怎么升级studiocode

大家好，今天给大家带来一期前端入门必备工具 vs code 的 完整安装和基础使用教程，新手也能一看就会。首先我们打开浏览器，直接搜索 visual studio code， 进入官方网站，在首页就能看到下载按钮，根据你的电脑系统 选择 windows、 windows 或者 mac 版本，点击下载安装包，下载完成后打开安装程序，建议大家选择自定义安装路径，尽量不要装在 c 盘。安装过程中把相关附加任务全部勾选，方便后续使用，然后点击安装，等待完成即可 安装好。打开后界面默认是英文的，我们点击左侧扩展图标，搜索 chinese， 找到简体中文语言包， 点击安装，安装完成后按照提示重启软件界面就全部变成中文了。作为前端开发，再给大家推荐几个必装插件，第一个是 live server， 用来实时预览网页。第二个是 html css support， 提供语法提示，还有 auto rename tag， 自动同步修改标签名，让写代码更高效。接下来讲基础使用。先在电脑上新建一个文件夹，用来存放项目代码，回到 vs 后点击打开文件夹，选择我们刚建好的文件夹，然后点击最下方的 codex 图标，输入你需要制作的软件，可以提需求，改需求， 制作完成后就能自动生成完整的 html 基础结构。之后我们就可以在包里标签里编辑内容，也可以在扣带词聊更改内容，就能在浏览器里实时看到页面效果，修改代码，页面也会自动刷新。以上就是 vs code 从安装到简单使用的全部内容，学会这些就可以开始你的前端开发学习了。

大家好，今天我们来玩 jam 四加 cloud code， 内容包括下载运行 jam 四，接入 cloud code 编程能力测试。接下来简单讲一下安装和接入。通过欧拉玛瑙 jam 四就能够下载模型， 需要注意的是需要加上模型的具体大小，比如说下载三十一币就是欧拉玛瑙 jamma 四冒号三十一币，等待几分钟模型就能运行。欧拉玛连接 cloud code 也很简单， 用 cc switch 点击右上角，选择自定义配置请求地址，当中填 local host 和端口号，幺幺四三四保存就可以了。 终端输入欧拉玛 launch cloud model jam 四三十一币。 这样来看一下，现在的内存压力是很小的。执行指令登录说一句话，我们内存一下子就上来了，这样子呢，就说明我们的 cloud code 已经在调用 jam 模型了。 要测试的场景是让接入了 jam 四的 cloud code 复刻我们的官网，想让它变成苹果官网的风格， 先到 get design， 点 md 里面找到它的设计风格，进入到前端重构目录下 执行指令。这条指令是安装一个 md 文档，让 cloud code 知道如何模仿苹果的官网设计 design， 点 md 好， 现在已经可以了，命令也很简单，请你使用 next nex 的 gs 复刻我们的官网，参考 design， 点 md 中苹果的设计风格，我们就持续等待吧， 它已经运行了半个小时，还在 plan model， 还在思考该怎么办，我们继续等待吧，现在已经持续运行了快一个小时，代码也编已完成， 打开看一下，启动的时候报错了，让它修复一下，现在来对比一下。 左边是重构之前的效果，右边是重构之后的效果，可以看到右边还是很贴近苹果网站的风格，今天做这个测试主要是想看本地模型在 agent 的 场景下是否能够使用， 相比之前的本地模型只能够聊天，现在已经可以支持一些 agent 的 操作工具调用，基本可以长时间的运行任务，相信再过半年本地模型也能够达到生产的效果。大家有什么想测的可以告诉我， 今天先到这里，谢谢大家。

cloud code 桌面端这次升级直接把终端党最头痛的几个问题全解决了。今天 cloud code 桌面端进行了全新升级，新增终端窗口、拖拽式布局、 预览面板、多绘画、变形等功能。下面我们就一个一个的来看。 首先最直观的变化是左侧新增了绘画管理，侧边栏支持多绘画分组展示，以项目的方式进行管理。现在你可以在一个窗口中同时运行多个 cloud 的 绘画，不用再开一堆终端标签页了，那自然都在同一个窗口里了，终端自然也得跟得上。这次 cloud 的 桌面端也内置了终端功能， 可以直接在应用内构建项目，再也不用切出去了。那当我们改完代码之后，该怎么看改动呢？这个新版本中还重构了地府查看器， 每次修改可以更清晰地看到改了哪些内容。那如果你的项目使用了 get， 你 还可以随时切换到不同的提交记录进行查看，回溯起来非常方便。那改完代码之后，你还想看到最终的效果，就可以直接在新增的预览面板里面看到， 该页面展示的就是本地的前端项目，不仅可以直接在应用内进行预览，还可以选中页面的对应元素，直接让 cloud 进行修改。 对于整个页面的布局可以直接进行鼠标拖拽， 我们可以像搭积木一样，把各个面板拖到你想要的位置，打造出自己最顺手的工作台。还有个很容易被忽略的小功能， side chat， 快 捷键是 command 加分号。 当我们有一个主任务正在跑时，我们突然想问额外的问题，那我们不需要打断主对话，可以直接呼出一个临时的对话框，这种方式可以保证我们的上下文完全隔离，不会污染。这个功能就类似 c r i 中的 b t w 命令。 最后呢，就是数据面板新建绘画的首页有图形化卡片和类似 git 风格的活动热力图， 那我们通过切换 tab 页还能够看到各个模型的用量分布。那这次更新下来， cloud co 桌面端基本上可以作为一个独立的工作台来使用了，不再只是终端的附属品。那大家看完这个视频，会不会从中端迁移到桌面端来使用呢？

兄弟们，重大更新啊， open clone 迎来史诗级加强更新，你看，这是我的龙虾狗二点零升级完成报告，这个呢，是基于 cloud code 的 原码来升级的， cloud code 大家都知道它是编码界的最强王者， 那它泄露了 opencloud 有 什么关系呢？我教你一招，非常好用，你把 cloudcloud 的 源码一五一十的全部喂给你的龙虾，让龙虾带着它的整个 skills 团队，照着 cloudcloud 的 源码架构逻辑完全的去学习进化， 你就拥有了一个 cloudcloud 的 架构下的龙虾。这个进化的过程呢，是 opencloud， 就是 你的小龙虾，全自动自己改， 只需要二十分钟左右，他就会进化成一只超级龙虾。你看，这个就是我根据 kelco 的 顶级架构升级的小龙虾。二点零版七阶段分层启动流程，四级权限控制系统，还有命令工具分离注册表能力审查系统， 成本追踪系统，怎么样？还可以吧，通过他这样一系列的操作之后呢，他就进化成了超级龙虾，他的整个任务上下文长记忆工具调用方法， 不再是一只简单的龙虾，而是拥有了 cloudco 的 最先进架构的超级龙虾。不过官方呢，已经把整个虾肉的原码已经下架了，我眼疾手快已经帮你们保存了一份，我已经全部给他保存到这个飞书文档了，所有的原码我全部给他下载下来了，你看这他的英文， 然后呢，我又把它怎么样？我又把它翻译成中文了，我们更好理解，如果你们需要净化你们自己的小龙虾，效果呢？非常哇塞，需要这个文档的说一下，免费分享给你。

今天这个视频我给大家介绍一个普通人安装并用上 cloud code 的 最简单的方法，全流程只需要十分钟时间。首先我们搜索 cloud， 然后来到 cloud 官网，然后呢点击这里下载桌面版，直接安装 cloud 就 行，然后打开 cloud， 登录我们自己的账号， 下载之后我们看到这里只有 thread 和 q 和界面，这是因为我们的账号是非会员版本，目前 app 版本只有会员状态扣的界面才会出现，所以下一步要做的就是升级为可拉的会员。首先我们来到这里， 然后选择这个，如果你没有可拉的账号，也可以选择成品独享账号，有可拉的账号的小伙伴们选择这个。随后我们根据提示来到这里，输入卡密验证，然后点击这里获得用户 id， 点击 account， 然后这个就是我们的用户 id 复制粘贴确认并升级激活。 ok， 大 概等了一分钟时间左右，显示成功，然后这里还是免费状态，我们只需要重新登录一下即可，见证奇迹的时刻发生了，哎，这个时候 cloud code 就 突然出现了， 因为我这是新电脑，所以还剩最后一步，复制这个，打开终端输入即可回车，然后这个就进行下载了，安装成功后重新启动即可。然后我们就可以使用目前世界上最强大的 ai 大 魔星 oppo 十四点六来运行，可绕扣子了，是不是非常简单，有需要的小伙伴们快去试试吧！

这个天气， app 从零到翻译完成，全程没有打开 android studio， 用的是谷歌刚发布的安卓 c l i， 配合 cloud code 异形命令创建项目 ai 写完代码，直接编辑出 a p k， 装到手机上。先说为什么需要这个东西。 ai 做 android 开发目前有三个很现实的痛点， 第一，工具太分散，装 s d k 用 s d k， 用 sd manager， 管模拟器用 ivg manager， 调试用 a g b， 编印用 guido。 六七个独立工具，各有各的命令格式， ai 要全部记住。第二，文档是给人看的， 不是给 ai 看的。传统文档描述性强，概念化。 ai 需要的是精确的、可执行的步骤，否则很容易用过时的库和写法。第三，这些工具的输出噪音太多，进度条、颜色码用于日制 ai， 解析起来非常吃力，白白浪费大量 token。 针对这些问题， google 一 次性发布了三个东西配套设计。第一个， android 操作层，一个命令行工具，统一了之前所有分散的工具， 一个入口搞定环境设置项目创建 s d k， 管理应用部署，它是用 rust 写的，闭源分发。第二个， android skills 指导层，这是一个开源的 gitlab 仓库，里面是一套 markdown 格式的指令文件，告诉 ai 怎么按最佳实践完成任务。第三个， android knowledge base 知识层，一个实时更新的知识库，让 ai 能查到最新的官方文档，弥补训练数据过期的问题。三者的工作流程是这样的，用户下达任务， agent 读取 skills， 获取指引，需要查文档时调用知识库，最后通过 c l i 执行实际操作 来看 c l i 具体能干什么。 android create 一 条命令，从官方模板创建项目 android s d k install， 按需下载 s d k 组建， 不用装一整个 android studio。 android demo， 创建和管理虚拟设备 android run， 部署应用到设备或模拟器。安卓 docx 直接在终端搜索和获取最新官方文档。 android skills 安装和管理 a j t 的 技能包。以前这些事情分散在六七个不同的工具里， 现在一个 android 的 命令全部搞定。看一些技术细节， c l i 本身我检查了它的二禁制文件，确认是 rust 编辑。 google 内部用 bezel 加 rules rust 构建，都是 rust 生态的标准库。当前版本零点七预览阶段， skills 方面开源在 github， 目前有七个技能，暂时不接受社区贡献。谷歌内部测试给出了两个数据， 第一， l l m 的 token 消耗降低了超过百分之七十，这很好理解，以前 ai 要解析 s d m 管理者输出的一大堆乱七八糟的文本，现在 c l i 输出干净，结构化， ai 直接读懂，自然省 token。 第二，任务完成速度提升了三倍。以前 a 阵的用传统工具链摸索着做的事情， 现在有了统一入口和精确指引，效率自然上来了。直观对比一下以前和现在的开发流程，以前下载 android studio， 两个多 g 配 s d k 路径和环境变量， new project 一 堆勾选等 gradosink 三五分钟， 手动写代码，点 run 等翻译看效果。整套下来光环境搭建可能就要半小时。现在一行 call 装安卓 z i， 一 行命令装 cix， 告诉 ai 做一个天气 app， ai 自动调用 android create 创建项目， ai 写代码，然后翻译出 a p k， 装到手机上搞定。 google 明确支持多种 agent， 不 限于自家工具。这不是 google 一 家在做，而是一个行业趋势。 google 发了 android c l i 和 gemini c l i anthrax c l i。 全行业都在做同一件事，把原来面向人的图形界面拆出一层面向 ai 的 命令行接口。原因很简单， l l m。 看不懂 g u i ai 能处理的是文本进文本出 c l i。 天然就是这种模式，开发范式正在转。 c l i 加 a g n t。 说了这么多，来看实际操作，第一步，异形刻录命令安装 android c l i。 第二部， android skill set， 把技能包装给 cloud code。 在 执行任务前，我们的 cloud code pro 使用了百分之四的额度，在 code code 里下达任务。用 android c l i 创建一个天气查询应用， agent 自动工作，它会读取 android clea 这个 skill， 知道该用 android create 来创建项目，然后写 call to name 代码，最后编辑。 中间还遇到了一个问题，中文城市民察步聊天器。 ai 自己分析出是 open wide 麦的接口，不支持中文，然后自动改成了两步查询。 a p k。 翻译完成，传到手机上。安装效果就是你们开头看到的两轮对话，用了百分之三十一的 cloud code 的 额度。总结一下， android cle 这套工具集解决的核心问题是让 ai 一 键坦能，高效正确地做 android 开发。 c i i 统一入口，告别分散工具 skills 精确指导，让 ai 按最佳实践工作。 knowledge base 实时更新，弥补训练数据过气的问题。 目前还是预览版，有一些限制，但方向很清楚。 google 再把 android 变成对 ai 友好的移动开发平台。我们下期视频再见。

火山方舟 coding plan 搞了个大动作，官方悄悄把模型库升级了，直接接入了 g l m 五点一和 kimi k 二点六这俩目前国产顶级的模型。 就凭这两个模型，这套餐的性价比直接绝杀，是目前全网最强的 ai coding 套餐之一。套餐就两档， 四十块钱一个月，量大管饱，普通人必严，选这个就行。如果是每天几十万代码吞吐的重度选手，在考虑两百的顺便提一下，用上面的链接订阅能打九折。先在火山方舟后台拿到你的 api， 然后打开终端，直接执行局安装命令，把 cloud 装上， 找到 cloud 的 配置文件，在安迪环境配置里，把健全令牌换成你的 api 地址，填火山方舟提供的这个 api 接口。 模型这一项，想用 g l m 就 填 g l m 五点一，想用 kimi 就 改成 kimi k 二点六。最后别忘了把同目录下的 onboarding 状态改成出，最后终端进到你的项目目录，直接敲 close 搞定，直接开干。

hello， 大家好，我是小同学，今天要给大家分享的这个概念项目叫 edison cloud code， 这个项目的话其实是一个 cloud code 的 一个工具包吧？你可以理解为然后目前的话，其实它除了支持 cloud code 以外， codex、 open code、 platter 其实都支持。然后这个工具包的话，其实最主要的一个点，其实这个项目的话是在 它的黑客马拉松里面跑出来的一个项目吧。然后这边的话，你看他这点最主要的重点说了一下，他会对它的扣的进行定牌的优化，内存的优化，包括持续不断的一个学习，是你其实在开发 a 这个项目的时候，你可以积累的一些经验，然后你可以在 b 项目当中也可以去循环的去使用，去用，对吧？然后包括并行，这个其实可能是 呃，不用质疑的，包括主代理的钓钓用协调钓用机制。说到这个点其实非常不错，我给大家看一下，这下面其实他说了一个 等一下，我们往下看一下，然后这里面其实是它的整个这个插件的一个库号，我们可以理解为，呃，比如说我举个例子， itunes 目前有三十六个左右的样子吧，比如说它 plan 是 专门去可能呃做一些计划的，然后呢？包括这里 pdd 就是 开发，驱动开发， 这是驱动开发，对吧？然后有这个指导点，然后在整个的操作过程中它能给你做到一个规范，然后包括这个 review， 对 吧？能给你去做一些检查，安全检查、 错误的检查等等一些很多，包括针对于 go， 然后去做 go 的 溜等等一些的很多很多包括 skill， 你 看这个 skill 里面也是非常丰富， 所以说我为什么说它是一个非常丰富的一个工具吧，有的这个工具吧，我觉得你在开发过程中应该是如虎添翼吧，对吧？所以说的话我个人也是非常推荐这个项目，而且这个项目的史大师也是非常惊人，目前的话一百五十二 k， 好大好大。所以说的话，呃，这个项目其实因为他支持的呃呃 id 其实比蛮多的，所以说的话觉得应该是会呃得到大家的一些认可吧，所以说个人也是非常喜欢这个项目，所以说的话也是推荐给大家，希望对大家有些帮助吧，谢谢大家。

openai 这次把 codex 更新成了一个能操作整台电脑的 ai， 它不只是会写代码，现在还能自己打开网页、点按钮、改界面，甚至你睡觉的时候，它都能接着往下看。这里是 coo 科技日记，带你看懂 ai。 今天我们来了解 codex 最新更新内容。 我花了一上午把 codex 新版过了一遍，发现这次更新最值得你知道的有三件事。第一， codex 已经不是单纯的写代码工具了，以前你理解它可能就是一个帮你补代码、改 bug、 写函数的助手。但现在， open ai 想把它做成的是一个能在电脑上直接执行任务的 ai。 比如它能打开网页、看页面、点界面、做批注，还能配合文档、图片、浏览器这些东西一起工作。 说白了，他开始从帮你写代码，往帮你把一整段事情做完那个方向走了。第二，他开始更像一个能接着上次继续干活的人。以前很多 ai 的 问题是什么？今天你跟他说了一堆，明天再回来，他像重开了一样。但这次 codex 新增了 memory 和自动化能力， 他能记住你之前聊过的内容，还能把没做完的任务继续跑下去。这就意味着他不再只是你问一句，他答一句，而更像是你交代一件事，他能自己往下推进。第三，他真正的变化 是功能变多了，而是身份变了。 openai 现在已经不想让你把 codex 只当成一个代码聊天框，他们更像是在把它做成一个能在电脑上持续干活的数字同事。这也是为什么这次更新不只是程序员会关注，做前端、做产品、做自动化、做文档流程的人 其实都能感受到变化。当然，这里也有一个很现实的问题，它更能干活了，但你用的越多，成本上的也越快。现在 qdax 很多计划已经开始按 token 计费， openai 自己给出的口径大概是每个开发者每月一百到两百美元。所以它不是那种无脑更强就立刻全换的工 具，而是一个值得你先试再决定要不要重度接入的东西。这里我直接帮你做个判断，这段建议你截图保存。如果你是做前端网页 ui 调整的， 这次很值得关注，因为它能看页面，点按钮改界面。如果你是做脚本自动化流程，串联长期任务的 memory 和自动化能力，值得你花一周试一下。如果你平时只是拿 ai 补几行业务代码， 改改小 bug， 但这次不用太着急，先观望也没问题。如果你只是个人，偶尔用一下，更建议先等等，看看价格稳定性和生态再说。所以这次 codex 最值得注意的不是他又多会写一点代码，而是 openai 正在把他从工具往能干活的人那个方向推。 以前大家比的是哪个 ai 更聪明，现在慢慢变成了哪个 ai， 你 敢真的把任务交给他？如果现在让你把一段真实工作交给 ai， 你 会先选 codex 还是 color code？ 评论区告诉我。

我发现 open club 连最基本的安全机制和操作记录都没有。本来我只是突发奇想，让他学习克拉的架构思路，升级改造自己。改完之后我才发现他以前的问题还真不少。先说记忆这块， 以前他记住的东西是个黑盒子，我根本翻不出来。现在全改成文件，长期记忆，每日记录，自动抓取分开放，我随时能打开看。再说他怎么跑命令，以前他跑命令不留痕迹，出了问题我不知道炸在哪，现在统一走一条安全通道，干了什么？全有记录，我一查就知道。最后是他手里的基本都有权限，声明 些，能用哪些，只能看哪些，必须管理员才能懂，分得清清楚楚。改造完之后， open club 不 再是一个能干活但看不住的黑盒子。以前我总觉得让 open club 变强，就是多装技能，多接工具，多给权限。现在我反而觉得，能长期用它的第一步不是更猛，而是更稳。我是阿森，一个在 ai 浪潮里死磕实战的普通人。关注我，一起用 ai， 少走弯路。

大家好，这个视频给大家讲一下这个 airbot 的 这个 vsq 的 一个插件的一个安装和使用的方法。然后我们首先准备两个东西啊，一个字就是我们这个插件现在版本是这个零点零点五零，后面会升级，然后这是 vsq 的， 然后我们看这里也有一个使用教程，然后我们打开这个地址， 然后就是 vsq 的 这个 airbot 的 插件安装。 首先我们先有温馨提示，就是这个插件正常是不需要用这个插件的，就是有些朋友他就是特殊原因吧，就是必须要使用 v s q 的， 不能用， 不能用这个 codex 和 cloud code 情况下采用这个插件，因为在这个插件里头有很多的限制就比较麻烦，所以人家官方出的这个 codex 和这个 cloud code 是 最强大最好用的，就推荐这两种方式。然后这个所以说这里先演示一下插件的一个配置， 然后这个按照我们官网的这个接入 codex cloud cloud code 的 配置使用，只要按照文档配置，百分之百是可以用的，有很多朋友他会随意尝试别的接口，那是不能用的，所以也不要去尝试了。 然后这是我们的官方地址，我们支持最强大的模型 gpt 五点四和 cloud office 四点六，然后现在有限时零点一元体验，这个月费会员 啊，唯一客服 qq。 然后现在我们这个插件支持版本是 vs code 的 一点一一四点零啊，当然其他版本可能也能用，只是没有测试。 然后现在插件随时会在这个文档中更新。好，现在我们开始安装这个插件，首先打开 vs code 的 右侧的插件库啊，我先运行这个 vs code 啊，然后这个插件库打开，打开以后，现在这个插件库只有这两个。然后安装方法有两种方式，一种是点右上角三个点，然后选择这个插件进来啊，就这个一种是直接把插件拖放到这个里面来， 比如说第一种三个点，然后从这里选择安装，选择桌面上这个好，这就安装进来了。 如果有些人他这个电脑哈装完之后，这这左下角会右下角让你重启，你就重启一下这个插件库就可以出来了，像我这个的话，应该是没有那些权限限制的，所以就可以直接安装成功。 好，现在我们把这个卸载了，卸载了重新啊，重启这个扩展库， 然后使用拖放的方式来安装，就是打开这个插件库，把这拖进来 啊，拖进来，这样就安装好了啊，然后就是这样就安装完了，然后之后我们要配置一下这个，我们官网上申请那个 apk， 这种我们官网申请完之后用，呃，就是官网注册地址在这， 就是注册完账号之后，直接使用邮箱加密码来登录，登录以后在这里去购买这个套餐啊，根据你的需要，比如说 现在买这个月卡会员体验啊，这个是限量的，所以说大家一定要抓紧，然后这个去体验，然后或者是买这种一日体验的可以来使用，然后后续如果 临时不够的时候，额度不够的时候，可以买这些加油包好。然后我们来看这个 api case， 就是 说我们在这新建一个 api case， 然后要配置到这个插件里头啊，然后这个插件在这有个设置啊， 就是说默认，你看这 edit 和 edit， 这个和了一些啊， ctrl 呀，或者其他一些 ai 编辑工具是一个意思，所以就不讲了。然后这个模型也是我们就支持最顶级的这这两个加的模型， 然后这个这选择本地图片的意思就是说这个输入框可以支持拖放和粘贴图片，还有引用图片等常用的功能都支持。然后这个是清空，清空这个这个 ai 的 恢复框，然后这个设置啊，这是发送按钮。好，然后设置点一下，这里就有一个 api k 啊，就是说现在我这窗口比较小，看不到上面的标题，就是不要被上面的标题有一个啊模型名字而误导了，就是说你不管是什么模型都无所谓，你只管这个地方配这个后台的 api 就 可以了。 然后这个是自动确认的意思就是有些模型它不是让你执行一些命令，它老是让你确认很麻烦，所以说默认就是自动确认，或者你改成你手动的确认。然后这是一个公共的东西， 这是一个公共的这个提示词的输入框，也就是说这个地方你配置一个公共的提示词，你不管做什么项目的时候都可以带上这段话， 比如说我这里默认配置的这些。好，现在我们来申请这个添加一个 api k 来试一下啊，也就你添加 k 的 时候必须要先有一个套餐，不然的话就是生成不了的， 比如说叫测试创建，创建以后直接整在这里复制就可以了，后面哪怕关掉也没关系，这里也可以复制，可以停用，然后直接给它粘贴进来就可以了， 就可以看到这下面有个 c o c t 啊，保存一下， 然后这样就可以用了。正常来讲，但是用之前就是说我们要打开一个文件夹，你比如说我们添加一个文件夹吧，就叫做放在一盘这里有一个， 这是我们接下来要演示的，要做一个项目就叫进销存，就做一个进销存项目吧，然后然后就是这样 好，然后加好以后我们演示一下怎么做一个项目啊？就是我们有一个就是要有一个常识，一个技巧，就是你不知道怎么给 ai 讲完整的怎么开发一个项目的话， 就把你简短的一个需求告诉豆包，然后让豆包给你写一个方案，豆包他写代码能力不行，但是他要写这个整理文案的，呃，能力还是很可以的。然后你发给豆包让他整理，整理出来以后把他的这个方案你大概看一下，没什么问题的话再发给这个呃去开发， 呃，然后看起来他这个总结的非常详细，所以我们只取其中一部分做一下演示就行了。正常来讲你可以直接把整个这个方案复制呃发给这个做， 呃，所以我们现在这样直接在这里我来描述一下，就是帮我做一个简单的 单页面的库存管理系统啊， web 库存管理系统，不需要登录健全， 这是一个演示的任务， 就就就这样，然后正常是按回车，他是回车，只有按按住 ctrl 再按回车才是发送。 然后他真正往当前这工作去写文件的时候，会在操作哪一个文件的时候就会打开某个文件， 然后现在就看起来是已经完成了， 好，它完成了，完成了，我们来看一下这个效果，然后直接运行来看一下 啊，像模像样的东西。 接下来我们简单的讲一下这个桌面端的这个 qq 端的这个 color code 和 codex 的 一个安装方法。这个首先就是提前你要有一个 load 器 s 十八以上的版本的一个， 提前装好这个版本，然后准备好自己的这个 api k， 然后保持网络畅通， npm 与服务器能畅通 好，然后我们就以这个讲一下 mac， mac os 和 windows 其实都一样，那就就讲 windows 吧，然后就是说 先用这个命令啊，因为前面这些都简单操作完，然后就用这个命令执行安装，安装完以后先运行一下，在这个 cmd 窗口里头先运行一下这个 cloud， 他就会你在你所在的这个 c 盘的 user 下面呢，你自己的这个电脑的用户名字的下面会生成一个点可洛的文件夹，在这个文件夹里头你找看有没有这样一个配置文件，如果没有的话，你就手动创建一个啊，然后用 loadpad 夹夹打开，把下面这一段内容粘贴进去 啊，并且把这个密钥替换成你自己在我们这个平台上的密钥，然后就可以使用了，就重新打开 cloud 就 可以使用了， 像这个 codex 也是一样的 codex， 就 比如说啊，第一步看就是这样安装 codex， 然后也是一样的， 先在界面上 cmd 窗口运行一下 codex 啊，然后在这个目录下去找看有没有这个文件，一般会有，如果没有的话就创建一下，创建完之后按照这个格式放进去，这里放你的 apm 要， 然后第四步就是还是在这个目录下找这个文件，有没有默认情况下，你只要执行过一遍安装没有出错，并且你执行过一遍 codex， 也就是说在命令 cd 窗口执行过这个 codex， 那 么正常是会有这个配置文件的， 如果没有，那就手动创建。这个也是一样，用 q lotpad 加加或 vsq 的 打开这个配置文件，千万就是不要用 lotpad 打开，以免出现编码问题， 就会就会出现一些神奇的事情，导致你后面找不到原因。然后 打开这个配帧键以后，把这一段直接点复制粘贴进去就是千万不要改这里面的任何东西了，不要再去尝试修改不同的模型了，因为 gpt 既然你装格式，那么 gpt 五就是最高模型，就是最强大的模型，你不需要再去尝试别的， 当然我们的接口也就就支持 gpt， 呃，这些模型没有那些乱七八糟的模型，所以不要尝试别的模型， 然后就把这个直接原封不动的粘贴进去就对了啊。然后重启 cmd 窗口，然后这样可以长按版本，也可以直接这样运行。好这个视频就讲到这里，感谢大家收看，再见。

hello， 大家好，下班了。呃，今天背景不是公司，是因为，呃，在公司的时候当然车来了，没有来得及录，然后最近一直在高新路的使用 codex， 想要说我们用 codex 尽可能的提高我们开发效率，一个人顶五个人，六个人，十个人，牛马。 呃，然后最近 q 代像现了一个新的功能，叫做 go 模， go 模式 g o a l 目标。然后首先需要你的 c o i q 代 c o i 得在零点一二八版本级以上才可以使用它，并且要在 config 点 t o m l 文件里面把 go 改成 true 才可以使用这项新功能，那这个功能还在实验阶段。然后我理解它特别像是一个升级版的 sub agent， 就是 我们之前。 呃，如果你有完，为了完成某一个目标，你需要开多个 a 阵去执行不同的任务模块，多个任务可以最终为这一个目标服务的话，我们会使用 sub a 阵的模式，但我一直感觉 sub a 阵的模式其实不是很好用。 然后我今天刚好又有一个新的需求，就比较适合，感觉比较适合使用 sub a 阵去进行，但是之前一直是 sub a 阵的效果不是很好，刚好上线了一个 go 模式，所以呢，我打算使用它。 然后我的这个任务背景是这样的，我为了实现一个目标是可以把我的 app 去的它的它的这个，呃， apk 发版去做一个自动流水线 pipeline 以及呢？呃，我的后端可以去管理。呃， 我发版的版本号，这样的话我的 app 是 可以知道我需不需要去 做本地的 apk 更新，然后去请求这个版本号做一个比较，就这个需求，然后 所以它基本上分为三个模块，第一个是 app 端要去做兼容，你得去能够自动的识别，我目前的版本是低于还是说最新的啊？然后呢去给出下载链接，然后去自己去更新下载更新，这是第一个 app 端，然后第二个呢是 后端，后端得去新增一些接口。那肯定是要啊更新我的 a p k 版本记录，然后呢去检查是否需要更新，以及我的后台界面，还需要去做一个发版记录的展示。 另外就是需要在我的云端仓库，我使用的是 git， 然后 git 有 一个 git go 功能，这个功能可以自动地去根据你啊你的，你可以在项目仓库里面去的 web flow 目录下写一个 webmail 文件，这个 webmail 文件里面就声明了你的 pipeline 是 怎么样子的， 然后基本上就是这这这三大块儿后端 app 端还有我的 pipeline 流水线的建立。然后这三个任务，我让抠带写了三份 prompt， 然后一次性发给一个 go 的 上下文，然后去执行，然后大概执行了七八分钟之后， 效果还是很好的，然后基本上就达到一个可用的状态，所以，呃，我觉得这个 go 模式大家可以多多用起来，虽然现在还是一个 experiment 的 状态。对，那今天就录到这里，拜拜。

别再把它当补全工具了， codex 已经能像工程团队一样并行干活。近日，在 open i i 开发者体验团队的一场工作坊里， katerina gilgameshman 和 vipav srva staff 把 codex 重新定义了一遍。它不再是在终端里帮你写几行代码的工具，而是一个开放的软件工程 ai agent。 他能做的事很工程化，跑命令、跑测试，探索整个代码库，在不同入口里协作 codex 应用、 ide、 扩展 c o i， 甚至还能在 slack 里 at 他， 在 github 里让他直接参与流程。底 层模型也在飞快迭代，从 gpt 五点二到 gpt 五点三 codex， 再到与 siribras 合作的 gpt 五点三 codex spark 最近是 gpt 五点四，还发布了 mini 和 nano 版本， 专门照顾短任务和子 agent 这种多线城活儿。更关键的是速度，通过 web sock 把 token 吞吐提升到约一点七五倍，再叠加 fast mode 还能再快一截。 真正让人有系统感的是 codex 应用的工作方式，它把跨项目和同一项目多功能并行，做成了原生能力。核心就是 work trees， 你 可以把一个项目拆成多个工作树，一个做功能，一个修 bug， 一个只做问答，互不干扰， 还能配合更顺手的 get 支持。再往上走就是两套自动加速器。第一套叫 prgames， 把 skills apps、 mcp、 服务器、提示词等打包成可附用工作流。 skills 可以 理解成你常用 s o p 的 封装，避免反复口述。 apps 是 连接 notion、 linear 这类外部服务， m c p 服务器则是把外部系统的工具能力暴露给 codex 调用。第二套叫 automations， 本质就是把一次对话变成后台定时任务。 最直观的例子是每天早上九点自动汇总 slack 里需要回复的消息，标记是否紧急按主题分桶。再比如连接 gmail， 从海量邮件里筛出真该回的和看起来不靠谱的。这种自动化不炫技，但非常贴近日常，省下的是碎片时间和注意力。 现场还有两个很能打的演示，一个是用 google drive 插件把代码库里 yaml 维护的活动信息自动同步到表格里。 codex 用了大约两分钟分析代码库，然后一次性写入五十七行活动数据。另一个更直观，用游戏开发插件，调用 imagegen 生成精灵图，再用 play white interactive 在 可点击的沙箱浏览器里边跑边看边截图分析，最后做出一个平台跳跃小游戏。 他强调自己几乎没给额外输入，只提了砖块平台的需求，其余素材和组合都由 codex 完成。这样的越把活交给 ai agent， 越绕不开质量控制。 webapp 给了一个很硬的标准，当你同时让它跑多个功能、多个项目，人类不可能逐行看代码，最需要的是可靠的第一道闸门，代码审查。 codex 的 代码审查可以直接接入 github， 给每个 p r 自动打出 p 零、 p 一、 p 二级别的问题提示。 在 codex 应用或 c o i 里，也能用斜杠命令出发审查，甚至还能在 cloud code 的 绘画里调用同级别审查能力 最冲击的一句话是， openai 内部所有代码库员工提交的 pr， 默认百分之百会先过一遍 codex 代码审查，当做第一道机器同事的把关， 接下来才是像团队一样工作的关键。 sub agent 子 agent 思路很像把一个主任务拆成多个可并行、相互独立的子任务，然后把它们分发给不同子 agent 去去做。 最后在汇总结果演示里，他让系统开二十个子 agent 去审四十五个 persona 配置文件，虽然它的环境并发症只有六个，但你能看到子 agent 被分配了明确的文件切片，明确的检查依据， 跑完之后汇总出哪些 persona 权限过大，哪些沙箱模式不匹配等结论。更重要的是，子 agent 不是 同一个模板复制粘贴，你可以给每个子 agent 指定不同模型、不同 reasoning effort、 不 同 sandbox 权限，甚至接入不同 m c p 工具。比如审查类子 agent 最好永远 read only， 安全分析也是 read only， 但写文档、写 bug 报告这类就可以给 right 权限。 vipop 还演示了让 codex 自己生成一个文档。研究员子 agent 自动创建 t o m l 文件，挂上 docs 的 m c p 服务器， 让他在回答如何使用 gpt、 五点四配合 web sock 这类问题时，能引用完整文档与指南。 最后，他们把可控讲得很直白，别再优漏模式全放全。 guardian approvals 会在遇到高风险动作时，先拉起一个专门的子 agent 做验证，减少人类反复点确认造成的疲劳。 hooks 能在绘画开始，每次工具调用后，绘画结束时自动触发脚本，比如开局先拉取 github 最新代码， 或者长任务结束时自动再跑一轮验证再停。再加上 kodak security 用于漏洞扫描与修补，整体就变成一套能干活、能并行、也能被约束的工程系统。如果你现在就能用，你最想让它接管哪件事？