claude code和智谱什么关系

现在全网爆火，连 nasa 都拿去写火星车代码的 cloud code， 最初竟然只是一个用来跑 a p i 的 小脚本。更离谱的是，待科斯尔、 winserve 这些拥有酷炫图形界面的 id 大 行其道的时候， cloud code 却反其道而行之， 甚至连像样的 ui 都没有。结果呢，竟然意外的好用，甚至好用到让人上瘾。安装费的内部数据显示，有了它， 工程师的代码产出直接翻倍。这事到底是怎么发生的？今天我们就来扒一扒 cloud code 背后的故事，听听他的缔造者 boris charney 怎么说。他最初的想法真的很单纯，就是想试试 astronomical 自家的 a p i 到底能不能打。那时候 cloud code 甚至连个名字都没有，就是他在自己电脑上随便写一个小工具用来干嘛呢？也没啥大用，就是不想每次都去网页上跟 cloud 聊天，想直接在终端里问他问题。模型想要的并不是和你聊天， 他想要的是工具，是去和这个真实世界互动。 boris 灵敏地捕捉到了这一点，他意识到这可能是通往 通用人工智能的一条捷径，先教会模型写代码，再教会他用工具，最后教会他像人一样操作电脑。于是， codecode 的 雏形就这么诞生了。 没有任何产品规划，没有任何设计图，就在一个普通的周末，为了解决自己的一个小痛点，写出来了。 boris 并没有觉得这会是个大产品，甚至都没当回事。直到第二天上班，他发现坐在对面的同事 robert 竟然也在用这东西写代码。这就很吓人了， 没人推广，甚至都没怎么宣传，这玩意就开始像病毒一样在 antobe 内部传播开了，大家好像都在偷偷用它。为什么？因为它真的太直接太快了，没有什么花里胡哨的按钮，你只要输入，你想干嘛， 他就去干。这种简单粗暴反而成了他最大的优势。这就是 cloud code 的 起点，一个看似倒退却意外击中痛点的极简工具。但故事显然没这么简单，接下来的事情才是真正的疯狂。很快，连 ceo darrell、 amadei 都跑来问 boris， 你 们组的数据怎么回事儿？怎么内部使用率？那条线 几乎是垂直往上窜的，是不是强迫大家都用了？ boris 一 脸无辜，冤枉啊，我啥也没干，就是他们自己传开了。这就是注定要成功的产品该有的样子，哪怕只是一个简陋的命令行工具，连个像样的图标都没有。只要能真正解决问题，大家就会抢着用，甚至到了什么程度。原本大家只是拿它斜斜单元测试 跑跑自动化脚本这种边角料的活，毕竟那时候模型还不够聪明，没人敢把核心代码交给他。但用着用着，工程师们自己发明了一种新玩法。 他们开始把项目的背景信息、代码规范、注意事项写在一个 markdown 文件里，每次干活前，先喂给 cloud 看一眼，这一看不得了，效果出奇的好。这不就是现在大家熟知的 cloud 点 m d 文件吗？这是一种产品逻辑潜在需求。 我们总是习惯去教 ai 怎么做，或者教用户怎么用 ai。 但 boris 发现，真正有效的路径是反过来的，看 ai 自己 想用什么工具，看用户想让 ai 干什么，然后顺水推舟，把这种甚至还有点笨拙的行为标准化？那问题来了，既然 ai 进化这么快，我们现在费劲做了这些工具，会不会很快就过时了？ 会，而且是非常快。 boris 在 办公室墙上挂了一份 great sight 的 著名论文苦涩的教训。什么意思呢？简单说就是，别总是试图通过人工设计的复杂规则去弥补现在的模型缺陷。比如，你可以花几个月时间 写一套极其复杂的代码缩写系统，或者设计一种精妙的上下文管理机制，可能让现在的效果提升个百分之十到百分之二十。听起来不错，是吧？但残酷的现实是，只要再等几个月，下一代模型出来了，这点提升分分钟就被这种暴力美学的通用能力碾压了。你辛辛苦苦做的东西，瞬间就成了废铜烂铁。这也就是为什么 cloud code 一直坚持做 c r n， 迟迟不愿意做那些看起来很高级的图形界面。因为界面越复杂，其实就越是一种过早优化。在这个 ai 一 天一个样的时代，你能做的最明智的事情，就是不要和摩尔定律赛跑，倒不如就在最基础、最灵活的终端里，跟着模型一起 野蛮深藏。你可能会问，终端那个八十列宽两百五十六摄，连鼠标都不能用的石器时代遗物，没错，就是它。只不过，这些限制恰恰都不是重点。重点是终端开发极快，不需要飞个马化图，不需要切图，不需要在那条半天的 c s s， 你 有一个想法， 写几行代码，马上就能跑起来，不行就扔，再写一个。这种即兴发挥的速度，是现代 g u i 开发无法想象的。所以在 code code 的 团队里，所谓的全站工程师有了新的定义，不仅要会写后端，还得懂交互、懂设计，甚至懂用户心理。 boris 的 招人癖好， 我特别喜欢招那些看似不务正业的人，做过设计的，搞过艺术的，甚至研究过哲学的。为什么？因为在这个 ar 时代， 传统的资深经验某种程度上成了累赘。那些所谓的架构师，往往有很多固执的观点，这个不能这么写，那个架构不行。但在模型能力突飞猛进的今天，这些固有经验可能分分钟被打脸。所以，最宝贵的能力不再是经验，而是空悲心态。你能承认自己错了吗？ 你能像科学家一样，从头开始验证一个看似愚蠢，但可能被 ai 变废为宝的想法吗？举个例子，有个叫 daisy 的 工程师刚转赶过来，他接到的第一个任务是给 cloud code 加个新功能。正常人的思路是看代码，写代码 测试。他的思路是先写个 p r， 给 cloud 一个能力，让他能自己测试工具，然后让 cloud 自己去写那个新功能。听起来 是不是有点绕？但这正是未来的工作方式，你不直接干活，你是设计一个系统，让 ai 去干活。这也解释了为什么 cloud team 能在一个周末就搞定复杂的插件系统。怎么做到的。其实就是一群 ai 设备党是在干活。一个主 ai 负责发号施令，一群小 ai 负责执行具体任务， 它们之间甚至不需要共享机，就像一个个独立的脑袋在一起，头脑风暴。这不仅是效率的提升，更是算力的所谓 暴力美学，多个臭皮匠真能顶个诸葛亮。说到这，必须提一下那个让无数程序员又爱又恨的功能， plan 计划模式。很多时候， 我们怕 ai 乱写代码把项目搞崩，所以逼着他先列个计划，先盘再干活，肯定干的更好。错了，波瑞是语出惊人，这功能可能活不过下个月。为什么？ 因为模型计划太快了。现在的 play mode 其实本质上就在提示词里加了卑微的一句话，请先别写代码，等到模型足够聪明，他自己就会知道。这事太复杂，我得先想清楚再动手。或者他干脆直接就把代码写对了，根本不需要你来指手画脚。到那时， play mode 也就完成了他的历史使命， 光荣退休了。还记得前面提到的潜在需求吗？ boris 反复强调这个词，这不仅是做产品的金科玉律，更是 ai 时代的生存法则。打开说说是什么意思？就是别试图叫用户做新事情， 用户只会做他们已经在做的事。如果他们在折腾 a， 你 让他去折腾 b， 没戏。但如果你能让他折腾 a 的 时候爽一点，你就赢了。 cloud code 就是 这么赢的。更有趣的是，现在甚至不需要人去发现这些需求了， cloud 自己就能从未经处理的日子里，从用户的报错里 挖掘出这些隐秘的痛点，然后告诉产品经理。哎，这帮人类好像在这里卡住了，我们要不要帮帮他们？这简直就是作弊啊！对于想要在这个时代做开发者工具的创业者， 诺瑞斯建议，别光想着怎么讨好人类工程师，你得想想 ai 模型想要什么？他不想被关在一个只有 a p i 的 黑盒子里。 他想上网，想读文件，想运行代码，想看报错信息。他想和这个世界互动，谁能给他提供最好的互动接口，谁就是下一个时代的赢家。这种务实的作风， 其实和 boris 之前的经历有很大关系。早在十几年前， type script 还没火的时候，他就写了一本关于 type script 的 书。 type script 为什么能赢？因为他没有试图把 javascript 变成 java， 而是顺应的加死那种脏乱差的灵活性，然后在上面加了一层类型保护。 code code 也是一样的逻辑， 它不是为了展示某种完美的学术理论，而是为了解决实际问题。即便是在简陋的终端里，他们也追求一种极致的美学。你知道吗？ code code 的 界面其实是用 react 写的， 一个跑在终端里的 react 应用，听起来是不是很赛博朋克？ boris 本来就是前端出身，他对交互体验有着近乎偏置的要求，用过的人都知道那种感觉，他让你觉得自己不是在干活，而是在玩游戏。 曾经痛苦的事情，现在真的会上瘾，一不小心就熬了一整晚。克拉的相伴时间飞快，说到最后，还记得前面提到了苦涩的教训吗？ boris 把同样的逻辑送给所有想用 ai 创业的人， 要为你现在手里的模型做产品，要赌六个月后的那个，永远不要试图战胜这条指数级增长的曲线。 angelo 皮内部统计了一下，自从全面使用 cloud code 后， 工程师的人均代码提交量直接翻倍，这是什么概念？ boris 以前在 metac 负责全公司的代码质量，那时候几百人的团队忙活一年，能把生产力提升百分之二就是巨大的胜利。 现在呢？直接翻倍。甚至有人说，现在的超级个体的产量可能是以前谷歌精英工程师的一千倍。不管这个数字是不是夸张，趋势已经不可逆转了。编程 正在变成一个被解决的问题。或许在不久的将来，软件工程师这个头衔真的会消失，取而代之的是创造者被污的。无论你是产品经理、设计师还是财务大叔，只要你有想法，你就能把软件做出来。这不仅仅是工具的胜利，这是人类创造力的解放，甚至 这可能只是开始。当每个人都能用自然语言编程，软件不仅会变得更便宜，更会变得无处不在。极度个性化。 cloud code 向我们展示了这种未来的雏形，一种用完即走、 极其清亮却又无所不能的软件形态。当然，也有人不安，当工程师不再需要理解底层的内存管理、网络协议，甚至基本的算法逻辑完全依赖模型的黑盒输出时，我们是否正在培养一代只有想法 没有根基的创造者？如果模型出现幻觉，这些失去了定义性原理能力的 build 们还有能力纠正吗？但换个角度想，每一次技术跃迁都伴随着类似的焦虑。从会编到高级语言， 从手写 c 口到 r， 我 们一直在放弃掌控中获得更大的创造自由。真正需要警惕的或许不是掌控感的丧失，而是我们是否还保留的知道自己不知道什么的上司。而是我们是否还保留的不是工程师，是马龙， 真正的工程师思维，系统设计，权衡取舍复杂性管理，在 ai 时代不仅不会消亡，反而会变得更加稀缺和珍贵。毕竟当写代码变得像呼吸一样简单时，写什么和为什么写才是区分平庸与卓越的唯一标准。常回基地看看，谢谢。

想让 cloud code 用上智普 g l m 五，别翻文档了，一行命令就够。为什么用 xcloud 的 智普不用改环境变量，不用研究配置文件？ cloud code 的 工具能力还在，智普的代码理解更强，装了 x command 的 话，十秒内搞定全部适配。 操作很简单，去智普开放平台复制 api key， 回到终端，敲 xcloud 的 智普首次会让你粘贴 key， 然后就能直接用了。让它重构代码，分析性能，生成数据库表，响应又快又准。 cloud code 原本的功能一个不少，替换一次就永久生效。试试 xcloud， 智普国产模型也能这么丝滑，不要忘记一键三连！更多命令技巧欢迎关注 x command， 我 们下期再见！

我一定要推荐你用 cloud code， 因为这是走向 ai 时代的一条最快的路。那么用 cloud code 能做什么呢？第一个，它能帮助你部署 opencloak、 大 龙虾，它能帮你去部署，帮你去修复 bug， 给大龙虾安装各种插件，它还能跟大龙虾一起协助去做更多的事情。第二个，它能帮你部署任何软件，比如 docker、 rackflow， github 上任何开源软件都能部署，还能帮你修复 bug， 调参数。第三个，它能帮你编程做出你想要的工具、软件、网站， 当你链接各大平台，打通各个平台与网站，甚至是通讯工具之间的连接都能实现。 cloud code 有 一个非常重要的功能，就是真的能帮你收集并下载东西，我就用它收集了一千多份规范，帮我收集了房屋体检师相关的全国所有资料，甚至收集各种国外的规范文件。 做信息收集一定要用它，它能真正帮你收集并且翻译，它甚至能帮你工作提效，比如自动填表，帮你填 word、 excel， 甚至做 ppt 都能实现，而且它能根据你现有的知识库，你的资料进行精准填表。 cloud code， 甚至是你这个内容分发工厂，能自动帮你写文章，自动排版，自动分发各大平台，甚至还能帮你的文章直接转成视频。 我这个视频就是 cloud code 帮我做的，完全是他帮我做，我没有写一行代码，他还能帮我在实际中干活，自动帮我做标书，监控招标信息发布，自动审核招标资料，还能帮我对图纸进行分析算量。你在评论区说一下你能想到的在电脑上的操作，我都能用 cloud code 帮你实现。 我觉得 cloud code 就是 一个让你的想法转变成真实，能帮你干活的 ai。 如果你真的想用 ai， 强烈推荐你用 cloud code， 接下来我也会开启教程系列，让大家一步一步用好它。

你的 ai 会分身术吗？ agent teens， 一个人创建一个超级团队，这是昨天晚上凌晨 cloud 更新的功能，今天我就带你来看一下，这到底是什么东西。你有没有过这样一种体验，就是让 ai 帮你写代码，前半段呢，他是很聪明，越写越变傻了，直变，他有那个压缩上下文，他也会变得越来越傻，因为他的 context 会越来越长，导致他的注意力就会下下降的很明显， 一边改前端，一边改后端，他都混乱了，所以 agent teens 他 就出来了，他到底是什么呢？就是让你一句话，你就能创建一个团队，在团队里面有很多个角色，每个角色相互独立，但是呢，他们之间又可以互相通讯，这就是最牛逼的地方， 你就是老板，然后你下来一个目标，给这个 team leader， 他 拆解任务，分配协调啊，给这么多人去完成，而且这么多人之间他也能互相通讯，每个人都是一个独立的 cloud 技术，他比 sub agent 更强。 对比一下 sub agent， 以前他就是在当前的绘画里面开一个子线层，然后把当前所有 content 都喂给他，然后呢，等他完成之后总结，再返回给主线层，然后继续做下面的。 而这个 agents 呢，它是独立的， call 的 构思力就是它每个角色相当于新开了一个 terminal tab， 去开一个新的绘画，然后呢， context 也是很干净的，完全取决于呃给他什么的那个角色系统提示词。 但是呢，他们每个角色之间都可以互相通讯，也可以跟那个 tv 的 就是领导去通讯，这就是最牛逼的上下文，就是呃， sub agent 就 会拥有原来的上下文，所以一旦你原来上下文就很长了，那它也是不干净的。 agent teens， 就是 独立的那个上下文，非常干净。然后嘞，就是 agent teens， 它可以并行执行，就是多个角色多个 agent 并行执行，并且它还能编排，就是比如说，呃，架构师，设计师，程序员三个角色，它这个程序员会等到架构师和设计师写完文档，程序员才会工作，就是它能够自动编排， 然后成本的话就是 sub agent， 非常便宜。 agent tins 就是 超级好 token， 嗯，底层很朴素，一切皆文件。其实这个你不用了解，但是我还是会带你了解一下这个。在 user 点 cloud 的 文件夹里面，它会有 tins 文件夹， 这就是临时创建的 teaming 啊，你不需要关心，这个 confederation 就是 它记录的每个角色的提示词和结构。 embosses， 就是 啊，里面的那个，每个角色的那个通讯记录，互相通讯的记录，还有 task， 下面会有 a， 有 那个 teaming， 会有每个人的那个任务的 jason， 然后呢，一旦完成所有的任务，这个以及这个会全部被删除掉，就被销毁掉，这个团队就不复存在，这就是很重要的一个特点。 然后如何开启这个功能呢？就是在你这个点 cloud settings， 点 jason 下面加一个 e m v key， 然后里面加一个 cloud co experimental agent teams 设置为一，它就能开启了。 然后你只需要说创建一个团队，帮我调研一下某某竞争产品，然后发现用户痛点，它就会帮你创建那个市场营销。呃，那个用户分析什么什么数据增长，什么乱七八糟的，好多角色，然后他就去帮你去弄，反正弄完之后他会向你汇报，写文档，然后整个团队最终就会被销毁掉。 然后我就想起了前阵子很火的一个一人独角兽公司概念，我说这个功能能不能弄这个东西呢？就是我直接按照传统的互联网公司工作流程， 提前创建好呃，很多个角色提示词。然后呢，每次让他创建团队之前，先参考这些角色提示词去创建每一个角色，然后再告诉他一些常见的协助流程。这样子我只我只需要去控制总体的人，完成我就很舒服了， 说干就干，我直接搞了一个 super team， 阵容就是 ceo、 cto、 产品 ui 设计师、交互设计师、权杖开发、 qa、 营销、运营、销售。每个人我都写了一份非常好的提示词， 一个人加十个世界顶级思维模型，就是超级团队。那我创业的提示词呢？就放在以前的 agents 文件夹下面，也就是以前的 sub agent。 那为什么会放在这里呢？不是说啊，一句话就能让他创建一个团队，自己规划每个角色吗？是这样子，但是他每次创建完之后，用完之后他就会销毁。那你下次再次创建，他又会想别的提示词去赋予某个角色，我不想角色变来变去，我想沉淀下来，就是这个角色，他就是这样子，他就是一个固定的人物， 所以我就必须给他写好这个模板。同时呢，有些时候我不需要用到 team， 我 可能只想指挥某一个角色去完成这个任务，那这个三部 agent 又有用了，所以我觉得放在这里面是最好的，然后再在那个点 cloud， 不 在那个 cloud 点 md 里面系统提示词里面告诉他，就是如果你想创建团队的时候，你需要来到这个 agent 里面去看某某文件去，呃， 附用这些提示词，然后呢？呃相关工作流程是什么样子，这就 ok 了。然后这是实战嘛，就我就不多逼逼了，我直接给你们看一下我昨天的实战， ok。 首先这是脸靠的 agent 下面会有 ceo， 呃，这是描述，这是 ceo 的 描述提示词，嗯，你是一位深受什么什么影响的 a r ceo 就是 你，你的能力是怎么样，你的理念是怎么样，反正就是每个每个角色都要给他一个代表的人物， 让它能够路由到那个专家模型上面，因为很多语言模型它都是 m o e 混合架构嘛，很多小模型的专家模型混合起来的，所以你必须要有一些关键的那个提示，让它导航到那个小模型上面，这样才能够专业啊。这是市场营销，这是什么啊？运营总监、产品经理， 就大概就这么多角色，然后在 setting station 这里设置为一 ok， 然后 cloud 这里系统提示时，你就要再复述一下有哪些人，然后呢，当他想创建团队的时候，他应该去到这些里面去看提示时，并且每个 agent 他 产出的文档应该放在 dos 下面的角色里面，你看，我这里会有提示的 放到，比如说 ceo， 他 调研查询的文档啊，列表的文档，那全放在这里，你看 ceo， 他 就应该放在这里面，你看你看，是不是非常牛逼，整个公司的上下文他都知道了，你想做啥？这不还是一句话的事吗？ ai 自己去探索，这太爽了，还有什么比这更爽的？ 然后在在这个这里也要重复声明一下，就是你的文档必须要放在这个 doc ceo 下面， 然后嘞，你就直接打开 top， 直接开始叫他干活，说这帮我创建一个团队，去调研一下现在用户的痛点，就是 ai 时代下用户的痛点，然后就他就帮你调研一堆的东西，然后就开始决策，大概就是这样子。好，待会再带你们实践一下。 嗯，这就是 inbox 通讯记录，这个也不用看这个 dos 就是 你公司的大脑，就是每个角色产出来的那个文件，就好像交接文档，他离职了，那下一个人也能来顶替他，所以这个非常重要，这个是记忆的 头等消耗，就是七倍，那么什么时候应该用呢？就是当你想调研的时候，同不同方向去调研，那么你就应该用它，因为它真的能给你很多创新的那个思考方式， 当你想要按照传统的流程，各个角色去分工合作，去研发新的模块，你也可以用它，然后还有那个同时的假设验证、设计凭证等等，什么时候不要用呢？简单的任务，简单的任务，你用大炮打蚊子， 还有那些强依赖的，就是比如说，呃， a 干完 b 才会干， b 干完 c 才会干，就完全的就是串联起来的，没有任何并行的，没有说就某个节点有两个人同时以上干活的，那这个时候你用和不用也没啥区别，说真的预算紧张啊，这个大家懂的都懂，太贵了，这个透坑 最佳实践，这这这些都是 bug， 就是 有时候 session 会会复不了。嗯，有时候就是有 bug， 反正就是这样子。最佳实践就是我推荐的，最佳实践就是你最好把你所有角色都写进这 agents 下面。然后呢，你的 leader 一定要用 office 最强的模型，那其他的这个成员可以用 so net 整，省一下钱。 然后呢，就是把你所有的文档都放到 dos 下面的 role， 就是 有个角色文件夹，就每个 agent 放到它自己的文件夹下面，方便工作对接 一个人就是一个完整的科技公司，赶紧实践起来，你就是下一个时代的独角兽啊。好，现在不多哔哔，直接带你开始体验一下。比如说在这里帮我创建一个团队， 调研一下现有的 ai 工具用户痛点，哎，回车它就自动的帮我们创建很多个角色，还有一个临时团队，再搞一个 terminal， 哎， 你看在这里卡的下面会有那个 teams 好 像。对哎， 你看到没有，这个用户的 teams， 点卡的写上 teams， 下面会有这个团队名字。然后呢，这 config 就是 团队的各个成员配置。我们看一下这些都是临时的，它执行完任务就会被删除掉。 来看一下。呃，产 ai 产品调研分析是，呃，创建了两个角色嘛，两个都是差不多的，然后去调研这个，你看这个 chat researcher， coding researcher， create researcher 创意，可以看实时的那个进度，它又更新了一些，三个角色刚好对应三个。你看这个是 chat researcher， 这是 coding researcher， 这是搞编程的。调研 create researcher 创意，这个是搞设计的， 然后定型去调研。嗯，有时候会有点问题，这是正常的，我们调研的话还是有点久了，就是现在我用的是最好的模型。 office 四点六，也就是昨天晚上凌晨发布的，终于调研完，他在总结最终报告，你看我一旦我不约束他，他就会乱拉屎，直接在根目录写。大哥，你直接在根目录写，你这个未来是不是要堆一堆文件？我这个推到给他我都看不到底了。嗯， 还不错吧，说真的，他调研的还真不错，而且他可以综合就是你每个人的，就是你处于不同的位置去做调研，你得到的结果就不一样，最终再汇总一个总的调研报告，你就能非常爽， 你还可以去预览一下，看到没有，这个是谁调研的？这创意？这是 create， 那 个调研，他就专门调研类似 adobe 的 那个生态这种东西。这扣顶就是调研编程 ai 扣顶的，你看晕涩科涩，你看还调研了这个竞争对手，你看多专业，我自己都不会这么专业。 然后这个是啊，主流的 ai 对 话工具，这就是普通的 ai 助手 checkbook 这么来。哎呀，调研的真好啊，这个时候你要针对这些东西，拿出你的不同，解决用户的痛点，那么就有可能有人会付费，所以说这调研是非常有必要的。他在汇总最终报告， 然后呢，让我给你演示一下，就是我的方法就是他每次创建他都是看他心情，他创建了什么角色，这是非常不可控，所以我不喜欢这种感觉。你看下我 super team， 我 必须要把这些，把这个，哎，把这个 code 的 文件复制过来。 首先呢，就是我直接把我之前的那个员工，哎，从别的公司拉进来，这不有个 agents 吗？我把它弄过来，哎，这就好了。这什么哦这还，我还创建了一个 skills， 方便我去用它。给你看一下， 你看所有的团队成员已经调研完成，并且关闭。给你看一下，刚刚我们不是在那个，你看没有东西了，去零个文件夹，零个文件，他把刚我们这个 jason 什么的全删了，就是他是一个临时团队，所以你每次弄的都是新的团队，为了稳定每个团队的角色，你必须要提前写好这些提示词。 ok， 现在我们看一下这个这个汇总报告，汇总报告应该是 to speak 这个幻觉与不准确使用限制，限流长对话就记忆丢失，你看，哎呀，做的多好，哎呦我去，哎呦我去。 然后再给你看一下我的这个，我直接关掉这个对话，我重载一下，我怕他有一些没漏的进去，你看我就可以直接 team， 哎，这样子，他现在把那个 command 和 skill 合并了，所以我先，我先把这些 copy 粘贴到这里来，然后我说就是你创建的话，你就要去看这个 agent 目录下面，然后就是这么多人，然后什么他就会去创建那个，写到那个 dos 文件夹，调研一下 现有看，他一定会从我这里面挑角色。 你看，你看这个产品设置啊，你看这个产品设计到 norming， 我 看一下在在这里，哎，是不是这个人，你看这个运营，运营应该是 apprison 啊，你看是不是这个人，然后再看 ceo， jeff， ceo 啊 jeff， 你 看他是不是都从这里面去拿提示词了，然后去组建团队，也就是说这个员工永远属于你的，他永远是这这个状态，他不会说抽卡，不会让 ai 去抽卡， ai 会尽可能参考你的提示词去创建角色，我们也可以去看一下这个 注意哎，可以看到没有 ai pro 这个什么 get 一下。 ai 看屁看没有， 你是产品设计总监，动思维模型巴拉巴拉的，先从那里扣皮了，其实是过来，你是运营总监，你看他先让这两个人产品和运营去调研，然后后面才让那个那个谁，那个 ceo 吗？是谁去评估？你看这个 产品设计，正在调研 ai 产品的用户体验痛点，运营正在调研 ai 市场需求，用户反馈痛点，等他们完成之后，他才会叫 ceo 去做商业评估，汇总成完整报告。哇靠，再写到这个 doc 文件夹里面，你看他开始写了啊，这个时间太久了，我就给大家带过一下这个 super。 这个文件夹就是 昨晚他发布的时候，我就创建了几个角色，剩下的这些代码和文件全都是 ai 帮我产出的，我几乎就没没看过这个项目，但是他是能跑起来的。给你跑起来看一下， 这个是哎呀帮我调研说哎呀做那个呃，房地产的垂直领域的那个助手，很有前景，然后我就叫他帮我弄了，这是海外弄，海外的房地产什么鬼？只做来玩玩，本地做来玩玩，我连这个行业我都不懂，他就把我弄出来，你看这个，还有 google calendar， 就是 连接一下谷歌的那个日历， 这个是客户嘛？可以添加客户 a a， 添加一个 bug， 然后他的音标是什么？他的这个客户保存下来了，样式有点问题，但是先别管，然后呢？我就可以进入这个客户，进入这个客户，然后，然后呢我就可以直接针对他生成邮件，直接发送， 还可以记录一些他额外的东西，这些都是笔记，然后还有这个 mylist， 这是我的房源，可以添加一下我的房源，比如说填那个地址吧，有多少个房间，多少个浴室，然后点进这个房源，他会自动的去检所有哪些目标潜在客户，然后列在下面，他会自动生成这些营销文案给你去复制发到对应的平台，然后下面如果有匹配的用户，你也可以一键给他发那个邮件，发一秒， 然后还有很多就是历史记录，你可以设置你的 pop style， 反正就是非常有意思，就我完全没动过，这完全是挨写了。 ok， 今天我觉得就差不多了，看一下他的文档，还没有弹出，还在写呢，哈哈，还在写，那今天就就先这样吧，时间也太长了。总之我非常推荐你去尝试一下这个东西。嗯，但是很好偷看，嗯，就是这样子。

今天我们这期视频只讲一件事情，就是普通人如何使用，如何安装 cloud code 并接入国产大模型 deepsafe。 你 是不是也觉得 ai 编程那肯定要写代码吧？ cloud code 听起来好高级，跟普通人有关系吗？我的回答是当然有。 当我们接入 deepsafe 之后，可以利用它去写作，和 deepsafe 官网的模型是完全一样的，它不光能写文章，还能帮你去造工具，而且现在超火的 ai 技能插件 skill 最早就是可乐的 code， 玩明白的。安装好之后我们再安装 vs code， 那 它就可以实时操作，可以帮我们去开发网页开发工具，它的功能是非常强大的。 今天这期视频就是专门为你定制的，不用懂代码，不用找可用的支付方式去购买国外的大模型，只要你会复制粘贴，就能在十分钟之内装好可多的 code， 并成功接入国产大模型 deepsafe。 在 这里有一个前提就是网络环境 是处理好的，而且本期分享我会特意使用一台全新的没有安装过任何环境的 windows 十一系统来演示，会把所有遇到的问题给大家解决方法和步骤，让大家只需按照步骤操作就可以安装成功。实操环节，我会分享如何成功安装 cloud code， 第一次使用，如何起用可劳的 code， 如何接入 deepsafe 大 模型，然后如何利用编程应用制作一个个人主页。本期视频分享我们需要安装以下内容， 第一个就是 note 点 gs， 它是一个运行环境可拉的 code， 要靠它才能跑起来。第二个就是 g i t， 一个隐藏但比较重要的工具， windows 十一系统默认是没有安装的，如果没有可拉的 code 会无法使用。下一个就是 cc switch， 它可以一键轻松切换大模型，就像平时我们开关水龙头一样简单。第四个就是 vs code， 它是微软出的免费编辑器，长得就像记事本，但功能强大。以下就是本期分享我们需要安装的东西。 骚掩饰我会先分享 c l i 命令行界面。 altcode 本身是个命令行工具，英文叫 c l i， 意思是你可以在黑窗口里面打字指挥它，但大家别担心，我们装上 vs code 之后，使用插件百分之九十的操作都能用鼠标点出来， 不用死记命令。好了，下面我们直接开始实操，进入实操演示部分，第一步我们就需要安装 note g s， 在 这里我们不用命令安装，直接选择安装包，然后我们运行安装包，在这里我们就直接下一步，然后选择下一步，就直接下一步就可以。 好，这时候就安装成功了。安装好之后我们来验证一下是否安装成功，在这里我们按键盘上的，在这里我们按键盘上的 windows 图标加 r 键，这时候就会弹出运行窗口，在这里输入 cmd， 然后确定，这时候就会出现命令窗口，在这里我们输入 node 杠 v， 然后回车可以看一下，现在出了版本号就证明这个 node js 安装成功了。下一步我们就需要安装 cloud code， 安装 cloud code 我 们需要使用 powershell， 在 这里我们搜索一下， 搜索之后，然后右键选择以管理员身份运行，然后我们输入这条命令，直接回车。 好了，到这里就安装成功了，同样我们也是查看版本号的方法，查看是否安装成功，在这里我们输入一下命令，输入好之后我们回车可以看一下，现在已经出了版本号，二点一点三七，我们的 cloud code 就 安装成功了， 然后我们进入 cloud code， 直接输入 cloud， 然后回车可以看一下，现在进入出问题了，这时候我们就需要安装一下 g i t， 我 们来到 g i t 页面，然后选择保存，我这里保存到桌面上，然后我们开始安装，这里我们也是直接下一步， 下一步这些我们就全部的都是直接下一步 好了，这时候就安装成功了，然后我们再看一下，我们重新打开一个 powershell， 我 们重新打开一个 powershell 窗口，然后我们输入 cloud 可以 看一下。现在我们进入 cloud 是 可以运行了，但它又遇到一个问题，就是它有一个验证，在这里我们需要修改一个配置文件， 在这里我们来到我们的用户目录，我的用户名是 k， 我 这里直接输入，然后回车到这里就可以看到一个配置文件，就是 cloud 点 jason， 然后在这里我们打开编辑一下， 可以看一下，这里就是这个配置文件，在这里我们增加一个参数，增加之前这里我们需要有一个英文的逗号，像这个标点符号是经常会被大家忽略的，有好多朋友遇到问题就是增加配置，但大家增加好之后还是不能使用，就是因为这个标点符号的问题， 在这里我们添加添加这个配置项就可以了，然后我们再返回，然后我们在 c l o u d cloud， 然后回车可以看一下，现在就已经进入了，下一步我们再回车，这个提示就是是否在当前目录，然后我们回车 好了，这时候它就会让我们去登录 cloud 账号，因为 cloud 这个它国外的大模型最让人头痛的一个问题就是经常会被封号，所以在这里我们不使用它的大模型，我们要接入我们国产的 deepsafe， 在 这里我们 cloud 安装好了，然后下一步就是需要去接入 deepsafe 大 模型，在这里还用到一个工具，就是 cc switch， 现在我们再来安装一下， 我们来到 github， 然后我们去找安装包，在这里我们就直接往下拉，拉到底部，在这里我们找到适合我们系统使用的，在这里我选择三点幺零点三，如果是 windows 的 话，大家就选择这个就可以。好，现在保存好了，然后我们直接进入安装， 在这里我们也是直接下一步，下一步安装即可，这时候就安装好了，然后我们运行 下一步就需要我们配置 deepsafe 的 api， 在 这里我演示一下操作流程，在这里我们打开 deepsafe， 然后选择 api 开放平台，然后我们选择 api keys， 在 这里去创建，比如创建 api key c c 三，然后我们创建， 创建好之后我们复制一下这个 api key 的 这个密钥，然后复制，然后我们来到 c c switch 里面，在这里我们就选择右上角的加号，然后选择模型 zip， 然后往下滑，这里我们只需要填写一下这个 api， 然后添加， 这时候就添加好了，然后我们回到命令窗口，我们再进入 cloud， 可以看一下，现在已经不提示登录了，在这里我们输入斜杠 model m o d 可以 看一下，然后我们就选择第一个，在这里已经有了 deepsea v 三点二模型，现在我们去选择一下，就是第五个选项，让我们回车。好，这时候就选择好了， 选择好模型之后，在这里我们对话，我们问他一下你当前是什么模型，然后我们回车 可以看一下。在这里在此次绘画中，我作为 cloud code 实力实际使用的是 deepsafe v 三点二模型，到这里我们就成功地安装了 cloud code， 然后接入了 deepsafe 大 模型， 到这里我们就完成了 cloud code 命令行工具接入 deepsafe 大 模型，下面我来演示一下。我们在 vs code 里面使用 cloud code， 它的一个优势就是格式化操作，它的操作几乎都是用鼠标点击就可以， 然后我们下一步就需要安装 vs code， 在 这里我们选择宏框按钮，然后保存 好，现在保存成功了，然后我们安装在这里选择，我同意，然后我们直接下一步，这里就是选择一下安装目录，如果不选择默认安装到 c 盘，然后我们选择下一步，这里几乎也是全程下一步就可以，然后我们安装 好，这时候安装成功了，我们选择完成，在这里打开之后，它默认的是英文界面，看到英文不用担心，在这里我们需要安装一个插件就可以搞定，我们选择四个方块这里，然后我们输入简体， 我们就安装默认的第一个好，安装成功之后，右下角会有一个重启的一个提示，在这里我们选择重启。好，现在打开就是中文界面了，然后下一步我们就需要找到 colode code 插件，我们输入 colode code， 然后我们选择第一个安装， 在这里我们需要辨别一下官方版本，在这里我们安装，然后我们选择新任发布者和安装好了，这时候成功之后，在右上角就会多一个这样的一个图标，然后我们选择 可以看一下它，这里默认跳出的是一个登录提示，我们有了 c c switch 已经接入了模型，它这里就会跳过，然后在这里我们再输入你当前的模型是什么模型，然后我们发送， 可以看一下我当前运行的模型是 dipstick 为三点二，像这里也是这个 cc switch 在 这里起到的作用，像这里比如接入 glm 大 模型，或者是其他第三方中转的模型，用这个 都是可以搞定的，非常方便。好到这里就安装成功了，也成功接入了，下一步我们就让它帮我们生成一个个人主页，我们一起来看一下，在这里返回桌面，我先新建一个文件夹，然后回到 vs code， 然后文件打开文件夹， 我们选择桌面上的 myweb， 然后选择文件夹，这时候我们就用 cloud code 来对话，在这里我们输入提示词，就是我是一名专业的前端程序员，帮我生成一个自我介绍的个人主页，让大家可以快速的认识我，了解我，然后使用 html 格式，简约风格， 科技感配色，页面元素，要有自我介绍板块，联系方式，二维码区域，在这里就是我们给他的提示词，然后我们发送 好了，可以看一下，现在个人主页已经生成成功了，然后我们预览一下它给我们生成的一个个人主页，就是简历风格的，可以看一下，还是比较丰富的。在这里经过我的测试，就是我们使用可多扣的时候，不管是生成文章还是生成网页， 在这里我们要给他一个语言的提示，就是要生成中文内容，他有时候是默认的生成中文，有时候默认的生成英文，他这个是存在几率问题的。所以在大家生成内容的时候，强调一下生成中文内容， 这是目前想到的一个问题，分享给大家。这就是以插件模式使用的，在 vs code 里面还可以以命令行模式，在这里我们打开终端 使用方法是一样的，在这里我们输入 cloud 可以 看一下，就和我们在命令窗口使用的是一样的， 像这个一个优势，就是命令行模式加格式化窗口的模式可以直接使用，这就是我们所有的实操分享内容。在这里我也写了实操手册，比如安装好之后无法进入，或者是安装之后要验证，像这些遇到问题的解决办法，都有写到手册里面。 好了，到这里我们就完成了一整套从完全零基础到真正用起来的全过程。我们一开始什么都不懂，装好了克拉的 code， 配上了国产大模型 deepsafe， 在 vs code 的 里面，我们让 ai 帮我们生成了一个个人主页。其实克拉的 code 它有很多高阶的玩法， 你可能也听说过，比如 mcp、 gel， 但这些我也会慢慢讲，后面我会分享，但是这些都不着急，也不重要， 真正重要的只有一件事，就是现在先去试一试，先用起来，哪怕只做一件小事。 ai 时代最危险的不是不会用工具，而是以为自己用不了。 老的 code 不是 程序员的专利，它是每个普通人的效率工具。 ai 时代只要有思路就开始动手，就已经超过了百分之九十的人。 ai 时代，我们不用纠结新出了什么东西，哪个模型更厉害， 能帮自己提效的，自己用着习惯的，对自己来说就是完美的模型，完美的工具。好了，本期内容分享就到这里，我们下期再见。

几千台设备的生命周期管理，十二张数据库表的互相关联，完整的 r b a c 的 全员体系加发货单的审批流程。正常来说，这种企业系统呢，至少要三四个人搞一个多月。但是我刚看到智普刚刚发布了 g m l 五啊，说是开元界的第一个系统架构师的模型。行，那别客气了，咱就试一试。这里我用的是 c c switch 加 colossco 的 方式， 把 colossco 的 底座模型呢切换成了 g m l 五，直接把我整理好的这份 pl 文档呢丢给他，从零开始，看他到底能不能接得住。虽然是用 colossco 的 跑的跑的，但核心模块的逻辑呢，还是 g m 五输出的。 能看到，他先是把整个项目呢拆成了四个阶段，先搭什么，后搭什么，前后端怎么配合排的很清楚。这个规划质量和我之前用原生可拉的 office 做项目的体感呢是差不多的。然后呢，他就开始噼里啪啦干活了。首先是构建 spring boot 的 后端架构， 用户认证，设备档案批次管理，一个模块接一个模块往上加，后端搭完了呢，再构建 nexgs 的 前端，因为工程量确实不小啊，这一步他自己足足写了一个多小时。这个小时里呢，我没怎么管他，他自己呢，就在终端里跑， 先后端再前端，最后生成了出纸化数据库的脚本。用过 a g 的 写过代码的朋友都知道，这个节奏呢，是最考验模型脑子乱不乱的， g m 二五呢，全程逻辑在线，这一点呢，十分难得。前端写完了，最终运行的时候呢，报了个错，依赖版本冲突， 我让他看了一眼，这个报错信息呢，他改了个配置文件，重新安装了一遍就 ok 了，也就是说写了这么久，只修改了一次呢，他就能直接撞起来，想想啊，也是很厉害的。最后后端 spring boot 的 启动成功， api 返回正常数据，前端页面呢，也能正常跑起来。十二张关联表，完整的 r b a c 的 权限体系，发货单、审批状态机，这些呢，全都跑通了。 后面其实就和平时开发项目差不多了，遇到问题呢，就让他去定位修复，你会发现，这就跟一个靠谱的开发同事做极速编程啊，没什么区别。到这你可能会觉得这些不都是正常操作吗？对啊，这就是正常操作。但问题是呢，以前做到这些呢，只有可乐和 gpt 一个柜一个闭园，而且随时都有可能会被封号儿。 现在 gm 五作为一个开源的模型呢，也能做到这样的全载工程能力和这样的质量交付，实在是不容易。而且大家别忘了，从算力底座到上层架构，这可是跑在国产芯片万卡级群上的成本呢，那是绝对可控的。所以，这种能掌握在自己手里的生产力，你们不想去试试吗？

又是深夜发布，今天突然发现智浦开源了 glm 五大模型，没想到年前的开源大模型市场还会出来这个网站从前几天 cloud ops 四点六和 gbt 五点三 codex 的 发布可以看得出来，二零二六年商业大模型趋势将从能写代码升级成能构建生产机系统， 没想到的是开源大模型这么快就跟上了，熬夜测试了几个小时，本期视频我们就来看看 glm 五都有哪些亮点，以及都能做些什么事情。 二零二五年使用大模型编程的过程中，我发现虽然 ai 已经可以做出一个个很好看的前端页面了，但是真的让他去做一个生产能用的系统或者是一个庞大的任务，经常写着写着 ai 自己就圆不回来了。 但这次 glm 五真正能做出生产可用而不是单纯好看的系统，并且遇到复杂系统需求会自己拆解，可以长达数小时的不断自动运行完成这个系统不会出现越写偏离越大的情况。我直接拿两个案例来演示一下，工具用的依旧是 copy code 用的是质朴官方这个 model 的 key 配置文件的话，其他都和之前保持一致， 模型替换成 glm 五即可。很多公司应该都有自己内部的企业级后端脚手架，不仅能统一开发规范，并且开发只需要引入对应的依赖和无需关注各种中间件的配置细节就能直接使用。 我之前写过 glm 五来生成 glm 二十一加 spring boot 三的企业级后端脚手架，编辑提示词开始执行，可以看到这次 glm 五在分析完任务之后，会以对话的形式来询问生成项目的细节问题， 宇宙包含哪些模块的 start 给了多个选择，接着询问项目的认证框架，最后确定报名的生成规范，等这些全部完成之后，就开始任务的拆解。 glm 五将脚手架拆分成了十四个大的模块，制定了十五项具体的实施步骤以及最终的验证方式，没问题之后，就开始让 glm 五开始构建系统了。 glm 五这次针对多阶段长步骤的复杂任务的优化做得太好了，整整十五个模块，花了一个多小时全部生成完成。整个过程不需要人去做额外的辅助工作。 除了代码生成之外，当在验证过程中遇到翻译失败的情况，它会自动分析日制，不断修复代码并重复验证，直到全部跑通。我们可以来看看最后的脚手架项目，所有的 start 按模块划分，比如 base 模块定义了统一的异常，统一返回信息， log 模块引入至框架搞定日制生成规范，做好 trace id 生成逻辑以及日制切面等配置。同理，像 mybatics 统一配置 radix mq 的 配置都做成了 start， 要使用直接引入对应的依赖即可，这是真的能很好的用起来的项目了。 接下来再做个全站的业务系统，做一个支持高频发的购票系统，能支持秒杀业务的场景。这次让他把前后端的项目全都生成，前端使用 vivo， 后端使用 jdk 二十一加 spring boot 三。 这里有个比较有意思的点，一开始我在提示词中将 jdk 二十一写错成 jdk 八了， jmm 在 分析需求的时候就发现了这个问题，并给了我几组匹配的 jdk 和 spring boot 的 版本。 手动调整之后， glm 五给出了十分详细的技术报告。整体的代码生成过程还是和之前一样，不需要人去做额外的操作就可以生成出完整真正可用的代码。现在前后端代码就生成完成了，我们来看一下。 先看一下后端代码，秒杀业务的逻辑写的十分严谨，其中高密发解决方案中包含了多级缓存、库存预扣、业务下单、分布式锁结果限流、动态余额等方案。前端页面是一个包含购票和秒杀的 h 五系统，我们来参与一下。秒杀 手速快，直接抢到票。智普在官方公告中提到了国产芯片万卡集训这个概念，意味着这次 gm 不 仅模型能力强， gpu 底座也是国产自己的。 去年过年来了个 deepsea， 今年过年来了个 gm 五，不知道二零二六年大模型究竟能发展到什么地步啊？以上就是本期视频的全部内容了，我是鱼仔，我们下期再见。

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。

现在全网爆火的 ai cloud code， 最初居然是一个连操作界面都没有的半成品。在所有软件都在拼命把界面做漂亮、功能做复杂的今天，他却反其道而行之，连个像样的图标都没有， 只剩下一个老掉牙的黑色指令框。但就是这么个简陋的玩意儿，却让顶尖科技公司的工程师们彻底上瘾。员工瞒着老板偷偷用，甚至让整个公司的代码产量直接翻倍。 这事听起来离谱，但却关系到我们每一个普通人。这款神器的诞生纯属意外。开发者最初只是嫌每次上网跟 ai 聊天太麻烦，就在周末顺手写了个小工具，让自己能在电脑后台直接向 ai 发指令， 没开会讨论，没产品规划。结果第二天上班，他惊恐的发现周围同事全在偷偷用它写代码。为什么？因为太直接了，没有花里胡哨的按钮， 你只要敲几个字告诉 ai 你 想干嘛，他就直接去干。这种简单粗暴，恰恰击中了最痛的需求。真正的好东西，不需要教用户怎么用， 而是顺着人的本能，帮他们把事情做得更爽。那既然这么牛，为什么不赶紧给他套个漂亮的外壳呢？这就不得不提科技圈一条残酷的铁律，千万别用人工设计的复杂去弥补目前 ai 的 笨拙。 在这个 ai 一 天进化一个样的时代，你今天辛辛苦苦花几个月给 ai 设计了一套精妙的辅助系统， 可能明天新一代更聪明的 ai 一 发布，光靠硬实力就能把你的心血秒成废铜烂铁。所以最聪明的做法是不去和 ai 进化的速度赛跑，而是跟着它野蛮生长。不要总想人类要什么，要想 ai 要什么。他不想被关在聊天框里，他想上网查资料，想直接和真实世界互动。 谁能给他这双翅膀，谁就能赢下未来。听到这，你可能会焦虑，连代码都不用亲自动手写了，普通人岂不是更没活路？恰恰相反，未来做软件的门槛会被彻底踩碎，这些所谓高深的硬核技术，都将变成 ai 代劳的杂活。这不仅不是末日， 反而是普通人创造力的巨大解放。不管你是送外卖的小哥，还是财务大叔，只要脑子里有个绝妙的想法，动动嘴， ai 就 能帮你做出来。 你不再是干活的打工人，而是发号施令的创造者。每一次技术的飞跃，都在剥夺旧的生存方式，但也给了我们更大的自由。当敲代码变得像呼吸一样简单自然时，你能想出什么，以及你为什么要这么做，才是区分平庸与卓越的唯一标准。 下一个时代，最值钱的不再是经验，而是你敢不敢清空自己，拥抱未知的勇气。

这个阿里云百炼不行啊，几十块买回来用起来感觉非常差，我把它接到那个 cloud core 里面嘛，让他去帮我处理任务， 然后我把任务全部都计划好了，他做一下突然间停了，然后我叫他继续，然后没多久他又突然停了，而且是那种一点反馈都没有，突然就停了， 就好像断线了一样，就坐一坐又停，坐一坐又停，就不要叫他做完所有任务的，就一个小任务他都完成不了，但他不是一直都这样子， 他有时候是早上，有时候是中午，有时候晚上，就是不知道他什么时候才会这样子。然后我切换到代理的卡里面，一下子就完成了，所有任务都自己就完成了，就不用我说什么继续啊什么的。 现在智浦那边已经爆了，已经用不了了。想到那个百炼撑个一两天发现，哎，可能就是人多吧，哎，再给他一两个月时间吧。

大家好，我上一条讲风沫的视频爆了，回复超级多。首先先谢谢大家，但是我发现评论区里有好多小伙伴有一个天大的误区，他们一直没用上 cc， 竟然是以为国内用不了，我用的可都一直是国产模型。 来，我给大家看一下我的 cc 是 怎么用的，我目前接了智普、 kimi、 迷你 max， 还有朋友给我共享的四零九零双卡， 我每次启动的时候会选一个供应商，而且一般我会开多个窗口同时用，有时候用相同的，有时候用不同的， 所以你看，我从来没有在 cloud code 里用过 ontropix， 自家的 cloud 模型一次都没有。那我今天就教大家一个方法吧， 怎么样配置 cc， 使用国产模型，怎么样切换模型？虽然有很多工具啊，但是工具都有一些学习成本，我们不应该花那么多时间来学工具，而是要学会怎么样能用 ai 来解决一切问题。所以今天我就教大家就是用 ai 做个脚本，在启动的时候选择。 我们来看一下。首先你得知道两件事，一个是 c c 的 模型供应商和环境变量的关系，还有一个是它的 api 格式。我们先看第一个 c c 配置模型的供应商是通过这四个环境变量操作的， 你可以给它设不同的值， base url 就是 你的 api key， model 就是 你要用的模型， 这个可以不设，不设的时候有的供应商他就会给你用一个小模型，我是一般习惯把这个变量设成跟他模型一样，这样就始终保持用一个模型，基本上就是你把这四个黄金变量填好之后，启动 cc， 他 就会改改变。对， 还有一个关键就是说这世界上 ai 供应商都提供了三种的格式，一种是 chat completion api， 这有大部分的供应商都有，但是 c c 用不了 responses api 呢？这是 open ai 最新的，但是大部分供应商也不支持 c c 也不用 c c 用的都是 iso 自家的格式，现在一般提供 coding plan 的 厂商都会有这个格式，所以，但你设置的时候不要设错了，不能设成这个了，所以你需要去看一下 它是怎么样，但是我觉得我们都不需要这么麻烦，不需要去调查文档来看一下很简单，就你把这个脚本扔给 dbc， 让它去打开它网页调查或和深度思考，让它自己去查就行了，它会给你生成一个脚本。 我这条 prompt 就是 windows 的 或者 mac 的， 它都会给你生成，然后你复制，复制到你的目录就行了。 哪个目录呢？ windows 下在这个目录， mac 下在这个目录，这个就是你们自己需要去看一下。 注意一注意一点，就是 windows 下 c c 点 bat 这个文件，你千万不要用 unico 的， 否则会乱码哦。我，我的 prompt 里头要求写的是英文，可能也不会，但是我建议把它改成 a n s i， 然后你用那个 notepad 打开之后选择另存，然后选那个全部文件，当然把编码格式改成 a n s i 就 行了， 然后 mac 就 无所谓，就是这个目录。还有一个很重要的事，这个是好多朋友可能会因为这个原因导致它一直用不上 cc 或者产生误解，因为 cc 在 第一次启动的时候，它会强制要求你登录 cloud 的 账号， 但是实际上我们配置的是完全不应该有这一步的，这个就是因为这个 cloud layer json 这个文件里这个东西没设置好， 你把它设置好了之后，它再也不会弹出那个登录提示了，所以好多朋友不知道这个它就它就误解了，但是实际上我们稍微把它跳过了 cc， 就 可以用本地模型了。 最后呢，友情提示，你入门 ai 的 时候， cloud code 是 一个很不错的选择，但是一定要记住，一定要有一个国产的或者开源的平替，省得哪天他用不了了你就哭吧。 好吧，国产的 kimi code， queen code， 开源的 open code， 这些都是不错的选择，多条路总没错吧。以上就是本期的所有内容了，谢谢大家！