claude code部署内存要求

今天和大家分享在 windows 下怎么样安装和配置我们的 photodiode 神器 cloud code 介于目前用 cloud code 家的官方模型，有很多的限制，而且也有封号的风险， 所以我这边采用的方式是通过安装 cloud code 加接入国内大模型的方式来取现救国，所以我们的安装方式没有科技，也不存在封号的风险。 这个是我们需要准备的东西，包括 git、 node js、 c m d vs code、 cc、 switch 以及国产大冒险的 api， 这些后面我都会讲到具体怎么去配置跟安装。 接下来是我们的安装步骤。第一个要安装两个核心的前置， git 和 node js。 为什么要安装 git 呢？是因为 cloud code， 它是深度集成了版本控制的功能的 cloudcode， 它许多的内部操作，包括文件搜索、文本处理等等，它是依赖标准的 unix 命令，这些都是需要 get 来支持的。那同时 cloudcode 本身它是一个基于 nodejs 开发的工具，所以 nodejs 是 运行 cloudcode 的 基础。总之这两个前置大家去安装就对了。 接下来是我们的正式安装，两个安装方法二选一即可。第一个是命令行工具， cmd 或者是 file 都可以 输入如下的安装指令，按回车，稍微等一会， cloud code 就 在电脑里安装好了。第二种方式是通过安装 id 加插件的形式， 强烈推荐新手采用这种方式来进行安装，因为 id 工具它的格式化做得比较好，而且也非常适合我们未来去进行开发。我这边用的 id 是 vs code， 大家也可以用其他的 id， 包括 ctrl 啊， shift 啊这些都是可以的。那我这边就以 vs code 来举例，首先去官网下载并且安装好 vs code， 打开 vs code 左边扩展商店当中输入 cloud code， 就 会出现 antropic 加官方出的这个 cloud code for vs code 的 插件点击安装。那这里呢？我们的 cloud code 就 已经安装在你的电脑里面了，但是你会发现 cloud code 目前是需要你去注册的， 所以还差最后一步，我们的大模型配置。首先我推荐大家去安装这个 cc switch 的 工具，这是它的 github 地址，找到这样的一个文件去安装即可。为什么安装这个 cc switch 呢？因为首先它的设置非常的方便， 第二个后续在你切换不同大模型的时候也非常的丝滑，所以推荐大家都去装一个，非常适合新手。 第二，就来到我们最后一步选择模型的这样的一个问题了，那目前比较推荐的国内的主流大模型主要有智普的 glm 五， mini max 的 m 二点五以及 kimi 的 k 二点五，因为智普的 glm 需要你每天早上十点钟的时候去， 有点类似于我们的手机的抢购，我抢了两次都没有抢到，所以我最后选择的是 mini max 的 m 二点五，那你这边随便选择哪一个都可以，你在官网购买它们专用的 coding plan 之后，官网会给你一个 api key， 那 你得到这个 api key 之后复制，复制好之后打开 cc switch， 在添加界面，把这个 api key 复制进去，点添加就可以了，不需要其他任何的改动。这个时候你再回到你的 vs code， 点开右上角的 cloud code 的 图标，你就会发现 cloud code 就是 一个带交互的窗口了，到此为止呢，我们的 cloud code 在 windows 下的安装以及配置就结束了， 那如果大家安装过程当中有遇到任何的问题，欢迎私信或者在评论区回复，我看到了都会进行解答，谢谢大家。

今天我们来讲讲普通人如何安装 cloud code， 傻瓜式安装一看就会，并且低成本接入各大顶级大模型，不用懂代码，不用找可用的支付方式去购买国外的大模型，只要你跟着我的操作，就能在五分钟之内装好 cloud code， 并接入各大顶级大模型。现在呢，我是给大家准备好工具包，大家不用到各个网页去下载对应的工具。打开这个工具包，我们可以看到有 c c c s o watch、 git、 node vs code。 安装包只需要一个一个安装就可以，我们需要安装以下四个核心内容，第一个就是 node js， 它是一个基础运行环境， cloud code 必须依靠它才能正常启动运行。第二个是 git， 一个隐藏但非常关键的工具， windows 十一系统默认是没有安装的，如果不装 git， cloud code 会直接无法使用。 第三个是 cc switch， 有 了它我们可以一键轻松切换大模型，操作就像我们平时开关水龙头一样简单方便。第四个是 vs code， 它是微软推出的免费代码编辑器，界面看起来像普通记事本，但功能非常强大。第一步，首先我们先安装 note， 点 j s， 双击 note， 点 j s 安装包， 我们可以看到安装界面，跟着它的操作一步一步确认即可。看到这个界面的话，说明 note 点这一次按照成功了，我们可以验证它是否真的安装成功。按着电脑 win 加 r 键，输入 cmd 命令行，打开电脑的黑窗口，输入 note 杠 v， 查看它的版本号，如果显示了版本号，说明它安装成功了。 同样其他三个直接双击点安装即可，按照它的提示一步一步完成安装步骤， get c c switch 跟 vs code 的 安装完成后，然后我们开始安装 cloud code， 这个需要我们到 powershell 命令窗口进行安装，在键盘输入 win 类，然后输入 powershell 的， 然后右键选择以管理员身份运行，然后我们输入这条命令，回车后过一会儿就安装成功了。 同样我们也是查看版本号的方法，查看是否安装成功，在这里我们输入一下命令，输入好之后我们回车可以看一下出现版本号说明安装成功了。 我们重新打开一个 power shell 窗口，输入 cloud， 我 这里是可以正常使用的。到这里如果有遇到验证问题，在这里需要修改配置文件。我们现在进入用户主目录，一般在我的电脑 c 盘用户文件夹下面的用户有一些是自己的用户名， 我是在用户下的 w s x 下面，进入目录后能看到一个核心配置文件，扩展后就是完整的配置文件内容。现在我们需要新增一个配置参数， 关键注意点，新增参数前必须先添加一个英文逗号，这个标点符号是最容易被忽略的细节，很多朋友配置添加完成后却无法正常使用，核心原因就是标点符号格式错误，我们按照规范添加好配置项，保存退出就完成了。 然后再重新打开 power 窗口，输入 cloud 就 会跟我一样了。有些地方会提示登录 cloud 账号，各位不用担心，待会在 c c switch 配置好 a p i 接口，登录界面就会不在，我这边已经配置好了第三方接口，所以就没有显示登录界面。 然后我们开始接入 cloud 四点六大模型。 cloud 本身是国外的工具，使用 cloud 四点六大模型时，经常会遇到账号被封禁的问题， 而且价格也比较贵，如果想切换其他大模型，还需要单独充值，对应模型的会员成本会增加很多。所以很多人会选择接入国内大模型的 a p i， 但性能上会差不少，毕竟 collod code 是 国外开发的，只有搭配 collod 四点六才能发挥出最好的效果。 因此我比较推荐使用国内第三方中转网站。不过国内的中转平台大多价格偏高，因为他们在中转过程中会赚取差价。但我为什么还是推荐大家用第三方呢？ 因为我最近发现有一个第三方平台正好在做活动，大家可以看这里。被邀请注册就能送一千万 token， 自己直接注册也有三百万 token 赠送，加起来一千三百万 token 对 大多数新手来说，用来练手完全足够了。如果需要更多 token 算力， 也可以去他的邀请界面邀请满二十个人的话，我大概算了一下，会赠送将近三亿 to token。 三亿 to token 的 算力跑一个中型项目完全够用。我们可以对比一下官方售价最高档五亿 to token 就 要一千五百块，而且还只能用国内 a p i， 所以 我还是比较推荐大家去弄一个这种算力账号， 人脉广的朋友可以试试邀请够二十人直接白嫖。三亿 to token 算力 领到算力之后，怎么获取 key 呢？在页面右上角的控制台往下一点，有个创建 a p i key 的 按钮，点进去就能看到自己的 key， 复制下来粘贴到我们之前安装的 c c switch 软件里就可以了。 打开 c c switch 软件，找到 curl 的 选项，点击右上角的加号，往下滑动，能看到需要填写的内容。我们 我们只需要填供应商名称、 api、 key、 请求地址这三项，其他都不用管，供应商名称可以随便填，方便自己记住就行。我这里填 q， 然后在 key 位置把刚才复制的 key 粘贴进去，请求地址填写我给大家的地址， 填完后点击右下角的添加，添加完成后，软件里就会出现我们刚刚配置的项，滑动找到这一行，点击启动， 如果显示正在使用就说明启动成功了。接下来回到 power shell 窗口，输入 cloud 回车，接着输入斜杠 mode， 会显示我们在 c c switch 里添加的配置，一般是 default， 用上下方向键选中它回车确认，这样我们就能正常使用国外第三方的 cloud 四点六大模型了。 你可以输入你是什么大模型，如果出现和我屏幕上一样的回复，就说明连接成功。配置好 c c 四位置后， 我们打开之前安装好的 vs code 软件，打开软件之后它默认是英文界面，看到英文不用慌，我们装一个插件就能解决。点击左边四个方块的扩展图标，搜索 chinese 安装，默认排在第一个的插件，安装好之后， 右下角会弹出重启提示，我们点击重启，现在再打开界面就变成中文了。接下来我们要安装 cloud code 插件，在扩展里搜索 cloud code， 选择第一个进行安装。这里大家要注意辨别官方版本，安装时选择信任发布者继续安装就行。 安装成功后右上角会多出一个对应的图标，点开它默认会弹出登录提示，但因为我们已经用 c c switch 接入了模型，这里会直接跳过登录，然后我们输入你当前的模型是什么模型发送出去，可以看到我现在运行的是 cloudsonnet， 四点六到这里，整个安装配置就全部成功了。

大家好，我是你们的荷兰瓜，嗯，在上两期视频中，我们介绍了 windows 电脑上面和在苹果 mac 电脑上安装和使用 cloud code 最简单的办法， 不到三分钟就能搞定，不需要自己手动安装任何依赖包，也不需要搞复杂的环境变量配置，直接点点鼠标就能够使用。 cloud code 能够这么方便，都是因为使用了预打包好的克劳德克的启动器。这个神奇的克劳德克的启动器在 linux 电脑上一样可以用，甚至我觉得比在 windows 电脑上更好用，因为 linux 的 文件系统更科学， 所以我们甚至可以用这个启动器来自动化管理我的电脑。这是我们以后的节目，会给大家做详细的介绍。好了，现在我们先来看看如何在 linux 电脑上三分钟就能安装，用上克劳德 code， 小 白新手一样能轻松搞定。 第一步，打开你的浏览器，在地址栏输入这个神奇的网址， c l a u d e c o d e 点 z i p， 然后按键盘上的回车键。第二步，看到页面中间那个下载运行按钮了吗？点它把克劳德扣的启动器下载下来。 第三步，打开下载目录里的克劳的 code， app image 浏览器下载的 app image 默认是没有运行权限的，所以我们要给这个文件授予运行权限。鼠标右键点击文件图标，打开文件的属性面板，然后打开作为程序运行这个开关。 现在双击运行克劳的 code 启动器。好啦，安装完成，就是这么快，就是这么轻松！ 怎么样，这个神器是不是超级赞？现在我们已经成功的把克劳的扣的跑起来了，但是他具体怎么用呢？ 怎么让他帮我们自动改 bug， 快 速搞定项目呢？别急，下期视频荷兰瓜就来手把手教大家怎么用克劳的扣的，如果觉得视频有用，记得给我神奇三连哦，咱们下期见，拜拜。

今天教大家怎么去在这个云端安装一个 cloud code， 这个非常简单哈，不管你用哪个 a a， 你 就告诉他你的需求，然后他就会一步一步让你去按照他的要求来做。 比如说我告诉他我有一个服务器是二核二 g 的， 他说够不够，他会问我是什么系统，我告诉他我是误班图，然后他问我有没有连接上这个 s s h 服务器，我说我连接上了，然后他让我去发这个指令测了一下，我刚测完之后把这个输出的内容现在说没有装，现在教我怎么安装， 就我们复制它第一串代码，然后粘贴进去，然后右边这个云服务器它就自动去安装了，不需要我们去手动的调整任何东西，在这里我们等待它自己安装， 稍微等了一会，它这个是已经结束了，然后我们再把下一段复制粘给他，粘给他之后他自己会运行，然后这个好像是安装那个 qq 的， 然后他这个是安装成功没成功，我也不知道，先把它这个验证的发给他， 然后看这里怎么输出，这里输出了二点一点八四，应该是安装成功了，把这个内容复制一下，然后发给这个 cloud 的 扣的。就是为什么我有一个 cloud 的 扣的，我还要去安装一个 cloud 的 扣的，因为左边这个他是本地的，我想跑一个云端的， 然后去连接一个社交软件，然后我就能二十四小时的去发送一些指令了， ok， 他 这个应该是进入了，进入之后我们有什么不会的，把它输出的整体内容 ctrl 加 c 复制一下，然后我给他这个这个 cloud 的 点击发送， 然后他说让我选择一，然后摁回车，然后这又给我们三个东西，我们不知道怎么输出，反正就复制，然后发一克拉的扣子，选择一用我的账号登录， ok， 选择一账号登录，然后他又输出给我们一个，再复制一下，再打开它。 嗯，他说复制他给我的这个链接，然后在我本地电脑浏览器里面打开，然后授权会给我一个扣的，让我复制回来就行。嗯，他给我的链接是哪一个？应该是这个 http 开头的这个， ctrl 加 c 复制一下，然后打开我这个登录可乐扣的这个浏览器， 然后新开个页面，把它粘贴进去，哎， ok， 这是应该是登录界面了，这个你点击上面这个吧。 ok， 他 给我们一个扣的，这应该就是他说的这个扣的， 我们复制一下，然后粘贴进这个，粘贴到李云服务器的终端后面，然后点击回车，这是登录成功了吗？我们发给可乐扣子问一下，他点击回车，继续，这是啥东西？发送给他。嗯，继续按一回车，然后然后把这个粘贴给他， 他说我已经登录成功了，可乐的扣子已经在我这个服务器里面跑起来了，然后剩下的我要去安装这个东西了，然后在这验证一下子你是谁。 ok， 他 这个是成功了啊，他这里说我是 cologne code， 然后这个就成功了。这个部署是非常简单的，在现在有 ai 的 加持下。

家人们，今天龙虾圈简直是炸裂了，因为 ansploit 的 cloud 它的 code 竟然是纰漏出来了，那全网呢？大家都在抄作业， 那对于我们一般的龙虾养殖户来讲的话呢，需要怎么跟进呢啊？我尝试去看了一下，有一些手快的比较好势的，他们把呃 cloud code 直接 copy 出来之后呢，改装了一下，然后就传到了 github 上面。 那我当我去找他的时候，想要下载下来的时候呢，其实很多链接都已经失效了。呃官网 app 它自己的那个版本呢，也都已经删除掉了。 那其实我想了一下呢，就是如果我们的龙虾已经掌握了比如说 web search， 或者是呃你连接了 brave 等等这样的一些能够全网搜索的一些功能的时候呢，其实你也不用急着自己去 get 吧，或者是其他平台上面去找， 那我们完全可以给龙虾下一个指令啊，那你可以抄我的作业，你看我是怎么 ok？ 我 呃就把呃今天的这个事情呢给龙虾说了一下， 我说呃今天的 cloud code 已经是被全网发现了出来了，泄露了出来了，那让他去先理解一下这个架构上面出现了什么问题， 批录出来呢，对我们啊个人的龙虾部属有什么好处？然后呢他就已经先去搜了，其实大概就是六个板块啊，一会再深入的讲一下， 然后因为他有 web search 这样的功能的话呢，他其实是完全可以自己从线上去找对应的一些内容，然后呢再把这个技巧呢复制过来， 那也就意味着说我们不用你作为主人，你不需要自己去给他吧，或者是其他网上去给他到处找攻略，完全没有必要。那他呢，找了出来之后呢，我就说，呃，把所有可学的东西都要学一下，然后呢，呃，他可以分时段的安排起来， ok， 然后呢他就找到了大概有六个方向，比如说 skill system， m c， b client， 然后呢 tour permissions 这几个呢？其实本身我们的龙虾都有这个功能，只不过呢，我们现在让它学到的就是 antropic 这么强的一家公司，它的架构是怎么样的，也就能够使得比如说第一个官方的技能的框架会呃做的更加的稳定，可插拔。 第二， client 其实就是讲的就是说工具的调用方面，比如说它去连接啊，微信啊，飞书啊等等系统。 permissions 其实就是全线的沙盒， 这个会让它更安全，不会乱删乱发。那 coordinator 其实讲的就是说任务的调配方面，它可以并行的去干活，就比较不容易崩溃。那第五个呢， task system 其实讲的是任务的拆解，那它这样的话去处理一些复杂的流程呢，就会做得更好。 最后一个就是 memory， 那 其实就是长期记忆嘛，长期记忆的话啊， andropet 的 做法会使得这个长记忆它的逻辑会更清晰，那这样的话呢，你的龙虾就会越用越懂，你越懂你， ok， 那 再看一下我们啊龙虾，他一直啊你，你就提出要求让他慢慢的学每个板块，其实他每个板块要学的时候呢，也很快，几分钟几分钟的就学好一个了。但是因为啊，我这边除了 专门的买一些这个 token 以外呢，我用的是 mini 二点七，那这样的话他就会 自己的去消化，对，那分时段的去用一些 token， 那 目前来讲的话，已经其实基本完成了，他其实很快的，因为我担心他消耗 token 太多，那就让他分布的去完成，所以大概就那么两三个钟头，他基本上就全部都安装好了，然后最后呢，他也生成了一个总结 啊，那就告诉我他现在已经安排好了，那接下来呢，就会把这个龙虾呢变得更有调理，更有利于我们啊一些 o p c 的 工作。 所以大概来说的话呢，其实像今天这个啊，他的一个相当于开源吧，我觉得确实也是我们啊龙虾养殖者的一个福音。但是呢，呃，这里面更重要的还是说提供了一个大厂的一个参考，然后使我们的龙虾可以运行的更加稳定。 其实也并没有说呃扎裂到什么程度啊，那说回来的话就是说，呃，最近来看，其实硅谷那边呃挺多颠覆的开源的项目开始出现，像 open claw， 对 吧？ 那但是几家大厂呢？像 astropica， open ai 等等。其实跟以前我们了解的硅谷的一些大厂的做事方法有点不同了啊，因为他们了解的硅谷的一些大厂的做事方法有点不同了啊，因为他们是 kimi dipsic 那，呃，这个可能也是他们追求 agi 这样的一个目标，每一家硅谷的呃，这个 b7 科技公司都想去刷新实现这个 agi， 那 按照黄元勋的说法呢，他觉得龙虾已经使得部分的 agi 已经实现了，所以，呃，这么来看的话呢，我们接下来可能就是还是重点的把龙虾这个功能给它发挥到更极致， 所以呢，接下来我也会继续的多更新，多理解龙虾的整体的这个效能，所以如果想了解更多龙虾产业的朋友可以多给我留言 在评论区，嗯，可以问我任何问题，我会尽力的帮忙解答。 ok， 今天讲到这。

cloud 泄露第三天，保姆级本地部署教程他来了，成功的接入了本地大模型。我让他开发了一款游戏，他还自动打开运行，并测试能不能成功。耐心看到最后先收藏再观看。整个部署分为四步，新手友好。 第一步，安装我们的 b u n， 点击麦克右上角的聚焦环搜索，输入 terminal 或者是终端回车。打开终端，复制我们的安装指令，粘贴回车， 等待安装完成。新开一个终端，输入二杠运行，最终显示版本号代表第一步成功。第二步，解压我们 打开安装目录，找到我们的隐藏的配置文件点 emv mac 可能有时候看不见，我们需要用 command 加 shift 加点来显示隐藏文件，按照我们的参数来配置接口地址和 t， 还有大文件的名称，修改完成，保存，关闭配置。 第三步，启动程序。首先终端切换到安装目录，依次复制以下两个命令进行执行。第一条命令赋予我们程序实行权限，复制，粘贴运行。第二条，复制粘贴回车。如果看到这个界面，说明我们的程序已经部署成功。先询问他使用了什么样的段位型返回内容和我们的配置一致，部署 成功。接下来测试实战效果，让他做一款俄罗斯方块的游戏，看他用多久时间，是否能够一次性成功。他自动唤起了浏览器，打开运行程序，我们来玩一下，我这里加速玩一下。 我发现最后他在游戏结束时没有做弹窗提醒，那我们让他修复一下。好，这里他花了两分钟修复这个 bug。 如果帮助到大家，点赞收藏，我是张成敏，关注我多一个程序员男朋友。

cloudcode 的 源代码在最近因为发布的最新的 v 二点一点八八版本残留了 sourcemap 的 文件，导致约一千五百个 type script 文件，五十万行完整可读的源代码被泄露。 当 cloudcode 的 源代码泄露之后，我对 cloudcode 的 源代码进行了深入分析，今天呢，我将重点分析一下， 第一， cloud code 的 封号机制，以及如何防止被封号。第二呢， cloud code 是 否会偷换模型，因为大家在使用 cloud code 的 时候经常会遇到降低智商的情况。 第三呢， cologne 的 上下文管理机制为什么要比 open cologne 要好的多？那好，下面我们就可以深入的看一下 cologne 源代码中是否内置了封号机制。这是我昨天用 cologne 分 析的 cologne 的 源代码来生成的。这个笔记 分析的主题呢就是 cloud code 源代码中是否包含追踪用户设备指纹的信息。在这个笔记中呢，率先给出了 cloud code， 它不收集哪些硬件指纹，包括 mac 地址， cpu 型号，内存大小，还有 gpu 信息， 它可以通过下面的机制实现对用户的追踪。首先呢，我们看一下追踪标识包括哪些？ 首先呢，是 user id， 还包含 anonymous， 还有 account user id， 还有呢就是邮箱地址，还有仓库阿西等。首先呢，我们看一下 user id， 它呢是永久保存的，直到我们自己手动删除。然后呢，它的存储位置是这个文件中， 他呢是随机生成的六十四位十六禁制字母串，实现跨绘画追踪。第二个呢，标识呢，他是永久存储在我们的这个设备上，也是在这个文件中，他呢就是属于备用追踪 id。 第三个标识，他也是永久存储， 并且绑定我们的账号，我们呢只要通过 oos 登录就能直接关联身份。然后呢第三个他也是永久存储， 也就是我们使用的邮箱，这里呢还包含一个仓库，哈希，他呢是按仓库进行最终的， 所以呢大家一旦被 cloud code 封号，一定要将这些内容全部清除，我们呢只需要用这条命令就可以查看 cloud code 它当前追踪的 id， 还可以用这个脚本来删除这些用于追踪我们的这些标识和 id， 达到的效果呢就是下次启动时就是全新的右侧 id， 之前存储的记录呢就无法与我们进行关联。在这里呢还包含 cloud code 的 遥测功能，我们呢只需要用这三条命令就可以清空这些遥测的内容， 然后呢我们还可以清除完整的绘画，还有历史记录。在这里还包含 oops 账号关联，然后呢我们可以通过这个脚本进行查看，这里呢还给出如何清空这些内容。 然后呢大家如果想确保完全不会封号的话，就可以实现完全重置，可以用这几条命令完全重置我们的 coloss code 中保存的这些信息，并且呢 我们还可以防止以后 cloud 的 对我们进行，最终我们只需要在这个文件中来添加这一段代码，就可以实现禁用非必要的网络流量，这样这个效果就能达到禁用分析上报。 方法二呢还可以使用第三方云后端，这里呢我们就不再具体去看了。方法三就是创建一个定时脚本， 来定时清理这些可能用于追踪我们的这些数据。重置设备 id 的 话，对 osrpic 它呢就无法关联历史数据，从而无法知道我们之前被封过号，清除这些脚册数据，本地呢缓存的内容呢，就不会上传到 osrpic， 从而被分析，这里呢还可以清除 os， 从而断开账号关联。当完全重置之后呢，我们就等同于全新的用户。像这样的话，我们通过对 cloud code 连代码的分析，就大概清楚了 cloud code 通过什么方式对我们进行了追踪， 对我们进行了封号。除了被封号呢，大家还会担心 cloud code 的 降低智商，因为降低智商的原理无非就是在 cloud code 的 就是客户端将强化性， 比如说 opus 四点六换成了弱模型，比如说嗨酷或者 sanit。 通过对 cloud code 源代码进行分析，我们呢就能知道在客户端是否具备偷换模型的功能。下面呢我们可以深度的看一下这个分析报告。 首先呢看结论，不存在偷换模型，也就是我们的主对话的模型完全由我们控制，不会被偷偷降级， 但 cloud code 会在后台使用哈酷，也就是这个弱模型来执行辅助者，比如说来配合我们就是检查摘药生成的， 但哈酷不会出现在我们的主对话中，也不会替代我们的 opus 最强模型。在这里它还通过源代码进行了确认，也就是主对话完全就是由我们进行控制， 也就是只要我们自己手动设置了模型，那么它在对话中的时候，它就保持这个模型，比如说 我这里打开 cloud code， 然后我们直接用斜杠命令加 model， 然后呢我们就可以同就是对模型进行设置了，比如说我这里默认的就是使用 oposs 四点六模型， 那么在主对话中，无论我们执行什么任务，他都是默认使用 opus 四点六模型，他在源代码中并不存在偷偷替换我们模型的这种功能，当出现扩展时，他才会从强模型切换到弱模型，但这种触发的条件呢，极其严格，所以可以忽略不计。 还有一种场景呢，就是 effort 降级，在这种情况下呢，不换模型换参数，它会将思考级别从 max 换成 high。 所以 在使用 cloud code 的 时候呢，它并不会帮我们偷换模型， 只会在模型不支持 max 的 时候会降低思考级别。然后呢，我们大家如果还是担心的话，我们呢就可以通过这几种方式来验证我们的模型有没有被偷偷换掉。所以大家有时候感觉 colossal 的 变傻了，实际上呢，跟 colossal 的 客户端没有关系。 好，下面我们再看一下 cloud code 的 它的上下文管理机制，也就是上下文压缩算法。因为大家在平就是平时在使用 open cloud 的 时候，它应该能够感受到，当一个绘画过长的时候，那么在早期绘画的一些细节， open cloud 呢，它就会很容易忘记。 这个呢，其实就是 open klo， 它的上下文管理还有压缩算法做的非常不好，但 klo 的 跟 open klo 就是 不一样， klo 的 它的上下文呢，压缩算法做的非常强。然后呢，我们可以具体看一下，在这个笔记当中呢，给出这种价格了。 在这里呢，提到 cloud code， 它的上下文压缩并不是单一算法，而是一个包含四层递进的压缩体系，并且呢它的核心原则就是尽可能用廉价的规则操作，延时高昂的大冒险调用。 在这里呢，给出了这些具体的代码文件。然后呢，这里就是第一层微压缩，他的核心思想就是不调用大模型，纯规则操作，清理旧的大块的工具，输出结果，保留语义信息。 然后呢第二层就是自动压缩，然后就是具体的代码和算法，这里呢我们就不记，就是具体去看了。 第三层呢就是传统压缩，然后第四层呢就是 size memory 压缩。像通过源代码分析，我们就知道了 cloud code 它如何实现了上下文压缩。 为什么我们在 cloud code 中经过多轮对话，它都能记得我们最早期的这些内容和细节，原因呢就是 cloud code 它有非常完美的上下文压缩算法，这个是 open cloud 所不具备的。 好，那下面呢，我们再看一下 cloud code， 它的记忆系统的实现方式。在 cloud code 当中呢，它采用了三层记忆架构。 cloud code 的 记忆系统呢，不是一个简单的文件存储，而是一个三层渐进的知识管理体系。 第一层呢就是绘画记忆，第二层呢就是持久记忆。第三层呢就是团队记忆，这里呢，给出了持久记忆系统的记忆文件格式，它是一个 macdong 文件格式。 这里呢给出了四种记忆类型，包括用户角色、目标，知识背景。第二个呢就是用户对工作方式的指导。第三个呢就是项目进展 目标还有事件。第四个呢就是外部系统的指真像，前两个他呢就比较像奥本格劳中的记忆系统 好，由于克拉克的他的原代码呢过于庞大，五十多万个代码。本期视频呢，我们就只重点分析了大家关心的克拉克的封号问题，克拉克是否会偷换模型以及克拉克的记忆，还有他上下文管理好本期视频呢，就说到这里，欢迎大家点赞关注和转发，谢谢大家观看。

一周又又又过去，我们继续一起来看有趣的开源项目和本周值得关注的科技事件。 一、 get up store 这是一个专门为开源项目打造的应用商店。在我分享各种开源项目的时候，发现有两个问题很常见，有的人不知道很多项目的 releases 里会提供已经翻译好的软件，所以看着项目主页的代码根本不知道怎么用。 有的人知道 releases 能下载，但是看不明白各种代号是什么意思，不知道下载哪个。 github store 就 完全解决了这个问题，它可以让我们像逛应用商店一样逛 github。 打开之后，首页会显示当前 github 最热门、最受欢迎的各种项目， 并且连通了他们的 releases。 点击项目主页会根据我们设备的型号直接提供对应的安装包，一键就能安装使用。 github store 支持的系统也很齐全，对于喜欢开源软件的观众或许会有用。 二、 skill 本周又有一些开源 skill 火了，比如这个同事 skill， 它的功能是将同事冰冷的离职化为温暖的 skill。 当同事离职的时候，只要把他的各种消息文档导入进去，加上一些主观的描述，他就实现了。赛博入职 ai 会用它的技术规范写代码，用它的语气回答问题。再比如同系列项目，前任 skill 把他的聊天记录导进去，就能生成一个像他的数字人格。我的想法是，不管是谁，一把抓住青稞连化。 不过这种项目个人认为整活的成分比较大，对于现在的科技来说，赛博重生只能是一个美好的梦想。 三、 l l m fit 这是一个非常简单的终端小工具，运行之后它会自动检测电脑的配置，并帮我们找到有哪些开源大模型能在电脑上本地部署跑起来。如果你想在电脑上跑模型，或许会有帮助。 四、 cloud 知名的 ai agent 编程工具 cloud code 本周因为工作人员失误，不小心泄露了 mac 文件，导致源代码被反翻译出来，引起了 ai 社区的狂欢。 目前在 github 上有了非常多和这份源码有关的项目，我来简单分享一些。首先是两个逆向还原项目，它们的名字都叫 cloud code， 大家可以带上作者名字一起搜索。这两个项目里的代码都是可以本地运行起来的，并且其中还有源码的逆向分析，比如宠物功能，可以后台持续运行的新模式。 这些内容很多博主都已经分享过了，大家搜 cloud code 就 能找到无数的视频文章，也可以到我分享的两个项目里去看，这里我就不做重复工作再讲一遍了。这个叫 cloud code 的 项目并不是直接上传了 cloud code 的 原代码，而是在发现代码泄露之后，作者连夜用 python 给重写了一遍， 所以目前很多相关仓库都被下架的情况下，他仍然能活得好好的。最后再分享一个深度解析项目， cloud code book， 如果你想知道一个类似 cloud code 的 a 阵的项目是怎么搭起来的，那么看他肯定没错。 我的想法是，本次只是泄露了 cloud code 这个工具的原码，并没有泄露模型，而对于 ai 工具来说，模型才是更能决定能力上线的，所以个人认为影响并不会很大，最多是给了大家一个学习优秀项目的机会，以及开发同款工具的可能性。 五、 openlink hub 有 人基于微信 cloud bot 的 协议做了一个管理平台和应用市场，可以轻松地通过它把 cloud bot 对 接到各种工具，让我们在微信中使用。 一、数码小米发布通知，因为存储芯片等关键零部件价格持续飙升，从四月十一日起，部分在售机型将会涨价。 vivo 发布了新手机 x 三百 ultra x 三百 s， 其中 x 三百 s 搭载了天玑九千五芯片，起售价四千九百九十九元起。 vivo x 三百 ultra 搭载了第五代飓龙八至尊版，起售价六千九百九十九元起。除此之外，两款手机都可以外挂增距镜头。 oppo 发布了 k 十五 pro 系列，有 k 十五 pro 和 k 十五 pro 加两种型号，每种型号又分为简装版和标准版，其售价两千八百九十九。 二、充电宝新的移动电源强制性国家标准发布，将会在二零二七年四月一日实施，要求电芯必须通过针刺测试，不起火不爆炸， 加强了挤压测试标准，引入了三百次充放电循环后的吸力检测，严禁使用二、手电芯，强制标注使用年限，要求在使用一定时间或者次数后主动降低充电电压。我的想法是这次增加了很多新的标准，大大增强安全性。 三、 ai 本周 ai 相关的消息一般多，我来简单总结一下。企业微信、飞书、钉钉三大办公平台最近都开放开源了 c i 工具，可以让 ai 或者其他工具通过它们调用软件的各种能力。谷歌开源了大源模型。扎马。四、 一共包含一二笔、一四笔、二十六笔和三十一笔四种规格，覆盖了手机、电脑、服务器等不同设备的部署，需要支持推理、多模态、智能体等多项功能。目前从跑分和实测来看，扎马四这次的表现都可圈可点。 google 推出了 vivo 三点一 light 视频模型，主打成本低、速度快。 google vs 接入了 vivo 三点一视频模型，免费用户每月可生成十次。微软发布了语音识别、语音生成、图像生成三款字眼模型。 open i 推出了 cloud code 的 codex 插件，可以让用户在工作流中调用 codex 审查代码或者执行任务。 cloud 调整了订阅规则， open cloud 等第三方工具上使用将单独收费。小米 miimo 上线了 token plan。 阿里发布了 quan 三点六 plus 模型，对比钱袋进行了全方位的提升。阿里发布了多模态模型 quan 三点五 omni， 支持文本图片、音视频理解。阿里发布了 one 二点七 video 视频模型，可以让我们像编辑文档一样编辑视频。 智谱发布了 g l m 五 v turbo 模型，这是一个融合了视觉和文本能力的模型，让编程不再局限于文本输入，还可以上传设计稿截图。 一、 get up 多个知名项目艺术家被黑厂攻陷，大量诈骗内容刷屏，其中大部分都是中文内容，目前相关艺术家已经被全部清理。我的想法是不知道这些人的目的是为了引流还是为了污染 ai， 但是都感觉非常荒诞。 二、内存近半年一直狂飙的内存条价格在近期终于迎来了降价，降价幅度大概在百分之十到百分之三十左右。 我的想法是这次降价应该是多方面原因导致，一是谷歌的 turboqant 内存压缩算法影响了行业预期。二是 openai 近期频繁砍项目削减开支，让市场怀疑他们是否还会继续大量采购内存。 三是因为价格太高导致销量暴跌，很多囤货的奸商最近开启抛售，虽然很多新闻在说内存价格暴跌，但对比之前的正常价格还是非常贵，如果不是必要，不建议购买。 三、投毒知名 gs 酷 exos 被投毒植入恶意代码。 exos 是 一个用于 http 请求的库，每周下载量超过上亿次，影响范围非常大。 根据项目维护者 jason 的 消息，攻击者是冒充了一家公司的创始人，并伪造了很多真实企业信息，邀请他进行商务合作会议。在开会过程中谎称 jason 的 会议软件组件有缺失，让 jason 更新组件。在安装后， jason 的 账号被窃取。 telegram 的 第三方客户端 microgram 被发现，会偷偷上传保存用户的手机号码，如果你在使用，建议删除。 本周 epic 有 两款游戏可以免费领取，第一款为克隆机器人决斗场，这是一款第三任称格斗游戏，玩家会扮演一个机器人参加随时可能会被砍碎的战斗。 第二款为 tommy 拯救地球再生，这是一款恋爱模拟游戏，从游戏介绍来看，稍微有一点点猎奇，因为女主是一个脑袋被种在花盆里的奇怪生物。以上就是本期视频全部内容，我是雪莉舅舅，我们下期再见吧！

ok， 这个 cloud code 我 已经是成功在本地上面去运行了，发到了那个 github 上面去了，网址在这里你们可以看一下，我跟他一个对话，去读取某个文件，然后回答其中问题，填写上他的答案。我去看了一下他答案，确实已经改进去了。接下来这个是教程啊，直接把这一个复制，然后我们去到这里面，在这里复制进来， 它就自动克隆到这个地方来，然后按确定就好了。下一步就是配置自己那个 a p i， 先用这个打开，你们用记事本打开也可以，然后还有打开这一个， 这个是例子啊，我是用那个归机流动的那个 a p i 来搞的，你们也可以直接放进你们提米的那个 a p i， 因为我以前用过归机流动那些，里面的余额还在。 ok， 现在已经配置好我的那个 a p i 了，弄了一个双击启动的一个，很方便，你们到时候配置好 a p i， 直接双击个启动就可以了。 然后它这里会让你啊，你就选择这个。 yes， 按这个回车键，让我们来看一下它能不能正常地对话啊，你是谁？哎？ 你是谁？ ok， 它也是可以回复的，然后我们先来做一个简单的测试，虽然我想让它去读我这一个测试文件啊，看它能不能读到我里面的东西，并且回答我有没有问题 啊。复制，然后给他，他这里就是问我继不继续的意思。 ok， 他 成功读取到了我其他文件夹的文件，看，而且他回答对了，所以就是 可以的。呃，清除掉他记忆的话，就另他就好了，他就没有了。如果你们不方便去克隆的话啊，我在群里面有放那个，那个我下载好的那个压缩包，你们直接去解压那个压缩包，按照我刚才的那个流程去搞就好了。

好多朋友跟我说不知道怎么装 cloud code， 我 赶紧写了一个 cloud code 极简入门教程 windows 版，一步一步带你用上 cloud code。 第一步，安装 git 必用上，搜 git， 点第一个，点红色按钮， 一般点 x 六四这个链接，这个看 c p u 是 x 六四还是 r m 六四。下载 git 的 过程中，可以去下载 vs code， 搜 vs code， 点下面这个 download。 我 这个系统账号是管理员，所以下载这个 system install 了，否则就用 user install 了。还是点击 x 六四这个按钮，保存 clack code 插件是在 vs code 里面装的，可以先去下载 c c switch， 继续搜 c c switch 第一个链接，找到 release， 点进去也可以点第二个链接， 也是这个 release。 页面往下滚到 s s 这块，点击是 o o 十八 s s， 点击这个 windows c 级尾的保存。我这原来都下载好了，就不等了。安装 git 不看完成安装 vs code 运行 vs code 完成。接下来安装 cloud code 插件，看左边四个方块这个图标，这个就是插件管理，先搜 chinese， 装一个简体中文包，再搜 cloud code， 点安装信任等插件管理图标下面出现了火花图标，说明安装完成了。重启一下 vs code， 把右侧边栏拖宽一点，可以看到一个 cloud code， 点击左边的火花图标，还有一个 cloud code， 这是侧边栏聊天和内容区聊天，现在都显示让我们登录，但是我们用中转站，不用登录，需要进设置里把它关掉。点击左下角小齿轮，点击设置，搜 cloud code， 找到 disable login prompt， 勾选上就可以了，还得重启才能生效。接下来安装 c c switch， 启动 c c switch， 完成下一步注册中转站，点击搜索 c c switch 的 第一个链接，往下翻，点击进入中文说明， 这里就可以看到很多中转站，你可以选择任何一家，我就以 ai 勾扣对立进来，直接就是创建账户，这里就不赘述了。 再就是生成 key 和充值，点击 api key， 点击 cardmax 这个，这种是官方订阅转出来的 api， 质量好，不会降至，使用其他中转站的朋友们也要优先选择这种 api。 填入名称，点击创建按钮， 点击微保存按钮，然后 key 就 出现在下面的列表里了。点击右侧的导入 cc switch 按钮，点击打开， 点击导入就自动导入到 cc switch 里了。然后回到网站上充值，一般都不会充太多，先充个五块钱的试试。充完指点返回控制台，已经显示余额了。再次打开 vs code code， 出现了输入框， 恭喜你，你已经可以开始使用全世界先进的 lrm 和 agent 啊。最后演示一个案例，先打开一个文件夹，一个文件夹就是一个项目，找一个已有的或者新建一个，选完了之后点信任项目就创建好了。点击 card code 图标， 点击 new session， 打开一个新的聊天。先把输入框上右边这个模式切换，切换成 plan mod， 然后输入需求，开发一个网站，后面把我这篇教程的文案粘贴进去。回车他就开始工作了，中间问我要权限 确定一些细节，计划出来之后问我同不同意，我给他提了点建议， 改完了又问我同不同意，我选同意，自动允许编辑，不用问我了，他就又开始干了。 过了一会儿终于干完了，看看成果吧，是不是还挺像样，大家赶快试试吧！

上周 ac 总裁 gary tan 往 get up 上扔了一个东西，四十八小时破万星，十一天涨到四点一万， 不是新模型，不是又一个 prompt 合集，是他自己用的 cloud code 全套配置，直接开源了，叫 gstack。 核心承诺是一个人加一个终端，等于 pm， 加架构师、加设计师，加 qa， 加安全审计。 先说清楚 g stack 是 什么，它是一套 skillpack， 二十五个以上的斜杠命令装进 cloud code 里，每个命令背后是一个有角色的 agent。 yc 导师追问产品假设， ceo 审商业判断，架构师锁定技术方案设计师生成设计系统。 关键不是命令多，而是它覆盖了一个产品从零到上限的完整决策链。来看几个核心命令，第一个是 office hours， 模拟 yc 导师， office hours 他 不给方案，他追问有没有证据证明真的有人需要。这个不是感兴趣，是如果产品消失了，谁会难受。 第二个是 plan ceo review， 以 ceo 视角重审产品范围，它会挑战更深的前提，然后给出十 x 版本的愿景。第三个是 plan nj review， 锁定工程架构、目录、结构、接口、合约、数据库选型，该有的都有。 g stack 最有意思的设计不是命令多，而是它有对抗性审查机制，每个阶段跑完，它会对自己的产出做两轮 review， 给出评分，然后主动找缺陷。不是泛泛的建议优化，是具体到 coco 注入风险统计、数值幻觉这类真问题。 有人实测设计文档评分从六分提到八分，还生成了十二条错误故障路径，每条都标注了处理方式。这个机制的本质是，它不只是帮你生成，它还帮你找自己生成的东西里的漏洞。 有人拿真实业务场景实测了一遍医疗萨斯产品从需求到架构定稿，团队实际讨论花了一两周。 g stack 跑完全流程，二点五小时 产出物设计文档， ceo 计划含五项扩展决策工程架构，含目录结构和接口合约完整设计系统。结论，文档规范性和架构清晰度比团队讨论一两周的结果完成度高出百分之十。 所以， jstack 的 价值在哪？不是帮你写代码，写代码从来不是瓶颈，是帮你把最难的那些非编码决策做什么，怎么做，做到什么程度，变成一个有章可循的流程， 但上限还是你自己。工具能帮你跑完流程，这个功能该不该砍，最终还是得你拍版。你觉得这是在替代团队，还是在放大个人评论区告诉我。

三月三十一号凌晨， astonopik 年入二十五亿美元的核心产品 cloud code 五十一万行元代码泄露了，原因呢，就是发布的时候配置文件少写了一行。但说实话，刚听到这个消息的时候， 我没怎么当回事，因为现在的这个 ai 编程工具啊，就互相抄作业，已经抄了大半年了，架构呢也大同小异，泄露个元码我觉得能有什么花样的，但是啊，我很快就被打脸了。泄露当天呢，一个韩国开发者用 open i 的 code 代码用 python 从零写了一遍，然后呢，就在 github 上面开源了 两小时五万颗星，三天的十六万颗星，成为了 github 历史上最快突破十万颗星的这个仓库，比小龙虾还要快。然后呢，还有另外一个项目， 和国内用户我觉得关系更大，然后我们在后面再详细说。这整个事件里面，我觉得有两个项目非常重要，想跟大家分享一下。我们一个一个来介绍。第一个项目呢，叫做 cloud code， cloud code， cloud code 搞来搞去，你这样搞的话真的很难让人分清楚啊。 然后我们说回正题啊，这个韩国人的网名呢，叫做 secret， 金华尔街日报呢，去年报道过他，去年他一个人烧了两百五十亿个 cloud code 的 token， 可能是地球上最熟悉这个产品的人之一。 cloud code 泄露的第一时间啊，他没有去直接搬运这个元代码，因为法律风险太高了，他做的事情呢，相当于看了别人的菜谱，记住了做法，然 然后再用完全不同的食材自己做了一份，只借鉴不抄袭，完全用 python， 然后去重写了一遍这个代码。重点在于说啊，它这个几十万行代码不是它手敲的，这几个小时肯定也敲不完呀。它用了一套叫做 oh my codex 这样一个 ai 编程框架，好在 open ai 的 codex 上面，它使用了 dollar team 这样一个模式，然 编排多个 agent 并行的代码审查，然后又用了 dollar rough 这个模式呢，持续执行，直到完成整个的验证。说到这个 rough 模式啊，其实我最近也在用这套东西，体验确实很强，过两天我就可以单独出一个视频，跟大家来分享一下整个流程。简单来说啊，就是 agent 先理解架构， 规划， part 重写方案，然后呢，多个 agent 并行的执行，持续的验证，直到整个代码能够跑通，从读源代码到产出完整的 part 项目，其实几个小时就搞定了。 我觉得他的这一手一箭双雕真的很妙。换语言重写之后啊，法律上跟原始代码拉开了距离，同时也证明了一件事情，五十一万行的生产级系统， ai 几个小时就能从零复刻， 这在一年前我觉得是不可想象的。第二个项目呢，叫做 freecode。 他 这个项目啊，走的是完全不同的一个路线。 freecode 没有去重写原代码，而是直接把泄露的这个 type script 的 原代码改了。他主要做了三件事情。第一个呢，他把所有的这个监测功能都给删了，什么意思呢？ 原版的 cloud code 啊，通过像这些 open telemetry， 然后 sentry， grossbook， 好 几个渠道，把你写了什么代码，用了多久，掉了哪些功能，全部会上报给 asterisk。 然后 freecode 呢，把这些全部都给干掉了。 第二个呢，它把安全提示词护栏也给拆了。 asterisk 每次对话的时候都会注入一层额外的系统指令，去限制 cloud 的 这个行为。 freecode 呢，也把这层限制也给删掉了。第 三个呢，就是把隐藏功能给解锁了。 kalco 的 呢，有八十八个 feature flag， 然后公开的这个 kalco 的 版本啊，大部分都是关着的，比如说像多 a g 的 规划啊，深度思考模式，语音输入，后台自动化这些功能啊，其实从代码层面来看，他们都写好了，但 esoteric 呢，就是不给你开放，所以 freecode 啊，也把这些全部都给你打开了。看到 freecode 这个项目之后，我有另外一个感触， 就这次泄露啊，也让大家看到了一个反差， esoteric 呢，一直说自己是最注重安全，注重透明的 ai 公司，但代码里呢，却是完全另外一回事， 三层的用户监控啊，把你使用数据全方位的上报，然后里面呢，甚至还有一个叫做 undercover 点 t s 的 这样一个文件直译过来呢，就是卧底模式，干什么用的呢？就是给他们内部员工加的，让内部员工对外贡献代码的 时候啊，不要暴露自己是 anthropomorphic 公司的这样的身份。所以呢， freecode 也把这些全都给拆了，某种意义上呢，反而让这个工具啊变得更干净更安全了。那这个重大事件对国内开发者有什么意义呢？ 到这里啊，很多国内的这个开发者可能已经注意到这个关键点了，因为 esploic 呢，其实长期不服务中国大陆，然后很多人还在想办法去用 cloud code， 因为它功能上确实很强啊。问题是呢，这个封号的力度也越来越大，去年这个下半年 一百四十五万个账户申诉的成功率呢，只有百分之三点三。今年三月份啊，又来了一波，有人用了几个小时之后呢，就被完全封了，那他是怎么查到的呢？其实 ip 啊，其实是其中一项，像 dns 的 y 八 tc 时区，系统语言，他全都会去查，就算你挂了魔法之后啊，设备的时区 tc 八浏览器的语言是中文，这样呢，你照样会被标记。 所以啊，像 freecode 的 这样的项目，在这个背景下，我觉得就非常有意思了。如果你本来就想换国产模型 freecode 呢，它会支持各类的模型服务商，而且走这些渠道啊，你甚至不用担心说 anselopik 还在里面搞这些小九九， 会监控插护栏，偷偷加这个卧底模式。如果你还想继续用 curlcode 的 呢，这波也相当于给你看到了 curlcode 的 它的底牌，明白自己的这个风险点会在哪里。最后来给大家总结一下啊， anselopik 花了几年的时间去建这个围墙，三天呢，就被划开了两个口子， 一个用 ai 去重写，一个呢模改成这个纯净版。开源社区的创造力啊，我觉得在这个 ai 时代，完全超出你的想象。好了，今天视频就到这里，我是第一种学习与超，我们下次见。

collorico 的 教程第一课，你有没有遇到过这种情况？每次让 cloud 干同样的事，都要重新描述一遍，要求写 commit message， 检查代码，整理文档，这些重复操作一天能说好几遍，效率很低。 slash commands 就是 把常用操作封装成快捷指令，输入一个斜杠命令， cloud 自动执行预设流程。简单说，它就是你的 ai 版红脚本。 slash commands 有 四种来源，内置命令， cloud code 自带五十五个以上 skills， 你 自己写的脚本文件 plug in 命令，安装插件后获得 m c p 命令，来自 m c p 服务器。这篇文章重点讲前两种，内置命令和自定义 skills。 内置命令覆盖了常见场景绘画管理有 clear 清空对话 branch 分 支绘画模型配置有 model 切换模型 effort 设置努力程度，代码调试有 diff 查看改动 doctor 诊断问题。输入斜杠就能看到完整列表，不用死记。 自定义 skills 的 核心是一个 skill md 文件，放在 cloud skills 命令名目录下，文件内容就是给 cloud 的 指令， cloud 读到就知道该做什么。 skill m d 开头的 y m l 配置快教 frontmatter name 是 命令名称。 description 描述用途，帮助 plod 判断何时使用 allowed tools 指定允许的工具，不用每次授权。 disable model implication 设为 true， 可以 防止 plod 自动执行有副作用的命令。 skills 最大的亮点是动态上下文，用感叹号加反引号包裹命令的语法执行 shell 命令，把实时结果注入 prompt， 比如感叹号 git status 会先运行 git status 把输出插到指令里，这样 cloud 就 能看到项目当前状态，不再是死板的预设文字。 来看一个实战例子，创建 commit 命令，先 page 页目录，再写 skill。 md 文件里用感叹号语法注入 git status、 git diff， git log 的 输出，然后告诉 cloud 根据改动生成符合 conventional commits 规范的提交信息。 保存后输入斜杠 commit， cloud 就 自动帮你写好 commit message。 命令还能接收参数， 全部参数用 arguments， 比如斜杠 fix issue 一 百二十三，传入 issue 编号分参数用 bin z s h， 比如斜杠 review p r 四百五十六号传入 p r 号和优先级。这样一条命令就能适配不同场景 几个最佳实践命令。民用动词 description， 写清楚触发条件有副作用的命令，设 disable model invocation， 用感叹号语法注入动态上下文，避免为一次性任务创建命令。硬编码敏感信息，跳过 description 字段 flash commands， 把 cloud code 从好用变成高效。当你发现自己重复说同样的话，就该把它封装成命令了。现在就去创建你的第一个 skill， 把最常用的操作自动化。下一课我们讲 memory， 让 cloud 记住你的偏好。

兄弟们，好消息，咱们用 clod code 再也不会被限制了。首先看我们官方的用 clod code 是 怎么用的，比如说我问他你是谁，他会说我是 clod code 的 astropik 的 一个官方的 c i 的 工具，然后我就问他，我说你现在用的是什么样的大模型呢？然后他就会告诉我，他现在用的是 clodsonet 四也最新的那个 sonet。 但是因为 clod 的 模型经常会被封啊，有可能你也调用不了，因为我们在国内环境网络环境不允许。 那我就问他，我说能不能用 deepsafe 呀？他就会告诉我，这里是 abstract 的 一个官方的 c r a 的 工具啊，我们这里的 ai 所有的都是用的 cloud 或者是 abstract 旗下的东西，你其他的一些单模型是不能用的啊。我就说我确实很想用 deepsafe， 那 有什么办法没有？ 他的回复其实大概意思就是啊，你要用这个，你要是硬要用这个的话，那你就找别的家工具去吧，换了，如果是以前的话，咱也只能被动接受，要么就是更换其他的工具去用。但是现在不一样了，咱们有可尔克的原码了，虽然说这些原码并不是完整的，但是我们经过几天的奋战，已经把他所缺失的那部分给修复回来了， 也就是我们现在的可尔克是可以正常在本地部署运行的，那么我们自然有方法去让他支持我们去使用国内的这些大模型。 一共就两步，当我们部署好它的 code 之后，我们就打开这个点 excel 文件，然后进去之后把它的这个 api king 和 base url 这两个地方给更改一下就可以了。 比如说我现在用的是 kimi 的 k 二点五，那我就到 kimi 的 官网上去获取正确的 api king 以及它的 base url。 那 么以上所有的记录方法我都是已经做了整理和打包，改完之后我们就把它运行起来。 这可以看到我们现在用的这个大模型就是 kimi 的 k 二点二五，这样大大降低了我们使用 clark 的 成本。然后我们再输入斜杠 mcp 命令去检测一下 mcp 的 状态，我们可以看到我们这里的 mcp 的 服务器是已经成功接入了。

在这个 ai 时代，你可以学得比以往任何时代都要快，也能想得比以往任何时代都要深，你也能成就比以往任何时代都要强大的自己。就在这两天啊， ai 圈出了一个惊天大瓜，号称地表最强编程助手的 cloud code， 整整五十一万行核心代码，被人扒了个底朝天，全网泄露。 不过这次泄露事件倒是让我看到， ai 时代程序员们只要不走弯路，其实大有可为。其实这次这个代码泄露事件啊，并不是代码真正被直接公开了，而是 n p m 包中一个和源码相关的点 map 文件被错误的批漏了出来。这样呢，有些人就可以反推出 cloud code 的 核心源码了。 现在全网都在狂欢，有人忙着分析代码，补充一些源码的依赖环境啊，分析一些隐藏功能。在 github 上也出现了无数 cloud code 的 代码库，当然现在也被删的差不多了，更有无数自媒体忙着吃瓜，煽风点火的啊，或者卖课的，那忙的是不亦乐乎。 我也跟着去了解了一下这些代码，最后得出的结论确实并没有那么激动，就这么个政治正确的东西，他就算代码泄露了，我也没有一点用他的兴趣。不过这次泄露事件，倒是让我看到了三个不得不跟大家分享一下的真相，反倒让我看到，程序员其实只要不走弯路啊，大有可为。 第一，大模型落地根本就不是拼凑几个 ai 工具那么简单，软件工程不仅没有死，反而门槛更高了。第二呢，别太把大厂的 ai 工具当神拜，你以为的降本增效，其实只是大公司的免费数据包。第三，别迷信代码。现在这个时代，最不值钱的就是代码，最稀缺的是架构思维。 如果你也是程序员，或者正在为学习 ai 感的焦虑，那么这条视频绝对能治好你的精神内耗。我是楼兰，关注爱奇录上一起进步。 接受我的第一个观点啊。一针见血的说，从大模型到真正的商业用落地，中间隔着十万八千里的苦力活。现在很多人有一种错觉，觉得有了 ai， 一 切都变得非常简单了。我只要学会几个 problem 的 题诗词，再把几个 ai 工具像搭积木一样串起来，我就是无所不能的大神。 我分享了很多架构思维，其实说实话，连我自己都不敢说看一次就能看明白，但评论区里总是有人说，交给 ai 一 切都简单。 不过这一次，你们别做梦。这次 cloud code 泄露了多少代码？五十一万行，这是个什么体量呢？如果把这些代码用小五号字体打印到 a 四纸上，相当于二十本新华字典。就这还只是客户端的代码，还有大量云端的功能，并没有包含在内。 我就不说 cloudco 的 产品有多复杂了，就只是让你拿一个五十万行代码的项目去跟 ai 提需求，你有没有信心能够提出清晰明确的需求来？大模型本身已经是个足够聪明足够复杂的大脑了，但要让这个大脑在你的电脑上跑起来， cloudco 的 这么个小小的客户端，它要做多少事情啊？ 同样是用 ai， 跟它这个体量的代码比起来，你写的那点提示词是不是真的跟过家家一样？这说明什么？ 其实这说明在这个 ai 时代，真正让产品落地的，依然是扎扎实实的软件工程能力。所以，不要再沉迷于什么题诗词模板，什么万能的大模型了，那都是割韭菜的。如果你想在 ai 时代吃红利，去学学架构设计，去学学 api 怎么去高效调度，去学学怎么把一个复杂的问题拆解成小问题的架构思维。 大模型降低了写 hello world 的 门槛，但绝对没有降低解决问题的门槛，相反，反而是让问题更复杂了。 二个真相，也是这次泄露事件中最让人拭目以恐了。别太把别人的工具当回事了。这个源码泄露啊，暴露一个大猛料， cloud code 里面埋藏了海量的极其细致的买点跟踪代码，你在哪里用的 cloud code？ 你 问了什么机密问题？你烧了多少 token， 甚至你骂了多少次 cloud， 人家在后台都看得一清二楚。 甚至还有人从 cloud code 源码里分析出了他处理违规账号的逻辑啊，那个规则详细的让人细思极恐。这些具体的规则，你一定从别的博主那里或多或少听说过，就不要怀疑我是在装模作样了。现在特别流行一个词，叫做 web coding。 很多人觉得，哎呀，现在 ai 这么强，我完全不需要懂代码了，我就用自然语言跟 ai 聊聊天，凭着感觉就能把公司代码给写出来。 如果你是用来开发自己公司的核心商用系统呢？你把公司的核心数据和业务逻辑喂给了一个浑身都是监控探头的黑盒 ai？ 你以为你的匠本真孝，其实你就是大公司训练下一个版本模型的免费数据包而已。就像当年刘邦找了韩信，你要他能打仗，但也要能镇得住他才行啊。如果未来帮你做事的都是这帮比你亲妈还要了解你的人，你会放心用吗？所以对于开发者以及未来的企业来说， ai 越强大，就越会要把核心密码掌握在自己手里。 大模型本地不属于微调用 longchain 是 不是 ai 客户端框架打造自己的应用？这些现在看起来麻烦的要死的东西，必然是 ai 混沌时代结束后的硬货。 第三个真相也是我今天最想告诉大家的，别太把代码当回事了，代码不值钱，值钱的是架构思维。我看到很多自媒体说这次代码泄露会引起行业地震什么的，其实哪有那么夸张， cloud code 它只是个客户端工具，很多核心的功能，比如说 agent 如何拆分，如何协助，这些都是需要和 anthropomorphic 云端的那个算力怪兽深度绑定的， 没有云端的配合，这五十一行代码就是一堆废纸。而其实我觉得更现实的是，你看现在全是吃瓜的，根本没几个真正关心代码，这些泄露代码根本挖不出什么像样的东西来。别说是这种复杂的拍神代码了，就算是现在那种纯用自然语言驱动的所谓 skill， 但每天都有大量的人在后面催我，罗兰老师快出个 skill 的 课程吧，快教我怎么用 skill 吧， 我每次都是无言以对。如果没有一颗深度探索的心给你源码又能怎么样呢？以前加满那么多元码有多经典啊，但是有多少人关注过呢？ 一个 spring boot 的 启动代码 spring application 点 run， 很多人用了无数次，却从来没有点进去看过，反而天天去背什么 spring boot 启动哪几个步骤这样脑残的面试八股。而且这种问题在各大短视频平台的流量还一直居高不下，那说好听点就是行业下滑，每个人都要想着先填饱肚子，但是说难听点，这种没脑子的人，你干嘛来抢程序员这种靠脑子吃饭的工作呢？ 你害怕泄露的一些客户的代码，整个产品就被人挖透了，你且放这个心吧。其实也能看出，在这个大模型时代，工具越来越普及，代码就更不值钱了，真正稀缺的还是探索问题、发现问题、解决问题的架构思维。 面对一个复杂的业务，你能不能把它拆解成一个个 ai 能够理解的小模块？面对 ai 写出的一堆乱七八糟的代码，你有没有耐心去追踪溯源，梳理出整体架构来？面对位置的技术，你敢不敢自己去追踪溯源，梳理出整体的错误？ 所以你别一直当伸手党了，遇到问题，先拆解问题，再问 ai， 再查文档，最后再来问人。刻意训练自己把大目标拆解成小任务的能力，这才是决定你在 ai 时代是吃肉还是喝汤的核心。避雷。最后，我想对所有的程序员朋友说， ai 时代，它不是程序员的末日，恰恰相反，这是高级程序员的黄金时代。 以我为例，作为一个做了一二十年的 java 开发的老鸟了，真的有了 ai， 跟着用 python 做一些大模型相关的项目，很快就能得心应手，这跟当年去学机器学习那会完全不是一个感觉，反正以往我是不敢说 python 如此简单的，但现在 ai 给了我这个底气， ai 确实会淘汰掉一部分程序员，但是你需要的不是一整个行业啊，只是保住自己的这一份工作而已。只要你愿意转变思维，从一个写代码的变成一个懂业务、懂架构的系统工程师， ai 就是 你手里最锋利的剑。 在这个 ai 时代，你可以学得比以往任何时代都要快，也能想得比以往任何时代都要深，你也能成就比以往任何时代都要强大的自己。对于这次 cloud 的 源码泄露事件啊，你还有什么想说的，欢迎在评论区互相打气。我是楼兰，关注我， it 路上一起进步！

哈喽哈喽，大家好，昨天我用可乐扣的做了一个国庆资讯的日报，然后今天呢，我就想来给大家分享一下我是如何实现的。由于我过于小白，安装之后呢，我一直在研究，嗯，可乐扣的到底能干什么，玩能干啥。然后我就刷到一个视频说 新手小白可以先建立一个 ai 新闻的获取工具一下，给我打开思路了，然后我就说干就干，那么当然第一步呢，我是肯定不知道怎么做的，那么我们遇到不会的问题怎么办呢？当然是问 ai 了， 我个人平时的习惯是喜欢问 deepseek， 然后这里我就直接去问他啊，我想用 coco 的 skill 功能做一个国际资讯的每日互动网站，然后每天想去一些官方网网站获取最新的国际资讯，再整理文档成日报。呃，生成 html 格式，我该怎么做？然后他这里就 很明确的，嗯，给我建了一个 skill 的 框架，然后并且告诉我了，我该配置哪些文件啊，放在哪里啊。那么当然我就一步步照着他的去做了。 完全搭建之后呢，我就在卡拉库的对话框运行了这个 skill， 最后是成功生成这个网站，呃，不过当时第一把很可惜，我没有保存给删了，所以现在无法秀出来。当时的布局就是说它只有一列，然后按照这个布局往下划着看，不过我对这个布局呢不是很满意，然后我就继续给那个 deepsea 说，呃，我希望生成的 html 排版呢，是希望是两列， 而且就改成，比如说我点击政治外交按钮，就跳转到政治外交的新闻界面，点击某一个类别就跳到对应的类别，而且我还希望就说我点击某一个资讯，可以进入到这个资讯它真实的来源网站，请他帮我重新生成完整的重新生成 skill。 然后呢， deepsea 就 帮我修改了他的个别文件，嗯，我就又继续运行。这个时候其实网页的功能啊，已经是大家刚才看到的那样了，就是整个设计啊，是我比较完美的，就是比较满意的样子。但我发现其中又有一个很致命的问题，是什么呢？就是很多新闻点进去几乎都是四零四， 或者是几个新闻点进去对的是同一个网站。然后我开始还是很就是习惯性的跟 d v c 聊，让他帮我去改，反复拉扯了，嗯，就是很多仍然很多轮仍然不对，甚至我感觉他后面有点答非所问了，然后我就突然转变思维，我想我可以直接问可乐扣的呀，你可以看一下， 他也就是在不断的去找问题啊，然后去来回的去各种生成，去验证是否网站是唯一的，后面呢？他就修复了一下，就是后面呢，我就一直跟他在聊了，我就说我点进去内容跟后面，我又发现他内容跟日报内容不符文，不对题， 然后他就当时就跟我说了一个让我很崩溃的点，告诉我链接是人工随意编造配对的，然后我就继续跟他说，我需要全部的标题是真实数据，真实新闻文章是正确的，不人工编造的，他就一条条帮我验证这些链接文章的真实性啊，然后匹配数据， 突然我也没认真看，他们就发发现了一些啊，哪些失效啊，哪些不是真正的新闻啊？然后就各种帮我自行的去修改，然后看，这都是过程，当时我看他也是运行了很久，中间不断的让我点确确定进行确定进行的，然后结论就是他最后我看一下啊， ok， 他 这里就全部修复完了，原本他就说原本的模板啊，同一个 u r l 被多个分类重复使用，然后虚假的标题跟在内，然后分类，然后修正，最后就成了当时他那个生成的网站，我打开那是确实对了，嗯，有对的新闻，新闻点进去之后呢，确实也是正确的网站， 不过我就在过程当中，我突然发现他这里嗯说了一句话，就是说这个网中国新闻网呢，是封锁了页面的访问，他无法直接访问具体的 u r l， 然后所以说无法爬虫更多，他只能验证当前的二十二条新闻的真实数据来完成这个日报。我当时就去，我当时其实是有点懵了，然后我就回过头又去反问 deepsea， 我 说你的都是人工编造的吗？然后没有经过验证 还是怎么？然后他就跟我说你说的全部正确，他承认这个问题，我就当时我就有点突然有点共情，那些就是被员工忽悠的领导感觉把我当傻子啊，不过我也没有气馁，当时我就新开了个动画，我就继续问，我就说那个中国新闻网封锁了锁影界面， 就是无法获取很多那个网站，那我想自动获取的话，就是哪些国内的网站是可以支持查取呢？他这里就是给了我一些建议啊，就是说嗯，可以用一些新闻的一些 api， 我 当时觉得这个建议还挺好的，我同步，当时其实 我也问了一下小红书还有知乎，然后他们都是比较推荐他这里写的这个 news news api 啊，怎么获取？然后我在跟可乐扣的这里 我看一下。哈，其实我也是问了，我就是说你可以安装这个 nuz api 吗？不过我就当时我记得我是尝试的想去使用，然后后面发现如果要用这个 nuz api 的 话是有点，就是需要科学上网， 那一瞬间又有点小崩溃，不过呢，我也是不想放弃，而且我也不想科学上网，我觉得有点麻烦，就突然在想，那国内也不可能没有吧？然后我就又去问 deepsea 这里就问他，我说国内有什么网站可以就是访问新闻的 api 吗？而且我后面还给他说了一下我的个人需求，就是说这个是我个人使用，就是本地制作新闻日报， 你看他这里就给我推荐了，最推荐的是这个天行数据，呃，不过当时我其实也不知道是什么，我就回去问他一些数学的方法。 对，后面我就问到他了，这个我看一下啊， ok， 呃，我说国内的网络环境用不了 usa， 但我看网上说可以用这个天行数据的这个 api， 帮我去查了一下， 哎，最后的结论就是说是可以的，然后就去让我去获取那个 api 的 key 嘛，他就通过那个 api key， 然后就可以了，然后我就去找到了这个天行数据的网站，我发现它里面确实特别多的这种各种类似的各种不同类型的新闻。然后呢是可以去就是打开嘛， 就是打开，比如说我想要某一个新闻的，然后我就去申请这个接口，申请接口之后呢，我就点确认申请，你看这里说的就是说普通会员其实是可以申请十个，然后每日就是查询的次数有一百次，就是完全够我用了，具体我就不给大家去看我怎么申请的了，具体可以看到哈。其实我已我已经是，昨天是我看一下 我的免费接口，昨天我已经是申请了这这五个吧，因为我是我，我就是我需要的吗？就是大概这五类的新闻，然后在这里是可以看到就是你你的这个 api key 的 啊，我因为当时我就是最开始先只注册了国际新闻的 key 嘛，我就问他我是不是直接发给他就行，他就说对的，然后当时我就发给他了嘛，发给他之后呢，他就各种就是说自己去做什么测试啊，然后去验证，最后说还是不行啊，不行的话那我就又去那个 天行的这里面啊，我去看啊，看这些写的，比如说这个有什么，嗯，点他点进去，他这里就有写啊，就是接口地址啊什么的，然后我就把我能收到的这些信息我就全发给他，我说说这里有什么地址啊，各种各种， 然后他就说啊有帮助啊，我很我说这有帮助吗？他又说啊有帮助的，他又说啊，接口是这个不是什么什么，可能就他自己去验证吧，然后最后就是看一下，就就是啊，完全成功了， api 帮我改写了，应该是 就可用了，我就嗯，他说可用之后看这里我就去把我需要的一些，嗯，想要资讯呢，我就都申请下来了，申请下来之后我就跟他说嘛，我就说我现在都申请了很多了，请你帮我多验证一下，嗯，我就不给大家展示细节了。总之最后啊，其实过程当中还有一些 小问题，但是你就可以跟他不同的沟通，然后又跟你怎么跟你说，怎么解决，然后最后一切全部确认完之后呢，他就帮我全面的改写了这个 skill， 然后彻底的就是完成了这个日报，也是大家现在看到的一个成果，我当时完成到这里的时候呢，我就是 也是很激动，嗯，我觉得一方面我是对自己就是不抛弃，不放弃的，不气馁的激动，一方面也是感叹于嗯自己终于从零到一，做出了一个嗯独属于自己的产品。而且我一直在想办法，就是克服无法科学上网的困难， 还发现了很多资源，比如说天庭数据，然后确实是一个宝藏网站吧，还有就是感受到了 ai 的 魅力。然后呢，其实我是把我刚刚的这些经历啊写成了一下，我直接给大家过一遍吧，从照搬到复盘的四重境地。 第一重就是嗯指令跟随，就是 ai 主导，我就完全跟着它的框架去改，那么 ai 导师我是执行者，我跑通了 mvp， 但是不满意， 然后这也是我作为人的主观能动性嘛。然后第二重就是说我去让他去能主导 ai， 辅助我，提出我的需需求，我产品经理 ai 是 那个外包。然后第三重就是我与 ai 的 博弈，就我发现了链接是四零四， 然后 d c， 他 确实也承认了是他编造真实的体验了这个 ai 的 幻觉灾难，自从就是问题是说我与 ai 共创， 放弃科学上网，主动寻求国内 a p i， 然后发现天行数据集成这个 key， 当然他这里也就是帮我也升华了一下吧，我获得了一些能力啊，问题拆解，工具辨认，还有反幻觉，我觉得他总结特别好啊，所以就直接在这里看了。然后其实刚刚我，嗯 最开始给大家秀那个就是也是我让他帮我做的，我说让他帮我梳理成一个 ppt， 然后并且呢就是通过这个 html 格式嘛输出给我， ok， 那 就是刚才这个其实就是刚刚他帮我梳理的，我昨天，呃一整个的那个过程呐，还有心得，对，不知道要干嘛到我要做日报， 然后盲目搭建跑通 mvp， 主动提需求，交互升级就致命四零四，我被挨忽悠了。第四阶段就是更换战场卡扣的精准定位，拒绝科学上网，国内的 api 保障，发现嘛， 最终就是我的成品诞生了，我的认知跃迁，从零到一，做出了独属于自己的国际咨询之宝，他也给了我些建议嘛，也给了我一些认可吧。好吧，那我今天的分享就到这里了，如果有能听到这里，那已经是我的真爱粉了，我会继续努力探索 ai 的， 我们大家一起努力吧，拜拜。

最近有一个基于千问三点五二十七 b 的 cloud 蒸馏版大模型，在开源圈刷的很猛，号称本地最强大模型。很多人已经下了，更多人还卡在第一步，不是下载慢就是装玩跑不起来，或者跑起来以后发现根本不是自己想要的东西。 这期我只解决三件事，它到底藏在哪？什么人该装？ windows 显卡和 mac 到底分别用什么方案？还有国内网络环境下，怎么把最实用的版本拉下来，别在第一步就耗一晚上，先把话说死。这个模型不是拿来陪你聊天的， 你要的是情绪价值，自然闲聊，写点轻松内容，它不占优。它真正有价值的地方是代码、数学和硬逻辑。 你可以把它理解成一把偏科，非常严重但是刀口特别锋利的工具，用对地方效率很夸张，用错地方你会觉得它怎么这么拧巴。很多人对它评价两级，不是模型不行，是场景没对上。 他最能打的地方不是打的多花，而是思路更像干活的人。很多模型碰到复杂问题，前面看着挺唬人，后面就开始绕，换个说法，把同一句话讲三遍。 q opus 这一类蒸馏的好的模型，价值就在这里，他会更快进入拆任务的状态， 先抓目标，再拆步骤，再看边界条件。这个差别在代码场景特别明显。比如你让他改一个项目里的报错，不只是让他给你一段代码，你要的是他先判断问题在哪一层，是依赖冲突，是输入格式不对，还是你整个调动链写歪了。 他如果会把思路按步骤展开，后面给出的修改方案就更稳，不是玄学，就是因为他少了很多来回打转的废话。再说那个最直观的标志就是 think 结构，你会看到他不是直接甩答案，而是先把过程铺开。这个过程本身就很有用， 因为你能看见他是不是走偏了，他要是第一步就理解错题，你马上能发现，不用等他输出一大头结果再返工。 对于做代码、做逻辑题，做复杂规则判断的人，这个透明度很值钱。还有一点容易被忽略，他不是只会做单一题型，社区里对他评价高不只是某一道 benchmark 分 高，而是他在逻辑、数学、编程这些需要连续推理的任务里表现比较均衡， 这种跨任务稳定性才决定他适不适合真拿来干活。如果你不是单纯在终端里问答，而是拿它接近 agent 流程， 这个模型还有一个很实用的点，它原生支持 developer 角色翻成大白话就是你少折腾很多俄式兼容和模板修补的问题。对于接工作流的人，这种省事比参数多两分少两分更重要。实际用法也很直接，你可以把它看成一个本地代码，大脑 挂到 defy 这一类工作流工具里，或者放进骗代码的执行链里。以前你可能接的是云端模型，现在只要机器带得动，就能把一部分代码任务搬到本地。这样做的好处很实在，响应稳定，隐私可控，而且不依赖外部接口受封。这个点对写代码的人吸引力很大。 最后直接给结论，你手里如果是三千零九十、四千零九十这一档的显卡，或者是三十二 gb 内存级别的 mac， 就 刚好需要一个离线的代码和逻辑助手，这个模型值得装。它的强项很明确，干活能力也够硬。 如果你主要是聊天解清内容，想要一个说话自然又会陪伴的模型，那就别把时间花在他身上，他不是这个方向的优等生。这期先把定位讲清楚， 后面的下载部署和参数设置，按简介群的内容直接照着做就行。跑起来以后第一件事不是闲聊，先拿一道代码题或者逻辑题试它，你会很快看出差别。

嘿，大家好，今天咱们来干一件有意思的事，咱们来拆解一个特别厉害的 ai 编程助手，没错，就是直接看它的原代码，看看这个 ai 的 大脑到底是怎么构造的，它背后藏着什么样的设计思路。 好，咱们就从这个数字开始，一八八四。哎，这可不是我随便说的一个数啊，这其实是 code code 这个项目里所有文件的总数，你想想，三十三兆的 type script 代码分布在快两千个文件里，这个体量绝对算是个大工程了。 这么一看你就明白了，这根本不是什么小打小闹的脚本对吧？他更像是一座用代码搭起来的特别精密的城市。那问题就来了，工程师们到底是怎么规划这座城市的？他们又是怎么保证这座城市能一直安全又稳定的运转下去呢？ 那么想搞懂这座城市，咱们就得先看他的总设计图，你看整个系统啊，他被很聪明的分成了五个层次，每一层都有自己的活干，互不干扰啊，说白了， 这种分层设计就是他既强大又好维护的秘密武器。你看这张图啊，就是咱们刚刚说的那个设计蓝图，可以说是这座代码城市的地图了， 他特别清楚的给我们画出来了一个指令，一个数据，是怎么从最顶上那个用户入口，也就是所谓的接入层，一层一层往下走，一直走到最底下的基础建设层的。 而且你看啊，每一层他只跟自己的邻居，也就是上一层和下一层打交道，就这么个简单的规矩，让整个系统一下子就变得特别有条理。咱们先看最上面这层，这个接入层你可以把它想象成是整个系统的前门，或者说是个总接待处。 不管你是谁，不管是开发者在电脑上敲的命令，还是别的软件发过来的请求，都得先从这进，这里是唯一的入口。那么请求从前门进来了，下一步去哪呢？他会立刻被交给第二层，也就是这个查询引擎。 顾名思义，这就是整个系统的大脑，他来分析你到底想干嘛，然后指挥下面所有的部门开始干活，所有的大决策都是在这做的。 大脑下面呢，就是这个中间建层，这层有点意思，你可以把它看成是系统的中抠神经，同时也兼着安保总管的职责，像什么权限够不够啊，系统设置对不对啊？这些特别关键的事都归他管， 它的任务就是保证整个流程不出叉子，又安全又顺畅。好，再往下看，就到了最底层，也就是整个系统的地基了。这一层啊，就是所谓的基础设施层，它干两件事，第一为上面所有那些花里胡哨的功能提供一个稳固的平台。 第二它负责跟外界打交道，比如说真正去调用那个强大的 cloud 大 模型 api， 就是 它来干的。 ok， 整个城市的地图咱们看明白了，那光说不练假把式对吧？咱们现在就跟着一个具体的用户指令，比如说你告诉他，哎，帮我把这个函数重构一下，让他跑得快一点。 咱们就看看这么一个简单的请求是怎么在这座复杂的城市里走一趟的。这个过程啊，就好像一个包裹在全自动的流水线上旅行一样， 你看这张流程图，就把这次旅行的路线给你画的明明白白。哎，这里你得特别注意一下，看到那个分叉口了吗？系统走到这就得做个决定了，我是直接回复一句话就行了呢？还是说我得找个工具来帮我干点实事？ 这个决策点可以说是整个流程里最关键的一步。好，我们再把这个流程拆开看，总共是五个关键步骤。 这里面呢，我觉得最牛的一个设计是在第二步，你看，在他真正把你的问题扔给那个 ai 大 脑之前，系统会特别聪明的先在你的电脑上扫一圈，看看你当前的代码是什么样的， get 是 什么状态，他把这些有用的信息，也就是所谓的上下文都收集起来。 你想啊，有了这些信息， ai 给出了回答，那能不精准吗？说到这 code code 真正厉害的地方就来了，它可不只是个能聊天的机器人，它是个实干家。为啥这么说呢？因为它有个百宝箱，里面装着超过四十三种不同的工具。 来，咱们一起打开这个工具箱，看看里面都有啥宝贝，也看看系统是怎么管理这一大堆工具的。 其实 ai 也跟人一样，记性是有限的，你跟他聊的太长，他就可能忘了开头说的是啥。那为了解决这个问题，你看系统设计了好几种特别聪明的记忆压缩方法， 比如说聊的太长了，他就自动把前面的聊天记录总结一下，或者干脆就把最老的那些话给删掉，给新内容腾地方。而且啊，系统在使用这些工具的时候也特别有脑子，他会先把工具分成两类，安全的和不安全的。 什么叫安全的？就像查个资料，搜个文件，这些事儿不爱着谁可以好几个一起干。那不安全的呢？比如要修改文件，执行命令，这些操作可能会互相影响，那就得老老实实排好队，一个一个来，这样才不会乱套。 你想啊，给了 ai 这么多能干实事的工具，这就好比给了他一把削铁如泥的宝剑， 但它也是双刃的，那怎么保证它不会用这把剑乱来呢？别急，接下来咱们就来好好聊聊，这个系统内部到底装了多少道安全护栏。这个命令 r m 杠 r f 杠 hell， 懂行的朋友看到估计都会心里一紧，这绝对是所有能碰命令行的 ai 最让人害怕的噩梦场景了。那问题来了，可 out， 它是怎么保证自己绝对不会手滑，干出这种蠢事的呢？ 咱们来看他的第一道防线，一个斜死在代码里的黑名单。你看，代码里直接就列出来了哪些文件，哪些目录是危险进去，只要 ai 想动，这些地方 对不起门都没有操作，会立刻拦下来，或者必须得你，也就是用户亲自点头确认才行。 你看，这行代码虽然短，但是特别关键，它就是一个绝对没得商量的护栏。它干的事很简单，就是检查一下现在是不是用最高权限，也就是 root 用户在运行。如果是，那就对不起了，想跳过权限检查？不可能， 就这么一个简单的检查，其实是道非常非常有效的安全门。除了这种斜死的规则呀，系统还有一套更灵活的玩法，叫钩子系统。 这名字有点抽象，你可以把它想象成在整个流程的关键节点上都安上了一个个的检查点或者警报器。打个比方，就在一个工具网上要运行的千钧一发之际，一个叫 pre two use 的 钩子就会被触发，可以再做一次安全检查，这样一来就能在风险真正发生之前把它给拦下来。 好，说了这么多，咱们把所有这些东西，什么分层架构啊，还有层层护栏啊，都拼在一起看， 我们能从中学到点什么呢？或者说这背后到底体现了一种什么样的关于如何打造一个既强大又让能放心的 ai 助手的核心思想呢？ 我觉得这里最核心的一点就是安全和权力，绝对不是后来才想起来打的补丁。你看他们是从第一天开始，就像基因一样被编制进了整个架构的每一个角落，所以说我们今天看的这套架构，他早就超越了一对代码板山，他是一种设计哲学， 而且你想随着 ai 的 能力越来越强，这种把安全放在最核心位置的设计思路只会变得越来越重要，对吧？这就给我们留下了一个问题，一个值得所有人思考的问题，对于下一代的 ai， 我 们还需要为他们设计什么样的新的护栏呢？