AI教程

用本地 TF-IDF 与朴素贝叶斯训练问题分类器，检查独立预测、未知词和混合诉求的处理边界。

用 CountVectorizer 同时统计总词频与文档频率，手算核对结果，并回查训练文本中的高频模板。

用 TF-IDF 与余弦相似度给文章做内容推荐，排除原文并核对推荐分数和词面相似的限制。

区分 Copilot Chat 缺少 Claude 和请求失败，按官方模型表、登录账号、客户端与组织策略排查，再检查修复结果。

在 GitHub PR 请求 Copilot code review，把评论变成可复现检查，修改后重新审查，并核对当前批准与合并规则。

让 Copilot 按独立的用户名契约补 Python 单元测试，用 unittest 核对边界、字符与类型，运行失败时先定位原因。

用 GitHub Copilot Ask 解释选中的 Python 函数，核对引用文件、手算输出和缺字段异常，避免把推断当代码事实。

在 VS Code 用 GitHub Copilot 获取灰色代码建议，按任务接受或拒绝，再用空白行与空列表样例验证 Python 函数。

本地生成明细和汇总双工作表，使用整数分汇总金额，并读回核对编号与总额。

用明确的字段规则把 CSV 转为 JSON，保留编号前导零和中文，并重新读取核对内容。