如何离线使用claude 工具

今天这个视频教你无痛安装 cloud code， 在 国内的网络环境下，用上 cloud gpt 等国外的顶尖模型，有些人可能还不了解 cloud code 是 什么，先简单介绍一下。 cloud code 可以 说是现在最强的 ai 编程工具， 再加上最近爆火的 skill 加持，很多人也用它写作、学习、做数据分析、办公等等。 cloud code 可以 说是现在最火热的 ai 助手之一，网上有很多的安装教程， 但是实际上你去安装就会发现不是那么回事，网络限制、安装配置中出现的各种问题能把你搞得焦头烂额。我也是看了很多的教程，结合自身安装过程中遇到的一些坑， 整理了一份 cloud code 在 国内网络环境下的安装使用指南，这份指南能帮你省下几个小时的折腾时间。接下来我会将原理和操作方法用通俗的语言给大家讲明白。好了，我们开始。 首先在安装 cloud code 之前，我们需要做好前置准备。 windows 电脑需要先下载 git， mac 系统自带 git， 无需下载， 不去这个网站选择 windows 叉六十四 setup 这个版本下载。安装完成以后呢，在 powershell cmd 中输入 git vision， 如果能输出正确的版本号，就代表 git 安装成功了。接下来要安装的是 node js 跟 npm， 我 们去这个网站选择适配自己的安装包下载即可。安装完成以后呢，如果你是 mac 用户，在启动台搜索终端， windows 用户在开始菜单里找到 git bash。 为了讲解方便，后面我们统一把终端和 get bash 统称为命令行。接下来我们在命令行输入这两条指令，如果都能显示版本号，就代表 node js 和 npm 安装成功了， and code 安装的所有的前置条件就已经完成了。 接下来我会手把手教你安装和使用 cloud code。 具体从哪里下载呢？我们有两个选择，一个是 npm 的 官方源，一个是国内的镜像源，你可以把它们类比成一个软件仓库， cloud code 也发布在这个仓库里面。那所谓的镜像源呢，其实就是官方的软件仓库同步复制了一份，那因为默认的 npm 源在国外 我们访问不是很方便，所以我们选择国内的镜像员下载 cloud code。 接下来是实际的操作步骤。首先我们打开命令行，输入下面的命令回车执行，然后再输入这条指令， 如果显示我们刚刚配置的镜像员地址，就代表我们已经成功的切换到国内的镜像员了。接下来你只需要在命令行中输入这条指令，回车执行即可安装。那这里要注意一个常见的问题啊， 系统可能会提示权限不足，这个时候你就只需要重新执行这条命令，输入管理员的密码。这指令的意思呢，就是我要用管理员权限强制覆盖安装 cloud code 的 最新版本。当安装完成以后呢，你在命令行输入这条指令，如果输出版本号，就代表 cloud code 安装成功了。 第三步是给 cloud code 配置模型。我们首先要去模型供应商平台开通账户，获取 api key， api key 相当于你在模型平台开户的凭证， 可以自己去创建获取。另外呢，要有可用的 token 额度，你可以在平台充值或者购买套餐。对模型供应商呢，大家可以根据自己的需要去选择， 你像国内的智普 glm 五、 mini max 的 m 二点五都是不错的编程模型。如果你想用 cloud opera、 四点六、 gemini、 三点一 pro 等国外的顶尖模型啊，因为国内的网络环境问题，你可以通过一些合规的中转站去订阅。 接下来我们就要把 api k 请求地址给到 cloud code， 在 这里我们用到一个叫做 c c switch 的 工具，下面是具体的操作步骤。首先我们去这个地址下载 c c switch， mac os 系统下载这个版本， windows 系统下载这个版本安装完成以后呢，打开 c c switch， 选择第一个标签 cloud， 点击右上角的加号。 第二步呢，选择要接入的模型供应商，如果没有我们需要的供应商，可以选择自定义配置。这里有三个最重要的信息需要注意一下。首先是 api key 和请求地址， 这两个是我们必填的，也就是前面我们在模型供应商中获取的信息。请求地址呢，在 cc switch 中，根据选择的供应商已经预填好了，一般在模型供应商平台的 api 文档中也能看到 行信息是选填的，但是也建议你指定一个模型，因为有些供应商会支持多个模型，换人情况下，你不知道他选择哪一个模型。接入 cloud code， 这里要注意的是，填写的模型必须是供应商支持的模型，否则 cloud code 会无法识别。那其他的配置信息呢？保持默认即可。 配置完成以后呢，我们选择一个供应商起用，后面你也可以切换至其他供应商，这样 cloud code 就 能够接入不同的模型。 不过要注意的是，每次切换供应商以后，都需要在 cloud code 里面切换模型，这样配置才能生效。那把 cloud code 装好了，模型也配置好了，接下来我们终于要使用 cloud code 了，我们在命令行中输入 cloud， 然后回车直行，这样 cloud code 就 被起用了。 当我们在 cloud code 里输入这个指令，回车直行，就会弹出模型选择的列表，我们用键盘的上下箭头选择第一个默认的模型，也就是 c c switch 里起用的那个供应商。接下来你就可以指挥 cloud code 帮你干活了。 在选择和切换模型后，啊， cloud code 可能会出现找不到模型的情况，这个时候你可以进行下面这几步排查。 首先你可以退出克拉的 code， 重启后再试一下，如果还是不行，你就要去核实一下 c c switch 中的 api key 请求地址，模型的名称是否填写错误，微商平台是否有充足的余额和套餐。 另外，我还整理了 cloud code 的 三类常用的指令，放在了指哪里。第一类是启动类的指令，在中单命令中执行，包括 cloud code 的 重启，继续上次对话，查看历史对话记录。第二类是对话类的指令，在 cloud code 里输入斜盖，你就能查看所有的绘画指令。 第三类是安装卸载类指令，前面我们安装的时候也已经用到过一部分。最后再给大家分享一个小技巧，如果你在安装和使用过程中遇到了任何你解决不了的问题，你可以连同问题和截图一同给到 ai， 你甚至可以直接给豆包共享屏幕，让他现场指导你。一般情况下，大部分问题都能够解决。这份 cloud code 的 安装指南除了有详细的安装步骤和注意事项，我还对用到的一些技术概念和工具做了小科普，如果你想要这份安装指南，我可以分享给你，而今天的视频就到这里，别忘了点个关注，我们下期见！

那最近很多粉丝问我啊，到底应该怎么去安装 cloud code？ 那 今天给大家分享一个非常简单的安装方法啊，你不需要懂 ker， 也不需要懂 n p m 和 node， 你 只需要有一台电脑会安装软件，那你就可以安装 cloud code。 那 接下来我给大家演示一下。那么第一步我们选择一个国内的 ai 编辑器，那任何一家厂商的都可以啊，那这里我们以 tree 为例， 那我们进入 tree 的 官网之后呢，在这里点击下载这里的安装包， 那吹安装好了之后呢，我给大家介绍一下它的基本布局啊，那在这一片呢是它的编辑的区域，那在这里面呢是它的这片呢是它的对话的区域，那在这个地方我们可以选择各种各样的 模型，那比如说以 gpt 五点二为定，那在这里我们只需要跟他对话，帮我安装 color code， 那 吹呢就会开始帮你去安装它，包括它的相关的依赖，比如说 npm 啊这些，那我们可以看到，因为我已经安装过了，我们可以看一下它的相关的依赖。安装包都给我们去 去安装了，然后最终它提示已经安装成功。那我们来试一下是否有安装成功啊？我们点击这个面板，或者是点击这个终端，那 就可以调出这样一个终端来，我们直接输入 cloud， 那 看我们的 cloud 已经安装好了，那是不是很简单？那到了这一步还没有结束啊，那你如果你想要使用卡拉扣的，你需要订阅官方的套餐，那如果你没有办法订阅，你得需要选择一个第三方的 api 提供商，那在这里呢，我们就需要用到另外一个软件 c c switch 呢，那 c c switch 我 在之前多期已经介绍过了啊， 那它简单来说呢，它就是一个可以方便的帮助你去在多个模型提供商之间进行切换，省去手动更改配置的这样一个软件啊，使用起来非常的方便。那我们到 c c switch github 的 页面呢，去找到 release 这个页面，那下面就会有对应的安装包，那你可以找到合适自己操作系统的安装包下载。 那 c c switch 下载好了之后呢，使用起来也非常方便啊，我们只需要在这里点击加号，选择一个合适的模型供应商，比如像 d c 啊， kimi 啊， max 啊都会有，比如这里以 mini max 为例，那你只需要把 api k 给填进来，选择点击添加这供应商，就添加好了，然后再回到首页的界面，在这里点击启动。那现在呢，你就有了一个可以用的模型了，那我们再回到这个终端看一下， 那我们现在已经有 mini max 这个模型了，那我们点击确认切换到它，那我们就可以开始使用了。那看我们 a p i 已经调通了，那接下来你就可以尽情的去体验你的可拉的 code 了，那整个过程是不是很简单？那如果你在安装过程中有遇到任何的问题，可以在评论区给我留言，那我是新起，每天分享一个 wifi 控件的小技巧。

两天前，飞书正式开源了他的命令行工具。飞书这次基本是开放了全套的能力，包括消息、文档、数据库、妙记、多维表格、 日历、任务。它总共包含十九个 skill， 六大类和无限组合的。这个工作流可以直接通过你的 agent 去发消息，写文档，安排日程。先带大家看几个案例，帮我设定一个下午五点去吃小炒黄牛肉的日程。我一会要发布一篇关于飞书的视频，你帮我先建一个飞书文档， 帮我寄一个代班任务，晚上去取快递，给在摸鱼的离谱发条消息，告诉他别摸鱼了。老板开完会了，已经在电梯了，一会就会上来刚刚创建的日程， 这个代办的任务，以及他生成的这个飞书视频发布的一个文稿都已经处理好了，以及这是他刚给在墨鱼的离谱发送的消息。那最简单的安装方式是直接把这个 github 的 仓库给 ai， 让他直接去装。也可以去手动安装啊，先安装这个 npm 包， 然后再安装这个全局的 skill， 去配置一下你的初试的连接。我是通过电脑弄的，就用电脑这个链接来创建，可以选一个你的头像， 他一个名称，回到终端，在这里再输入这个登录的命令，在浏览器打开这个链接，然后确定授权，就授权成功了。他默认只会开放一些常用的权限，如果你要全部权限的话，可以通过这个命令去授权更多的权限。 再分享几个需要注意的点吧。第一个是目前的消息是通过机器人来发的，你可以看到我这里的消息发送人是这个飞书操作大师，也就是我刚刚创的那个机器人，虽然飞书的机型后台是有使用用户身份去发消息的这个权限的， 但我自己尝试了很多方法，发现可能命令行工具的这个权限跟他还是两层架构，暂时是做不到的。 我觉得这个设置在目前阶段是合理的，避免一些有风险的操作，大家知道就好。第二点就是文档这些非敏感的操作是完全可以授权 agent 以你的身份去创建和管理的， 所以这里面也会存在一些数据风险的问题，所以最好对一些重要的文档做一些隔离。第三点，飞书它官方也非常明确的给到了这样的一个风险提示， 还是希望大家使用的时候相对谨慎一些。最后分享两点思考。首先， agent 使用软件这件事已经不是未来了，而是现在很多软件都已经可以通过 agent 来调用了， 这对传统的开发流程以及传统的互联网软件行业的从业者都会有非常大的冲击， 意味着之前积累的所有的经验可能在未来都不再有用了，这会是一个巨大的变化，但这变化背后也一定是机会。 第二点，我觉得这种一手的体感其实才是最重要的，就坦白说，现在的 i 键的体验其实还是比较差的，哪怕是你用最好的模型，他也会出现一些偏差， 但不要因为他体验差就不去用他，因为这种一手的体感带来的这种感知和认知是不一样的，等到他哪一天体验很好了，那也就意味着没有机会了。今天就分享这么多，我是离谱，关注我，获取更多第一手的 ai 实践和思考。

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。

你是不是每个月还在花钱订阅 cloud code 服务？ github 上最近发布了一个开源项目，可以直接把月费降到零，而且它的速度甚至超过了云端付费版的 cloud opus 模型。最关键的是，这一切完全免费，并且你的数据永远不会离开你的电脑。 这个叫 cloud code local 的 开源项目短短两天就已经斩获了近八百颗星。这个项目的目标只有一个，让你在 apple silicon 芯片的 mac 上运行本地模型，彻底告别 api 费用和隐私泄露的担忧。 它提供了千问三点五一二二 b llama 三点三七零 b jama 四三一 b 三个模型。在 m 五 max 芯片上，它的深层速度能达到惊人的每秒六十五个 token， 这直接超过了云端 cloud opus 每秒四十个 token 的 速度。更重要的是，这个项目构建了一个百分之一百本地零网络调用的闭环， 你的代码，你的提问，生成的所有内容全部在你的 max 上处理，没有任何数据上传到云端，完全离线也能正常使用。 而且它的安装非常简单，只需要三个命令或者直接双击桌面生成的启动器就能开始使用。一句话总结，免费本地超大模型，全功能、零费用、零隐私风险！你会用这个本地免费版吗？评论区聊聊，关注科技区角，看见更全面的科技世界！

哈喽，我是逸轩。去年八月，我制作了一期视频，讨论在网页版外我会使用哪些 ai 工具。现在已经过去了八个月，哪些工具被淘汰了，哪些我还在用呢？我们把上次的八个工具提取出来，放在左侧，淘汰了就打个错号，卸载了就打个对号。 首先，我已经不再用 bitcoin、 copilot 和 cursor 了。现在我改用 cloud code code 和 open code， 查看它们三个的 github 数量。现在是 open code 第一， cloud code 第二， codex 第三。它们都是二五年推出，并且在二六年一月爆火的 ai 智能体。 为什么不再用 copilot 而转型这三个命令行智能体呢？第一个优势是它们有更长的运行时间，例如这次任务它跑了五分半才结束，而 copilot 和 cursor 一 般是不能跑这么长时间的。 第二个优势是它们支持更多的文件类型，比如可以修改 jupiter notebook， 可以 编辑 ppt， 甚至可以编辑图片。 第三个优势是命令行智能机可以并行，你可以同时打开多个终端，每个终端都开启 codex， 于是你就可以同时指挥多个 codex 帮你干活。 这是我的主机，也就是我每天的真实工作状态。我同时开三个 codex terminal 和一个 codex app。 左上角是 github desktop， 它现在有 ai 总结功能，我修改代码之后就用这里面的 ai 写密的信息再提交即可。 右上角是 notion， 我 使用它做任务规划，因为我现在要同时指挥四个 ai 智能机来干活。我经常忘记我要干什么，所以我必须时不时地看一眼任务列表。 我仍然在使用 west code， 只是不再用 cola 的， 因为我要看 agent 修改在哪里，并且我想学习 agent 是 如何修改的。这是我笔记本电脑的工作状态，我会同时开四个 omcode 智能使用起来也非常爽快。 我们看一下人类编程的演化，从手搓到调库，到复制粘贴，再到点击接受修改。现在人类连复制粘贴和点击接受修改都不愿意了。 第二章是 ppt 方面的进步。去年，我仍然在使用伽玛和 ai ppt 来制作 ppt。 我 的工作流程是，先让网页端的大语言模型写出适合伽玛的文字稿，再把文字稿给伽玛让它生成。 目前我完全不需要这么麻烦了，直接使用 c c codex open code 就 可以生成非常漂亮的 ppt。 举一个例子，我让他查看二零二六年二月 ai 上的进步。他做了一个非常炫酷的 ppt， 这是其中一页。 其实很简单，完全没有记性，构思就像正常人说话一样。 第三章讲讲笔记。去年八月的时候，我还在使用 onenote 背书， notebook lm 前两个为主，最后一个为辅。但是我发现命令行智能题不仅可以写代码，不仅可以做 ppt， 还可以记笔记啊！ 我的工作流是，让 agent 写代码后，如果我没有完全理解他在写什么，我就让他记成笔记给我看。例如，我让他把 r n n c n 的 笔记记下来。 大圆模型擅长的是 markdown 格式。既然如此，我们就需要一个非常好的 markdown 软件，那想都不用想，答案呼之欲出。 obsidian 黑曜石 除了黑曜石之外，我还想抢救一下飞书，因为飞书的多段同步做得非常好，我可以在手机、平板电脑上都打开笔记，而黑曜石同步是要花钱的。 除了刚才提到的三个，其他几家公司也在努力发展。谷歌有 antigravity 字节有 tree， 腾讯有 code body， 阿里有 coder。 这和 coder 已经推出了两种模式，像 c c 那 样的 mini 行智能体，以及像 copilot 和 course 那 样的传统智能体。并且它们支持两种模式一键切换。 我们可以看站在一个更视野开阔的角度去评估 mini 行智能体到底有多强。 二三年一月的时候，谷歌有一篇博客，把所有任务分成专用和通用两列，我在它的基础上加了 一列文字相关任务，介于专用和通用之间。之所以前面这些任务编程、 ppt、 笔记它们完成这么好，根本原因是命令行智能机非常擅长文字有关的任务，我个人认为它们在文字相关任务上的能力比上代模型又上了一个素养级。 第四张，聊聊我最近在玩儿的本地部署。今年二月千本推出的千本三点五，它的小模型真的是非常的聪明，真的是让我非常震撼。九 b 可以 做本科数学题，二十七 b 的 数学水平甚至比我还强。 我们可以用欧拉玛下载千本三点五，一行命令就可以完成。之后导入 cherry studio。 cherry studio 有 不少有用的功能，比如说控制思维链长度。 这里给大家看一个例子，让大家沉浸式感受一下九 b 是 否能做本科数学题， 证明巴塞尔问题。 他精确地写出了欧拉的解法，也就是利用方程的根。 第五章来看看其他 ai 工具的命运。首先，我仍然在使用 sander， 它的优势在于我可以使用 cloud， 并且我可以同时对比很多语言模型的回答。 除此之外， sadder 还可以在我阅读某个网页的时候划线开始朗读，这是我最喜欢的功能。它的声音非常自然，而其他 tts 软件自然的声音也是要花钱的。我毕竟不是英语母语者，阅读大段的英文会让我感到很烦躁。 而用 sadder 帮我朗读，我边听边看，我的心情就会好很多。我仍然在使用走台扰， 我会使用里面的 ai 插件回答一些简单的套路化的问题，比如说让他讲给小学生，或者让他讲讲图一，再，或者患者情况怎么样这些套路的问题。回答完之后，我也可以直接保存笔记，保存在菜单中里。 豆包拆的 gpt 和 google ads studio， 它们三个都可以打开视频和你聊天。这三个我也在用。前几天去博物馆的时候，我还拿豆包问，这些清透器是什么，上面的文字是什么？ 虽然它的准确性不如网页版的 ai， 但是它的交互感很好，会给你一种情绪价值。 logflow 我 不再使用了，它的功能是，你可以在本地把很多 pdf 文件库放到一个文件夹里，做成文件库，让大语言模型只用文件库里的资料回答你。后来发现好像没什么用，还不如直接用网页版的大语言模型。 网页端我仍然在使用，我想提醒大家，虽然网页端是最朴素的，但是它非常有用。学到知识排行，网页端大于 coco， 大 于 cc。 原因很简单， ai 做的事情越多，你学到的知识越少。你做的事情越多，你学到的知识越多。第六章讲讲我对未来的期待。 首先，我希望有一个智能题可以操作推行界面。这件事情很早就被大家提及， 二五年一月， openai 和 azurepic 就 宣称它们已经实现了，但是实际操作却很差，根本原因是 cba 的 进步没有 nlp 快。 目前的 cloud code 和 codex 代码率都使用视觉方案， 但是我认为如果不使用视觉方案，那圆梦成是永远无法掌握图形交互界面的。第二个期待是 智能体有更长的运行时间，其实现在已经有了，那就是 openclaw。 openclaw 也是在二五年推出，二零年一月爆火的 ai agent， 它的运行时间比 c c 又上了一个数量级。但是我目前还没有开发出特别有用的玩法。除了推送新闻， 我之前尝试过把它部署在本地，但是我的损友随随便便和他聊几句，就把我的主机位置和配置全都给炸出来了。所以我之后的计划是把它部署在云端，每个月一两百美元，一两百人民币我也可以接受。 第三点，我期待有一个智能题可以向我推送新闻。目前我仍然在使用 follow。 follow 是 一个 rss 软件，比如我想看脑机接口的论文，我就可以让它把 power map 上所有脑机接口，新发表的新论文都爬取。至于 openclaw， 我这几天说了，唯一开发出的有用功能就是让它固定时间给我推送新闻。我目前计划把它俩结合一下，这让 openclaw 有 最更准确的信息来源。而 follow 也有了 ai 总结功能，相当于结合了双方的优势。 给大家交个底，我之前到底在 ai 上花过多少钱？深蓝色是我自己的钱，中蓝色是实验室花的钱，浅蓝色是学生认证优惠 chat gpt 我 登月订阅了十一个月，是最多的。 cinder 第二， monica， gamelot 我 都花过一些小钱，甚至还给 ai ppt 充了两百。至于 apm， 在 d s kimi 轨迹流动、阿里云百院都花过一点，并不算多。 未来我应该会继续订阅拆的 gpt， 因为它可以让我使用 codex， 还有 open code seller 也可以继续用。如果其他大厂的命令行智能体 和龙虾智能体非常好用，我也会考虑。至于 a p p 和 a p i 和定制 plan 灵活搭配就好。 总结一下，上次八个有四个还在用，有四个已经挂掉了。 今天我又介绍了，是一个我仍然在使用的网页端外的 ai 工具。这个系列我计划一直做下去，看看三个月之后，六个月之后，哪些工具我还在用，哪些已经被我抛弃。好，谢谢大家的收看，我们下次再见！

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。

离线了他也可以跟你去对话，帮你做一些事情，这个是百分百可以本地跑通的，我们复制这一个链接把它刻拢下来，刻拢之后就可以了， 我们现在主要是测试跑本地的模型，然后这个时候你们还需要一个软件 lm studio 去下载它，这边我都配置好了了，打开它之后去下载你们的模型，我会给你们配置好一个模型， 这一个前面的三点五九 b q 五的一个版本，这个的话比较适合大部分人，你们的显存，估计啊十二 g 这样子的话，它也是可以跑的。然后我们这边打开它啊，先加载这个，然后我们去点点这个地方，点这一个，然后去到这里 把这一个调大一点给就给你们做测试用的话两万五千吧，基本上就够了，就简单的对话，然后你就一定要按这一个重新加载一下，如果你们是按默认的四千多的话，他会报错的。这个时候我们去打开它这里， 然后这些全部按是，然后这个时候我们跟他聊一句话，你好，你看这边就已经在运行中， 就可以聊起天来，这个是本地的，就不消耗你们的 a p i 啊，不消耗你们网上面的钱。显存大的话，像我三十二 g 的 话，我就之前就玩一个千万的二十七 b 的 一个模型，你们玩小模型也也也可以啊，去体验一下。换模型要在这个地方 就是把这个名字，这个名字在哪里，这个就是它名字，把这名字复制过来就给它换掉了。 你们每一个模型它都会有一个这个东西的。然后还有一个就是如果你们要用 api 的 话，我这里用的是轨迹流动的，原来是这些模型，你只要去轨迹流动那里把你那个 api 填写进去就可以用了 哦，还要把这个名字给改了，要把后面这几个字给删掉。它们模板是在这个地方，我是有写的这两个，一个是本地模型的模板，一个是呃，轨迹流动的模板。哦，还有 你们填写那个 api 要兼容这一个，如果你们的 api 不 兼容这个协议的话，你们就去把它换成兼容这个协议的。现在是网上面有很多种工具是可以转换的，然后的话还有像那个宠物输入这个指令，它就会弹出来这个宠物，然后你不喜欢的话啊，就输入这个指令， e pro 这个时候就可以换了，换到你喜欢为止。还有一个是 codex 的， 这里都是 codex 的 那些指令啊，你们可以到时候去看看 具体怎么用，我这个插件已经是帮你们装好的了，像我现在的话，我把这个 wifi 关掉以后我还可以去跟人家聊天， 我问他我是谁，他这个瞎说的，我没有十五年经验，这么多离线了，他也可以跟你去对话，帮你做一些事情。所以这个就是你不用登录啊，没什么问题的，包括你看我说让他去写这么一篇文章，保存在这个地方啊。 yes， 看他就自动帮你写文章，就是基本功能啊，这是这些都是有的，百分百可以让你们跑通的，包括这些本地模型之类的， 他速度也很快，你们也看到了是吧？像这个小模型啊，我也会配置好在网盘里面，你们啊到时候可以拿来去测试一下啊，你们有更好的模型也可以去试。在这个地方 它可以下载很多的群友，包括有些是苹果的，有些是 windows 的， 都可以跑成功。它们已经是玩的很多功能了，我只是给大家提供一个成功跑起来的一个基础版吧，剩下有很多功能你们可以自己去加，像各种 skills 啊，你们也可以去往里面去加去。

飞书刚开源了一个命令行工具， lock c l i， 能让 ai 证的直接操作飞书，发消息，查日历，写文档，建多余表格，发邮件，管任务，你跟 ai 说一句话，他自己就去飞书里把任务做完了。我用飞书的 c l i 呢，也做了几个实用的 style， 有 需要的呢可以找我要。 哈喽，大家好，我是阿亮， c l i 呢，就是我们电脑上自带的终端，长这个样子。 最近国内很多大厂呢，都在积极的推进 cln 工具，目的呢就是为了把自家的产品接入 an agent， 比如接入龙虾，接入 port code， 因为 cln 的 天然适配 an 操作。那非说这次 cln 开源呢，到底怎么使用？老规矩，阿亮带大家呢，手把手感受一下。 首先讲一下如何安装配置，我直接将 github 上的 readme 文件扔给格式 code， 让他直接给我跑，提示安装完成后开始进行应用配置，他会给你一个链接，需要你进行登录授权， 登录后自动跳转创建飞书 c l i 应用界面，选择头像，填写名称，创建，勾选下方的常用开通权限，点击开通并授权。到这里呢，就搞定了。第一步， 第二测试接入，打开飞书应用，飞书里呢，会多一个叫阿亮的机器人，这就是你跟 ai 说话的入口。我在终端呢，让他给阿亮发。你好，可以看到聊天框呢，收到消息了，代表呢，我们接入成功了。 接下来呢，我们进行一下实操，聊天记录归党多于表格，我先让他查最近一个月的聊天记录，话题归党，减速信息整理净多于表格。几分钟，一张结构清晰的记录表出来了。 以前手动整理这些呢，至少也得一两个小时吧。第二个，让他读取日历，我在尝试让他读取四月六号到十三号的日历，把下周的工作安排罗列清晰，直接通过阿亮机器人发给我。啥时候开会，啥时候有交付呢，整整齐齐的全在这了。 第三个，搭视频数据的仪表追踪盘。接下来呢，我还想看看他处理复杂任务的能力。我这里呢，有一份 md 格式的视频数据，直接扔给他，我先让他在飞出创建一个多余表格，名称是自媒体视频数据追踪。 在这个多余表格里创建两个表，一个是数据分析表，一个是数据看版的仪表盘，完成后给我返回多余表格的访问链接， 等他跑完，我们预览下效果。成功创建了两个表格，命名准确视频记录，包含了视频的标题、发布日期、播放量、点赞数、完播率等字段，完全按照我的要求来的。 数据看板呢，提供了驻钻图、饼图、数字卡片显示的总播放量。全程我什么都没有，手动的点都有，表格链接直接发给我了， 打开就是做好的成品。自从我开始做短视频以来呢，每天都要写脚本，改脚本， 大家呢，都习惯在非书里进行批注哎，比如说这里补一个案例啊，最新版的发给剪辑师，下周二的确认排气等等意见收的很齐，但这些批注呢，不会自动修改执行，还得人工一条一条跟进， 漏掉一个，整条链路呢，就卡了。所以我做了一个 sketch， 提取非书文档里的批注，筛选出可以执行的事项，直接帮我做掉。看下这个文档的批注情况啊，共五条批注，两条待确定，三条已执行。 修改文档见任务回复评论。把远程批注呢，直接转成了可执行的操作，并且在信息充分、奉献可控的前提下，直接把这些动作做掉了， 用了一周，非常省事。但是批注自动执行的还是省事的。第一步，内容团队呢，真正高频琐碎的还有另外一件事，就是文档的整理和上传，封面、配图、表格、剪辑素材也都散落在本地，最后还得自己按照主题分类建文件夹，再传道飞书，同样非常消耗精力。 所以呢，我又做了第二个 skill， 专门处理文件归类和上传这两个动作。它的处理逻辑呢，分成几步，第一，扫描本地目录里的文件。第二，根据文件类型区分视频文件还是图文文件。第三步，根据文件名里的日期和主题信息，自动生成对应的子文件夹。 第四步，把同一主题下的不同文件归类，然后上传到飞书指定的目录。看好了，我把 scale 扔给他，让他把这一堆杂乱的文件同时上传飞书并归类。见证奇迹的时刻来了， 看一下逻辑结构，非常清晰，省时省力，没有跑偏啊，后续查找写作都非常的方便。 发现每当我们思路打开，把 c r i 和 scale 结合起来之后，就可以让原本重复手动容易出错的流程变成一个标准化动作，也就是把我们的 sop 搬到了线上。如果有朋友对这几个 scale 感兴趣呢，我也可以发给你。 过去几十年，软件一直在往图形界面呢进化，对人类越来越友好，但 ai 母语呢，是文字它最顺手的工具，恰恰就是我们觉得比较难用的那些，比如说是 c r i， 这可能是二零二六年最有意思的反转之一，大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai。

哈喽，大家好，如果你现在还在用免费的 call 或者是卡在订阅失败了这一步，这条视频你一定要看完，我会把注册到付款所有我踩过的坑跟你们说一遍，你跟着做，二十分钟就可以搞定。先来说说为什么要订阅 call 的 空。 很多人觉得免费版的就够用了，但你有没有遇到过，对话框里突然弹出达到使用上限，正在写的文案，档案代码直接会被断掉。 pro 每个月二十美元，换来的是优先访问权，更长的上下文窗口，还有最新模型的第一批体验资格。 对我来说，这是目前 ai 工具里性价比最高的订阅之一。但问题来了，它只支持境外的支付方式，很多国内的用户都卡在了这一步就放弃了。 今天我把三种方法全部给你讲清楚。第一种，也是最推荐的虚拟信用卡，目前用的比较多的是 day pad、 万度卡的这类平台，本质上是一张可以充值的 vise 虚拟卡。 流程是先注册账号，然后完成实名认证，控制 e、 r、 s、 d、 t 或者人民币，拿到卡号可以直接填到 call 的 付款页。整个流程我自己测下来大概就是三十分钟左右， 充值手续费在百分之一到百分之三之间还是可以接受的。值得注意的一点是，充值金额建议比订阅费稍微多一点点，有些平台会预扣体验金，就会导致你 在付款的时候显示余额不足。第二种，找朋友大夫。如果你身边有在美国、香港、新加坡的朋友，让他们用当地的银行卡订阅，你转到对应金额给他，这个方法零手续费，但是有一个前提， 账号绑的邮箱和 ip 地址最好稳定，在同一地区混用可能会触发风控，导致账号被限制。第 三种就是礼品卡或者第三方代充，某些平台支持用礼品卡余额抵扣，但靠的官方目前并不直接支持礼品卡，所以市面上的代充服务本质上还是有人帮你走虚拟卡或者境外卡的流程， 价格一般会溢价百分之十到百分之二十，适合懒得自己折腾，只想直接用的人。但我个人建议还是自己搞一张虚拟卡，一劳永逸， 后面订阅其他海外服务也用得上。我们来快速说几个高频踩坑的地方。第一就是网络的环境，付款的时候要确保你的节点干净，最好全程用同一地区的 ip， 中途进行切换，很容易被靠到的风控揽下来。第二是账号注册用的邮箱，推荐大家都去用谷歌的邮箱，国内的邮箱有时候会收不到验证码，或者配办定为高风险地区。第三个就是付款失败，不要反复尝试，连续多次支付失败，系统会临时锁卡， 建议换个时间段或者换一张虚拟卡来再重新试一下。好，三种方法我都给你说清楚了，虚拟卡你可以自己搞定，是你的首选。朋友代付的方式，只要你有资源就可以。 第三方代充是懒人最适合的方案，但是衣架会偏高。如果你想知道我用的是哪一张虚拟卡，具体注册步骤是什么，评论区打教程，我单独出一条详细操作流程， 觉得有用的话收藏这条视频，下次遇到海外订阅付款的问题翻出来可以直接用，我是跨境 paper， 我 们下期再见，拜拜。

大家好，我是小众 ai 的 主理人清澈君，今天跟大家聊一个特别实用的话题，怎么让 cloud 帮你操控电脑，甚至用手机远程控制你的电脑干活。这个功能叫 computer use， 加上 dispatch 远程控制，说白了就是把你的 cloud 变成一个真正能动手干活的 ai 助手。 好，我们先搞清楚一件事，现在 ai 操控电脑主要有两条路线，一条是 cloud 走的视觉路线，就是像人一样看屏幕，看到什么就点什么，完全不需要软件有 api。 另一条是 open curl， 也就是小龙虾，走的是代码驱动路线，直接调用底层 api。 两种方式各有优势。 今天我们重点聊 cloud 这条视觉路线。 cloud computer use 的 核心逻辑很简单，他就像一个人坐在你电脑前面，看着屏幕，然后决定下一步要点，哪里，输什么字。优势很明显，任何有界面的软件他都能操作，不管你有没有 api， 他 都能越过去。但缺点也有，速度相对慢一点， 因为每一步都要截图识别，最适合的场景就是那些没有 api 的 本地软件，比如微信剪映这类。 接下来说怎么开启，其实很简单，三步走，第一步，打开 cloud 桌面端的 settings。 第二步，找到 computer use 那 个开关，打开它。第三步，设置一下浏览器权限，整个过程五分钟以内搞定，不需要装任何插件，也不需要写代码。 说到这个，可能有人会问我，人在外面，电脑在家，能不能远程让 cloud 帮我干活？答案是可以，靠的就是 dispatch 功能。操作也很简单，电脑端打开 cloud 左侧，选中 dispatch， 然后用手机扫码配对，配对成功之后，你就可以在手机上发指令， cloud 在 电脑端帮你执行， 相当于你的手机变成了电脑的遥控器。我们来看第一个实战案例，翻阅微信群聊记录。微信是没有直接操作它，但 cloud 可以， 他直接打开微信客户端，视觉识别屏幕内容，把几百上千条聊天记录全部读完，然后帮你提炼关键信息，讨论主题、代办事项，最后输出一份结构化报告，这就是视觉路线的核心价值所在。 第二个案例，自动发朋友圈。流程是这样， cloud 先帮你搜索相关话题，然后根据你的需求生成符合风格的文案，发布之前会先给你看预览，等你确认确认之后才会自动完成发布流程。有人可能担心 cloud 偷偷发奇怪的东西，不会的，每次操作都需要用户确认，安全机制做的很完善。 第三个案例，操控剪映自动剪辑视频剪映同样没有 api 接口，但 cloud 的 视觉方案可以直接操作，它打开剪映之后，能识别时间轴、转场、字幕这些界面元素，然后根据你的描述自动执行剪辑操作，最后导出视频发给你预览这个场景以前完全没有 ai 工具能做到，现在 cloud 实现了。 好，我们来做个快速总结。 cloud computer use 核心就这几点，第一，视觉操作，任何有界面的软件都能搞。第二， computer use 负责桌面操作， dispatch 负责手机远程。第三，安全机制完善，每次操作都要授权。 第四，实战场景覆盖了翻群聊、发、朋友圈、操作、剪映这些无 api 的 软件，可以说它填补了代码路线覆盖不到的那块空白。 总的来说， cloud computer use 真的 开创了 ai 操控电脑的新方式，如果你还没试过，现在就可以去开启，体验一下用手机远程操控电脑的感觉真的挺神奇的。 再梳理一遍核心卖点，视觉路线兼容一切有界面的应用。 dispatch 实现手机远程控制，微信群聊、朋友圈批量文件处理都能搞， desktop 端一键开启，设置极简，最重要的是多层安全机制保底。放心用这套组合拳目前真的没什么竞品能完整复刻。 好了，今天的内容就到这里，立即去开启 cloud compute use， 把你的 ai 助手从会说话升级成会干活。感谢大家收看，我们下期见！

高 code 在 我们测试过程中也是非常有用的一个工具，它可以帮我们去做测试，用力的生成，可以帮我们去写自动化脚本。那怎么在 vs code 里面去安装使用它？在安装它之前要先装好 node js， 装好之后我们可以去把 vs code 的 这个软件打开，然后点这个 terminal 这里，点开之后我们就可以在这里去输入安装 cloud code 的 命令，用 npm install 去安装。 安装好之后，我们在命令行这里去输入这个 cloud 的 这个命令，就会返回它的版本号，以及这样一个欢迎页面，这样就标志着说我们已经安装成功了。 接下来为了更方便地使用 cloud， 我 们可以去装一下它的插件。怎么装插件呢？我们点这个插件，应用市场输入 cloud code 搜索搜索出来的这一项。第一个这个这个图标呢，我们直接点 install install， 成功之后我们可以在这里看到一个 cloud 的 一个图标，然后点开这个图标就可以看到这样一个页面。之所以是这样一个页面，不是对话页面，是因为我们还没有安装模型。接下来我们可以用 cc switch 这个软件，把我们的那个模型接进来， 这个 cloud 就 可以使用了。 c c switch 它的作用就是可以切换我们的 api 的 配置，它里面可以直接添加很多个 api， 直接点启动，一键切换，这是 c c switch 的 使用文档的一个地址，把这个地址点开来往下拉，拉到这里是软件下载，点这个传送门就可以找到这个 c c switch 的 github 的 地址， 或者直接去给他们搜也可以。搜完之后我们再往这个页面往下拉，可以找到 c c switch 的 安装包，我们 windows 的 话可以找这个 m s i 这个文件直接安装。安装完之后呢， 我们就可以看到这样一个页面，这个页面我们直接点这个加号，可以添加 api k， 比如说我选这个智普的 glm 往下拉就可以在这个位置写 a p i k， 写完点添加，然后重启一下这个 vs code， 那 vs code 的 这个 cloud code 就 可以使用了， 就页面就会变成这个样子，从这个位置去问他说你使用的是什么模型，他就会回我是 g r m 杠五模型，这个到这就安装完了，就可以帮我们写代码了。

cloud code launcher 软件介绍口播稿大家好，今天给大家介绍一款超级实用的 ai 编程助手工具， cloud code launcher， 如果你是一名开发者，或者经常需要 ai 辅助编程，那这个工具绝对能让你的效率翻倍。 首先，它是一个完全本地运行的 ai 编程助手，最大的亮点是它使用本地欧拉玛大模型，比如通用千问、 llr 码等， 你的代码和数据完全不需要上传到云端，隐私安全有保障。其次，开箱即用，一键启动，自动检测 gpu 状态，奥拉玛环境，你只需要选择模型，就可以开始和 ai 对 话编程了。第三，功能超丰富， 内置 ym 监控面板，实时查看 api 调用、统计对话、历史文件管理，还能一键备份所有数据。这款工具特别适合这些场景。代码编辑，让 ai 帮你写代码，改 bug， 优化性能，文档转写自动深沉技术文档、 api 说明 学习研究和 ai 讨论技术方案、学习新知识、内容创作、小红书、文案、技术博客都能轻松搞定。 而且它还支持多模型切换，你可以根据任务需求选择不同的 ai 模型，灵活度超高。最重要的是， co 的 co 的 launcher 完全免费开源，所有代码都在本地运行， 无需任何 api 费用，无论你是新手还是老司机，都能轻松上手。好了，今天的介绍就到这里，感兴趣的朋友赶紧去试试吧，让 ai 成为你编程路上的超级助手。

做移动开发的兄弟，这种工具真的有点狠，你现在可以直接让 colo 去测你的整个 apple app， 不是 帮你写测试代码，而是让他真的自己点，自己看，自己填表单，自己把流程跑完。这东西牛在哪？以前测一个 app， 最烦的不是发现 bug， 而是你得手动点一遍又一遍，换机型换语言换页面，还得补截图。现在它相当于给 ai 装上了眼睛和手，你只要说一句把整个 app 测一遍， 他就会自己打开页面，点按钮，查崩溃，找布局问题，最后给你一份报告。更狠的是，他不只是测 ios， 同一套脚本还能跑安卓，还能顺手生成 app store 截图， 甚至拿去操作竞品 app 做调研，关键数据还都在本地，不上云以后，最先被 ai 吃掉的可能不是写代码，而是这些最重复、最磨人的测试脏活。我是硅谷赵博，关注我第一时间看懂硅谷最新动态。