claude启动命令怎么用

如果想要用好 cloud code， 这十条命令是一定要记住的，从入门到进阶，三分钟讲清楚。第一个是最简单的 cloud， 打开终端 cd， 进入你的项目文件夹，输入 cloud 回车，就这么简单，超级 ai 助手就启动了， 你用大白话告诉他你想干嘛就行了。比如说，呃，帮我分析一下代码结构，他他能够秒懂。当你第一次建立一个项目的时候，先敲斜杠 init， 它会自动扫描你的项目结构，生成一个叫 cloud 点 md 的 文件，这个文件就相当于一个项目的说明书。以后你每次启动 cloud， 它都会先读取， 相当于你给 ai 回忆了一遍项目的核心要点以及注意事项。第三个就是 cloud 一 杠 c， 昨天做了一半的活，今天想要接着干的话，你输入这条命令，它就会恢复上次的对话，之前讨论的方案，你改过的代码全部都会在，省得你再从头解释一遍。那第四个是斜杠 compact， 最新的版本，现在可以自动识别上下文的大小，进行自动压缩了，但是呢，你还是可以使用这条命令来指定压缩的重点。 那第五个是斜杠 clear， 当你做完一件事，想要做一一件完全不同的事的时候呢，可以敲这条命令，彻底清空上下文。那它跟 compact 的 压缩式的区别是什么呢？ 那 compact 是 压缩和保留， clear 是 全部清空，重新开始。第六个 add 文件路径。如果你想要让 cloud 看某个具体的文件，你提问的时候加一个这个 add 的 符号呢？比如你输入检查 add， 给它文件路径， 查看有没有漏洞，这样它就不用整个项目都找一遍，它可以精准定位，回答又快又准。那第七个就是斜杠 review， 如果你是写代码准备提交之前呢，可以先敲这个斜杠 review log， 就 会像一个资深工程师一样，帮你审查代码 安全漏洞，性能问题、代码风格，全部都会给你查一遍，按严重程度分级。独立开发的朋友呢，这条命令就是你的免费 code reviewer。 那 第八个是斜杠 model， cloud 有 好几个型号的模型， os 是 聪明，但比较贵，海库呢是快，但是效果一般， sonit 居中。日常项目呢，我们用 sonit 就 够了，遇到复杂的架构或者设计的时候，再切换到 os， 可以 省下不少的 token。 第九个是 cloud 一 杠 p， 这个是属于进阶玩法， cloud 一 杠 p 后面你再跟一个命令，它就会执行完整个命令再退出，不会进入到对话模式。那这到底什么意思呢？那例如你要修改十个文件里面同一个内容，它不会像对话一样一个个问你，而是直接跑完整个，再直接告诉你结果。 第十个， cloud mcpad， 最后一个，也是最强的一个，通过 mcp 协议呢，你可以把 github， slack 这些工具全部接到 cloud 上， 接完之后呢，直接说帮我查一下 gitup 还有哪些 bug， 它真的能查。目前呢，已经有三百多个 m c p 服务可以连接好，今天的十个命令就全部讲完了，记住这个顺序啊，先 cloud 启动，再 in it 建档。然后呢，根据需要再用其他的命令，先把前三个用熟，后面就自然会了，觉得有用的话麻烦点个关注，后面还会出更多的 ai 使用技巧。

hello， 大家好，今天给大家带来的是 cloud code to figma 的 视频教程，在使用之前我们需要安装好 cloud 教育版或付费版的 figma， 这两项都准备好后，我们就开始今天的视频教程吧。 首先启动 cloud， 我 这里用的是终端，在 ide 中使用 cloud 模型也是可以的， 等待 figma 安装成功。安装成功后继续安装 figma 插件， 因为我这里已经安装过了，所以显示的是已经安装。 安装完成后，重启 cloud， 输入 plujin 并切换到 install， 查看是否有 figma remote m c p 这里因为我还没有重启，所以没有看到， 这样我们的基础配置就完成了。接下来我们让 cloud 帮我们做一个网页，最近刷到了 crock 的 官网，觉得很好看，所以想尝试一下 cloud 能不能复刻出来， 很明显效果不太好，不过没关系，我们换一种风格，重新调整 经过修改后的界面，看起来至少能用了。 接下来我们打开 figma， 创建一个新的设计文件， 这里要注意一定要打开分享链接的编辑权限，不然 cloud 是 无法在 figma 中写入文件的。权限设置完成后，复制这个文件的。链接在 cloud 中输入，将当前网页发送到 figma 中，并粘贴刚刚复制的 figma 链接， 这样我们就在 figma 中得到了设计稿，此时我们可以对设计稿进行修改。 修改完成后，我们右键画板名称选择复制到链接， 在 cloud 中输入，按照链接更新页面样式加复制的 figma 画板链接 刷新页面。恭喜你成功完成了 cloud code to figma 的 最小闭环。

每次启动大龙虾的时候，都要在终端输入这个指令，然后再去浏览器访问那个地址 才能打开，这样太麻烦了。所以我用卡扣做了一个启动器，这个启动器一键就可以打开了。输入这段指令，做一个启动器， 可以先在 c m d 中运行 open cloud gateway， 然后等待七秒钟后启动这一个地址。要把启动器保存在文件夹中， 做完后我们把启动器从文件夹中拉到桌面上，然后双击打开，等待七秒钟。 好，可以了， 讲一下怎么更新 opencloud 吧。其实更新 opencloud 跟安装 opencloud 的 命令是一样的，把这条命令复制给终端运行，等待运行完成。

今天来教大家如何使用 cloud code 编写自己的代码。首先我们需要下载 vsco 的， 然后在 vsco 中新建一个文件夹，这个文件夹就是我们让 cloud 生成的代码存放的文件目录，然后我们在这个文件目录下新建一个终端，在这个终端我们写一些命令， 包括让它挂代理，然后连接到 cloud code 进行一个终端登录，输入 cloud login， 我 们就可以登录到 cloud 官网，然后在官网我们需要有账号以及密钥，将密钥填入到我们的终端或者网站，点击授权就可以成功登录到 club 中，我们就可以进行使用了。登录后我们就可以在终端对 cloud 进行多轮对话， 比如在这个条形框中，我输入请帮我生成一个股票智能体分析小助手，那么他就会帮我生成这样的一个完整的代码，生成目录就会存放在我让他终端运行的文件夹目录中，并且他生成之后，最后会告诉我要如何启动这个代码，并且我需要配置哪些内容， 比如它会告诉我需要配置 deepsafe 的 密钥，并给了我官方的开放平台。在开放平台中，我们注册好自己账号，向里面充入金额后，就可以使用这个密钥来接入它们的大模型。最后我们按照 cloud 的 提示输入命令，就可以启动我们的这个小助手网页了，启动出来它就是一个完整的股票分析网站， 点击分析按钮就可以分析股票数据，生成对应的 k 线图。在下面的对话中，我输入帮我分析这只股票，它也会接入大模型来深层回答的结果。

大家好，不知道你们是否跟我一样，在 ai 编程开发当中，经常会找一些啊比较流行的插件啊，技能或者命令。 我最近在看这个 cloud code 官方自己出的这个插件组合呢，发现一些非常有用的这些技能啊，命令啊，在代理，而且他们对于这些工序的这个定义和书写也是非常值得去学习的。那本期视频呢，给大家一起来探讨一下， cloud 官方的这个最强的插件包含了哪些我们能够直接用来的这个技能 子弹里或者说一些插件，也会看一下在别的 ai 编程工具是不是能够飞。首先呢，我们可以看一下它是一个 git 的 一个原码的形式啊，那么我们可以去打开 打开这个 git， 那 按照它的这个命令去安装，安装也是非常简单的，安装完成之后呢，你打开你的 curl code， 在 这边输入 pran， 然后的话你就能看到在这个 marketplace 里面就能看到你去安装这个，那么这个是带两个新号的，就是它的这个官方的这个插件啊，那经常如果你没有安装到它这边，在你对话的时候，有时候也会在右下角呢，会提示你去安装这个插件啊，非常建议大家去安装好， 那你安装完之后，那么你就可以在这个 discover 里面去看到这些你没有安装的它里面的这些插件呢，比如说这个带这个啊，这个 officer， 这个这个 playwrite， 或者说这些东西都是没有装的，那么你就可以去选择它装上，你也可以在这边 marketplace 里面去选选中它 啊， enter 键，那么你就可以去浏览它所有的这里面的所有的内容啊，那比如说这些打勾的说明就你已经安装的，那这些的话是没有安装的，那么你就可以选择，比如说选择这个 commit commands， 那 我选错了，那这里的安装就是 你可以是安装是用户级别的，也就说你所有的项目都能用这个里面的功能，那么你也可以是安装这个工程级别的，也就说只有在当前项目下才能用这些功能，所以自己选择好，建议是 都安装到这个 user 这个级别啊，就是所有的项目都能用，因为它提供的都是一些比较通用的。那安装完之后呢，我们再看一下这五十六个里面，哪些是我觉得可以拿过来直接用的，然后呢，我把这个能够用的，或者说比较好的这九个啊整理出来，这里面有一个一列是 cos 可用啊， tree 可用 codex， 也就是它们原声支不支持，直接复制过去用，那不我这里打了叉的就说它是原声就不支持，比如说 tree 它不支持命令，对吧？但是其实你也可以把这个提示词复制到它的对话框里面，也可以用， 也是有办法能用的啊，我这边说不支持，只是说它原声就不支持。第一个就是非常非常重要的，也是非常有用的这个创建技能的这个技能啊， 那么这个创建技能呢，最近又发布了新的版本，增加了很多评估，还增加了很多测试，是吧？因为经常我们在创建技能的时候，你创建完之后，这个技能效果到底是怎么样的，你是不知道的，你只能说去自己去做做一些测试，那现在呢，他技能本身提供了很多这种评估的这种方法 和这种，你的这个技能的这个效果到底怎么样？这个对于非编程的这个人员是非常友好的，那么在用技能的时候一定要注意啊，比如说我选择这个 skill crate， 那 么打开这个技能的时候啊，你如果安装了别的 插件，也有可能有跟它名字一模一样的这个区分好，它在这里的时候会如果重重复的话，它这边会有一个这样的一个标识，相当于公司名称一样，比如说我这个 是是它这个的这个名字的下面的所有的技能，那么这个就是类似于像官方一样，那么你也可以选择这个 enter 键，那么你可以看到是 square critic 这个名字，那么你就可以大概就知道这是官方的，因为名字相同很容易混淆。那这个呢？因为它是以技能的形式存在的，所以说这个 ctrl 啊 shift 都是可以使用的，那么你这边可以去下载这个安装包，你也可以在 github 里面去直接把它复制到你的这个呃，对应的 ai 编程工具的这个目录下面就可以使用。 那第二个呢，就是这个人可能很多人忽略了，就是 cloud md 这个文件的一个维护啊，那通常情况下我们去维护这个 cloud md 的 人可能是自己去手写，那么 这个官方提供了这个 cloud md management 这个这个命令，它是一个命令或者技能形式的存在，它可以根据你的历史对话去优化这 cloud md 里面的内容。那比如说我们在历史对话中，可能在最近的这个对话中啊， 那存在可能去纠正，对吧？纠正一些局的错误，或者说定义一些工作流程，那么它就可以提取出来，把它写到这个 cloud md 文件里面去。那 cloud md 这个文件是非常非常重要，我可以认为是所有的这个 ai 编程工具啊， cloud md 或者 agent md 啊，这两个是一样的意思，只是 不同的命名而已，它们都是非常重要，是一个承上启下，是整个 ai 编程，一个维持的一个内存记忆的非常重要的一个文件，所以这个文件一定是经常更新 是最重要的，所以呢，它提供这样的技能啊，你可以就可以根据你的对话智能去总结需要更新的内容，是一个持续学习迭代的一个东西，非常非常重要。那比如说我使用了这个啊，技能里面的这个就是优化我们的 cloud md， 那么他就会去啊阅读现有的 cloud md 的 文件，然后顺便去把最近的对话或者最近的变动 提取出来，然后会得到一个这样的一个结果啊，说就说啊，补充我们这个 cloud md 的 内容，所以这个是非常有意思的，就是它会根据你的这个对话记录去做优化， 也非常推荐大家去使用这样一个 md 啊。那么其他的一些插件其实也有类似的功能，就是持续学习的这个能力啊，那这篇稿弄完之后，你就可以去更新到你的 cloud md 文件里面去，那下一个也是非常有用的，就是简化代码， 那这个相当于因为 ai 其实生成代码是会堆积那种很多复杂的，把很多代码写得特别复杂，就是你能可能很容易就看得出来这个代码是 ai 写的，不是人类写的。那这个功能就是对你的代码进行简化，它会结合你 cloud md 里面，一般我们 cloud md 会去定义 代码规范，比如说在我这个项目里面，那么 cloud md 里面就有一个这样一个简单的一个代码规范，那么它去做简化的时候，就会根据你这里的代码规范进行去简化。你可以这边可以写得更详细一点，比如说你的这个命名方式啊，你的这个啊，这个接口的命名方式啊， 这这些写的越细越好。一方面它就会根据你 cloud md 的 定义的这个代码这个风格去优化。那第二个呢，它会根据一些通用的一些编码的一些规范，比如说你这个太过复杂了，比如说合并重复的逻辑啊，去掉垄断代码啊，可以去做这些，那优化完这代码的话肯定是会更好。 那么如果你不指定范围的话，它是会默认只是对当前对话最近的修改进行一个这样的一个简化，那它是以子代理的方式来存在的，那这边的话是三个 ai 编程工具都支持。那第四个呢？就是我非常非常推荐啊，这个 feature dv， 这个 就是你当你要开发一个功能的时候啊，你用这，你用这个方式去启动，那么他是会把这个功能的这个分成一个固定的流程，比如说他先会去搜索你的代码，去理解你的需求，然后呢去加个设计， 然后呢最后会做一些质量的审核，那这个过程是非常非常标准的。我们可以看一下这个例子，我们在使用 arslp 和 v 开发之后呢，我们可以看到他明显的有一个这样的流程， 比如说他会先做需求澄清啊，会做你的问题的提问，然后做完之后开始做价格的设计，然后价格设计的时候他会去做很多代码的搜索，这个是非常重要的，然后把价格的设计的方案给到你之后，你再去确认， 然后的话他这边就开始，如果你 ok 没问题了，才开始去实施。来到第五步去实施，实施完之后呢，他会对代码又进行一个检测 啊，一个质量的检测，然后的话如果发现有问题，然后他再去修复，所以整个过程是非常非常的一个标准的一个流程。我们可以看到最后他在整个过程中用了哪些步骤来完成这么一个功能的开发， 我们可以看到在最最下面可以看到他总共有七步，对吧？一个是啊，这个去理解代码，去理解你的需求，然后的话去做问题的澄清，然后价格的设计，然后再去做你的这个更进一步的优化，然后开始去实施，然后再就是代码质量的检测， 最后做一个文档的总结，那这些个流程是非常非常好的，所以说我把它评为了，就是啊，也是一个 ai 编程的一个最佳流程，就光这一个插件就已经实现了一个很小的一个迭代的流程，它非常适合用来做迭代，非常适合就是对 prime 模式一个增强。 所以大家从上面的例子可以看到啊，这是一个非常推荐使用的。那第五个就是比较大家比较用的可能比较多的就是，呃，我们的前端优化的一个技能， 那这个技能就是要去掉我们的 ai 味道啊，那经常我们使用 ai 生成的这个前端，就像要么就是大紫色，要么就是大红色啊，这颜色会比较单一，那么它是做了一些优化，让我们这个前端的设计会更加美观一点，那这个也是非常简单，它是一个技能。 那第六个呢，就是可能会用的比较少，但是呢如果你要用的话，它就提高了，大大的这个提高这个简易性啊。比如说你要去串一个钩子， 那你如果使用写脚本的方式，那个门槛太高了，那么他提供的这种方式就通过对话的方式能很快速的把钩子串联起来，那么对于一些自，对于一些喜欢啊，设计一些自由度高的一些人来说，这个东西是非常方便的。 那第七个这个 pr review 的 这个工具啊，那么主要用的就是你在提交 pr 这些对代码这些，这个你可以指定啊 review 有 什么东西，那比如说我这里有个例子，那么我会执行这个 pr 的 这个命令啊，然后去让它去检查一下是不是有漏的注视的，那么它就会 拉取我最近提交的 comit 记录，然后的话就是你可以看到哪些是需要改进的，可能就会遗漏，这样的话在 你提交 pr 之前有一个这样的一个最终的检测，那这样的话你就可以 pr 提交的效率就会高一点，质量也会高一点。那第八个也是简化这样 git 的 操作，那我们经常使用 git 提交提交的时候，你要去想一下，就是，哎，最最近这段的变化是什么样内容啊？你自己要去创建， 自己要去写，那么有了这个命令之后呢？他会啊总结你这一段时间这个代码变更的一个简化的说明，你只要直接写上合并就可以了，他就会去总结，完全不需要去关注你 自己做了什么东西，所以这个是非常高的效率啊，然后他也是支持这种合并之后，然后顺便把这个布局到上面去。那这也是一个非常常用的一个工具啊。 那第九个就是之之前非常火的叫拉尔夫循环了，也就是你可以通过这个秘密让这个呃 color code 可以 一直执行多少次，直到结束。那么有的人用它去生成一个稍微大点的项目，可以直 循环去运行一晚上，所以这是一个非常有意思的。如果你有这样的需求的话，你可以去使用一下这个插件，那么这个插件也有很多变种啊，也是可以去看一下。 ok， 那 本期视频就到这，希望这些内容对你有所帮助。

哈喽，大家好，今天教大家怎么在 cloud code 中使用 hux。 用好 hux 能够减少大量的不必要反攻，让你的开发效率提升至少一倍。首先我们解释一下 hux 是 什么， 它其实是你设置的一个自动检查员，它会帮你监控 cloud code， 确保 cloud code 能够自动的严格执行你设置的所有命令。这样解释可能还是有点抽象，接下来用几个案例告诉你 hux 能做一些什么。 第一个，拦截一些危险操作。这也是我经常用的一个 hux， 比如我项目中的一些核心文件，我不希望 curl code 直接去改动或删除，那我就会设置一个 hux， 当它识别到 curl code 要做这样的危险操作的时候，它会及时跳出来喊停。 第二个，自动存档。我们经常需要把本次的迭代改动提交到 github， 但提交的时候 cloud code 大 多数时候不会自动留档，或者不会自动记录本次迭代的改动点。其实我们上一个视频也聊到了，我们可以在 cloud 点 md 这样的一个项目说明书里 向他提这个要求，让他每一次提交之前都自动留档记录一下本次迭代的改动点。但是 curl code 并不会每次都严格按照 curl 的 点 md 这样的项目说明书去执行，他有时候会漏掉项目说明书里面的要求。 我们如果使用 hux 的 话，就能够更稳定地确保每一次提交代码的时候都可以去留档，去记录本次迭代的改动点。 第三个，代码审查。这也是我们经常会用到的一个场景，比如我们某个模块或者是模功能，它去做了一个大的改版 coco， 其实它说它自己改完了，但是很多时候它可能会战术性的偷懒， 所以我们 hux 可以 去执行这样的一个 review， 呃，好好地去检查它本次改动的代码，去确保它确实是改完了所有的模块，而不是偷懒。 最后一个就是自动测试，我们很多的模块是可以单独进行测试的，某些模块它可能高频改动了很多次 ui， 或者是后端逻辑，一些小的改动其实可以直接跑 hux， 让它完成一个自动化测试的。接下来我们看一下 hux 长什么样。 在我们的学习文档中给出了一个视力，我们可以从视力中看到 hux 包含两个部分的内容， match 和 hux match 其实代表了触发事件，比如 cloud code 执行的一个 edit write 就是 编辑或写入了操作。第二个就是这个 hook 对 应的行为是什么行为里面其实包含两个字段，第一个是类型，第二个是执行的事件。 我们看一下总共有三种类型。第一种类型叫 come on， 就是 命令，它适用的情况是一些比较简单的规则，它不需要额外判断，通常来说就是一句命令的一个行为，比如说碰到点 e n b 后缀的文件，你就拦住， 这就不需要判断，不需要进行任何的语义判断，也不需要进行任何的复杂操作。第二个是 prom 类型的，它适用的情况就是我们需要去做一些简单判断，比如这里给出了一个例子，就是 扫描 call call 的 工作过程中的对话历史，去看一下它是不是把我要求的所有功能都完成了，这个时候它只需要 review 对 话，它不需要去执行其他的额外操作，所以它是可以用 prom 直接去完成。 第三个是 agent， 它相对来说比 prom 就 会更复杂一点，它不只涉及简单的判断，还会涉及到多步的判断或者是行为。比如让他去执行一个自动化测试的事件， 让他继续要去测试这个 ui 是 否像实现的代码或用户描述的需求一样，以及让他去测试所有的点击事件是否正常，所以这种情况下就需要一个 agent 类型的 hook 去完成本次的行为事件。最后跟大家说一下我们怎么创建和管理 hooks。 首先创建 hux 非常简单，就是让 curl code 帮你创建就可以了。我们打开一个正在开发中的项目，然后给 curl code 提个要求，让他帮我创建一个 hook。 每次 u i 重构都进行一次自动化测试，并且仅在当前项目生效。其实我们可以选择全区生效，全区生效的话他就会放到本地的代码下面，然后我们点击发送，他就开始帮我们去写这个 hux。 ok， 我 们可以看到 houx 已经创建完成了，整个过程大概花了一分钟左右的时间，下一次启动这个绘画， houx 就 会自动生效。 为了测试一下这个 houx 是 否正常工作，我在这个项目里面提了个要求，我跟他说目前的 ui 太没有想象力了，重构一下， 所以他就列了整个重构计划，并且完成了重构。但是在整个过程中我没有看到 houx 的 检测和报错的痕迹， 所以为了确保能正常工作，我在他提交完代码之后，还问了另外一个问题，本次是否确认使用 hux 去检查 ui？ 然后从他的 thinking 里面我看到他确实是使用了我们刚写的这个 ui review 的 hux 去检查 ui， 但是确实所有的代码都通过了，没有任何的错误，这样我们就可以确保这个 hux 是 能正常工作的。实际上大家在测试的时候也可以去 故意让 curl code 去写一些容易发现的错误，或者是一些其他的 bug 埋进去，然后去确保这个 hooks 它是能够正常工作的，并且检测出错误。最后我们看一下怎么在 curl code 里管理已经存在的 hooks。 我 们只需要在输入框里面输入杠 hooks， 然后点击弹出来的选项，再点击 continue terminal， 就是 在终端里面进行管理，然后我们打开一个终端界面， ok， 我 们就可以看到已经存在的所有 hooks 就 在这里，我们可以在这里对 hooks 进行删除，编辑或者是禁用全部 hooks 的 操作。 好，我们今天的课程就到这里了，从下一期视频开始，我们会跟大家逐步介绍 cloud code 的 一些进阶玩法，包括 sub agent， m c p， cloud skills agent， team 等等。 如果你有其他想要了解的关于 cloud code 的 问题或技巧，欢迎在评论区留言。如果你想获得本次课程的全部资料，可以在评论区留下。求资料，我们下期视频继续。

你是否发现，每次开启新的 cloud 对 话，它就像失忆了一样？今天我们聊聊如何让 cloud 记住你的项目。默认情况下， cloud code 的 每个绘画都是从零开始的，它不记得你上个绘画改了什么，也不记得你的偏号。 为了解决这个问题， cloud 提供了两个神器，你写的 cloud md 文件，以及他自己写的自动记忆。简单来说， cloud md 是 你给他的规矩，而自动记忆是他在工作中偷偷记下的心得。 我们先来看 cloud md， 这是你掌控 cloud 行为的最直接方式，它就是一个普通的 markdown 文本文件。 cloud 在 每次启动时都会先读一遍。 这些文件可以放在三个地方，分别对应不同的生效范围。公司级、项目级和个人级。公司级规则通常由 it 部门统一部署，比如安全规范或代码标准，所有员工都会强制执行。 项目级规则放在你的代码跟目录，它会随着代码提交到 get， 让整个团队的 cloud 都遵守同样的规范。 如果你有自己的私人代码习惯，可以放在用户目录下的这个文件中，它对你电脑上的所有项目都生效。懒得自己写，直接在 cloud code 里输入斜杠 init， 它会自动分析你的代码，并生成一份出使说明。 那么怎么写才能让 cloud 听得更明白呢？这里有三个秘诀，第一，保持简短，每个文件最好不要超过二百行，太长了它反而记不住重点。 第二，结构清晰，多用标题和列表，就像人类阅读一样，整齐的排版能帮它快速定位信息。 第三，指令要具体，不要说代码写漂亮点，要说使用两个空格缩进，越具体越好。 如果你想引用别的文档，可以用艾特符号加路径。比如艾特 remy， 他 就会把 remy 的 内容也加进记忆。当项目变大时，一个 cloud md 就 不够用了。这时候你需要 cloud rules 文件夹。 你可以把规则拆开，测试规则放一个文件， api 设计放一个文件，让它们各司其职。最厉害的是，你可以指定规则只在处理特定文件夹时生效，比如只有改 api 代码时才加载 api 规范。 这样做不仅能节省可 out 的 大脑空间，还能防止无关的规则干扰它的判断。 接下来聊聊最省心的功能，自动记忆。这是 cloud 自己给自己写的笔记。这个功能默认是开启的，它会观察你的纠正和偏好，并自动把它们存起来。 比如你常用的测试命令或者某个 bug 的 解决方法， cloud 都会默默记在心里。 这些记忆存在你电脑的本地目录里，这意味着你的隐私是安全的，记忆不会跨机器同步。 它有一个主缩隐文件叫 memory md。 cloud 每次启动只读前二百行，所以它会自动把详细内容移到别的分类文件里。当你在界面上看到 writing memory 字样时，就说明 cloud 正在更新它的知识库。 最后，我们来看看如何管理这些记忆，以及出错了怎么办。输入斜杠 memory， 你 可以看到当前加载了哪些规则文件，也可以在这里开关自动记忆。如果 cloud 没遵守你的规则，先别急，检查一下这几点。 首先，用 memory 命令确认文件加载了没。其次，看看指令是不是太模糊。最后，检查有没有互相矛盾的规则，即使你使用了斜杠 compact 来压缩对话， cloud md 里的规则也会被重新加载，永远不会丢失。 总结一下， cloud md 是 你定的规矩，自动记忆是它的心得，善用它们， cloud 就 会越用越顺手。现在就去你的项目根目录输入斜杠以。 net 开启 cloud 的 持久化记忆之旅吧。感谢观看。

我用 cloud code 做了一个赛博朋克风格的韵味面板，太酷了！今天给大家看个 ai 写出来的酷炫桌面应用。 每次管服务器都要打开终端，敲一堆命令，启动、关闭、重启，看状态全靠手打，万一敲错一个字母，服务直接挂掉，这谁顶得住啊？ 所以我让 cloud code 帮我做了这个 openclaw 运维面板。一句话描述需求， ai 直接生成完整项目，毛玻璃卡片，霓虹发光按钮，身子渐变背景，这不是游戏界面，这是 ai 写出来的正经运维工具， 四个按钮搞定一切，启动、关闭、重启、检查状态，命令执行的每一行输出实时滚动。在日制面板里，这个发光的状态还三十秒自动轮询，服务挂了。你第一时间知道这些逻辑全是 cloud code 自动生成的。 cloud code 全程编写，技术栈也不复杂， electron 加原声， c s s 零框架，依赖跨平台，支持 windows 和 macos， ai 自动处理，双平台兼容逻辑。 windows 上用 netstat 找端口， taskkill 杀进程， macos 上找 login shell， 一 套代码，两个平台全部搞定。你觉得这个 ai 写的 ui 好 看吗？评论区打一，我出一期教程，教你怎么做。打二，你觉得还能加什么功能？

接下来分享一下零基础的小白怎么用，五分钟安装 coloco， open colo 并进入飞书，出现报错怎么解决？我用这套方式在不同的电脑本地部署了三只小龙虾，对于没有代码基础的朋友，直接复制粘贴就行。 ok， 我 们第一步安装 coloco， 先准备基础环境，确保你电脑有 not j s 跟 git 这两个软件，去官网下载，安装到本地就可以了。安装成功之后，我们打开终端，输入 not 杠 v， 它会出现一个版本号， get 也是一样，在终端输入 getgotver， 出现这个界面就行。然后第二步，我们安装 clock， 在 终端输入这段命令，等待个几十秒，等它安装完毕，输入 clock， 选择 yes， 然后出现 club 的 logo 界面。我们可以先问一句，你好，看他会不会回我会报错，因为我们没有接模型的 api， 所以 这是很正常，那我们先放着。 ok， 第三步，我们去安装 vsco 加 club 的 插件，打开 vsco 官网下载安装， 直接选择下一步下一步就行了。我们打开 v s code， 你 会看到它是一个全音的界面，我们去插件图标这里搜索 chinese， 点击这个插件，安装一个音译中的插件，它会自动安装，安装完成之后会弹出一个窗口，让你重启去切换语言。 ok， 我 们点击这个，然后它就重启 v s code， 界面就变成中文的了，我们再去搜 call code for v s code 安装这个插件， 安装成功之后，我们看到这个小 logo 就 可以了。好，我们第四步去安装 c c switch， 一 键接模型，解决 api 的 问题。 然后我们打开 c c switch 的 官网，一直往下拉，下载 windows 版本，你是什么系统，你就下什么版本安装打开，打开之后，我们点击添加按钮， 选择你想用的模型供应商，比如 kimi 啊，制服啊，克洛斯等等，在下面粘贴你的 api， 然后添加起用这个供应商，这些都是我之前配置的，如果你想要用哪一个，你就用，点击起用。 好，我们回到终端，重新输入 cloud， 点击 yes， 然后你看对话框出来了，我们问它是什么模型，它回答七米二点五，那就是连接成功了，我们再重启 vs 扣点这个小 logo， 对 话框也出来了，也可以再问一遍，确认它连的模型正不正确， 也是 kimi， 二点五， ok。 第五步，我们去安装 clock code， 在 终端输入这行命令，等待安装完成，然后再输入 open versa， 查看一下版本号， 行第六步，去配置 open clock， 输入配置的命令，第一个是确认风险，我们选择 yes， 然后 quickly start， 选择我们的模型，第一个在这里配置你的模型，你是哪一个模型商就选择哪一个，我是 kimi， 我 选第一个 kimi， 然后 pass kimi api now， 然后把我的 kimi key 粘贴上去，这个选第一个，这个的话我们是直接跳过选最后一个， 这个也是直接跳过选最后一个，这个选择 no， 然后这个选点击空格，选 space， 重启， 选择 open 的 外部 ui， 我 们用浏览器打开 open kyle 的 网页聊天界面，我们可以给他发个消息，看他会不会回复，你看他报错四零幺， ok， 那 我就把这个截图发给 vsco 里的 kyle ko， 让他帮我 debunk， 我们用自然语言直接跟他说，你说帮我修复这个 open color 四零，要报错，它就会在过程中帮你去不断地跑代码，然后会问你 yes or no， 我 都是选择 yes， 因为它需要跟你确认安全跟权限的控制问题。一般跑完通常就是修复晚了，我们跑完之后再去回到 open color 的 网页去刷新， 你看就可以正常聊天。第七步，我们接入飞书，打开飞书开发者后台，创建企业自建应用，输入你的机械名称，图标，还有描述， 这里我选工作小助理，然后点击创建，这里添加一个机器人，再点击凭证与基础信息， 把这个 app id 跟 appc， 记住，这个很重要，粘贴这段命令，回到 opencolor 的 网页，把你的 app id 跟 appc 粘贴上去， 发送给 opencolor， 让他帮我配置，等他回复。配置完成之后，我们就可以回到开发者后台， 点击事件与回调订阅方式，选长链接，点击保存，出现保存好，我们把截图发回给我们，可老让他帮我配就好， 直接用自然语言跟他讲就行，等他回复 ok， 我 们再回到这里，点击保存好，这就成功了。那下一步我们点击添加事项，搜索接收消息，选择添加确认开通权限， 在这里的权限管理，我们要批量导入权限，从飞速的开发者文档复制这项权限代码，粘贴申请开通所有机器人的相关权限，在这里我们可以点击申请开通， 然后确定。我们点击创建版本， 输入一点零点零，下面也是一点零点零，点击保存发布，把这个版本发布出去。最后我们回到飞书客户端，你会看到有一个开发者小助手，点击打开应用，你的机器人就在这里了，你可以打个招呼看看。 ok， 不好说了哦。我们截图发回给 vsco， 让他帮我授权， 然后他告诉我授权成功。 好，我们再回到飞书发消息，小龙虾就上线了。 现在你的小龙虾已经在飞书里面可以用了。那你可以随时艾特他问问题，让他帮你做事情。那整个过程出现的爆出问题，我基本都是靠 vsco 里的 coco 修复的。 如果你也想拥有一只二十四小时在线的私人 ai 小 助理，你可以用这个方式试试，有任何问题也可以在评论区讨论，因为我也是代骂小白，我是 lian， 后续有更多玩法我也会实时更新，点赞收藏，我们下期见！

是不是看起来很 low 啊？然后呢？看起来这个很简单，然后呢？好像什么都没有，对不对？然后很多人呢，就开始 疑惑这个东西，这个，这个东西怎么样用啊？好像不错的，对不对？ 他消耗了我将近六十亿投票。另一种呢叫做其他编程工具， 所以呢，你通过这句话呢，你就可以很清楚明白一件事，也就说 cloud code 非常强大。

我本来都要睡了，但突然发现 coco 做了一个非常重要的更新啊，就是远程控制。那使用方法也非常简单哈，就是如果你是一个聊到一半的聊天框，那你直接给它呃输入一个这个 remote control， 输入一个这个指令就行了， 实际上它已经集成到了这个命令里面啊。你打一个 r e， 它基本就出来了，它会给你一个链接或者一个二维码， 然后你又可以在你的手机上连到这个终端里面来了。如果你用浏览器打开那个链接的话，那你就可以在网页里跟他聊，但我肯定还是喜欢用 app 原声的，就是这个 cloud 的。 这个 app 普通的我们聊天是在这个 chat 里面嘛，它是在 code 里面， 然后 code 如果刚开始来的话，你可能要授权一下你的 github， 你 就可以进入到这个聊天里了。而且它做了一个很多第三方做不到的一个事情，就是这两边是完全同步的，就你在你手机上和电脑上可以随时切换。比如说我现在给他发一个消息， 在电脑上就同时出现了，那我在电脑上工作的一半随时拿走之后，就这两边可以无缝切换，这在其他的工具里面是做不到的。包括它有个非常好的明细的对应关系，就是我这个对话框对应的就是这个终端的对话框。 那我这个对话框呢，对应的就是另外一个终端的对话框，但它有一个问题，就是你只能在电脑上打开一个终端，然后在手机上用，而不能在手机上直接开一个终端。我感觉 cloud 最近也是感受到了一些来自 open cloud 的 压力哈，其实我 去折腾小龙虾 open cloud 的 一个主要的原因就是我想在手机上随时随地可以做我的工作，但是我折腾进小龙虾之后，我发现我还是更喜欢用 cloud code， 所以 我就用了这个 happycodeer 这个工具 来控制我的终端。但毕竟这是一个第三方的，别人开发的开源软件，还是有很多 bug， 而且它也没法和终端进行一个一对应的关系，反正当时就是一个还不错的替代方案吧，所以我就暂时使用了它。 但现在后来发现 cloud 基本原声带了这个功能之后，基本上我就没有什么必要去折腾那个 open cloud 了。 open cloud 还有一个比较好的优点，就是它不用你一直在终端旁边守着，去给它按一给它授权，这也是吸引我的一个点。但是现在也可以通过这个命令来实现，就是你打开 cloud code 的 时候用这一行命令， 你如果用这行命令启动 cloud code， 那 就相当于把所有的权限都给了它，其实也就是实现了 open cloud 的 一部分的功能，因为大部分情况它做的都还好，我不用给它权限，因为我每次按也没有没有按过 no， 基本上都是按 yes 给它。

用 ai 从零开始做项目，让我们先启动 cloud， 简单输入我们的需求， 让 ai 给我们做一个简单的游戏， ai 开始思考， ai 给出了方案， 让 ai 开始执行， ai 就 开始帮我们写工程了， 现在等待 ai 写完就行。

quake code 请同时启动三个子代理，请为每个子代理都调用 play ray klee 的 功能，然后在我的网站上测试表单提交功能。我们刚做完调整，现在就开始测试吧。如各位所见， quake code 已经成功创建了三个子代理，所有子代理都在运行 play ray klee perry 是 微软推出的一个完全开源的工具，专门用于浏览器自动化。这对 qua co 而言无疑是一个关键的能力突破。因为尽管我们拥有 qua 浏览器中的 qua 扩展，但浏览器自动化一直是它的一个不弱环节。 眼前展示的正是浏览器自动化的一个典型应用场景，具体来说，就是用它来进行用户界面 u i 测试。 在这个视例中，我拥有一个网站，并对表单提交功能做了一些调整。各位在屏幕正中看到的便是调整后的界面。现在我正让跨扣从多个不同角度对它进行测试。我们正在检查边界情况、数据验证以及正常流程。大家可以想想通常这个过程是怎样的。 你得自己启动开发服务器，然后手动操作整个流程并进行测试。嘿，我随便输个名字，邮箱什么的，这功能管用吗？但现在，我可以再次同时从多个不同角度对它进行测试。 而通过 playwrite 命令型工具，我们做这件事不仅更有效，更高效，而且比任何其他浏览器自动化方案都要简单省事。再强调一遍，我啥都没动手操作， 所有这些都是跨界通过它的 playrite 技能自动完成的。而掌握在跨界内部进行此类操作的用力和潜在优势，说实话，潜力巨大到超乎想象， 任何需要和浏览器打交道的地方，都是它大显身手的舞台。所以在本期视频里，我会给大家演示 playrite 命令行工具的工作原理，如何安装，有哪些最佳实践，以及最关键的是如何在跨界生态系统中把它玩转，发挥最大效用， 这将会让你的工作效率飙升。事不宜迟，咱们马上开始说回 playrite。 playrite 到底是什么呢？简单来说，它是一个用来做网页测试和自动化的框架。 它虽然是微软出品，但微软很大方地把它开源了，所以我们可以免费使用它。 playrite 能让我们做的就是用代码来操控浏览器，对吧？就跟刚才演示里的一模一样， 这就是 play ray 的 强大之处。不过， play ray 这玩意儿不是早就有了吗？不是还有个 play ray m c p 服务器吗？那为啥我们还要专门来讲 play ray 可以 呢？再说了， q 不是 早就自带类似功能了吗？ 为啥偏偏要单独拎出这个工具来说？事情是这样的， play ray 可以 命令行界面，其实是 play ray 工具包里一个比较新的成员，它才刚出来没几个星期，在这之前我们用的都是 m c p 那 一套，而且大概过去一个月里，你可能也见过 q 的 chrome 插件。 接下来我们就聊聊为啥可以比前面提到的这两种方式强那么多。还有为啥这个视频这么值得一看。 虽然这三种方式都能通过编程与你的浏览器互动，但只有一种方式效率最高，那就是可以命令行界面。 为什么会这样呢？我们往下看，因为它的令牌 token 消耗量远低于其他方式， m c p 则是个令牌 token 吞食者。事实上， perry 官方自己就发过一个视频，对比了 m c p 和 koi 完成同样的任务，令牌 token 用量相差了大约九万个，具体原因我们待会再细说。 再说说那个你可能到处都能看到的 chrome 扩展里的 core 代码，也是个令牌 token 消耗大户。为什么呢？因为 chrome 里的 core， 它的工作原理是给你的网页截图，所以你看，就像我刚才演示时打开网页那样，它实际上得先截图来分析页面情况，然后再去操作， 这成本可就高了。截图会吃掉海量的令牌 token。 事实上，在这几种方式里， call 代码扩展恐怕是最糟糕的，因为它不是无头 high risk 的， 而且我们无法并行运行它。这话什么意思？无头又是指什么？ 所谓无头浏览器，就是指 play right， 可以 在不真正打开浏览器界面的情况下操作浏览器。还记得我演示时那个打开了界面的网站吗？那就是有头的，真实的有头浏览器，意思是浏览器窗口实实在在地开着，我能直接跟它互动。无头模式是指浏览器在后台运行，处于不可见状态。 我们信赖无头浏览器，是因为它对系统资源的占用更少，运行效率更高。我的桌面上不会弹出一大堆乱七八糟的窗口。 因此， m c p 模型上下文协议支持无头模式命令行界面颗粒同样也支持。另一个关键点是我们能否并行执行这些任务。 回顾之前的演示，我们有三个颗粒子代理在同时运行测试，这确实很棒，但我能在空浏览器里通过云代码实现同样的并行效果吗？ 恐怕不行，对吧？它一次只能处理一个标签页，而且速度慢，成本高，但 m c p 和颗粒都能实现并行操作。 那么看了这张对比图，我们为何重点压住 kui？ 原因应该一目了然了吧。 kui 不 仅能实现 m c p player right 服务器的所有功能，甚至更胜一筹，同时其令牌消耗量却显著更低，这便是我们从工具角度选择 kui 的 原因。 另外，如果你好奇为何 kui 和 m c p 的 令牌消耗量有天壤之别，这背后其实有个挺有意思的原理值得探讨。长话短说， player right 的 工作原理非常有趣，它利用了一种称为无障碍功能树 accessibility tree 的 技术。 也就是说，当你访问任何一个网站时，都存在一个对应的无障碍功能术，其本质是对整个网站结构的一种映射，目的是让视障用户也能正常使用网站。举个例子，假设你是位视障人士，该如何与这个网站进行互动呢？大家之所以能想到这个方案，原因很简单，盲人朋友同样需要浏览网站， 支撑盲人无障碍访问网站的整个技术架构，其背后的核心技术就是无障碍术， perry 正是利用它来运作的。这挺酷的，对吧？ 不过， play ray 的 m c p 服务器，其运作机制是这样的，它会抓取整个无障碍数，然后一股脑儿塞进云端代码里。要知道，无障碍数的数据量其实相当庞大，对吧？ 所以每次它把整棵树的数据塞进去的时候，都会产生巨量的 token 消耗，但可以命令型工具的做法就有点不一样了，虽然它同样能获取到完整的无障碍数信息，但它不会把这些信息全都丢给云端代码处理。 相反，他的操作是这样的，拿到这棵树之后，瞧，这就是无障碍树，可以会直接把它存到本地电脑的硬盘上。 比划电脑，我知道你们都是冲着我的灵魂画作来的。总之，可以拿到同样的树数据后，会先保存到本地字盘，然后他只会向云端代码发送一份树结构的摘药。也就是说，他不会传递全部数据， 而是只传递必须的信心。这样一来， token 成本就大幅降低了，这就是它能正常运行的原因。解答了你的疑惑吧。那么我们该如何安装并配置它，让它与云端代码协同工作呢？ 其实操作起来非常简单，我们只需要搞定三件事，第一件事，安装 playwrite 命令型工具 cle。 第二件事，安装浏览器引擎。第三件事，为 playwrite 配置云代码技能，这样它才知道具体该怎么用。 下面我把具体命令告诉你，不过你要知道，你也可以直接打开云代码，然后把我放在视频下方链接里的 beathop 仓库地址给他，然后对他说，嘿，把我需要的东西都装上对吧？不过我还是会给你演示一遍手动操作的步骤。安装可以的命令是， n p m install a g i playerite 可以 接下来安装浏览器引擎 n p x playerite install chromium 再强调一下，如果你想用别的浏览器引擎查一下官方文档就行，或者直接让云代码告诉你该用什么命令， 最后等你装好可以之后，安装技能的命令是 player， 可以 install skills。 别忘了可以参考我前几天做的那个技能创建视频。 这个技能是微软官方开发的，在 gamehouse 仓库里就能看到这个技能的具体代码。你并不一定要用这个，完全可以自定义，这就完全够用了。不仅如此，你还能创建和编辑它，用技能创建器来审核它，对吧？ 它是一个鲜活的、不断演进的文档，完成这些步骤后，只需启动云代码，然后我们就可以真正开始工作了。 play ray 的 功能非常丰富，总之它是一个功能极其强大的工具。因此我强烈建议你首先应该做的一件事，就是去和云代码互动一下，问问它 play ray 技能都能干些啥。 然后大致梳理一些理论上的测试场景，也就是你认为它确实能够实现的任务，毕竟最终你的实际应用场景会各不相同。 我们今天要重点探讨的基本上就是演示中展示的内容，也就是这种 ui 设计类的工作流程，或者说 ui 测试类的工作流。我觉得这类应用非常普遍。不过话说回来，你也可以让他去亚马逊帮你买东西，对吧？比如说他确实具备登录网站的能力，并建立持久绘画，让他拥有自己的 cookies 这类机制。 再说一次，这里面的水很深，我们只是浅尝则止。但话又说回来，云代码是你理解其功能的最佳帮手，但在我们进行 ui 测试的实际操作层面，我们用的还是云代码，云代码会调用这个技能替我们执行 play 命令型工具，也就是说，我们只需用大白话告诉他我们想干嘛就行。 现在有几点需要注意，虽然在演示里，你看到所有那些标签页都默认弹出来了，它默认会是无头模式。也就是说，当我让它去跑这个测试时，你压根就看不到浏览器窗口。所以你得明确指定，直接告诉它，我要用有头模式。我想看到浏览器界面，不然就看不到了。 但在我们的测试里，我们会再跟他说一遍，只跑一次单代理的有头浏览器测试来测试表单提交功能，这样我们就能亲眼看到过程。所以我的指令很简单，请使用 play ray 命令型工具来测试表单提交。用单代理模式，并且开启有头模式，好让我能看到。我们看到它已经加载了这个工具， 可以看到他正在调用那个技能。接下来他会检查项目，搞清楚他到底要执行什么任务。另外，我觉得这功能用在这里特别合适，尤其是当我们用它来测试自己的项目时，因为它能完全掌握我们页面的外观和结构， 这样一来，遇到无障碍访问术相关问题的几率就大大降低了。他非常清楚这个页面的具体结构，因此这类测试的效果会更好。现在他已经打开了页面并向下滚动，接着开始填写表单，勾选复选框。整个过程就是这么简单。 任务完成后，他会自动关闭浏览器，然后给你表单提交的测试结果，甚至还会提供截图。如果想提高难度，完全复现我们演示中的操作。比如说，我想运行三个并行智能体，从不同角度进行测试， 你只需要加上这么一句就行。这不过是动动嘴皮子的事，它就能帮你搞定所有的 ui 测试。不仅如此，你还可以向 quac 咨询最佳实践，对吧？虽然我不知道如何对这个表单进行最佳的压力测试，但它知道， 所以你就直接问，嘿，你觉得怎么测试这个最好？而它的易用性正是其价值所在，你只需要用大白话跟 quack 说，它就能搞定一切。不过，如果你想把这个过程玩得更溜，你就得学会如何把这类工作流打包成一个专属技能。我这话是什么意思呢？ 你刚才看到我用大白话操作 play right 命令型工具，比如，嘿，跑三个并行的有头浏览器测试，这跟你刚才看到的演示一模一样，对吧？因为我想搞三个子代理来干活，他们负责测试用户界面。难道我每次都得重复这句话吗？ 当然不想，但我是不是每次改完代码，都得在本地开发服务器上跑一遍这个测试，来检查表单有没有问题？我可能会改很多次代码，对吧？那我可能就得反复运行这个测试。 所以你需要再想想，怎么才能把整个工作流变成一个可复用的技能，这就是我们接下来要做的，对吧？就是这整个流程，也就是演示里那个三重代理的玩法，我们可以把它打造成一项技能， 这样就不用每次都重复描述整个流程了。我直接说去运行 play right。 可 ui 测试技能就好，下达指令执行该技能，它就会自动完成所有任务，实际上操作起来非常简单。首先，你需要清晰地描述出你之前完成的那套工作流程， 就像我这里演示的对吧？启动三个并行代理，让他们分别执行 x、 y 和 g 任务。流程已经固化的非常牢靠了，现在根本不可能出错。 同样，你可以用 quaco 来详细描述这个流程。接下来使用全新的技能创建器工具。具体用法可以参考我前几天发布的视频。这里我们就直接操作技能创建器。 我们输入什么指令呢？我们输入我想将以下工作流程转化为一个技能。于是我输入了我想将以下工作流程转化为一个独立的原技能，并将完整的工作流程描述粘贴进去。随后，工具便自动创建了名为表单测试器的技能。 现在我只需发出指令，使用表单测试器，机能就会像演示中一样，立刻创建三个并行代理来执行任务。由于我是通过机能创建器来使用它的，我现在就可以选择运行测试，发送邮件来验证这是否真的带来了提升。这功能太棒了！ 我觉得处理这类事情时，你就应该保持这样的思路。每当你在 qq 里创建工作流时，不妨想想 我们能否将其标准化。如果可以，能否把这个标准化流程变成一个技能，这样一来，事情就变得超级简单了。所以，正如我开头提到的， play right， 这潭水很深，但在其复杂的表象之下蕴藏着极其广泛的应用场景。 幸运的是， quacoco 能帮我们架起这座桥梁。我们不必非得成为技术大神，深陷代码细节的泥潭，就能从中获益良多。因为 quacoco 已经把大部分复杂的东西都封装起来了，那么今天的内容就先到这里了， 希望这个关于 playrite 及其功能的介绍能让大家觉得挺酷的。我觉得哪怕你只用到网站检查这类功能，它带来的价值就已经非常巨大了，至少对我来说确实如此。大家有什么想法，欢迎在评论区留言告诉我。