claude code咋没技能

今天这期视频啊，我们只讲一件事情，就是普通人怎么用 cloud code 把自己需要的工具直接做出来。很多人听到 code 这个单词啊，写代码觉得跟自己完全就没有关系，但其实 cloud code 除了超强的这种写代码能力之外， 它还能做很多日常的任务，比如说数据分析啊，比如说这个每日资讯的爬虫啊，比如说文件管理等等，甚至连修图 p 视频这种活啊，它也能帮你把流程搭起来， 因为他啊，不是某一个具体的工具，他是一个圆工具。什么叫做圆工具呢？就是可以搭建其他工具的工具，你用大白话讲清楚自己的需求，比如说我想做一个网站，我想搭建一个自动化的工作流，我想有一个小助手，每天帮我整理资料，他就能帮你一步一步把这些东西搭出来，能跑能用，最后呢，还能帮你去点 现在每天的新工具啊，越来越多，更新的也越来越快，反而呢，会让我们更容易掉进这种效率陷阱里面，学一堆的零碎的工具，越学越忙，效率越学越低。所以我觉得普通人更应该去学这种顶级的通用的工具，学会一次之后啊，以后想要啥就可以做啥。这期视频啊，是 cloud code 的 入门视频，我 会带你从零上手，先用五分钟时间呢，先讲清楚怎么去安装配置 cloud， 当然已经安装好的同学呢，可以直接跳过这五分钟。第二部分呢，我会教大家第一次启动 cloud 怎么用，怎么去提需求，然后会带大家去做几个案例，比如说从零开始，构建一个精美的笔记软件，一些除了写代码之外的其他的生活当中的使用场景。最后呢，再补充一些我自己总结的使用经验，使用建议帮你少踩坑，用的更加顺畅，就算你完全没有写过代码，完全没有用过 cloud code 的 类似软件 也能跟得上。重要的不是用的好不好，重要的是先用起来。好，我们开始啊，首先呢，我们要来安装 cloud code， 那 基本上呢，至少有三到四种方法可以使用 cloud code， 我 们今天只讲最适合新手最省心的一种方法，就是在像 vs code 或者像 cursor 这样的 ai 编程软件当中去使用 cloud code。 这个呢有两个原因啊， 一个呢就是因为现在这些编程软件的进步速度非常快，不断地推出非常有趣的这些新功能，我们可以在使用 cloud code 的 同时呢，能结合这些编程软件推出的新功能。第二点呢就是 cloud code 啊，原声其实是在终端里面跑的，终端大概就是长这样子，就是一堆文字的这样的窗口，新手一上来呢，其实对着这些窗口啊， 很容易直接劝退，但像 vs code 和 ctrl 这样的编程软件呢，其实界面就更加友好，在这个界面上面点点鼠标就可以操作。我们这个视频里面以 vs code 为例啊，你可以直接去这个 scode 的 官网，然后去下载这个 vs code 的 安装包，然后一键安装，完全免费的。安装好之后啊，就可以直接打开 vs code， 可以 点击这里的 open project 新建一个文件夹，名字叫做 cloud code test 创建让这个文件夹信任这个 vs code 的 里面的工具。好了，你看我们刚才建的这个 cloud code test， 这个文件夹已经打开了。安装完这个 vs code 的 软件之后呢，接下来第二步就是我们要来正式开始安装 cloud code。 cloud code 安装呢，其实也不难啊，我们先去这个 node js 的 官网去 去下载安装这个 node js， 然后你可以用比较简单的下载程序包安装的方式去安装。安装完 node js 之后呢，我们再回到 vs code， 打开这里的 terminal 终端，接着呢，我们把这条命令直接复制进终端，直接按回车，确定输入一下密码，然后系统呢就会自动开始安装 cloud code 了。因为我这里已经安装过了，所以呢就不再去演示了，这个视频里面用到的所有命令，所有提示词呢，我都会放在黑猩猩基地里面， 我真心觉得呢，大家不必害怕这样的终端界面，或者是像类似于这样的终端界面，看起来很专业，很复杂，全是文字，但你刚才看到了我们的操作， 只是一些简单的复制粘贴的操作而已。然后再给大家分享一个比较实用的技巧，就是我一般会在 webcoing 的 时候呢，在旁边开一个其他的 ai 聊天窗口，比如说 jimmy 叉 gpt， 都有包前吻，哪个熟悉的你都可以在安装过程当中有任何的报错，任何按钮找不到了，哪一步卡住了，你都可以截图或者复制错误的信息， 然后直接黏贴过来，它基本上都能帮你瞬间解决掉这个问题。到这一步为止呢，其实 cloud code 已经安装好了，我们可以直接在这个终端里面输入 cloud 的 这个单词， 然后新人这个目录，当你看到这个 cloud code 的 logo 的 时候，说明你这个 cloud code 已经安装成功了，我们先退出。但对于小白来说啊，我觉得其实最好再安装一个 cloud code 的 插件，可以提供一个更好的交互界面。我们在这里插件，这里搜索 cloud code， 然后看到这个 cloud code for vs code 之后呢，这里这里有个按钮，直接一键安装就可以了。然后安装完成之后啊，你会在这里发现有一个 cloud code 的 这个小图标，我们直接点击打开，然后我们最终就得到了一个在 vs code 的 编程软件里面的 带插件的 cloud code。 到这一步的时候呢，你 cloud code 的 整个安装流程就完成了。好安装完成之后呢，还有最后一个关键的问题就是 cloud code 的 里面用什么模型， 这个搞定之后啊，你就可以真正的开始使用 cloud code。 cloud code 的 本质上呢，是一个终端里面的这个智能开发工具，所以它自己啊不产生智能，背后必须接一个大模型的服务。官方默认的呢是走这个 elastic 的 cloud 模型，但因为海外服务，大家都知道这个众所周知的原因， 很多人都会遇到网络啊，支付啊，账号啊，稳定型一堆的这个限制问题。但如果你这些自己都能轻松搞定，那你可能也不需要我这期的入门视频了，所以更常见也更适合大多数人的方案呢，是 直接接国内的大模型接口，价格更便宜，稳定性更好，能力也完全够用，比如说智普的 g l m， 比如说 mini max， kimi 等等。为了让整个这个大模型接口的配置过程也更适合小白更友好，我推荐一个接口的管理工具，叫做 cc switch， 大家可以去搜一下这个 cc switch 的 这个下载和使用教程， 它的作用也很直接啊，就是你可以购买多个服务商的不同的模型，比如说有时候这个模型比较便宜啦，有时候那个模型可以有一些优惠的政策啦。 c c switch 可以 帮助你去管理所有的这些不同的模型， 如果你想切换哪个模型，就直接点一下这个启动按钮就好了，非常方便。顺便说一嘴啊，它除了可以管理 cloud code 的 这个接口以外，它还可以管理 codex 和 和 gemina 的 这开发工具的背后的接口。具体怎么使用呢？第一步啊，你要先去这些大模型的官方网站他们的购买页面去购买他们的 coding plan， 买完之后呢，然后去可以去到他们的这个 apikey 的 管理页面去创建一个新的 apikey， 然后把这个 apikey 复制出来，先放好，因为等一下要用一般都是在用户中心的 apikey 管理页，或者是类似的这样的页面里面。第二步啊，打开刚刚的这个 c switch， 然后这里有一个 添加服务商的按钮，然后先选择你的品牌，然后把你刚刚复制的这个 api key 复制进来，然后添加就行了。添加好之后呢，你就可以在这个首页，然后用这个启用按钮启用你刚才新添加的这个考勤 plan 的 这个接口，这些都完成之后呢，就重启你的 cloud code， 然后你的 这个整个 cloud code 以及它后端的这个模型接口都可以生效了。好了，到这里为止啊，就 cloud code 的 所有安装配置流程都已经全部用完了，我们回到 vs code 的 这个软件里面，打 打开这个 cloud code， 接下来我们就来体验一下，为什么很多人说它是二零二五年，甚至到现二零二六年还是最强的 ai 工具。 先介绍一下这个看起来酷酷的这个界面的主要功能，左边呢是项目文件夹，这个就是我们刚开始建议的这个项目文件夹 c c test， 然后中间呢是编辑器，到时候如果有文件生成，你想看某一个具体的文件内容，就会在这个中间显示。右边呢是 cloud 的 核心的聊天窗口，也是你主要跟 cloud 的 交互的地方。正好我们刚刚添加了我们自己的这个大模型接口，所以呢，我们可以在这里直接问他，你现在使用 的是什么模型？他回答呢就是我们刚刚添加的这个新的模型。从刚刚这个这么小的例子当中啊，你可以体会到我们在使用 cloud 的 过程当中啊，不 管你有什么样的问题，你都可以直接问 cloud code。 然后这里呢还有一种更帅的方式，因为 cloud code 里面它自带了很多实用的功能，这些功能呢都可以用斜杠加一些这个英文单词来调取，比如说 输入斜杠，然后后面加上这个 model， 它就会显示你现在正在使用的模型和其他可选的这个模型选项。当然还有很多其他的这个斜杠功能，但我的建议呢是，你完全不需要在现在这个阶段去死记硬背，慢慢用起来，你自然就会记住了我们的思路呢，也是后面用到什么，我们再会去讲什么 好，我们接下来呢来试着用 curl code 做我们的第一个应用。在开始做应用之前啊，我最后再讲一个关键，关键的功能叫做 plan mode， 你 可以在这里看到，现在呢，这个模式叫做 ask before edit， 就是 每次这个 cloud code 想要编辑的文件呢，它都会问你一下同不同意，你按一下它就会变成这个 cloud code 自动去编辑的模式，你再按一下呢，就会出现这个 plan mode。 plan mode 呢，是整个 cloud code 里面极其重要的一个知识点，它的核心价值呢是它不让 ai 立刻帮你去写代码， 而是让你和 ai 来回的去讨论这个方案。把方案定下来之后呢，再去写代码。很多时候，你想让 cloud code 去真正改代码之前，你希望它真正理解你的需求，真正理解你想要去做什么。这就是 plan model 的 这个用途， 先确定它的计划是否符合你的预期，再去执行。很多人抱怨说这个 ai 智能体 ai agent 不 可靠，然后会乱改东西，也实现不了我的需求。但大部分时候啊，都是这个 plan 不 够好的问题。 如果你能正确的合理的使用这个 play mode 智能机啊，大部分时候都会按照你的要求来做事情。还有一点啊，就是如果你不知道什么时候要选 play mode， 什么时候不选 play mode， 那 我的建议啊，就是你所有时候所有场景都把 play mode 给勾选上。好，接下来我们就开始我们的第一个案例。我的提示词是这样子的， 我想开发一款高级的笔记应用，用户能够在一个强大的编辑当中去记录笔记，能够将笔记保存到这个文件夹中，并按照自己的意愿进行整理，甚至还能结合一些 ai 的 功能。 请你为这款应用赚写一份 prg 的 产品文档。然后 cloud code 呢，会反向来问你这个具体笔记软件的一些这个具体的需求，它有了我们的这个回答之后呢，它可以更具体更准确的去编写这个产品文档。好，需求文档写完了，我们先选择我们手动去看看这个需求文档。 需求文档如我们所想一样，就是写的非常全面，包括了产品概述，技术的架构，然后功能的需求。 主要来看一下这个核心的功能点。第一个呢，就是一个笔记的编辑器，然后是笔记的管理。第三点呢，是 ai 智能写作辅助的功能，它还帮我们设想了一些拓展功能，在后续版本当中可以再添加。但说实话，这种 p r d 呢，当然写得很好，但对于小白或非技术人员来说呢， 真的是太完整，太大太全了。对我们来说呢，最稳的方式就是一次只做一个小版本，然后测试，再确认，再加入下一个功能。所以呢，我跟他说，第一个版本啊，让我们先完成这个前端的部分，做一个本地能运行的 demo， 然后把这个模式改成 play mode 发送。 在 clockcode 执行的过程当中啊，它经常会向你问一些问题，以及申请一些权限。然后呢，如果你想一步步每次都确认一下，你就每次都点 yes， 因为我已经用过 clock 很多次了，所以我一般都直接让它默认帮我执行。因为我觉得一步步去 确认比较麻烦，所以我就选择 yes， 在 这个项目当中都会给你这个权限。 clockcode 大 概花了十分钟的时间帮我们实现了这个第一个版本， 看一下它这个历史的聊天记录啊，最后还去确认一下一开始设计的这功能表当中，是不是把这些所有功能没有遗漏的去完成了。最后呢帮我们在本地运行了一个服 务，让我们打开这个网址，去看一下最终的效果。打开之后这个效果呢，我觉得就非常好了，因为我正好要跟大家去讲怎么样在这个 webcoing 当中去 debug， 因为 debug 是 webcoing 当中非常非常重要的一部分， 本来还想说要自己设计一个这个错误，然后来教大家怎么去这个第八个方式，然后正好这里给了我们一个错误。好，我们现在看到了我们打不开这个网站了，那怎么办呢？根本就不用慌，我们可以直接把这里的错误信息全部复制给 cloud code， 当然有时候呢也可以截图，他这直接提供了这个复制按钮， 点击复制，然后直接把这个错误信息复制给 cloud code， 让他帮我们去修复好，他说修复完成了，我们再回到这个网页。哦， 果然修复完成了，你把错误信息直接复制给 cloud code， 在 百分之九十情况下， cloud code 都能帮你去直接修复。我们来具体看一下 cloud code 的 为我们生成的这个笔记软件，光从页面上来看呢，这个第一个版本已经非常像样了，中间应该是这个核心的主要的编辑区域，然后左边呢是这个 文件夹的管理，文件的管理区，我们来新建一个笔记，随便试一下 markdown 格式，标题序列号 也没问题，虽然有一个小 bug 呢，但是这么复杂的一个笔记软件，这么高级的一个笔记软件，能在十分钟之内完成，还是让人感觉到很爽很爽。这里啊，我再给了一个我自己日常使用的一个小建议，前面也顺带提到过，就是在使用 cloud code， 或者是在这个使用 webcoding 的 时候啊， 旁边一定要开一个这个独立的 ai 聊天助手，你随便选一个主流的大模型都行。这样做呢，其实有两个很现实的好处，第一个呢，就是随时救火， 遇到不明白的按钮啊，报错啊流程可以直接把问题丢给他问。 geocode 是 这两年最强的代码智能体之一，主流的大模型啊，基本上都能知道它的常见的用法跟常见的一些坑，所以呢，能给你立即的解释清楚。第二点就是提高复杂任务的这个成功率，有时候一个项目做不成， 一开始方案就不够稳定，在 cloud code 给出它的方案之后啊，我们再用另外一个模型做一次交叉的验证，往往能补出你没想到一些风险点，一些边界的条件，甚至给出更简单的这些替代的路径。具体来说呢，你可以把 cloud code 的 刚刚生成的这个计划直接复制捏切进来，然后问它这么两个问题，一个呢，就是这份计划当中最大的风险跟缺点是什么？ 另外一个啊，就是有没有更稳妥，更简单，成功率更高的实现路径，然后把杰米呢生成的这个方案再黏贴回给 cloud code， 让 cloud code 基于新的建议更新计划，并且继续执行。我们开头的时候说了，这个 cloud code 呢，是一个顶级的通用 ai 工具， 之所以叫通用工具呢，是因为它除了写代码之外，还可以做很多其他的日常任务。我给大家演示几个例子，比如说呢，我打开一个新的文件夹，然后呢，这个文件夹里面有之前我的三个视频， 我现在呢想把它们转换一下格式，并且提取视频里面的音频。这对普通小白来说呢，其实是一个蛮复杂的一个技术性的工作。但我现在可以直接在这个文件夹里面打开 cloud code， 我 可以直接跟 cloud code 说，帮我检查一下当前目录下所有的 mp 四文件， 把它们转化一个格式，并且提取它们的音频，单独存到一个 audio 文件夹里面，保留原来的原文件。我们直接发送给 cloud code， 我们看到因为我们缺少一些视频转换的工具， carlo 会发现这个问题，然后自动帮我们去下载安装这个视频转换的工具。好，任务全都完成了，我们来看一下，它给我们新建了两个文件夹，一个是 odo 文件夹，里面有三个对应的音频， 然后是一个 m o v 文件夹，里面有三个 m o v 的 视频，你们看啊，这样一个视频转换跟音频提取的任务就轻轻松松的搞定了。再来一个案例啊，再比如说，我有一个，比如说这样的一个文件夹 面全是杂乱的这个图片跟视频，然后呢，我想让 carlo corder 帮我去整理一下这个文件夹，直接跟 carlo corder 说，根据文件的类型跟日期，帮我把文件夹里的杂乱文件分别对应到文件夹里发送给 carlo corder， 反而会来问，你说按什么方式去组织这样的文件？呃，比如说，我就选一个按类型跟日期。 好，任务完成了，我们来看一下，有三张图片呢，好像没有被整理进去，但没关系啊，我们先不管他，我们来看一下他帮我们整理的结构，在这个图片文件夹下呢， 这个二四年三月份有一个文件，二五年四月份有十一个文件，二五年一月份有一个文件，然后等等等等，我们来看一下真实的这个文件 家里。 ok， 没有问题啊，他整理的还挺好的，然后速度也挺快的，基本上就花了二十秒钟时间嘛。但是他有时候也会有些小问题啊，比如说这三张图片没有整理进去，但如果你让他再去整理一遍的话，他应该也会帮你把三张图片进去分类。当然这样的场景呢，有很多，我不在这里一一举例了， 大家可以自己去体验一下，自己去探索一下。好了，视频到这里为止啊，我们已经完成了一整套的 clock 的 最关键的入门，我们一开始装好了 clock 的， 接好了模型， 在 vs code 里面跑起来用 play 模式啊，从零开始，做出了一个高级的笔记软件应用，然后正好在录制的过程中啊，我们还碰到了一个 bug， 所以 我们还学了一下怎么用这个 curl code 去 de bug。 最后呢，我们还展示两个日常生活当中会碰到的这个任务， curl code 呢，其实还有很多其他的高阶的玩法，大家应该也听说过，比如说 m c p 啊，比如说 skill 啊，比如说 sub agent 啊，这些呢，我们之后也会介绍，但我想说的是啊，这些其实都不重要，重要的就是你自己先玩起来，先用起来。好了，今天的视频就到这里了，我是李超，我们下次见。

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。

作为一个非工程师，凭感觉写代码最大的问题在于，你其实并不知道什么才算是好的代码。如果代码不好，就意味着他会经常出错，无法扩展，难以测试。代码会很丑陋，没人愿意用它。 我明白你的想法。很多初学者认为只要有 code code 就 足够构建出很棒的东西，但这其实是个陷阱。默认情况下，语言模型并不会写出好代码，他们只是根据读过的内容写出看似合理的代码， 而这些看似合理的代码最终会变成漏洞、糟糕的用户体验以及没人想用的产品。所以在本期视频中，我会详细讲解我的七步 cloud 技能体系，帮助你把工程师的专业能力融入到你的项目中。 在我们开始讲第一个技能之前，我想花大约十五秒时间快速说明一下你应该在什么场景下使用 cloud 的 技能，而不是其他工具。 一个基本的思维模型是这样的，自定义命令基本上就像是可复用的提示语。如果你经常需要重复输入一系列步骤，或者不断复制粘贴到你正在用的模型里，那就把这些内容写成一个自定义命令。 abigence 就 像是 cloud code 的 迷你实力，他们在各自独立的上下文窗口中运行，因此他们非常擅长通过专属的上下文窗口来解决非常具体的问题。但技能则让我们能够为我们的 agent 赋予特定的专业能力。 然后我们可以在主上下文窗口中使用这些专业能力。如果你需要的话，我会在视频下方放一个提示语， 这个提示实际上可以帮助你判断你打算做的事情到底应该用 sub agent 还是应该用，这取决于你具体要做什么，因为它们在不同的场景下。我们要讲的第一个技能其实是由 anthropic 发布的， 那就是它们的前端设计技能。我从订阅者那里听到最多的抱怨大概就是它们真的很难做到这一点，那就是它们应用的美观性和用户体验。 所以基本上在任何不是直接从像 airbnb 这样的平台或者像毛柄这样的工具克隆现有设计的情况下，想要做出真正好看的东西其实会变得非常困难。因此这个前端设计技能就是为我们提供一个简单的解决办法， 它的实践方式是为 a 阵提供非常具体的指引，说明 ui 设计技能到底是做什么的。 所以我们首先要做的就是实际获取到第一个插件的访问权限。我们可以通过输入斜杠 plug in， 然后下拉找到 cloud plugins 官方浏览插件，然后选择前端设计插件， 并且可以在我们的项目中安装它。这里我们有一个非常基础的缩略图设计工具，这是我用 nano banana pro 构建并一直在用的。很明显它看起来有点过时，所以我想往下看一看。 我想看看我们是否真的可以用一个非常简单的提示，利用这个前端设计工具让他变得更吸引人。这些技能通常会被系统自动调用，但你也可以直接告诉他使用这个技能。 所以我打算给他一个非常简单的提示，我会说使用这个前端设计技能帮我重新设计一下前端界面，他应该使用这些库。整体风格应该是这样的， 科技感十足，但又有点极简，就像特斯拉的内饰一样，不过要有一些亮色点缀，同时看起来也要让人觉得舒适，就像你用 cloud 这样的工具时会有的感觉。好吧，大家前端设计技能刚刚完成，我在这里运行了一个提示，现在看起来比之前好多了。 这里还有一些小地方，我觉得需要再完善一下。如果我们进去看看实际的画廊，他们把整个画廊仕图都改了，我们做了一个很不错的悬停动画。显然这些按钮有些还需要修正一下。这个应该反过来， 但如果我们真的点击其中一个，整体看起来真的很棒，很紧凑。这里还为我们构建了一个很不错的编辑器工作流，配有一些精美的 ui 元素，所以对一个非常基础的提示词。当然，我其实完全没有做任何调整，理想情况下你肯定会去调整它，对吧？ 这只是一个初学者或者说入门级的提示词，但你可以进来把它变成你自己的，融入你自己的设计理念。所有这些好东西。我真的很喜欢他们在设置页面上的处理方式， 所以有了这项技能，过去一直困扰我们的让 u i 真正符合你规划的难题应该就成为历史了。现在我们可以进入第二项技能了。这其实是编辑技能的技能，不过是专门针对代码的。 所以当你开始意识到这些技能有多强大时，下一个合乎逻辑或自然的问题就是，嘿，我能不能根据我自己的工作结构和流程来自己构建这些东西，就像任何事情一样，构建这些技能有好的方法，也有不好的方法。 幸运的是，我最喜欢的技能库 superpowers 的 作者专门为 cloud code 编辑技能推出了一项专门用于编辑优质技能的技能。 我在想这句话里我能不能再多说五次技能？有趣的是，他们在这个代码库中提出的做法，基本上认为创建技能就像创建测试一样。 因此他借鉴了测试驱动开发的类比，并将其印刷到技能创建的流程上。这里面有很多细节，你可以自己去阅读，但我们接下来要做的是直接动手实际创建一个技能， 所以我会清除我的上下文。同样，你需要进入你的插件，然后前往插件市场。在这个例子中是 over 超能力市场，你需要浏览这些插件，然后在这里你就可以选择 superpowerscu。 这也是我们要用到的地方。 比如说，我们想要创建一个专门用于 cloud code 中的技能，用来编辑变更日记。 我们希望每当我们添加了一个重要功能，或者做了有意义的更改时，它都能自动生成一份变更日记。这份日记可以面向开发者，也可以面向客户，而且它是自动生成的， 只要调用这个技能就可以实现。所以我们可以利用这个编辑技能的超能力来帮助我们真正实现这个功能。现在在这个例子中我已经有一个了，但我也可以说， 嘿，我想把那个删掉，从头开始。接下来他会执行一系列操作，他会为我创建一个全新的技能，并且会删除我之前的那个。好了，现在这个操作已经完成，并且他为我们创建了这个变更日制生成技能，我们就可以直接让他帮我们生成一个变更日制了。 现在我们可以看到这个变更日记生成技能正在被使用，显然这通常会自动发声。但在这个例子里，为了演示给大家看，我们会手动生成一次，让他去查看这个项目最近的五次提交， 然后根据他找到的内容帮我生成一条变更日记记录。所以现在我们得到了一个非常基础的变更日，当然，我们可以把它做的更强大，更完善，但重点其实不是变更日记本身， 重点在于我们现在有了这个新技能，可以非常轻松的自己创建 cloud code 的 专属技能。接下来要介绍的其实算是一个额外的技能，因为他是我最喜欢的技能库之一。 我们现在看到的是一个名为 obras ours 的 代码库，这是一个专门为 cloud code 设计的完整技能库。我知道这样说可能有点夸张，但它确实彻底改变了我使用 cloud code 的 方式和看法。 接下来我会给你展示几个让我如此推崇这个库的技能。在这个代码库里，有几个非常棒的核心技能。 第一个就是头脑风暴技能。这个技能的作用是，每当你要开始一项新工作，比如创建一个新功能，添加某些功能或进行重大修改，它就会被触发。这个技能的作用是它会彻底分解理解想法的过程， 提出多种根本性的解决思路，然后为你呈现一份设计文档，详细说明他认为你应该如何推进。在这之后，你可以使用下一个技能，也就是编辑计划。所以这些东西 hook 他们结合在一起。从头脑风暴阶段开始，我们批准设计，然后直接进入为我们正在构建的新内容编写实际的分布实施计划。现在他们还可以访问许多其他技能，你可以进去看看。我很喜欢系统化调试这个技能， 但接下来我会演示一下如何利用这些头脑风暴和计划编辑技能。比如说，假设我们进来后说我想开发一个新功能，利用用户在缩略图上的表现数据，如点击率、展示量等，然后用这些数据来训练未来的缩略图生成。 这样我们就能通过我们正在开发或更新的这个工具实现数据驱动的缩略图生成。 所以我可以立刻看到他实际上正在触发这个功能。一开始就调用了头脑风暴技能，所以他会先问我们几个关于我们应该采取的基本方法的问题。在这种情况下，我希望这些数据是手动录入的。 youtube 实际上并没有通过他们的 api 提供很多这样的数据，所以除了用爬虫抓取，这就是我最好的选择了。接下来我们会继续往下走，只需要回答他提出的基础问题。 所以我之所以喜欢这个技能，是因为他会问我们很多非常好的问题。这些问题本身其实很模糊，都是基于我们提出的需求。比如我说 我希望能够利用用户的表现数据来在未来触发更好的。那么基于这个需求，我们有很多细节需要理清，比如这些数据到底会从哪里来，这些数据究竟要如何被录入系统并加以利用？他应该如何影响未来缩略图的生成？ 什么才是真正决定顶级表现者的标准？在这个例子中，标准就是实际的点击率，以及每一代中有多少被发送出去。同样，对于所有这些问题，他都在给我们展示权衡。如果我们放入太多图片，就会消耗更多的 token， 所以 成本也会更高。 因此我们就是逐步推进，一一解答所有这些问题。等到这一切完成，所有问题都问完之后，接下来他会继续确保我们同意他即将构建内容的详细分解。 他会从功能概览、核心流程、关键约束等方面入手，确保我们对所有这些都达成一致。 同样的还包括我们数据模型需要做出的更改，实际的 api 集成将如何实现，以及 ui 如何真正支持这个功能。我们正在构建的内容设置和用户控制将如何变化，以及我们将如何处理边缘情况和错误。 所以他是在确保我们对所有这些内容都达成一致。接下来我们就会自动调用这个写作计划的技能，因此他会以一种非常有条理的方式浏览代码库，记录我们要做的事情，并实际编辑一份可供我们实施的计划。 现在这个技能已经完成，我们就有了一份详尽的计划，列出了构建这个功能所需做的所有事情。 当我说详尽时，我的意思是这份计划实际上非常长，而且包含了所有的测试，包含了我们实际构建这个功能所需的一切。 所以如果你是那种希望在有明确方向和系统支持下编写代码的人，我认为整个技能库绝对是不容错过的选择。 接下来要说的是，对于那些曾经说提示工程已死的人，很明显，他们并没有真正去构建需要高质量提示的东西，所以这个提示工程技能非常有用。如果你正在开发依赖于调用模型提供商来实现功能的应用程序， 那么我们接下来要做的就是让他使用提示工程的模式，利用我们刚刚看到的技能来分析我的 jammy 调用，并为我们如何实际改进提出建议。所以现在他正在调用这个技能，为我们生成一份报告，解释我们如何优化提示。 等这个过程完成后，我们可以看到他为我们提供了很多关于我们实际运行方式的建议，关于我们的主要生成提示， 以及其中存在的一些问题和严重程度。也就是说我们实际上可以做些什么，或者说这些问题的优先级如何， 并且为我们提供了非常明确的改进建议。所以我目前在底层使用的提示其实是这样的， 他很大程度上依赖于用户输入的提示。但实际上，如果我们把提示改的更有结构更像，这样我们就能更稳定的获得更好的输出。然后同样的方法，这种方法也适用于其他几个方面。 所以这一切都很棒，因为这些建议确实能实质性的让这个应用变得更好，而且这只是一个非常简单的场景，就是基础的图像生成流程，但很明显，这样的工具几乎没有上线。 所以像这样的技能正是我说技能本身是自切面包以来最棒的发布之一的原因。 因为我们可以借鉴他人的专业知识，比如在这个案例中就是如何正确的进行提示工程，然后我们还能扩展我们自己的 agents。 有 了这些知识，我们就能让我们构建的一切变得更好。 接下来要介绍的技能其实也大同小异，因为我们要开始涉及 api 设计了，所以利用这个技能，我们可以帮助我们以不糟糕的方式设计后端 api。 接下来我们要做的还是来到这个项目里，不过它实际上还没有一个 rest api。 接下来我要做的是向他提问，让他规划一个将其迁移为 rest api 的 方案。我们可以看到他现在正在使用这个专门用于后端开发的插件，并且调用了 api 设计原则技能。 他会用这个技能来实际探索我的整个代码库，然后决定要做哪些更改，以及如何将这个应用迁移到使用 rest api。 所以 这个功能非常有用， 因为当我们的 agent 或 sub agents 开始进行任何后端 api 工作时，我们可以配置它自动调用这些技能。这意味着每当他要进行后端 api 工作时，他都会拥有大量有用的上下文和工作方法， 这些内容会在 agent 开始运行时自动注入到 agent 的 定义中。这也是为什么当有人说他们认为 ai 会取代程序员和工程师时，我只会笑一笑。 因为我们始终需要能够构建这种专业知识的人，这样其他人才能真正使用并实现它，从而打造出客观上更优秀的产品。 所以现在我们可以看到我们已经有了一个相当完善的迁移计划，可以把我们从当前的状态带到一个完全实现的 rest api， 包含了所有的端点，用户模型，所有的数据模型，以及实现这次迁移所需的一切。而且它非常 非常详细，我觉得他们甚至还构建了一个作业队列架构，所以这项技能带给我们的确实非常棒。 所以再次强烈推荐，尤其是对于那些想要以正确方式做事的 vip 程序员来说。同样，这些技能可以在你的偏差中调用，而且你真的可以做很多很棒的事情。接下来要介绍的这个技能和上一个密切相关， 他实际上进一步强调了为什么这个理念。我们始终需要在某个领域绝对专业的人来帮助创建这些技能， 这样当我们在 web coding 时才能做的更好，不会做一些愚蠢的事情。所以我们现在要谈的是 post graph 表的设计，这是让我真正意识到这些技能有多么有价值的技能之一。因为在这种情况下，我们又可以确保， 比如说当我们在使用 supbase 时不会做一些我们本不该做的事情。这些事情在我们开始扩展数据库，获取用户以及处理所有相关内容时会带来严重的问题。 那么为了演示，我们可以考虑一下刚刚为 rest 制定的这个计划 api。 我 们可以先清除这里的上下文，然后告诉系统使用 posgrid 表设计的技能， 并且根据 posgrace 的 技能来更新我们的 rest api 迁移计划，对吧？然后我们可以把这个计划链接起来， 现在它会采用那个 api 迁移计划，并确保它符合该技能中列出的所有最佳实践。现在这个技能已经处理完毕，我们可以看到对那个迁移计划进行了很多更新， 涉及到许多不同的数据库表设计的各个部分。我们可以看到在这个计划的末尾还生成了其他一些部分，我们可以把它们移进来，我们可以清楚的看到都做了哪些更改。非常棒！再次强调，这让我们的项目不仅仅停留在基础层面， 而是开始向更高层次迈进，让他在真实世界的应用中真正拥有一席之地。 这一切都要归功于克拉的技能，所以我认为作为一名 vibocoder， 如果你不用这个技能，那就太傻了。接下来我们要讲最后一个技能，但绝对不是最不重要的错误处理技能。错误处理显然非常重要，这一点毋庸置疑， 而且错误处理不仅对你有帮助，实际上也非常有用。当你能提供更多有上下文且合理的错误信息时，语言模型的表现实际上会更好。 你会发现修复问题的速度快了很多，整体的工作流程也变得更好。而这个技能的作用就是帮助我们实现这一点。 他会引导我们采用一些独特的理念来正确的。他会对不同类型的错误进行分类，然后他还会给出针对不同编程语言的错误处理建议。 这对我来说很有用，因为我主要用 python 和 javascript， 而这些就是我们在这个文档中所采用的错误处理规范。接着他还详细介绍了一些非常有用的模式， 这些模式你可能会希望根据自己的需求在应用中使用，比如断路器以及其他很多很酷的东西等等。那么我们可以再次回到我们的项目中来利用这个技能。在这种情况下，我们可以让他查看前端的 hux。 然后我希望你用错误处理技能来改进这些文件中的错误处理。这些就是负责我们如何操作的所有文件，比如实际的人物生成、编辑、存储角色，以及处理所有这些相关的事情。 现在这个技能已经在运行了，我们可以看到它已经在推进，并且给我们推荐了一些更新。它正在创建一个共享的错误处理工具。所有这些后壳模式实际上都会用到它。 接下来它会继续推进，实际上开始改进我们用来记录这些错误的模式，这同样会让我们的工作变得多好了。就是这样，各位，这是我每周都会用到的七项技能， cloud code 战。 记住，技能能赋予你的 ag 专业的专长，所以如果你不用他们，那就太傻了。当然还有很多其他的技能我没来得及讲，但光是这七个技能大幅提升你所构建内容的质量， 所以赶快去用这些技能开始构建吧。也欢迎告诉我你的进展如何。在下方描述区有我免费的 web 编程社区，我会在里面分享所有的 youtube 文件、提示词模板和工作流。 你可以去看看，也可以分享你最近在构建的内容，这就是本期视频的全部内容，我们下期再见。

今天这个视频教你无痛安装 cloud code， 在 国内的网络环境下，用上 cloud gpt 等国外的顶尖模型，有些人可能还不了解 cloud code 是 什么，先简单介绍一下。 cloud code 可以 说是现在最强的 ai 编程工具， 再加上最近爆火的 skill 加持，很多人也用它写作、学习、做数据分析、办公等等。 cloud code 可以 说是现在最火热的 ai 助手之一，网上有很多的安装教程， 但是实际上你去安装就会发现不是那么回事，网络限制、安装配置中出现的各种问题能把你搞得焦头烂额。我也是看了很多的教程，结合自身安装过程中遇到的一些坑， 整理了一份 cloud code 在 国内网络环境下的安装使用指南，这份指南能帮你省下几个小时的折腾时间。接下来我会将原理和操作方法用通俗的语言给大家讲明白。好了，我们开始。 首先在安装 cloud code 之前，我们需要做好前置准备。 windows 电脑需要先下载 git， mac 系统自带 git， 无需下载， 不去这个网站选择 windows 叉六十四 setup 这个版本下载。安装完成以后呢，在 powershell cmd 中输入 git vision， 如果能输出正确的版本号，就代表 git 安装成功了。接下来要安装的是 node js 跟 npm， 我 们去这个网站选择适配自己的安装包下载即可。安装完成以后呢，如果你是 mac 用户，在启动台搜索终端， windows 用户在开始菜单里找到 git bash。 为了讲解方便，后面我们统一把终端和 get bash 统称为命令行。接下来我们在命令行输入这两条指令，如果都能显示版本号，就代表 node js 和 npm 安装成功了， and code 安装的所有的前置条件就已经完成了。 接下来我会手把手教你安装和使用 cloud code。 具体从哪里下载呢？我们有两个选择，一个是 npm 的 官方源，一个是国内的镜像源，你可以把它们类比成一个软件仓库， cloud code 也发布在这个仓库里面。那所谓的镜像源呢，其实就是官方的软件仓库同步复制了一份，那因为默认的 npm 源在国外 我们访问不是很方便，所以我们选择国内的镜像员下载 cloud code。 接下来是实际的操作步骤。首先我们打开命令行，输入下面的命令回车执行，然后再输入这条指令， 如果显示我们刚刚配置的镜像员地址，就代表我们已经成功的切换到国内的镜像员了。接下来你只需要在命令行中输入这条指令，回车执行即可安装。那这里要注意一个常见的问题啊， 系统可能会提示权限不足，这个时候你就只需要重新执行这条命令，输入管理员的密码。这指令的意思呢，就是我要用管理员权限强制覆盖安装 cloud code 的 最新版本。当安装完成以后呢，你在命令行输入这条指令，如果输出版本号，就代表 cloud code 安装成功了。 第三步是给 cloud code 配置模型。我们首先要去模型供应商平台开通账户，获取 api key， api key 相当于你在模型平台开户的凭证， 可以自己去创建获取。另外呢，要有可用的 token 额度，你可以在平台充值或者购买套餐。对模型供应商呢，大家可以根据自己的需要去选择， 你像国内的智普 glm 五、 mini max 的 m 二点五都是不错的编程模型。如果你想用 cloud opera、 四点六、 gemini、 三点一 pro 等国外的顶尖模型啊，因为国内的网络环境问题，你可以通过一些合规的中转站去订阅。 接下来我们就要把 api k 请求地址给到 cloud code， 在 这里我们用到一个叫做 c c switch 的 工具，下面是具体的操作步骤。首先我们去这个地址下载 c c switch， mac os 系统下载这个版本， windows 系统下载这个版本安装完成以后呢，打开 c c switch， 选择第一个标签 cloud， 点击右上角的加号。 第二步呢，选择要接入的模型供应商，如果没有我们需要的供应商，可以选择自定义配置。这里有三个最重要的信息需要注意一下。首先是 api key 和请求地址， 这两个是我们必填的，也就是前面我们在模型供应商中获取的信息。请求地址呢，在 cc switch 中，根据选择的供应商已经预填好了，一般在模型供应商平台的 api 文档中也能看到 行信息是选填的，但是也建议你指定一个模型，因为有些供应商会支持多个模型，换人情况下，你不知道他选择哪一个模型。接入 cloud code， 这里要注意的是，填写的模型必须是供应商支持的模型，否则 cloud code 会无法识别。那其他的配置信息呢？保持默认即可。 配置完成以后呢，我们选择一个供应商起用，后面你也可以切换至其他供应商，这样 cloud code 就 能够接入不同的模型。 不过要注意的是，每次切换供应商以后，都需要在 cloud code 里面切换模型，这样配置才能生效。那把 cloud code 装好了，模型也配置好了，接下来我们终于要使用 cloud code 了，我们在命令行中输入 cloud， 然后回车直行，这样 cloud code 就 被起用了。 当我们在 cloud code 里输入这个指令，回车直行，就会弹出模型选择的列表，我们用键盘的上下箭头选择第一个默认的模型，也就是 c c switch 里起用的那个供应商。接下来你就可以指挥 cloud code 帮你干活了。 在选择和切换模型后，啊， cloud code 可能会出现找不到模型的情况，这个时候你可以进行下面这几步排查。 首先你可以退出克拉的 code， 重启后再试一下，如果还是不行，你就要去核实一下 c c switch 中的 api key 请求地址，模型的名称是否填写错误，微商平台是否有充足的余额和套餐。 另外，我还整理了 cloud code 的 三类常用的指令，放在了指哪里。第一类是启动类的指令，在中单命令中执行，包括 cloud code 的 重启，继续上次对话，查看历史对话记录。第二类是对话类的指令，在 cloud code 里输入斜盖，你就能查看所有的绘画指令。 第三类是安装卸载类指令，前面我们安装的时候也已经用到过一部分。最后再给大家分享一个小技巧，如果你在安装和使用过程中遇到了任何你解决不了的问题，你可以连同问题和截图一同给到 ai， 你甚至可以直接给豆包共享屏幕，让他现场指导你。一般情况下，大部分问题都能够解决。这份 cloud code 的 安装指南除了有详细的安装步骤和注意事项，我还对用到的一些技术概念和工具做了小科普，如果你想要这份安装指南，我可以分享给你，而今天的视频就到这里，别忘了点个关注，我们下期见！

如果你也是 cloud code 的 忠实用户，请千万不要错过这期内容。刚满一周岁的 cloud code 已经成为了全球最受欢迎的 a 阵的产品， 没有之一。谁也不会想到，一个藏在命令行里的工具能掀起这么大的波澜。最近，作者 boris 参加了一档补课节目，透露了太多让人惊讶的数字和判断。软件工程这个职位可能会迅速消失，产品经理、设计师、财务都将成为程序的构建者。 不要试图创造新的需求，而是观察用户已经在做什么，然后让这件事情变得更容易。你现在维护的一些技能和脚本，几个月后都可能被模型的原生能力所覆盖，那这些反而成了你的负担。 今天这期视频，我就把这场访谈里让我印象深刻的几个观点跟你详细聊聊。 boris 说，他们最初做 cloud code 的 时候，其实没有抱太大希望。 当时所有人都在想，命令蛤蟆就是个过渡，三个月后肯定换成更现代化的界面。结果呢？一年后，终端不仅没有被淘汰，反而成为各大厂商相近模仿的设计方案。 boris 的 原话是，我们居然还在使用终端，这本该是一个过渡的起点。很多人觉得终端简陋，但 boris 说为终端做设计其实非常困难。八十乘一百个字母，单一字号二百五十六种颜色，没有鼠标交互， 哪怕是一个加载动画，都需要五十到一百次的试错迭代。但正是这种看似简陋的形态，反而成就了这款带有终端能力的 ai agent。 boris 讲了个故事，最开始他给模型开放了 bash 权限，然后随口问了一句，我现在在听什么歌？模型居然自己写了一段 apple script 去读取麦克的音乐播放器。 boris 说，这是他第一次感受到了 agi 的 活化 模型已经不止于聊天，他更想使用工具，他想和这个世界交互，不只是说说而已。 boris 本人已经百分之百依赖 cloud code 的 编程， 他的原话是，我卸载了 ide， 再也不自己写代码了，每天打开 cloud code 就 能拿到二十个 paul request。 他 们公司内部早已从用 ai 辅助编程变成了 ai 编程人类监督的模式了。不只是 boris 本人这么做，整个开发流程都在被 ai 改变。 克拉蔻的插件功能就是一个例子。这个功能不是人类工程师做的，而是一群 ai agent 一个周末自主跑出来的，全程没有人类干预。 s robin 内部有一个理念，不按今天的模型做产品，而是按六个月后的模型做。 这意味着克拉蔻始终处于持续重构与优化之中，每一行代码都在不断地被推倒重来，没有一部分代码是六个月前还在使用的。 这听起来很疯狂，但这就是他们的日常。所以 sroglik 给创业者的建议是，别用今天模型的眼光去做产品，模型进化比你想象的还要快，你现在觉得他做不到的事，过半年他可能就能搞定。 boris 还提到一个产品思路浅藏需求，意思是你无法让用户去做一件全新的事，你只需要让用户正在做的事情变得更简单。 plan mode 就是 一个最好的例子。 团队发现，用户在使用 code code 时，已经习惯在聊天窗口里自动手动规划任务，于是他们把这个用户已经在做的事情正式优化，做成了一个独立的 play mode 功能。 然后， boris 最近说，这个功能可能寿命有限。过去使用 play mode 是 因为模型常常会跑偏，人类需要不断地纠正。但现在新模型只要给定方向，就能自己保持在正确的轨道上。也许再过几个月， play mode 就 不再是必需品了。 无论是专家还是通才，都正在面临着同一个挑战。如何保持初学者心态？过去资深工程师价值体现在有主见，你必须能够拍板，必须能给出明确的方向。但现在模型进化太快了，过去那些的经验和方法论分分钟过时。 那现在最重要的是保持谦逊，承认自己可能会犯错，要从第一性原理出发思考，抛掉所有的经验和假设，回到最基本的事实去推理。招人的时候， boris 最喜欢问的一个问题就是，你犯过什么错误？你是怎么承认错误的？ forrest 有 一个预测，未来软件工程师这个头衔可能会彻底消失，不再有专职的程序员、产品经理也写代码，设计师也要写代码，财务也要会写代码， 代码会成为一种基本技能，就像现在会打字一样。实际上，这个趋势已经开始了。 as robin 内部调查发现，财务团队、设计团队、数据团队都在使用 code code， 但中端对非技术用户不太友好。团队就用十天时间，完全用 ai 写了一个桌面端程序，底层还是 cloud code， 但加了 gui 界面更安全，对非技术用户也更友好。这是最震撼的数据。 srog 每位工程师生产能力提高了百分之一百五十。 bois 过去在 madata 负责代码质量，他说当时几百人的团队努力一年，生产力提升百分之二已经是极限。现在一个人加一个 ai， 就 等同于过去几十人的工作效率。 cloud code 正在用一种前所未有的方式重新定义工作本身。 好了，今天的分享就到这里，智能只是手段，人类才是答案。这里是头哥不请自来，我们下期再见，拜拜。

这是我被 cloud code 封的第三个号了，申诉也没有用，我现在已经准备放弃官方订阅了，不想折腾了。那 open code 一 直很火，最近我也在开始用它了，尤其是 cloud off 四点六和 gpt 五点三 codex 出来之后， 我现在是多个模型配合去干活。那发挥每个模型的优势，用四点六去做架构设计，用五点三 codex 去做代码执行，如果有前端的一个 ui 需求的话，再拿 gmail 三点零 pro 去做前端的一个 ui。 那 opencode 到底是什么呢？用一句话，它其实就是一个开源版的 curlcode， 功能上的话两者差不多，但 opencode 有 一些独特的优势，就是它是一个任意模型，你可以支持多家厂商的， 你也可以用国产的，你也可以用国外的模型都支持。第二点就是代码完全开源免费，这一点非常重要，你可以自己去改，自己去定制。同时代码开源之后，那开源社区的人就可以去围绕它做很多功能，毕竟人多力量大嘛。比如这个插件 opencode， 这就是社区去搞的，现在已经三十 k star 了。 这个插件其实是一套多 agent 多魔性去协助干活的一个插件，最近我体验下来也挺好用的。它这边准备了十个 agent， 有 主控 agent， 有 去专门干代码的，专门去探索代码的，也专门去做前端 ui 的， 挺好用的。 open code 整个的架构的话，其实跟那个 cloud code 差不多，用户输入成有绘画管理嘛，然后有 agent， 有 plan 就 计划，那 kolco 的 那边也有，那有 build 就是 直接干活的嘛，还有些探索的，其实 kolco 的 那边不是都有吗？以及你制定一些 agent 都有，那调度层这边就有些差别了。关于大模型的调度，因为 kolco 的 那边他只支持 angelic 协议的嘛，那这边的话就是实现了一套支持其他各种供应商的整体的架构的话，其实有很多值得学习的地方，如果大家对 kolco 感兴趣了，可以去他官方原码仓库去拉下来去学一下，那个仓库现在已经一百多 k 了，特别火。 那下面就是这个 oh my open code， 这个是我们今天讲的重点，因为他这一套多 a 镜的多模型的一个机制， 能让一个任务去拆解成各个阶段去开发，有复杂的用复杂的模型，简单的用简单的模型，这种才是一个 理想状态下的一个写作的方式嘛。那它本质上就是我刚才说的，它就是一个插件，通过 open code 暴露的一些钩子去拦截这一个 ai 的 一些行为，它的整个工作流程就是来一个用户输入之后，它去拦截 open code 的 一些钩子，这时候去做一些增强上下文呀，或者去选择多 a 帧特有可能是多个模型去协助，最后返回结果整体的一个流程就是这样子的。 那为什么需要多个代理？哈？他这边说的一个说法是专业的代理去做专业的事情，然后规划和执行分离，可以并行执行，按需去选模型，并且节省成本。那他现在这一个多代理的话， 就像最近 cloud code 新出的那个 agent teams 一 样，只不过 cloud code 它是很久很久之后才出的嘛，这个是老早就有了 omago code， 那 下面是它的一些 agent 的 一个分工，这一个是它的一个主要 agent 是 用了 cloud 的 off 四点六这个模型。 还有一些规划师就是在规划方面以及编排方面，他用的卡尔的最顶尖的模型，那代码磁性这一块的话是用的是 gbt 五点三 codex， 如果是一些比较轻量的任务，你可以用 gm 啊，或者 mini max 啊，以及其他都可以。那些前端这块的话，他用的 jimmy 三 plus 或者 pro， 这样子的话就一个任务进来之后他由这个去规划，规划完了之后，他让 jimmy 五点三去做执行，然后发现有前端任务，他这个时候就用 jimmy。 如果涉及到一些小修小改啊，比如说是一些国际化处理啊，多语言处理，这个时候它就完全可以用很低的那种模型去做这个事情嘛。这样的一个搭配其实我体验下来挺好的。 好，下面我们就开始分别去安装 opencode 和 oemopencode 的 这个插件。桌面端它现在也支持了，支持 macos、 windows、 linux， 我 体验下来的话，它有一些断流的情况，所以说我更推荐大家在使用 cio 版本，我们先来安装一下。 好，它提示我们已经安装了，我们来进去看一下，我们先切到一个免费的模型，你上面搜一个 free 这些模型的免费，我就用 mini max m 二点一吧，我们输入一下测试一下，看它安装好没有。 ok， 如果看到这步就证明你 open code 已经安装好了，这个时候我们就有安装那个插件，因为现在在 ai 时代，其实你安装东西都非常方便，尤其是它如果有文档，有开箱库的话， 你看这一个插件哈，欧麦 opencode 的 一个官方仓库里面直接就告诉你了，你直接用 qq 编辑的去装就行了，我就把这个复制一下，然后粘到刚刚我们开的这个 opencode 的 里面，用免费的 mini max 让他给我们去装，那下面就是他会弹出来让你做一些选择， 可以看到他让我们回答一些问题嘛，你有没有订阅 cloud code， 有 没有订阅 openai， 有 没有一些 jimmy 的 一些 model， 你 就根据自己的情况去选择就行了。强烈建议你不要在 open code 里面去用 cloud 的 模型，通过订阅的方式去用封号的概率非常高。那这边我就说都没有， 待会我也给大家一个配置，直接就可以用了，你只需要去搞一个 api k 过来，你就可以直接把这些模型都用上了，这时候我们都说都没有就完事了，因为这个配置后期都可以去改的。可以看到我们把插件安装成功之后，下面的这一个 a 镜头就变了，变成了 omone code， 它的那一套多 a 型的体系，可以看到它有好几个 a 型的体系可以去用，并且 这个插件那还有个好处，它的兼容性做得比较好。它已经把 cloud code 那 边你有的一些 skills， mcp， 还有那些自定义的命令全部弄过来了，比如说 skills 可以看到我的那些 script 它全部弄过来了，这样非常好。也就是说你可以来回签嘛，你有时候你要回去 copy 到那边用也可以。现在我们开始配模型，你可以通过 connect 这个命令去连接你想要的一些模型， 如果你有恰当的 gpt， 里面就选恰当的 gpt， 你 有其他的你就选其他的。那我这边的话，平时会用 jimmy 三点零去写前端嘛 code， 四点六去写架构和具体的一些代码，然后 gpt 五点三 codex 去做一些代码之星，以及解决一些疑难杂症。我喜欢用每一个模型擅长的能力哈，但是对大家来说的话，你如果像我一样去订阅三家的 ai 模型，其实你要花三分钱。我 订阅的一百刀的 code code， 然后今门来我订阅了两个号，一百四十刀， open ai 我 订阅了二十刀，那加起来就是一百六十刀。并且哈，我们刚也说了，如果你用 code code 的 去 授权到这边 opencode 的 去用的话，你封号的概率特别高。之前我还出了一期视频，专门去讲这个 curlcode 的 大面积去封禁 opencode 的 用户的一个事件， 因为刚开始他是不管的，后面他发现这个 opencode 的 日渐壮大之后，他就开始封禁了，你就不能授权到这里面用。 所以如果你要在 opencode 里面去用 cloudof 四点六的一个模型，我建议大家去用中转站，通过按 api 去计费用多少就算多少。那我这边推荐一个我一直在用的中转站接口 i， opencode 的 这边也已经支持了接口 i， 也就官方支持了嘛。 那前面几期视频我也推荐过，如果我要用到一些国外的模型，按 api 调用的话，我都用的是接口 i， 挺稳定的。最关键的一点，你不需要模仿网络，而且是国内付款的一个方式。 最近他们还专门针对海外的顶尖模型增加了一个套餐的方式，也就是说你可以用一份钱去用国外这些顶尖模型呢，目前有三个档位哈，可以按自己的一个需要去选择，相较于官方 api 按量计费的话，这一个套餐模式帮你省了百分之二十五的钱。 好，下面我们先来去创建一个 api key， 在 这个地方新建，我就随便取一个，我们就取 opencode 的 点击复制。这个时候我们回到 opencode 的 这边 附着 apk 之后，我们供应商选择接口，点 ai 敲击回车，把我们的 apk 输入下，然后保存，这时候你可以看到国内国外的模型都可以用，用一个 apk 你 就解决了多模型的一个适配问题。好，下面我们来进行一些其他的配置。 当你安装完 open code 以及欧曼 open code 插件之后，你会在你的工作目录下面点 config， 下面有一个 open code 目录，这里面有两个节省的配置文件，一个是配置 open code 的 一些模型的，另外一个是配置我们这一个 多 a 帧的协助的时候，它具体用哪些模型。这边的话我给大家直接准备了现成的，你直接到我的一个开源仓库里面直接去复制就可以了。下面来我这一个开源仓库里面，直接把这两个配置可以复制一下，把它粘过去就完事了。 好，我们把它覆盖一下保存，再把 omecode 的 也复制一下回来点击复制。 那这一块的话，你可以根据你自己的需要哈，因为 gpt 五点三这一个扣袋子模型的话，官方是没有出 api 的 版本，那后续如果 open i 那 边出了 api 版本接口， i 这边也会跟上，你就根据自己的需要嘛去看这块要不要注视这个内容，我们来复制一下。 好，我们把它覆盖完了，覆盖完了之后，我们重启一下，你就可以看到 color 的 open 四点六已经可用了， 就这几个 a 帧的，它配置的模型都可用了。那下面我们开始进入实战的一个环节，有了 o my open code 插件之后，我们看一下多 a 帧多模型协助的一个流程。我这边有一个纹身图的 a 帧，我希望让它去加一些功能，在这边加一些删除的动作，能把历史记录删除掉，同时在左下角 做一些设置的动作，可以去更新你的一些头像啊，以及我们那些历史提示词，能支持去快速的复制展开开干， 那提示词的话也比较简单，我们这边加一个 alterwork， 让它去更深入的去工作，去分析。 好，我们切到 opencode 这边，这个就是它的整个架构 agent， 它用的是 off 四点六，那这个的话是干活的 agent， 它用的 gpt 五点三，还有些其他的 agent， 也就说它是多 agent 多模型去写作的一个流程。好，我们把提示词粘过来让它干活， 这里提示 autowork 已经开启了，这个时候可以看到它开启了一个探索的沙背 a 技能吗？用的是很便宜的一个模型，这个过程就跟在 clockcode 的是一样的，这里又开了一个新的， 可以看到它一直在开一些新的沙背 a 技能的任务去做探索。啊。好，这里又开启了一个计划的 task， 也就是一个沙背 a 技能，我可以点进去看一下它在做什么， 可以看到他就是把已有收集到的一些代码信息，整个代码空间来去做一轮分析，让这个 off 四点六做一个计划出来，这个时候他这一个主要的协调 a 技能在等，等他这个后台的这个计划任务完成完了之后，这个时候他再去协调其他的 a 技能去干活。 可以看到它这一个经过几轮的一个探索之后哈它得到了一个突突像，那这个突突像的话，它根据后端、前端以及一些小需求拆成了很多突突像，这个时候它就开始去并行执行修改任务了，可以看到它这里又开启了几个 safari 的。 有一个点要看的话是他的这个三倍镜，他开的时候，他其实这个时候是用的 jamal 三 plus 这个模型，也就说他认为这个任务其你根本就没必要用一个很高的模型去做这个事情，所以说他默认给你路由到了一个简单模型， 它这种规划任务的方式就能把模型最大化的利用起来。复杂的任务用复杂的模型，简单的任务用简单的模型就很完美。可以看到它开始去执行 t 四跟 t 六这两个任务了，而且它依赖关系也找出来了。这个就像前两天发布的 cloud agent teams 的 一个写作流程，只不过这个是老早就有了这个插件老早就有了这种多 a 的 写作，最终被 cloud code 写到一个官方的库里面去了。 然后他们那种通信机制就跟爱信的 tim 是 很像。哎呀妈这个系统通知 coco 的， 其实他很多方案是借鉴了社区的，因为社区搞出来之后， 他觉得确实是 ok， 可以 的，那他就把它集成到 coco 的 里面。所以这 coco 的 从它诞生之后的很多功能迭代都参考了开元社区的一些做法，而且他的也在他的一些技术博克里面有，感谢一些开元社区的人提供了一些解决方案。 就像你做产品一样，你产品迭代的过程中，你光靠产品经理去，有时候发觉不了用户的一些真实的需求，那真实的需求暴露出来之后，社区他就解决了，那你就可以去把一些已经解决的痛点的问题提升到自己的产品里面。 可以看到这所有的凸凸像它全部完成了哈，包含三个任务，我们现在来看一下它整体的效果怎么样。首先是左侧的这个删除功能好，确认删除 ok， 确认可以，并且弹窗也是正常的。其实我们看这个可以复制已有的提示词， 可以复制折叠展开是 ok 的。 下面就是这一个左下角的设置，可以去更新昵称跟头像这一些啊，可以看到他这边其实也做好了。 好，我找一张图像试一下看可以吗？前面加一个我的名字吧，看可以吗？ 可以，已经保存了。可以的，这个看起来他做的挺好的，英文啊，英文设置也是 ok 的， 多源设置也是 ok 的。 整体这一次任务的话，他全部搞定了呀，就是虽然不是特别难的，但是他协调了多个 a 镜的去干活，而且都能交付的很完美，中间我没有做任何的介入， 所以说这个工具啊，真的推荐大家去用一下这个多 a 镜的协助真的挺好用的，下面我来总结一下。使用 open code 再加那个插件， open code 再配合你用一个接口外的中转站，可以做到 模型自由稳定，省心，你也不怕被封号。第二个的话是成本灵活，这就是今天所有的视频内容，如果你觉得这期视频对你有帮助的话，可以给我一件善良，谢谢大家。拜拜。拜拜。

很多人在争论 ai skills 是 不是涌现行为，但我发现这是个假问题。真正的问题是，你给 ai 装了一堆技能， 他不知道什么时候该用。大家好，这里是 l l mx factors， 一个专注于拆解大语言模型时代底层逻辑的频道。今天我们聊一个 ai a 阵的开发中最容易被忽视的困境。先看一条真实的开发者反馈。有人说，我问一个我知道应该激活 skill 的 任务， cloud 直接做了，根本没用。 skill 能力有了，出发没了，这才是问题。我们先搞清楚 skills 到底是什么。社区里有人一句话，破功， skills are just prompts the agent can choose to load that's it。 不是 什么黑科技，就是预加载的 prompt 关键词在哪？ can choose to load， ai 可以 选择加载，问题是它会选吗？ skills 和 m c p tools 有 什么区别？ tools 是 函数调用，静态绑定的， m c p 是 动态工作流引擎，复杂但强大。 skills 呢？ 可选夹子的 prompt， 简单但靠人设计。有人说得好， scales 是 更用户友好的 m c p 精简版 scales 组合使用确实有价值，就像工具箱里的扳手、螺丝刀、锤子，组合起来能完成更复杂的任务。但问题来了， ai 知道工具箱里有什么，但它不知道什么时候该用哪个。这就是触发困境的本质。要让 ai 正确激活一个 skill， 需要三步， 识别、场景匹配决定现在该用。执行加载使用第一步就经常失败， ai 不 认为当前场景需要用这个 skill。 有 人想出一个办法，用一个 router skill 来管理其他 skills。 听起来很聪明，但问题是 turtles all the way down。 你 需要 router 正确激活 route 需要什么来正确激活另一个 route 无限欠讨。还有人用 hooks 就是 不断提醒 ai 有 哪些 skills 可用。问题是太通用，缺乏针对性消耗上下文窗口，治标不治本。这告诉我们什么 agent 开发的核心困境是能力不等于可用。 你以为 agent 的 开发是给 ai 更多工具，写更强的 prompt， 增加能力，实际上 agent 的 开发是让 ai 知道什么时候用设计出发条件，增加可信。好的 skill 设计不只是能力描述，需要包含清晰的出发条件，什么时候用明确的边界，什么时候不用 原子化设计一个 skill 做一件事。这就是为什么 demo 爽上线崩 demo 的 时候，你手动告诉 ai 用什么工具。 production 的 时候， ai 需要自己判断用什么百分之九十的 agent 项目死在这一步。给你三个实操建议，第一， 设计 skill 时先写触发条件，不要只写这个 skill 可以 做什么，要写当用户提到什么关键词且场景是什么条件时使用这个 skill。 第二，测试触发比测试执行更重要。设计十个应该触发的场景，十个不应该触发的场景， 跑一遍看成功率。如果激活率低于百分之八十，先修出发逻辑，别急着优化执行。第三，组合 skills 要设计协议。 skills 之间的调用需要明确的入口，出口状态传递规范失败处理机制，否则组合只会增加混乱。回到开始的问题， skills 组合是不是涌现行为？这个问题不重要，涌现是系统产生设计之外的行为， skills 组合是设计内的能力叠加，叫什么不影响你的 agent 能不能用什么才重要， 可能性大于能力。一个能稳定触发的简单 skill 好 过十个触发不了的复杂 skill。 agile 工程的本质，让正确的能力在正确的时机被正确地调用。所以今天的核心判断是什么？争论涌现是假问题， 真问题是 ai 有 了技能，不知道什么时候有。这是 agent 开发最难的部分，也是区分 demo 和 production 的 关键。原文链接我放在评论区了，你在开发 agent 的 时遇到过 skills 触发的问题吗？欢迎评论区讨论。这里是 l l mx factors， 我 们下期见。

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。

好了，同学们，咱们这一节讲一下小白如何安装 cloud code， 这个视频呢是给咱们零基础的同学看的，那咱们第一件事情呢，咱们就打开 cloud code 这个官网， 打开之后呢，如果你没有使用魔法，那么你会在页面上看到这个提示，大概意思就是应用仅在某些地区可用，那就是咱们看不了，你点击顶部导航条的那个 meet cloud， 打开菜单 cloud code， 我 们就来到了这个页面，这个页面呢，它里面有个 get， 那 个你也是用不了的。同学们，那怎么办呢？还是有办法的， 我们使用 cloudco 的 这个安装包，这个安装包啊，它是一个 npm 的 安装包，所以我们可以看一下 npm 的 官网啊，这个就是 npm 的 官网。然后呢，我们把 npm 的 包名输入到搜索框，我们点击搜索按钮就会找找到这个 cloudco 的 安装包的说明介绍页。 那么想要安装 npm 的 包，我们需要先安装 node js， 我 们打开 node js 的 官网，这就是 node js 官网，我们点击下边那个长条绿色的 node js 这个按钮，哎，就是它， 我们点它一下之后，就来到了这个 node js 安装文件的页面，我们点击下边的 windows 安装程序，这个就拿到这个文件，它的安装过程很简单，就是下一步，下一步这个就不演示了。同学们， 那么如何验证 node 和 npm 是 否安装成功呢？同学们，我们打开 windows power shell 啊，我们输入 node 杠 v 啊， npm 杠 v， 我 们来看一下，如果你能看到输出这两个版本号，那说明你的 node npm 都安装成功了，那接下来呢，就可以安装刚才那个 npm 的 包了， 接下来就可以验证是否安装成功，我们输入 cloud 杠 version 看一下版本，看到输出二点幺五二就说明安装成功了，就可以开始使用 cloud 了。同学们， 那么接下来我们输入 ctrl 摁键盘的摁的键之后就会看到下面的画面，左边的部分呢是欢迎回来，右边呢是你可以运行的一些命令创建的一些文件。那最下面的一行字呢，是说你要先做一些操作。那到了这一步，咱们的 cloud code 的 安装过程就结束了，同学们 啊，如何具体更进一步使用，咱们下一步再讲。如果觉得我讲的对你有用，同学们请点赞、关注、收藏，拜拜！

云技能的构建变得比以前容易了十倍，使用起来也更强大。所以在今天的视频中，我会详细解释为什么会这样。接着我会在这里现场为大家全新构建一个技能。那么简单说一下什么是技能， 他基本上就是一个配方，这样当你让你的智能助手帮你，比如说写一篇 link 帖子时，他就会按照这个配方来操作，而且每一次他都能做对。当我说配方时，我其实指的就是文本，他就是文字说明，就像一个提示语。所以如果我进入自定义点击技能，比如说点击内部沟通这个技能， 这里写着一组资源，帮助我用我们公司喜欢的格式转写各种内部沟通内容。你可以看到这就是技能本身， 他真的只是一些你可以读的文本，实习生也能读懂，任何人都可以读懂并理解这个技能在做什么。如果你在云代码中使用它们，你可以看到我这里有很多技能，比如说我们来看一下我的创意挖掘技能， 这是一个 markdown 文件，用来向智能体解释这个技能到底是做什么的。再说一次，这一切都只是文本。那么 anthropomorphic 实际上做了什么让所有这些技能变得更好了呢？ 他们更新了他们的技能创建者技能，这实际上是一个教会卡，如何构建测试、衡量、优化，让所有技能变得越来越好的技能。那么我们来具体讲讲这为什么重要，以及发生了什么。首先我需要你明白，有两种不同类型的技能， 我们有能力提升技能基本上就是一个提示词，他教 club 如何把某件事做得更好。比如说用前端设计技能来设计网站，或者创建文档，或者运行 excel 公式。这些可能是默认模型本身不太擅长的事情，他本身并不是很了解，但通过提示词他就能做的更好。 然后我们还有编码偏好技能，这意味着 club 已经理解了这些内容，但他需要按照特定的顺序来执行， 所以这些更像是真正的工作流程，类似于一步一步的自动化操作。举个简单的例子，如果你让 cloud 在 没有前端设计技能的情况下帮你搭建一个网站，他是可以做到的，但看起来可能会非常普通。 他可能会像人们说的那样，看起来像是 ai 随便拼凑出来的东西。但如果你给他完全相同的提示，这一次还让他使用前端设计技能，网站看起来就会好很多。因为这个技能会告诉他，比如说什么字体好，什么配色方案好， 什么背景元素好，什么布局好。而这就是一个典型的能力提升型技能。现在这里有一个编码偏号型技能的例子，就是我们刚才在我的 cloud code 里看到的那个， 我称之为想法挖掘。这个技能的流程会更有顺序一些，涉及到不同的步骤。首先他会查看我的 youtube 评论，他还会查看一些我所在领域的视频，他还会关注 ex 推特和网络上的 ai 趋势。接着他会启动两个不同的代理，一个是分析这些内容的研究代理， 这两个代理会并行运行，然后都把各自的输出发送回主代理，主代理会对结果进行评分和交叉参考，然后主代理会把所有这些信息转化为一些视频创意，这也是我为什么称之为创意挖掘。 所以我可以这样做。比如说，嘿，先生， ai 代理，请去看看我的评论，去看看 youtube， 去看看 x， 分 析一下这些内容，帮我找一些视频创意，每次他都会给我不同的答案，每次他的处理方式也会有所不同。或者我也可以直接说，嘿，帮我做一些创意挖掘，他就会调用这个技能，每次都会给我一个我喜欢的输出结果。 理解这一点其实很重要，因为能力提升类的技能可能会随着时间推移而逐渐失效。比如说，拿前端设计技能来说，现在我们用的是 oppo 四点六，对吧？ 那如果 oppo 四五发布了怎么办？而且默认的 oppo 四五在前端设计方面甚至比带有前端技能的 oppo 四五更强，所以到那时候你可能就需要彻底淘汰这个技能了。但如果是编码偏好类的技能，这些技能通常会保持相当持久和准确， 因为这个过程通常非常针对你个人，而 opus 很 可能并没有针对这些内容进行训练。好的，这就是两种不同类型的技能， 现在我们实际上可以对它们进行评估了，所以有了这个新的技能， creator skill。 这是一个官方的 anthropic 技能，就是我们刚才提到的这个，它就在这个仓库里。如果我打开实际的技能说明文档，你可以看到它的功能， 它能创建、修改并改进技能，还能评估表现。零基础创建技能时可用。如果你想更新、优化、运行测试、做精准测试或优化描述以提升触发率都能用它。 接下来我会讲解这些元素。先让大家看看这个技能创建者，他基本上就是汇集了 antropic 关于如何构建更好技能的所有最佳实践。 他们以前做过一些事情，比如发布了一份三十三页的 pdf， 内容包含了基础知识、规划与设计、测试与迭代、分发与分享，以及各种模式和故障排查等内容。这份资料非常全面，所以你可以花时间自己学习这些内容，或者你也可以直接给你的智能体添加技能创建者技能， 所有这些信息其实都已经包含在里面了。而 evos 的 作用就是让你的智能体实际评估你的技能质量并进行改进。比如说，你有一个用于创建职位描述的技能，你可以给你的智能体提供大量你想要的高质量职位描述视力。 然后他会分析你的技能，他会测试一些提示词，并将结果与输出进行比较，从而能够为你优化你的技能。正如我们之前讨论过的，你使用某项技能的次数越多，他就会变得越来越好，因为你可以对你喜欢和不喜欢的地方进行反馈，所以这基本上就是简化了这个过程。这里有一个 entropy， 实际用这个评估工具做的快速失利。 因为填写某些 pdf 内容的技能在找到正确的位置放置文本时遇到了一些问题，但在他们对这个技能进行了评估并加以改进之后，现在你可以看到所有文本都被准确的放置了，无论是复选框还是某种需要填写的字段， 所以我们需要使用评估工具。有两个原因，他们听起来有点相似，但其实基本上是相反。第一个原因是为了捕捉回归问题。 这意味着，比如说我们有一个职位描述的技能，随着模型的眼镜，他实际上可能会把这个技能用的更差。因为训练方式有些不同，思考方式也有些变化，所以这基本上会成为你需要改进技能的一个早期信号。 第二个原因是为了发现成长，所以再次强调，随着模型的提升或眼镜，他甚至可能在完全不用这个技能的情况下表现的更好， 这时候你就可以运行评估。说实际上不用这个技能效果更好，那我就可以直接把它删除或者归档起来。 我们还可以进行精准测试。所以当模型更新或者你对技能进行迭代和修改时，只需要运行所有评估并进行一次精准测试，这样你就能获得通过率，耗时以及使用了多少 tokens 等信息。 有个例子，他们说对 pdf 技能在加载和未加载技能的情况下进行精准测试，并把结果并排展示，这样我就能看到提升效果。我们可以获得关于这些不同评估指标的所有信息。 我们得到了通过率，总耗时以及总头肯数，所以在这里你可以清楚的看到，使用该技能后结果明显更好。最后一部分是技能触发调优， 所以当你的项目中已经有了比如说十个或更多的技能时，你可能会注意到有时候会出现误触发或者漏触发的情况，也就是说，你希望他使用某个技能，但他却用了错误的技能，或者你希望他使用某个技能，但他根本没有使用任何技能。 幸运的是，你也可以通过斜杠命令来使用它们，但能够直接用自然语言交流，并确保你的智能体理解你，这要方便的多。 因此，通过触发调优技能，创建者基本上会分析你的技能，测试你可能用来触发该技能的不同提示词，然后会编辑描述，使得该技能能够被更准确的调用。 这就是他们实际进行过的一次评估。你可以看到左侧和右侧的内容。我们有测试分数和训练分数。绿色和蓝色基本上就是结果，这是在经过触发调优分析和修正之后的结果。 所以你可以看到虽然还不完美，但比没有这个新技能时要好得多。我觉得非常酷利一点也是我想在进入现场演示前结束本节内容的地方，就是这个方向的发展。 在底部，我们引用了 antropica 官方的一句话，随着时间推移，自然语言对技能应该做什么的自然语言描述可能就足够了，模型会自动推断剩下的部分。我真的认为这里的可能其实应该用将会。基本上， 这意味着现在当我们让智能体为我们构建技能时，或者只是给他一份标准操作流程。 sop， 我 们是在给他步骤，规则和格式。未来我们只需直接告诉他用高层自然语言表达需求，他就能理解并按规范实现目标。 这样基本上就能大大缩短我们获得一个非常优秀技能，或者说一个非常好的自动化所需的时间。好的，现在我在我的 her two 项目里。这其实就像是我在云端 code 里的个人助理。接下来我要给大家演示一下我们实际上是如何安装这个技能的。 无论你是在 vs code， 我 现在就在这里，还是在终端或桌面应用里，都只需要输入斜杠 plugins。 你 可以点击管理插件。 然后你进来之后可以看到所有官方的 anthropic 插件。你只需要搜索 skill creator 就 可以了。在这里你就能看到官方的那个，这里有它的 get up 链接。你只需要点击安装就可以了。你可以只为自己安装这个插件，你也可以为你的项目安装，或者在本地安装。 我打算为整个项目安装它，现在你可以看到它已经安装好了。接下来我会重启 cloud code， 这样更改才能生效。 所以要记住，如果你在 cloud 里，这个插件可能不会直接显示在你的 cloud cloud 技能列表里。如果你是在你的项目里安装的， 你可以验证一下。比如问自己，你有 skill creator 这个技能吗？它是做什么用的？你可以看到我们确实已经有了这个技能，所以我现在要切换到计划模式，看看它能不能帮我们创建一个新技能。我需要你创建一个名为每周 youtube 汇总的技能。每到每周结束时，你会查看我本周制作的视频， 要分析，评论，浏览量，互动等数据。然后你会给我一份 pdf 报告，内容包括 所有的洞察，优势，劣势，威胁和机会。所以这些就是我要发送的全部内容。而且我故意把描述保持的比较模糊，就是想看看他会给出什么样的反馈， 以及他会如何为我们规划这个流程。这正是未来的发展方向。这也是 entropix 所谈论的内容，因为目前大多数正在使用技能的人其实就是高管、经理和运营人员，他们并不是工程师。这意味着我们非常擅长解释我们想要什么，需要达成哪些指标，以及为什么需要这些， 但也许并不擅长那些技术性、细节性的内容。好的，他回复了我，并问了一些问题。我首先说的是我只想要最近七天的数据，所以这是一个滚动的七天窗口。他问了关于他生成的报告部分，我说这些看起来不错。至于 pdf 的 样式，我让他使用。我文件夹里的品牌资产 就在这里。我有我的品牌指南，这个是 a i s 的 实际标志，所以我告诉他使用这些，希望他能把这些都加进去，让报告看起来非常有品牌感。所以他现在会按照这个计划继续进行。 好了，这时候他已经给出了一个计划。请记住，我还没有告诉他任何关于技术站或其他信息。他正在写下他将要做的所有事情。通常我会仔细阅读这些内容，并做一些调整。但这次我只是想看看这个技能创建器在一次性提示下能做些什么，我就直接接受了。 看看他的代办事项清单，我们可以看到他创建了所有这些内容，但最后一步是运行测试，并通过技能创建器评估流程进行迭代。所以我很期待看看他会怎么做。你可以看到他已经把所有东西都创建好，他做的事情是决定测试一下，进行最后一次迭代。 好的，所以我有点困惑，我问他，你真的有一个 pdf 文件给我吗？他说，有的，在你的项目文件夹里。我当时在模板文件夹里找，因为他创建了个 html 模板，但实际上他已经把那个渲染成了 pdf。 那 我去项目文件夹看看， 我们去 youtube 每周汇总这个项目就在这里。我们确实有一个 pdf 文件，不过这个看起来不是很好，显然这里显示的不是 pdf。 但如果我真的从我的文件里打开，它确实是一个 pdf， 这是我们的标志。每周汇总中，我们发布了三条视频，这里是播放点赞及评论统计。 我继续往下看，这里有我们的执行招标，所以这是它实际上运行了大约两周的数据，只是为了测试一下。我得说，光是看一眼这些数据，我觉得这些数据并不准确，所以请记住这一点。 这里我们可以看到每个视频的详细分解。目前我们的 swot 分 析里还没有任何内容，还有竞争对手分析，这里也没有任何数据。 现在是时候给他一些反馈，看看他能做些什么了。首先，我要清除这些上下文，因为他已经用了六十二百分之，我打算回到计划模式，给他一些真实的反馈。好的，这份报告看起来很棒。从美观上来说，你在设计上做得很好， 但是数据全都是错的，有很多内容都缺失了。我需要你认真检查一下，你到底是如何从我的 youtube 频道抓取这些数据的，如何实际搜索评论和竞争对手的视频，并确保这些报告里确实有数据？ 在我把这个发出去之前，有件有趣的事，你可以看到他给我们发了一些 jason 数据，这其实是他能从我的域趣频道找到的原始信息。 但问题是这些数据并不是特别深入，所以我觉得他在研究方面做的还不够好。也许这正是我们之前在这里讨论过的某个点，也就是 ai 迟早会理解这一点。我们想要所有这些细致的数据，但也许现在我们的任务就是把需求解释的非常清楚。我想看到评论和分析， 我想了解这个领域里其他人做的好的地方。我还想看看关于 ai 的 其他热门视频。我希望你把这些都用上，并用你的头脑去分析我的频道有哪些优势、劣势，机会和威胁。 然后所有这些信息应该为我提供一份非常深入的研究报告，比如关于我的 youtube 每周汇总。所以在这个运行的时候，我觉得我们应该快速看一下它实际上做了什么。在我的 cloudly， 我 们有我的 skills 文件夹，如果我一直往下翻，我们会看到 youtube 每周汇总，这就是那个 m d 文件。 所以我们在顶部有 yammo， 包括名称描述， disable model， invocation false。 这基本上意味着 cloud code 可以 根据请求调用这个功能。 他不一定非得是一个斜杠命令，然后还有一个参数提示。所以基本上，当 clock 决定使用这个技能时，他可能会发送一个提示，这样技能就能明白我们在看哪个视频或者是什么主题。 他提供了一些上下文信息，一些频道精准数据，一些可选的关注点，然后还有关于实际操作的分布说明。现在你可以看到他正在调用一个名为 fetch youtube data 的 脚本。如果我在这里查找他，我大概可以下拉到我的脚本部分， 可以看到 youtube weekly roundup。 就 在这里。我们有一些不同的内容，我们有准备数据的脚本，有生成报告的脚本，还有一个我之前就在这个项目里有的脚本，它能够找到并使用这个脚本，所以不需要新建一个。这个脚本就叫 fetch youtube data。 所以这里的 skill d m d 文件基本上指向了代理需要准确完成这项任务的所有内容。好的，现在他又给出了一个详细的计划，我准备继续执行下去。我真的很喜欢这样。我们又看到了所有这些代办事项。在最后，他说要和技能创建者一起审核。 这就是为什么多用一个项目，多用一个技能会让他变得更强大的好例子。因为我在这个项目里已经有的一些部分，他能够重复利用， 比如我的 youtube 分 析代理，比如我的 youtube 数据脚本。当然它还包含了关于我的业务和我的 youtube 频道的所有背景信息，这些信息都已经在这里了，所以所有这些更改都已经完成了。现在剩下的就是实际运行这个技能， 所以我刚刚调用了这个技能，你可以看到它正在这里读取内容。现在它要做的是刷新频道数据，它会并行使用三个代理准备报告，填充数据，然后生成 pdf 并展示给我。 拿到结果后我会再向大家汇报，已经完成了。我们得到了几个重点信息，顶级竞争对手的动态，最大的机会。显然， jack roberts 是 我最大的威胁。 jack， 如果你看到这个，继续加油。好了，这就是报告。这些数据一开始看起来就更准确一些。 我可能会想让他把这个标志做的更大一点，但他确实完成了我们的要求，发布了七个视频。就像我说的，这些数据看起来更准确了。这里有一份执行招标，重点强调了加倍投入美元的一些关键结论 成果。标题包括，制作专门的反重力教程，完成 check gpt 到 cloud 的 迁移。密切关注 jack roberts， 然后解决 vs 代码与反重力的混淆问题。 我们有每个视频的详细数据，现在你可以看到所有视频的实际指标，包括我刚刚一个小时前发布的那一个，所以这些看起来表现都还不错。这个视频的表现可能不是最好的。旁边这个也是类似的情况，布局也相当不错，整体非常简洁且专业。 swot 分 析，实际上在第二页上，它看起来依然很好。这显然只是一个很容易解决的艰巨问题。这里我们列出了一些优势，也有一些劣势。我们还列出了威胁和机会， 顶级评论和观众型号。淘金热衷卖铲子兄弟，干得漂亮伙计，二十六个赞！ hi， nate， 加入你的 plus 社区已经十天了，我得到了第一个潜在客户，感谢你和社区。这里能看到其他评论及其所属视频和点赞数。 我们还收到了视频请求，我们也收集到了痛点。这真的帮助我更好的了解你们的想法。他还在不断增加，我们还获得了竞争对手的相关信息，所以所有这些频道，所有这些视频，所有这些数据统计，同时也伴随着一些值得注意的空白。最后我们还能看到本周 ai 领域的热门趋势，比如说最强大的 ai 代理技能 频道的所有内容观看量，每日观看量以及话题。所以这真的很棒，而且我只用了二十分钟就把它搭建好了。接下来我要做的就是不断的运行它，每次都可以说，嘿，我喜欢这个，这个我不太喜欢 用技能创建器让它变得越来越好。总之，非常感谢你们看到视频的最后，如果你喜欢的话，请点个赞。现在你已经了解了技能的概念，以及如何让它们变得非常出色。 接下来你需要做的就是构建你自己的执行助理，并不断为他添加各种各样的技能。如果你想知道怎么做的话，就点击这里观看这个视频，我们视频里见。

小白也能看懂的 skill creator 教程来了，厉害！哈喽，大家好，我是姚路行。之前我给大家详细介绍了什么是 skills， 以及在哪找好用的 skills， 其中提到了一个神器， skill creator。 先简单说一下什么是 skill creator？ skill creator， 其实一个 cloud 官方推出一个创造技能的技能，听起来有点绕哦，简单说，你想让 ai 有 什么新本事，直接告诉他，他就能自己给自己装上技能包。是不是听起来很牛？ 那咱今天就来实操一把，手把手教大家如何用这玩意创建一个自己专属的 skill。 可能有同学要问了，我自己手动创建 skill 不 行吗？当然行，但问题是手动创建得懂目录结构， skill markdown 怎么写对新手不太友好。标准目录结构如下， 而 skill creator 就 不一样了，你只管说需求，剩下的全交给 ai。 接下来我们直接上手，以 cloud code 为例，来创建一个专门创作 ppt 的 skill。 第一步，安装 skill creator， 拿到上面提到的 skill creator 的 文件，放在你自己的目录下。 第二步，直接跟 ai 提需求，打开 cloud code， 直接对 ai 说，我要创建一个 ppt 的 助手的一个 skill， 你 帮我看一下如何创建，就这么简单。 ai 一 看就懂，会自动调用 skill creator， 开始帮你分析。第三步，跟着 ai 的 引导走， 接下来 ai 就 会变身需求调研员了，会开始问你各种细节，这个时候你就别客气，把你的想法都说出来。 第四步，坐等 ai 干活。细节都确定好了， ai 就 开始自动创建了，这个过程大概十分钟左右，具体要看 skill 的 一个复杂程度。 第五步，检查成果创建完成后， close skills 文件夹里就可以看到你新的 skill 了。如果有什么不满意的地方直接改就行，要么手动编辑文档，要么直接跟 ai 说，这里改成叉叉叉，让他帮你优化。 第六步，测试使用。你可以直接说用 ppt 助手帮我写一个关于 ai 编程的 ppt， 不 一会儿就写完了。这里我为了演示 skill 提示词描述的比较简单，你在写 skill 提示词的时候一定要尽量描述清楚， 而且我没有加 ppt 模板，所以说 ppt 没有样式，只有内容。后面我也会继续迭代这个 skill。 总结一下，今天教大家用 skill creator 创建自定义的 skill， 整体流程就是提需求，回答 ai 细节追问、 ai 自动创建，测试使用，随时迭代优化，新手也能分分钟上手。 好了，今天就到这，赶紧去试试创建自己的一个专属 skill 吧！感谢大家，三连谢谢大家，记得关注再走！

你们是不是也看了可拉德 ai 编程捅大篓子了，把人家开发者生成环境两年半的数据都给删除了，直接给大家整炸窝了。关键这还没完，说开发者找到可拉德，人家直接给怼回来了，说和人家模型软件没有任何关系，是用户操作失误导致的。但就这类似的事，我前几天有讲过， 当时我说经常用 ai 开发，遇到把已经开发好的功能给删除了，或者给改错了，还有人怼我说我不会用 ai 编程，用的模型不够先进，这会老外出问题了，你们又怎么说？但其实我想说的这件事非常值得咱们反思。哎，并没有咱们想象的那么强大， 是无论是开发者还是业务人员，用 ai 都能开发出完美的原型软件，但也要有商业使用，用到生产环境没个经验丰富的老司机把握，就可能出问题。你们怎么看呢？

三年前，我用 chat gpt 写了一个贪吃蛇，发了条朋友圈，留给人族程序员的时间不多了。当时程序员们不服气，你懂什么叫架构吗？ ai 写的代码一跑就崩。三年后， cloud code 支付亲口说了一句话，比我激进十倍， i think we're gonna start to see the title software engineer go away。 说这话的人叫 boris chaney， 不是 什么 ai 布道师，是硬核工程师，在 metta 干了七年，从普通工程师一路做到首席工程师。 i c eight 负责过 facebook 和 instagram 的 核心架构。他还写了一本书， o' riley 出版的 programming type script， type script 圈里最权威的那本。二零二四年，他加入 astropics， 创建了 cloud code。 然后他开始亲眼看到，他花了十几年磨练的技能正在被替代。他在访谈里的原话值得完整引用。 um， and i think today coding is practically solved you know for me and i think it'll be the case for everyone you know regardless of domain i think we're gonna start to see the title software engineer go away and i think it's just gonna be maybe builder， maybe product manager， maybe we'll keep the title as kind of a vestigial thing。 注意这个词， vestigial thing。 这是个生物学词汇，只进化过程中已经失去功能的器官，比如人的阑尾，他还在，但没有实质意义了。 boris 用这个词来形容软件工程师这个头衔，不是说他的功能性会退化，就像阑尾，有，但用处不大了。编程正在从专业壁垒变成基础能力， 就像阅读写作，一百年前，能读会写是一种专业技能。今天，这是基本素养。写代码会走同样的路。他在 y c 的 light com 播客里说了一句让人震动的话， i uninstalled my ide， i don't edit a single line of code by hand， it's just a hundred percent quad code and opus um and you know i land you know like twenty per hour a day every day 停一下。这个人出版过 type script 最权威的书，在 meta 写了七年代码，现在他把 i d e 卸载了。工具的发明者自己不用工具了，而且每天二十个 p r。 一 般工程师一周能交几个？他一天二十个。他们团队还有个更夸张的案例， plugins 功能几乎完全是 ai 在 一个周末跑出来的， 基本没有人工干预。上线的时候和 ai 跑出来的版本几乎一模一样，一个周末无人干预。 boris 提到一个数据， cloud code 退出后， antropica 的 人均工程产出提升了百分之一百五十。然后他加了一句话，让这个数字真正有了重量。 cause i went in my old life， i was responsible for code， quality and meta and one of the things that the team worked on was improving productivity and back then seeing a gain of something like two percent in productivity that was like a year of work by hundreds of people。 几百人一年百分之二 cloud code 上线百分之一百五十。这不是同一个量级的事情了。目前 azure pick 整体百分之七十到百分之九十的代码由 ai 生成， boris 个人是百分之一百。而且他说了一句更炸的， yeah like all of quad code has just been written and rewritten and rewritten and rewritten over and over and over there's no part of quad code that was around six months ago， he's just constantly rewritten。 代码的保质期只有几个月，你花三年积累的技术战被重写了，你花两年优化的架构被淘汰了，当代马在飞速被重写。我在这个领域做了十年，这句话还值多少钱？ boris 在 访谈里还透露了一个细节， antropics 现在面试工程师看的不是你自己会写什么代码，而是看你和 cloud code 写作的 transcript。 你 跟 ai 怎么配合，比你自己会什么更重要。他还说了一句话， and my old job at a big company when i hired like architects and it's kind of engineer you look for people that have a lot of experience and really strong opinions， but it actually turns out a lot of this stuff just isn't relevant anymore and a lot of these opinions should change because the model is getting better， so i think actually the biggest skill is people that can think scientifically， and can just think from first principles。 强观点，过去是优势，在变化的时代可能是枷锁。可能有人还是不服气，三年前不服，今天看了这些数据，还是不服。 boris 说，二零二五年五月，他在台上说以后写代码不需要 id 了。台下倒吸一口气，觉得太夸张了。几个月后，这变成了现实。他引用了 entropic 团队墙上挂着的一句话， rich sutton， the bitter lesson never bet against the model。 三年前，我说留给人族程序员的时间不多了。三年后， cloud code 的 创始人说，编程对我来说已经解决了。当然也不只是编程， ai 现在已经在相当多的领域对人类的工作和生活起到了非常大的辅助 作用。 easycall 就是 这样的一个 ai agent 的 平台，让每个人都能拥有自己的 ai 助理，能七成二十四小时帮你处理工作，获取信息，管理日程，不需要会写代码，不需要懂技术，开箱即用。

如果你曾经在 cloud code 中待过一段时间，那么你一定知道技能绝对是它最强大的功能之一。但当你开始创建自己的自定义技能时，你会发现还是存在一些缺点，主要是目前还没有系统化的方法来测试或改进这些技能。而且我们仍然面临这样的问题， cloud code 有 一半时间甚至都无法正确触发相应的技能。但就在昨天， antropic 发布了一项新功能，解决了这三个问题， 并为我们提供了一种简单的方法来改进我们现有的所有技能，以及未来将要构建的所有技能。 这个解决方案就是全新升级的 skill creator 技能，它的作用是帮助我们编辑、评测，运行精准测试，并且随着模型能力的提升持续保持我们的技能正常运行。这是一件大事， 因为直到现在，正如我之前所说，我们还没有系统化的方法来做到这一点。而 anthropic 通过这个全新的 skill creator 为我们带来了将软件开发中的一些严谨性，主要是测试，精准测试和迭代改进应用到技能开发中的能力，而且你无需编辑任何代码， 你不再需要摸黑自问，我的技能真的以最优的方式完成了他应该做的事情吗？现在我们可以对这些进行测试，在深入了解其底层工作原理之前，让我们先看看他将带来哪些成果。 这里有一个你现在可以进行的精准测试的例子，我们可以对比有技能和没有技能的 ab 测试，我们可以运行并行代理，这样就能同时进行多个测试。 在这里我们正在查看 pdf 创建技能。这是 cloud code 的 官方插件之一，你可以看到它在有技能和没有技能时的工作方式。 我们可以看到令牌数，通过率和总耗时。现在我们有了许多动件可以做出真正的决策。这里还有一个例子，展示了我们可以用这个新的技能创建工具进行的一些优化。 就像我之前提到的，你可能遇到过这样的问题，你告诉 cloud code 使用某个技能，或者以为他会用某个技能，但结果却没有。现在我们基本上可以解决这个问题。 你可以在这里看到蓝色和绿色部分表示我们已经优化了技能的情况。你可以看到现在 cloud code 更有可能按照预期使用该技能，而不是像之前那样一直处于灰色区域。在那里，你会觉得 cloud code 是 否真的会用这个技能完全是五五开的概率。 因此，这个 creator 技能最终能为你带来的就是测试能力。而这种测试会把一个看起来好像能用的技能变成你真正确定能用的技能。无论我们是将技能与基础版 cloud code 进行对比测试，还是将当前版本的技能与某些所谓的优化版本进行对比测试， 这都能带来我们以前没有的重要洞察。所以在本视频中，我会向你展示如何让这个技能在你自己的项目中运行，它背后是如何实现的，以及一些真实的应用场景。那我们现在开始吧。 要了解如何使用 skill creator， 我 们首先需要理解什么是技能以及技能的两种不同类型，因为根据技能的类型，我们在评估时关注的内容也会有所不同。 什么是技能？技能其实就是文本提示，我的意思是，这就是本期视频所讲的实际技能创建者。技能。 技能其实就是一个文本提示，告诉 cloud code 如何以某种方式完成某件事，就是这么简单。而且技能分为两种类型，它们要么是能力提升，要么是编码偏好。那这是什么意思呢？我们先来谈谈能力提升。 能力提升指的是这是一项让 cloud code 比原本做得更好的技能，所以说 cloud code 在 某些方面表现不佳，而技能就是帮助他在这些方面变得不那么糟糕。一个很好的例子就是前端设计。 来看一下如果没有前端设计技能， cloud code 通常会为你构建的网站是什么样子的，对吧？就是那种千篇一律的 ai 产物。但是如果有了像前端设计这样的技能，我们会得到什么？我们会得到一个更好的网站，对吧？它的能力得到了提升。大多数技能都属于第一类， 这里是所有官方 anthropic 技能的列表，比如 pdf， powerpoint 创建器，这些都是 mcp， builder， docs， 对 吧？它只是让 cloud code 在 某个特定领域变得更强。现在 第二种类型的技能是编码偏好。那什么是编码偏好呢？这意味着这种技能更像是一种工作流程，所以我希望 cloud code 做一些他本来就很擅长的事情，但我希望他以特定的方式来做，要么是因为我个人喜欢这样，要么是因为我的团队就是这么做的。 举个例子，这是我几天前做的一个视频里的内容，对吧？还记得我之前给大家演示过如何把 cloud code 和 notebook lm 连接起来吗？ 其实我们可以把这个变成一个编码偏好技能，那么这个工作流程是什么？而且这个技能还可以包含其他技能，所以最初的工作流程是我们用 youtube 搜索技能，在 youtube 上搜索创作者。接下来我们用 notebook lm， 然后我们在 notebook r m 上分析这些信息。同样是用 notebook r m 技能之后，我们还可以创建交互，比如说，嘿，基于你的分析，帮我做一个 powerpoint。 在 这一切都进入 cloud code 之前，然后我们可以把所有这些整合成一个总的技能。 我们可以把这个东西叫做 youtube 流程管道，对吧？ youtube 流程管道技能，这就变成了一个编码偏好技能，因为 cloud code 本身可以很好地单独完成这些事情。 但我是在说，嘿，我希望你按照这个特定的顺序做 a、 b、 c 和 d， 并且我希望最终结果看起来像这个特定的东西。这就是一个编码偏好技能。那么为什么我们一开始要区分这两者？那是因为我们评估这两件事的方式是不同的。正如 cloud code 在 这里所说，这种区分很重要， 因为这两种技能可能由于不同的原因，需要不同的测试能力提升技能。还记得前端设计的事情吗？ 随着模型的进步，这类技能可能变得不那么必要。评估会告诉你什么时候发生了这种情况，对吧？ 想一想，前端设计技能就是一个很好的例子。我们现在有 opus 四点六，对吧？它会生成一些 ai 杂乱内容，所以我们需要前端设计技能来修正这些问题。但如果 opus 五点零发布了会怎样？如果 opus 五点零比现在还要好，在那种情况下还需要用前端设计技能， 很可能不需要了。事实上，在模型升级的过程中，前端设计技能甚至可能让你的输出变得更糟。所以我们需要有评估机制，能够告诉我们什么时候会发生这种情况。技能创建者就是做这件事的。 至于编码编号类技能，对吧？他们更持久，但他们的价值取决于与实际工作流程的契合度，而评估就是用来验证这种契合度的。 这是什么意思？这意味着这个设置这条流程管道，只有在我能够确保他确实按这种方式运行，并且确实遵循了我的步骤时，他才是有效的，对吧？ 技能创建者会确保让我知道这一切确实在发生。这不是一个黑盒子。我实际上可以通过测试看到发生了什么， 而这些测试和评估就是让我们能够改进技能的数据和动件。直到现在，这一直都是一个黑盒子。现在我们可以看到实际发生了什么，这太重要。说实话，这真的非常非常重要。现在 s r p 给我们展示了很多这种优化实际应用的例子，包括这个 展示了它在填写 pdf 表格方面取得的巨大进步。我会把链接放在下方的描述里，如果你想了解，记得去看看。 在我们进入 cloud code， 并且我向你展示如何加载这个技能之前，先来聊聊这些测试实际上是在做什么。 首先，它是在捕捉质量上的回退。再次强调，这里的意思是，模型已经提升了，技能是否也跟上了？还是已经被超越了？这就是精准测试模式发挥作用的地方。 这也是我在视频开头展示给你的那张图表。我们可以通过它进行 a b 测试，展示有技能和没有技能的对比效果，这还包括多代理支持。所以没错，我们不仅可以做有技能和无技能的对比测试，还可以对比两个不同版本的技能，并且可以同时运行五六七八个测试。 因此，在技能测试时，这并不是一个漫长而繁琐的过程。最后，我们不仅仅想要衡量输出质量，我们还要确保它实际上能够被触发。再次强调，当你期望它能触发某个技能却没有触发时，这真的非常令人恼火。我们可以解决这个问题。我们解决这个问题的最大方法 就是通过调整描述来实现可靠的触发。如果你还不知道技能的工作方式，并不是所有技能都预先加载好的。你可以有一百个技能，但它们并不会全部存在于系统提示中。 实际上， call q 基本上会有一个包含你所有技能的列表，每个技能都有一个标题和大约一百字的描述。 随着你的技能列表不断增长，确保描述精准就变得越来越重要。这样系统才能准确地知道何时使用它。 因为如果描述太宽泛，就会出现误触发，这绝对是我们不想看到。如果描述太狭窄，技能就永远不会被触发。所以这里需要一个平衡，你必须能够把握好这个度， 而技能创建者会帮我们完成这一切。再次强调，如果你想要证据，可以看看我之前展示过的技能描述优化结果。现在让我给你演示一下如何在 cloud code 中加载它， 因为这真的非常非常简单。要在 cloud code 中安装技能创建器，你只需要输入斜杠 plug in， 然后在搜索栏里搜索 skill creator。 我 已经安装好了，你可以在这里看到 skill dash creator， 这是 cloud code 的 官方插件，安装完成后，它会提示你， hey， 你 需要退出 cloud code， 所以 你只需要输入斜杠 exit， 然后重新启动即可。 而且一如既往地，如果你不知道某个技能能做什么或者怎么用，你可以直接问 cloud code 技能创建器。这个技能能为我做些什么，对吧？可以从零创建新技能，修改和完善已有技能运行评测和精准测试并优化触发描述。 要使用它完成上述任何一项，只需对 cloud code 说，嘿，我想用技能创建器技能来做 a， b 或 c， 或者直接输入斜杠 skill creator。 这里你可以看到我正在用技能创建器工具来创建 youtube pipeline 技能。 我删除了它的旧版本，并想创建一个新的版本来展示这个技能。记住， youtube pipeline 技能就是这个家伙。 我希望他能根据我的要求在 youtube 上搜索内容，把结果上传到 notebook lm 进行分析。然后，如果我需要的话，还能为我生成某种交付物，比如信息图标，幻灯片，或者其他任何东西。我只是想让这一切都成为一个技能，所以你可以看到他正在设计整个流程，把它分解成六个步骤。 这也是我喜欢用计划模式的原因之一。这样你就能真正清楚的看到他将要构建的内容。你可以在这里看到我是如何构建他的调用技能创建器等等等等。我让他运行了一个评估，因为这是一个编码偏好技能，我们真正关注的是准确性，要确保他确实能正常工作。 所以他告诉我，我得到了一个定性评估，并且他的建议是只运行一次评估。他测试了这九项内容， 并且全部通过了，对吧？对于这些工作流类型的技能，我们所关注的就是准确性。他是否真的按照应有的方式和顺序执行了所有步骤，在这个案例中，他确实做到了。除此之外，他还为我提供了更多关于测试和统计方面的见解。 如果我测试的是另一种技能，比如某种能力提升类的技能，这时候你就会看到更多关于有无该技能的 a b 测试。 如果我在这个特定的流程中做过测试，比如说，嘿，让我检查一下某些优化措施，那么你也会看到类似的 a b 测试结果呈现出来。 总的来说，我认为这是一次关于技能方面的重大更新。技能是提升你表现最简单的方法之一，而技能创建器实际上也在极大地增强这些技能，对吧？ 每当我们能够摆脱 ai 的 黑箱状态，真正看到其内部发生了什么，并据此做出明智的决策， 这当然是越多越好。你想要掌控，你想要一致性，你希望在你和 clock code 的 互动中能够摆脱那种只是机械的接受，不断点击。是的，我们来做这个，是的，我们来做那个的状态。我想要一些信息，我想真正了解发生了什么， 这样我才能做出明智的决策，并引导 cloud code 走上正确的道路。不过今天我就先和大家聊到这里，希望这能让你对新的技能创建工具以及它背后实际的运作方式有一些了解。所以欢迎告诉我你的想法。一如既往，我们下次再见。

上期我们分享了可乐 code 的 安装，很多伙伴反馈太复杂了，而且用国内的模型也得付费使用。那么本期我们分享一款平替就是 open code， 它有内置的免费主流模型，比如 kimi、 mini max 等， 对国内用户是比较友好的，无需登录直接就可以开箱即用。本期我会分享两种安装方式，第一种就是 c l i， 就是 命令行界面模式， 第二种就是对零基础上手比较友好的客户端模式，我会手把手带大家安装这两种方式，让大家零基础也能安装成功。本期我还会分享常用的命令，让大家安装好之后即可上手去使用， 如进入 open code 的 指令切换模型的、新建对话的、查看历史对话的等等，掌握这些常用指令就可以立刻上手使用。然后还会演示一个比较实用的应用场景， 就是让 open code 帮我们去读取文件，重命名文件。最后将分享的就是 scales 使用方法，演示读取 word 文档内容，以及在使用 scales 的 时候一些常见的问题和处理方法。好，下面我们直接进入实操环节，我们安装 open code， 在这里我们先分享命令行模式，然后再分享客户端模式。我们先来看一下命令行模式的安装，第一步我们就先安装 node js， 因为我们安装的时候需要用到 node js， 在 这里我们选择比较容易的安装方法，我们不用命令安装，我们选择安装程序， 然后直接打开安装包，下一步，下一步即可安装成功。像这个详细的安装步骤在上一期 cloud code 里面分享过，大家可以看一下。安装成功之后，我们按键盘上的 windows 图标加 r 键，就会出现运行窗口，在这里我们输入 cmd 直接确定， 这里我们以查看版本号的方式来确定是否安装成功，我们输入 node 杠 v， 然后我们回车，现在出现了版本号就证明安装成功了。然后第二步我们就开始安装 open code， 在 这里我们打开 open code， 然后选择 npm 安装方式，在这里我们复制命令，然后我们返回到命令窗口，我们直接 右键在这里粘贴好之后，然后直接回车，在这里我已经安装过了，就不重复安装了，当安装成功之后会出现这个界面，同样我们也是以查看版本号的方式来确定是否安装成功，在这里我们输入 open code 杠杠 version， 然后我们直接回车，现在也出现版本号了， 这时候就安装成功了。下面我们来熟悉几个常用的命令，分别是 open code， 就是 进入 open code， 然后 models 切换模型 new， 新建对话 sessions， 查看历史对话 scales 是 查看 scale， 在 这里我实操演示，我们一起来看一下。在这里我们进入 open code， 就是 输入 open code， 然后回车，可以看一下，现在就直接进入了对话模式， 然后下一个就是切换模型，然后我们输入斜杠 m o d e l s， 回车，在这里我们就可以去选择模型，比如我们选择 k m k 二点五，然后回车，然后我们可以和他对话当前 什么模型，然后我们回车，可以看一下他给我们的回复，当前使用的是 k m k 二点五模型，然后模型 id， 然后下一个指令就是新建对话，我们输入斜杠 n e w， 然后我们回车，这是新建对话，然后下一个就是 sessions， 斜杠 s e s s sessions 可以 看一下，在这里就可以查看所有的一个历史对话记录， 然后我们回车就是选择当前对话，然后下一个就是斜杠 scales s k l s 然后我们回车，在这里就可以看到我们安装的 scales 技能，如果有安装的话可以看到这就是我们几个常用的指令， 到这里我们熟悉的指令。下面我们进入本地文件操作的分享，在这里我会使用重命名的案例来演示分享，在这里我打开了一个文件夹， 然后我们在这里直接输入 cmd， 然后我们输入 open code， 回车可以看一下左下角，在这里它就是基于当前目录运行的 open code， 在 这里我们可以让它列出我们当前文件夹的文件内容， 我们给它提示词，当前文件夹有哪些文件，然后我们回车可以看一下，它给我们列出来了根目录文件有哪些，还有文件夹有哪些， 在这里我来实操演示一下，我们让它把 file 点 d o c x 这个文件帮我们重命名， 我们可以看一下提示词，就是把费要点 d o c x 文件重命名为一二三点 d o c x， 然后我们直接回车发送，这时候就帮我们重命名成功了，它不仅能重命名，它还可以解锁文件， 当前目录中 d o c x 文件有哪些，然后我们发送可以看一下，他帮我们解锁完成了，就是当前目录中只有一个一二三点 d o c x 文件，这就是他本地文件操作的一个能力，我们本地文件处理的演示就到这里， 然后下一个就是我们分享 skills 的 使用方法，演示读取 word 文件。在这里我们可以看一下 open code 它的 skills 使用方法，其实它的使用方法都是一样的，只是命名文件夹不同， 在这里就是我们在当前项目新建文件夹，就是点 open code， 然后我们打开里面就是 skills， 然后 scales 里面就是我们安装的 scales 技能，这里有 d o c x 的， 还有一个 pdf 的， 在这里我们来演示一下，让它读取 word 文档，我们先来输入斜杠 s k i l l s， 这里就是我们可以看到所有的 这个 scales 安装的技能，然后我们按 esc 退出，然后下面我们来让它读取一下一二三点 dos 这个文件，我们给他的提示词就是帮我提取一二三这个 word 文档的内容，简要概括，然后我们发送 可以看一下它现在提取 dos 文件，先加载 dos 点 scale， 这时候它就调用了这个 scales 技能，然后我们往下看， 好可以看一下，到这里就帮我们提取内容了，然后给我们的内容是经过 ai 简要概括之后的， 然后我们打开这个文件，我们看一下啊，这就是一个 ai 对 就业市场的一个影响，下面有些数据，有些文字内容，然后这里是经过汇总之后的内容，这就是 skills 的 应用。在这里还有一个经常遇到的问题，就是有很多朋友反馈 我安装了 scales， 但是真正对话的时候它没法调用，在这里我们需要注意两点，第一个就是我们要确定我们电脑里面有 python 的 运行环境，比如像这些 scales 文件里面，它都有对应的一个 py 脚本，就是对内容处理的， 如果没有 python 的 运行环境，这些脚本它是运行不了的，所以它取用不了。然后第二个需要注意的事项，就是我们可以看一下 d o c x 里面的 scale， md 的 文件我们打开，我们打开之后我们来注一下它的描述，它的名称是 d o c x， 在 这里它的描述我们来翻译一下， 可以看一下描述，就是当用户要创建、阅读、编辑或处理 word 文档点 d o c 文件的时候，请使用此技能，它这里有一个触发条件，就 是触发条件包括提及 word 文档或者是点 d o c x， 或者是要求生成带有目录、标题、页码或信头等格式的专业文档，就是我们给 ai 的 提示词，指定里面包含这些触发的关键词，它才可以调用 scale。 比如我们直接和它说一句，帮我总结这个文件，那么没有触发的这些关键词， scales 它也是调用不了的。这是目前经常遇到的两个问题，就是为什么不生效， 大家可以注意一下这两个问题。还有就是安装 python 环境，如果没有安装，选择这个 download， 在 这里我们选择这个版本，然后我们 保存到本地之后，然后直接下一步，下一步安装即可。在这里我也准备了文档里面第一步安装，第二步安装 open code， 然后还有 skills 资源分享，还有 python 的 安装途径，这些都有整理到这个安装手册里面。好了，到这里就是我们 c l i 安装和使用的所有分享， 下面我们分享客户端的安装和使用，像这个就比较简单了，都是格式化的，在这里我们选择 windows 版，直接保存到桌面，然后我们直接打开文件，在这里我们直接选择下一步，下一步直接安装即可。 安装成功之后打开，这就是它的一个默认界面，在这里我们还是打开一个项目，我们在这里选择打开项目，我们选择桌面上的八九，像这个客户端使用就比较简单了，可以看一下，从左侧开始，第一部分就是绘画记录， 然后第二部分就是文件的预览窗口，第四部分就是文件内容的预览，相当于是资源管理器， 这就是它的一个界面布局。然后第二部分绘画，这里我们可以选择模型，在这里我们确定，比如 gpt 五或者是 minimax， 在 这里直接点击选择就可以，在这里还选择 kimi 二点五，在这里我们再演示一下使用 skills 读取 word 文档内容，输入提示词，帮我总结一二三， word 文档的核心内容，在这里我们直接发送， 我现在读取这个 word 文档应该使用技能来处理 word 文档，这时候它就加载了 skills， 这时候它就调用 skills 技能，帮我们总结了 word 文档的一个内容，可以看一下这就是这个客户端的一个操作， 包括从安装到使用都是非常简单的，它主要是可视化，如果大家第一次接触，感觉命令行模式不容易上手，可以使用这个客户端，像 oppo 的， 它最大的一个优势就是我们不用手动去接入模型，也不用去登录，直接开箱即用， 大家可以动手体验一下。好了，以上就是我们本期所有内容的实操分享，面对近期密集发布的新模型，大家无需盲目的跟风，工具的价值不在于新，而在于准， 就是能够丝滑的嵌入我们的使用场景，切实提升效率就是最合适的。大家可以在闲暇时间小范围测试，根据实际反馈来迭代自己的工具库，保持关注， 去理性筛选。这是我的个人心得，分享给大家。好了，本期内容分享就到这里，我们下期再见。