联动提升插件效果

skills np 目前收入的 cloud 插件已经超过了六万个，为了让你不把时间浪费在无意义的试错上，我从这海量的库里通过实测筛选出了九个能直接改变工作流的高频神器。这套工具组合精准覆盖了知识库联动、自动化开发和容灾备份 这三个最核心的生产场景。先看第一个代号，任务规划师，这个插件直接像素级赋刻了那个位数 ai 的 核心工作流。 我们用 cloud 写代码，最头疼的就是写着写着他忘了前面的设定，这是因为他是基于上下文流的，而这个插件极其反直觉， 他会强制 cloud 停下来，禁止他想哪写哪，他会在你的项目跟目录强行生成 task plan md 这种任务书，把它的思考过程固化到硬盘里，这就相当于给 ai 外挂了一个永久的硬盘记忆。特别是做复杂功能开发的时候，它能让 cloud 像高级工程师一样，先写文档，谋定而后动。 如果说刚才那个是管进度的，那这个叫 superpowers 的 插件就是管脑子的，这是由资深开发者 jesse vincent 的 插件就是管脑子。之后， cloud 就 有了苏格拉底的大脑。 当你下达开发指令，他不会马上干活，而是启动多轮追问模式，他会反复盘问你的需求边界异常情况怎么处理，测试用力怎么写。他逼着你把逻辑理顺了， 生成一份无可挑剔的测试驱动开发方案，然后再动手。你会发现，虽然前面费点嘴皮子，但写出来的代码基本不用改这一部分。最后一个神器是打通 google lm， 读论文理思路极强， 但官方一直没开放完整的 api。 这个插件非常硬核，它直接用 playwrite 这种浏览器自动化技术，像艘走私船一样，强行连通了 cloud 和 google。 你 不仅能指挥它自动上传本地 pdf 和 youtube 链接给 google 读。最强的是，它能逆向把 notebook lm 生成的记忆闪卡、思维导图、深度简报，甚至视频竹子稿全部抓取下来，拉回本地， 直接把 google 的 模型变成了你本地 cloud 的 外挂阅读器，规划好以后就要开始干活了。第三个工具名字有点怪，叫拉尔夫威格姆，源自新普森一家那个傻孩子， 但功能非常暴力。它就是一个专门的死循环代码修复器。通常我们写代码是写完报错，再把报错扔给 ai， 再改 这个工具，把这套动作自动化了，开启它， cloud 就 会进入编辑、运行报错、修正的自动循环， 直到代码跑通为止。不过我得提醒一句，用的时候千万要把循环次数限制在五次或者十次以内，否则遇到修不好的逻辑死结，它能把你的 token 额度瞬间烧光， 代码能跑了，还得好看。第七组，其实是一套前端三剑客的组合拳。第一步，用官方调教的 design 插件，它能生成符合现代审美的 ui 代码，拒绝那种一眼假的 ai 塑料尾。第二步，页面里的图片空着很难看， 用 imagen 插件调用 d、 a、 l、 l、 e 或 gemini 接口，直接生成占位图和图标，解决有代码没图的尴尬。最后，代码写完，别再手动配置服务器了，直接调用 v、 c、 l 官方插件，一条命令推送到预览环境， 马上生成一个链接发给客户演示。这一套下来，行云流水。这一部分的最后，我要给你一颗后悔药。咱们用 ai 写代码，最怕的就是它写嗨了，把本来能跑的项目给改崩了， 连回退都找不到地方。这个容灾备份插件就是你的安全气囊，它会在你让 cloud 大 改代码之前，自动执行 get 暂存或者快照。不管 ai 怎么折腾，一旦搞砸了，你只用一条命令，就能从 get 历史里瞬间复原，这也是我们在生产环境敢放心让 ai 介入的底气。 这就来到了第三个阶段，也是最核心的质变，从用工具的人进化成造工具的人。 这里有两个圆工具壁装，一个是官方出品的技能工厂，你不需要懂复杂的配置格式，直接跟 clogs 说，帮我做一个把 github 秀转周报的插件，它就会自动生成标准化的代码和目录结构。 另一个更绝叫对话固化。当你和 ai 磨合出一套绝妙的工作流，别浪费，直接用这个插件把当前的对话上下文打包，从此你的灵感就变成了可附用的软件，再也不用重复第二遍。最后，要让 cloud 真正懂你的业务，还得喂给他高质量的数据。 微软开源的 markdown， 别被名字骗了，它不仅是转文本，而是目前最强的文档清洗，及时 一托微软深厚的技术积累，它能处理 pdf、 ppt、 excel， 甚至自带 ocr 识别图片里的文字。它能把你电脑里那些乱七八糟的企业文档，统统写成 ai 最容易理解的 markdown 格式。这是你构建本地知识库绝对绕不开的第一步。 刚才提到的所有技能安装过程非常简单，在克劳德代码的交互式命令行里，你直接用人话下指令就行。输入安装技能，后面接上吉特哈布的仓库地址，如果你觉得这九个还不够， 可以直接去技能地图点考姆看看，那是目前最大的插件锁影站，支持一键复制安装命令工具都在这里了，剩下的看你怎么用了。

分享一款超级好用的谷歌官方浏览器插件 alpha ziff， 它可以从 arxiff 官网上一键跳转。 那么当我们跳转到 alpha ziff 这个插件上之后呢，我们可以看到它居然可以和 gemini flash pro 以及 chat gpt 去联动，一起来帮助我们阅读论文，总结论文以及写论文。如果我只选中一篇文献， 不输入任何指令，点击发送的话，那么他会自动搜索与这篇研究相关的一些文献。比如说我输入这篇 n c 的 文献之后，他迅速的链接到了和这篇研究很相似的一些文章， 然后我点进一篇文章之后，就可以跳转到那篇相关研究的官网，这样可以快速的帮我们找到该领域的一些相似的文章。 然后在这里呢，我们点击 new folder 之后，建立一个新的文件夹，可以把我们的文件上传到这个文件夹 之后再找到我们这篇文件， 点击文献之后，迅速跳准到另外一个界面当中。接下来呢，我们就可以通过和 gemini pro， flash 以及 chat gpt 联动，一起来阅读总结论文。 首先呢，我输入了第一个指令，我想让他帮我总结一下这篇文章，那么我们看他可以为我们总结出哪些内容。 接下来我输入了第二个指令，我想让他根据这篇文献的研究内容，为我下一步的课题研究提供一些思路，我可以继续深挖哪些方向呢？看看他来怎么回答吧。 接下来我输入了第三个指令，我想说根据这篇文献的研究内容，我想写一篇综述， 希望他能够给我提供几个可以用的题目，看看他给我们出了哪些题目呢？ 最后一个指令，我选中了他帮我提供的第二个题目，那么我把这个题目呢输入给他，希望他能够根据这个题目给我列出一个综述的框架出来。 通过以上指令呢，各位研究生宝宝们可以很直观地看到这个谷歌插件 alfa zip 对 于我们阅读论文， 写论文或者是总结论文的问题方，结果要比都是非常的到位的，而且它支持呢中央文，并且能够和 gemini pro， flash 以及 chat gpt 等模型呢去联动的使用。各位小伙伴呢，快去试一下吧！

这段时间有朋友问我， thetaio 界面的这个七开影响因子和分区是如何显示的，而且还会自动记录每天文章阅读的时间长短， 还能显示标题翻译页面，如此美观，找了很久也没有找到，今天把具体的设置方式告诉大家。这个是 thetaio 的 另一个主流插件，叫 zero style， 我 们进入 thetaio 中文社区的插件商城， 这款插件排名也很靠前，找到它并点击下载对应版本的 xpi 文件，在 thetaio 插件里面选择从文件安装，安装完成之后，在文件管理界面 任务栏右键打开期刊标签，但是目前还不会显示。如何显示这些期刊信息呢？这个时候就要借助外援的信息。我们之前讲过的一个工具 excel， 就是 这个网页版的期刊信息显示工具。登录 excel 之后，找到用户信息里面的开放接口，这里有一个产品秘钥，复制它回到 the tab 中， 在七刊标签这里，右键选择最下方的列设置，将密钥粘贴在这里。保存之后，在七刊标签这个位置点击，就会自动更新每篇文章的七刊标签，它会自动记录你在这篇文章上面花费的时间，并在左侧用颜色条的形式显示。 你也可以在这里点击右键打开这个阅读时间，同样也会显示这个信息。在标签页打开标题翻译，勾选文献，右键翻译标题就会自动翻译并显示原标题，同时也会保留，就这一个插件就能让你的使用体验更上一层楼。

今天分享五个插件，简单让你的跨境小店转化率效果翻番。第一个， looks， product reviews and photos 上期视频讲到 review 对承担率的一个影响，这个就是一个很好用的刷 review 的插件，它不仅可以直接采集 aliexpress 上面的评论，还可以替你向你的客户发 review 请求。 第二个， best currency converter 这是一个货币转换的插件，它会根据用户 ip 自动匹配该地区的一个货币单位。比如你是欧洲地区的网站访客，那么你就会看到欧元的货币 单位和价格，美国的则会看到美元的货币单位和价格，对用户来说更方便明了。第三个， frequently both get 这是一个用于提高客单价的插件，可以手动选择或系统自动选择推荐店铺指定或随机产品。然后他会在产品详情页里面有一个相似产品或者搭配产品的一个组合购买推送，有利于提高单个定 订单的客单价。第四个， tv size 叉这个可能更适用于服装品牌，他通过机器学习的方式为服装商店提供准确的适合产品的一个尺码建议，从而减少退货，增加销售额和提高客户满意度。毕竟跨境电商服装品类还是比较容易存在一个国内国外尺码不适配的问题。第五个， pop sales and live activity part 这是一个通过弹出小窗口来展示最近的真实买家的销售，展示产品的一个受欢迎程度，从而引发访问者的兴趣，建立对店家的信任感，再进一步促进承担。关注我带你了解最硬的跨境运营推广小 tips， 我是花姐，我们下期再见！