claude新玩法

万万没想到， ai 已经能自己操控电脑整理桌面了。他自己打开文件，加识别文件类型，批量重命名，自动归类，全程没人碰鼠标键盘，这就是他最真实的运算速度。有人用他两小时干完了两个月的工作量，还有人一口气整理了三百多期播课。这是 ansorek 刚发布的 co work， 翻译过来就是合作伙伴，你授权一个文件夹，它就能自己读取、修改、创建文件。一堆乱七八糟的报销发票，直接整理成财务能用的表格。官方自己说用它不像跟 ai 兑换，更像给靠谱同事留张便利贴。这里是 ai 风向标，带你了解 ai 行业最新动向。但最炸裂的是它怎么造出来的？ 十天，全部代码 ai 自己写的，人类就负责规划 ai 写代码，造 ai 工具， ai 工具再替代人干活儿。 这个闭环已经转起来了。当然，它也不是全能的，它可能误删文件，也可能被黑客利用。就像一个真人，也有操作失误，也有心情不好的时候。所以扎克伯格前几天刚花二十亿美元收购了类似产品 minus， 结果 antropica 这边 十天就搞出了个竞品代码，还全是 ai 写的。小扎，这钱花得冤枉了呀！

cloud 的 code 爆火两周，有人把枯燥的代码工作变成了可式化游戏界面，直观的操控多个 ai 智能体，给大家盘点一下这些神仙玩法。首先有大神做了个 ai 战略沙盘，三 d 界面同时操控九个 cloud 的 智能体，开发测试部署全程并行， 就像玩即时战略游戏一样，指挥 ai 大 军写代码，效率直接拉满。还有人搭建了 agent command 的 控制台，能同时管理一千加个 ai 智能体， 实时监控它们互相对话，自动部署代码，甚至追踪收益数据。最硬核的是这个 webcraft 项目，给 cloudco 加上了空间音效和动画效果，还能看到每个智能体的工作状态，动画还开源。甚至有创业者专门做了 agent commerce， 让 ai 智能体自动管理整个 shopify 店铺，从 a b 测试到客户沟通，从广告投放到合作谈判，全程 ai 托管。

isopec 今天凌晨又放大招了，在 cloud 的 桌面版中上线了一个新的功能 coork。 而且经过我一早上的深度使用，最大的感受就是 coork 重新定义了什么是纯粹意义上的 ai 智能器，它代表了消费级的 ai agent 的 分水岭，所以 coork 的 影响力将不亚于 m c p 还有 agent skills。 如果只把它当成 cloud 桌面应用的又一个小版本升级，那么就太小看它了。因为 coork 的 核心理念是让 cloud 不 只会回答问题，而是像你的同事或者你的员工一样，直接在你的电脑上帮你把工作全自动完成。 只需要给 co work 一个文件夹权限，它就能在里面读文件、改文档、生成表格、整理资料，做出可交付的成品。而且它还能像 cloud code 一 样来自动调用浏览器，从而实现真正的浏览器自动化。 像这样就意味着我们每天需要自己手动操作的重复性任务，比如说整理素材、做表格、写周报、生成 ppt、 做研究对照表，或者打开浏览器搜索信息、整理信息等重复性劳动，现在只需要在 cloud 的 桌面板中用一句话就可以实现。 最关键的是让 ai 在 我们自己电脑上进行自动化任务。目前像拆了 gpt 的 桌面版本以及其他 ai 的 桌面版本，目前都还不具备这些功能。所以可以说 anselpic 又重新定义了什么是 ai agent。 二零二四年， anselpic 发布了 mcp， 把工具连接这件事情给标准化。二零二五年紧接着又推出了 agent skills。 而二零二六年刚开始， ansore pick 又创新推出了 kolok， 所以 本期视频我们将从多方面来测试，在 kolok 桌面板中深度使用 kolok， 为我们完成办公自动化等多项任务。 想使用 kolok 桌面板非常简单，首先我们要确保我们已经下载并且安装了最新版的 kolok 桌面应用。打开 kolok 桌面板之后，在左侧我们就可以看到这里有 kolok， 我 们直接点击，点击之后我们可以新开一个 test， 在这里我们就看到了他支持的这些功能，包括创建文件，整理数据，做原型，整理文件，还有准备一天的任务，还有发送信息。在这个位置我们就可以选择让他来操作哪些文件夹，比如说我这里选择我的桌面， 在加号这里我们还可以添加文件或者添加图像。在连接器这里我们还可以连接到我们的 chrome 浏览器， 在这里还可以点击管理连接器，然后我们就可以选择可以连接到哪些平台，比如说这里我已经连接到了 github， 在 这里我们还可以自定义连接到其他的一些服务或者平台。 下面我们可以先测试一下，让 co worker 来查找一下我桌面上一些体积非常大的文件， 因为在我的桌面上放了非常多的文件，而且有非常多的体积很大的文件。好，下面我们就可以输入一个任务，让他查找桌面上体积很大的文件，并整理到表格里，然后将表格输出到桌面，然后我们直接点击这个发送按钮来测试一下。 好，这里提示他需要先读取相关的技能文档，然后再扫描桌面。好，这里提示这里已经找到了桌面上的大文件，现在需要创建一个 excel 表格， 然后在右上角我们就可以看到他生成的这个任务。第一个任务就是扫描桌面大文件，第二个就是创建 excel 表格，第三个任务就是保存表格到桌面，好，这里提示这个任务已经完成，已经扫描到了桌面上的大文件，并整理到了表格中， 然后在这里我们就看到了他生成的这个表格，我们只需要点击就能打开这个表格，好，下面我们允许他打开这个表格， 好，这里就成功打开了。他为我们创建了这个具有大文件的这些表格，包括文件名称，还有文件体积的大小，还有文件类型，还有存储的路径。在这里他给出了一个统计信息，这些大文件加起来有二十四点一 g b， 然后我们就可以继续输入命令， 让他帮我们删除这些大文件，然后我们直接输入提示词，帮我删除体积超过一 g b 的 大文件，我们看一下他能否执行这个删除操作。 好，这里他列出了体积超过一 gb 的 这些文件以及文件名称，他需要我们确认是否删除，我这里就点击是让他删除这些大文件， 这里提示他成功删除了这七个超过一 gb 的 文件，共释放二十二点四 gb 的 内存空间。然后这里列出了删除了哪些文件， 这是我们测试的一个最简单的任务，让他帮我们删除这些文件，下面我们可以加大难度继续测试。我这里再新建一个任务，下面我们用一个浏览器自动化加数据分析的一个复杂任务进行测试， 然后我们在输入框输入任务，让他先打开小红书后台，分析我最近发布的十条视频作品的播放量，点赞量，收藏等信息，并筛选三条爆款视频。 分析视频为什么会火，然后整理并存储到表格里，放入本地，我们直接点击发送，看一下效果。这里他调用了浏览器，自动打开了我们的浏览器。好，这里我们需要授权一下浏览器权限。 好，这里他自动打开了小红书的后台，这里提示页面已经加载，他提示他需要点击左侧菜单的内容分析来查看内容的详情。 好，可以看到他点击了内容分析，然后这里跳转到了内容分析页，整个过程完全是由他自己进行操作，而且在这里生成了这个任务列表。这里他正在提取这些视频的数据。 好，这里提示他已经有了完整的数据，还有 excel 的 技能，现在他正在进行数据分析。好，这里他开始分析三条爆款视频，这里包含曝光量，观看量，还有点赞，还有收藏。 好，现在这里他提示他正在创建 excel 表格进行分析。这里我们要稍等一下。 好，这里提示任务完成，并且进行了汇总，然后这里还输出了视频的爆款原因，在这里他就提示 excel 已经保存，包含三个表格，包括十条视频完整数据，还有爆款视频深度分析，还有爆款规律总结。 在这里我们就可以点击打开这个表格进行查看，我们直接点击这里就打开了这个表格，然后我们可以详细看一下，这里是十条视频的数据，包括视频标题，发布时间，曝光量，观看数，封标点击率，还有评论收藏，涨粉分享，人均观看时长，是否爆款等， 都详细的将这些数据提取了出来。然后这里就是爆款视频分析。我们看一下，首先是第一条视频，这里给出了这些数据，这里是爆款原因分析。然后这里就是第二条视频，这里也给出了爆款原因分析，包括超高观看率，观看量占据了曝光量的百分之八十五点五， 说明封面和标题极具吸引力。然后这里是第三条视频的分析，爆款原因包括权威背书，借助行业 kol 的 影响力，然后在这里他给出了爆款总结规律。 我们看一下他给出的总结规律，这里给出了标题策略，使用最强终极等等权威词汇，添加 emoji 表情，增加视觉冲击力， 还有内容策略，提供实用工具推荐，满足用户需求，还有话题选择，紧跟 ai 编程等热点领域。 好，这是我们使用 cloud 的 co work， 为我们实现了小红书笔记内容全自动分析，而且全程不需要我们进行任何干预，全部都是它进行的自主操作。像这样的话，我们就真正实现了使用 cloud 的 co work 功能，为我们执行真正的自动化任务。 这是 chad gpt 桌面版所不具备的功能。虽然 chad gpt 的 桌面应用发布的要更早，但是 open i 一 直对 chad gpt 的 桌面版没有进行重大的升级，也没有增加非常实用的功能。 但 osopik 非常激进，他们敢于将 cloud 的 桌面安装版本，通过 code 实现了真正的 ai agent， 像 co work 这个功能真的非常非常实用，它直接将可乐的桌面板从一个对话工具变成了我们的私人助理，甚至变成了我们的员工。它能帮我们自动化完成很多重复性工作，甚至很多复杂任务， 所以估计用不了太久拆的 g p t 的 桌面版也会很快跟进这样的功能。好，下面我们可以继续测试。下面我们输入提示词，让他打开 jimmy， 让 jimmy 搜索特斯拉近七日股价信息，然后让他来分析这个股票是否值得入手，并写一篇深度分析报告，存入 word 文档。 然后我们直接运行，看一下这个效果。这里它自动打开了浏览器。好，这里提示。这样呢，已经打开了，现在它需要在输入框中输入内容。 这里它在输入框中自动输入了提示词。它将点击这个发送按钮。好，可以看到它自动点击了发送按钮。 好，这里他能实时查看 jimmy 是 否输出信息。这里 jimmy 经过思考之后开始输出这些内容。这里还给出了这些表格。然后我们看一下 cloud 能否获取这些信息。 好，这里提示 jimmy 已经返回了特斯拉近七日的股价数据，现在他能完整的看到这个数据，而且他还能滚动查看更多内容。 好，这里提示他已经获取了 jimmy 返回的完整数据，并且提取了完整的股价数据。现在他需要更新任务，并创建深度分析报告的 word 文档，然后这里他会调用 word 文档的这个 skill， 也就是技能。 这里提示这个技能已经安装，他现在开始创建完整的特斯拉股票分析报告，像这样的话，我们测试的这两个案例都结合了特斯拉股票分析报告，像这样的话，我们测试的这两个案例都结合了特斯拉股票分析报告，像这样的话，我们测试的在本地让他去操作这些文件， 结合浏览器自动化，这种操作相比直接让他单纯的操作本地文件要更加复杂，而且更加具有代表性，也更加具有实际的意义。在这里我们就可以看到他的任务进度， 他已经完成了前两个任务，现在正在转载深度分析报告，可以看到这个速度比我们之前测试的使用 cloud code 调用浏览器实现自动化速度要快非常多。好，这里提示这个 word 文档已经生成， 现在验证这个文档是否正确创建好，这里提示所有任务都已经完成。然后这里还列出了詹姆纳获取的特斯拉七日股价数据，这里就是生成的这个 word 文档， 我们点击打开，这里就是他生成的特斯拉股票深度分析报告，我们可以详细查看一下，这里是近七日股价数据，这里是日期，这里是开盘价，收盘价，最高价，还有涨跌幅，这里还给出了价格走势分析， 这里还给出了重大市场影响，包括英伟达宣布禁军自动驾驶领域，这一消息对特斯拉股价造成显著冲击，他这个分析的确实非常不错。然后这里还给出了技术方面的分析，在这里就给出了投资建议，包括短期观点，还有中长期观点，还有风险提示， 这里还给出了结论。好，通过这两个测试可以发现 cloud co work 它完成了这两个浏览器自动化任务，结合数据分析还有文件创建这种复杂的综合性任务， 整个流程都完成的非常丝滑，没有出现任何报错与中断的地方，最终在本地为我们创建了这一些文件，还有分析报告等内容。 这样看来， cloud coork 它更加像一个真正的 ai 智能体，甚至像一个有经验的员工一样，帮我们完成我们所交给他的任务，我们就可以使用 cloud coork 帮我们完成我们每天的各种重复性任务还有复杂操作， 真正实现解放我们的双手。而且 cloud coork 刚刚发布，它的能力就已经非常非常强大了，真正实现了开箱即用的 ai 智能体，等 cloud coork 再迭代几次 的能力应该会超出我们的预期，估计用不了多久，各大 ai 就 会迅速跟进模仿 cloud co work 的 这些功能。

又一类型的 ai 视频火了，全网跟着复刻， cloud code 竟然可以秒出品牌大片，无需剪辑，成片直出首播，搞品牌人都用它落地了哪些案例，给大家盘一波这些硬核玩法。有人给 jammy 做了动态品牌片，全程只敲了一行提示词。 还有创作者做了个 ai 产品宣传片，客户要求做品牌动画，他就丢给 cloud 的 一个提示词成片指出。还有这个独立开发者，直接给自己的 app 做了完整的应酬宣传片，从构思到成片，全程 ai 搞定。 之前没有任何视频剪辑基础，关键是这些视频基本上每个都在全网几十万播放，这是用的 remote， 刚推出 agent skills 功能。所以现在做品牌视频什么概念？不用学剪辑，不用等外包，借助 ai 技能包一段提示词，直接出成片。

我一定要给大家强烈推荐 cologne， 它真的太强了，它是我用过拆的 gpt， 还有 x， 还有 germany， 我 觉得它是真正能够给你干活非常清晰。它不光能跟你讨论战略，它能够具象把战略拆分到具体的行动计划。 拿我来说，最近我又新做了一个账号，那整个账号的运营战略，从他的定位，从他的简介开始，我第一个视频怎么发，发什么内容，文案要说什么，然后以及要配什么样的标签和封面， 非常具体的安排，包括视频怎么剪辑，它里面要提及哪些内容，然后要安排什么内容，全部非常清晰。所以如果大家有机会一定要去亲手体验一下 cloud a n 太强了。

家人们 ai 视频圈炸了！ remotion 新上线的 agent skills 功能，让动画设计师集体公开发起约战。该功能对接 cloth code， 全程零代码，自然语言提需求， ai 即可自动拆解编码渲染，拉低创作门槛。 这戳中了设计师痛点，他们熬通宵磨细节，凭匠心创作， ai 却告几句话搞定成品。设计师们约战 remotion 要在创意细节上硬刚，比拼 ai 技术与人类匠心 ai 新势力对决。设计师老炮，你更看好谁？评论区说说看法。

cloud code 刚刚进行了一个相当重大的升级，它们正在用一种叫做任务的东西来取代代办事项。在你翻白眼觉得这不过是给同样的东西换个花哨名字之前，让我告诉你为什么这次真的不一样。任务基本上是代办事项的进化版， 但他们解决了代办事项从未能解决的问题。事情是这样的，随着 oppo 四点五在更长时间内自主运行的能力提升， anthropic 发现了一些有趣的现象。对于较小的任务， totalite 工具变得有些多余了。 lot 已经知道自己需要做什么。 对于简单的事情，他根本不需要清单。但对于更大的项目呢？对于那些跨越多个绘画或设计多个子代理的事情呢？代办事项完全派不上用场。想一想吧，用代办事项时， 一切都只存在于内存中。如果你关闭了绘画，你的代办清单就没了。如果你启动了一个子代理，他根本不知道主代理在做什么。如果你试图在多个 cloud code 绘画之间协调工作， 那基本上就像是在对着黑洞大喊。任务功能解决了所有这些问题，现在让我来解释一下任务到底有什么不同。任务被存储在文件系统中，它们位于 cloud tasks 目录下，这意味着它们在绘画之间也会保留。你可以关闭 cloud code 去喝杯咖啡， 回来后你的任务还在那。你甚至可以在他们之上构建你自己的工具，因为他们本质上就是文件。其次，任务支持依赖关系。在代办事项中仅为扁平列表，包含任务 a 至 c。 但现实中的项目并不是这样的。 有时候任务 c 必须等到任务 a 和任务 b 完成后才能开始。有时候任务 d 依赖于任务 c， 但任务 e 则不需要。任务允许你在原数据中定义这些关系， 这与实际项目的运作方式相吻合。第三点也是，当你启动多个子代理或运行多个 cloud 代码绘画时， 他们都可以在同一个任务列表上写作。当一个绘画更新了某个任务时，这一更改会被广播给所有在同一任务列表上工作的其他绘画。这对于病形化来说意义重大。你可以让一个子代理负责 os 系统，另一个负责数据库架构， 第三个则负责测试。他们都能看到同一个任务列表。他们都清楚哪些任务已经完成，哪些还在代办中，不会再有重复劳动，也不会有代理相互干扰。现在精彩的地方来了，还记得我关于 ralph wickham 循环的视频吗？就是那个插件， 你把 cloud 的 代码困在一个循环里，直到它真正完成任务为止。其实任务本质上就是 ralph 想做的事情的官方版本，但它是直接内置在 cloud 的 代码里的。让我来解释一下。 ralph wiggum 用一个停止钩子来拦截 cloud 的 退出尝试 每次 cloud 试图停止时，这个钩子都会阻止其退出并重新注入最初的提示，它会一直运行，直到任务真正完成为止。问题在于， ralph 本质上只是一个变通方法，虽然是个巧妙的变通， 但终究还是个变通。它没有多任务依赖关系或协调的概念，而任务则把这种坚持到底直到完成的理念正式集成进了 cloud code 的 架构中。你不再只是一个任务在循环里， 而是可以有十个任务，彼此之间还有复杂的依赖关系。不再是一个绘画反复撞墙解决一个问题，有子代理分工协助各自攻克难题。最棒的是什么？你可以通过环境变量来控制这一切。如果你希望多个绘画协助处理同一个任务列表， 只需设置 cloud code tasklist id 等于你想要的名字，然后启动 cloud。 所有使用相同 id 的 绘画都会看到并更新同一组任务，这同样适用于 cloud p 的 命令行模式以及 agent sdk。 所以， 如果你在 cloud 代码之上构建自动化系统，你可以在多个时历之间协调工作。现在让我来说说你实际会在什么时候用到这个功能。 对于小任务，你可能根本不需要任务系统，如果你只是让 cloud 重构一个函数或修复一个 bug， 直接让它做就行了。现在的 cloud 已经足够智能，完全可以不依赖任务管理系统来处理这些。但如果是更大的项目呢？比如要在多个文件中构建一个完整的功能， 或者进行大规模的重构，或者创建一个测试套件，这正是任务系统大显身手的时候。下面是我的工作流程，我会先定义项目需求，让 cloud 把它拆分成带有合理依赖关系的任务， 然后启动多个子代理来分别处理任务数中独立的分支。每个子代理都在自己的上下文窗口中工作，但他们都能看到同一个任务列表。当其中一个完成任务时，其他子代理会看到这个更新， 并可以开始处理之前被堵塞的任务。这种编排方式以前需要像 ralphie 这样的工具。我在之前的视频中介绍过， ralphie 进一步增强并引入了 并行执行任务以及 get 工作树管理机制在内的多项实用功能。你可能仍然需要 ralphie 来实现 get 工作树隔离和自动创建 pr， 但核心的任务协调呢？现在已经内置了。 不过我还是有几点小小的吐槽。首先，目前的文档相当简略。 cloud code 团队在 x 上宣布了任务功能， 但目前还没有太多官方文档，我只能通过公告和一些自己的尝试拼凑出它的工作方式，希望它们很快能补充完善的文档。其次， 我希望任务能有一个可视化界面，现在你只能在终端里看到它们，并且可以通过 ctrl 加 t 来隐藏。但如果有一个能显示任务进度和依赖关系的正视仪表盘就太棒了，也许社区里会有人开发这个功能。三、 需要设置环境变量才能在不同绘画间共享任务。这有点繁琐，我更希望能有斜杠命令或者配置选项来实现这个功能。比如类似 tasks share groceries 这样的命令，就能开始写作一个名为 groceries 的 任务列表。 不过这些都只是小问题，核心功能非常扎实，而且这正是高级用户一直以来所期望的。如果你一直在用 ralph wiggle 插件或 ralphie 来实现自主循环， tasks 并不能完全取代它们。 ralph 依然适合那种一心一意直到完成才停下来的行为模式。但如果要在多个代理和绘画之间协调工作， 现在 tasks 才是正确的解决方案。我认为这正是 ai 编码工具应该发展的方向。我们正在从 ai 作为助手转向 ai 作为团队，而当你拥有一个团队时， 你就需要合适的项目管理。 tasks 就是 cloud code 针对这一点的解决方案。总的来说，这真的很酷。

二零二六开年， cloud code 又一次火出圈，全球程序员已经用它整出了哪些花火？给大家盘一波这些脑洞大开的玩法。 首先有大神直接拿它当全站导演用，让 cloud code opus 四点五写广告脚本调用 eleven labs 生成配音指挥 google vivo 三生成视频。最后连背景音乐和烫金 logo 字幕都一键搞定。三十秒凭空生成一条爱马仕级的质感短片。 这个开发者更狠，二十四小时就拿它搭了个多灵国式的质感短片。这个开发者更狠，二十四小时就拿它搭了个爱马仕级的质感短片。有人搞出 media hype 粒子动画游乐场这种效果。大家最近在短视频是不是经常刷到？还有人还有人十分钟搭了个浏览器插件，一句话题是词， hotcode 当场生成格式化仪表盘，小白也能秒变数据分析师。开发者们直呼， ai 即时生成软件的时代已经来了。

对这块说出指令，帮我解锁 skill 相关信息。以 skill 是 什么为主题，写一篇自媒体文章，十分钟后，一篇文章就自动生成并发布了。每天学习一个 ai 新玩法，今天我们来学习的是用 skill 制作自动运营工作流，三十秒教会你担心记不住，建议点赞收藏，用时直接拿出来照着做。 第一步，打开 codecode， 直接把这个提示词甩给他，我要做一个自动搜全网 ai 热点，自动写成文章，自动配图、自动上传发布的 skill， 不 用写一行代码，专属全能小编瞬间生成。 第二步，等 skill 制作完成，直接下令，帮我解锁 skill 相关信息！写一篇自媒体文章，喝口水的功夫，他已经全自动跑完了。搜集写作配图的所有脏活累活。 第三步，打开账号后台文章已经排版好躺在那了，简单改两个字，点击发布。这就是最新 ai 神器 skill！ 这套价值百万的自动运营 skill 原码我已经打包好了，不用你自己费劲去写，包含完整提示词加安装教程，到手就能用。

这期视频呢，会跟大家分享一下这三部分的内容， cloud skills 的 工作原理，要用好 cloud skills 了解一点原理是必不可少的。那么第二部分呢，我会分享一下 cloud skills 的 基本配置和使用，使用现有的，基于现有的 skills 做延伸，或者说创建一个新的 skills。 最后呢，跟你们分享一下 cloud skills 的 一些资源啊， github， cool 啊等等。话不多说，我们直接开始。我们先来了解一下 cloud skills 的 工作原理。我们拿一个 pdf skills 来举例， 比如说用户输入了一个 prompt， 是 让 cloud 来填充这个 pdf 的 内容， cloud 收到这个 prompt 之后呢，就会去访问这个虚拟机的系统，虚拟机里面有文件的这个系统文件，系统里面存了什么呢？ 存了各个 skill 的 相关的文件。那么第一步呢，就是加载这个各个 skill 里面的 skill 点 markdown 的 文件。但是第一步加载的并不是一个完整的 skilldown 里面的文件，它只加载了 skill markdown 到里面的 meta data， 也就是原数据。那么原数据里面有什么呢？首先第一个是这个 skill 的 名字，第二个就是关于这个 skill 的 一些简要的描述，这一步啊， cloud 的 团队呢，把它作为一个基础的名称，叫做渐近式，譬如叫 progressive disclosure。 这一步其实就是指加载了每个 skill 的 meta data 名字啊，描述这些东西进 contacts window， 这一步就可以减少很多的一些，比如说 token。 我 扫描了各个 skill 的 meta data 之后呢，我就发现我需要用到的是 pdf 的 skill。 那么第二步呢，就是我找到这个对应 pdf 的 skill 的 整体的 markdown 文件，我去扫描 markdown 文件，这一步呢，就是加载对应的整体的 markdown 文件，进这个大模型 cloud 里面的 context window。 那 么第三步呢，就会根据这个 skill 点 markdown 的 指引呢，去找对应的参考资料啊，或者说我需要调用代码等等， 跟随这个指引去进行操作。比如说要调用代码的话，他就会起用沙箱里面的 bash 二去跑这个 python 的 代码，那跑完了代码的结果，比如说是 jason 格式的，或者说电塔格式的就会返回，或者说前面我们的这文本格式的也会返回，可有的人就会捕捉虚拟机的结果内容和文件。最终呢汇总填好这个 pdf 给到我们的用户。像我们人工作一样，在找人用的工具的时候呢，会先快速浏览下各个工具的说明书的开头描述啊，看看是不是我们要找的这个工具， 如果这个是我们要找的那个工具呢，我们就再把这整个说明书来看完。那 cloud skills 的 工作原理呢，也是类似于这样的，这样可以减少整个 cloud 加载这个 skill 的 文件的时候的 token 的 数量级，处理起来呢会更加高效。在简单了解了一下 cloud skills 之后呢，跟大家分享一下 cloud skills 的 几种用法。首先呢，推荐大家在用户的偏好设置， 我们可以加入这段话，这段话的意思就是在每次 cloud 给出你回答之前呢，他会先 check 一下你已经配置好了这个 skills 来回答问题， 完成你的 prompt 任务。接着呢，你可以在对话框中输入这么一个 prompt， 比如说 what skills do you have？ 来看看呢？ cloud 目前有哪一些 skills 的 选项？比如说像这里它就有自己已经定义好的 custom skills 的 一些选项，还有一些核心的文档处理的 skills， 还有一些其他可用的一些 skills， 有 一些呢是 cloud 原声内置的，还有我之前一些创建。接下来呢，我就给大家看一看使用一些内置的已有的这些 skills 的 例子。第一个呢是我用官方的 skills 呢，生成 sas 的 一个落地网页，你需要有一个文档描述一下你的这个落地页有哪些内容。那么我这里的这个文档呢，就描述了一下一个叫 flow sync 的 啥产品，是我用 ai 生成的一个文档，作为我们举例演示的一个文档，那么你可以复制这种文档内容，或者说把这个文档上传到 cloud 的 对话框里面。接着呢，你可以去要求 cloud 呢根据这个 markdown 文档 去开发一个落地页，给到你，他就会去调用一下。我原来一些 skill 可以 用啊，他找到了有两个可以去用的 skills， 第一个是前端设计的 skills from ends design skill， 第二个是 thing factory skill， 就是 主题工厂的一个 skill， 那 么他就会调用这两个 skill 去做开发。这些开发完成之后呢，生成了我们的落地网页，我们直接来看一下这个落地网页是什么样子的，第 点击它，这也可以进行预览， ok， 我 们可以放大一点， ok， 这个就是我们生成的落地网页，还挺像那么回事了吧。然后整体的色调呢，也非常一致，而且它把我们的内容完美的都复现了，包括还有 sars 产品的价格啊， q n a 啊等等。为了跟直观的对比这个 skills 和没有 skills 的 结果呢，用同样的 prompt 和 markdown 的 文件呢，我让 cloud 呢不调用任何 skills 生成一个前端的落地页，我们来看一下整体的结果，我们打开来看一下， ok， 我 们直接把它放大放到我们的浏览器里面去看一下，这个就是不用 skills 给我们生成的这个落地页，它其实内容它都帮你航盖了，但是呢，你看它的色调其实跳跃感会比较强，你前面是白色，然后突然跳成黑色，然后有各种色调混合在一起。有些动画效果呢，它也是没有的，比如说像我已经用 skills 生成了这种呢，它会对话框或者是文本框，它有这个啊浮动 用的动画效果，但是本身在这个没有 skills 的 就生成落地页里面，它就是一个边框的一个效果，所以其实带了 skills 的 整个落地页呢，色调啊，风格啊都能够保持的一致性，比较 consistent， 然后页面呢也更加专业。第二个呢是基于已有的 cloud skills 呢，我们可以进行延展，我们拿 brand guidelines 这个已有的这个 skills 呢 扩展，我想要基于这个已有的 skills 呢，延展出我个人品牌的 guidelines， 所以 我输入了这么一段 prompt 给这个 skills 也取了一个名字，并且加了这个触发条件，这个触发条件呢建议大家还是可以加上的，这个是为了让 cloud 的 人更好地能够基于你的 prompt 启动对的 skills， 不 然它有可能是启动了错误的 skills， 或者启动原先 brand guideline 的 skills。 接下来我就针对于我的品牌风格偏好啊，包括 skill 文件的输出，还有额外的功能呢，都提出了我的诉求。最后呢，你还可以详细描述一下你自己个人的品牌风格，比如说我喜欢的是极简科技风，或者说我做了更多的是技术分享的演示过个人的博课等等，它基于这些 prompt 呢， cloud 就 会去参考这个 brand guidelines 的 use 的 结构，然后去创建新的符合你品牌风格的 skills， 最后他就创建了这个 git 文件，你可以把这个 git 文件下载下来。接着呢，在设置的 capabilities 里面的 skills 里面，点击 eight， 把这个 git 文件呢给上传上来。 接下来我们就来试一下创建的这个品牌的 skills， 或者先让他搜索一下网上的这个 cloud skills 的 一些资料，然后我想让他继续这些资料呢，帮我去生成一个符合我个人品牌风格的海报。所以呢，我就输入了这么一段 plop 呢，有刚刚想要触发的一个条件，就刚刚我们填 写的这个触发条件就是说生成个人品牌风格的海报，所以他就会基于触发条件呢，去调用已经生成好的 brandscanning skills。 cloud 的 生成海报呢，是一个 html 的 文件， 我们来点击看一下整体的这个海报的风格还是比较清新的，也是比较符合我想要的极简风格，有像白色的底，黑色的字。然后还有一些重点呢，它会做一些 highlight， 不 同颜色的 highlight， 这个是我用 cloud 新层层的品牌 skill 呢，去生成一个海报。那么我想验证一下这个品牌风格的 skills 是 否能够保持一致性。那么除了海报之外呢，我们再来试一试 生成 ppt 类似的 plume， 我 也让它生成个人品牌风格的 slides， 一 样呢，它去掉用了这个 skills， 最终给我生成了一个 slides。 cloud 生成 slides 的 逻辑是先生成一个 html 的 格式的 slides， 然后再转化成 ppt 的 格式。 我们看一下这个结果呢，虽然 cloud 其实不擅长生成 ppt 或者 slides， 但生成了 ppt 呢，甚至有这种格式需要调整和修改。但是你可以看到啊，整体的色调啊，风格啊，跟前面的 poster 这个海报呢，都能够保持一致性。这是应用了我们的 brand guidelines 的 skills， 所以 基于这个现有的 brand guidelines， 你 可以看到我们的风格可以保持一致性， 所以你可以使用你已有的个人品牌风格啊，或者说公司 ppt 的 风格啊，输入给 cloud。 第三种方式呢，我们来直接创建一个新的 skill。 在 具体实操之前啊，我们先来看一下这个整体的思路，这六个步骤。这六个步骤是你在做具体这个 skill 创建之前，我们应该去思考的。 首先呢，我们要留给自己一个思考的时间，想想自己的工作或者生活中有哪些耗时啊，或者说重复的任务，比如说像翻译的 ppt， 或者修改文章啊等等这些重复的任务呢？第二步，我们要把这些任务做一下拆解， 拆解成一个一个的步骤，比如说一二三四五六，它到底是怎么样做的？第三个呢，就是我们可以跟 cloud 对 话，把我们刚刚的一些步骤任务给拆解完了，之后呢，跟它对话去做一个 brainstorm， 看看 cloud 会给你来些解决方案或者选项。 那么第四步呢，就是让 cloud 给你去输出某个选项的方案或具体的规划。这一步呢，我们要做一个 plan， 这个 plan 是 让 cloud 更好地了解你它这个方案到底要做成什么样子的方案的细节规划好，接着呢，我们就去 build 和 validate， 让它去构建 skills 以及验证 skills， 确保这个 skills 可以 用。最后呢，其实 skills 是 不是止步不前的，而是我们在整个任务过程中或者使用 skill 的 过程中呢，我们要去迭代更新。 这六个步骤呢，其实是一个完整的工作理由去创建 cloud skills， 来用 cloud 来提升我们自己的工作人效。拿我之前的 newsletter writing 来举例啊，我把我的任务呢拆解为三步，第一个是我可以给定 topic， 让 cloud 的 这个 skills 帮我去编辑一篇文章，或者说基于我已有的一些内容呢，进行论色或者扩展一篇 newsletter post。 第二步呢，就是基于 post 已经写好的这个文章呢，可以上传到我自己的 substick 的 做草稿。第三步呢，就是我审核没有问题的时候，可以直接点击发布。上期的视频呢，有介绍过，我简单创建了一个 newslater post 的 编辑的 skills， 但是他是没有办法直接帮我进行发布的。那这一次呢，我就想基于上次的 skills 进行 扩展，在上次的这个 prompt 的 基础上呢，增加要求呢，在编辑完内容之后呢，帮我上传到我的 substick， 作为草稿 号的呢，就会像之前创建 skills 一 样，按任务进行创建。它基于我之前的 lucy 的 writing skills 呢，进行了延展，扩展了这个任务步骤。接着呢，它就创建了这个 skills 我， 并且我让它去打包成一个基本文件，方便我直接上传到我的系统里面， 而且它告诉你的触发的，使用的一个逻辑，只需要说写一篇关于这个什么什么主题的 lucy 的， 或者说把这个改写我这个 lucy 的 风格，然后上传到 substate， 它就会执行整个工作流程。 这里可能有人会好奇啊， cloud 是 怎么帮你去自动会上传的？这里我们可以去装一个插件， cloud 在 google 浏览器里面的一个插件，我们可以把它进行安装。安装完成之后呢， cloud 其实就可以像一个 agent 一 样去操作你的浏览器，它会通过 m c p 的 方式进行操作。好回到我们创建的这个 skills， 让它打包为基本文件之后呢，我们可以把这个下载下来，然后在刚刚的 skills 里面把这个基本文件给上传，就像我这样，这个 newsletter writing enhanced 就是我们新创建的这个 skills。 接着我们来直接实操一下这个 skills 到底可不可用。我们输入这么一段 plunk， 那 它以二零二六年的 ai 趋势为主题呢，编辑一个 post， 然后上传到我的 substack 里面，我们点击发送它其实先会做一下研究啊，了解一下整个二零二六年实际的 ai 趋势。它会搜索最新的信息，所 对他调用的相关的 m c p 工具进行网上的搜索。但搜索完成之后呢，他认为他有足够的研究信息了，所以他就会根据我的写作风格，前面已经解锁了我的这个品牌的风格，包括 lucite 的 技能的指导文档，然后去创建一个属于我风格的这个 post。 好， 他把这篇文章已经写完了，接下来他会去 check 一下我是否要把这篇文章上传到 sub stick 里面。 首先呢，你可以去审核一下这篇文章。 o 不 ok， 你 可以点击这个 markdown， 去看一下整体的这篇文章，如果你觉得没问题呢，你就可以去返回这个 cloud 里面，直接确认说让它上传到这个 substick。 其实 cloud 呢，会调用一个 m c p 工具，其实就是基于我们的 cloud in chrome 去调用着 m c p 工具，它就会像一个 agent 一 样去我们的浏览器里面，去我的后台，点击这个 create new， 点击这个 text post， 进入编辑页，把刚刚的内容呢给编辑过来。好，我们可以看到 cloud 呢，宣称已经完成了任务。完整的文章呢，内容已经上传到我的 sub stick， 我们来看一下。结果开头还是有些格式的混乱，他把它放到一起了，但是问题不大，我们可以快速的进行调整。接着呢，后面的格式保留了，它把内容都已经完全放过来了，然后作为我们的草稿，算是基本上完成了我们的任务。 这就是呢 close skills 呢，可以把你日常的一些工作的步骤啊，创建一个 ai 的 工作流，让它自动进行完成，我可能只要输入一两段一个指令的 prompt， 它就可以帮你 运行整个工作流。 ok， 这个就是几种 cloud skills 的 使用方式。最后呢跟大家分享 cloud skills 的 一些资源。首先第一个呢是官方的 anthropomorphic 官方的 skill 库啊，这边会有很多的不同的 skills， 我 们在这个 skills 里面都可以看到，你可以直接通过 cloud 安装，或者直接这边下载都是可以的。第二个呢是 awesome cloud skills， 它这里呢对很多的 cloud skills 呢做了一些汇总，比如说像这个 document processing development code tools 的 skills， 都做了一个整体的汇总，通过这个 github 呢，可以进行缩影或者下载你需要的 skills。 三个呢是这个 superpower 的 针对编程的 skills。 cool， 这里呢是针对于像我们有编程需求的程序员的同学呢，可以进行参考的使用。最后一个呢是 cloud scientific skills， 针对科研的同学啊，可以搞学术的小伙伴呢，可以基于这个 cloud scientific skills 进行一些论文的复现啊，论复现的代码的编辑啊等等。 ok， 这个就是本期视频的全部内容了，我们学习了 cloud skills 基本原理，几种的使用的方式和一些 skills 的 资源库。如果你觉得这期视频还不错呢，欢迎点赞收藏关注我们，下期再。

各位朋友，现在隆重为大家介绍 co work co work code， 有 了它，剩余工作轻松搞定。 co work 能让你像开发人员运用 coork code 一 样顺利完成非技术性任务。在 coork 里，你只需授予 coork 访问电脑上某个文件夹的权限， 之后 cloud 就 能对该文件夹中的文件进行读取、编辑或者创建操作。你可以试试用它来完成一些实用的工作，比如从一堆屏幕截图创建电子表格，或者从零散的笔记中生成出稿。 只要你设定好任务， cloud 就 会制定详细的计划，然后一步一步的完成任务，而且在整个过程中还会让你参与进来。 cloud 很 贴心，在采取任何重大行动之前都会征求你的意见，这样你就能根据实际需求随时进行调整。快来体验一下 co work cloud coat 的 强大功能吧！关注我，带你看更多的科技前沿！

一个超两万六千人收藏的开源项目，轻松帮你搞定 office， 完成数据分析、抓取网页数据、编写创意文案和处理代码 bug 等操作。这也是一个专门为 clone 技能设计的精选合集与资源目录， 把可直接落地的技能都整理到了一起，让你快速理解 cloud 的 每个技能用途和适用场景。你只需要点击它的任意技能，就能看到里面提供的 skill 文件，详细介绍了每个技能的作用以及完整的使用教程，有兴趣的兄弟们可以了解一下。