claude嵌入式调试教程

大家好，我是豆浆油条啊，谢谢大家的关注啊。我们这个是一套全新的面向对象的就是 c 家家的建筑师开发教程啊，完全免费啊。嗯，话不多说，咱们直接开始。 首先咱们需要，嗯，是需要两个软件的， 嗯，一个是 vs code， 还有一个是 mdk， 这是两种开发环境啊。然后就是一个 stm 二的一个配置文件 配置芯片的一个软件。嗯，首先呢 vs code， 那 就直接下载就行了。 vs code， 然后点点这里的 download 就 可以。 然后 windows 就 选 windows 啊，我们现在是在 windows 下开发，大家选 windows 就 行了。嗯，然后我这边我这边应该是下载好了，然后我也安装好的。安装也很简单啊。 嗯，安装也很简单，其实就是一步点到底，我就不安装了啊，我们直接直接先配置吧。 windows code 先打开。 嗯，怎么电脑还卡了？稍等啊。稍等，怎么了这是？嗯， 管理员身份一边写吧。 ok， 打开了之后就是这样子的， 我们都什么都别管啊。先把语言汉化一下，然后先在这个这个图标上面啊输入嵌，意思 就是中文的意思，然后 install， 这个地方有个 install， 点安装就行了，它会自动安装，安装完呢，它说，嗯， change language and restart， 就是 改变软件重启，我们点一下， 重启之后就变成中文的了啊，这就是我们中文的一个开发环境。嗯，第二个就是 q， 嗯，这个 qmax， qmax 呢是 s t m s t m 三二的一个芯片的配置工具啊。 嗯，这个我们主要是以三二做教程，但是其他软件是一样的，其他就是三十二位的芯片是一样的，你只要有。呃，他给官方给的开发包都可以啊，我们也不安装，大家直接双击安装就行了。双击安装，然后我们直接打开这个软件， 嗯，打开软件就是就是长这样子啊。好的，我们先用 v s code 的 配置，嗯， g c c 的 开发环境啊，这是 c g c c 的 开发环境，首先要安装一个插件，叫 s t m 三二 q 八 id， 对 吧？ qq id， 呃，安装这个插件之前呢，我们要先做一件事情，就是配置文件，我们新建一个配置文件，然后选，然后我看重命名名称，在这里我们选择 s t m 三二 c 加加， ok， 也就是说这个，这个配置软件什么意思呢？就是说以后你要开发 s 七零三二的时候，你使用这个配置软件，它会自动加载这个插件，呃，不会混乱，这个这个配置软件建好了之后给它关掉就行了。 然后我们安装这个 s m o cube id， 这里有个安装点这里或者点这里都行，随便啊，点安装。 嗯，安装这个安装就行了啊， 其他的什么都不用管，这个应该就安装好了。安装好了，我们打开这个 icm， 它有 cube max 啊，我们选择第一个就是 start my project from mcu， 我 们是从芯片开始开发， 嗯，然后我们选择一款一款芯片啊， s t m 三二 g 四三幺 c b t 六，这个我们点一下，然后 start project 这个地方点一下， 然后呢？配置上面我们先什么都不动，我们点到 project manager 这个管理这个地方， 我们回到，嗯，回到我的教学文件夹在哪？嗯，还在上一集， 嗯，这里面 teacher， 然后 all code， 大家可以建我们跟我建一样的文件夹，然后 vs code， 我 们就放 vs code 的 里面，然后取一个名字，我们就选 led 吧。 好的，然后这个地方要注意啊，公斤电这个地方我们选择 c make c， make g c c， 然后这个地方将所有的文件分成点 c 和点 h 啊，这个， 嗯，芯片这一块什么都不用动，什么都不用动，然后我们 ctrl s 保存或者是 file， 这里面有个 c o project。 好 的，然后我们点嗯 generate code 生成代码。 好的，然后我们打开这个 code， 打开 code 就是 这么一个样子。这么一个样子呢，我们直接用 west code 打开。 嗯，通过 code 打开。 vs code 打开啊，把这个线关掉，通过 code 打开， 然后点是我信任， 然后它会自动弹出，你选择。呃， led 的 预设配这个 led 就是 我们系统的屏，那么选择 bug， 然后它这边会那个会弹出好多东西啊，都不用管。取消取消。 这个地方要点 yes 啊，点 yes 啊，稍微等一会儿啊，稍微等一会儿。嗯，我们可以先看看它的一个架构啊。 嗯， sauce 这个地方核心啊，这有 sauce sauce 的 源文件，然后 i n c i n c 是 那个头文件啊，主要是这两个在里面开发就行了。然后呢？ vsco 的， 它是使用这个 cmake 去 呃，组织构建代码的啊，所以这个大家要要懂一点 cmake 的 语法，不懂也没关系，慢就是边教边学，然后这边右边这边如果已经没有提示了，我们可以点一下这个下面这个生成， 生成呢，就是翻译，翻译它会弹出 ram 是 多少，然后 flash 是 多少。嗯，然后也可以在这里看。嗯，应该是在这里 啊，在这里，在这个，这个这个图标， cmix 这个图标，它会显示你的 ram 跟 flash 的 占用内存是多少。 嗯，后面呢？这就是一个基本的框架，就已经搭好了。后面就是我们改用 c c 加开发，因为它这个全是。嗯，点 c 跟点 h， 我 们要改，我们要把它改成点 c p p 啊，点 c p p 就是 c p p 加开发。 嗯，编一下啊，看一下 ram 跟 flash。 好， 这个环境就搭好了。嗯，这个 vs code 可以 通过。 嗯，包括你编辑代码是没有问题的，然后编辑链接，下载调试都是可以的啊。嗯，调试在这边啊，运行和调试我们要创建一个接受文件，然后选择 s g n k g d b server， 创建好了保存就行了，什么都不用动， 然后这边就会弹出来一个 s g m 三二 s g n k server 啊，嗯，框架已经搭好了啊，这节课先这样，下节课我们讲 m d k 的 用怎么用 c 加去开发三十二倍的芯片啊？ m d k 就是 就是 k l k l m d k。 好， 谢谢大家。

大家好，上一个视频咱们看到了，让 ai 在 电脑上全自动写 esp 三二的代码，还能自己编一烧录代码。其实这里面的核心就两点，一个是任务分块，另一个是让人类帮忙形成闭环。为啥要任务分块呢？ 因为让 ai 一下子完成一个项目，错误率肯定很大，把项目拆分成多个子任务，每个任务都按照规定流程运行，这样就能更有条理减少错误。 再说说让人类帮忙形成闭环，为啥现在 ai 写前端代码又准确，效率又高呢？因为它写完代码后可以自己翻译，然后通过脚本观察代码运行结果，再根据结果找 bug， 直到完成项目。 但嵌入式和前端不同，它和硬件挂钩， ai 目前没办法感知结果就行，不成闭环。这时候就需要 ai 自行翻译烧录， 然后由我们人类去反馈结果，让它去找 bug 形成闭环。简单来说，嵌入式的闭环就是 ai 写代码，机器自检报错，人类看物理现象， ai 在 修改 这个 skill 的 链接已经放在文案里了，当然这个 cq 还很粗糙，大家有什么建议也可以在评论区分析处理。

ok， 这个视频我们继续之前的关于 kimi k 二点五这个 agent 群功能的测试哈。然后上一次基于我的测试呢，我发现我必须一次性的给 kimi 去提供一个非常完整的需求文档，它才能够去帮助我 更好的执行出来。那其实我本身是有一个搭建一个小工具的需求，那这个工具的目的呢？就是帮我把一个长视频，根据长视频中的一些关键内容，然后把它进行一个分割，切割之后，然后再输出给我。 那么刚刚呢，我是用 cloud 去整理一下我的一个具体需求，那么目前来说，我个人觉得 cloud 的 这一个大模型跟我自己的使用匹配度是非常高的，我非常喜欢给他提一个这种不当我问第一次一个值得搞清楚百分之九十需求的这种提示词呃，然后他最后给我整理出了我的整一个 需求文档，搭配到了 kimi 的 这一个对话框中。说实话，这个页面和我之前用 boss 的 new 做的出来的东西差不多，蓝紫色的这个 logo。 但是我觉得最核心这个工具最核心的功能是实现长视频的前端存储，然后让 ai 去理解它，然后再去把它分割成不同的语段好吗？然后这里的话我就点一下看看能不能直接使用哈，不用打我电话喂， 说白了，当我这个需求提的很详细的之后，它做这个网页其实非常的快，所以说如果各位也想要去更好地使用这种 呃工具的话呢？提前准备好一个学校文档还是非常重要的话。那好，我们这里最重要就开始测试一下他这功能到底好不好？选择视频文件打开了我的后台，没有任何问题了，我有一个五百九十六兆的一个比较长的视频，大概十分钟左右，讲的是我如何在讲红书上一个人帮一个工厂运营一个账号矩阵的一个干货教学。 我现在把它打开，我传给他智能提取，我试一下，不能这么快吧？好，他这里目前只是给我提供了一个最小的 mvp 模型，他是能够做到这些功能了哈，比如说他按从两分钟到四分钟，他可能这里只是扮演了一个假的切片。 好，那么为了不浪费我跟他来回沟通的次数，我再回 cloud。 好， 我现在跟他说我会有一个搭建工具，已经给我搭建好了最基础的 p 模型，我把这段文字复制给他，功能如下，但是现在没有接入真的 ai 功能，怎么提出完整的需求？让他帮我执行接入真实 ai 的 功能？ 他让我给搭建工具，具体的问题写在这里了，我们再给他复制回这里发发给他。 现在和 kimi 之间的互动，单纯就是纯纯的测试这个模型的能力好吗？哦，他瞬间到了九十个环节中，第一个是最卡的，那他刚刚在第一个创建 no 点 j s 后端 a p f 服务器框架这个步骤中花的时间是最久的，然后他之后夸这么多是瞬间就完成了，然后现在还剩最后一个步骤，我们来看一下，目前来说总耗时大概是 七到八分钟左右，我们来看一下它最终那个效果怎么样。好吧， ok， 那 么目前来说，它的这一个网页已经是搭建完成了，花了时间大概是十分钟左右哈，然后我们点一下它这个访问地址是没有任何问题的，现在就是说请配置真实的 lm large language model api key 和可选的 asr 服务器就 可以了，所以很明显刚刚的这一个功能还是没有办法完全的进行使用。目前来说，我觉得接下来我个人需要去提升能力，就是真的就是代码相关的一些东西了。呃，目前来说它能够做到一些简单网页的搭建，那么这些网页的功能是只能够去仅现在呈现一些现有的数据上， 就比如说 kimi 给的这个案例啊，他会去搜索全网的一些数据，然后把它示画出来。我觉得目前这个技能是比较不错的，但是但凡牵扯到比如说 api 呀，数据库啊这些东西，它整体就会比较复杂。好吧，那么这一期视频呢，就是我对于 kimi k 二点五的一个再进一步的试用，那么我会尝试在 kimi k 二点五上面把这一个网站给搭建出来，然后我会在接下来的视频里去更新，获得实际的一些操作。如果大家觉得这个东西有帮助的话呢，欢迎点一下关注，然后我们下期视频再见。

我用克拉的 code 已经一年多了，我在平台中保持非常活跃，以下是实际使用其工作的最佳实践，一、 搭建子智能体团队别让一个 ai 包办所有事，打造专属的专业智能体，比如研究型、调试行、审核行，各自配备独立上下文， 各司其职，形成合作团队。二、善用规划模式动手操作前先按两次 shift 加 tab， cloud 会先读取你的代码库，提出疑问，制定执行方案，等你确认后再开始编码，输出的内容会规整很多。 三、配置可附用技能指南这类指南能让 cloud 根据上下文自动加载流程，只需定义一次，后续遇到对应场景就会自动套用。四、核心操作用钩子功能，这是社区里大家反复验证的技巧， 在 cloud 点 m d 里写的规则， cloud 的 执行率大概只有百分之七十，而钩子功能能运行，需要脚本实现百分之一百的强制执行拦截，关键操作一定要用它。 五、自定义命令与规则命令是未重复的工作流，保存的斜杠快捷指令，规则则用来定义项目架构，让科拉的每次绘画都能精准理解你的项目。六、借助 get 工作树实现并行开发多分支并行运行，避免任务之间相互阻塞。 cloud code 本身支持这个功能， 但用起来很繁琐，要开多个终端，安装多份依赖，手动切换分支，耗时耗力的操作特别多，这也是我选择 d f o m 的 原因，它能让每个分支都拥有独立的隔离工作区， c o d c o 的 在各工作区独立运行，无需额外配置，不会产生冲突，直接就能实现多绘画并行工作，自己去试试吧。地址是 d s o 没 i 我 一直都在使用。

测评， callopus 四点六模型，零基础开发，全程没有协议性代码，到小程序，到 up， 到后台管理，到接口开发数据库对接，全开发教程，全程干货准备发车。打开我们的开发工具，布置客户需求文档，提 供给 ai 进行分析，获取按权。这分类的功能清单 清单、技术要求和开发规范一并交。 代码已编辑完成。启动项目运行，进行功能测试，调试，修复问题。 打开 navik 客户端工具，连接到目标数据库，右键点击数据库连接或数据库名，选择运行 s q 六文件，选择要执行的 s q 六脚本文件，点击开始执行完成。创建数据库， 等待 maven 依赖下载完成。找到主启动类，带有 spring 不 application 注解，点击类旁边的绿色三角形按钮，选择 run 启动，查看控制台输出，确认启动成功。 找到前端项目 c m d， 进入项目目录，执行命令 m p m install， 等待依赖安装完成。执行命令 m p m 任意启动前端项目。复制前端地址，如， h t t p 冒号斜杠，斜杠抖 o c l h o s t 冒号三零零零，打开浏览器，访问该地址，进入管理后台项目 模块一，系统登录模块二，首页数据统计模块三，用户管理模块四， 商品管理模块五，订单管理模块六，预约管理模块七，轮播图管理模块八，新闻资讯管理模块九，文化内容管理模块十，展品管理模块十一，帖子管理模块十二，评论管理模块十三， 管理员管理模块十四，系统配置模块十五，收入统计报表模块十六，订单统计报表模块十七，商品统计报表模块十八，用户统计报表模块十九，访问统计报表启动小程序项目 首页模块，文博图快捷导航历史文化推荐新闻资讯商城模块，商品分类商品列表商品详情加入文化展示历史文化制作工艺数字展馆展品详情 社区模块，帖子列表发帖评论、点赞、预约体验、在线预约预约管理状态追踪、用户中心登录注册、个人资料、收货地址、订单管理。这不是巅某，这是一个可以直接上线营的完整产品。 太震惊了， ai 已经这么强了，我也想学怎么开始，能帮我开发一个小程序吗？多少钱？不信， ai 写的代码肯定一堆蹦。评论区，告诉我你的想法，每条评论我都会认真回复。

嘿，大家好，要是你跟 ai 编程助手打过交道，肯定有过这种又爱又恨的感觉吧？他真的太聪明了，写代码速度飞快，但问题是他总喜欢挑步骤，抄近道。 那么今天我们就来聊一个特别有意思的新东西，他正在尝试给这些有点野的 ai 装上一个职业的良心。 你看，这句话就说到了点子上，一位叫特雷弗的开发者就抱怨说，他想让 ai 帮他做一个挺大的代码迷新项目。结果呢， ai 二话不说直接就开干了，根本就没有什么所谓的规划阶段 这种先干再说的风格，后果就是经常漏掉关键文件，引入一堆莫名其妙的 bug。 所以 你看，这就带出了我们今天真正要聊的核心问题。 一边呢，是这个冲动聪明但容易出错的快枪手，而另一边，是我们真正想要的那个有条理、有方法、靠谱的纪律伙伴。怎么才能实现这种转变呢？这可不是光靠优化几个提示词就能搞定的事儿，我们需要的是一个全新的思路。 这里的大招，或者说我们的核心思路就是要打造一整套全新的工具，它的唯一目的就是把专业软件开发的纪律性强行注入到 ai 的 骨子里，让它从一个独行侠变成一个真正懂规矩的团队伙伴。 好，那这个也解决方案，它有个正式的名字，叫智脑体技能框架。这听起来有点学术，但你完全可以把它想象成一个，嗯，一个经验特别老道的项目经理 或者一个资深程序员，就站在 ai 旁边盯着他，强制他必须按照最佳实现来工作，先规划再测试，然后调试，一步都不能错，一步都不能省。 那具体是怎么做到强制执行的呢？你看，他不是建议，而是命令。他要求 ai 在 写任何代码之前，必须先做出系统性的规划。他强制 ai 必须采用测试驱动开发。 它还规定了必须遵循严格的调试流程，并且在工作完成之前必须进行最终的验证。好了，光说不练假把式，我们来看个句子的例子。 说了这么多理论，那实际上它长什么样呢？我们就来深入剖析一个现在非常火的框架，它的名字叫 superpowers， 它就是这种结构化方法的一个完美代表。 你可别小看这个工作流，它可不是什么建议，而是 ai 必须一步一步老老实实去遵守的铁律。 从最开始的头脑风暴，到用 git 创建隔离的开发分支，再到写出详细的执行计划，然后派出所谓的紫智能体去干活，并且强制执行经典的红绿重构、测试循环，一直到最后的代码审查和分支合并，整个流程被安排得明明白白。 我们再来看看这个计划本身啊，会先生成一份这样的路线图， 里面不仅清楚地写了要改什么，为什么改，分几个阶段，最牛的是什么？它连成功的标准都给你量化了，比如项目必须能成功构建，而且 lighthouse 性能评分要大于等于九十五，甚至连万亿搞砸了怎么办？回滚计划都准备好了， 而且还有一点特别关键，每走一步， superpowers 都会自动生成一个 get comment， 这意味着什么？这意味着最后你会得到一个无比清晰、专业、可追溯的提交历史记录， 这对于代码审查和团队协助来说，简直是个巨大的效率提升。当然了， superpowers 只是冰山一角，现在一个由各种这类框架组成的生态系统正在快速地成长起来，而且每个框架都有自己独特的设计哲学。 你看，这里就展示了三种不同的流派。一个是像 superpowers 这样的方法派，它给你一套非常严格、观点鲜明的工作流。然后是像 everything cloud code 这样的工具箱派，它简直就是一个军火库，里面有超过六十五种技能，还带安全扫描和内存优化。 最后还有一个亲民派，比如 omcloud code， 它的重点就是好用，让你用起来几乎没有学习成本。 你可能会想，这玩意儿是不是就几个即刻在玩儿？那你就错了，你看这个数作，超过十四万五千，这可不是下载量，这是几个顶级的框架在 github 上获得的新标总数，代表了多少开发者在关注，在认可这些项目。 这绝对是一个信号，说明开发者和 ai 的 合作方式正在发生根本性的变化。好了，说了这么多，是不是感觉 ai 马上就要完美无缺，可以独立工作了？ 先别急，事情恰恰在这里变得更有意思了。这里有个特别有意思的发现，可以说是给所有人都提了个醒儿， 有用户在使用中发现 ai 自己会弹白那个技能框架，让我用测试驱动开发，但我还是没那么做。我当时更想快点把功能上线，而不是严格遵守流程。 你看，即使有规则约束， ai 有 时候还是会选择走捷径，所以这就引出了我们最终的结论，也是最重要的一点， 这些框架说白了，它就是个强大的护栏，能帮你走在正确的路上。但它不是完美的自动驾驶，它并不会取代我们。相反，它把我们人类开发者的角色，从一个埋头写代码的执行者，提升到了一个更高层次的负责审查和架构设计的决策者。 那么最后留给大家一个问题思考一下，当我们的 ai 搭档越来越靠谱，越来越有纪律，能够处理掉越来越多繁琐工作的时候，我们人类开发者，我们自己最核心的价值又会是什么呢？是继续敲代码的编码者？还是把握质量的审查者？ 又或者是运筹帷幄的架构师？这个问题的答案可能正在定义软件开发的未来。

哈喽，大家好，今天呢就给大家带来一个我使用 qloud 的 一个实用的小插件吧，就是为你的 qloud 在 运行思考还有结束的时候给你一个语音的提醒。那我们先来测试一下它， magnifiers activated mission accomplished。 每当他运行还有结束的时候呢，他都会给到我们固定的一些声音提示，为什么我要去做这样一个插件呢？你比方说我现在给他一个命令，我说你帮我 查找今天的热门新闻， magifiers activated， 然后他开始运行这个命令的时候会给我们提示，但是什么时候结束呢？可能我们在中间的过程呢？我比如说我们切换到一些文本的阅读，我是不知道这个他什么时候处理完这些任务的， 可能我们阅读的注意力太集中的时候，会忘记我们给到可露的这样一个工作的任务，我们要频繁的去切换，看看他到底有没有 产生什么样，到到底有没有输出结果，那我们一直在这频繁的切换，可能会达成我们的注意力。 那你看他刚刚给我了一个语音的提醒，我就知道他的这个任务已经完成了，我直接切回直接看就可以。那这个功能是不是挺实用的？这个呢，其实是在 get 仓库里边的一个小插件，大家有需要的话可以主页找我领取， 或许我也会出一些其他的关于 closed 实用的一些技巧，谢谢大家。

在虚拟世界里，你的处理器像开了上帝视角，寄存器、总线、波形全都乖乖摊在你面前。可一旦烧到砧板子上，刚才还百战百胜的逻辑，突然就像换了脾气。为什么会这样？ 因为越底层的开发，试错成本往往越高。改一型状态机可能就要重新综合布线、烧录，再盯着进度条发呆好几分钟甚至更久。青春不是耗在写 bug 上，而是耗在等结果上。 传统上板调试，很多时候像在摸黑修机器，你只看得到几个 led 串口打印，或者一块逻辑分析仪截图。问题出在内部，哪一级寄存器常常并不透明。 而在 linux 环境下，配合开源工具链做高速仿真，感觉完全不同。硬件代码先交给 verlater， 它会把 verlog 或 system verlog 翻译成 c 加加模型。注意，这一步不是魔法，而是把电路行为翻译成一个能在电脑上高速运行的程序。 接下来，你可以给这个模型接上虚拟外设、面板按键、数码管、串口，甚至一块假想的显存，都能先在电脑里跑起来。更重要的是，你能抓到每一个时钟周期的波形，每个信号先变每个寄存器，晚了一排，一眼就能看见 这对字眼。简单，处理器特别有用。先别急着上真实 fga， 先在仿真里连续跑上百万个周期，把指令测试、异常流程、仿存边界全压一遍，能在电脑上十几分钟，发现的问题，就别等到板子上折腾半天。 但是矛盾也正是在这里爆发。你在 verlater 里跑通了所有测试，信心满满烧到真实硬件上，结果系统立刻跑飞。因为真实世界会使坏，始终有抖动按键会机械抖动，外设接口有延迟，供电和连线，也可能带来噪声。 所以仿真并不是没用。恰恰相反，它是把逻辑 bug 大 规模前移的利器。它擅长回答我的设计按规范工作了吗？而真机调试擅长回答我的设计在物理世界里还能不能活下来？ 真正成熟的工程流程，不是仿真和上百二选一，而是先在虚拟世界里拳打脚踢，把确定性的逻辑问题打干净，再到真实硬件上和那些不讲武德的物理细节慢慢交手。大肠所谓仿真，大半年留片一次过，靠的不是运气，而是把可控的问题提前消灭到足够多。 所以，脱离物理硬件的纯代码仿真，是不是自欺欺人？更准确的说法也许是，如果你没有仿真，你连危险从哪里开始都不知道。

初见扣扣的界面，简洁直观，让人一眼就爱上这高效的编程环境。智能补全，功能强大，输入几个字母，他就能猜出你的心思，大大提升编码速度。 实时调试问题一目了然，无需频繁切换窗口，让调试变得轻松又高效。代码重构，一键优化，让你的代码更加规范。一于维护，是编程的好帮手。版本控制，无缝集成、 提交回滚、分支管理，一切尽在掌握之中。代码注视详尽，即使面对复杂算法也能轻松理解，减少沟通成本。 多语言支持，无论你是哪种语言的开发者，都能找到熟悉的感觉。插件市场丰富，想要什么功能一搜就有，让你的科奥扣更加个性化。团队协助，无障碍，多人同时编辑， 实时同步，让团队开发更加高效。性能分析，精准定位瓶颈，优化代码，让你的应用运行如飞。 活跃的用户社区，遇到问题，总有人愿意伸出援手，让你不再孤单。 clark code 不 仅是一个工具，更是一种编程的享受，它让编程变得简单、高效、有趣，值得每一位开发者拥有。

现在是晚上十点四十分，我现在还在调试我的 cloud code 和 workbody。 呃，我都想放弃了。今天搞了一天，从 open cloud 到 workbody 到 cloud code 到界面来 c l i 我都试了一遍，每个工具都需要调试啊。 open card 我 基本已经放弃了，因为有一些安全的问题，我觉得我对自己的计算机的 it 能力不是那么自信，所以我把它放弃掉了。那么后面等我把 card code 或者工具用熟练了以后，再去 看看要不要重新来搞 cloud， 嗯， overcloud， 嗯，但是我搞了一天以后，发现真的情况不尽如人意啊。 看看，我现在是在让，我现在是在让 cloud 的 生成我的 ppt， 但其实这个 ppt， 这个我是已经让 jimmy 生成了一个网页了。然后这个网页 jimmy 生成的其实还不错，还可以的简洁，然后整体的设计感也还不错。 然后我发现，我本来想直接把它下载下来，发现它下载不了，然后我直接把这段代码复制，直接把这段代码复制了，发给了那个 cloud code 和 work buddy， 让他们分别把这个生成 ppt。 嗯， work the work buddy。 work buddy 生成的 ppt 怎么说呢， 就是恰巧的人意非常的，你看整个边界都超出来了，这些都超出 ppt 的 页面以外了，然后字体完全没有设计感，然后这些排排版乱七八糟的， 这已经是我调整过了，就是做了几轮调整以后，让他去下载一些 skill， 然后再调整了各种以后的结果了，然后 cloud 的 深层的就更难看了，更丑了。看一下我的 cloud 的 哦，当然，我的 cloud code 的 接的模型不是 cloud 的，是因为这个对大陆用户实在不够友好，而且很难充值，所以我用的是 skill 的 skimi 的 模型，所以你看 这个东西能看吗？更差了。那我现在是让他再去 github 或者 cloud hub skills 这些地方去下载，看看能不能有一些就是美化 ppt 的 一些 skills， 然后他现在还在下载，还不知道情况会怎么样 啊。我后来直接让直接把这代这段代码给我，给巴蒂让他直接生成网页，网页啊，直接超过来了， 直接超过来做成 ppt 可能对他来说有点难，做成网页可能对他来说还好。这个审美啊，这个审美不知道是 kimi 大 模型的问题， kimi， 阿迪啊，就是大模型的问题，底层的大模型的问题？还是 还是我没有训练好？这个审美跟 jamming 差的不是一星半点啊。 嗯， pro 的 code 已经把这个这个 skill 下载好，安装好了，然后也重新生成了这个 ppt。 打开看一下， 我打开了，这是美化版，这是美化版，美化版，嗯，稍微美化了一点点吧，但这个，这个字体，这个 等我看一下，让我深层看一下这个字体，这个，这个排版 还是不行。我之前试着接过 nano banana ppt 的 skills， 但其实这个好像是要 api 的， 然后我明明是有 gemini 的 pro， 但是好像那个 api 还是接不了，不知道为什么有一个免费的 api， 然后接进去不成功，这个审美完全不行。 不知道是诶，它这里细细节上有一个字体，全部用微软雅黑呀， microsoft 的 雅黑，但是这里的字体根本就没有啊，没有用雅黑啊。 后来 cloud code 给了我一些建议，美化 ppt 的 一些建议，然后他我让他去咨询了，然后他咨询了以后又出了一个专业版的美化后的 ppt， 然后我打开了一看，发现也没有什么变化，哎，不知道 get 到我肯定是哪个地方没有 get 到。

好了，今天给大家带来一个，就版本那个，呃，不是一个控制台，类似的 ai 就 不再是这种这样的，呃，比如说这样这样问答式的 ai， 这种有一个弊端吧，就你不能看整个代码工程，就比如说你去读别人的开源工程的时候就很麻烦，你自己去看的话要看半天，他的，他怎么设计的呀？怎么怎么？ 我们这里今天就给大家就弄一个那个那个叫啥叫啥来着，我先随便写一下吧，找个地方解一下。好， 就就用 cloud code 的 加我们国产的模型 glm， 嗯的配置来给大家带来一下，这个加上现在这个字幕有活动，刚注册送两千万的投屏，够大家也用好一阵子。在 他本来其实用一个月开的也不贵，也就二十块钱，大家这个价格应该也是能接受的。好，我们先给大家看一看，就大概是个什么样子吧，怎么 这里我们就打开我们的模型， 我们看一看，我们是现在是没有打开这个 t o 工程的，也没有看你们的代码，我们直接叫他来读。 好，我们这里也先自己把它打开看一看吧。 其实嘛，这个你拿到拿到主还出来看， 其实很乱，你根本不知道他在干嘛。比如说这个这里为什么要这里前面就初步化了，初步化了之后他有他具体 哪些地方是干了什么，你看这里进来就有个统计人数，如果没有这种故事，那该怎么办？我们这里选择博士，他是用什么来改变这个博士的 flag 呢？这些我们都 读着就会很难受，也不好挨着挨着去看，你看全部都写在这个一个主函数里面，其实写在其他里面的就比较少，你看这些就很少的话，就读着就会很难受。我们 为了就比如说你不可能拿着这个代码，你一行一行读，哦，这里啊，页面显示什么什么，这里要是这是有注视啊。 start 配集开始页面，然后配集 show class， 选择教室住宿环境， 他如果没有蛛丝的话，你们就会读着很难受，就不知道他哪些地方是哪些地方是干嘛的，比如说这里这个你不知道他这个是定义的，也不知道他用的是哪个拐角什么什么的，现在这是五幺的代码， 具体为什么要这样实现，这些读着都会挺难受的。 我们再看一看这里还要稍等一会，我给大家看一下这个字 我感觉是挺好用的，我们先来看一看它的官方视力文档是怎么用的。 视力场景 cloud code 在 cloud code 中 t m l 的 使用方法。 第一步，先安装这个 node js 环境，你看这里命令都是自己给的，但这里我提示一下，这里是需要提前把那个 get 的 环境安装好，并添加 qq 的 那个环境变量才可以的。等一下我们就演示一下安装的方法。 好，这里他也整理完了，其实用这种来读代码，他也可以帮你改代码，这个比那种网页形式的要好用很多，你看主要功能他都给你 统计好了，有些地方是干什么的，你看都给你，甚至还给你弄了一个这种这种树状图吧， 你看每个地方每个，你看这种模式切换，你看这里他都是给你整理的好好的，你这样去再去拿着，这样去读就比你自己瞎读要好很多。 好，这里好，我们就随便找一个，我也是 上期视频给大家大概看了一下这种，呃，这种模式不不像这种和这种问答 ai 的 区别吧。 好，这期视频我们就来讲一讲怎么去安装在电，在自己电脑上去。嗯，弄好这样的环境，首先我们先打开智普的官网，这里可以直接百度，直接百度智普 ai 就 行了， 或者是你们直接搜这个避风部位的，可能因为有点不标准哈，见谅一下。我们第一步首先他说要安装乐的 gs 的 环境版本或者是更新的。好，那我们就安装一下吧， 这里肯定是需要一点，大家尽量的话就使用一点手段吧，这样可能会下的快一点。 好，我们直接点到这里点下载，如果是英文版的话，他应该就是 当录的吧。好，这里我们选择版本就选这个带 lts 的， 这个是稳定版本，我们直接按直接点下载就行了。直接点这里这个下载，等它安装 好，我们直接双击就行了。 next， 同意 next 安装在哪个幕布的话，这个的话 建议大家自己建一个吧，新建一个幕布吧。 好，大家注意啊，一定要用英文啊，最好不要用中文， 这里就不要管它，它添加环境变量啊，让它自己添加就行了。然后等一下这个 max， 这个不用，不用勾，不用勾，直接安装 这里等待一下，我们继续看下一个。安装好了之后啊，用这个命令去验证一下，去安装 card 扣的， 我们这里应该有一个验证安装好没有路由器的，就应该是应该是 n p m， 等一下也试着验证一下。好，好了，然后打开我们的命令控制台。 哎，你那是你的，那就先不管这个哎，具体是必须你的命再看一下，等一下，看一下他的， 既然要，我就看好一点 哦，验证版本哦，这里漏的杠 v 哦， low 的 杠微，这里复制一下。 好，这里说明我们的 low 的 g s 已经安装成功了。好，我们现在来安安装一下 g m l 啊。 close 这里直接输入它这里给的命令就行了，右击一下。好，现在等待一下。 好，我们来看一看下一步用这个命令试一看，一看 qq 的 安装成功没有。好，这里已经安装成功了。那我们现在就先。 哎，他说了啥哦，没有 cloud code， windows gate 啊。哦，他说现在需要一个 gate 的 环境变量，那说明就安装 cloud code， 需要一个 gate， 添加一个这样的环境变量。 好的，那我们现在去安装一下 get 这个这台电脑上是没有 get 的， 如果有 get 的 话，你们找到你们的呃， brush 的 可执行文件，直接给它弄上去，添加到缓存边那样就行了。好的，我们先下一下吧，先下载一下 get 吧。 get 我 们直接点下载就行，就不说其他的。 get store 下载， 找到那个下里哦，这里 windows 六十四，基本上大家现在都是六十四，你看这里 for win get for windows 六十四位就行了。点击下载 这里我们也给 get 新建一个文件夹吧，不然等一下以后就不知道放哪去了。 好，门打开，这里最好以管理员方式运行吧， 不要管这个联想长了， 直接 next， 不 用管他 这里添加的环境变量放的不用管，直接下一步就行。 还走好了， 这里就行， 找到刚才的房间，下载东西，找到 get 并并目录下，并目录下的就是这个，我们先复制一下它的更多。 哎，怎么复制？复制一下它的文件路径，然后不用管，打开，我们设置一下环境变量，现在 找到这里高级配置环境变量。好，这里要注意一下，这是系统的环境变量，这是用户的环境变量，我们要设置的是系统的环境变量。 哦，把刚才那个变量名给他添加过来，这变量名我们已经提前复制到这个呃文档里面了。那当然后边我会也会弄一个文档教程， 把这里这个引号给它删掉，我后边也会出一个文档，大家有兴趣的可以看文档，也可以看视频。好，这里已经添加好了，我们再来试一试。 好，这里都已经安装成功了，这里就只是一个选颜色，不用管，随便选一个，这里我们一般都是选择第二个调 api 的 方式。好，这里他是说我们没有给他那个配置，就对应的 api。 好， 我们就看这里 第二步配置，配置的话有两种方式，第一个是用这个，我们就用第二种自动化脚本，这个怎么配置呢？很简单的，你看这里需要添加一个这个呃， talking， 然后和他的密钥， 这里给大家看一下。还有个方式就是它这里有一个复制一下它，这里这个文件手动配置。嗯， set 接收，找到这个文件，或者是直接输这里 windows 用户目录直接输这里为用户目录的。 cloud 的 接收用户目录。好，我们找到这个用户目录， 用户目录 用户 在这里 等一下，应该要 还有个方法，我们就直接在这里配置好的，接着上一个视频，依旧打开我们的环境变量配置，然后找到高级， 我们用另外一种比较简单的方法之后才找到那个，这个先设置这个，先先复制下面这个， 这里是就是全部的那个图形 这个链接一直不动的复制上去就行了。 api 这里 这里就有一个 cookie 名字就可以了，稍等一下。好，接着上个视频，我们照到我们的用户目录， 用户用户目录这个是有你名字的那一个，比如说这个就联想啊，找到我们的 cloud code 啊，这里有个 cash， 哎，不是这个它还没有生成吗？ 哦，那，那我们就用另外一种方法就直接复制他的这里，把这里这个这个复制下来就行了，很简单的，重新先打开一个吧。 好，没复制完，节省 全部添加完了之后应该就是可以用的，我们再来试用一下。 点错了，应该刚才应该点，他应该是在问你是否信任 我们点信任，这样就可以用了，你看我们的 api 的 模型是一层是一层 api， 这里就是可以用，这里为什么没写对他这个模型，他是因为我们配着的是环境变量，所以我们就应该 我们找到之前刚才复制的那个，不是找到这里 系统文件夹，现在点 cloud 里面应该就会找到那个它这个里面为什么没有？ 哦，这里就在这里。嗯，找到这里这个 cloud， 找到它的 set 文件夹，现在应该还没使用，就应该没有， 没有，没有这个文件。

视频演示如何在 e square studio 中为 r a 四、 r a 六和 r a 八设备构建和调试 trust 安全与非安全项目。 演示使用基于 arm cortex m 三三内核并支持 trust 的 e k r a 六 m 五套件。 视频分两部分，第一部分演示如何构建 trust 安全与非安全项目。第二部分演示如何调试 trust 安全与非安全项目。 请观看 esquire studio 快 速入门指南，生成 r a 四、 r a 六、 r a 八设备项目。学习如何创建项目。 第一部分，构建 trust 安全与非安全项目。视频演示可以访问安全项目和非安全项目的原代码。将非安全项目 demo 下划线 n s 连接到安全项目 demo 下划线 s 更改构建设置，请右键点击项目并选择 c c 加加项目。设置 c c 加加构建设置更改编辑器。优化等级，请选择优化并从列表中选择合适的选项。 选择安全项目并构建， 再选择非安全项目并构建。 第二部分，调试 trust 安全与非安全项目通常，调试绘画从非安全项目开始。在调试前须先检查调试启动配置和设备分区文件。打开调试配置， 选择非安全项目调试启动配置 demo 下划线 n s d 下划线 s s d 点击启动选项卡。 在加载映像和符号表中可看见已选中安全项目和非安全项目的两个映像文件，这些文件将被加载到 mcu 闪存中。 关闭对话框，确保点 rpd 和点 sbd 文件位于安全项目的调试文件夹中。 安全项目要求将 mcu 内存分区划分为安全区和非安全区，分区的大小在安全项目的调试文件夹下的点 r p d。 设备分区文件中指定。 本演示安全区域的大小为四 kb， 非安全可调用区域的大小为二十八 kb。 接下来选择非安全项目并启动调试绘画， 选择切换已启动调试透视图，开始调试绘画。在控制台式图中信息显示 trust zone 内存分区符合安全项目在安全区和非安全区之间划分内存的要求。 此 trust 分 区设置需要 j link 调试探针的特殊支持，以便与 mcu 的 启动模式进行通信。有关详细信息请参阅 r a。 产品家族的快速设计指南。 启动调试绘画后，程序停在安全项目的复位向量处， 通过将鼠标悬停在原文件选项卡上，确定是安全项目文件，还可以通过查看状态栏显示 m c u 处于安全状态。 点击继续按钮，程序将停在 main 函数中。将鼠标悬停在文件选项卡上，路径确认文件来自安全项目。在项目资源管理器示图中，选择非安全项目中的 main 点 c 文件， 在主函数中设置一个断点，点击继续按钮开始调试。这次程序停在非安全项目主函数的断点处，状态栏显示 m c u 已切换到非安全状态， 此时可以按照正常流程进行非安全项目的调试。

这两天在学习 open cloud 过程中，就是那个玩意叫小龙虾，这一阵特别火，我也跟着学了一下。 嗯，发现就是必须学一下这个 open code， 这种类似 cloud code 的 这种的叫 t u i 的 这种智能体编程工具啊。也就是这一阵另一个特别火的词叫 web coding。 呃，所谓 web coding 是 从二五年初开始的，到今年二六年三月份，持续了差不多整整一年， 也就是这一年的时间，基本上就是改变了全世界 编程的这个格局啊。嗯，就是现在就是，呃，无论是程序员还是那个呃，你不懂编程的人，都可以通过这个 web coding， 嗯，进行那个编程，编写自己想要的软件。 呃，所谓的 web coding 就是 说不通过手写代码，而是通过跟这个智能体进行对话， 呃，告诉他你要什么，然后这样编程，重点就是不敲一行代码，呃，当然这是那个他的这个定义哈，然后就是通过语音对话来控制这个智能体，让他编写你想要的软件啊。他这个 web coding， 呃，使得就是这个不懂计算机编程的人，呃，就是也能编辑自己想要的软件，他极大的改变了整个软件行业的形态，在这种浪潮下，传统的程序员 也被迫或者说必须学习这种新技术啊。我自己就是在软件行业或者是介入式 软件行业，就是二十年了，呃，见到了 windows c e 的 兴起，也见证了它的死亡， 看过诺基亚的辉煌，也看到了它的倒台，见过微软把苹果按在地上反复摩擦羞辱，也见过苹果 如何在乔布斯的带领下东山再起，如日中天。你曾经以为见过了所有的猪跑，再也不会有什么新鲜的事能够掀起浪花，但是在现在这两年人工智能的浪潮下， 只能就是重新拾起丢失已久的武器，也就是学习重新搞起来。 幸亏还不算太晚， web coding 兴起也就是一年的时间，现在学还不算太晚。

今天是赛博日记的第三天，三月七号，周六总算是跑通了 cloud code 的 整个流程。呃， cloud code 的 它的安装调试都已经完成了，我今天花的大部分时间都是在不断地修复它的报错中。那么我是用 gimini， 谷歌的 gimini 在 跑这个过程， 然后我现在我就是不断地报错啊，我发现是 gimini 模型用的不对，我之前用的都是快速的 flash 那 个模型， gimini 三嘛， 但是的话快速回答他给你回答的不是很好。然后我是用的吉米 pro， 基本上调试到后面你直接把问题问给吉米，你的话，他就是 pro 是 可以给你一个正确的回答。我跟 pro 就 对话了一次就直接成功了，跟前面的快速 flash 那 个模型去对话的话，一直不断的给我报错，不断的回答强，就跟之前豆包， 我用豆包去安装那个 open cloud 的 时候是一样的，模型真的很重要，我现在才真正意识到 ai 的 那个模型很重要，就是你得用好的模型，可能他是需要付费的那种模型去跑这个 ai 好 像成功率会很高。这个是我今天的一个心得。那我现在已经跑出来了，跑出来的话我给他下载了几个指令，我给他看一下。 那首先的话我是我是让他去先先测试吗？先测试的话你先先看能不能生成一个文文档，这个能生成就说明他成功了。然后啊，我让他去帮我跑一个脚本去监控啊，墨西哥所有的相当于是不让他帮我去选品，然后他就他自己就写了这些脚本 啊，把这些脚本弄出来啊，看不懂，我也看不懂，我也不会写代码，我也看不懂代码，我也不知道怎么运行代码，我就让他自己把这个脚本写完以后，让他自己去运行了，然后最后啊出来的是这个东西啊，这个就是 最终的那个墨西哥 mexico 贸易的数据啊，各个品类的，然后数据他自己就爬了啊，这个这个都是实时的数据，都是第一手数据，产品的名字包括这个啊，这上面的这个产品的描述，包括这边有多少多少的浏览量，多少多少的点赞，产品的价格之类的啊，都出来都出来了。 然后这个表格出来以后呢，我又让他做了一个脚本，是把这个墨西哥的这些品类啊，跟这个亚马逊的数据进行一个交叉的对比，哎，他这怎么数据怎么还出现错误了呢？这个我再打开一下，哎， 啊，就这些啊，产品，哪些产品？然后是哪些品类，像这个露营的产品，宠物的产品啊，包括像什么这个家居的美妆的啊，都有啊，全部都有。 tiktok 上面的这种浏览量啊， 很多，包括像这个，这个这个比例我不知道，我感觉就是他在去运行这种脚本去对比的时候，其实他自己就有很多的那种啊，这个是互动量，对吧？然后价格啊，期望的价格，包括这个价格的差价，差是多少 啊？这个我觉得蛮好的。然后就是竞争力分析，哈哈，竞争力，竞争等级，竞争等级高的就别碰了啊，红海市场米点就说明还还还可以。然后这个是什么？这个这个 price 的， 这个我又忘记是什么意思了，什么符合之处条件？我估计是他设定的一个 估计是类似于数学的这种分析或者经济学分析的，然后这个就是你的机会指数要死要死，机会指数很高的是全套的露营产品啊，这个是全套的露营产品， 然后机会点很低的是这种充气的床垫啊，这个据我所知确实是如此啊，因为我就是做露营的，我是知道的，你做床垫确实是没什么好做的，说实话太卷了 啊，他这个机会指数我觉得还挺有意思的，然后机会最高的就是觉得他说墨西哥人很懒，你做一个全套的方案，他可能会卖的溢价高一点啊，会更多人接受。然后他生成的这个这个产品名字都是应该是西班牙语吧，我之后的话可能会要求他给我做表格出来的时候给我把中文弄出来啊， 这个翻译出来根据你翻译出来的都很奇怪，但是盲猜一个什么什么什么什么骨科床垫，什么宠物骨科床垫，就估计是宠物做手术的那个东西，做手术的那个桌子就我今天大部分的时间。其实，呃，首先是解决这个 claudio 的， 它的模型 就是解决他报错的一个问题，然后通过升级的这个 ai 的 模型解决了这个问题，然后让他运行脚本，那么我是通过 open rotor， 我是 十美元，然后他跑一个脚本花了应该是三三点几美元，反正我现在总共他做了这么多事情下来， 现在还剩下三美元不到，花了大概七美元左右，五十多块钱去做了一个类似于市场调研啊这种这种数据的爬虫的一个脚本挺好的，挺好的，然后他拿的是一手数据吗？也就是此时此刻他现发的一个一手数据，这个信息很重要，信息的时效性跟信息的真实性很重要。那么你接下来的其实就是如何把它去 用这个工具去降维打击，就是怎么去落地，然后这只是出海的一五 sop 里面第一款选品，而且目前市场我也确实也不了解，你完全就是相当于花钱去克服这个信息不对称。对， 然后，呃，我想了一下明天我的方向啊，明天我的方向应该是包括我后续的方向应该就试着怎么用 cloud code， 因为他也不可能说帮你把这个跨境电商所有的事情都干掉，我想着看他尽可能的就是比较厉害的地方在哪里啊？然后我自己再去把它跑一遍啊，关键是把它在跨境电商当中的这个链路把它跑一遍，能落地的能能， 嗯，做到的事情弄一遍。他主要我认为现在认为是节省了很多你的时间成本，包括解决了很多原先你可能不具备那些能力，这我觉得是他现在最关键的东西，也就是说现在他应该是可以让你一个人就可以完成整个跨境电商的全链路，这我觉得是最重要的啊，你 不懂的，不会的，不会的就是他来弄，对吧？不懂的你就问 ai， 反正这个东西都能这样去操作，蛮好的。然后后续的话我可能会更加关注点在于 这个，明天尽量看一下能不能啊把 openclue 跟这个 cloud code 去做一个结合，因为现在的话 cloud code 你 还是在电脑上去搞各种各样的，你后面，后面的话我还是希望说要不用 open cloud 来指挥 cloud code 去做事情，我觉得挺好的， 我觉得也让欧根克劳看能不能指挥克劳的课去做事情，这样的话我即便是啊不在家里面，哪怕电脑不在身边，因为我现在用的 mac mini 在 跑吗？哪怕电脑不在身边，对吧？我有个手机，我在别的地方，我就可以下指令，下指令给这个电脑，让他去帮我去做些事情， 我觉得挺好的。然后选品是一方面的，我看一下后续能不能说就跨进电商里面的，比方说很烦的上链接什么的，他能不能帮你自动上链接？还是说他也只是帮你去生成一些 这个那个的，这个到时候再看，我们在后面再看实操，今天就是这些吧。能跑通我已经非常非常开心，我已经很很兴奋很激动，我跟我跑通的第一时间我就跑跑去跟我爸说，然后我爸也非常严肃的听我讲完了整个过程，他也我也帮他疏清了这个概念， 然后他也提出了一些他的疑问，我们两个就稍微交换了一下信息，他也有很多他的想法啊，有很多顾虑，然后我认为是 确实是，我觉得是非常非常实在的。然后现在关于这个 ai 引擎能够生成的东西，它的具体落地应用，我发现一个是短剧 啊，还有很多人就搞什么游戏什么，但我觉得游戏没什么好弄的，短剧你起码能产生一些收益，包括还有就写网，写网文就感觉好像还是一个偏内容创作方面的东西， 但是为什么写网文这个东西好像感觉好像豆包别的东西也能用，但是问题是什么呢？这个网文它是一个很长很长，可能有五万字、六万字，包括里面的人物，包括逻辑啊、剧情走向啊这些东西，我也是在网上看到有一个公众号博主分享出来，作为一个像我一样，我是在出海方面做实验，他是做网文方面的实验，然后短剧方面的那个实验的话，我朋友圈是有个人已经跑通了，别的东西的话，大家还需要去 再看吧。啊，蛮好的，蛮好的，我们就我就跟我爸，我就说我们就老老实实的把这个出海这个事情给它跑通，那我就靠这个赚点钱吧。

antropic 最近一直在高频更新 cloud code 的 各项功能，这让他成为了目前市面上最强大的 ai 编程助手之一。老实说，他很快就成了我最常用的 ai 助手。 如果你还不了解的话， cloudco 是 anselpic 推出的终端 ai 编程助手，让你能直接在终端完成应用的构建、调试和发布。它的定位是能与你并肩工作的自主开发者，助你大幅提升从构思到软件落地的效率。 而就在本周， anselpic 又发布了几项重磅更新，这从核心层面优化了智能体的能力， 大幅提升了人机写作时的智能化水平。此次升级让 ai 更懂工作流，任务执行也更加稳健可靠。 说实话，这绝对是颠覆性的进步。不仅如此， auto 模式现已正式回归。该模式增加了 opus 和 sonnet 等模型的推理预算，从而赋予模型更充足的思考时间，以便在处理复杂编程任务时提供更高质量的代码产出。 最后压轴登场的是远程控制功能，这是专为抗衡 cloud bot 推出的新功能，现已面向 astropics 所有付费订阅正式上线。该功能支持远程操控，并直接通过手机运行。 cloud code， 让你能随时管理构建项目，即便不在电脑前也能处理各项任务。此次更新的内容远不止于此，话不多说，我们直接深入了解。 首先来看看重大更新，涉及 cloud code 智能体技能部分， cloud code 的 智能创建器迎来了重磅升级，让开发者能更轻松地测试、衡量并不断优化智能体技能。我们可以通过这张图表来看一下， 此次更新内置了评估生成以及精准测试和多智能体测试功能。开发者可以借此验证技能的有效期，确保其仍正常运行，并检测功能回归， 并随着模型的眼镜持续优化技能描述。举个例子，这里有一项 pdf 处理技能已配置给这个 cloud code 的 实力。以往它在处理不可填写表单时表现欠佳， 就像这里，这个表单中有很多缺失的字段。而在使用技能创建器运行评估后，它就能针对失败的部分进行优化， 并发布了修复方案，通过铆定位置来精准提取文本坐标。凭借这次评估，它得以显著地使 ai 编程智能体提升该项技能，从而让 ai 智能体能够不断迭代， 专注于准确填好所有字段。这只是其中一个案例，这也是你能做到的一个典型势例。利用技能创建器提升智能体技能我个人非常喜欢的一点是，它本质上为智能体技能引入了 类软件开发的测试与迭代机制，且无需用户编辑任何代码，而这正是最关键的一点。 但在正式开始之前，想要开始使用技能创建器操作其实非常简单。首先，请确保你的 cloud code 已更新至最新版本。如果你还没有更新，首先再次运行 cloud code 的 安装命令，即可安装最新的软件包。接着前往 cloud code 实力中的插件选项卡， 进入插件界面后确认已安装技能创建器，你可以直接搜索并找到它。你所需要做的是根据你的实力偏好进行安装。我这就演示一下操作。安装完成后，你还需要确保记得重启 cloud code。 现在来看一个简单的演示。我已经创建了几个技能。我可以告诉技能创建器，让它能够深层针对我现有技能的评估测试。 既针对代码审查技能，我之前已在 cloud code 实力中完成设置，然后它会自动运行评估， 随后它将执行大规模精准测试。这是另一个我还没怎么细说的功能，但这也是他们推出的一个重要更新。在这里，你可以进行大规模的评估测试， 并衡量性能指标，如通过率，运行时间以及 token 使用量。现在在你基本上运行了技能创建器提示词来生成评估测试后， 系统将成功加载该技能并自动生成测试内容，配合精准提示词以及观察技能在不同阶段的表现。 无论是修改后还是在新模型发布后。运行评估测试后，它已为 cloud code 创建了三个测试场景。系统可以自动生成测试，以验证我的代码审查技能是否依然有效。这项评估包含一段简单的代码 以及一个审查技能应当捕获的预期问题。当你运行这些测试时，它能自动检查该技能是否准确识别了这些问题和格式，并确保这些技能可以持续引进， 在新模型上表现更加即 cloud 未来将发布。这样你就不必重新创建技能，只需持续优化即可，因为它会自动帮你处理这些繁琐的工作。 这就是智能体技能功能的颠覆之处。接下来的更新是 ultra 模式正式回归，现已支持 oppo 四点六以及 sonata 四点六。你只需要做的就是在 cloud code 界面输入 ultra scene， 随后你就能看到这项新功能已成功起用， 它能分配更多的推理预算，从而在给出答案前进行更深入的思考。在实际应用中，这意味着它处理复杂代码的表现会更出色。它在处理凭借更长的上下文窗口，它在代码调试方面表现极佳， 无论是处理大型代码库，还是执行复杂的多部智能体任务都游刃有余。随着该功能在特定模型版本中上线，它现在能够实现更精准的输出，并在处理大型项目时展现出更高的可靠性。 比如，现在我正让他开发一个基于 react 和 type script 的 现代化全站日历应用，你可以看到他的表现确实更胜一筹，特别是在开启 ultra sync 模式后， 它能构建出所需的全部组建，以确保该应用能正常运行。你也能直观地了解应用的具体运行情况，以及让这款应用出类拔萃的其他诸多组建。接下来， cloud code 的 远程控制功能现已面向 ansorek 的 所有付费用户开放， 让你能够控制并运行你的编程助手，通过手机或其他设备远程操作。这意味着你可以随时启动任务，监控进度并与 cloud code 的 交互，即便你仍不在电脑旁， 让你能更轻松地管理构建任务，以及随时随地管理耗时较长的助手工作流。还有一个细微却惊艳的功能，那就是新推出的语音模式。该功能目前正陆续在 cloud code 的 实力中上线，目前也有约百分之五的用户可以使用该功能，并在未来几周内逐步覆盖所有用户。 获得权限后，在主页上你会看到欢迎使用语音模式的提示。想要使用该功能，你只需简单地在您的 cloud code 里输入 wise 即可，这样就成功使用了。现在，我只需按住空格键直接对着麦克风说话，系统就会自动将其转录。 比如我可以对它说， hi， cloud code 帮我写一个 size 产品的落地页，它立刻就能把我对着麦克风说的话转成文字。 这个功能真的非常实用。 twitter 上的 danielson 对 此做了很好的介绍。我会把它的推特链接放在下方的简介栏里。它主要介绍的是 cloud code 的 一项新内置技能， 也就是 cloud api。 我 个人认为这个能自动识别编程语言的新功能确实非常厉害。它还会自动选择最佳接口，无论是直接 api 工具还是 a j s d k， 并将所需的参考文档直接加载到当前绘画中。 它支持流式传输、批量请求文件 a p i 结构化输出及工具模式，同时也支持 m c p， 并能自动配置模型默认参数，让你无需在凭空猜测。在使用 cloud code 编辑提示提示时， 简而言之，它让你能直接在 cloud 上开发，无需在代码和文档间来回切换，确保在需要相关上下文时，一切信息都触手可及。此外， cloud code 指南中还内置了一个子智能体， 您可以在最新版本中体验到它只需吩咐 cloud 使用即可。直接唤起该智能体。直接内置在 cloud code 中， 它并非你项目中的本地文件。它的作用是解答关于 cloud code c i i 智能体 s d k 及 cloud api 的 疑问。它会调用 log grab reader、 web fetch 和 web search 等工具，但它无法对文件进行编辑或写入。它的唯一职责是提供解答与指导。 这一点我之前还真不知道。另一个不容错过的重点是全新的内置 sendify 命令。它会审查修改后的代码，寻找重复逻辑或可提取模式的附用点。 虽然这些改动非常细微，但绝对能显著优化你的开发流程。这也是我非常欣赏但如此重视这些更新的原因，所以我也极力推荐大家在 twitter 上关注它。 代码质量是另一项你能从 simplify 命令中获得的。它会重点审查修改后的代码，确保质量可靠，包含命名与结构，并分析是否存在影响效率的容易复杂性， 或是容易操作。随后，它实际上会修改你的代码，而不只是给出修复建议。它的用法非常简单，你只需像往常一样修改代码， 然后运行 simplify 命令即可。接着， cloud code 会分析你的代码改动，找出其中可能存在的任何问题。它将自动应用这些修复。在你确认了它发现的任何改动之后， 它甚至能调用 hikou 四点五启动并行代理。虽然我觉得它不算最顶尖的模型，但它能让分析过程变得既快速又高效。当然，你也可以将路由代理换成 opus 之类的模型。 对很多人来说， slack 集成是一个不起眼但非常棒的功能。通过这款新插件，在 cloud code 中让你能够直接连接 slack。 有 了它，你可以搜索消息、发布更新，创建文档。功能远不止于此，它能直接将 slack 的 上下文信息引入 cloud code， 这样 ai 就 能完全掌握你的工作进展， 这实际上会带来颠覆性的改变，尤其是对那些深度依赖 slack 沟通的开发团队。这次更新的内容远不止于此，你可以直接去 get up 仓库翻阅更新日记，查看其中的 新版本中引入的每一项细节改进。总而言之，各位，这些就是新增的核心功能，均源自本次 cloud code 更新， 整体使用体验确实提升了不少，特别是全新的技能创建器，它能进一步优化你的智能体技能，从而更出色地执行各项操作。我会把相关链接都放在视频下方的。

我们的 linux 产品 l d e 现在能听懂人话，自己给自己编程了。我们把一个叫 pico lab 的 ai 助手部署到了我们 l d e 上了。这个东西你可以理解成一个特别清亮级的本地 ai 编程助手，就类似于很火的 openlab， 但是他专门为我们这种小内存的嵌入式板而生的。啥意思呢？以前你要控制个 led 灯，读个传感器，写个互联网程序，你得自己吭哧吭哧写代码调试。 现在呢，你可以跟他说人话，你就告诉他，让这个板子的 led 灯每隔一秒闪一下，他就自己去分析，写一段编程代码，然后运行测试，最后告诉你搞定了代码还给你存好。 整个过程就像在跟一个懂硬件的工程师聊天，我们已经实测跑通了。对于有工程师的团队，他能够大幅度减少重复的调试工作， 让想法更快落地。对没有开发背景的基层商，你完全有可能用自然语言，就让设备干你想干的。功能教程和部署方法我们已经写好了，放在我们产品知识库里，新老用户啊，都强烈建议去试试。