lm studio怎么用skill

今天给大家分享一下 skill 的 一些高阶用法啊，包括 skill 的 组合，也就是套娃，还有 skill 的 一个 agent 的 分配。 首先第一个就是 skill 的 组合和套娃是什么意思呢？其实我们日常生活工作中的很多工作流，它都是由小到大的，就是小的工作流组成， 组成大的工作流，大的工作流组合，再变成更大的工作流。我这里举一下我实际在做的这个知识库搭建的一个项目，那我的 我的这个知识库的这些知识的采集，它是有不同的 skill 构成的。比如说这里有 notebook l m l l m 的 这个知识库，然后有 比如说我跟 cloud 对 话的过程中，让他去调研某一个主题，这里我在做的去调研一个主题，他在调研的过程中收集到的有价值的信息，会自动的通过这个 skill 落到我的本地的知识库里面。然后比如说有 twitter 的 文章，或者是 twitter 我 主动收藏的一些 啊这个帖子或者是信息。那这里我有不同的渠道去构成我的知识库。那 skill 的 组合是什么意思呢？这些都是某一个渠道的 skill， 那 其实它就可以构成一个 知识库采集的 skill， 在 这个 skill 里面主要就是做一个编排啊，比如说第一步我去去去取这个 notbook lm 的 这个知识，然后第二步去取这个 cloud 的 对话过程中产生的有价值的一些信息的知识， 然后第三步去取 twitter 的 知识，第四步去取 reddit 的 知识等等，那它就可以通过一个 skill 去把这些 skill 给它包进来， 然后在网上包。其实思路也是一样的，你有了采集，那你比如说你还需要分类，对吧？分类也是一个大流程，它里面可能也分成不同的小的 q， 小 的 q 通过组合或者是套娃便，然后给它套到这个分类的 q 里面，然后比如说 这个产输出，这个输出的话可能有图文形式的，有视频形式的，那它其实也是一个大流，大的工作流，这个大的工作流可能也可以通过小的工作流变成 skill， 然后再包到这个 输出的这样一个 skill 里面就层层套娃。这样做有什么好处呢？就是 你不用一步步的去自己去做操作，而是它类似于一个 pipeline， 这个 pipeline 你 只要让 agent 直接去执行这个 pipeline， 它就会自动的一二三四五步去把所有的渠道的知识库都刷新一遍采集过来， 这样的话你就不用说人工的去让 cloud code 帮你去执行四五次，五六次啊，不同渠道每个渠道去执行一次。然后第二个高级用法呢？就是这个 skill 的 agent 的 分配。 就是正常来说，我们会把 skill 放在主目录下面的点 cloud 的 文件里面，对吧？那你的 skill 可能会非常多，它的用途又不一样， 那 skill 的 分配是什么意思呢？比如说我的知识库采集是在这个文件夹里面进行的，对吧？那我其实就可以在点 cloud 的 里面把我的采集 skill 分 配给这个 分配给这个知识库采集的这样一个目录，那这样，那这个目录我同一同样也可以在点 cloud 的 文件里面去通过 cloud 点 md 去定义它，比如说你就是负责采集的， 对吧？去定义它的身份，或者是定义它的一些啊角色，那就会让这个 其实这个就是一个 agent 了，然后你每次都在这个目录下去启动它，它自动就会读到你的 cloud md 以及它所拥有的这些技能，那相对来说它去执行采集任务就会更聚焦一些，因为它不会受到其他 skill 的 一些上下文的 一些污染嘛。那而且它有自己的 cloud 点 md 的 一些约束，那它执行任务的过程中也会啊更聚焦，那它交付的结果也会更好。 对，这个就是我前面几个视频有一直在讲的，就是把 skill 和 cloud 点 md 赋予给某一个目录下的子目录，让这个子目录成为一个新的 agent， 成为一个，成为一个独立的 agent， 那 这样的话他的工作效率会更高，他做的事情也会更聚焦，并且我们去管理这些文件也会更加的清晰， 而不是所有不同的流程的 skill 都堆在这个主目录下的点 cloud 下面的 skill 文件里面，那很多时候你自己都管理不好，你如果把它分配到 啊对应的一些节点，然后这些节点啊各自有自己的目录，这些目录能够啊给它分配 skill， 那 其实它就变成一个独立 agent， 它的分工也会更加明确，然后执行的效果也会更好，你去管理它也会更加的清晰。

哈喽，今天一分钟学会把 sworks 飞书实现电商全流程自动化来看效果。现在只需要在 sworks 里安装好需要的技能，就可以在飞书里实现视频分析、内容生成、亚马逊选品收品设没发布分析电商全流程自动化，如果需要调哪一个技能，也能知道不同技能的能力边界。 比如这个短视频自动化的 skill， 就 可以帮我们分析视频，生成脚本，做分镜图等等。我们只需要根据这个 skill 的 要求提供对应的素材，就可以执行整个流程的任务。 这里我们来到 swork， 在 技能库里可以添加现成的技能，也可以创建自己需要的技能。我们只需要再多夸出完整的需求，比如我想创建一个电商自动化的 skill， 整个过程我只需要提供对应的素材，那么 skill 就 可以根据我的需求去深层适配的产品分镜图。接着系统就会和我们进行 多轮对话，比如说需要去怎么拆解视频图片效果，希望是什么样的，最终创建一个完全匹配你现有 s o p 流程的专属技能。这里我们来实测一下效果。只需要在多框应用刚刚创建好的技能，告诉 ai 你 的需求，它就会调用 skill 来执行。在开始执行前，我们需要提 供对应的产品素材，比如对标的视频链接、产品的文本介绍，产品的细节图、人物图、背景图等等，就 可以开始执行。这里用 s work 创建技能，我觉得比较方便的点就是这里面内置了很多主流的模型，还有各种筛选过的 skill。 那 目前测试下来，它去访问各个网站，选品数据分析的能力我觉得还是比较稳定的。接着这个 skill 就 可以去直接打开视频的页面，去分析这个 视频的痛点、场景、产品外观，然后每个画面的内容和恐怖文案画面展示的产品卖点、痛点等等都分析的非常齐全，现在已经执行完了，来看一下制作效果。那目前完成了二十四个分镜的拆解分析， 还有结合刚刚上传的产品介绍和产品图片人物，生成了两组十二宫格的分镜贴纸，最后再生成了两个 前后的十二宫格分镜图。当然重点还是要保证前后两张图的产品人物还有场景名字。接着下一步我们来到消息渠道，这里可以直接接 入飞书或者其他的办公渠道，只需要在创建完应用后输 app id 和 app 密钥就可以完成和飞书的配对。那不管是什么样的 skill， 都可以结合飞书或者其他的电商应用场景，实现多流程自动化。基本的思路就讲好了。以上本期视频内容就有用的话不要点赞关注，咱们下期见，拜拜！

一天一个 skill， 今天分享的是 opencloud report studio community， 你 有没有遇到过这种情况？手上有大把的 excel， 数据周报、月报、经营分析要做，但对着表格干瞪眼，不知道怎么提炼，结论，怎么做成老板看得懂的报告。这个 report studio community 技能就是专门解决这种数据转报告的问题。 他不是简单的数据搬运工，而是一个懂业务的分析师。你直接用和人说话的方式告诉他分析哪个文件，看什么维度，按周还是按月， top 十还是 top 二十。 他会先理解你的需求，然后以止读方式安全读取你的本地文件，不会改你原始数据，也不会上传到任何地方。接着自动生成三件套可编辑的 excel， 适合打印分享的 pdf， 还有用于汇报的 ppt。 比如我让他分析上个月的播放数据，他会自动做趋势分析，爆款内容拆解，把枯燥的数字变成有洞察的业务结论。而且他很保守诚实，数据不够的时候会明确告诉你，这个环币算不了那个字段识别失败，不会为了好看硬编数字。那一刻你会感觉到不是我在手动做表，而是在和一个专业的数据分析师对决出活。 安装方法还是一如既往的简单，不会的朋友可以跟着我操作。首先在 skill 商店搜索 report studio， 找到 openclaw report studio community， 找到右侧的，通过你的 agent 的 添加，选择你使用的龙虾平台， 复制后直接粘贴到你龙虾对话框，它就会开始自动安装进度条，走完你的 ai 就 拥有了把原始数据一键变成专业报告的能力。以后不用头疼处理数据，写月报了，一个指令就能甩给 ai 去做。

你只需要跟 open 克劳说，给我生成一个不要怕的视频，台词是不要怕，上早班是我的最爱，课表给我五天排满， 然后你就会得到这段视频。不要怕，上早班是我的最爱，课表给我五天排满。你也可以给他不一样的台词，比如不要怕，距离上课还有一分钟 阶梯，教室第一排座位已帮你占座。视频是不是看起来效果还不错？这里面涉及三个知识点，分别是 open claw， 也就是我们熟知的龙虾。另一个是 fish audio 大 模型，用于生成主角说的台词配音。 最后还有 ltx 二点三大模型，用于生成对应的 ai 视频。那咱们话不多说，直接带大家搭建一下 comfyui 工作流，以及养一养龙虾，把配套的 skill 给它搞起来。 在 runnyhab， 我 搭建了 openclaw 和 fish audio 一 键复现，不要怕，名场面的 comfyui 工作流，所以还等什么，赶紧跟着我学起来吧！ 整个工作流看起来比较复杂，其实关键点就两个地方，首先这是一个 ltx 二点三图像视频工作流，你需要在 load image 节点上传视频的手帧画面，然后输入视频的生成提示词。在这里就出现了第一个关键点， 我使用了 replace 节点，用于把提示词里写的台词占位符给替换掉。替换成什么内容呢？其实就是把下面这个节点里的台词给替换进去，你看，我写的是，不要怕，上早班是我的最爱，课表给我五天排满。当然，这是一句玩笑话，千万别当真啊。 下面就是 fish audio 大 模型了，其实原理非常简单，你需要先上传一个参考音频，用于音色千玺，然后把刚才写好的台词连接到这里就可以了，你听一下生成的音频声音是不是还不错？ 不要怕，上早班是我的最爱，课表给我五天排满，其他参数不用动，点击运行，等待几分钟你就能得到一段效果还不错的。不要怕视频了。不要怕，上早班是我的最爱，课表给我五天排满！ 到这里， comfui 工作流的部分就搞定了，接下来需要去养一养龙虾，也就是给它配上 skill 去调用这个 comfui 工作流。 在 klohab， 我 已经把工作流配套的 skill 给大家写好了，叫做 emw studio。 至于 skill 的 安装过程就不赘述了， open klo 文档写得清清楚楚， 当龙虾配上这个 skill 后，你只需要跟 open klo 说，给我生成一个不要怕的视频，然后呢，把台词告诉他，等待几分钟，他就会把生成好的视频直接发给你，整个流程非常的丝滑。 在这里呢，我要分享一下写 skill 过程中的一些心得体会。这几天其实我没有偷懒，我一直在调这个 skill， 中间我踩过很多坑，我总结以下这么几点啊， 第一，写 skill， 你 首先要用 markdown 语法的文本格式，把你想要实现的 skill 具体流程按步骤一步一步的理清楚，你看我写的是第一步，欢迎语 第二步，获取变量第三步，第四步，配置变量第五步，根据用户输入选择工作流第六步，开始运行工作流第七步，处理响应第八步，第九步，开始轮询工作流生成结果。 第十步，打扫战场，把内存清一清。整个过程就是用大白话加了一些简单的 python 语法，还有一些 json 格式写出来。第二，具体的每一步需要调用的脚本你不用自己去写，交给 tree， 让它按照你刚才用大白话写的步骤生成对应的 python 脚本就可以了。 第三，调试的时候最好配合 openclaw 的 web 控制台，因为 openclaw 里的一些信息很多他是不会发给你看的，你得去他的控制台看一看相关的对话日记信息。 最后，我认为如果你想要把 skill 写好，先把 markdown 排版语法学一学，也就是花一个下午的时间就够了。 然后呢，还是应该要会一点 python 代码以及基本的计算机基础的知识。不过我刚才讲的这些知识点，基本上在大学的计算机通识课上已经给大家教过一遍了。我相信只要你好好的听课，这些到 boss 的 问题， 接下来呢，我将继续探索 open code 和 comfui 结合的趣味玩法。如果本期视频对你有所帮助，请关注、点赞、收藏，三连走一波。这里是电子播 studio， 我 们下期视频见。

还在担心云端 api token 太贵？今天教你在 windows 电脑上用 lm studio 一 键运行本地大模型，零代码，不花钱断网也能用。 第一步，下载安装 lm studio， 打开浏览器，进入 lm studio 官网，点击右上角下载，选择 windows 版本，双击安装包，一路点下一步，等待安装完成就好。 第二步，打开 lm studio， 建议先更新下运行环境，更新好之后，在这里选择下起用模式，有独立显卡的优先选择独立显卡，没有的选择 cpu general， 这里可以选择语言为中文 hardware， 这里可以看到独立显卡支持情况。第三步，点击 model search 搜索安装下载模型支持众多开源的模型，例如 cuan 三点五、 g l m 四点七，大家可以根据自己的配置来选择模型。下载搜索模型后，在这里会有推荐标志。本次下载一个零点八 b 的 小模型来演示， 如果显示完全加载进 gpu 显存，运行模型可以说毫无压力，不推荐下载过大的模型会导致回复 token 速度很慢，用起来并不舒服。 可以通过 model cart 到 hugen face 中查看模型的详细介绍，也可以在 hugen face 中找你需要的模型。 第四步，加载模型，等待模型下载完成。点击选择要加载的模型，选中刚才下载的零点八 b 模型 参数，这里可以使用推荐参数，然后点击加载模型，等待模型加载完成。点击 newchat， 现在就可以使用本地模型了。零点八 b 的 速度非常快，用作本地 ocr、 网页摘要、翻译都很好用。 本地模型的优势是隐私安全、低延迟离线可用、自主可控、成本可控，大模型越发展越强，本地小模型也会越来越强，越来越好用。 在 developer 中可以开启 api 访问， 就可以用其他应用调用本地模型了，支持多种格式。好了，本期视频就到这里，你也快去试试部署吧！

看好了宝子们，最近很多朋友在找的这个前任 skill， 还有很多宝子不知道怎么下载使用的，接下来我给大家出一期详细获取教程，安卓、苹果、鸿蒙都是可以使用的。接下来跟我步骤操作。 首先点右下角分享键分享复制链接，复制成功后我们打开这个蓝色小鸟，没有的话就去安装一个，打开后会弹出一个资源包，如果没有弹出就在首页搜索大春资源，然后打开这个文件夹，找到这个软件保存下载安装就可以用了。

大家好啊，我是贺旺来，我们开始进行第二阶段的一个实施，那在进行实施之前呢，我先建立一个新的 skill， 然后呢来去做整体的一个方案实施，因为我发现之前在进行实施方案的时候，其实有很多的东西都是一个呃，怎么说呢，就是 是属于流程化的一些东西，每一次我都要跟他打这些这几段话，那很烦，而且呢流程呢基本上是一个固定的，那既然是发现了是一个重复性的固定的一些的流程，这这些的 s， o， p 这些的流程，那么我们就把它给凝结成一个 skill 就 可以了。 那这个 skill 呢是一个什么样的流程？首先第一个啊，用身份证来去收集项目信息，审阅当前这个方案，看当前的方案有没有问题， 然后呢展示出整页的结果，并且问询用户是否进行实施。那开始实施的时候呢，使用 get 啊去保存当前的工作区，使得工作区变得干净。然后呢再使用 assignment 开始实施相关的一个方案，注意审阅意见前面审阅意见的方案等一些的变更的部分。 然后第五步是使用 assignment 来进行相关的验收，最后生成实时报告，然后使用 get 保存当前的工作区，并向用户进行简短的一个汇报。 那在这里面呢，让他去创建这个 skill， 他 也是理解了这个相关的一个啊内容，然后并且呢去创建了一个对应的一个技能啊，并且是使用这个技能进行执行的步骤，然后覆盖了六个关键流程， 然后他覆盖了关键流程之后啊，我去阅读了一下，发现，哎，他实际上实施的 skill 缺失了一步。怎么说呢，就是说 在这个生成实时报告之前，呃，之后到使用这个保存当前工作区之前，还有两个文件夹没有更新，那这两个文件夹是什么呢？就是我们在 debug skill 当中啊， 看，在 debug skill 啊，这也是 debug skill 嘛？在 debug skill 当中，我们是有两个东西的啊，一个呢是关于外部的模型，另一个呢是关于我们当前的系统的一个内容， 那对于这两个是要进行更新的，而我们一般的进行方案实施之后，对这两个都是要进行更新，那有的时候我会忘，那你如果要是把它写在 skill 里面，就是不会忘它，它会啊， ai 会帮助我们去记住的，那它就按照相关的 case 去去执行就好了。 好，然后呢，我们就跟他说，哎，这个啊，应，所以呢，在实施的时候，在完成这个啊，实施报告啊， get 提交之前要完成这两个的更新啊，那他也是做出了一个相关的一个处理 啊，那也是去做了一个相关的一个更新。然后呢，在在这里面，哦，包括它审阅方案的时候，我说你要阅读关于审阅方案的 skill 啊，然后呢，那在这里面再去做一个补充， 那它也是完成了这样的一系列的一个补充，补充了之后，整体的一个方案啊，也就是完成了一个调整。 那最终更新完成的？是啊，这包括方案审阅、用户确认、实施准备方案、实施方案，然后验收文档更新，再进行版本的控制与播放。啊，好，这个实施的 style 啊，就已经创建完成了，好了，本期就到这里，拜拜。

一个视频教你下载最近爆火的前任四 care 手机、电脑、平板都是可以使用的。首先点开我视频右下角分享箭头分享链接，复制链接成功之后，我们打开手机上面做一个，没有的用上就下一个，打开之后才会自动弹出个文件夹，弹不出来的话可以在首页搜索龙虾笔记， 点进了软件合集，点进了我们找到九号文件前任 sky， 我 们先保存，把这下载安装就可以使用了。

朋友们晚上好，今天这个视频呢，只有一件事情，就是从零到一的教会你们使用 cloud code。 那 很多人听到 code 这个单词啊，就会想到写代码， coding 编程，对吧？ web coding， 但实际上以 cloud code 为代表，这种 ai coding agent， 它并不是只能写代码，而是一个万能的工具，并且就在昨天飞书刚刚看完了，他们的 coi 就是 command line interface， 也就是我们说的命令行接口。那么这意味着你可以使用 ai agent 帮你做表格，回消息， 发通知，定会议和安排日程。那么它代表的什么呢？它代表的其实是一种新质的生产力，你可以不用它写任何的代码，但是你要学会使用它。就像在远古时代，一个人是转不去火，而另外一个人直接拿着打火机就把火点起来了。 那么 cloud code 除了编程，它还能帮你做什么呢？首先它可以帮你做数据分析，管理文件，其次可以帮你爬取你的这个每日信息流，每日资讯，还可以帮你修图升图，生成播客，剪辑视频， 甚至你也可以根据你自己的工作方式来搭建属于自己的 skills。 那 么这个视频我将全面的讲解，不需要你有任何的预备知识，从基础到高阶，循序渐进，包括安装和设置，那么基础操作和这个最佳实践，以及 hooks agents， skills， plugins mcp 我都会教给你。那么同时像一些不常见的非常好的命令，比如说 simplify insights， a loop 我 也会教给你。以及我还会分享一下我的经验，比如说如何避免在长时间开发中的莫名其妙的 bug， 以及如何优化 token 节省成本。最后我还会告诉你如何设计你自己的 skill， 点 m d 来让自己的工作效率最大化。 那话不多说，我们直接开始。那首先呢，我们先来安装 cloud code， 那 么这里我们直接进入它的官网，然后我们下滑，我们可以看到这里有好几行命令，那我们只用根据你的电脑，比如说你是 micro s， 或者你是 windows， 选择相应的命令就安装就好了。 那这里呢？如果，如果说大家是 windows 的 话，我推荐大家使用这个 power show， 而不是 cmd。 因为这个 cloud code 的 它的底层是 unix 风格的命令，所以说使用 power show 的 话会更好。那比如说这里我是 micro s， 我 们只复制条命令，然后我们打开我们的终端， 然后我们粘贴上命令，然后再回车就好了。那么它就会帮我们自动地装好 cloud code。 由于这里我已经装好了，所以我就不再演示了。 ok， 那 刚才既然我们已经安装好了 cloud code， 那 现在我们该怎么使用呢？那很简单，我们只用打开我们的终端，然后输入 cloud 就 好了。 我们敲击回车，那这里它会选择说你是否愿意选择当前这个呃，文件夹做你的 workspace， 那 我们点击 trust this folder 就 好了。 ok， 进来之后我们就来到了这个界面。 ok， 那 现在趁着 cloud 在 安装，那现在我们需要安装另外一个非常重要的工具，叫做 c c switch。 我 们知道。呃，我们在国内想要使用官方的服务，比如说 opus， sonnet 或者是 hikube 是 非常麻烦的。那所以说我们就需要使用我们国产的模型，比如说 mini max， 呃， g o m， deepseek， 或者说百炼等等等等。 呃，还有像 kimi 这样的模型，那我们该如何使用呢？那很简单，我们使用这个工具就可以方便的帮我们配置，那么这个工具呢？叫做 cc switch， 那 么它的作用呢？就是允许我们配置多个模型，并且可以快速的切换。那么安装方式也很简单，我们只用往下滑。 好，这里有个快速开始，然后如果说你是 macos 用户，你直接复制这行命令，然后打开终端，像刚才我们安装一样，把这行命令复制过去，然后回车，它就会自动安装了。那如果说你是 windows 用户，那就比较麻烦了，我们需要点击 release， ok， 那 这样我们来到它的 release 界面，那我们一直往下滑， 那么我们可以看到它的一个 contributors， 然后它有个 assets， 那 我们点开这个 show all， 然后我们找到这个 cc switch v， 三点十二点三， windows 点 msi， 注意一定要是 windows 点 msi， 然后我们下载这个就好了。 ok， 那 既然我们已经安装好了 cc switch， 那 这一步我们要做的就是配置我们的模型，那么在这里呢，我选择的是我们的 mini max。 二点七，那配置方式也很简单，我们点击一下这边这个加号， 然后我们可以这里可以选择你使用的是模型，比如说你是智普，就选择这个，那么你，你是 deepsea， 选这个，对吧？你是 kimi， 就 选择这个，那我们这里是 mini max， 那 我们只能选择 mini max。 这，我们往下滑，那这里它已经帮我们填写好了这个 base url， 那 我们需要做的指示填写，我们好我们的这 api key 就 好了，那 api key 怎么获取？ 那很简单，我们打开这个，呃， mini max 官网，呃，这里有个订购套餐的界面，好吧，那在这里呢，我建议大家就选择这个四十九元的这个套餐就好了，呃，目前我用下来是非常的够用。购买了套餐之后，我们点击我们的这个账户管理，我们选择 tokenplay， 在 这里我们把这个 api key 复制一下，然后我们粘贴在这里就好了， 这我们点击添加就 ok 了，就配置完成了， ok， 那 现在既然我们已经把 cloud code 安装好了，然后我们把 api 也配置好了，那现在我们就直接开始使用，那使用方式也非常简单，我们打开终端，输入启动命令，我们回车之后就进到第一个选项，那这里我们选择 yes， ok， 我 们就来到我们的工作页面，那可以看到刚才我们已经配置好了 api， 所以 说它这里显示的是 mini max 二点七，然后这里是 api use， ok， 那 么首先呢我们来讲讲 cloud code 的 三种模式，那么第一种模式呢叫做 default mode， 也是现在这种模式就就是这里什么都没显示。那么第二种呢叫做 plan mode， 那 就是规划模式。那么第三种呢叫 bypass permission mode， 那 这就是，呃完全执行，也就是相当于 full access 这种模式。那么首先我们来说第一种，第一种模式的话，那它的呃这个特点就非常简单，就说，嗯，它执行就是 cloud code 执行任何一个操作，比如说它读写文件，编辑文件，都需要你明确确认之后它才会执行，那比如说现在 我们让他在桌面上创建一个文件，看看是什么效果，那这里呢？我推荐大家一个工具叫做闪电缩，那他就是一个语音输入法，但是他这个语音输入法是会使用这个拉玛，也就是我们的大模型去整理的语音输入，并且他是可以学习的，所以说他这个识别准确率是非常的高，那么包括我看到抖音，他们也做出了自己的这个 豆包输入法吧，那么我看我身边有朋友体验也非常不错，那大家可以去试一下，总之一切是免费的。那云输入法的话很简单，我们只用给他说我们的想法，呃，帮我在桌面上建立一个文件夹吧，然后里面给我放一个文件叫做 test 点， md， ok， 我 们回车看一下他会怎么执行， ok， 那 首先他会问我们文件夹是什么名字，对吧？叫做 test 就 好了， 这里呢它就会让你选择是否执行这个命令，那我们可以看到 make d r， 就是 就是新建一个文件夹嘛，然后在这个位置，好吧， 那我们选择 yes 就 好了，因为现在我们是 default mode 嘛，就是它每个插座都会问你是否要执行，我们选择 yes， ok， 他 说已经成功创建了，刚才我们已经讲解并演示了 default mode， 那 么它就是每执行和命令，好吧，都需要我们手中确认一次，那我们想刚才只是一个非常简单的任务，对吧？我们创建一个文件夹，所以说执行一次，选择一次，点击一次就好了。那如果说现在我们在执行一个非常复杂的任务，那我们每次就要点嘛， 那我们还怎么玩手机，对不对？那怎么摸鱼对不对？非常的麻烦，所以说我们就要使用这个危险模式，那危险模式该怎么进入呢？危险模式的话，我们需要呃用一个单独的命令进入，刚才我们是输入 c l a u d cloud 这个命令来进入的，对不对？那现在如果说我们想要使用这个危险模式，也是这种 full access 全自动的模式，那我们就需要在后面加上参数，加上这个 dangerously skip permission 就 许可嘛，对吧？就是无许可模式嘛。 ok， 我 们点击回车 啊，一样的，我们选择 yes， 相信这个。呃 folder 做我们的 workspace， 那 ok， 看到这里就有了这个 bypass permission 啊，就说现在它执行和命令不需要我们的这个批准了，好吧，它会直接自动执行。那同样的，我们说帮我在桌面上建立一个文件夹，然后名字叫做 test 二吧，然后里面给我放一个这个 md 文档，名字随便取就好。 ok， 我 们看看它会怎么做， 你看它这里直接执行了这个 bash 命令，好吧， macd 直接创立了这个 test 二的这么一个 folder， 然后在下面呃，创立了一个 untitled 的 点 md 文档。 ok， 他 现在直接给你说我们完成了这个任务就非常方便。所以说，呃，我更推荐大家使用这个 dangerously keep permissions 这个命令来起到我们 cloud 吧。那我们继续讲讲规划模式，就是这个 play mode， 那 play mode 它其实有两种的，呃，这个应用场景嘛，那么第一种就是当我们在做产品的时候，做项目的时候，在初期，呃，我们想知道这个 ai 会怎么执行，对不对？是不是按照我想的方式执行？ 那么我们可以用这个 plan mode， 让他规划书写一个 plan 出来，我们看一下，没问题。 ok， 那 就会按照这个 plan 去执行。那第二种应用场景呢？就是针对一些比较宽广的任务，就是广度比较大的任务吧，就比如说现在我让他把我桌面上面所有的这个文件全部给我迁移到我的这个硬盘里面去，那他会操作很多文件，对吧？可能呃几百个，那这时候我们就用这个 plan mode 就 比较好。 那还有一种场景就怎么说？就比如说现在我们我需要让他去 re-use 我 们的代码，就去审查我们的代码吧，对吧？那这时候让他用这个 client 就是 一条条干，先干嘛，后干嘛，那这个场景是比较好的，那这里我们来体验一下这个 client， 我 们还是用 shift 加 tab 切换一下。 那我想想我们列个什么计划，那很简单吧，现在我要整理我的桌面文件夹，现在请你帮我列个计划，我看看该怎么整理。 ok， 我 们回车看看他会怎么做。那么我们要注意啊，就是 plan mode， 他的权限是只读权限，就是他只会进行读操作，不会进行写操作，只有你看过没有问题之后，那么他才会进行写操作。 ok， 我 们可以看到很快他就给了我们一个 plan， 那 同时他给了我们三个选项，第一个选项就是 yes and bypass permission， 这是什么意思？就说无条件执行，不要来问我了。那么第二个是什么意思？第二个就说 yes， manually approve it， 就是 执行这个计划，但是需要我手动来批准每项这个编辑，那么第三个选项就说你可以告诉他，你觉得这个计划有什么不好的，你直接给他说， 他就会按照你的这个要求去更改这个计划，然后再让你看一遍。那比如说你再帮我把垃圾箱清理一下吧，把这个计划加入进去，然后让我看一下。 ok， 我 们可以看到他刚才又在我的要求上增加了一部清空垃圾箱的这么一个任务，那你觉得没问题，那我们就选择 yes 这个 bypass permissions， 它就会自动执行的。 ok， 那 现在我们来讲讲 cloud code 的 一些命令，那首先第一个命令就叫 enit 命令，那么现在我已经打开了一个项目，这个 voice input 是 我让 codex 做的一个语音输入法的项目， 那一定题命令很简单，就是初设化嘛。那么他这个命令呢？首先会把我们整个这个项目的代码看一遍，看完之后他会根据他理解生成一份 cloud 点 md 文档，那这个 cloud md 文档有什么作用呢？就是，嗯，每次绘画的时候，他都会首先加载这个 cloud md 文档，那里面就是一些最高的原则，相对于类似于机器人不能违背的三条法则那种感觉。 ok， 我 们这里可以看到他成功创建了一个 cloud md， 然后这是他给出的一份资料，那即使想要写好一份好的 cloud md 文档，也是需要花很多功夫的，那我们就不在这里多说了，但是 唯一一个原则，大家需要记住的就是不要让你的 cloud md 写得又臭又长。如果说 cloud md 写得非常长的话，那每次上下文稿加载它就会一个是会消耗我们大量的 tool， 另外一个就是会让这个 嗯 a 键是变得非常笨。那一种解决方式就是我们把那种长的文件拆分出来，我们新开一个这个 md 文档去存放，那比如说我们可以开一个 get 点 md， 对 吧？然后我们把这个 get md 的 这个路径，我们记录到这个 cloud md 中，然后并且我们想指示说如果你需要这部分的知识，那么请去查找这个文件，这就是，嗯， cloud 客户团队非常喜欢的这个叫渐行式批录。 ok， 那 我们什么时候可以使用这个 init 命令呢？那我的答案是你任何时候都要使用这个 init 命令。比如说你从 github 上面下载了一个新的项目，你使用这个 init 命令，那就可以让这个 agent 快 速的了解整个项目，然后生成一份 cloud 的 md 文件， 然后 cloud 点 m d 文件是相当重要的一个文件，它相对于这个 ajax 的 一个最高指示，所以说你可以在里面写一些你自己喜欢的，你觉得非常重要的一些原则，比如说开发规范，比如说千万不能执行 r m 杠 r f 等等等等。那 cloud 点 m d 呢？一般会随着你项目的迭代，开发过程迭代呃来完善。 ok， 那 大家肯定听说过 marty agent 或者说 agent team， 那 其实想要创建一个多 agent 的 这么一个团队也非常简单，那像 cloud code， 它就支持我们创建这个 agent， 并且可以用这个自然语言创建，那我们只用执行 agent 命令，可以看出来，我们点击确认，那它就会说第一个选项 create new agent 就是 创建一个新的 agent， 那 么这就是 user agent， 就 代表说我们已经创建好的 agent， 可以 看到我这里创建了一个 codex review agent， 还有一个这个 marty agent coordinator。 ok， 那 现在我们来创建一个 agent 来看一看。那首先很简单，我们直接回车选择这个 create new agent 就 好。 ok， 它这里就会让我们选择这个 agent 的 location 在 哪里，就说选择你这个项目级别，就是它这个权限级别嘛，那我们就选择这个 project 就是 这个项目级别就好了。 然后它现在又给了两种方式，第一种方式就是 generate with cloud， 就是 说让你跟 cloud 一 起创建这个 agent。 第二种方式呢，就是你自己去写它的这个配置文件，那我们肯定选择第一种，对吧？因为毕竟它后面都说了这个 recommended， 那现在他就说让你去描述一下你这个 agent 要做什么，你看他这里说的 describe what this agent should do？ 吧啦吧啦吧啦一大堆，对吧？那我们很简单，现在我要创建一个这个 technique co founder， 这么一个 agent 就是 一个技术合伙人的 agent 吧？那我把我准备好的这个 prompt 发进去， ok， 那 现在我们点击回车就拿创建这么一个 agent， 然后他现在就在 显示，他说 generating agent from description， 就 说现在根据我们这个描述在创建这么一个 agent。 那 当然本次教程提到的所有提示词会放在我这个文档里面，那具体怎么获取文档请看我的这个主页，好吧， 在我的公众号里面获取。 ok， 那 现在出现了这个界面，这个界面就是说让你去选择你新建的这个 agent 允许他使用哪些工具，那他根据我们的这个描述，现在给他全部工具权限，那当然你也看到这里写了是 enter to talk selection， 那 就是 talk 切换状态嘛，那很简单，如果你想 不让他使用这么多工具，对吧？那你就小键盘嘛，上下左右。然后你假如说不让他使用全部工具，你再按一下这个 enter， 那 你看全部都没有选中了，现在是零个工具这里显示的。 那如果说你要全部工具选上，那就返回去，然后再按下 enter， 现在是 auto selected， 然后确认没问题，我们就 continue 就 好了。 那这里他就说让你去选择你新的这个 app 的是用什么模型，那比如说你是用 sonet 或者 oppas 或者是海库，要不然的话，你就说它是继承它的这个负类的模型。那很简单，因为我们用的是 mini max 二十七嘛，那我们其实不用选，我们直接选择这个 inherit 就 好了。 然后这里就说让你选择这个 agent 的 颜色，比如说你选择红色、蓝色、绿色、黄色，对吧？选择选择一个你喜欢的颜色就好，那我们选择一个黄色吧，然后他这里就说这个 agent 这个 memory 它在哪个范围，那我们选择这个当前项目级别就好。 然后现在它就会让你再再次确认，然后你可以浏览一下这个，你的这个 description， 你 这个 memory， 你 的这个 system prompt 等等等等。 ok， 确认没问题，我们选择 enter 就 创建好了，你看它这里显示的 creative agent technical founder。 ok， 那 我们想要调用我们创建的 agent 也很简单，直接使用这个自然语言去交互就好了。 那这里我们就说帮我调用我新建立的这个 technic founder， 这个 agent， 我 要做一个项目， 那我们看看他会怎么做？ ok， 可以 看到他成功唤醒了这个 agent， 你 看他正在初步化，花费了二十六点六 k 这个 tokens， 然后现在他说 technical founder 这个 agent 已经启动了，现在你可以说你要做什么项目了，那我们就开始巴拉巴拉巴拉说我们的一堆项目，对吧？他就可以帮我们完成。 那我们什么时候该新建立一个 agent 呢？那很简单，就是当你发现你会重复地做同一类任务的时候，并且这类任务需要很长的一段 prompt， 需要你定很多的规范。那这时候你应该专门创立一个自己的 agent， 比如说你可以专门建立一个产品经理的 agent， 一个后端开发的 agent， 一个前端开发的 agent， 一个专门做这个测试的 agent， 甚至呢你也可以专门建立一个 codex agent， 那 这个 agent 其实就只用干一件事情，就是在你的终端去执行这个 codex 命令，相当于唤醒了 codex， 那 这样就可以实现 cloud code 的 写代码 codex 进行 review， 并且不需要你人工去传递他们的 prompt， 传递上下文，直接让他们两个对接就好了。 一个单独的 agent 还有一个非常好的点，就是它可以帮助我们节约我们的上下文。那假如说现在我们要去执行一个非常长的文件的写操作，或者说一大堆这种抓取的操作，那我们可以单独开一个 java agent， 让这个 a 键去执行的操作。我们并不关心他到底获取了什么样的数据对不对？我们只关心他到底完没完成任务，那 x a 键就帮我把中间上下文给省略了嘛？最后他完成任务返回一个 ok， 那 我们就知道任务完成了，那 a 键这个命令就讲这里了，那同样有很多玩法需要大家自己去探索， 那现在我们来继续讲讲 m c p skills， 以及最近新出的 plugins， 还有我们的 hooks。 那 首先我们来讲 m c p 跟 skill 吧，因为很多人会把这两个词搞混，那其实很简单， m c p 中文翻译过来叫做模型上下文协议，那么 skills 呢？翻译过来叫做技能能力，对吧？它们之间的差别 有一个就是 m c p 是 告诉你能不能做，就是你有没有这个能力做，而 skill 是 告诉你你如果有了这个能力，你应该怎么做。那我举个例子，现在假如说我是一个残疾人，我没有这个腿，但是我想去骑自行车，是不是我就不能骑？那假如现在给我一个骑车的 m c p， 相当于就能帮助我长出这个双腿，那我有了腿是不是就可以去骑车了？ 但现实就是很多人尽管他四肢健全，他还是不会骑这个电瓶车，对吧？不会骑这个，呃，这个自行车，摩托车的。那我们再给他一个 skill， 就是 给他一个骑车指南，就是教他怎么骑这个自行车的，对不对？那这样二者一结合，是不是我们就会骑车了？大家应该可以很好的理解。 然后我们再举个例子，那假如说现在我们在进行一场开卷考试，开卷考试我们肯定要带复习资料对不对？肯定要带书对不对？那么 m c p 就是 说你带了这个书，带了这个资料，那如果说没有这个 m c p 就 相当于没有带书，那么 skill 是 什么呢？ skill 就是 说你脑袋里面组织你怎么看这个书，怎么看这个材料，对吧？ 比如说有些人会很快的找到这个答案在哪里，有些人要找很久才能找到，所以说 skill 是 教你怎么看书的，那么 m c p 是 你本身带不带这个书，带不带这个资料？那现在我们想看我们 cloud 的 安装哪些 m c p 很 简单，我们直接在这个命令行里面输入这个 slash m c p 指令就好了， 就可以看到现在我这里只安装了三个这个 skill， 一个抖音的，一个 pencil 的 playwrite。 那 现在你想看你安装哪些 skill 也非常简单，我们输入这个 slash skills， 就会看到你安装了这 skill。 当然这里的误区就是 skills 并不是越多越好，而是越精越好，就是 你如果是个小白的话，你可能会安装很多 skill， 对 吧？摸索一些你比较常用的 skill。 然后那我给你的建议就是你在这个使用过程中，你要不断去精简这些 skill。 因为 skill 过多会造成一个什么现象？就是模型有太多的工具调用了，导致他根本不知道什么时候该调用什么工具。这句话怎么理解呢？就有点相对于类似于选择恐惧症了， 就是一个人有太多的选择，就导致他一下子迷茫了，不知道自己的路该怎么走，那如果说他就一个选择，那就逮着往死里干就完事了。 那什么是 hooks 呢？嗯， hooks 用中文翻译过来叫做钩子，这个可能比较难理解，其实他本质上就是一段脚本银行代码，然后呢，在特定的事情发生的时候，他就会自动触发执行。 那么 hooks 呢？大家按照它的执行顺序，可以把它简单地理解成两大类，第一类叫做在工具调用前执行的 hooks， 第二类叫做在工具调用后执行的 hooks。 那 我们看一下， 那现在我们想象这样一个场景，我们知道 cloud 它是可以操作我们电脑所有的文件，对不对？但是你不想你的某些私密的信息，一些密钥文件，或说你不想让 ai 知道的文件被它读熟了，那怎么办？ 那你就可以制定一个 hook。 这个 hook 怎么定义呢？就说每当这个 ai 进行读操作之前，或者说之后执行这个 hook， 这 hook 就 会检查你当前要读取哪一行文件，读取什么东西。如果说发现你读取这个路径和你这个私密文件的路径重复了，那就直接拦截， 懂了吧？这就是 hooks。 那 再比如说，现在我们在我写一个项目，那么项目写好之后，我们会把它推送到 github， 进行这个代码托管。那么我想的是每一次只要我执行了这个 review 操作之后，就自动地给我推推送到 github， 那 么也可以定一个 hooks。 那 么这个 hooks 呢？就是这个 post tool use hooks。 简单就说，当它监测到我们执行的这个 review， 那么它就会自动触发这个 hook， 把代码推上 gitlab。 那 hook 是 怎么创建的？也非常简单，我们只用告诉 a e i 说帮我创建一个 hook， 然后它这里就显示了你想配成哪一种 hook 啊，然后你再把你的需求给他说，他就会根据要求帮你配进一个 hook， 很 简单。 那同样的我们该如何创建 skill 呢？那么 skill 其实不建议大家在一开始就创建好，除非你很明确自己的这个流程是什么样的，场景什么样的。我更建议大家在使用这个 cloud 的 过程中来创建，因为你在使用的过程中才会发现哪些工作流是可以重复的，对吧？会大量重复执行， 那这时候你就可以建立一个你自己的 skill， 那 比如说我自己就建立了一个记录素材的 skill， 每当我给他发一个抖音链接，或者说小红书的链接，或者说呃， youtube， bilibili 等等视频网站链接，那么他就会执行一个动作，他会把这个链接的这个字幕也是在这个脚本这个竹子稿，然后保存到我本地我指定的位置，非常的方便。 那什么是 plugin 呢？这是最近新出的一个东西啊，那么 plugin 本质上就是说它把你的 hooks， 把你的 skills， 把你的 m、 c， p 全部打包封装在一起，那这样你在进行团队开发的时候，大家都可以附用这个主键，就非常的方便，非常的好，所以这就是 plugins 紧急抄波一条啊。刚才 codex 官方出了一个 plugin， 叫做 codex plugin c c， 就是 允许我们在可拉钩中直接调用 codex， 那 么安装非常简单。首先我们执行这行命令， 那么再执行这个命令，然后我们再重载一下 plug in， 这我们再准备这个 set up， 那 它就会自动调用你这个桌面上面的这个 codex 的 配置，然后写入，那就准备就绪了。来继续讲讲几个非常好用但是很不常见的这个命令，我基本上没有看到任何人讲过。那么第一个命令就是这个 simplify， 我 们把它敲出来， 那就是这个命令。这个命令命名是什么意思呢？那么叫 simplify， 它的中文翻译就是简单简化，对吧？那么 simplify 它其实就是一个代码的一个呃，检查命令，一个进行 code review 的 一个命令。就说当你完成一段代码的修改之后， 你运行这个命令，它会自动地对你所有的变更进行全面的审查。那么它的工作流程就是它会同时派出三个 sub agent， 那 么第一个 agent 它会检查这个代码有没有重复造轮子， 那么另外一个 agent 它会看这个代码或者命名这个格式不规范。那么还有一个 agent， 那 么它会直接查这个性能影 换，那就比如说重复计算，内存泄露等等问题。最后呢，他们会把发现的问题直接修复掉。当你的代码写完了，你直接运行这个命令，让这工具帮你检查一遍，进行这个 code review。 大家要注意就是我们想运行这个命令，我们必须把这个代码上传到 github， 进行这个代码托管。那 github 什么呢？ github 是 全球一个最大的开源的一个，呃，代码托管的一个社区，那你如果没安装 github 的 也非常简单，你直接给你 ai 说帮我把代码上传到 github， 它就会协助你完成。好吧，那现在我们运行一下这个 sql 发命令，看一下是个什么效果。 ok， 我 们可以成功看到他已经把这个命令运行完了。由于我这个代码仓库刚才只是更改了这个 readme 文件，然后做一个演示，所以说他这里给出这个发现是你的代码非常干净，好吧，没有任何需要更改的。 那我们可以看一下他这个命令的运行过程，首先他执行的是 git diff， 他 看一下你当前这个代码和你之前提交在 gitlab 上面的代码，那有什么差距，对吧？那他这里说这个 only change is readme dmd， 那就说我们只修改了我们这个 readme 文档，那他还会走他接下来的流程，那接下来的流程就是他开了三个稍不一点的，那么第一个可以看到他进行了这个代码的附用的这个检查，第二个进行了代码质量的检查，那么第三个进行了这个效率的检查，那发现全部做完成之后，那给出了结果，然后给出了发现， 那这就是这个命令。 ok， 那 现在我们来讲第二个命令，第二个命令叫 rewind， 也非常简单，我们把敲出来看看，那这个命令它作用是什么呢？这个命令它作用就是时光倒流，就是当你把这个项目做歪了，或者说你想换个方向的时候，那么它可以回归到之前这个 checkpoint， 就是 回归到这个检查点，然后同时它会恢复这个代码和上下文。非常简单， 因为刚才我只执行了两个命令嘛。首先第一个命令我执行了 clear， 第二个执行了 simplify， 对 吧？所以说这里就只能选择两个，那我们选择一下这个 clear， 那 进来之后呢？我们可以看到这个命令给了我们三个选项，第一个选项就是 restore conversation， 那 我们看到它的解释是这个 conversation will be fork， 就是 说当前这个对话那会保持不变，但是我会在 clear 这个 checkpoint， 就是 在 clear 这个检查点这个地方，我们先看一个分支， 然后继续我们的对话，好吧，那我们看第二个选项是什么？第二个选项是 summarize from here， 就 说我们会把从 clear 这个检查点到现在这个检查点之间的所有对话进行一个压缩，进行一个总结，生成一份答案，然后再继续。那这个 nevermind 就是 我们直接取消的意思，那我们直接选择 restore confirmation， 你看那他就新开了一个对话，这个命令就到这里结束了。那接下来我们讲讲 in size 这个命令，这个命令非常简单，顾名思义就是洞察，那么他会根据你的 sql 的 对话，就是你所有的 session 来生成一份这个报告，那么他会统计你使用 sql 的 模式，比如说你会在哪些项目区域花的时间多，在哪里容易卡住，那么帮助你了解自己的一个写作习惯。那么使用方法也很简单， 我们直接输入这个 in size 命令就好了。那我们使用方法也很简单，我们直接看到这个报告非常详细， 那最后这个命令叫做 loop， loop 也很简单，顾名思义就是循环的意思嘛，那它就相当于一个定时任务，但是一个定时任务是在三天之内的，那我们怎么使用呢？比如说现在你想每一个小时帮我查一下当前的时间，那你可就可以这么执行，我们先选择 slash， 然后输入 loop 命令，然后你看它这里说了 interval 就是 间隔的意思，那我们选择 one hour， 就是 e h， 然后干嘛帮我查询一下当前的时间，那回车我们看看它会干嘛？ ok， 那 我们可以看到它成功帮我们设立了这个定时任务，并且查询了当前的时间。 ok， 那 这个 loop 还有个非常好用的地方，就是它可以和 skill 一 起赋用，因为我们知道 skill 本质上就是一段 prompt， 对 吧？所以说我们可以这么使用，那比如说现在我想让他每隔一个小时帮我查询一下当前这个 ai 新闻，那我们该怎么执行？就是 loop， 然后执行一下哪个 skill， 执行下 ai news 这个 skill， 我 们看看它会怎么做。然后我们可以看到它成功执行了我的这个 skill， 并且把内容保存到了这个位置，然后它也创建了 cron。 ok， 那 现在我们来讲讲如何解决在长对话中莫名其妙出现的 bug。 那 我们知道如果说我们一个对话进程很长，那它肯定会压缩我们上下文，就是那个 auto compact， 那 压缩上下文的时候，那如果说最开始前几轮还会好，它只会压缩一些内容，一些文档，不会压缩一些关键信息。但是我们发现随着对话的进行那么多轮压缩之后，它第一点就是它的关键角色信息会丢失，早期价格约束将会被遗忘，那就会导致我们多人写作的时候 bug 越来越多了，好吧，所以说一些莫名其妙的 bug 出现， 那我们该怎么解决呢？那我们就是要让这个 cloud code 不要遗忘那些关键的决策，对吧？那比如说我们就可以在 cloud md 里面加入加入这个方案，或者说我们让他写一份这个 handoff 文件，那 handoff 文件怎么写？首先第一步我们要说清楚当前的进展是什么？我们的目标是什么？已验证的有效方案是什么？那么已验证的无效方案是什么？写清楚之后， 再打开下一个对话，让他进行交接，这样就会没有问题了。 ok， 那 现在我们来继续讲讲一个被很多人忽视的就是工具调用所产生的这个上小文的噪声。那我们知道，假设调用工具，比如说你测试代码，它会给你输出一长串的配索键，或说你查找文件的时候也会给你输出一长串的那种信息，那这东西是 cloud 是 根本不需要的，他只需要知道你完成了没有， 对吧？是 ok 还是不 ok？ 所以 说我推荐大家安装这个 skill 就是 一个 r t k， 那 么他就会帮我们把这个信息压缩，只用返回给 cloud 的 最关键的信息就好了。 ok， 朋友们，那么看完了这期视频，我相信你对 cloud code 的 掌握已经超过了国内百分之九十九的 ai 玩家。但是说实话，工具只是工具， ai 时代最重要的并不是你会多少个命令，而是你的想法，你的 idea， 你 到底有没有真正想要做的事情。那么 ai 就 像一盏阿拉丁神灯，你提什么愿望， 它就会帮你实现什么愿望。所以说做一个有趣的人， dream bigger。 那 么下期视频还想提什么？你们决定评论区打出来，我们下次再见，拜拜。

只需要一个 skill， 就 能让我这个不会画画，不会 ps， 不 会 ae 的 人，在只用动动嘴的情况下，不到一小时的时间做出这样一部动画。我的龙虾助手叫三万，上次直播时，他给自己做了个动画，评论区一堆人问这怎么做的，今天手把手教你， ecclaw 里有个东西叫 skill， 你 可以把它理解成给 ai 助手装的能力包。默认的龙虾能聊天、查资料，装上 skill， 它就能生图，做视频、查机票。这次我用的叫 i m a studio all in one 的 skill， 只需要在非书里直接说帮我去 klohab 安装 i m a studio all in one， 龙虾就会自动找到并安装它。 装上之后，你的龙虾就能接入 nano、 banana pro、 cdr 等十几个顶级 ai 生图生视频模型，不需要分别注册账号，对龙虾说一句话就能调用 三万需要有一个视觉形象，不然动画拍什么。我对龙虾说的就这么一句话，当然，你不用怕提示词说的不好，我从来没研究过提示词技巧，我只是说了我想要什么龙虾，就把它翻译成了更精准的描述，然后去生成。反复调试了几次，最后选了一张，看起来既聪明又好相处。要知道生成图片这件事，本身没什么门槛，关键在提示词 描述的越具体，生成的结果就越接近预期。光有图还不行，重点是要让画面动起来。这就不得不提到这个另一项能力，图转视频，输入一张图，告诉他怎么动就能生成几秒钟的动画片段。这一步我同样说的是人话。生成视频依旧是描述越具体，生成效果越好，但具体不需要你来做，你说大概意思，龙虾帮你补细节， 反复调了几次，每次调整提示词，最终出了大概七八个片段，每段三到五秒，有几个片段效果不好，就丢掉了。 ai 生成的内容天然有废片，这是正常损耗。这里人要做的就是判断，取其精华，取其糟粕，最后随便找个手机剪辑软件拼在一起就可以了。这一步大家比我更熟练，我就不在这卖弄了。就这样，一个时长不到一分钟的表现，我和三万相处的视 频就做完了。就在我以为搞定的时候，他在视频里加了字幕，每个片段都有，文字上没错，但是他不知道，这里要的是简洁，克制 美感，去掉字幕，片子立刻好看很多。这就是阶阶段 ai 的 边界，他做百分之九十，最后呢？百分之十的判断还是人的事。一年前你说我想做动画设计师、建模师、动画师、剪辑师，几个月几十万，现在呢？有了龙虾和一个 skill， 普通人一个晚上做出来了工具，改变的不只是效率，是可能性。你最想用 ai 做什么？ 最需要哪类 skill？ 评论区说说，想学的点个关注，后面会给大家更新更多实用 skill。 养龙虾就用 ecclo。

哈喽哈喽，我是大海，很高兴又和大家见面了。那很多朋友反馈，大海之前教的大家的本地养虾 open club 里头呢，用的大模型欧拉玛比较卡顿，那今天呢，大海就给大家推荐一个全新的 本地大模型引擎啊，比这个欧拉玛要好用一些，我们用来替换他。在开始咱们今天介绍新的大模型框架之前呢，咱们先给大家解决几个之前视频里头很多朋友提到的问题。 首先第一个呢是这个登录，有些人登录这个 openclo 的 时候，就是没用大海的那个一键安装包，自己去虚拟机平台搭建的，然后登录的时候输入了密码之后还是登录不了，他问你要那个 token， 这个 token 呢？如果说你呃 安装的时候没有复制他那个带 token 的 链接，大家可以自己去提取一下，用这个命令，我已经在我的这个 文档里头更新过了，就是在 power 里头用这条命令啊，很简单，我们用这条命令啊，直接给他回车，他就会直接给你返回一个 token 值，你把这个 token 值复制一下，然后去咱们小龙虾的那个登录界面，然后去黏贴进去，再加上你的登录密码一起啊，他就能够进行登录了。 那还有些朋友反映说呢，自己去连接了这个自己本地的大模型之后呢，这个和大模型说话他反应比较慢，或者说他压根跟他说了话不回话， 那我到底是大模型连接正确没有，还是因为他反应慢了？其实最简单的方法就是你切换一个云端的大模型，因为我给大家讲的时候就是说，呃，咱们既有本地大模型，也注册了那个欧拉玛的官方账号，你可以去用他的云端大模型，比如说这里呢，我这里切换云端大模型啊，你和他说话， 如果云端大模型他能够快速的回复你啊，你好，在的有什么可以帮你的吗？那就说明了这个连接欧拉玛是没问题的 啊，有两种可能，第一种可能呢，就是你本地的这个大模型呢，处理的速度比较慢，比如说像，像现在大海这个就是本地大模型，处理速度很慢，对吧？你可能需要等好久，他这个东西会一直跳跳跳，等好久他才会弹出来，最后解决的这个问题，哎，你看我这里也返回了，再的有什么可以帮你，对吧？ 那么还有一种可能呢，就是你这个欧拉玛这里设置的上下纹长度的， 咱们的 open clock， 它在实际使用过程中至少也得十六啊，三十二，当然这个官方推荐的长度是六十四 k 的 这个上下文长度，它才能够，呃，有一个前后很好的关联，帮你去回答问题，解决问题。 如果说你这个设置的太低的话，他回复不了的就是那个上下文长度不够，你看比如说我这里把它调成一个十六 k 的 上下文长度，然后再给它保存，保存了这个上下文长度之后呢，我们可以再来这试一下。你好，你是， 你看还是要等很久，就是你把这个欧拉玛的上下文长度调高之后呢，他的反应就会越高，反应会越慢， 但是呢，你低还不行，低他回回复不了话，所以整体上呢，这个欧拉玛的综合性呢，还是不够强。那么有些朋友说是我直接在欧拉玛里头和他对话的时候，这个速度是很好的，基本上一问一答没问题， 而是因为在欧拉玛里头，他不会调用那么长的上下文长度，而在 open call 里头，他会调用那个上下文长度，所以说在 open call 里回复慢是非常正常。那么还有一些朋友说是在使用了欧拉玛之后，有一个问题，就是这个欧拉玛是开机自启动对吧？会占用我电脑的很多性能，那我不希望他开机自启动，我用的时候自己去手动启动， 这个怎么办呢？也非常简单，右键我们的这个工具栏，然后选择任务管理器，然后呢你在这个左侧呢，你给他选启动应用， 然后在这里头你去找到奥拉玛，把它去禁用，那么奥拉玛就不会开机启动了。而且大家也可以用这个小方法去把自己这个启动应用启动里头这些项啊，自己认为没有用的，你去给它全部关闭。当然大家注意，如果这个名字你认识，你就给他决定禁用或者不禁用，如果这个名字你不认识，你最好不要禁用， 因为如果你有一些这个系统服务呃应用，如果你给他禁用的话，可能你这个系统一开机他就打不开了啊，很可能开不了机。由于咱们今天呢要给大家推荐新的这个 大模型的本地框架，所以说咱们还要给欧拉马进行一个测速，咱们看一下相同大模型下，哪一个获得的结果会更快一些啊？我这里呢给他准备了一个数学题，我给他复制一下啊，然后我先发到这， 然后呢我给他开一个，来一个秒表，对吧？哎，我这头点了启动，这头点发送，然后看看他多长时间能把咱们最后这个最终答案得出啊？我这里点启动 发送好完成，咱们就有个大概时间就行了，就是一分十三，算是他这个得出结论，时间是一分十三。咱们现在呢，咱们这个欧拉玛就用不上了，给大家正好演示一下咱们欧拉玛如何的卸载， 我这里呢专门写了个小短片的话，告别欧拉玛，这里大海推荐大家卸载软件，用这个即可。大海在我的这个使用的电脑软件推荐这个系列视频里头给大家推荐过，非常的好用， 他在卸载一个软件的时候可以帮助你去卸，不光能卸载这个软件，而且还能清理残留，对吧？残留的，呃，这个注册列表啊，相关这些东西都非常的好用，那么接下来咱们就用它卸载一下， 这个卸载软件非常的小啊，你去点击登录的，他有两个版本，免费和收费，咱们直接下载这个免费的就行，点出来之后你就会发现他是一个单文件啊，放在哪里都可以。然后呢在卸载之前呢，我们先把这个奥拉玛给他关掉， 去给他退出，紧跟的呢，我们去点击这个即可，然后呢找到我们的奥拉玛，双击他， 然后点击试，然后呢我们直接给他卸载啊，卸载完成了，然后完成之后他还会去扫描你留下这个东西啊，如果没有他就未发现痕迹，对吧？那么接下来呢，进入咱们今天的正片给大家今天推荐的是这个 lm studio 啊，呃，他也是一个本地格式化的这个大模型的引擎啊，而且呢在使用方面呢也非常的方便啊，大海就不多说，咱们直接来下载，然后去给他安装啊，首先呢是去他的官网 下载对应的软件啊，直接下载这个 for windows 版本就可以，大海这里已经下载好了，我就不下载就是这个啊，然后我们直接双击它进行安装，点击我同意，然后呢仅为我安装下一步 安装。然后呢我们去点击完成，我们直接开始就行，然后他推荐咱们安装一个模型，对吧？根据咱们电脑推荐，咱们这里直接跳过啊，然后直接咱们点击康提扭，然后呢咱们首次这个登录的时候呢，咱们点击这个设置，把这里的语言先改一下，至少给咱们改成一个中文的，对吧？ 连体中文好，然后接下来呢我们就可以在搜索这里呢去下载我们想要的模型，由于这个 l m c 六六它内置了这个爆脸上头的所有的模型，所以使用起来非常的方便，想要什么模型直接搜啊用就行了，我这里给他搜一个千问 咱们刚才要测试的这个千万二点五，然后给他来个够的，再输一个七币，可以看到你输了对应的模型之后呢，他会给你展现这个模型他是什么时候上传的，并且下载量是多少？呃，咱们就选择这个点赞最多的这个吧，二百零九个点赞点击他。 然后接下来呢咱们选择 down load 的 就可以，也是非常好用的，而且爆脸的这个上头的模型下载速度也是比较快。好，现在咱们这个模型已经下载好了，显示下载完毕。然后咱们这里呢，直接去给他点击柚子 in the new chat 啊，就是在新的窗口去和他对话， 然后啊新模型加载成功，咱们把这里关掉。再说一句，你好，你是什么？可以看他这个速度还是很不错的啊。 嗯，可以看到它这个反应速度，呃，我觉得可能比在欧莱玛里头还再快一点啊，这个对话的这个感觉好像还更快一些，然后接下来呢，咱们不在这里浪费时间啊。当然如果大家想，呃 在本地使用打模型的话，用它这个对话窗口敢说也是很不错的。接下来呢，咱们直接去给它配置这个服务。 首先呢咱们是要在这个 server setting 这里去配置一下，咱们要把这个地方给它开启，在网络中提供服务。 如果你这不开启，在网络中提供服务，他只能在本地访问，那么你的虚拟机里头的那个 open， 它相当于是另一台电脑，它就不属于是本地访问了，大家知道吧？所以这个地方必须开，开了之后呢，咱们这里呢去把这个地方打开，象征着咱们这个服务的开启啊，允许。 那么这个地方我们再点击加载模型，然后在这个模型里头呢，你要把之前已经加载过的这两个给他删掉啊，然后重新呢去给他选一个，然后这个地方咱们给他调成十六 k， 然后这个地方我们点击重新加载已应用，更改好没问题，这又重新加载好了。 然后呢，我们需要点击下面的这个支持的端点，咱们首先是把这个地址给他复制一下啊，然后在我们的浏览器里头去访问一下这个地址， 然后，哎，它会打印这样一个结果，对吧？然后呢接下来我们再回到这个里头，这个上头呢，咱们选择 open ai 兼容的这个，把后头这个给它复制一下，哎，就是 v e 再加上 models， 然后呢给它黏贴到这个刚才的链接后面，然后我们去回车，它就会给我们打印一个模型的 id 啊，一会咱们会用到这个模型的 id。 这个地方结束了之后呢，咱们去重新配置咱们的 open klo 啊，回到我们的这个，呃，管理 open klo 的 终端里，我们去呢 使用我们管理 open klo 的 这个命令。呃，如果说你是第一次看大海的视频，你需要去看大海前几天发的这一期视频，对吧？呃，然后去看那个详细的配置流程，这里大海不再演示，太复杂了 啊，这个地方呢，我们去用这条命令直接回车给它重新配置一下，这里呢我们用键盘上的左键选择 yes， 然后选择 quick start， 就 快速开始，然后呢我们选择，呃，第一个。 好，接下来呢，咱们这里就选择模型这个地方呢，我们就要选择这个，这个地方，意思就是和 open ai 模型的那个输出方式一样的模型都可以用这个来使用啊，就是一个通用的，我们来选择这个在欧莱玛上面，然后地址这里呢，我们把这里删掉，咱们选择给他用这个地址， 注意不能带后头的 models， 就是 到 v 一 这个地方就结束了，有的朋友说咱们之前这个地址不是用的那个，呃， vm net 八那个地址吗？也可以，对吧？这里呢，咱们用一个 cmd 方口，然后给他来一个 ip config， 对 吧？ 然后，哎，咱们用这个地址也可以啊。 vm net 八，他是二四七点一，对吧？我们这里呢，给他改成个二四七点一 啊，它结果是一样的啊。然后呢，咱们还是把这个给它复制一下这个地方，哎，我重给它配置一下啊，给它删除掉， 哎，右键粘贴上去，二四七点一幺二三四，斜杠为一。好，没问题。然后回车，然后呢这个地方输入一个 ati 的 密钥，这个可以随便输，因为它咱们本地是没有设置过的，所以随便输啊。然后呢使用的这个模型的方式，咱们肯定是选择 open ai 的 啊， 然后接下来呢这个模型的 id， 哎，这个非常重要，我们必须去复制咱们刚才访问的这个链接下的这个 id， 然后这里给它黏贴进去，然后回车，然后后面的就全部回车就可以啊。 然后接下来咱们把剩下的配置给他跳过这里，我弄，然后呢空格给他倒过，最后呢啊，重启一下网关，然后接下来咱们还是继续啊， 不配置好，这就完成了，然后你会看到咱们这里呢，还是同样的界面，咱们去把它刷新一下， 然后这里有呢，我们就可以选择这个，这个是我们刚刚配置的这个模型的吧，那么，呃，他这里会显示 十四点六 k， 十六 k， 就是 说咱们这个上下文长度快用完了，呃，这里呢，为了保证这个测试的公平起见呢，咱们先给他来一个清理记忆文件，清理记忆文件和缓存，重新 开启对话。好，他说好的，我将清理记忆文件并重新开启对话，请问有什么需要我帮助的吗？这个地方呢，咱们就还是和刚才一样，对吧？把它放在左边，右边呢，咱们选择刚才那个秒表计时器，依旧是用咱们刚才这道数学题，对吧？把它复制一下， 放到咱们 open 可乐里。我还是啊，这里启动，这里我给他先重置一下啊，咱们刚才是一分十三秒，我直接给他重置一下，这里点启动，这里点发送啊。启动发送 好，可以看到他很快，刚才八九秒啊，十秒的样子他就完成了，而且刚才没有给大家打开这个界面给大家看，我给大家看一下这个东西呢，是能看到他的这个推理的过程的啊， 我给大家增加一条命令，然后让大家看一下这个推给过程。因为他这个反应速度太快了，所以就来不及给大家打开看啊。这个地方我说帮我写一个 p y 什么 python 代码 啊，检验这个结果大家看到没有，这个地方他是可以看到他是怎么跑出来这个东西的，知道吧？他会告诉你这个头肯是怎么花掉的，然后最后结果是什么？ 所以说整体而言呢，我觉得用这个 lm studio 比起咱们那个欧拉玛效果要好啊，最后得出的效果要好，刚才得出的这个结论都是错的啊，要凑出一双同色的袜子，最少要四只袜子然后要凑出三只同色的袜子呢？最少要七只袜子。 这个所以他这个答案都是错的，这上头这应该是四只，下头是七只，虽然他最后得出这个结论是错的啊。呃，这个计算结果是错的，但是呢， 人家这个输出速度还是相对会快一些，而且也让大家看到这个模型计算的这个过程，也就说当你这卡住的时候，你可以来你的模型这里看一下，对吧？它是正在计算呢，还是真的卡住了，对吧？能验证你这个模型联通是不是正确。那么我认为呢，你跑本地大模型可能用 l m studio 这个 工具是更好的，当然你要想最后的推理效果好，得出正确结论，相关的这些东西，你应该去下载更大的模型，对吧？这这个地方大家可以用这个呃搜索，然后去找 适合自己大模型，而且他这里呢还能看到最新出来的热热度模型，对吧？呃，大家可以去试一试。我觉得像目前他这个反应速度大海的这台机器，安装一个千万三点五九币可能效果会更好一些。 那么希望大家呢，也能找到自己适合自己机器的这个框架，然后同时去安装最适合自己机器的大模型，然后来本地运行我们的 open color 养虾。好吧，那我们下期视频再见，拜拜。拜拜。

太疯狂了！只需要扔一个文案，这个 skill 就 能全自动帮你剪视频！即使是一个完全不会剪辑的普通人，也能轻松打造全自动短视频流水线。就是这个叫 remotion 的 skill， 居然能用像这样的 u i 钥匙来制作视频！ 像这样丝滑的文字排版、网页动效都能直接变成视频画面。我现在扔一段文案给他，可拉 co 的 自己会调用这个 skill 等待几分钟。你现在看到的就是我用 remotion 自动生成的视频。 最便当的玩法，当你把它和小龙虾结合，每天自动获取新闻，用 remote skill 自动剪辑五六个视频，整个流程你都不用关心，最后只需要点击发送就行。最关键是，这个项目完全免费！

怎么在你的电脑上跑起来这个前任 skill， 我 昨天刚在我的电脑上跑完整个流程，这条视频会和大家分享一下具体的每个步骤，尽量让电脑小白也能够照着这个步骤一步一步的在他们的电脑上实现这个 skill。 我 用的电脑是 windows 电脑， 尽量用性能更好的，因为提取聊天记录的时候对电脑的性能有要求。我是通过 vlog 来导出的微信聊天记录，他需要电脑的。微信是四开头的大版本，现在市面上很多导出聊天记录的软件都被封禁了。 vlog 是 少数能用的软件，且用且珍惜吧。在导出的时候，我推荐用 chatlab 追悼这个格式，因为它后续能兼容另外一个开源的聊天记录软件叫做 chatlab， 导出的时候可以选语音转文字的功能，它需要你先提前在电脑上下载好语音转文字的开源小模型，就在我设置的这个地方， 如果一切正确的话，你可以看到有很多消息。我导出这一块一共花了一个多小时，同时要下载 cloud co 的 终端，具体的步骤让 ai 带你来做就好了。 在下载完成之后，你可以看到这个页面就是 cloud co 的 欢迎页面。在此之前，我们要考虑一个问题，具体要用哪一个 ai 去跑这个 skill？ 如果大家有条件用官方的 cloud co 的 话，那是最好的，因为他是最聪明的。但是如果没有这个条件的话，可以考虑国内的大语言模型， 主要就是有 mini max、 kimi、 g l m， 还有最近出的小米。我综合了网上的评论，最后选择了 g l m， 但是我蹲点抢国内的包月，不管是智普的官网还是其他百度腾讯之类的代理都买不到，最近断货了， 所以说我只能买了一个月的 g l m 的 海外版本的会员套餐在六十块左右。买完之后要把 api key 配置到本地，很简单的，我记得是加一个配置文件，具体的可以问一下 ai， 然后你跟他聊天，你要是能看到他能回复你，就说明你配置成功了。这里记得要进入项目之后再打开 log， 不 然你访问不到那个 skill 文件。 在你打开这个 skill 之后，你可以把你的那位姓习名字啊，姓习啊，性格画像这些都填到这个 skill 里面，填的越详细越好。如果说自己不知道怎么填，也可以问一个其他 ai， 然后让他和你聊聊天，这样他可以帮你生成一个比较客观全面的 信息，他后面会让你导入材料，在这里你直接把你本地的之前导出的微信的聊天记录路径放这里，然后说这里面的所有文件都是要导入的材料，然后让 ai 自己去处理这些信息，让他自己去写脚本，你就不用管了。 在 ai 创建完之后，你可以看到他会和你说怎么样去触发这个人，然后你只需要艾特这个小名，然后后面跟上你想跟他说的话，你就可以跟他聊天了。他有时候创建完之后并不能访问到，这个时候你就直接和 ai 说你访问不到这个东西，让他分析一下， 然后他一般会自己改好。在电脑能匹配到你的这个技能之后，就说明你的技能创建成功了， 你可以和他打个招呼，和他聊聊天，和他诉说一些你当时没有说出口的遗憾，他能够记得所有的细节，连吵架后的表情包都学的很像，可是他不会真的生气，也不会真的和好。

我一直以为用跟 ai 聊天的方式操控电脑离我们还有一些距离，直到 opencloud 的 出现，这玩意能 ai 自动化各种我们的个人工作流。 dehub 的 新处也是突破了十七万， 我们在 opencloud 中可以选择通过 api 接入任意国内 lm， 也可以用 lm studio 进行本地部署。 现在已经有各种成熟的工作流了，有人拿它当一个个人新闻广播，每天早上定时定点的把新东西通过聊天软件推送到手机上。甚至还有人用它全自动的点了外卖送到家，外卖小哥都蒙了，合着我是在给 ai 打工呢？ 我也是在第一时间在本地装了这只小龙虾，它的自主性和记忆力确实太惊艳了，对个人工作者的效率提升又进行了一次质的飞跃。 那么想看更多关于 opencloud 的 安装使用场景演示，关注熊仔学长，让我们一同成长。

遇山开路，遇水搭桥。今天浅蓝给大家分享的是最近火爆全网的张雪峰老师 skill， 他 可以实时在线帮你选择填报志愿，安卓、苹果和平板都可以使用。最先点击右下角分享箭头，然后打开这个蓝色小鸟， 首页搜索浅蓝宝库，下方会弹出文件包，点开它找到工具资源包，最后找到这个工具，先保存再下载安装就可以使用了。

我有个朋友专门做思域直播运营，前段时间跟我吐槽，他最头疼的事就是直播不盘。每次老板问昨晚数据怎么样，他就得先去后台导流量数据，再去另外一个页面去拉商品数据，交易数据，又在别的地方整合完还得分析，少说一两个小时就没了。老板那边等的不耐烦，他这边做的也很崩溃， 现在直接用诺云的直播部 s q， 老板问数据，他直接在微信里说一声，暴富盘。昨晚的直播， ai 马上就能给出一份完整的分析报告，不是那种泛泛而谈的报告，而是直接告诉你问题出在流量端还是互动端，还是商品转化这块儿， 中后端哪个时间段成交最高，下一场应该怎么调整节奏。他说这种精准度是以前手动分析完全做不到的，而且直播数据、互动数据、商品数据、交易数据完全整合在一起， 不用在分页面导出，一站式就可以搞定。配置也不复杂，四步就可以完成。首先下载 workbody， 安装直播 q， 申请配置密钥就可以直接用了。如果你也在做私域相关的直播，还在带团队手动整理数据做复盘，真的可以去了解一下诺云这个工具。

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