claude 配置 glm4

很多人一听到 clock code， 也就是我们说的 cc， 第一反应就是，哦，又一个写代码的工具，大错特错。如果你只拿它写代码，那真是大材小用了。 这东西根本就不是一个简单的编辑器插件，它本质上是一个系统级 a 人。什么叫系统级？就是只要你给了权限，它就能直接接管你的电脑。它不像网页版的 gpt， 说完话还得你自己动手复制粘贴。 c c 是 能直接帮你改本地文件，跑数据分析爬虫，甚至读写 word 和 excel 的。 简单说，他就是一个住在你命令行里的超级管家，只要你一句大白话指令，凡是你电脑能干的事，他基本都能直接替你干了。 要想把这尊大神请进电脑，得先查查户口，他依赖 node js 和 git 这两个环境。别管你是 windows 还是 mac， 打开你的终端或者命令行， 照着屏幕敲这两个命令，只要能蹦出具体的版本号，说明环境没问题。要是报错说找不到命令，那就赶紧去官网下一个装上，这不属于基本功，咱就不展开手把手教了。环境搞定后，安装其实就是一句话的事， 把屏幕上这行 m p o 命令复制进终端，千万注意中间这个杠 g 的 参数。这是局安装的意思？ 逗了，他回头，不管是调用还是升级都一堆麻烦，输完直接回车等着进度条跑完就行。装完了别急着兴奋，我们先验个货，在命令行里输入 clod， 后面跟两个杠 version， 只要他痛快地吐出一个具体的版本号，比如零点二点二九，那就起火了。 这就意味着这套系统级 agent 已经在你的电脑里安家落户了， c c 装好只是第一步，现在他还是个没脑子的空壳。 默认的 cloud 模型 a p i 申请极其麻烦，还得搞定海外支付，对国内用户来说纯属劝退。这里我直接给个最优解，别折腾原生的了，直接用国产平替。比如智普的 glm 四点七，我实测下来 再写代码，这个垂直领域，如果说满血版 gl 的 能打九十八分，国产这几个模型基本都在九十分以上，日常用起来体感差距非常小。 关键是门槛和成本完全是一个天一个地。方案定了，咱们准备两样东西，去智普开放平台注册个号，在后台复制你的 api key， 这串字母自己留好，别乱发。关键是第二步，记得在里面订阅一个叫 coding plan 的 套餐，这个非常重要，它是专门针对写代码优化的，而且价格很香，一个月也就一杯奶茶钱，比你按量付费划算的多，能省不少银子。 拿到 key 之后，千万别去手动改什么环境变量，哪怕多打一个空格都得报错。直接用智普官方出的这个自动化工具，一行命令全搞定。在终端里输入屏幕上这行 npx 指令，回车之后，它会弹出一个全中文的界面， 你只需要跟着提示选中文确认套餐。把刚才复制的 key 粘贴进去，它会自动帮你把底层的连接配置全部写好，新手绝对不会出错。 把 c c 叫醒之后，你得适应一下他的工作方式，这不是咱们习惯的图形界面，没那么多按钮，给你点全靠键盘。第一件事，你得给他划进个工作区，也就是告诉他该读哪里的文件。最简单的办法，直接用 cd 命令进到你的项目文件夹，再启动它。 如果在聊的过程中想加别的文件夹，直接敲斜杠 a d 二，把它拉进上下文里。记住，对 c c 来说，文件夹不仅仅是存东西的地方，那是它的知识边界。 这里教大家一个极其好用的隐藏操作。很多人都不知道，以前在命令行里输文件路径得敲半天，还容易错。在 c c 里， 你直接把要把要分析的文件或者整个代码库文件夹用鼠标拖进这个黑框框里，松手回车。这一招叫物理投喂，不管是几十个代码文件还是复杂的文档，拖进去他就能瞬间读取。 这是扩充他上下文最快最暴力的手段，没有之一。最后说个最容易让人抓狂的坑，就是粘贴在终端这块地盘上，千万别在那狂按 ctrl v， 把键盘按烂了也没反应。想粘代码或者文本，直接按鼠标右键。如果要发图片给他看，快捷键是 alt v， 但是注意听，这里有个大坑。你不能在文件夹里复制那个图片文件，你得把图片打开或者直接截图复制图片的内容，这时候按 alt v 才能传上去， 这点非常反直觉，一定要记住了，熟悉了交互，接下来这几个斜杠指令，就是你每天都要打交道的工具了。第一个是斜杠 clear， 每当你打算开始一个新任务的时候，一定要记得先执行它，这相当于给 ai 换个干净的大脑，防止之前的对话干扰它的逻辑。 第二个是斜杠 comp， 这个太有用了，如果一个任务聊得太久，你会发现 c c 反应变慢，或者开始胡言乱语。 这时候用它给对话设个身，它会把之前的废话压缩成摘药瞬间，节省大量内存和费用。最后就是斜杠 cost， 建议你没事就敲一下，看看这波操作花了多少钱。毕竟咱们用的虽然是平替，但也得精打细算不是？ 如果你觉得每次改文件都要点确认太麻烦，那咱们就玩点大的。启动 c c 的 时候，在后面加上两个杠， dangerously skip permissions， 这就进入了传说中的危险模式。这个模式的精髓就六个字， 别问我，直接干！比如你想把几百个文件名全部统一规范化，如果是普通模式，你得点几百次确认。 但在危险模式下，你把要求一丢，去喝杯咖啡回来，他就已经全部改好了，他会自动尝试报错重试，直到把结果交到你手里。不过丑话说在前头，这个模式权限非常大，用之前一定要做好备份，千万别在系统核心目录下乱玩。 如果你觉得危险模式已经很强了，那 m c p 简直就是给 cc 穿上了一套外挂机甲。简单说，这个协议能让 ai 走出终端， 直接去操控你的浏览器、数据库或者其他软件。举个最接地气的例子，很多博主每天要统计公众号后台数据，手动点开复制粘贴到 excel 表格，这活干半小时能让人心力交瘁。现在你只要装上这个 chrome 调试外挂， 一句话， cc 就 会自己打开浏览器，一页一页翻把数据抓下来，最后再亲手给你做一个 excel 表格发过来。整个过程你只需要看着原来半小时的体力活，现在五分钟全自动搞定， 这才是真正的生产力解放。最后再给你安利一个神器叫 skills， 你 可以把它理解成别人已经封装好的顶级工作流，你只需要借过来用就行了。最牛的一点是，它用完即走，不占你的大脑内存，也就是不浪费 top。 比如这个前端设计技能包，简直是审美救星。你只需要把一个长得挺丑的网页链接丢给他，让他优化一下， cc 就 会调用设计技能，自动重构布局、调整配色。几分钟功夫，一个极具现代感的网页就出来了， 而且里面的链接全都能真实点击。最棒的是，现在用国产模型也能完美运行这些技能不需要登录任何海外账号。以后不管是写代码还是改 u i， 只要你有 c c， 你 就不是一个人在战斗，你背后站着一整套官方技能库。

大家好，今天教大家如何在 vs code 中通过 cloud code 插件调用 glm api 实现 ai 辅助编程。第一步，打开 vs code， 还没安装，可以去官网下载。第二步，安装 cloud code 插件，按 ct 二 l command 加 shift 加 x 打开扩展，试图搜索 cloud code， 点击安装。 第三步，配置环境变量， 按 ct 二 l command 加依次点击扩展 cloud code settings， 将左侧所示的全部代码写入替换 api key 即可。 g l m a p i 获取，可以在 big model 官网订阅。注意 base u r l 和密钥输入正确完成后按 c t r l command 加 s 保存。现在可以点击右上角 cloud code 的 图标使用了。 第四步，使用前设置，点击右上角 cloud code 图标，输入 config， 进入设置，勾选 disable login prompt， 关闭登录页面。第五步，开始使用，创建文件后，通过侧边栏调用 cloud code， 按照以上步骤就可以在 vs code 中成功调用 glm api 了。

打开终端啊，然后在这里输入 cloud 啊，可以看到它这里弹出来，这里有智普杠四点七 api， 证明就接的是智普的模型。那这里呢，你可以问他一下啊，确认一下你是哪个模型 啊？可以看到他回答说是由 g m 四点七模型驱动的 cloud 啊，证明这个 api 已经，嗯连接正常了。然后 目前的话就是连线之后呢，我这里给大家推荐一下，就是这里有一个四个 m c p 的 功能，这四个 m c p 的 功能是非常好用的，这样子功能，比如说这个视觉理解，就理解图片的内容，还有联网搜索 啊，网页读取，包括开源仓库 mcp， 他 们的安装也都非常简单，就是在这里你把 这个命令行复制，然后把这个 api key 替换成你的 key 就 行了啊，当然这里它是有一个编码套餐啊，目前的话智普这个套餐还是非常的性价比非常高啊，我自己也是开了一个一个季度，那在这里给大家举例一下 怎么用啊？啊，也是很简单，比如说我这里有一张图片，我就直接拖到 cloud 里面，可以看到它这里有个 image， 仅一的证明这个图片已经它已经识别到了啊，那么我可以说很简单的，请根据， 嗯，你只要把命令发给他，他就在终端里面就开始干活了。那他首先呢，他会调用 刚刚的那个图片的识别的 m c p 来看一下这个图片里面的内容，那可以说他在思考了，那现在的话， cloud 的 话， 除了这个写作之外，它还可以做数据分析等等。那另外的话，一个一个重点的话，就是那个编程啊， 可以看到它读出来这个图片的信息的 啊，他说是一张姚顺宇的啊成就海报，然后他这里是调用了一个我的写作的 skills， 那 我这个 skills 我是 写了一些题词啊，写了一些标准给他啊，这个是自己选的， 输入之后他就自动地在帮我 联网收信息等等。呃，可以看到这个调运的一个微博社企这样的一个 m c p 啊，在网络上搜索相关的信息， 然后它再输出规划文章的结构啊，那这里我就不详细给大家看了吧。然后再说一下编程这块，编程这块呢，可能大家 嗯不太习惯于，如果不太习惯于这种终端的命令的话，可以用 vs 或者用其他的 ide 软件也行，你只要在这个终端里面输入 cloud 的 几个字 啊，就可以把 cloud 给调出来了，那么或者就是这里有个图标，你点击这个图标，那么它就会在这边会进行一个显示啊，这个就跟普通的 ide 软件是一样的，你在这里输入命令就行了啊，所以具体的用途可能就是这些， 也希望大家呢能够多用吧，那目前国产的智普四点七出来之后，跟 collab 的 配合也是非常的丝滑啊。好了，今天的教程就分享到这里，谢谢大家。

最近 cloud code 简直火出圈了，今天一期视频带你解锁纯零基础小白如何安装 cloud code？ 那 我们直接开始 第一步，安装依赖，我们要准备好运行环境和工作语境，因为 cloud code 是 跑在 node 上的，所以我们需要安装 node 作为运行引擎，并且 cloud code 的 核心功能是写代码和整理文件，因此 get 就 很重要，也需要提前安装。 首先是 windows 环境，后面我们也会讲 mac os 环境，大家先不要着急。第一步大家先打开电脑的终端，可以通过开始搜索终端直接打开，也可以通过 win 加 r 的 快捷键打开。 我们先安装 node 输入命令，检查一下 node 是 否有安装。因为我这里已经安装了，所以会直接显示版本号，如果没有显示对应的版本号，证明没有安装，那么我们直接去 node 官网下载最新的 mfi 版本， 一路点下一步安装就行。安装完成后再次运行对应的命令，此时已经可以显示版本号，证明已经成功安装。 接下来安装 git 输入命令，检查一下 git 是 否已经安装。我这里也是直接显示版本号，如果没显示也是通过网站进行下载，点击第一个超链接进行下载，然后一路按提示进行安装。 安装完成后跟 node 一 样，我们也来检测一下是否安装成功，这里已经显示版本号，证明我们安装成功了。 现在我们来到了 mac os 环境的安装依赖环节，跟 windows 不 同，我们使用 mac os 最受欢迎的软件包管理器 homebrew 进行安装。 大家还是先打开电脑终端，通过 command 加空格键快捷键打开搜索 搜索终端后，直接打开这里，通过命令查看 homebrew 是 否已经安装。因为我这里已经安装了，所以会显示版本。如果没有安装，可以通过官网进行安装，复制对应的安装命令直接运行。 安装完成后，终端输出里会有一段 next steps。 如果你使用的是 m 系列芯片的 mac， 你 需要运行以下两条命令，让系统能找到 brew 命令， 最后通过查看版本确认 brew 安装成功。安装成功后，我们通过 brew 直接来安装 node 和 git。 硬赖安装成功了，那么我们进入第三步，安装 cloud code。 我 们参考 cloud code 的 get 官方的安装方案。这里我比较推荐 npm 的 方式，它能够同时适配 windows 和 macos 的 系统。 我们直接复制代码在终端运行，电脑就会自动从官方仓库把工具下载下来。这里如果报错，如果是 mac， 记得在命令前面加一个 s u d o 的 命令。如果是 windows， 用管理员权限进行运行。 在安装完成后，我们直接输入 cloud 来运行，但是发现此时会提示无法连接，需要检查网络连接和网络设置。 这里我们就需要设置环境变量来解决地域限制。我们通过 set 或者 export 将访问端口修改为我们实际访问 cloud 的 端口，其中 windows 用 set， mark 用 export。 这里的端口号要根据自己的实际情况进行修改，不一定都是七八九零，这里的几个都要记得修改。 都安装完成后，我们进入第四步，账号认证和使用。在完成设置端口号之后，我们再次打开 cloud code， 此时发现已经能够连接了，会提醒我们进行设置选择， 这里默认进入的是需要连接 cloud q 的 账号，我们选择第一个进入 cloud 官网，通过 cloud 账号进行连接，如果进来后没有提示引导操作，我们可以通过命令把对应的登录选项调取，进行类似的操作。 在设置完成之后，现在你就可以在终端里直接给它下达命令了。比如帮我分析一下当前文件夹里的代码逻辑，帮我写一个网页的登录界面，它最强的地方在于能直接读取你本地的文件，不仅能写，还能直接运行和改 bug。 现在我们已经能够使用 cloud code 了，但是还是要提醒一下大家，因为 cloud code 本身的网络限制非常严格，并且 token 价格也非常高，大家记得关注一下自己的账单， 所以主包在平时也会用国内的 a p i 作为替代。下一期会继续讲解 cloud code 如何使用国内模型进行替代，欢迎大家关注。

大家好，欢迎来到今天的教程，今天我要教大家如何安装克拉的 code， 并配置国产大模型 glm 四点七作为后端，这样你就能用更低的价格享受媲美克拉的 ai 编程助手了。 首先简单介绍一下克拉的 code 是 什么，它是安卓 app 推出的 ai 编程助手刻印工具，可以在终端中直接帮你写代码，改 bug、 解释代码，就像有一个专业的编程助手随时在你身边。 那为什么选择 glm 四点七呢？它是智普 ai 推出的代码深层专用模型，作为中文编程场景优化。最重要的是价格比 cloud 的 官方便宜百分之八十以上，而且完全兼容 cloud code 的 rpi 格式。 安装 cloud code 之前，我们需要先安装 node 这 mac 安装 cloud code 有 三种方法，推荐使用第一种， windows 右键开始菜单，选择 windows powershell， 然后输入对应的指令。接下来是最重要的一步，获取 g l m 四点七的 a p i t， 访问智普 ai 的 开放平台，登录你的账号，订阅 g l m coding plan， 有 免费哈付费套餐可选。最后在个人中心的 ip i t 管理页面 创建新的 ip i t， 最后复制保存好你的密钥，最后配置 key 之后就可以用了。

最近两天，国外超火的 ai 全能机器人 cloud bot 横空出世，一个能二十四小时、三百六十五天不睡觉、不休息、不拿工资的 ai 员工。但是很多人被门槛劝退了， 网上那些博主都在忽悠你去买一台六百美金的 mac mini m 四来跑，这个机器人千万别买！就在刚刚，我扒到了一个穷人版的绝密部署方案。你根本不需要买新电脑，哪怕你用的是十年前的破笔记本，这 甚至你是手机党都能拥有。这个超级员工成本每月只要一十五到二十美金，也就是两杯奶茶钱，这哪里是省钱，这简直就是白嫖一个全能秘书啊！如果省钱你还不够心动，那接下来的这个操作绝对会让你跃跃欲试。博主 alex finn 在 这个视频里手把手演示了全过程。 用 ems 一 c 二云服务器，你只需要去亚马逊注册个账号，租一个虚拟服务器。 you 帮主选择 c 七 i 减 flex 减 large 这个配置，然后把代码一粘贴， boom， 你 的 cloud bot 就 在云端复活了。 不需要你懂代码，不需要你开着电脑，它在亚马逊的机房里没日没夜的为你干活。最绝的是什么？你可以用 tpt 的 api 来驱动它，选择 gpt 负五点二模型，成本低到令人发指。 或者如果你已经买了 cloud 会员，直接用那个账号，相当于一分钱不花，这就是云端资本家的快乐吗？用别人的服务器赚自己的钱，你可能会问我，弄个这玩意儿有啥用？用处大了去了。 alex 在 视频里交了几个神级工作流，超级大脑备份，把你所有的业务喜好、家庭情况全告诉他， 他就成了最懂你的第二大脑。清晨简报，每天早上醒来，他已经帮你分析好了今天的新闻、天气，甚至帮你规划好了如何搞钱的任务清单。自动监控竞队，让他二十四小时盯着你的竞争对手， 一旦对方发了新视频、新文章，他立马总结发给你。全自动社交媒体，不想发推特，不想写 linkin， 跟他说一句，他每天自动帮你发。甚至你如果不知道怎么让他干活， 你可以直接问他，基于你对我的了解，你觉得你能帮我干哪五件事来赚钱，他会自己给自己找活干。这哪是员工啊，这是带资入组的合伙人啊！教程看完我只觉得这是一个分水岭。在这个 ai 狂飙的时代，巨头们砸了几百亿，不是让你用来聊天的，是让你用来改命的。 现在的门槛已经低到地板上了，如果你还不上车，那你真的会错过这一整个时代。兄弟们，面对这个二十四小时都能为你赚钱的神器，摆在你面前的只有两条路，一是继续像机器一样辛苦工作，用体力换 那点死工资。二是花几杯咖啡钱，直接雇佣一个永远不知疲倦的超级员工，让他为你打工。是选一还是选二？评论区告诉我你的选择。这里是 ai 风向标，关注我，下期带你硬啃更多这帮技术大咖不愿公开的省钱秘籍！

国内最强的开源编程模型可能有争议，但是如果说国内最强的 cloud 平替，应该绝大部分人都会说是 g m。 最近 g m 也出了四点七，性能几乎跟 cloud codesonnet 打平了。为什么说 g m 是 国内最强的平替？首先它的性能和速度都是 ok 的， 在代码上只略微比 cloudsonnet 四点五稍微差了一点点，但是架不住它便宜啊， 它有一个代码编程的套餐版本，每个月二十块钱，使用量是 cloud pro 二十美金的三倍，基本上个人使用完全足够。我们来详细看一下它这一次发的这个四点七这个模型到底怎么样。首先它在编码能力上几乎跟这个 cloud 打平了，跟 deepsea 的 编程能力也是差不多的， 肯定比之前的四点六有了比较大的提升。而且在智能体上面， g m 几乎都是第一梯队的，它的工具调用工具执行的能力一直是非常强的，在这个伯克利大猩猩那个排行榜上，几乎都是 g m 在 榜单的。 它这一次四点七出来了之后，应该也是大差不差，所以说它的智能体调用工具的能力是非常强的，我们可以看一下它的具体的一些基本测试。 首先是一些推理方面的，跟这个 deepsea 是 差不多的，甚至略微还要比这个 cloud 四点五 solo 的 还要稍微强一点点， 还有代码能力上比这个四点五还是差了一丢丢，但是大差不差，跟 deepsea 也是差不多的，只有一个多语言的 s w e bench 的。 呃，编码能力是稍微差了一点点， 还有代理能力，他代理能力其实一直都是非常强的，比 cloud 甚至都还要强好多，比如说这个浏览器的执行基本上强了一倍， 也有很大的原因是 cloud 四点五骚类的，他已经发出来了非常久，很多一些智能体的训练框架其实是没有用到的，所以说他这个性能还是比较强。 然后就是它的一些案例了，一些前端的一些设计案例，反正都还是可以的。说一下这个 g m 和 d c 的 它们的一些优缺点，总体来讲， d c 它的推力和可信度要强很多， 但是在代码上它俩可能差不多，还有智能体和工具执行的准确度和它这个指令遵循。我们用自己的智能体应用测下来， d c 的 这个能力还是弱于这个 g m 的。 在智能体上面 还有一个比较大的好处， g m 的 就是 dp， 它是只支持一百二十八 k 的， 在很多智能体任务上或者说代码编程的任务上，其实是完全不够用的。 g m 它是支持两百 k 的， 同时它们开源的模型都一样的，都是文本模型，基本上都不支持多模态的，所以说它跟在很多多模态的代码执行上，或者前端的一些设计上还是比较差的。 另外从成本上来讲， deepsea 在 这种调用上它是成本更低的，它的输入只有二两元，输出的话是三元。 g l m 那 就贵了，基本上是八块，它是阶梯式的八块，十块，十二块还是十六块，所以说成本还是蛮高的。但是 g m 个人做编程使用是非常划算的，它有那个二十元的会员，比 cloud pro 它的用量还要大三倍， 而且你如果不够用，还可以开它的呃， pro 加和更高级的两百元每个月的版本，两百元每个月基本上就全部够用了。跟这个 cloudsonnet 四点五的话应该是差不多了，它有两个性能，在这些代码能力上只略微低了一点点低，低了一两个百分点，基本上能替代掉。 然后这就是他的一些前端的案例，但是肯定前端他的如果多么太多，没有他性能还是有一点点丢失的。还有他在思维上做了一些创新，首先他四点五的时候就已经支持了在思维中调动工具。第二个他们 可以做保持思维，他思维可以保留下来，下一次推理的时候他并不会重复的再去做，重新开始思维，继续推理，这样的话他的性能和头等消耗都能提升。 然后就是它的一个混合思维，它能根据这个任务的难易程度去自我的控制它思维的链的长度。这个也闭源模型里面是比较多的。总体来讲，代码编程任务 g m 不 用考虑了，其比其他的所有模型都要强，特别是它的套餐，如果调用的话，还是 deepseek 的 会稍微强一点点。 deepseek 的 这个模型调用起来还是比较便宜的。

哈喽，大家好，这期视频给大家带来一个可漏的扣的快速安装指南，我用的是吉普 glm api 配置可漏扣的一个方案，大家可以根据自己的实际情况可以选择一些国产的大模型来配置这个可漏扣的。安装之前需要有一个前置的条件， 大家可以看一下这些，前边的工作要做好准备，那下面我们进行我们安装的第一个阶段就是验证 note g s 的 安装环境是否存在，大家可以直接搜索终端，打开终端之后输入一串验证版本号的命令符， 它会直接出现版本号，只要出现版本号就说明你的这个环境是存在的，大家可以进行下一步，要是没有这个安装环境，可以直接去 note g s 的 官网去下载一个， 大家可以根据自己系统选择对应的下载的版本。布置好这个安装环境之后，就可以进行第二步，全局来安装一个 coloco 的。 同样的打开终端输入命令符， 因为网络的原因，每个人的时间可能不一样，通常是一到两分钟就可以安装完成， 大家可以验证一下是否安装成功。好这一串命令符同输入到这个终端里，按回车 会显示一个版本号，我的是二点一点三九，那说明这个可洛克的已经是安装完成。第二阶段就是获取一个 api k， 那 我们用的是智普的一个方案，大家打开官网去申请一个智普的账号， 注册完毕后，我们进入个人征信，点击 api k， 添加新的 api k， 出现这样一个界面，为了方便起一个自己能记得住的名字，点完确定之后，它会生成一串字母，这就是我们智普的 api k， 相当于 呃上网的一个钥匙，这个 api k 相当于一个账号和密码，不要分享给其他人。这步完成之后，我们的 api k 就 有了。第三阶段就是配置环境，在终端里面输入这一串字母， 会进入到一个环境变量的配置的编码工具，这里边会有一些界面语言，编码套餐， api k 和编码工具的一个选择，大家摁上键下键就可以勾选这些选项，点击回车时进入到它的页面 选择 api k。 进入到这个界面之后，这里会要求你输入你的 api k， 六二 l 这些配置，因为我之前已经是配置过嘛，大家可以根据它的提示添加 api k 和六二 l。 配置完环境变量之后，我们就可以启动可拷库等，同样的还是在终端里边输入可拷的命令，它会跳出一个这样的界面， 系统询问是否给这个可拷的授权的一个界面，大家直接选 yes， 然后回车就可以。 回车之后就会出现这个小黄人的界面，你可以跟他输入一个简单的招呼，他回复我，他是可 logo。 那 到这就是所有的安装流程就已经完成了，大家要是还有不会的，可以在评论区里边打教程，我发给你关键的指令的代码。 后续我还会出一些有关可 logo 的 实际的应用场景，包括做一些 sky， 或者是写一些爆款文案，大家有兴趣可以关注我。

大家好，在我们传统编程中啊，有一个东西叫做脚手架，特别是在加把里面，比如说你有些常用的中间件，有些常用的内库或者工具库，那么你把这些东西放到这个脚手架里面去，方便你下次能够快速的去启动项目。 那么在 ai 编程里面有没有类似这样的脚手架呢？能够很快的方便你去搭建一个这样的 ai 流程的这种项目呢？ 那么这本期视频就分享来自阿斯罗宾克黑客马拉松获胜者的一个 ko 的 配置，那么我把它也认为是 ai 编程的一个配置了，那么这个配置里面其实是包含通用的流程以及命令啊，技能啊，子弹里 f c p 的， 我们可以看一下它这边包含的这个目录啊，那么它这边的话有 t d d 的 测试，还有代码的 ko view， 然后的话有技能啊，代码规范，前后端的这个规范全部都有，那么还有很多这样的秘念啊，所以说这是一个非常好的一个实践的一个结果。那么除了上面这些秘念技能之外， 那这个作者还分享了两篇非常有用的文章，这个我已经放到这个文档的下面，那这个两篇文章呢， 非常值得一读，因为这个文章完整的记录率，它这十个月来使用 cloud code 去编程，然后产生了一些问题，以及如何去解决问题，那么这些问题很有可能在用的过程中也碰到， 那不过可能你当时没有去，没有去形成解决方案，那么它就形成了一套完整的解决方案，所以我看完之后啊，觉得是真的是非常非常的好，也非常的有利于提升自己 ai 编程的一些思维啊，就非常值得去看一看人家是怎么用 ai 编程去构建自己的这种 啊编程的流程的。那么我在这里边就要分享他的里面的一个东西，叫做持续学习，那么我给大家讲解一下他这个持续学习是怎么做成的。那么在我们正常的时候跟 ai 对 话的这个流程中啊，比如说我们跟这个大模型进行对话，会产生很多这样的上下文， 上下文产生一定的上下文之后啊，那他就会进行压缩，那压缩必然是会丢失部分记忆的，也就说在下一次你的这个壁画中，很可能大魔仙就不记得你曾经要纠正或者说让他改的东西。 那为了解决这个问题呢啊，现在有了技能，对吧？我们可以去人为的去把这套流程去总结成技能，那么他下次就能够使用技能去解，去 解决刚刚说的失忆的问题。但是有没有什么样的方式啊？不要我们人为的去总结技能呢？也就说他像个观察者一样，关观察我们的跟 ai 之间对话，从对话中抽象成一个技能，当然这些技能都是有用的，比如说， 比如说这个例子，你在跟 ai 对 话的时候，都是为了解决这个设计的问题，你会教他怎么去设计，怎么去改东西，那么如果引入这个观察者，他就会发现，哦，原来你最近的对话都是在跟 ai 去交流，让他去改什么问题， 或者让他去学习什么东西，那么他就会把这个对话内容总结成一个这样的技能，那下次的时候同样的问题他就使用技能来解决了，也就说他比我们手动去创建技能又更高级了一点，让他自己主动去 ai， 自己主动去创建技能，所以这就是我要讲的，在这个最佳的配置里面里面有一个东西，那么它是怎么做到的呢？那跟 ai 大 模型对话完了之后啊，它会触发一个钩子，那这个钩子呢？就会拉取你最近的这个十轮对话， 因为这个十轮对话你是可以配置的，比如说你可能要设置的小一点，比如说三轮对话， 如果满足了时长的话，因为他每一次的学习都会打到标记吗？比如说上次已经学习过了，那么我这个内容就不会再作为这一次的这个学习的累积的对话了。所以如果够了的话，他就会发出一个信号，在沟子里面去发出一个信号啊，告诉 cloud， cloud code 要去，你要去学习了， 因为他发现了有十组这样对话，那么 cloud 接收到这个信号之后呢，就会触发技能，也就是说他专门有个技能是用来去学习，把历史的对话去按照什么模式呢？按照这四五种模式，一种是 一种是错误解决方案，一种是用户纠正变通方案、调试技巧项目特定就是他通过大模型的分析啊，通过啊这四种模型发现你这对话机里面有符合这四种类型的，那他就会去总结总结成一个技能。 那么有类似的下次可能就是，比如说你举个例子，比如说你这一轮对话里面，你一直在解决的是一个他的一个 设计模式，一个设计问题，对吧？比如说过于复杂设计或者干嘛的，你的对话越清晰，那么被这个钩子发现了，他就会总结一下，形成你的你认为的一种习惯，这种习惯他们叫做技能， 那么你再下次要设计类似的，他就会去触发这样的技能，这就形成一个很完美的一个持续学习的一个过程。所以我刚刚讲的这个流程啊，是来自于啊这个配置里面的这个技能， 那这个技能有两部分，一个是怎么去学习，怎么去提取，怎么把它保存到这个技能的，学习到了技能目录里面去，然后的话就还有个钩子， 这个钩子就是每一轮对话完成之后，每一轮对话完成之后，你看每一轮对话完成 stop 的 时候，它会去拉取最近的这个十条十轮对话记录，然后去给这个 clock 发送这样的信息说，哦，你也该学习了， 那么考核的收到之后，就会触发这个技能，就形成一个非常好的一个闭环，一个持续学习的闭环，闭环的过程。 所以当我看到这个的时候，其实我是非常的觉得非常的有意思，他和扣子里面非常散的东西，钩子啊，技能啊这些东西全部组合在一起了，那形成一个非常有意思的，非常流畅的流畅的流程，流畅的流程。 所以呢这也说为什么来分享这个基础的配置，那至于其他的呢，就是大家可以自己去学习去，去学习一下，去使用，去学习，我也在实践他的这个配置，然后他这边的话，我也把这个文章放到这面去了，然后呢他这个是开源的，如果你这边下载不了了，你可以把这个压缩包下载下来， 所以这个东西整体来看，它这里的理念是非常好的，可以去学习它的一些怎么去构建，怎么去写。它这边基本上用到了 color code， 不是 现在 ai 编程的一个非常主流的东西，比如紫代理啊、技能啊、 m c p 啊这些都有，所以这是一个非常好的学习的模板。 ok， 那 本期视频到这，那下一期视频呢？我会分享一个 ai 编程的最佳流程啊，如果你对这个感兴趣，可以多多关注。

最近玩智能体啊，实在太消耗 token 了，所以我们今天要来讨论说啊，哪里能搞到便宜的甚至是免费的大模型 token 呢？首先我们来看一下，如果正常使用 token， 大 概是个什么价格呢？像我们日常最常用的这个网页版的聊天机器人啊，类似于豆包、 jammy 这些网页的服务， 一问一答，大概每一次呢会消耗几千到几万的 token。 一个月下来呢，大概可能就是三百万的 token， 数量也就是几块钱。但 agent 就 完全不一样了，它要自己规划，自己执行，自己反思，一个任务跑下来呢，可能会调用几十上百次模型。像我们最常使用的 cloud code， open code、 open cloud 这些智能体啊，每一次跑起来都要消耗几万甚至上百万数量级的 token。 我 也翻了一下我自己的使用日志啊，然后大概估算了一下，我每个月的使用量呢，大概是三亿个 token 左右。然后我们来算笔账，如果你使用的是 cloud sum 的 四点五这个模型， 它的价格呢，大概是每一百万的 token， 输入呢是三美元，输出呢是十五美元。考虑上一些这个缓存啊，折扣啊，平均价格呢，你可以认为是每一百万的 token 五美元左右。那这么一算啊，其实你跑一个 agent， 每个月其实要烧掉一千五百美元左右， 就算是换成便宜的多的国产模型啊，一个月也要用到两百到三百美元，这个价格呢，我觉得还是蛮离谱的。所以这期视频啊，我就来跟大家聊聊，怎么才能搞到便宜的甚至是免费的大模型接口。先说好，这期视频呢，是没有任何的广告的，全是我自己实测 实际使用的经验。在正式开始之前啊，我想先给你一个这个思考框架，省钱这件事情呢，本质上其实就在做三个维度的取舍，价格、稳定性、模 的能力。你不可能三个都要，如果你想要最强的模型并且稳定，那肯定就会稍微贵一点，如果你想要便宜，那肯定就要牺牲一些模型的能力或者是稳定性。我们带着这个框架呢，然后再来逐个看各家的方案。先来说这个 cloud 买套餐到底能省多少钱呢？官方没有公布套餐的实际使用量，但有人测过了数据呢，放在这个网址里面，我给大家总结了一下，如果你订阅一百刀的这个套餐，用到极限的话，就能用掉价值一千三百五十刀的这个额度， 相当于打了不到一折，换成人民币算的话，差不多就是零点五元的人民币就能买到一美元的这个使用量。但 cloud 的 官方有两个大坑啊，大家也都知道，第一呢就是国内的用户特别容易封号。第二个呢就是不允许介入其他第三方的服务， 只能在这个 cloudco 的 这些官方应用里面使用，没有办法拿它去接入 opencloud 或者是其他第三方的这个智能体。如果你又想要这个按量付费的这个灵活性，又想要这个套餐的折扣价，那怎么办呢？我觉得唯一的选择啊，就是中转站，中转站呢，你可以把它理解成为这个零售商，就他们会去批量的向 cloudco 的 官方购买 这个套餐，然后呢在中间加一些价格再卖给你刚才说的，比如说零点五元的人民币兑换一美元以上， 市面上有上百家的这个中软站，那怎么挑呢？有人做了一个中软站稳定性的监测，大家想要购买，想要具体了解的，其实可以看这个网站，上面呢监控了几家比较大的这个中软站的稳定性。不过说实话，这个中软站呢，基本上还是一门比较灰色地带的生意， 所以呢，建议大家每次别充太多，这里呢就不具体展开了。然后我们来说第二家那个 check gpt， 相比较那个 cloud code 的， 动不动就封号啊，然后不让接其他的这个工具 open i 呢，其实就大方了很多， 它不仅能接自家的这个 codex， 还允许你去接 open code， 允许你去接 open cloud 这些第三方的项目，而且额度啊，要比 cloud 的 要给的多，大概是零点三元人民币就能买到一美元的使用量。更香的是啊， open i 的 活动特别多，比如说像那个 gpt 开通团队套餐，首月免费，你可以去某鱼搜这个 team， 新车几块钱呢，就能用上价值二十五刀一个月的会员。如果你拿这个会员去跑 codex 啊 token， 相当于说完全白嫖。 codex 的 缺点呢，就是它写代码的速度啊，会相对来说比较慢一点，不过呢，你可以开多个 agent， 让它并行去跑 数量去换取速度。然后下面一个是这个谷歌 gemini gemini 系列模型写代码的综合能力啊，普遍来说稍微比这个 cloud 和 gpt 弱一点，但有个骚操作啊，就是可以通过教育活动拿到免费一年的谷歌 ai 会员，然后用这个谷歌的编程 i d e anti gravity 来跑这个 cloud 模型，然后还有一个更狠一点的玩法，就 使用这个项目 cloud proxy api， 它可以把 antigravity 里面 cloud 的 模型转接出来给 cloud code， open cloud 这些工具去用。因为谷歌会员啊，几乎都能白嫖，所以它对应的这个 token 啊，也约等于免费。不 过这么玩的人啊太多了。谷歌最近呢，在频繁调整这个 anti gravity 的 额度，所以这个方法我也不是太推荐，因为它可能之后就不太稳定了。聊完了预三家之后啊，我们来聊一聊国产的这些模型。国产的模型呢，本来零售价就只有海外模型的一到两折，购买套餐之后呢，就会更便宜了。在国产模型里面啊，我觉得当下最强的可能就是最近推出的这个 kimi k 二点五，我实际用下来它的能力其实跟 cloudsonic 四点五几乎没有什么差别。有兴趣的朋友啊，可以去 kimi 的 海外版看一看， 有个首月零点九九美元的活动，能拿到原价九十九元的套餐，还可以支持这个接入第三方的 cloud code open cloud。 国内版 kimi 的 活动呢，就稍微差点意思了， 每周大概五元左右。但是 kimi 我 觉得最大的问题啊，就是套餐额度给的比较抠，控制台里呢，只显示了使用的百分比，看不到具体的 token 使用量。我实际测下来呢，比下面两家我要介绍的这个国产模型啊，给的量都要少得多。 gim 呢，应该是国内三家里面我觉得最大方的， 然后套餐的额度给的非常的足，最低档的套餐呢，是每个月二十元，每年两百四十元，但价格是真的香，我自己也买了。接口方面呢，也很开放，可以支持接入各种的工具。缺点呢，就是现在 g i m 四点七啊，它的模型效果暂时不如 kimi， 而且高峰时间段呢，因为顾忌它 套餐卖得太多了， token 的 吐字呢，我觉得巨慢。另外一个 mini max 呢，我觉得它的套餐跟 g l m 很 像，然后这里也不跟大家重复了。然后还有一家呢，大家可能没想到，就比较小众，就是英伟达。英伟达呢，其实它也提供这个完全免费，额度不限的这个开源模型， 包括前面说的 kimi k 二点五，然后 jimmy 四点七， mini max m 二点一。但是呢，因为可能门槛太低了，然后用的人实在太多，热门模型的速度呢，慢得离谱。所以这个呢，我就更不推荐了，只是跟大家介绍一下，英伟达，它其实也有这个免费的接口。最后啊，来再帮大家整理一下思路，如果你想追求最强的效果， pro 的 中转站呢，是目前性价比最高的选择。如果你的预算有限啊，那国产模型里面 g i m 的 套餐最实惠。 timi k 二点五的效果最好，但是有传闻呢，说这个月会有大批的这个模型，会推出新一代的模型，到时候呢，我再跟大家更新。然后如果你想白嫖呢？ openai 的 这个 timi 拼车几乎是完全零门槛的， 效果也不错。这期盘点里面当然肯定没有包括说这个百分之一百所有的方案，市面上还有很多我没发现，或者是我没有测过的这个方案。如果你有更好的渠道，欢迎在评论区补充，大家一起交流。好了，今天视频就到这里了，我是迪总，黑心李超，我们下次见。

嗯，大家好，那今天的话给大家做一期 cloud 接国内的智普四点七模型的一个入门的一个指南。 那首先我们看一下啊， cloud 这款软件究竟是干什么的？那大家都知道 cloud core， 可能大家最开始都是用它来写代码的，那么它是美国的 一个公司的一个代码的一个 app， 但是随着卡里扩展的功能强大，现在大家 可以把它理解为它不只是用来写代码，它可以帮我们比如说做阅读，做表格整理，做数据统计等等，所以目前卡的可以说是一款真正意义上的通用的 app。 那 cloud 的 话它怎么来使用呢？那这里给大家简单的做一个教程。第一个首先呢，你得要有一个科学的网络环境啊。第二个要先安装这个 node js 这个版本 啊，然后这里给大家演示一下啊， loggs 的 话，大家可以到啊网络上去安装啊， 那比如说你安装了裸的 gs 之后，你打个裸的 gs 杠 v， 可以 看到它出来了这个裸的 gs 的 版本，有了这个之后，然后下一步你就可以粘贴啊，这个 cloud 的 这个安装的命令啊，就是这一行， 咱就打开你的终端，然后把这一行粘贴进来，然后再点击回车啊， cloud 就 可以安装了。 那在这里的啊，我是已经安装好了，所以这里我就不给大家演示这个安装的过程了啊，就是安装的过程是非常简单的， 那下面呢，我给大家讲一下怎么样接我们国内的模型。大家知道 cloud 的 封号是比较严重的，那目前的话，国内有对 cloud 的 模型支持三个比较好的， 像智普的四点七啊， mini max 二点一和 kimi 的 k 二模模型。那今天我重点讲一下智普的四点七， 那智普的四点七怎么来接呢？那这里呢，我给大家推荐一个工具，就是我们去下载一个 cc switch 这样的一个工具啊，那它的 github 的 网站呢？ 大家可以在这个 app 上去找到他的一个仓库，然后这里呢可以手动去下载， windows 用户可以手动去下载你对应的版本就行了。那在这里的我就不给大家演示安装的过程了，那么安装之后的话大概是，嗯，是这样的一个样子 啊，那么它 c c switch 可以 支持 cloud 扩展 x 和 demo 的 使用。那在这里的话啊， cloud 里面你可以点击这个加号 啊，加号进来的话，那么在这里呢，你就可以首先填供应商的名称啊，还有它的一个 api key 和它的一个请求地址，就三三个内容就可以了 啊，这这这里的我填了，我已经把智普的这个啊供应商的名称和他的请求地址和 apikey 都已经填好了。那这里的话，大家没有的话，可以上智普的这个 开放平台里面去申请啊，智普的开放平台去申请，申请好了之后，那么它就可以，嗯，把 api key 啊这里大家申请一个 api key， 申请完了之后，然后这里有个接入 cloud 的 这个开放文档，按照这个开放文档直接去配置就行了 啊，那下面我给大家演示一下 cloud core 的 一个具体的使用吧。啊，我平时用它了的话，那不只是写代码，那还有一块就是写作，对吧？那我这里我在这个终端里面我可以打开 cloud core 的 啊，可以看它已经出来了。

八小时从零写了一个完整产品，直接拿了 ai 编程大赛冠军。这哥们叫阿凡，赛后做了一件事，把自己用了十个月的 ai 编程配置全部公开了，结果两周四万七千人收藏。为什么这么多人抢着用？因为他解决了一个痛点，你让 ai 帮你写代码， 他就像一个什么都会一点的实习生，能写但不检查不测试，出了 bug 你 还得自己一行行去找。这哥们的思路完全不一样，他不让一个 ai 干所有事，他拆成了十三个专家做新功能。先让规划专家帮你想清楚怎么做，写完代码，让审查专家逐行检查质量， 他有安全问题，让安全专家自动扫一遍变异，报错了让修复专家直接去改。就像一个团队在配合，不是一个人既当厨师又当服务员。但最猛的不是这个，他搞了一个安全扫描器，一百零二条规则，九百一十二个测试，能自动找出你配置里的密钥泄露和权限漏洞。 最绝的是，他有个对抗模式，一个 ai 专门攻击你的配置找漏洞，一个 ai 专门防守，想办法堵上第三个 ai 当裁判，综合两边给你出报告，等于一条命令，请了三个安全专家帮你做体检。 还有一个更离谱的叫本能学习，他会偷偷观察你怎么写代码，你喜欢什么风格，习惯什么流程，积累够了，自动生成新规则。刚学到的，小心试探着来确认是你习惯的，直接自动执行。六个字，越用越聪明， 装起来也不难。一条命令搞定，两周五万人用，确实是目前最全的 ai 编程配置。你在用 ai 写代码吗？评论区扣一，我出个安装教程。