苹果电脑有终端可以部署codex吗

就在今天， astonovic 放出了他们的最强模型 cloud office 四点六这个最强的头衔，它只保住了二十七分钟，半个小时不到， openai 直接在线狙击发布了 gpt 五点三 codex。 这里放一张今天特别火的图，美国的 ai 大 战 vs 中国的 ai 大 战，大家怎么看？熟悉我的朋友都知道我的 ai 大 战 vs 中国的 ai 大 战，大家怎么看？熟悉我的朋友都知道，我的模型评测风格一般，不去看一些奔驰实测， 两个模型同一个 problem， 正面硬钢，剧透一下哈，结果挺意外的，一个功能做全了，但代码有坑，一个代码漂亮，但他前端漏了功能，到底两个模型哪个写代码更能打？看完这个视频你心里就有数了。 好，我们下面来快速过一下模型树懒部分 off。 四点六这边三大亮点，第一个， 它的一个上下文翻了五倍，到了一百万 token， 但目前只能按 api 付费的用户才能去体验。第二个 agent teams， 多代理协助，不是以前那种只代理模式，是真正的团队多个 agent 并行干活，互相沟通，质疑，不通过这个负责人去中转。第三个的话，它整个的一个输出 token 啊，翻倍了，由原来的六十四 k 到现在一百二十八 k， 可以 执行一个更长的一个任务，不中断。好，我们来看一下 gbt 五点三 ko deck 这边在第一项这一块， terminal bridge mark 这个参数呢，它是比 office 四点五要强接近十二个百分点，并且 这个速度相较于它的上一代模型快了百分之二十五左右，我的一个体感非常的明显，特别快。第二个的话是它的一个 首个参与构建自身的一个模型，也就是说他用早期的版本来 diabag 自己的个训练管理部署，然后针对评估 ai 帮自己 diabag， 想想就挺科幻的是不是？第三个的话是以前扣贷干活你只能等着，现在你可以随时介入，随时去调方向，不用先停止了。 那真实项目这一块的话，我给他准备了两个项目，第一个让他去做一个跨项目的一个迁移认证体系，也就是说我有一个纹身图的一个 agent， 我 要让他去参考另外一个项目，把那部分啊，谷歌邮箱登录、 github 邮箱登录 认证全部给他摘过来，这个考验他对另外一个项目的探索能力、架构适配能力。但第二个项目的话，我之前做了一期视频，是讲 skill 的 加载原理的，那并且我也做了一个开源项目，把它放出来了，那个时候是一个终端交互的一个性质，现在我把它做成一个外部 y。 第一个是 cloud 四点六完成的一个落地页，大家觉得怎么样？就一般般吧。那它在登录这一块的话， github 谷歌邮箱注册全部搞定了，没有任何的问题，我们也可以试一下，点击 可以看到它能登录成功邮箱也是对的，那整体这一块的话，它是整个完成度还 ok 的。 我们来看一下 gbt 五点三 codex 表现怎么样。 首先落地说实话不太行，比较简陋，大家看它的那个集成登录的情况，只实现了 get up 后端的代码，谷歌那边它也完成了，但是它没有在前端上写一个按钮。整体这一块的话，我会把票投给 cloud off 四点六 单看功能这一块哈，但是后面还有坑，待会我再慢慢讲。好，下面我们来看另外一个项目，就是给一个 skills agent 去加一个 外部 ui 嘛，因为之前是终端，我们来看一下，也就说我有这样的一个项目啊，这个项目是去使用当前一点零去构建了一个 skills agent， 演示了这个三层加载的一个原理嘛， 那主要的一些特性的话，就是有一些流势输出，然后托肯的响应，显示工具的名称，执行的过程，展示三层 skills 的 一个加载过程。原来的话是通过终端 ui 去交互的嘛，现在我希望他给我们做成一个外部版本，我们直接来看结果， 这个是 cloud 的 off 四点六完成的，这个 ui 太简陋了。 ok 来给了一个这个平台的文章，让他去做 思考，他会去做加载技能，然后去分析，再提取，再做其他的一些任务，看他能不能做到。 ok， 可以 看到他有调用的 skill 去加载这一个 skill， 然后他去执行那些命令，他发现这是命令有问题，他这个时候需要去安装相关的依赖， 那这个的话就是 gpt 五点三 codex 完成的，左边是他发现了我安装了哪些 skills， 并且右边你可以开多个聊天框去聊天，我在提示词里面其实有让他去要去实现对应的一些指令，那 gpt 五点三这一边的话是完成的非常好的。好，我们来试一下， 可以看到这边它加载了就是新闻提取器，这个时候它会去执行霸性，跟那边一样，因为一些依赖问题，这个先忽略它，总之就展示这一个加载的过程嘛， 很明显 gpt 五点三 codex 完成这个版本会比 off 四点六会好很多，我感觉不管从 ui 上交互上， 这一轮我会给他投票。好，我们来看一下完整的一个对比结果。第一个项目就是给这个 agent 加上一个用户认证体系嘛，主要是 email， 谷歌认证 get up， 然后从另外一个项目迁移过来。我们来看一下评分情况， 对话人数大家都用了第一轮，那功能完整程度的话， off 四点六这边要完整一些，所以给了他九点五分。 那 gpt 五点三这边因为它漏了嘛，所以说它的评分要低一些，在 ui 上的话也是这边会好一些。在代码架构上这个就有有的说了，在代码架构上的话， off 四点六这一边就是快，但它整体的实现其实有有一些漏洞， 那 gpt 五点三扣带这边它就像一个更有经验的工程师一样，然后整体的代码架构，工程规范都很完美， 为什么会得到这一个评分呢？给大家解释一下这个评分怎么来的。他们两个模型把代码写完， get commit 提交完了之后， 我用了他们两个最顶尖的模型去 review 代码，先让 off 四点六去 review 啊，两个人写的，再让 gpt 五点三 code 是 两个人写的，大家得到的结果都一样，就是 gpt 五点三 code 写的代码要好， 只不过在功能实现上它漏了，以及在落地页上它的实线会没有 off 四点六那么好看。但是代码这一块的话， gdp 五点三扣袋子这边肯定是要厉害一点的。 那整体总结一下的话，在代码架构上扣袋子要领先一些，它全链路的用户隔离、迁移、脚本测试覆盖都写到了。但实际功能体验上的话， off 是 因为它三种登录都可用， 然后 codex 它这边缺少了一个谷歌的，我不知道它为什么会缺少的。哈，那 ui 设计上也是 office 更优。那第二个想法，就我们刚刚看到的，我们把这个 skills agent 的 一个终端 ui 变成一个 web ui 嘛，那这块的话， gpt 五点三就明显领先了，不管是在 ui 上还是整体的代码实现上， 都要领先于这个 off 四点六。所以说我觉得整个这一次的发布来看的话， off 四点六它的代码提升并不是特别明显，反而这个 gpt 五点三 codex 相较于 gpt 五点二 codex， 我 认为它们提升了蛮多的。因为这几天我也一直在用 gpt 五点二 codex， 以前是速度有点慢，现在是速度又快，质量又高，我觉得未来 g p t 五点三 codex 大家会用的特别多，不像以往一样，大家可能都用 cloud code 的， 现在的话多了一个选择，并且它更便宜。我做这一期测试，我把这个 off 四点六这个模型的 整个五个小时的窗口全部用完了，但是这个我只花了二十道订阅了，它还没用完，一直可用，一直可用，很爽，速度又快，那为什么不选择一一个便宜，质量又高的呢？所以这一轮总结来看的话，就是 codex 整个代码实现明显领先，功能实现也领先，整个 uiux 都领先，所以说我把票投给了 codex。 好，我们来一个总结，第一个项目去做跨项目的一个迁移认证，这轮 off 四点六渗出， 第二个把一个终端 ui 变成外部 ui， 这一个 gpt 五点三 codex 渗出。那整体平均来看的话， codex 是 要领先一些，因为它这一次提升真的非常明显，速度快，成本更友好，而且后续的话我会更加的去增加我整个 codex 的 一个使用频率。 ok， 这就是这一期视频的全部内容了，如果你觉得视频做的不错，可以给我一键三连，谢谢大家，拜拜。拜拜。

今天来录一个 cloud bot 的 部署教程，那我们打开 cloud bot 的 官网，它现在已经改名叫 open cloud 了。那我们默认在后面的命令行啊，一些啊，需要输入名字的地方，我们都是要用 open cloud， 那 在视频中的表达，我们都叫 cloud bot。 首先你要安装 cloud bot 的 话呢，就要有一个 node js 的 环境啊，也就是这个。那不要看它很多代码，其实并不复杂，你跟着我做就可以了。那我们先打开这个下载页面， 好让我们复制这一行代码，打开电脑的终端，我比较推荐大家在麦上去部署，麦上是比较方便一些的。好，我们粘贴好，等待它运行就好了。这样好了之后呢，我们再复制这一行，回到终端再粘贴 好，我们继续再复制这一行。好，再粘贴好，这就安装好了。好，我们再继续好，再复制这一行，再粘贴好，再复制，再粘贴 好了，那我的这 s 就 已经安装好了。好，我们差一个分享，就是在安装的过程中，如果碰到一些问题的话，可以去打开任意一个大圆模型，我这里用的是这么来， 把你错的代码告诉他，他会教你怎么解决这个问题。我之前就是我这个 max 上新的环境就没有 xcode 嘛，他会告诉你怎么去做。这是一个小 tips， 如果碰到有什么问题的话，都可以用一些。呃， ai 去问一下，他会告诉你怎么解决这个问题。 好，我们现在就安装好了 node js。 之后呢，我们再回到 opencloud 的 官网啊，在这里看到有一个快速开始，我们这里使用 npn 的 安装方式，点一下这个好，复制这行代码，回到终端 粘贴好，我们等待它运行完成就可以了。好，我们看到这样的提示，就是说明安装好了，现在要启动它，那么我们就可以开始启动它了。 我们看到这个龙虾的命令行，看到这龙虾命令行就代表已经安装好了，那接下来就是一些配置的事情， 我们这里一步一步来，这个提示呢，是说一个你要知道这个风险，那我们都不用讲，我们就直接 yes， 这里呢，我们点 yes， 好，让我们快速开始。这里需要配置我们的大圆模型的 api 器，那我推荐大家用 mini max 的， 我们打开 mini max 的 官网，然后在这里选择 api 开放平台。好，登录之后呢，我们看到会赠送十五元的余额，我这里已经用完了， 那我是自己在充值的，那大家新注册的时候会在这里会有十五块钱的余额啊，但截止到今天的视频啊，不知道我发出的时候还有没有啊，没有的话可以大家试试看别的模型。我们回到命令行，然后用方向键去选择啊，我们选，然后 mini max， 然后我们选第一个。 我们应该是 cn 的 啊，因为我们打开的是中国区的官网嘛，代表您生成 ip， 我 们点击授权 好回到终端，那他就可以了，我们还是选择第一个回车。好，这里我们是连接你的 i m 软件的，就是通过 i m 软件去啊，告诉电脑干什么活，比如可以用 imax 或者飞书呀，或者其他的什么 whatsapp 之类的，那这个大家可以在后面再去配置，现在我们先跳过 也可以。好，我们回车点击跳过，这里问我们需不需要配置 skills， 那 我们都点 yes。 好，你看大家需要什么 skill， 我 们就按回车。这里可以选择我们需要对应的 skill， 比如说像 github 啊，或者说 one password， 或者其他的什么铃声啊，日历之类的。 那这个大家按需去选就好了。怎么选呢？就是按那个空格键，大家看我们按空格键，空格键，这就选到了。好，那我们现在为了颜色我们就不装了啊，我们就 skip， 然后这些配置，其他的 api， key 我 们都填 no 就 可以了，回车。 no。 现在呢？他在安装 gateway。 好 了，现在差不多了啊，就在安装最后的 gateway 的 服务这个选项，就告诉说你想怎么跟你的 clubbot 去通信。好，我们选择打开 web ui 好 了，然后看到这个界面就已经 ok 了啊，他已经安装好了，那这个是那个 clubbot 的 web ui 界面，这，这里呢就可以跟他对话，我们打个 hi， 你看到了他回复啊，给我回复信息就证明已经安装好了，只要他能回复你就可以了。那你现在开始就可以让他加命令做要求啊。当然你要对应一些安装些 skill， 像我上期视频提到的一些功能，比如说你，你让我帮我整理桌面啊之类的，你就告诉他就可以了。 好，这个就是整个的安装过程，那我整理了部署文档，大家可以关注，然后在评论区找我要部署文档。好，那今天就先到这里了，拜拜。

openclaw windows 系统详细安装部署教程来了！ openclaw， 一个能让 ai 大 模型像人一样操作你电脑的智能助手，今天就带你花两分钟在 windows 系统本地部署小龙虾。操作步骤很简单， 首先前往官网安装 node js， 这里我们直接下载稳定版本即可。下载完成后，打开文件夹，点击进行安装，安装的选项全部默认。 安装完成后，使用管理员模式运行终端，使用指令查询 node 点 js 的 版本号。 接下来开始安装相关指令，可前往评论区领取，可以看到安装已完成。接下来进行具体配置，输入指令后，这里默认为不同意，我们改成同意 yes， 这里选快速安装 quickstart。 由于我之前配置过一遍，所以这里选择更新 模型。以 glm 为例， apikey 可以 前往官网获取接入的聊天软件，我们先跳过安装 skills， 选 yes， 选择 npm 安装软件包预设 skills 我 们也跳过，这里是第三方应用的 apikey， 相关设置都选 no， 给出的三个 hooks 最好都勾选上。由于之前配置过官网服务，这里我选择重装 reinstall， 等待它安装完成。 抽象 bot， 选择 open the web ui 配置完成后，我们就进入 open cloud 界面进行简单的尝试。比如我们让它在 c 盘创建一个文件模型，回复我们文件已创建，那我们进入 c 盘检验下， 可以看到确实已经创建，说明我们本次的安装部署成功了。关注我，解锁更多开源软件操作小技巧！

太吓人了，家人们 open clone 的 更新速度快赶上中国基建速度了，名字从 clone bot 改成 motbot， 又改成 open clone， 现在独立的 mac os 端 app 又上线了， 今天带领大家安装一下这个 app 和本地化部署最新的一个 open clone 最新版的和之前的版本命令行有着翻天覆地的变化，安装前彻底删除之前的版本 运行，我都整理在视频的配套文档里，直接复制粘贴即可，操作非常简单。首先我们打开终端，在这边输入终端，找到终端 app 赶紧回车，这个时候我们就打开了终端， 我们发现了终端里面是有程序在运行的。第一步呢，我们要把电脑上的 open clone 给它卸载掉，因为 open clone 它更新的比较快，所以之前有很多版本。 我们第一步呢要根据我的个视频配套文档将它进行彻底的删除，删除分为这么几个部分，第一步是停止后台的服务，第二步啊是删除程序文件，第三步的话是清理一些配置数据和日制。只有你把电脑上之前的 open curl 把它卸载干净之后， 我们安装最新版本的时候呢，就不会报错。如何卸载？整个命令我都是放在这边，我们可以按照这个这一步来复制粘贴，复制打开终端，在这边首先第一步把网关给它停止掉，接着我们把网关呢给它卸载掉， 卸载好之后呢，我们要把里面的一个程序文件也给它卸载掉，复制到这边粘贴他如果报这样的个错误， e a c c e s 旁边选点 i 的， 说明我们这边是没有权限的，那怎么办呢？我们要在前面加个速度，再粘贴回车，输入你苹果电脑的密码 好了，程序也卸载掉，卸载完之后的话，我们呢要通过这种方式把整个文件夹也给他卸载掉，里面还有一些数据和日制，我们也可以呢通过这种方式把它卸载掉，直接复制到这边粘贴回车。如果他有缓存文件，我们这边呢也把缓存文件给他卸载复制粘贴。卸载完之后的话，我们最后一步呢可以检查一下， 我们使用这三个命令，就把之前的所有的版本我们都检查一下，粘贴回车，看一下这上面有没有 mod boot， 有 没有 clone boot 和 open clone， 它这边的发现呢就是都没有说明。我们这时候呢我们的电脑上就是一个干净的一个文件， 那么接着我们就进行安装，如果你之前从来没有安装过 open curl， 那 么我们之前的所有的卸载的步骤你就忽略掉。下面我们就进行第一次安装的一个演示，在官网这边呢，它提供了很多种方式，第一种方式呢就通过一个谢尔命令行来实现，还有呢通过 n p m， 如果你是黑客的话，你可以是通过这种方式，也是通过命令行，或者呢你是通过 p n p m 这样的命令。这边呢它还提供了一个 macos 的 一个客户端，这个处于测试阶段，到最后我们也安装一下这个客户端。首先我们来使用第一种方式， 就通过一行命令，这种方式这边复制打开中单到这边粘贴，粘贴好之后我们回车。首先呢它要检查你的电脑上已经有了哪些东，比如说你的电脑上 homebrew 已经有了， node js 已经有了， git 已经有了，这时候呢它就开始安装了，官网上目前显示的是个 beta 版，就是一个最新的一个测试版本， 如果你在安装过程中呢，它这边显示 npm install failed 失败，说明这种方式的话我们就没有办法安装，也就说通过这种脚本这种方式我们没有办法呢，一键进行安装，那我们就要换成第二种方式，我们使用这边的 npm， 使用 npm 安装呢，首先我们要在自己电脑上安装 npm， 如何安装 npm 呢？我们看一下我的文档，首先你要访问 node node g s o r g 这个网站，这边有个获得 node 点 g s， 你 点击它，然后我们就可以进行下载，这边根据你的一个系统的版本进行下载，如果你是 windows 的， 你就下载 windows 版的， 如果是 mac os 你 就下载 mac os， 选择好之后，你在这边呢就可以点击 mac os 安装程序下载，点击这边就帮你进行下载， 下载成功后我们就看到的这个安装包，然后双击进行安装，这边呢直直接点，继续继续同意，然后安装。我的电脑上呢之前已经安装成功了，所以的话我这边就不需要重复的安装，等你安装成功之后，我们呢再来检查一下它是否安装成功，如何进行检查呢？ 这边呢打开终端，在终端这里面呢我们输入 n p m， 刚刚我选会说说明我们的电脑上的 n p m 已经安装成功了，我们下面要使用这个命令，你也可以呢输入 node， 刚刚我选我们要保证我们自己的 node 版本呢，要在二十二版本之上，你不能低于二十二，如果你通过我刚刚这种方式的话，你下载的 node 版本应该是二十四， 而 node 和 n p m 它们之间是什么关系呢？也就是说你的电脑上安装的 node， 它自动的安装的，所以我们只需要安装 node 就可以了。 node 安装好之后，我们回到呢官网到这边的话，我们呢只要把这个命令和下面这个命令呢复制粘贴就可以了，复制上面的命令，复制打开终端粘贴回车。这个时候呢它就给你去安装 opencloud。 同样的这边这个地方呢，它报错了，报的什么错误呢？就 person denied， 就是 权限的问题，你没有权限。苹果电脑的话，你只要在前面加个 so do， 然后再粘贴发送，输下你电脑的密码，当你如果看到这个说明就安装成功了，表示呢我们已经呢在自己的电脑上下载了六百九十二个包。 接着呢我们来复制这个命令，这个命令呢就是我们开始对 open clone 呢进一个向导安装，复制到这边粘贴回车。首先呢它跳出这样的一个界面，它给你一个安全的一个通知，就是呢，它这里面呢是有一些安全风险的，你是否是理解了这个安全的风险， 如果你接受这个风险的话，你就可以继续通过方向键选择 yes 和 no， 我 们选择 yes 回车安装向导，它提供两种方式，一种呢叫 quick start， 就是 快速安装，还有格子 module 是 手动的安装，我们选择 quick start 就快速安装。接着需要配置一下它的一个模型 over chrome 呢，它需要是连接模型，所以我们在这边呢需要进行一个设置一下。选择模型的时候，一般的厂商它都是有的， 我们这边呢选择千万，因为它是免费的，选择它，然后呢点击回车，你连接千万这个模型呢，我们呢有这个千万 all sorts， 我 们通过这样的身份认证来实现回车，这时呢它就打开一个千万 all sorts， 我 们通过这样的身份认证来实现回车，这时呢它就打开一个千万，然后用你的账号和密码进行登录， 我这边因为之前已经登录过，所以我这边点击确认，这边显示认证成功，认证成功之后，我们再来看下一步，下一步他问一下你的默认的模型是什么？也就是我们这边可以设置很多个模型，你这边默认的模型是什么？我们这边就是 keep current， 保持当前的就是千万这个模型。点击回车，接着我们可以选择一个 channel， channel 是 什么呢？就是渠道，也就说我们的一个 open clone， 它可以呢和我们的一些通讯工具进行连接， 你在这些通讯工具上和它可以进行一个对话。这边呢我们演示一下 whatsapp， 在 使用 whatsapp 连接之前呢，我们看一下现在主流的市市场上的一些社交软件，它这边呢都是支持的。点击 whatsapp 回车，说连接 whatsapp no 吗？连接它的时候呢，它需要生成一个二维码， yes 的 话就生成， no 的 话就是不用生成。 我们这边来选择 yes 好 了，这时候呢就给你个二维码，我们需要用手机呢进行一个扫描，在手机端呢打开你的 whatsapp， 然后呢接着点自己找到里面的，找到右上角这边有个二维码，然后这边有个扫描按钮，对着这个二维码进行扫描，接着我们呢点一下，继续点击关联新设备，输入一下你手机的密码，然后再一次扫描 好了，当你手机上呢出现一个新的设备，说明呢它已经连接成功了，这边显示此 whatsapp 呢需要呢被重启一下， 我们等一下呢就可以重启一下 whatsapp， 接着往下面来看 whatsapp from set up， 这边呢需要设置一个个人的一个手机的账号，你可以呢为 open chrome 呢独立的设置一个手机的账号，我们选择下面一个，这样的话就安全一点，因为我们可能是通过 whatsapp 呢进行个自动化的一些处理， 有可能将来会对 whatsapp 呢进行封号，所以我们这边选择个独立的手机号。回车这边说 whatsapp dm 的 policy， 选择一个政策，我们就会选择 recommended 它推荐的。回车这边你是否要设置 allow from 等等这个这个地方的话我们就选择默认，接着显示 configure scale is null。 你是否需要配置一些技能包，这技能包的话我们现在配也可以，将来配也可以，如果你现在配的话，你就点击 yes， 如果你将来配的话，我们就点击 no， 这个我们可以呢等安装成功之后再配，选择 no。 这边问你是否要挂载一些插件，我们这边呢最好你把它呢所有东西都选择点击空格，就是选择， 第一个呢就是加速它这个启动的，第二个是命令行生成日期，第三个是 ccemily， 就是 你每次会画的话是否要进行个记忆， 我们都把它选择，选择好之后，我们点击回车，这时候它就在安装 gateway service， 这边的 gateway 呢，我们就可以简单地理解成就是我们现在安装的 open chrome 的 应用，到这步就表示呢它已经安装成功了，我们如何去访问它呢？这边有两种方式，一种的话是通过 t u i， 是我们通过终端的这种方式，还有一种呢是通过 web ui， 就 通过网页的这种方式，我们可以选择下面一种通过 web ui， 这样更加直观一点。这个时候呢，它就打开一个网页，通过这个网页的话，我们就可以和我们的 open chrome 进行一个对话了。这边显示的是 chat， 我 们在这边可以发送信息。 你好，你是什么大冒险发送，他这边就告诉你了，我是一个千问，我们使用的是千问大冒险，说明这个地方没有问题。我们再来看一下这边的 over view， 在 这个地方呢，它显示的是 connected， 说明我们已经连接成功了。再来看一下 channels， 我 们刚刚呢是配置的一个 whatsapp， 我 们看一下这边都选择 yes， 说明这边呢已经配置成功了， 这样呢，你就可以在 whatsapp 上呢和它进行一个对话。这边还有个 skills， 我 们刚刚的 skills 呢是没有进行安装的，你可以点击这边的 skills， 然后进行安装。如果呢你需要这样 i password 这个技能的话，你只要点击这个 install， 还有你一些苹果电脑上的一个苹果 apple notes， 你 需要的话你也可以点击它。 我们一些常用的一些技能这边都是有的。这边有个 github github， 它的技能呢已经帮你安装成功了，当然你也可以呢把这个技能呢给它呢去除掉，比 比如说 disable 的， 你点击它就可以去除掉，根据自己的实际情况可以选择，这里面的技能包还是比较多的，比如还是 notion， 如果你想连接 notion 的 话，你可以在这边呢填写 api key， open clone 呢就可以去操作你的一个 notion。 除了通过浏览器这种方式访问 open clone， 我 们也可以呢通过下载 mac os 的 一个 app 来实现访问， 点击它的官网，这边有个 mac os， 在 这边呢我们可以下载一个 app download for mac os。 点击在这边我们找到的下载包，找到 d m g 结尾的，然后点击它进行下载。下载成功之后呢我们找到这个下载包， 然后呢双击进行安装，双击安装方式很简单，就是把这个呢拖到右边，这样就表示呢安装成功了，我们可以拿来访问一下，在这边呢输入 open claw， 就是 呢它这边 app 就 在这边， 我们呢点击它这边点击打开，这时候我们看一下这边菜单栏呢，他就多了这个图标，点击它，我们可以看到我们刚刚呢在浏览器上问的问题，他这边呢同步的给我们显示，比如说我在这边再问一下，你叫什么名字，发送他自己呢给他起个名字叫爪子，不过呢你也可以呢给我起个你喜欢的名字， 我是一个个人助手，系统你可以帮我进行一个面评。同样的我们来看一下网页端，找到这面的跟我们信息呢进行同步， 也就说我们可以呢通过不同的一个客户单和他进行一个对话，点击他，我们可以右击，在这边呢，我们可以进行一些设置，在这边我们可以呢显示我们 tiktok 的 一个使用量，还有在这边可以查询到一个网关的一个端口号，以及他在哪一个设备上面也可以呢，发送心跳控制浏览器，还有呢可以允许你进一个截屏， 也可以呢是制作一些 voice wake， 制作一些声波，我们呢可以点击这边那个 settings。 在 这边呢我们可以呢进行一个设置。这个客户端呢，除了可以连接本地你电脑上部署的一个 open curl， 你 也可以呢连接远程的 remote， 比如说你想连接你服务器上的一些云服务器，上面呢有一个 open curl 的 话，你在这边呢也可以呢通过这种 ssh 的 方式进行个连接，在 在这边呢可以进行个 voice wake， 进行声音的一个制作，这样的话它就可以实现颗粒进行一个对话。还有些 config 一 些设置，它的设置呢，在这边的话它是没有办法显示的，你可以呢回到我们这边的网页端， config， 在 这边呢我们进行设置，或者呢你就可以选择终端这种方式进行设置，还有这 instance， 还有些 session 绘画，你也可以在这边呢 chrome 在 这边设置一些定时的任务， google 版，你就可以呢给他设置一个定时的任务，点击它，在这边你可以设置。当然最简单的方式呢，你就可以在对话框里面进行设置，比如说我呢回到这个地方点击它，你可以在这里面呢就是发送一个指令，让他帮你呢设置个定时的任务也可以呢，到这边 chat， 到这里面我们来设置，比如说我在这边设置一个 每天早上六点钟的一个叫醒服务，这边点击发送，你看呢这时候呢只要设置每日一个叫醒，我们来看一下他这边已经设置成功了，在设置过程中呢，他发现一个网关有一些问题，所以呢他这边呢自动的帮你进行修复，接着我们点一下这边 呢，它就不是没有设置成功，那说明的话我们这边呢还是有问题的。这边呢他帮我们自动的进行重启，我们这边可以呢再去重新设置一下，复制到这边粘贴发送。他这边显示我已经为你设置了每天早上六点一个叫醒服务， 然后每天六点钟的准时给你发送信息，内容是早安，这是你的个叫醒服务提醒，这个就表示它设置成功了。设置成功我们到这边呢 job 这里面检查一下，看到没，这边呢 job 就 多了一个，一就说明我们叫醒服务已经设置好。叫醒服务呢，它就是在这个地方， 它的一些具体的信息就显示在这个地方，当然你在这边呢，也可以把它关闭掉，或者运行，或者幕幕把它删除掉都可以。如何配置国内的社交软件连接 open clone 呢？比如微信，飞书，钉钉等，我们下期视频见，视频配到文档，记得评论区滴滴。

手把手教你本地部署 oppo 壳，也就是之前叫做 cloud bot 或者 motbot。 先演示 mac 版本，因为 mac 是 官方适配，用一行命令行在你的电脑终端就可以安装了。它首先会看你电脑本地有没有需要的配置文件和包，如果没有的话，它会帮你自动下载，如果有的话会跳过 大概十分钟左右的时间，安装了必要的配置文件之后，就会跳转到他的主页面，就叫 oppo 壳。 然后会问你一些安全警告须知的一些东西，然后你选择是否继续。好，然后你可以点选择同意，然后点 quick start， 这里呢就要你输入对应的供应商了，现在有几个是 i g， b， t x， r o p， cloud 等等， mini max， kimi。 好， 我可以随便选一个，甚至是后面的小米 等等都可以。好，我们可以选择谷歌的加载 app。 好， 我们把它复制粘贴进去之后呢，它会让我们选择标准的模型，我们可以先选择 这个渣男，比较常用的就是渣男三 flash 这个模型，然后这里就会让让我们选择一个聊天的软件，如果你现在不需要的话，可以先选择退出，让你配置一些他的技能 skills， 我 们可以用这个 n p n 的 形式去配置啊，这里面有一些内容，就是他现在官方提供这些 skills， 如果你不需要的话，可以先选择 oppo。 好， 我们就先装几个比较常用的，然后点击回车把它给安装了，在选择的时候用空格选择，完成之后点击回车。现在装了几个渣男的模型， no no， no pro。 好， 现在 整个都安装完成。那看完之后，如果你想更系统的了解学习 opencloud 的 话，我们正好在工具小组里面要开展一系列的 opencloud 的 课程，以及在不同行业里面的具体应用。如果你感兴趣，可以看主页介绍，第一行专人给你提供更详细的介绍。

人工智能领域迎来重大突破， open ai 刚刚发布了具有里程碑意义的 gpt 五点三 codex 编程模型， 这是全球首个参与构建自身的人工智能系统。这个被称为最强大智能体编程模型的创新产品，正在彻底改变 ai 开发的方式。令人震惊的是， gpt 五点三 codex 的 开发过程本身就运用了该模型的早期版本，研发团队用它来调试、训练、管理、部署、分析、测试结果， 开创了 ai 自我构建的新纪元。据透露，这个模型的绝大部分代码都是由它自己完成的。技能方面， gpt 五点三杠 codex 展现出惊人实力，运行速度比前代快百分之二十五， 在 s w e bench pro 测试中达到百分之五十六点八，准确率 tumblebench 二点零测试中更是高达百分之七十七点三。更值得注意的是，它成为 open ai 首个被列为网络安全高能力等级的模型， 专门用于识别软件漏洞。为配合新模型， open ai 同步推出了 macos 桌面应用程序。作为管理多个 ai 编程代理的命令中心，开发者可以在独立县城中运行代理， 让多个 ai 同时协助开发而不产生冲突。目前， gbt 五点三 codex 已向付费用户开放，包括 chat gbt 付费计划、 桌面应用、命令行界面和 ide 扩展 api 访问权限也将很快退出。这项突破意味着 ai 技术正在进入自我进化的新阶段，未来或将带来更多令人惊叹的发展。

今天我们来上手 openai 新出的 codex， 看看它到底有多强，这次要让 ai 直接帮我生成一个 gta 游戏。 codex 界面非常简洁，就像一个聊天窗口，但功能非常强大，可以创建新项目，实现自动化和调用各种技能。 技能是 zodex 能力的扩展包，内置了一些常用技能，还可以安装更多推荐技能，比如云部署和 figma 集成技能其实就是一个带有 skill 的 md 文件的文件夹，里面包含了 codex 执行特定任务所需的指令、脚本、文档和模板。 安装新技能最简单的方法是使用技能安装器，也可以用技能创建器自己 diy， 只要描述清楚技能的功能即可。自动化功能可以设置定时任务，让 codex 在 后台自动运行，比如定期扫描代码，查找 bug， 或者生成每周发布报告， 设置好任务名称、运行目录和提示词，再设置运行频率。比如每天上午九点， codex 就 会自动检查错误日记。接下来让 codex 帮我做一个 gta 游戏，要求是二 d 俯视角，可以控制角色走动，可以驾驶汽车。 codex 真的 做出了一个游戏，叫做霓虹都市迷你城，可以用 w o a s d 控制移动， e 进入退出。空格键是动作，点击鼠标瞄准进入游戏，可以用方向键控制角色移动。白点是路人，红色的方块是警察。我的任务是合法借一辆车， 有人用 codex 只输入简单的提示词，就生成了一个 minecraft 的 克隆版，效果非常惊艳。如果你也想体验 codex 的 强大，赶快订阅我的频道，带你了解更多 ai 的 新玩法！

各位朋友，二月五日， openai 震撼发布 gpt 负五点三 codex 全球首款能自主接管电脑的代码智能体模型。 它不仅是编程界的全能选手，更是首个通过 osworld 的 精准测试。百分之六十四点七高分的 ai 能像人类一样跨程序操作，写代码、调 bug、 跑测试、部署上线一气呵成，甚至连续工作超二十四小时。技术亮点炸裂！一、 跨程序协作，无缝切换 ide 数据库终端，独立完成复杂项目。二、模糊需求解析，你说做个日常网站，它直接生成带动态价格、 用户评价的成品。三、高效低耗，速度比前代快百分之二十五长任务 token 消耗直降，成本大减。 四、安全升级，首获高能力安全认证，能识别 s、 q、 l 注入等漏洞，还设千万美元基金注网安研究。现在开发者用它能三分钟写完正则分类器，非技术岗也能靠它出 prd 做 ppt。

哎，兄弟们先别划走啊，是不是经常兴冲冲把 python 代码往服务器上一传，结果反手就是一个 command not found， 要么就是装依赖报错报到怀疑人生，对着黑屏终端干瞪眼，别急，今天咱花几分钟手把手带你把无帮徒二十四点零四的 python 环境彻底撸顺，从装依赖到跑通程序，一步到位，主打的就是一个再也不被环境坑， 咱说时代的这全新的无邦土。二十四点零四看着确实情爽，但对 python 来说，它基本就是个毛坯房，啥运行环境都没有。今天咱的任务就是给它配齐必备口粮，得让服务器认得 python， 得能装第三方库，最后还得写个小程序实测一下，跑通了那才叫真搞定， 毕竟谁还没被环境 k 值给背刺过呢，那种憋屈劲儿，懂的都懂好吧。 步骤一，先给服务器更个新，这部是 d 级啊，属于基础必做服务器的软件源，就像手机应用商店，不更新的话，后面装东西必出问题。打开终端直接复制这行命令回车，全程不用你手动点确认。 suito app update and suito app upgrade 杠歪简单科普下， suito 是 拿管理员权限输密码的时候屏幕不显示是正常的啊，别以为键盘坏了， and and 是 连着执行两个命令，杠歪就是自动点头，简直是懒人福音， 等它跑完就醒。网速慢的兄弟稍微喝口水，后面咱再捞。步骤二，装 python 三核心套件第二步，咱一口气把 python 三核心套件给它装全了，省得以后返工。 伍邦图默认虽然有 python， 但没 pip， 还缺翻译依赖，咱直接一步到位， so do apt install python three python three pip python three def g c c 杠 y 划重点啊， python three def 和 g c c 千万别省很多库底层是要变异的，少了这俩，你装库绝对要撞墙。 装完敲这两行咽下身， python three 杠 version 还有 pip three 杠 version， 只要出版本号，这波就稳了。 步骤三，装虚拟环境，这可是避坑神器，重点来了，伍邦士二十四点零四有个脾气，它不让你随便动系统的 python 环境，所以虚拟环境就是咱的山泉屋，能让不同项目的依赖互不打架。先装工具。 so do apt install python 三 v e n v 杠歪。 然后咱创建一个名字，随你起，比如叫 my v and v， 创建完记着要激活一下 source， my v and v 杠兵杠 activate 你 看终端前面多出个小括号，这就是进入独立空间了。这个时候你再 pip install request 试试，丝滑无比，绝对不报错。 步骤四，写程序验证行不行？最后得拉出来练练。咱分两步走，双重保险。第一步，验基础环境，用 nano 随便写个小程序，打印个计算结果，运行一下，只要结果跳出来，地基就稳了。 第二步，验第三方库，在虚拟环境里写个测试脚本，调一下 requests， 只要看到环境 k 值，完美搞定这几个字，恭喜你，这台服务器被你彻底征服了！ ok， 搞定核心就四步，更系统，装套件，搞隔离，验真章，全是复制粘贴，新手照样横着走。 觉得有用的兄弟记得点赞收藏，下次部署永不掉线！全是实战干货，咱下期见！

很多程序员的工具链里，终端 ai 助手已经成为了标配。不过说实话，想找一个用起来比较顺手，不用魔法并且稳定的方案，其实不太容易。最近我发现了一个叫 iflow c l i 的 工具，内置国产大模型，还支持 skills 啊，我用起来比较舒服。大家好，我是海拉的编乘客，今天我使用 i flow 给大家演示两个用法，一个是在日常生活中用它来写一些想法验证啊，写一些 poc。 老规矩，我们不打开 ide， 不 手写代码。第二个，我们使用 skus 来对我们代码仓库做一个体检。 好，那我们先打开 icl i 的 官网，在这里进来之后呢，我们先安装复制这一个命令，然后粘贴到你的终端中。 好，紧接着我们需要登录，我们敲斜杠 else， 然后选择第一个登录， 接着我们选择默认的模型啊，也就是 g l m 四点七。 好，我们语音输入，你是什么大模型啊？这也是我最喜欢问的。好，它现在说是 g l m 四点七大模型啊，也就是说我们可以在 iphone 里面使用多个大模型。 在日常的开发中呢，我们会经常做一些想法上的验证，比如说验证某个技术方案行不行啊？老板甩过来一个需求，说，这个淘宝上边的搜图，哎，拍张照片搜到对应的这一个商品，能不能做？我们先进入目录， 我们叫 image search。 接着呢，我们开启 i flow， 我就直接和他聊，老板说什么需求呢？老板说淘宝上面的这个搜图是怎么做的，是吧？那我们问一下他。 呃，我想问一下，类似于淘宝上面拍照搜物啊，搜到某一个商品啊，这个背后的原理是什么？这个专业术语叫什么啊？请回答我一下，谢谢。 我们通过刚刚描述很虚的需求啊，就可以拿到一个术语叫做以图搜图啊。紧接着我们就直接把需求告诉他， 我想做一个以图搜图的这一个，呃， poc 啊，我想请你帮我列出这种最小的需求是什么？ 好，我们看一下，这里有一个以图搜图的最小 poc， 核心需求如下，有一个，上传图片特征，提取 相似图片解锁。然后呢，技术组件呢，建议使用 python， 图像模型呢？建议使用 clip， resnet 和 mobile net。 还有一个向量数据库啊，有一个 fast 和一个。呃， milos 啊， 前端呢？简，建议我使用简单的 html， 后端框架呢，使用 fast api 啊，这个包括选型做的都还可以。 呃，这里我有一些不明白的地方，就是图像模型和向量数据库，因为我其实在写 poc， 我 并不完全需要一个数据库，我只需要让他帮我写文件，最后帮我解锁就好了。这一个数据库呢，可能并不是一个必选的像， 而这一个图像模型呢，这里面涉及到很多个模型，我也不知道哪个模型好，但是在写 poc 的 时候呢，我现在需要验证这一个图像解锁是不是 ok 的， 我并不需要做到非常非常精准的图片解锁， 我需要把这一个 poc 跑完。至于模型我们选择什么模型，还是后面选择单独的某一些模型做一个 fight， 这些呢，都是可以在后面考虑的，不属于我们 poc 的 部分，所以我需要问他。 这里我有两个问题啊，第一个问题是模型上的选择，其实我更想选一个比较小的啊，能够跑完这一个是 poc 的 啊，一个模型就好了。然后呢，请你给我一些建议。第二个问题是，我觉得销量数据库其实并不是必要的，我们可以先把东西存在本地，对吧？然后我们就 可以完成这一个 poc 了。呃，你先不要帮我实现它，不要写代码啊，我们验证一下，我们聊一聊， 在实际的过程中，和 ai 聊天的时间应该是占到整个开发比重的四分之三。呃，我的建议是大家尽量花更多的时间和 ai 聊通了。然后呢，再去落实 好。我们大致扫页，针对 poc。 他 建议这一个清亮模型啊， mvnet v 二 resnet efficient net 这个我都不明白。 open clip 啊，这个我是明白的，但是 open clip 我 印象中它的汉语知识不是很好，并且呢，我们只需要做以图搜图，并不需要做一个文字搜图，所以说这个 我们选一个中间一点的吧，选一个四十五的。然后我们看到问题二，向量数据库的必要性啊，说 poc 间呢，确实不需要向量数据库啊，他认同我了。 好，这里面我们看一下，通过 npy 加鱼弦相似度就可以搞定了啊，零依赖，代码简单。然后呢，一千张以上图片会慢啊，慢呢？估计就是解锁方面吧，我觉得这个不是什么大问题。 然后建议方案模型存储后端前端，然后启动时加载模型，从本地 m p y 加载特征库，然后上传图片，提取特征，与所有特征计算相似度啊，这个看起来都还挺 ok 的， 那我们切到一个 呃 plan 模式吧，我们把我们的开发计划再深入的聊一聊。我现在呢，想请你使用呃， esnet 啊，来帮我。这个模型。 后端呢，使用这一个 fast api。 前端呢？呃，我建议你使用这种单页的一个呃页面，然后呢，我希望通过 fast a p i 把这一个网页 host 住啊， 接着呢，样式上我建议你美化一下啊，用一个类似 vs 的 高高科技感的暗黑模式。 然后我们再想一下，在这一个数据流这一边，有一个启动时加载模型，从本地 npy 加载特征库， 然后上传图片，提取特征，与所有特征计算相似度。这里面还漏了一个情况，需要补充一下，我们可以先写，还需要写一个脚本，把这一个几千张图片把它转化成特征库，才能 在上传特征库的时候提取特征，返回 topk。 结果啊，所以说这里面还漏了一点， 是这样子啊，呃，还有一个需求是我需要你，呃，写一个脚本对吧，可以把对应的图片转换成一个，呃，特征 特征库对吧？好，记得一定要开 plan 模式。 他说图片库的数据来源是什么？需要网上下载样本图片的方案吗？啊，这里我已经准备好了， 大家可以看到这里面有 image 啊，我把它这一个移过来， 在这里我们选择 type something。 你说。接着呢，前端页面需要一个拖拽上传图片啊，实时预览上传的图片， 要把它缩小一点。 接着呢，显示相似度的分数，这个需要的点击查看大图呢，我觉得没有必要，然后我们再提交答案，这个时候呢，他就开始做了 技术栈后端前端存储，还有这个计算啊，运行相似度没有任何问题。 呃，有一个 build features 啊，通过特征库来构建脚本啊，也没有什么问题。 核心功能拖拽啊，返回暗黑色的这个科技感 ui， 现在我们可以看到，作为 poc 的 话，一整个规划是比较靠谱的啊，那我们就直接选择第一个， 呃，看一下这个功能特性上面都好，是吧。我们好，我们接下来安装一下依赖 啊，我们大致扫一眼这一个 view feature 这一块有没有问题啊？大致扫一眼，通常情况下不会有问题，但是难说。 好，我们先构建对应的这一个 feature， 接着呢，我们可以给大家看一下对应的这一个图片里面是什么啊，都是些小猫小狗啊 啊，我现在都已经感受到我的这一个风扇在狂转了。 好，这里面已经，哎，已经做完了是吧？然后他写了两个文件来看一下啊，在 matedata 里面写了一些，应该是原数据，然后在这一个，呃， features 啊， py 里面啊，有十四兆啊，它应该是把这一个图片提取成某某些特征啊，它就和人类一样，人类不能像相机一样记住每一个像素，但是人类呢，也是通过照片上的特征来区分的啊。我们启动服务， 能启动吗？哎，能启动能启动，我们打开好拖拽图片。 ok， 接下来我们验证一下啊，我们选一个蓝猫， 把它截图保存下来。哎，蓝猫原来是俄罗斯的， 打开一下，接着呢，我们点击选择把这个图片读过来。哎，我们可以看到，基本上都可以找到懒猫了。 这个输入法真的是变了，选一个吧，选一个放下来保存，接着以图搜图 搜索。哎，我们可以看出来，那这一个小狗就被搜出来了。 poc 写完了，我们还想知道 poc 距离真实的生产还有多远？ 我现在想问一下这一个，如果说我真的要做这种宠物上面的解锁呀，对吧？这个搜索到对应的宠物还有哪些这种非常呃硬核的工作是需要做的啊，我觉得是不是 呃 poc 距离生产还是有一段距离的啊？请你和我聊一聊 poc 层面啊，使用的是这一个 oxford， 还有点意思，它是不是读到了哪些原数据 真实呃，生产需要真实场景的图片啊，手机随手拍，各种角度，光照复杂，宠物遮挡，被主人抱着躲在沙发后啊，这确实是 多宠物同框，这也是，然后模糊低分辨率，这是看起来就是非常多啊，然后数据清洗式，这一块标注式，一块数据增强技术啊，构建更大更多样化的做一些模型的特化，就是模型现代化， 这个生产需要 fight， 然后目标检测，注意力机制，聚焦宠物的关键部位， 多尺度的，多尺度的特征啊，这看起来太多了，太多东西需要做了。现实的建议是先做 mvp， 然后逐步打磨，不要一开始就想做的完美啊，这也是符合咱们这一个就是基本要求的。可以看出来， flog 加 glm 四点七给出的这一个建议啊，都是比较重肯的啊，有哪些东西要做啊？有哪些东西是比较硬核的代码啊？ poc 的 最核心的部分可能也就几十行几百行代码， 但是要真正的把一整套做出来还是需要很庞大的这一个工作量的。 在上一个项目中呢，我们写的是 poc 啊，写 poc 的 时候呢，就需要 web 扣定一些，氛围编成放松一些。 但是当我们在加功能啊，想让这一个代码变得更稳定一些的时候，那我们就需要加入一些这种质量审核。我之前写了一个 skills， 那 我们打开这个 skills 来看一下，这个 skills 是 我专门用来检查代码的，那 基于代码整洁之道，聚焦七个高收益的检查维度。比如说命名，一定要是有意义的，命名函数要尽量的短小啊。就是，而且要单一职责，尽量减少重复， 尽量规避过度的设计啊，一些魔法数字，还有结构清晰度和 项目规范。呃，每一个问题都会给他排上不同的级别输出的格式呢？是像这种有原则、有位置，有级别，有问题，有建议啊。然后有两个 reference， 并且这里面会开启多个 a 键来扫描这个，这里面我们让他帮我全面做一下审查汇总的报告。每一个维度开一个 a 键 啊，但是要串行完成，不要并行。如果开四五个 sub a 键的长时间跑的话，会遇到并发症问题啊。我们建议他一个维度开一个 a 键的串行完成，一步一步做。 iphone 目前还没有开放并行，但是在他们的论坛里面有并行的体验卡，如果大家有需求的话，可以去看一看， 大概二十多分钟就把任务跑出来了。呃，跑了接近七十五个问题啊，应该是非常给力的，高优先级的大概有十二个，中优先级的有二十九个，我们看一下，大致扫一眼吧， 有些命名啊，这个项目规范啊，我们往后拉一拉看 啊，高优先级，看看删除组建或实现集功能啊，这就没写，是不是然后 mcp test 啊，我这个也是没写。 嗯，这个检查确实是挺到位的。然后消除重复的文件，更新逻辑， 这里面有重复的代码哎，看起来符合我的认知。然后提取关键业务，敞亮， 重构核心业务函数啊，总的说来还是不错的啊。这里面包括有这个 run， open code， s t k streaming 啊，这个函数呢，要提取 event buffer， event handler， session manager 这些类。呃，都是蛮符合我的理解的。 用了几天，我的感受是够用，而且比较省心。市面上大部分固定 a 键呢，有的功能它都有，比如说 m c p， 工作流 skills， 开箱就能干活，登录就能使用。另外，零点五版本加了两个非常实用的功能， 一个是 hooks， 可以 用来做一些提醒。一个是 restore， 如果你搞砸了，你可以回退。当然，我也建议大家用好 git， 这样子你可以做一个双重保险。那我在体验的过程中呢，也有一些不足。 c l i 的 这一个界面上的细节， 我觉得可能还需要打磨一下，比如说我看不到上行和下行的 token， 在 写大一点文件的时候，我非常想知道他在写文件还是卡住了 i f o 官方与社区，他也希望社区能够涌现一些类似于欧曼 open code 的 这样 强大的编排系统。怎么说来，如果你喜欢在终端里干活， i f o 绝对值得你试。如果你也在使用 i f o， 欢迎来聊聊你的使用体验。我是海陆编程课 ai 永不眠，我们下期节目再见。拜拜。

你还在觉得 ai 编程工具就是帮你补几行代码，省点敲键盘的功夫？不不不， open ai 的 codex 桌面板早就撕掉了助手标签，它现在是个指挥台，逆下指令，一群 ai 智能体自动分工作业， 从拉设计稿到部署上线，全程不用你碰键盘。说白了，编程的底层逻辑变了，以前是结队编程，你写需求，它生成代码，你反复调，反复改，累得像两个人挤在一张工位。现在呢？你只说一句，按 f m 稿做登录页， j o s t 部署到 pro s o 转身倒杯咖啡的工 t i 军团一开，好任务一个赚，一开代码，一个配认证，一个推上线，他们用工作树隔离操作，互不打架，最后自动合并，你回来页面已在云端跑着了。为什么能这么干？关键就三点。第一，多智能体真能组团干活， 不是单个 ai 硬扛，而是向小团队分工，前端后端运为各司其职，你当指挥官，只管定目标。第二， skills 技能包，把重复劳动打包飞他妈转代码 linear 管吧。 neto 法部署要用一次 ai 就 记住流程，下次直接赋用，相当于给开装上专业工具箱。 第三，安全沙箱兜底默认锁死权限，只能动当前项目文件夹，要删库给你手动点头，所以敢放手。举个实在的，有人用 codex 七百万托肯丛林做出可玩的三 d 赛车游戏。 注意，不是他写代码，是他下指令调方向， ai 自己拆任务，跑流程迭代版本。你想想这效率，传统开发屌几个通宵趋势已经摆在这，程序员的核心能力正在迁移，过去拼手速、拼框架、熟练度，未来拼的是 能不能把模糊需求拆成清晰指令，能不能设计自动化工作流。那些只会埋头写磕阿里的人，我会越来越少， 而懂指挥会调度的人，一个人能顶小团队 over 内外数据很直白，一个月一百万开发者涌入， 用量翻倍，连总裁都说再回终端开发像穿越回石器时，变化不是将来时，是现在进行时。冷静点说，这不制造焦虑是 摆事实。对你而言，关键不是你爱抢不抢饭碗，而是你能不能当好指挥官。 codex 降低的不是编程门槛，是规模化指挥的门槛。你需要练的不是更多语法， 而是怎么把做个好看的游戏这种模糊化翻译成。参考 mario 科二逻辑，用 three j s 部署到 cloudfly 这种 a 能跑通的指令。当写代码变成清晰地下打指令，你觉得自己更擅长当那个发号施令的人，还是还在练习怎么把指令说清楚？

大家好，今天给大家推荐的是 qq 叉无限使用方法，首先这个方法的话是需要进行一个购买卡密使用的，卡密的话是七十块满头一个月。目前 qq 叉的话支持四款模型， 在编辑器中的插件是支持这三款的，两款五点一，还有一款五点二，如果说你想用五点二 qq 叉的话，只能在中端中 c l i 里面使用， 五点二的编程效果很好的，基本上修复问题的话他能够一次过，很多人用不惯的一个习惯的话是因为他才开始用，他觉得这个回复太慢了，他可能用惯了那种快节奏的一些编程 ai 工具，然后用这个很不习惯。 其他的那些 ai 编程工具确实是挺好的，我也用过，但就是价格太贵了，不让薅羊毛。现在好多虚拟工具的话都不稳定， 目前性价比最高的最稳定的还是这个克洛叉，目前是最稳定的。如果说大家对这个感兴趣的话，可以进一下我的粉丝群了解一下。 目前这款工具的话，基本上写功能都是能够一次过的，他虽然他思考的时间比较长长一点，但是他的效果也是非常的好的，不需要你反反复复进行一个修改。

很多人对 ai 编程工具的认知还局限在辅助股权代码、减少手动输入的层面，殊不知，这样的理解早已跟不上行业的实际发展。 openai 旗下的 codex 桌面板早已跳出了单纯代码助手的定位，升级为全新的开发指挥平台。开发者只需下达清晰指令，多组 ai 智能体便会自动分工写作， 从设计稿转化到项目部署上线，全程无需手动敲击代码就能完成全流程开发。这背后，是编程开发的底层逻辑发生了本质改变。以往的人机协助模式更像是双向配合，开发者梳理需求， ai 生成基础代码，后续还要反复调试修改，整个过程繁琐且耗时。而如今的开发模式早已简化，只需明确指令，比如按照 figma 设计稿制作登录页面，对接 o s 零认证部署至 v c o 平台，短短时间内， ai 智能体就会自动拆分任务， 分别完成 ui 代码转化、认证配置、上线部署等工作，通过专属流程隔离操作，避免任务冲突，最终自动整合成果， 开发者无需额外干预，就能拿到可直接运行的云端项目。 codex 能实现这样的高效写作，核心一是多智能体协同作业，不 再依赖单一 ai 完成全部工作，而是模拟团队分工，分别负责前端、后端部署、运维等环节，开发者只需把控整体目标，扮演指挥者角色。二是技能包附用机制，将 figma 转代码、项目部署、问题管理等重复流程打包存储，一次调用后即可自动记忆， 后续直接赋用，大幅减少重复劳动。三是安全刹厢兜抵保障，默认限制操作权限，尽可访问当前项目文件夹，关键操作需手动确认，从根源规避操作风险，让开发者可以放心使用。实际应用中，已有开发者借助 codex 通过七百万 token 的 资源量， 从零搭建出可正常运行的三 d 赛车游戏。整个过程中，开发者仅负责下达指令、把控方向、任务拆解、流程执行、版本迭代均由 ai 自主完成，这样的效率是传统开发模式难以企及的。当下行业趋势已十分清晰，开发者的核心竞争力正在悄然转移，过去比拼的是代码书写速度、 框架熟练程度，未来更看重需求拆解能力、精准指令设计能力以及自动化工作流的规划能力。指挥基础代码编辑的开发者，可发挥的空间会逐渐缩小，而能调度调度 ai 做好指挥的开发者，仅凭一人就能实现小团队的开发效能。 相关数据也印证了这一趋势，越来越多的开发者开始使用这类 ai 工具，使用规模持续增长，传统的终端开发模式也正逐步被全新的指令驱动模式替代。这并非制造行业焦虑，而是客观呈现技术革的现实。 对开发者而言，核心问题从来不是 ai 带来的冲击，而是能否快速适应新角色，成为合格的 ai 写作指挥官。 codex 降低的不是编程的基础门槛，而是规模化整合开发的门槛。未来需要打磨的 不再是繁杂的语法细节，而是把模糊的创意需求转化为 ai 可执行的精准指令。最后不妨思考，当代码编辑变成清晰的指令下达，你更愿意成为统治权的指挥者？还是仍在打磨指令表达的精准度？