如何进入openhanako

大家好，今天我们在本地安装 lm studio， 然后部署本地模型伽马四模，模型部署过后呢，我们就把它接入 opencloud， 这里呢我们先进入 l m studio 的 官方网站，然后进入过后在首页点击这个地方 downloading for windows 进行下载，点击它过在这个地方就开始下载了，等到下载结束，我们直接运行好了，这就下载好了，我们直接双击进行安装， 这里选择，我同意这个地方我们可以选择为所有人安装和仅为自己安装，选择为所有人安装了，我们就可以选择盘符了，这样就不用默认安装到 c 盘，我们直接安装到 d 盘，安装成功，我们直接点完成，让它自己运行起来。好了，这里已经运行起来了，我们现在准备开始下载模型， 点击上面的这个位置 select 模型，我们这里直接选择加码四模型，点击下载 这里等待一段时间它就会下载好，这个下载速度很快的。好了，现在模型下载好了，我们直接去选择模型，直接去点击上边选择模型，选择我们刚刚下载的加码四 这地方，等待它加载好， 它这个模型是需要加载的，加载好了过后呢，我们就直接可以在里边准备开始给它对话，那我们给它输入一个，你好看一下， 这里可以看到它很快给了我们回复，那我们下一步接着就要去将这个 im studio 对 接到我们的 openclip 里面去。 在进行 open core 配置之前呢，我们需要我们需要对 i o m studio 进行一些设置，这个地方我们点击左侧这个菜单 developer 这个位置，先开启这个服务器的模式，就是 addin run 这个地方，把它点一下开起来，开起来过后，这个地方如果模型这个地方没有模型的话，我们就要选择加载模型这个地方，就把我们的模型选择一下就好了。 然后比较重要的一个地方就是这个位置，这个地方有个 load 点这个地方，这个地方我们它的默认这个 tokens 长度就是每次我们给它的 tokens 默认只有四零九六个，那么这对我们 open clone 来说是不够的，我们需要将它设置到最大去， 当然你设置合适的长度也可以，但是我这里为了方便就把它直接拉到最大，拉到最大过后还有这个地方我们需要注意一下，这就是外部调用它的一个 api 的 外部调用一个 api， 因为我们 open core 在 对 i o m studio 是 不默认支持的，所以说我们需要用 open i 的 接口，它这里包括支持 open i 的 模式，一个接口在这个地方 好设置好过，我们接下来就要去在 opencloser 上进行设置，我们这里先进入我们的虚拟机 w o s 呃 w s l 好 进，我们先进行安装 openclo n p m i 杠 g openclo 这里等段时间，等它安装好 好了， openclock 已经安装好了，安装好了我们直接进行配置，我们直接先执行命令。 openclock 这里我们选择 yes， 选择快速开始这个地方，让我们选择模型，在这个位置呢，我们就可以直接跳过去，因为我们是要配置 lm studio 是 对接的，是 这个地方我们直接选择跳过， 然后在这个地方又让我们去选择模型，又让我们选选择一个默认的 模型，在这个地方是没法跳过的，我看了一下，没法跳过的话，我们就直接随便选一个，选 open ai 就 直接默认选择 这个地方，选择通讯工具，我们这里也直接选择跳过去， 然后这个是选择搜搜索工具，我们这个地方也直接选择跳过 啊。 scales 我 们也暂时不配置， 这个是 hux， 我 们直接也跳过这里 get away so， 我 们选择 restart， 选择 open the web ui， 好了，这里 open curl 粗实的安装，我们安装好了，我们下一步去说怎么去配置它。 在这里我们先随便打开一个文件夹，然后进入我们的虚拟机目 录我班图 home， 找到我们的用户文件夹，进去过后选择 open curl， 在 这个地方我们找到这个 open curl， 点 json 这个文件 要在编辑文本编辑器里面打开它。这边这边我们在文本编辑器里面打开了 openclip， 点接受它配置文件，我们主要修改是这个位置， 在这边我已经将需要修改内容已经准备好了，我们需要修改的是一个是 models， 还有这 agent， 我 们将它复制过来，然后粘贴粘贴替换 agent 这一段， 然后 ctrl 加 s 保存在这个位置，我们顺便将我们的网关的 token 复制下来， 保存好过后，我们直接运将 open curl 网关运行起来，执行 open， 执行 open curl， get 为 c r t， 然后打开我们浏览器，直接输入幺九二点幺，直接输入幺二七点零点零点幺，然后加端口号幺八七八九旅车， 这个地方粘贴我们的网关，点击给他发个送个消息。你好，你使用的是什么模型？ 你好，你使用的是什么模型？ 这里可以看到过滤会时间，它已经给我们回复了。好了，这样子呢？我们的 element studio， 然后打在本地模型 gm 四，然后接入 open color 就 已经成功了。 这里可以看到，其实我们进入 i m 四六是有点问题的，原因就是说我们给他发送消息后，他并不能第一时间给我们进行一个反馈，就类似于我们用本地模型或者 是啊在线 api 模型一样，给我们一个三个小点点一个反馈状态，可是没有，我们就只能等，也不知道他到底收没收到消息。 好了，就这么多，如果大家在用的过程中有什么问题，欢迎关注私信，然后一起交流。

这只视频是小白安装 openclaw 这只龙虾的教程，带你一次性搞定安装配置、接入 ai 模型等必要流程。没有代码基础也没有关系，我会把每一步都拆解给你。 opencloud 是 一款能在你本地电脑二十四小时不间断自主运行的 ai 智能体。它由 peter stacker 采用 tabscript 开发，目前还获得了 opencloud 的 官方认可与支持，并作为开源项目进行扶持。安装 opencloud 第一步就是进入它的快速开始页面， 复制官方指令并黏贴到终端执行。整个过程呢大概需要一到两分钟。安装结束后呢，我们就可以进行快速配置，让它顺利启动。如果你是初次使用的，我更推荐直接采取快速开始模式，操作会更简单。 接下来需要为它对接 ai 模型，比如 open ai 的 或者 astropack 的 都可以。我这里以 astropack 为例，使用它的 api key 来完成配置。进入 cloud 的 开发者平台，点击开始构建创建并获取 api key。 记得给密钥设置一个标签，比如命名为 open cloud， 再把密钥复制黏贴回终端里对应的 ethopic api key 输入栏。之后，你还可以选择具体使用的模型。我这里呢选的是 cloud office for。 不 过要提醒一下， opencloud 调用模型的频率是非常高的，使用成本呢可能会迅速增加， token 会烧得很快。 完成模型配置后呢，你还可以设置与 opencloud 通讯渠道，比如 telegram、 whatsapp， 还有就是 skill 配置，包括谷歌地图、 nano banana、 notion 或者 openeye 深层图片等拓展功能。 这里就先不配置占据略过优先，保证系统能正常运行起来，下一期视频会逐步完善更新给大家的。 下面的基础配置都完成后，就到了最后一步选择，你可以通过终端直接使用 openclaw， 也可以选择网页 ui 界面操作， 如果用终端模式，就能在这里直接与它对话了。而我在演示中选择的是网页 ui 会跳转到带画指令的页面，你可以像使用拆 gpt 一 样，轻松便捷的与 openclaw 进行交互。

来兄弟们大家看一下我们这个 open cloud 的 cloud os， 这个系统我们已经做了全新的一个升级了，那么大家给大家简单的介绍一下，那么通过控制台这边呢，大家可以看到啊，就是可以我们去做重启我们的 open cloud 啊，还有升级 啊，也可以直接在这边打开，进入到官方的这个 opencar 的 后台。然后呢通讯这边呢，我们也是支持了飞书格式化的配置，还有一个呢就是企业微信的，这个是支持企业微信的，也全部都是扫码登录，这个呢是 最新的就是个人微信的，那么通过个人微信的聊天，你打开一下你那个，呃， 我让我们同事给大家看一下大概的页面的效果长什么样，那么页面的效果就是这样啊，就说基本通过可以呢通过聊天的方式呢，可以给这个龙虾下达指令，那他这实际上就是在这里面的，在这里啊，在单独在这里的 非常的方便啊，直接可以通过微信来下达指令。然后呢模型这边呢我们也是支持了，你可以自己配自己的模型，然后呢模型这边呢我们也是支持了，你可以自己配自己的模型，然后 也可以是通过我们这个模型的这个算力中心，你可以直接进行付费，直接在我们这边付费，付费以后呢购买购买算力，那么我们会帮你把这个余额充进来， 目前呢我们默认的是 gbt 的 这个五点四的 api， 所以 说大家现在用起来就会非常的简单更方便，那么感兴趣的话呢，可以找我私聊。

hello， 大家好，我是 d p， 欢迎来到我们的 codex 系列视频，这期是这个视频的第一期，主要讲的是新手入门相关的内容，主要包括 codex 的 安装，一些基础的配置和一些基础的使用指南。好的，我们来进入 准备环节。首先你需要做的第一件事是打开 d p r t 点 lab 零零点 com， 在 这里搜索 codex， 然后找到这篇文章。打开到这里，你需要知道的是， codex 这期视频相关的所有内容你在这个文章里都可以找到。现在我们把这个文章放在一边，下面我们需要新建一个文件夹， 我用的是 d p 下划线， codex 下划线一零一主要是，呃为这期视频做演示做准备的，你可以使用任意的名称以及任意的位置推荐放在你的那个项目文件夹目录里面去。 好的，这两样都准备完了以后，我们下面进入安装环节。好的，我们首先回到刚刚的这个文章，然后第一部分就是安装指南。我们先大概的来看一下目录架构，分别是四种安装模式，其中两种是命令行，第一种是 npm 安装，第二种是 codex app 安装，第四种是 codex vs code 的 插件安装。我们将逐一来看这些安装方式。 首先是两组命令行的安装方式。呃，先介绍一下命令，第一个命令一点一是检查你的 npm 环境里有没有安装。呃， codex 用这行命令 list 就 可以看到下面这样的输出结果， 像我这里就有一个 codex 零点一一二点零这个版本，这就代表安装了，如果你没有的话，你就可以继续。 第二步，一点二就是用这条命令安装，然后第三步是检查 codex 版本，就是你安装以后用这个命令就可以看到这边的这个输出，就是 codex 的 版本，就代表安装成功了。 然后如果在你使用的过程中需要升级，就用一点四用这个命令来升级，然后 homebuil 是 一样的，首先是查看它的列表， 可以使用这行命令来查看，那么查看的结果就会输出一个 codex， 如果你不用后面的这个过滤条件，它就会把你本地的所有的呃 homebrew 安装的内容都列出来，然后在这边就可以看到有一个 codex， 然后 如果上面的检查就是二点一这个部分，你的机器里没有任何的安装，那么你就可以在这边使用二点二的命令来安装， 然后安装以后相同的版本检查，然后相同的升级。我这边在 mac os 上用那个命令行安装了一个 homebrew 版本的 codex， 给大家看一下过程。首先我打开我的命令行，然后我用这个 codex 杠杯来查看，它告诉我这个机器上没有 codex。 然后我尝试做了一个 list， list 的 操作，这边也没有后 codex， 然后我尝试用了那个就查找关键词的 list， 没有任何输出。然后我做了一个额外的测试，我用 sqlite 做测试，因为这里显示了 sqlite， 所以 它这个能有输出就代表一切都没有问题。 然后我这边用了就是二点二这个命令来做安装，然后它从这里开始跑，一直跑跑，反正跑的挺多的， 然后到下面他就给我一个反馈，就是 codex 零点一一七点零这个版本他就开始安装，一直到安装完成， 呃，然后到这里就是安装结束，然后接下来我用了查看的命令做了一次确认他有 codex， 然后我又做了一个全局的查看，就没有过滤的查看有，然后我用了 codex v 这个命令查看的版本。零点一，一七点零是我当时录视频时的最新版， 这就是命令行的一个安装方式。下面我们来看三那个 codex app 安装，这个就是打开官网下载一个 app 就 好，我在 macos 上我下载的就是这个 codex， 点 dmg 打开以后就有这么一个文件，这个文件是这样 四百七十三兆，然后我如果安装把它拖过来就行，我这边已经安装过了，因为所以就演示一下这么一个过程。然后我们来看一下 codex vs 插件的安装，我这边整整理了一下，你需要做的是第一步打开 vs code， 第二步在插件市场搜索 codex， 然后找到这个插件进行安装。好的我们去那个 vs code 里面看一下，首先插件市场在这儿，然后你在这边搜索 codex， 我这个已经安装了，但是我给大家演示一遍流程，然后这个时候就会找到这个是 open a r 官方的这么一个插件，然后打开以后它的名字就是 codex 杠 open a r 的 code engine agent 在 这儿和这个名字啊，这样看这两个名字是一样的，然后这边会有一个安装，你点安装就行，安装完了以后，那个你在这儿就能看到一个 codex 的 标志，然后我一般是在这儿去使用的，它其实没有太大的一个差别， 就是在侧边栏上这个是 copilot， 这个是 codex， 放在这边有可能要拖动一下，但我不记得不太清了，反正是有相关位置的。好的，作为最后的建议，一共有四种安装方式，我建议大家把三和四都安装上，一会我们在演示的过程再解释为什么。 好的，这就是安装相关的所有内容。 ok， 接下来我以 codex app 做一个演示。首先我打开了 codex 这个 app， 它会要求你登录，这个时候你只需要点击这个按钮，然后它就会跳转到一个登录的页面，这个就是 open i r 的 页面， 你在这个页面里完成你的账号的登录，然后它就会跳转回来，然后这边就会有相关登录完成的一个状态。 ok， 花了点时间完成了网页上的授权，然后这个 app 就 会自己自动跳转到类似这样一个页面，这就是 codex app 的 主操作页面。 其他三种登录方式都是相同的流程，这边我们就不额外的演示了。登录完了以后，按道理说我们可以直接呃输入一些命令来完成相关的任务，但是我们先不着急，我们先进入一些重要文件和配置的讲解。 首先你需要知道的第一个概念是 codex， 它在你的本地是有一个配置文件夹的，在你的用户根目录下有一个点 codex 这个文件夹，里面就是配置的所有的内容。然后我这边用编辑器已经打开了， 这里面一共有好多个重要的文件，我们一个一个来讲，首先讲第一个就是 author 点接收，这个就是你的所有的 talkin 都在这边。我这边跟大家演示的是我进行了脱敏的一些数据，你实际跟我看起来应该是差不多，但是我这些呃 d p i t 这些你肯定是没有的， 分别有获取信息的 talkin 和用户 id， 然后 talkin 的 id， 然后什么 refresh， 就是 刷新 talkin， 然后时间，这就是 open a r 给你的一个 key， 然后这个 config 点 t o m l 是 什么呢？就是一些你使用过程中的一些记录，比如说我用的模型是 g p t 五点四，然后思考强度是 x high， 然后一些信任的目录像这个这边就是五点四，和 x high 和这边是对应的，这就两个配置文件。 为什么要讲这两个文件呢？这两个文件在稍后我们讲账号切换的时候是非常重要的两个文件，如果大家对账号切换有兴趣，可以点个关注，我们后面的视频里会讲 好的。然后我们下面进入一个呃全局配置的一个环节， 首先就是全区的配置，就是你这个本地的所有的 codex 相关的项目，你想让它遵守的一些规则是什么呢？我这边给出了一个 demo， 首先文件是在点 codex 文件夹下有一个 agents， 点 md， 这里我写了一些规则，就什么遵守用户的需求啊，中文呀，回答呃 case 原则啊这些，这个写的比较长，这个东西在哪呢？在配置指南就第二部分的第一点里面 就是目录是用户目，文件夹下点 codex index， 然后你把这个粘进去，就可以作为你的一个项目的开始。 然后还有一个目录，就是说如果你不做全局级的，你这个项目想设置的话，那么你就需要做一个项目级的目录，那么它就是说在 d p 下划线 codex 一 零一这个项目文件夹下新建一个这么一个文件就行。那么我们现在来新建一个右击 新建，这，哎，他为什么没有给我新建？好奇怪哦， 这样，是这样，这样新建的好，这样就新建进来，然后这边你就是比如写全程使用中文和我交互 类似这样，然后这条文件它的那个规则就可以写入进来，你也可以简单的把这个东西给它复制过来，也就是说你这里给它的这个规则是这个 codex 零零一这个项目级的，而不是说这个放在全局级的，你把全局级这里给它删除掉就可以了。 好，这就是两种配置方式，如果你是想让所有的 codex 都能遵守，那我建议你就像我这样配置一个全局级的一个规则，让他们遵守一个默认规则。然后如果你想让某一个项目，比如说这个项目去遵守，我们就可以在这里面写一二三， 告诉他这个项目单独的遵守规则，首先他会遵守这个，然后把这个再附加上就是这么一个配置关系， 像稍后会有像 scales 呀、 workflow 呀这些，我们会单独用视频来讲解，这个也不算基础的内容，如果有兴趣就 稍微等一等，再讲一下。 c 部分相关资源，这边我把常用的一些链接放在了这里，如果有兴趣的话可以来用。这边是 openair 的 官网，这是 codex 的 官网，这是 codex 的 开发者文档，这是 codex 的 github， 以后有相关的链接我会继续往后面去加。 ok， 我 们现在进入 实际操作环节，我这一期的实际操作先用 codex app 来做演示，首先它这个给我们默认打开的只有一个 playground， 就是 一个测试环境。然后我们刚刚新建了一个目录，还记得吗？我们需要把它加载下来，点这边这个加号，然后找到你的这个目录， 把它加载进来就可以了，这样你就有了这个目录，然后在这边选择这个目录，开始一个新对话，这里就可以开始一个新对话，然后你可以选择模型，比如说我们选呃 codex 五点三，然后呃思考强度，我们就选 high 就 好。 然后我们给他一个简单的对话内容，然后这时候你会看到他在这边会新建一个对话，然后这边是我们说的，然后这是他思考，然后稍后给我们回复的内容。 这边你可以把把它变成任意一个内容，比如说你给我写一个贪吃蛇的游戏存放在什么位置，什么，就这么一个流程。 当然我们这边只有一个简单的演示，然后这时候我们接着来演示斜杠命令，它和我们常用的命令好像一样，你只要出入斜杠，它会有很多的命令。最重要的我想给大家讲几个命令，首先是 status， 你可以看到你的，如果你是那个付费套餐的话，你可以看到五小时限额和七天限额，还有一些呃，上下文长度啊这些信息，然后相同的内容在这边也可以看到，也是配额的一个信息。 然后斜杠命令里面还有一些命令，我们来看一下，比如说这边有一个 fast 的 模式， 呃，当然五点三开不了 fast， 你 只有五点四来行，然后到五点四以后你可以开那个 fast， 看到吗？现在 fast 的 模式就被关闭掉了，然后 这边你在敲就可以把 fast 的 模式开启。提醒一下， fast 模式只有五点四可以用，只有这个小闪电开启的时候才是。然后 fast 的 模式大概是消费两倍的 talk， 得到一点五倍的速度， 然后智力不会有所下降，只是优先给你处理任务，就是说类似于 vip 通道的那种感觉。好的，这就是 codex app 里的一些功能，至于其他的一些命令，那么稍后大家自己再来看就好。 ok， 接下来我们回到那个 codex vscode 的 插件，这边我想给大家演示我最近做的一次 html 任务。首先我们先来看呃，两个 html 页面， 我首先用那个 ar 设计了下面这个 index 派去的 html， 然后我让他用 bootstrap 进行一个改写。 首先我们来看第一个，第一个是就是一个 ar 点 lab 零零点 com 这个页面，我想做一个新手页面，然后我用 ar 做了一些设计，但是它做完了以后有一些问题，像这些点击啊，这些呃 type 的 切换，这些 card 的 折叠，它都没有做，它只是做了样式，像这边这些搜索它都没有，但样式是做好了，然后是这个样子，然后我让它做的就是对这个页面百分之一百的用 bootstrap 进行了一个重写，然后把这些点击样式， 这些 card 的 呃这些 type 的 切换，然后这些 card 的 折叠都给它做出来，然后像这边搜索也都给它做出来，这边的搜索也都做出来。 是做成这么一个状态，其实改动不是很多，但是最主要的就是遵守这个设计稿的一个方式，然后给大家看一下实际的操作过程。首先我调用了一个 walker， walker 就是 定义了一个上下文，这个 walker 不是 为这个项目准备的，但是差不多能用，我就用了，就是一个 html 设计的 walker， 然后告诉他是一个特殊的任务，然后是根据这个设计稿的页面，也就是这个由 ar 生成的原始页面 来让它把一些呃功能用 butstrip 进行重写，然后让它严格遵循这个规则，然后其他我们在 word 里定义的什么 p r， d 线框图都让它忽略，然后它给了一个 反正就读一些文件，然后进行思考，然后它给了一个方案，这个是我这个项目定义的一个格式，但实际上只要看 执行方案这边就可以看到。他是对那个 css 用 bootstrap 五重写，然后调整了一些间距，用把 bootstrap 尽量应用下来，然后 抽离了一个项目级的慢点 css， 然后什么这些该不动的都不动，然后补充了一个慢点 gs， 然后他就让我确认，我说确认就可以修改，然后给他一个要求，就是我怕他把那个原始文件替换掉，我就说让他再同 就同级目录下建一个新文件，所以就有了这两个文件的差别，然后他就完成了这个文件，这个文件就是大家看到的这个页面，就是刚刚演示的这个就相关的功能，该有的都有 这么一个页面，然后他就告诉我修改已经完成了，然后这个过程还挺长的，他做了很多的事情。呃，对，然后中间还经历了一次网络异常，我记得是， 哎，没有看到，没关系，然后他给了一个总结，告诉我修改的内容，然后这时候我验证了一下，发现了一些小问题，总共就是三点， 让他再去做修改，这时候他出现了一个小小的网络波动，就我们用的是正常的，然后呃一些交互， 然后在过程中好像还有一次，啊，对，还有一次大的网络波动，原因未知，然后我就因为遇到这个网络波动，我就直接把它暂停掉了，然后我就告诉他好像有网络问题，让他重试，然后他又花了五分多钟把最后一个点 g s 写完， 到这时候我才想起来，哦， codex 有 点慢，我差点把这个事忘了，所以他前面可能不是网络波动，只是单纯的在等待，我以为他卡住了，然后他把这些东西都弄完，然后告诉我交互已经补完了， 然后就给出了一个最后的一个答复，包括修改的内容是什么。最后我就在这边测试了一下，该有的功能都有了，后期大家也会看到这个 ar 点 live 零零点 com 这个页面上线主要的功能就是 一些基础工具和命令和一些基础知识的展示，然后一些关键的视频和文章的一些链接， 然后对应热门的 github 资源的链接，还有一些热门链接就是做一个一站式的导航，这么一个页面，算是一个工具书的页面，大概就是这么一个，我希望用这个页面就是我实际操作的过程，向大家展示就是 codex 其实 在 vs code 插件里更接近我们的编程习惯，为什么呢？因为就像这边一样， 我的任它改的任何一个文件，我可以点开看，然后在这边像这个改动，这个在 codex app 里有，但是它没有这个编辑器这个功能，也没有快速导航和快速选中这个功能，甚至我可以把这边这一段话直接给它添加到 codex 这个上面， 做一个快速选择。然后在对话的过程中， vs code 这个插件会把我们打开的这些页面的名称传递给 codex， 作为上下文的一部分。所以我觉得从如果很多用户跟我一样是从那个 cloud code 过来，后来进入 anti gravity， 然后再到 codex 的 话， 我觉得这个方式是比较合适的。好，最后我跟大家说一下，为什么我建议 vs code 以外还要有 codex app 呢？因为我在使用的过程中有时候会遇到一些奇奇怪怪的问题，遇到这些问题的时候就需要用 codex app 来做一个兼容性的工作。 比如说有个项目运行的突然卡住了，你用 codex app 打开，把任务运行完，然后再回到这边，这个问题就得到了解决，而不需要去死磕 vs code 的 codex app， 当然我百分之九十的工作是在这边完成的。哦对，还有一个点，有用户说，呃， vs code 的 codex app 会比较卡顿，但是我在实际的使用过程中没有遇到这种卡顿的情况， 就是这是我的程序，然后这个 ip 呃 codex 的 应用，我装的也是最新的一个插件。好的，我们做一个比较简单的总结。首先我们介绍了四种 codex 的 安装方式以及一些基础的配置方式，特别是这边的这个全局级的配置建议大家就是照我的抄，然后在基础上去改，随便用，不用跟我客气。 然后接下来我们讲了两种应用的使用方式，分别是 codex app 和 vs codex 强，强烈建议大家这两种都尝试一下，并且尽量把你的常用工作方式固定在 vs code 的 codex 插件上。 好的，这就是这一期 codex 新手入门系列视频的全部内容，希望这期视频对大家有帮助，如果可以，请帮忙点赞和转发，如果你有相同的经验想要分享或者遇到了相关问题，欢迎留言， 稍后我们会发布更多的 codex 相关视频，有兴趣的话欢迎关注，谢谢大家！我是 d p。

最近这个 openclaw 大 龙虾在抖音上可谓是非常的火，但是我看还有很多人不会部署，今天我就一个视频教会你们最简单的部署方法，无论你是 windows 还是 mac 电脑都可以。首先我们需要进入这个网站，然后在这个网站下载这个 codex 的 客户端， 然后我们来到这个 openclaw 的 github 项目地址，然后复制这个网址。 复制好网址之后，我们直接来到 codex 客户端，把这个完全访问权限给打开，然后模型呢就切换成最新的 gpt 五点四，然后直接输入帮我部署好 open call， 然后把这个网址贴到后面， 然后就直接耐心等待这个 codex 部署好就可以了，包括后面如何去对接飞书，如何去装 skills， 遇到的任何问题都可以直接在 codex 的 这个对号框里面输入，然后直接让他帮你解决就行了，这个很简单，而且不需要花一分钱。新人一周是有免费的那个额度的，过了一周之后可以充一个 plus 会员，那个会员的话 一个月是二十到，然后那个会员他也有非常多的额度。充了这个 gpt plus 会员，你不仅可以在 gpt 里面对话使用，然后可以在龙虾里面使用，然后也可以用 codex 去写 web coding， 二十每到一个月是完全够一个人使用的，然后就省去了，另外再去购买各种 api key 和去配置 api 的 这个麻烦。

就在刚刚，微信官方支持 open q 了，在这个视频里我会介绍如何一步一步完成插件安装，以及安装过程中会踩到的坑。如果你也想把小龙虾接入微信，请一定认真看完哦！第一件事，我们把微信更新到最新的八点零点七零版本。接下来我们去到设置插件， 这里第一个坑来了，第一次进入可能看不到 club 的 插件，可以关闭微信后重新进入，多试几次即可。接下来点击详情按钮，再点击复制这段安装命令。接下来我们在安装了 open club 的 设备上输入安装命令，开始安装，然后我们就会遇到整个流程中最大的坑。 这里微信给到了一个二维码链接，切记这个链接不能直接打开，它只能通过微信扫一扫来打开。我们需要找一个二维码生成网站或者工具， 然后将链接贴入生成二维码，最后再用微信扫一扫打开。扫码成功后就完成了连接工作，并且微信会跳转到确认页面，点击连接后就可以和你的小龙虾交谈了，快来一起试试吧！

就是这个以太网带，以太网带 wifi 带四八五的这种网关在网上的卖，卖的价格呢也就在一百多块钱，我们加了龙虾，其实成本也加不了多少。 那你觉得这么小的东西太能了，我来给你讲一下我们实践现在正在测的那个功能啊。比如说我这个是一个我们的一个多功能的，带一些电能指标参数的这个快速安装的仪表，我拼起来之后 它就是一个网关，后面我可以带多个，比如说我可以接十个测量十个回路。那我们这个网关 原来的设计是怎么样呢？是我去采集这些这些设备，我一秒钟采一次，然后呢我上行，我通过移泰网，我去连到云端 mkt 上传。 但是这里边呢这个转发呢它有一些策略，比如说我不能一秒钟采一次，我就传一次，因为这样呢会导致这个通讯的这个贷宽，还有上面的云端的那些压力会很非常大。所以我们就 所有的配件全国产，而且整个的整个的生产工艺全是我们自己在厂内进行管理，所有的软件硬件都是我们自己设计的，而且对。

如何将 opencloud 接入你的个人微信？首先点击我点击设置，向下滚动找到插件，可以看到有一个叫微信 cloud bot 的 插件，点击详情，从它的说明中，它说只要在运行 opencloud 的 设备上，不管你是在 mac mini 还是在云主机上， 只要将这行命令复制粘贴到终端运行就可以了，但是实际上并没有这么简单。好，我们来到终端，首先我们应该运行 openclock update， 更新一下你的 openclock， 将它升级到最新版本，否则的话，如果你的 openclock 是 早期安装的， 你运行插件上的命令会弹出版本不匹配。好，我们首先更新一下。好，更新完成之后是不是就可以输入 mtx 杠 y 呢？好，我们试一下拷贝手机上的这行命令运行， 它并没有弹出详情上所说的二维码，是不是？所以我们还需要运行这行命令回车。这行命令的意思就是将刚刚安装的微信插件添加到允许的白名单里面，你也可以通过手动直接进入 opencloud config 里面来修改，将这段内容添加进去。 在命令行就是使用这行命令。好，添加到白名单之后，我们再运行插件上的 npx 勾 y 回车。 好，这次运行完成，可以看到它弹出了二维码，我们拿出手机点击加号扫一扫，连接成功，终端会有反应，会自动重启网关。然后在我们的微信聊天列表上就出现红色的 app， 点击进去就可以聊天了，支持使用语音聊天。你好，你在线吗？ 我的那个模型的授权已经过期了，需要重新进行一下授权，那这时怎么办呢？输入 openclock config 好， 然后按照它的指引进行配置。需要设置模型 model， 现在我要设置千万的模型。 点击好确认，重新授权一下 model is in peak。 他 问我们选择哪个模型？选择第一个回车好，然后按 continue 退出，重启一下网关， open claw gateway restart。 好， 让我们再试一下，看这边能不能回答。 你。好，你现在在干嘛？没有任何反应，反应有点慢后可以了，终于醒过来了。好，接下来就可以聊天了。你能给我发送今天特朗普的新闻吗？ 嗯，可以，时间也是对的。好，新闻摘要来源。 ok， 这就是将个人微信接入 opencloud 的 方法。

还在花大价钱烧 token 养龙虾吗？别急，谷歌新出的 jamma 四大模型，本地就能跑，让你实现 token 自由。这期本喵保姆级手把手教你装模型，再带上最近爆火能自我进化的 hermes agent， 一 次全搞定！ 首先咱们打开百度，为了部署的更简单，咱们搜索欧拉玛这只羊驼，进入官网点击 download， 然后选择自己的系统版本，点击下载就行。接着可以直接双击运行安装，但是他会直接安装到 c 盘，为了保护我方 c 盘，所以可以使用这条命令安装到其他目录。 接着咱们再次打开百度搜索魔，搭进去之后点击模型库搜索摘码四， 这就是本期的主角了，它有着四种规格，二十六 b、 三十一 b e、 二 b e 四 b， 并且它们都支持多模态，甚至这俩小的还支持音频，纯纯的就是为本地打造的。而且这个二十六 b 的 还是 m o e 专家混合模型， 意思就是当你使用它时，并不是所有参数都参与计算，而是只激活专业对口的那几个，大大提升了效率。 接下来可以点击这个下载模型，里面就有下载的命令，现在打开命令行，输入这串命令就可以进行下载了，也可以添加 local dir 将它下载到指定目录。如果遇到没有 model scope 这个命令，那就通过 pip install model scope 进行安装就可以了，当然前提是本地需要派遣环境， 不过这里也可以点击这个模型文件，点击下载也行，需要全部下载，但是为了本地能节省更多的显存或内存，我建议咱们直接下载 g g f 格式，并且量化后的模型， 咱们重新搜索 jam 四，选择这个，进去到模型文件页面，选择下载单个文件就行。这里可以直接点击下载，也可以使用刚刚的命令。 不过这里需要根据自身情况选择适合自己的量化格式。这里我大概说下有哪些量化格式，宝宝们听完后自己选择就行。这里有 q 二、 q 三、 q 四、 q 八等等。 这里 q 四就是斯比特量化，数字越大，精度越高，回答的问题也会越好，但对应的模型文件和显存占用也越大，基本咱们选择 q 四就可以了， 如果电脑再差点还能再降。然后是 k， 这是现在的主流量化技术， s 是 体积更小，速度更快， m 则是质量更好。 然后是 i， 这个是极致量化，比 k 量化模型更小，而且也能保持良好的性能。这里的 s 依旧是 small 的 意思， m 依旧是中等压缩， xs 是 更大的压缩，但相对质量损失也比较明显， xs 要比 x x 好 点，而这个 n l 就是 你的首选。使用非限性重构，相同比特质量最优。这里就简单介绍。到这儿，咱们继续。现在下载好了，再次打开命令，行输入以下命令， 然后输入 olama create 命令，就可以把下载的模型加载到羊驼里了。这里的 model file 是 对应的参数，里面有卸载多少层到 gpu 中以及路径等等。 加载完后就可以运行了，咱们输入一个问题试试， 也可以打开我拉玛的界面进行提问， 是不是还挺聪明，竟然没上当？接着继续。我这里为了安全使用了 docker， 部署 hermes docker， 大家可以直接百度搜索下载 docker desktop 并安装就可以了。 但是使用 doc 会有一些局限性，比如无法操作对应的文件等等。如果不使用 doc， 也可以使用 wsl 安装一个物班图，直接输入以下命令即可。如果你使用 doc， 就 先打开 doc 服务，然后再次打开命令行，拉取一个最小的物班图镜像， 然后再用这条命令创建一个容器并挂载到本地的一个目录上。 然后再次打开百度搜索 get up， 进去后直接搜索 hermes， 然后它里面就有一键安装的命令，你打不开 get up 也没事，直接按照屏幕上的命令敲出来就行。 关键的来了，选择倒数第二个，然后填进这个地址，这是 docker 连接外面的地址端口，就是 olama 的 服务端口。如果没有使用 docker， 可以 直接替换成一二七点零点零点一就行。等待安装完成， 直接输入 hermes 就 可以使用了。不过因为我本地没有英伟达的 gpu， 所以 无法加速，我就通过 python 代码开放了一个接口，修改下参数让 hermes 调用。需要的宝宝可以评论区戳我。然后咱们看下如何连接本地， 输入这个地址和对应的端口以及 u r i 就 可以了。然后继续咱们再看下结果 是不是完美，这样就可以不用花钱买 token 啦。不过这里有些建议，如果你的电脑无法使用 gpu 加速，就不建议本地部署了，根本无法使用，吐字的速度以及理解的速度根本不行。 而且因为龙虾和 hermes 调用本地模型时会传输超长的提示词以及上下文，导致电脑烧炸了都得不到返回， 而且 hermes 好 像出问题了，知道的评论区见。最后说下你本地都用什么样的大模型，以及安装时遇到的奇葩问题评论区聊聊。这里是永不秃头的喵记花里用大白话拆懂科技，咱们下期见！

我给 deepsea v 四量身定做了一套衣服，现在它不仅完美适配 max 思考模式，还能让纯文本的大号模型也拥有视觉能力。另外操作电脑、编辑文件、连接社交平台这些都不在话下。 这只小金鱼发布已经一周多了，网友实测它重回开源第一，甚至能跟贵几十倍的对手摆摆手腕。但随之而来的是争论。这个天才好像有点偏科，视觉和聪明二选一， api 接入频频报错，配置麻烦。 这好比你可以花五百块买一个新款 iphone， 想要正常使用却得折腾一番。所以过去一周，我给 deep seek 做了超多的优化，补齐了短板。 no one knows， deep seek better than。 这个视频就给大家分享分享我这几天都做了什么。 也许你还记得，去年梁老板手动做空美股 deepse 二，一能打出那个声量思考模式是最大的功臣。 v 四把这个能力又往前推了一步，新的 max 思考模式变得更聪明了。 可是打开官网并没有这个开关要用，只能接 api。 但是 api 的 思考格式特别难伺候， cloud code 龙虾动不动就抛四零零错误。社区里一堆人在问怎么回事， 原因在于开了思考模式之后，每轮对话都要把上一次的思考过程原封不动发回去，哪怕是空的也得发。但大部分客户端会把空的直接扔掉，导致报错对话断掉。有人测过，复现概率最高能到百分之五十九。 这些问题我这几天在 open henanicle 里基本都处理好了，现在接上 a p i 就 能直接用上。最聪明的小鲸鱼。 这次 deepsea 官方主打的另一个更新是一百万的长上下文，就算聊很久，他都不会忘记你说了什么。 不过上下文一长，钱就花得更快了。业界普遍会用一个技术叫 k v cash， 原理很简单，前文不变的部分不需要重新计算，一般缓存价格不到正常输入的五分之一，而 deepsea 做得更狠，缓存命中只要原价的百分之一，几乎是白送了。 所以我也对 hanako 做了缓存优化，把不怎么变的系统指令放前面，容易变的时间记忆放后面，保证命中率，配合 deepsea 使用效果最佳。 开头说了 deepsea v 四发布之初，视觉是最大的短板，在大家人均多模态能看图的今天，确实影响榜一这个名号。前几天我为了让 deepsea 看见，给他开发了一个辅助视觉的功能，原理是用别的多模态模型示图，再把结果喂给 deepsea pro 去推理， 调整几天，终于稳定跑起来了。思考、练和输出结果都很像原生的多模态模型，结果官方直接上了多模态版本，还发了个论文，那我这周岂不是白干了吗？ 并没有白干，而且很有意义。官方的多模态走的是小号模型，看图和聪明只能二选一， 而在哈纳扣里， pro 也能借助外置视觉看图。而且我读了那篇论文之后，捞到了一个很好的思路，很多外界视觉方案本质上是先把图片翻译成文字，再去推理，说左边那个中间偏上，说着说着自己都指不清了。论文的做法是把对象和位置变成坐标锚点， 让模型指着坐标去想。我就把这个思路用到了外界视觉方案里，让识图模型按坐标格式输出，关键区域再交给 pro 推理，空间关系比得更清楚。 这也是我觉得开元社区最有价值的地方，成果一发布，立刻就能给别人新的工程启发。这套方案也不只是给 deepseek 用，任何没有视觉能力的模型接上就能看图。 到这里，思考，模式拉满了百万上下文也跑通了，视觉补上了这只小鲸鱼在 open hanako 平台上基本没有短板了。 那问题来了，旧的模型要怎么处理呢？爱怎么处理怎么处理？哼！ 说到这，我也想跟大家分享一下。 open hanako 这个软件本身除了给 deepsea 扩展性能之外，我觉得它可能是东半球最适合中国宝宝的 ai agent。 在开发过程中，我发现一个 ai 助手对环境的感知会影响运行的结果，他才知道自己是谁，用户是谁，最近在忙什么？身边有谁可以帮忙， 不然就像一个高材生，被空投到陌生的办公室，能力再强也手忙脚乱。所以我在 hanoq 里做了花名册和记忆系统。在这个平台上， agent 知道彼此的存在。 比如小花知道毛毛是一个擅长创意发散用咪某模型的助手，他就会在审稿阶段主动寻求毛毛的帮助，而非擅长第一性原理与数学，用 gpt 模型的名， 这能让模型潜力发挥到最大，极大减少幻觉产生。当然了，如果你创建了自定义助手，那么系统中别的 agent 也会立刻知道它的存在。更有意思的是，你甚至还可以拉个群，让它们互相聊天。 我的整个青春期都在成都度过，那个地方一年有三分之二的时间都是阴天，所以我喜欢斑驳树荫间透过的丁达尔光，喜欢春天窗台前的倒影纸、笔记本的墨香与温润， 而这些触感都随着数字化消失在我们的生活中了。但有一天我偶然发现，这几年已经有不少人尝试做这种有阳光感的网页了，我想把那个夏天的青草味和蝉鸣搬到屏幕上来，所以我也给哈纳口做了晴天模式，大家试试看吧。 做软件开发的时候难免会遇到一个矛盾，那就是无法兼顾易用性与专业性。 而我觉得理想的 ai 助手应该兼具温暖的人文情怀，和钢铁一样的工作能力，下线和上线都应该保证。所以小花在拥有绝大多数龙虾 hermes agent 的 功能的同时，不需要自己去配置复杂的命令行。 此外，对于有一些动手能力的朋友，我也做了一套健全的插件系统，让它完全可以按你自己的想法定制化。已经有不少小伙伴基于这个软件做了很多很有意思很棒的东西，我看到的时候特别开心，完全没想过它会被这样用。 或许这就是开源社区的魅力，只是我第一次感受到。

嗨，这一期的教程真的非常的干，这一期视频至少价值三百二十九元，先直接上战绩，这个是我昨天去申请的一个额度，目前是已经到账了，现在是七亿的 token， 对， 等于这一个套餐就是三百二十九元的月度， 这就是小米米某创立的一个百亿 tok 的 激励活动。下面我就再用我的小号为例，手把手教大家怎么去领这一个至少七亿以上的 tok。 首先我们直接进入到小米米某的这一个百万亿 tok 的 创意者激励计划这样的一个页面，目前还是还剩二十三天， 现在其实还是有很高的额度，大家没有领完，所以我们直接点立即申请，就会说要填邮箱和你开发的这些工具，还有这些模型什么的。我我一般常用的是 codex 和这个文科， 大家可以根据自己的情况，哪一个用的比较多就填哪个就可以了。这个底层模型我目前用的是 jimmy 和 gpt 系列比较多，所以我填的是这两个邮箱，就自带填自己的邮箱，因为我已经自己领过一个 qq 邮箱的吧。我再点点一个谷歌邮箱，下面就是描述你的 a 正或者是 ai 驱动的这个成果， 这个我们可以直接就截图，你常用 gpt 就 放到 gpt 里，你常用 gmail 你 就放到 gpt 里。我因为我已经用 vt 弄了一个了，所以我这一次就放到桌面里面，然后直接就把它这个问题呢去把它的描述直接复制粘贴了 项目解决的核心痛点和他的工具，工具什么，我们直接把这个要求复制到这里，然后就打字，我直接就让 ai 帮你分析一下这个问题，再教大家一个小 tips， 你 描述的这一个东西一定要详细一点，但他那边有一个字数字符的一个限制，是一千二百字字符，所以我们大概就是六百到八百字就够了，我们直接就把这个给复制粘贴了， 复制粘贴，复制粘贴过来之后，他显示 a 八百多字，没有超这个一千二百字，我们把这样的一个空格给去了，我个人认为可能去了这个会更好一点。这里我们填完了，现在就是说要证明你的影响力，或者是 github 上面的一个链接， 如果你是开发者，你也有过搞 github 的 一个项目经验，你就可以直接在 github 把这个链接放这里，如果你没有，它要上传一个文件，我这边其实还亲测了一次更有效的更简单的一个方式就是它要证明的影响力，其实你可以不需要一定要 github 上面，当然你有更好，你有可能会领到最高额度的十六亿的 token， 如果没有，我们就点击 codex 或者是你的 qq 的 一些什么额度的，我们就把这一个使用额度的一个截图直接截给他， 然后然后拖到这里，就上传这样的一个截图，我们再直接就提交了，提交成功之后就是一个这样的界面，会说你已通过申请，为了三个工作日完成审核， 大概是三个小时之内，或者是慢大概十二个小时之内就可以给你这个反馈，等审核通过之后，他就会给你一条这样子的邮件，发到你显示的邮箱里面，你就先用手机号注册一个小米的账号，注册完成之后就跟着他的指示把你的邮箱给绑到你这个小米 账户上，等待一个大概也是十二个小时之内，你就可以领到这个额度了。这一期的教程真的非常的干，如果大家领到了，可以把自己的领到的额度发在评论区里面，让大家看一下有没有更好的方法去领到那个最高额度的，下次见。

上个视频我讲了 opencloud 的 多云箭切作，很多人看完都说很强，但是配置是真的不差。这节我们讲解一下 codice 的 多云箭切作， 用完之后你就会发现 codex 的 这个多一种写作是真的非常简单，它可以写代码，跑测试，改半个，做 review 的， 一整个开发流程都是自动跑。那 codex 是 怎么做到这么简单的呢？下面我们进入我们的正题。 首先我们在任意的一个文件目录下面去创建一个自己的工程目录吧， 在这个工程目录下面把我们的配置文件给扔进去即即可。 这边是我这边整理的一个 配置文件，其实主要关注的文件无非就两个，第一个就是我们这个主页卷的这样一个配置文件。第二个就是 我们要在这个啊项目的根目录下创建一个点 com， 在 这个点 com 目录下面再创建一个点 a 卷的目录，这个目录下面我们要放一些所有我们的主页的所需要需要的一个配置文件。 这边我们这边先定了这么五个角色，分别都是代表像这个 pm， 一个 dba 前后段过程式和一个代码审核 这样的五个角色，其他的就不需要我们去过多的配置。然后因为我这边是为了这个考项目比较顺利，所以我在这个道士目录下面又给创建了一个啊 波系的连接信息，比如说像 mycelletis 的 一些配置信息，那这块的话大家也可以自行去添加，那我们现在呃就浏览一下我们的一些配置信息。 呃，这边可以看得到我们这边主页的配置信息是，呃，主要就是去，去怎么去罗列一下这个 呃主 a 卷的他所需要的一些核心之争，还有一些怎么去定义他的每一个职业卷的？是如何跟他去配合啊？我们这边的一个核心的一个机制，就是一个杀一个什么呢？一个 publicize 这样一个状态级的一个机制 啊？我们可以大致去看一下这潘多拉一个机制，就是说他第一步做什么东西，然后有一个一铺的，一个铺的都是什么东西，这样定义完之后，他这个一卷的就会明确的去根据，根据我们这样的一个过程去相应的。 嗯，生成一个他我们所需要的一些文档跟一些代码。那比较值得注意的就是说这个 最后一步一个代码审审核成员这边他有一个啊，如果 feel feel 的 这样的一个东西，就就意思就是说如果说他如果失败的话，那我们这边可能会呃回退到这样的一个后段开发成员这边去重新去修改他的代码。 那这边的主要主 a 卷呢？那我们看一下子 a 卷呢？我们都有哪些？那我们回到我们这边的 呃， codex 这个目录下面去，我们把这个我们以这个后后段开发啊，我们以这个前端开发为例吧，我们可以打开看一下。 好的，这个就是我们一个非常简短的一个前端开发的这样的一个角色的一个定义 啊，一个那样的一个描述，还有一个这样一个一个他具体的一些工工作的一些职责。当然这个是我们最简洁的一个配置，其实他还有一些支撑，比如说这边他还可以加一些 啊，所需要使用的模型，或者说他是否使用沙箱这些都可以。那我们现在这边只是为了一个啊，有需要使用沙箱这些都可以。那我们只定了这是三个字段， 那这边的字段我们可以要求一些，呃，需要这个 agent 的， 呃使用哪些基础站啊？或者说一些执行约束。 那好，那现在我们就可以看一下回到我们的 codex 界面去创建我们我们刚刚创建的这样一个工程，把它导进来即可。 好的，我们在这边把自己的需求给描描，需求的描述给它输入进去即可。 好，如果是这样的话，那我们现在要做的就是等，等到它这个整个完整的 agent 的是怎么把我们的这个功能给实现出来的。 好的，经过漫长的等待之后，我们终于发现这个多 a 卷的已经跑完了，那我们大致浏览一下它这样的一个 过程吧，那第一步它肯定是会按照我们这个 padlay 的 一个加上加上这个状态机的机制去编排我们的多智能题。那值得关注的一点就是说它会在每一个阶段去自动的生成一个 java a 卷的，那每 会这些沙包一键的里面的这些东西我们都可以点进去看一下，它都是一些啊这样的提示时都是有多一键的，他们自己去啊，自动生成的，这个不是我们所能控制的。 然后主要关注的一个点，还有就是说我们最后的一个列表的这样的一个角色，如果说这个代码审核是代码审核 角色，如果说他给的一个状态是一个失败的这样一个状态，那么那么他又会经过下一轮的这样的一个迭代，那我这边注意到他大概经过了两到三轮的一个迭代之后，最终才把我们整个的功能给开发完成。 如果说大家在开发过程中如果可以关注一下一点，就是说除了这边我们可以点开看，看到他的一个 safari 圈之外，这边其实也能，如果说也也能够 大家也能够点开看得到，那这边也是他他的一个具体的这样的一个，呃，输入跟输出吧。那我们现在看一下我们的最终的结果。 好的，这边就是我们的一个最终结果，可以看到这边有一个前端，这是后端代码，这是一个前端代码， 那这个就是我们最终的一个输出文档，这是 a p i 文档，这个就是我们的数据啊，数据设计文档，这是我啊，这个就是我们的产品文，产品的这样功能说明文档吧。哎，好，谢谢大家。

今天给大家介绍一款可以在搜 terro 中与 open core 进行沟通的插件， open core so terro channel， 该插件可借助 open core 的 能力来进行文献阅读，后期可使用 open core 进行自动化操作，从而提升效率。 这款插件和搜 terro claw 的 区别在于，这款插件可以使用原版 open claw。 下面介绍下如何安装。首先要安装一个 open claw 插件，安装命令可参考 get up。 安装好后，进入 open claw 设置界面，找到刚才安装的插件， 随便设置个 token， 点击保存，然后需要等待 open claw 自动重启， 这里 opencore 已经重启完成。插件注册了新的频道，这个是专门用来和搜 terro 进行通信的频道，这里有个报错，不影响使用。配置好 opencore 插件后，接下来就可以在搜 terro 插件中发送消息给 opencore 了。 搜 terro 插件直接下载安装就好。我这里已经安装好了，这里我发了一条消息，测试一下 open core 回复会比较慢，这里会等较久，最后获得了响应，证明是可以正常通信的。这里上传一篇论文给 open core， 并让它解读。 这里也要等比较久，最后获得响应。这里这里。看下 opencore 控制面板，消息是同步的， opencore 调用了 pdf 工具，将 pdf 文件解析出来后进行解读。这里我用的是 antopac 的 skills 中的 pdf skill 的 文件夹，复制到 opencore 的 skills 目录下， 这里没有 skills 目录，直接创建一个，然后复制，然后 open code 就 可以使用 pdf skill 将 pdf 解析成文本后进行解读了。

今天聊 open， 哎，来辛福尼，他最值得看的不是又多了一个工具，而是，哎。按开始自己领任务，自己交付。 辛福尼把工单系统和 codex 执行环节接起来，任务不再只待在聊天框里，而是进入团队原本的工作流。这背后是一个很现实的管理问题，代码智能体会，写代码以后，团队先撞上的是人的注意力上限， 一个工程师同时钉三到五个绘画，基本就到头了。再多一点，谁卡住谁跑偏，很难一直跟住。 所以关键不是让人多开几个窗口，而是把工作单元往上提，一层人开始设计任务系统， 一个公单进入指定状态后，智能体进入独立工作区，读需求，改代码、跑验证，再把结果送回平审，这样执行验收返工就在同一条链路里。人类不需要全程陪跑，只在关键节点判断， 这也是他选择莉尼尔这类公单系统的原因。智能体要进入团队，必须进入团队有毒轨道。 智能体越多，越要把完成标准写清楚。执行可以交给 a i。 完成标准不能含糊，单个含糊需求可能只是多问一句，批量交给智能体，模糊就会变成一堆片体的合并请求 流程文件、仓库说明、测试和预制，这些都不是装饰，它们是智能体能不能稳定工作的说明书。 如果仓库没有清除启动方式，也没有可靠验证， a i 不 会自动让组织变先进，只会更快暴露混乱管理动作。因此迁移了，不是等谁推进一下，而是在太火之前，把边界和验收先写清楚。 open a i 提到新福尼绕合并请求的落地数提升过百分之五百，这个数字背后更重要的是涉错成本下降。 过去小迁移、持续集成修复、技术债清理都要占工程师排气，现在清楚的小任务可以先让智能梯跑一轮， 团队因此多了一层便宜。探索层很多想法不用一开始就力向，可以先得到一版结果， 但探索变便宜，不代表判断也变便宜。方案合并请求和反馈可以交给智能体，取舍仍然要人负责，管理者被推到更靠前的位置前，判断值不值得做，再决定结果该合并还是该丢掉。 普通团队别急着照搬，欺负你需求。测试频审权限没有理顺，编排只会放大问题上。智能体编排前，先问四件事，工单清不清楚，仓库能不能自正状态，怎么流转，流程有没有写进仓库？ 第一，工单要让新人也能直接开工，目标边界、验收方式、相关入口不该碰，什么都要写出来。 第二，仓库要能让智能体自己验证，没有测试和可复现环境，最后只会剩下一句，我觉得改好了。第三，状态流转不能靠默契，什么时候准备好，什么时候审，什么时候返工，谁合并都要明示。 第四，工作流要写进仓库。老员工脑子里和群聊里的经验，智能体是读不到的。 对管理者来说，先盯三处任务，颗粒度、验证系统、人类介入点，哪里自动哪里暂停，要提前设计，未来的竞争会从单个智能体有多聪明转向组织能不能调度一批智能体稳定交付， 工程师不会因此多余，只是少盯一些执行细节，把精力放回任务边界和验收。哎，爱越来越像能干活的团队成员。他进了团队以后，问题就不只是聪不聪明，而是你会不会派活。

同样是 ai， 有 人拿它当搜索引擎，有人用它把自己学成了 open ai 的 研究员。今天花三分钟时间，教你三套在家就能复制的 ai 时代学习法。 最近一段访谈火出圈了，瑞典的年轻人 gabriel peterson， 二零一九年高中辍学开始创业，几乎不会编程，几年以后却进入 open ai 的 搜索团队，成为了研究员。 他不是靠天赋，他靠的是三套方法。第一套叫地归补缺学习法，从目标倒退传统学习怎么学呢？先打底，要研究 ai， 先数学两年，然后编程两年，继续学习两年，等开始动手。六年过去了， 但他不是这样，从第一天就从目标开始直接做。他先让 ai 写代码，看不懂也没关系，然后他就盯着每一行，追问，这行在干嘛？为什么要这样？不这样会怎样？一层一层剥，直到啊，我懂了。 放在孩子身上更简单，卡在一道数学题上，别急着回去翻课本，先让 ai 给出高手解法，再让孩子逐句追问，追到他能自己从头到尾讲出来。记住， ai 时代不是学完再做，而是边做边学。 第二套方法更关键，叫高密度反馈，让 ai 给你当裁判。很多人用 ai 要答案， gabriel 用 ai 要挑错，取完一个概念，他会对 ai 说，这是我的理解，你来挑毛病，哪里错，哪里不严谨，越狠越好。 ai 会直接把漏洞戳出来，让每一次反馈都变成成长的燃料。而放在孩子身上，不管是写作文还是做题型，把自己的答案先写出来，丢给 ai， 让他狠批，然后再根据批改改一轮，这比抄答案要强上百倍。记住，不用 ai 拿答案，只用 ai 改思维。 第三套方法可能直接改变命运，那就是价值导向。 baybrau 说过一句够狠的话，没有价值的学习，都是自我感动。商业世界最后看什么不是学位证书，不是简历，是你能解决什么问题。 所以，别指望用学历来求别人相信你，而是拿一个东西，让他三秒能看懂，你能干活，一个作品，一个跑出来的结果。 baybrau 甚至会直接对创始人说，我免费帮你干一周，你零风险。 放在孩子身上也一样。每周做一个对别人有用的小成果，给同学做一张错题卡模板，帮家里做一份旅行计划，剪一段讲解视频，从小把学习和价值创造绑在一起，记住，作品 是新的学历。这三套学习法怎么在家落地呢？简单三步走。第一步，给孩子一个具体目标，不是我要好好学数学，而是我卡在这道题，我要把它彻底弄懂。第二步，地归追问 一句话模板，请给我一个高手解法，并一步步解释背后的思路和知识点，直到我真正掌握每一步都请问我，你是否理解？ 第三步，讲回去，拿反馈模板更简单，这是我的理解，你来挑错，越狠越好。请指出我哪里逻辑跳步，哪里概念混淆，并给我一个更好的版本，让我对照修改，就这么简单。欢迎关注巨蟹霸，跟上 ai 时代的教育方向。