luckyapi使用教程

小龙虾不回答，发现 a p i t 配错了，不想翻配置文件，就用这个命令。如果你在我的上条视频已经查到问题可能出在 a p i t。 的 配置不对，但你又不想自己去翻 system 文件，那先记一个更省事的方法， open core on board。 这个命令本来就是我本科的设置向导安装时会用，后面要重新改模型和认证配置，也可以再跑一次。像这些比较常见的问题， api t 填错了，想换一个模型来源，或者现在这个 api 不 想用了， 都可以先试着重新跑一遍 on board。 官方的 on board 文档里也明确写了 base url a p i t model id 用它就能改。所以如果你不想直接改配置文件， 最省事的记法就一句，配置可能填错了，先跑一遍 open core on board， 后面我再继续讲什么问题适合重跑 on board， 什么问题就不是它能解决的。

大家好，玩了这么长时间的魔兽呢，我们来做一个魔兽地图，首先我们登录到平台，找到成为作者，打开网页往下翻，我们可以看到一个 y 三编辑器，然后下面是一个其他 一般指的是各种版本的这个 y d w e 这个编辑器，这两个编辑器呢各有优劣吧，作为一个新手， y 三还是方便一点 启动这个 y 三编辑器，目前使用的版本是二点五点一六，我们在新建项目里可以看到，第一个是空白模板，剩下的一些模板是比较火的类型，然后我们随便打开一个模板或者是空白模板，这个魔兽地图呢，有一个常见的这个 鲁啊语言的一个库啊，就是也可以就是纯脚本的写这个地，虽然作为新手呢，可能用不了这个，但我们还是以这个地方开头，因为现在 ai 的 辅助嘛，所以说 你直接把你的需求告诉 a， 然后他也会给你传这个代码出来，他只不过是版本的更替原因啊，就是就是 ai 告诉你的这个代码，就是有部分的方法已经过时了 啊，或者是类名，甚至都整个删除的，这种就会报错啊。关于 logo 库的这个载入呢，我们可以看到门口这个有一个帮助界面，我们可以看到这个 logo 库， 我们点开这个地方呢，它会给我们弹一个网页，然后我们往下翻啊这个它让我们使用这个 s q 的 来编辑这个，然后这里有两种安装方式，一种是自动安装，把这个它需要的一些插件装上啊，这里需要两个，一个是楼外圆的官方发的这个 y 三的一个库， 然后还有一种呢是手动的，有步骤，但是我试了很多次都安装不上，我们打开这个 y s q 的， 嗯，这里我们 点开插件，可以看到最下面有一个选择 y 山地图的路径，把我们之前创建的魔兽地图的路径发给他， 这里弹出了一个对话框，就是是否信任那个插件，信任之后呢，我们选择功能，上面有个初步你在哪个链接下载，就是速度都差不多，他会再次要求我们安装一个 excel 插件，如果没有这个 excel 插件的话，他就就会报错了， 如果正常安装之后，它就会图纸化成功，这里可以看到它这个它的问题，这个标签里啊，它只有一个问题，不用那个 logo 语言，纯用那个编辑器来编是可以的，我们就是做一个扩展，当然这个扩展完了，第二天打开这个文件大概率是打不开了啊，那 a p i 无条件面了，一点也不轴了。 打开这个 v i q 的， 他会再次让我们这个确认一下信不信任新手，他这个 v i q 的 也是一个新安装的默认状态啊，就是你每次用插件他都会问你啊，是不是信任那个，当我们挂脚本之后，第二天 啊，他就会因为我们没信任他，导致这个图打不开。给新手玩家做一个解释，然后我们关于 y 三编辑器的第一期呢，就到这里结束了。

吾有终有你以为懒人沙发是坐在中间处变成单人沙发，有支撑，坐感好？还以为是坐在三分之一处直接变成沙发床躺着刷手机。百分之九十九的人都不知道懒人沙发的使用方法， 其实是趴着练倒立，撑着练瑜伽。其实就是你想怎么做就怎么做，懒人吗？懒得研究使用方法了。

api 中转站搭建就是这么简单，一个云服务器域名，一串刀客指令，但是难再从哪拿又拿哪去，这是难点。未来感觉大家都会用某某大模型，怎么样让大家开心的用到我的大模型呢？有谁知道吗？ 这里使用 github 开源项目 new api， 自己可设置内容非常多，渠道管理兑换码管理，用户管理等等多种非常合理非常贴心的设置，拿到手基本不用再干什么了。当然了，我们不是大模型的制作者，我们只是大模型的搬运工。

飞出多维表格调用几次模型之后就显示额度不足。最近就有很多朋友问我，你这个表格是不是不稳定？其实不是软件的问题，你可以把飞出自带的 ai 功能理解为试用装，为了保证服务器的负债和商业成本，官方就会设定一个 top， 也就是一个额度，一旦免费的额度使用完，你的自动化就会断掉。这个时候就有很多人认为这个工具不好用，觉得它满足不了自己的交付。 但其实真正的高频使用者，他们通常不会依赖官方的额度。我们就要接入一个 api， 简单来说，它就是打开 ai 算力底层的一把钥匙，通过 api 你 才能接入更多的大模型，而不再受限于平台的免费配额。虽然就会产生一点点按量计算的费用，但是你用极低的成本换来的是不间断的生产力。所以其实不是它不好用， 而是你没有找到对应的钥匙。我刚开始也是在这个顶上花了好多时间和功夫，看了很多博主的视频，也没有真正的理解，所以今天我想讲一讲这个东西，下期我会告诉大家如何接入正确的 a p i。 点个关注，下期再见！

今天给大家分享一个比较便宜的普通小白都能用的一个大模型。我们知道我们在学习 ai 或者使用 ai 的 过程中，就会发现 它是一个巨大的氪金的东西，因为会消耗大量的 token， 很多大模型靠这个 token 的 消耗令来盈利来赚钱。今天分享的这个呢，就是阿里云的一个最新的叫扣丁普兰的 这个头，跟他这个主题呢，说是量大环保，支持阿里云的千万的三点五，还有 mini max， 还有 嗯 g m m 等等各种模型，他是按照消耗的次数调用的，次数就每月呢大概有一万八千次的这个调用额度，每月的这个套餐费用是四十块钱，现在打折啊，现在二十块钱 对于普通小白是完全够用的，因为很多人反映这个 投币量很少，而且比较慢，如果你只是说我掌握一下 ai 的 基本应用，跑一下简单的流程，知道这个 ai 是 干嘛的， 我觉得是完全够用，它还支持这个龙虾，还有支持可乐扣的。另外一个呢，就是我们在调用这个 api 的 时候，一定要记得是扣丁普兰的 api， 不是 那个百炼的 api， 因为百炼的那个 api 呢，它是后付费的，你消耗多少投币就扣多少钱。 我上个月签约的时候，当时结果 api 填的是那个百炼的，他一天就给我花费了一百块钱，当时把我吓坏了。我觉得阿里云他这个售后比较好，因为是今天那个售后小哥给我打电话， 我把这个事情给他说了，他说你是调用错了 api 了，今天就把那个 api 给改过来了，我觉得这个是比较划算，因为一个月就二十块钱，大家可以试试。

詹曼奈，三点零 a p i 如何接入使用？只需打开这个网站，你就可以轻松用上詹曼奈全模型 a p i 了。然后打开 a p i 密钥界面，接着把 a p i 密钥和 a p i 地址配置上去，最后就能正常使用啦。

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用这个 oppo 可乐，我是真的用的快没招了啊，用的我真的快吐血了。我靠，我折腾了快一个多月啊，现在其实就连一些最简单的功能他都没法实现。我，真的，你网上还有些人说靠他赚钱的，我现在就是让他给我做个表格，他都做不了。 举个例子吧，你看就是你看我给他发图片，这是我们顾客前面备注的名字，后面是添加的日期，我把图片扔给他，我说就是你做一个表格，你把添加日期改成我后面备注的日期，你看 我添加日期顶多三月二三月十八号，我不知道为什么他会添加日期，他会写成三月十九，三月二十。我觉得他这个图片识别功能有点问题吧， 你怎么叫他改，怎么叫他调，他都调不了。我说你这不乱写了，他就是一直跟你对不起，他跟你道歉 啊，然后就一直跟你说他补好了补好了，然后你点进去，他始终还是这个样子，一点反应没有。卧槽，我这真的被他折腾没招了。 我用的是那个机迷，你官方的 a p i， 我 用的是三点一，三点一 f。 那 学，我现在就准备去开一个 gbt 的 polo 那 个订阅账号，然后到时候用账号授权登录，然后切五点四 polo 大 模型，我来看一下那个能不能帮我做个表格登记的工作啊？卧槽，真的是我被折腾吐血了。我靠。

我们继续讲是用 node js 来实现一个 ai agent， 可以 是 cloud code， 也可以是 open cloud。 我 们先来回顾一下嗯，上节课所讲的一个代码吧，很简单，就是一个循环。 嗯，首先呢，这里先定义一个 message， 嗯，我们传入一个 system 的 一个提示词，意思就是告诉他，嗯他可以去执行一个 bash 命令，然后嗯 嗯，他的回答可以有两两种结果，一种是嗯要执行的命令，一种是嗯最终的一个执行完成之后的一个结果。对，然后我们一开始的这里是一个循环， 我要出的一个循环。一开始的话我们是先让用户输入 命令啊，不是输入命令，是输入一个问题，输入问题之后的话，我们往这个 message 里面去部署进去这个用户的问题，然后再去请求这个 openai 的 一个大模型的一个接口， 然后大模型的话会返回一个内容，假如说这个嗯返回的响应里面的内容是这个我们定义的这个，我们在这个系统提示词这边给他的 两种选择嘛，假如说它是这个以 command 开头的，那我们就去执行这个 command， 就是 去它是一个啊 bash 的 一个命令，我们就去通过这个嗯 child process 这个紫禁城的这个 调用去执行这个命令，然后将这个结果也 对，首先是把这个命令推进去，推到这个历史的这个消息中，然后再把这个执行的结果也推到这个历史的消息中，然后他也是一个呃内部的一个循环，就是说 当他嗯一直有这个命令，那就一直去执行嘛。最后的话，嗯， 我们把这个嗯就是包含这个命令执行结果的这个 message 再去请求这个大模型的接口，然后大模型就不断地去处理命令，然后最终会有 以 text 开头的一个命令，就代表他已经执行完了，代表他已经知道了这个问题的一个结果了。然后这个时候就我们把这个 ai 的 回复就打印出来，然后再把它这个 ai 的 一个回复再推进这个 message 中。然后如果 这个就是在一个上层的一个 vr 出的一个循环中，如果说用户有下一个问题，那就继续去扩展这个上下文嘛，反正这个 message 就是 一个上下文，就说随着你的用户的 问题的不断的问嘛，然后他这个 message 就是 里面的内容会越来越多，然后每次请求的内容也都会把你所有的历史的消息的内容都会去请求上去。这个就是我们上节课所讲的一个，嗯，逻辑， 好，那我们这节课继续讲，我们这节课主要去讲一下使用 function 这个功能，其实，嗯，我们 现在的这个提示词是有些粗糙的，因为，呃，其实我们没有必要说是在这个系统提示词里面告诉他返回两种命令，其实他官方是就会有一个防身靠的一个功能，就是说你可以去定义 定义一个背式的一个防身，然后去使用他官方的一个功能，这样的话有一个好处呢，就是说 会减少一个幻觉，就是说我们现在目前是只是在提示词里面给他规定你返回呃两种不同形式的命令，但是如万一他 ai 出现了幻觉，那可能他返回的结果就 可能会是其他的结果也不一定，但是说我们如果用了它官方的这个封神 call， 那 它是通过一个嗯 json 去定义的，那它可以去非常确定的去，去帮你去执行你的一个背时程序，而且你你也可以去添加更多的一个 嗯工具，去帮你去完善你的 ai agent 啊。我们先嗯 抓包，看一下目前的一个成熟的一个 agent 是 怎么去。嗯，去请求的。我们先打开终端，我们 我已经在这个终端运行了一个抓播工具，这个是 go m i t m proxy， 是 我写的一个抓播的一个工具。嗯，这个不是本节课的重定。然后我们 先在环境变量里面去定义一个代理的一个地址，我们使用一个成熟的一个工具是派它也是一个 ai agent， 是 比较嗯，代码 比较简洁的一个 ai agent， 但是它的功能也很齐全。对，我们可以去 打开这个网页，输入一下 note 这边要嗯，把这个这个证书也加到这个环境变量里面，表示他信任这个证书。这个证书是我们那个中间人抓包所用的一个证书， 网速有点慢。 这个请求我是用了这个 big model 的 这个模型，然后我们可以看到它的这个请求 request header， 它这个 message 就是 我们刚才，嗯，这是它这个模型的一个 message， 可以 看到它是也是在一开始用 system， 这个是它的一个嗯，系统提示词，然后 用户的一个文字，然后对，然后它返回的结果是一个 这个这个 sse 的 一个返回结果，这样是一个流逝的。这个比较不是很很直观，不过我们可以再 给它发送一个请求，因为我们第二个请求就包含了它上一个请求所回复的内容嘛？可以看到这边是它上一条请求回复的内容， 然后可以看到这个 tos 就是 它所使用的一个 function to， 这个也是我们本节课所要去完成的一个功能。它是， 呃，定义了很，嗯，应该是四五个头吧，应该是 read， read， 背式 at 之类。 write， 这个是搜索 find， 然后 list 当前的目录，我们本节课就 接着上节课来，我们就实现一个背式的一个透，对，就是让它更加标准化一点。那我们这个是，我们这个请求是当前的一个啊，搜一下吧， 对这个也有三十三 k 的 一个 star， 有 兴趣的大家可以去看一下。对啊，那我们 接着来完善我们的一个 agent， 我 们的是，那我们第一步的话是我们先抓包，实现一下抓包，看看我们，嗯， 自己的 agent 是 怎么的一个请求嘛？首先的话我们是需要安装这个， 安装这个库， 这个是一个 node 底层的一个啊， http 请求的一个库，然后我们添加两行命令，那两行命令应该是这边 这个的意思就是说让它去， 嗯，让它去读取环境变量中的一个 http proxy 的 一个，嗯，环境变量，然后去设设置环境变量，就是让它去 设置代理嘛，然后我们的这个抓包工具的原理就是说我们设置了 h t b 代理，我们就可以啊，让他把请求代理到中间人那边，然后去查看他的一个请求。好，我们来他的运行方式是什么 一样的，我们先设置环境变量 海，等一下，我们先看一下这边的这十四、 十五、 十六。对，这个应该是我们这个 ai 站的发出的请求， 看一下啊，很简单吧，就是一个 message， 一个 system 的 一个 message， 一个 hi， 然后它的那个 respond， 因为我也目前没有开那个流式请求的。为了演示方便，我们可以看到这边的一个响应的结果，就 响应的结果也很简单，这个是它的一个响应结果 content， 嗯， 这个是它的一个 content。 假如说我们要执行命令， 执行命令，命令输出。 哦，应该是有两条的。对，一个是命令输出，然后把那个命令输出再发给他，会有一个最终的结果。我们看一下啊，第一条呢，是 我们发送了一个 ios 的 一个 content 给到他，然后他他的响应，我们直接看下一条， 他的响应是 command 开头的一个命令，那意思是让我们那个 ai 让我们的这个 agent 去执行这个命令，我们执行完成之后会把这个命令的执行结果告诉他，然后 它返回一个 txt 开头的一个一段话表，表示最终的一个显示的一个结果。 好，我们本节课的话，就是需要在这个 request 的 这个 body 里面去新增一个这个 toast 的 一个 参数，里面新增一个 bash 的 一个 function。 好， 记住，我们需要，需要做什么啊？ 那我们先把这个， 我们可以看到代码里面。呃，这个，这个请求啊，调用了两次，我们先把它重构一下， 还是用我们的 god code， 我 们就在这个里面去修改。呃， 怎么修改呢？直接让 ai 改好了， 它应该是有这么一个 two 的 一个参数，我们可以看一下它的那个 type， 反正他就会解释这么一个参数，然后现在的话，这个是输入的一个 message。 哎，我们再告诉他，我们使用 修改功能 是用防身扣替代当前 system 中 bash 的 歌 bash， 看一下他改， 嗯， 好，我们看一下他改了什么，嗯， 它定义了一个 tos name， 是 执行 bash command 传入的参数，就是执行的这个 command 的 一个函数串 好，这边也传入了这个 tos 的 一个参数，这边修改了它的这个系统提示词，就是说对比一下吧， 之前是我们让他在返回的内容里面去区分这两种操作，我们现在可以看到他是直接告诉他，你可以去通过这个方式去执行这个 bash 命令， 然后这边的循环内部的这个循环就是 针对它这个 function 的 一个判，它针对它这个 function call 的 一个响应的一个判断。我们在这里面看， 对，如果说它这个响应 to two calls 里面有内容，那我们就去 首先把这个 to cost 内容加到那个对话历史中，然后去执行，然后它判断它里面的这个是我们当前的这个 bash command 的 这个命令，那么就去 执行指令 to cost function， 需要这个解析吗？呃，执行它将结果推推进去，然后其他的地方都一样，哈， 我们测试一下就知道了。 列出当前 稳定， 可以看到它确实成功列出来了，确实有两两个请求 看一下啊。这边是我们的系统提示词，这个是我们的一个体问，这个是我们定义的这个 pose 的 这么一个参数 方式， 我们跟之前的这个之前他们这个对比一下，这个是 color coded， 这个，这个 是不是感觉一样？是不是一样的 describe 函数属性？ come on to mount， 这边 差不多吧，差不多。然后这个是好，是我们那个第二条请求，第二条请求的话 我们先说到列出当前目录，然后他 ai 说好，我来帮你列出，然后是他多多余返回的这个 to call 的 这么一个参数。它是 哦，它这个确实是一个 jason 的 一个字母串，是不是？我看一下它们这边的是不是也是一样的啊？不是，这个 算了，不看了。嗯，这个然后我们去解析它这个，这个的话到了这边的话应该是到这一步，然后我们拿到这个 command， 拿到这个 command， 然后去执行它这个是执行完成的一个结果， 结果之后然后响应的话，就是我们看一下这边的响应，就这个 就是这个响应，可以看到已经替换了。对，已经替换了，就是这个就是我们的一个防摔靠的一个功能。呃，就是说我们 其实基本上现在每家 ai 厂商应该都会支持这么一个功能。对， 然后我们继续加载另外一个头，先提交一下吧。嗯，先， 我们现在再添加另外一个工具。添加之前我们先重构一下吧，就是说我们在这个 tools 里面去定一个执行的一个方法， 重构一下，再开始定义头 是添加此工具的一个 方法，然后后面调用时就执行此方法， 都完成。它这边 这边 tos 是 tos map type function 啊，这边的定义，这边可以看到这边定义多了一个就是直行的一个方法，然后我们在下面应该会 to 找到这个头，然后去直接调用，就是因为我每个工具都会有这么一个方法，直接调用这个方法就好了。调用这个方法，然后这个是它的一个类型定义， 下一步我们再添加一个方法， read 图，使用 f s 点 read file， 使用 f s prime read file。 我 现在这样的一步一步跟 ai 对 话是为了就是说 给他描述清楚一些细节，是为了让观众知道。嗯，假如说你并不在乎你的代码里面的一些实验细节，你可以 告诉他一个比较，就是比较宽泛的一个需求，就是说比如说告诉他给我实现一个最基本的一个 ai 键，然后他就会给你实现一个， 应该是他会给你实现回复一长串的一个代码，可以实现这么一个复杂的功能。我现在的话就是说我把这个需求拆解成一个很小的一个代码改动点，然后为了让观众去理解他的一个过程，就是说我 自己不用去实现这部分的代码，然后让他快速的去实现他。这点观众，各位观众需要搞清楚一点，就说如果说你 是需要去，就说你写代码的时候是需要去知道它的含义的话，我感觉这样就是你每次对话中告诉他一些改动的细节，我感觉这样是一个挺好的一个方式，就是说你既能把控你代码的一个质量， 你也能去较为快速的一个去开发。当然也有另外一种方案，就是说你完全不管他代码是怎么样的，你只关注最终这个代码的结果，那这个时候你的提问可能就会宽泛一些，就比如说 是你帮我去实现一个简单的一个 ai 标签，然后让他去帮你实现，然后你只需要最终看一下他到底有没有实现成功。但是， 嗯，我感觉这样子的话，你到后面你可能就会看不懂这个代码是做什么的，因为这个代码从一开始就不是你去写的，就两种不同的理念，我还是比较推崇前一种吧。好，这个是题外化，我们现在先 看一下它这次的一个改动，它添加了一个 f s， 对， 它往这个 tos 这个数据库里面添加了第二个 tos， 然后它的执行就是 f s 点 read file 底下的微，底下的这个循环里面没有变，因为我们是已经重构好了，我们只需要在这个数数据库里面去加入这么一个 透过的新新的工具的一个定义就可以了，我们继续测试一下。 嗯，读取 这个我们看一下，看一下它的输出，它是执行工具 read file， 说明是有用了。 看一下第二个请求，我们看一下它这个请求的包点。先看一下这个 toc 啊，这个是 bash， 这个是 read file， 然后我说了是独取这个，然后它调用了，调用的是 read file 这个 or 工具，这个是它的一个参数，看一下它定的参数啊，就是一个。嗯，路径， 这个是内容。好好，那么这个就是一个 逐取的一个透，我们可以完全再优化一下，就比如说我们看那个他们 cologold， 他 们是怎么实实现这个逐取的透的。我们看一下它的一个请求啊。 嗯，这个是它的一个请求，它请求点大。嗯，你们感兴趣的话可以去自己抓来看一下，因为我把我刚才的对话其实都都会都会都会抓下来， 嗯，哎，等一下，等一下，等一下，等一下啊，搜一下 read， 这个是我那个用 color code 去，就是说是我在这个这个窗口他也去代理了，那个中间人代理也也会抓爆看。然后这个是他其中的一个请求，就是一个响应， 它的那个格式可能跟那个 open i 格式不一样，不过里面的原理大差不大。就比如说这个请求，它是返回了这个 to to 的 调用，让调用这个 rate 的 方法，然后我们可以看到， 哎啊 to 这个是 to result， 它不一样的地方是什么呢？它在每一行一开始啊，你看 是加了行号，看到了吗？其实我感觉它这个是一个挺好的一个点，因为我经过尝试下来，我用 cloud code， 或者说我用刚才那个 pad， 就是 说当我去，嗯， 去理解一个项目里面的源码的话，我告诉他请帮我去查看一下这个主要的流程，然后及代码里面的定位。其实 cloud code 是 可以完全 就是定位出一个正确的行号的，但是我用刚才的另外一个派他这个 agent 去，嗯， 去问他，然后他最终发出来这个函数的这个行号其实是错误的，他是一个幻觉，产生一个大模型幻觉，但是其实他我们都是底层用的同一个那个国产大模型。所以说我们看一下他这个 red 是 怎么去做的，我看一下它它这个描述啊，它这个描述的话，嗯，大家注意哪一行？这个 with line number start， 就是 说它类似于使用这个命令杠 n 加了一个杠 n 的 一个参数，然后我们其实也可以这么做，也因为我也前前几天不是克拉库的那个原码泄露了吗？其实 我们可以去看一下它的原码啊，这节课讲的时间有点长了，没关系， 我应该有 red top， red file top 我 可能找不到了。呃， 应该是有一个执行的一个方法， hellhell in there。 找不到了，回头可以有，有幸的话可以让大模型去看看。其实他应该，哎呀，再看一下 这个这个这个这个这个，哪里电灯泡了？ and 来 number， 这边，这边 format file line， 这边 map to result to log。 这个是 什么时候调用这个方法？ 他可能，他可能都会，他内部应该都会调用这个方法，然后当他是文本的话，他其实有一个 formate fill line， 然后有个 id line number， 说它就是，其实这么一个，其实就是这么一行代码，这么一行代码就是说，嗯，实现了功能，就是 这么个功能啊。偏题了，偏题了。呃。这么一个功能。哈，我们来完善一下我们的代码 啊， 让 ai 帮我们完善吧。 rate， 我 们就假定它是文本。呃。每一行填开头添加从一开始的行号和 那个会太太束缚。 这个的话可以让，反正我感觉可以让它变得更加智能一点。 呃，对，就这么添加它。为什么还要测试呢？ 没关系，再试试啊。 我们再试验一个终极的一个问题，这个项目做什么的？ 这个问题应该会调用，背时也会调用。 read file。 快五十分钟了，我们把这个问题结束就结束。 呃。 首先列出了当前的目录。 怎么这么慢？网速？不是网速，这个他们的这个模型， 然后执行 read file， 参数没有打出来，没关系，不打了，然后再列出。 然后他应该也又执行了一个 read file， read 的是我们这个代码文件。 看一下啊，看一下。然后他先是调用 bash command 列出当前目录， 然后再阅读了 package 这一次文件，然后又啊找了 readme 之类的，然后 下一步，然后又列出了 source 的 目录，然后又阅读了这个目录。结束了吧？对，这个最后一个，然后 最终的结果是这个根据查看的项目文件，这个项目叫什么？它是一个不啦不啦不啦不啦。没问题啊， 我看一下它的改动，这个改动就是 function， 嗯， height rate 桶。 那么为什么使用 function 套呢？我刚才应该也讲了，这个是一个，我感觉有三点吧，一个是更加的标准，一个是更加的准确，因为它是通过通过观察抓包，也可以看到它是通过这个 直接在这个请求体中通过这个 json 去定义的。那 大模型那边肯定会应该会百分之百的准确的去调用你的这个方式透，然后可以添加多个透视。 呃，我们一开始添加了背时，然后刚才添加了 read， 然后 write， 这个 grape， web search 之类的也都可以添加。我们可以看到，如果说你自己抓包看一下他这个 color code 这边，他这边透， 那可真是真是一个多啊，应该有二十。我我我不知道，反正很多有，有空你有兴趣可以去看一下。然后如果说你有装那个 mcp 的 话，它每一个 mcp 的 列出的方法都会加到这个 function 透里面去。对， 好。呃，还有什么啊？这个是我的那个仓库，我的话之前已经在这个 mate 分 支去 实现了一个版本，就是说是我我，我会先先写写一遍代码，然后我讲解的时候再会写另外一遍代码。这个是一个嗯， demo 的 一个分支，那我们 把这个 demo 分 支也推上去，两个分支的代码是不同的，嗯，对，呃， 这个是刚刚推上来代冒粉的，这个是妹粉之不同的。然后我的话主要是在这个 learn code code 的 这个仓库里面去根据他的一个指导去一步一步实现的。目前的话，嗯， 可以看到他的这个目前的话应该我知 刚刚实现的应该就是这个 to use。 这个二大家有兴趣的话，如果说想看 python 代码的话，直接看它的仓库就好了。然后我那个主分支的话，之前应该也有实现到。 哦，这个 sub editor 这边就是说，哎，反正后面有 兴趣再继续更新嘛。我感觉这个 scale loading 这个应该关注的比较多一些，后面我可以去实现一下，就是说带 去加载一些技能的一个一些方法，然后还有这个是上下文压缩，这个是权限的一个。好，不说了不说了，五十分钟了，那我们本节课就到这边， 如果说对你有所帮助的话，欢迎点赞投币分享，谢谢大家。

大家好，我是根古啊，今天是 open club 的 期待课程的第五十三堂课，很多人用 open club 养虾啊，这个是我是知道的，嗯， 有些人他说一个晚上烧掉十几块钱啊，我说你这还是好的，巅峰的时候我大概烧掉三十块钱左右。其实有更省钱的办法呀，其实，呃，你可以用你自己闲置的手机号，或者这个亲朋好友的，或者父母的，对吧？多注册几个账号啊，很多模型都可以免费使用，成本就可以直接降下来，大家跟我一起来操作吧。 首先我告诉大家该怎么把这个火山引擎的这个 ip ipkey 啊配到这个龙虾里面去。首先打开火山引擎，点到控制台，控制台里面有一个火山方舟，火山方舟左下角有一个叫开通管理，这里面有海量的模型，免费的模型让你配，每一个模型五万个，这个头啃 五十万个，十百千万，十万五十万啊，假设我是要把这个第一个啊，第一个这个扣的，把它配置上去，点进去，点进去他会翻到下面，他有个叫 api 的 接入，翻到下面，翻到下面啊，或者点右上角，右上角有个 api 接入，这就是你的 api key 啊，你选择使用这里面，就是你需要把它配置到 这个龙虾里面去的啊。然后第一步就是我 on board， 是 吧，把它变大一些，变大一些。 on board， yes 啊， 卡住了，我今天更新了一个龙虾的四月十三号的版本啊，好， no。 到这里的话，千万不要选择那个这个这个这个字节的那个，一定要选择 custom 自定义这样一个端端口啊，自定义这个模型配置，你把它删掉，把它粘过去啊，粘过去它就告诉了你。 open open 都喷 ai s d k 的 调用这里写了啊，这个这个你就把它粘过去，这个 u l， 这个 u l 是 这个地方，这个地方 v 三，对吧？ v 三，你把它粘过去啊，回车，然后黏贴它的这个 api， 这个 api 刚刚刚刚有了，对吧？应该是这个。 呃，在这里这就是我的 api 啊，你们自己去用吧。你们自己去申申请吧，反正现在是免费的啊。然后这个是 api 兼容，兼容的话就选择模型，这个模型就是这个，这个玩意附附着它豆包的这样一个 code view， 二六年它会较验一下。 哎，这个 id 注册 successful， 就是 你教员成功了就一路回车就好了。那你随便取个名字就好了。剩下的就是重启一个网关啊，重启网关就好了啊，这个它 skip 啊。 如果小伙伴不知道详细的这样一个啊，就如果小伙伴想知道详细的配置的话，可以评论区扣啊，有，我这有详细的配置文档可以发给大家，我觉得这样演示一遍的话，大家不需要去看文档，对吧？ 因为他启动了这个就好了，是吧？大家可以去呃，去自己做尝试啊，这样的话可以锻炼大家的这个动手能力。呃，建议大家多搞几个这个号码啊，你有一个手机号码就能申请一个号，对吧？然后这几个号来回用，他就不太会限制你了啊。这堂课就分享给你，学会了吗？

看过来，宝子们就在刚刚，因为苹果工作人员的疏忽，不小心把国行苹果 ai 不 小心上线了，但是又紧急撤回了，还好主包已经给宝子们偷偷备份了一份，让你也可以提前使用上国行苹果 ai。 现在就跟着我的步骤，一步一步操作， 小白也可以轻松学会。首先点击视频右下角分享键按钮分享复制链接，然后打开这个蓝色软件，它会弹出一个文件包，点击立即查看，没弹出。搜索乐无乐无，点进软件分享文件包，找到 apple 智能 ai 文件包，右下角保存安装就可以玩了。

而且的话呢，他也是可以当做我们的花瓶、摆件、插灰杯去做熊都是可以的。你可以看到我们的二号链接，二号链接的话其实他不光有颜值，他的品质是在线的，给你做的是一个 abs 的 材质的，耐摔、耐磕、耐磨、耐碰的，全部做出我们家食品接触级别的材质的。 把这个杯盖一打开，打开之后就可以直接去装水了，装一些温水、热水都是可以的，而且的话老人小孩、孕妈妈都可以放心做使用的，泡花茶、奶茶、果茶也是可以的呦，宝贝，那今天你去拍到它的话，我们到手。

咬萝卜，咬萝卜，咬萝卜， 咬萝卜，去咬萝卜。啊，真棒。 咬萝卜啊，真棒。来，坐坐下来咬萝卜，真棒。来给我，给我萝卜咬，给我 萝卜，我要萝卜，萝卜给我萝卜。去拿萝卜。去去拿萝卜去去把萝卜拿过来，去把萝卜拿过来。去。 你你你的这一坨卫生纸没用了吧？没用了没用了，去把萝卜拿过来，去把萝卜拿过来，对了，拿，快拿快去。去萝卜萝卜萝卜拿过来， 萝卜拿过来，萝卜拿过来，萝卜去萝卜萝卜 萝卜这个，来拿过来，这个这个换这个。

演示一下我们必卡的这个工作台啊，我们引用的是纳多纳纳二和 pro 模型，呃，连接的是最便宜的这个 api， 然后没有中间商赚差价啊，点这个充值就是费用不够，点这个充值会跳到那个云雾 api 官网在里面登录自己的账号就可以使用了啊，充值就好了。 这张是山海经的一张照片，刚刚用 pro 生成出来的。然后我们看一下原图啊，原图是这样的，嗯，我们用三 d 还原，让它变得更真实一点，这样的话我们可以做动漫啊，或者是真剧啊什么的，里面当做神兽啊，或者怪物。 这零点五 k 目前最便宜的配置啊，就是一比一零点五 k， 因为他图片越大，收费越高，收费越贵。然后二便宜 pro 贵啊，就是看咱们大家测试还是怎么着， 这里有一个创作结果啊，这边有提示词显示，但是这边保存不了多久啊，建议大家经常这个全部清图，还是保存到自己的有用文件夹里边。这张图片用的提示词就是图一，在奇幻森林，一个小女孩在一个奇幻森林，小女孩本来生成的是一个 ai 数字人就是，呃，真人一点的啊，因为我没有给太多提示词，他就变得这个变动漫动画一点，像教科书一样啊。 我们现在再来一个其他的内容，咱们可以换个衣服，我们点开我们自己的数字人， 大家如果换衣服的话，一定给换衣服的人物打上马赛克，不然的话他容易两张两张脸串脸啊。像这样模型很简单，图一，穿穿着图二的衣服在真实的森林中 玩耍。呃，我们要保保留细节，我们保留细节就是保留图一的五官完整不变。 好，我们现在点生成就好了，再生。呃，这个还有这个纹身图的呃界面啊，就是直接输入你想要的文字，它会自己生成这个纹身图，但不能同时用啊。 呃，数字人呢，就是二合一，我们这个生理算术法让他俩的五官集中到一个人的身上啊，尽量找两个女生，不然你找两个一男一女或者是呃，一老一少这种可能会，哎，也也不一定，也有可能出奇，不一样， 这都是我们的数字人，所以没有数字人生成这个生成肖像的话就是一 k 两 k 都可以啊，不用非得是四 k。 咱们上传照片统一是十安币以内啊，不然的话它会上传失败。选择男性女性这个必选，然后年龄这边可选可不选， 可见可不显。我们生成一岁的他真有可能是婴儿宝宝啊，如果生成十岁他可能是个小孩，他有时候十岁出不来就大数据可能不让你弄儿童，就是做儿童的这个数字人，有时候咱们多生成几次就好了。皮肤就是你如果要小麦色就是小麦色，白色就是白色，然后深就是黑色就是黑色，但是 就是正常来说是不用填的啊，就是根据你的这个参考图一和参考图二的照片来自动生成，但是我给大家测试一下啊，我来个古铜色皮肤，呃，不用点皮肤就直接说古铜色就好了啊。我们生成一 k 的 三式图呢，就是我们上传一张照片，他会自赠生成啊，一个人物的三式图，但是建议大家啊，就是给他，给他做好衣服之后他就生成这样作为角色的时候有用。这个咱们就要做四呃，两 k 到四 k 的， 因为它分辨率高，呃，给这个视频模型的时候它会判断的越准确啊，咱们测试用两 k 吧， 我们默认都是用 pro， pro 效果是最好的。多视角，多视角呢？就是，呃， 多视角他会给一个三个角度，他的正面会在里面啊，然后还有一个呃朝上的，朝左的，朝下的啊，让他们生成，然后多表情呢，就是会给一些就是他的情绪的感觉的照片，也会一张正面图加三张。我们也是用 pro， 这是个人版啊。呃， 还有另外一个版本在开发。那个版本呢就比较厉害了，可以同时执行八张抽卡啊，还有四十个多现成任务，这是我们的生成记录，这是生成的一个十岁小孩对十岁小孩的多表情，这是多角度，可以参考啊。 三十图也可以参考。这是三十图啊，这个我是用一个男生的面孔呃，跟一个女生合成的，所以他比较就是朴实一点。我们这个照片出来速度很快啊。嗯，这是他的三十图正，然后他的左前四十五度和背面还有正面 多社交也出来了，看这他的多个社交展示，我们速度还是非常快的。嗯，反正这个速度快与慢根据，呃，会根据你的网速和这个这个平台的，这个用的人的多数少数，我们正常几分钟是几分钟内，三五分钟内算属于正常速度啊，有时候会个别时间会比较慢啊。我们这个红色皮肤正常一个这个女生， 他集中了这两个女生的一些特点和五官啊，生成独立设数字人，但是建议大家这个做好了之后不要直接使用啊，建议大家用美图秀秀或者是香蛋糕去修整一下，按照你自己的喜好和你觉得你想要的这个数字人的面貌去生成，去改变他的五官和一些这个特征。啊 呦，这个失败了，失败是不扣费的，就算你在后台显示扣费，它会自动退回的。嗯，图一圈图简单一点啊， 导出 csv 啊，就是导出它一些文字相关的数据，导出这个出。呃，导出图片 ip， 就是 打包这里边所有生成的照片，然后到电脑里， 我们这个软件平台招代理啊，招代理，因为，呃刚开发出来，然后我也不一定有时间去宣传，可以就有些优惠的价格。嗯，我们的照片出来了啊，很快啊，因为我选择了一 k， 像素不是很清晰啊，大家可以看一下它的五官和发发色好， 好了就给大家演示到这里啊，咱们再看一遍。

今天是苏州展会的第三天，今天咱们来分享一下这个修爪器的功能和使用啊，咱们这款修爪器呢是放在卡盘中间的，它是通过这三个齿的伸缩 哎，来限制这个卡盘底爪滑快的一个移动，然后装上软爪就可以直接修的， 就是比我们这个呢修爪器，这款修爪器比传统的修爪器它的时间上面是大大节省了的，你像你以前每次要找一个东西顶在这个地方，那我这种就不需要了，每次修爪只需要用一个扳手 就可以完成了。对，然后呢比那种圆盘的呢，我这个精度会更高，你像我们这个每次定位，你像我这个每次定位都是在这个卡盘的中心，所以你掉头加工也好，他也是在保证他的同心度啊，在一个丝以内， 所以说，呃，这款修爪器在时间效率上是大大节约了的，但是在精度上也是提升了的。如果说大家对这个修爪器有兴趣啊，可以到我们现场来看一看啊，大家探讨一下这个修爪器。

最近 deep sick 很火爆，当别人都在用它去问 v b a 函数怎么写，或者直接把整个文件扔给网上大模型， 但是我们这边却可以在自己的 x l 文件中输入 deep seek 函数，给提示词指定要分析的单元格就能接入 deep seek 模型，分析解读数据用的 v 三模型，但效果也非常不错。会很复杂吗？不，一分钟搞定！ 首先点击开发工具，选择最左侧的 vb 编辑器，点击插入选择模块。第一步，创建一个 jason 转化模块，次名 jason 转化，然后在右边的编辑框复制粘贴第一串代码， 同样方法插入第二个模块，同样复制粘贴第二串代码。 这里要注意下，点击一下工具选择引用，记得把最后两项找到，并确保勾选上。 最后我们点击调试，点击第一项，如果没有报错的话，就说明代码没有问题，细心的你发现还要输入你的 a、 p、 i、 t， 这个要在哪里找？打开浏览器上 deep seek 官网， 进入 api 开放平台，点击左边三横，点击 apit 最下方点击创建 t， 随便输入一个名称，然后创建， 点击复制回到 xl， 把这里更换为你的 apit 好了，关闭 vb 编辑器，到这里就全部搞定了。是不是很简单？接下来我们测试一下，输入 等于 deepsick， 你是谁？看看这回答，确实是 deepsick 模型。再来个复杂点的，除了前面的提示词，在引用下表格内容 结果也出来，不错不错。关于代码比较长，关注我，并在评论区说一声，我给你发私信。