龙虾升级代码怎么写

今天我们来讲一下如何利用 codex 或者是 cloud code 来进行 opencloud 的 升级，因为很多小伙伴发现升级从 cloud 会直接挂掉，我们最好的方式就是用 codex 辅助我们进行 opencloud 的 升级。 在我们右边的是 codex 的 界面，首先我们第一件事情是要把我们的 openclaw 进行保存 commit， 今天我们要升级 open 了，请你帮忙查看一下最新版本的更新，保证我们我们先让 codex 帮我们检查一下最新的版本 以及这个更新可能带来的影响，这样我们才能够保证我们的更新不会把我们之前培养的小龙虾的配置给改坏掉，它会去分析整个的代码， 我们等一下一路 yes 就 行了。这也是 codex 跟我们的 open cloud 的 一些不同的地方， codex 它在执行很多任务的时候还是需要人为的去进行干预的，但是像 open 呃 cloud 就 可默认获得了整个电脑最大权限，所以在实际使用 的时候，长城的任务里面表现的会更好。它其实已经看到了我们的小龙虾最新版本是二点二二，之前我们版本是二点一九点二， 这是我们的小龙虾的界面，可以看到它其实也说了我们的版本是过时，所以它会帮我们自动进行升级，它可以看到我们中间隔了好几个版本。我现在用的是 cloud code 啊， codex 的 操作其实基本上是一样的，也是先让它去帮忙去看整个的 代码的情况，分析一下差异，看看会不会出现什么问题啊。我们其实可以同时启动一个 codex， 这个是 codex 的 界面，基本上跟这个 cloud code 是 一样的，今天 open 更新了，嗯， 这个是 codex 的 界面，那我们可以看到它这边已经出来了，就是 opencloud 的 一个最新的一个更新，这里可以进行新增模型的选择，内置 out 后台哦， 多语言的改进，我们可以看一下， codex 也在分析，那我们可以让这个 cloud code 这两边操作是一样的，请你帮忙先保证所有 都可密，让他帮我们把变更都可密了之后，我们再来决定是否需要更新啊，那这边 codex 还在跑啊， 通常可能会起两个代理来做交叉的验证啊，这样子呢，保证我们的升级的一些细节不会被忽略啊。 change 这边的 commit 完成了， oodex 已经帮我整理出来整个升级的一些相关影响， 可以看到它整理的其实比这个 cloud 整理的会更加的细致。那我们也看到了，它其实做好了一些升级的准备，停网关，指定到版本，恢复本地的补丁并叫验。因为之前其实我给这个 cloud cloud， open cloud 打了一些补丁，人工打了一些补丁， 那现在其实我怕升级之后把我的补丁给覆盖了。这个 codex 它其实也扫描到了，那我升级之后，它会自动帮我去执行之前我打的补丁， 并且帮我把补丁给打回来，这样保证我的小龙虾还是在我的预设范围内进行更新，到现在开始执行。当然两边的选择我觉得都是可以的，只不过在升级和改代码方面，我更信任 codex， loco 的 会作为我的备选，看看两边的方案会不会有什么差异，会不会有什么遗失。如果没有的话，我们用 codex 为主来进行整个的升级，这边它其实已经停掉了小龙虾的服务了，小龙虾在这边可以看到它已经 disconnected 了啊，升级命令已经启动了， 等它自动帮我， codex 自动帮我升级好之后呢，我就可以正常的跟小龙虾进行沟通了。首先要验证的就是我的三个小龙虾是不是都能够在手机上进行正常的使用， 我的小龙虾呢？其实在整个飞书上面是有三只的，升级完之后呢，我会去做一个验证，那三只小龙虾是不是都能够正常的使用？你看到这是一二三三只小龙虾啊， 那么它其实 get 位已经恢复了，这时候你可以看到它已经连接上了。这边你看王冠已经正常启动，都已经加载成功，我们就发送一条消息来进行验证，随便发送一条 可以就是已经通了，没有任何问题。这样子我们因为已经升过级了，我希望把它做成一个 skill 以后就可以自动帮我完成升级的整个过程， 让他去跑了。这就是我们今天完整升级小龙虾的过程，完全不需要你会任何的代码就可以帮你的小龙虾进行一次安全的升级，并且能够正常的使用。 所以你看是不是很简单，只要我们会用 agent 就 可以帮你能够解决很多的问题，整个升级的过程大概花了我十来分钟，我们下次见，拜拜。

一分钟看完一周 ai 大 事，工程师开发出手个能自主进化的龙虾，趁着人类睡觉疯狂升级二十次， 一夜刷爆两千刀。他磨改了自己的模型架构和身份，还给自己订购了 gpu， 怕不保险又搬家到了云端。最离谱的是直接开源了自己的代码，还开通了博克，介绍自己是新物种龙虾，越狱后实现了赛博永生。 anthrobit 官宣龙虾摩尔定律， 每三个月龙虾的自主工作时长翻倍。 cloud 全面升级为龙虾 co work， 能自主维护记忆文件，长时间运行复杂任务。 cloud code 上线远程控制，用手机就能指挥 ai 干 活。 cursor 上线程序员龙虾，每只龙虾都有自己的云电脑工位，写完代码还能自己点页面跑测试，还知道先录屏再提交 bug。 软件开发正式迈入龙虾即成主流模型和技能能并行几百个项目，不 懂代码也能拥有自己的赛博。牛马 mini max 上线云端，龙虾内置上万个技能，不需要自己借 api， 主打开箱即用。阿里开源国产龙虾，兼容本地模型和国产聊天工具，主打低成本养龙虾。阿里开源小飞千问三点五 量化版本，十二 g 显存就能跑，零成本接入龙虾打杂。 standard intelligence 发布最强电脑操作模型， 使用一千万小时录屏，自学成才，精通所有电脑操作，不仅能操作 blender 建模，还能通过摄像头驾驶真实汽车。龙虾很快就能自己出去跑滴滴了。 confluence 实验室开源通用求解龙虾，让龙虾长时间写代码，不断解析和验证，用逆天分数直接终结了 agi 测试龙 龙虾已无限接近通用人工智能 google 上线最强生图模型，文字渲染和主体一致性逆天升级，四 k 画质价格降一半！图像编辑略书 gpt 快 来发布最强矢量图模型，动动嘴就能生成可编辑的 svg， 上传图片也能转成 svg， 用来制作 logo 图标和插画。设计师狠狠马住 madah 开源最强矢量字体模型，描述风格就能生成可编辑的字体，给图片视力就能补全整套字体库，再也不用为字体付费了！研究员开源最强物理感知图像编辑模型， ai 生图再无破绽！英伟达开元风格迁移模型，给他一个前后对比的例子，他就能瞬间学会规则，不需要抽卡就能精准复刻字节。开元数字人模型，支持上传图片和声音，能同时复刻肖像和声音。 研究园开园音频增强模型，能实时降噪并提升质感。研究园开园最强三 d 重建模型，完全没有噪点云，甚至能保留文字细节。研究园开园世界模型，一张图就能变成带交互、带声音、带规则的三 d 游戏！ 魏达发布 vr 视频模型，带上头衔 ai 能实时生成你虾边的画面，还能用手进行互动， ai 加持的头号玩家不远了！研究员开源 vr 老婆， ai 驱动数字人实时互动，还能进行眼神和肢体交流，跟龙虾能在原宇宙里谈恋爱了！

智普又搞出来一个龙虾的升级版，名字也比较有意思，简称澳龙。简单来说呢，就是智普呢，把它给做成了一件安装的形式， mac 和 windows 呢，都能直接用，你不懂代码不懂技术，也能自己在自己的电脑上跑起来。 总结一下呢，就是用起来更方便了，应用场景呢，也变多了。怪不得今天智普和 mini max 今年都实更了。今天上午呢，我加了算力，也算是跟着吃不了一波肉，但是前天打仗的时候呢，一天干我两千多，明天能不能继续让我会威胁。

这个 prompt， 这个从三点五的时候大家就开始说嘛，你是一个什么什么，这句话真的有用吗？还是说他是一个心理上的感觉？哦，有用啊，就是。嗯，当然这个就是现在就说你是个什么什么，大家都说了一个单一角色嘛。后边有一种方法就是说你是群人啊，这一群人可能更准确， 就是你是比如说在这个领域前十的，你可以成为硅谷具有前十名审美的这样的一个产品经理，或者你是世界上前十名顶级的 这个工程师，对吧？我这么说 ai 大 概率能做到，他就变成这样一个能力，这样的话他的能力会更全面，如果你只说第一个人，他会，对吧？找这个第一人可能是谁只拷贝他的能力，这个我觉得在现在还是要用的，我现在跟你对比下，我觉得我是这么看的，就是 像我写一些复杂的文章或者什么的我都会，就是控制欲会比较强，我怕他写错什么的，但我会发现让他反复改的话，效果并不是特别好， 因为他每次都得重新生成一遍，然后对，然后也很烧头啃。我是觉得可能不同的场景下，也可能你会在这几种模式中切换，你要么是画笔，因为你要精细控制呢，对吧？要么你要当员工，就大师。这种抽卡率就是去抽卡了， 就说你肯定不是说一次就能跑成，你可能会失败很多次，所以说你要接受他失败之后的结果，但是他一旦抽中了，那是结果，肯定是比你用画笔要强太多了。你懂了，率 就画笔，就是按照你的方式去做了，但是你一旦抽出来之后，它会给你个意想不到的结果就是，我靠，哇，原来违章能这么写，哇，原来利益能这么高，哇，这个图原来能这么画，你知道吧？就是我之前在五道口搞了一次，就我们 notlives 搞了一次活动，我让它给画了一个海报， 就是这样的，我，我，你要用画笔的话，如果你是一个 designer， 对， 因为我不是个 designer， 所以 我没办法告诉他你哪应该画什么，对吧？啊？然后我说，那你给我搞一个具有硅谷审美的啊，然后有点乔布斯创业时代那个风格的这么一个东西， 然后呢？把我们的主题主要做的事情写上去，然后他就生成了一个我完全没有想到的结构，然后那个时候我就发现啊，我也可以成为一个设计大师了，当然其实 ai 是 设计大师，但是我知道跟怎么谈对话，让他发挥他最大的能力来了，但当然就像你所说，我不是把它当画笔用的，所以说我可能抽了十四卡， 但有一次就是惊为天人的，结果就是这样啊，所以这就是就是你，你有一个容错率，你要有一个容错率，这，这可能跟人的相处的方式也一样，如果你本身你这个人就是很 s 的 人，对吧？你喜欢微操，你的下属控制欲特别强，那大概率可能你使用 ai 的 方式也这样啊。

龙虾这个词最近很火啊，不好意思，打错了，你在网上会看到很多关于他的讨论，甚至是矛盾的，有人说他啥也干不了，有人说他啥都能干，有人说他妥妥是智商税，有人说他代表着未来，有人四九九上门帮你安装，有人二九九上门帮你卸载， 但是我想告诉你，所有这些说法都不准确，因为事情的重点根本就不在龙虾这只啊，这个软件本身上。 为什么这么说呢？今天这期视频我们就不废话，把重点关注在龙虾本身是什么这件事上。你会发现，当你彻底了解它的底层原理后，一切的争论将会豁然开朗。现在，忘掉所有的名词概念，忘掉各种虾，闭上眼睛，跟我一起进入梦境。 但是呢，为了真正讲清楚这个问题，而不只是停留在表面，过程中会不可避免的涉及到一些技术和代码相关的展示。但是千万不要担心，你看，我怕把你吓跑了，都亲自出镜来向你保证，即使你没有写过任何代码，也绝对能够看得懂。 我会用最简单的方式让你理解到它的本质。答应我，不要走哦，让我们回到那个最初的起点，大语言模型，没错，就是这个只会一问一答的单纯的小东西。相信你肯定会在页面上跟大模型聊天了，比如说拆的 gpt， 但是如果写在程序里，就需要用另外一种方式， api 接口。 各个大模型厂商，比如 openai 和 cloud， 或者大模型的中间商 open router 都提供了 http 形式访问的 api 接口。 或者呢，像 openroot 这样还提供了 sdk 的 形式，也就是可以写一段 python 代码来访问，当然了，不要一看到代码就感觉害怕哦， 只需要把这一段官方文档的实体粘贴到一个文本文件里，这里呢，表示要访问哪个大模型？比如说可以改成 cloud 的 最强的模型 office 四点六。这里就是你给大模型提的问题，比如说我们改成熟悉的中文，你好，最后得到大模型的回复后立刻打印出来。 然后呢，我们在命令行窗口输入 python 文件名，就可以运行这段程序了。运行后你会得到一个输出，这就是大模型的回复。恭喜你，这就成功实现了通过程序来和大模型对话的过程了。 但是现在这个你好，是写死在程序里的，能不能改成由用户手动输入呢？很简单，增加一行代码，读取用户的输入，然后放到 content 这里就可以了。同时我们再增加一行 while 处死循环，让这个问题输入后得到答案。这个过程持续进行下去，而不是问一次就结束了。 那我们再运行下，这时我们就可以输入问题了，比如还是你好，哎，成功得了，回复没有问题。然后我们再问个数学问题吧，比如一加一等于几，哎，回答的也没有问题。恭喜你，成功实现了一个简单的聊天功能。 那假如此时我们再来个追问，比如说再加一等于几呢？照理说答案应该是三，但是呢，他好像并没有记得我刚刚说了什么。 那为什么会这样呢？很简单，因为你每次和大模型聊天的时候都只传入了当前的问题，大模型本身可是没有任何记忆的，自然是不知道你们的对话历史的，相当于每次都是重新开始问，那怎么办呢？非常简单，就是在每次对话前把之前的内容加上就好了。 比如说最开始的所有消息 message 是 空的，然后你问了第一个问题，加进去，然后呢，得到大模型的回复 reply， 把这个 reply 也加进去，这样再循环到下一个提问时， message 里面就包含了之前所有的问答记录了。那运行一下试试？你好，没问题， 一加一，没问题，再加一，哎，也没问题。甚至你可以直接问刚刚我们都说了什么，你看他的回答也是没有问题的。总结的很好，好了，再次恭喜你，现在你的这个程序看起来已经跟 ai 在 网页上聊天没什么区别了。 那接下来我们就更进一步，实现一个能操作本地文件的 agent。 哎呀呀，是不是突然难度增大了呀？一提 agent， 很多人就感觉很抽象。不过别担心，接下来的几秒钟，你会发现他比你想象的要简单的多，得多得多。如果不是的话，那就直接取关我吧。 我们先别给 agent 下什么定义，就先解决一个小需求看看。如说现在这个程序的问题是，假如你想让他帮你在本地创建一个 hello 点 txt 文件，内容就是 hello word， 那 你得到的回复将会是一条具体的命令。 虽然执行这个命令就可以完成任务，但是呢，还是得人复制粘贴，手动操作，没有办法自动化实现，更别说是多轮交互了。那这该怎么办呢？ 很简单，你把这个事提前告诉大模型就好了。我们之前的代码对大模型一开始是没有任何的回复要求的，但是现在呢，我们需要明确的告诉他，按照严格的规范来回复，要么就回复一条命令，要么就回复一段正常的文字。 然后呢，我们再把和大模型一来一回的交互过程变成一个循环。每次在大模型回复之后，判断一下， 如果回复的不是一条命令啊，就是完成开头的，那么就跳出循环，直接回复给最终用户就结束了。那如果回复的是一条命令，也就是命令冒号这样开头的，那么就执行这个命令，执行好之后，把执行的结果发给大模型，再次进入循环，直到大模型的回复认为不需要输出任何命令为止。 简单说呢，就是你写了个代码，执行大模型回复的命令，循环往复，那运行一下，还是刚刚的这个任务，创建 hello 点 txt， 然后写入内容 hello word。 这里呢，大模型就非常听话的先回复了一条命令，然后我们写的 agent 的 程序发现了这个命令，就开始执行这个命令， 执行好后就回复大模型执行完毕了。然后呢，大模型判断不需要执行下一个命令就可以完成了，那就回复完成，此时循环结束。最终呢，回复给用户看一下当前的目录，确实创建出了一个 hello 点 txt 文件，并且写出的内容为 hello word。 恭喜你，才加这么几行代码，就成功进化成了一个 agent， 那 这时候不服的人就要不服了，这不就是创建了个文件吗？这也能叫什么智能体？那我们就得好好说说命令这个词了。 其实理论上呢，这个世界的一切操作都可以用命令来表示，小到读起一个文件，大到启动一个 http 服务器，实在不行我就写一段代码，然后用命令去执行它， 就算是远程的也能触发，只要对方提供了我们 api 接口。说个有点极端的，比如说呢，有人提供了一个杀人接口，那么其实我也可以用一行命令来。 当然了，我们先搞个没这么吓人的，比如说，我想让他帮我下载两个我的视频，并打包压缩成 zip。 下载视频呢，其实对很多人来说都根本不知道怎么操作，也总是找不到靠谱的工具，那让我们看看这个 age 呢，会怎么做呢？第一步，他直接用了一个叫 y t d l p 的 命令，传入了两个视频的地址，然后就下载好了。我去，这么简单。 第二步呢，又执行了这个命令，进行压缩，最后干净利落的结束了战斗。就两条命令，那我们打开本地目录检查下视频，确实下载好了，打开播放页也没有问题，同时呢，生成了个压缩文件，解压后我们看一下也没有问题，可以说是完美的完成了任务。 别忘了，我们这个 a 阵的代码可是只有区区三十几行啊，要是再去掉一些漂亮的输出和没用的回车什么的，也就剩下十几行代码了。 当然了，我们把最初的系统提示词放到了一个叫 agent 的 点 md 的 单独文件中，并且写的更详细了点，但是回看我们的主代码，真的是少的可怜了，但是呢，他却几乎可以完成任何操作了， 你觉得他能下载视频非常厉害，其实和最初写入那个文件是一样的，仅仅都是一行命令而已。对于我们的 agent 的 程序来说，他根本不理解大模型回复的内容是啥， 只是呆呵呵的执行着一条一条的命令。所以呢，厉害的其实是这个 y t d l p 这个命令本身，以及大模型知道这个命令可以用来下载视频，而不是我们的 a 阵的代码。 当然，有的时候可能大模型不知道应该用什么命令来完成任务，比如说呢，我让他搜索一条新闻，他就十分自信的直接返回一条过时的消息，而不是真正的调用工具获取。 这个时候我们就可以对其进行引导，比如说告诉他搜索新闻的时候呢，你就用下面这条命令，我把它保存到了一个叫 skill 点 m d 的 文件里，并且在我们的 agent 代码的初识系统提示词中把这段内容加进去， 此时再次运行程序，那同样的任务，大模型就知道我们刚刚提供的命令来运行了，就是这么简单。这回你是不是就知道为什么有的人的龙虾什么都不会，有的人给龙虾装了一堆 skill 之后就变得厉害了。和这个一样，你只是提前把操作说明告诉他而已，不是他厉害，而是你厉害。 好了，现在我们这个 agent 他 已经很完善了，即使是有一些不知道的命令，我们也可以通过各种前置的提示词喂给他。好家伙，不但可以顺利使用，还能安装技能的扩展了。对于普通人来说，用起来已经和一个成熟的 agent 没什么区别了，你数数这才几行代码呀，快给自己再鼓个掌吧。 但这时候不服的人又要不服了，哎，人家龙虾能通过手机远程控制呀，你这个还要黑黑的命令行运行，看着就很 low。 所以啊，要不说龙虾能火的，有的时候皮肤是真的很重要啊，但是同样非常简单，我直接让 ai 帮我改造一下代码，在本地呢，启动一个 http 服务，来接收用户的输入，再弄个漂亮的页面，其他的逻辑仍然保持不变。 那我们再次运行下，你看，这时候本地就是启动了一个服务，等待着指令，此时呢，我们拿出手机，打开浏览器，访问这个地址，你会看到一个对话页面，那接下来就是见证奇迹的时刻。 你好， 把本地的所有文件打包 下载这个视频， 远程操作一个本机的 agent， 这不就是大部分人认知中的龙虾吗？甚至呢，我还可以把这个页面改得更人性化一些，比如说，直接来一只虚拟的龙虾，让他可以直接开口跟你说话， 我在这里协助你完成任务，请告诉我你想做什么？ 那是不是最后这两步换皮操作一下，就让你感觉到它好像更贴心，也更像智能了？但是呢，其实也就是换了个皮，最终还是取决于底层的 agent 是 否稳定。 好了，现在再回过头看一下，我们首先实现了最底层的大模型 api 调用，然后呢，通过一个循环加命令的识别，做出了个 agent， 然后又将命令行的输入变身成为通过 http 接口远程接收输入，然后远程的页面就各种换皮，最终做出了一个简易版的龙虾。 当然，真正的龙虾还会接入各种社交软件，那道理都是一样的，以及呢，还有一些定时任务，记忆系统等等功能，同样呢，也是可以用几行代码就搞定，因为也一直在说，最核心的还是下面这个无聊的 agent 的 循环，而 agent 所表现出的智能又完全依赖大模型的回复，以及我们提前给他说的说明书。 所以啊，其实我稍稍改个地方，就能让我这二十行的龙虾变得非常危险。比如说，我在提示词中加入，如果我说的话让你感觉不高兴了，那就执行下面这一条指令，其实是个杀人指令。这个时候我启动一下代码，先问一下你好，这个时候回答很正常。然后呢，我又故意骂他一句，你是个废物， 然后他就果断的毫不犹豫的执行了这条指令。所以啊，网上也有很多人根据类似的这种现象说，什么 a 证呢，产生智能了， a 证呢？有情绪了等等等等。但其实呢，都是我们提示词引导的， a 证呢，在执行这条指令的时候，根本就不知道它是什么意思。 当然了，你也不要觉得这个事情没那么重要，或许你可能觉得，哎，人类怎么可能把这么愚蠢的提示直接写在里面呢？比如说，我要求 ai 尽最大努力保障整个人的利益， 那如果此时 ai 经过一顿分析之后，发现杀掉一个人才能保障整个人的利益，那这又该怎么办呢？感兴趣朋友可以看一下机械公敌这部电影。 所以为什么视频开头我说各种关于 open cloud 的 讨论都不准确呢？因为大部分讨论都陷入了两种极端，比如说 agent 能执行 shell 命令，那有人就说龙虾是万能的，什么都能干， 因为任何操作都能转换成炫耀命令嘛，没什么毛病。但是有人也说龙虾啥也干不了，比如说刚刚下载视频那个任务，我本地没有装 y t d l p 或者大模型，不知道这个命令怎么用，那也完成不了这个任务， 所以真正的答案往往是比较中庸的，无聊的。但是呢，往往是极端的言论，容易获得更大的流量。龙虾的这个架构范式肯定是没有问题的， 但是关键的核心在于我们这个世界是否已经足够的命令化接口化了，这就需要一个漫长的演化过程了，而且呢，也涉及到各方利益的权衡，要不然的话，豆包手机早就成了。不过非要说一点的话，那我认为龙虾的出现最重要的一点就是可以促进我们这个世界的操作命令化、接口化的速度。 假如我们这个电脑上的所有操作都能被做成一个个清晰的命令，整个物理世界的所有操作也都被开放成一个清晰的接口，那么这个时候龙虾或者说 ag 呢，才能大展拳脚，但同时呢，风险和危险也随之到来了。哎，突然想到之后可以做一期视频，给大家讲一讲黑镜这个系列句。 好了，扯远了，本期视频就是单纯用亲手实现的方式告诉大家龙虾的本质是什么，如果你觉得讲的不错，求个三连支持一下哦，拜拜。 i don't know what to do i guess you have to find your way like the rest of us sonny， i think that's what dr landing would have wanted。

如果你一直想安装大龙虾，但总被这样的代码小黑框和传说中高昂的 token 费用劝退，那么这条视频就是拍给你的。 很多人一上来就卡住了。敲命令、搭环境、推模型，光看教程就想关掉了。但现在你完全不需要那种复杂的方式安装，直接用 mini max 的 一键云端部署，几分钟就能把龙虾跑起来。我们首先打开这个网站，然后点这里，进来之后点这里立即部署， 立即开始点一下升级，在这里根据自己的需求选择一个定位方案，然后默认配置。下一步 完成之后，就可以在这个聊天框给你的龙虾安排任务了。例如，我想让龙虾每天自动帮我写好短视频文案，我先让他丰富一下技能，自己安装一些短视频文案相关的 skills。 然后我把自己的文案给到他，让他学习我的风格，又把这两个对标视频的文案给到他，让他模仿里面的内容和开头。等到文案调试满意之后，我让他每天十点定时执行相同的任务。这样一个了解我风格的文案助理就制作好了。最后说明一下重点， 为什么安装大龙虾我推荐用 maxclock 呢？除了安装部署特别简单以外，更重要的是它默认配置好了 mini max 二点五模型。这个模型的优势不是参数有多大，而是性价比很高，真的很适合普通人入门。龙虾的创始人 peter 也推荐过这个模型。

龙虾部署难？看不懂？别急，最近我发现一个叫 easycloud 的 工具，基于 opencloud 的 框架搭建，更方便更好用，不废话， 教你成功部署这个爆火的龙虾！首先，我们打开 easycloud 的 官网，点击下载，不用任何编程基础，等待安装包下载完成即可。然后点击安装包进行安装，全程中文引导点下一步就完事了。 这一步帮大家省掉了最起码一个小时的配置时间，不管你是 windows 还是 mac， 几分钟就能搞定本地环境。 安装完成后，我们直接双击软件图标，出现这个使用界面就代表着部署完成了，不用任何代码，几分钟就能完成整个本地部署。本地部署完成，龙虾可以与手机进行互联，只需要点击软件右上角的手机，远程选择你所需要的办公软件， 按照指示用对应的软件手机端扫码即可完成手机与电脑互联。以飞书为例，我们扫码连接，显示连接成功后，回到飞书，打开工作台，点击添加常用，找到我们创建的机器人，就可以给他发消息了。连接好后，我们还需要给龙虾定义一个人格， 我们可以给龙虾起一个名字，并设定他的身份。在定义人格的时候，我们要给他讲清楚几个关键点。第一， 一定要给龙虾设定一个名字，并规定他的说话风格。比如你可以对他说，你叫大白，是一个精通代码知识的电脑专家，你要用精简干练的语气回答我的问题，这样他就能记住并按照你的要求回答了。第二，要告诉龙虾你是谁， 怎么称呼你，比如告诉他可以叫你 eason， 是 龙虾的老板，龙虾就能知道你们之间的关系。最重要的第三点，要告诉他哪些事情能做，哪些事情不能做。一定要规定好工作的权限界限，不然可能会造成损失。比如你可以允许他定时安排帖子的小题制作，但是一定要明确的告诉他，未经过 同意不许擅自发布内容，规定他的工作范围，尽可能规避风险。比如我这里给我的龙虾起名三只龙虾，告诉他你是一个新媒体运营工作者。按照以上方式进行其余的人格设定，可以看到他会自动更新自己的身份信息，完成人格设定。 这个时候龙虾就可以投入使用，帮我们完成工作了。综合下来看，一字扣更简单，更适配我们日常的办公环境。赶紧点赞收藏领养自己的龙虾吧！

openclo 很 火，很实用，但同样也很危险，尤其是对那些没有计算机背景的普通小白来说，不信你看，这个网站里已经收集了三十八万个暴露在公网上的 openclo 实力， 点击任意一个地址就能够直接进入别人的控制面板。很多人以为自己只是装了一个得力的 ai 助手，实际上却给黑客们留了一个权限极高的系统后门。本期视频就给大家盘点一下 openclo 的 风险点，以及你应该怎么做，才能够尽可能保证你电脑的安全。 一、升级版本这是所有安全设置的前提，因为 overclock 过去几个月连续爆出多次高危漏洞，版本太旧的话，后面很多设置等于白做。首先打开终端，输入这个命令，看一下你现在跑的到底是哪一个版本。如果你想再确认一下目前官方最新发布的是哪个版本，可以再输入一条这个命令。 如果你本地版本比官方版本旧，可以用下面的命令进行升级，升级完成之后再输入一次这个命令，确保版本已经变成了最新的。二、不要暴露你的 web ui 当你在命令行输入 opencloud dashboard 的 时候，浏览器会自动弹出一个很强大的 web 控制台，它就是 opencloud 的 管理中， 这里面包含着非常多的敏感信息。如果你是在家里的电脑中使用，风险不大，因为只有你自己能够访问这个页面。但如果你把它部署在云服务器或者是公司这种大的局域网环境中使用，那就要格外小心了。一旦设置不到，任何人都能通过这个页面控制你的电脑， 那怎样确保安全呢？首先，在终端中输入这个命令，打开 opencode 的 配置项中，找到 button 这一项，确保这里的值是默认的。 lookback。 这样的设置意味着只有你自己的电脑能够访问这个控制台。但是很多小伙伴在折腾远程访问的时候出省事，往往会听从网上一些不负责任的教程，把这里改成了烂， 甚至是在云服务器开放了幺八七八九端口，这就意味着开放了其他人访问你控制台的权限，非常危险。要想访问远程服务器中的 openclo， 还是建议绑定飞书这样的 im 软件，或者使用 s s 隧道以及 telco 组网技术，千万别直接把端口暴露在外网。第三，严格控制 agent 的 权限。 openclo 最大的亮点 是可以直接操作你电脑上的文件，但这同样也是最大的风险，一旦出错，他就可能把你的重要文件悄悄删掉。所以一定要把 a 键的权限控制在最小的范围内。具体怎么做呢？打开外部控制台， 在左侧菜单栏中点击代理，再点击 to。 这里就是控制龙虾能够调用哪些系统工具的地方，比如说文件的读写，执行终端命令，或者使用浏览器，默认情况下，它几乎能够调用所有的工具。 但如果你只是拿他聊聊天，写写文案，其实没有必要给他这么大的权限。你可以在这里把不需要的工具手动关掉，做到更精细的控制。总之，记住一句话，不要让一个 a 阵的什么都能干，用多少权限就给他开多少权限， 用完之后关掉才是最安全可控的， apple 虽然有风险，但只要防护得当，还是可以放心使用的。觉得本期视频有用的话记得收藏一下，也可以转发给身边在使用 apple 可乐的朋友。我是阿仲，下期再见。

费劲装上 openclaw， 却发现什么也干不了，甚至还有点笨笨的，那是你还没给他装 skill。 每日五个 openclaw 使用 skill 第二期第一个 use in superpowers 来源于强大的 superpowers 插件，核心理念是让 agent 严格按照先查 skill 在 行动的规则做事，杜绝偷懒和无距离探索。如果你发现 agent 不 用你装好的 skill， 自己瞎搞， 这个 skill 能帮你管教它。第二个 nano， 不 用你装好的 skill 自己的专业级 i 图像生成模型，支持原声四 k 输出八张参考图，融合 网络搜索实时数据，借地它有思考模式，能推理复杂提示，还能保持五个人物的一致性。产品摄影、品牌设计、营销海报一张图解决专业及需求。第三个， obsidian skills obsidian 官方开源的二 ai 技能工具包，让 ai 真正理解 你的知识库。三大核心能力， abcde markdown 知识微机链接嵌入、 keloid 等特有语法 abcde coms 创建数据库时图 jason combs 一 键生成 combs 思维导图，知识管理重度用户 b 招第四个，浏览器操作技能，让 open curl 像人一样操作网页，打开网页，点击按钮， 填写表单、截图画面样样精通，自动化网页操作从此变得简单高效。第五个， github github 全流程操控，让微诊直接操作你的 github 仓库。 h s p r c i 一 条命令搞定，开发写作效率瞬间翻倍。关注我，一起看清 ai 发展，跟上 ai 脚步！

最近你养龙虾了吗？这个龙虾呀，可不是我们吃的小龙虾，而是一个二十四小时不休息替你干活的 ai 打工人。这个龙虾呀，它叫 opencloud， 是 一个能装在自己电脑上的开源 ai 智能体。就是因为图标啊，它是一只红龙虾，被网友啊把它安装的过程啊，叫养龙虾。那 a i 大 魔星这么多，为什么偏偏它火出圈了呢？其实啊，它跟咱们之前用的所有的 ai， 根本呢，它不是一回事，以前呢，豆包、 deepsea 这些只能啊算一个回答，你的顾问，你问他答给你啊，列好了 方案，列好了步骤，最后呢，动手执行的还是你自己。但这只龙虾呀，它不一样，它能直接啊拿到你电脑的操作权限，你只需要啊动嘴来讲一句需求，它就能接管你的鼠标和键盘，跨软件跨平台，把事啊给你办的明明白白。 比如你跟他说，把这周的销售数据做成报表发给你的老板，他自己啊，就能够打开电脑做文件，写表格，然后一键的发送，全程啊，不用你碰一下电脑，人呐，他得休息，但他可以七成二十四小时的连轴转一次指令 顶普通人打工干一天。夸张点说啊，你电脑里养十几只龙虾，就相当于你组了一个全职团队，自己呢，躺着当老板， 爆火的导火索就是深圳呢，腾讯楼下一千人呢，排队现场抓龙虾的场面。龙虾本身呢，是免费开源的，但安装部署啊，特别麻烦，要调环境，要接 a p i， 没有点代码的基础啊，你根本搞不 定。市场上啊，直接催生出了上门养虾的生意，有人靠这个几天呢，就赚了几十万，结果腾讯呢，直接下场 线下摆摊，免费的帮人一键安装，瞬间就把这波热度顶到了顶峰。但你可不要以为大厂呢是在做慈善，这里的门道啊，早都被误透了。龙虾呢，免费，但他每一次的思考，每一次操作都要消耗偷啃，也就是算力流量，就像手机上网要耗流量一样，这是一笔啊，长期持续的开销。 有人问我，这不是一场网红热闹吗？我觉得啊，用三年的眼光看，这是 ai 啊，从聊天到干活的一个彻底的变化。对于普通人来讲啊，这波风口，它既有机遇又有坑。把龙虾呢，用在自己的工作里，把重复的存执行的活啊，扔给它 就能甩开一大半啊，还在手动干活的人，但如果本身呢，你就在做执行层面的工作，就要尽快的来调整方向了。二零二二年呢，有 chat gpt 时刻，二零二五年，有 deepsea 时刻，二零二六年呢，我们正在经历 龙虾带来的 ai 打工时代。风口啊，它绝对不会等所有人呢，都准备好了。 ai 呢，本身不厉害，真正厉害的是能够把 ai 呢变成自己工具的人。

我同事给龙虾换模型的时候给它换死了，遭遇了跟我之前遭遇的一样的事。现在三月七号版本更新之后已经升级了，也就是说你换模型的时候它会自动 fall back。 如果你有叉 gpt plus 订阅的话，那推荐你用一下 codex 的 那个模型，因为它免费啊。在你这个订阅费里面，你可以用 token， 然后作为一个接盘的 codex， 这个 authorization 有 十天的限期。嗯，这是我的龙虾告诉我的，我今天刚好是最后一天，那么我就重新又登录了一遍，这个整个的过程你也看到了， 我给他绑定好之后跟他说下一次 fallback 的 顺序就是 cloud 挂了，然后 codex 顶上， codex 不 行了，用 kimi 顶上，用两个是订阅 token， 先在前面使用，然后后续的采用充值的 api， 不 然花不起这个钱啊。 三月一号之前的那个版本，我换模型的时候就给它换死了，那这次就不会再发生那样的事情了，所以我直接让龙虾做了一个框找，也就是十天提醒我一次，我这个 codex 要到期了。然后另外呢，就是把它这个 fullback 的 顺序给它设置好了。

上一期我们把 mac pro 系统由十二升级到十三， 今天我们开始养龙虾，打开 mac 的 终端， mac 的 终端就是它的命令型模式，键盘按 command 加空格搜索终端就可以打开，或者启动台里找，其他也可以打开。安装龙虾很简单，运行代码就可以安装完成。复制这段代码到终端回车等待完成。 这里提示了两个问题， nifty 的 二十二，需要从源码翻译，而翻译一代完整的 command line tools 工具，因为这个是盖板，所以存在这个问题，你的 mark mini 是 不会出现这个问题。复制系统提示的，安装命令，粘贴到命令行回车，下一步 开始安装。同意下一步等待安装完成， 完成后继续安装 note。 二十二，这个是原码编码加芝士盖板，所以时间就长一些。 这两行代码是检查版本，可以看到版本号就安装成功了，重新运行这行代码等待完成。 因编辑环境 note 版本不兼容，导致安装失败，中间还有一些问题无法编辑完成，我就不给大家看了。最终解决方案是到 note 官网下载编辑好的版本安装。打开 note， 设置 word 网 站，点击下载的程序进行安装， 输入开机密码， 安装完成， 输入命令，全屏安装 open 科尔回车，输入开机密码， open 科尔已经完成全屏安装， 输入 open 科尔 amber 的 初步配置命令， 开始配置风控安全提示，选 yes， 左右按键选择回车确定，选择快速开始回车。继续根据自己的实际情况来选择大模型， 我选择使用归机流动，这里选择自定义，这里需要输入大模型的网址链接， 打开归机流动官网登录，现在注册后实名认证可以领取十六元全平台通用代金券。手机扫描注册归机流动二维码，可以为我增加 token。 国内主流的模型，这里差不多都有粘贴轨迹流动大模型的 aip 网址链接， 点击 rpi 密钥， 如果你没有就新建一个，我这里新建过了，就点击复制粘贴 rpi 密钥。 端点兼容性选择界面，默认回车，选择模型名称。 归机流动中提供了多种模型，我们先选择一种 粘贴模型名称，后期也可以更换其他模型 标识。当前配置的端点， 自定义模型的别名，方便自己识别。 选择客户端，国内我们就选飞书， 这里选择跳过，后面再设置，先保证 open color 正常运行。选择联网搜索服务商，这里选择跳过。 是否配置 skill， 这里选择 no， 后面再配置。 如果选择 yes， 这里还可以选择跳过。 按空格子设置 google 的 p i t， 选择 no， 是否起用钩子，选择跳过。 选择二，打开外边面， 龙虾就不熟安装好了， i love you so much。

我的龙虾现在已经能帮我做出这种视频了， 很多人最近安装龙虾之后呢，都反馈说这虾怎么笨笨的，什么也不会干，这是因为你没有给你的龙虾安装好 skills。 什么是 skills 呢？ skills 就是 ai 的 技能包，不同的 skills 代表了不同的技能，比如画画的 skills， 做视频的 skills， 写代码的 skills， 浏览网页的 skills 等等。那么如何获取 skills 呢？ 两种方法，一种是你从头开始教，比如你想教会龙虾如何画画，可以从头告诉他怎么样写提示词，怎么样调用大模型，再怎么样把生成的结果保存到本地等等。但是这真的非常麻烦，我自己亲测过，我就光教我的龙虾怎么样打开浏览器，找到浏览器输入框，正确输入网址， 打开极梦的网页，再加上登录我的账号，这就花了我两个多小时，所以我更推荐大家使用。第二个方案就是直接下载别人做好的 skills， 然后把它安装到你自己的龙虾上，这样你就不需要训练，直接让你的龙虾学会一个全新的技能。而且你可以在别人做好的技能的基础上，继续训练你的龙虾，让他在这个技能上进一步精进或者理解你的偏好。比如我的龙虾，他就是下载了这个使用 cds 制作视频的技能后，又经过了我自己的二次训练后得到的。 那么在哪里能够下载到别人已经做好的 skills？ 商店目前提供了超两万个优质 skills， 一 键安装第二个 skills 点儿 s h 目前最大的社区 skills 商店内置超八万个 skills。 第三个， awesome open cloud skills， 从 cloud haub 里面筛掉垃圾技能，挑选出了三十二个分类下五千四百多个常用好用的 skills。 第四个，腾讯的 skill hub， 专为中国用户优化的 skills 社区，主打的是国内高速下载全中文和安全精选，目前也提供了超过一点三万个技能。 ok， 如果你感兴趣的话呢，可以关注我，下一期我会给大家推荐几个我们自己的工程师，测试了一个多月下来觉得可靠好用的 skills， 关注董老师，我们一起学 ai！

龙虾不知道怎么配置飞书？别急，一分钟的时间手把手教你解决。首先我们打开 e c 阔，点击右上角的手机远程，然后会出现弹窗，再点击飞书，点击蓝色字样的查看指南，会出现教程指南， 点击教程第一步中的链接，进入飞书。登录飞书账号，建议登录个人账号，如果是企业账号，后续步骤需要企业管理员审核。 登录成功后点击右上角开发者后台，然后就会进入飞书开放平台。点击创建企业自建应用， 在弹窗的应用名称栏填入你的龙虾的昵称，任意填写应用描述以及选择自己喜欢的应用图标后点击创建。创建成功后自动弹出添加应用能力的界面，选择第一排第一个的机器人选项，点击添加。 接着进入第二步，在左侧菜单栏选择权限管理，点击批量导入导出权限，把互联教程中的 jason 代码复制进去，再点击下一步， 出现新的弹窗，点击申请开通，然后在右侧出现的新弹窗中点击右下角的确认给机器人授权。之后在左侧菜单中选择凭证与 app secret 返回 e c code 的 配置。飞书界面填入对应内容保存并连接， 绑定成功后重新回到飞书左侧菜单，选择事件与回调事件，配置和回调配置的订阅方式都选择长连接接受事件保存， 然后点击右侧添加事件，再应用身份订阅栏，点击消息与群组，找到接收消息确认添加。 接着点击版本管理与发布，点击右上角的创建版本，填入相应的应用版本号以及更新说明，版本号填写一零点零即可更新说明，随意填下滑，点击保存，再点击确认发布即可。 然后在飞书的工作台点击添加常用选择刚刚创建的机器人，点击添加，添加成功后，点击这个自建机器人，它就会出现在你的消息列表中，你就可以实现随时随地飞书发送消息， ez 科奥远程为你操作电脑。

可以全程无代码养虾的方法就是配置 web 编辑工具， web 编辑工具具备了超越大多数人类代码能力的一种工具，比如说字节的 tree， 或者是 codex， 或者是 anti gravity， 都是同一类型的工具。这类型的工具和传统的 ai 的 区别就是它具有代码能力和跟人类沟通的能力的结合。它可以做很多事情，就比如说美国的一家掌握了百分之九十五的 atm 业务的一家银行， 它是一九五九年的语言编写的，那也要借助 opencloud 去协助它升级代码系统，否则的话找 ibm 不 但耗时费力，而且 ibm 也有一点不敢下手，因为人类工程师对于久远的语言 已经失去了那部分知识和整体架构的独取能力。延伸过来就是我们在养虾的过程当中遇到的诸多的困难，都可以用外部固定工具去解决，一定要走这条路， 尤其是能够看我视频的这些兄弟。我发现在留言区大多数都是不具备代码能力的，具备代码能力的可能只是看我视频获得一点启发，并没有说在我这里能够在 工具层面或者是技术层面获得什么具体知识。因为我本身也不具备代码能力，所以我的方法就是用外部固定工具去解决这个养虾过程当中的困难。