词就先写这些，我们点击发送。 好的，已经生成完了，我们来看看文件里有没有啊，没有没有，还需要点击一下，这个同意不恰当。好，我们在这里显示预览它拉过来看看是什么情况 出来了，为什么没有表格呢？ 我看一下是什么错误啊，表格在这里啊，这里有趋势详细的表格数据，加上它的分析，分析与洞察，然后阅读趋势变化。 好，分类分析，这里是现状图，对比分析，柱状图，嗯，一个简单的分析，也就是这些功能吧。 好，当然呢，这是一个比较偷懒的办法， 如果我们要经常性的对数据进行分析，这个方法是有点麻烦的，我们应该使用正规的方法，使用 python pandas 和 matplotlab 这两个库来对数据进行分析。大家要看清楚这两个库的拼写啊， pandas 就是 中文熊猫的复数， 这个是 python 数据分析库，做数据分析的一定要学这个库。 matplotlab 这个是专门用来生成图标的库，我们还是在这个框里使用井号来引用这个数据， 然后我们要输入提示词，请使用 python pandas 库来分析这个文件，并且使用 mat a lot lab 来生成对应的图标。当然你可以在这里特别的要求生成某方面的数据，我只是给大家演示，就不要输入太多了。好，点击开始。 好，这个也已经生成了，我们来看一下，还是需要同意一下，点击 这个，同意这个也同意。好，全部采纳，就生成了这两个 python 文件。阅读数据分析，右键运行， python 在 终端运行。 看，已经分析完了，它的这个数据分析就报告，就没有那个 html 的 表现力那么丰富了，只是简单的出了一些文字 啊，还有异常检测，总体趋势分析，相关性分析，然后生成了这些，生成了四个表格文件，一二三四个文件，来看看这些文件文件在哪？这类比对比图， 热力图，流动性分析，还有总体趋势， 这些我就不懂了。好的，今天就给大家介绍数据分析的这两种方法。祝大家在二零二六年新年快乐，在新的一年里大家都能更上一层楼。谢谢大家，我们二零二六再见。