claude如何构建开发md

今天我们这期视频只讲一件事情，就是普通人如何使用，如何安装 cloud code 并接入国产大模型 deepsafe。 你 是不是也觉得 ai 编程那肯定要写代码吧？ cloud code 听起来好高级，跟普通人有关系吗？我的回答是当然有。 当我们接入 deepsafe 之后，可以利用它去写作，和 deepsafe 官网的模型是完全一样的，它不光能写文章，还能帮你去造工具，而且现在超火的 ai 技能插件 skill 最早就是可乐的 code， 玩明白的。安装好之后我们再安装 vs code， 那 它就可以实时操作，可以帮我们去开发网页开发工具，它的功能是非常强大的。 今天这期视频就是专门为你定制的，不用懂代码，不用找可用的支付方式去购买国外的大模型，只要你会复制粘贴，就能在十分钟之内装好可多的 code， 并成功接入国产大模型 deepsafe。 在 这里有一个前提就是网络环境 是处理好的，而且本期分享我会特意使用一台全新的没有安装过任何环境的 windows 十一系统来演示，会把所有遇到的问题给大家解决方法和步骤，让大家只需按照步骤操作就可以安装成功。实操环节，我会分享如何成功安装 cloud code， 第一次使用，如何起用可劳的 code， 如何接入 deepsafe 大 模型，然后如何利用编程应用制作一个个人主页。本期视频分享我们需要安装以下内容， 第一个就是 note 点 gs， 它是一个运行环境可拉的 code， 要靠它才能跑起来。第二个就是 g i t， 一个隐藏但比较重要的工具， windows 十一系统默认是没有安装的，如果没有可拉的 code 会无法使用。下一个就是 cc switch， 它可以一键轻松切换大模型，就像平时我们开关水龙头一样简单。第四个就是 vs code， 它是微软出的免费编辑器，长得就像记事本，但功能强大。以下就是本期分享我们需要安装的东西。 骚掩饰我会先分享 c l i 命令行界面。 altcode 本身是个命令行工具，英文叫 c l i， 意思是你可以在黑窗口里面打字指挥它，但大家别担心，我们装上 vs code 之后，使用插件百分之九十的操作都能用鼠标点出来， 不用死记命令。好了，下面我们直接开始实操，进入实操演示部分，第一步我们就需要安装 note g s， 在 这里我们不用命令安装，直接选择安装包，然后我们运行安装包，在这里我们就直接下一步，然后选择下一步，就直接下一步就可以。 好，这时候就安装成功了。安装好之后我们来验证一下是否安装成功，在这里我们按键盘上的，在这里我们按键盘上的 windows 图标加 r 键，这时候就会弹出运行窗口，在这里输入 cmd， 然后确定，这时候就会出现命令窗口，在这里我们输入 node 杠 v， 然后回车可以看一下，现在出了版本号就证明这个 node js 安装成功了。下一步我们就需要安装 cloud code， 安装 cloud code 我 们需要使用 powershell， 在 这里我们搜索一下， 搜索之后，然后右键选择以管理员身份运行，然后我们输入这条命令，直接回车。 好了，到这里就安装成功了，同样我们也是查看版本号的方法，查看是否安装成功，在这里我们输入一下命令，输入好之后我们回车可以看一下，现在已经出了版本号，二点一点三七，我们的 cloud code 就 安装成功了， 然后我们进入 cloud code， 直接输入 cloud， 然后回车可以看一下，现在进入出问题了，这时候我们就需要安装一下 g i t， 我 们来到 g i t 页面，然后选择保存，我这里保存到桌面上，然后我们开始安装，这里我们也是直接下一步， 下一步这些我们就全部的都是直接下一步 好了，这时候就安装成功了，然后我们再看一下，我们重新打开一个 powershell， 我 们重新打开一个 powershell 窗口，然后我们输入 cloud 可以 看一下。现在我们进入 cloud 是 可以运行了，但它又遇到一个问题，就是它有一个验证，在这里我们需要修改一个配置文件， 在这里我们来到我们的用户目录，我的用户名是 k， 我 这里直接输入，然后回车到这里就可以看到一个配置文件，就是 cloud 点 jason， 然后在这里我们打开编辑一下， 可以看一下，这里就是这个配置文件，在这里我们增加一个参数，增加之前这里我们需要有一个英文的逗号，像这个标点符号是经常会被大家忽略的，有好多朋友遇到问题就是增加配置，但大家增加好之后还是不能使用，就是因为这个标点符号的问题， 在这里我们添加添加这个配置项就可以了，然后我们再返回，然后我们在 c l o u d cloud， 然后回车可以看一下，现在就已经进入了，下一步我们再回车，这个提示就是是否在当前目录，然后我们回车 好了，这时候它就会让我们去登录 cloud 账号，因为 cloud 这个它国外的大模型最让人头痛的一个问题就是经常会被封号，所以在这里我们不使用它的大模型，我们要接入我们国产的 deepsafe， 在 这里我们 cloud 安装好了，然后下一步就是需要去接入 deepsafe 大 模型，在这里还用到一个工具，就是 cc switch， 现在我们再来安装一下， 我们来到 github， 然后我们去找安装包，在这里我们就直接往下拉，拉到底部，在这里我们找到适合我们系统使用的，在这里我选择三点幺零点三，如果是 windows 的 话，大家就选择这个就可以。好，现在保存好了，然后我们直接进入安装， 在这里我们也是直接下一步，下一步安装即可，这时候就安装好了，然后我们运行 下一步就需要我们配置 deepsafe 的 api， 在 这里我演示一下操作流程，在这里我们打开 deepsafe， 然后选择 api 开放平台，然后我们选择 api keys， 在 这里去创建，比如创建 api key c c 三，然后我们创建， 创建好之后我们复制一下这个 api key 的 这个密钥，然后复制，然后我们来到 c c switch 里面，在这里我们就选择右上角的加号，然后选择模型 zip， 然后往下滑，这里我们只需要填写一下这个 api， 然后添加， 这时候就添加好了，然后我们回到命令窗口，我们再进入 cloud， 可以看一下，现在已经不提示登录了，在这里我们输入斜杠 model m o d 可以 看一下，然后我们就选择第一个，在这里已经有了 deepsea v 三点二模型，现在我们去选择一下，就是第五个选项，让我们回车。好，这时候就选择好了， 选择好模型之后，在这里我们对话，我们问他一下你当前是什么模型，然后我们回车 可以看一下。在这里在此次绘画中，我作为 cloud code 实力实际使用的是 deepsafe v 三点二模型，到这里我们就成功地安装了 cloud code， 然后接入了 deepsafe 大 模型， 到这里我们就完成了 cloud code 命令行工具接入 deepsafe 大 模型，下面我来演示一下。我们在 vs code 里面使用 cloud code， 它的一个优势就是格式化操作，它的操作几乎都是用鼠标点击就可以， 然后我们下一步就需要安装 vs code， 在 这里我们选择宏框按钮，然后保存 好，现在保存成功了，然后我们安装在这里选择，我同意，然后我们直接下一步，这里就是选择一下安装目录，如果不选择默认安装到 c 盘，然后我们选择下一步，这里几乎也是全程下一步就可以，然后我们安装 好，这时候安装成功了，我们选择完成，在这里打开之后，它默认的是英文界面，看到英文不用担心，在这里我们需要安装一个插件就可以搞定，我们选择四个方块这里，然后我们输入简体， 我们就安装默认的第一个好，安装成功之后，右下角会有一个重启的一个提示，在这里我们选择重启。好，现在打开就是中文界面了，然后下一步我们就需要找到 colode code 插件，我们输入 colode code， 然后我们选择第一个安装， 在这里我们需要辨别一下官方版本，在这里我们安装，然后我们选择新任发布者和安装好了，这时候成功之后，在右上角就会多一个这样的一个图标，然后我们选择 可以看一下它，这里默认跳出的是一个登录提示，我们有了 c c switch 已经接入了模型，它这里就会跳过，然后在这里我们再输入你当前的模型是什么模型，然后我们发送， 可以看一下我当前运行的模型是 dipstick 为三点二，像这里也是这个 cc switch 在 这里起到的作用，像这里比如接入 glm 大 模型，或者是其他第三方中转的模型，用这个 都是可以搞定的，非常方便。好到这里就安装成功了，也成功接入了，下一步我们就让它帮我们生成一个个人主页，我们一起来看一下，在这里返回桌面，我先新建一个文件夹，然后回到 vs code， 然后文件打开文件夹， 我们选择桌面上的 myweb， 然后选择文件夹，这时候我们就用 cloud code 来对话，在这里我们输入提示词，就是我是一名专业的前端程序员，帮我生成一个自我介绍的个人主页，让大家可以快速的认识我，了解我，然后使用 html 格式，简约风格， 科技感配色，页面元素，要有自我介绍板块，联系方式，二维码区域，在这里就是我们给他的提示词，然后我们发送 好了，可以看一下，现在个人主页已经生成成功了，然后我们预览一下它给我们生成的一个个人主页，就是简历风格的，可以看一下，还是比较丰富的。在这里经过我的测试，就是我们使用可多扣的时候，不管是生成文章还是生成网页， 在这里我们要给他一个语言的提示，就是要生成中文内容，他有时候是默认的生成中文，有时候默认的生成英文，他这个是存在几率问题的。所以在大家生成内容的时候，强调一下生成中文内容， 这是目前想到的一个问题，分享给大家。这就是以插件模式使用的，在 vs code 里面还可以以命令行模式，在这里我们打开终端 使用方法是一样的，在这里我们输入 cloud 可以 看一下，就和我们在命令窗口使用的是一样的， 像这个一个优势，就是命令行模式加格式化窗口的模式可以直接使用，这就是我们所有的实操分享内容。在这里我也写了实操手册，比如安装好之后无法进入，或者是安装之后要验证，像这些遇到问题的解决办法，都有写到手册里面。 好了，到这里我们就完成了一整套从完全零基础到真正用起来的全过程。我们一开始什么都不懂，装好了克拉的 code， 配上了国产大模型 deepsafe， 在 vs code 的 里面，我们让 ai 帮我们生成了一个个人主页。其实克拉的 code 它有很多高阶的玩法， 你可能也听说过，比如 mcp、 gel， 但这些我也会慢慢讲，后面我会分享，但是这些都不着急，也不重要， 真正重要的只有一件事，就是现在先去试一试，先用起来，哪怕只做一件小事。 ai 时代最危险的不是不会用工具，而是以为自己用不了。 老的 code 不是 程序员的专利，它是每个普通人的效率工具。 ai 时代只要有思路就开始动手，就已经超过了百分之九十的人。 ai 时代，我们不用纠结新出了什么东西，哪个模型更厉害， 能帮自己提效的，自己用着习惯的，对自己来说就是完美的模型，完美的工具。好了，本期内容分享就到这里，我们下期再见。

克劳德姆公司 antropic 实测数据显示，多智能体协作相比单兵作战，任务完成率暴涨百分之九十点二，别再把 ai 当聊天机器用了，今天直接教你用官方推出的终端工具 cloud code， 在 本地搭建一个四人 ai 特种兵团，彻底重构你的开发工作流。现在的模型虽然聪明，但你有没有发现，一旦任务复杂点，比如写个完整的系统还要部署，他就开始顾左右而言他， 甚至胡编乱造？这根本不是模型笨，而是你把它当保姆用，没把它当团队用。单体模型的上下文窗口所注意力是有限的，你指望一个实习生同时干产品经理、架构师、程序员和测试员四个人的活，大脑绝对荡机，不出错才怪。 以前你是一个人干活，现在你是老板。 ai 团队其实就这三种路子，第一种主管模式，找个项目经理帮你拆任务、派活验收， 最适合搞复杂开发。第二种流水线模式，甲做完传给乙，乙传给丙，适合写长文章。第三种病情模式，像影分身一样，同时叫三个 ai 去读三百个文件。今天我们要搭建的这套四人专家团，就是第一种主管模式的变种。 这套配置在国外开发者社区已经被封神。实操开始，前提是你电脑里已经有 no 的 环境。打开终端，直接输入这行 npm 命令，进行全局安装。安装完成后，输入可拉的回车，它会自动跳转浏览器，让你授权登录。这一步搞定， 你就拥有了指挥 ai 军团的权杖。工具装好后，不需要写任何复杂的配置文件，直接把这段招聘启事复制进对话框，明确告诉他，我们需要架构师负责设计，构建师负责写代码， 验证者找漏洞，记录员写文档回车发送。这四个智能体瞬间就在后台就位了。团队组建完毕，现在下达作战指令，我们先激活架构师，把开发需求扔给他。几秒钟后， 你会看到目录下凭空多出一个 mark com 格式的计划书。这里面详细列出了第一步干什么，第二步干什么，逻辑清晰地向大厂批期写的技术方案，这就是整个团队的指挥棒。 规划确认无误，直接调度构建式进场。这时候你可以去喝杯咖啡了。终端里代码飞速滚动，它甚至会并行启动多个进程，同时写前端和后端。代码写完让验证者跑一遍测试，确认全率后， 再让记录员把 a p i 文档补全，一套标准的工程化交付，就这样跑通了。最后，给两个掏心窝子的实战建议。 第一，关于成本多，智能体模式是绝对的吞金兽，以前一来一回才消耗几千 token， 现在四个 agent 互相读写文件，消耗是指数级暴涨的。建议先拿小任务练手，别一上来就让他重写整个操作系统。 第二，千万别当甩手掌柜，在 plan 文件生成后，你必须人工看一眼，一旦架构师的方向偏了，后面三个干的越起劲，错的就越离谱。记住， ai 是 你的下属，不是你的替身，动手试试吧，搭建属于你的第一个 ai 军团！

ai 帮我们搞定了前后端开发，但是我们要怎么对接起来呢？并且还要部署上线这期视频，带你一步一步搞定。上次我们让 mini max m 二点一模型开发好了前端界面还有后端的接口，但是还没有实现真正的接口对接， 所以我们现在就开始我们的对接流程。上期我们把所有 a p i 接口都实现好了以后，可以在目录找到这个 dux 文件夹，这里存放了一个 c a p i 的 接口文档，我们现在需要把这个文档复制出来，放到我们前端目录下面，交给前端对接就可以了。 对接的话这里还是用我们之前准备好的提示词，不需要额外修改什么内容，直接发给前端的 mini max 就 行了。对接完后，我们回到微信开发者工具，可以先看看有没有问题。像我这里现在控制台爆了很多个错误，但是如果我们分不清是什么错误， 那就把所有的错误复制下来发给后端的 ai 这里你们也可以换个方式想一下，因为我们前端是按照后端给的文档来对接的，但是对接出了问题，那我们是不是应该先问给我们文档的那个人，就像你自己去买商品，商品出问题了你是不是先找老板， 就和这个一个道理，修改好了以后，我们再回到前端的代码，看看什么情况，这里发现报错信息现在是正常了，提示我们微信登录失败，但是就算登录失败也不是一直刷新， 所以我们现在要搞清楚是不是前端有问题导致的，因为所有的前端显示的问题，比如这种一直刷新都是要交给前端来解决的，因为后端只是一个调用接口的情况，就比如这个登录失败，我是调用的后端给的接口， 那么这种情况就需要找后端来解决。页面问题就是找前端来解决，像我们现在又出现了微信登录失败这个问题，那就是显然要让后端了，修复好了以后，我们再回到前端， 现在就可以看到了前端这里登录成功了已经。现在需要对每一个接口进行排查问题，意思就是每个页面检查数据对不对的，上签到功能，绑定功能，这个流程是不是对的， 还有签到完后这个排行榜会不会更新。然后我这里的情况就是刚刚点击签到成功了已经，但是个人中心页面这里还是显示零 接口是返回正常的，没有爆红，所以我们就把接口的相关地址复制出来，还有返回结果这些可以直接发给前端 ai， 因为是前端显示的问题，这里前端 ai 没找到到问题， 但是提示我们加了调试日制，那我们就要学会怎么看日制。首先就是我们这个 cansl 这个控制台，所有的日制都会在这里面，只要我们进入到了这个页面里面， 你可以看到下面多了 ai 说的那些内容，这个时候我们只要把这些日制信息复制出来发给 ai 就 可以了。所以说前端一块，你只要学会看 cansl 和 network 这两个东西， 就基本够你写一些中小型的项目了。 console 可以 看到你所有代码的有没有报错，还有一些调试日期， network 就是 可以看到你所有的网络资源请求， 比如调用 a p i 接口和访问了一些外部的图片，这里都可以看到。修复好了刚刚显示的问题以后，我们再回到小程序页面看看效果，这里用户名称和累计存活是不是就出来了，然后这个排行榜的序号也是应该显示一二三四这种效果，但是它给我们显示了一串英文， 所以这里也要让前端 ai 一 会儿帮我们调整一下。修复好了，那我们这个项目就完成得差不多了，可以考虑部署上线了。 总体来说，这个九点九的 mini max m 二点一这个模型写代码能力还是可以的，如果配上一些最近比较热门的 sales 或者其他的 mcp 来一起的话，效果还可能更好。目前开发起来给我的感觉可以说是可以和 cloud 五五开的一个效果，像这个九点九二我觉得比 cloud 的 便宜太多了， 而且一天调用一百多次，完完全全够用。小程序部署的第一步我们要知道哪些东西，就以当前项目为例子，我们做的是前后端分离的项目，我们需要准备服务器、域名这两个东西就可以了，域名的话几块钱也有，服务器的话看你配置做选择， 便宜的话九九一年的阿里云也能用。小程序首先是要设置好一个主营类目，然后正常走备案流程， 备案流程一般是二十个工作日左右，有的城市会更快。如果你实在不想用脑子的话，那就全部交给 m 二点一，帮你想疑似词就大白话告诉他就可以了，就像你自己问豆包一样一个道理，我发现很多人都是这样，都会觉得开发很复杂， 但是我们都用 ai 开发了，为什么不问 ai 怎么部署上线呢？小程序的话我就不进行演示了，因为都是一些点一点的操作。我们再来说一下后端这个项目应该怎么部署到宝塔面板。首先我们要在服务器也装上宝塔面板 这个东西，之前有说过，可以去看宝塔面板的官网，然后打开你的 m 二点一聊天窗口，直接问，我在服务器已经安装好了宝塔面板， 但是我要怎么部署，你先给我一个流程，他是不是会告诉你每一个步骤，然后你需要怎么操作，需要上传哪些文件，然后怎么绑定域名，怎么运行项目？这些流程 ai 都已经讲得很详细了， 如果你没有找到的话，你就截图告诉他。所以整套的开发流程就是先把小程序相关的信息，该备案的备案好，该设置的设置好，然后提交审核，审核完如果失败了， 那就按要求改，如果不会改，就把失败原因拿下来发给 ai。 后端上线大概流程总之我们除了开发问题能问 ai 上线流程也是可以一步一步问 ai， 不要把开发想象得太复杂，我们可以先写简单的尝试， 先尝试上线一个自己的小程序，后面再去写一些商用级别的东西。这期视频就先到这里了，有什么不懂的评论区留言我有，看到的话都会回复，所有的提示词还是老样子，看我主页粉丝群。

就在刚刚， clubhouse 支付刚发的十三条定制指南，这样设置不仅能让 ai 像老员工一样懂你业务，还能通过多路并行承被提升效率，直接指挥顶级 ai 团队帮你干活，赶快学起来吧， 这才是程序员该有的生产力！

本系列视频耗时三个月，制作共计六百分钟，教你 cloud code 从入门到精通第一张， cloud code 快 速入门与配置篇，今天讲 cloud 点 m d 全局记忆的核心。 hello， 大家好，我将以案例实战的方式带大家从入门到精通 cloud code， 那 么这套课程的话会持续更新非常多的实战案例。 那么今天我们就给大家分享第一个章节的内容， cloud code 快 速入门与配置第三个章节，我们来讲一下这个 cloud 点 md 啊，这个叫做大局记忆的一个核心， ai 大 模型学习路线图，课程配套资料，全套大模型面试题，教学视频项目原码我都整理好了。那么这个的话是和聊天机器人交流的时候啊，交流的时候 我们知道就是系统提示词会很重要，会您持续的去影响 ai 的 一个能力的啊，包括它的一个行为。那么在这个 cloud code 啊这里我们简称 cc， 在 这个 cc 里面的话，其实 cloud code md 的 话，其实也类似的一个地位，就相当于我们现在要做一个什么呢？ 系统提示词的一个模板啊，相当于给它加一套叫做我们去跑任务的时候给它定一个规范。那么我们去初始化，去建一个 cloud 点 md 的 文件，之后啊 对话直到长度接近一出的时候，我们可以运行这个 compact 去做一个压缩啊，压缩消息达到里程碑时的话，要求 c c 根据这个进度去更新 cloud md 一 一直循环到结束。 那我们就可以看出来，这个 cloud 点 md 的 话，其实就是一个持续发挥作用的一个全剧变量，而且 c c 网写入时一般会做了充分的一个缩略，所以可读性的话会比较好。 那么我们 cloud 点 md 啊，这个注意事项，首先是文件不要太长，毕竟 c c 会默认读起到这个文件，那么绘画有时候为了省事的话啊，说这个 cloud 点 md 的 话， c c 也可以去懂，那么文件里面放各种提醒事项，比如说要求这个 c c 每一次宣布成功时啊，都要带上 证据的一个文件链接，以及啊代理服务器端口是什么什么是吧。然后绘画的时候可以要求 c c 直接查询 cloud 点 md 的 相关部分， 那官方的话，文档的话，这个据说的话是有一些这个 bug 啊，不稳定的一些情况啊，就是用这个井号的这么一个写文档的方式啊，然后的话就是啊，我们来试一下这个 cloud md 啊， 怎么来试呢？比如说大家你一开始你也不知道这个 cloud md 应该写什么文件是吧？那你可以让这个 让他啊，让这个 cc 啊，让他 code 帮你去写这个文件，那我们现在就来试一下，比如说啊，呃，我想设计一个，这次我们来做一个什么项目呢？比如说我现在希望去做一个电商网站啊， 网站，呃，基于 java 语言开发， 请帮我啊，请帮我，我让他装单独创建一个项目，请帮我单独创建一个项目文件夹， 叫做什么呢啊？叫做 shop 杠 demo， 然后将一些这个 生成啊，首先 生成这个项目需求和技术方案，在代点 m d 文件中， 然后啊啊我们可以写先写个计划啊，然后将一些 java 项目代码 生成规范啊，输出到 cloud 点 m d 文件中啊， 文件中就是我们写 java 项目规范的话，它其实是有一套标准的，那我们我们先把一些标准的规范输出到这个里面去，以后大家想要去调整整个项目的一些规范，是吧？ 一些要求的话，大家可以自己去改 cloud 点 md 文件啊，就是一些系统提示词之类的生成规范，系统提示词输出到这个里面去啊，大家以后自行可以边写之后执行 play 点 md 中 计划去写代码的时候， 需要参考 cloud 点 md 文件等 文件中提到的规范啊，就这么意思，就我现在让他去建一个项目嘛，首先需要去生成项目需求跟技术方案，把它写到 planet md 文件中，然后啊我们把一些 java 项目代码生成规范的系统名词 输出到这个 cloud 点 md 文件中，并且的话，哎，我们以后去执行计划去写代码的时候，也要参考这个 cloud md 文件里面提到一些规范，这个就是我们作为一个啊全局记忆的一个核心，就相当于我们 可以里面提各种各样的一些需求啊，比如说对对一些长度啊，有些限制啊，是吧？然后的话，哎，大家想要生成的时候做一些什么细节处理啊，你都可以输出到这个 cloud md 里面给他提要求，就相当于是一个针对当前项目的一个，这个叫配置文件或者提示词也好啊， 来来试一下，我们现在用的是优乐模式啊，那全自动把一些权限给它提上来。 好，大家看用了这个优乐模式之后，你看现在就有一个 thinking 了，是吧？用户现在想设计一个基于 java 的 电商网站，创建一个项目文件夹，然后生成的需求文档放到 plan 里面去， 首先它会去创建一个 shop demo 项目文件夹，然后生成的这个项目需求基础方案到 plan 点 m d。 好， 第一步创建文件夹，你看现在用 bash 去创建了是吧？ 你看现在因为是用了那个优乐模式啊，你看整个过程是非非常丝滑啊，就是 thinking 就 给相当于模拟一个真实的人去做事情了啊，思思考完之后的话马上就是创建，创建完之后的话，接下来就跑下一个任务，现在这个目录是不是已经有了，然后我们再看它下一步操作 啊，这里稍等一下让它去生成啊。 好，大家看他帮我的话，已经把 plan 点这个 md 文件啊，就是开发的一些计划呀，然后大家看这个开发计划，一些这个技术的一些技术站，是吧？技术方案是不是都帮我已经弄好了？包括数据库设计啊，表结构啊，整个是不是都已经弄好了？ 然后包括一些完善啊，是吧？资源什么的是不是都已经帮我去加上去了，然后 cloud 点 md， 你 看 java 开发项目规范是吧？包结构命名，规范类命名，然后包括一些代码模板啊，是吧？你看这几个规范是不是也已经帮我写进去了？就以后大家你需要去改一些东西的时候， 一些提示词你是不是都可以写到这个里面去，是吧？你申请项目的具体要求都可以在这个里面去做一个操作啊，然后现在就是这两个文件写完之后，接下来就要去创建 java 项目啊，然后现在需要创建这个已经创建好了，然后 接下来啊，用户参考这个 plan d m d 开发啊，然后并在写代码时可以参考 java d m d 的 规范， 然后这一步可以弄完了啊，接下来你看他给了你一个提示，因为我们上面没有提到说要去开发一个项目，是吧？那接下来就是我们现在要去开发项目， 然后这个里面的话，你看我们现在可以按照 plan 点 md 文件中的计划进行开发，然后再编辑代码时参考可 out 的 code 规范来确保代码质量的一致性。然后我们大家直接可以把这个复制一下啊， 然后它这里也还有一个提示啊，这里可以通过一些 memory 的 一些命令啊，然后去看一下当前的一个 cloud 的 一些 memory 的 一些使用啊，我们可以在这个里面加一下， 这里我们稍等一下，然后你看它分了几个阶段，是吧？ 这个计算内存的还在跑啊，然后上面两个也在跑，你看第一阶段项目环境搭建和基础功能搭建， spring boot 项目框架创建， menu 项目结构跟 form 配置，数据库设计和创建。 cico 脚本啊，然后以及用户管理啊，登录啊，注册相关那些东西， 还有包括一些这个 cico 的 一些目录，是吧？大家看这个 cico 是 不是也都在动了，是吧？ 你看它是全程是参考了我们 cloud 点 md 文件的一些规范去做处理的啊， 这个获取内内存状态的它还在获取啊，你看这里有个进度啊，它多线城在跑，所以它可以同时执行各种各样的任务。然后这个创建过程这里是比较久了，因为这个 java 项目挺多东西的，会比较麻烦， 现在创建 mac 项目配置文件。 好，我们先让它跑着啊，也就是这个文件的一个用法，不一定是项目规范啊，就是我们可以用到任何提示词啊，就是你需要 用到这个一些做一些限制的啊，包括对话呀，包括一些配置啊，包括一些他给你输出的时候需要参考的一些事项啊，注意事项啊，大家都可以写到这个里面去啊，那么下次再见了。

你在用 cloud code 做一个大项目的时候，是不是经常觉得一个 session 不 够用？ 改前端的时候，后端在 id 写测试的时候，主逻辑停了， review 代码的时候，只能从一个角度看，你想让 cloud 同时干好几件事，但一个 session 只有一个脑子干完一个才能干下一个。现在 cloud code 支持了 agent teams， 你 可以同时跑多个 cloud 的 实力，让它们像一个真正的开发团队一样写作。今天这期视频看完，你就能在自己的项目中把 agent teams 用起来了。 大家好，这里是 l l m x factors， 一个专注于拆解大语言模型时代底层逻辑的频道。 今天我会从四个层面帮你完整理解 agent teams。 首先是它到底是什么，我会用一张架构图帮你建立全景认知。然后是核心机制，从起用配置到任务系统到通信方式六个步骤逐一拆解。 接着是三个实战场景，并行 code review、 竞争假设、 debug 以及跨层并行开发。最后是决策框架，帮你判断什么时候该用 agent teams， 什么时候用 subteams 或者 denunciation 就 够了。 好，既然知道了为什么需要它？我们来看看 agent teams 到底是什么？我先给你一张全景图。 agent teams 的 整体架构有四个核心组建我一个一个讲。最上面的 team lead 就是 你当前的 cloud code session， 它的职责是创建团队， 给每个 teammate 分 配任务，最后综合所有人的工作结果，你可以理解成项目经理。下面这些是 team mates， 每个都是一个独立的 cloud code， 实力关键词是独立。每个 team mate 有 自己的 context window， 互相之间不共享上下文，这意味着 team mate a 不知道 team mate b 在 做什么， 除非通过消息系统沟通，然后是两个共享资源。 tasklist 是 所有人都能看到的任务看板 lid 在 上面创建任务， teammates 可以 认领和更新状态。 mailbox 是 消息系统，支持两种模式，点对点发给特定 teammate 或者广播给所有人。 打个类比帮你理解。 agent teams 就 像一个项目经理带几个工程师 pm 在 giro 上创建 ticket， 工程师认领后在 slack 里沟通， team lead 就是 pm， task list 就是 giro， mailbox 就是 slack， 每个 teammate 就是 一个工程师。但这个类比有一个重要区别， 真实的人类团队，工程师可以走到对方工位看代码，或者共享同一个知识库。 agent teams 不 行，每个 team mate 有 自己独立的大脑，也就是独立的 context window， 不 能直接看到其他人在做什么， 所有信息交换都必须通过 mailbox 显示通信。这个区别很重要。后面讲到最佳实践的时候会用到 很多人会把 agent teams 和 subteams 搞混，我们来看看它们的核心区别。从 context 来说， subteams 是 在主 agent 的 session 内运行的，结果返回到主 agent 的 context 里，而 agent teams 的 每个 teammate 有 完全独立的 context window。 通信方式上， subservants 只能向主 agent 汇报，最终结果是上下级关系。 agent teams 的 kinmates 可以 直接互相发消息，是平级协助关系。任务协调方面， subservants 有 主 agent 全权管理， agent teams 有 共享的 task list， team mates 可以 自己认领任务，不用等力的一个一个分配。适用场景上， sub agents 适合聚焦型任务，你只需要最终结果。 agent teams 适合探索型任务，需要团队成员之间的讨论和挑战。最后是成本， agent teams， 因为每个 team mate 都是独立实力， token 消耗会明显更高。一句话总结， sub agents 是 派出去办事，然后汇报。 agent teams 是 组建一个真正的协助团队， 给你一个快速判断逻辑。你的任务需要多个沃克同时工作吗？如果是下一个问题，这些沃克之间需要互相沟通吗？如果不需要，每个人独立完成任务，然后汇报结果就够了， 那用 subordinates， 清亮又慎重肯。如果需要，比如一个人发现了什么，要告诉另一个人，或者需要互相挑战对方的方案，那就用 agent teams。 还有一种情况是任务之间有依赖关系。 agent teams 的 task list 原生支持依赖管理 任务 a 没完成任务 b 就 不会被认领。 sub agents 做不到这种级别的协调。记住这个判断标准，需要沟通。用 teams 不 需要沟通，用 sub agents 有 复杂依赖也优先考虑 teams 概念清楚了，我们来拆解 agent teams 的 核心机制，一共六个步骤，先减后烦，一步一步来。 第一步，奇用功能， agent teams 目前是实验性功能，默认关闭。你需要在 settings 权限里加一个环境变量，把 cloud code experimental agent teams 设成一这个文件在你的后目录下的 cloud 文件夹里。同时你可以设置显示模式。 teammate mode 有 三个选项， auto 是 自动检测， in process 是 所有 team mate 跑在主终端里， timax 是 每个 team mate 一个独立的终端分屏。 auto 模式下，如果你已经在 timax 里，就自动用分屏，否则用 in process。 建议刚开始用 in process 最简单，不需要额外安装任何东西。 第二步，创建团队你不需要写任何配置文件或调用 a p i， 直接用自然语言告诉 crotd 你 想要什么样的团队，多少个成员，每个人负责什么。比如你说帮我创建一个团队来 review p i， 一 百四十二三个人分别看安全、性能和测试覆盖。 crotd 会自动创建团队 深沉共享的 task list spawn， 三个 teammate 给每个人分配对应的任务。你还可以指定具体用什么模型，比如让每个 teammate 都用 sonnet cloud 也可能主动建议创建团队，如果他判断你的任务是合并型处理，他会问你要不要组团，但最终决定权在你， cloud 不 会未经确认就创建团队。 第三步，理解任务系统。 tasklist 是 agent teams 的 核心协调机制。每个任务有三个状态， pending， in progress， completed。 流程是这样的， lead 创建任务后，状态是 pending teammate， 认领任务后，状态变成 in progress。 工作完成后， teammate 把状态改成 completed。 lead 有 两种方式分配任务，一种是显示分配，直接告诉某个 teammate 去做某个任务。另一种是让 teammates 自己认领，完成一个任务后自动去 tasklist 上找下一个没人做的任务。 这里有个细节，任务认领用了文件所机制，防止多个 teammate 同时抢同一个任务。 任务系统还支持依赖关系，比如测试任务依赖于功能实现，任务实现没完成，测试就不能开始。 你可以在创建任务时声明依赖系统会自动管理。当一个任务被标记 completed 后，依赖它的任务会自动解锁，变成可认领状态。 这个设计很重要，它保证了有先后顺序的工作，不会乱套，同时不需要人工去盯着解锁力的，只需要在创建任务时把依赖关系说清楚，后面的调度全是自动的。 到这里，你已经知道怎么起用 agent teams 怎么创建团队以及任务系统是怎么运作的了。 回顾一下，起用只需要在 settings justin 里加一行环境变量，创建团队用自然语言描述就行。任务系统有三个状态支持依赖管理， team mates 可以 自己认领任务， 这三步是基础，掌握了就能跑起来了。接下来是更有意思的部分， team mate 之间怎么沟通，以及几个让你精细控制团队的高级功能。 第四步，通信机制。 teammates 之间通过 mailbox 通信，有两种模式，第一种是 message 点对点发送，你给特定的某个 teammate 发消息，只有他能收到。适合针对性的协调，比如 lead 通知，安全 reviewer， 重点关注某个文件。第二种是 broadcast 广播，一条消息同时发给所有 teammates， 适合全员通知。 比如某个 teammate 发现了一个关键 bug， 需要所有人都知道，但要注意广播的成本，每个 teammate 都会把这条消息写入自己的 context window， 所以 广播用得越多， token 消耗越大。还有一个设计细节， 消息到达后是自动投递的 le 的， 不需要主动轮询， teammate 完成任务后也会自动通知 le 的。 第五步，显示模式。 agent teams 支持两种显示方式， in process 模式，所有 teammates 跑在你的主终端里，用 shift 加上下箭头切换不同的 teammate， 按 enter 查看某个 teammate 的 完整输出， 按 escape 可以 打断它当前的工作。这个模式不需要任何额外安装，任何终端都能用 splitpence 模式，每个 teammate 有 自己独立的终端分屏，你可以同时看到所有人在做什么，点击某个面板就能直接和那个 teammate 对 话， 但这个模式需要 tmax 或者 itm。 二、我的建议是先用 in process 入门，等你熟悉了 agent teams 的 工作方式之后，再切到 splitpence， 获得更好的个性化体验。 第六步，高级控制这里讲三个重要功能。第一个是 delegate mode， 默认情况下， lead 有 时候会忍不住自己动手写代码，而不是等 team mates 完成。你可能已经分配好了任务，结果 lead 自己先做了一半，搞得和 teammate 的 工作重复甚至冲突。 delegate mode 解决这个问题，它限制力的只能做协调工作。 spawn teammate 发消息管理任务，不允许直接修改文件或写代码，所有实际的代码修改都必须交给 teammates， 按 shift 加 tab 就 能激活。这个模式在任务比较复杂， teammates 比较多的时候特别有用。 你希望 lead 专注于总控和综合，而不是分心去做执行。第二个高级功能是计划审批。对于复杂或有风险的任务，你可以要求 teammate 先做计划再实现。 具体流程是， lead 在 spawn teammate 的 时候声明需要 plan approval， teammate 会进入止读模式，只分析问题和制定方案， 不做任何修改。方案完成后提交给力的审批，力的可以通过，也可以拒绝。如果拒绝了，会附上反馈 teammate， 根据反馈修改计划重新提交。只有审批通过后， teammate 才能退出计划模式，开始实际编码。 你还可以给力的设定审批标准，比如只批准包含测试覆盖的方案，或者拒绝修改数据库 schema 的 方案。 第三个是 hooks， 可以 理解成质量文 code code 的 hooks 系统支持两个和 agent teams 相关的钩子， teammate idol。 当一个 teammate 即将进入空闲状态时出发，如果你的 hook 脚本返回 exit code 二，就会把反馈发给 teammate， 让他继续工作，而不是停下来。 task completed， 当一个任务即将被标记完成时，触发同样， exit code 二可以阻止任务完成并发送反馈要求改进。这样你就可以用自动化脚本来做质量检查，比如跑一遍 link， 跑一遍测试不通过就不让 tmit 收工， 机制都清楚了。接下来我给你三个真实的使用场景，让你看到 agent teams 在 实际项目中怎么用。 第一个场景并行 cold review， 传统的 cold review 一个人看往往会偏向某一类问题，比如你可能先看到了安全问题，然后就一直在安全的角度上深挖性能问题，就容易漏掉。用 agent teams， 你 可以同时 spawn 三个 reviewer， 一个专看安全，一个专看性能，一个专看测试覆盖。每个 reviewer 只关注自己的维度，不会互相干扰。看完之后，力的综合三份报告，给你一个全面的 review 结果，这比一个人创新 review 三遍要高效得多。 而且因为每个 reviewer 是 独立的 context， 不 会因为先看了安全问题就对性能问题产生认知偏见。 第二个场景，竞争假设 debug， 这是 agent teams 最有趣的用法。当一个 bug 的 根音不明确时，一个人调试容易陷入铆钉效应，找到一个看起来合理的解释就停了， 其实可能不是真正的原应用 agent teams， 你 可以 spawn 五个 teammate， 每个人负责验证一个不同的假设。关键是这里用了一个对抗式设计。 每个 team mate 不 只是验证自己的理论，还要试图推翻其他人的理论，就像科学辩论一样，最终经受住所有挑战的假设，才更可能是真正的更硬。 这个 prompt 里有一个细节很重要，让他们互相 talk， 互相 disprove， 这正是 agn team's 比 sub agn 强的地方。 sub agn 做不到这种横向讨论。 第三个场景，跨层并行开发。比如你要做一个新功能，涉及前端组建，后端 a p r 和测试。传统做法是串行，先写后端，再写前端，最后写测试。用 agent teams， 你 可以三个 team mate 并行， 一个负责前端，一个负责后端，一个负责测试， lead 负责协调，比如确保前后端的接口齐员一致。当后端 team mate 修改了 api 的 参数格式，它可以通过 mailbox 同之前端 team mate 同步调整。 这里有个重要原则，三个 team mate 要操作不同的文件，如果两个人同时改同一个文件，会导致覆盖冲突，所以在分工的时候要把文件边界划清楚。 场景看完了，最后帮你做一个决策框架，什么时候选 agent teams， 什么时候不需要，先看，什么时候适合研究和 review 任务。多个 team mate 可以 同时从不同角度调查同一个问题。 比如刚才说的并行 code review 新模块开发，每个 team mate 负责一个独立的模块，互不干扰竞争假设 debug 并行测试，多个假设用对抗式辩论收敛。 跨层修改，前端后端测试各一个人，再看什么时候不适合。顺序依赖的任务，后一步必须等前一步完成。并行没有意义。同文件编辑，两个 teammate 改同一个文件会互相覆盖。 简单，任务协调本身就有开销，任务太小的话开销大于收益。 token 敏感的场景， agent teams 的 token 消耗是倍数级的。核心判断标准就一个，你的任务能不能拆成独立的并行单元，能拆就适合，不能拆就不适合。 aging teams 目前还是实验性功能，有一些限制，要了解。第一，不支持 session 恢复。如果你 resume 一个 session 之前的 in process， teammates 不 会恢复， lead 可能会尝试给不存在的 teammate 发消息，这时候你需要告诉他重新 sport。 第二，一个 session 只能管一个厅，想建新团队必须先清理旧的。第三，不能欠套。 teammates 不 能创建自己的子团队，只有力的能管理团队。第四，力的固定，谁创建的团队谁就是力的，不能转让。 第五，任务状态有时会滞后， timet 可能忘了把任务标记成 completed， 导致依赖他的任务一直堵塞，遇到这种情况手动提醒一下就好。第六， splitpence 模式需要 tux 或 iterm。 二 vs code 集成终端和 windows terminal 目前不支持。 最后，给你一个最佳实践速查表。第一，给 timet 足够的上下文， timet 不 继承立德的对话历史， 所以 spawn 的 时候要在 prompt 里把项目背景、文件路径、技术栈关注重点都写清楚。第二，合理拆分任务力度。太小的任务协调开销大于收益，太大的任务， teammate 可能跑偏了你都不知道。 经验值是每个 teammate 分 配五到六个任务，既保证持续生产力，也给力的足够的机会调整方向。第三，避免文件冲突。两个 teammate 改同一个文件会覆盖， 所以分工的时候一定要把文件边界划清楚。第四，定期检查进度，不要让团队 unattended 跑太久。第五，如果你是第一次用，从 review 和 research 类任务开始，这类任务边界清晰，风险低，是最好的练手场景。 我们来回顾一下今天的内容。 agent teams 由四个组建构成， team lead 负责协调。 team mates 独立执行 task list， 管理任务状态和依赖。 mailbox 提供点对点和广播通行。它的核心价值是并行探索和多角度协助，特别是 teammates 之间可以互相挑战对方的方案。 和 substance 相比，如果你的 walker 之间需要沟通，就用 teams， 只需要最终结果就用 substance。 最适合的场景是 code review 竞争，假设 debug 和跨层并行开发， 使用时注意避免文件冲突，保持合理的任务力度。给 teammates 足够的上下文，如果你想试试的话，建议从你下一个 pr 的 code review 开始。 spawn 三个 reviewer 分 别看安全性能和测试，感受一下并行 review 的 效果。 如果这期视频对你有帮助，记得点个关注，这里是 l l m x factor， 我 们下期见。

在之前的视频中，我为大家演示过多种与 cloud code 和 codex 相关的开发工作流，包括 be my method、 spiket、 openstack 等。 最近我又发现了一个更加工程化、更完整的开源工作流 superpowers， 它是一个面向 ai 编程助手的完整软件开发工作流系统。它支持 cloud code， 还支持 open ai 的 codex， 还支持开源的 ai 编程助手 open code。 而且我在 cloud code 中使用 superpowers 开发了一款 ios 的 时间线笔记的原声应用。在这个时间线笔记中，我们可以记笔记， 比如说这里我们输入一个笔记内容，还可以输入标签，在这里还可以选择图像，比如说我随便选择两张图像， 我们就可以点击发布，然后它就会以时间线的方式显示在最顶部，底下是我之前发布的这一些笔记内容，而且我们还可以对笔记进行编辑或者删除，还可以点击放大这些图像。 superpowers 它的功能不是让 ai 随心所欲的写代码，也就是我们通常所说的 web coding， 而是把一整套接近专业工程团队的开发方法论固化下来，让 ai 编程助手在写代码时能够自动遵循最佳的实践，包括先澄清需求，再编辑计划，再分布实现，而且每一步都有检查点， 从而避免 ai 编程助手采用 web 扣顶的方式把项目越写越乱。它最大的特色就是测试驱动开发贯穿始终，作为铁律，强制执行 每个任务都会委派一个新的 sub agent， 这样就不会造成上下文污染。它的实现方式是把研发流程打包成一组可组合的 skills 与启动指令，并通过指令还有技能库，还有工作流编排的组合，让 ai 在 不同阶段按流程做正确的事。 好，本期视频我们将结合实际项目，带大家测试 superpowers 这个开源工作流的使用方式以及使用效果。因为 superpowers 它对 cloud code 的 支持要更好。 在 cloud code 里它可以借助 cloud code 原声支持的 skills 功能以及插件功能，实现一键安装、加载与自动触发。 所以本期视频我们将重点在 cloud code 中来测试这个开源的工作流项目。在 cloud code 中使用 superpowers 这一个插件非常简单。首先我们打开终端命令行，然后进入 cloud code， 再复制官方给出的这一条命令，然后回到 cloud code 中进行粘贴并且执行。下面我们再复制官方给出的第二条命令，然后粘贴到 cloud code 中直接执行。 在 codex 中安装也非常简单，我们只需要复制官方给出的这个提示词，在 codex 中直接粘贴这个提示词并且执行就可以。在 opencode 中安装也非常简单，我们也是直接复制官方给出的提示词，然后在 opencode 中直接粘贴提示词并且运行就可以。 下面我们就可以在 cloudcode 中输入斜杠命令，再加 super， 然后我们就可以看到 superpowers 它支持的这三条命令。 第一条命令是用于头脑风暴，也就是我们只需要简单的描述我们要开发的内容，与 ai 进行苏格拉底式对话，从而帮助我们厘清我们真正的需求。然后这一条命令是用来写开发计划，它能实现编辑二到五分钟的小任务，包含精确的文件路径， 完整的代码片段，还有明确的验证步骤。在这里还包含第三条命令，也就是执行计划，所以他的执行流程非常简单，先是实现头脑风暴，再实现工作区隔离，他会创建新的分支来隔离开发环境， 再实现项目部署化，再验证测试的基线。然后就是编辑计划，当计划编辑好之后，再分配给这些子代理进行开发。它的原则就是测试驱动开发循环，包括写失败测试最小实现，最后清理优化。 而且它的特点就是两阶段代码审查，第一阶段是规格符合性审查，第二阶段就是代码质量审查。当 superpowers 设置好之后，下面我们就可以用一个实际的例子来测试一下使用 superpowers 它的开发流程以及开发效果。 在开始执行之前，我们可以先在 xcode 中虚化一个 ios 的 项目，然后用 cd 命令进入到我们创建的这个路径，再启动 cloud code。 我们可以直接用斜杠命令来开启 superpowers 的 头脑风暴模式，然后还可以直接输入开发需求，这样的话会自动激活头脑风暴这个 skill。 我 这里输入的开发需求就是开发一个个人时间线笔记的 ios 应用， 像 x 一 样能够发布短笔记，按时间线浏览，还能支持图片和标签。然后我们直接运行，先看一下效果，这里就提示使用头脑风暴这个 skill， 然后这里我们就允许他执行这个头脑风暴。像这样的话，不需要我们去执行命令，我们只需要输入开发需求，他就能自动激活 superpowers 的 头脑风暴，这个技能 好，这里他看到了我刚才创建了一个空的 xcode 项目，他需要查看这个项目的结构，这里提示这是一个新的 xcode 项目。然后他说他理解了我们想创建一个时间线的笔记 app。 这里他需要我们来澄清下面这几个问题。第一个问题就是他希望我们如何来创建笔记，包括他提到是采用类似 x 右下角的加号按钮，点击即可打开拽写窗口。 第二项就是顶部拽写栏，时间线顶部始终可见的文本框，直接输入即可发布。然后第三项是下拉拽写，在时间线上下拉即可显示拽写区域。然后他问我们选择哪种方式，这里我们就选择。第一项，我们直接输入一， 这里他很快输出了回答，他说悬浮按钮既方便又能保持时间线的简洁。然后这里他又开始询问我们问题，他这里询问的是笔记在时间线上应该如何显示。 一种就是卡片样式，每条笔记以圆角卡片的形式呈现。第二种就是扁平列表，形式类似 x。 第三种方式就是气泡形式，类似聊天气泡的显示方式。然后这里我们就选择第一种，让他实现这种圆角卡片的风格，我们直接输入一。 紧接着他又开始询问我们笔记中的图片应该如何显示？第一种就是内嵌式展开图片，在卡片内全宽显示，类似于 x 风格。第二种方式就是缩略图，网格 多张图片显示为小缩略图，点击展开。第三种方式就是单张预览，如果有更多图片则显示徽章。然后他问我们哪种方式最合适，然后这里我们就选择第二项，让他实现缩略图的网格，我们就输入二，然后发送。 下面他又询问我们标签如何运作？第一种方式就是在笔记中内嵌标签，第二种就是单独的标签选择器。第三种就是两者兼备，这里我们就选择第一种， 直接输入一，也就是像 x 中一样，输入井号键就能填写标签。好，下面这里他询问当点击标签后会发生什么？ 一种就是筛选时间线，仅显示带有该标签的笔记。第二种就是标签详情页，跳转到专门的页面。 第三种就是快速筛选栏，将标签添加到顶部的筛选栏，可以组合多个标签，这样的话这里我们选择第二项，也就当点击这个标签之后，就能跳转到专门的页面，然后我们这里输入二。 好，下面这里他又询问我们是否需要搜索功能。第一种就是权威搜索，第二种就是锦标签搜索，然后这里我们就选择第三项，我们直接输入三，直接发送。 下面他开始问我们笔记编辑还有删除应该如何操作？第一种是向左滑动删除，向右滑动编辑。第二种方式是长按来显示编辑删除或者复制的选项。第三种是点击查看详情，在详情中包含删除按钮， 然后这里我们就选择第三项。好，这里他又生成了一个问题，他问我们是否需要数据的备份， 一个选项就是不需要备份，为了快速开发，这里我们就选择第一项，不需要备份好，这里他就生成了一个最终的方案， 下面这里就是他分析的这个设计，最后这里他询问这个数据模型看起来是否正确，然后我们直接输入正确，然后发送好。这里他紧接着输出了第二部分，也就是这个项目的结构，还有导航，这里包含详细的交互设计， 然后我们直接让他继续去执行。好，这里他又输出了这个 u i 设计，包括时间线，还有这些笔记卡片。然后我们直接让他继续去执行。 这里紧接着生成了这个项目结构，然后他询问这个结构是否合理，并且询问是否准备执行，然后下面我们就可以输入提示词，然后我输的是这个结构看起来很好，并且让他按照 superpowers 的 工作流继续执行， 让他创建隔离的工作区，然后再使用这个技能创建详细的 t d d 实现计划，然后我们直接运行，看一下效果，这里提示他将先保存这个设计文档，然后继续执行这些工作流， 这里他需要执行 get 命令，我们让他继续去执行。这里他开始使用创建工作区的这个技能，我们允许他执行。这里他选用我们将在哪里创建独立开发的这个工作数。然后我们就直接按照他给出的推荐的第一项，我们直接运行， 像这样的话，它就执行到创建工作区，包含创建新分制隔离开发环境，项目部署化，还有验证测试基线。现在开始运行到了写计划的这个步骤，然后我们直接让它来执行， 这里提示调用了这个 writing plans 的 这个 skill， 这里提示它会创建一个综合性的 t d d 执行计划，在这里它提示它将使用 writing plans 这个 skill 来创建这个执行计划。好，这里提示这个执行计划已经存入到了这个文件里， 在这里它给出了两种选择方式，第一种就是使用 sub agent 驱动的，然后这里我们就选择第一种输入一，然后直接发送，这里提示它需要调用这个 skill， 然后我们这里允许它执行，它将使用 sub agent 来执行我们这个计划。 好，现在生成了这些任务，这里一共生成了十三个任务，像这样的话就到了 sub agent 开发的这个步骤，在这个步骤中，每个任务都会有一个 sub agent， 而且会进行刚才我们提到的两阶段检查， 包括规格检查，还有代码质量检查，通过 tdd 循环，直到通过为止。在等待了大概十多分钟之后，他执行到了这一步，他需要调用这个 skills， 然后我们这里允许他执行好，这里提示在执行第一步，验证测试好，这里提示测试成功，下面他需要执行第二步。 好，这里开始执行第三步，这里给出了三个选项，第一个选项就是本地合并回主分支，我们就选一 让他合并回主分支。好，我们这里允许他执行命令。好，这里提示执行完成，这里合并到了主分支，在这里就提示我们可以运行这个项目了，下面我们就可以测试一下， 在 xcode 中打开这个项目，然后我们运行，这里提示构建成功。打开之后我们就看到了他为我们生成的这个时间线的笔记，我们可以先添加一个测试一下， 然后我们点击发布，这里我们就看到了我们发布的笔记，然后我们再测试一下，然后我们点击图片库，点击添加一个图像查看一下，这里我们随便添加一个，然后我们再添加一个图像，然后点击发布，这里我们就看到了我们发布的第二篇笔记，我们再添加一个， 我们再添加几张图像，然后我们点击发布，这样的话这个图像就按照缩略图的方式进行了显示，然后我们就可以向下滑动来查看我们所发布的这些笔记，然后我们再选一篇笔记，点击进入详情。 好，这样的话就进入到了这个笔记的详情，下面我们点一下这个标签，看一下，这里就将带有这个标签的所有笔记显示在了这里，然后我们点击第二篇笔记，然后测试一下删除，我们点击这个删除这里，确认 好，这里删除成功。这样的话我们就在 cloud code 中使用 superpowers 为我们完成了这个时间线风格的笔记应用的开发，而且一次就通过测试没有出现任何报错。

在之前的视频中，我为大家演示过 cloud code 的 官方插件 real for wig， 使用这个插件，只需要用一条命令就可以将 cloud code 拉进循环里，从而让 cloud code 全自动运行，并且不断迭代，直到项目达到最优。因为当与 ai 进行长对话时，模型就会变得越来越笨， 在长对话中，错误的尝试，涌跃的信息会堆积在上下文窗口中，导致 ai 注意力分散。所以这个时候我们就必须重置 ai 的 大脑，使用 raf 实现一个 well 循环， 每次循环都能强制 ai 重新开始，也就是上下文重置，让 ai 通过读取文件，比如代码日制突读列表来获取状态。这样的话， ai 每次都是清醒的，而且项目的进度保存在文件系统和 get 历史中，而不是在 ai 的 对话里。 所以这就是为什么我们可以使用 rob 的 方式让 ai 全自动实现项目迭代。这个插件虽然效果不错，也是和小项目的快速迭代。 当把它用到更复杂的项目的时候，那么对于 token 消耗的控制就没有那么智能了，而且缺少实时可观测性，而且日制不够完善，还有一些用户反馈无法正常启动这个插件。 所以本期视频我将为大家演示另一款生产级别的 ralph wig 项目， ralph for cloud code。 它不是一个 cloud code 的 插件，而是把 ralph 变成可执行的 c l i 系统，它能让 cloud code 持续自主地迭代改进你的项目直到完成。 同时它还内置了防死循环和 token 过度消耗的保护机制，而且还有智能退出检测等功能。它把 rob 技术从会循环升级成更智能的可长期运行的开发框架， 而且还支持 tmax 实时看板，甚至还能直接导入现成的 pr 文档或者规格文档，让 cloud code 按任务清单执行开发。 而且我用路由 for cloud code 根据产品需求文档全自动开发了一个习惯追踪 app。 好， 本期视频我将为大家详细演示路由 for cloud code， 它的使用方式以及使用技巧，还有使用后的效果是怎样的。 在演示之前，我们先对比一下路由 for cloud code 和路由 wiggle 这个插件它们有什么区别，在什么情况下我们选择 wiggle 这个插件， 在什么情况下选择 rough for cloud 这个项目？它们的区别体现在多方面，比如说安全与控制。像 rough for cloud code， 它支持智能速率限制，还具有熔断器模式，能够防止失控循环，而且具有五小时 a p i 限制检测，能自动检测并提示等待或退出选项。还具有智能的退出检测，能实现完成信号的语义分析。 而 rayf 威克姆插件，它不支持速率限制，没有熔断器，也没有 api 与 token 限制检测。然后我们再看一下 rayf 4 cloud code， 它还支持实时 tmax 仪表板， 能够实时显示状态进度，还有日制，还具有 ai 驱动的语义理解，实现响应分析。它能够直接将现有的规格转为 ralph 格式，并且它是独立于 cloud code 的 外部框架，它并不依赖于 cloud code 的 插件系统。而 ralph wig 它没有项目模板， 它需要 cloud code 的 插件系统，而且它完全依赖于 cloud code， 所以 我们在需要通宵自主运行任务的时候就可以选择 ralph for cloud code， 需要快速迭代小型任务的时候可以选择 ralph wig， 需要处理现有的 p r d 规格文档，或者用于生产环境和团队协坐。在这种情况下，大家就可以选择 ralph for cloud code 用于实验或者学习场景。这种情况下大家就可以选择 ralph wig。 因为 ralph for cloud code 非常强大，所以我们可以直接将 ralph for cloud code 用于真正的项目开发和生产环境。 好想使用路由 for cloud code 非常简单，我们只需要根据官方给出的命令，直接将这个项目克隆到本地，然后用 cd 命令进入到这个项目中，再运行 install 这个脚本，然后就可以实现自动安装 好。我这里已经安装成功，但安装完成之后，下面我们需要对路由 cloud code 进行一下配置，比如说设置一下权限，还有请求速率等内容。 然后在终端命令行，我们可以直接用 nano 命令来设置一下 realf loop 这个脚本。如果不习惯用 nano 命令的话，我们还可以直接用 vs code 来打开这个脚本。我这里可以用 anti gravity 来打开这个脚本， 在这个脚本中有每小时的最大调用上限，这里我设置成了一百次，然后大家也可以根据自己的 cloud code 的 订阅类型来进行相应的设置， 然后这个参数是单次调用 cloud code 的 超时时间。在这个脚本中还有一个参数需要设置，这里是允许 cloud code 可以 调用哪些权限，然后这里是我设置的允许 cloud code 的 执行的这一些权限。这几个参数都设置好之后，我们直接保存并且关闭就可以。 下面我们还需要根据官方给出的命令来安装一下 tmax， 用户直接用这条命令进行安装就可以，我们只需要复制命令，粘贴到命令行进行安装就可以。 下面我们就可以根据官方给出的命令来新建项目进行测试。在官方给出的例子中，我们可以直接提供一个已有的 p r d 文档给 rough for cloud code， 也可以通过手动的方式，先用 rough setup 这个命令来创建一个空的项目。我们可以先测试一下创建一个空项目， 我们直接复制这条命令，然后回到终端命令行，直接执行这条命令就可以。好，这里创建成功，在这里它就提示我们需要修改 prompt md 这个文件，还要更新规格文档里的这些内容， 然后就可以运行这条命令来启动项目开发。好，下面我们可以打开它生成的这个文件夹，看一下这里面都有哪些文件。 在这里我们可以看到它生成了四个 markdown 文件，这四个 markdown 文件都是它生成的一个模板，用于给 cloud code 进行参考。下面我们就可以根据自己要开发的内容，让 cloud code 读取这些内容，然后根据开发需求来填写对应的这些内容。 这是手动的方式，下面我们还可以使用第一种方式，第一种方式就非常简单，直接给他提供一个 p r d 文档。好，下面我们可以看一下我准备的这个产品需求文档 要求开发一款移动端优先的习惯追踪应用，基于 react native 和 export 构建，这里是技术栈，这一部分是核心功能，然后这里还给出了数据类型，还有 u i u x 流程，这里还给出了开发优先级列表。下面我们就可以用这条命令来促使化这个项目。 我们直接在终端命令行执行 rev import， 再加上我们刚才的 p r d 文档的文件名，这里再跟上文件夹，然后我们直接执行，看一下效果，这里提示正在转换 p r d 文档， 然后这里提示创建了这几个文件。好，这里提示这个 p r d 已经导入成功，这里是给出来的接下来的步骤包括审查和更改它生成的这些文件，在这个计划文件里，这里就是生成的这些任务。 如果我们感觉他生成的这些文件内容没有需要修改的地方，没有问题的话，下面我们就可以来运行他给出的这条命令来启动开发。我们直接复制他给出的命令，复制完命令之后，我们再切换到他为我们创建的这个路径下，然后直接粘贴他给出的命令，直接运行就可以， 这里开始启动，这里我们要稍等一下。好，这里提示正在执行 cloud code， 下面我们可以回到项目路径来查看一下，可以看到这里它已经为我们初步化好了 react native 这个项目。 下面我们还可以回到项目中的 fix plan 这个文件，查看一下它目前执行完成了哪些任务。打开之后我们可以看到这一部分都已经完成了，像这样的话，哪怕对于再复杂的任务， 我们使用 rough for cloud code 都可以实现，不需要我们去监督就可以运行在状态，这里我们可以看到循环次数，这里已经是第三次了，然后我们可以再看一下他执行的这个任务完成了哪些，可以看到这些任务基本都快完成了，还有个别没有完成的，这里我们再稍等一下， 然后在这个循环次数，这里这里已经到了第四次，好在等待了二十分钟左右，这里完成了开发。好，下面我们在模拟器中查看一下他为我们开发的这个习惯追踪应用的效果。底部是这三个标签页， 然后我们点击添加看一下效果。比如说我们随便输入一个内容，这里选一个图标，这里给他选一个颜色，这里我们开启这个提醒，这里可以设置时间，直接设置好之后，我们点击保存 好，这里提示这个习惯追踪已经添加成功，而且我们还可以对这个习惯进行编辑，进行修改，还可以点击删除， 然后我们点击统计，这里就可以看到这一些详细的统计内容，这里有刚才我们添加的这个习惯，这里还可以按周按月按年进行分类。在设置这里进行设置，包括修改主题颜色， 还可以开启通知，还有触觉反馈，还有今天已完成哪些习惯，在这里还可以导出数据。像这样的话，我们就使用 raf for cloud 丛林为我们开发了一个习惯追踪的 app， 通过测试可以发现 rough for cloud 比之前为大家测试的 rough wig 效果要更好，最关键的是它支持我们直接用 prd 文档来促使化这个项目，而 rough wig 只支持简单的任务描述，对于复杂项目，大家就可以使用 rough for cloud 进行全自动开发。