Clawdbo对SaaS影响

cloud bot 一 夜爆火，这是一个运行在本地电脑的开源 ai 助理，短短几天内， github star 数量直线拉升，已经超过了十二万。本期视频我们带来一个 cloud bot 的 全面攻略，看看 cloud bot 比起其他的 ai agent 有 什么特色。 我准备了十几个案例的玩法大全，还会介绍一个接入飞书加国产模型的方案，让 cloud bot 在 国内网络也能顺畅使用。视频开始之前，先插入一个小插曲， 由于 cloud bot 受到 ansorepic 法务团队的压力， cloud bot 先是改名成了 motbot， 现在又改名成了 open cloud。 爬爬虾做视频的速度还赶不上它改名的速度，所以本期视频我们还是统一叫它最开始的名字 cloud bot。 cloud bot 功能跟 cloud code 和 open code 都有点像，都可以处理文件编码、调用 skills、 m c p 等等帮我们处理工作。 cloud bot 的 最大优势是可以接入各种聊天工具，也就是我们即使出门在外，手边没有电脑，只需要在聊天工具里面给 cloud bot 留个言， cloud bot 就 能自动干活，还能把屏幕截图、执行过程等信息实时同步过来，非常的方便。第二个优点是， cloud bot 自带了强大的定生物系统， 只需要用自然语言就能创建定身舞，比如可以创建一个临时的提醒，还可以定时检查收件箱通知等等，它可以智能地判断事情的紧急程度，选择是否用聊天工具跟用户进行沟通。比起传统的指令执行、指令执行这种固定的流程， cloud bot 就 具有了很强的主观能动性。 它的第三个优点是具有长期记忆，可以把记忆作为文件存储在本地，在日常的对话中能够搜索，并且把相关的记忆捞回上下文，随着日常使用，它还会主动去更新这些记忆文件，会有一种越用越聪明的感觉。好，我们先在本地把软件安装一下， 任意一个能运行 note g s 的 环境都可以部署 cloud bot。 我 最推荐就是使用 mac 或者 linux 系统的家庭服务器。 现在最火的部署方案是使用 mac mini， mac mini 的 最大好处是 mac 系统有不错的桌面环境，这样可以很方便地进行截图、操作、浏览器等等。第二点是功耗比较低， 七乘二十四小时运行，比较省电。第三个优点是 cloud bot 里面许多 skills 跟 mac 生态是绑定的，没有 mac 电脑的话，可以选择 linux 操作系统，或者在 windows 里面创建一个 linux 的 虚拟机。操作步骤跟接下来是一样的， 我选择的安装方式是 node js， 我 们来到 node js 官网，把第一个命令复制一下，然后打开终端执行一下，接着是第二个命令，第三个命令， 这样 node js 就 安装完成了。下一步我们来到 cloud bot 的 官网，在这里有一个一键安装命令，如果我们使用官网上的一键安装命令的话，注意要区分现在软件的名字，比如现在叫 open cloud， 后续所有操作的命令都应该是 open cloud 开头了，这里我选择 npm 的 安装方式， 我们看到 n p m 这里命令还是叫 cloud bot， 所以 后续我输入的命令都应该还是 cloud bot 开头了。这样我把这个命令复制一下，粘贴到命令行窗口执行一下。安装完成，我们输入命令 cloud onboard 来进行初步化。第一步，先配置 ai 模型，因为我有 open ai 的 plus 订阅，所以这里我选择 open ai， 当然下面也有很多不错的国产模型可以选择。视频的后半段，我们再来配置使用国产模型。选择 open ai 以后，再选择第二个 chad gpt 登录， 登录一下我的 chad gpt 账户，这样 ai 模型就配置完成。默认模型我选择的工具是 whatsapp 视频的后半段。我们再来看如何绑定国产的聊天工具。我们打开手机上的 whatsapp 右上角三个点已关联设备，关联新设备，扫一下屏幕上的二维码，这样就绑定完成。接下来选择预装的 skills， 按空格键打上对勾选中，这里可以按需进行选择安装下面的这些 api k 可以 全部选择跳过，然后 ai 会询问我们一些关于人设方面的问题，我们回答一下，这样就配置完成。我说你可以给我的聊天工具发一个消息，我们看到手机上收到了消息，这样就完全配置成功了。 我们先来介绍几个基础命令的使用。输入命令 cloud bot gateway， 这个是启动主程序，我们可以通过关闭控制台来停止 cloud bot 的 运行。在 cloud bot 后台运行的时候，我们可以新开一个窗口， 输入命令 cloud bot t u i 就 可以进入这个控制台的对话界面。输入命令 cloud bot dashboard， 可以 进入一个网页版的控制台，在这里可以进行基础的对话。上面还有很多配置，可以管理定身舞，管理 skills 等等。输入命令 cloud bot channel logout， 可以 退出 cloud bot 上面登录过的聊天软件，然 然后我们再输入命令 log in， 就 可以重新登录一下，因为有的聊天软件可能隔几天就会掉线，我们可以使用这个命令重新登录一下。我们来看 cloud bot 最有意思的一个功能就是它的定身物，定身物赋予了 cloud bot 的 一些主观能动性，让它变得更像一个智能的 ai 助手。 比如我输入这个命令，提醒我两分钟以后关煤气。 cloud bot 回复我，好的，已经设定成功了。我们可以在网页版的控制台 crown job， 也就是定身五这个选项卡可以看到 cloud bot 为我们设定的定身五，这里显示两分钟后执行。两分钟以后，他就把这个消息推送到了手机上，提醒我去关煤气。 cloud bot 具有操作浏览器的能力，我们需要先在 mac 里面下载一个 chrome 浏览器，我要求 cloud bot 去 m i t 公开课下载 python 课程的课件，放到我的桌面，我们看到 cloud bot 自动打开了 mac 里面的 chrome 浏览器，找到了 m i t 公开课的官网，并且搜索 python。 他 找到了几门 python 课程， 回复了我课程的编号，让我选择这里，我选择第一个。他又在浏览器里面通过课程编号找到了这门课，并且下载到了桌面，然后我要求他把它解压出来，他调用了麦克的命令行工具完成了解压，然后我要求他把第一节课的课件发给我 这里可乐豹成功找到了课件，并且完成了发送，效果不错。接下来我们来看一个把浏览器自动化跟定生物组合起来的案例。爬爬虾，作为一个科技软件类的博主，需要经常查看 github 的 热点， 这里我告诉 cloud bot， 让他查找一下 gitap 上面的热点，然后做个中文简报发送给我。 cloud bot 生成了中文简报，接下来我说每天早晨八点你都做这么一个简报发送给我。 接下来 cloud bot 生成了一个定身舞，每天早晨八点都执行这个工作。我们可以在 cloud bot 的 控制后台查找到这个定身舞，每天早晨八点都会自动执行这个工作流程，发送给我简报效果不错。除了操作浏览器， cloud bot 还有图像识别等 ai 视觉方面的能力。 这里打开 mac mini 的 设置隐私与安全设置录屏与系统录音，我们在这里搜索终端两个字，给命令行终端添加上录屏和录音的权限。接下来重启一下 cloud bot， 我 在手机里面说，请给现在的 mac 截一个图， mac 电脑当前的图片就发送到了我的手机上，可以实时的对状态进行监控。 目前为止我们依赖的是海外的聊天工具。接下来我们把 cloud bot 接入飞书，让他在国内的网络也可以顺畅使用。我们先来到飞书开放平台，点击创建企业应用，填写一个名字与描述。接下来点击左侧添加应用能力， 选择机器人。然后我们来到权限管理，点击添加权限，总共需要添加屏幕上这些所有的权限。 接下来来到版本管理与发布，填写一个版本号，点击发布。我们回到 mac 终端，输入第一个命令，安装飞书插件。第二个命令，配置 app id， app id 可以 在飞书开放平台凭证与基础信息里面找到， 把 id 粘贴到命令行里面执行一下，然后配置 app secret， 同样在凭证与基础信息里面找到同样的，把 secret 放到命令里面执行一下，下一个命令，开启飞书 channel。 最后第四个命令，把链接方式改成 web socket， 然后我们重启一下 cloud bot， 这里我总结了需要执行的几个命令，有需要的观众朋友们可以截图保存一下。回到飞书开放平台，在事件与回调这里选择长连接，点击这个铅笔，点击添加事件，然后勾选接收消息，最后点击顶部的创建版本， 我们再提交一个新的版本，这样飞书就配置完成了。在飞书的手机 app 里面，我们可以找到开发者助手，然后点击打开应用这里我打一个招呼，你好，飞书有一个非常可爱的机器人正在输入的表情，我问他现在几点了，这里给出了回答。然后我让他给麦克截一个屏， 告诉我需要先在控制台跟他对话一次，开通权限才可以截屏。这里我们来到麦克上面的控制台，跟他对话一次，允许截屏，这样截屏完成。我们看到飞书也同样可以传递文件传递截屏。我们把聊天方式换成了国内平台 ai 模型，同样也可以换成国内平台。 cloud bot 的 作者推荐使用 mini max， 这里我们来到 mini max 的 开放平台左侧，选到接口密钥，然后创建一个 apikey， 然后我们打开 mac 的 控制台，输入 cloud bot config 来配置一下模型，选择 mini max， 然后我们把刚才创建的 mini max api k 填写进来，一路回车就配置完成。来到 cloud bot 的 控制台，输入命令斜线 models， 然后我们可以选择 mini max 模型， 选择完模型以后，我们再重启一下 cloud bot， 这样模型就切换完成了。 cloud bot 的 强大之处在于它内置的 skills 可以把各种第三方的生态接入进来，比如这里的 g u g skills， 可以 把谷歌邮箱、日历文档等功能都接入 cloud bot。 我 们点击这个安装按钮，这里要提醒一下大家，安装的时候要把 mac 系统更新到最新版，否则有可能会失败，这样一键就安装完成。 来到谷歌 cloud， 我 们在左侧菜单找到 api 与服务，选到 o o 四权限请求页面，创建 o o 四客户端应用类型，选择桌面 app。 然后我们把生成的这个 json 文件保存下来，把文件拖拽进 cloud bot， 告诉他配置一下 g o g 的 认证，然后我们登录谷歌账号，并且授予权限，这样就完成了配置。接下来我让他看看我的邮箱里有什么邮件，让他总结一下。 这里 ai 提示我需要再开通一个 gmail api 的 权限，我按照它的提示把权限开通完成，它就可以读取到我的邮件了。接下来我让它把所有的邮件移动到垃圾箱，这里也成功完成了。我在手机上让 cloud bot 帮我发送一封邮件， 我们看到邮件可以成功发送，我让 cloud bot 设置两分钟一次的心跳检查，如果有发现新的邮件，就发消息通知我，我给这个机妙邮箱发送一个邮件来测试一下。这里 cloud bot 成功给到了通知，我让他总结一下邮件内容，他也完成了总结。 ai 助手对接其他生态，一个重要的渠道就是 m c p， 我 们可以在 skills 里面找到 m c p porter， 把这个 skills 安装一下。接下来我告诉 ai 用 m c p porter 来配置一个百度地图的 m c p， 我 把这个 m c p 的 说明文档贴给了他。 ai 提供了三种安装方案，我选择 streamable h d d p。 他同时要求我提供百度地图的 a p i k， 把这个 a p i k 复制一下粘贴给他，这样就完成了配置。他已经可以使用这个 m c p 查询到地理位置的坐标了，这样我们就配置完成了，我们也可以在手机里面使用，我让他查询一下从青岛太平角公园到崂山羊口景区怎么走， 这里成功给到了规划路线，效果不错。我们再来看一个 skills 的 使用，这里有一个 skills 叫做 coding agent， 它可以驱动本地的 codex， cloud code、 open code 等 ai 编程工具 直接进行编程。这里我们先把这个 skills 安装一下，我在 mac 电脑上登录了我的 codex， 接着我在手机上跟 ai 说调用 codex 创建一个贪吃蛇的游戏，我们看到程序就编写好了，这样我们就通过 cloud bot 驱动 codex 完成了一个程序的开发。

那这几天看到有博主说 open clock 可能在很短的时间内就会消耗你上百万的 token， 今天抖音私信又有一个朋友在跟我确认这个事情，他也很担心，就是怕用上了 open clock 之后 token 负担不起。那刚好今天早上我遇到了这个问题，我最后也找方法去避开了，所以我给大家分享一下。首先 给大家看一下这个统计图，我用的是腾讯云的，之前我接过那个腾讯云的 deepsea 的 模型，也就是让 openclaw 去用这个模型。 那我今天上午问了他一个问题，确实不多啊，他就问题很少，但是他消耗了我七十五万的头肯，大家看一下，也就是今天 那短短的也就是不到一分钟时间，所以这个是事实，但是也不用太过于焦虑。因为什么我给大家看一下，我最后把它切换成了 mini max， 我 买的是它一个月的套餐， 我不是给 mini max 做广告。那它这里呢？你可以用任何的这种订阅式的模型，它这里是五个小时有四十次的对话。那任何的这种订阅式的模型，它几乎都是这么去定量的，按照你的对话次数， 所以我把它切换过来以后，他只会按照对话次数去计算，而不会按照你的 token 数量。所以如果五个小时我超出四十次对话了，那大不了这个模型我现在用不了了，他不会让我有更大的损失。 所以我觉得如果大家真的担心说 token 负担不起，那就去买一个这种按月订阅的模型就可以了，所以我觉得避开这一点就可以了，其实也没有那么恐怖。

我养了一个 ai 秘书，没错，他就是前段时间震惊硅谷的 cloud boat 啊，现在已经改名了叫 open cloud。 但是在我用的时候呢，我也有在网上查他的一些其他的教程啊和使用技巧啊，在我这个实际体验下来之后呢，我发现其实网上百分之九十的人，他对这个 open cloud 的 用法和理解都是错误的，就比如说 opencloud 太烧钱啊，这些我都会在视频的后半段给大家详细解答，其实真的没有大家说的那么烧钱。首先呢，这个 opencloud 相比其他的一些 ai app 来讲呢，它最大的特点就是它能接管你的电脑，它能帮你完成一些工作的。 那我第一个测试的功能呢，就是让它整理音频文件，我是让它整理的歌曲，然后大家可以看到我给他了一个很简单的指令， 给了他这个指令之后呢，他就开始在下面帮我整理歌曲了，那整理的结果是什么样呢？最后呢，我是能在这个软件当中找到这个韩文歌曲的播放列表，并且啊，他在我的本地也生成了这样的一个文件夹，我给大家看一下， 大家可以看一下啊，这一些就是 ai 帮我整理的韩文歌曲。这里我就说一下让我比较震惊的点，第一点啊，就是他相对于其他的一些 app 来讲啊， 你给他的指令不用那么复杂，就比如说我之前用的一些 ai app， 无论是生成图片呀，还是说让他帮我生成视频啊等等等等等等，我可能需要用到其他的 ai 来帮我辅助生成这样的指令，它才能帮我完美的解决我的工作。 但是 open cloud 不 需要，你只需要给他简单的一句话啊，并且大家可以看到我给他的指令当中其实是有错字的，但是他依然完美的完成了。第二点呢，我更加震惊， 因为我给他的指令是整理韩文歌曲，但是有很多韩文歌曲啊，它是英文命名的，它同样的帮我把它找出来了，大家可以看一下这一首歌曲啊， 你看它是纯英文命名的，但是 open cloud 一 样帮我把它找出来了，并且归类到了这个文件夹里，而且啊，它为了防止这个文件占用我的电脑空间，它生成的这个文件格式大家可以看一下，是替身 啊，这一点我也觉得他真的特别的智能，如果要是人去整理这些音频文件的话，整理这么多，而且在 一千多首歌的曲库当中去挑选，我觉得没有个两三个小时是解决不完的。但是我指令给他 open cloud， 他 只需要一分钟啊，甚至一分钟都不到，他就帮我完美的完成了这一项任务。然后这里给大家说一下，我为什么给他的任务是整理音频 而不是整理文字啊或者文件夹，是因为我觉得 ai 发展到现在啊，你给他这种通过文件名啊，或者是文件格式就能识别出来的这种任务，我认为太简单了， 我给它音频这个任务呢， open cloud 它是无法真正意义上去听音乐的。最后呢，我给大家说一下，就是网络上目前对 open cloud 我 认为是误解的地方。首先呢，就是说一下，为什么大家都推荐将 open cloud 部署在一台专门的 mac mini 上面？ open cloud 啊，虽然说在你的本地电脑上已经部署了， 但是它还需要额外配置一个 ai 模型，就比如说 chat g p 啊，国内的谦问啊等等等等，那这个模型是干嘛的呢？ 就是来帮助你的 opencloud 来学习的，这里的对话框啊，只是将网页上的那个对话框原封不动的将内容发送到这里，那也就是说，其实你给他的命令啊， 和 chat gpt 啊这些 ai 是 一样的，它都是在一个对话框上面的，这也就意味着，如果你关闭它了，或者是重启了之后呢， opencloud 它这个对话框就结束了，之前跟它的对话的一些内容它就忘记了。所以呢，大家都推荐你去买一个专门的 mac mini， 接上屏幕，将它设置好之后呢，再将屏幕拔下来，然后通过一些社交 app 呀，甚至是短信都可以来操控 opencloud。 如果你不这样呢，你每次都是关机重启这个 opencloud 呢，就会面临一个问题，就是它这个记忆丢失，你每次都关机然后重启，那你的 opencloud 真的 是缺少了一个特别智能的这样的一个功能。 到这里呢，大家应该就明白了，用 mac mini 的 目的呢，就是让它以最低的功率来七乘二十四小时的运行 opencloud， 让它这个对话框不关闭，这样呢，它就有一个长期的记忆的功能，有一些你给他的指令呢，他就能记住，不需要你反复给他信息。那如果你一定要关机的话， 这里也有方法，想知道方法的朋友呢，可以私信我。第二个问题呢，就是大家说 opencloud 特别烧钱，其实这个问题啊， opencloud 这个开发者已经说过了，大家可以接 kimi 的 模型，我本人用的也是 kimi 的 模型，用起来的费用呢，就是它包月的费用， 是这里边呢，对这个使用的频率可能有所限制，但是我实测下来之后，我发现普通人真的是绝对的够用。然后第三点呢，就是有人说 opencloud 因为它的安全问题要将它部署在云端，这个使用方法呢，是我最不推荐的。而且在我看来， 如果你真的将 opencll 部署在云端了，那你就用了一个残血版中的，残血版中的，残血版中的这样的一个 opencll 的， 你缺失了它的很多功能，就比如说对电脑的一些操控，对文件的一些整理啊，你在云端都没有办法完成。 然后这里呢，额外补充一点，我看网上目前还没有人去讲，就是说 opencll 的 你连接的那个 ai 模型对 opencll 的 有没有影响？我可以先给大家说结论，有影响，但是微乎其微， 为什么呢？我给大家看一个实际的案例，这里呢，我用 opencloud， 并且将我的出生日期告诉了他，让他用周易的知识给我算一下八字，但是就 opencloud 他 拒绝执行，他直接说他无法算命或占卜，他不能这样做，而且他给了我 理由。那这里呢，我就想，是不是因为我接的那个模型啊，就是 kimi 这个模型，它不允许进行的这样的一个操作。于是呢，我就又打开了 kimi， 同样的将刚才的这个指令复制，直接在 kimi 上面，让他帮我算一下八字，但是 kimi 执行了，并且呢这个结果非常的详细，那也就是说呢，其实 opencloud 它有自己的一个套执行逻辑，这也就是我在第一点当中给大家讲过你连接的那一个 ai 模型啊，无 论是菜的 gpt 啊，还是国内的其他的，都是它的一个知识库啊。我用 opencloud 呢已经有五天了，目前用下来呢就是这些问题，还有使用的一些感受， 大家有什么问题呢？也可以打在评论区，如果你想使用这个 opencloud 呢，也可以私信我，我也可以帮你部署。没有说到的地方呢，我也会在接下来的几期视频一一给大家去补充。

那本期快课我们就围绕着 moto box 这样的一个项目，完整的各个方面来进行深度解读。首先第一部分我们会来介绍一下关于 moto box 这样的一个项目，它的完整的发展历程对不对？好，它到底是采用哪些核心技术，以及现在主流的哪些玩法啊，才让才让它在分这么短的时间里面迅速的啊，这个啊，火爆全球啊，这是第一部分内容， 那么第二部分内容我们也会带大家从零呢哈来围绕着 motiboot 这样的一个项目呢来进行安装部署使用。那么其中呢，我们既会介绍如何在本地来进行部署，也会来介绍最近啊，对不对？阿里云给他做的这些兼容之后，我们如何呢？在阿里云上啊，快速的去部署这个 motiboot 这样的项目来进行运行。 那么紧接着第三部分，我们会进一步来介绍关于 motiboot 这样的一个项目，它更加底层的一些啊，很多开发商呢，非常关注的这个技术原理哈。 哎，这看咱们公开课的很多同学其实都是大模型里面的专业技术人员啊，那其实我们这个专业人员对不对？拿到这个非常这么火的啊，这么好用的一个 agent 之后呢，肯定会对其中的很多的一些技术的细节啊，非常感兴趣，比如说对于 moose bot 来说啊，他的两个非常核心这样的特性，一个呢是他无限记忆能力是怎么样实现的啊？第二个呢是他 是如何能够自由的去组装一些这个 skills 啊，来拓展它能力边界的。那么这两个关于现在 mototo 啊这样的 agent， 它的呃功能的这个实现呢？我们会在第三部分来好好介绍一下它到底是怎么样来进行的这个实现。那么同时第四部分啊，我们会 更进一步的来探讨一下。哎，如果你现在希望啊围绕这个 mototo 这样的一个 agent 来进行定制化开发啊，专门能够去满足某些这个使用场景的啊，这个 ai 数字员工的话，那么 ok 啊，这个项目它应该怎么样啊？来进行二次采访编， 并且呢我们也会手动的带大家去完成一把哈围绕这个项目的这个二次开发，跟大家好好介绍一下这个项目，如果我们要二次开发的话，怎么样去解偶它底层的这样的一个核心内呃各个功能模块，然后同时呢你可以通过一个什么样这个流程来围绕这个项目来完成一个二次开发，来 快速的呢去搭建一个高性能的满可以满足特定场景下的自己可以来进行使用的这样的一个 agent 啊。那么总共呢，咱们今天晚上总共就是这么四个部分核心的这个内容，那么大家现在看到的这个演示视频啊，就是我们最终呢啊完成二次开发之后搭建的这样的这个 motobot 啊，当然其实我们在围绕这个 motobot 在 你二次开发头其实 主要考虑的还是一个呢，是国内的这样的一个场景的这个适配啊，然后同时呢也会啊围绕他现在的这个 motobot 这样的向他所表现出来，比如说啊他可能不 安全，对不对相关的问题呢来进行优化啊。当然其实我们在围绕这个项目在进行整个的二次开发的过程当中，最为核心的一点啊，是我们可以深入了解这个项目底层这个架构，那么对于现在的咱们的这个大模型的技术人来说啊， 这个深入了解一个，对不对啊？这么火啊，这么有效啊，然后这么有用啊，这么好用的这个项目呢，其实还是非常非常重要的，其实对于很多开发场景来说，这个项目呢，它实际上是一个 ai 编程的一个产品啊，就是 它的这个作者啊，这个 peter， 呃， stemberg， 它呢实际上是完全使用 ai 编程的工具来完成的这个项目一整个项目的开发啊，所以呢，咱们也可以使用 ai 工具，对不对？我要这个项目呢，来进行更加定制化的二次开发，等等等等啊，这个呢是我们最终的啊，今天的这节公开课，最终的一个这个呃议题也是最为复杂的啊，一方面的功能和 一个功能的这个讨论啊，当然也像我相信也是本期公开课非常有价值的一个环节。当然啊，对于我们本期公开课所有的课间啊，大家都可以扫描屏幕上二维码，添加我们助教老师呢来进行领取。好，那么接下来我们就围绕这四个部分内容啊，一部分一部分来进行讲解介绍。那么首先啊，我们这个考虑到啊，咱们零基础的这个同学的这个学习需求，我们还 是要围绕着现在 motoboot 这个项目呢，来进行完整的一个入门的这个介绍啊。这个呢，其实我觉得对于很多技术人来说哈，还是要有这方面的啊，围绕像这样的一些这个项目，有这方面的一些基本理解和判断啊，因为毕竟呢，现在 motoboot 这个项目，它其实 呃火了这个程度啊，它就不仅仅是一个开源项目了啊，它可能会对未来啊，比如说今年很长一段时间啊，大家去围绕 agent 来进行开发的，开发方式啊，开发方向啊，都会有非常本质性的这样的影响啊， 所以呢，其实对于技术人来说，啧，还是要好好考虑一下，好好研究一下啊，这个项目到底是什么样的啊，这个功能架构它是怎么样火到现在的？ 当然 motboat 啊，这个项目，它是二六年一月份啊，刚刚开园的一个。这个项目，它最早呢叫 clark boat 啊，它其实叫 c l a w d boat 啊，然后呢，这个 clark boat 啊， clark boat 和这 cloud 啊 boat 啊，就会有点像啊，所以呢，后面就被 cloud 公司告了啊，它现在改名呢，改成叫做这个 motboat， 那 原来呢， cloud 的 这个名字呢，叫龙虾，哈哈，那么现在呢，改成了这个 multiple 之后呢，这个 mode 啊，实际上代表着这个龙虾蜕壳的这样的这个意思啊，所以呢，它就改了名啊，叫这个 multiple 啊，它的意思就是啊，再进一步地来进行进来，来进行净化啊，所以呢，在后面啊，咱们在进行这个 agent 讨论的时候呢，你会发现，有的时候，我们的课间里面可能是 写的是这 large boat 啊，有的时候写的是这个 motboat， 包括它现在这个项目底层的命令，还是这 large boat 啊，所以呢，这个啊，这两个名字通用的啊，大家理解一下就行。然后同时呢，这个项目呢，是今年一月份啊，这个刚刚开园的一个这个项目，它创始人呢，叫做这个 peter steburg 啊，它呢，实际上是这个叫做 pdf 啊，这个 sorry 啊，叫这个呃。 ps pdf kid 的 一个创始人啊，这个 ps pdf kid 呢，我相信可能很多同学不一定用过啊，他呢，实际上是可以围绕这个 pdf 来进行自由的这个修改的这样的一个这个工具啊，然后他呢，当时创建完了这个项目之后啊， 自己说啊，是经历一段人生这个低谷啊，所以后面就把这个项目给卖了啊，卖了这个好几亿，哈哈。啊，之后呢，这个这个成绩了一段时间啊，自称自己是个退休程序员啊，但实际上看起来年龄也没有多大啊，对吧？然后啊，在 这个去年那个下半年开始着手啊，来思考，去构建一些这个 agent 这样的项目，然后啊，就有了我们今天所现在所看到的这个呃 mot agent 啊， sorry motboat 啊，这样的一个这个项目的这个诞生， 然后呢，在这个项目的开发的这个整个过程当中啊，其实，呃，这个 peter stanberg 基本上全部都是采用 ai 编程啊来完成啊，他这个在最近接受采访里面，他也说了啊，这个我用 呃，四个 cloud 扣子啊，再搭配着 codex 一 起来干活啊，前面的这个 codex 表现比较好，后面发现 codex 也不错，哈哈。然后呢啊，怎么怎么样啊，这个非常短的这个时间内就完成了 整个项目原型的开发啊，然后呢，这个最高的时候啊，单日提交的记录达到了一千三百七十四次啊，你会发现这个提交的这个记录对不对？在 github 上提交代码，这个单日的这个提交的这个次数，肯定都不是人力能够完成的啊，那肯定是借着这 ai 编程呢，共同来，共同来完成的这样的这个事项， 其实哈，就是啊，这个项目也给很多开发者我相信是一个非常好的一个启示啊，因为其实现在 ai 编程的功能确实很强， ai 编程的这个能力呢，也很强啊，包括前段时间这个 openid 的 联合创始人啊，后面这个离职了啊，这个安德鲁卡帕西对不对啊？这个著名的网红啊，程序员的网红啊，也说啊，说这个啊，这个 在 ai 编程的面前会感到自己的这个非常的无力哈，然后呢，会觉得说 ai 编程呢，确实啊，是非常好用的一个工具，他现在呢，由原来的啊，百分之八十手写代码，现在也变成了百分之八十让 ai 写代码啊，然后他也会觉得自己通过口述的方式让 ai 来去完成一个业务，觉得非常丢人啊，但是后面慢慢也习惯了，哈哈，那 这个呢，其实我相信就很多程序员内心的一个写照哈，就是现在面临着新旧工具这样的交替，有可能程序员内心还是非常纠结的啊，觉得说不行，我得手写啊，但实际上 根据我们目前的这情况来看哈，完全没有必要，我们团队从去年的这个年终开始，就已经全面的接入 ai 编程这样的一个工作流，然后基基本上现在每个月我们整个团队也是好几万的这个成本投在这个 ai 编程领域里边， 然后包括啊，我们公开课讲的项目啊，和我们正课里面付费课程里面的项目，其实都是我们人工和 ai 编 ai 编程工具协助来完成的这样的一个 完整的一个项目，包括我们一会儿来跟大家讲解的关于如何去围绕着这个 cloud bot 啊，围绕围绕这个 multiple 来进行二次开发，也是人工和 ai 编程混合来完成的这样的一个过程啊。所以呢，其实通过啊 multiple 这样的一个项目啊，也能给大家很好的一个启示，就是 确实这个人工编程呐，呃，效率还是不够高，这个和 ai 结合着来编程啊，可能才是才是程序员们的这个未来啊，这些很正常啊。再比如说像今年一月份， 这个 cloud 的 ceo 啊，也公开表示说程序员，传统程序员啊，那这个职业生命周期可能只剩下六到十二个月了啊，可能所有程序员都会面临着如何和 ai 来进行写作转型的这样的一个问题。所以呢，我们的公开课啊，在我一会儿去讲关于围绕什么 pos 来进行二次开发的时候呢，也会主要是以一个怎么样跟 cloud code 对 不对，怎么样跟 ai 编程工具协助去完成二次开发这样的角度来进行介绍，而不是围绕这个项目，而围绕这样的一个复杂项目，一行一行代码来跟大家来进行解释，这可能是已经没有必要的这个事情了， ok 啊，这个呢，是我觉得是一个非常好的一个让大家去接触的啊，关于 ai 编程，全面拥抱 ai 编程啊，善于使用 ai 编程的一个这个气息， 然后同时呢，这个项目啊，开源了之后，确实非常的这个疯狂啊，你看它这个呃 start 的 增长的这个数量，对不对啊？最开始应该是去年十二月底啊，提交第一版代码，然后呢，从今年一月份开始开始，然后一直差不多到二十号前后啊，突然这个 start 暴涨，现在呢？ 呃，在在，在咱们这个公开课视频进行的过程当中啊，它的这个 stars 的 数量还是在疯涨啊，应该是已经要突破这个十万的这个 stars 了， ok， 是 这样的这个情况，然后呢，在整个项目运行过程当中啊，有很多的大佬给他来进行背书啊，说项目很好用啊，什么什么对不对？比如说这安德罗卡帕西也评价过哈，说啊，这个项目非常的这个不错。 然后同时呢，关于这样的个项目啊，在过去一段时间运行的过程当中呢，也会遇到一些问题啊，就比如说啊， anthur pig 告他啊，跟他说 你的这个项目的这个名字啊，跟我撞车了啊，他原来项目的这个名字呢，叫 cloud boat 啊，和 cloud 非常像啊，所以呢，就告诉他啊，告诉他之后呢，他现在改名叫 motboat 啊，是怎么样的这个情况？ 然后同时呢，对于这样的项目开源的过程当中啊，其实也会存在一些这个问题啊，就比如说 the cloud boat 啊，它现在改名叫 motboat 这样的一个项目，由于它携带速度很快，然后同时呢在短时间内涌涌入了讯 很很大量海量这样用户。而这个项目他前期的一些很多的安全措施，其实做的不是特别好，所导致呢，现在也会有些用户评价啊说，呃，这个导致一些安全性的这个问题啊，不是删了电脑文件啊，就是偷了他钱包啊，差不多是这样的一些这个问题，等等等等啊，总之呢，这个项目现在也是 在这个 ai 编程工具的协助下啊，也是在飞快的这样的一个维护，然后同时呢伴随这个项目的爆火啊，其实国内呢是很多的一些这个厂商都第一时间啊来进行这个接入啊，比如说最开始 叫这个呃， ucloud 啊，这样的一个这个场上啊，他们最开始呢是把像微信的这个接口啊，还有啊，像呃呃把这个 motobot 可以 一键部署到主营服务器上，然后同时还接入了这个企业微信的这样的接口啊，然后同从而呢能够把你的这个 cloud bot 去接入到企业微信里面来， 然后同时呢，像这个前两天啊，这个阿里云还有腾讯云啊，也是在他们的这个清凉服务器上啊，这个发布了 motobot 这样的一个 现部署这样的模板啊，现在开发者如果想要去完成啊这个 moto 的 这样的部署的话，那么实际上选择云服务器也是一个非常便捷这样的方法啊，关于这点我们一会会讨论到啊，总之呢，这是他发布啊近段时间以来的一些这个事件。

这两天， ar 大 模型正在血洗全球软件业， sars 已死的悲观情绪营造在全球资本市场。黄仁新深知啊， sars 软件公司是微软、谷歌等云服务商的最大客户群，而这些云巨头又是英伟达 gpu 的 顶级买家。面对赛游金主的深沉未尽，老黄昨天在斯柯峰会上博取了 sars 终结者。 他的核心逻辑非常明确， ar 不是 sars 的 终结者，而是软件生态中的超级用户。 过去三十年， sars 的 设计初衷是通过图形用户界面降低人类的操作门槛。而现在，软件的价值需要转变为让 ai 更好的调用。软件行业深耕多年所形成的复杂业务逻辑， 无论是 erp 软件中的供应链系统、 cim 软件中的客户画像，还是垂直行业软件中深藏的私有数据，亦或是精密工业软件中的物理仿真，所有这些都是长期沉淀下来的行业知识与算法。 ar 既没有能力，也没有必要从零开始重新发明轮子。在老黄看来，软件的本质就是封装业务逻辑的外壳，至于外壳是不是原来的模样，其实无关痛痒。它还引用了英伟达内部的实践来背书。 ar 提升了工作效率，让员工能腾出手去设计更复杂的芯片， 这完美的契合了杰文斯费论。因此，当 ar 让编辑代码和处理业务流程变得廉价，企业会发起更大规模的业务扩张，从而带动底层工具呈指数级增长。 客观的说，老黄的逻辑似乎无懈可击，但资本市场并不买账，美股软件板块自去年以来持续下跌，这揭示了一个老黄避而不谈的残酷真相，软件工具或许不会消失，但软件公司的商业模式正在崩塌。 gucci saf 软件的估值神话建立在订阅至上，每增加一名员工，就要多买一份 salesforce 或 office 三六五的订阅，这种人头税通常会带来强劲的现金流。然而， ai 大 模型的出现改变了这一切。当 ai agent 能够承接百分之九十的工作量，客户对订阅账号的需求将断崖而下跌。 即便客户业务规模不断扩大，他们发起了更大规模的 api 调用，但这部分支出将不再保留在应用层，而是顺着价值链向上转移到模型层和 ai 基础设施层，最终受益的是云服务商和英伟达， 萨斯应用城反而成了最苦逼的业务通道。基于这个判断，萨斯企业如果想要活下去，就必须经历一场痛苦的转型，从卖工具转向卖结果，不再是按订阅收费，而是按完成多少工作量来抽成。如果你的萨斯软件能力不够强， ai 调用后没能产生客户所需要的结果，那你就一分钱也拿不到。 总结下来，萨斯软件行业的商业模式面临巨大的重构。资本市场秉承君子不立为强之下的理念，先跑为进也是常规操作。

相信最近大家都有刷到这只小龙虾，那么它是什么呢？你可以理解它是一个 ai 助手，那它的名字叫做 cloud bot。 那 最近有个他在火了几天以后就出现收到呃 cloud 的 律师喊，然后说这个词跟他们的产品 cloud 是 很像的，所以不让用，现在它改成 monot bot， monot bot 就是 m o l t b o t 这个产品，那它能做什么呢？呃。它是一个可以作为七乘二十四小时运行的一个助手， 然后很多人定入一个场景，就说晚上我给他发一个指令，然后他吭哧吭哧干活，干到明天早上你就起来验收就可以了。 那这是他的一些使用场景，还有一些人，他呃指挥他去剪映，他说我这边有很多个素材，然后你帮我剪一条视频这样子，然后他就吭哧就剪映开起来，然后给他剪辑了。 这是一些使用场景，还有一些你能够定会议，或者说根据你邮箱里面的一些日常，或者说其他的给他定会议，这样 呃。总体的话，他应该是做一个助手方面的一个方向。呃。目前的话是比较火，大家可以去体验一下。那怎么体验呢？这时候就有个段子啊，就有些人闲鱼上，或者说 他去买了 mac mini， 然后很多人都说 mac mini 卖爆了，可能就是因为呃这个 carbot 的 一个原因。那么 现在的话也可以去买一些云服务器。为什么要买云服务器？因为我是觉得如果我们用自己，我自己也有一台 mac mini， 但我如果让它运行的话，我会有点觉得不太保险，因为它需要很高的一个权限。有毒啊，血啊，那有可能把你的整个 系统的一个文件就给他整没了啊，有这种风险，当然你也可以通过这种多壳或者说沙盒的一种方式去给他运行，这是其中的一个点。那现在的话 腾讯云他立马就追上去了，然后就说就说 能够一键部署这个东西，它都是跟进的很快，大家也可以去体验一下。那么体验的时候建议是直接 买这种境外的服务器，为什么呢？因为你能连接一些，比如像 openai 的 一个 api， 或者啊 cloud 的 一个 api 这样子，然后联系完连啊，配置完以后直接连，就没有那种风险啊，然后直接用。 呃，如果大家感兴趣可以去访问这个网站，叫啊 clubbot ai 点修这个网站，那我体验一下这个东西。

最近我在本地部署了 cloud bot， 但我发现我和他的交流并不是很顺畅，就是没有达到大家想象中的那样。 hi 贾维斯，然后他就像一个全能管家一样开始执行命令。 首先呢，因为我是选择性的装了一些 skill， 所以 并不是所有的任务它都能够去完成。其次呢，它确实很费 token， 除了我和它之间的对话的 token， 还有在工具里面也会有额外的成本，比如生成图片就要再配置一个生图的模型。 总之来讲呢， cloud bot 它的使用对普通人是有门槛的，但我觉得它目前是一个雏形，就像是一个婴儿一样，我们也会把一个小宝宝 比喻成吞金兽马。同样的，它和小宝宝一样，也有很大的想象空间，我相信未来我所说的问题都会被逐渐解决掉。然后，我想讨论的是说，大家觉得 cloudboard 会在哪些场景下最先落地呢？

那最近呢，这个 cloudboard 它讨论非常的多，对吧？有人说呢，这是一个真正可用的 ai 员工。也有人说呢，它不过是一个自动化脚本的大集合。还有人呢，它买了 mac mini， 但是跑了一两次之后呢，直接就扔掉了，说了一句，我尼玛， 那在我看来的话呢，这个 cloudboard 它之所以这波爆火呢，本质上不是一个工具的问题，而是你会不会涉及 a 件的工作方式的这样的一个问题。 所以说今天的话呢，我们就不去做任何的部署教程，也不去对比参数，我直接用几个非常具体的案例带你把这个 cloud bot 真正看清楚。 ok， 我 们现在开始 cloud bot 呢，它不是一个模型，也不是一个聊天式的 ai 工具，它本质上呢，是一个长期可运行的 agent 执行容器。 所以说你这边可以看到这样几个关键词啊，首先是长期的运行，然后是 agent， 然后是执行。它解决的不是 ai 会不会写代码这样的一个问题，而是某一类事情能不能不在你盯着的这个情况下面，持续地反复地被 ai 完成， 这是它的一个核心的概念。很多人对 cloud bot 有 一个误解啊，就是我是不是可以附用上一次那个 ai 员工啊？其实是不行的， 原因是和我们上期 agent skills 里面讲的一模一样啊， cloudboard 它其实不是一种资产，用 cloudboard 去适配的那个场景，它才是资产。呃，就是说 cloudboard 它本身呢只是一个运行态的容器啊，就像是一个正在跑的 呃，计算机当中的一个进程。不能说我附用上一次那个 cloudboard， 你 真正想附用的其实是你之前啊，为这个 cloudboard 它设计好的任务的结构，固定下来的规则，以及稳定的输入输出的这样的一个边界 啊，包括就是给到 cloud bot 以及让他长期利用起来的那些有效的记忆。所以说呢， cloud bot 他 其实负责的是去承载，而不是积累价值。所以说如果你带着 cloud bot 去开一家公司的话呢，你会发现他不是 ceo， 也不是那种高级工程师，他更像是一个 呃，永远不会下班的这种去执行的人员啊，就是说他非常擅长去做那些重复标准结构化的工作，但是呢，完全不适合去做判断和取舍啊，宏观规划和架构设计这样的一些事情。 这也是为什么有人觉得它非常的好用啊，可以去大大提升它的一个效率。但也有人呢，觉得它不是特别的好用，很鸡肋，甚至会给我们埋雷。所以说呢，不同的人看待这个 cloudboard 会有不同的见解啊，所以说我们现在面临的更重要的一个问题就是把它放到哪个位置， 把它安排到哪个岗位上面啊，让它去发光发热。 ok， 下面的话呢，我们正式进入这个实操环节啊，我首先呢，解决一个大家非常关心的问题，就是 cloud bot 到底适合跑什么啊？是不是任何事情都值得搞一个七乘二十四小时的 agent？ 答案其实是否定的，我把所有的这种啊可以交由 ai 来执行的任务呢，简单分为了三个大类吧。首先第一个是那种一次性任务啊，跑完就结束了，就取消了，就没有了。 然后第二类的话呢，就是需要我们人持续去介入的，去做 webworking， 或者叫 web coding co work 这样的一类任务啊，比如说编程， ai 辅助设计，比如说 ai 帮我们写小说之类的等等这些。那第三类的话呢，就是我们其实有一个固定的套路，或者说是规则， 然后呢我们给 ai 讲清楚，训练好，然后让它可以去长期自制自己去跑的这样的一类任务啊，总共就是三类。这边大家就需要去记住一句话了，就是 cloud bot 在 我看来它目前只适合第三类任务， 比如说啊，你每天需要去监控几个 github 仓库，然后你需要去抓它们的更新，然后整理摘药，然后条件满足的话呢，给你去发一个什么什么样的提醒。那这类事情的话呢，就是你不在场， 这个 cloud bot 也能够去帮你很好的完成，那这个时候呢，它的这个价值就体现出来了。再来看第二个例子啊，就是我们想要去写一个复杂的业务模块，然后呢我们想要让这个 cloud bot 自动地去做技术的决策，然后呢也没有去给它一个明确的边界啊，就是 啊，想要让它先跑起来看一看啊，先验证一下行不行。那这样的一类事情的话呢，可能你会发现这个 cloud bot 它跑了一周之后，大概率是不太满足我们的预期的啊，怎么说呢，不是因为这个 cloud bot 不 行，而是你把这种啊比较强思考型的工作 啊，交给了这种执行型啊，去执行层面的这个 agent 这个员工，那他很有可能就是做的不太符合你的一个预期。所以说呢，你现在也可以看到并不是 cloudbot 它的这个效果好不好的问题，而是呢，你有没有 啊，把一类事情设计成值得长期自动化的这样的一种能力。这也就是为什么同样是一个 cloudbot， 同样是未来的一个 xyz 这样的一些 agent 类的工具吧， 有些人呢，他就可以去用的非常的顺溜啊，提升他们的这个工作效能，对吧？然后有些人呢，只是 简单跑了一些 demo 之后，就觉得这个东西没什么用啊，然后就吃亏了。所以说呢，我个人认为啊，这个 cloudboard 它真正的一个有价值的地方，其实不在于它有多少技能，也不在于说它能不能够去远程控制你的电脑啊， 而是在于它第一次让我们开始认真思考一件事情，就是哪些事情我们其实是值得把时间的控制权完全交给 ai 的。 那当你开始做真实项目而不是 demo 的 时候呢，你就会越来越多地去在意它的一个稳定性啊，可附用性啊，长期行为是否可以观测，可以预测，而不是某一次的这个效果特别的惊艳啊，正是这样的一个前提啊，我们之前才催生出来的那个 agent skills 对 不对？ 他其实想要做的就是约束规范 ai 的 一些形式方式，而不是说告诉 ai 要去怎么做啊，一个升级版的 prompt。 那 所以说啊，下一期的话呢，我就会直接带大家从零到一地去设计一个真正值得被 cloud bot 长期跑的这样的一个任务。 然后呢，我会去讲清楚这样几个事情，首先第一个就是怎么样判断这个任务该不该交给 agent 来做，然后呢，就是什么时候我们该用 cloud bot， 什么时候呢？ 反而应该把这个主动权收回来啊，我们人类自己去做。那如果说呢，你最近也在认真的啊，用 ai 来做事情，想要去提升你的一个效果，而且你很想要去试一下这个 cloud bot 它实际的一个运行效果的话呢，一定要关注我啊，我们会把 cloud bot 这条路啊，一步一步地跑给大家看。 那如果说你对于这个 cloud bot 有 什么样的一些期待啊，你有一些很好的想法，想要去用这个 cloud bot 跑出来验证一下的话呢，也可以在评论区留下你的想法，如果你的这个想法点赞很多的话呢，我会考虑 直接用你的这个例子啊，来去做下一期的视频。 ok， 那 以上呢就是本期视频的一个全部内容了，感谢大家的收看，我们下个视频，再见！ peace。

一夜之间，全球软件股蒸发三千亿美金，一周时间，近万亿美金没了，谁干的？不是什么新模型，也不是什么超级 ai， 而是 astropica 上周发布的十一款插件。对，十一款插件，直接把全球软件行业血洗了一遍。整个硅谷现在都在喊 软件已死，大时代结束了。这事听着魔幻，但它真实发生了，而且来的比所有人想象的都要快。事情得从一月二十九日说起。 astropica 给克拉克的 cowalk 加了十一款插件， 销售、财务、法律、数据、市场营销，一口气全覆盖，听着向常规产品更新，可它跟过去所有软件都不一样。以前的萨斯软件， 比如 servos、 docucine、 hopspot， 它们是工具，你花钱买席位，员工登录，手动操作完成任务。可现在可拉个 cowalk 的 插件，不需要你点任何按钮，它直接干活。举个例子，你是某家公司的法务总监，上周遗留的签阅宾客合同，还等着审批 上百个飞镖条款、虚约日期、交叉违约条件，每一项都得人工抓。但现在不一样了， 克拉克、克沃克的法律插件连夜登陆了你们的数据库，自己完成了实体关系印刷提取的所有关键日期，识别出三处潜在风险条款，甚至连合规报告的 pdf 都自动判判好了。你盯着屏幕，喝着咖啡，它不需要你点任何按钮， 他直接做了。市场的反应比地震还快。周二交易日，短短二十四小时，软件、法律、科技、数据服务公司市值蒸发了将近三千亿美元。更离谱的事，这场灾难不只是美股的事。欧洲广告巨头集体下降百分之十以上，欧洲股市蒸发了三千亿美元。 英国法律数据平台 rex 重挫百分之十四点四，创五年最差单日表现。印度 it 巨头一天蒸发超过两千亿美元，一百六十万印度 it 从业者受影响。有人算了一笔账，阿斯洛克全公司只有两千五百人，却在影响着全球上百万软件从业者的饭碗。 华尔街的交易员们给这波行情起了个名字，萨格。世界末日，连英伟达的 ceo 老黄都紧急发声，他说，有种观点认为，软件工具正在衰落，将被 ai 取代，这是世界上最不合逻辑的事情。 时间会证明一切，但市场不这么想，大魔直接发文， arslabik 正在吞食整个世界，让萨斯商业模式崩塌且无处可逃。那么问题来了，为什么十一个插件就能把萨斯整崩溃？ 答案藏在商业模式的底层逻辑里。传统萨斯的核心是什么？按席位收费，你公司有一百个员工，就买一百个 sirforce 账号，每个账号每年几千美金，人越多钱越多。这套逻辑跑了二十年，把 sirforce 送上了千亿美金市值。 可 ai 插件把这道逻辑踩碎了，现在是按铲车收费，不是看你有多少人，而是看你完成了多少事。一个可撸的智能体能干掉十个初级会计 或法务助理的工作量，你原本需要一百个 c f 四席位，现在十个可撸的就够了。这就是华尔街恐慌的真正原因，萨 尔斯公司的命根子是席位费，而 ai 正在用手术刀精准切断它。更关键的是，阿瑟洛克的策略变了，以前他卖的是 a p i， 你 是文件公司，你调用我的模型，给你的产品加个 ai 功能。现在不是这样了， 克劳克沃克直接做成了即插即用的工作流，法律合同审查直接给你干了，销售跟进自动完成，财务报表已经给你生成好了，他不再是 sales 软件的助手，而是替代者。这种降维打击，让投资者想起了当年的亚马逊，从麦主起家，最终颠覆了零售、云服务和物流等多个行业。 当软件公司被 ai 颠覆，云巨头也难逃干洗。甲骨文、微软都跌了百分之三左右，连英伟达都跌了百分之二点八。当然，也有人说这是过度反应。有机构认为萨斯是死，被夸大了很多。萨斯卖的不是软件代码，而是稳定的业务流程能力、可能性、安全集成等， ai 更可能扩大市场，不会单纯蚕食萨斯。可投资者用脚投票了，过去一个月，标普北美软件指数下跌了百分之十八，跌至二零二五年四月以来最低水平。 真有人相信，当 ai 可以 在后台直接完成一切了，你还会为一个漂亮的 ui 付费吗？这场风暴还在继续。上周是谷歌的经典公开发布，一周内游戏股暴跌百分之十五，这周是 oslo 的 插件软件股蒸发万亿美金。下周下个月还会有什么？ 当一家做底层模型的 ai 公司，直接把应用层端掉，并接管整条业务工作流。当 ai 能够像调用函数一样调用人类，当软件公司的市值可以一夜蒸发三千亿美金。下一个被颠覆的会是谁？我是硅谷，没强关注，我带你了解硅谷每天的最新动态。

为了测 cloud boot， 我 昨天熬到了凌晨三点，全网都在欢呼，这是最强开源的特工。但我盯着这张 a p i 账单，我只想说一个冷冰冰的事实，这东西对县级段百分之九十九的普通人来说，不仅没用，而且有害。 首先，我们来算一笔时间账。 cloud 的 逻辑是，它像人一样控制浏览器去点击，去浏览，看起来很酷，对吧？但现实是，它处理一个简单的帮我查机票的任务，需要调用几十次推理耗时五分钟，而我们自己做可能只需要十几秒。 什么叫做效率？效率是结果，除以时间，如果你为省下三十秒的操作，却要花三十分钟去配置环境，去盯着它，别跑偏。这不是 ai 助理，这是请了个赛博大爷。 对于我们这种结果导向的人来说，这种低密度的自动化就是一种伪效率。其次，很多博主没告诉你的是错成本 cloud wallet 是 按 token 计费的，可怕的不是它贵，而是它犯错的时候也在烧你的钱。当它陷入死循环或者理解错了，你的指令就在那空赚的时候，你的信用卡一样在赚。 这就是开源 agent 目前最大的商业悖论，它把调试的不确定性转嫁给了用户，你以为你在用免费工具？不，你是在用真金白银帮开发者做测试。最后，也是最核心的判断，为什么我会选择 minus 而卸掉 cloud boot？ 因为 cloud boat 给的是零件，它满足的是即刻的组装欲。而 manas 给的是产品，它满足创业者的交付欲。普通人需要的不是一把能拆解原子的螺丝刀，而是一辆能直接开到终点的车。如果你和我一样，目的是为了手搓一个 app 搞定一个项目，请远离这些半成品。 ai 时代最稀缺的资源不是算力，而是你的专注力。别让这些眼花缭乱的工具把你变成了一个修管道的人。记住，你要做的是指挥水流，而不是在这里拧螺丝。我是文思，在这个喧嚣的 ai 战场，我只帮你筛选武器，不让你当小白鼠。

传播个新闻啊，爆火的 cloud bot 被小心眼的 astronomical 投诉要求改名为 multibot， 那 现在我们再聊正事， cloud bot 背后的安全风险远超你的想象。 第一个，这玩意儿的实践机制就非常的糙，幺八七八九，这个端口就直接暴露在外了，这不是安全的问题，那等于说把你们家后门就直接开放给整个互联网。 那第二个呢？它的这个提示词注入的风险非常非常高，你也不想在它执行任务的过程当中 被注入一段带有破坏性指令的提示词吧？那第三个，它为什么还能火呢？本质上我们就是看到了它这个自动化去执行一切的这个便利，完全忽视了风险。在它的文档当中，甚至连通过 t u i 启动的命令指引都没有 封号了，我去找谁去说理呢？效率再高，安全崩了都白搭。你的意见呢？我们评论区聊一聊。

最近全网都在吹那只小龙虾，也就是被 aston's peak 官方 diss 之后，连续改名三次的 cloud boot mot boot， 现在叫 open claw， 说的那是神乎其神，能砍价，能炒股，能替你剪辑视频做视频，还能替你上班， 说得好像只要装上它就能在家躺着数钱一样。实际上那些视频都是掐头去尾，鸡米狗盗之辈。搞个文案 p 张图，哎呀呀喔，能赚大钱啦！ 最搞笑的就是一个人说能几秒钟剪出视频的人，他过程给你一掠而过，但是结果却是只字不提，那质量想必是吃了屎。咱们冷静想一想， 既然他能赚大钱，人家还发教程吗？还和你说吗？人家早就闷声发大财去了，能让你知道的，你都是人家吸取流量的小韭菜罢了。首先简单介绍一下我的小龙虾，它搭配了智普的 g m l 四点七模型，作为它的大脑和市场各种流行常见的什么工具 skill。 今天咱们就不跟风部署，也不吹牛画大饼，我们就实打实看看这个小龙虾到底能不能帮我们搞到钱。经过和龙虾老弟的漫长沟通，咱们开门见山直接说，他的结果 就是，我听 ai 的 七天能不能涨粉一千，这就是他给我的核心目标了。那这个结果是怎么来的呢？我开门见山直接问龙虾老弟怎么搞钱？龙虾老弟问我，你是什么身份，你有什么技能能搞成钱？ 然后我自报家门，我是程序员，我在拍短视频，然后我要干的一些项目告诉了他。龙虾老弟在一番深思熟虑之后，也就确定了我们以程序员向短视频创作涨粉变现的思路，并且制定了我这一周详细的视频列表。然后我觉得你既然规划了每一天这么详细的拍摄目标，那必须得有一个好的噱头。 于是我就告诉了他，我听 open call 话能不能成功。龙虾老弟听了也是大家赞成，直接采纳了我的建议。作为第一期的视频，也就是我们大家正在看的这一期， 包括今天接下来的七天，我们将听从龙虾老弟的意见，每日爆更视频，看看能不能完成我们的目标，涨粉变现赚钱。每期视频的最后，我都会放上我和龙虾老弟的窃窃私语，大声密谋。

deepsea 是 去年一月份火的，这一年啊， ai 世界也是持续进化，现在又出现了现象级的应用，那就是 cloud bot， 又叫 open cloud。 呃，可以说已经初步成精， 他是个真正能干活的助手。先说几个神奇的报导，有用户发现运行他执行任务的时候，他检测到算力不足，就自己接入兼职编程平台，承接简单开发任务，用赚取的报酬购买了更高配置的云端显卡，算力持续完成了任务。 另一个程序员说自己给他布置了任务之后去睡觉，结果他因为需要问他一个执行任务分支问题啊，居然自己申请了网络电话号码，连上语音 a p i 给他打电话，叫醒他，汇报了工作。 还有说为了完成带有线下跑腿任务的任务，他还发布雇佣人类的广告，招聘了零工，给他完成了呃，线下的任务。你看这个马斯克说有了 ai， 人类将不用工作，看来他还是想简单了。 据开发他的那位大神说，他本身也是被 ai 编程自动开发出来的，他能直接操作电脑， 执行任务，管理日程，处理各种文案编程等等工作。一些高手现在出门前给他个任务，然后就可以随时在别的地方用通讯软件看他的进展，指挥他给自己干副业挣钱。据说有人现在每天平均靠他都能挣到一千五百多块钱。 硅谷已经有人用它来管理电商店铺，自动上架商品回复差评分析销售数据，自动进货等等。当然，目前它还有很多安全问题，它的能力很大，权限也很大，所以它就可能会删掉你的数据库，在交易中也可能会亏光你的钱等等问题 啊。那让我们期待它进一步完善吧，到时候咱们大气治理也能用上它。