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一、VSCode 基础配置

1. 下载安装 VSCode前往VSCode 官方网站，根据自己的操作系统（Windows/macOS/Linux）下载对应安装包，完成安装。
2. 基础设置调整
   • 打开 VSCode 后，按下Ctrl+,（Windows/Linux）或者Cmd+,（macOS）打开设置界面
   • 可以先调整几个基础的舒适配置：
     • 搜索Font Size，调整编辑器的字体大小，推荐 14-16 号
     • 搜索Tab Size，设置为 4，符合大多数代码的缩进规范
     • 搜索Auto Save，设置为afterDelay，实现自动保存，避免代码丢失
     • 搜索Theme，选择自己喜欢的编辑器主题，比如 One Dark Pro、Monokai 等，降低长时间写代码的视觉疲劳

二、安装 AI 开发必备插件

AI 开发一般涉及 Python（最常用的 AI 开发语言）、代码调试、环境管理、AI 相关的代码辅助等，推荐安装以下插件：

1. Python微软官方的 Python 插件，提供 Python 代码的语法高亮、智能提示、代码调试、格式化、环境管理等核心功能，是 AI 开发的基础插件。
2. Pylance基于 Language Server Protocol 的 Python 语言服务插件，是 Python 插件的增强，可以提供更精准的代码补全、类型检查、代码导航功能，对大型 AI 项目的代码提示更友好。
3. Jupyter如果你需要在 VSCode 中运行 Jupyter Notebook（AI 开发中常用的交互式开发、实验、文档编写工具），这个插件可以让你直接在 VSCode 中创建、编辑、运行.ipynb 文件。
4. GitLensAI 项目大多需要进行版本管理，GitLens 可以增强 VSCode 的 Git 功能，方便查看代码的提交记录、作者信息，还可以实现代码的追溯，多人协作开发时非常实用。
5. Code Spell CheckerAI 开发的代码和文档中经常会有英文变量名、注释，这个插件可以检查拼写错误，避免因为拼写问题导致的 bug。
6. AI 代码辅助类插件（选装）
   • GitHub Copilot：由 GitHub 和 OpenAI 联合开发，可以根据上下文生成代码、补全代码、解释代码，能大幅提升 AI 代码的开发效率
   • CodeLlama：Meta 推出的代码大模型插件，也可以提供代码生成、补全的功能

三、配置 AI 开发的环境与工具链

1. 配置 Python 环境
   • 推荐使用conda来管理 Python 环境（AI 开发中经常需要不同的依赖版本，conda 可以创建独立的虚拟环境，避免依赖冲突）
     1. 下载安装Anaconda或者Miniconda（Miniconda 更轻量化）
     2. 打开 VSCode，打开一个 Python 项目，左下角会显示当前的 Python 解释器，点击后可以选择 conda 创建的虚拟环境
   • 安装 AI 开发常用的库：在终端中激活对应的 conda 环境后，安装numpy（数值计算）、pandas（数据处理）、matplotlib/seaborn（数据可视化）、torch/tensorflow（深度学习框架）等
2. 配置调试环境
   • 对于 Python 代码，VSCode 的 Python 插件已经内置了调试功能，只需要在代码中设置断点（点击代码行号的左侧），然后按下F5，就可以启动调试，查看变量的变化、代码的执行流程
   • 对于 Jupyter Notebook 中的代码，可以直接在单元格的左侧点击运行按钮，或者使用调试按钮进行单步调试

四、AI 项目的个性化配置

1. 配置工作区设置可以针对 AI 项目单独设置 VSCode 的配置，在项目根目录下创建.vscode/settings.json文件，写入项目专属的配置，比如：

   json

   { "python.defaultInterpreterPath": "你的conda虚拟环境的python路径", "editor.rulers": [80, 120], "python.formatting.provider": "black" }

   这个配置只会在当前项目生效，不会影响其他项目。
2. 配置代码格式化工具AI 开发的代码需要保持统一的格式，推荐使用black（Python 代码格式化工具），可以在 VSCode 的设置中搜索python.formatting.provider，设置为black，之后按下Ctrl+Shift+I（Windows/Linux）或者Cmd+Shift+I（macOS）就可以自动格式化代码。

五、AI 开发的高效技巧

1. 使用 VSCode 的终端：可以直接在 VSCode 的终端中运行 Python 脚本、安装依赖、运行训练命令，不需要切换到外部终端
2. 使用代码片段：可以将 AI 开发中常用的代码（比如数据加载、模型定义的模板）保存为代码片段，之后通过快捷键快速生成，减少重复代码的编写
3. 使用 VSCode 的远程开发：如果你的 AI 训练需要使用服务器的 GPU，可以使用 VSCode 的Remote - SSH插件，直接在本地 VSCode 中操作服务器上的代码和环境
4. VSCode AI开发配置操作清单 --- 1. VSCode基础安装与配置 - [ ] 前往https://code.visualstudio.com/ 下载对应系统的VSCode安装包并完成安装 - [ ] 打开VSCode，按下Ctrl+,（Win/Linux）/Cmd+,（Mac）打开设置 - [ ] 调整Font Size为14-16 - [ ] 调整Tab Size为4 - [ ] 设置Auto Save为afterDelay - [ ] 选择并应用喜欢的编辑器主题 2. AI开发必备插件安装 - [ ] 在VSCode扩展商店（Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X）搜索并安装 Python - [ ] 搜索并安装 Pylance - [ ] 搜索并安装 Jupyter - [ ] 搜索并安装 GitLens - [ ] 搜索并安装 Code Spell Checker - [ ] （可选）搜索并安装 GitHub Copilot/CodeLlama 3. Python环境与工具链配置 - [ ] 下载安装Miniconda/Anaconda - [ ] 打开终端，使用conda创建AI开发专属虚拟环境：conda create -n ai_dev python=3.10 - [ ] 激活虚拟环境：conda activate ai_dev - [ ] 安装AI开发基础库： - [ ] pip install numpy pandas matplotlib - [ ] 根据需要安装深度学习框架：pip install torch / tensorflow - [ ] 在VSCode中切换解释器为ai_dev环境的Python路径 4. 项目个性化配置 - [ ] 在AI项目根目录创建 .vscode/settings.json 文件 - [ ] 在文件中写入配置（参考示例）： { "python.defaultInterpreterPath": "你的conda虚拟环境路径/python", "editor.rulers": [80, 120], "python.formatting.provider": "black" } - [ ] 安装black格式化工具：pip install black 5. 高效开发功能验证 - [ ] 在VSCode中创建一个Python文件，设置断点并按下F5验证调试功能 - [ ] （可选）创建一个.ipynb文件，验证Jupyter插件的运行/调试功能 - [ ] 尝试使用快捷键Ctrl+Shift+I / Cmd+Shift+I验证代码格式化