飞叔刚才做了一个决定,可能改变整个软件行业,他把自己给拆了。就在今天,飞叔官方开源了他的命令行工具,十一个业务领域,两百多条命令,十九项 a i a 证的技能,直接调用两千五百多个 api。 以前你想让 ai 帮你发个飞书文档,查个日程、填个审批,对不起,他做不到,因为软件是给人设计的,你得动手打开 app, 点点点。现在不一样了, ai 直接操作,不管是 cloud code、 open cloud 还是 cursor, 只要一行指令装上就能用。 这代表飞叔承认了一个事实,未来软件要同时服务两种用户,人和 ai。 c l i 开源之后, agent 不 需要打开任何 app, 它只需要一行命令。这意味着软件生态正在分裂,归给人, c l i 给 ai, 双态并行。 飞叔是第一个,但不会是最后一个。我们正在见证的是从人机协助到人机共生的签约。今天,飞叔打开了这个潘多拉盒子。
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你让 cloud 指挥 codex 干活,任务一复杂,最先乱的往往不是实线,而是上下文。 simon wilson 点的很准, sub agents 最适合代码库探索和多步骤计划,因为单个 agent 装不下那么多脏活。 今天我把这层拆给你看,顺便讲清它怎么接近 agent teams 和 ccb。 复杂任务的问题不是模型不会做,而是读代码,找证据,做修改都塞进同一个窗口, 官方文档直接点名。 sub agents 特别适合代码库探索和多步骤功能计划这种天然并行任务。把这些步骤拆开后,主代理只处理结果和决策,上下文才不会越滚越乱。 codex 现在内置三种子代理, default 都得, worker 专注执行和修复, explorer 专注读代码。 这不是三个窗口同时聊天,而是不同角色先分别完成任务,再回到主县城统一汇总。 simon wilson 的 观察很准,这套模式已经成了 coding agent 的 通用结构, agent teams、 ccb code、 sub agents 不是 一回事,而是三层结构, agent teams 解决,上层协助 ccb 解决, cloud 到 codex 的 任务分发, sub agents 解决, codex 内部再拆执行。 前两层决定谁来指挥,最后一层决定 codex 自己怎么改。如果你之前就在用 ccb, 让 cloud 负责拆需求定边界,审结果,现在它终于能更细地指挥 codex 了。 cloud 不 再只把任务扔给一个 codex, 而是能明确要求 codex 先拉 explorer 查,再拉 worker 改。你还能写自定义 t o m l 代理,但先记住三件事,显示 spawn 六个线程一层深度 token 也会更高。 这项更新的意义不是 codex 多了个按钮,而是 coding agent 开始进入角色分工阶段以后,谁还让一个 agent 一 口气查证?改验慢指是副作用,更大的问题是它会越来越糊。


这个是开源的飞书的 c l i 的 文档,然后这里有个中文版,下面这个中文版,然后它有这些功能, 包括云文档,嗯,还有多位表格这些的,那这样在 c l i 就 可以创建。这里有快速开始是给人类用户看的,然后下面还有给 ai agent 看的,那你就可以用 cloud code 直接去呃,让他读这篇文档去下载,那这样的话 cloud code 就 知道他要输什么命令, 然后下面这里有 agent skills, 这些 skills 都要安上。呃,所以你记得跟 cloud code 说,就是安装这篇文档里面所有的内容。呃,然后我先启动一下 cloud code, 帮我装一下所有的东西,然后后面的这个就是那个的 readme 的 地址, 哎,上面显示安装完成,然后我要打开这个链接,配置一下应用凭证, 于是随便配置一下, 配完它自动就往下进行了。这里说应用配置成功,现在进行登录授权哦,需要在打打开浏览器进行下面的认证 权限开通并授权。 哎,然后它就自己自动继续了 哦,这里显示安装全部完成,有这些功能了。然后我试一下, 按理说好像需要写这个指令才能够用,不过你直接跟 cloud code 说,你想创建一个飞书,呃,云文档,它应该也可以帮你去写这个指令,写一下我今天的计划 哦,发送它就开始写了哦,过了一会它就文档创建成功,然后打开一下这个文档的链接, 嗯,这个是写出来的效果还是蛮方便的。那平时一些代码的工作都可以直接转化成文档,不用 markdown 了。

openai 刚刚为 codex 发布了史诗级的插件生态,这次更新彻底颠覆了以往的开发体验。全新的插件系统让 codex 进化成了能用工具的全能助手,你只需输入指令,从 note 提取文档,用 flagma 生成网页,最后到 clik 向团队汇报,它自动去拉取资料。 李瞬间排版出一张高质感的设计稿,最后连带链接发送了一份完美的图文报告。为了让大家尽情折腾这些王炸插件,官方直接大设天下,重置了所有订阅计划中的 codex 使用限制,大家现在可以无限量白嫖测试了。

一分钟飞书接入 openclo, 让你的 openclo 可以 在电脑端和手机端直接使用。登录飞书开放平台,在这里创建一个飞书机器人应用程序, 按能力添加选择机器人。我们先把权限配置一下,你可以选择开通权限,手动在这里搜索 i m 有 关消息,相关的直接全部都选中,然后申请开通。大家可以看到相关权限已经全部开通,运行这条命令,添 添加 channel, 在 这里我们选择飞书第二个插件,音频正在自动下载飞书插件,在这里我们输入一下飞书的密码,我们在这里复制一下 id, 将 id 也输入一下。大家可以看到客户端已 经运行成功了。安装成功以后,登上去点击开发助手发个你好,在这里他会给你反馈配对码。来到开里上,使用这条命令加配对码,开始配对。 大家可以看到客户端已经准备好了,我们可以在飞书上直接发送这条消息, open code 已经开始检测飞书了,从此以后,兄弟们就可以在手机上或电脑端直接调用你的 open code 了。

上一个视频演示了使用命令,含注册无限使用 gpt 五点四。留言和私信的小伙伴很多,于是连夜开发了一个带图形界面的程序,一行命令即可安装使用。复制这行命令到你的虚拟机或服务器上, 回车开始安装脚本,下载 gpt 管理面板,安装中, 下载和安装大概几十秒钟, 安装完成,检查一下 能看到进程在运行就安装成功了。根据安装提示信息,复制地址到浏览器中访问,看到 gpt 管理面板界面就运行正常了。程序有详细的使用帮助文档。 这是我之前测试的注册任务,等下重新注册一个新的账号,测试下,目前我的账号十八个, 有三个额度快用完了。测试重新注册一个, 默认一个,并发非高峰期注册大概需要二十几秒, 如果你之前的账号额度使用完了,可以无限注册,扩充新的额度,就能无限使用 gpt 五点四等其他模型。 注册成功了,这次花了三十几秒 刷新一下账号数量和额度,账号数量增加了一个, 这个就是刚才注册的新账号,额度是满的。下面就是各种工具的调用测试了图形化界面注册,对非程序员用户更加友好,使用更简单,感谢大家的观看。

我今天抖音上看到有博主搞了一个这个龙虾的一个 ui, 可以 使用启动中停止重启,诊断问题, ai 的 配置,当年我用的是迷你 max, 二点五 包月,四十九块钱一个月,然后信息渠道我配置的是飞书,一目了然,真的全中文,一目了然,飞书,哎,我看微信,钉钉 这都有,然后诊断诊断的问题,应用日制有什么问题?怎么样设置里面你看称呼 好强呀,然后我这怎么弄的呢?其实特别简单,当时看到博主做的时候,我就直接打开我的这个, 专门做这个软件,我不知道叫什么名字,我是个纯小白,然后我就直接跟他说,我说我要做一个这种格式的东西,把那网址扔进去,然后全程我只用点啊,问这什么东西,他告诉我这是一个 openclo 的 一个 界面,然后就你安装最新版本吧,然后他就开始一步一步安装,真的就好就好简单。现在装龙虾也是,之前我装龙虾需要三个点,三个小时, 现在我只要半个小时不到,我只要告诉他我要抓龙虾,然后我全程坐在旁边点点点,然后就好了。以至于现在我作为一个 u i 的 app, 我 通过既然打开龙虾我都不用网页什么的,我就在我这个这个 app 里面点开,哎, 一点就搞定了。

spec fusion 在 终端直接搜索中国开放平台 a p i 文档,一条命令安装零配置覆盖十五个平台,两万六千多篇文档。 对接中国开放平台 a p i 是 开发者的日常。企业微信飞书,钉钉,淘宝小红书,抖音电商,微信支付,支付宝京东,每个平台文档都不一样,写代码时不停切浏览器查文档。 更痛的是 ai 经常编造接口参数。有了 spec fusion 一 行命令,装好终端里直接问企业微信怎么发消息秒出结果,飞书怎么创建,审批精准命中, 微信支付怎么下单,接口地址参数说明全部到位,不用切浏览器,问完继续写代码。 jabl 分 词加 f t s 五权威锁影,中英文精准匹配云端部署,装完就用。支持 cloud code cursor gemini c l i kodak c l i 完全开源 docker, 一 键私有部署, 十五个平台全覆盖。企业微信两千六,飞书四千,淘宝六千七,京东六千一,加上钉钉抖音小程序,微信小店拼多多有赞,微信支付,支付宝小红书 shine 得物两万六千多篇全部缩影。 一条命令立即开始 github 搜索 spec fusion, 欢迎 star。

就在刚刚,飞书官方开源 lock c l a i l 工具,终端加 ai, 双端玩转飞书全场景,直接打通 open cloud 和 cloud code, 告别客户端反复切换。 lock key 是 飞书官方开源的命令行工具,彻底打破飞书只能用客户端操作的局限,无需图形界面,终端一响命令就能搞定。核心办公操作专 为 ai agent 原生设计,自带两百多个使用命令和十九个 ai 专属 skills, 零门槛使用,普通用户、程序员、 ai 自动化玩家都能快速上核心优势。为什么选 lock c i? 第一, ai 原声适配十九个 ai agent skills, 开箱即用主流 ai 工具,无需二次改造,直接调用飞速功能。第二,全场景覆盖, 包含日历、即时通讯、云文档、多维表格、邮箱会议等十一大核心业务域。第三,上手零门槛, n p f 一 键安装,交互式授权,三步完成配置。第四,安全可控,输入房出入凭证、本地加密存储。十一大核心功能终端搞定,高频办公日程查看日程新建会议 及时通讯收发消息管理、群聊云文档创建编辑文档任务、邮箱会议管理,代办收发邮件通讯录快速搜索同事极简上手两步安装加一键配置。第一步,工具安装推荐 npm 一 键安装命令是 npm 零 store g clock suite c l i 然后安装 ai 核心技能,这是必装的命令是 npx skills and lock suite c l i y g。 第二步,出场配置仅需要执行一次,命令是 lock key a config in it 授权起用快速登录授权命令是 lock key i i or login recommend。 测试一下,查看当日日程 命令是 lock key i calendar plus agenda 关键安全提示,该工具支持 ai agent 调用、存在提示词注入和月全操作风险。 使用需注意以下几点,遵循最小权限授权原则,仅开放必要功能,权限不修改默认安全配置 ai 机器人仅用作私人助手,不拉入群聊,谨慎授权,避免敏感数据泄露与无操作。赶紧安装试试!解锁全新的飞出办公方式。关注我,了解更多实用 ai 工具!

我去,炸了炸了炸了,飞书刚刚开源了一个核弹级的项目,我赶紧帮大家试一试,我发现小白根本不需要去设置什么 id, 设置什么 top, 一 键在飞书上部署一个属于你的数字,员工只要你有拷 code, 只要你有 codex, open code 都可以。首先我们把这个飞书 c i 的 开源工程的地址 复制进来,然后对他说一句话,帮我把这个飞书 c l i 工具包装成一个 codex scale, 可以 看到他现在正在读这个开源工程里面的一些安装说明之类的东西,现在基本已经做完了,他还把飞书的 c l i 包装成了一个 plug in。 嗯, 就是我让他看看我今天飞书上面有什么安排,你能帮我看一下我今天飞书上有什么安排。嗯,看他检测到了,其实我们没有登录好的, 你打开这个,但他其实就直接帮你显示了一个创建飞速 c i 应用的一个界面,就选默认的吧,其实还是非常便捷的,普通的流程。你在飞速上面去见一个机器人,需要点很多次,把你的 app id, access token 都复制下来,其实这个就不用了,现在他他已经弄好了。我说嗯,好了, 他检测到现在只是簿的身份啊,还需要我再登录一次,这次登录是以我个人用户的这个权限做一些授权。我先一并一并开通了吧, 我现在的飞书日程是空的,帮我建个日程是下周一早上十一点到十二点的周会 接收看他已经建好了,然后我再回到飞书上面去看一下。嗯,周一,那直接在群里帮我通知一下,然后下周一的早上的这个周会吧,可以看看他已经发完了, 然后我让他建一个飞书文档。帮我建一个飞书文档,可以看到他已经建好文档了,然后我们打开来看一看,看看效果。 他其实是以我的身份去建这个文档,帮我看一下星期一有没有会议,如果有的话,帮我在对应的群里提前发一条提醒,我看一下对应的群里面有没有可以看到。他又发了一条刚才演示的只是冰山一角,两千五百多个接口。对,其实你自己能在飞书上做的事情他都能帮你做了。

天天跟开发在飞格玛里面对稿的应该不止我一个吧?前几天我摸索出一套绝杀连招,你看这个 ai 写的代码页面,直接往飞格玛里面一丢,它就变成可编辑的设计稿,更炸裂的是回程成代码,你看这还原度,我直接惊了,而且我还拿它直接读需求出交互稿, 连主健库都能一键帮我搞定。这几天扣的跟科森轮番兼青,我研究了好几天,这三招特别好用,一定要试试。先说好,这期没有恰饭分,个人经验,我自己玩了好几天,该踩的坑基本踩了一遍,操作步骤和提示词我都给你整理好了,求个小关小注,我直接发给你。 废话不多说,直接开始。先说 figma 和代码之间的双向同步,我专门挑了一个复杂一点的 app 页面来演示。其实设计搞转代码这类的功能, 之前有类似的插件,但说实话用过的朋友都知道,基本没法用,布局错乱,元素乱飘,跟原稿根本对不上。但是磕碜昨天更新了一个逆天功能, 直接可以读取这个码里面的设计稿生成代码。把同样的车库页面丢进去试了一下,你看这页面效果,布局颜色全都对的上,基本都能对的上,这还原九十高的我当时直接惊了,你有病!但是当我扒开这个代码页面一看,这底下居然全是图片截图! 所以实际的情况是,它确实会比以前那些插件好那么的一丢丢,但不多。 虽然 figma 转代码这个确实是有一点取巧,但反过来也就是 code 转回 figma 这个方向导入的效果倒是相当的不错,直接说一声,界面就直接可以推送到 figma 的 画布上,变成可编辑的设计稿,图层全是可编辑自动布局,也有,连命名也挺规范的。单向的还原度确实是非常能打的, nice! 虽然所谓的双向互动目前确实还是有点水分,但是这套代码一键生成设计稿的单项功能就已经足够我们搞很多事情了。比起以前我们纯属说设计稿,有了这些功能,你完全可以换一个较为打击的工作流程。 但这还没完,还有两招,压箱底的技能,你有没有接触过这种需求?文档看一眼头都大,还要去啃业务,拆页面化交互,累死累活搞个两三天,结果产品来一句再改改,我直接原地爆炸啊! 现在呢?别管这个文档有多糙,直接丢给他,他会先理解你的需求,把功能和页面自己拆好,你看就几分钟, 全部页面一键给你生成出来。我们来检查一下需求,问页面能不能对得上。注意看这登录页,校车信息、排班、 五 g 报表,文档里的功能点全部都能跟你对得上,逻辑也没有跑偏哦,拉回这个码直接就能编辑的,你自己爱怎么改就怎么改。重点来了,同样的文档,换一个指令,直接能出一个可以交互的原型,甚至他也给你加了点小逗笑, 厉害,没灵感或者感兴趣的时候,先让他出个出版,真的是能救我狗命啊!还有,千万不要让产品知道这个套路, 哈哈哈,压轴这一招呢,是懒人必备的,之前从零搭建一套主件裤,少说也得死磕个两三天吧。颜色规范、字体层级、交互状态,一个个手调,眼睛都快废掉了。现在把这一张设计稿丢给他,告诉他我要哪些主件就行了。你看字体、颜色、 图标、按钮,不到五分钟全部给你做出来了,连交互状态的样子都给你做好。这圆角配色阴影跟圆稿的风格完全对得上,有些地方不满意也没有关系,还是一样直接让 ai 改就行了。 搞定之后我发回这个码,你也搞进去一整套出来,我就问你好不好用?我的天呐,这三招配合体验下来,我自己的感受是,以前那些手搓主键,一点点还原设计稿的体力活真的是可以省掉了, 咱们只负责想脏活累活就交给 ai 来,视频里面用到的所有提示词、操作文档,连怎么安装我都给你们写好了,相信我,真的很好用!觉得有用的话记得点个赞,我是专注 ai 体校的木马,下次再带你们体验实用又好玩的 ai 工具。

今天大家只需要跟着我的开源教程,复制粘贴我做好的直击源代码的提示词,就能掌控龙虾从安装到卸载中一切事物,直接跳过使用龙虾的自然熟悉阶段,原地完成数码进化,像解锁满血能力,拉满记忆能力,瞬间学会一本书,甚至可以让安全加固也一次完成补齐。 第一步是安装,我们复制这行提示词发送龙虾就会自动完成安装,装完之后就会自动打开龙虾的 web ui 界面,然后我们再打开准备好的安装文档,复制这个提示词,发送之后,模型会帮我们自动安装飞书插件 连接好了,我们验证一下,发一条消息,可以看到已经连接成功了。龙虾工具箱中一共有二十五个基础的必要工具,相当于龙虾的虾钳,但现在刚装好,是残血版。 接下来我们用这个提示词把龙虾的全部能力解封,其实就是让他所有的工具变为可用状态,测试一下,让他用隐私模式打开我们自己的 chrome 浏览器,这个打开了就意味着工具成功解锁。接下来复制这个提示词,我们把记忆能力改成满血版,主要目的是安装一个本地向量模型,解锁所有的记忆功能。 成功之后再打开文档,复制这个记忆参数优化的提示词发送,稍等一下就会提示已经完成,并且要求重启,我们直接发送重启龙虾,这样能力和参数就都是满血版了。 能力和记忆都满血之后,重点就来了,我们让龙虾进行数码进化,比如你想让他秒懂一本书,其实不用一轮轮喂语料,直接复制这行提示词,顺便附上你想让他读的那本书的本地文件路径。发送后稍等一下,龙虾就可以直接吸收这本书的精华内容。 接下来我们测试一个这本书的相关问题,看看他有没有用这本书的思维方式去思考相关的问题,给我们更高质量的回复。从回答可以看出,他已经完全基于书里的底层逻辑在思考。 同理,也可以把你的 cloud 或叉 gpt 导出的个人数据文件丢给他,他就能无缝继承你所有的数字资产,完成终极进化。进化完成后就是安全了,我们虽然无法彻底解决安全风险,但可以做个看门狗等方式给安全做个加固。 用我准备好的这个提示词文件,告诉模型查看文件内容,并按照步骤逐步执行。复制文件路径放在最后面即可。稍等片刻,安全加固就会完成。 接下来我们用自然语言安装和筛选适合你需求的 skills, 你 只需要复制这个提示词,描述你的需求。比如我们说我需要每天自动查看 ready、 热铁摘药,点击发送提示词,稍等一会儿,它会自动去筛选好的 skills 库中去找和安装它。自动安装好了之后,我们可以发个消息测试一下, 稍等一下,他会使用这个 skills。 可以 看到他已经找到了我们指定板块的热帖。上期说的那些需要你自己去注册配 c l i, 掏钱买 api key 才能激活的 skills, 建议大家可以尝试让模型帮你从筛选过的库里找一下,看看有没有能直接跑的。最后,在使用中,大家如果觉得 token 消耗太多,可以用这个提示词发送之后模型会根据你的过往使用情况和 tokens 的 消耗强度进行优化,并不是简单的直接调低各种参数,模型优化完成后就告诉我们,预估可以节省百分之三十到百分之五十, 如果不想用了或者想重新安装,就用这个提示词。一句话,把龙虾卸载的干干净净,所有痕迹全部清除。卸载完成后,我们打开 y b u i 刷新测试一下,看不到界面就是成功了。这期教程,我们把龙虾从安装到满血,从净化到安全加固,全程只用自然语言,没用一行代码的完成了, 文档和提示词都开源免费分享给大家,希望多多点赞收藏,鼓励一下大家。在使用过程中如果还有其他的问题,欢迎在评论区留言交流。