今天我花二十分钟把这个可绕的扣的给装起来了,其实呢,这个还是比较简单的,我今天就来给大家演示一下,先把这个可绕的扣的零摩擦, 帮大家先装起来,然后再告诉大家后面怎么去领免费的偷客人怎么 处理,自己的文件怎么用。我们首先就准备几样工具啊,一个就是电脑,电脑肯定是要有啊,但这个性能是无所谓。还有一个就是 qcloud 的, 这之前我教大家装过,如果不会的话就翻一下前面的视频, 然后还有一个就的不希克的网页版本,你如果有什么问题,安装过程中出错了什么的,你直接截图发给他,他会给你解答。 那 qq 二的你直接告诉他帮我安装一下 cloud code, 然后他他就会给你自动安安装上去, 这里我已经安装好了,我看一下能不能演示一下 qq 二呢,他每天也是有免费的额度的,所以说处理这些小小事情还是绰绰有余,这就是已经在在装了啊, 你不用管他,他自己会跑,跑完以后呢,那就装好了。那如果呃出问题呢,你就截图发给那个 deepsea 是 吗?根本不用人为的来操作,这难点呢,就是你这个装好以后怎么用,因为他用 cloud code 的, cloud 的 这个这个模型呢是海外的模型,你国内的话还用不了,需要配置一下,我之前用的是 deepsea, 这个配置起来比较简单, 等会告诉大家,如果还不清楚的可以加我的粉丝群哦,我群里会把相关资料上传上去,有问题呢也可以和群友大家一起交流一下,你看安装完成让我来确认一下这个内容。好,这安装好了,然后这些就是文件, 这还有个启动文件啊,直接开始刚刚第一个跳,跳出来的是是是否信任这个文件夹,直接打确定回车就可以了 啊,这里呢就可以开始聊了。我周边之前是有装过的啊,有装过这个模型的,现在已经切换到小米的这个这个大模型, 所以说他能回答我正常的话,你是这里是他会报错的,因为你没有接入这个 cloud 的 这个模型。 那我们怎么办呢?看一下啊,就你先要登录这个 deepsea 的 开放平台,然后 api 开放平台点进去,点进去呢,他这边的话会有一个,呃,个人认证, 个人认证啊,就认证完了以后呢,他会给账号里面充十块钱,那十块钱的话你用一下其实可以用好一段时间啊,再点这里 a p r k, 你 自己创建一个,然后呢,你这个 钥匙拿到以后,直接创建密钥的一个脚本,直接把对这一段文字呢全部发给那个,如果不知道就让 qcloud 帮你找你这跑完以后呢,它会新建一个 apikey 的 这个 hup, 这个自动程序里面呢,他是有你的,有你的这个密钥,把这个命令中的这个密钥替换成你真实的这个 api 的 这个密钥, 就是我刚刚复制的那个外串密码,然后还是发给你电脑这一串文字,那么他会给你新建一个 这个文件,它里面会告诉你是用的是哪哪个大模型吗? 我这里是 deepsea, 所以 说他已经写好 deepsea, 如果说要用好一点模型,你直接给他替换成好一点模型,然后那两个文件生成以后呢?你就可以重新打开这个 试一下,你打开试一下,你随便给他发句你好或者怎么样,他如果能回答你,那么就说明你这个已经是成功了,就是已经从卡拉的模型切换到 deepsea, 那 么你就可以用国内的这个大模型去调用这个程序。 那大家如果遇到什么困难或者不懂的,可以加我的首页粉丝群,大家一起过来探讨一下吧。
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这是一期教你如何正确并且省钱使用 cloud code 的 视频,关注我时间长的朋友应该都知道,我是 cloud code 的 死忠粉,作为一个每天使用八个小时,并且用 cloud code 变现了几千块钱的用户,今天我将跟大家分享几个帮助大家省钱而且提高效率的隐藏命令,也许你从入门到精通就差这几个隐藏命令了, ok, 话不多说,我们直接开搞。首先就是 model ops plan, 大家熟知的我们都是通过 model 进行切换嘛。 但是这个命令对于二十美金的 pro 用户来说实在是太友好了,因为它会自动地在你进行一些复杂推理和写计划的时候使用最强的 ops 模型,然后在执行的过程中使用第一档的 sonata 模型,这个就能帮助 pro 用户显著地节省头肯, 你的一倍头肯,能用到三倍头肯的效果。第二个就在命令行输入 remote control, 就是 我们在养龙虾的时候终极梦想,就是我们躺在床上,然后让 ai 自己写代码,那么这个命令就能很好地帮你实现。这一点能够通过手机来操控 cloud code, 你 只需要在对话框里面打斜杠 r c, 它就会生成一个网页, 你用手机打开这个网页的时候,你的整个 cloud code 就 会在你手机上同步,这个功能是让你的手机变成遥控器,远程的遥控 cloud code, 我 只能说憨爆了。第三个命令行是斜杠 export, 它会把我们所有的对话上下文打包成一个 m d 文档。如果没记错的话,我觉得 cloud code 的 上下文窗口应该只有两百 k, 经常出现那种你跟他聊着聊着上下文窗口满了,你需要开一个新窗口的问题, 那么这个命令就能很好地帮助模型去知道啊他现在做到哪一步了,他接下来要做什么?此外,你可以导出到其他的 ai 产品嘛,比如说 codex 上面,然后你继续搞。最后我想讲的这个不是命令行,但是如果你要想在你睡觉的时候让模型继续帮你工作,那么就一定要勾选上这个 permission, 它叫 bypass permission。 我 们是不是很多人在使用 cloud code 的 时候,一会儿一个弹窗,一会儿一个弹窗,你要点击去确认这些权限,但是你选择 bypass permission 的 模式之后,它自己就会去执行所有的命令了。其实我今天本身还是很想讲一个,就是 agent team, 你 一个人怎么去组建一个 agent 军团去帮你干活? 我经常搞十几个 agent 同时并行的帮我完成任务,这种感觉实在是太爽了。但是因为这个篇幅比较长,而且今天时间有限,可能讲不完,所以说大家如果想听的话,可以在评论区里面提需求,如果想听的人多了,我们下期直接安排上,那么我是 holland, 关注我,带你分享更多 ai 变现和省钱玩法。

一个终端工具一天涨了六千颗星,到底有什么魔力?今天 gethelp 热榜,五个宝藏项目,有三个能直接帮你赚钱。第三个,我等会重点讲,先把五个过一遍。 第一名, deepsitui, 今天的绝对主角 russ 写的终端 ai 编程 agent, 一 天涨六千星,这个数字放今年都是炸裂级别。你看它这个界面, ssh 到服务器上,打开终端 ai 就 能帮你直接改代码,跑测试,看日历。 为什么这个方向火?因为生产环境里你根本没有 vsco, 终端才是真正干活的地方。做技术培训的朋友注意了,围绕终端 ai 编程,做一套课程搭建指南加实战案例,客单价五千到两万,企业内需更高。第二 个, docx, 开源的电子签章平台,您公司签合同还在用 docx 吗?一年几万块,这个完全免费,自己部署数据,不出你的服务器,你看这个产品界面, pdf 表单,电子签名,多人审批,企业级功能全都有, 关键是它用 b g p l 协议,企业想闭园使用,就得买商业许可,这本身就是便携基础。给中小企业做私有化部署加定制,部署费五千到一万年,维护费三到五千,定制品牌界面对接 o a 领收,一个人就能干。签名是刚需,用上了就离不开 第三个, local database。 这就是我说能直接赚钱的那个本地跑的深度研究 agent, 全程不调任何外部 api 数据,完全不出你的机器,你看它的架构,丢一个问题进去,自动拆解此问题,本地退地整合,最后输出一份代引用的完整研究报告。 电线怎么做?包装成 vr 研究助手,卖给咨询公司和投研团队,他们每天都在写行研报告,这个工具能把三天的活压到三小时。按席位收费,每人每月两百到五百,十人团队就是月入两千到五千。想了解哪个项目,评论区发出来 第四个, agent skill, 谷歌 chrome 团队大佬 adidas money 出品。说白了就是给你的 ai 编程助手装外挂。你给 cloud code 或者 cursive 的 chrome 文件决定了 ai 写出来的代码质量。这个仓库法怎么为这件事标准化了? clone 下来,照你需要的丢进配置目录, ai 产出质量立刻上你的台阶。 最后一个,他 pfm 表格数据的大杀戒。以前你拿到一份 csv, 要写特征工程,调 x g box 参数,跑交叉验证,现在这些步骤全省了,扔进去表格数据,直接出预测结果,你看这个对比准确率吊打 x g box 和 like g b m。 关键是零条餐秒级推理,做数据分析的一定要试试。 今天榜单的关键词就一个, agent 渗透生产环节。前五名里三个跟 agent 直接相关。编程 agent agent 生态配套研究 agent。 大家已经不满足于 ai 帮我写断代码,而是要 ai 替我跑完整个工作。用另一条暗线是本地化 gettyy 跑终端, local database, 不 调 api, 数据隐私和离线可用,正在成为刚需。 别人刷短视频的时候,你在研究 gethow, 想具体了解哪个项目,评论区发出来点赞最高的,咱们出详细教程。关注我,每天更新 gethow 热榜,我们明天见!

知乎 app 上最近持续霸榜了两个 cloudco 的 项目, jstark 和 superpowers, 它们之间有什么区别?到底应该怎么选?今天我一分钟给你们讲清楚。先说 jstark, 这是 yc 现任 ceo gary tan 开源的工程套件,他把 cloudco 的 武装成了一个二十三人的虚拟工程团队, 这个团队里包括 ceo、 设计师、工程经理、发布经理等等,串成了一个完整的工程壁环。他说用了这套流程,他的代码开发速度是之前的几百倍。 这里面有个 skill 非常值得推荐 office hours, 他 会模拟 yc 合伙人跟你对话,比如他会逼你把目标用户具体到一个人的名字、职位和痛点, 也会问你最小的本周能收钱的版本是什么,问你有没有坐在用户旁边看他用你的产品用好这个 skill, 能很大程度的防止自嗨式做产品。所以 jstark 解决的是你到底在做什么。 然后再说回 superpowers。 superpowers 做的事情本质上是在给 ai 利军规,它把整个软件开发流程拆成了十四个功能模块, brainstorming、 writing、 plan、 tdd、 code review。 每一个模块都是一套不可绕过的方法论。 他不会直接写代码,他会先问你数据怎么存,接口怎么设计,验收标准是什么。也就是说,他强迫 ai 在 动手之前先把需求想清楚, 并且写代码的阶段。他把大任务会拆成两个到五个小任务,每一个小任务派一个专门的子 agent 实现,再派另一个 agent 做规格审查,然后还会派一个 agent 做代码审查,多个 ai agent 各司其职,互相制衡。 所以 superpowers 解决的是你怎么做才能不翻车。最后用一句话总结,差一点, j stark 确保的是你能做正确的事儿, superpowers 确保的是你正确的做事。这两者完全不冲突,搭配使用才是满级 ai 编程的体验。

兄弟们, cloud code 用着用着 token 就 爆啦!每次都重复读文件重复犯错!今天介绍的这款开源神器,号称 cloud code 的 第二大脑。亮点一, 六个隐形 hook 脚本,完全不改你的工作流自动运行。亮点二,文件缩影加学习记忆再也不重复读文件,重复犯错。亮点三, token ledger 实时追踪,平均节省百分之六十五以上 token。 亮点四,一条命令 open wolf in it 就 能出场, dashboard 一 键查看效果,再也不用为 token 费用和重复劳动头疼了。想让 cloud code 更聪明更省钱的开发者评论区打 open wolf 免费上售,记得点赞关注哦!

大家好,今天再给大家分享一个好用的工具叫 browser honeys, 它是目前 ai 操控浏览器最省 token 的 一种方式,它非常的简洁,只有五百九十二行的 python 代码,然后上线三周已经突破了一万的 star, 呃, token 是 比以前的方式能省很多的 呃,目前我们 ai 操控浏览器一共有五条路径,一个是呃 cloud in chrome, 就是 我们平时用的比较多的一个 cloud 的 插件。然后第二个是 computer use, 就是 相当于你把 cloud 交给了呃的电脑,交给了 cloud, 让它去控制这个整整个电脑,但这种方式非常消耗托管,因为它需要截屏确定位置在哪 啊?第三种是 zenium, 这种是传统的方式我就不说了啊。第四个是 pre write mcp, 这是目前像那个 brother u, 呃,那个 use 啊,用的这个框架, 然后 brothers use 他 们现在开发出的 brother hannis, 这个是 c d p 直连的啊,为 ai 造的工具,这个是我们今天要重点介绍的,就前四个呢,它有各自的局限性。然后第五个就是专门给 ai 量身定做的啊,下面我给大家拆解一下。就是它的呃,架构呢,是 quad code 的 呃, 通过 c i 命令行,然后把这个命令发给了 d m, 然后 d m 再通过 c d p 的 web socket, 然后再到你的框,就就非常的简单简洁。它一共就四个核心文件,目前迭代了几个版本,它的命令的代码还是小于九百行的 啊,非常的非常的少,非常的简洁动,不像那些几万行的比起来还是简洁很多的。而且它是直接附用你的 cookies, 还有登录状态,所以能直接操控你的浏览器 啊,他本身还设计了一个叫自愈架构的,他有个 agent helps 啊,他开箱呢,就是你刚装完是空白的,你的 agent 通过各种各样的浏览器执行之后,碰到了一些问题他会解决,解决完之后他就会记录进去,相当于是一个自我迭代跟循环的。 然后仓库本身呢,就是你下下来之后,他已经有了几十个网站的这个操作的经验,就是你的 agent 用的时候就能直接去读取这些经验, 然后这样你一直用下去,它就有一个啊, feedback, feedback, loop, 然后正反馈的循环啊,就形成一个经验的,就是操作浏览器的一个经验的自动沉淀,因为每个网站的它的这个操作的方式可能有些细微的差别, 你怎么怎么去决策用不用这个软件呢?是,首先要看是这么判断的,首先要看你这个网站有没有专用的 m c p。 呃,你像 github, notion, slake 这些是有直接专用的 m c m c p 的, 就相当于它有 ipad 接口,你就根本就不要碰浏览器,你就去找他们接就好了, 通过那 mini 上去接就好了,这个就浏览器根本就用不着。那如果说你要开浏览器,那传统的现在用的可能多一点的就是 playwrite 的 mcp 啊。然后现在我建议你们大家都转成这个 bardeen, 因为它真的很省头,肯啊,非常的好用。 呃,反正大部分场景下 broderhanys 是 性价比最高的路线。呃,然后我我通过这个方式啊,我封装了一个技能,它这个技能的用处是什么呢?就是我们平时用这个追美版 a p i 不是 很贵吗?然后我用这个浏览器的技能接了呃追美版的订阅版, 就是它通过控制浏览器,然后打开 jimmy 订阅版的 jimmy, 然后输入这个提示词,然后就会自动把这个图片生成了,然后下载到呃项目的文件夹里,就这一套下来,你升图片相当于你就可以把额度用呃 jimmy 的 额度用满,就不用花这个 api 的 投肯了, 从投肯的消耗相比的话,大概比 content 柚子能省很多省省个八八倍左右。 呃,我的分享就到这里,然后我接下来会放一下我用这个呃 opus 四点六,然后控制我命令它,然后去生成图片,它自动调取我的技能 去呃生成那张图片并保存下来的过程。大家有兴趣可以接着往下看一看啊,欢迎大家关注今天我的介绍,先到这里,谢谢大家。

这就是普通人使用 cloud code 的 最佳路径。 cloud 如何使用 deepsafe v 四的能力,普通人该如何快乐地使用呢?那这个是 cloud 的 桌面版,那它其实现在是已经支持 windows 和 mac 了, 那么它这个最新的版本是支持导入这个第三方的模型,就可以快乐的使用这个 cowalk, 还有这个 code 模式。那么关于费用的 deep seek 模型呢?众所周知,量大管保,那么实际测下来一天急头白脸的用下来其实不会超过十块钱,所以你大可放心你的 token 资源燃烧的问题啦。那么什么是 cloud? 什么是 cloud code? cloud 你 可以理解成它是跟 deep seek 一 样的大圆模型,那么 cloud code 它其实是一个框架,框架的话也就意味着你可以使用这个 cloud 的 模型,那 当然也可以使用其他的模型。 cloud 的 桌面端已经开放了接入第三方模型的这个功能,从而让你可以在这个 cloud 桌面端使用它们这个 code 的 功能。 那么接下来跟大家分享一下如何在这个桌面端上接入我们的 deepsea 模型吧。首先点击这个 help, 然后点击这个 troubleshooting, 然后再点击这个打开开发者模式,好,那点击这个 enable 客户端,就会重启它,这边就会多了一个开发者模式以及这个 developer, 然后点击这个按钮,这里就选择 getaway 模式。那么呢,这里呢就填入这串地址,这串地址呢是兼容这个 ansurf 的 网站,那下面这个地址呢,就是你的 api key, 你 的 api key 呢?可以在这个 deepsea 的 官网 申请,自己申请注册充值,那么这一页呢,就照着设置就好了。填入这个 deepsea v 四 flash, 然后打开这个一照的上下文,这里再填入 deepsea v 四 pro, 打开这个,最后再点击这个 apply locally, 那 你的 cloud 的 桌面端就会重启,快去试试吧。

这个上万新开源教程,让你真正学会怎么用 cloud code, 很多人还停留在最基本的对话水平,这个教程给你可是画的详细说明了,足如 sars、 commands、 memory skills、 macbeth、 阿贝曾子这些高级玩法,竟然还有中文版面向国内用户重写,表达更易懂,从入门到进阶全都覆盖。想真正用好 cloud code, 看这一个就够了。

现在的 skill 越来越多,但只有三个,我管他们叫原 skill, 这三个之外的所有 skill 其实都是他们的延伸。我把他们的原码都读了一遍,今天分享一下。 先说第一个, g stock, 这是 yc 总裁 gary 公开分享的工作流套件,里面其实是二十三个子 skill 的 合集,它直接能把 cloud code 变成一个工程团队,包括 ceo、 设计师、工程经理、 qa、 安全官、发布工程师,每个角色都有专门的 skill。 mary 自称用了这套工作流之后,代码产出速度是二零一三年的八百一十倍,同时他还在全职运营 y c。 举几个例子, office owners 用于帮你判断一个产品想法值不值得做。这个 skill 的 数据来源是 y c 投过的所有公司案例 从中提炼而出。 investigate 是 修复项目 bug 用的 skill, ship 是 发布项目用的 skill。 装一个 g stack, 等于一次性装了一套别人验证过的工程团队。有了工作流套件还不够,因为你的需求会越来越多。这就要用到第二个 find skills, 找其他 skill 的 skill, 你告诉他我想实现什么功能,他就会自动去 skills 排行榜查热门的 skill。 源码里还有一条质量筛选规则,安装量一千以上的优先,低于一百的,他才会提示你谨慎选择,搜到合适的还会直接给你安装命令。 如果你找不到现成的 skill, 可以 自己做。这就是第三个 skill。 creator, 做 skill 的 skill。 这个 skill 里面有很多关于怎么写 skill 的 优化,最让我意外的是它的 description 优化器,很多人写完 skill 之后发现触发不准, ai 该用的时候不用,不该用的时候乱用,这个优化器把触发准确率直接拉满了。这个细节官方文档都不写, 只有读野马才知道。为什么这三个我管它叫原 skill g stack 给了你一个起点,装一个就有一整套的工程团队。 founder skills 给了你扩展 skill, creator 则给你定制起点,扩展定制你后面所有的 skill 需求都可以从这三个原 skill 长出来。

曾经我对 cloud code 的 终端爱不释手,但现在我只能说一句, codex 真香啊,真香! 大家好,我是布鲁。随着 codex 近期频繁的更新,我自己的工作站也已经全面的切换过来了。今天就来分享一下我自己的完整使用经验,怎么用 codex 打造一套不打断心流的生产力闭环。 本期视频我把它分成了七个章节,每一张都是我自己实际在用的技巧,希望能对你有所帮助。那我们话不多说,直接开始 第一张,先来介绍一下我的工作站是怎么布局的。左上方是 codex 的 对话框,下方是 terminal 终端。 你可能会问,已经有 codex 的, 为什么还要开一个 terminal 跑 c c? 因为我发现对于一些需要探索、需要设计的任务, c c 的 表现要更出色一些。所以我的习惯是用 c c 来做方案设计,配合 planning with files 这个 skill, 把设计思路直接落成文件, 然后再让 codex 读这份计划,接手后续的具体实施。这样一来, cloud code 负责想, codex 负责做,两者可以各司其职。 右上方这个区域我用来做任务完成后的查看和审阅,比如代码的 review, 文件的浏览,还有浏览器都在这里。虽然现在浏览器还不支持多标签页,但对于日常的任务来说完全够用。这边我就分享一个实际的案例, 我让 c c 参考了最近很火的这篇卡巴西提出的知识库的文章,让他借鉴里面的思路,出一份设计稿和完整的实施计划。目的呢是做一套前端的页面,方便我日常的维护文档使用。 接着 c c 就 会调用 planning with file 这个技能啊,将所有的计划落成文档,然后我就会回到 colex 这边,让 colex 去阅读当前项目内的这份计划文件,然后基于这份计划文件让他进行开发。开发完结果之后,我会在这边 内置的浏览器里面去进行结果的 review, 包括代码的一个审查,整个过程从设计到开发再到 review, 全都在这一个工作站里面完成,不需要切换任何的窗口,这就是我前面所说的,心流不会被打破。 第二章,批注功能。这个功能是我觉得 codex 真正强大的原因之一,也是最能体现沉浸式开发的地方。 以前我们改代码的方式是找到文件定位到哪一行,描述问题,让 ai 修改,整个过程中你的注意力是在代码上的,但现在 codex 的 批注功能让这件事情变了,你可以直接在文件上进行批注,告诉他哪里怎么改,需要怎么改。 更厉害的是,现在这个批注功能不止限于代码文件,你可以直接在前端页面上进行批注,看到哪个按钮位置不对,哪块布局不满意,直接在页面上标出来, codex 就 能理解你的意图,并帮你进行调整。这件事的意义在于,正好对应了 webcodd 的 核心理念, 开发者的重心不在于怎么写,而在于写出来的东西对不对。批注功能把这个理念落地了。 第三章,上下文管理 codex 项目里可以同时开多个县城,每个县城对应一个任务,互相独立,不干扰。对比 cloud code 需要开多个对话窗口, codex 把所有县城都收在了一个项目下,管理起来会清晰很多, 然后是项目的记忆核心就是 a 键的点 md, 这个文件你可以类比为 cloud md, 把项目的背景、开发规范都写进去, ai 每次进来都会读取,不用反复的交代。 还有一点, codex 的 上下文管理非常省心,它会自动帮你压缩上下文,它也没有提供像 cloud code 中 compact 的 那样的命令,这种事情让 ai 自己处理就好了,你专注于任务本身就行。 第四张,自动化这块是我觉得 codex 比其他 agent 做得更好的地方,几个原因,第一,用起来非常的方便,直接在 gui 里面新建自动化任务,还内置了很多模板可以选择, 大到项目管理技术、眼镜,小到个人的生活习惯,都可以交给它来定期的处理。第二,自动化可以调用 codex 自身的能力,比如插件、 skill、 mcp、 浏览器操作、电脑操作等全都能用进来,这就是为什么我说 codex 在 逐步形成自己的生态。 第三,我们可以根据不同的场景来灵活的选择模型和推理强度,简单的任务用轻量模型,复杂的任务上强推理,这样的话头肯可以用的更加的合理。第四,稳定性,我实测下来, codex 相较于其他的 agent, 定时任务的准确性已经能达到生产级别,相当的靠谱。 第五张插件和技能, codex 有 相当丰富的官方插件和 skill 生态。先说说两者的区别, skill 就是 纯文档,本质是给一份 ai 的 说明书,告诉他在特定场景下应该怎么做事。比如说我前面提到的 planning with files, 就是 一个 skill 插件的概念会更大一些,你可以把它理解为 codex 打补丁,里面可以包含 skill, 也可以带上 mcp 配置,甚至集成其他的 app。 一个插件装下去, codex 就 多一套能力。 另外, codex 在 插件和 skill 的 管理体验上面要比 cloud code 的 友好太多了。 cloud codex 需要改配置文件,而在 codex 里直接在界面上点击安装,或者自己创建,整个过程非常的直观。 第六章浏览器和电脑操作 codex 可以 直接操控浏览器,你可以让它自动填表,抓取数据,验证 ui 效果。 比如我需要批量收集一些网页上的信息,直接告诉 codex 去哪个页面拿什么数据,它就能自己打开浏览器去完成操作,整个过程中都不需要你的介入。除了浏览器, codex 还能直接操作你的电脑文件的整理,应用的打开都可以交给它来处理,相当于有一个助手在帮你操作桌面。 不过这里要说明一点,随着 ai 自动化越来越普及,现在已经有不少软件开始加强安全控制,对自动化操作做了限制,所以实际能操作的范围会因软件而异,遇到限制情况也很正常,大家用的时候留意一下。 第七章通用功能这些功能不是 codex 独有的,很多 agent 都支持,但作为一个完整的工作站,这些基础能力 codex 当然也不会缺少。先说 play mode, 在 执行一个比较复杂的任务之前,先让 codex 把完整的计划列出来,你过一遍觉得方向对了再让他动手, 这个习惯能帮你省掉很多返工的时间,大任务尤其推荐开 play mode。 再说 m c p, 也就是模型上下文协议,通过 m c p 可以 把各种外部的工具和服务接进来,让 q d x 能力边界大幅扩展,无论是连接数据库,调用第三方的 api, 还是接入自己家的服务,配置好之后, q d x 就 能可以直接调用。 另外还有一点, q d x 相较于 logot code 的, 有一个非常关键但很容易被忽视的小功能,语音识别。目前我的任务几乎都是语音发起的,连打字都很少了。 ok 以上就是我在使用扣袋子过程中总结的一些技巧,如果对你有帮助的话,希望能得到你的点赞和关注。 最后我想说一句, ai 发展太快了,各家 a 键的功能越来越趋同,但工具再多,适合自己的才是最好的。有时候做做加法,找到真正需要的,做做减法,去掉用不上的,慢慢摸索出一套自己的工作范式才是最重要的。我是布鲁,我们就下一期再见。

还在单用 cloud code 的 写代码?那你真的错过现在最强的 ai 编程增强包! oh my cloud code 大家都简称它 o m c, 很多新手听到这个名字就蒙了,不知道它到底是什么?今天就用两分钟把 o m c 的 核心知识点讲透,从是什么,怎么用到核心优势, 新手看完直接上手,再也不踩坑。首先第一个核心知识点, o m c 到底是什么?它不是一个新工具,也不是替代 cloud code 的, 而是 cloud code 的 超级增强插件, 相当于给你的 cloud code 开了挂。简单说,原生的 cloud code 就 像一个单兵程序员,只能单打独斗,而 o m c 直接给你配齐了一整只 ai 开发军团,架构师,开发测试、安全、审计、 文档工程师全都是 ai 自动分工,自动协助,不用你多费一句话。第二个核心也是 o m c 最强大的地方,内置三十二个智能 agent, 这三十二个 agent 每 每个都有自己的专属职责,分工明确,不越界,不混乱。比如 architech 架构师,专门帮你做技术选型设计、项目架构。 executive 开发 agent, 负责写代码改功能,做重构。 tester 测试 agent 自动写测试,用力跑测试 找 bug。 还有 security 安全 agent, 审计代码漏洞检查依赖风险。 writer 文档 agent, 自动写 readme 和接口文档,你只需要说一句,帮我做个登录功能,它就会自动拆分任务, 分配给对应 agent, 并行干活,效率直接拉满。第三个知识点, o m c 的 三大核心模式,这也是新手必懂必用的,记好这三个模式,你用 o m c 会更顺手。第一个是 team 模式,也是最推荐新手用的,开启后 自动走规划、设计、开发、测试、验证全流程,从零到一,帮你搞定整个项目,不用你手动干预。第二个是 auto pilot 模式,最多可以让五个 agent 同时干活,比普通模式速度提升三到五倍,做复杂项目特别省心。第三个是 raf 模, 主打一个精益求精,任务没做好,不停止,反复验证,反复修改,直到达标。第四个知识点,零学习曲线的魔法关键词,新手不用记复杂命令,正常聊天就行。只要提到这些关键词, o m c 就 会自动激活对应功能。 比如你说 autopilot, 它就会开启自动全流程开发,说 refactor, 就 自动全区重构代码,说 document, 一 键生成完整文档,说 security check 就 自动做安全审计, 特别方便。第五个知识点,智能模型路由,这也是很多人忽略的省钱关键。 o m c 会自动根据你的任务难度选择合适的模型,不用你手动切换简单任务。比如改文字格式化代码,就用嗨酷模型,又快又便宜。复杂任务,比如架构设计、算法开发,就用 opus 模型,精准又强大,这样下来 能帮你省百分之三十到百分之五十的托管费用,长期用特别划算。最后总结一句, o m c 不是 替代 cloud code, 而是让它从好用变成无敌。让你一个人就能拥有一支专业的 ai 开发团队,不管是做小功能还是完整项目,都能又快又好。关注我,带你解锁 ai 编程的终极效率!

今天有同事跟我说,他的克拉克的账号又被封了。其实对于咱们来说,能够用到最好用大模型的确是一个难题。用克拉克的基本上用了几种方式啊?第一种是说走中转站啊,那种走代理的,但是这种最不稳定。 之前我看到一群文章说做中转站的一个月赚了几百万,那他怎么赚的?一种比较良心的,可能百分之二十左右的,真正走了克拉克的这个底层模型, 还有一种更黑的啊,全部都是走的其他的模型,但是他说的是克拉蔻的,所以说你觉得他笨笨的啊,吃一堑长一智,这种我不怎么推荐。第二种是通过一些渠道去注册,我其中推荐就是按照尼日利亚的这种 ipad 去注册尼日利亚的区。 为什么去推荐这种呢?首先他是省钱,比如说每区的话大概二十美刀的最低套餐,呃,一百五十块钱吧 啊,尼日利亚的话可能就要八十块钱来省一半。当然除了可乐扣的,其实我们有很多选择啊,比如说可乐 x 签的 g p t 对 我们还是非常友好的,就是量大管饱。 说到这个问题啊,其实我跟团队也在沟通一个问题,就是未来我们怎么去用我们的大模型,哪些该用贵的,哪些该用一些基础模型,这是一个啊,很大的一个命题啊,譬如说你做知识库,做价格设计,做数据库设计, 还有去做一些非常具有啊,规划型的、前置型的工作的。其实我们可能要选择一些啊,很好的大模型啊,比如说 kyle 的 啊,比如说 gpt 啊,像 gpt 可以 做那种规划思路型的啊, kyle 的 对研发的一些设计啊,然后架构哈里斯工程啊,还是非常友好的。 然后代代码执行层面其实前期工作做好了,比如说知识库啊,呃,业务知识库,技术知识库,他的架构设计、数据库设计做好了之后,然后我们做执行测的时候,其实我们可以用一些廉价的,比如说海口模型,或者是说国内的很也有很多一些优秀的模型,比如说千万三点五 plus 是 吧? 还有我是 glm 的 模型,还是国内的一些产品还是很不错的啊,我相信国内的一些半年的代差完全能够满足一些啊。已经规划好的一些技术模型啊。 最后吧,我给大家推荐一下如何去注册低价的卡扣的以及更低价的全 gpt。 哇,都在这里,兄弟们你们自己去看就好了。