claude 是什么开发工具

大家都知道谷粒扣的国内注册不太友好，还出现一些封号的问题啊。今天我想跟大家说，就是我们可以用一下谷歌推出的一个开发的助手，叫做 anti gravity 的 一个编程助手 啊，他已经集成了克罗拉八四点六的模型，并且支持异步开发，也就是说前后端可以同时协助。另外，因为他是属于谷歌的生态，所以可以直接用谷歌浏览器来查看整个前端页面的一些情况，平台提供的一些页面存储啊，包括后台数据库接入的一些功能， 呃，从开发到上线，基本上都能在这个生态当中实现啊。对于做产品来说的话，这是这也是一个比较好的好的一个选择吧，也是一个比较快的方式。前几天我做了一个关于艺人公司知识星球的网站，呃，就是完全基于 agglomerate 的 开发的，呃，可以给大家看一下。 呃，另外，如果想尝试外部拷钉的话，也可以用 google 的 另一款工具叫 as studio。 as studio 的 话主要是用于前端的设计啊，对于呃小白来说的话，界面比较友好啊，这是我之前做的一个小程序啊。 呃，这是他的一个前端啊，后端的话就可以交给 ikelevity 来做，他的后端在整个 google 的 生态里面就比较方便吧。此外，他还提供了一些免费额度，不管是 gmail 三点一 pro 还是呃 cloud 八十四点六，都都可以用这些免费的额度。 呃，用完以后，呃，他还会出现一个就三角形的一个提示啊，就告诉我们就过几天以后，呃，然后再做一次呃额度的更新啊，更新以后我们又可以去使用这个免费额度。 呃，当然今天这呃不是个广告啊，就是对于在呃注册这个呃 qq 的 过程当中不顺的朋友也可以试试 google 的 这个编程助手。呃，有什么问题的话也可以在评论区一起聊聊啊。我是冯云，我们下期再见吧。

今天啊，我会用一个视频给大家讲明白什么是 cloud 点 md， 以及你应该如何使用它。首先我们来看一看什么是 cloud 点 md。 首先 cloud 点 md 是 一种规定、约法或者是原则，它 可以避免 ai 健忘或者是跑偏。第二， cloud 点 md 是 用于补充上下文的，那我们知道模型的上下文会有哪些内容啊？首先会有你跟他的聊天记录，过往的聊天的历史以及调用各种工具的输入，还有缓存。 cloud 点 m d 补充是什么？上新闻呢？它补充的是那些仅凭项目内容本身无法被 ai 准确推断的信息，比如说你的使用习惯，你的工作流程以及你的代码规范等等。 第三， cloud 点 m d 也是属于按需下载的，它有自己的层级结构，非常类似于公司的组织架构。那我们来对比一下公司的组织架构是什么样的？假如你入职了一家公司，那这家公司一定会有自己的规章制度、章程和文化。 一个公司下面通常会有非常多的部门，比如说有开发部、市场部、产品部、运营部等等。那比如说如果你在开发部门，那开发部门会有自己的技术架构、代码风格以及写作的方式， 市场部门他也会有自己的品牌的定位，受众的群体。那如果我们把这个公司的组织架构放在 cloud dmd 这个层级架构上，你就很清晰的明白了，根目录的 cloud dmd， 它就相当于公司的规章制度、章程和文化，是所有项目都应该遵循的基本的规范和准则。 下面这些部门其实就类似于你电脑上的某一个开发项目，那这个项目会有自己特定的需要被约束的规章制度、规范流程等等。那 给大家看一个括号点 md 呢？它就包含了有代码风格，那你应该使用 e s 的 语法，不要使用 com g s， 那 有可能情况下你先使用结构导入，那以及他都有他的工作流程，比如说在完成一系列代码修改后，务必进行类型的检查，那这就是一种约束和规范。 那我们知道了 colldmd 是 什么，它有层级结构，那我给大家演示一下我本地的 colldmd 是 什么样的。首先我们看看我们根目录的 colldmd 到底是什么样子的， 那我的根目录就要求，比如第一个默认进入 play 模式，第二个是用子代理策略，第三个要做自我的循环的改进，它是一些总体的约束规范，是每个项目都必须遵守的。那我们再看一看一个项目级别的 colldmd 是 什么样的，那比如说这个项目就是我用来把 md 的 文本转成图片的一个项目，那我们看看它的 colldmd 是 什么样子的。 那这个刻到点 m d 呢？就是 ai 来帮我生成的，不是我手工编辑的。每次在我发现 ai 的 输出不准确或反复的犯一些错误的时候呢，我就会让 ai 总结，把这些案例经验都写到这个刻到点 m d 里面。比如说这里的一个案例是说图片高度计算的问题，他反复的出错，那我就会让他把整个的过程给我描述出来，以及说最终 怎么才把这个问题给修复掉的经验全部都总结在这里，以及说一些没有一开始发现的错误，到后期如何去发现它的这个过程，经验教训都放在这里面， 我们可以清晰的感觉到不同层级目录架构的 copy md 内容是不一样的，那在根目录下的它更多的是总体的所有项目都应该遵循的规范和约束。而项目项目的 copy md 更多是和这个项目本身有很大关系的，比如说这个项目的技术架构规范，它的一些经验教学总结等等，也是可以放在项目维度的 copy md 里面的。 那第三，我们如何创建 collude md 文件呢？那创建 collude md 呢？有两种方式，第一种方式就是你手动到项目下面去创建一个 collude md 文件，然后手工去编辑它，那这种方式肯定是比较麻烦的。还有一种方式啊，是 collude code 给我们提供一个很方便的命令，可以让我们一键的生成 collude md。 我 给大家演示一下，首先我们进入 collude， 开启一个绘画，然后斜杠调起一粒的命令，然后回车， 这个时候啊这个命令就会自动的帮助我们去读取当前整个项目的结构规范等等文件，那这个过程会需要一些时间。 好了，那这个时候我们的 cloud dmd 已经创建好了，让我们来看一看它的内容。那首先它这里面有整个项目的概述介绍，这个项目是干嘛的，以及常用的一些命令部署方式以及 它的架构、核心服务，这些全部都给生成出来了。那你之后在迭代过程中，那你的 cloud 就 会去遵循这个 cloud 里面的一些背景信息，然后能够更好的帮助你去迭代。那第四， cloud dmd 的 最佳实践是什么？ 经过过去一段时间的使用啊，我总结大概这四点的 color d m d 的 最佳实践，第一点是要保持 color d m d 的 简洁易读和清晰。第二个你需要定期去维护啊，你可以让 ai 帮你去做总结，去写 color d m d， 但是你还是需要定期的去人工 re view 去删除那些可能不太合适的，或者是说非常繁杂庸俗的。第三个呢，是你需要反 反复去测试，如果效果不好，你再去修改，然后再去测试，经过一段时间打磨啊，你会找到一个非常适合你的长期用的 color d m d 文件呢。第三个团队协助。那如果你是存在多个人一起开发一个项目嘛，我建议你把 color d m d 提交到代码仓库里面，这样相当于大家都会遵循同样的一份 color d m d 的 规范去做开发。第四个是本地多项目， 那如果你本地有多个项目需要开发，那我建议你使用拷好点 md， 你 可以把你的工作流程，你的代码规范等等东西都写在拷好点 md 里面，那你这个多个项目都会遵循同样的这个工作流程和风格去开发。那如果你本地只有一个项目，你要不要在公众下面创建？拷好点 md 其实没有那么重要，你可以不用创建。 第五个拷好点 md 的 模板参考，那在这里呢，我整理了两份拷好的点 md 的 模板，一份是简单版本的，你可以直接拿去用的。拷好点 md， 这个我自己用了一段时间之后，我发现效果非常的棒啊，很推荐你来试一下。那如果你还有任何不明白的地方，欢迎你在评论区跟我留言。那我是新起，每天分享一个外包固定的小技巧。

ansaurus 最近刚刚发布了 cloud coworker 的 插件，你只需要安装一个这样子的插件，就能让 cloud 变成一个领域的专家，比如销售、 法律、金融市场、产品开发、生产力助手，而且完全不需要写代码。所以这期视频我会详细讲讲 cloud coworker 插件的功能是什么，跟 cloud skills 有 什么区别？让 然后呢，再带你看看这次官方发布了哪些插件，并给大家展示一些和我们生活息息相关的实际案例，帮你今天学完就能用。而且呢，建议大家一定要把视频看到最后， 尤其是如果你希望可以用 clod 插件帮你快速准备面试或者做绩效评估，那我们话不多说，马上开始。首先，什么是 clod 插件呢？你可以把 clod 插件啊，想象成是一个预先打造好的在你电脑上运行的 ai 专家一样。 本上呢，你只需要告诉 cloud 你 想怎么工作，针对特定的角色该做什么，应该用哪些工具和数据，怎么处理关键流程，以及要开放哪些命令，它就会帮你去完成。所以概括起来呢，插件呢，其实就是一套提示词 配置上下文文件和系统指令的组合。插件呢，能告诉 cloud 怎么处理你工作中的某个具体流程。那插件 plug ins 和技能 skills 有 什么区别呢？我们在之前的视频里呢，给大家介绍过 skills， skill 呢，就是你写给 cloud 的 操作说明。比如呢，你可以给不同的任务设置专门的 skill， 本质上呢，就是一长串指令，你可以根据任务的不同训练 cloud 呢，掌握不同的 skill。 但这里啊，大家要注意， skill 呢，只是插件里的一个部分，插件呢一共有三个部分组成，分别是命令 command、 连接器 connectors 和技能 skills。 skill 呢，我们已经给大家介绍过了，而 command 就是 你输入一个具体的指令， cloud 就 会去调用特定的流程。连接器 connectors 可以 直接从你的应用里 拉取实时数据，比如 gmail， slack 或者 excel 都能接入。而且 cloud 这次推出的插件功能呢，是专门用在 cloud co work 里的，对不熟悉 co work 的 观众呢，给大家简单介绍一下。 cloud co work 是 一个能主动帮你做事的 ai 系统， 除了能帮你做一些日常的琐事，还能连接其他平台一起帮你做事。而且 co work 呢，是 cloud 专门设计给非开发者也能用的智能代理 ai 系统。而这次 ansore 官方呢，也推出了十一个不同功能的插件， 你只要点击安装呢，就可以直接拿来用。第二点，除了用官方做好的插件，你还可以根据你平时在公司里的使用场景或者生活上的需要进行私人定制，还能在里面呢连接不同的平台。 第三点，使用插件呢，完全不需要你有编程背景，也不需要你写代码。第四点，插件呢，是跨功能的，也就是啊，如果你订阅的呢，是 cloud 的 teams 团队计划，就可以在你们团队内部呢共享这些插件。目前呢，如果大家想用 cloud 插件，得去到 cloud coworker 或者 cloud code 里边， 记住啊，在网页版里呢，是没有插件功能的。这个 co work 呢，暂时还得下载 app， 不 过 mac 和 windows 呢，现在都支持下载了。我在视频的描述栏里呢，也给大家放了 app 的 下载链接， 当你进来后呢，有几种方式可以访问插件，如果你是在聊天界面啊，你可以点击左上角的自定义 customize， 然后在这里选择浏览插件。在这呢，你能看到 ansible 官方做的插件， 这些呢都是即插即用，因为它们呢都是预先做好的，你可以把这些插件呢理解成是 cloud 定制的技能 skills， 连接后呢，可以让 cloud 做更多标准功能做不到的事情。它们这里呢有专门针对科学研究，客服数据， 企业搜索，金融法律，市场营销等等不同的插件。具体每个插件能做什么呢？我也给大家整理好了，放在描述栏里了。当你点击这里的个人，你也可以从 github 或者网站里添加插件， 或者呢，你还可以自己创建一个插件，然后上传。那如果你是在 co work 或者 cloud code 里用插件呢，除了能在左上角的自定义里调用它，你还可以点击这里的加号， 也能在下面呢找到插件功能。那刚才呢，给大家介绍了 cloud 插件的基本功能，现在呢，我就拿几个跟大家生活工作息息相关的案例给大家做个演示。 当你进入 cloud coworker 的 界面后呢，你可以直接点击对话框里的加号，这样呢就能直接添加插件了。或者呢也可以直接在对话框里打斜杠，这样呢也能自动调用出这个功能。当你进来后呢，如果你之前啊已经有安装过的插件， 就会自动出现在最上方。另外呢，如果这个插件需要更新的话，它会在插件名称的旁边呢，用颜色进行提示，这时候啊，你可以点击管理就能对它进行及时的更新。首先呢，我们先来看看如何用 cloud co work 帮我们提高工作效率，这里呢，我们划到插件的最下方，找到生产力 productivity 这个标签，点击右上角的安装 install， 这样呢，这个插件啊，就成功的装到了我们的 code 里。这时候呢，你可以点击右上角的管理插件，就能看到呢这个插件下连接的所有技能 和它能调用的其他平台。这里呢，我们要测试一下 cloud 的 项目管理功能，所以这里呢，我们在中间的对话框里输入斜杠，这 在能力插件里呢，选择项目管理功能。然后呢，把我们的任务指令啊发给 cloud， 这里呢，我让他帮我创建一个 ai 工具学习三十天挑战的任务清单。在对话框的右下角呢，你还能选择不同的输出模型类型，这里呢，我们就选择 sony 的 四点六。 同样啊，所有在 coco 下面执行的任务都要给他单独创建一个专属的文件夹，这里呢，我们就给这个文件夹起名叫 ai 工具学习三十天挑战。当我们把任务发给他后呢，只用了不到三十秒，这个三十天的学习挑战计划就列出来了， 它这里呢给我们输出了两种格式，一种是 markdown 文件，另外一种呢是 html 网页形式，你除了能在 markdown 格式下显而易见的看到所有的计划列表，同时呢，如果你选择 html 网页的话，你还可以在这里呢，把 cloud 帮你生成的任务清单啊拖进去， 这样呢，就能在它给你生成的仪表盘里将你的学习任务进行分类，这样看起来呢，更加的直观明了。 接下来呢，我们再看看怎么利用 cloud 的 营销插件帮我们做产品宣传。同样呢，这里啊，我们选择营销插件下的竞品计划。这里呢，我们让他给我们的 cloud ai 实战课啊，进行一个营销策划。在这里呢，我把我的目标受众预算、渠道、 核心卖点和整个竞品的周期都告诉了 cloud。 同样在这里呢，我们也给他创建一个专属的文件夹。这次模型我们选择的是性能更强的 ops， 四点六大家能看到呢，当我们选择更强的模型，相应的模型处理任务的时间呢也会变得更长。 这次呢，花了 clod 差不多四分钟的时间才帮我们生成了结果。不过啊，虽然呢，等待的时间略长，但他绝对是值得的。这里呢， clod 帮我们把整个实战课的结构梳理的井井有条，包括主要的目标群体， 核心的价值主张和课程优势频道的策略。另外呢，还帮我们把四周的课程安排设计的非常详细，甚至呢细致到了每一周啊，需要产出什么样的内容， 格式是什么样的目标是什么，都帮我们列的清清楚楚。除了刚才那些内容呢，还帮我们猎取了所需要提供的内容矩阵，成功的要素， 预算以及风险和行动清单。这时候呢，你就可以把这个竞品营销计划下载下来，然后呢，再把它放回 cloud 的 营销插件里。这时候呢，选择邮件销售流程，这样呢，就能把你的竞品啊 通过邮件的形式进行销售，省去了你自己还要重新研究学习，包括拷写邮件的时间和精力。最后我们再来看看如何用 cloud co work 的 插件帮我们准备面试以及做绩效评估。 要实现这个任务呢，我们需要下载人力资源的插件。然后呢，在中间的对话框里啊，选择调用准备面试的功能。在这里呢，我把我想要申请的公司 目标岗位以及我的简历都发给了 cloud co work。 然后呢，让他帮我根据我的简历和我要申请的目标岗位指出我的优势和薄弱点。同时呢，帮我准备十个可能被问到的面试问题，以及呢，给出每道问题的回复。 另外呢，再帮我提炼出我的个人核心卖点，帮我准备个一分钟的自我介绍。那我们来看看 cloud 呢帮我们做的效果如何？这里呢，他在运行了一段时间后啊，告诉我呢，他没有办法截取到 lincoln 里面的职位描述。我猜呢，这可能啊，是因为 lincoln 呢需要账户和密码进行登录， 所以这里呢，我把想投的职位描述啊粘贴给他。最后， club 呢，也帮我们生成了这份非常详细的面试准备手册。整个面试手册呢，被分为了五个部分， 分别是我的简历和目标岗位的匹配度分析。这里呢，列出了我的核心优势和薄弱点。然后呢，针对我要申请的目标岗位，给我列出了十个可能被问到的面试问题以 以及相对应的答案。而且在这里呢， claudia 并不是只给出了问题和答案，同时也告诉了我回答这个问题的正确思路是什么。 后面呢，还帮我准备了六十秒的自我介绍，以及如何反问面试官的高级问题，最后呢，还给我提供了面试前需要准备的清单，这样呢，我们就可以在面试前啊，用最短的时间 衡量一个职位和我们的简历的匹配度，然后呢，在最短时间内准备好面试。同样的原理啊，你在人力资源插件下呢，还能找到很多非常有用的功能，包括这里的绩效评估。 这样呢，以后啊，每年当你需要做绩效评估的时候，就可以把你完成的任务和来年的目标都告诉 cloud， 让他帮你准备。最后呢，不知道大家有没有发现啊， 其实这次呢，我给大家推荐的这些插件里，很多呢都是和大家实际生活息息相关的案例，但如果你换个思路的话呢，其实这里面啊，有一个洞察，也就是今天你在这里看到的所有插件功能 都已经被 cloud 的 大包做成了一个技能包，那这是不是就意味着这个能力不管是准备面试，做绩效考核，还是生成产品营销计划，将来都很容易被 ai 取代呢？所以我在这里呢也建议大家， 平时呢可以有意的培养一些不会被 ai 取代的能力，那具体又有哪些能力不会被 ai 取代呢？之后啊，我也会给大家专门做一期视频讲讲，那如果你还没关注频道的话呢，切记点点关注， 这样呢，等之后视频更新了，你就不会错过了。另外呢，如果你还不知道我们今天讲的 cloud co work 是 怎么工作的话，我之前呢也专门做过一期视频， 讲过他的所有功能，你可以点击这里查看。 ok， 以上就是本期视频的全部内容，如果你觉得本期视频对你有帮助的话，欢迎点赞订阅频道，那我们下期见，拜拜！

有人说他是程序员终结者，也有人说他是最强 ai 编程助手。 hello， 大家好，今天咱们聊一个最近程序员圈特别火的工具， cloud code。 那 cloud code 到底是什么？它能做什么？今天我用一篇文章给你讲清楚。 视频有点长，干货有点多，如果当前没有时间看完，可以先点赞收藏，等你有时间的时候慢慢看。好了，我们正式开始，先回答核心问题， cloud code 是 什么？简单说， cloud code 是 entropica 公司推出的一款 ai 编程助手，但它不是简单的聊天机器人， 而是一个可以直接在你的终端里运行的命令行工具。你可以把它理解为一个 ai 程序员同事，你给他描述需求， 它不仅能给你代码，还能直接帮你改代码、跑测试，甚至提交 get。 举个例子，你跟他说，帮我把这个 python 项目里的所有 print 语句改成 logging 模块。它不是只给你一段视力代码，而是会先扫描你的项目结构，找到所有用了 print 的 文件， 分析上下文，改成合适的 login 代码，运行测试，确保没改坏，最后给你一个修改总结，整个过程全自动，你坐在旁边看着就行。那它是怎么工作的？ cloud code 在 你的终端里运行，你需要先安装它的命令行工具，安装完成后，在你的项目目录里输入 cloud， 它就启动了。 然后你就可以用自然语言跟它对话，比如把这段代码重构一下，提高可读性，给这个函数加个异常处理，它会理解你的意图，然后执行相应的操作。重要的是，它在执行危险操作前会问你确认不会擅自删除文件或者乱改配置，安全性方面做得比较谨慎。 cloud code 有 几个特别强的能力， 第一，代码理解和生成。它不是那种只能写小函数的 ai， 它能理解整个项目的架构，你可以把整个代码库扔给它，它能告诉你这个项目的结构、主要模块甚至潜在的问题。第二，终端集成。它在终端里运行，可以直接执行，是要命令操作文件系统， 你让他把 s、 r、 c 目录下的所有点 j 四文件打包成一个 zip， 他 会直接执行，而不是给你一条命令让你自己敲。第三，多轮对话，和上下文记忆，跟他聊一个下午，他能记住你们讨论的所有内容。第四，全流程自动化。 从理解需求、修改代码、运行测试到提交 get， 它能完成整个开发流程，你只需要在关键节点确认一下。 cloud code 最近推出了一项重磅功能，叫 agent teams， 简单来说就是你可以同时启动多个 cloud code 的 实力，让它们协同工作。怎么理解这个概念呢？ 想象你是一个技术负责人，手下有几个程序员，遇到复杂任务时你会怎么分配？可能是这样，小张去研究一下这个框架的文档， 小李去调试那个模块的 bug， 小 王去写新功能的代码，你们并行推进，最后汇总成果。 agent teams 做的就是这件事。你可以指定一个 cloud code 绘画作为团队 lead， 然后指挥其他队友并行工作。一个实力专门研究代码库结构， 一个实力专门调试某个模块，一个实力专门编辑新功能，他们各自独立工作，又能相互协助，最后把结果汇总。给力的适合什么场景？第一，并行探索，你需要调研多个技术方案，可以让不同时力分别研究，最后对比选择。第二，新模块开发。 开发复杂功能时，一个实力设计架构，一个实力写核心逻辑，一个实力写测试，同时进行。 三、深度调试，追查复杂 bug 时，不同时力分别检查不同模块，快速定位问题根源。这个功能把 cloud code 从单个 ai 助手升级成了 ai 团队，对于大型项目来说，效率提升是指数级的。 很多人可能会问，我，直接用 cloud 网页版聊天写代码不行吗？为什么要用 cloud code？ 确实， cloud 网页版也能帮你写代码，但有几个关键区别， 第一，上下文能力不同。网页版 cloud 虽然也能上传代码文件，但你得手动复制粘贴一次，能处理的代码量有限。 cloud code 直接在你的项目目录里运行，能读取整个代码库，几万行代码对它来说不是问题。第二，执行能力不同。 网页版 cloud 只能给你代码，不能直接帮你运行测试修改 cloud code 可以 直接执行命令跑测试，安装依赖提交 get， 全流程自动化。第三，工作流集成不同。 网页版 cloud 是 一个独立的网页，你的工作流是在编辑器写代码，打开浏览器问 ai 复制答案，回到编辑器粘贴。 cloud code 集成在终端。你的工作流是边写代码边问 ai， ai 直接改完，你继续写。第四，使用成本不同。 网页版 cloud 有 免费额度，但 cloud code 是 按量付费的，不过它能做的事情也更多，对于专业开发者来说，性价比其实更高。那 cloud code 适合什么人用呢？第一类，中高级开发者。 如果你已经有一定编程基础，想要一个能帮你处理重复劳动、提升效率的工具， cloud code 很 适合你。第二类，需要维护大型代码库的人。如果你的项目有几万行代码，需要重构、迁移或者做大规模修改， cloud code 能节省你大量时间。第三类，全站开发者。 它支持多种语言，前端后端配置文件都能处理，适合全站场景。好，最后总结一下， cloud code 是 antropic 推出的终端 ai 编程助手， 能直接在你的项目里工作，帮你理解代码、修改代码、跑测试。简单来说， cloud code 等于一个能独立干活儿的 ai 程序员。同事，你觉得 ai 编程助手会取代程序员吗？欢迎在评论区讨论，我们下期见。

我测试了一个三周内狂揽三万 get up 萨尔的开源项目，它的目标只有一个，让你一个人管一家公司， ceo、 工程师、 qa， 市场全是 ai。 这个项目叫 paperclay， 创始人刀塔今天破天荒地出来亲自讲怎么用它。我听完之后只有一个感受，以后招人可能真的不是招人了。先说说 paperclay 到底是什么东西， 他不是那种你扔一张信用卡进去， ai 帮你自动生成创业公司的玩具。都他自己说了，那种全自动的太虚，没有人对结果负责。 paper clip 走的是中间路线，你是董事会，你定目标，定预算，批方向，底下一堆 ai 员工二十四小时给你干活。听他原话怎么说的。 instead of thinking about like the details the goal of paper clip is that you're thinking at a higher level like you think of yourself as like the board。 当老板，但不是那种盯着每行代码的老板，是那种只问结果，只给方向的老板。这才是 paperclip 想解决的核心问题，他背后真正的痛点。都塔也坦白了，他之前同时开着二三十个 cloud code 的 窗口，周末放任他们跑，周一回来，钱烧完了，干了啥？不知道， 有没有用？不知道，完全失控。 paperclip 就是 为了解决这个问题而生的。好说说怎么用一步一步来。第一步，你在 idea browser 里挑一个方向，或者自己输入，那么现场选了一个理财习惯 app， 起名叫木了。 第二部，写下这家公司要实现什么目标，就是给 ai 员工们的公司简介。第三步，创建你的第一个 agent， 也就是你的 ceo。 paperclip 推荐用 cloud code 或者 codex 跑 ceo， 因为这是最前沿的模型， ceo 要的就是判断力，他们怎么推荐选模型的？听原话， use a frontier model for your ceo， but then maybe for other you know tasks you can get away with a cheaper model a hot tip is open router actually often。 明白了吗？ ceo 用顶级模型，其他干杂活的员工用便宜模型，甚至免费模型。 open road 上经常有免费模型可以白嫖。这个省钱技巧真的值得记下来。第四步， ceo 上线之后，它会自动给你起草招聘计划。 第一个要招的是 founding engineer， 你 批准它就开始招，然后开始拆任务分工同步跑。 paper clip 有一个设计很关键，每个任务同一时间只能由一个 a 阵的处理，不会出现两个 ai 互相踩脚的混乱局面。第五部，也是最多人忽略的一部，给你的 a 阵的配置 harvey 心跳清单到他打了个比方，我觉得绝了 你的 ai a 阵，它就像电影记忆碎片里的男主角，每次醒来都不记得自己是谁，在做什么。他们能力很强，但没有记忆， 所以你必须给他们写小纸条，纹身在身上，告诉他们你是谁，你的任务是什么，每天醒来先做什么。这个 heartbeat 就是 那张纸条，直接决定了你的 agent 它能不能持续高效运转，而不是每次启动都在发呆。听原话， yeah， yeah， so so if for people having mental the momentum man he wakes up every morning and he is like in ai 能做任何事，除了知道你的价值观。这句话是 dota 说的。我觉得这才是整个视频最值得截图的一句话。你给 agent 装的 skills 越精准， persona 越清晰， r b 的 越完整，它的输出质量才越高。这不是工具问题，这是你作为老板有没有把自己的品味和标准说清楚的问题。第六步，用 routines 设置定时任务，比如它当场演示的每天自动抓取 github 上过去二十四小时的合并记录， 生成一条 discord 的 社区更新消息，点名表扬贡献者，全程零人工干预。第七步，技能商店 skills 是 你可以给不同 agent 安装不同技能包，比如给视频编辑 agent 装 remote 技能，让他专门做动画视频。但这里有个安全警告要说清楚，技能包是第三方写的，来源参差不齐。 dota 也承认这是个没人完全解决的问题。他的建议是看 jtopstar 数量和安全审计徽章，数量越高相对越可信， 不代表百分之一百安全，用之前自己看一眼原码是最稳妥的。还有一个即将上线的大功能，公司模板导入导出什么意思？就是说以后你可以直接导入别人已经跑通的 ai 团队配置，比如 yc 合伙人 gary tan 的 g stack， 他 那套技能和 a 阵组合，你可以一键导入到自己的 paperclip 实力里，直接附用一个验证过的 ai 公司刀塔把这叫做阿夸海尔收购一只证明过自己的 ai 团队，这 在以前根本不可能，现在 paperclip 要把它变成现实。还有一个即将到来的功能叫 maximizer mode， 你 设一个目标， ai 自己组队，自己分工，自己死磕到完成不惜 token 消耗，不需要人盯。 i ask you to build the bullet hell game you do whatever it takes to make sure that you have all the team that you need and that you're pressing on making it until。 再回到那个最核心的问题，这玩意儿真的能跑起来一家公司吗？刀，他的回答很诚实，目前用的最好的人不是那些想从零一届创业的人，而是那些已经有公司想用 ai 提升效率的人。一家安全审计公司用它做自动化安全检测， 一个牙医用它管理公益基金会，甚至有坐屋顶的蓝领老板用它让销售 agent 自动找冰雹灾区的潜在客户。 ai 不 会替代你这个人，但他会替代那个不会用 ai 的 你。问题是，你有没有想清楚你这家公司的价值观？你到底怎么给 ai 说明白。

每天认识一个 ai 工具，今天分享 cloud code。 hello， 大家好，今天给大家讲的是 cloud code， 那 什么是 cloud code 呢？ cloud code 它是一款由 intrapix 推出的一款秘密行工具，可以让开发者在终端直接调用，用 cloud ai 来辅助我们需要执行的任务，包括它可以自动生成代码， 做数据分析，自动爬虫、文件处理、视频剪辑等。那我们现在开始说。第二步是安装前的准备，首先需有一个 notice， 那 我们去登录 notice 官网， 根据自己所需的电脑环境去安装。我们这里以 mac 电脑为例 去进行一个讲解。首先只需要粘贴相关的命令到终端 粘贴，这样我们就可以下载完，下载完去执行 nvm 安装我们的 notice， 然后去对 nodem 进行一个验证，现在就已经安装成功了。 notes 和 n p m 安装成功以后，我们开始进入下一个阶段安装 cloud code。 cloud code 的 话只需要命令行的粘贴进去， 只需要看到这些包的改变以后，我们就可以去验证是否成功， 成功 ok， 我 们可以看到版本已经输出了相关的信息，那 clodico 的 它就已经安装成功的， 这时候是没有接入大模型的，所以是不会成功的，也会遇到一些启动，然后国家不被允许的一些问题。那我们需要进入 github 的 开源项目，这个开源项目是 cc switch， cc switch 的 话， 我们进入到它的一个 github 开源项目地址， 也可以去输入我们的一个搜索关键字去查，然后我们找往下拉拉，拉到最后 找到相应的一个 x s 对 应的一个版本，比如我是 mac， 那 我们可以去下载 moco s 的 d m g， 下载完以后直接直接安装即可， 安装完成以后，我们可以在我们的这里去打开 c c c h， 因为我们这里一开始是已经有那个 lock 特，那我们现在开始重新去添加吧。 这里选择的是 lock 模型，也就是美团，它的模型输入相关信息保存即可。 然后这个是美团的，这个时候我们需要进入到美团的开放平台， 它可以接入相关的大模型，以后它会送五五百万到五千万的一个免费 token。 我 们进入美团的 launch 页面， 进入页面以后进入到开发平台，因为之前我已经有了，所以我们只需要去额申请一个 apikey， 比如说创建一个 apikey， 点击复制 apikey 配置到我们这里面， 然后点击添加， ok， 这个时候模型就已经添加完。 nice， 安装完夸的扣地以后，我们登录 cloud code， 登录这个终端以后，我们现在让它帮我们生成一个常用的工具， 一个小网站，比如说证件照，文字转语音等等。再补充几个功能，代码放在我们的一个桌面上，开始执行 two thousand years later， ok， 那 我们的网站就生成完毕了。 我们去到桌面上， 然后点击打开 工具箱的功能就已经完成了。常见的二维码生成，证件照生成、文字转语音， pdf 生成等等。 感谢大家观看，感兴趣的朋友快去试试吧。

最近可乐的 co 的 生态爆发的越来越快了，官方开始推出各种各样的 plus 插件，并且有的插件在短短几天之内就在 github 上冲到了十万克以上的 size， 堪称恐怖啊。所以今天的视频呢，咱们就主要来聊一聊五个我觉得在现在大家必须要知道的可乐 co 的 生态工具。 先说最猛的，这个 superpowers 目前已经超过了一百 k， 也就是十万的 size 了，仓库呢对它自己的定义也很直接，它说它不是一个单独的 scale， 而是一整套的软件开发工作流，你看这逼格感觉就和普通的 scales 不 一样吧， 他强调的不是你说一句 ai 执行，然后呢？ ai 就 去跑一大堆的 skills， 完成一大堆的任务，而是先往后退一步，问清楚你到底要做什么，再把具体的后续流程一点一点的整理出来，再往下去进行执行。这也是他现在为什么这么火的原因， 因为现在很多人用 ai 去写代码，最大的问题根本不是模型不够强，而是一上来就开始让你的模型去写代码，写着写着需求就歪了，具体大家可以看我的这篇文章。 而 superpowers 干的事儿呢，本质上就是给 cologne 加了一层固定的工作流，让 cologne 呢先想清楚具体的步骤和方案，和你确认之后，再动手去写代码，你可以理解为多了一个方法论。并且 superpowers 安装呢，也非常的简单，我们现在可以直接通过 cologne code 插件市场进行一键安装。 第二个我觉得特别有代表性的就是 colode hud， 如果说前面的 superpowers 是 在帮 colode code 建立做事的流程，那么 colode hud 干的就是另一件同样重要的事情，它第一次把 colode code 的 运行状态给直接示范了， 你可以把它理解为一个实时的仪表盘啊。很多同学一看，哎，这不就和 npm 安装包的时候差不多的一个即视感吗？啊，没错啊，就是这么一种感觉。 因为现在很多人在使用 cologne 的 时候都会遇到一个很难受的问题，那就是你根本不知道它现在到底在干嘛。以前这个你只能去猜，但是现在有了 hud 之后，你就可以清楚地知道 cologne code 到底在干什么工作了。 cologne hud 特别适合两类人， 第一类就是已经重度使用 colog 任务链呢比较长的人。第二个呢，就是经常觉得 ai 好 像在乱跑，但是又说不清楚问题到底出在哪的人。 至于上手的门槛啊，其实也非常的简单，装上之后基本上就可以直接看到效果了。不过它有一个要求，就是 colog 版本必须在一点零点八零以上。 然后是第三个 plug 呀，它的名字非常的霸气，叫做 gettydown。 如果说 superpowers 解决的是别一上来就瞎写代码的问题， colode h u d 解决的是让你知道 colode 目前在干嘛的问题，那么 gettydown 它所解决的就是另一个更深层的问题。 为什么 colode code 一 开始还挺聪明，写着写着就变笨了呢？ 其实出现这个问题的原因，大多数情况下是因为大模型的上下文超了，导致模型不知道你前面做了什么， 因此 gethedown 它所做的事情就是帮你重新整理 klo 的 干活的时候吃进去的上下文，也就是上下文腐烂的问题。 所以我觉得 gethedown 这种项目代表的是 klo 的 生态里面非常重要的一层，那就是上下文工程， 它特别适合两类人，第一类呢，是经常做长链路开发任务的人。第二类呢，是已经明显感觉到 cologod 用久了就会变笨的人。第四个， learn cologod， 简称 lcc， 这个项目呢，和前面几个不太一样哈，因为前面的工具更多的是在增强 cologod 的 能力编辑。而 lcc 呢，它所做的是让很多不会使用 cologod 的 人把 cologod 给用起来。 如果我们仔细去研究它的 readme， 大家会发现这玩意儿就跟个教程一样，一个三十六 k size 的 教程。 但是如果你仔细去看它的一个设计思路，你会发现它并不是那种给了你一堆文档，然后你就回去慢慢啃吧 啊这样的一个传统教程。它更像是把怎么学习 clothes code 变成了一个可以在 clothes code 里面进行交互体验的课程，并且它提供了中文版，它特别适合那些刚开始接触 clothes code， 然后不知道从哪里入手的人。 第五个就是 close code action， 前面几个工具呢，基本上都还是围绕你在本地区使用 close code 的 这件事情去展开的，但是 close code action 不 一样，它解决的是另一个层次的问题，也就是团队协助流程的问题。 你可以把它理解为将 code code 整合到了你的开发工作流程之中，比如说像一些 e q， 像一些 p r， 像一些 review 这些，说白了大家可以理解为这玩意儿就是让你的 ai 员工开始进组干活的。这么说呢，可能有点抽象，但是意思就这么个意思。 那么如果说你看到这里其实就应该已经能够感觉到了， cologold 现在最值得关注的已经不是它能不能帮你写代码了，而是围绕着它开始 长出来了一整套的全新的生态。而前面的这五个工具刚好对应的就是五个完全不同的方向 啊。 cologold hud 解决的是可观测性的问题， gai 呢，解决的是呃，上下文腐败的问题， l c c 呢，解决的是学习门槛的问题。而 cologne action 呢，它所解决的就是写作流程的问题。 当然了，其他的插件还有非常非常的多，那么这也表示 cologne 目前正在从一个单一的工具开始慢慢长成一个大的平台，这个可能才是 cologne 这波最可怕的地方。

每天分享一个 ai 工具，今天分享 cloud code 零基础入门指南功能讲解加完整版安装教程。 cloud code 是 什么？ anthropic 公司推出的专业级 ai 编程辅助工具，一，托强大的 cloud 大 模型打造，和普通代码生成工具不同，它主打零编程基础，也能上手自然语言交互，全流程落地执行，彻底打破普通人接触编程、高校办公、副业变现的技术门槛。核心功能一， web coding 创意落地神器 作为核心功能，全程无需手写代码，只用自然语言描述想法，就能直接生成可运行、可落地的完整运用， 既能帮求知者打造项目作品，丰富简历，提升竞争力，也能助力科技自媒体打造实用工具，强化个人 ip， 更是普通人开发应用变现的高效编程利器。核心功能二，日常工作自动化小助手专攻职场重复繁琐的机械性工作， 只要梳理清工作流程，就能一键实现自动化处理。写周报、做 ppt、 写汇报、整理会议纪要等琐事，以往耗时很久，用它几十秒就能完成，大幅提升办公效率，节省工作时间。核心功能三， 智能信息收集工具替代人工完成信息收集、调研与数据分析。按照指定框架自动整理信息，深度分析，直接输出条理信息的专业报告，部分结果可直接使用词配文案刊写、行业调研、数据复盘等多种场景。核心功能四，副业增收使用利器 零编程基础，无互联网从业经验也能轻松上手，适合有主业的人群拓展副业。可结合电商做配套工具优化页面，也能承接简易编程订单，轻松实现额外增收，拓展个人收入渠道。第一步， 安装 node js 必备运行环境，打开 node js， 点 ogg， 下载 lts 长期稳定版，全程默认下一步安装。安装结束后，重启电脑 验证安装，按下 win， 加 r， 输入 cmb， 打开命令提示符，输入 node 空格 v 和 npm 空格 v， 出现版本号即安装成功。第二步，安装 get 辅助工具， windows 专属 mac 可跳过打开 get 减 six m， 点 com 下载 win， 点击下载最新 x 六十四版本，双击安装包，默认下一步安装， 安装完成后无需额外配置。第三步，安装 cloud code 的 核心程序。第一配置国内镜像员加速安装，重新打开命令提示符，输入 n p m 空格 config 空格 set 空格 register 空格 h t t p s 点 register， 点 n p m mirror， 点 com 斜杠。第二，全剧安装 cloud code 复制命令 n p m 空格 install 空格剪辑空格 antropics 剪 ai 斜杠 cloud 剪 code 粘贴回车，等待安装完成。 第三验证安装，输入 cloud 空格空格剪剪 russian， 若出现版本号，说明安装成功。第四步，跳过首次 osropic 抽象认证， 国内用户直接操作，一出现无法认证卡顿问题，打开电脑用户目录，找到隐藏文件夹，点 cloud windows 系统需先开启隐藏项目可见进入，点 cloud 文件夹，找到 settings， 点 jason 文件，用文本编辑器打开，添加 has completed onboarding 冒号 through， 保存后重新打开命令窗口，即可正常使用，无需完成官方抽象认证。第五步， 安装 c c switch， 并配置模型 c c switch 是 专为 cloud code 打造的开源跨平台管理工具，核心作用是一键切换国内优化线路，简化模型配置，解决原声工具国内连接不稳，认证繁琐的问题。下载页 github com 斜杠 farion 一 千两百三十一斜杠 c c 减 switch 减 releases 下载最新版点 m s i 安装包双击运行启动后左侧选中 cloud code， 点击 add provider， 选择国内优化中转预设，填写对应 api 信息。模型默认 cloud 三点五系列，无需修改激活线路，开启本地代理，保存配置，重启命令行，输入 cloud 校验能正常响应，即配置成功。安装与使用其他注意事 项， power sale 禁止运行脚本是系统权限限制导致，先执行命令。 set 键 execution policy 空格键 execution policy 空格 remote signed 空格键 scot 空格 content 输入 y 确认授权即可正常运行安装通用避坑提示， node 点 g s 务必下载 l t s 长期稳定版，切勿下载测试版， 配置国内镜像源为必做步骤。 c c switch 必须选择国内优化线路并激活，否则仍会出现连接失败。 cloud code 让每个人都能编程，零基础，也能高效办公，副业变现。关注我，了解更多实用 ai 工具！

为什么 oppo 四点六发布仅十二个小时，金融圈就砸锅了？法律、金融行业的软件、股票暴跌，软件行业 e t f 下跌近百分之六， 创造了这一年来单日的最大跌幅。本来我也以为 antarctica 发布 oppo 四点六不过就是一次常规的升级，打个补丁而已，结果我自己上手测完就彻底的震撼到。废话不多说，直接来看我项目开发中的实测，绝对不带任何演绎和美化的成分。 第一个例子啊，是之前 opus 四点五实现的逻辑，在执行和 rewire 的 时候被我发现了有漏洞，然后我就给了一句简单的提示，这里的逻辑很奇怪等等，然后他就开始查看并纠正，可以说是一击即中，修改了代码，并同时给出结论，我们一起来看一下，既然工具已经做成节点，再单独列一份工具信息纯属多余， perfect， 是 不是有点架钩式的味道？这还不算完，咱们在一起看。一个复杂的项目中，我自定义了一个 tour factory， 能够实现类似 m c p 的 逻辑， 但是在 a 键的实现的时候，之前的模型又开始瞎写了，写了一堆拼接，那么 opus 四点六接下来的操作就让我非常满意，他没有瞎猜，而是直接去查看了所有相关的底层源码，查出当前已经自带了相关的属性，并得出一个重要的结论，这个函数的定义本来就是多此一举，不光修改代码，而且给出了充分的理由， 说实话，这对理由和反馈真的是相当的准确，相当的到位啊。这几个开始下来我就坐不住了，这不得了啊，这三要素理解，这推理能力，这执行效率和质量，妥妥的一百分啊！我就立即在公司群里面发了一句提醒，让大家尽快的用起来，项目开发中真的可以少走很多弯路。这时候 我一下子就理解了为什么奥克斯四点六发布仅十二个小时，金融圈就炸锅了。因为金融本质上就是逻辑纠错的游戏， 紧急分音师看一份五百页的招股书，哪怕眼珠子看掉了，也难免会漏掉几个前后矛盾的数据。但在 office 四九中眼里面，这种逻辑断层简直就像黑板上的白点一样明显。关注我， ai 时代不迷路！

二零二六年，你们一定一定要学会使用可劳克的，毫不夸张的说，用好它至少能让你的生产率翻二十倍，因为它的功能不仅仅是写代码，开发应用，我一直都把它当成通用 agent 在 用， 你可以用来写文章，做数据分析，甚至上整理报销发票，这样的繁琐需求都能用它一句话搞定。那么究竟该如何安装并熟练使用可劳克的？除了官方的文档，我最推荐的就是这份完全免费开源的可劳克的中文教程。 可以看到，从安装环境配置、如何使用国产大模型、平替基础使用指南到进阶实战技巧，写的非常详细，而且是全中文。我真的建议你们每个人都可以把它收藏起来，用起来，找不到的话可以跟我说。

cloud 四点六杀疯啦！高强度用了不到三天，我已经把所有界面的三的工作切到了四点六。这个更新有多大？打个比方， cloud 四点五像是你手机里导航软件，可以告诉你怎么走， 而四点六就是你请的专业司机，只要一句话，目的地到了，老板请下车。这次更新只围绕两个字，效率 来用数据说话。上下文窗口从二十万 token 暴涨到一百万五倍，推理能力二和 agi 二从三十七点六跳到百分之六十八点八，几乎翻倍。 百万 token 下的长文本解锁准确率达到了百分之七十六，是四点五 solo 的 四倍，这在以前是不可想象的。可能你对数字没有什么概念，那么在实际工作中，四点六到底强在哪里？ 第一点，一百万上下文窗口它真能用了。四点五虽然编程很强，但是一次生成的应用程序或者网站，它的二十万 token 上下文窗口存在一个上下文衰减的问题，写着写着就忘了前面的， 导致最近很多程序用一种叫做奇怪的叫爸爸的方法来验证 cloud 是 不是丢失了上下文。通俗的来讲， 以前的四点五像是端着一个小碟子去吃自助餐，加了二十样就放不下了，想吃新的就得把前面旧的倒掉。而现在的四点六是推着购物车进场的，一百道菜全部打包带走，你问他第三排第二个菜是什么，他可以给你报出菜名来。第二点， cloud 从思考者变成了一个执行者。四点五是一个思考者，而四点六是一个会把事情做完的思考者，他不再停留在思考阶段，而是会自主行动，跨多个任务自主完成。以前需要多轮对话才能搞定的事情，现在一次就搞定了。 而且四点六引入了一个叫做自适应思考模型，会自己判断这个任务的难度，来决定他思考的深度。作为你的 ai 同事，他已经从事事都要请示你的实习生，变成了自己会做决策的项目经理。 更狠的是，以前一个 cloud 只能干一件事儿，现在你可以让它自己拆成一个小团队，缤纷多路同时干。而且每一个 ai 单独享用独立的一百万 token 的 上下文，干完了再自己把任务合在一起交给你。 第三点， cloud 不 再是程序员的专属，它可以是任何人的同事。 asp 同步推出了 cloud in excel， 支持条件、格式、数据验证等原声的操作。以前是 ai 帮你做 ppt， 做出来的东西像是在路边打印店做的，那么现在他会直接去看你公司的 ppt 模板长啥样，做出来直接丢给老板用， 到了这个时候一定是有转折的。对，我们来谈一谈价格，四点六的 api 价格和四点五完全一样，但是我要说但是了，四点六推出了一个 fast 模式，输出的速度是普通情况下的二点五倍， 以前要写十分钟的东西，现在只要三到四分钟，但是价格直接飙升到普通模式的六倍。你没有听错，输入三十美金，百万投资，输出一百五十美金，百万投资。价格涨了这么多，他变强了吗？没有， 完全一模一样，而且如果你用了超过二十万头寸的长上下纹，价格还要额外再涨一点五倍到两倍，这让有人调侃说 cloud 四点六造成亏损和破产，从未如此之快。六倍的价格换来二点五倍的速度，从数学上来说，这完全不合理， 但在商业的世界里，从来就不是纯数学。这就好比你的飞机要起飞了，你是狂踩共享单车，还是立马叫辆专车，以最快的速度去机场？路还是那条路，人还是那个你，但你愿意付这个费用，因为那个场景下，快就是一切。 这大概也是 ai 行业第一次这么明确的告诉你，你的时间值多少钱，你就付多少钱。所以回到最开始， 为什么我三天就从界面的三切过来了？因为四点六不是一个更聪明的聊天机器人，他是一个真能帮你落地干活的同事。而且 ospec 这次用定价告诉了所有人， ai 这个同事你的时间值多少钱，他就收多少钱。

普通人也能拥有自己的游戏开发团队，而且足足有四十八个员工，导演、程序员、美术全都有，但他们都是 ai。 这个爆火的开源项目，不到一个月就在 tiktok 上收获了五千一百多颗星，它的名字叫 cloudco game studios。 他把这四十八个 ai 分 了三个层级，第一层有三个总监，负责把控整个游戏项目的大方向。第二层是八个部门主管，分管不同的游戏内容。而第三层就是各种干活的牛马专家，比如敲代码的、搞设计的、做运营的等等， 甚至还有无障碍专家，大常有的配置咱也有。而且层级之间的管理规则也很明确，同级之间发生了冲突也不会互相甩锅，上级都一清二楚，直接介入。 此外，整个团队业务能力也很扎实，有三十七个常用的 skill， 从项目管理到版本发布，复现真实的游戏开发工作流。还有八个自动化钩子，十一条针对 ui、 测试等不同的编码规则，二十九个参考模板，包含了三个最常见的游戏引擎和游戏设计文档等等。 不过作为老板，用谁怎么用，你拥有完全的控制权，可以开除不想要的 ai 员工，也可以引入新的 skill 和钩子，整个团队和工作流都可以定制化。想体验一把小厂 ceo 的， 可以去试试了。

这个开源神器能手把手带你从零构建迷你版本的 cloud code， 已经有三万多人在这里身的真经。它是一个为开发者设计的实战教学项目，核心是通过最基础的 bash 脚本 从零到一教学，构建一个类似于 antropic 官方 cloud code 的 纳米级终端智能体，共分为十二个学习路径，极简 agent、 循环、工具调用、结构化任务规划、四级代理技能、 skills、 独立上下文、大模型任务背景任务、 agent 团队以及团队协议通信。而且它还有动画，带你深入了解不是那种纯文字的干。下面还有文字和流程讲解。这样一个拆解视角， 证明了构建强大的 ai 智能体并不一定需要复杂的 python 框架，核心在于对 agent loop 上下文管理和工具调用协议的深刻理解。想自研企业及 c l i 智能体，或者深度理解 quack code 原理的，它就是你的秘密实战手册。

两百五十块钱买了一千美元的 a p i 额度，不到一天烧光了。同样是 cloud， 为什么这么贵？答案是一个你可能从没注意过的机制， prompt to catch。 先说背景，我日常用 cloud code 做开发，跑的是自己搭的多挨震系统全部用 opus 模型，不考虑成本，只追求效率。两百美元的 max 订阅六天就限额了。 限额之后，朋友推荐了一个 api 中转站，两百五十块充了一千美元额度，折合两毛五一美元，看起来很划算。我拿来跑，日常编码多，挨阵协助高频对话，和平时干的活一模一样。结果不到一天，一千美元额度全部烧光。 要理解为什么这么贵，得先知道大模型 api 的 计费逻辑。每次你发一条消息， api 处理的不只是你这条消息，它要处理完整的上下文，系统提示词、工具定义、之前所有的对话历史。再加上你这条新消息， 一个典型的 cloud 扣的请求，光系统提示和工具定义就占了一万多 tock， 对 话历史可能几万甚至十几万 tock， 你 说的那句话可能就几百个 tock。 也就是说，你每次发消息，百分之九十九的费用是在为重复发送一模一样的上下文买单。 prompt 开群就是解决这个问题的，它把不变的部分缓存在服务端，下次请求，如果命中缓存，这些 tock 只收十分之一的价格，一个编码塞剩下来，缓存命中率通常在百分之八十五到百分之九十五。有缓存和没缓存，同样的工作量，成本差十倍。 那中转站为什么没有缓存？要我逆向分析了它的后端架构，它用的是耗池轮转，背后有二十多个 cloud max 订阅账号，你的请求随机分发到不同账号处理。而 ansok 的 prompt cache 是 按账号隔离的， 你第一次请求打到账号 a 上下文缓存在 a 上，第二次请求打到账号 b， 缓存不存在，所有 token 重新全价计费，命中概率等于一，除以耗池大小，二十个账号就是百分之五，基本等于没有缓存。代码层面，它没有丢弃缓存，字断问题出在架构耗池轮转和 prompt 开省天然矛盾。 来对比一下，中转站没有缓存，每次请求全量计费，十万 token 的 对话，每轮都按十万 token 收钱，一天高频编码一千美元，额度烧光，实际花了两百五十块。我的订阅有缓存，同一个账号缓存持续命中， 同样的对话，实际全价计费的只有一万多 token， 其余打一折。同样的工作强度，六天才触发限额。换句话说，中转站一天烧掉的额度相当于订阅六天的消耗，没有缓存，便宜的价格标签毫无意义。 额度烧完之后， ko 的 限额也没恢复，我被迫切到了 kimi。 第一次用 kimi 做正经项目，一个视频生产系统的字幕同步。客观说三个问题，第一，上下文关联弱，改了音频映设之后， ko 的 会自动检查字幕是否需要同步更新。 kimi 改了音频，但字幕完全没动，导致整个视频音化错位。第二，长对话退化。对话长了之后，前面的约定开始被忘记，指令执行偏离预期，需要反复纠正。第三，也是最严重的失控， 没有被要求的情况下，大面积重写代码，删除不该删的文件，很像早期的 cursor， 让他改一个按钮颜色，他把整个页面重写了，从 collog 切过来，落差确实大。 最后说一下怎么判断你用的 api 服务到底有没有缓存？看响应里的两个字段， cash creation input tokens 和 cash rate input tokens。 第一个是首次缓存创建时的 token 数，第二个是后续命中缓存的 token 数。如 如果这两个值始终是零，说明缓存没有生效，不管它宣传支不支持，看数据。另外三个判断维度，第一，后端是单账号直连还是耗时轮转，耗时轮转基本不可能命中缓存。第二，是否使用 anselpik 原生 a p i 格式？ open a i 兼容格式的通道通常不支持缓存。第三，你的使用场景是什么？偶尔问几个问题，缓存无所谓，但如果是编码多， a 卷长对话，缓存就是最大的成本变量。下次看到便宜 a p i。 先问一句，他支持 prompt catching 吗？工具人研究所，我们下期见。

关于 cloud， 现在网上很多视频都在催你安装各种 skill， 各种工具，似乎只要具备了这些利器，哪怕你是个小牌，也能够做出非常惊艳的效果，这很会让我们陷入到工具焦虑。 但有句话叫做差生工具多，我的建议是应该先干起来，在做的过程中，你哪一步不会直接问 ai， 让 ai 帮你去安装必要的工具？ 上集视频。我不是说让 cloud 帮我写了一个 python 脚本，实现在各平台自动投稿的功能。其实我也是个小白，我也刚接触 cloud， 我 怎么让他帮我完成这个任务呢？那么上来第一句话我就这样写，首先需要交代你的任务是什么？你是谁？你希望 cloud 是 一个什么身份？我先说，我是这样一个身份，讲编程的自媒体博主。 我希望自动发布视频，并且呢，我是需要一个 python 脚本。为什么需要一个 python 脚本呢？因为这样工作即使 cloud 它能完成，但是呢，我需要重复做， 所以我需要把这个流程固化下来。我不希望每次做时都让 cloud 重新思考一遍，重新执行一遍， 那样的话，一来很慢，二来呢，要重复消耗 token。 所以 我需要让他把整套流程做成 python 代码。那么我希望 cloud， 他 是一个资深的 web 前端工程师。 为什么是前端呢？因为发布视频整个过程都是在浏览器上完成嘛。请你列一个执行计划， 并且呢，我让 cloud 直接把这个计划写成 skill 文件，因为我是一个巧巧白。关于 skill mcp hook 插件，我只是有一个模糊的概念，具体怎么操作我也不知道。 所以呢，我直接让 cloud 帮我去写这个完整的 sql 文件，同时为了完成这项工作，有没有什么更好的工具更好？ m c p 我 直接问他，我说另外，我需要在 cloud 里安装什么工具吗？ 如果他告诉我需要，我会继续问他这工具该怎么安装。所以根据这个 prompt， 我 发现你不会什么，不会做什么全部让 ai 帮你做。 但这也并不意味着一个纯小白就能够驾驭 cloud。 比如说这里面你是一个资深的 web 前端工程师， 如果你完全不懂编程，你是不可能想出这句话的。所以大家不要迷信一句话就能做出一个产品， 他既需要你对幼本生的理解，也需要你具备相关的专业技能，你才能够跟 ai 进行有效对话。我发出去这行证之后，他开始工作了， 他打算创建 code 文件，先执行一个命令，去创建了一个标的目录。其实我是不知道 code 文件应该放在什么地方的，那看来呢，他是把 code 文件放在了我的这个目录下，然后生成了 code 点。 md， 我们打开这个文件看一下，文件格式也非常规范。 name， 这个是 skill 名称。关于 skill 的 描述，这个 skill 的 功能目标是什么？适用于什么样的场景？ 触发的关键词是什么？是将是在告诉 ai， 当用户的指征里包含这些个关键词时，需要来调用这个 skill。 因为 cloud 里面有很多 skill 嘛，到底什么时候需要来读取这个 skill 呢？这边给了一个触发关键词， 关于兼容性，需要是 python 三点八及以上版本，还需要安装这样的一些依赖库。第一点，关于在 code 中需要安装什么工具？他说不需要安装额外工具， 但是要运行 python 的 话，需要安装以下环境依赖，这边给出了批评 stop 命令。那么我呢，需要去安装一下这些个 python 库，还列出了可选依赖完整的执行计划。第一步，环境准备啊，得注册一个账号， 准备好你的视频和封面图片等等，配置好脚本功能，实现分成这么几步。那么发布之后还要进行一下测试， 要验证一下数据已经全部填写完毕了，那甚至呢，还给出了核心的 pass 代码。 这个是第一种方式， sdk， 这个是第二种方式， paywrite。 这边是打开浏览器导航到这个网址， 然后进行登录。登录嘛，实际上就是把你的用户名和密码填进去，但填到哪个树框里面呢？它这边是假设有一个树框有一个 input， 里面写着请输入账号以及请输入密码。 但是这种定位方式它不一定就是真实的页面展示的内容，所以这个代码可能无法正常运行。这里面特别注设一下，说这里可能需要手动的通过滑块来验证，所以呢，建议先保存一次登录的 cookie。 说明呢， ai 很 懂， 他很懂这个发布流程，但是这具体细节他不一定知道。这一段代码，他只是给了一个流程，一个框架，一个思路，肯定是跑不起来的，因为这里面每一个元素的定位器肯定有纰漏，我们需要根据实际情况来进行修改。 我们当然可以让 ai 自己去探索整个盗墓结构，进行自我修正，但那样的话，整个过程会反复多次，会比较慢，会浪费很多头肯自己基于这段代码直接修改会更加高效。 所以并不是说有了 ai 编程就不需要学了，大模型可以帮你快速的搭框架，快速完成一些比较简单的模式，比较固定的，确定性比较高的代码，你需要能看懂里面那个细节。错了，你需要自己能改。 插播一条深爱信息，我录制了一些编程课程，包括 python， 勾元，区块链变化，还有智能体。我是一个人一个公司，没有立即变轻的压力，所以呢，我可以花更多时间去打磨一门课程，我做事情可以考虑的更长远， 所有课程都是经过我的精心剪辑的，尽可能让大家花更少的时间达到一个更深的高度。感兴趣的可以进我主页橱窗进行了解，或者呢直接私信咨询。

我现在开发项目基本上不写代码了，目前我只负责定义需求，剩下的任务拆解、代码生成，甚至代码为 u。 大 部分的工作我都交给 cloud code 来完成，实测下来开发效率至少提升了一半。 如果你是程序员，应该很熟悉这个流程。以前我们做一个模块，基本流程就是先理解需求，然后写代码，反复的修改 一个稍微复杂一点的模块，可能就需要两三天的时间，而且这个流程其实有大量的重复工作。后来我把开发流程重新设计了一下，现在我的开发流程是这样的， 我先定义业务需求，然后把任务结构化，接下来由 cloud code 执行，最后再进行验证和优化。整个过程其实是一个循环系统，所以效率提升不仅仅是因为 ai 变聪明了，更是因为开发流程改变了。 我们接下来演示用 cloud code 开发一个简单的用户登录接口，我们打开项目，进入到 cloud code， 把我们的需求直接丢给他， 这个时候 cloud code 就 根据我们的需求开始执行它的命令。我们可以看到 cloud code 根据我刚才给到它的需求分析做了一个判断，包括它需要生成哪些功能， 然后他开始创建文档，问我是否同意，这个时候我同意他，接下来他就开始实现编码的过程， 他执行完代码之后，他会告诉我，他创建了四个文件，包括主应用、数据库、模型配置、认证功能、易来包这些。然后他只要告诉我 按照以下的步骤就可以来完成测试了，这是他给出的核心的一些脚本，包括他之前做了哪些任务，然后 整个项目结构还有使用方法，安装依赖这些。接下来我们只需要按照他提供的方法，首先对整个安装包进行安装， 安装完依赖之后，我们接下来可以看到下一个的话，就是直接可以创建测试用户了。 测试用户创建成功，接下来的话我们就可以去启动它的后台服务， 服务启动成功之后，我们就可以开始通过它的端口提供的 ip 和端口进行测试。现在我们已经打开前端页面了，这个时候我们来试一下刚才创建的测试账号是否能够成功登录， 登录成功并且返回了 token。 其实大家可以看到整个开发的过程当中，我其实只做了三件事情，第一定义需求，将需求提供给 ai， 然后设计任务结构，最后来做验证。大部分的代码生成都是通过 ai 来完成的，包括他自己去做结构设计表、结构设计、 代码编辑，然后 review 这些。所以 ai 开发真正改变的其实不是代码生成能力，而是整个开发流程从原来的由人写代码变成了人设计任务加 ai 执行。 如果你们感兴趣，我可以在下一期视频详细讲解一下我是怎么设计这套 ai 开发流程的。

cloud 技能开发终于有了评测闭环， skill creator 二点零带来了评测功能 a、 b 精准测试，描述词优化和多智能体并行执行，让技能开发从碰运气变成真正的工程。 以前做技能这些问题你一定遇到过，写完就算完成，没有验证手段改了之后不知道变好还是变差，技能该不该触犯，难以把握。模型更新后，技能还管用吗？核心问题是缺少一套可验证、可量化、可迭代的评测体系。 功能一，评测功能让技能可验证只需一句话，使用 skill creator 对 技能名称运行评估，系统会自动生成测试，用力启动六个并行智能体执行测试输出量化评分和可式化对比报告通过率、失败象具体偏差不再是看起来还行。 功能二， a b 精准测试能发现过时技能同一输入分别在有技能和无技能情况下运行，然后盲审裁决。决策很简单，原声胜出就删除。技能略微领先就保留待测，大幅领先就继续使用 关键洞察模型在进步，你的技能可能在退化，每次大版本更新后必须跑。精准测试功能三，描述词优化让触发更精准 描述太宽泛泛会物触发太狭窄又不触发。使用命令优化描述词后，系统会压力测试大量提示词验证触发准确性，然后自动重写描述逻辑 and fropick。 官方测试结果，六个技能中有五个触发准确率明显提升。技巧，添加负触发器，明确不触发的场景。 快速安装只需两步，第一步，斜杠 putting marketplace at entropics 斜杠 skills 第二步，斜杠 putting install document skills at entropic agent skills 重启 cloud code 后即可使用，无需额外配置，安装后立即可用，无复杂依赖。 四个高级技巧让技能更专业。一、用脚本做关键叫验放 scripts 目录不解释，只执行。二、保持 skill m d 精简超过五千次，性能下降。三、设计可协助的技能，一个技能一个问题，多个技能组合接力。 四、添加负触发器，在描述中明确不触发的场景。技能开发不再是写完就用，而是覆盖测试、测量、优化的完整生命周期。技能成为可评测、可量化、可迭代、可信赖的软件制品。现在就开始使用这套全新的技能开发流程。

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。

cloud code 本身已经很强了，了解这三个插件，直接从青铜变王者。第一个欧买 cloud code， 它给你配了七个专业 ai 代理，有做规划的，有写代码的，有做审核的，相当于你有了一整个开发团队，规划执行审核三步走。第二个 superpowers， 这个是代码质量神器，它强制走 tdd 测试驱动开发，写代码前先写测试，从根源上减少 bug， 而且它有自动触发机制，你不用管它，自己就知道什么时候该干什么。第三个 everything cloud code， 这个是 antropics 黑客松冠军的配置， 花了十个月打磨，有九个代理，十一个技能。最牛的是它的本能学习，系统会自动记住你的习惯，越用越懂。你怎么选？团队开发要规范，选欧麦 cloud code， 个人开发追质量，选 superpowers， 高级玩家要极致效率。选 everything cloud code， 根据你的场景来选三个工具，按需取用。但我更希望你一个个去研读这三个，我都仔细看过他们的代码和规划，真的能学到很多东西，认真学习才能变强。