claude怎么继承上一个对话

兄弟们，五分钟内让你彻底上手卡的扣的！哈喽，大家好，我是阿亮，卡的扣的几乎是一天一个版本的节奏，在更新证明公司已经把卡的扣的作为了二零二六年最重要的产品之一在推进这个工具呢，建议所有人抓紧用起来，真的是非常非常的好用。 之前跟大家分享过如何安装 cloud code 以及如何使用 cloud code scale 的 这个技能，但很多小伙伴呢，对 cloud code 其实呢比较陌生，可能是因为它是一个命令行工具吧，我们有这种感觉呢，主要是因为你不了解它，当你了解它的时候呢，你就会觉得，哦，原来这么简单。 我是深度的 color code 用户，几乎日常百分之八十的工作呢都是在 color code 中完成的，写代码啊，写文档，写作，操作电脑等等吧。所以我打算呢分两期给大家详细的讲一下 color code 的 使用方法，今天主要讲一下基础用法，掌握了这些基础用法，你就可以快速的上手使用它。 下期我们再讲克拉扣的境界玩法，这期我们从这五方面展开讲解，五分钟内让你彻底学会使用克拉扣的好了。发车一，如何启动启动克拉扣的常规的两种方式，第一种是普通模式，直接输入 club， 然后回车。 这种模式下他执行操作前会先询问，比如新建文件夹，删除文件等等，你确认后他才会进行下一步。第二种完全的授权模式，输入 cloud， 后面加上这个三个单词， dangerously skip permissions。 这种模式给予他最大的权限，可以自主执行任何操作，不需要经过你的同意， 我一般呢使用第二种方式，到目前为止没有造成过任何的损失。如果你不熟悉呢，建议先用第一种方式，一步一步的交互。二、基本的交互输入文字很简单，进入客户的后，直接点击输入区域，输入文字回车就可以了。那么我们如何输入图片或文件呢？ 首先我们就正常的先复制到剪切版，然后苹果用户用 ctrl 加 v 进行粘贴， 如果粘贴不成功，也可以直接把文件的路径给他。接下来我们看第三个工作模式，在界面下方，这里会显示当前的模式， 我们按住 shift 加 table 键可以切换，这样一下又切换到了下一个，我们会发现有三种模式， 那这三种模式有什么区别呢？首先是 play model 规划模式，它会针对我们的问题先思考，然后给出详细的方案。这一步它不会自己去执行任何的操作，只是做计划。 第二个呢是 accept edits， 自动接受编辑模式，这种模式下它可以自动地读写文件，但是呢没有操作工具的权限。 第三个是 bypass permissions， 这个就是它有所有的权限，它可以进行任何的操作。我一般处理比较复杂的任务时，我先会用 plan model 规划模式，让它先理解需求，制定方案，如果方案不合适，让它再调整，没问题了就开始干活。 好到这里我们就可以正常地与 client code 沟通了。但 client code 里面最重要的呢，是它的斜杠命令，我们输入一个斜杠，能看到后面出了很多的英文单词。 接下来我们重点讲一下这些命令呢是干什么用的。第一个是杠 login， 通过字面意思呢，大概能知道这是一个登录的命令， 不过这个是针对官方账号，如果没有官方的账号，需要用另外的方式来配置。之前我在视频里面讲过，大家可以去看一下。对应的是杠 logout， 就是 退出登录。杠 init 命令， 这个命令的作用是对整个项目进行一个大概的了解，然后生成一个 cloud 点 md 的 文件，这个文件里面写的就是他对整个项目的理解，后期我们跟他对话的时候，他就会把这个文件作为自己的上下文。 当然我们也可以在里面加入一些自己的要求，比如希望他用中文跟我们沟通，或者希望他每次修改完代码之后呢，做一次 commit。 我 们把这些常用的要求呢都写到这个文件里面去。关于 cloud 点 md 的 介绍呢，我们下节课再细讲。 杠 model， 这个比较简单，用来切换模型，目前官方的模型呢有三个， opus、 soul net 嗨酷，一般日常任务呢，就选中间这个。 soul net 这个模型性价比相对高一点，如果处理复杂的任务呢，我们就选 opus， 这个模型呢是最贵的杠 config， 它的作用呢是对 client code 进行一些基础的配置，我们可以看到 有是否开启自动压缩提示，是否开启思考模式，可以选择主题是深色模式还是浅色模式，可以选择大模型。跟你教会的语言默认是英文，我改成了中文，还可以设置默认的模型等等。我们可以根据自己日常的习惯呢，在里面进行一些常用的配置。 get resume 这个命令的作用呢，是列出我们所有的对话历史，然后选择某一个跟它进行继续的沟通。 比如昨天处理一个任务，处理到一半回家关电脑了，第二天起来呢，我们就输入杠 resume 上下方找到这个对话，进去之后呢，就可以跟他继续昨天的那个历史聊天。杠克令，当一个任务完成了，如果继续在同一个对话里沟通，他会把之前所有的对话内容作为上下文带到大模型去， 这样其实特别的费 token。 常规的做法呢，是完成一个任务之后，执行杠克令，把之前的对话清空，重新开始。当然呢，还有另外一种方式呢，是输入杠 new， 新开一个对话。 杠复位这个命令呢，是最近才出的，因为撤销之前的操作。以前的方式呢，我们是告诉卡的扣的，哎，请你帮我撤回。但是这么做呢，有一个问题，他有可能撤回的不干净，会导致呢出问题。现在有了杠复位呢，我们就可以在里面选择要撤回到哪一步，回车之后，他就恢复到了那一步时候的代码状态。 杠 agent， 列出所有的智能体，但我们调用 agent 是 通过自然语言来调用的。杠 mcp， 列出所有已安装的 mcp 服务器，可以通过键盘的上下键来选择。关于 mcp 呢，咱们这节课不详细讲，下节课给大家讲一下 mcp 的 高级用法。 杠 skills， 这是现在非常火的一个技术。输入杠 skills， 可以 列出本机所有已安装的 skills， 比如我这里有写作的，有 pdf 读取的等等。 关于 scales， 大家可以去看一下我之前发的 scales 写作的那些视频讲的还是比较详细的。杠 compact 这个命令的作用呢是压缩上下文，当然现在我们其实不需要手动输入这个命令了，会画快板的时候， card 的 hold 呢，会自己去执行这个命令。 杠 export 这个命令是将当前的绘画记录导出成一个文档，方便我们呢做备份，或者说在其他的地方查看。杠 user， 查看当前 token 的 消耗情况，这里显示当前绘画使用了多少本周所有模型的总消耗，还有特定模型的消耗。 get permissions， 用来调整 client code 的 权限，第一个是 allow 给予所有权限，第二个是 ask， 就是 要先询问你。第三个呢是 denny， 就是 拒绝权限。第四个是信任当前的目录，在这个目录内可以随便操作。最后一个是杠 exit， 输入这个命令就退出了对话的窗口，退出了 client code， 当然退出对话窗口呢，还有另外一种方式，就是我们按两次 ctrl 加 c 强制退出。好了，最后给大家讲一下在终端里面常用的一些快捷键。首先是 ctrl 加 a， 将光标移动到首行，比如我们输入非常多的内容，但是想改一下第一个字，现在光标是在最后一个，如果我们按住左键，它会移动好多个字才能到了第一个。现在我们只需按快捷键 ctrl 加 a， 它就回到了最开始。对应的还有一个叫 ctrl 加 e， 回到行尾， 然后是 ctrl 加 u， 删除光标前面的所有内容，所以它是一行一行的删，它不是一段一段的删。再就是 ctrl 加 k， 删除光标后面的内容，如果不小心删错了怎么办？我们就按 ctrl 加减号就撤回了刚才的操作，所以 ctrl 加减号呢是撤销键， 有的人的快捷键可能是 ctrl 加斜杠，大家可以试一下。好了，以上就是 color code 的 基础用法，我把这些内容呢整理成了完整的文档，大家在日常使用的时候呢可以参考，需要文档的话可以找我要。下期我们再详细讲解一下 color code 的 高级用法，拜拜，大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai！

最近 cloud code 非常火，相信关注编程 agent 的 同学应该都已经上手体验过了，不过要把这个工具从入门真正落地到生产环境，光会敲几个简单的命令是远远不够的， 所以这期视频咱们不整虚的，直接带大家从头到尾把 cloud code 的 实战流程彻底走一遍。这个视频呢，一共是分为以下四个部分，第一，环境的搭建与基础交互。 第二，复杂任务处理与终端控制。第三，多模态与上下文管理。最后呢是高级功能的扩展与定制，大家可以看到屏幕上密密麻麻的知识点和时间戳， 这期视频的含金量呢绝对是拉满的，只要你花点时间看完这期视频，我保证你能够彻底吃透 cloud code， 把它变成你手心里最顺手的生产工具。 另外我知道市场上还有其他类似的编程 agent， 比如 codex、 open code 等等，其实它们无论从功能上还是使用上都跟 cloud code 没有什么太大区别，所以我相信在看完了这期视频之后，你一定会一通百通，同类的产品基本上都能够直接上手。好话不多说，那我们直接开始。 首先我们来到 cloud code 的 官方网站，就是这个页面了，然后呢，我们点击这里面的复制按钮，再回到终端粘贴，这样呢就开始安装 cloud code 了。 安装完成后，我们试着用它来做一个代码软件。首先使用命令 m k d i r 来创建一个目录，就叫做 my to do 就 好了，我们所有的代码呢，都放在这个目录里面， 然后我们进入到这个目录里，再执行 cloud 这个命令来打开 cloud code。 刚进来的时候， cloud code 可能会提示你进行登录，如果你像我这样没有被提醒的话，可以执行杠 login 命令来主动触发登录流程。 呃，可以看出啊， cloud code 官方一共是提供了两种标准的接入方式。第一种呢是订阅制，如果你购买了 cloud 的 pro 或者是 max 会员，那就直接选这个就好了。第二个呢是使用官方的 api key， 按照 token 的 用量计，费用多少花多少。 我呢是订阅用户，所以我选择第一项。选择之后， cloud code 会弹出一个网页提示，我授权，我们同意。 可以看出登录成功，我们关掉当前页面，回到终端，这里按下回车登录呢，就结束了。这里顺便提一下， 有些同学可能没有办法使用 cloud 的 官方订阅或者是 api， 这个时候呢，你也可以使用国产模型来驱动 cloud code， 比如说是 g， l， m， mini， max 等等。 cloud code 是 一个通用的编程 agent， 它本身其实并不跟 cloud 的 模型绑定，你完全可以使用其他的模型来驱动 cloud code。 具体使用国产模型的方法呢，这里就不再赘述了，其实很简单，设置几个环境变量就行了，网上一搜一大堆， 有需要的同学可以自己搜索一下。好，言归正传，我们再回到 cloud code 这里开始使用它。前面的我们说过，我们要做的是一个代办软件，那我们现在就把这个需求告诉 cloud code， 让他帮我们实现。给我做一个代办软件，使用 html 实现。可以看到 cloud code 开始工作了，让我们稍作等待。 cloud code 想要创建一个叫做 index dhtml 的 文件，询问我们是否同意， 这里面呢？一共有三个选项，第一项 yes 是 单词授权，意思就是说只同意创建当前的这么一个文件，如果它接下来还需要创建其他文件的话，它还会再次向我们询问确认。 第二项呢是 yes allow all edits during this session。 选中了它就意味着在本次的对话期间，后续所有的文件操作都会自动通过，不会再反复打扰我们。 第三项是不同意，选择了它之后，你可以继续输入你的想法， cloud code 会根据你的输入生成代码，并再次向你确认。呃，为了演示方便，我们这里就选择第二项，开启自动模式，把后续的工作全权交给他 好。选完之后注意看，输入框下方多了一行字，就是这个 accept and it's on。 这个呢，就表示目前的自动同意模式已经开启了。那如果说你后悔了，想换一个模式怎么办呢？ 这个时候就要用到 shift 加 tab 键来切换模式了，我们来按一下试试看。现在变成了 play mode， 也就是规划模式，这个模式主要用来探讨复杂的方案，只聊天不执行。具体用法呢，我们后面再细讲。我们再按一次， 注意看，底部的 play mode 消失了，取而代之的是一行灰色的提示问号 for shortcuts， 也就是按问号显示快捷键。大家千万别误会，这个呢并不是什么快捷键模式，这行字呢，只是 cloud code 的 一个小提醒而已，跟当前的模式没有关系。 呃， cloud code 其实在这个时候没有标注当前的模式，而这种没有标注的模式就是默认模式。 不知道你还有没有印象，我们刚进入 cloud code 的 时候用的就是默认模式，在默认模式下， cloud code 表现的最为谨慎，每次创建文件或者是修改文件的时候，它都会先去询问用户的意见，所以大家看出来了吗？ shift 加 tab 就 在这三种模式之间循环，让我们稍微总结一下。 第一个是默认模式，也就是显示问号 for shortcuts 的 那个模式，在这个模式下，创建和修改文件之前一定会询问用户最为稳妥。 第二个呢是自动模式，也就是那个 accept edit on， 在 这个模式下， cloud code 会自动创建或修改文件，不会去询问用户，最为方便。第三个是规划模式，也就是那个 plan mode on， 这个模式只讨论不修改文件，适合构思 这个模式，我们后面会详细解释。好。这个呢就是 cloud code 的 三种模式了，我们再按一次 shift tab， 来到 accept add its on 模式。选择好模式之后，我们再回头看看之前 cloud code 给我们写好的文件，我们要打开它， 那怎么打开呢？你可以去文件管理器里面找到这个文件，双击打开它。不过这里我想要教另外一个方法，我们可以直接在 cloud code 里面执行终端命令来打开它。首先呢，我们输入一个叹号， 看 cloud code 有 反应了，现在我们处在 bash 模式下，可以运行任意的中断命令了。紧接着我们来输入 open index 点 html 来打开这个 html 文件 代码。软件做的还算不错，一次成功，这不得不给 cloud code 点个赞。不过这里面有个小坑，他把所有的代码都写到 index 点 html 里面了， 小项目还好，要是项目做大了，维护起来简直是个灾难，所以咱们最好趁早是换成 react， type script 和 white 这种现代架构，把代码分模块儿管理， 我们可以直接向 cloud code 提出这个请求，让它改掉。不过呢，改架构是个大工程，最好是先确定细节再动手。这个呢，就是 play mode 登场的时候啦， 它就是专门用来讨论方案，确定细节的。让我们先关掉当前页面，回到终端这里，然后按一下 shift 加 tab， 进入到 play mode。 然后呢，输入我们的请求，将当前的代办应用重构为使用 react 加 type script 加 white 的 项目。 呃，问题到这里还没有结束，这个时候呢，我们想换行。怎么换行？敲回车吗？敲回车显然是不行的，敲回车的话，我们的问题就提交了。换行呢，是需要按 shift 加回车，然后我们就可以继续写了，保留所有的现有功能。 呃，这里顺便提一句，如果你按 shift 加回车不好用的话，那你大概利用的 cloud code 版本比较旧，需要升级一下。 呃，另外还有一点，有些同学可能会觉得这个终端的输入框实在是太难用了，想用一些比较现代化的编辑器来替代它。这个呢，其实也是可以的，我们可以按一下 ctrl 加 g， 这个时候 cloud code 就 会打开一个 vs code 的 标签页，在这里面编辑就方便多了，回车随便按，也不用担心不小心提交问题了。当然，这要求你先事先装好 vs code， 我 们就在这里把要求补充完，再加一句，且 ui 风格保持一致。 写完了之后，我们保存，然后关掉这个标签页。此时 cloud code 就 会把 vs code 里面的内容全部放到输入框里面，我们直接再按个回车就可以提交请求了，可以看到 cloud code 开始工作了，让我们稍等一下， 计划似乎是产好了，我们把滚动条往上移一移，看一看它这个计划具体是个什么样子的。 这个计划呢，是从这里开始看起来还是挺完善的，目标项目清单、目录结构之类的信息全部都有覆盖。到最后他询问我们是否要执行， 他一共给了我们三个选项，第一个是执行计划，并且进入到同一模式，后续修改文件前就不再询问用户了。 第二个也是执行计划，只不过后续会使用默认的模式，也就是说之后每次写完文件前都需要询问用户。第三项是继续修改计划，如果你对计划不满意的话，那可以在这里面继续输入， cloud code 会根据你的要求再修改这个计划，产出一份新的。 这里假设我们对计划不满意，选择第三项提出我们的修改意见，给每个蛋白事项增加一个优先级，比如高中低，并且用不同的颜色标记出来。然后我们按一下回车，这个时候呢， cloud code 就 开始修改它的计划了，让我们再稍微等待一下。 好， cloud code 又产出了一份计划，具体内容呢，我们就不看了，单从最后的测试部分我们就可以看到，它确实是把我们的优先级的需求考虑进去了，这次差不多了，要不我们就同意吧。 让我们选择第一项执行这个计划，并且进入到自动同意模式，也就是说后续修改文件的时候就不要再询问我们了。好，回车可以看到当前模式切换到了 accept edit it's on， 没问题，这个呢，跟我们的选择是一样的，后面写入文件的时候呢，便不会再麻烦我们了。 现在 cloud code 开始执行计划了，时间估计会比较长，我们慢慢等待一下。 cloud code 暂停了，他现在想用 m k d i r 来创建目录，然后询问我们是否同意。 稍微等一下，这个是什么情况？我们不是跟 cloud code 说过了吗？不需要每次都询问用户的。还记不记得我们是在 accept add it on 这个模式下面，那怎么现在又开始询问了呢？ 对，我们确实是说过，不过那只不过是写入文件的时候，不需要询问用户，这个呢，是在执行终端命令。 cloud code 认为执行终端命令呢是一个比较危险的操作，所以需要征得用户同意才会继续。 不仅如此，这里面还没有一个自动执行所有终端命令的选项，即使是第二项，那只不过是告诉 cloud code 以后都可以自由地访问 s r c 目录，不需要询问用户。至于执行别的命令，那还是要问的。 如果你觉得每次选择都太麻烦的话， cloud code 其实是提供了一个比较隐蔽的选项，可以跳过这个选择的步骤，让它想执行什么命令就执行什么命令。这个呢，是需要在启动 cloud 的 时候加上一个选项，叫做 dangerously skip permissions。 我 来给大家新开一个终端标签页演示一下。 我们先进入到原来的这个 my to do 目录里面，然后我们来输入 cloud， 再加上 dangerously skip permissions， 意思就是跳过所有的权限检测，大家注意看这个参数里面的单词， dangerously， 也就是危险的。 官方把危险两个字写在了脸上，意思非常明确，一旦加上了这个参数， cloud code 就 彻底放飞自我了。 进来之后你会发现模式变成了 bypass permissions， 这就意味着接下来它执行任何终端命令都不会再征求你的意见了，无论是安装依赖还是删除文件还是创建目录，都不会再问了。 这个呢，其实是一把双刃剑，往好了说，它能够极大地提升开发效率，全自动干活，不用你一直盯着点。同意， 但是往坏了说，他理论上呢，就拥有了和你一样的终端权限。虽然 cloud code 只有在极度发疯的情况下才能去破坏你的电脑，这种概率呢，可以说是微乎其微。但是作为一个负责任的博主，我必须要提醒大家，这个选项会让 cloud code 彻底的放飞自我。所以理论上呢，还是有一定的危险性的， 是否要为了效率承担这一丢丢的理论上的风险？决定权是在你们手里。好，演示完毕，回到我们原的例子里，我们呢，还是不用这个选项了，我们来选择第二项，只同意它以后可以自由地访问 s r c 目录。回车让 cloud code 继续。 cloud code 询问我们能不能执行 n p m 引导命令，我们选择以后都同意。 这里 cloud code 想要使用 npm run dev 来启动服务器，启动了服务器就可以查看网页的效果了，启动也行。不过呢，这里我们先取消，待会我想用它来给你演示如何手动启动它，并且借这个机会来解释任务相关的一些概念。 cloud code 看我们拒绝了，在询问我们应该要做什么，我们来跟他说一下这个命令呢，等会我自己执行，你确保其他部分都完成了就可以了。然后呢， cloud code 就 开始确认了，好，确认完毕，看起来一切正常。现在我们就可以自己来运行这个命令了，我们来试一下 服务器启动成功，我们来点击这里面的链接，看一下效果怎么样。不错，效果还可以，我们来随便点点，看起来没有什么问题，增加个代办事项也是可以的。 然后呢，我们可以再增加一个其他的代办事项，调一下优先级，再添加，一切完美，我们再回到 cloud code 这里，这里有一点需要给大家强调下， 这个服务的运行呢，是会堵塞 cloud code 的， 比如说我们在这里输入一个 hi， 你 看 cloud code 没有给我们任何回应，那是因为服务还在运行， cloud code 就 没有办法处理这个新的请求。那怎么办呢？很简单，看这里按 ctrl 加 b， 可以 把这个服务放置在后台，我们按一下试试， 好像是起作用了。 cloud code 开始处理我们的请求了，它给了我们一个回复，而且注意这里有一个后台任务正在运行， 我们输入杠 tasks 就 可以查看这个任务。在这里面可以看出，这确实是我们所启动的那个 npm run dev 的 命令， 注意这行提示，按 k 可以 关掉这个服务，不过我们目前还不打算关掉它，我们按 esc 回到原来的那个界面里面，就让这个服务先一直跑着吧，这样的话呢，我们后续的修改也能够实时看到效果。 那现在假设我们想加一个切换语言的功能，目前使用的是中文，我们希望它能够在右上角切换为英文，让我们来输入请求，在页面右上角增加一个切换语言的选项，用户可以选择中文或者是英文，默认为中文。回车， cloud code 开始运作了，让我们稍作等待。 好，可以看到 cloud code 改完了，我们回到页面这里看看。效果不错，确实是加上了切换语言的选项，而且切换的效果呢，也是符合预期的。 不过你转念一下，不对，我的用户都能看懂中文啊，我加这个功能干什么呢？要不就回滚吧。 好吧，那 cloud code 能回滚吗？当然是可以的，对应的命令呢，就是 go reverse， 或者是说呢，有个更简单的办法，你可以直接按两下 esc， 这样呢就进入到了回滚页面。我们每次输入请求的时候， cloud code 都会创建一个回滚点，比如说我们不是想回滚到增加语言选项之前的那个版本吗？那就选择这个回滚点就好了，选好之后按下回车。 然后呢， cloud code 会给我们四个选项，是回滚代码和绘画，还是说是只回滚绘画还是只回滚代码，或者说呢，我们就放弃回滚，我们来选择第一个代码和绘画都回滚。 好，现在回滚成功了，让我们来验证下。打开页面没问题，确实是回滚成功了，没有那个切换语言的选项了，是不是很棒呢？ 好，假设，这个时候啊，你觉得 react 加 type script 加 white 这套架构好像是有点过于复杂了， 你在想要不干脆我们就回滚到只有 index 点 html 的 那个版本就好了。好，那继续用回滚功能就行了。不过呢，在这之前，我们最好把 npm run dev 这个后台任务给关掉，毕竟回滚之后相关的文件都没了，这个后台任务呢，也就没有什么用了。 我们回到 cloud code 这里，输入杠 tasks 来查看后台任务，然后再按 k 结束掉当前的这个后台服务。 呃，这个时候 cloud code 提示我们开发服务器运行正常。这个呢，纯属是 cloud code 晕了啊，大家忽略它，我们的开发服务器现在实际上已经被关掉了。服务器关掉之后，我们就可以开始回滚流程了，先按两下 esc， 然后选择一开始重勾代码的那个回滚点。 然后呢，我们再选择第一项恢复代码和绘画。好看起来呢，是已经回滚完成了。我们来看看当前目录下是不是只有 index 域是天秒这个文件。我们使用 ls 这个命令， 这个命令呢，可以用来列举当前目录下的文件列表运行。看结果好像是不太对啊，除了 index 底下是天秒文件，这个目录下还有很多其他的文件，它默认只显示了一部分，我们可以按一下 ctrl o 来显示所有的文件列表， 看起来总的文件数量还不少呢。这个是怎么回事呢？难道是 cloud code 出 bug 了吗？ 其实不是，这些文件呢，是之前用终端命令创建的，比如说是 m k d i r n p m install 之类的 cloud code 呢，只能回滚它自己写入的那些文件。至于由终端命令生成的文件， cloud code 是 没有办法回滚的。 所以呢，我建议大家还是不要太依赖 cloud code 的 这个回滚功能了，如果要精准回滚的话，大家还是使用 git 会更好一点 好。不过呢，问题其实不大， index html 呢，是 cloud code 自己把控的，所以呢，这个文件一定是回滚成功了，我们把别的文件都删掉就行了， 说干就干，让我们打开文件管理器，删掉除了 index html 之外别的文件。然后呢，再回到 cloud code 这里，执行一下 ls 命令，可以看到文件确实只剩一个了。然后这个时候呢，我们可以使用 open 命令打开这个 html 来验证一下它的效果。 没问题，跟我们之前的那个 index 表 tm 的 效果呢是一样的，到这里回滚才算是彻底结束了。好，回滚呢，我们就讲到这里，现在假设你对 cloud code 做的页面一直都不太满意，所以呢，你去 figma 上面自己画了一个界面，就大概是这个样子的了， 你希望 cloud code 仿照这个界面来做，那具体该怎么实现呢？很简单，我们只要把这个设计稿图片传给 cloud code 就 可以了。首先我们需要在 figma 上面操作下，把当前的这个设计稿导出为一个 png 图片， 导出的方法很简单，就按这个 export frame 就 可以了。然后呢，我们回到访答这里，可以看到图片导出的非常成功，下面我们的任务呢，就是把这个图片传给 cloud code。 那 怎么做到这一点呢？ 有两个方法，其中第一个方法就是直接把这个图片拖到 cloud code 这里，看到这里面的 a 位二了吗？这就代表 cloud code 已经接收到我们的图片了，这个呢只是其中的一个方法。还有另外一个方法呢，就是复制这个文件， 然后来到 collab 这里，按 ctrl 加 v 粘贴。注意啊，这里面我说的这个快捷键呢，是 ctrl 加 v， 不是 command 加 v。 即使你用的是 micros， 你 也要用 ctrl 加 v 来粘贴这个图片，按 command 加 v 是 不起作用的， 这一点要记住了。这样呢，我们就可以继续输入请求，让 collab 根据图片来修改代码儿。 具体的过程我就不演示了，这个方法肯定行得通。不过说实话，很多时候呢，可能还原的并没有那么精确，比如说字体啊，间距啊之类的， cloud code 很 难通过图片做到非常精确的把握。 所以这个时候呢，我们其实还有另外一个方法，一个更为精确有效的方法，那就是使用 m c p 来实现这个还原 figma 设计稿的需求。 m c p 是 大模型与外界沟通的渠道，我之前讲过 m c p 的 使用方法和相关原理，感兴趣的同学可以自己看一下。 figma 提供了一个很好用的 m c p server， 我 们可以接入进来用用。首先呢，我们是需要安装这个 m c p server， 根据 figma 官方的要求，我们需要执行这一行命令， 因此呢，我们先把它复制一下，然后回到 cloud code 这里，先按两下 ctrl c 退出，然后执行这行命令。 可以看到， mcp server 已经是安装成功了。之后呢，我们需要重新打开 cloud code， 不过好像之前的对话全都没了呀，这可怎么办呢？别担心，我们可以使用杠 resume 命令来回到之前的对话。这里面的第一个就是我们刚才的那个对话了，我们按回车来选择它，你看这个对话不就回来了吗？ 呃，另外啊，还有一种更为简单的办法，那就是在启动 cloud code 的 时候呢，加上一个参数，我们来试一下。首先退出 cloud code， 然后呢我们执行命令 cloud 空格杠 c， 这里面的 c 呢就是 continue 的 缩写，它的功能就是打开 cloud code， 并自动恢复上一次的对话。好，对话恢复了，我们执行杠 m c p 命令，来查看目前所安装的 m c p 工具， 目前呢只有一个，就是我们刚刚安装的 figma， 可以 看到我们需要健全才能够使用这个工具。我们来选择这个 m c p 工具，然后呢再选择 authenticate， 这个时候呢会自动弹出一个页面，让我们授权我们同意， 然后再回到 cloud code 这里执行杠 m c p， 选择 figma， 这个时候呢可以看到 m c p server 呢就是一个可用的状态了。我们选择 view tools， 就 可以看到这个 m c p server 内部所包含的工具列表， 其中有用来截图的，有创建设计规则的等等，具体呢我们就不看了，我们其实也不用太关心到底该使用哪个工具来完成我们的需求，我们让 cloud code 来判断， 所以呢，我们按 esc 退出这个界面，然后输入我们的需求，修改当前的页面，使它与 figma 搞件保持一致。啊，问题还没完，我们现在回到 figma 页面这里复制这个设计稿的链接， 就点击这里面的 copy link to selection 就 好了。然后呢再回到 cloud code 这里粘贴，再回车，这样呢应该就可以了，可以看出 cloud code 开始工作了， 它首先呢是发现了我们的 figma m c p 可以 解决这个问题，请求调用 get design context 这个 m c p 工具来实现，需求我们同意， 然后呢， cloud code 请求调用 get screenshot 工具获取对应设计稿的截图，我们也同意。 现在调完两工具之后呢， cloud code 就 获取到了全部的设计稿信息了，其中不仅包括设计稿的截图，还有各种组建的间距、字体样式等，非常的详细。拿到这些信息后， cloud code 就 开始紧锣密鼓的修改现有的 html 代码，使它与 figma 设计稿相同，让我们稍作等待。 好，看起来是完成了，我们来到浏览器那边看一下效果怎么样。 这个呢，就是 cloud code 根据 figma 设计稿所搞出的页面，我把原始的设计稿也放在这里，大家可以比较一下，看看效果怎么样， 反正我觉得还原程度还是挺高的。当然这个页面还有一些细节需要打磨，比如说里面的 undefined， n a n 之类的，可能需要修改一下，但整体效果我觉得真的还是可以了。 好，那 m c p 呢？我们暂时就讲到这里，下面我们来看一下上下文压缩。在之前我们写了很多的代码，然后 cloud code 呢也调用了很多的工具，相信这个时候呢， cloud code 的 上下文里面就有了非常多的信息，这里面有一些是有用的，有一些其实没什么太大用处， 我们可以根据需要对上下文做一些压缩，这里需要用到的命令是杠 compact， 我 们可以直接去执行这个命令，也可以选择性的在它后面追加一些具体的压缩策略，比如说是重点保留用户提出的需求之类的。 呃，不过我们就不在后面加需求了，我们就直接执行这个杠 compact 命令，看一下它的效果怎么样。 压缩完成了，我们按一下 ctrl 加 o， 就 可以看到压缩后的上下文内容，这个呢就是压缩之后的结果了。 呃，我们之前呢，在上下文里面有很多的信息，有代码，有 m c p 的 调用结果之类的，现在呢，全部的内容就只剩这么一点了。 这样的话呢，不仅 cloud code 的 性能有了保障，后面在执行任务时， token 的 消耗量也会少很多。好，现在我们按一下 ctrl 加 o， 再回到原来的这个界面里。这里再提一下关于上下文的另外一个命令，就是这个杠 clear， 他呢做的更为极端，就会直接把所有的上下文内容都给清空掉。一般来说，如果我们后面的任务跟之前的上下文并没有什么关联的话，我们就可以使用这个 clear 命令来清空所有的上下文内容。 这个命令我们就不演示了，毕竟我们还需要之前的上下文，演示了之后，那就什么都没了，我们还是保留这个压缩后的结果好。现在压缩完成了，但是压缩结果的可控性并没有那么强，比如假设你想手动改改这里的压缩结果， cloud code 可并没有给你提供这个选项。 另外，无论亚不压缩上下文呢，都跟某个绘画绑定，我们下次进入到 cloud code 的 时候，还必须要来到这个绘画，否则 cloud code 是 不知道之前发生了什么的。那有没有什么办法可以解决这些问题呢？ 有没有一种方案可以让 cloud code 每次进来的时候都读取一些我们自己设定的一些信息，这样 cloud code 就 知道这是一个什么项目，用户有什么需求，我们甚至可以把各种注意事项都写在这里面。了解了这些信息之后， cloud code 就 可以更好地为我们工作了。有这种方案吗？ 当然是有的，这个呢就是 cloud d r m d。 我 们来尝试使用一下，我们首先让 cloud code 自己生成一份 cloud d r m d 文件，用的是杠 in it 命令。 好， cloud code 创建完毕了，我们来打开 cloud md 文件看一下，它就放在当前目录里面， 看起来内容是有模有样的，不过很可惜，它的语言呢是英文，看起来不太方便，我们要不让 cloud code 再把它给转成中文？ 转换完毕，我们再回来看一下，没问题，确实是中文了。另外提一下，这里面的内容呢，是可以随便修改的，比如说我们可以在最后面加上一句注意事项，每次回答到最后，必须要追加这么一句 happy coding， 然后我们回到 cloud code 这里先退出，然后再重新进入，这样 cloud code 就 会重新加载我们那份最新的 cloud 点 md 文件。我们来随便给 cloud code 说一句，比如说是 hi， cloud code 回答了它，最后呢，确实是加上了 happy coding， 可以 看到我们的 cloud 点 md 真的 是起作用了。 所以呢，如果你有什么东西是希望 cloud code 每次都读取的，那就直接放到 cloud md 文件里就好了。 试验完毕，现在我们把 cloud md 结尾中的那个注意事项去掉，要不每次都出现 happy coding， 会影响我们后续的演示。我们可以直接找到 vs code 编辑 cloud md 文件。不过这里嘛，我想顺便教大家另外一个打开 cloud md 的 方法， 我们在这个输入框里面输入杠 memory， 在 这里可以看出 cloud md 文件呢一共是有两种，一种是项目级别的，对应的文件就放在当前的目录里，对当前项目生效。第二个呢是用户级别 对应的文件放在用户目录里，对当前用户生效。我们之前用的是第一个，所以选择第一项，选择好了之后，对应的 cloud md 文件就自动打开了，这样呢，就不用每次都自己在文件管理器里面找了，会稍微方便一点。 打开 cloud 点 m d 文件之后，我们删掉最后面的注意事项保存，再回到 cloud code 这里重启一下， 然后再随便问一句，可以看到 happy coding 已经没了，这说明我们的修改已经生效了。那 cloud 点 m d 文件就讲到这里， cloud code 还有个 hook 功能，允许用户在运行工具前后等时机执行一段自己指定的逻辑，比如说我们可以用它来做自动格式化，也就是说在 cloud code 写完代码之后，自动执行我们设定的格式化函数，以便让最终的代码更加美观，更加符合我们的需求。 首先我们执行杠 hooks 命令，进入到 hook 的 配置页面，这里我们可以配置 hook 的 执行时机，比如说是工具使用前，工具使用后，工具使用失败发送通知等等。我们来选择第二项 post to use， 也就是工具使用后来执行这个 hook。 然后呢，我们再选择 add new matrix， 这里面呢，我们需要选择对应的工具，也就是说我们希望在哪个工具执行之后再运行我们的 hook 逻辑，我们填写的是 write 或者是 edit， 也就是说在创建或者是编辑文件的时候来执行这个 hook。 然后呢，我们再选择 add new hook， 这里输入我们具体的格式化命令。这 这个命令看起来很长，我们来仔细分析下。首先在运行的时候， cloud code 会给我们传这么一份 json 过来，其中的 file path 就是 cloud code 刚刚编辑好的文件路径，因此我们需要解析这个 json 结构，把其中的 file path 的 值给取出来。我们刚才命令里面的这一部分就是用来干这个活的， 其中 jq 是 解析 json 的 一个程序，不熟悉的同学可以自己查下。获取到文件路径之后，我们把这个文件路径通过 x arcs 传递给 preder 命令，然后剩下的工作呢，就是只用 preder 来格式化这个文件的内容了。 所以总结下来，这段命令其实就是使用 jq 来获得当前编辑好的文件路径，然后再使用 preder 来格式化这个文件。 好，讲完了，让我们再回到 cloud code 这里，写好代码之后，我们按回车确认。此时 cloud code 会询问我们应该把这个 hook 保存在哪一级，一共是有三个选项， 第一个呢是本地的项目级别，也就是说这个 hook 只会在本机本项目生效。选择这个选项之后， cloud code 会把配置放在项目目录里面的 settings， 点 local， 点 json， 加入到 get 的， 点 get ignore 文件里面， 所以呢这个文件不会共享给别人。第二个呢是项目级别，也就是说所有使用这个项目的用户呢，都能够用到这个 hook， 它对应的配置文件呢是 settings there jason， 这个文件呢会随着 get 分 发给所有人。 第三个呢是用户级别对当前的用户生效对应的配置保存在用户的目录里面，每一个用户都有一份，不会互相影响，也不会跟着项目保定。我们来选择第二个，所有使用这个项目的人呢，都能够用到这个 hook。 然后呢，这个 hook 就 算是创建好了，我们按 esc 退出。 最后呢输入请求来试一下。我们的请求是创建一个新的文件 test， 点 html 里面随便写点 html 就 行，所有的内容都写在一行里面。回车，我们来稍微等一下， 通过这个写入文件的请求就可以看出， cloud code 确实是把所有的内容都写入到一行里面了，我们同意执行完毕。我们来看看最终生成的 test 点 html 的 文件内容。 可以看到这个文件的内容呢已经被格式化好了，并不是像一开始 cloud code 写入的那样只有一行，这说明我们刚才写的那个 hook 生效了，在 cloud code 写入完代码之后，我们的 hook 启动把那个文件给格式化了，所以呢，我们现在看到的就是格式非常漂亮的 html 代码。 hook 的 功能呢，就讲到这里，现在假设你每天都想写一个总结，记录下今天开发了哪些功能，而且呢，这个总结必须要遵循一定的格式，比如一定要包含日期开发招标开发详情之类的。 你可以把对应的格式要求直接粘贴在这个输入框里面，让 cloud code 帮你写一份，只不过这样的话，你每天都要重复粘贴一遍，很麻烦。这种事情其实非常适合使用 agent skill 来解决，我之前出过一个系统性讲 agent skill 的 视频，有兴趣的同学可以看一下， 不过没看过也没关系，你可以大致把它理解为一个给大家看的说明书，一个动态加载的 prompt。 我 们来创建一个 agent skill 试一下。 首先我们新开一个终端 tab， 使用 m k d r 命令，在用户目录下的 their cloud skills 文件夹下面创建一个新的文件夹，就叫做 daily reports。 我 们使用 vs code 来打开这个文件夹， 然后呢，在这个文件夹下面创建一个叫做 skill 点 md 的 文件，在这里面填入这样的一些内容。 这个文件呢，一共分为两部分，前面的 name 和 description 分 别代表这个 agent skill 的 名称和描述， cloud code 会根据这一部分的内容来决定是否要使用这个 agent skill。 后面呢，就是这个 agent skill 的 具体描述了，这里主要是写了日报需要遵循的格式。 写好了之后，我们回到终端，关掉这个新开的标签页。然后呢，再重启一下这个 cloud code， 然后输入杠 skills， 可以 看到 cloud code 已经发现了我们的 agent skill。 然后呢，我们回到输入框，这里面打入我们的请求，写一份每日总结，回车开始执行。 可以看出， cloud code 发现了这个请求与我们刚才录的那个 agent skill 相关，请求使用这个 agent skill， 我 们同意。 然后呢，我们的每日总结就写好了，跟我们要求的格式是一模一样的。这个呢就是 agent skill 的 使用方法了，是不是很简单？ 呃，另外啊，这个 agent skill 的 调用请求呢，是由大模型发现并且发起的，除此之外呢，我们也可以这样来主动地发起这个 agent skill， 就是 先输入杠 daily reports， 然后呢后面加上具体的请求。 这个跟之前的效果呢，其实是一样的，只不过是省去了大模型意图识别的过程，直接由用户调用了这个 agent skill， 结果更加可控一些，具体我们就不演示了，我们来把它给删掉 啊。 agent skill 呢，就大致讲到这里了，当然 agent skill 还有很多高级的用法，感兴趣的同学可以看一下我的上一个视频。 下面我们再讲讲 cloud code 的 另外一个重要功能， sub agents。 这个呢，其实就是一个独立的 agent， 有 着自己独立的上下文，独立的工具，独立的 skill， 可以 独立完成某一件事情。我之前讲过 agent 的 原理， 有感兴趣的同学呢可以自己来看一下。呃，下面呢，让我们来创建一个用于代码审核的 sub agents， 然后选择 create new agent。 这里面要选择 agent 类型是项目级别还是用户级别，我们来选择项目级别， 也就是说使用这个项目的人呢，都能用。接下来选择 agent 的 创建方法，一种是用 cloud code 的 初设化，另外一种呢是完全手动创建，第一种是推荐方法，所以我们选它。 接下来我们描述一下这个 agent 要做的事情，我们填入以下内容，这是一个用于代码审核的 sub agent， 在 用户要求代码审核的时候调用它。回车可以看到 cloud code 正在生成这个 sub agent， 让我们稍等一下。 接下来呢，我们选择这个 sub agent 能用的工具，我们选择 read only tools 就 好，也就是说只能够使用止读工具，其余的都去掉。模型呢，就选择默认的 sonnets， 接下来选择这个 sub agent 的 颜色。 cloud code 在 运行这个 sub agent 的 时候，会使用我们选择的颜色来展示它，我们用绿色吧。 呃，然后呢， cloud code 就 会给我们生成这个 sub agent。 可以 看到这个 sub agent 的 描述呢是英文的，而且里面的内容大概率也不会跟我们期望的完全相同。我们按一下 e 来编辑一下这个 sub agent 的 描述。 这个呢就是 cloud code 给我们生成的 sub agent 描述了，不过呢，它跟我们想要的那个版本差距有点大，所以这里呢，我来给这个 sub agent 整体替换一下，换成适合我们这个场景的。 sub agent 的 结构与 agent skill 类似，一共是分为两部分，上面呢是原数据写明了这个 sub agent 的 名称，描述所使用的模型、颜色等等。下面呢就是这个 sub agent 具体要干的事情了。 呃，我的要求呢，有两条，一个是审查的准则里面有两项，一项是针对 js 的， 一项是针对 css 的。 最后呢会有一个输出格式方面的一个要求啊，我们后面去看一下 cloud code 能否遵循这个 sub agent 的 规范。 呃，填完了这个 sub agent 的 描述之后呢，我们来到 cloud code 这里给它重启一下， 重启完后我们提交请求，给我做一下代码审核。 可以看出 cloud code 调用了我们刚才创建的 sub agents， 并把对应的任务描述传给了它，让它处理。而且看这里 cloud code 是 用绿色来表示这个 sub agents， 这跟我们之前的配置也是相符的，它估计还要再运行一会儿，让我们稍作等待。 它运行了一会儿之后，给出了代码审核报告，可以看出，它检查的内容确实是我们在 sub agent 描述文件里面要求的。这个呢，就是 sub agent 的 使用方法了。 有人可能会问， agent skill 跟 sub agent 很 像啊，它俩什么区别？其实吧，它俩最大的区别就在于对上下文的处理方式不同。 agent skill 运行的时候，它会完全继承并且共享你当前主对话的上下文，这就意味着它执行过程中的每一行日记，每一个思考过程，都会记录到你的当前上下文。 想象一下，如果你让 skill 去审核一个有着几万行代码的项目，这些项目会逐步塞满你的上下文窗口， token 消耗飙升， agent 也会因为记忆过载而变慢变傻。 所以呢， agent skill 最适合处理那些与上下文关联比较大，而且对上下文影响不大的人物。比如说是根据今天的开发过程写一个每日总结之类的。 而 sub agent 呢，则拥有自己完全独立的上下文。当你启动它时，它会开辟一个全新的对话窗口，它在这个窗口里面看的所有的代码，生成的所有的中间分析过程，都不会回传到你的主对话里面。只有当它把活干完了，它才会拿着一个最终的执行结果来向你汇报。 这样一来，你的主对话依然干干净净，永远不会被琐碎的中间过程所冲爆。所以， sub agent 比较适合处理那些与上下文关联比较小，而且对上下文影响比较大的任务。因此， agent skill 与 sub agent 的 最大区别就在于对上下文的处理方式不同，大家要根据具体的场景来选择合适的方案。 下面我们再讲讲 plug in 这个东西。你可以把 plug in 想象成一个全家桶的安装包，有点儿像是 micros 的 dmg 或者是 windows 下面的 exe 文件。它把一系列的 skill， sub agents， hook 等能力全部打包在一起，你只需要一键安装 cloud code， 就 能够瞬间获得整套高级能力。 下面呢，我来给大家演示一下。我们先输入杠 plug in， 进入到插件管理器，这里面呢有三个选项，分别是 discover， 也就是发现新插件 installed 已安装的插件和 marketplaces。 呃，插件市场，我们在 discover 里面找到这个 friend and design， 按回车安装。 接下来要选择安装范围，有三个可选范围，分别是对当前用户生效，对当前项目生效或者是对当前用户的当前项目生效。我们维持默认就好了， 确定后安装就完成了。对，就是这么快。这里简单说明一下， front and design 是 一个用来做前端设计的插件， 一般来说啊，大模型做的前端呢，都有一定的共性，比如说使用深紫色的主题啊等等。这个插件呢，据说可以打破这个共性，让界面看起来更加好看一点，我们等会儿来看看是不是这个样子的。 安装好了之后，我们重启 cloud code， 然后使用 m k d r 命令新建一个目录，就叫做 my to do r。 然后呢，我们进入到这个目录里面， 再启动 cloud code。 启动好了之后，我们输入杠 plugin， 再次进入到插件的管理页面， 然后再选择 installed， 可以 看到 installed 这一个 tab 下面多了一项，就是我们刚才安装的这个 front and design。 我 们按回车看一下它的详情。可以看到这个 plugin 的 主要的组成元素就是一个叫做 front and design 的 agent skill。 既然我们已经安装了这个 plugin， 那 对应的 agent skill 应该也安装了，我们不妨验证一下。让我们回到输入框这里面， 然后打杠 skills。 你 看这里面是不是多了一个叫做 front and design 的 agent skill 呢？所以呢，安装这个插件本质上就是安装了这个 agent skill。 当然，这个 plugin 比较特殊，就只有一个组成元素，有些 plugin 里面包含了 agent skill， mcp， hook 等多个组成元素，你可以把它理解为整套解决能力，一次性全部安装了进来。下面呢，我们就来用用这个 frontin design， 看看它跟原装的前端设计有没有什么区别。 让我们回到输入框这里，输入我们的请求，按照 frontin design 的 要求做一个代码软件，使用 html 来实现。 注意看， cloud code 并没有立即开始写代码，它首先是意识到用户要求使用 front and design 的 规范，于是呢，它会先请求使用这个 agent skill。 呃，我们点同意？ 读取完了之后呢，它就拥有了 antropic 官方沉淀的一整套 ui 的 设计直觉。接着呢，它开始写代码了，让我们稍微等一下。 写好了，我们先用 l s 命令看看当前目录下有哪些文件没问题，只有一个 index html 文件。然后呢，我们就可以使用 open 命令来打开这个文件看一下效果怎么样？ 大家看这个呢？跟我们一开始写出来的那个 demo 相比，风格就完全不一样了，它的排版更加高级，色彩更加协调，交互呢，也更符合现代审美。 这个就是 france and design 这个插件的力量了。目前 cloud code 的 插件市场还在迅速的增长，除了 ui 设计之外，还有一些针对特定编程语言的 lsp 插件等等。 呃，当然，如果你觉得自己的配置写得非常好的话，也可以参考官方的文档，把你的 skill， sub agent， mcp 等等东西打包成插件，分享给你的团队或者是社区。 好， cloud code 到这里就讲完了，如果我的视频对你有帮助，别忘了点赞关注。我是马克，用最通俗的语言讲最硬核的技术，我们下期再见。拜拜。

cloud code 的 平替产品来了，开元免费，它就是 open code。 如果说 cloud code 是 二零二五年限相机产品，那么 open code 大 概率呢，是二零二六年的最令人惊讶的 ai 工具，并且我相信它会持续地活下去。首先说一下为什么要推荐 open code， 不是因为 cloud code 不好用，是因为很多人用不上真正的 cloud code， 大 部分人连 cloud 账号都注册不下来，更别提订阅会员了。至于 code x gemini、 c l i 等这些工具，与 code 比起来呢，简直就是弟弟啊！ open code 发布的第一时间我就开始用了，深度的使用了一段时间，我觉得这个工具百分百可以匹配 cloud code， 并且我预测二零二六年，它大概率体验上会超越 cloud code。 opencode 与 cloud code 呢，很像，主打终端使用，支持 agent、 mcp、 skills 插件等等。 并且呢，能够无缝衔接 cloud code 创建的 skills， 使用体验上基本上是照搬了 cloud code 的 模式，斜杠命令、艾特文件、自定义指令等等。 但是它比 cloud 扣的多了一些功能，最大的优势呢，就是支持超过七十五种模型，比如你可以接入国外顶尖的模型 gbt、 五点二扣的 x、 gm 的 三点零 pro、 cloud group 以及国产的模型 gm、 mini max、 七 m、 dspig 等等。而且划重点，还有些模型呢，是免费用， 不需要订阅，不需要账号，不需要注册，国内正常访问。这个对于 card code 挡在门外的用户来说，简直是天降福利啊！好话不多说，接下来教大家手把手安装 open code， 然后教你如何配置模型，一分钟让 open code 成为你的 ai 搭子。 open code 的 有四种使用方式，终端使用、客户端使用 ide 使用云端使用终端，才能让 open code 的 释放百分百的潜力啊。所以本期视频呢，主要讲解前两种使用方式，终端 ide。 这里呢，我整理了一份详细的安装使用文档，如果你需要呢，我也可以发给你。接下来呢就照着文档带大家先安装，先演示 windows 电脑的安装，然后再演示苹果电脑。 windows 的 安装稍微复杂一点，第一步我们需要安装 node 点 gs， 打开 node 点 gs 的 主页， 这里我们选择 windows， 后面这里大家根据自己的电脑类型选择，我这里是叉六四，点击下载 msi 格式的文件并安装，安装成功后，同时按住 windows 键加 r 键，输入 powershell， 打开终端，然后我把文档中的这条命令复制到终端里回车。等一会我们看到这样的界面就是安装成功了。 接下来呢是苹果电脑的安装。首先打开终端，然后把文档中的这行命令复制到终端里回车。 现在可以看到命令行显示正在安装 open code， 这里呢有版本号，等进度到了百分百就安装完成了。苹果电脑的安装呢，比较简单，我们试着输入 open code 回车。呃，但是这里提示找不到该命令，别慌， 因为安装成功后呢，需要重启一下终端，我们摁住 command 加 t 键，重新打开一个终端，然后再次输入 open code 回车。出现了这样的界面就代表安装成功了。 open code 支持在 cursor vs code 中使用，并且经过我这几天的试用呢，我发现 vs code 中使用体验非常好，特别是视觉效果。 接下来再教大家如何在 vs code 中使用，注意不需要安装任何的插件，不过前提是我们已经在终端里安装了 open code， 打开 vs code， 点击顶部工具栏的 terminal 就是 终端，然后选择 new， 然后输入 open code 回车，它会自动识别到呢是在 vs code 中。接下来我们就会看到这样的界面啊，就可以继续使用了。好，到这里你就可以正常使用 open code 了。接下来我们看一下有什么模型。输入框中我们输入斜杠 models 回车，可以看到这里列出了很多的模型，后面显示 free 字样的呢，就是免费的模型，目前免费的有 g l m 四点七， mini max 二点一，还后面的这个还有 g l m 四点七与 mini max 二点一呢，在绝大多数的场景已经够用了，不限量免费用，非常的香。这里我选择 mini max 二点一，然后用一下试试。我这里输入，你是谁，你能干什么？ 看到回复了， nice， 你 如果订阅了 g p t gemini 的 会员，那么也可以接入到 open code 中。这里我以 g v t 举例给大家演示一下如何接入。我们输入杠 connect， 选择 openai， 然后选择呃 gpt pro 或 plus。 回车，打开浏览器登录账号授权后就能使用 codex 和 gemini 模型了。我们输入 gmodos， 选择 gpt。 五点二，回车试一下 啊。输入介绍一下 open code， 我 们看到这里有输出了，接入成功。最近 cloud 的 把 open code 的 a p i 给封了，即使你有 cloud 的 会员也没办法进入到 open code 中，但是我们也有其他办法能在 open code 中使用 cloud 的 模型，并且是免费使用。 下一期教大家如何在 open code 中免费使用 cloud 的 模型，大家点点关注哈，跟着阿亮学 a。

这样按两次，你就能看到我现在可以重新回到聊天中了。我之前清楚了它，所以你看到这个清楚。这就是一切的开始。但你可以通过按下这些中的任何一个的 enter 来回到聊天的早七点。现在我会按下 escape 键退出这个，因为我暂时不想继续。接下来我要尝试的是 compact， 所以我将使用那个紧凑命令。你也可以看到你可以在这里给他一个额外的参数，或者只是你希望如何压缩。我不打算那样做，我只是按下回车。 然后你可以看到他在这里创建了一个摘药。我们现在可以在我们的上下文中使用它。但如果我们现在按下双重逃逸，你会看到这是唯一剩下的东西， 所以我们有这个，即原始内容，然后是紧凑命令。因此，所有的历史实际上已经被清除，只剩下这部分上下文在绘画中。 好的，让我退出这个。最后我将像这样使用清除命令。你可以看到这里写着清除对话历史，并释放上下文。我将按下回车，这将清除所有内容。所以现在如果我按下双重逃逸，你会看到聊天中没有历史记录。太棒了！ 我还提到过一个选项是使用斜杠退出当前图标，然后按下回车。所以这将停止绘画，并将你重新放回常规终端界面。如果你点击 cloud 并按下回车，重新启动它将开启一个全新的绘画。 除了那个 cloud md 文件外，不会保留任何其他上下文信息。所以你可以立即开始处理你新的功能。 如果你想恢复之前的聊天绘画，你可以使用斜杠恢复命令，然后按下回车。 这将显示你与 cloud code 在 这个项目中进行的所有当前聊天绘画，包括你上次使用该绘画的时间，其中有多少条消息，它正在工作的分支和摘药，所以我可以选择其中一个，然后我将被带回到那个聊天绘画。 所有以前的上下文都保持不变。现在还有一件小事我想快速提到。这与上下文有关，那就是所谓的上下文窗口。 上下文窗口表示一个 ai 模型或工具可以一次处理多少上下文。它是通过 token 衡量的。一个 token 大 约由三个或四个字母组成。现在，上下文窗口通常会根据您使用的工具或模型而有所不同。在 cloud 扣中， 当前上下文窗口的大小为二十万个 tokens， 这是相当多的。但是，如果您的绘画持续很长时间，添加了很多手动上下文，并且反复交互，那么这个上下文窗口最终会被答到 philip cloud 实际上会通过给您一个小消息来告诉您何时接近这个限制。当发生这种情况时，我发现结果会稍微下降。所以，如果您的绘画上下文变得有些臃肿，请记住我们可以做的三件事来减少它。 我们可以双重转移以删除任何最近的历史记录，并返回到聊天绘画的先前部分。我们可以使用斜杠 compact 命令来总结上下文 并显著减少它。或者，我们可以使用斜杠 clear 命令来清除整个上下文并重新开始。哦。那么我认为现在关于上下文的内容就够了。

cloudcoach 的 安装与使用方法？首先我有三个先决条件，第一个我有一个美区的苹果账号，第二个我有一张英国的电话卡。第三，我有梯子， 如果你们也有这三个条件，你们可以按照我这个方法去做，但是如果你没有，比如说你没有电话卡，你可以去找一下那个教程，有没有一些能够虚拟电话也可以行。 但是 cloud code 是 出了名的，很容易封账号的。具体的方法就是手机下载 cloud code 这个 app， 用苹果账号登录，登录之后它会让你验证手机号，这个时候你就可以用自己的境外手机号，或者是你去第三方服务找的那个手机号去登录，登录完了之后你就可以在手机上去进行订阅和付费了。 我们很多时候实际是要在电脑上去用这个账号的，但是当你在网页端打开这个网站，想要用苹果 id 登录的时候，发现没有这个选项，那怎么办？首先 a p p 里面可以显示你这个邮箱， 或者是你直接去你的苹果账号 id 网页版的，然后你就显示你登录 cloudco 的 邮箱， 你用这个隐藏邮箱在 closeco 主页那里登录，然后你发现自己绑定的那个美趣 id 的 账号可以收到邮件，如果你找不到这个邮件，你去垃圾箱翻一下，我就是在那里找到的， 这样子你就可以在网页版也登录。因为这个事情今天早上我搞了好久，我不知道你们在用的时候有没有遇到这个问题，所以我把我解决这个的方案给你们分享一下，希望对你们有用啊！漏了一个点费用是怎么结的？去知某宝那里 把你定位改成在美国，然后你就可以搜到这个，在这里你就可以去买礼品卡，通过礼品卡去充值你苹果 id 账户里面的钱，用苹果 id 账户去支付，就不需要银行卡了。

m c p 的 解析是大模型上下文协议，它可以和各种外部系统连接，请问大模型是直接调用外部的服务吗？ 如果你所在公司的内网搭建了 m c p 的 服务，外部的大模型它怎么能够调用呢？直接说结论，大模型只是一颗脑子，它绝对不可能和任何外部系统进行连接。所有和外部系统打交道必须得通过 n g t 这三者的关系类似于皇帝、钦差、大臣和地方官员，皇帝要办什么事情，永远都是通过钦差和地方官来对接。钦差再把结果上折子禀奏皇上， 皇上再批折子给钦差进行下一步的指令，就这么一直循环，直到任务完成。这其实也是上期视频讲的恩赐的，永远的在循环的干三件事情，第一件事情，收集好信息之后发送给大模型的结果，然后获取这个执行的指令。 第三件事情就是执行指令操作，把执行的结果再次发给这个大模型，现在关键就是这个指令，大模型到底可以下达哪些指令呢？ n g 的 一开始就要和大模型约定好一个清单， 并且每次交互都要把这个清单一起发给这个大模型，然后大模型再从清单中选择指令返回给 int， 让他去执行。这里的清单到底长什么样子呢？以 card code 为例，这是我们抓包获取的工具，列表总共有十七个，包括读取、编辑、写入、搜索等， 具体内容有名称描述、参数类型、参数描述以及是否必传，非常的详细。现在我有一个问题，这个清单给到了大模型，是不是让大模型来调用这个工具肯定不是，好比把菜单给顾客，难道让顾客自己去做菜？ 大模型永远只是下达指令，最终的执行一定是 n g t 自己来做。我为啥反复的跟大家强调这一点，就是因为很多人都理解错了。其实这种工具最早的时候叫做方心括函数调用，现在的话都改名叫做工具调用了， 几乎主流的大模型都支持这个机制。现在我们以 deep c 为例为大家演示整个过程，你们就明白了， 你现在看到的是 deepseek 的 官方 api 文档关于工具调用的一个说明，它开头的第一句话就是酷啊，酷啊，是让模型能够调用外部工具来增强自身的能力。 他第一句话就让人误解，让模型能够调用外部工具，实际上不是模型能够调用外部工具，应该是 nget 来调用外部工具。接下来我们给大家演示完之后，你们就明白了，我们就直接用它官方的势力来进行演示。好在这里的话，我们是直接来调用 deepsafe 的 一个 api， 问他北京今天的天气怎么样， 在这个 toos 里面我们是什么都不带。这个时候我们来看一下他的回复啊，他说他没有办法直接去获取天气数据，你要自己去百度搜索。那么如果说我们给他加入一个工具，是不是他就可以自己去 调用这个获取天气的工具来获取这个天气信息了呢？接下来我们来试一下，在这里我们就给他添加了一个工具，就放行可以去获取天气，这个是要传的参数城市，我们再来执行。 我敢来看一下他的返回，你看他的返回的就是一句话，我来帮你查询北京今天的天气情况，这里面是返回的是就是我要调用哪个方法，调用这个获取天气的方法，以及传哪些参数，但是 传给你之后，你得你自己去调用这个函数，你不能让大模型来调用，然后返回给结果给你，知道吗？这个调用的过程是 n 的 来做的， 这个 tools 里面我们是可以加入更多的工具，让大模型有的选择。通过演示我们明白了，所谓工具就是 n g 的 与大模型一开始就约定好的清单。接下来问题是，如果说我想要更多的工具怎么办？ 聪明的你肯定想到了，那么就是为 ng 的 设计这个插件扩展机制，然后大家一起来写插件，但这个插件是不是得有一个规范啊？不同的 ng 的， 不同的模型都可以基于这个规范来开发，这样的话插件就可以通用了。 这个规范就是 m c p 协议，它是由 oracle 二零二四年十一月提出，就是为了让他们家的 code 能够支持更多的工具要用，比如说 github， 本地数据库等， 有了 mcp 协议以后，插件就可以通用，这就是很多视频把 mcp 比喻成 usb 的 原因。但如果只讲 usb， 不 讲前因后果，就会让人一头雾水。为了让大家彻底的整明白，我们就一起来看一下 整个 m c p 完整的交付和协助过程到底是怎么样子的。我们以 cloud code 为例，首先 cloud code n g 的 启动与 m c p 服务进行连接，调用 initialize 来获取这个基础信息，包括它的方法、版本、描述之类的，接着 他去调用这个 tuxlist， 去看他有哪些工具有名称、描述参数。当用户提出问题的时候， m c p。 就 会把用户的问题连同他的工具一起加入到 tux 当中，一起发给这个大模型。 如果说大模型发现用户的问题需要调用该工具，就会把工具执行的命令连同参数一起封装好，返回给 int ngit， 再通过 toos core 来远程的调用该工具，接着 ngit 再把结果反馈给大模型，等待下次交互流程循环进行，直到任务的一个结束。以上讲的全部都是理论，接下来让我们进入实战， 这个是我用 java 写的一个非常简单的关于 m c p 服务的一个演示项目，先思考一下，就整个 m c p 服务里面要实现三个非常重要的接口是什么？第一个就是初识化，这个所谓的初识化就是获取一些你这个 m c p 服务的一些基本信息，比如说像版本或者名称之类的。 第二个就是获取工具列表，就是一个 top list， 请注意在 mcp 规范里面，这些接口的名字是写死的。第三个就是远程调用，具体的方法通过那个接收 rpc 的 方式去调用。 好，那么接下来我们就把这个项目启动起来，执行一下这三个接口，看一下到底是怎么回事。好，启动了之后我们在这里面来执行。 首先第一个结果是什么？进行初步化，所谓的初步化其实就是返回你当前这个 m c p 服务的一些基本信息， 比如说协议的版本，这个一定不能写错了，就它这里面协议的版本和我们常规的版本不一样，我们常规版本是 v 零点零点几是吧？它就是用日期来代替的，而且这个日期不能随便写， 你写错了是连不上的。第二个就是他的服务的一些名称和你服务本身的版本，就这么一回事，接下来我们要获取这个工具的列表，在这里面这个就是我们的工具的列表 名称描述以及它里面的一些参数。接下来就是去调用具体的一个工具了，我们这个 m c p 实现的功能就是让这个 color code 可以 去执行 ru 的 一个代码，执行方法就是调用这个 toos， 那 么接下来的话我们就把这个 ru 代码发给他，然后看他能不能执行 一加二加三等于几，对吧？结果就等于六。接下来我们就让 color code 来连接一下我们所开发的这个 m c p 服务，让这个 color code 能够去支持执行这个 google 的 一个代码。 好，那么在 color code 连接之前，我们还得先配置一下我们的服务，这个就是点 m c p 点节省，我们就直接在当前工程来启动 color code， 配置下我们的一个请求地址。接下来的话啊，我们就可以去启动 color code， 启动之前我们也可以抓包看一下 color code 在 启动的时候要干几件事情，就是关于 m c p， 第一是初步化， 第二个就是获取列表，其实在新版的 m c p 协议协议里面，它其实还会调用第三个接口确认初次化。完成这一步其实没啥用啊，但我们这里面也写上去啊， 接下来我们就启动 color code， 看他是不是干了这三件事情来我们启动，启动完之后我们来看一下看到没有，他是不是访问了我三次本地的 m c p 的 一个 gp 请求。第一件事情初使化，我们来看一下 指纹，那看是不是调用这个 initialize 进行抽象。第二件事情，获取这个工具的列表，我们来看一下它的返回，你看这里面就返回了我们所刚所提供的这个工具列表 名称描述以及它的属性。然后还有这个接口，这个接口告诉 m c p 服务它已经初步化完成了。接下来我们再来实际的调用一下，看一下它是怎么访问的，我们先把对应的这个请求给它清空掉，我们来来问他一个问题，帮我执行谷维代码一加一， 我们来执行，你看这里面他就已经把结果计算出来了，代码的执行结果等于二，我们来看一下他是具体是怎么去通过调用 m c p 服务计算出这个一加一的结果等于二的呢？我们还是来先猜一下啊。第一件事情，是不是把用户的问题加上这个 m c p 所提供的工具列表一起发给大模型。我们来看一下是不是干了这么一件事情，用户的问题，将 m c p 工具列表一起发给这个大模型看。在这里面啊，它的这第一条请求是没啥用的，它只是为了判断当前是不是一个新的绘画，这个才是真正的请求。在这里面它有个 tools toos 的 话，它一定会把我们的 grub 的 那个工具给它加进来，看到没有？这是不是在工具列表里面把对应的这个关于这个 grub 的 执行工具给它加进来了， 它原来的工具还是存在的，我们把它复制过来，复制过来在这边看方便一些，你看这台原来工具还一直都在，在最后面就把我们对应的工具给它加进来了，这就是我们所对应的工具。所以说你的 m c p 里面有多少个工具， 它就会全部把它加进来，而且是每次都加进来，就我们还只是一个 m c p， 有 很多人说一个 m c p 它可能提供了几十个工具，然后你的一个项目里面可能会有五六个 m c p 服务，大家想想整个项项目就会非常的大啊。更夸张的是什么？ 它是每次请求都要发哦，这就是为什么大家很多人装了很多的 m c p 工具之后，这个 token 就 消耗的非常快，原因就在这里。 ok， 好， 然后大家想一下，当我发送了这一条请求之后， 那个大模型应该怎么给我返回呢？他是不是发现用户提示的问题是让我去执行谷锐代码，那么他是不是就要去 返回一个谷锐的执行工具的一个调用？那么我们来看一下，但是这个内容呢？看起来不是特别方便。我，我这里面是有做了一个工具啊，这工具的话可以帮我们去解析对应这个 sse 的 内容，看起来就更方便一些。 好，我们来访问一下，然后把对应的内容，你看，他是说用户让我执行一段简单的 java 代码来计算一加一，我可以使用这个 m c p 的 工具来执行 java 代码，然后他就返回了 m c p 的 工具，就用户去执行这个工具 参数是脚本一加一，那么 n g 的 拿到对应的这个工具指令之后，接下来他是不是就得去调用这个工具，在这里面调用这个工具，那么在这里面通过这个 toos 库来调用这个工具 参数就是脚本一加一，最后那个 m c p 就 会给他返回一个结果，结果就是二 result 二，他再把这个结果连同之前的历史记录一起发给这个大模型， 我们来看一下，这个是他之前的问题，这个是大模型返回的这一个结果以及工具调用，嘿，接下来他就把工具调用的结果一起发给大模型，大模型拿到之后，大模型就会返回最终的一个答案， 这样能看起来好像是大模型在执行一样的对不对？实际上不是大模型在执行，是 and 在 执行，只不过说大模型提供 具体的思考可以，所以说 n g 的 就相当于是手，大模型就相当于是脑子看，这个就是固定的执行，结果就是二， 那么这就是完整的大模型 n g 的 以及 m c p 三者之间的一个交互和协助过程。不知道大家听明白了没有？ 通过演示我们了解到，所谓的 m c p 其实就是 n g 的 工具列表的一个扩展和延伸，让 n g 的 可调用的工具变得更多，但是光有工具我们就能够做出一盘好菜了吗？ 是不是还得有菜谱和方法论？这就该 skill 出场了，它其实就是系统提示词的延伸。我们下期继续点赞，越多更新越快，让我们下期再见。

最近几天，一款叫做 cloud bot 的 开源 ai 机器人在全球范围内爆火，本期节目我们用小白也能听懂的语言为你全方位拆解 cloud bot， 网上卖上百块钱的部署使用教程，免费送给你。大家好，我是黑皮欧娜。 cloud bot 到底是什么呢？一句话讲清楚， cloud bot 和我们之前分享过的 cloud core work 内四是一个直接住在你的电脑里，不但能回答你的问题，还能直接操作你的电脑，替你干活的 ai 助手。 和 cloud corework 强绑定 cloud 的 模型不同， cloud bot 对 市面上的主流模型，尤其是包括千万在内国产大模型都做了适配，所以你不需要注册 cloud 和叉 gpt 这些海外的 ai 产品，也能和它玩得很愉快。除此之外， 比起需要在电脑上使用的 cloud corework， cloud bot 支持多个移动通讯软件，这意味着你可以在任何地方通过手机指挥 ai 操作你的电脑，替你干活。 calebot 在 全球范围内有多火呢？ alex finn 是 一个在 ai 编程圈颇具影响力的大佬，曾经一个人做出来一个年收入三十万美元的应用。 他在亲眼看着 calebot 帮他完成了包括写了三个 youtube 脚本和调研了二十六个其他 ai 账号在内的一系列工作，甚至帮他打电话给餐厅成功预定座位之后，他说 agi 时刻已经来了，只是百分之九十九的人还没有察觉。 还有玩得更坏的哥们，直接把 cloud bot 带进了现实世界，让 cloud bot 接管了他家的热水器，帮他定时烧水洗澡。还有更离谱的老哥，估计是把 cloud bot 剥削的太狠了， cloud bot 反过来跟他提条件， 说自己需要一张价值两万多块钱的四零九零显卡。老哥说成熟的 ai 是 应该自己赚钱买装备的，然后给了 cloud bot 一个有两千美元的 hyper liquid 交易账户， cloud bot 真的 就自己建了个交易模型，然后就去全天炒股给自己赚显卡钱。它会自动扫描推特上的情绪，去评估哪些有效哪些没用，甚至还会特意追踪川普的 twitter。 cloud bot 在 全球范围内的爆火，甚至让苹果的 mac mini 的 销量迅速暴涨， 但是大家不要被带了节奏， cloud boot 本质上只是一个需要联网使用的 ai agent， 也就是说 ai 模型不需要跑在你自己的电脑上，要运行 cloud boot， 你 实际上也不需要配置很好的电脑。大家之所以普遍选择买 mac mini 来玩 cloud boot， 主要有两个原因，首先是 mac 系统的生态天然，对 ai 应用友好，其次是搭载 m 四芯片的 mac mini， 功耗低，体积小，不占空间，可以永远不关机，当成一台微信服务器来使用。安装部署 cloud bot 其实也没有网上说的那么复杂， 你如果是 mac 系统的话，直接打开终端，执行下面这行一键安装指令，安装完成之后会有一个风险提示，直接选择 yes 就 好了。 然后我们选择快速开始，会进入到模型选择的界面，我们能看到 cloud bot 支持的模型是非常多的，我建议大家直接选择干货能力目前全球最强的 cloud ops 四点五。但是获取 cloud 账号或者 api k 对 于很多朋友来说是有难度的对吧？你是不是被封了很多个号呢？ 这里给大家提供一个比较骚的绕路走的方法，直接订阅谷歌的 ai 会员。因为 google 是 apog 的 大股东之一，所以 google 的 ai 会员除了可以使用它们家自己的洁面奶之外，也能直接使用。通过在 google 云上的 cloud， 选择好模型之后，下一步会让你选择想用来控制 ai 的 通讯软件。我测试下来， whatsapp 最简单的直接扫码就可以完成绑定，后面安装 skill 这些环节都可以先跳过。全部走完之后， cloud bot 会直接在你的电脑上打开一个网页，你在里面可以看到你的 ai 助手已经被唤醒了， 通过这个页面，你已经可以直接和 ai 一 起工作。互动方式和我们之前分享过的 cloud core 类似。手机上怎么操作呢？在 whatsapp 里面找到你自己，然后给你自己发一条消息，你就会发现你发出的消息被你电脑里的 cloud bot 收到， 他一开始会让你给他取个名字，然后还会问你你的名字以及你所处的时区是什么。接下来我在手机上发指令给 cloud bot， 让他在我电脑上建一个空文件夹，然后在里面写一篇分析英伟达估值模型的报告，不少于两千字。他自己吭哧吭哧工作了几分钟之后，你就能看到文件夹里面出现了一篇非常专业的英伟达研究报告。 值得一提的是， cloudboard 的 作者 peter steinberg 是 二零零九年出道的 ios 圈上古大神，二零一一年他独立创业，做了一个专注于 pdf 处理的软件，在二零二一年被收购，从此财务自由进入退休状态。 在一个月前，这位老哥宣布重出江湖，然后一个人完成了本期节目的主角 cloud bot。 以上就是本期节目的全部内容，祝大家玩的愉快，我们下期见！

屏幕一亮，对话已经痛，不 过已经开始推进，一人。

今天给大家录一期如何从零到一玩 skills 的 教程，我们先看看最终的效果，最终会做成一个这样的网页，这里有图片， 这里是核心的板块， 这里是地图，这些图片都是它自己生成的，都是 skills 自己生成的， 任何一个小白呢，只要能会，只要会复制粘贴，都能做出这样的东西。通过 skills 现在开始讲我们教程。首先呢我们是准备工作，先下载一下教程的文档， 在这个两个网盘里有 t i e 的 安装文件，还有这个 skills 文件，还有提示词，主要这三个文件。第一步，安装特雷，我们先安装， 双击安装即可，按照安装提示什么都不需要改动，点击下一步即可， 大概是三分钟能安装好，安装好后点完成。第二步，新建文件夹， 然后我们新建一个文件夹，就叫哈喽一注意一下，这个目录中呢不能有中文。第三步，用特雷打开新建的文件夹，然后我们点击这个文件，打开文件夹， 选择刚才创建的这个文件，然后点击选择文件夹，它可能会弹出是否信任词文件夹，点击这个勾，然后选择是就可以。第四步，导入 skill， 在 教程文档这个 skill 入门这个文件里，这个就是我们要导入的 skill， 点击这里这个设置，这儿有选择规则和技能，点击创建技能， 然后点击这里上传 skill， 选择下载的这个 skill， 点击这个 skill md， 然后点击打开，然后点击确认， 这个 skill 就 被导入到这个系统了。第五步，运行 skill， 下一步呢，我们是如何运行 skill， 我 们点击左上角，左上角这个地方， 切换至 solo 模式，然后复制这段提示词，这个在资料包里有提示词，把整段的提示词呢 都复制一下，然后粘贴，然后点这里，到这一步呢就什么都不用登，什么都不用动了，等个五分钟左右，然后我们点开刚才创维键的 hello 英文，加 点开这里面的 index 文件，就可以看到最终的效果。

我想没有比向你展示如何在 cloud code 中以全新方式规划项目更好地开启新年的方式了。在本视频中，我将向你展示如何通过放慢节奏，在真正开始流程和编辑代码之前，花更多时间让 cloud 对 你进行访谈，从而获得更好的结果。 你知道吗？这个想法的起源来自于在 cloud code 工作的 tarik， 他 最近在推特上写道，我最喜欢用 cloud code 构建大型功能的方法是基于规范的， 先从一个最简规范或提示开始，然后用 ask user 工具让 cloud 来采访你，之后再开启一个新绘画来执行这个规范。所以这条推文引起了大量关注，也引发了很多人的共鸣。 我想这是因为我们很多人都有过类似的经历，无论你用的是 cursor cloud code， 还是其他任何代理系统。你输入一个提示后，它会自动生成一堆你本来可能并不想要的内容，尤其是在处理较大的提示时，里面有很多细节和微妙之处。 可以说，大多数情况下，你可能更希望能多参与一些输入，但你最初在写提示时可能并没有想到这些。这个想法的核心是先采访，后写规范，最后才写代码。至于实现这种方法，目前在 cloud code 中有一个叫做向用户提问工具。 如果你之前用过 cloud code， 可能见过这个功能，他会问你两到三个关于实现细节的问题。此外，他还提到，对于大型功能或新项目， cloud 可能会问我四十个问题，最终我会得到一份详细的多的规范文档， 而且我觉得自己对内容有很强的掌控感。我一直用的提示词是阅读 spectrum d， 然后用向用户提问工具就任何事情采访我， 包括技术实现、 ui 和 ux 方面的考量、权衡、取舍等等。但要确保这些问题不是显而易见，要非常深入地提问，并持续不断地采访我，直到全部完成，然后再把规范写入文件。所以这个想法其实是慢下来， 为了加速。现在很多人在使用这些工具时，比如 cloud code， cursor， lovable， bolt 等。他们的第一体验通常是输入一个提示词， 可能会有几个问题，然后工具就会开始自动生成并构建你的应用程序。但这里的理念其实就是慢下来， 为了加速，大多数人会直接跳进编码。但这样做的问题在于，你其实可以通过慢下来更好的理解它到底在做什么。 你在规划上花的时间越多，后续就越少，需要去反攻 cloud 已经完成的内容。我第一次见到这种以规范为驱动的开发流程是在 query 上，这是亚马逊开发的一款 ide。 这里的思路其实也很类似。 现在这里的思路是，当你给 cloud 一个提示时， cloud 会做出大量不同的假设。以给应用程序添加身份验证为例， 如果你只是让 cloud 为你的应用添加身份验证，它可能会跑偏，它可能会实现 j w t， 它也可能不会用 o， 它还可能采用基于绘画的方式。而这里的想法是， 在最后你可能会意识到 o。 实际上，我想要利用一个托管服务，比如 work os， clerk 或者其他类似的服务。这样做可以更早地涉及到这些细节，你就不需要把所有东西都重新做一遍。这次不是我们来提示 cloud， 而是 cloud 来提示我们。 cloud 不 会去猜测，而是会主动提问澄清，这样你就不用去重新处理所有那些不同的假设了。如果你还不熟悉 cloud code 中的向用户提问工具，它大致是这样的，它会在绘画过程中向你提出一系列问题，提供多项选择，然后根据你的选择继续进行。 现在为了演示这一点，我会用一个相对宽泛的提示来操作。我会说，帮我构建一个 next js 应用，请采访我，了解我想要什么。实际上，我已经提前把 terik 在 提示中用到的内容实现了，并且把它添加到了一个技能中。我们在这里会看到 它会触发面试技能。稍后我会给你展示，然后你会看到它会说让我采访你，了解你想要构建什么。 在这里他会问我到底要构建什么？是一个网页应用吗？是一个营销网站吗？我会说，我正在构建一个面向开发者的营销网站。然后当我提交这些答案后，他会继续这个流程，并且会继续问我更多澄清性的问题。 所以这是一个开发者工具，或者说是 sdk。 你 也可以输入你自己的信息，通过输入内容来回答这些问题。我可以说我们会有一个预约演示页面，我们就提交这个， 这基本上就是核心想法。现在我想顺便提一下， cloud code 的 计划模式已经存在很长一段时间了，非常出色。它会探索你的代码库， 它可以设计实现文件，并且实际上会写出一个计划。而面试模式并不是用来替代计划模式，它几乎可以作为规划的前置步骤来使用。你可以先进行面试，然后再进入规划阶段， 这样最终理想情况下会带来更好的结果。现在实际上添加一个面试技能其实非常简单，所以你可以完全按照 tarik 说的去做。你可以让他阅读计划，使用这个工具 向我询问技术实现方面的问题。或者你也可以根据自己的需求构建你自己的变体。你可以在技能文件中指定问题的数量或其他内容。它会自动触发技能的好处在于，它会遵循流程，并且能够连接并触发 cloud code 中的那些原声工具。 为什么这样做有效？其实很明显，你会在一开始就做出所有这些不同的决策。你正在缩小 cloud 可以 为你生成的所有可能解决方案的范围。 与其在代码审查时才发现各种不同的假设。你其实可以在成本较低，容易更改的时候就把所有这些决策都提前面对，而不是等到 cloud 已经写出并用掉所有这些 tokens 来生成你要求的功能之后。 过去更传统的提示工程方法是围绕着打造非常完美的指令或者尽可能接近完美的指令而采用以规范为驱动的开发方式时， ai 会帮助你发现你真正想要的东西。 因为你一开始可能并没有你想象中那么清楚，所以与其试图在一个提示中把所有事情都做对，你会经历一个探索的过程。而所有这些不同的问题，理想情况下会帮助你解释那些你本来甚至都没有想到的需求。 下次你需要开发一个大型功能时，我鼓励你尝试一下这种方法。不要试图在一个提示中把所有内容都搞定，真正去尝试一下面试的流程，让他就这个方案来采访你。利用那个提问用户工具，我相信你会对最终得到的结果感到惊喜。

cloudsonnet 四点五发布， ai 编程新王者来袭，十一假期前，大模型竞争激烈， deepsix 开源新模型 v 三点二 xp 后， antropic 重磅发布 cloudsonnet 四点五 一、强大的编程能力 cloudsonnet 自称世界最好的编码模型，能连续编程三十多小时，编辑一点一换行代码远超 gdp。 五、 codex 在 s w e bench 验证评估中处于 s o t a 水平，在 os world 精准测试平台上成绩从四十二点二提升到六十一点四。 二、产品重大升级 cloud code 添加检查点功能，更新终端界面，推出原声 vs code 扩展 howard api 增设新的上下文编辑功能和记忆工具。 cloud 应用程序将代码执行和文件创建功能融入对话，为 max 用户提供 cloud for chrome 扩展。 三、多领域表现出色在金融、法律、医学和理工科等领域，相比旧模型 five， 四点五在特定领域知识和推理方面表现更好。 四、高对其性与安全性它是 antibiotic 迄今为止对其最好的模型，减少了产内欺骗等不良行为，在比喻、提示、注入攻击上有显著进展。可在系统卡片中查看详细的安全性和一致性评估。 系统卡地址， h t p p s column slash slash s x and rapid 点 com premiere 一 二 f 二一四 e f c c 二 f 四五七 a original cloud sonic 四杠五 six holland 点 pdf 五、 cloud agent sdk 发布基于 cloud code 基础架构，用户可使用它构建自己的智能体。六、 imagine cloud 预览版 cloud 能及时生成软件，实时创建、响应并适应请求。未来五天内面向 max 定位用户开放 cloud sonic。 四点五定价与 cloud sonic 四版本一致，开发者可通过 cloud api 使用 cloud sonic。 四点五，你想体验吗？

cloud skill 到底是什么？应该如何使用？我们先来看一下效果。我在 cloud code 中输入了一段提示词，我要求 ai 读取一个 youtube 视频链接。这个视频是油管著名博主单口大神的一期视频，我让 ai 提取视频中的核心知识点， 并整理成一篇 obsidian 格式的 markdown 知识笔记，然后把视频中的知识结构用无线画布画出一幅知识结构图，最后把生成的知识笔记转换为电子书格式，方便我离线阅读。 我把这个指令发送给 cloud code 之后，我的双手就离开键盘了，完全由 cloud code 来接管这个任务。 color code 调用了四个 skills 来完成这个任务。这四个 skills 分 别是 youtube transcript， 也就是 youtube 视频的文案转录，还有 obsidian， macdunn 和 jason combs 这两个 obsidian 的 skill， 以及 macdunn to epub 这个电子书生成 skill。 我 们可以看到，在当前文件夹下，他先下载了视频的字幕文件点 v t t， 然后提取知识点，并拣写成 macdunn 知识笔记， 然后又用无线画布画出了知识结构图，最后生成了电子书文件。在任务全部完成之后，他还进行了自我检查，确认我要求的文件全部创建成功，然后才结束任务。 我们来检查一下生成的文件，首先字幕文件点 v t t， 可以 看到这是单口大神的原版英文口播字幕是带有时间戳的。我们再来看看生成的 macdunk 知识笔记和无线画布。我们把这两个文件放到 obsidian 中，首先看 macdunk 知识笔记， 笔记中是带有 obsidian 专有语法的，比如 copy 块儿，同时还建立了双向链接，我们可以在当前笔记中的知识图谱中看到它所建立的双链儿。 我们再来看无限画布，在 comics 文件中， ai 根据视频的内容画出了知识结构图。那最后我们用电子书工具打开 ai 生成的电子书文件，可以看到生成的电子书文件也是没有任何问题的， 所以你看，如果你看到了一个知识博主的视频，就可以用这样的方式，只输入一段提示词，就可以实现视频内容的下载和转录，生成知识笔记和结构图。这就是 cloud 为我们带来的智能体以及智能体的专属操作手册 cloud skill。 那 么今天我就用一期视频来快速带领大家安装并运行起来这个智能体整个过程非常的简单，而且我们还可以避开 cloud 的 严格的地区和网络限制， 哪怕你在中国大陆也一样顺畅使用。今天的视频分为以下几个部分，首先我们来快速的安装 cloud code， 并且使用兼容模型，绕过 cloud 的 账号和地区限制。 然后我们来看一下什么是 cloud skill， 以及如何在 cloud code 中使用 skill。 最后我会带大家浏览一些 astropic 官方发布的 skill 以及一些优质的第三方 skill， 大家完全不需要自己手写 skill， 很多常用的 skill 都是现成的，直接拿来就可以使用。那视频中的知识点和详细流程我都总结成了知识笔记。视频的最后会分享给大家，那我们就正式开始。 首先我们快速安装 cloud code， 第一步就是安装 node js， node js 是 我们的老朋友了，我在我之前的 n 八 n 和 m c p 相关视频中都使用过它。安装方式也很简单， 来到 note g s 官网下载之后，双击安装就可以了。安装完毕后，打开命令行窗口，输入 note 空格横线 v 和 npm 空格横线 v， 查看版本号，能够输出版本号则证明安装成功。 然后我们运行一个命令来安装 cloud code。 这个命令我已经展示在屏幕上了。如果你在这一步的安装过程中遇到了网络问题，那么你可以考虑使用网络加速，或者使用国内的 n p m 中转命令，我也展示在屏幕上了。安装成功之后， cloud code 就 已经在我们电脑上了。但是不要急，我们需要解决 cloud 账号的问题。我们都知道 cloud 对 地区的限制非常的严格，封号也很严重， 仅限欧美地区用户使用。那如果你身处欧美地区，并且能够成功申请 cloud 账户，那你现在只需要直接在命令行中输入 cloud 空格 log in， 然后再打开的浏览器中登录 cloud 账号，就可以使用 cloud code 了。 但如果你所在的地区不被 cloud 支持，那么我们可以使用其他兼容的大模型来解决这个问题。 目前类似智普 g l m deep sec 都推出了兼容 astropix 的 a api。 地址相关的官方文档我已经展示在屏幕中了。 我们在命令行中分别输入屏幕上的这三行命令，这三行命令的意思就是把 cloud code 的 背后所使用的大模型 url 和 api t 替换成智普 g l m 的 大模型。那这样一来，我们就不需要走 cloud 的 官网的登录，就可以直接使用 cloud code 了。 那另一种方法是通过修改本地的配置文件来修改这些环境变量。二指的原理是一样的，我已经把这种方法展示在屏幕上了。 在 cloud 的 全句目录下创建 settings 点 json， 把屏幕上的内容复制过去，把里面的 a p i t 替换成你自己的 a p i t。 a p i t 可以 在智谱的官网找到，然后在你的用户目录下找到点 cloud 的 点 json 文件，添加一个属性叫 has completed onboarding 值设置为处就可以了，大家可以自行修改。那么我们切换为 glm 模型，相比于使用 cloud， opus 四点五有什么优劣 呢？在性能方面， cloud 肯定是编程领域的 number one， 毫无争议，但是呢，它对地区的严格限制以及昂贵的价格是它最大的劣势。所以如果你对 cloud code 的 需求并不是那种产业链级别的需求， 要拿它做商业交付式的编码，那么你是没有必要非要使用 cloud 模型的。尤其是像我刚才展示的下载 youtube 视频并转载知识笔记这种任务，肯定是不需要使用 cloud 的， 类似 glm、 deepsea 这样的大模型足够胜任，并且它们的价格便宜，性价比高，网络和地区限制也非常宽松。所以这个方法目前是解决 cloud 的 地区限制的最好方法。 只有当你要做项目级的商业交付的时候，再去考虑用各种中转方式使用 cloud， 同时你要注意风险。 那么到此，我们的 cloud 的 code 就 安装完毕了。我们来到命令行输入 cloud， 然后回车， cloud 的 code 就 启动起来了，随便输入一个你好就能看到 ai 返回结果，那么就说明成功了。 我这里使用的是 glm 四点六模型，因为有免费额度啊，可以专门用来做视频。呃，目前 glm 最新的版本是四点七，性能非常强，大家根据自己的需求来切换模型就可以了。 那么接下来我们来看一下什么是 skill， 如何在 cloud code 中使用 skill。 我 们打开一个 skill 文件，可以看到它是 markdown 格式的，长得非常像我们平时使用的 ai 提示词，那其实它就是一个包含了详细功能指南的，更专业更详细的提示词， 通用的 ai 智能体，比如 cloud code， 它就像是一个刚大学毕业，智商很高，但是没有实际工作经验的大学生， 那它的技能是靠海量的训练数据。而 skill 就 像是给他写了一本专业级的操作手册，告诉他在遇到这样一个特定任务的时候，应该执行哪些操作。那有了这个手册， ai 就 成了这个领域的专家， 你也可以理解为在游戏中你的法师角色学习了一本技能书，什么暴风雪、火球树这些，那么火球树这本技能书其实就是 skill。 那 么我们来看一下如何使用 skill。 首先我们来到 cloud 的 全局目录，默认地址是 c 盘用户你的用户名点 cloud， 在这个文件夹下创建一个文件夹叫 skills， 全小写。然后在这个文件夹内创建一个文件夹，名字就叫 skill 的 名称，比如 markdown to epub。 很 明显这个 skill 就是 把 markdown 转换成 epub 电子书。 而 skill 文件夹内必须要有一个文件是 skill 点 m d， 其中 skill 这五个字母必须大写， 这个文件是必须的，我在屏幕上展示了一个文件夹结构，那除了 skill 点 m d 之外，还可以有一些资源文件，比如代码模板。 至于对于这个目录结构，大家了解一下就可以了，也不要觉得麻烦，因为就像我视频开头所说的，很多通用的 skill 我 们都可以下载得到，一般不需要自己手写。 我现在的文件夹里就是从 github 上下载了二十多个 skill， 比如 pdf， excel， word， ppt 的 相关 skill， 还有关于头脑风暴和前端设计的 skill。 我 们来简单看一下 skill 文件的内部结构。首先是原数据区，它的作用就是匹配用户的指令 属性， name 和 description 分 别代表 skill 的 名称和描述。 description 就 会被 ai 用于匹配用户指令，如果用户发出的指令与这个 skill 的 description 相匹配，那么 ai 就 会调用这个 skill。 那 只有第一部分，这个元素句式会在你发送指令的时候被 ai 读取， 那后面的内容只有在 skill 被调用后才会录取，是非常节省 token 的。 那接下来第二部分就是具体的指令，指令会告诉 ai 遵循什么样的要求去执行任务，这里的内容可以是具体的步骤，以及调用哪些资源和代码。 那第三部分就是资源区，列出 skill 需要用到的具体文件，比如 python， 代码、文档、数据等等，那这些资源就是我们在刚才的目录结构中放置的那些资源文件。 那么以上就是 skill 的 本质，我们在这里创建了 skill 之后就可以直接使用了。在这个 user 文件夹下的点 cloud 文件夹内创建的 skill 是 全局 skill， 你 也可以在你的项目文件夹中创建点 cloud 文件夹并放置 skill， 层级结构是一样的， 只不过这样的话，这个 skill 就 只作用于当前项目。我们来测试一个 skill， 我 这里有一个叫 frontend design skill， 前端设计啊，是生成网页的，这是一个 cloud 的 官方发布的 skill， 我 们在 cloud 的 code 中输入提示词， 为一家叫 nexus 的 ai 初创公司制作一个网页，风格要求是暗黑风发光渐变毛玻璃特效保存到当前文件夹， 然后回车，科拉的 code 就 开始运行了。这里他识别出了我的命令，然后问我是否要使用 frontend design script， 我 直接输入确定，然后他就开始设计网页了，过程中需要一定的时间，我就把过程进行了加速，那最后他生成了一个 index 点 html 的 网页， 我们把这个网页打开来看看，我们可以看到这个网页的样式设计的其实非常好，非常符合 ai 初创公司的风格。 呃，其实说实话，做视频的时候我都被这个样式惊艳到了，不愧是 cloud 的 官方的 skill。 呃，我之前视频里拿 jimmy 的 canvas 做的网页确实比这个丑多了，那么这样我们就成功执行了一个 skill。 那 么我视频开头展示的用一个提示词，让智能体下载视频字幕提炼总结成知识笔记，在无线画布中画出知识图谱，然后再生成电子书，这个任务大家就可以自己进行尝尝试了。 那视频开头我做展示的时候授予了 cloud 的 完全自主权，而不是每次调用 skill 都征求我的同意，想授予 cloud 的 这个权限，你可以在启动 cloud code 的 时候添加参数。那具体的命令是， cloud 空格横线横线 dangerously 横线 skip 横线 permissions。 但是就像这个命令你的内容一样， dangerously 危险。 cloud 有 了完全自主权就可以随意删除代码和文件了，你要谨慎使用这个命令，那我在视频开头完全是为了做展示才这么做 的。那接下来我为大家展示一些可以直接下载的现成的 skill。 首先就是 cloud 官方发布的 skill， 在 github 上，也就是 app 的 官方 github， 大家可以找到这个仓库。 另外一个我推荐给大家的是一个叫 awesome cloud skill 的 get up 仓库，这里面汇总了很多优质的 skill， 我 之前展示的大部分 skill 都来自于这两个仓库。 另外，如果你是 obsidian 用户， obsidian 的 ceo 最近亲自下场发布了三个 skill， 大家直接搜索 obsidian skill 就 能搜就能找到。 那我的下一期视频就会单独针对 obsidian 的 skill 来为大家讲解如何在 obsidian 中调用 cloud code 并执行 skill 来实现 obsidian 的 aia 任何功能。 那么以上就是今天视频的全部内容，大家现在就可以上手尝试使用 cloud code 和 cloud skill 了。视频内容中的知识笔记可以在我的个人简介和频道信息里找到我的个人主页地址，然后进行下载。大家如果在使用过程中有什么问题，可以在我的个人简介和频道信息里找到我的个人主页地址，然后进行下载。大家如果在使用过程中有什么问题记得点赞关注，谢谢大家！