小米token怎么让codex调用
花几分钱让 ai 全自动帮你处理 ai 歌曲母带？事情是这样的，刚用上 codex 还不知道干嘛， 正好刚用 solo 错了一首歌曲，打算处理下母带然后发布，我想让他看看能不能搞定，于是我就去给 codex 下达任务， 结果出乎我的意料， 它自己找插件和软件，自己自动装，然后自动帮你处理好 放在文件里等你验收。全程我就说了一句话而已。第一次玩 codex， 所以 惊讶到我了。 之前也玩过大龙虾，这个和大龙虾感觉就不是一个层次的东西。后面来听听 codex 帮你处理的母带和原来的音质差别吧。
粉丝396获赞3.2万
相关视频
01:09查看AI文稿AI文稿大家好，跟着我上期视频操作的同学呢，不知道你们拿到了多少亿的 token， 那 这期视频我会教你小米 miimo 接入 cloud code 的 两种办法，一种是使用 cc switch， 一 种是修改本地文件。先说修改本地文件要怎么做，首先我们在 miimo 开放平台把 api key 复制下来，然后找到点 cloud 的 文件，这里面有个 setting， 点 jason 把它打开，把我们刚刚复制的 key 复制的 anserapic or so token 这一行当中。这些资料我都已经整理到了主页粉丝群当中了，我们来测一下哈。 ok， 依然非常完美。如果你用的是 cc switch， 那 么也很简单，在右上角新建一个供应商，我们选到小米 mimo， 再把我们刚刚的 key 复制进来。注意，这个请求地址我们是需要换的，选择兼容 serriffic 接口协议的这个地址复制过来。 最后我们把下面的模型都给它换成 mimo v 二点五 pro， 再点击应用， ok， 还有什么不会的评论区尽管问。
693王子不码
03:40查看AI文稿AI文稿codex 虽然功能强大，但是使用 openai 官方的 token 渠道，性价比非常低，这里教大家如何将 codex 接入到国产性价比之王 deepsea k。 平时就把轻量化的任务交给 deepsea。 首先需要安装几个前置的工具， 第一个 node 点 js， 直接搜索官网，点进去，选择自己对应的版本下载即可。下好后一路下一步安装就行。 第二步安装 c c x 和 c c switch， 这俩因为要去 get 掌，这里我就把安装包放简介了，大家自行领取下好安装包后安装。先打开 c c x， 这个 ev 是 环境配置文件，可以用记事本的方式打开，这个密钥是一二三四五六记一下， 然后打开运行程序，把这个管理界面的连接复制到网页，打开， 输入刚才那个密钥，一二三四五六，可以把它切换成简体中文。然后我们先不管它，打开 deepseek 的 官网，点这个 a p i 开放平台，这里大家用自己的账号登录，然后点左边这个接口文档，把这个余额要地址复制一下，然后回到 c c x， 点上面的 codex， 再点添加渠道，在上面粘贴一下 y o r l 地址。接下来回到 d p c 点这里的 a p e k 点创建 a p e k 这个名称，随便填点创建 这个 a p i k， 大家可以自行保存一下，要记得不要暴露出去，不然别人用你的 api 用的就是你的钱。把它复制下来，粘贴到 c c x 这里， 然后点右上角的详细配置，把这个服务类型换成 open ai 下拉，把这个模块化非常键给打开，然后保存配置，接下来再打开 ccc 位置， 一路下一步安装即可， 安装完成后打开它渠道，选择 open ai 这个点右上角的添加，选择自定义配置， 下面供应商名称随便填一个 a p e k， 填一二三四五六。然后这个 api 请求地址，我们回到 c c x， 把这个 api 地址复制过去， 点这个获取模型列表， 就能看到接入的 deepseek 了。选择模型下拉，把这个百万上下文窗口打开，然后保存配置，并且用它。 接下来就可以进入 codex 了。国内直连肯定是有一点慢的，耐心等待一下， 我这里自动登录了，退出重新登录，登录时选这个，使用其他方式登录， 然后输入刚才配置的一二三四五六。可以看到模型这里已经是自定义了，也就是在 c c c 区里配好的 d p c k。 正常的话这里就是 g p t 五点五。当然如果要正常使用的话，肯定是要给 d p c 可充一点钱的，不然就会出现这种五零三报错。最后提一嘴， 如果你有条件的话，还是建议使用 g p t 原声的，肯定是要比我们接入 d p c k 好 用， d p c k 只是胜在更便宜而已。好了，以上是本期全部内容了，我们下期再见。
1041AI管家EW
02:45查看AI文稿AI文稿现在 code 可以 直接使用 dc v 四了， code 确实好用，但是额度真的是不经烧，随便几个问题直接就清空了，又得等五个小时。所以我试着把 dc v 四接进去，烧了四 e token 之后，发现操作竟然很丝滑，体验也完全不输原版，关键是真的大碗便宜， 后面我会带你一步步接好。其实步骤是非常简单的，就三样东西， c c 叉， d c 的 a p i， 还有 c c switch， 而且工具我都已经整理好，你照着我这几部点，基本几分钟就可以搞定。 解压后先打开 c c 叉的文档，然后打开 emv 文件，里面会有一个密钥，这里你可以保持默认，也可以自己去修改一个。改完之后记得先保存，然后启动 c c 叉，它会弹出一个终端，你找到这个管理界面的地址， 然后按住 ctrl 键再点击，就会来到这个页面。进去之后把刚才 e v m 里面的密钥粘进去，就能够进入到后台，这里你可以顺手切成中文就行，这部分就基本搞定了。接下来我们去到 d c 的 官网，点击 api 开发平台，第一次进来得先注册一下，然后点击左边的 api key， 新建一个 key， 名字可以随便填。创建完记得先保存好，因为它只会显示一次。然后回到 c c 叉上面，选择 code， 中间点击添加频道，这里就可以直接把这个文档粘进去。最下面把刚才复制的 a p i 粘进去，创建就算成功了。记得顺手做两个设置，一个是选一下 openchain， 另外一个是把规范化，非常健 打开。这一步搞定， d c 其实已经接近来了，然后打开 cc switch， 点击上面的这个标志，右边新增一个配置，具体的参数你可以按照这个来就好。这里有三点是需要注意一下， 首先，这里的 api key 不是 d c 的 那个，是一开始 emv 里面的那个密钥。第二点，点击一下这个获取模型列表，就不用自己手动去填写了。第三点，把 e m 上下文窗口勾上，这样子才能全力去跑，下面这些都不用管，填完之后直接点击保存， 然后点击启动，最后把 codex 安装或重启一下，到了这一步就已经接好了。打开之后， codex 这里不是显示 d c， 它只会显示自定义。别慌，这个时候你随便发一句话，先试试能不能是正常使用。然后直接去看看 cc switch 的 使用记录，你会看到模型这一栏已经变成了 d c v 四 pro， 来源是 codex， 那 说明已经是链接成功了，也就是说后台真正在跑的已经是 deepsea 了。最后我补两个词，已踩过的坑。第一个坑是 cc switch 最新的版本，现在有 bug 会连不上 codex， 所以 别手痒去更新，直接用包里面的版本就行。 第二个坑是 d c v 四没有视觉能力，所以一旦你平时有看图识图这类型的需求，进来之后可能会有部分的能力用不上。不过好消息是这套流程本身是通用的，你可以直接换成其他的多模态模型，思路也是一样的。我是木马，陪你一起玩 air 赛博达子，咱们下期见，拜拜！
2.2万木马_MUMAI
02:32查看AI文稿AI文稿如果你在用 codex 却还没装这个 skill， 就 别怪你的额度总是不够用了，因为在你使用 codex 的 时候啊，它不可避免的要去网上搜索各种信息，比如查找文档，做用户调研、爬 github 仓库，甚至我之前的 ai 捡爆系统， 也是需要 codex 去帮我搜索搜集 ai 资讯的。但搜索其实非常消耗头肯，因为 agent 每打开一个网页，都可能把大量的皱纹、无关的网页代码、广告信息都带进上下文里搜索，轮次一多呀，你的额度就吃不消了。 agent 这个 skill 就是 专门用来解决这个问题的， 因为 agent 在 使用这个 skill 的 时候，会自动调用 agent 的 a p i， 所有搜索工作搞定后，再通过 markdown 的 格式传回给 agent。 这样一来，最重的那些活全部交给 any search 了，我们自己的 agent 就 轻松很多，使用方法也非常的 ai 原声， 我们在它的官网上复制这个 skill 的 命令，粘贴发给 codex， 它自动就会安装好了。我们只需要在对话中调用它， codex 就 能自动使用。我们立刻来测试一下，首先引用 any search 这个 skill， 然后让 codex 帮我们对比下过去一周 cloud code 和 anti gravity 这三款主流的 ai 开发工具，在国内的社媒和论坛中哪个更受欢迎。 最后用一个简洁美观的 html 网页呈现给我们，我们先看一下额度啊，现在是百分之九十八，点击发送 any search 收到请求后，会从海量的信息渠道中精准路由到最相关的数据源。 我们来看看结果。首先他给出了结论， codex 综合第一，下面有一个评分表，然后就是比较重要的量化样本表， any search 追踪了 npm 下载量、 reddit 评论和 hacker news 的 帖子， 下面还有一些基于搜索结果定性的分析。从样本来源我们看到他搜索了非常多的网站，从安装源到国内的社区、论坛到官网都涉及到了， 搜索质量很高，整体消耗了我 codex 五小时额度的十八个点。同时我还让 codex 在 不使用 any search 这个 skill 的 条件下，用同样的 prompt 跑了一次，这是最终的结果。 整体呈现上信息简略了一些，搜索员也大幅减少消耗的额度，还比之前多出了五个点，这就是低效搜索带来的隐性成本。 所以 any search 的 价值呢，就是把这类重活儿专门交给搜索技术设施来完成。当然它也可以直接在网上进行初步体验，从专业维度到普通生活的各个领域都能覆盖，非常推荐。好了，我是阿朱，关注我，让我们一起在 ai 潮头冲浪！
1.1万阿朱星际漫步
02:23查看AI文稿AI文稿codex 如何接入 deepsafe 和小米的 mini 模型使用呢？接入后无需魔法，无需登录，能力依然强大。坐稳扶好直接开始。首先先在电脑中安装 codex， 去官网直接下载即可，然后再去 github 上下载这个 codex plus plus， 下载的时候选这个 windows 打 x 六十四 setup 打 exe 结尾。这个下载完后会有两个文件，一个是 codex 加加，一个是 codex 加加管理工具。 打开 codex 加加管理工具，可以看到我这里面配置了 deepsea 和小米的 mimo api， 这小米的模型能力还是非常强，那估计不少人都低估它的能力了。第一次使用的话，先选择供应商配置， 点击添加供应商，供应商名字就写 deepsea 就 行。接入模式选择纯 api， 然后来到 deepsea 官网，点击 api 开放平台， 首先先充个几块钱，放心，这个很抗用的，比 g p t 是 抗用的多。然后选择 api case， 点击创建 api k， 复制后粘贴在这里。 回到 deepsea 官网左侧，点击接口文档，找到 base url open ai 这个复制链接，粘贴到管理工具的 base url 这个地方测试模型就写 deepsea v 四 flash 上游协议就选择第二个 chat completion， 然后点击上面的保存就完事了。回到列表页，点击使用按钮，变成使用中就可以了。 再点击右上角的重启 codex， 等待一会儿， codex 加加就启动了。下方模型里就可以看到 deep seek 了。 同理小米的 mimo 接入也是一样的哈。打开小米 mimo 官网，可以先不用充钱，注册好填上我的邀请码，就会有十块钱免费用。在控制台内选择 api 密钥，右上角新建 api key 复制后粘贴在管理工具中， 回到 mimo 官网，点击文档左侧选择快速开始首次调用 api， 下拉找到调用 api 复制 base url， 回到管理工具粘贴 模型名可以填 mimo v 二点五 pro， 其他的操作跟前面一样，重启后就会看到模型了， 这次你的 codax 就 完美接入国产模型了。有人就说了我直接官网用多好费劲巴拉不多此一举吗？我想对你说，等你体验使用后再重新回来说。点赞关注我们，下期视频再见哦！
137王老湿
01:41查看AI文稿AI文稿codex 大家应该都用上了吧，但是它的缺点就是额度太少了，完全不够用，而且它的头款实在是太贵了。那一种解决方式就是把咱们自己比较便宜的一些模型借进去，比如说 bitcoin， 咱们需要 c c 叉， c c switch 以及 bitcoin 的 api k。 首先我们在 bitcoin 点击 api 开放平台 api case， 创建 api k， 这个 k 一定要保存好。然后我们搜索 c c 叉， 点击这个，在下面找到适合自己的版本，我下载的是 windows 版本，然后搜索 cc switch， 点击下载，在这个界面一直往下翻，找到适合自己的版本，我仍然下载的是 windows 版本，然后安装 在 c c 叉文件夹下，我们新建一个 text 文件，命名为点 e n v， 把这些内容填进去。 k 就是 你设置的登录密码，我这里设置一二三四五六，然后重命名，把点 txt 删掉，运行 c c 叉，这个时候会弹出终端，复制这个 local host 地址，到浏览器打开点，点击 contacts， 选择添加渠道。在这里可以打开 delete 官网找到调用 api， 复制 c u r l， 把这一行改成 api k， 填写你自己的 delete 的 k， 选择详细配置。我们要选择 open ai chat 模式，继续往下翻，把这两个按钮打开，然后就可以了。现在我们在 c c switch 点击 codex 图标，再点击右上角的加号，供应商名称可以随便写。 api k 是 你在 c c x 的 点 e n v 文件里设置的登录密码，我的是一二三四五六 api 请求地址填写这个，点击获取模型列表，可以看到 deepsea 模型了，选择即可。然后我们点击测试模型，如果正常，说明已经配置好了， 我们重启 codex， 选择其他方式登录。这里的 k 也是你在点 e、 n、 v 文件里设置的登录密码，比如我的是一二三四五六，然后就可以了，现在 codex 里面的模型已经是 zip 了。
2.3万萌萌本萌🌸🌸🌸
00:59查看AI文稿AI文稿小米免费赠身的 token plan 大家都领到了吧？我最近在 open code 里面使用了一下，发现这个非常好，在只要在 open code 里面安装一个这个插件 superpower 在 体验里面就和 code x 和 cloud code 几乎没有什么区别。 大家 tokyo 使用量这个会稍微高一点，可能我感觉欧本扣的同样装了这个 superpower 插件还是会比这个可乐扣的多花个百分之十的 ok 的 样子，但我觉得可以忽略。我算了一下，基本上我现在问他两个问题，他给我消耗了一百万 tokyo， 这样算下来的话基本上一个小问题就是两毛五， 有的时候你如果问题如果太大太发散的话，他可能会花掉你两块钱，两三块钱一个问题。我最近最用了一天，他送我的这个标准套餐我已经用掉了一半。两天吧，其实应该算算算两天， 按照小米的用量的话，我觉得你买 max 才正常够一个月，但它 max 要六七百，其实已经太贵了，我感觉还不如用酷狗 x 呢，大家觉得呢？
04:27查看AI文稿AI文稿我拿到小米二十三亿 token 的 时候，其实是有点懵的，不是兴奋的那种懵事就这就这也能过迪那种懵？这个是 max 套餐的十六亿，这个是 pro 套餐的七亿。先交代一下背景，小米最近搞了个活动， 叫咪蒙 over 的 百万亿 token 创造者激励计划，三十天免费送一百万亿 token， 最高给到 max 上十六亿 cash， 等值六百五十九块钱。 这个话题已经有很多博主写过了，活动也快到尾声了，五月二十八日截止，还剩不到一周，按理说不该再蹭了。但我之所以还是写，是因为我发现了一个特别简陋 特别巧的方法，几乎百分之百能拿 max 档。这个方法我一会儿说，先把活动本身聊透。咪猫是小米自研的大模型，最新版本 v 二点五 分两个模型， pro 版面向复杂任务深度适配 a 剑客和编程，在 gdp v a l a a 和 clever 榜单上开源第一。还有一个是全模态版，文本、图像、视频、音频都支持 v 二点五， pro 用的 mo 架构，总参数三零九 b 激活十五 b， 原声支持一百万 to k 上下文推理成本只有国际币源旗舰的百分之二点五， api 定价大约是国际竞品的五分之一。 你可能觉得这不就是个国产模型吗？但坦率地讲，这次小米的成绩确实够硬。 texturina 全球综合第五， labyrinth 全球第四。 open route 上周以百分之三十多的试战率登顶第一 周条用量四点八二万亿 token， 而且它是开元的 mit 协议商用自由。说真的，全球前十开元模型里，中国占六席， 小米是第一个登顶开元榜首的手机厂商回到活动，这次 over 的 计划分两部分，一部分是面向开发者的百万亿 toc 创造者激励，另一部分是面向 ainc 框架团队的生态共建。我们聊的是前者，申请流程不复杂，去 mimo 填个表单，三个工作日出结果， 通过后邮件通知、登录开放平台等权益到账就行。但很多人卡在评估这步，拿到的是赠金，而不是 tiktok plan 或者档位很低。网上常见的建议是要写详细的项目描述，要有 github 链接，要做完整的项目， 有些教程甚至建议你前后端数据库齐活，搞得跟融资 b p 似的。我一开始也这么想，然后我发现了一个更聪明的路子，就是只做一个前端，一个用歪不扣定搞出来的非常非常厉害的前端不需要，后端不需要数据库，不需要部署上线， 就是一个纯前端页面，但视觉要炸，交互要丝滑，让人点开第一眼就觉得，卧槽，为什么这招管用？ 你想啊，评估的人一天看几百份申请，大多数是 github 仓库链接和 api 文档，他点开一个仓库可能还没看完 readyme 就 关了，但你给他一个牛逼的前端，点开就是成品，视觉冲击力直接拉满，谁都能一眼看出来这东西好不好。后端逻辑写得再复杂， 评估的人不懂你的业务逻辑啊。但一个漂亮的页面，不需要专业知识就能判断质量。我自己 pro 档就是这么拿到的项目就一个纯前端页面，没写一行后端代码。我朋友按照我的方法拿到了 max 档。 噗儿当倒是我实打实拿作品申请的，自己写的 app， 还有几个 skill， 两者加起来一共二十三亿 token。 再说一个很多人踩的坑，一定要先注册好小米账号，绑好邮箱和手机号，申请表里填的邮箱必须跟小米账号绑定的邮箱一致， 如果不一致，或者你用的是手机号注册的账号，没绑邮箱，通知邮件根本发不到你手上，全一批了你也拿不到。 我一开始就翻车，在这折腾了好久才搞明白。所以正确顺序是先去小米官网注册账号，绑好邮箱，然后再去申请。操作上也不复杂，用 cloud code、 科斯尔或者任何顺手的 ai 编程工具，让 ai 帮你 vibble 扣度一个炫酷的前端页面，重点放在视觉效果和交互上，动画动效，享意识布局，这些能让页面看起来很贵的东西。多搞深情表里，把截图放上去， 项目描述写清楚，用了什么工具，做了什么功能，解决什么问题，就这样。最后说说这个 tucker 值不值得薅。 mmo v 二点五 pro 的 编程能力，我自己用下来的感受是比我日常用的 g l m 五车报强不少，跟 g l m 五点一比也差不了太多。 a p r 能直接对接 cloud code 浏览器， oppo 跨这些主流工具。十六亿 tucker 免费活动五月二十八日截止，池子部等人免费的羊毛，而且是比较厚的那种，不薅确实亏了。
250Ac的ai打工日记
01:48查看AI文稿AI文稿我们在进行外部定制开发的时候，会遇到一个很常见但是很现实的问题，就是具有全模态能力模型的同款价格很贵。这期我给大家推荐一个同款三五零成本的全模态模型，阿根廷 ai， 并从长文档、制图、抠定三方面能力来进行测评。 我将 agnes 二点零 five 模型进入到了库尔德进行调研。首先我让他写一篇人工智能技术发展综述，我们可以看到他已经成功的生成了 pdf， 我 们看一下他生成的效果怎么样。 人工智能技术发展综述从符号主义到动态大模型，这是他的目录， 可以看出它生成的内容还是很全面的。然后我们让它画出 c n 记录架构图并保存为 p n g， 可以 看到它已经做完了，我们看一下它做的效果怎么样。 呃，这个就是他做的 cna 架构图，呃，也是没问题的，他主要展展示了他通过卷积、矢化同提取并分类的流程。底部涂写了他的三个核心硬件原理，主要就是卷积呃，锐度激活和最大矢化。 最后我们测试一下他的抠裂能力，让他写一个非突围的游戏 demo， 我 们可以看到他已经完成了任务，并且打开了游戏。我们测试一下这个 demo 做的怎么样， 确实做的还是非常不错的，然后可玩性也很高。最后他会给出你的飞行报告，显而易见的是我坠机了。
331Kid学长
01:14查看AI文稿AI文稿codex 使用中如何节省 token？ 一个任务开一个县城，不要一个项目长期用同一个巨长县城， 县城变长时用 compact， 官方说明 compact 会把可现对话总结以释放 token。 codex 也会自动压缩对话，但长任务里主动用更稳。把长期规则放进 agent dm do a skill 不要每次 point 都重复贴一大段。 官方建议 agent 点 md 自动加载进上下文 prompt， 并强调短而准更有用。重复流程应做成 skill。 agent 点 md 要短， 官方明确说短准确的 id 比长篇模糊规则更有用。太大时把专项规则拆到任务文档 skill references 里，按需读取。 大仓库里明确指向文件目录 chronicle a goal context constraints 当问并点名相关文件，能减少 codex 大 范围搜索读无关文件的头衔。 大量工具或外部信下博不要全塞 post。 官方建议用 m c p host tools to search， 把外部信息作为工具按需取，而不是复制粘贴进上下文。
172open智能体
14:21查看AI文稿AI文稿哈喽，同学们大家好，我是木贤，本期视频为同学们分享如何将 deepsafe 注册到 codex， 让我们在 codex 里面能够使用 deepsafe。 但是呢，我又不建议大家用 codex 去使用 deepsafe， 因为用 codex 去使用 deepsafe， 它不仅 不是很兼容，而且他非常的好托梗。所以说我给同学们演示 codex 接入 deepstack， 其实相当于是给同学们演示一个踩坑的一个记录了，那我踩了这个坑，我就希望同学们不要这么做了。那有没有更好的接入工具来？其实我会给同学们推荐一个 目前叫 codewell， 以前叫 deepstack tui 的 这个工具，他去接入 deepstack， 我 觉得他是比 codex 是 更加优雅的， 而且它能够更加的节省我们的拓客，因为它就是为了是被 deeposeek 而开发的，目前在 github 的 时代也是非常的高。 ok， 这是整体，我要给同学们分享内容，那下面我们来依次来分享。首先我们要将 deeposeek 注册到 codex， 我 们得了解它的原理啊，因为了解原理之后，我们稍后去实践，同学们才知道我在干啥好。它的原理就是我画了这一张图， 你正常情况下，我们 qds， 他 不走任何的中转，也不走 cctv， 就是 直接去调用 opi 的 api， 他 就能够去使用 qtd 了。由于额度用完了，那就是我们会可能会去接入一些 api 的 中转站，用来给 qtd 临时去补充一下能量，那等他额度恢复之后，我们又继续去使用。 所以说一旦我们要去使用 api 中转的时候，那么我们就要用到这个 cc switch， 所以 说你要将 codex 接入到非官方的 a p i， 你 必须要用到这个 cc switch， 那 cc switch 它接收到之后它做一个什么事情呢？ 如果说按照我们正常的接受到 deepsea 这个逻辑，他就是接收到新版的 open ui 的 接口调用格式，注意就是 codex 他 不是使用他之前分享出来的那种格式的调用，而是他又开发了一个新的调用方式。所以说 cctv 他 接收到之后， 如果说我们要去走 deepsea 那 家做格式转换，如果说你是 api 中转三，其他的他也是接的 gpt 五点五或者 d p t 五点四之类的模型，那么就不用做中转。那这个时候因为我们接 d p c， 我 们要做中转，那接收到之后，我们要用到一个开源的一个项目，叫 codex bridge， 当然不一定使用 codex bridge， 只是说有类似的工具，反正他做的事情都是一样的，就是把新版的 openmind 的 这个格式 给它转成就版的 open 格式，然后就把这个数据给它喂到 deepsafe， 那 就可以调用到 deepsafe 了。为了给同学们去更好的呈现，我们用 codex 调用 deepsafe 之后，它会引入哪些问题？因为我只有把它的这个数据 给他截获之后，我们才能发现问题。所以说这边引入了一个主键，就是 light a o m， 这个是我演示用的，那同学们这边你不用照着我的这个用这个 light a m 它本质就是也是一个 api 的 一个中转服务， 那通过它来去帮我们分析定位它的调用的一些问题。好，最后我通过 light a m 又转发到 dbic， 这样我们整体的这条链路就通了。好，那下面呢？我们就来给同学们来实战演示一下。首先我们需要安装 c c switch， cc switch 的 安装非常的简单，就是我们在这个 github 上面找到 cc switch， 然后在它的 linux 版本里面，你给它下载下来，直接进行安装就可以了，这个我就不给同学们演示了，非常简单。好，安装下来之后它就是这样的一个样子， 就这个 cc switch， 就 它虽然说叫 cc switch， 也就是 cloud code switch， 但是目前它能够去做 主流的这些 ai 工具的模型供应商的这样一些适配。好，然后这是第一个，然后现在回到文档，第二个就是我们要安装这个 codex bridge。 好， 我们来点开看一下， 这个 codex bridge 的 时代相对比较少了，这个功能它没有很多，而且可能也没有太多的有这种诉求，我觉得好，然后 它这个项目要去使用它，就在这文档上面有说明，我们把代码给它扣下来，扣下来之后我们进入到这个项目里面。好，这边为了节省时间，我已经提前把代码扣下来了，我已经进入到这个项目下面，然后下面就需要扩皮，把它里面有一个 因为点一个 number 给它复制出来变成点，因为好，复制出来之后，下面我们要按照这个配置来做一些修改。我们进来 首先这里有个 api k， 我 们需要自己来去生成它这边这个是一个模拟的，然后这个 api k 怎么来生成呢？我们来到 github 这边，我们可以看到它其实有这样的一个命令，我们要去修改的。好，我们来退出一下，然后一口， 然后就直接执行这个命令的结果。好，对的，就是这个 api k， 我 们把它复制下来，然后给他设置到环境变量里面，我们把这个 k 给他复制一下，然后我们保存一下，刚因为把剪辑版冲刷了。好，然后进来我们继续 就我们把之前那个给它注视一下，一般我改为呢，我会比较喜欢这样改，就是原始的也保留下来。好，这是第一个，就相当于说这个中转服务，它为了健全它要提供 api k。 好， 下面就是你要去指定你的 deep sleep 的 api k。 好， 因为我这边是直接走了 night l m 来转换了。好，这是我来打开 night l m。 好，进来。好，点击这个 models， 这边同学们应该可以看到，我已经把 flash 和 pro 都已经注册进来了。好，我这个 lite m 的 它的 api 就是 s k， 一 二三四比较简单。 好，然后下面就是一个 base url， 我 们需要指定一下。好，就是这个地方 deepsafe base url。 好， 我们给它复制一下。 好，然后在这个地方直接改成我们本地的这个专用地址 a t p local host， 然后我这边端口是四千端口，然后也是 v 一， 和它的格式保持一致。注意了，就是这个 code is bridge， 它用的也是四千端口，所以说我们现在把这个注是给它放开，把这个端口改成四千零一。 好，这样的话他就不会和我们本地的 light a m 的 时间端口就冲突。 ok， 这样我们就扣这个 break 就 改好了。好，然后下面我们就可以把这个服务给启动起来。好，启动起来就 直接按照这个文档的命令，我们来走一个，就直接执行这个 log 啊，所以说这边同学们注意，如果说你没有安装 log 的 环境，你还需要去安装一下 log， 安装 log 比较简单，直接也是下载一个安装包，直接下载下来安装就可以了。我相信同学们都在研究 用 codex 去使用 dbse， 我 觉得 log 环境对你来说已经不是什么问题。 ok， 我 们直接复制， 然后在这个项目下面就可以去执行这个命令，这个时候我们这个服务就启动起来了。好，然后我们直接掐回车来把它启动起来。 ok， 我 们可以啊，这边没有报错了信息，那代表这个启动是 ok 的。 下面我们来打开 cc switch， 把这个 codex bridge 这个协议转换的服务给它注册到 codex 的 供应商，我们点击这个加号，因为这个地方它不会说是有这种转换的供应商，所以说我们需要自定义一个，我们把这个名字直接复制一下，它叫 codex bridge。 好， 然后这边是它的这个链接，链接的话就是它启动了这个链接，四零零幺给它复制过来。 好，然后这边下面这个地址也是用这个地址给它粘贴过来，然后就是这个 api k， 这 api k 就是 刚刚我们生成的，我们直接把这个复制过来， 给它粘贴到这个地方。好，然后怎么来验证这个地址它没有配错，来，我们直接点击这个获取模型列表，能够获取到模型，那么代表就配置成功，我们可以让这边获取模型列表获取到了三个模型，因为这个 code 它不仅做 deepsea 这个模型协议的转换， 还有就是他也去做小米的这个模型的转换。 ok， 然后我们来点击这个添加。 好，这个时候我们就把 code space 已经注册进来了。好，这个时候我们点击这个起用，那之前是默认的就是直接走回来的调用，现在我们改成 switch 之后转到 code space 好了，下面我们来打开 codex， 如果说你之前已经打开了 codex， 那 么你就先把 codex 给它退出之后再重新打开，然后我们来新开一个窗口来验证一下这个模型是否生效。我来我们来新开一个，我们来随便给大家打个招呼，问他一下，嗨，你好， 你是什么模型？还来走一个。 ok， 我 们可以看到这边成功返回了，但是我们可以看到这边返回的信息是它是 gpt 五，那很明显我如果说按照从这个提的信息来看的话， 就是首先第一个通过 codex 是 能调用我们的 deep sec 啊，但是但是从这个加厚的信息来看，它又是 gpt 五，所以说这个时候我们这个中转服务就起到了作用了。我们来点开它的日字，我们来看一下， 这里有两条记录，因为他一条是用于生成这个标题的，还有一条就是实际的这个返回了，我们来点开来看一下，这边我们看到他消耗的托管都是八千多，托管还是比较大的摄像纹。好，我们点击其中一条来看一下。 好，这边我们可以看这里就是我们通过 dbc 转发之后的返回，其实这个地方你可以看到他返回他确实是 gpt 五，跟这边看到的内容是一样的。 那证明虽然说它返回是 gpt 五，但是由于它有很多的这些提示词的滞约，所以说即使你接的是 deepsea 的 模型，但它还是会给你返回它是这个 gpt 五的模型。 好，如果按照这样的话，其实我们去使用这个 deepsea 其实就是没有任何问题了，就觉得还可以，就已经用起来了。那其实当你真正的把它投入你的项目去生产之后，你就会发现有很多的问题，比如说现在我打开了我的 这样的一个项目，就会随机开了一个项目，我就问他，让他帮我分析一下项目的技术实现 好，我们来走一个，然后这边执行需要稍等一会儿，我要给同学们看的就是当我们将 debug 接收到 codex 之后，它会有很多的一些问题，比如说现在我把它停掉，我也不看结果了，主要就是看这个现象。 好，这边我们可以看他已经发生了很多次的调用，但这个很正常，因为你模型的中间的家伙有很多次好，这个时候其实你会发现就会触发他的一个定时的调用。现在是 晚上的十点二十四，就是当你使用了一个项目之后，你会发现即使说你不使用的项目了，他依然是会定时的去执勤来消耗你的拓客。现在是十点二十四，我们等到十点二十五，我们再来刷新一下看一下，稍等一会之后，我们可以看到十点二十五 又发起了一个对应的是两万多 token 的 一个调用，但是这个时候我是没有做任何的操作了，就相当于说 codex 它内部有一个后台进程，它就会一直的去做定时任务去请求，那如果是 codex 它自己封装的， 那么他的这个模型的三叶纹压缩，他的机制可能就不一样，那他的托肯命中率就会比较高，所以说你会发现你的托肯消耗并没有那么快，但是这个就不一样了，因为这个这个三叶纹的压缩机制，因为这个是扣这个时代内部封装了这个模型的三叶纹的压缩，你也不知道他内部怎么去实现的， 所以说定时任务去调用就非常消耗 deep sec 的 这个托管，同学们可以实际的去试一下，因为我这边是进入了中转服务之后才发现的，就这样一个托管消耗非常严重的这个问题。好，我们可以看这边二十六都又开始来定时任务去请求了， 好，现在我来把这个中转先停一下，因为他一直这样去消耗托管也不是个办法。好，这就是要给同学们去演示的，就是 codex 它使用 deepsafe， 它不是很兼容，因为 deepsafe 它内部的很多一些 scale 都是和它的模型去强绑定的，你去换了一个 deepsafe， 你 很多 scale 都用不了。第二个就是刚才同学们看到的就是我们当我们去用一个项目之后，我们什么都不做，我们发现它疯狂的在扩我们的 这个模型的接口来去消耗我们的拓客。那下面呢？我给同学们推荐的其实就是使用这个 codey 或者叫他的名字叫 db 四个 t y 的 这个项目，我们来看一下他这个十二也是非常高的，三十四点六 k 的 十二，然后使用起来也是非常的简单，我们直接下拉， 我们直接把这个命令复制出来，在终端里面去安装就可以了，我这边之前在备考的时候已经执行过这个操作，所以说我目前就已经有了这个命令了。 好，我们直接执行这个命令之后，就按照它的提示就可以去使用，比如说我们要在这个项目下面去使用这个 code。 well， 好， 它会询问我们是选择 yes 还是 no， 直接选择一，你如果是第一次配置，你还会教你去输入 db sec 的 api k， 然后就可以去使用。我这边已经配置过好，比如说我随便来给他打个招呼来试一下。 好，我们来测试一下，我们可以拿这边就开始正常的返回，同时在这个下面它会给我们返回我们实时的这个耗用的情况。还有就是因为 deepstack 它有 pro 和 flash， 它会根据你提问的问题去选择合适的模型，从而减少 token 的 耗用。还有就是它根据你问题的复杂程度选择这个思考的程度这些。 ok， 这次给同学们分享了，就是如果说你要使用 deepsafe， 我 推荐使用这个 codewell 去使用，而不是说是将 deepsafe 注册到 codex 里面去使用。 ok， 以上就是本期视频的所有内容，如果说同学们觉得内容有用并且还可以的话，可以给我一个一箭三雕支持一下吗？非常感谢了，我们下期视频再见。
47程序员暮闲
02:32查看AI文稿AI文稿最近我身边有越来越多的人开始用 codex 或者是 cloud code 的 写代码，说实话，这两个工具真的挺好用，即便你是个跟我一样没有任何编程基础的小白，也能用 codex 写网页做产品。对于非技术背景的人来说，这几乎是降维打击级别的体验了。 但是用了一段时间之后，大部分人都会遇到同一个问题，怎么老是愁卡？ ai 跑出来的东西方向不对开始纠正它，再改，你再看，又不对再纠正， 来来回回好几轮 token 烧掉一大半，心态也崩了。今天分享一个用 codex 或者是 cloud code 的 时候，既能提升效率，减少抽卡，又能节省 token 的 方法，就是在让 codex 开始执行任务之前，先开一个普通的 ai 对 话窗口， 设置 b、 d 或者是 cloud 都可以。把你的需求先聊清楚，这个过程就有点像项目力向前的团队讨论。先说一个很多人都没有意识到的事情， codex 和 cloud code 这类的 ai 编程工具，他们的核心能力是执行，你告诉他要做什么，他去实现这件事情，他做得非常好，有时候好到让你觉得不可思议。但他们有一个天然的弱点，就是他不擅长帮你想清楚要做什么。 如果你给他一个模糊的需求，他只能猜，猜对了是运气，猜不对他就会跑偏。然后呢，就开始抽卡，模糊的输入进去之后被放大，出来的结果当然是混乱的。所以呢，解法其实很简单，在给 codex 任务之前，先把输入做清楚。具体怎么做呢？ 在打开 codex 之前，先开一个普通的叉 c、 b t 对 话窗口，把你想要实现的东西先跟 ai 聊一遍，这个过程呢， ai 会帮你梳理需求，把模糊的想法变成更加清晰、更加具体的需求。最后呢，让叉 c b t 把讨论的结果整理成了清晰的需求描述，直接复制粘贴一个 codex， 你会发现这样出来的结果和之前脑子里有一个想法直接说相比，会稳定很多。给 codex 的 输入越清晰，它跑偏的概率就会越低，抽卡就会越少， token 也不会浪费在一遍一遍的纠错上。 你可能会说，为什么不直接在 codex 里面聊清楚再执行？可以，但不推荐，因为 codex 的 token 真的 很贵，聊需求有点太浪费了。 叉 j b d 或者是 cloud， 普通的对话成本低，而且呢，更适合梳理想法。那我自己呢，还有一个习惯，就是把需求发给 codex 之后，再加一句，先不要写代码，告诉我你打算怎么做， 他会先给你一个实现思路，你觉得方向没有问题，再让他动手能拦住他，在理解偏了的情况下，一口气生成一堆废代码。叉 j b d 负责想， codex 负责做，分工清楚，各干各擅长的效率自然就上来了。快去试试这个方法，评论区告诉我有没有用。
29麦子和AI
01:22查看AI文稿AI文稿最近干货让 deepstack 为 callex 打工， tockin 节约百分之五十。嗯，我手搓了一个工具，让 gpt 五点五能指导 deepstack 工作，把我的 tockin 消耗降低了百分之五十，把性价比拉满。 deepstack 桌面版就是今天最好的 ai 生产的工具，但它缺点有两个，一是订阅太贵，二是 gpt 五点五的额度太废。而 deepstack 又是一线模型中价格最便宜的，让 gpt 当大毛， deepstack 干活才是最完美的组合。 但 deepsea 是 需要接入可捞的扣子让他干活，然后把它包装成 mcp 给 callix 调用。我写好的 mcp 已经开源可用啊，大家可以直接跟 callix 说让他装上啊。这个 mcp 的 核心价值呢，有以下几点。 这个 m c p 本身我就是用 codex 桌面版开发的啊，开发过程很简单，可以说有手就行。如果你希望做一个这样的 m c p 的 话，可以把下面这些话发给 codex 桌面版 啊。注意，这样做出来的只是一个基础版啊，甚至不一定省 tokyo， 你 要一边用一边跟 codex 对 话来解决各种问题啊，最终肯定是能迭代出一个跟我一样甚至更好的版本，大家都可以试一下。
6066娄老师说的对
02:04查看AI文稿AI文稿我太激动了，我的扣代词已经连续工作了十三个小时了，然后他还在自己干活。扣代词他最近上线了一个新功能，叫 go， 那 这个 go 是 什么呢？简单来说就是你给他一个目标之后，扣代词会把后续的工作围绕这个目标持续的去推进，他还能跟踪状态，耗时跟投跟的使用。 以前我们做项目的时候，哪怕计划方案写的很清楚很详细， ai 也很难一次性的去做完，他会分很多个阶段去做，每次之前完一个阶段，你要去验收，有问题还要跟他多次的去沟通修改，然后再一次去推进。别的阶段，你就需要一直守在电脑前。 说实话，自从使用 ai 编程之后，我基本上很少有周末休息的时间了，不知道有没有相同感受的朋友。但是我今天第一次尝试购给扣代斯设定了一个目标之后他连续工作了十三个小时，我今天白天就出去玩了， 我真的可以不用一直在电脑前去守着了。虽然扣代斯之前也有 remote control， 可以 让我不用一直在电脑前守着，但是在验收某些需求的时候，用手机去调试查看，其实还是不是很方便。 那以前最痛苦的不是 ai 不 够聪明， ai 它会读代码，会写代码，查报错、跑测试，但问题就是它不够让人放心， 它很像一个能力很强，但需要你一直盯着的人。所以很多时候你以为自己在用 ai 干活，但实际上你是在给 ai 当主管，你不敢真的把一个复杂任务交给他，他随时都可能会停在半路。但扣代斯这次更新的这个 go 这功能让我第一次觉得这个状态改变了， 他不是回答完这一轮就结束了，他会一直记得自己要完成什么，会读代码，改文件，看失败日记，失败了再改，改完再测，测，试完再去判断这个目标到底完成没有，他知道自己这个目标没有闭环，就会继续接着往下做。 那怎么使用这功能呢？其实也很简单，你只需要打开勾带子，然后输入斜杠目标，然后选中之后就把你要让他做的事输入上去，他就会不达目的誓不罢休的给你干了。我觉得勾的价值就在于他开始让勾带子围绕一个结果持续推进，他改变的是你使用 ai 的 方式。
8629小梅同学
01:32查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我给大家介绍一下我做的 codex 的 小屏幕，那它是一个小单板啊，可以看到它可以把 codex 的 所有的状态， 包括你当前 agent 所处的啊，用的模型，推力强度，还有是否是 fast 模式 啊？包括还有几个啊，我们的五小时窗口和周窗口，以及当前的上下窗口的占用啊，都会给你显示出来。然后呢，它还支持语音呢？ ok， 我 演示一下，现在是见证奇迹的时刻。 ok， 那 这个就有语音了啊，然后可以把它删除啊，可以把它删除。 ok， 那 现在我让我们让他正式来干个活吧。啊啊，好，这样展示一下会比较好，帮我介绍一下这个项目。 ok， ok， 让他接着干。那我们可以看到，其实可以通过这个窗口，基本上所有的活都可以通过这个小玩意给它 让他干了。那跑起来之后呢，也会有一个跑马灯，也是正在 working。 呃，你的 qd 人才也会 跟着这个小屏幕交互下去，完成相应的工作。 ok， 那 就演示就到这里，大家觉得酷不酷？
74五菱宏光s
00:39查看AI文稿AI文稿关于 codex 里面用 origin 画图的 cq 制作方法，主包当时做了半成品的 cq 以后想着每次使用都要调 token， 还不如做成 s a 调用起来省 token。 现在主包重现一下之前的 cq 制作，可以看到速度还是很快的， 可以看到现在已经有结果了， 现在就是有了结果。主包看了下，和之前的要求差不多， 主要是当时是陆续提的意见，边使用边改，所以完整的提示词主包也不好说。这次可以参照这个。今天就分享这些啦， bye。
7035小小科技鸭
03:32查看AI文稿AI文稿很多人用 codex 这类 ai 编程助手时，真正崩溃的不是他不会写代码，而是他总向在失忆。你刚说过的规则，下一次他就忘 你刚纠正过的边界，下一轮他又开始乱改。问题往往不在模型本身，而在于我们一直没有给他一套真正可控的长期工作层。 为什么会这样？因为聊天上下文、长期偏好、项目事实，还有知识沉淀，很多时候都被混在一起了。于是同一条信息，上一秒像规则，下一秒又像背景资料。结果就是三件事最常见，失意、乱改，还有规则漂移， 你以为他记住了，其实只是这一次刚好还在上下文。所以这套系统最核心的原则只有一句话，只有写进词盘 markdown 才算长期记忆。聊天里说过，不等以后一定还在， 先把信息落成真实文件，再弹读取顺序，锁影机制。还有要不要升级成长期规则，没有物理落点，就没有真正稳定的记忆。 在继续展开之前，先看一眼总图，这套系统其实分成五个部分，核心架构、运作机制、 abcendon、 协助眼镜阶段，还有核心价值。后面每一段就是把这张图里的一个分支单独拆开来讲。 第一层叫运行记忆层，这里面不是一个大文件，而是分层结构。 group 负责极短启动规则， active 放高优先级写作约束， profile 放稳定偏好， memory 放长期核心事实， index 负责日期导航，而 daily 负责当天过程记录。把启动规则、长期事实和当天过程分开之后， codex 才知道该先读什么，什么时候写什么。 这套系统真正关键的不只是分层本身，而是默认写入顺序，新过程先写当天 daily， 当天摘要同步进 index， 只有那些稳定而且会改变未来行为的信息才继续提升到 active profile 或 memory。 也就是说，先记过程再建。所以最后才决定要不要升顶层，而不是一上来什么都塞进长期记忆。 第二层是项目上下文层，因为很多信息根本不该进长期记忆，比如这个项目现在做到哪了，最近为什么改方案，刚踩过什么坑， 这些都应该放在项目根目录里，用 agents、 datas、 decisions debug 这几个文件管理。这样 codex 进入项目时，先读的是项目自己的本地事实，而不是重新猜状态。 第三层才是 obsidian 写作，注意， obsidian 不是 来替代记忆的，它更像浏览、串联和回顾入口， 真实写入源还是运行记忆本身，项目事实还是留在项目根目录。知识库负责沉淀正式方法和复盘。而 obsidian 通过映射、双向链接和图谱，把这些 markdown 组织成一个更适合人查看的入口，但不制造第二份真相源。 最后你得到的不是几份零散文档，而是一套本地可控的协助。工作层运行，记忆层负责跨县城稳定项目上下文层负责项目内真实状态。知识沉淀层负责方法和经验回看。 这样 codex 才会从这次刚好答对变成长期协助，也更稳更可控，更可追溯。
56名字可以空
02:13查看AI文稿AI文稿雷军放大招了，小米百万亿偷坑计划带你玩转可乐扣！老张每周五实战教程分享，今天带大家把小米大模型接入到可乐扣的当中，上期视频已经分享过可乐扣的安装方式，所以我们直接开始。 本次我们的核心主题就是小米的百万亿偷坑启动计划，现在正式开始公测了，所以我们不看僧面看佛面，我们也要给雷总雷军支持一下子。 我们先来搞定一下他的百万偷坑计划，接下来我们来申请小米的百万偷坑计划，前三道题根据你的需要自动填写即可， 重点在于第四道题，很多兄弟说没有实际的经验怎么办？老张教你如何用 ai 来搞定这个模块。老张给大家提供了一套对应的业务模板，然后告诉 ai 仿照这个案例给我编写一个类似的内容， 把内容直接复制粘贴之后。第五项呢，是我们使用和影响力的相关证明，我们根据内容自己填写就行。好，只需要稍作等待。接下来我们来搞定 cc switch， cc switch 的 核心作用就是可以在 java 的 code 中接入外部的 ai 大 模型，我们直接找到它的对应版本，往下拉到最底部，找到符合我们电脑系统的版本路径，可以任意更改，可以改到地盘。 点击右上角的加号按，直接选择小米模型，然后在这输入你的 a、 p、 i、 t， 其他的全部保持不动，直接选择添加即可，然后选择起用配置完成之后，我们就可以直接在 vs code 的 插件中使用小米大模型驱动的卡的 code 了。 我们让他来做一个网页，我们看一下效果怎么样，我们让他给我生成一个五子棋游戏的网页出来，我们来看一下生成后的结果。棋白棋 黑棋白棋白棋获胜，目前感觉还是可以的，当然重点还是这个百亿投坑计划，大家可以抓紧体验一下。我是程学老张，定期分享好用的工具和软件推荐，希望大家多多关注。
190程序员老张（AI教学）
00:47查看AI文稿AI文稿我在用完了 codex 的 所有额度之后啊，他终于帮我生成了一个这样的外部端，然后他帮我能够判断主线板块和整体的这一个资金的流向。 那么同时的话他还有一些其他的板块，比如人气啊和相关的一些机会，包括还有一些这个个股的诊断。 但问题在于他给我筛选出来的这些标的好像都没有交易的价值，同时的话，他在其他的这一个展示的上面，这个板块数量还是不对，还是有点 bug， 需要修一修。
1822我的AI生活