codex team怎么接小龙虾

hello， 大家好。呃，今天呢来介绍一下我们星辰自研的中转站啊，可以看一下我们的这个独家专线，是非常的快的，并且呢我们插件支持自动化配置这三个功能， 就是你需要什么模型可以用插件直接自动化配置好就不用手动在那调， 然后可以看到我们这些模型都是可以直接用的，例如我需要用一个 closeony， 四点六的话，我就点它 啊，然后点确认选择啊，然后就配置好了，就非常的简单操作。然后我们来测试看一下这个是 cloud code 的 插件， 呃，在那个 vsco 啊，或者 coser 啊，或者 kiro， 反正就是只要能支持安装插件的 id 里面都可以用啊，可以看一下我们这个项目的话是挺大的啊，这个项目的话它挺大的，它的文件特别的多，可能有一百多个文件吧。 然后这个项目的话，呃，也是一个比较复杂的项目，我们就拿它来测试一下这个模型，就是我们这个中转站它的响应速度以及它能否解决我们的问题。 首先来测试一下它的响应速度怎么样啊？处理一个这么大的文件啊，看一下先啊，可以看到就算是秒响应的，我刚问完他就立马回复我了， 这个速度啊，可以说基本上可以呃碾压绝大部分的中转站啊，他们有些中转站可能思考一下，可能要几十秒，或者说上百秒，我们这基本上就是秒响应。然后呢他看一下，现在他是正在读这个项目啊，我们先等待一下 我们这个项目的话，因为特意拿了一个比较大的项目，有一百多个文件，就是来看一下，演示一下，给大家展示它的这个响应速度，以及它能否解决我们的问题 啊。可以看到它现在这里还在继续读啊，因为整个文件项目的文件非常多，它在一遍的读，可以看到它上面列出了这里有一百零一个文件啊， 然后他现在在读取我们这个项目的内容 啊，然后他现在读取完了告诉我们啊，这个项目是一个什么东西，有什么功能，我们这里可以看到他这里的分析 技术，实现项目定位，然后还有什么安全机制啊，功能啊，然后呢我们这里直接来测试一下，问问，他就是帮我们分析这个项目的缺点 啊，众所周知啊，就是让他说优点的话，他能说一大堆，但是让他说缺点才能真正检测他是否去读了这个项目啊。可以看到这里的话，他的响应速度还是秒响应的 啊，不像就是有些不太好的中转站，他可能是你问个问题，他可能等个上百秒才回你啊，那体验就是非常的差了， 我们这的话就可以看到整体的响应速度特别的快。然后现在呢他就已经分析完了，他说这个项目的缺点啊，是风险，然后还有代码质量 以及性能啊，数据库处理之类的这些缺点，他都给我们一一列出出来了，然后告诉我们要如何规避这个风险 啊，可以看到这里全部的实线都已经出来了，然后他给我们做了个总结，以及各个问题，他都给我们一一列出出来了， 可以看到非常的详细哦，这里的话就不一一去看了，就给大家展示一下这个效果，然后我们来再新开一个对话 啊，我们在新对话来再测试一下，看他是不是每个对话都能这么流畅。我让他帮我写写，写一个东西吧，写一个贪吃蛇脚本，测试一下他的那个写代码的速度 啊。然后我们这里发了我们的问题，可以看到依旧是秒极响应，非常的流畅。 然后他现在就已经在查看这个项目的目录，查看完之后呢，现在就说开始帮我们写了，然后我们这里就等待一下， 嗯，可以看到他这已经写好了，这就是他写完的一个文件。呃，然后呢他还教我们怎么去用它，先安装一个库，然后呢再去运行这个游戏。 然后这里呢我们来介绍一下我们的中转帐，它的倍率是特别的低啊，零点零零九， 零点零九非常的低啊，然后我们可以看一下我们的这个输入，输出都是零点几的，比其他中转帐低特别多的，而且响应速度和质量都是非常的好。呃，强烈推荐大家来使用体验一下啊。好，本期视频就到这里了，谢谢大家。

这周我一直在调教 g p t 五点四 codex， 它比 openclaw 安全，但不能直连非输，有点不方便。我就在想，与其市面上有那么多乱七八糟的套壳龙虾应接不暇，不如干脆让 codex 帮我直接造一个龙虾， 把 openclaw 好 用的功能和 skills 都抄过来，做一个自己私人订制版的龙虾得了，结果一上午都没到它就做完了，现在感觉很好用，关键只需要买一个 g p t 的 订阅，每天送的 t 玩命用都用不完，比龙虾便宜多了，真的爽啊！ 现在我已经把我的每日全球新闻精选报告调教的很好用了，他能按我的偏好帮我搜索有价值的新闻，遇到重点事件给我详细解读，有新出来的有趣的游戏，能按我给的模板把背景资料全挖出来。我 还调教了一只替我听播客的龙虾，他会按我的偏好去网上找一周内主流平台上著名播主做的收听量大的、评价高的嘉宾，厉害的播客，用免费工具自己高倍速收听。总结核心要点， 做成一周播客精华报告发给我，我半小时就看完了，节约上百小时的时间。另一件事他给我做的也很爽， 我自己的播客 u v 相对论马上就一百期了，我想跟吕星做一期一百期特别节目，总结一下这一百期的内容，谈谈感想和未来的计划。 我直接把这个任务扔给一只龙虾，让他后台先从头到尾听一遍所有的播客，然后自己用我和吕星两个人对谈的方式编写一期两小时左右的播客发言稿，再用纯免费的方案克隆我们两个人的声音，直接把整期节目录出来，他自己连续搞了十几个小时，直接就把录好的两个多小时的 mp 三文件发给我了， 生成的效果比我们自己说的还好，回头播客到一百期的时候，我会把它调教的再好一点，故意加上一点点真人才会出现的口误停顿之类的， 到时候再录一个版本放出来给大家听听。后面甚至我和吕星可以针对一个想聊的话题，分别随时给他发我们的灵感想法。龙虾能帮我们搜索相关的资料进行补充，再自动形成对话文稿，自动录音，自动加 show notes， 自动配上音乐，甚至自动定时上传，还能确保内容。主要还是我们俩有料的原创真的高效啊。还有几件事我同时在让 codex 帮我做，还没做完的一个是跟游戏相关的，我前几天建议大家用 cds 做游戏 demo 视频辅助例向，这两天我又有了个升级的想法， 能不能让龙虾干脆把假的 demo 视频给我反推出来，直接做成一个真的游戏 demo 呢？我把这个大活又扔给了一只龙虾，让他先去网上搜一些三 a 的 效果酷炫的 ai 模拟游戏时机视频，挑一个，然后尝试分解任务， 给我一套可付用的流程，它分解的相当靠谱，先从视频里截图作为参考，发给生图模型，让它把其中的主要元素全都单独提炼出来，做成干净标准的三式图，送进三 d 模型生成软件里去做成模型，然后用 u e 把模型摆放在视频里相对应的位置， 再逐个提炼其他元素，比如角色动作、玩法、交互方式、武器特效等，交给程序去一一实现，当然还要生成必要的音乐、音效等等，最后整合成可玩的游戏 demo 版本，期间需要的软件都让他自己去下载安装，自己直接操控，只有该注册付费的地方来找我。 这个活有点大，我还在一步步的调教中，未来的目标是只需要输入一段视频，就可以一键自动输出可玩的 demo， 再往前想一步，就有点神话了，希望能实现我给他一个类似玩法的游戏全流程视频作为参考，他要能对照着把 demo 扩展成完整的游戏，我估计要实现这种能力， 恐怕要先把我上期说的那种老师傅的分身都实现出来才行了。我查了半天，发现没有一个现成的能一边看屏幕一边听讲解的师徒协同制的 ai 学习软件，干脆又开了另一只龙虾在帮我尝试实现这个功能， 所以这几天忙得四脚朝天，几乎没时间做视频了。好在我已经看到有不少剪映的专用 skills 了，看来自动帮我做视频号的龙虾也应该指日可待了。前两天还出了个事故， 其中一只龙虾把我的 codex 整个给整死了，我陆续开了好几只新龙虾试图去修复，结果不但没修好，而且连自己都一起阵亡了。电脑里积压了一大堆垃圾，进城重启机器还会自动冒出来，差点绝望了，以为要彻底重装机器了呢。 最后我换了一种更谨慎的方式沟通，换上了 codex 的 超高思考模型，终于又用一只新龙虾成功找到了问题的根源，把所有死掉的龙虾都救活了，虚惊一场。 看来我上次说的那句话还是很关键，你可以不会编程序，但程序员思维能力还是要有这些智能工具的能力才能发挥的更好。 最后多说一句，最近玩龙虾的时候想到一个小预测啊，我觉得龙虾这回很可能会掀起又一波智能硬件的新浪潮，而这一波恰恰又能发挥中国最大的硬件供应链优势。 去年 deep sec 出来，就引发了一大波小厂商摩改智能硬件热，现在龙虾又是开源的，只要把它的思路借鉴过来，把它浪费钱的问题解决掉其实不难，关键用户买回去还可以用自己养的 a 二 a 的 思路可以很轻易地做出来。 例如让这些智能硬件能像旅行青蛙一样没事跑出去自己交朋友，每天回来主动跟你汇报新鲜事之类的功能，想象空间超级大啊！不多说了，继续养我的虾去了，欢迎大家到时候来听我的纯龙虾自制版 u v 相对论播客一百期特别节目，不见不散！

大家看啊，你安装完龙虾以后有出现会出现各种各样的问题，但不用怕，你再装一个什么 codes， 就是 oppo 家出的这个这款软件 他就会帮你处理里面所有的问题，比如说他出现什么问题，你告诉他。你看，我刚才说解决 open cloud 与网关断开连接的问题，他断开我不知道怎么办，对吧？我就说直接解决这个问题，你看他就开始一遍一遍地检查解决这个问题。所以说 小龙虾很香，但是呢，有了 coldens 那 么专门治他的毛病。

朋友们，口播类视频如何 ai 自动剪辑的教程来了，以后只要是这种，嗯，这个，所以说呢，嗯，我把这个 ai 剪，我，我把，我把这个完全免单，完全完全免费， 全部都 ai 一 键自己剪掉。我把这个 ai 剪辑工作流做成了 skill， 只要支持 skill 编程软件或者本地部署的小龙虾都能用，而且是超低投坑消耗哦，完全免费开源。话不多说，我们发车第一步怎么装，我呢把这个 skills 已经发布到了 github 上面， 这个是地址，如果你是老手，随便你是 cloud code， open code， code x and gravity， 还是最新的小龙虾，都可以直接安装就好。不过呢，实测云端小龙虾可能不太行，如果你是新手，也不懂怎么科学上网，那可下载字节跳动的 tree 或者腾讯的 code body， 然后问我要 skill 文件包， 新建项目，打开你的 user 文件夹，然后呢，在这里找到我给你的这个文件包，哎，就把它这样豁进去，然后告诉他给我大局安装，哎，就可以了，然后这里发送就行了。他接下来就会给你做一个 整体的安装，当中可能会问你一个问题，说让你提供一个文件夹，你可以跟他讲暂不提供，然后继续往下就可以了。 首次安装过程会让你下两个小的插件，不过不用管它。模型呢，我推荐用 gpt 五点四，其他的应该也差不多啊，我也不是都测过，欢迎大家给到我反馈。好，这样就安装完成了，是不是很简单？第二步怎么用？很简单，这里文件 啊，打开文件夹，我呢已经准备了一个 ai 剪辑的文件夹，里面呢包括有口播稿和我之前拍的视频。 直接打开，不要选文件啊，直接打开文件夹，这个项目就成立了，然后只要在这里输入框打上 ai 剪辑，再把这个视频拖进来就可以了。接下来呢，他会问你几个问题， 先问你是否有口播稿哎，我去提供啊，然后你剪辑的强度是哪种啊？这个一般啊，气口稍微剪他会流畅一点，多一点呢，就会有点跳跃感啊，是那种另外一种风格，下一个 还有什么要补充的吗？啊，你可以跟他讲我需要怎么样，怎么样当中把 n g 的 删掉等等。啊，有一些东西可以跟他讲，然后提交算如何？呃，提供口播稿，提供文件路径， 把这个路径告诉他，然后进行提交，然后就好了，他就开始进行自动剪辑了。这边他已经深沉了，把我的口播的内容包括这里已经开进行一个 初剪的，一个内容开始出现，据我实测， codex 消耗的用量是五小时的百分之二左右，还算是非常节省的。怎么样，是不是开箱即用，非常简单？有问题欢迎评论区找我，我们一起探讨。

哎呀，我真的服了，这个我跟靠了，我真的服了，你看，别看他刚更新了二零二六点三点七，好像是最新版本的，但是，但是什么呢？我要说但是，但是，你看今天一晚上这个 gpt 五点四，他一直都是四零幺四零幺四零幺，那我该怎么办呢？我只能看大佬们的在这边的 评论，你看他们有说有需要这样的错误，在三点七上有回滚，到三点二我都不会回滚啊，好不好？于是万般艰苦之下，我总算在给他找到了 他的这一串。你看，通过 code 访问五点四错误的 api， 然后他是这么说的，他只要把这一段粘贴进去，粘贴到那个 opencloud 点 json， 你 看它这是粘贴到 models 点 json， 我 们只要粘贴到 opencloud 点 json 就 可以了。像这样， gpt bank 的 api 这边用 codex response， 而不是用 ve response， 不 然的话就会提示说没有读写，你看，不包括 response 的 right， 所以 返回四零一。所以呢，我们只要把这下面改成 base 二 l 改成它， api 改成它，于是我们就会发现铛铛可以用了。

上条视频有人问我 open core 里面不同 ai 模型到底有什么区别？先说结论， open core 不是 只有一种模型，它能接很多不同 provider 和模型。官方文档里常见的就包括 open ai anthropic、 open ai code、 google gemini、 moonshot ai qin model studio z dot i 本地模型等。你可以简单理解成三类， 第一类，偏内容和日常对话，像 kimi moonshot gemini， 部分 open ai 通用模型更适合聊天，写文案，改标题，做内容整理。第二类，偏代码和开发，像 open ai code 这类更适合写代码，改 bug， 补逻辑，做开发服务。 opencloud 官方把它单独列成一个 provider 分 类。第三类，偏稳定执行和高强度任务，像 antropic cloud， 很多人会拿来做更复杂的长上下的任务，结构化输出和多步骤执行。 opencloud 也支持把默认模型直接设成 cloud 的 系列。还有一类是本地模型，比如 alama， 适合想在自己电脑上跑开源模型的人。 opencloud 官方单独提供了欧里亚麻集成。

现在全网都在讨论欧盟这个 ai 神器，但很多朋友都在问，这东西在我们普通人的生活里到底也能干嘛？今天咱们不讲干巴巴的代码，直接手把手教你如何在生活中养好这只 ai 小 龙虾，并且零代码创建都属于我们自己的专属技能， 就像小说的主角一样，都有独独属于自己的必杀技。市面上等而全的 ai 技能数不胜数，能够找到适合自己的也是难上加难，适合自己的肯定才是最好的。 为了证明我们的小虾有多听话，自然咱们就拿家里最让人头疼的一个大麻缝开刀查份子钱。每次放假回家，我妈总让我去翻那些泛黄的一些纸质旧账本，查了一下十几年前谁谁谁到我们家上了多少份子钱， 不仅要翻好几个账本，眼睛都看的花，简直是一种折磨。为了解决这个事，我经历了三次方法，一个眼镜也踩了不少坑。 第一版，我是把所谓的账本分写成 excel 文件，这招一开始确实有奇效，但因为父母对电子软件不熟悉，经常也不知道文件在哪，也不知道怎么去增删这些信息， 因此我去做第二版，我把数据喂给了市面上的基础大模型，比如说豆包，效果一开始挺好，但没过几天，因为大模型的长短记忆的限制，他把我们家的账本给忘了。后来我就引入了 cos 平台，接了工作流， 在调试过程中效果都挺好，结果在线上环境发现有数据隔离，根本无法独取，我后台的一些私有数据方案也无疾而终。直到我掏出了第三种终极方案，把 oppo 扣接入了飞书，给他打造了一个独有的 人情记事本查询技能的小龙虾，我只要想查到我的小龙虾，就会自动去调取这个专属技能，精准出击。这里必须要科普一个核心的概念，到底什么是四点， 千万别把它想成父子，他的携带码，你可以把它理解成为给你的小龙虾助理量身定制了一套岗位说明书加办公装备。普通的 ai 就 像一个现在的实习生，懂的多，但也容易用上乱发挥装。而装上了 skill 的 ai 就像个老员工。这里有四，这套装备里常有四套四样东西，一是港文说明书，也就是 skill me 的 文档，告诉我他遇到查账，他要做核反应，工作流是怎么样。 第二是习惯设置，定好三账本钱，需不需要向他来进行确认，一些小规矩，以及我们的一些代码文件夹放置的位置。 第三是专属的文件柜，专门锁着我咱家的 excel 账本来进行安全隔离。第四是行动的工具箱，也就是代码脚本给他了，比如说查数据、写数据、删数据的一些能力。最爽的是建立这整套装备， 咱不需要亲自写一行代码，全都是由大冒险来帮我们完成的。具体怎么做了，完全是让 ai 来帮我们打工。 第一步，我们直接用大白话向 g p t 或者是其他大冒险来表达我们的诉求。我想让欧风扣来帮我创建一个个人查询的 skin。 我 提供了几个文件， excel 文件，它们的作用分别是 g p t， 就 会帮我们生成一份标准的一个需求文档。第二步，我们把 最终版本的需求文档发给小龙虾，然后我们就可以见证奇迹，他可以自动帮我们生成对应的文档和代码脚本，把技能 建立起来。第三，我们来听测试，如果报错了，让小龙虾自己去修复，如果还是不行，就让他问题点出，咱们不动，能不动手的就不动手， 必要的时候我们就手动解决。这里我们必须要划个重点，在针对一些需求文档和比如说 style midi 文档的时候，我们必须要人工亲自过一遍文档的逻辑审核以及一些细节问题，确保它符合我们的需求。 只有这样，这个技能才能真正符合我的心意。费了这么多心思，接下来直接看一下最终的效果。你看，只要爸妈在飞书里像微信聊天一样发谁谁，帮我查一下谁谁谁到我们家上了多少钱， 后台就会自动调用这个技能，要查十几年前的记录，不管是查找还是加一笔新账，还是删除一些我们写出的一些记录，全都是有一些极大极简的大白话去操作的。这样一只听得懂人话，管得了时事的小龙虾，谁能不爱？反正 我删了。看到这里，大家的思路一定要打开。人情账其实其实在这里只是一个影子。通过这个案例，你其实已经掌握了一套零代码解决繁琐任务的万能法则。 只要你有私有数据，哪怕只是几个破表格，再加上一句代码而已的需求和包括，就能帮你生成一个全自动的专属助理。 你看屏幕，你看屏幕，既然这套法则能够帮我们搞定生活中查账本、交水费这些小麻烦，但你试想一下，如果他的这样的技能平移到我们每天被各种会议周报折磨的工作大繁琐中了， 发现了吗？我都可。如果他搬到你真实的工作场景中，比如说你是一名天天被各种成绩单 家长的一些沟通老师的数据淹没的老师，你会在这个场景下，你会怎么做？下一期我将为你硬核拆解如何将奥考毕业生成为你最强的教师辅助，干货满满，记得点赞关注我们，下期见！

hello， 大家好，我是 d p。 在 一天前，也就是三月十八日， openair 发布了 gpt 五点四 mini 和 nano 两款小模型。伴随着这次发布， codex 的 免费账号恢复了对高级模型 gpt 五点四和五点三 codex 的 使用权限。这也是时隔八天， openair 再次恢复了免费账号对高级模型的使用权限。录一个视频跟大家分享一下相关情况。 首先我进行了一些本地测试，以下的测试结果仅限我本地测试呃，给大家做一个简单的分享。 首先我进行了第一组测试，是在 vs code 的 插件里使用的是，呃，大家可以看一下这张图，上面分别标出了一二三，一号位代表我用的是五点四模型， 思考强度是中等。二号位，我问他的问题是非常简单的一个问题， which model are you？ 你 是什么模型？三号位，他给出了一个中规中矩简单的回答。然后我 提供了一下这次请求的数据情况，分别访问了两个模型， gpt 五点四和 gpt 五点一 codex mini。 然后一号位是模型，二号位是输入 talk， 三号位是输出 talk， 四号位是总 talk。 所以 我们进行了一个简单的统计， 模型是 gpt 五点四中等思考强度十五点二 k 的 总 top 用量，然后占了免费账号的周额度的百分之四。 好的，紧接着我又做了第二组测试，因为我的机器上还有那个 codex app， 然后分别是一二三四五，我都在图上标出来了一号位代表我用的是五点三 codex， 呃，高，高级思考。 然后二号位我问的问题是一样的，然后三号位是回答，呃，四号位是上下文的一个长度，然后五号位是我当时使用的 codex 的 版本，也就是当时的最新版， 然后同样的这边也提供呃，这次请求的一个详情情况，分别是一二三四，一号位输入。啊，说错了，二号位输入，三号位输出，然后四号位总 top 数， 然后进了，进行了一个简单的总结，分别是模型 gpd， 五点三 codex 思考强度是高等，就是 high， 然后总套根数是二十一 k， 然后它用的周额度比例是百分之六。 好的，这就是我的测试的详细情况，下面我们来做一个额度的计算。首先第一点需要确认的是，免费账号在 codex 里只有周额度， 然后本次测试我们用了十五点二 k 和二十一 k， 总总的 talk 是 三十六点二 k， 然后占周额度的百分之十，那么可以推算出周额度在零点三六 m， 然后同时我们拉入 tim 账号来做对比， tim 账号分别有五小时额度和周额度。 在我之前的测试中， team 账号的五小时额度大概是这么一个关系，六点八 m 的 talk 对 应百分之二十七的五小时额度，那么 可以测算出五小时的额度大概是二十五到三十 m。 这里有一个范围是因为我发现后面它的那个 talk 是 浮动的， 因为它的额度比较大，所以我们这次测试中取呃，三十 m， 然后五小时额度大概是周额度的三分之一，也就是一周可以用三次五小时， 那么经过简短的换算，九十个免费账号才能等于 一周的一次的五小时额度，因为免费账号只有周额度，对吧？然后再计算，如果想要和 team 账号的周额度打平，需要两百七十个免费账号。好，这就是我计算的一个结果，下面我们来做一些思考和总结。 首先，无论如何，这是一个好消息，因为它是免费的，并且这对初次接触 codex 想要尝试的用户来说是非常友好的一件事情。 但正是因为如此，我想说它也只能做测试用途，因为一周零点三 m 的 额度其实干不了什么事。大家回想一下我刚刚的两个问题，两次问了简单的问题，它就用了百分之十，也就是相同的问题，我可以用问 二十次，然后这个额度就结束了，所以它只能做非常少的事情。然后这边我还想提醒大家的是，当前是在两倍额度的优惠期间，我不确定这个免费账号这次恢复的额度是否能吃到两倍额度的这个红利。 不确定，但是有可能它没有，没有两倍额度的一个福利在里面。然后下面是我的一些思考。首先对于这种逆节奏周期的这种开放，我不太能理解，为什么说呢？因为，呃，像 google， 呃，吉米纳、 c l i 和 antigravity 都进行了额度的收紧，包括 co pilot。 我 们之前也报道过，对学生订阅的额度也进行了收紧，所以整个趋势来看，额度是收紧的。但是 open a r 居然反节奏而行，我没太看得懂。然后紧接着我在思考一个问题，这种 高级权限对免费账号的违规是临时的还是持久的？然后在网上有一种呃说法，就大家的讨论说，因为发布了五点四， mini 和 nano， 由于这次 bug 导致了这个高级模型的临时回归，但我觉得好像也不太像，为什么呢？因为它的模，它的模型的额度少的可怜，所以我觉得不太像是一个 bug 性的回归，反而像是一种象征性的回归。 然后还有一种说法说会把五点四呃路由到五点四 mini 上进行一些降置的操作，我觉得也不太可能。为什么呢？因为他给的额度真的太少了，这么点额度再转到小模型上去有点没意义。 好的，以上只是我的一些思考，欢迎大家留言参与讨论。另外在最后也推荐大家 尝试测试 codex， 首选的模型是 gpt 五点四，如果觉得额度不太够用，可以考虑用五点三 codex 这个模型。 另外，关于呃发布的小模型五点四 mini， 在 小模型领域它是值得一试的一个模型。好的，这就是这一期 openai 恢复 codex 免费账号使用高级的 gpt 五点三 codex 模型视频的全部内容。 如果这期视频对你有帮助，请帮忙点赞和转发。如果你有相同的经验，想要分享或者遇到相关问题，欢迎留言。我们最近开放了呃 ar 相关的讨论组，如果有兴趣欢迎私信我。好，就这样，我是 d p， 谢谢！

这两天看到一个项目啊，挺有意思的，它号称可以让你实现 a p i 自由，本质上其实就是把网页的原生端那些可以免费无限兑换的能力重新分装成一个可以调用的 a p i 接口， 然后再以 a p i key 的 形式提供给你自己使用。这样一来，很多能在网页上部署的像 openai jimmy 和 cloud code codex。 呃，那些网页上 的模型的算理就可以直接接入到你自己的本地，比如 opencloud 小 龙虾 opencloud 以及你自己编程的一个应用小工具，然后可以实现自动化部署。

之前我们用小龙虾让机械臂简单运动了一下，然后我就想尝试进入视觉后能不能直接完成 v l a 动作。后来发现他并不知道如何控制机械臂运动学球解。于是我就想，我之前不是写过机械臂的运动学代码吗？如果我把这个作为上下文，告诉他是否能做到指定抓取呢？ 于是就有了 qmax 加叉 gpt 的 api， 完成 vla 指令抓取任务，请把香蕉抓起来。他回复，没有看到香蕉，请把橘子抓起来。于是大模型调用 qmax 生成的代码执行抓取， 发现有点偏了，应该是运行相机代码有问题。

现在小龙虾其实非常的火，但实际上大家都知道它有很大的安全隐患，原因是在于它是把我们的信息直接暴露在公网，那我们是不是可以直接搭建一个只属于自己专属的一个小龙虾，或者说搭建一个类似的机器人，不让他只帮我们去工作， 这样我们是不是能够降低一些安全风险？所以我搭建了一个专属于我个人去使用的这样的一个机器人的 agent， 他是可以全自动的帮我们去调研市面上有哪些好用的这个 app， 或者说好用的工具。他在国外很火，有收费，但在国内其实没有相应的这种产品， 也就说我们反过来有哪些在国内好用的，但是国外是没有类似的这种产品，让他自己调研，自己去开发，开发完成之后他自己去发布上线，去接入我自己的拍票，以及说我们的微信支付，完成一个线上的一个收款。 同时在整个流程完成之后，他还会去帮我们写出来一个小红书的一个封面，以及小红书的发布的文案标题，方便我们去做一个自媒体的账号去宣发我们的这个小的工具。 大家可以看到我们也是全程在飞书上去进行一个对话的，他是把整个流程做完之后，他只会去给我们发一个验收的一个网址，我们点开之后就可以看他做哪些功能。同时在这个过程当中我们不需要人为的去干预所有的内容，是他自己去完成上线部署，同时自己去发布， 同时帮我们去做好一系列的开发工作，我们可以看一下他做出来的一个工具的效果，这是我让他做第一个工具，比如说我们打任意的关键词，他就可以生成一个小方框的一个图标， 同时他也做了一些接入我们支付的一些动作。比如说在这个工具里面，我们是可以在用户去提交之后，他去弹出一个付费的界面，整个付费的功能也是完全打通的， 你看它是能够正常跳转到这个支付的页面，用户可以选择 google pay 去支付，或者选择绑一个卡去进行支付。同时它在做好这一系列功能之后，它也给我们去写好了小红书的一些封面以及发布文案。在我们对应的这个文档里面 其实就有他保存进来的这个小红书的封面，我们点击一下，你看这个就是他自己截屏的这个小红书的封面，他起了一个标题，但是这个标题我们还可以在优化，他把整个这个工具用截屏的这个形式展现出来了。像这个图片其实我们是可以直接发布到小红书的， 同时他也帮我们写好了发布的文案，有新鲜的标题，有整个文案内容，有这个工具的大致的介绍。同时他同时这些功能他是可以全部做完之后直接跟我们汇报。当然如果你想去和他进行一个对话，类似于小龙虾的那种对话，他也是能实现的。 我们在飞书里面去给他发需求，他会直接回复我们，同时也可以把这个代码去给我们看，都是没有问题的。今天这个视频呢就是会教大家怎么样去部署这样的一个工作流，以及部署这个机器人，类似于这个小龙虾的这样一个机器人。 这个功能其实是小白任何对 ai 也好，或者说对这个编程也好不了解的小白，其实我们都是能够实现的，把整个视频看完，其实你就能够去部署到你的电脑上。 首先我是用 codex 进行部署的，我之所以会选择 codex 的 原因是在于大家都知道这市面上公认最好用最适合小龙虾的模型是这个 g p t 的 五点四的模型，那么这个 g p t 五点四的模型是咱们 open i 去生产出来的，这个 open i 其实也有做一个全自动的一个编程的这样一个工具叫 codex， 那么 codex 它其实不仅是能够接入 gpt 五点五点四，同时它还有一个就是开放你本地全部权限的这样的一个功能，以及它也可以去开放你网络的一些权限，其实它就能够达到类似于小龙虾的这样的一个效果。 怎么去把这个 codex 和这个飞书进行一个打通，以及说怎么样能够做到整个工作流顺下来，它自己一个人进行完成，不需要我们人为去干预， 其实也很简单。大家可以看我的这个文档，这个文档当中其实我主要是给他这样的一个提示词，让他去打造一个基于非书交互的全自动数字劳工，实现持续对话以及本地调研、自动写代码、自动部署服务与生成全生命周期的闭环。 这个文档其实你把这个文档给到 jimmy 也好，或者说给到 chat gpt， 或者说给到你手头上任意一个 ai 的 工具，你跟他讲说帮我参照这个文档部署这个 codex 的 数字劳工，它就会帮你完成一整个部署。 这个文档我会以这个截屏图片的这个形式发到我们这个评论区啊，确保大家都能够看到。你拿这个图片直接喂给对应的 ai 工具，然后它就能够帮你实现。 这个里面的核心是在于我会把 codex 的 一个官方的产品文档会发到这个里面，主要是为了让 jimmy 去随时去看一下 codex 当中有哪些内容，哪些功能能够达到这个完完全自动化的一个操作。同时怎么样去接入这个飞书的 mcp， 其实你给一个对应的这个 codex 的 文档的话，会比让这个 jimmy 自己去查这个资料会好用很多。

为了装个破龙虾，有人花一万六，还有排这么长队的，我看着有人靠按这个月入十万我就来气啊，你以为学装龙虾需要多久？像我这种零基础也就研究了半天，现在装一个二十分钟吧。所以我想说，如果你最近经常装龙虾， 有点急，真的，先别急，你看我做自媒体的感觉这玩意应该有用，对吧？事实上，我装了三天就卸了，他跟咱平时用的对话框比啊，至少对我来讲，有些方面还差着。现在很多人想要的，其实根本不是龙虾，只是一句心里安慰我，千万别掉队。 其实龙虾这波最难受的吧，就是他还不是纯割韭菜。杭州就有个小哥们，职高毕业用 ai 做 app， 半年做了一百多个，百分之九十还都盈利了，他启动资金就不到三千，再加台电脑。还有一位叫冉哥，之前做医疗的，他今年二月份创业，用 ai 做平台，从写程序到上线就四十八小时。 当然你可能还刷上那些批量玩龙虾的，一号加开发，二号推广，三号运营，就感觉人那电脑开着就挣钱，你说这谁不急，而急这个字就是最好的生意。 有二十四小伙还没毕业呢，养了几天虾之后随手发了个视频，结果一大堆人找他帮忙，这纯捡钱呐，哥们干脆组会都先请假了，十几天小赚两万。然而装虾这钱还没挣完，哥们就发现卸虾也能挣钱。平台又出现幺九九二九九的卸载， 为啥要卸呢？装虾第三天，就有人发现 api 密钥被盗了， tucker 的 钱烧了一万二，可以简单理解为号被盗了，他话费被刷了。另外啊，这龙虾占内存，也就是电脑会卡，更魔幻的是除了安装卸载，应运而生的还有卖课程，卖书，卖训练营。 逗吧，龙虾没研究咋样，产业链先有了。聊到这你自己应该就有感觉了吧，这不就跟短视频出来有那大运种花几十万报培训一样吗？当然，我今天不是劝你别碰龙虾的，恰恰相反，前两天有个 gtc 大 会，我看黄志军说龙虾绝对是下一个 gpt， 它当然重要，但问题是现在还没到普通人用着舒服的阶段，我举个例子你就懂了，就像电脑刚出来那会，咱假设哈当年也有个人像今天似的，哎，看着新技术了就说，哎呀，这电脑好啊，得学，我得用，你咋用啊？那可不是，鼠标点两下就完了。当时电脑都这种满屏代码联网得拨号。 那人又说了说，哎呀，我不懂这些，你找人给我装一下，我要提升效率。这你你觉得这事靠谱吗？那不得先有人开发出 windows office 浏览器电脑才适用于大部分人吗？ 龙虾现在咱说白了，差不多不是不能用，但它只是个半成品，你有技术底子，有明确场景，也愿意折腾，你当然可以试一下，但你是这样吗？ 起码对于我来讲，我装完都不知道用它干啥。你看啊，这龙虾底层模型我都不敢用，最好的太贵，还不如多少块呢。你说冲记忆这事吗？我看现在各家对记忆已经有优化了，也不一定非得龙虾，另外我也不太需要他帮我操作电脑。那现在 cloud codex 都一键安装的完全可以， 咱也不是啥总裁，需要每天处理三百封邮件，我觉得很多人跟我差不多，你只是刷着我，你急了，然后你就想不管了，先装上再说。你装的只是提前上车的幻觉， 你拿的是一张假车票啊。当然了，再说一遍啊，我今天不是劝各位不碰 ai 的， 恰恰相反，越是这种时候，你就越要知道他大概怎么回事。那这也是我做人间算法的意义啊，我想至少半年时间做一位首席 ai 故事官吧。 那作为普通人，咱应该怎么办呢？我觉得你现在最应该做的不是找人装龙虾，而是捋一下自己每天干哪些活，把最重复、最无聊最耗时间的找上来，然后随便找个 ai 动画块，你就问他，你说怎么优化，你相信我，这事绝对比什么龙虾都有效。 因为现在这个阶段啊，咱还没必要追一个具体工具真正厉害的技术出来，最后你会发现你想躲都躲不掉。你就比如智能手机来的时候也不需要你先学代码吧，一定会有苹果安卓把它做成太奶都会刷的东西塞到你手里。龙虾 ai 最后也一定是这个路数。 你看字节现在就有 r 可洛，腾讯有 q 可洛，听说抖音还会出一个叫抖可洛这种一键安装龙虾我还没试啊，但我想来也不会比自己搭的龙虾好。不过我觉得抖可洛出来我一定会有一些针对短视频的特殊功能，而且我觉得他那些训练数据跟自媒体应该也很对口 啊。那扯远了，先不说这些，我是想说当产品可以面向普通人的时候，大厂会最先想办法把这门槛抹平，他们可比你还怕你不会用啊，你明白为啥吧？ 所以这波龙虾改了谁的命啊？先改的是卖焦虑的人，也先改了那些本来就能接住虾的人，而被收割的是怕自己落后的人，是没到这个阶段还硬花钱往里冲的人。一定要想想你自己是不是这位，最后可别让龙虾还没改你命呢，先把你钱包改了。 那最后我还想闲聊几句啊，就是真的要感谢各位原始股东的厚爱啊。我上周刚发第一条视频，后台就有反应了，而且确实看到有些兄弟提到了切实的问题啊，就比如说，还有兄弟在上学选专业，因为 ai 冲击嘛，有点迷茫。 这个我看问的人确实很多，我这两天就专门做一期视频，聊一聊现状以及我的看法。当然了，这个它一定不是标准答案啊，顶多算一家之言，因为 ai 的 巨变之下，也没有人会知道标准答案。 你别说我了，就雪峰老师现在都不一定好说四五年后的事，但我会以我在北京扎根十多年，且在某个垂类经过行业前三的经验提一点意见，总之，我肯定是不会坏你就对了好吧，至于最后怎么选怎么拍板，肯定还得你自己决定，毕竟我第一集就告诉你了，以后咱要学会拍板，习惯拍板。 那如果你还有其他想听想聊的，也欢迎随时私信留言给我，我基本都会看。好了，这里是人间算法，那这一期咱们先聊了龙虾。龙虾这玩意吧，虽然很厉害，但他想进的还只是你的电脑，下期咱聊的那位，没准就要走进你的心了。 最近优行老兄这个机器人有点火呀，我已经跟评论区一样开始迷糊了。你说这事吧，其实说严肃也严肃，真要有一天这东西能量产还很便宜的话，你说谁能不上头？那你说怎么办呢？那这个问题就留给下期，这里是人捐算法，咱们下期接着聊这位美女。

兄弟们， codex 性价比拉满了啊？这是我年前买的一个 codex tim 拼车，然后用了满满的一周饱饱的用，每天白天晚上都在用了，他提示我说现在还有百分之二十五的额度，也就是我用了一周他还剩百分之二十五。关键这是在某鱼上 tim 拼车只花了六块八，并且看啊， 还支持最新的 gpt 五点四模型，一个月六块八，还支持 gpt 五点四，并且还用不完啊，性价比拉满。

哈喽，大家好，我是七帅，今天呢给大家分享个零到一外部定制出来一个产品的流程和过程，整个流程步骤一共有八步，今天我们挨个去梳理一下，我们首先看第一个是发际需求， 我们在日常工作和生活中一定会有一些目前市面上有的产品不能满足我们的，那这些需求我们要梳理出来，看看能不能通过产品的形式去解决， 我们接下来看第二步，我们把我们的需求给了豆包，让我问一下豆包，我们这个需求看能不能用产品的形式去解决，如果说用产品的形式去解决，让豆包分析一下我们接下来应该去重点完善做哪些功能， 也让豆包去梳理一下我们未来这个产品的市场前景以及需求的重要的痛点。第三步，打开 openai 下载酷贷斯。目前为什么说推荐大家下载酷贷斯，因为酷贷斯目前相对来讲比较便宜，所以说我们接下来就看到第五步，去海鲜市场 大概八块到十块左右，可以买一个 team 团队的一个拼车，这个可以让我们去使用目前 openai codex 最先进的模型五点四， 但是五点四的模型它的额度消耗比较高，它是正常其他模型消耗的两倍。如果说你的 codex 一个团队用完，我推荐你再去买一个 team 的 账号，这样就像我的 codex， 我 现在有四个团队，我就切换为其他另外一个团队的账号。 第六步，我们刚才让豆包已经梳理完我们的需求了，梳理完以后我们就让豆包给出我们 mvp 版本的 promote， 为什么说要做 mvp 版本？毕竟我们是从零到一，也是第一次去 webcointing 出来一个产品，为了能够提高我们的自信心，所以说我还是大家先从简单的做出一个一个 mvp 版本的一个产品出来，整个 promote 也可以让豆包给的 promote 挨个一步一步的去粘贴到我们的酷黛斯的对话框里面。 第七步是和库黛斯对话调整，因为毕竟库黛斯第一次去生成的产品可能不是我们想要的，比方说 ui 一 些功能不是我们想要的，那么这个时候我们需要和库黛多人的去对话，去调整我们想要的产品。其中这里教大家一个对话技巧，如果说我们不知道去怎么描述，我们就 给库黛斯发了截图，给库黛斯发了截图中间我们也可以用框框来告诉他这个框里面东西怎么改和正常，我们把库黛斯当成一个正常的一个开发同事去对接，这样子对接的过程中呢，我发现其实库黛斯比有些同事理解起来更方便一些。 最后一个就是部署 windows 上线，这个相对来讲稍微比较复杂一些，不过我们可以把库黛斯当做我们的一个智能的小导师，有什么事情哪不会哪不懂的呢？让他给出详细的步骤，我们按照库黛斯的步骤一点点去部署于上线就行了。 目前这是这几步，就是从零到一 web 出来一个产品的过程，其中还有其他的一些小小的坑，我们等后面再分享。

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。

基本可以解决新手小白还有出入龙虾的一些新手的大部分的问题啊。第一个 code x code， 你 把这两个也一块给我安上啊，别问为什么，安上之后你会回来感谢我的。 第二个啊，控制浏览器，大家都不知道怎么控制啊？在谷歌浏览器里边有一个拓展，你一定要安上龙虾的拓展，这样他就可以控制浏览器了啊。第三个啊，关于小龙虾四 q 技能的问题， 这个是最简单的，就是你给他下达完指令之后，你在指令的最后一段给他加上一句话，这句话就是你根据这个指令去寻找对应的技能并安装。

我太兴奋了，以至于刚才我没来及录视频，我干了一个什么事呢？就是呢，我用这个小龙虾控制我这个 codex 码了一个背单词的网站。这个倒没什么哈，然后我就好奇它能不能把这个网站的列表单词导出一个文档给我打印出来， 结果他真的能打印出来啊，只是我这个打印机呢？嗯，那个墨不太好用，但是这个打印机自己动起来了啊，给大家看一下什么情况？ 这个是我那个搓的这个小网站，然后呢？这个是我的打印机，他自己打印出来的，这一套叫智能办公流程，也就算打通了。太有意思了。