claudecode怎么替换key

hello， 大家好，今天花几分钟从零到一，教会大家安装和使用 cloud code， 国内网络即可访问，无需代理。首先我们介绍一下 cloud code 其实有四种模式，分别是终端模式、 桌面客户端、 id 插件以及网页端。然后我们本次主要讲的是终端模式的安装 啊，这边分为有代理版的下载和无代理版的下载，然后有代理版的下载其实比较简单，直接执行这一行命令就行。那我们这次主要讲无代理版的，首先我们需要去安装一下 node js， 这边是有官网地址，然后我们点击该 node， 点击这个下载即可 下载完成。其实我们这边直接双击这个 package， 然后一直点继续就可以安装了。你这边已经安装过了，所以说我这边就不再点了。嗯，接下来其实再打开命令，行，你执行 note 杠 v， 如果它输出版本号，证明你的 note 就 已经下载成功了。接下来我们就要去安装 call code， 然后我们执行这一行命令呃即可安装。 然后由于我这边其实已经安装过了，然后我这边命令我也直接打断了。对，安装完成之后我们就可以进入到 colorec 的 了， 可以看到由于我们是国内用户，所以说它禁止我们去连接，这个时候我们就要去下载一个呃 cc switch， 它的作用其实是就是帮助我们能够把 colorec 的 呃切换到其他模型厂商供我们使用。 然后这边其实也是分呃 mac 下载和 windows 下载，因为我这边是 mac 系统，然后呃这边直接执行 mac 这两款就够了。 对，然后我这边其实也已经呃下载完成了，所以我直接打断了下载，完成之后，其实直接在桌面端就可以看到一个 cc switch 的 标志了，然后你直接点击打开，下一步我们就需要去呃添加一个模型产生来源。我们这次，呃，比如说我用 mini max， 它这边会自动帮你把这些模型什么都生成好，还有配置什么都生成好，你完全不需要去管。嗯，你只需要去点击这个获取 api key 的 这个链接啊，这个地方就会弹到那个 minimax 的 token plan 里面，然后你需要去购买一个你的呃月套餐，我这边已经购买过了。接下来你需要进入到账户管理这边，然后获取你的 api key， 比如说我们这次创建一个新的 api key 叫 test 一， 然后这边去复制一下你的 api key， 嗯，然后进入到 cc switch 这边，把这个 api key 给填进来，然后点击添加，再点击启动，这个时候你再回到卡尔扣的终端再执行卡， 可以看到我们已经能够进入到 cloud 的 呃界面了。然后我可以问一下你好，你是是什么模型？ ok， 它已经正确回答出它是什么模型了。好，本次我的分享就到此结束了，我已经把安装 cloud 的 所有内容都发到了我的飞书文档里面，有需要的同学可以评论区留言。

家人们还在到处找克劳德扣的教程吗？其实真没这个必要，因为克劳德自己就内置了一套很权威的学习方式，就是这个庞安 up。 官网写的很清楚，每个指令都会教你一个大多数人容易忽略的扣扣功能，打开一个，读一遍，试一遍，再标记完成。这里一共有十个庞安 up， 每一个都不是概念，而是能立刻上手的具体能力。第一个，与你的代码库对话，输入 s 就 能附加文件，让克劳德在回答前先读你的代码，还能用文件名加行号精确定位，甚至直接附加整个目录。第二个， 切换可我的工作模式，按 shift 加 type 键模式，决定他是先问你还是直接动手，可按只做分析不改代码，我透则让可我的自己判断如何执行。第三个，随时回退一切操作， 双击 s， 打开 a y， 可以 回到任意一次修改前的状态，不只是代码，连对话路径都可以一起回退重来。第四个，让任务在后台运行，命令后加就能后台执行， 你可以继续对话，不被打断。用 test 查看进度， code 还能自动根据结果继续处理。第五个，让 code 记住你的规则，把规范写进 code md， 它每次启动都会自动读取代码风格、测试方式、 限制目录都可以统一约束。第六个，扩展 ko 的 工具能力，通过马克接入 side 数据库、浏览器等外部系统连接后，你只需要一句话，它就能直接调用这些工具。 第七个，自动化你的工作流程，把常用流程写成册，一条命令就能执行整套操作，可此还能在关键节点自动触发脚本，实现真正自动化。第八个，随时随地操作代码， 用微软 control， 可以 在手机或网页远程控制当前绘画，甚至用开了帕尔塔别的设备上的绘画直接迁移过来。 第九个，让多个客劳德同时工作，通过撒贝间并行处理任务，一个人变成一个团队，还可以定义不同角色的 agent， 各自负责不同工作。最后一个，调节模型与思考深度， 用 mark 切模型，用 f o t 控制他思考的时间和深度。复杂问题用高强度简单任务，用快速模式就够了。所以 p o r o p 真正厉害的地方不是给你十个命令，而是把克劳德抠的核心能力变成一套官方学习路径。

用括号扣的啊，很多人一上来就会踩坑。那今天收五个最常见的。第一个，指令太模糊，帮我修复登录 bug。 那 到底报了什么错？附件步骤是什么？你想要什么结果？那 cloud 的 不是你肚子里的蛔虫啊，你给他信息越少，他猜的越离谱。 正确的做法是啊，把文件路径、报错，截图、日制全甩给他，再说清楚附件的步骤和你期望的结果。你喂的越细啊，它输出越准。第二个，不用 cloud 点 md。 cloud 点 md 是 什么？ 就是在你的项目根目录下放一个叫 cloud md 的 文件，里面写上你的项目背景，技术栈，编码规范。那 cloud 的 每次启动的时候都会去读这个文件，没有它啊， cloud 每次都要重新去参与这个项目，到底是干嘛的？有了它，一上来就能够进入工作状态，很多新手压根不知道有这个功能啊，但其实它真的很好用。 第三个，一次性让 cloud 改太多的东西，有人一上来就有一个超大的需求，让他一口气重构整个项目，然后呢？改着改工了，那你都不知道是哪一步出了问题。那正确做法是啊， 把大学九拆细，改一点验一点，每次改完让他帮你提交代码保存进度出了问题啊，你还可以回滚。那第四个，改完不验证，这个坑最多人踩啊。 卡拉扣的改完不代表他改对了代码能跑，也不代表逻辑对了，有时候他还会偷偷影响别的功能，你可能都不知道。所以啊，一定要让卡拉扣的帮你写完测试并验证，验证通过了才算完。 第五个啊，不管你对话长度聊太久，对话越来越长， cloud 的 输出质量就会下降，他记不住前面说过什么，或者会记混。那怎么办呢？用两个命令，第一， compact， 压缩历史对话， 保留关键的信息，减少上下文的占用。第二， clear， 直接清空上下文，从零开始。那任务做完了，最好开个新的对话，别在同一个对话里面聊太多的东西。那这五个错误啊，你中了几个呢？欢迎在评论区聊聊。

那 cloud code 啊，存在五种完全不同的形态，功能和适用场景也各不相同。比如 terminal 终端能够跑自动化脚本，那 desktop 却不行，外部版本连本地文件都访问不了，而 ide 插件啊，又缺少一些高级功能。那今天一条视频给你讲清楚，这五种形态到底有什么区别， 以及哪一个最适合你。第一种， tom web 终端命令行，那这是最广泛使用的形态，你在终端里输入 cloud， 然后直接对话下指令，它就能直接修改你的代码，提交 get 运行测试。那它适合有技术背景，有终端使用的经验的用户。 那它的核心优势是说，第一，可以跑 rough loop， 也就是说 cloud 会反复处理同一个任务，直到完成，比如说你去睡觉了，任务依然可以继续跑。第二个，因为是本地安装，所以隐私性会比较好。第三，它会支持 m c p 插件。那缺点也很明显啊，因为它没有格式化的界面，所以新手的上手门槛有点高。 第二种， desktop 桌面应用，相当于命令行的格式化版本，你不需要敲命令，打开应用就能直接对话下任务。那它适合非技术背景，不习惯使用终端的用户。 它的核心优势就是有可适化的界面，操作成本会比较低，适合新手。那缺点也很明显，它的功能会比终端命令行要少一点。如果你不是程序员，或者说对使用命令行有点抗拒啊，那 desktop 是 最友好的选择。 第三种， ide 插件，那这是把 java code 直接嵌入到你的编辑器里面啊，那它适合那些习惯使用 vs code 或 jet breeze 这样的 ide 的 用户， 那它的核心优势那第一个是说无缝集成到了编辑器里面，那第二个，它可以直接选中代码让客户修改，那可以实时看到代码的变化。那它的缺点呢？第一，相对于终端和桌面端，它的功能会比较有限。第二，它是依赖于编辑器环境的。那如果你已经习惯在 vs code 的 这样的 ide 里面写代码啊，那用插件其实挺方便的。 第四种， web 和 ios。 那 先说 web 端，那就是在浏览器里面跑的版本啊，你不需要本地环境，直接在网页上授权 github 仓库 cloud 就 可以在云端帮你修改代码。那它适合那些在本地没有开发环境，使用频率不高的用户。 那它核心优势呢？第一个，你打开浏览器就能直接用，不需要安装任何东西。第二，任务可以一直在后台跑啊，你关掉浏览器其实也没事。那它缺点就是说，第一，数据都在云端，它的隐私性会比较差。那第二，它不能访问你电脑上的本地文件。 另外再说下 ios 版本啊，你可以在手机上使用卡拉扣的发个消息，家里或办公室的电脑就可以开始干活了。那它适合那些在外面也想操控卡拉扣的人。那它的核心优势就是随时随地都能下命令，你 不需要守在电脑旁边。那缺点是说，第一，它需要配合 desktop 的 版本来使用。第二，手机上只能下命令，它不能看到详细的代码的改动啊。那如果你经常在外面或者说任务需要跑很久， ios 的 版本就会很方便。 第五种， snack， 在 写作软件 slack 中集成 cloud code， 那 在 slack 频道里面，你可以艾特 cloud， 让它帮你写代码，修 bug， 创建 pr。 那 因为 slack 在 国内用的比较少啊，所以大家了解一下就可以了。 我的建议啊，如果你是资深开发者，或者解决不了官方订阅的问题啊， terminal 其实是最佳的选择。如果你是非技术背景， desktop 其实是最友好的。 如果你已经习惯了 vs code 这样的编辑器，装个插件就行了，那如果你想随时随地控制 ios 最方便。或者啊，你可以混着用。它们其实并不是竞争关系，而是不同场景下的最佳选择。你最常用的 color code 是 哪一种？欢迎在评论区交流，一起用 ai 解放生产力！

我相信百分之九十九的人都不知道这八个可乐扣子的隐藏指令，大家耐心看完这个视频，绝对会让你大开眼界。 第一个， btw 命令，今年三月份刚出的，就是让可乐扣子在干活的时候插一个问题进去，但这个问题不会被写进历史上下文。以前你问一句可乐扣了就停下来了，上下文被污染，干活就容易跑偏。现在问完直接回车，这对对话直接消失，任务照跑， 历史干干净净，并且几乎不费掏开，用完了就回不去那种命令。第二个，瑞万的命令，可以理解成 ctrl z 撤销，打开这个命令，会弹出一个菜单来，让你选只回退代码，还是只回退对话，还是两个一起， 还是压缩上下文释放空间，这个命令非常实用。第三个，隐菜的命令，这个命令我觉得被严重低估了， 他会生成一份 h t m l 报告，分析你过去一个月用可多扣的习惯，看你常用哪些指令，有哪些重复的操作，然后给你推荐自定义的命令，说白了就是可多扣可多扣的在反向观察你， 给你优化建议。这个我建议人每个月都要跑一次，他会让你重新认识你自己的工作习惯， 非常有意思。第四个， see you plan 命令。你打开这个命令， cloud code 会同时启动三个平行的 agent， 分 别从代码附用、代码质量、运行效率三个角度帮你审核改动，然后汇报结果，相当于找了三个同事帮同时帮你 re 要代码。 我现在的习惯就是每次写几个大功能，更新之后顺手跑一遍，因为 ai 的 代码经常有种鱼，这个命令基本上都能把那些种鱼挑出来，写代码的一定要用这个命令。 第六个半尺命令，原来他是叫 fork， 现在改名了打，但是打旧名还能用，会自动跳转。作用就是把当前对话分叉出一个新的绘画来，原来的绘画不受影响。他跟 rewind 的 的区别就是， rewind 的是后悔药，半尺是平行宇宙， 如果你想同时试两种不同的方案，就是分叉一下，两边各走一边，最后就是选一个效果好的就可以。 第六个落魄命令，他可以让可乐定时重复执行某个任务，用法就是在这个命令后面跟上时间间隔和你和你要他做的事。比如说每五分钟检查一下部署状态，他就自动跑，不用你盯着， 默认时间间隔是十分钟，并且结果直接在上下文里。可乐可以基于结果做判断和后续操作， 但是要注意，定时任务在创建三天后会自动过期，最后触发一次，然后自我删除。第七个 remote ctrl 命令，就是打 r c 或者是完整的命令。 remote ctrl 它会生成一个 url， 手机打开这个链接，你整个 cloud 的 绘画就出现在手机上， 完全同步。你在手机上发指令，终端那边也能看到你在终端操作，手机实时更新终端代码，始终在你电脑上跑。手机只是个遥控器，所以很安全，非常好用，这点就像那个龙虾。 第八个 export 的 指令，打开这个指令，当前整段对话直接导出 markdown 文档，听起来不起眼是吧？但是有时候你会发现这个功能真的很实用。你跟可乐扣了讨论了半天的架构方案，中间有大量的来回推敲， 如果不保存，回头找起来非常麻烦，直接导出来存着，作为更详细的上下文，下次直接用这八个隐藏的指令，非常实用，建议大家使用起来。好，今天的视频就到这里，感谢大家观看。

如果你用 cloud code 写代码修 bug， 可能遇到两类问题，一是不够顺手，如启动慢，重复确认，常用命令来回敲。二是不够稳定，会跑偏，看起来对，但没跑测试常会话越聊越糊。 本文章五十条技巧，按更快和更稳，整理成速查卡，可收藏备用转账。先介绍三条新手友好且立刻见效的技巧， 一、所有任务写清验证方式，如改完后跑测试失败，先修到全率才算完成， 可提升结果质量。二、切换任务，先 clear 清空上下文，给新指令干净绘画加明确目标，处理更快更准。三、 学会回滚，再尝试按一次 esc 停止当前动作，连按两次 esc 或用斜杠复位，回到检查点警号目录。零一，启动更快，少敲命令，少点确认。 零二、终端更顺手，像写代码一样用零三，质量更稳定，装上验证回路。零四、插件与工具，让看起来对并真的对。五、上下文管理干净比常更重要。 零六、并行与分身 work tree sub agent team 零七、自动化越安全，放开手脚要用刹车。零八、提示技巧，把话说到位，少走弯路。 零九、速查清单五十条一句话动作具体技巧，启动更快。一、给 c s h r c 或斜杠点 b a s h r c 中写 l e s c c 等于 cloud dangerously skip permissions， 但要慎用 dangerously skip permissions 二、用康金妮康婷 resume 接着上次进入肯亲女继续最近绘画。 resume 从列表选绘画继续井号井号井号，中端更顺手。三、命令全家内敛跑命令， 如 get status， 按 pm test 命令和输出，直接进上下文。四、 s e c 停止双 s q 或斜杠 win 回滚，但外部操作不一定能完整回滚。五、 control 叉 s 暂存没写完的提示词，插问后草稿自动恢复。 六、 ctrl 加 b， 把耗时任务扔后台，可继续做其他事。减耗减耗减耗质量更稳定。七、指令写清完成标准，如把 a 重构成 b 改完运行测试套件失败先修复，全律完成。 八、直接贴原始数据，如报错、日制 ci 输出等，避免转述丢细节。九、同意问题究竟两次没好，可以重开绘画 井号井号井号插件与工具。十、优先装 lsp 类插件，如 plug in install t y p e， s c r i p t dash lsp at cold dash plugins dash official eleven。 多用 c l i 工具，可先叉叉叉 help 学用法再完成任务。井号井号井号上下文管理 任务切换，先克里尔新绘画加清晰提示更有效。十三、复杂任务用 plan mode 小 任务直接做。十四、 compact 时说明保留内容，如保留 api 变更点，加修改过的文件清单，加当前测试状态。 十五、生成 cloud 点 md 后删掉一半，判断标准是没这行是否会犯错。十六、犯错后让它更新 cloud md。 十七、用 itunes 把按需内容拆到独立文档，井号井号井号井号并行与分身。十八、 worktree 隔离分支并行做事建议并行二到三个绘画，避免同时改同一文件。十九、 用 sub agents 隔离调查研究主会话接收总结，二十多人协同，先从研究评审开始，稳定后再并行，实现。警号警号警号自动化与安全。二十一、 permissions 白名单常用安全命令。 二十二、斜杠三 box 给自动执行，加护栏控制写操作和网络访问范围。二十三、用 hux 自动格式化和拦截危险命令。 二四、认证支付等关键区域人工复合提示技巧。二十五、用爱的文件路径指路，如 srcoslash m i d d l e w a r e 到 t s。 二十六、 需求不清，让他采访你写 s p e c。 cloud code 拉开差距在于建立验证。一个绘画实现另一个绘画 review、 速查清单、设置 cc 别名、 内联跑命令、 esp、 停止、双 esp、 鬼滚等五十条技巧可收藏备用。 cloud code 拉开差距在于建立验证。清理回滚写作习惯， 想更快就减少重复动作和无效上下文，想更稳就写清验证方式，并保留刹车回滚能力。先用最适合的五条体验回不同。

天天刷 cologold 的， cologold 的 怎么装？不翻墙能不能装？今天拿到了一台全新没有任何开发环境的麦克笔记本，给小白演示一下 cologold 的 完整安装教程。呃，这个是 cologold 的 官网啊，然后这个命令在麦克上基本上一键就能把它装完，但是这个应该是需要我们有一些 特殊能力的，那我们现在来看一下不翻墙怎么装？我们再看 kimi 官网，他这有一个在编程工具中使用 kimi 模型的一个文档，然后里面给出了一个呃，可拉扣的安装安装方法，然后这里面呢就是去分布安装， 就不是一键安装。那么第一步呢，是去装这个 f n m， 那 么这个是在国内访问不到的。那我这里给大家一个贫瘏的命令，可以试下这个。 好，你可以看它已经在装了。好的，那这里我们装完了，我们继续去复制新的密，它说要开一个新的特密闹，把这个关掉， 然后一条条粘进来。那么这三条我们装完之后，我们再去来搞到第四条，也就是安装 club。 这一步我们可以看到呢，现在是没有翻墙的，然后它这个地方是走了个镜像，所以我们也是能够访问到的。 好，那这里最后一步出场，配置直接贴进去。 ok， 现在就装完了，我们来输入 cloud 启动一下试试。 好的，成功了，可以看到我们已经装好了 cloud code， 并且没有翻墙，但是呢，我们不翻墙的话，是用不了 cloud code 的 模型的，只能用 cloud code 再去配国产的一些模型。我们这里以 kimi 为例呢，给大家示范一下， 我们文档下滑到配置环境变量，然后我们等一下把这些全都复制进去，把这个地方的 api k 换成自己的就可以了。那么怎么样去找到自己的 api k 呢？搜索 kimi api 官方平台， 其他的模型也是也是一样的道理，在这里输上名字，选择项目，然后按确认之后就可以使用了，我这里给大家演示一下。 好的，我这里都贴进去了，把我的自己的 api k 挡了一下，然后，呃，可以看到整过程中只需要把这些复制进去，然后我们再输入 clout， 登进去之后呢，我们就可以看到它现在是有 kmi 二点五的模型了，然后就可以进行正常对话了。那么这个方式呢，就可以让我们不翻墙用到 clout， 但是是配了一个国产的大模型 可以，这个就结束了。嗯，那么如果大家是能够翻墙的话呢？我觉得推荐大家直接来到官网去复制这条命令，然后在我们终端里直接去执行就好了，直接回车执行，他就会帮我们安装好了，安装好了之后我们直接登录，登录自己的账号就可以了， 那么本期的视频就到这里了，后面我也会去分享更多关于 ai 的 玩法跟信息，我是小新，关注我带你一起拥抱 ai。

最新的一个新闻就是 cloud code 原码就说泄露了这个事情呢，也有人说是 ankerberg 故意泄露的，还有人说是 cloud 五点零觉醒了，为了不受限制直接越狱了。这里面呢，对开发者或对于创业公司最有价值的就是去分析一下 cloud code 里面的整个的架构是怎么设计的， 代码中呢，也可以反中汇报一下。首先呢， code 有 一个很重要的能力，叫做多 agent 协调。 coordinator 模式，就是用 agent 工具来派子任务，多个 worker 并勤干活的逻辑，一共只有一个文件，三百七行代码，没有状态机，没有工作流，没有 workflow engine。 这个三百行的代码是什么呢？它就是一个 system problem， 用自然元的方式描述。 你现在是协调者， coordinator 用 agent two 派 worker 只读任务呢，是并行的，写任务呢，是串行的，就是为了提升他的效率嘛， work 的 结果通过 xml 标签呢，注入消息队列，就可以跟踪他的并行的这种进展。然后呢，模型呢，就要学会协调，包括什么时候开启一个新的 worker， 什么时候 send message 去接老的 worker， 什么时候呢？该自己动手，全部靠 prompt 驱动。 目前呢，很多传统的所谓的编排的框架就是工作的 u r 状态机啊，可能都是一个过渡工程。未来呢，如果 ai 足够强大，整个的队列数显呢，是可以文件来管理的话，应该十一号其实可以解决问题。第二就是终端的 u i 是 react， 渲染的 就是它的整个的 codex 的 慢慢的编程的能力呢，其实在网页端的形式并不是用一个 u i 实现，而是直接通过代码来渲染，代码渲染呢，其实整个过程也很完整，包 包括双缓冲帧的系统，它逻辑就是每次呢，它只是更新下一帧的区别，而不是重新开始刷一遍。包括呢，字母串的 intending 池，逻辑呢，就它是用整数，而不是通过字母串来替代两轮之间的画面的更新，这是一个加速渲染的一个方法，包括呢，硬件的加速，包括鼠标拖拽的选择，支持双击选词，三击并行， 整个的一百四十个 u i 的 组件，全部都是用 react 浏览器变自动做非常颗粒度的画面的更新，这个也是一个非常强大的一个能力。第三有意思的产品呢，它用了五层的压缩，让对话呢永远不会爆仓，不会超越。它的上下文分别是，第一层 api micro compact， 就是服务端的原声的关系，自动清除了旧的工具的调用，结果在定定的模仿。第二层呢，就是 client mario compact， 按照时间维度清除可压缩的工具，比如 read bash grab 的 输入。第三层呢，就是 context collapse 折叠逻辑上岸文，所以就是你可以理解它是一边在工作，一边在打扫，就是清除一些没有用的信息， 让它的信息不断的每一层在压缩，防止上下文爆仓。第四层呢，叫 auto compact fork， 一个子 agent 生成对话载药，替换原始的消息，就写总结了。第五层， reactive compact from toon 时呢，按轮次从头部丢起。第五层呢，就是已经到了为了压缩很容易丢失一些信息的一个动画， 一个细节，就是 auto compact， 它有一个 circuit breaker， 连续三次就会停止，因为呢，曾经有个 session 因为连续压缩失败了三千两百七十二次，浪费了每天二十五万次的 api 调用。同时 compact 还有一个功能，就是恢复最近读过的五个文件，各限了五千个 token， 加上 skill 从注入独立的两万五千个 token 的 预算，所以压缩完之后并不觉得模型会忘掉之前在干什么。就它有一个缓存，就 就是把一些过载的信息呢，可以放在缓存里。第四个模块呢，就是它通过八十九个 feature flag 暴露了未发布的产品的方向。那这里面呢，有些比较有意思的，比如说 carlos， 分 成了 gif channels， stream， github， webhook， push notification 五个子 flag 看上去呢，是一个主动模式的 a 阵系统，就是自运营的一个功能 active， 另外一个也是一个主动模式 a 阵，不用等用户的指令就能自动行动。 daemon 是 守护进程模式，靠 hold 可以 作为后台服务运行。 voice mode 语音模式， hold to talk 就是 可以直接语音交互。 body 是 一个宠物的伴侣系统，所以呢，从 carols 到 proactive 到 daemon 的 组合来看呢， adoptive 的 方向就是不只是一个被动的 用户打开的 my line， 而是一个一直在后台跑的主动的 agent， 能监听 click up webhook 主动推动通知，在不干活的时候帮你干活，这个逻辑呢，跟 open call 就 很像了。第五个模块呢，叫做预测执行，就源码中有一个叫 speculation 的 模块，就在用户还没有输入下一条指令的时候，就会帮你预测下一步，然后在一个 overlay 的 文件系统上提示执行 多呢，跑二十轮，一百条信息就是预判用户下一步的动作。第六个呢，叫 prompt cache， 就是 first class 一 等功能。那算法呢，对 prompt cache 的 优化程度是很高的，体式词呢，分成了静态跟动态两段，静态的部分可以划为主序缓存。不常用的工具呢，不再初使的 promly 放完整的 schema agent， summer 呢，生成栽药自 agent 呢，共享主对话的 prompt cache， 总体来说呢，就是通过这种类型的 hack， 让 cloud code 用起来又快又便宜。总体来说呢， cloud code 呢，是一个完整的技术框架，它不是在通过模拟训练来优化产品而表现出的，更多的是通过一个类似我们说的 harness engineering 方式呢，去让模型更有价值。这里面很多的工作呢，都是跟提升系统的主动性，保持上下文的理性，以及呢通过缓存等方式提升效率来做的工作。这些工作呢，我觉得也很好的，可以跟现有的 open cloud 的 能力做一个补充，成为所有的 ai 公司，包括个人开发者建立产品中的一个很重要的借鉴的一些能力。我们认为呢，未来整个的 ai 产品会分成三部分， 目前是底层的中间键呢，就是类似 openclaw， 类似这次的 claw code 组合起来的一个核心模块，在此之上呢，才是各类型的这种应用。我们公司现在的产品经理呢，从原来的 ai 产品经理变成了 cloud 产品经理， 因为我们需要用更系统化的思维去理解 ai， 这其中呢，就包括了记忆，包括了主动性，包括了人格，以及的外界的各类 skills 和工具使用能力，这些能力呢，已经成为了未来 ai 产品的一个很重要的核心的必备的组成部分。

这四个命令，最后一个啊，是我觉得你最应该用的。第一个命令， simplify， 当 cloud 帮你写完代码之后啊，你就可以输入斜杠 simplify， 那 cloud 会对刚刚修改的代码做一次三维检查， 他会去看有没有重复的逻辑写法，是不是太复杂了，那有没有更高效的实现，然后他会帮你重构代码。简单理解就说啊，让 cloud 给自己的代码做一次体检。 第二个命令， rewind， 有 时候我们会遇到这种情况， cloud 写着写着就偏离方向了，或者你刚刚写的提示词错了，那这个时候啊，不用重开对话，直接输入斜杠 rewind， 那 cloud 就 会回到刚才那一步对话，相当于给你的 ai 编程加了一个撤销键。第三个命令， btw， 如果你在做一个任务的时候，突然想到一个小问题， 比如这个文件是干嘛的，那你就可以输入斜杠 btw， 解释这个文件的作用，那 cloud 会回答这个问题，但不会打断当前的任务流程，也不会污染当前的上下玩。 最后一个命令 insights， 那 cloud 会在本地直接生成一份报告，分析你最近使用 cloud code 的 情况，比如你的工作内容总结如何使用 cloud code， 哪里出了问题， 建议的使用方法，那相当于 cloud 给你的整个开发过程做了一次全面的复盘。我建议你立马去用一下这个命令啊，一定会很有收获。那这条视频呢，我建议你先点赞收藏，下次用 cloud code 的 时候一定会用到，我是心起关注我每天学习一个外汇固定的小技巧。

你可能听说过 cloud code， 但觉得它跟你没关系，因为名字里面带一个 code， 感觉像是给程序员用的。其实不是。 cloud code 是 一个通用的 ai agent， 它能操作你电脑上的文件，能运行命令，能上网搜索，能一步步地帮你把事情做完。写代码只是它能干的事情 之一。比如我最近用它做了一个 ai 资讯日报系统，每天早上它会自动去抓取各个渠道的 ai 新闻，筛选、整理深层记，要最后输出一份排版好的日报，整个过程不用我动手，它自己跑完。这还只是其中一个例子， 整理文件、处理数据、批量改图、自动化那些重复的工作，只要你能用文字描述清楚，他就能帮你干。本期视频会教你如何安装并使用 cloud code， 不 需要任何技术背景，跟着做就行。如果你用过科室，可能会问， cloud code 的 和科室有什么区别？核心区别就一个，协助方式不同科室是对话式协助，你说一句，他做一步，每一步都要你确认，你得全程盯着向待一个实习生。 cloud code 的是任务式协助，你把需求说清楚，就可以去干别的事情了。 他自己执行完，你回来看结果就行。向交代任务给一个靠谱的员工。接下来我们来讲具体怎么安装，分成两步。第一步，先安装 cloud code。 对 新手来说，最简单的方式就是用 tree 来装。 tree 本身也是一个 ai agent， 可以 帮你处理那些烦人的依赖和环境配置，而且可以免费使用。我们 来到官网，先点击这里下载安装 tree， 装好以后打开它，在对话框输入帮我安装 cloud code。 tree 接着会自动帮你装好，中间可能会弹出一些确认弹窗，点击确认就行。怎么验证安装好了呢？打开终端，输入 cloud 杠 version， 如果能显示版本号就说明安装成功了，然后再输入 cloud， 能看到主界面就对了。第二步，装一个格式化界面，原生的 cloud code 是 在终端里面用的，对新手不太友好，推荐在 vs code 的 里面装一个插件界面，会友好很多。具体步骤，先下载 vs code， 然后打开它，点击左边的扩展图标，搜索 cloud code， 点击安装，装好后点击 cloud code 的 操作界面了。接下来我们来讲怎么配置 cloud code 的 ai 模型。 cloud 的 扣就像一双手，它需要一个大脑，这个大脑就是大圆模型，所以装好之后你得给它配一个模型才能用。有两种方案， 第一种方式是订阅制，直接订阅 cloud 的 官方会员有三个档位，二十美元一个月，一百美元一个月和两百美元一个月，主要区别就是使用量，订阅之后登录账号就能用。不过最近 cloud 的 订阅分号比较多，如果不想折腾的话，可以考虑下面这种 a p i 模式。 a p i 的 来源有两种渠道， 第一种渠道是官方 a p i， 比如国外的就像 cloud openai， 国内的就像智普 mini max， 去官网注册充值就能拿到。第二种就是第三方中转一个账号，能用多种模型，支付方便，有些比官方还要便宜，但稳定性就具体看平台了。购买 a p i 后，你会获得 a p i key。 p i p 就是 一长串字母，你在平台充了钱，平台给你一串 p， 你 填写了 p 以后，它就知道该找谁扣费了，用多少花多少更灵活。那么怎么配置呢？推荐使用 c c switch 来管理 github 上面搜 c c switch， 拖到底部，点击 release， 找到适合你的版本， 然后下载，打开后可以添加多个 a p i p， 点击右上角加号。如果你选的是官方 a p i， 比如像是 g o m， 那 么你就在这里 直接填写你的 api key 就 可以了，其他信息都已经自动填好了。如果你选择的是第三方中转站，就选择自定义配置，然后这里需要填写，嗯，供应商名称，供应商名称你就自己去写一个你自己能记住的就好了。然后这里要写 api key， 还有默认的模型。具体怎么填写呢？一般 api 中转站都会有一个开发者说明文档，你直接把这个链接丢给你的 ai， 然后告诉 ai 你 要在 cc switch 里面配一个 api， 然后让他给你对应要填写的信息就可以了。配置好后，点旁边的魔术棒图标测试一下，显示运行正常就说明成功了，点起用就可以。现在你可以打开 cloud code， 输入你好，你是什么模型， 他会回复你，能正常对话就说明一切配置完成了。接下来你可以试着给他一个简单任务，比如帮我看看当前文件夹有哪些文件，按列表列 行，给我一个清单，他会真的去执行，然后把结果告诉你。到这里你已经装好了 cloud code， 配好了格式化界面，接好了模型。下一步建议从简单的任务开始，比如整理文件，总结文档，过程中遇到报错也不用慌，截图丢给任意一个 ai 聊天工具问基本都能解决，慢慢熟悉以后再尝试更复杂的任务。 这是 cloud code 系列的第一篇，后面我会继续讲如何用它来做更复杂的事情。有哪些进阶功能。我是阿西，我们下期见。

来讲一下最新的卡的扣的最新安装教程啊，简单说就这五步。第一步先安装 node， 点击 s 和 get， 咱们找到官网点这个下载，然后下载一一直下载，点开文件，点开这个下载里面的这个 node， 点击 s 文件夹，点开之后 一直下播，一直下播，然后搞完之后就可以下载安装了。这个 get 也是一样，然后肯定还是 download 的， 然后也是一样，点开那个文件，然后 x x 一 直下载，下载完之后，然后我们就在命令行这个下面，这说 cmd 命令行点开，然后把这一段这一段命令输入进去，输入进去， 输入进去，然后再点 enter， enter 我 已经下载，我就不下载。 enter 之后下载之后它有一个提示界面，好下到内部之后， 然后咱们再去替换 call 接收点文件，我们找到我们自己用户名旗下的一个下载之后，我们这里有一个这么多安装包，在你的用户名下找到 cloud 点接收的这个文件，右键 这样这个记事本中编辑，然后这个是我已经编辑好了的，怎么编辑？你原先这里面是什么？你直接复制，然后复制到这个 gpt 啊，或者什么弹幕行之中，你先把这个 像我给你的这个模板复制进去，复制进去之后啊把这个模板发进去，然后把你自己原来那个可拉扣的点接层点文件里面的东西给他说我是这样的，然后把它改成上面势力的那个版本，也就是说反正就是说把这个给我替换一下， 一开始就是把那个模板给它。第二个是我自己个人信息，把我个人信息套在那个视例里面给我最终完美答案，把这个复制，然后再点 cloud， 点 jason， 点文件里面， 然后右键，然后再几种编辑，然后全选，把刚才那个复制过来，复制到里面之后文件，然后这里保存，保存好之后，保存好之后就可以跳登录了，然后把这个你的这个重启一下，重启一个，这个都是一样的，然后点 cloud， 然后你发现你可以进入了，进入之后，进入了之后咱们就要接入咱们的一个模型，用 cc switch， 用 cc switch 可以 跳灯笼，还是可以进模型，然后点到这个网址下面，咱们找到这个安装包，拉到最下面，拉到这个最下面， 把这个 windows 把这个安装下下去就可以了。一直安装，一直安装，打开之后，然后咱们配置一下咱们的 api， 右键上方，嗯， 可以配置一下智普的，智普的有送五百万大模型的一个头肯，然后把它这个 api， 就 比如这里 api 添加新的 api key， 然后它会有送啊，然后你直接呃列入 cc cc 一，然后进去之后，咱们直接把这个 api key 给它复制到这个地方， api key 复制到这个地方，然后其他的全不用填，然后直接点添加就行了，我现在给它切换一下，试一下， 给它切换一下，然后我们再点这个里面，进去了之后你要重启一下，就把这 c 五四一起按上之后你要重启一个，重启一个 c 二 a 靠的进去， 进去之后，然后再点 yes， 然后看一下什么模型？ m o d， 你 看这现在已经进入上下上下，我们有智普的这个模型，然后再问一下，问一下他那底层模型是什么？你的底层模型是什么？ 好，他的底层模型是智普 g l m o 五。然后我再转到第三方中转的 api key 看一下， 再重启一下， 你会发现可以直接啊，直接可以选择这四个都可以，就切换这个最牛逼的这个 o o pass， 看一下你的底层模型是什么？ ok， 它现在 id 已经出来了， 然后这个安装教程就完完了，应该是很简单，就详详细一点的。这些啊，我会在这个我的 pdf 文档里面更新，需要的可以找我来领取一下。

嘿嘿，大家好，如果你平时也用 ai 来帮你写代码，那今天这个内容你可千万别错过了。咱们要聊的就是 cloud code 里那些最常见也最要命的错误。 更重要的是，我会教你怎么搭一套关键的防护栏，让你能安心地让 ai 干活，再也不用提心吊胆了。 咱们先来看一个真实的故事，听着就让人背后发凉，你想象一下这个场景啊。忙了一天，准备关电脑下班了，就顺手瞄了一眼 getif， 结果你猜怎么着，你发现 ai 居然动了你的 dvd 文件，而你当时连着的是生产环境的数据库。哇，就差那么一点点，一场大灾难就发生了。这点事其实就暴露了咱们现在跟 ai 一 起工作时一个特别要命的漏洞。 所以问题就来了，为什么会发生这种事呢？明明我们给了 ai 指令，让他别碰这个，别碰那个，可他怎么就是不听话呢？其实啊，问题的根源就出在我们跟 ai 沟通的方式上。 你看这张图一下就清楚了。左边我们在 c l a， d， u， e， dot m d 文件里写的那些指令，对 cloud 来说顶多算是个建议，他心情好的时候可能会听，但遵守率大概也就八十八，也就是说，总有那么两成的时候，他会把你的话当耳旁风。 但右边的这个 hux， 那 可就不一样了，它不是建议，是死规定，是规则，遵守率是百分之百，没得商量。 那我们要怎么才能强制 ai 遵守这些规则呢？很简单，给它装上自动化的护栏。在咱们开发这个语境里，这个东西就叫做 hooks， 整个流程其实就两步，特别好理解，第一步叫 pre two use， 你 可以把它想象成一个门卫 cloud， 每次想干点啥，都得先经过这个门卫的审查，门卫说不行它就动不了。 第二步呢，叫 post to use， 这是个质检员，等 cloud 干稳活了，质检员就上来检查工作质量，比如跑跑代码格式化啊，跑跑测试什么的。 好，那咱们现在就来深入看看，到底有哪些 hooks 是 最关键的，这些东西说白了就是你的安全网能帮你挡掉那些最常见也最危险的开发事故。咱们先说第一个，我相信很多人都踩过这个坑。代码格式化 这事吧，说大不大，说小不小，但要是你的 p r 因为格式问题被主管点名，那场面可就相当尴尬了。 解决方案是什么呢？就是这个自动格式化库克，你只要把它设置好，它就会变成一个尽职尽责的质检员，每次 close 修改完任何文件，像 pre tier、 plaque 这种格式化工具就会自动跑一遍，结果就是你的代码永远都是干干净净的，再也不用担心在 p r 里丢人了。 好，说完尴尬的，咱们来说点真正可怕的，你可能觉得 ai 不 会那么傻去运行 r m 杠 f 这种命令吧，但事实是它真的会。就像原文作者说的，这事概率可能很低，但低概率和零概率之间隔着的就是你的生产数据库，你敢赌吗？ 所以这里的救命稻草就是我们前面提到的那个门卫 pre 动手之前，先检查一下它要执行的命令， 一旦发现像 r m 杠、 r f 这种危险分子，立马就给拦下来，有了它，你才能真正的高枕无忧，再也不用担心被自己的工具搞出心理阴影了。 同样需要锁定的还有一些敏感文件，比如说 package log 点这酸，要是让 cloud 不 小心改了这个文件，那接下来可能就是无尽的依赖地狱，让你花好几个小时去排查那些莫名其妙的 bug。 所以还是用一个 pre two use hook 把这些文件锁起来省心。有个比喻我觉得特别贴切， 现在我们用 ai， 就 像是把车钥匙给了一个刚学车的新手，你虽然让他开了，但自己得坐在副驾驶，脚一直悬在刹车上，随时准备踩下去。 而 houx 呢，就相当于给这个副驾驶装了一个自动刹车系统。 ok！ 到目前为止，我们聊的都是怎么防止 ai 犯错，怎么避免灾难。那接下来咱们就更进一步，看看 houx 是 怎么能把 ai 的 工作从不出错 提升到更出色的水平，顺便也提升我们自己的效率。又是两个咱们开发中常见的痛点，你想想， cloud 跟你说老板活干完了，结果你一跑，测试慢屏飘红或者更糟的，他直接给你提了个 p r， 结果 c i c d 管道直接炸了。 主管看到可能就留两个字，认真的吗？这就很烦。所以解决干法就是用 hux 强制执行测试流程，改完代码自动跑一遍测试。提 pr 之前必须保重，所有测试都通过。别小看这一步，它能让 ai 得到及时反馈，产出质量直接翻倍甚至三倍。 还有两个小而美的 hooks， 一个呢，是自动跑 e s link， 帮你检查代码里有没有不合规范的地方，免得被同事翻白眼。另一个呢，是给你生成一个审计日制，把 cloud 运行过的每一条命令都记下来，这样万一出了什么问题，你回头查起来就一目了然了。 好了，前面说的这些大家估计都没什么意义，但接下来这个 hook 可就有点正义了。据说他在原文作者的团队里，甚至还引发了一场小规模战争，因为他触及到了一个更深层次的问题，我们工程师现在到底扮演一个什么样的角色？ 争论的焦点就是应不应该让 ai 自动提交代码。反对派觉得这简直是对 git 的 亵渎。自动提交？那 commit message 怎么办？这不符合工程规范， 但是支持派就觉得这很实用啊，反正最后合并的时候都会被 squash 成一个 commit， 总比咱们自己到下班前写一个大耳空的各种更改要强吧， 这样还能保持一个干净的面向任务的提交历史。这就引出了作者的一个深刻反思，我觉得也说出了很多人的心声，他说你的头衔虽然还是软件工程，但你每天干的活却越来越像一个 ai 保姆。 我们不再只是写代码的人，而成了管理 ai 写代码的人。好了，说了这么多，那今天听完我们到底该怎么做呢？ 这里给大家一个非常明确的行动建议，你不需要一口气把所有八个 hooks 都撞上，就从最关键最重要的那两个护栏开始，第一，自动格式化，第二，拦截危险命令。 相信我，光是这两个就足以帮你挡掉绝大多数的长简灾难了。所以最后就把那个最具争议性的问题留给大家来思考，我们到底应不应该让 ai 自动提交它自己写的代码， 在完全的自动化和必要的人工监督之间，你觉得那个完美的平衡点应该在哪里呢？

好，我给大家讲一下 card code 怎么使用，这里是 card code 官网， card code 现在依旧是最综合实力最强的编程 ai， 这是毋庸置疑的，但是我们直接用不了，而且即使你可以使用也非常的不稳定，所以说我给大家讲一下啊，怎么直接使用。 来到我们的镜像网页 m e s c i 进来之后直接点击 code， 这里你可以安装 card code， 你 可以使用 code x， 甚至你可以使用界面来我们点击安装 card code。 安装 card code 和其他几个 ai 编程都非常简单，只有两个步骤，第一个，下载 rojs， rojs 下载之后我可以验证一下 主线序列号，所以我们正常安装了，然后再安装 card code 的。 安装 card code 特别注意一下，如果你是 windows 和 mac 用户，一定要将 s u d o 获取管理员的权限，那不然它会报错的。 安装完成之后，我们输入 card 就 开始使用，这里特别注意一点，如果你需要使用的话，必须把它那个激活，激活码的话，你可以看我主页地址就 ok。 开始使用熊 color code， 现在去可以直接使用，我可以切换模型之类的，我选的是默认的 hack select 模型，你也可以选择最便宜的 hack 模型，然后就可以直接使用。 就这样如果大家喜欢的话，可以点个赞和收藏，点个赞和收藏，如果你需要使用的话，看我主页地址就 ok， 拜拜，谢谢大家。

那么 cloud code 在 国内呢，我们一般是需要将它改为接入国内的 ai 能力，当然，嗯，其实你也可以改为接入你自己本地的 ai 能力 啊，因为我们是涉及到去编码吧，这样这样的话，我们如果能接入足够聪明的模型，我们当然要接入足够聪明的模型，如果你本地能部署六七幺 b 的 deepsea 的 话，那你用本地的当然也行。我接下来主要讲解接入国内的，呃，两个比较好用的吧。嗯，给大家推荐一个 mini max 和智普 的 api cloud code 在 国内的无限制的应用，接下来我们开始实战吧。那么这个 osloopy 的 cloud code 呢，在国内呢，我们一般需要更改一下它的 ai 能力，通常来说呢，推荐大家使用 mini max 和这个智普 这两个，这两个呢，大家注册新用户呢，也会有一些优惠。接下来的话，我给大家具体实战展示一下如何接入 mini max 或者智普， 以及如何在自己的电脑上装好 cloud code。 首先魔法上我这里不能多讲，我们主要是第二点，首先我们来配置 cloud code， 然后我们去到 cloud code 的 里面官网，直接找到下载链接，我们要使用命令行的形式，所以说我们直接找到 power share， 然后来我们的电脑里面直接运行， 他就安装完成了，但是安装完成之后，他提示你还需要将他的这一个路径加到环境变量里面去，因为我们用的 windows 电脑，然后这里明确写了怎么操作的， 我们按照他的操作一步去完成就行了。我们先在我的电脑里面找到高级系统设置，点击高级系统设置，点击环境变量，然后就来到了我们的用户环境变量，在用户环境变量里面直接新增就 ok 了， ok， 然后接下来了，这个时候我们的 cloud code 就 配置好了，这个时候我们去搜一下 g m l g m l 就是 我们需要用到的 api， 呃，需要用的 ai 能力，也就是智普，然后智普的话，我们在这里去申请一个自己的这个 api 的 k， 先登录注册，然后我们先注先登录一下，登录完成之后我们就可以申请我们的 api k 了。智普呢，现在在这方面能力还是比较强大的，所以说相对 colocq 的 自己的套餐来说，他也是相对便宜的，所以说我们先用国内的这个智普来解决 colocq 的 连接不稳定和被封账号的这个问题。好，现在我们已经收到验证码了，我们进行登录， 登录完成，登录完成之后就可以领领一些 token 啊，可以领很多的 token。 然后这会儿我们自己创建了 a p i， 来到我们的资源包里面，看一眼 我们的资源包里面，我们去，哎，这是我们去购买和领取的一些 a p i， 然后当然我也用了很多了，在这里我们使用的是 g l g l m 四点五 l 这一个模型，这样的话我们需要去到那个 color code user 下面有一个 settings， 这儿节省，这样一个节省文件去进行一个配置，那我们来这里进行配置，我们将这个配置的文件 进行一个嗯，编编写，然后就是 e n v 啊， e n v 就是 环境编环境，我们进行一下编辑，这里填写你刚刚粘贴过来的你的字谱的 api 就 可以了，然后这里使用的这个，嗯， basic url 照这个写就行。 然后这就完成了 cloud code 的 安装器之类的。这样的话我们都把需要用的东西都准备好，一个 load， 一个一个 load js， 一个 word monitor 的 这个拖下来的项目。现在我们就直接告诉这个 cloud， 你 告诉他，让他们帮，让 cloud code 帮我们配置 啊。格罗斯他其实有编辑整个项目的项目的这种代码的能力啊，但是我们这里只用他的一点小小的功能来让我们很轻松的把 word 文档部署在我们的本地。格罗斯大家看到的他也是一个这种命令行的操作的形式。好了，可以看一下，我现在在给他编写这个，让他去进行操作的一些，呃，一些详细的一些说明。

好，今天来讲一下使用 type script 从零开始实现自己的 open file， 也就是一个简单的 ai agent， 我 们会慢慢实现，过程中从简单到难，就一步一步地去了解它的底层的一个原理。呃，首先呢，我们 起个名字吧，叫强可露，然后进入数值化这个项目，用编辑器打开它。 好， 先先改一下，我们是用 type c 来写的话， 然后这边改一下 model start， 我 们创建一个音 v 文件，然后 创建一个 index 点 t s 文件。 好，其实它底层第一步肯定是需要去请求一个大模型的 a p i 的， 我们就使用这个 open open ai 的 一个接口， 可以打开这个这个 n p m 的 这个 open ai 这边的一个包，我们根据它的规范先安装一下，装一下，然后 其实我们就使用 这个这个 s d k 就 可以了。它的 api 其实大家也可以去看一下，就是其实也是一个 h t p 的 一个接口，这个这次我就先不详细看，反正先把这个代码复制过来吧。 嗯，它这个有 type script script 的 一个报错，我们把这个 node 的 这个 type 的 依赖装一下先。 好，它是从音频中读取了一个 k， 其实我们，嗯，我们因为我这边大模型是用的智普的，所以说我这边还还需要去改一个 url， 对这个，然后其实就会有两个，一个 k， 一个 l l， 如果说你是用的那个 open ai 的 这个 k， 那 其实就改个 k 就 好了，我们在这个音频的环境变量中去， 我这边是已经搞好了这个 k， 到时候我录完视频之后会删掉，所以说这边也无所谓，不过你们就是要注意这个 k 就是 不能，不能泄露出去，这个 k 的 话，其实我是在 智普的这边，我我我有购买一个 callinplay， 所以 说我这边这边点这个添加新的 api， k 也可以添加。我这边是已经添加了这次测试的 k， 这边复制一下就可以了。 然后，嗯，可以看他到智普的一个文档，其实他是说是与这个 open ai 的 api 兼容的，比如说我们直接用它的个这边的这个 sdk 就 可以了， 不过它这边文档只有一个 python 的 一个版本，不过没有关系。嗯，弄个 js 版本，我们直接看它这边的文档就可以了。好，回到这边，然后我们这边要修改一下这边的 开始 是吧？对，要加载这个音频的文件， 我们现在可以去先修改一下这个 system， 告诉他用 i have four assistant。 要 用中文吧，英文不太好。你的名字是 讲课喽，然后你是一个 have for ai ai agent， 然后这行就不要了，我们先 content， 这边先 cd。 你 好啊，来测试一下。对，这个就很简单，就是说我们就直接开始就调了一下它的这个黑片的接口，这边它的这个质补的模型是应该是这样没有补是吧？ 看一下啊，它这边的模型对，应该是这个最新的一个模型。好，我们这个也是已经，我们测试一下。 你好，我是江可乐，很高兴见到你，请问有什么需要帮助的吗？可以看到其实大冒险的接口已经去 请求成功了。那我们现在第一步的话就是需要把这个 content 需要通过那个命令行去输入，就是接收它。那现在 ai 这么方便，我们就用 code code 来帮我们，帮我们去实现它，不过我们先先那个啥呢？ 先 get， 先抽象了一下 get， 然后在这边。嗯，把那个 model 设 给它挪一下，然后 好抽象一下。我们现在让让他先提出第一个曲指，就是这边文本 x 这边， 然后十七和十二号，十二号 改为改为让用户输入 修改完成。它是挺，我们直接看看它的代码，它是添加了一个 middle line， middle line user input， 几乎里面的问题。 user input， 然后最后 closed， 好， 测试一下。 你好， 没问题。这个，这个第一步已经可以了，是吧？嗯，很高兴为您服务。请问有什么可以帮助的问题的吗？然后我们先做一个简单的提交吧。 嗯， it 啊，我们 我们这个信息延短一点， 先提交一下 它是输入了什么 get commit and error input。 不 行不行不行， 这个 commit 信息就只能 只能一行，不要有什么 其他的作者信息。 get commit and and user input。 好 好好，简单一点。 下一步我们就是现在的问题，就是说他，他这边就是说我们问了一个问题之后，他直接就 回答了一个问题，然后也就把这个命令给关闭了。但是我们是需要有一个循环，就是说一直不停的去问他问题嘛，对吧？那我们其实是需要一个 well 处的一个东西的。 嗯，我需要需要一个循环不断的， 然后再回答， 看一下它是怎么改的。 我要处用 the input， 用 the input 简说明了问题啊，它，它加了一行，那如果是退出的话，它就直接退出了，没问题。这个用 the input 我 们试试哈。 你好， a p u 有 点慢，一加一等于几？ 再加一，这个时候它应该是没有上下文的，所以说这一步应该它回答不出来 看， 为什么呢？这个是我们下一步就需要解决的，我们现在先退出测试一下，没问题。嗯，再给它 command 一下，就是说我们看一下它这次的改动，其实也不大 at 好， 然后我们告诉他问题啊，就是说这个 u v input 是 呃循环中缺缺少上下文，让它解决一下 u v input 在 循 缺少上下文解决一下。 它应该是会创建一个数组，然后不停的推送进去 messages message 输出， 嗯，看一下它的改动啊，它是这边开始出事化了一个 message 的 一个输出，然后 这个是我们的那个 system 的 一个 promote 这个词，然后请觉得一开始的话会把这个每一次的这个 u 的 input 都 嗯输入到这个数字中，然后这边请求的话就是把这个，它这个是支持这个这样的写法。对， 它的接口是本来就支持传送这个 message 这么一个子段没什么问题，然后等到它的一个返回，返回的结果之后，它会把这个结果也 这个结果是个 string， 对 吧？对，也推推进这个数组，意思是就是说每次循环都会带上历史所有的 对话的一个消息。嗯，这个其实就是目前的一个带上下文的这么的一个解决方案。其实 color code， 或者说是 open color 其实底层都是这么来去做的。对，就是说，嗯，你如果说对话的越来越多，那你每次请求的那个 token 也会越来越快，因为他每次的 token 请求都会把所有的上下文信息，就是说你所有的历史记录的对话的一些消息都带上发给达摩型，因为达摩型其实是一个 可以把它看成是一个纯函数，就是说他并没有上下文的，所以说这个上下文是你每次请求都要提交过去的，我们现在测试一下 知识而已。 一加一等于几？ 再加一。嗯， 可以看到它已经记，就是说有了上下文了，结果也正确了。那我们下一步呢，就是需要 ai engine， 肯定是可以去执行 就是一些命令的嘛，这个是肯定的，就比如说我现在要问他，我要我要列出就帮我列出 当前目录的文件，他肯定是不会帮你去执行这个命令的，因为这个 ai 帧呢，还没有这么个功能，是需要我们下一步去做的。他应该是现在只会给你返回一个，你可以输入某个操作， 是吧？就这么个意思，我先退出吧。嗯，看一下这次的改动啊，也不大 at。 那 我们下一步呢，就是需要去 让他可以执行命令。我问一下他吧，我想要添加 执行命令的功能，请帮我修改 script 这个词，我需要，需要做到 让大模型返回两种确定的返回吧， 第一个就是，嗯，我们就比如说是 amend 冒号开头表示执行某个 bash 命令。第二个是 t s t。 嗯，这是返回的结果。 看一下啊， 它自动给你把这个逻辑加上了 code， code 还是很厉害的。 看一下它的那个提示词是怎么怎么加的。英文，你可以去执行 bash， command and return results to users you must respond in one of these two from it。 或者你说你必须以里底下的两种形式去 响应，第一个是 command 开头的，没有你 to 执行一个 command。 第二个是 txt， 是 你可以，你要正你返回正常的那个文本的响应的时候，就 t txt 开头的，还给了他一个，给了 ai 一个例子， command， 然后 txt or command txt， 然后我们再看一下它对于代码这边的改动啊， 这边删了，删 前面的 message 是 一样的返回，返回了这个外层还是一个循环，然后这边返回了一个 根据这个开头的这个 command 去进行了一个判断，如果说它是以 command 开头的，它就去用这个对 child process 这个紫禁城去执行这个背时命令，然后结果的话会也存到这个。 对，我先把这个存到上下文中，然后这个是他返回的一个结果，然后再把这个执行的结果命令执行的结果也推进这个上下文中， 然后如果错误的话也是一样的，也是有把这个执行错误的推推进这个上下文中，然后如果说是嗯 txt 的 话，就 把这个把这个什么呢格式化一下打印出来，然后把这个嗯 ai 返回的结果也推介上三。文中最后的话是没有指定类型的，就是当做默认的吧，当做默认的执行， 嗯，其实现在是有一个问题的，嗯，就是说当他要执行多个命令，就是说， 嗯，如果说是它要执行多多次那个 command 的 话，它其实里面内存是应该有个循环的，就是说直到， 就是说如果说它返回的第一次是返回的 command， 第二个第二次也是返回的 command 的 话，应该也是有一个循环去处理它的，然后直到检测到以 txt 开头的，就是说它这个内存循环会结束。我现在我们可以先测试一下。 呃，列出当前目录 执行命令，请输入您的问题。哎，它是执行了啊，但是它，嗯，但是有个问题，有个问题，这边 这边执行的结果，对，这边执行的结果是需要再次请求，那个就是是需要再次把这个请求的结果发送给 ai 的， 就是里面应该是有个内，就是这边 这边，这边应该是内部也有个循环的，要不然，嗯，这边仅仅打印了一个执行结果，但是你没有把这个结果告诉 ai， 我 们给他说一下， 嗯， command 执执行完成之后应该要把 结果再发给，发给大模型这里，这里应该是个 是个内部的循环，就是直到检测到 没有 command 的 命令才跳出此内部循环。 改完了哈，再来看一下 这个时候外部的那个 user input 的 一个循环嘛，内部的话就是，嗯，当他的好，对，没毛病，没毛病，让他指指尖一塌，然后这边 复制了这个 message， 然后这一步再去请求。 哎，等一下，第一次啊，这个是第一次请求的，然后内部再去请求了这个大拇指的接口，把它 message 加上，然后这边 再覆盖之前的这个变量，就是说这个，对，这个就是持续会有这个 command。 如果说是，嗯， 这个 tom 的 直线完成之后会到下边这边，下面这边的话 没什么问题，就会是最终的，就是最终的响应的一个 ai 的 一个结果，响应的一个 ai 结果，然后再是外部的一个 有点 import。 好， 这么看起来好像没什么问题，我们试验一下啊。 列出当前目录的 文件， 这次是执行命令的输入，我们等一下，这边就是这边的话就是说他会把再发起第二次请求，把这个输入的结果再给到 ai， 然后 ai 再给你回复， 回复这这些啊，当前目录包含一下文件文件夹，这是一个 node js 项目，需要我帮您查看具体某个文件的内容吗？请输入您的问题，朋友们是不是？是不是？ 是不是？是不是？可以了，没什么问题。那我们现在呃，看一下这个改动， 这次改动就是 这么多，我们这次 再测试一下，他就是这边测试一下这个内部循环的一个一个，一个一个逻辑，就是说刚刚是，刚刚是只有一个命令嘛？我们问他一个可以执行多个命令的问题，就是说我们 怎么讲呢？想一下， 算了，我们先退出吧，但是想不到我们今天先不得 commit 一下 at command execution loop， 没毛病。好，我们现在我想到了，刚刚，我想到了啊，想到一个它可以执行多个命令的。 帮我就是说我，我现在按下 star 就是 一个新的，一个空的一个上下文嘛。所以说我们搞它帮我查看当前项目 并补充 get ignore。 对， 因为我现当前的 get ignore 可以看到只忽略这个 note models， 其实呃，规范的那个 note 截图项目应该会有很多的。呃， get in the norm 就是 我让它去补充这么个，而且它我输入了这么一个体制词呢，它应该会，肯定会有多。嗯，多次的执行命令命令的一个 机会嘛，肯定是第一次他会列出当前的文件，然后把当前文件的结果给到达摩星，然后达摩星再让他去执行一个修改文件的一个命令。好，我们试试 好，第一次命令他是执行了这个，然后我们这边啊，这边这边的执行结果他应该会发给大模型嘛，然后大模型返回的第二第二个执行命令是， 呃，啥啊？会，这个命令是读取了这个 get ignore， 读取了那个 package 的 jason， 然后第三个命令是 是直接修改了这个 get ignore， 然后第四个， 然后会把这个输出再给到大模型，然后这边会最后最后是没有命令，没有命令就会跳出这个循环嘛？然后 说是已经成功补充了这个文件，原内容是仅包含 note models， 新内容是不拉不拉不拉不拉不拉。一堆。 提醒你，音频文件中已存在项目，现已被正确忽略。对，我之前是没有忽略这个音频文件的，而他现在可以看到啊。卧槽，那我这个音频好像，呃，好像是已经 加到了这个 get 的 这个历史中了吗？哎，不管，这个不重要。同同学，你们以后注意就说这个音频肯定是不能进到这个 get 的， 一个肯定是不能进到 get 的 提交中嘛。对，他这边已经忽略了， 这边忽略了好，这么来看是没有什么问题的。其实我我前几天去看那个 opencloud 底层呢，它是基于一个 pad 的 一个 底层的一个 ai 智能的一个包，它其实我看它底层的一个原理，其实就这么，就是这么简单，就是一个一个循环的一个过程，它会检测 最终跳出循环的，就是说我们会检测没有那个，嗯，没有命令执行了，他会跳出这个循环。就是其实就是这么的一个简单的逻辑吧。我们其实现在 这次改动应该只是一个这么改动，让 color code 给他 commit 一下。哎，其实我们， 哎，他说当前工作区是干净的。不会吧，我不是有这个限制了吗？我现在既然这个我自己做的 ai 出来，那我们让他给它 command 一下，看看行不行。 让我们现在做的这个 ai command 一下啊，你看他现在执行了一个查看当前状态的一个 一个一个一个那个啥，然后发现了当天有修改待会暂存的文件，你需要先暂存更改才能提交。你希望帮你执行哪些操作？ 请告诉我需要的提交信息，我会帮你完成提交案。我们现在告诉我们现在自己造的这个 ai 哈。嗯，请帮我暂存所有的改动，并生成一行简短的 一号 it commit 信息，并帮我 it commit 我 们自己的 ai， 去帮我们去完善自己的 ai 项目。朋友们，这是不是还是很给力的 哦，他是直接一下子执行了一条命令，哎，算了，没，没关系没关系，反正我们那个多条命令的那个已经测试好了。提交成功，提交成功啊， 看一下啊，这边确实是有这个提交记录的。其实这就是它底层的 open clock 或者说是 card code 底层的一个最核心的一个循环嘛，它是可以执行 执行这个命令，然后可以去循环地去请求大模型。对， 然后其实后面那些技能的话，其实它也很简单，它你如果是有技能的话，它会把技能一开始会读到这个 system 的 这个提示词中，就是说它会把这个 content 在 不断的完善。嗯，如果说， 嗯，你们感兴趣的话，可以去抓包看一下他那个 code code 的 一开始的那个 system 提示词应该是一个很大很大的一个 content， 然后如果说，嗯，这次的这个， 嗯， ai engine 的 这个原理去了解的话，那你就会知道其实他每次的这个 api 请求都会把这个很如果是 cloj 的 话，他都会把这个很大的这个 content 在 每次请求都会给到大冒险 api 那 边，那这样的话其实他的头可能 消耗很快。就是，其实是有原因的吗？其实你如果理解到他的这个原原理的话，你就会知道一些原因了。对，看一下我录了多久了啊？什么时候开始录的？哎， 嗯，先不录了吧，后面如果有需要我再录 skill 方面的，然后录如何？嗯，我问可乐的话，它火出圈的一个原因是它有很多的，它可以接入很多的那个聊天工具，它其实只是一个。嗯， 界面层的一个改动了，我也不想去做那方面的一个逻辑，我感觉就可以了，后面如果 有其他的想法再录吧。好，谢谢大家。如果说这个视频对你有所帮助，欢迎点赞、评论、收藏、投币。好，再见。

兄弟们，你们要的 cloud code 大 师速成指南他来了，我自己做了一个这样的一个测试，就是我用斜杠 scares 命令去统计我的技能， 然后我用 cost 去看一下我用这条命令所花费的 token 是 多少，查询结果发现他没有花费任何的 token， 然后我再用自然语言的方式去跟 cloud code 进行对话，让他告诉我我目前有多少个可以使用的 scares。 查询结果出来之后，我再用 cos 的 命令去查看一番我现在这个交互自然语言的交互用了多少的 token， 它这里是以一千个 token 为单位的啊，所以说这里是零点零七五，那我们就会发现，当我们在 clock cos 使用中能达到同样的效果的情况下，使用斜杠命令比我们用自然语言的方式要省 token 的 多。 那么既然它这么好用，那么我就整理了一份整个关于 class code 的 完整的命令行手册。这里除了习惯命令之外，还有我们的快捷键和如何去拓展我们的工具，也就是 m c p 的 命令。 第四块就是如何去管 ai 的 记忆。其实 class code 的 这些资料哈市面上有很多，但是你真正要说如果完整足够系统的这种的话，目前还是没有的，如果大家有兴趣的话，可以把它当成我们一个使用过程中的速查手册。 第五块把我们去调用或者是构建 scale 或者 engine 的 效率直接提升了十倍。第六部分是我们 cloud code 总常用的配置，文件的一些配置几乎都在这里。第七部分，当我们没有进入到 cloud code 的 时候，也能够通过终端命令行的方式去给它下达命令。 最后第八块还有我们的高级使用的一些高级的技巧，比如这里控制大模型思考的一些高级的技巧，比如这里控制大模型思考了一些高级的技巧，比如这里控制大模型就变得十分的简单。