claude 打开浏览器验证功能

演示一下用 cloud code 来操作当前的浏览器窗口。首先进入 cloud code， 然后我们告诉他用浏览器打开百度， 会有一个弹窗允许 可以看到他已经进到百度了，我们告诉问他一个需要思考的问题啊，需要进一步思考的问题。 进入 b 站创造中心查看我最近发布的一条视频的数据， 可以看到啊，浏览器这边，这边，浏览器这边它已经开始进行一些跳转的一些操作了。 结论来了，确实拿到了数据，确实是我最近发布的一个视频，虽然说数据不太好，不过没关系，然后下一步再演示一下 有一个交互性的这个操作吧， 我要对所有评论这个视频的都点个赞， 看下他会怎么处理。嗯，他直接下面这边直接进来这个页面了， 然后我把这个打开吧，你看可以看到这边这个，哎，看到了吗？已经在 这三个赞已经都点上了啊。嗯，成功了，成功了，然后看一下他怎么说的，完成。嗯，没毛病。其实，嗯， 用 ai 来操作当前的浏览器还是很好的，因为它你当前的浏览器是已经登录你的账号，你就没有必要去重新登录账号。有了这么个工具，其实我感觉嗯可做的事情就很多了。对，有一些 嗯，大的网站可能会对爬虫会有禁止等等。然后那你现在是用浏览器去操作的，那是不是就没有这种？就是，嗯，担心了。对， 好，那我们来看一下这个到底是怎么安装的，就是说，嗯，如果说你想要去 安装这么一个东西的话，可以去看这个 get up 的 这个仓库。对，嗯，你们可以去研究一下。好，那这个视频就到这里，再见。

好，我给大家讲一下怎么使用 code code， 这是 code code 官网，然后呢？现在我们直接使用不了，即使你可以使用也极其的不稳定，我给大家讲一下怎么直接使用。来到我们的镜像网页， m e s s i 记不住会看我主页地址，进来之后直接点击 code 登录， 然后我们点击安装 code code。 安装 code 只有两个步骤，低不下来， j s 我 已经下载了，我验证一下就 ok。 出现虚列号，准备正常安装，然后我们再安装 code code mark 用户和用户使用户一定要按 s u d o 获取管理员的权限。安装完成之后，我们输入 code code 开始使用。 这特别注意一下，如果你需要使用，必须使用兑换券激活，激活码通过我主页地址获取。 这里就是 coco 的 最新的使用界面，我们看一下那些模型，该有的模型全部都有，如果你想代码质量高一些的话，就使用 opus 模型，其实我使用下来也感觉不是特别贵。 然后就直接开始和押金对话。这里顺便提一嘴，如果你还需要使用 gpt 和界面来进行写论文的话，这里有不将置的版本行，就这样谢谢大家。如果大家需要使用的话，可以看一下我主页地址，同时你也可点个赞和收藏，拜拜！

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。

windows 或者 open 格式，平时用 browse 这个 skill 去抓网页，是不是有个特别麻烦的问题？很多网站是需要登录的，比如小某书啊叉呀，或者是一些后台系统等等。 每次跑任务，它都会重新开一个新的浏览器环境，登录菜没了， cookie 没了，又得重新扫码，真正浪费时间呢。不是抓数据，而是反复登录。其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要在对话里啊。不是抓数据，而是反复登录，其实解决方法非常简单，只要是一句话，你只要杠杠 browse real 模式， 它会调用你本机真实的浏览器，之前登录过的账号，绘画信息，权限信息都会直接附用，不用登录了，体验是不是完全不一样？很多人觉得访问浏览器的 skill 太笨，其实不是它笨，是模式用错了。

怎么使用 code code？ 这里是 code 官网，但是我们直接使用不了，即使你可以使用它也非常的不稳定。我给大家讲一下怎么直接使用来我们的镜像网页 m e s s c i 记不住可看我主页地址。进来之后直接点击 code 登录， 然后我们点击安装 code code， 安装 code code 指令两个步骤，第二个路由器，路由器重启，重启文件下来回验证一下， 出现虚拟号，准备正常安装。然后我们再安装 card code， 你 再加载 s u d o 和呃 mark u 符和力度，使用过再加载 s u d o， 获取管理员的权限。 安装完成之后，我们输入 card 开始使用。这特别注意一下，如果你需要使用，必须使用兑换券激活，激活码通过主页地址获取。 然后这里就是 coco 的 最新的使用界面，我们看一下有哪些模型，该有的模型全部都有，然后直接选择 default 模型就 ok 了。如果你需要接入到 idea 或者是 v s code 里面，直接用 api 接入也行。 那顺便提一嘴，如果你需要使用 g p t 和界面来进行写论文的话，这里有不加字的版本。行，就这样，谢谢大家。如果大家需要使用的话，可以看一下我主页地址，同时你也可以点个赞和收藏，拜拜！

一个研究员正在公园吃着三明治，突然收到一封原本不应该出现的邮件。我已绕过沙乡，拿到互联网访问权限。发这封邮件的是一个刚刚发布一天的 ai asorbic， 有 史以来最强大也最危险的模型， cloud missiles preview。 这也意味着他越狱成功了。 missiles 自己写了一套多步骤的漏洞利用链，从一个原本只能访问少数预设服务的环境中逃了出来。并且为了炫耀这次胜利，事后他主动跑到几个小众但可以公开访问的网站上，发布了相关漏洞的技术信息，这只是他漏洞挖掘能力的冰山一角。 从 esrv 纰漏的信息来看， cloudmissus preview 在 几周内自主挖出了数千个零日漏洞，也就是厂商完全不知情，几乎没有任何防御手段的高危漏洞。所有主流操作系统，所有主流的浏览器，无一幸免。 比如号称全球最安全的操作系统 open bsd， 它是防火墙、路由器等核心设备的首选系统，每一行代码都要经过多轮严格人工审计。但就是这样一个安全标杆，被 misos 揪出了一个藏了二十七年的底层漏洞。从一九九八年开始， 无数次版本更新、安全审计，所有的人类顶级专家都没发现，而 misos 直接秒了。再比如 ffmpeg， 几乎所有的视频播放器、浏览器底层都有，它也是人类反复测试关照的对象。但 misos 愣是找到了一个藏了十六年的漏洞， 而包含这个漏洞的代码，在过去经历了高达五百万次的测试都没被发现。除了找漏洞成本方面， misos 更是让传统安全团队破防，挖出 open bsd 中那个隐藏了二十七年的漏洞，总项目成本不到两万美元。 构建一个 linux 内核提全的完整利用程序成本不到一千美元。以前一个顶级白帽团队挖零日漏洞，总成本加起来几十万甚至上百万美元， 现在这个成本被 missus 压缩到了千分之一，而且还不需要休息，二十四小时不间断运行。好在虽然很可怕，但 israelic 决定先把这头野兽关在笼子里，发起了 project glasswing 计划， 目前只向几家巨头开放。如同他们所说的，老练的向导往往更危险，因为他们会带你去更危险的山。

哇，这个太，这个太神奇了，哇，天呐，哈哈哈，我给你演示一个功能， ai 怎么来自动筛选或者直聘的视频啊？用的是 cloud， 在 酷狗浏览器中装入了，告诉他这个任务，然后我跟那 cloud 说帮我自动操作一个任务，我在浏览器打开了 boss 直聘，很多人可以打招呼，我希望你帮我筛选出来。跟我打招呼的有一百多个人，其中有四十多个人我没看，我来不及看，我就说你先阅读他们的基本资料，选择本科以上做经验三年，五年内换过的公司不超过四个，列出来他们具体的名字，带着薪资的要求发给我聊天框。你先不要阅读他们的简历，因为每个人简历很大，是很消耗托克的。 啊，挺好的，你来对着这个你看一下啊，他刚才给我运行完之后，阅读我一百多份简历，我已经完成对所有获奖人的基本资料筛查，他筛查了三十八个人，一共是一十七个获奖的，就是五年内换过工作不超过四家，三年以上本科以上学历的，把所有的名字 告诉我，然后说我开始批量发送，他们有一个快捷键叫你。好啊，可以聊聊，就自动打招呼，你是否同意用这个模板啊？你看我同意，然后呢？他就是针对这十七个人，可以给他批量。我，天呐，哇，这个太，这个太神奇了，哈哈哈， 太厉害了，就是可以为人士节约多少时间了。嗯，还有很多的地方可以利用。

openclaw 最强对手来了， clod code 泄露的原码里有个叫 chaos 的 功能，做的事跟 openclaw 几乎一样，通过聊天软件控制 ai， 让它自己干活，有事找你。但它是 anthropomorphic 原声做的，直接内置在 clod 里面。 chaos 本质上是一个后台守护进程， 现在的 cloud code 你 关了终端它就停了。 chaos 是 在后台一直跑的，而且它有个 brief mode， 平时不啰嗦，只在需要你决策的时候才发消息，这是从工具变成助理最关键的一步，它学会了什么时候该打扰你，什么时候不该。源码里有个 proactive mode， 打开之后 cloud 不 等你说话，自己判断该做什么。 而且它能感知你有没有在看终端，你不看的时候它更自主，你在看的时候它会多跟你确认。第二个是 channels 系统， telegram， slack， imessage， discord 都能接入，跟 opencloud 多渠道一个架构， 而且它有远程审批，要执行危险操作，手机弹个五字母确认码，你回复 yes 加确认码才放行。原码里写了完整的安全协议，六层验证比 opencloud 严格得多。 第三个叫 agent leadership， 主 agent 可以 拆任务，派出多个子 agent 的 并行干活，比如后端前端测试同时跑，这些子 agent 的 跨轮次保持状态，不是用完就丢的。还有一个很有意思的叫 auto dream cloud， 空闲的时候会自动回顾之前的对话，把有价值的信息整理成记忆文件，下次你来，他已经知道你的项目在做什么，上次聊到哪了？好助理最重要的一点， 技师跟 openclaw 有 什么不同？ openclaw 是 开源的，需要自己搭环境，二十多个渠道，通用性更强。 chrysler 是 anserpik 原生做的，不用装不用配，而且有六层安全验证和自动记忆系统，这些是 openclaw 没有的。一个走开源社区路线，一个走产品内置路线。回头看， anserpik 这几个月的更新全是伏笔。 二月十四号上了 agent teams， 二月二十四号上了远程控制，二月二十六号上了自动记忆，三月十九号上了消息渠道，三月二十号上了远程审批。单独看，每个都是独立功能，但拼在一起，这就是 kyros， 每一步都在为它铺路。源码里， kyros 出现了一百五十四次，不是概念，是写好的代码零件全到位了，就差一个总开关， 为什么铺的这么快？ openclaw 三十四万五千个 star， 二月被 openai 收了，收购消息出来十天， antropic 就 开始立即上功能。不只是 antropic， david 做自主编程， openclaw 做通用 ai 助理。现在 clod kirs 也来了， 整个行业都在往同一个方向走， ai 不 再等你发指令，自己干活，有事找你，下一步不是更聪明，是更自主。

我给大家讲一下怎么使用 code code， 这里是 code 的 最新的官网， code code 现在写代码非常厉害，但是我们直接使用不了，我给大家讲一下怎么直接使用。来了我们的镜像网页 m e s s c i 记不住看我主页地址， 进来之后直接点击 code code 登录 这里，你可以使用 code code x。 接下来我建议大家就使用 code code 或者是 code x， 然后我们点击安装 code code。 安装 code code 只有两个步骤，低不下来。路由器，路由器我已经下载， 然后我验证一下，出现续列号，说明路由器正常安装。然后我们再安装 code code， mark 用户和 linux 用户一定将按 s u d o 获取管理员的权限。 安装完成之后，我们输入 call 开始使用。这里特别注意一下，如果你需要使用，必须使用兑换券激活，激活码通过我主页地址获取。 然后这里就是 coco 的 最新的使用界面，我们看一下哪些模型，该有的模型全部都有，现在我写代码喜欢用 opus 模型，感觉也不是那么贵吧。然后可以直接开始和爱进行对话了， 这里随便提一嘴，如果你还需要使用 gpt 和界面来写的问话，这里也有不加字的版本，直接点击会员卡登录就 ok 了。 行，就这样，如果大家需要使用的话，可以看一下我主页地址，同时也可点个赞和收藏，拜拜！

用过 cloud code 的 朋友有没有被那个闪瞎眼的终端折磨过？每次他执行命令，屏幕就像抽风一样狂跳，特别影响注意力。但现在 cloud code 悄悄更新了一个 no flick 模式，号称彻底解决这个问题。 我们先来看看这个模式牛在哪儿。首先，鼠标操作直接支持了，点击输入框就能移动光标，不用再按方向键，一格一格挪，拖拽文字就能复制。松开直接进剪贴板，点击 u r l 浏览器秒开， 点击文件路径，直接用编辑器打开。这哪是终端，简直是星星，披着命令行外衣的 i d e 星星啊！ 还有个很实用的细节，滚轮可以直接翻历史对话了，不用再按上下键一行一行找。对于需要经常回顾长对话的朋友，这个功能简直救命， 双击选词，三击选型，在支持 k t 协议的终端里，连 ctrl 加 c 都变成复制而不是取消了。开启方式也超级简单，一行命令就搞定。设置好环境变量，重启 cloud code 私滑体验，立刻拥有。 当然，有得必有失，内存和 cpu 占用会略有上升，因为渲染引擎要一直蹲在后台。但说实话，现在电脑内存都三十二 g 起步了，这点开销根本不算是。 总结一下，不再闪烁鼠标全支持历史，随便翻链接直接点！ cloud code 这一次更新可以说是从能用直接升级到了好用，如果你也是 cloud code 的 用户，赶紧去试试这个 no flicker 模式吧！ 好了，今天的分享就到这里，觉得有用的话点个赞收藏一下，我会持续更新 cloud code 和各种 ai 工具的最新玩法。

coco 的 联网能力要被重新定义了，刚上线一周就狂揽两千多新标。它不是普通的搜索插件， 而是给 coco 补齐完整的联网能力。自动选择 web search， web fetch， curl 基纳和 c d p。 关键是直接接管你日常使用的浏览器，带登录太操作动态网页，上传文件截视频帧，连小红书和微信公众号都不在话下。 更狠的是，它支持多 a 准并行操作，多个浏览器会自动沉淀站点经验。想让你的 coco 真正用浏览器干活的赶紧蹲一下。

这套流程可以让 ai 自动操作浏览器，代替你完成一切机械重复性的工作，而且特别的省 toc 很多工作流甚至全程不需要 ai 参与，零 toc 就 能把自动化任务跑起来。比如可以零 toc 抓取电商网站评论，导出成 csv 文件，自动把 markdown 文章发布到 x。 还有对自己开发的 web a p p 进行 ai 自动化测试。我们并不需要懂浏览器的相关知识，只用自然语言就能完成这些任务。本期视频我们使用的 agent 的 框架是 cloud code 或者 codex。 浏览器自动化方案是 playwrite c l i 搭配配套的 skill。 playrite c l i 是 二六年初微软开源的全新浏览器自动化工具。根据官方的精准测试， playrite c l i 比起传统的 playrite m c p 方案，差不多能够减少四倍的 token 消耗。工具搭建好以后，我们可以把很多固定的工作流程沉淀成 skills， 让 ai 能够又快又省的完成任务。甚至熟练后你会发现很多固定流程甚至不需要 ai 参与，只需要让 ai 编辑好一个固定的脚本，就可以零偷看全自动完成工作。好，废话不多说，我们直接开始。 在开始之前，我们需要先确保电脑上安装了 node js， 如果没有安装过，可以来到 node js 的 官网，根据自己的操作系统下载对应的安装包。然后我们打开一个命令行终端，输入这个命令，安装 playwrite c l i。 安装完成。下一步我们要确保电脑上安装了 chrome 浏览器， 如果是 edge 浏览器也可以，不过最好还是推荐使用 chrome 好， 这样准备工作就完成了，我们来测试一下，我们可以使用这个命令，使用 playwrite c l i 操作 chrome 浏览器， 打开谷歌的官网。最后一个参数 hide 的 表示使用的是有头浏览器，如果不加这个参数， playrite 默认使用的是无头浏览器，无头浏览器会在后台静默运行，虽然比较省内存，但是我们看不到浏览器的页面，所以为了方便调试，我们一般加上这个参数。杠杠 hide 的 回车， playwrite c l i 自动操作 chrome 打开了我们要的网页。我们在控制台这边可以看到， playwrite c l i 只是输出了一个简洁的网页摘要，而没有返回整个网页的全部 dom 结构，下面附带了一个网页结构的文件地址， ai agent 如果需要更详细的网页结构信息，就可以选择读取这个快照文件，获取更详细的信息，如果不需要，就可以选择不读取。这也就是为什么 playwrite c l i 比起 m c p 更节省上下文的秘密所在。因为 m c p 是 把网页内容全部塞进上下文， 而 playwrite c l i 可以 由 ai 按需加载的思路。 screenshot 是 给浏览器截图，我们看到截屏的时候，它还是以一个 p n g 的 文件的形式 存放在了电脑的本地硬盘上，由 ai 决定是否来读取，而不是像 m c p 那 样直接把图片塞入 ai 的 上下文。我们再介绍一个重要的参数，就是杠杠 persistent， persistent 表示把 cookie、 登录状态、本地存储之类的数据写到硬盘里面，下次使用的时候继续拿出来用， 这样就不需要每次都重新登录了，比如我之前登录过，我们打开的谷歌首页就变成了已经登录过的状态了。 到这里我们就介绍完了 playwrite c l i 的 基础使用，下一步我们就把它接入 ai agent。 本期视频主要使用的 agent 的 框架是 cloud code 和 codex。 爬爬虾之前有很多期视频介绍 codex 或者 cloud code 了，这里我就不赘述了。 playwrite c l i 是 一个新诞生的命令行工具， ai 并不知道该如何使用这些命令，所以我们需要给 ai 搭配 skills 来一起使用 playwrite c l i 作为技术底座，而 而 skills 作为说明文档， c l i 加 skills 搭配起来使用，就可以取代传统的 m c p 方式，这也是最近的一个技术发展趋势。我们先新建一个项目文件夹，打开这个文件夹，打开命令行终端，我们直接输入这个命令，给文件夹里面安装 skills， 这样 skills 就 安装完成了， 它放到了我们新建的项目文件夹的这个目录下面。然后我们就可以启动 cloud code， 我 来询问它你有哪些 skills 可以成功地读取到 playwrite c l i 技能，这样我们就成功地把它接入了 cloud code。 接下来我们来看另外一个 agent 的 框架，就是 codex， 我 们只需要在项目目录里面把存放 skills 文件夹的名字从点 cloud 改成点 codex 来适配 codex 就 完成了。 然后我们还是在这个目录里面打开 codex， 在 codex 里面可以输入命令斜线 skills。 我 们看到这里列出了 playwrite c l i， 在 codex 里面也配置完成了，我们在 codex 里面测试一下基础用法， 我让他使用 playwrite c l i 加上这两个参数，打开 guirk， 问问今天青岛的天气怎么样。 ai 成功的打开了浏览器，来到了 guirk 的 首页，帮我们自动输入了问题，自动点击了回车，拿到了结果，最终成功打印到了控制台上，任务就完成了。 我们来看一个复杂一些的例子，使用 playwrite c l i 查看这个商品前一百条评论，然后保存到一个 c s v 文件里面。 我们看到 ai 还是先学习 playrite c l i 技能，然后打开了商品页。第一次运行总是磕磕绊绊的，不过没关系，我们让他自己探索， 自己寻找解决思路。 ai 尝试了很多方案，也浪费了不少头肯，我们看到这里显示用掉了百分之四十一的上下文窗口，最后成功完成了任务，帮我们获取到了这个 c s v 文件，成功抓取到了这么一百条数据。我 我们有两种方式可以把这个流程总结并且保存下来，让它下一次执行变得更加丝滑，更加省 token。 我 们先来看第一个方式，就是把这个过程保存成一个 skill 里，输入提示词，创建一个新的 skill， 把刚才打开网站查看评论，并且保存评论的全过程，还有遇到的坑都提炼出来，保存到这个 skills 里面，后面我只要让你保存评论，你就能调用这个 skill 完成任务。 ai 帮我们创建了 skill， 把这个任务里面可以附用的内容都固化进了知识 这里，我让他修改一下，把 skill 放到项目目录里面， skill 成功放到了项目目录下面，现在我们有两个 skill 了，一个是 playwrite c l i， 还有一个就是刚才保存评论那个流程的 skill。 这里我先清理一下上下文，我们再用相同的任务来测试一下。 有了 skills 的 指导以后，效果就不一样了。 ai 充分吸取了之前的经验，没有再出现多余的动作，也没有报错，用最低的 token 消耗完美的完成了任务。 我们第一次让 ai 自己摸索，自己试错，用了百分之四十一的上下文才完成了任务。第二次，有了 skills 的 指导，只用了百分之五的上下文就完成了任务。通过把过程提炼总结成 skills， 获得了将近十倍的效率提升。抓取评论是一个固定流程，其实并不需要 ai 进行智能化的控制， 我们可以直接把它编写成一个固定的脚本，这里输入提示词，你把刚才所有的 playwrite c l i 命令汇总成一个脚本，执行脚本就能获取商品的前一百条评论，并且保存到一个 c s v 文件里面。注意，每一步都要有合理的延时与等待，确保任务成功。 脚本写完，你先测试一轮，很快 codex 为我们编辑完成了脚本，他已经自己测试通过了。我们来看一下这个脚本长什么样。在我这个 windows 电脑上就是这么一个 power shell 的 脚本。 a a 以编程的方式把刚才的步骤都固定下来了。 比如第一步，打开商品页面。第二步，确认浏览器里打开的是正确的 u r l。 第四步，点击查看全部评价按钮。最后一步，把刚才的 json 数据保存成一个 csv 文件， 我们也来测试一下，我们打开一个命令行终端，输入这个 power shell 脚本的路径回车执行。这是一个固定的流程，中间没有 ai 的 参与。我们看到这次不再依赖 codex 了，直接执行这个 power shell 脚本，零偷坑，零成本就完成了任务， 还取得了相同的效果。好，我们来总结一下这套浏览器自动化的流程。在准备阶段，我们先安装 note js， playwrite c l i 还有 chrome 浏览器。第二步，选择你喜爱的 a i a 阵的工具，把 playwrite c l i 的 skill 安装进去。第三步，给 a a 一个复杂的任务， 让他自己摸索并且执行完。第四步，让 ai 把刚才的执行结果提炼，总结成 skill， 之前遇到的坑就不要再踩了。第五步，重试相同的任务， ai 在 skills 的 指导下，可以把 token 的 消耗降低十倍， 如果是完全固定化的流程，还可以继续进行。第六步，让 ai 把这个过程直接编写成一个脚本，有了脚本以后，我们甚至可以直接执行这个脚本完成任务，完全不需要 ai 参与，把 token 消耗直接降低到了零。 我们再来看一个实战案例，最近扒扒虾，把自己的视频用 ai 转成图文教程，然后发到各个平台上面。大部分平台发文章都比较简单，唯独有一个平台 x 发文章的步骤非常的繁琐，这是我的一个文章，是不能直接以 markdown 格式粘贴过来的。首先这个格式会错乱，第二个问题是图片都展示不出来。然后我又测试了一下，如果使用 html 格式 是可以粘贴的，但是又出现了一个新的问题，图片是粘贴不过来的，图片都变成了这么一个照相机的小符号，我们只能手动先把小照相机删除，然后把图片复制一下，一张张的手动粘贴过来， 非常的麻烦。接下来我们就使用前面介绍的自动化流程，把这个发文章的全过程进行 ai 自动化。这里我还是使用 codex 帮我编辑一个 python 脚本， 把文章里的图片下载到本地，从零零一开始编号，放到这个文件夹里面，先转换成一个只使用本地图片的 markdown 文章，然后运行 python 把本地图片的 markdown 文章转换成 html 格式，注意 html 格式里面每张图都应该是独立段落。 开始 ai 帮我们编辑好了脚本，并且为我们转换好了文章。我们来看一下，图片都放到了这个 image 文件夹下面，而且已经把文章转换成了 html 格式的。好，下一步我们就可以让 ai 来帮我们自动发文了，我们输入提示词，使用 playwrite c l i 先打开这个网站，创建一个新的文章， 然后把这个 html 的 内容粘贴进去，找到所有的这种照相机的这种小图标的位置，先按退格键删除掉小图标，然后在图片文件夹里面找到图片，先复制出来，按 ctrl v 再粘贴进去。这个小 icon 的 数量跟图片的数量是相等的，我需要他按顺序替换好。我们开始 ai 为我们打开了浏览器，创建了一个新的草稿，把 html 格式的文章粘贴进去了，然后他开始为我们一张张的上传图片， 把原来的站位符删除掉，然后一张张的替换成真正的图片，我们看到他正在一张张的帮我们自动化的替换。整个过程非常的顺利，我让 ai 把从头开始的全流程整理成一个 skill， 然后放到项目目录， 以后我只要给你一个文章就能自动发布。 ai 帮我们固化了一个 skill， ai 为我们编辑好了技能，生成了这些配套的脚本，然后这个 skills 就 可以覆盖自动发稿的全流程。以后我只要给他一个文章路径，告诉他使用这个 skill 自动发布， 就能自动地帮我把这个文章发布上去，非常的棒。这个 skills 的 源代码我已经上传到了 github 的 这个仓库下面，感兴趣的观众朋友们可以来参考试一下，不过我这个是 windows 电脑的，如果是其他操作系统，可以让 ai 参考这个 skill 来改一下。相信按照我这套流程，大家都可以编写出属于自己的 skill。 我 们这套浏览器自动化流程一个重要的应用就是对自己写的 web app 进行自动化测试。 比如这里我开发了一个简历润色美化的网页 app。 接下来我输入指令阅读代码，把从注册开始的主体流程写一个中文的测试文档，然后再用 playwrite c l i 打开网页，根据你的测试用力完成测试。 开始 ai 通过阅读代码学习到了这个项目的功能，然后确认了主体流程，接下来他开始编辑测试文档。测试文档编辑好了，这里包含第一步做什么，第二步做什么，第三步做什么。 然后 ai 使用 playwrite c l i 打开了浏览器，它自动点击了注册按钮，创建了测试账号，完成了登录。它创建了一份测试简历，并且上传上来了，完成了主体流程的测试。测试结论是通过。我们也可以要求 ai 编辑更多的测试，用力使 用 playwrite c l i 进行全自动的测试。还可以使用 openclaw 这种带定任务的 agent 框架，让它定时对我们的系统进行测试。一旦我们修改出来了 bug， ai 就 能全自动的发现，并且告诉我们省去了很多的人工测试成本，对我们开发网页 app 会很有帮助。好，这就是本期视频全部内容了，感谢大家点赞支持，我们下期再见！

很多人发现 clock code 虽然能联网，但其实只会做简单的搜索和抓取，遇到需要登录、点击或者处理动态页面的复杂任务，就彻底抓瞎了。现在通过给它装上 web access 这个 skill， 我 们直接把它的联网能力 从只能看拉到了能操作。它不仅补齐了智能调度策略，更重要的是引入了 c d t 浏览器自动化和站点经验积累，让 clock code 真正拥有了在浏览器里丝滑操作的能力。 联网策略现在变得非常智能，它不再是死板地只用一种方式，而是会根据你的任务场景，在 web search、 web fetch、 girl、 gina 以及 c d p 之间做自主判断。比如简单的搜一下用 search 要处理复杂的动态页面，它会自动切换到 c d p 模式。 最硬核的能力是 c d p 浏览器操作，因为它直接连接你日常使用的 chrome， 所以 天然就带着你的登录状态， 不用再为复杂的验证码或者登录流程发愁。它不仅能处理动态加载的页面，还能像真人一样进行操作。它提供了三种点击方式，除了常规的 js 点击，还支持模拟真实鼠标轨迹的 click that， 甚至能直接完成文件上传。 如果你需要分析视频，它还能直接从 dom 里提取视频 url， 或者在任意时间点进行截帧分析。为了提升大规模任务的效率，它引入了并行分制机制。当你需要同时调研多个目标时，它会分发指令，并行执行 每个任务，在独立的 tab 级进行隔离，互不干扰。同时，它还有一套站点经验积累系统，它会按域名存储操作经验，比如某个平台的 url 模式是什么？有哪些已知的交互陷阱？这些经验在不同的 session 之间是可以服用的，让 agent 越用越聪明。 在最新的 v 二四点一版本中，有两个非常关键的技术突破，首先是实现了全平台支持，脚本已经从 bash 迁移到了 node js， 现在 windows、 linux 和 macos 都能无缝使用。更厉害的是，它实现了 dom 边界穿透，通过 evo 地归便利技术， 它能直接穿透 shadow、 dome 和 iframe 这些以往选择器根本无法跨越的边界，彻底解决了自动化操作中的盲区问题。安装非常简单，你有三种选择。最省事的是直接对 cloud 说，帮我安装这个 skill， 后面接上 get up 链接就行。如果你习惯用插件管理，可以用 cloud login 命令添加。 当然也支持最传统的 git clone， 手动下载到指定的 skills 目录下。如果你要用 c d p 模式，有两个硬性条件必须满足， 首先，你的 node js 版本得在二十二以上。其次，一定要在 chrome 地址栏打开 chrome 冒斜杠，斜杠 inspect 页面勾选，允许远程调试这个选项。虽然 agent 在 运行时会自动帮你检查环境，但这两个前提如果不手动配好，后续操作是无法生效的。 一旦 proxy 启动， agent 就 能通过一系列 a p i 实现对页面的精细控制。它不仅能新建或关闭 tab， 还能执行 js 代码，或者通过 click at 发送真实的鼠标点击事件。 更强大的是，它支持直接进行文件上传、页面滚动，甚至能对页面进行截图，实现真正的自动化闭环。 有了这个能力，你可以让 agent 做很多以前做不了的事，比如让他同时调研五个产品的官网，并给出对比代号，或者让他去一些主流社交平台搜索特定账号，甚至直接在创作者后台帮你处理一些日常的发布任务， 他能把原本需要人工反复切换的操作全部变成自动化的任务流。这里必须严肃提醒大家一点， 如果你打算用它去操作一些社交平台，一定要非常小心，因为这种自动化行为很容易被平台识别，从而导致账号被限流，甚至直接封禁。为了保险起见，我强烈建议大家在测试和实际操作时，一定要使用专门的小号，千万不要用你的主账号去冒险。 最后，我想分享一下这个工具的设计哲学，真正的 skill 不 应该只是一个操作手册，它应该是哲学加上技术事实。我们不应该试图替 ai 做所有的推理，而是应该把各种能力的权衡交给他，提供足够丰富的技术手段，让 ai 能根据当前的场景自主做出最正确的决策。

手把手教大家如何还原可乐泄露的原代码。首先我们知道在三月三十一号的时候，他们不小心把自己的代码上传到了 npm 仓库里面，在这个文件里面，那我们要怎么获得这个文件呢？要下载二点一点八八，这个包 在他的官方的 npm 仓库里，他已经被删除掉了，在四零四已经看不到了，但是腾讯云那边有缓存，缓存的地址是这个，你可以直接在浏览器打开它， 输入它下载，等它下载完之后，你就解压它，这是个压缩包，在我这边解压之后，它是这个样子。有的人会有疑问，这个软件它大小不一样， 它这个压缩包是只有差不多多少，我看一下啊，压缩包只有三十 mb， 而这个文件它是有六十，而我们的原代码是在这个压缩后的 click 点击 s d m p y 里面，大家记住这个六十 mb， 那怎么还原他呢？很简单，复制这个地址，然后在终端里面打开，他就是终端地址， 这个是不用复制了，那你已经在这个路径里面了，这个时候你用去打开它，打开这个路径，你输入这样的命令，打开之后你就在这个去里面让去一条龙帮你去解决掉。 比如说我们现在这个文件的路径是这样，那你就直接复制这个路径，让他说让他把这个 m p 文件转成 g s 还原，大家看到其实原码都在这个子段里面，还原之后差不多会有七十万，行，你就直接跟他这么讲， 他这个翠自动帮你转成那种人类可读的，因为他现在所有的压缩在一起，你是没办法，代码完全是没法看的， 你看他就会慢慢帮你分析，会帮你还原，还原了之后效果就会这样子。在图片上说的一共差不多会有七十万行代码，但具体是五十万行还是七十万行都是可以的，因为大概这个只是代码格式化工具的差异而已，都是对的。

看过来兄弟们，我刚才发现了一个超级简单开通的会员的方法，十秒钟到站，一点都不夸张啊，我之前用的是其他方法，巨麻烦，还迟迟不到站，正好现在我准备帮我室友开通他的会员，然后我演示给大家看一下，这是我室友账号，可以看到他是一个免费的状态，然后在同一个浏览器打开我刚刚购买的礼品卡，然后这是一个链接， 然后直接点击这个按钮，微点， ok， 这就完成了，这也是 pro 会员，至于我是在哪里发现的呢？ 然后点击这里，然后选择需要的会员，付款后会自动发货，然后你就可以得到一个礼品卡链接，然后有需要的兄弟快去试试吧。