claude git是什么

你是不是用 cloud 写代码的时候新开个对话，之前定的架构全忘 get， 提交记录全是改 bug 更新那种没用的内容？ ai 做代码评审只会说你写得好。 今天这十一款热门 cloud 插件，我全实测过，三款 b 装，直接让你开发，效率翻一倍，看完就能直接用，少走半年弯路。看之前记得点赞加关注，咱们马上开始。 首先说三款闭眼入的高性价比插件，日常开发天天能用。第一款是 commit helper， 你 肯定遇到过翻半年前的提交记录，全是眉头眉尾的模糊描述，想找之前改动的逻辑根本找不到的情况吧。这个轻量插件会自动分析你代码的改动内容，生成待改动原因的规范。提交信息 不是记流水账，每次提交能省三十秒，一天提交十次就省五分钟，一年下来能省出几十个小时的摸鱼时间，几乎没有缺点，装了就不会卸。第二款必装的是 code review 插件，之前让 ai 帮忙看代码，他永远只会夸你结构清晰，命名规范，顶多提两个改个空格的无关建议， 跟应付事似的。这个插件会强制 ai 从逻辑、漏洞、安全、风险、性能优化、边界情况、处理类型、安全五个维度逐一排查，每个问题还会标注严重程度，不会随便糊弄你。 我上周用它查了个用户登录模块的代码，直接揪出来个没处理空密码的边界漏洞，要是上相啊，少说要赔几万块，专业度比普通审高太多。 第三款必装的是文件规划插件，你有没有做大项目的时候，上午刚和 ai 定好架构方向，下午开个新对话，他全忘了，还要花十几分钟从头解释一遍，解释完他还不一定能还原之前的理解。 这个插件的思路特别朴素，就是在本地存三个小文件，分别记录阶段计划、调研结论、每次绘画的进度和遇到的问题。每次 ai 干活前先读一遍之前的记录，干完了自动更新内容，再也不用担心上下文丢失。目前我还没见过比这个更靠谱的几个方案。 说到这，你平时用 cloud 最头疼的问题是什么？打在评论区，咱们聊聊接下来讲几款按需选择的插件。避坑指南要记清， tapp 上有四万多星的 superpowers 插件，不是单一功能，是一整套流程规范， 会强制 ai 先把需求问清楚再生成实现计划，最后分批执行，每个阶段还有检查点，避免复杂需求。做一半才发现 ai 理解错了，特别适合多文件重构，大型项目开发。不过缺点是小需求走完整流程会有点烦，就改个按钮，颜色的话就没必要开。 还有三款官方出的插件，稳定性比第三方高很多。第一款是文档处理， pdf、 word 这些文档 不用你自己导出文本再粘贴，适合经常要处理需求文档的开发或者产品用。第二款是自定义技能插件，你用自然语言说需求， 它就能帮你生成自定义的技能文件，还会自动跑测试验证。单人用没必要，装现成的插件就够，但团队用特别值钱，可以把内部的规范业务知识打包成自定义技能。所有人的 qlab 都遵循同一套标准，协助效率会高很多。 第三款是接入内部系统的插件，是给想自己搭工具的人用的，普通开发者现成的工具已经够用，没必要自己造轮子。 然后是测试用力，生成插件，他不会随便给你生成，测试用力会先扫你项目里现有的测试文件，学你们的命名风格、断言方式、模拟数据的套路， 再按同样的风格补，测试不会给你瞎写，让你适配。不过要是你项目里根本没有测试文件，它没有参考样本，生成出来的风格可能不符合你的预期，适合已经有测试基础的项目用。还有个名字来自新普森一家的循环执行插件，它会拦截 cloud 的 退出信号， 带着上次的改动和提交记录继续跑，形成自主循环。有人用它跑了几个月，造出了完整编辑，还有黑客松团队用它一夜做了六个项目，但一定要给他设最大运行次数和明确的停止条件，不然不仅会跑偏， api 账单也会长到你心疼。适合干有清晰验收标准的批量活，比如给所有没注置的函数加注置这种。你有没有过让 ai 做任务跑偏到离谱的经历？评论区分享一下。 最后说一个很多人不知道的隐藏神迹，就是 cloud 自带的批量处理功能。不用装插件，它可以把你说的任务拆成独立的小单元并行跑， 还能自动创建提交请求，特别适合批量改造的场景。比如几十个接口响应格式统一，就依赖批量升级这种，我上周升级三十个接口的响应格式，十分钟就跑完了，以前手动要干半天。 最后给大家理清楚，优先级先装 commit hypercode review、 文件规划这三款解决最高频的痛点，性价比最高。 superpowers， 复杂项目再开批量功能，直接用 剩下的插件，有明确需求再研究就行。下一期我会教大家怎么自定义开发自己的 cloud 插件，把你们团队的业务规范直接塞进去。今天的内容就分享到这里了，如果你觉得有收获的话，记得点赞加关注哦！

还在只会用 cloud code 简单写代码改 bug？ 其实它生态圈里有超多热门必装神级 skill， 百分之九十新手都不知道白白浪费大半功能。 今天盘点五个圈内爆火高手人手必备的 cloud code 热门技能，全部给官方技能原名，直接搜就能装！第一个， doc reader， 全能文档阅读解析技能，可以直接本地提取 pdf word 解析参考资料，看文档读技术资料直接开挂。 第二个， coldrefactor， 全剧代码重构专属技能，专治老旧烂代码，逻辑臃肿，风格混乱，一键统一编码规范精简，融于逻辑，优化签到结构，只整理格式，补改原有业务功能，老项目瞬间变整洁。 第三个， get smart commit get 智能规范提交技能，再也不用手写。 get 备注，只会写 fix bug， 自动识别你代码改动内容，生成大厂风格，标准化提交文案，分类清晰，规范专业，不用自己动脑写注置。第四个， api， docs generator 接口，文档一键生成技能， 写完后端接口，不用手动写文档，自动扫描项目所有路由和参数，一键生成完整 api 文档参数说明调用视力直接能用，省掉大把写文档时间。第五个， dependency audit， 依赖安全检测技能，自动扫描项目所有第三方依赖检测版本老旧漏洞风险版本冲突，自动给出升级建议和修复方案， 提前避开线上隐患和兼容爆错大坑。以上这五个都是目前 cloud code 的 生态热度最高，实用性最强的热门技能， 直接在技能商店搜名字就能安装覆盖文档重构 get 提交接口文档依赖安全全场景，新手不用瞎找插件，就装这五个，直接把你的 ai 开发效率拉满一个档次，收藏起来，慢慢挨个解锁！关注我，带你吃透更多 cloud code 高阶技能！

anthropic 刚刚在 cloud code 中发布了 git 工作区功能，这项功能在之前仅仅只能在 cloud 桌面应用中提供，我们也在其他一些应用中见过，比如 conductor， 但现在我们可以直接在命令行界面中访问它了。所以在本视频中，我将会介绍什么是 git 工作区，你可以如何利用它们，以及如何在紫黛里等场景中使用。它们 还会讲到一些有趣甚至是新颖的用法，说明你如何在 cloud code 中利用这些功能。首先，什么是 get 工作区？如果你还不熟悉，简单来说， get 工作区允许你在不同的目录下同时剪出同一个仓库的多个分支。这样做的好处是，每个工作区都有自己的工作数， 但他们共享同一个 git 数据。这种方式在很多场景下都非常有用，但现在越来越多的人是在像 cloud code 这样的自主编码代理中利用这一点。这样一来，如果你想对同一个仓库进行多次编辑，现在通过 cloud 的 工作区功能就可以轻松实现。但首先要做的事情是， 为了开始操作，你必须确保你所在的目录已经初始化了 git。 除此之外，我们还需要确保至少有一次提交，这样功能才能正常使用。所以我现在要执行 git add， 然后我们就要提交这次更改， 比如我会输入 hello world 作为提交信息。现在我们已经完成了这些操作，我要打开另一个 code code 终端，依然在同一个目录下。然后我会再次运行 codework 红样 d。 这里面只有一个简单的空 html 文件。 现在为了演示这个过程，我会说在我的 html 文件里显示 hello world， 并设置黑色背景。我会把这个指令发送到一个绘画里。在在我的另一个绘画中，我会说 让我的 html 文件显示 hello world， 并设置紫色背景。现在我们有了两个不同的文件，接下来我会把它们在浏览器中打开。首先，如果回到 finder， 在 这个 cloud 文件夹，你会看到我们有很多其他的文件， 所以我们为每一个数都有各自的 get 文件。每一个里面我们还有一个 cloud 文件，并且每一个都有一个独特的路径，所以你会注意到 每个路径里都有 clever munching toast， 另一个是 spicy napping order。 现在你还可以通过子代理动态地利用 work tree， 这是另一种方式。如果你还不熟悉子代理，实际上它们就是不同的 cloud code 的 生成。 它们的作用在于，当你想要分担或并行处理不同任务时，会很有帮助。在这里我要说生成五个不同的子代理。我想创建五个不同版本的 html 文件， 我希望它们都是有创意的 size 登录页面。我们还要为所有这些操作利用 gitworktree 的 隔离功能。然后，当我把这个指令发出去后， 你会看到所有不同的代理会在这里并行生成。我们有萨斯登录页面的第一个，第二个，第三个遍体，以此类推。这个仕途的好处是，你可以看到所有子代理并行工作时的各种高层指标。我发现利用子代理特别有帮助的一个方面就是，当你想把所有这些上下文从主线程中卸载出来时， 有很多不同的用力都很适合这样做，但你还可以对这些子代理进行手动配置，比如说类似于技能这样的功能。你可以创建子代理文件。另外，你还可以指定每个子代理是否要与 gitwork tree 一 起使用。 如果你愿意的话，在这个功能中你可以做很多有趣的事情。我还想特别指出的一点是，你可以在 cloud 桌面应用中使用这个功能。这个功能已经上线好几个星期了，你可以像以前一样利用它，只需为 worktrees 添加标志即可。 你也可以像我现在演示的这样，动态地域子代理一起使用它。此外，当你在创建代理时，也可以在前置内容中利用这个功能。 cloud 文件中，这在很多不同的场景下都非常有用，比如测试、 迁移，甚至是探索各种潜在路径的创新用法。你还可以用另一种方式来利用这个功能，比如说你正在尝试首页上的不同文案版本之类的。你可以直接创建多个不同的 work tree， 来展示各种不同想法的多个版本。 这样做的好处是，你不需要额外花费精力，你也不用担心会有冲突。在这里，你可以看到这五个 size 登录页的不同版本。在这里，这是我们的第一个版本。如果我切换到下一个， 你会发现这些首页在方向上有五种非常不同的风格。无论是不同的方向还是第一个实现版本，都让人印象深刻。 仅仅用一两句话，大型语言模型就能为你生成如此丰富的内容，实在令人惊叹。说实话，这些都是非常令人印象深刻的起点，都是它为我们生成的。我在最初的提示词上只花了大约十到二十秒。你可能有一个项目的想法， 而这个想法可能会有不同的分支路径，就像现在写代码实际上变得非常非常便宜。如果你有一个重新架构某些东西的想法，实际上你可以让它生成多个不同的子代理， 然后观察这些不同的方向，以及它们是如何逐步展开的。你可能并不一定知道你最终要达到的状态是什么，但这让你能够为你正在做的事情开启不同的潜在路径，更不用说还有许多其他用力可以利用工作树来实现。 好的，接下来你还可以在子代理中利用这一点。在 cloud code 中很棒的一点是，你实际上可以直接用自然语言来创建它们。我可以说我想创建一个前端开发者子代理， 我希望模型是嗨哭，并且希望他能够利用工作树隔离。我现在就来操作一下，把这个请求发出去。如果你熟悉类似技能这样的概念，子代理的工作方式其实非常相似。在文件的顶部会有一个叫做前置信息的部分，我们会在这里写上名称，模型 以及与子代理相关的所有不同元数据。然后在正文部分，我们会写明这个子代理实际要执行的所有不同指令。 plot code 的 一个优点是，当你让他利用自身上下文中的某些内容时，在这里我们可以看到他实际上会去查找相关文档，提取关于子代理的信息，然后继续操作创建那个文件。那么关于这些文件实际存放在哪里？也就是在你的在 cloud 中，你可以将这些设置为大局可用， 这样它们就能在你所有不同的项目中访问，或者你也可以将它们限定在某个项目范围内。在这里它创建了一个 cloud agents 文件夹，在这个文件夹里有它为我们创建的这个文件。 如果我们快速看一下，这就是我之前提到的前置信息。我们有名称，还有对它是什么的描述，这就是我们告知模型何时实际调用它的方式，我们会指定想要使用的模型。 然后在前置信息中，这里有个新内容，就是 isolation worktree， 所以 这会确保每次我们启动这个特定的代理时，他都会像我刚才演示的那样使用 worktree。 另外在这里顺便提一下，你可以指定不同的工具，比如说如果你有不同的 mcp 工具 想要利用他们，你可以直接将所有希望子代理使用的不同工具加入白名单。好的，这个视频基本上就到这里了，感谢 anthropic 团队又一次带来了出色的发布。如果你觉得这个视频有用，请点赞、评论、分享并订阅，那么我们下期再见。

很多新手刚上手 cloud code， 越用越崩溃，改代码越改越崩，还容易出各种问题。其实不是 cloud code 不好用，而是从一开始就踩了新手最常见的五个大坑。 今天给大家整理好新手用 cloud code 千万别犯的五个错误，避开这些坑，直接少走大半弯路。第一个坑，不备份代码就让 ai 直接瞎改。很多人项目不做版本备份，也不提交 get， 直接让 cloud 大 面积改逻辑重构代码一旦改崩没法回退， 整段项目直接废掉，一定要先提交备份，再让 ai 动手修改。第二个坑，绘画不清理，越聊越跑偏，聊天记录堆一大堆，上下文杂乱荣誉 ai 会被旧信息带偏，理解需求越来越不准，不精简不重置，后面给出的方案全是错的。记得经常用 compact 清理绘画，重置上下文。 第三个坑，一次丢一堆文件，让 ai 随便乱改，新手一上来就整个项目全丢给 ai， 没有限定文件范围，也没有指定修改目录， 结果就是不该改的乱改逻辑越修越乱，一定要指定具体文件，限定修改范围，精准操作。第四个坑，只发大白话，需求不写清楚，随便一句话丢给 cloud。 需求模糊，没有规则，没有格式要求， ai 只能靠猜给你做， 做出来完全达不到预期。简单需求也要讲清功能约束输出标准，最好配合 prop 的 optimizer 优化指令，效果会好很多。第五个坑，忽略报错，硬逼着 ai 继续往下做。遇到代码报错依赖缺失，逻辑冲突，不解决根源问题，还硬让 ai 接着写，只会越堆越多 bug， 后期根本没法维护。遇到报错，先排查原因，解决完再继续开发。以上这五个就是 cloud code 新手最容易踩的致命坑，刚入门，只要避开这五点，你的使用体验和开发效率直接提升一个档次！关注我，带你了解更多 ai 知识！

全网疯传的 cloud 源码泄露到底是啥？一条视频看懂世界始末，谁能想到这只是一次打包事故？先说背景， cloud code 是 什么东西？为什么它的源码泄露会闹这么大？它是 entropic 做的 ai 编程工具， 跑在终端里能帮你写代码、读文件、跑命令。程序员圈子最火的 ai 工具之一， entropic 估值三百八十亿美元， cloud code 是 他们的核心产品，关键在于这是币源产品，代码从来不公开， 直到昨天，一次打包事故，把所有原码泄露了。怎么泄露的？不是黑客入侵，是一次打包事故。 osropic 发 n p m 包的时候，把 source map 文件带上了， 五十七 mb 的 印刷文件，完整原码可以直接反翻译。泄露规模有多大？两千两百个文件，三十 mb 的 type script， cloud code 的 全部代码一览无余。更讽刺的是， 这已经是 entropic 第三次犯这种错了。三百八十亿估值的公司，打包流程居然没人审？有人花了几个小时通读了全部源码，发现了不少让人意外的东西。第一个发现上帝组建， 你用 cloud code 看到的整个界面全塞在一个 react 组建里，五千零五行，六十八个 u state， 四十三个 u c effect。 第二个，万能入口，所有命令定义、参数解析、登录流程全挤在一个入口文件里， 四千六百八十三行，就为了省一百三十五毫秒的启动时间。第三个，六十一个文件有循环依赖，开发者自己写了注示， 承认有些文件纯粹为了打破循环而存在。除了代码结构，还有一些更离谱的操作。看完你会觉得顶级公司的程序员和你真没什么不同。有一个五十三个字母的类型名叫我确认这不是代码或路径，写了一千一百九十三遍， 本意是防止日制泄露敏感信息，但写多了，就成了复制粘贴的仪式。八十九个功能开关，引用了九百六十次，光 k a i r o s， 一个功能就有六个开关。 这不是灰度发布，这是藏了一整条产品线。最好笑的用十六禁制编码 duck 这个单词，因为宠物系统的物种名和内部模型代号撞了 c i 会误报，所以把所有动物名都编码成十六禁制。说到宠物系统，原码里藏着不少工程师的浪漫。 westboss 翻出来 cloud code 的 loading 转圈文字，有一百八十七种写法，这条推文拿了一万六千个赞。源码里有一个完整的虚拟宠物养成系统， 十八个物种稀有度从普通到传说，有帽子、眼睛，样式、属性分布，全用十六帧制写的。还有未发布的模型代号 capibara。 一个叫 undercover mode 的 神秘功能。 一百零七个 feature flag， 暴露了 anthropic 整个产品路线图。代码虽然乱，但设计思想很实在。有人从源码里扒出了好几个能直接用的技巧。第一个， cloud md， 不是 只在开始时加载一次， 是每一轮对话都会重新读取，改了立刻生效，上线四万字幅。第二个，子 agent 共享 prompt cash， 开五个并行跑，成本约等于一个，这是官方没公开说过的设计。第三个，对话太长时，有五种压缩策略，从轻量到重度逐级触发， 所以对话再长也不会崩。第四个 opus 连续失败三次，会自动切 onit， 不 让任务卡死，保证能跑完。这就是工程上的务实。泄露之后， antropica 的 反应很快， 但已经来不及了。他们用 dmca 版权通知把 gtape 上的搬运仓库全部下架了。但有人用 python 把整个项目重写了一遍，换了语言就不构成版权侵犯。 dmca 追不了 这条推文，拿了七千多赞，原码已经被无数人下载分析学习。潘多拉的盒子打开了，再也关不上。但换个角度想，这未必是坏事。 dmca 删了原版， 拍损重写，又冒出来好的技术思想，你拦不住。查询、循环权限、分类器、工具、并发系统，这些真正有价值的设计思想，已经被开发者社区学走了。技术思想不属于任何公司。 代码可以删，但已经看过的人不会忘。一次打包事故扯下了顶级 ai 公司的遮羞布。史山里藏着真正有用的设计， dmca 追不回来。 python 重写绕版权， 代码质量和产品价值是两回事，开源的力量挡不住。我是曲奇，一个 ai 练习生，让我们一起记录 ai 时代的个人进化。

ok， 各位，我们再来录一期关于 windows 的 手把手一步步安装的一个教程，虽然我讲了一期 clock code 的 这个教程，但是 啊，但我没有到一个特别细致的程度，所以我们来一次啊。首先你可以在我的置顶评论那里看到这个地址安装的网址啊， 这么一个网址，然后里面有各种命令。第一步我们要去安装 get 啊，具体的原因我不细说了，在我们这个视频里都有大部分人都选择左边这个啊，你们都是叉八六六十四位的系统啊，大部分人应该都是这个去 直接复制就可以了。然后我这台电脑比较特殊，我是右边这个，我选右边的。好，我这个粘完下载 第一步先把这个 get 给装了，装的过程其实都一样，我们就直接狂点下一步就可以啊，点点点点点点 好，等它就跑完。这个条好，装完之后我们就来。第二步是这个安装，它的本质就是这个命令一样的，我们去这个终端这里，嗯，去输入这个粘一下这条命令啊， 稍微有点感冒，不好意思，这个鼻音是有点重，赶上期视频赶的有点太紧了。 然后这个过程中，其实下载的这个速度就真的是因人而异，很多人从这里输入就报错，这就说明你的网络环境是直接不行，就只能去尝试换一下网络环境，然后速度很慢的，可能甚至下一一个小时甚至三个小时的这种 就是换网络环境也行，换不了的话就只能等一等，这个没有办法。嗯，就是我帮大家去能 让大家访问到这个安装的命令，但是我没有办法去帮大家再加速这个下载了，否则这个就不太对了啊，我只能说到这一步，就是大家可以等一等，然后我这个网络环境还还不错，就下载的话大概是一分钟左右，二百三十九 m， 现在这已经下到二百二了。 好，下载完之后他装，装完之后已经这装好了 会告诉你一个地址，这个地址就是我那个视频里说的，你可以直接去按复制这个来运行。有些朋友直接看我视频去打把把把，我那个视，我视频里当时那个个人文件夹叫大黑，然后所有人有，有一些人打完之后就按照这个来说，你运行不了啊，输入肯定报错，对吧？看你的那个 用户名到底是啥，在这里的话我这个名字就是这个啊，直接复制的话他是能运行的，那按照我视频的意思也是这样，复制确实能跑，但是这很麻烦，我们来选择这个去给他建一个快捷方式，在这个系统的环境变量里面，我们在这里开始去搜索 环境变量。 ok， 环境变量这里有一个派斯啊，双击这个派斯 去这里添加，你可以看到这里其实他已经告诉你了，只不过他确实是英文的方式告诉你的啊。这个 pass 的 地址是这个，你只需要把这一条给复制一下。嗯，然后双击这里粘贴过来，确定确定，确定好 这个窗口你可以重开一下啊，这个刚才当前的那个窗口他是不生效的，我们重开一个的话， 再来输入一个，输入 cloud 就 已经可以了啊，输入 cloud 可以 之后，有些朋友就是 选选选个配色，这个无所谓，到这一步之后需要你安，需要你登录嘛？登录这个 azure pick 的 这个官网去干嘛了？这个我们不用登录，有些朋友可能到后面那一步就是已经出对话框了，然后告诉你说他连不上那个这个 cloud 的 官网，这都很正常。 因为我顺便也讲了，我们下一步要切换它的模型。 clockcode 只是一个软件，它这个软件设计的非常好，有周边有非常多的技术设施，它设计的很好，但是呢，呃，中间的模型我们不一定非得用它的，那我们这里需要用到一个软件，叫做 cc switch 来切换 好这个 windows， 我 们直接下载，下载完之后呢，我们看一下这个，给它装上 这个也是狂点。下一步装完之后启动这个就是这个软件的界面，它虽然叫做 cc switch。 cc 就是 cloud code 的 缩写啊，它还支持就是 open i 的 这个 codex， 谷歌的 james l i， 其实它也支持这些软件的一个渠道的切换，但是没有关系，我们先来管这个卡拉扣的，那默认它还是官网，但是我们现在不需要它。这个我们来右上角的新建， 我们来找一个。呃，它这里有一些预设啊，因为，呃太多人去用了，比如说 deepstack， 对 吧？每一个人去用的时候，它都会是基本上都是一样的，名字一样，官网链接一样，请用地址一样，只是每个人的这个 api k 是 不一样的，那我们就需要去 deepstack 的 官网， 我们来我，我来登录一下我的账号。好，登录之后我们自己要来新建一个这个 api k， 从这里我要太多了，删几个刚才讲那个教程，建了几个 好 cc 教程，这个随便起啊，名字打错了，这个也无所谓，改不改都行吧。重点是你获取到的这个 k 啊，我们把它给复制下来，然后粘回到这里， 请求地址有了， api， k 有 了，这是两个东西，需要第三个东西是模型的名称，模型的名称你往下找一找，有个高级选项，这里有不同的这个模型名称啊，我们看一下，因为 d p c 刚刚更新了啊，在它的这个接口文档这里 有他的模型名称啊，就这么多，其实我们一般 flash 也行。然后我这里就以 pro 举个例子啊，这里有一个小的问题，就是新的这个模型它是支持 em 的 长上下文的 啊，我记得有一张他们官网上的这个说明，说，其实如果你想要在可乐扣里开启的话，你需要把这个模型名称改成这样。 呃，我昨天去跑的时候是，我去实测的时候是没加的啊，但是我们我看到了，我就先这么加，嗯， 好，这样的话其实我们就填完了。再大家强调一遍，你想要填好这一个渠道需要三个东西，第一，请求地址，这个所有人都一样。 第二，你个人的这个 api， 然后第三是这个模型的名称，尤其是一些国产的官网，就比如说 devic 啊，阿里的百联，然后火山方舟， 呃， kimi， 智浦，还有 mini max 这些国产的模型，它们都会有这样的一个官网，让你去生成一个 api， 并且它们也都会有一个说明文档，告诉你它们的请求地址是什么，它们的模型名称是什么啊？ 这种国内的我们都需要去填写。好，我现在给大家试一下，添加了这个供应商之后，我们需要在这里选一个起用，然后我们在刚这个可以关掉了啊，我们再来启动一个这个 cloud， 我 们启动启动，然后这个，呃， cloud 一样的，让你去选择一个配色，亮的、暗的，然后亮的不同的，不管了，我就选择默认的，从这里它就已经不需要你去登录了，你会注意到它这里告诉你说啊， cloud 也会犯错啊， ai 也会有一些问题， 有一些风险不用管，确认确定，然后相信就可以了。来来到这个界面，你看我们刚才如果自己定义的模型名称已经是这个了，对吧？这说明我们刚才这个添加的渠道已经生效了，我们试一下。 好，你看他有回复，这就说明其实我们这个渠道就已经安装好了。呃，配置好了，这是配 官方渠道，国内的模型是基本上都是这么一个流程。然后，呃，再给大家讲第二种是第三方渠道。第三方渠道什么意思？就是有一些人他自己配的，或者说有些公司他们做这个第三方的代理，又或者是从咸鱼上那种各种 奇怪地方买到的一些中转平台。啊，我之前有收集过这些平台 啊，给大家看一眼，大概有两百个吧。然后也有些人就是看到这个各种各样的平台之后，给他们去点个赞，或者是实实际使用过之后点个彩之类的。呃，这这些平台跟我没有任何关系，所以我的建议是大家如果要用就少充钱，并且， 呃，就少少充试一下就，如果还不错，那你再少充一点啊，不要一次充太多，不然的话有些平台可能真的这个月还好用，下个月就不一定好用了，就谁也没法保证这个东西啊。然后我们来找一个平台举例，叫做这个埃坤扣的 不是有什么关系，只是因为他的这个呃网网站的样子，他是用刚刚那个叫你用 api 来 这个搭建的，大部分的中转站其实都是长这个样子，所以我用这个来给大家演示一下，这样这个会比较通用一点啊。 好，我先来登录一下。好，这种第三方中转站他们也会有这个自己的官方文档啊，他们也会有这个文档会告诉你，比如说你看一下这个文档里啊，什么部署指南 codex， 那 不 cloud code， 你 往下翻一翻， 他会告诉你，哎，你看这有一张图，告诉你请求地址是什么啊？我们其实还是说说那句话，我们想要去配置一个模型，请求地址密钥以及模型名称这仨样东西，请求地址他就是他的官网的这个地址啊，我们就把它复制下来 添加渠道，这时候我们选自定义了，因为有一些第三方他就不会在这个里面列出来了。模型名称选择爱坤，然后请求地址选这个， 这个斜杠就删掉了。 apik， 这个你需要自己去申请一个，这个我来申请之前已经申请过了，我们选择这个来复制一个， 好，这个 k， 哎，这个 k 我 们也粘过来。这个时候第三方中转站我跟大家聊一下啊，因为他们一般是去用国外的 cloud 的 这种模型，或者说一些 jpt 的 模型，你可以看一眼，他们都会有一个模型广场， 在这里有不同的这个各种各样的一些模型，对吧？谷歌的这面来啊，他们一般有些这这种做的比较好的站啊，他们其实 这个你看展开这个高级选项，这里这种主模型之类的，其实你是可以不用填的啊，它已经帮你设置好了，说主模型就是最新的 cloud office。 四点啊， sony 的 四点六，一个中杯的模型，你也可以切成大杯的 office 或者小杯的，这个海口都可以 啊，你是可以不填的。嗯，如果你想填的话，当然也可以啊，你去这里找到他们的模型名称，复制过来，自己手动填进去就可以了。这里我不填，直接添加，然后记得要起用一下。 起用完之后呢，我们把刚才关了，重重开一个输入 cloud， 这个时候你会发现虽然我们没填，但是它自己默认写的是 solit。 四点六，说一个你好， 嗯，有回复，这样的话其实就连接上了，您也可以看一下这个第三方转转站有一个使用日制啊，就在刚刚我们说了一句你好，然后花了零点零二元啊，这个 sony 的 四点六。 如果你想要在切换这个模型的话，其实你是可以一个斜杠叫 model， 然后这里会让你选默认就是中杯的这个模型，你也可以切成 office 大 杯，对吧？这个是最贵的，也是性能最好的，也可以切成小杯，这个嗨酷都是可以的。 至此的话，我觉得这两种情况，国内的模型跟国外的第三方中转站我就都已经讲清楚了这个 cc switch 具体的一个操作。好，那这期视频呢，作为一个补充，我们就先讲到这里。

cloud code 有 七十五个官方斜杠命令，但真正让你效率翻倍的其实就这十九个。今天我把每个命令的用法都给你讲清楚，最后还会给你一份完整的七十五个命令树杈表，记得截图保存。 先说对话管理，第一个是 clear 清空对话历史，你写完一个功能之后，最好新开一个对话，搞完一个东西就清空，再继续大模型会聪明很多，不要一直用一个对话搞到底。第二个是 compact 压缩对话历史，但保留在内，要当你上下文用到百分之六十到百分之八十的时候，就可以提前压缩。你可以指定保留什么，比如 compact， 保留数据库相关的讨论，这样其他不重要的就压缩掉了。接下来三个也是对话管理相关的。 resume 恢复之前的对话，直接输入就会打开一个选择器，你可以选之前任何一次对话继续 b t w 快 速提问你的 c c 正在运行的时候，输入 b t tiler， 加上你的问题，它会快速回答你，不会打断正在运行的任务。 rewind 回退对话，有时候对话搞错了，或者帮你改坏了东西，输入这个，就可以选择回退到之前的节点，代码文件也会帮你恢复。 effort 设置模型的思考深度，遇到复杂任务的时候，输入 effort high， 让模型多想想。简单任务用默认就行。 config， 打开设置面板，别名是 settings， 在 这里可以调整主题模型这些偏好，还可以把语言设置成中文。三个实用工具，命令 add dir， 添加额外的工作目录，比如你有关联项目，直接加进来 c c 就 能同时看两个项目的代码。 copy 复制 c c 的， 最近回复到剪贴版，太好用了，直接复制输出内容，不用自己选文字，复制格式也不会乱。 export 导出整个对话为纯文本文件， 比如 export chat dxt， 方便存档。 permissions 管理工具权限在里面，设置，哪些工具调用不需要确认，减少大量弹窗。不过我个人喜欢直接用 danger 模式跑省事。 review 审查 poor request， 提交 pr 之后，让 c c 帮你审查一下，管它有没有问题，审查一下总没错。 m c p 管理 m c p 服务器连接，你可以添加各种 m c p 工具来增强 c c 的 能力。 chrome 连接 chrome 浏览器做调试，前端开发必备。 loop 这个很有意思，让 c c 按时间间隔自动运行命令。比如我会设半小时检查一下 open c l a w 小 龙虾是否正常运行，不正常就自动修复。 in it 初步项目指南， 开始新项目的时候先跑一下这个，让 c c 了解你的项目结构，做到一半也可以。找一些大神的记忆文件，这个非常重要，你可以找一些大神的记忆文件，然后慢慢改成适合自己的记忆文件。越好， c c c 就 越懂你。最后两个命令， lock in 进入插件市场， c c 有 一百多个官方推荐的插件，都非常棒，选你需要的安装就行。如果没有插件市场，先让 c c 帮你安装一下。 excel 生成使用分析报告，每周用一次，它会分析你的使用习惯，还会推荐新功能和新用法，非常棒。最后，我把七十五个官方命令全部整理成表了， 先截图保存，这张包含了绘画管理、模型设置、上下文成本、文件操作权限、安全相关的命令。还有这张也截个图，用好这些命令，你的 cloud code 效率至少翻一倍。关注我，了解更多 ai 提效机。

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。

cloud 乱改代码， git diff 永远查不到根源？ cloud 改了一堆文件， git diff 只能看最终改动，但你永远不知道是哪一句话，哪一轮对话改崩的。斜杠 diff 就是 专门解决这个问题的。斜杠 diff 是 cloud code 内置的交互式 diff 查看器，它不看最终结果， 而是按对话轮次追踪改动，每一轮提问，每一轮修改都能单独溯源。而 git diff 最大区别， git diff 按文件对比，斜杠 diff 按对话轮次对比，聊十轮改五个文件，它能精确告诉你第几轮改了哪个函数。 i 叉 bug 复盘， ai 改动效率直接翻倍， 找到错误改动可以直接让 ai 撤销对应轮次， ai 编程不再是黑盒改动，全程可追溯。关注我，下期讲斜杠 doctor 一 键诊断修复环境。

不会写代码的人怎么把 cloud code 用到极致？三个月，每天八小时，我留下这十九招。第一个也是我觉得开启会对你使用 cloud code 有 很大帮助的。在终端输入斜杠， s t a t u s l i n e 你 就可以自定义你看到的信息，比如说模型的类型，上下文的占比， 成本等等。它会生成一个显示在终端底部的小脚本，让你在对话过程中随时可以通过下面的仪表台来监控你的各项指标，从而有效的避免你的上下文污染。这个功能在你最开始使用格拉格的时候对你的帮助会很大。 第二个也是我给别人疯狂安利的 command， 你 可以把它理解成快照，你在文件夹里面改动的任何东西 都可以给你保存下来，并且你还可以随时的回滚。当然有一个前提是需要 get 初步化你的这一个文件夹。第三个，斜杠 care 这一个命令在我每次进行过 command 之后，我都会使用这个命令来进行对话的新建， 一个是确保我的对话清晰明了，另外一个是确保我不会浪费更多的托管和上下文造成的一个污染。第四个也就是计划模式， 你可以按住 shift 加 tab 切换，你也可以输入斜杠，然后 pan 打开计划模式。你需要养成任何非日常工作都把这一个计划模式开启的一个好习惯，这样可以保证你在进行任何 动作的时候，都可以让大模型能够更明确的理解你的需求和指令，可以更好和更快的完成你的任务。第五个，不要总是对可乐下达一些模糊的需求，比如写一个功能，或者说我需要修改这里的效果，我不是特别满意这种话，这样他是不清楚你想要的东西的， 你应该学会向他抛问题，比如问他这样的效果，如果你是用户，你会不会满意？让他先自行推理逻辑，他的产出的质量会更高，这类似于计划模式，但会让他思考的更深入。第六个是让可乐的主动的向你提问。在计划模式下，他通常会问你问题，但是你也可以主动的要求他， 请不断的向我追问，直到你了解我百分之九十五的一个需求。第六招也是我经常会用的一招，就是他在产出一个计划之后，我会让他以一个新的顾问的身份去从事 重新的审视这一个计划，往往他会找到计划里面的一些漏洞，或者说过度设计。第八招就是加一个质检步骤。我们可以看到，在很多时候，克洛德在执行任务的时候，他会创建一个代办事项，你完全可以在这些代办事项里面加入一个质检步骤， 这样子他会在最后进行质检，确认没有问题后再给你验收。第九招就是在每一个项目中运行 i n i t。 这一招通常是用在你已经有一个包含了文件的现有项目，打开它之后，你输入这一个命令， color 就 会自动的扫描你的代码库，文件夹和里面所有的文件， 并且呢生成一个 color 点 md 文件，这本质上就是项目的一个备忘录，它会梳理出来你的结构、编码、规范和关键文件。 这样一来你就不需要每次都解释项目的一个情况，如果你是从零开始构建项目，也就是说你的文件夹里面什么都没有，同样也可以输入这一个命令 来描述你项目目标和你的一些文件内容，文件结构，让克拉克库的协助你创建。第十招，及时止损，在做你的任务的时候开始跑偏，一定不要让它写完，直接按 esc 停止，重新修正方向后再让它运行。错误的 token 消耗都是在浪费上下文， 并且会浪费你自己的一个额度或者说 api， 尽早的干预，毕竟它只是一个 ai。 第十一招，也就是使用两下 esc 快 速的撤销，如果走错路了，直接两下 esc， 你 可以回退到你对话的任意一个节点，不需要从头再来，就是非常的快，非常的迅速，但是它会造成你回退之后的下面的内容完全消失不见。第十二招，也就是使用 hux 进行通知，输入斜杠 hux 可以 设置通知提醒， 比如我设置了当可乐完成绘画时发送声音提示，这样你就可以专注于其他工作，当你听到声音的时候，你就知道任务结束了，你需要去查看。第十三招，就是使用截图，可乐是有视觉能力的，这一招其实非常的实用，比如说你可以把爆出的截图和你想要的一些灵感网页 都直接截图喂给他，这样他就可以更明确的知道是什么地方不对，然后需要修改哪些地方比你模糊的给他说这个位置不对，效果要好的特别特别的多。第十四招，就是利用 get 工作树， 这个名字听起来像是一个程序员的专属，但是其实他是一个非常好用的功能，你可以把他理解成一个平行世界。 就是在一般的情况下，如果我们开启两个 color code 进入到同一个文件夹，那么他们在进行工作的时候可能会互相的覆盖文件，或者说你在使用 codex 进入到这一个文件夹，又在使用 color code 进入到这一个文件夹，你就可以使用这一个 get 工作数的原理，让你的 color code 是一个平行宇宙，让你的 codex 是 一个平行宇宙，让它们分别精心工作，腹部干扰，这样子你在所有的效果完成之后，可以把它们选择性的合并到你的主线。这一招在我使用 codex 和克拉克的进行写作的时候会经常使用的。 第十五招就是优先的使用 api 端点，而不是 mcp 服务器。 mcp 服务器虽然方便，但是它会占用特别多的一个上下文， 比如你只是想使用特为你的搜索功能，你只需要填入 a p i 就 好了，没有必要安装他的 m c p， 我 自己的话是非必要不安装。 第十六招，通过手机远程操控，你只需要打开这一个命令，然后扫描这个二维码，你就可以在电脑上开启任务后离开，你可以从手机或者说任何浏览器控制这一个对话。 第十七招，也就是超强思考模式，这每一次都是我在切换模式搞不定，或者说或者说有难题无法解决的时候，我就会开启它。 开启它之后，科罗岛会给他分配特别高的一个思考预算，在面对复杂的架构决策或者说顽固的 bug 时， 它可以很好的处理掉。第十八招，也就是使用智能体团队 agitim 四这一招，其实在我这一招其实在我这段时间来说经常的使用，因为它们之间是可以互相对化的， 也就是说你只需要开启这一个功能，那么你的主线上面的 oppo 的 四点七就可以做一个顾问，然后派一些索尼特呀，呃，或者说其他的模型去执行任务，然后回来报给你。 这一个它和子代理是有区别的，子代理的话是没有办法通信，没有办法共享任务列表，这个 a g 的 team 是 它是可以的，但是它的资源消耗会特别的多，所以你需要 呃自己取舍。第十九招就是 skulker， 就是 技能创建，这一招在很多时候都特别的有用，这之前我已经出过视频讲过了，它就是以一种特定的方式去执行特定的事情的一种模型，所以在平时你很多重复的工作你都可以做一个 skul 让它去做， ok。 以上就是我作为一个非程序员经常会使用到的克拉克的一些技巧分享，当然我也知道克拉克还有很多其他的一些命令，比如说上下文查看这一些，但是说实话我自己真的不是那么的经常使用， 所以我在这里就不做分享了。这就是本期视频的全部内容呢，如果你觉得对你有点帮助的话，那么就收藏转发，我们下期。

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。

大家好，欢迎来到 skill 推荐第一期，第六集。本期给大家带来百分之一百可溯源、全平台兼容的标准化 skillgate workflow， 专门解决 get 提交混乱、分支乱建、协助冲突、版本回溯难的核心痛点。 它的核心能力完全贴合官方标准，强制标准化提交规范，告别无意义提交文案，全场景适配分支策略，小团队和企业级项目都能用。同步适配 get up 和 get 双平台， 规范 pr 流程，团队协助更顺畅。还自带 ai 智能体增强，自动完成提交推送 pr 创建不用死记硬背。 get 命令这个 skill 来自 github 上的开源项目 dago zuzapu awesome omni skill， 在 仓库的 skills tools git workflow 路径下就能找到，按照对应编辑器的规范，一键就能安装配置核心避坑点我也整理好了， 照着做就能避开百分之九十的 get 问题。下一期我们带来官方原声 skill， skill creator， 教大家零基础封装自己的专属标准化 skill， 我 们下期再见！

上一期我们聊了 cloud 的 命令片，这一期我们来聊 skill。 我 先不跟你讲 skill 的 概念，我说一个我遇到的真实的案例，你立刻就懂 skill 到底是什么。 我每一期都会从评论区里面去筛一些高频的问题，给下一期来定选择题。那天我把所有平台的视频链接都扔给 cloud， 让他去把所有评论抓出来，并整理成一份选择题的清单。 那第一版出来的时候，他把所有的闲聊啊，还有求脚本，求网页之类的评论都全部都算上，我就跟他一点一点一点磨， 让他把闲聊都全过滤掉。还有只看真问题，把相似的合并并得去重，那来回回差不多改了二十分钟，他终于给了我一份比较满意的选择题。 那这时候问题又来了，下次我想付先生工作的时候怎么办呢？以前我们在晚夜端的时候，我们做法可能是让 cloud 帮我们把聊天记录总结一遍，然后再发给一个新的窗口， 非常麻烦。但你现在如果用桌面版后的终端的话，你可以直接告诉 cloud， 把整套工作流帮你封装成一个 skill， 那 之前整个工作流就会被打包成一个 skill。 从那以后，我每一期发完视频，只要把视频链接扔给他，他就会帮我整理成一份选帖的清单。 所以你看， skill 说白了就是你跟 cloud 反复打磨的一个工作流，让他帮你整理成了一个可附用的能力包。平时他就安静地躺在文件夹里面，不占用你的资源， 只有当匹配上你的需求的时候， cloud 才会把它删出来。里面最关键的也就两样东西，一个 skill 点 m d， 它开头那段描述决定了它什么时候被触发，但这个触发词也是你可以去改的。另一个是 reference 文件夹，专门放一些详细的资料， clogs 用到了它的时候就会去翻一遍。那分享我三个最常用的 skill。 第一个是 find skill， 它是一个找 skill 的 skill， 当你想到一个工作流程的时候，你不必从零去打造一个 skill， 因为可能市面上早就已经有一个完整版本了。比如你只要跟 clogs 说我想做一个个人网页， 你帮我去搜一下有没有类似的 skill， 它就会去 skill 市场里面搜，按照下载量还有 github 的 私大数，找一个最靠谱的那一个。所以我现在装新的 skill， 我 也不再去翻译 github 了，直接跟 cloud 对 话，告诉他你的需求就可以了。 第二个是 superpowers， 它并不是一个 skill， 它是一个十四个 skill 的 整合包，它的作用是给 cloud 去注入一套做事的方法论。 他要解决的是，我相信你也遇到过的一个痛点，就是你让 cloud 帮你去做一些复杂的任务时候，他可能不问清你的需求就开始埋头苦干，结果做出来的东西你也不满意，然后还要反复的修改。但你装了 superpower 之后， cloud 会先停下来反问你，你到底想解决什么？你最关键的约束是什么？把你的需求了解清楚之后，他才开始干活。 第三个我最常用的是 slide creator， 它是一个专门做 html 演示页面的一个 skill， 它内置了二十一种预设，每一种都是作者精心打磨出来的， 专门避开那些一看就是 ai 做的通用审美，所以我现在不管是写产品介绍还是视频里需要插一段格式化的演示，我都会先用到它。好，那么以上就本期视频的全部内容，那我们下一期讲讲怎么用 ai 来做剪辑跟视频动画，我们下次见。

大家好，不知道你是使用什么工具来启动 clock code 进行编程的，那最近呢，我试用了好几款这种 clock code 的 编程工具啊，每一款工具在使用的体验上都差距特别大，那本期视频就给大家介绍一下我使用的这几款 clock code 编程工具，看一下哪一款更适合你。首先呢，我对 clock code 的 这些编程工具 有以下诉求，第一个呢，就是一定要使用这种终端命令行去开启 curl code， 这样不使用 a c p 的 方式，终端是一等公民最好。那这句话什么意思呢？比如说我们在这里打开终端，然后 我们去启动的时候，那在终端里面我们是可以使用 coco 的 所有的命令的，但是如果你使用 a c p 的 方式，那所谓的 a c p， 就 比如说这个，那么是它自己做的这种输入框啊，去跟 coco 进行通信，那么有些命令它就用不了。比如说我们要想用 查看插件这个命令，他就会提醒我们要使用这个终端命令行打开这个命令，所以他不是所有的命令都支持的。第二个要求就是一个界面啊，可以开启多个终端，多个项目， 因为我们在开发过程中啊，经常要开启克拉扣的，还要开启我们的，比如说 npm 去启动前端项目，有可能像我们还要开启这种 kimi 其他的编程工具，比如说 open code， 那 我们可以在一个界面里面去开启多个这样的指令，或者说多个项目的话是非常方便的，省得我们切来切去。 所以第二个是非常必要的一个条件啊，第三个条件就是可以在工具里面查看 markdown 文档，如果有预览模式最好，那这局为什么也是非常必要的？因为我们在使用工作流的时候啊，经常会产生一些啊文档，比如说 stack 文档 啊，计划文档，任务文档，那这些文档我们是自己要去省略的，那如果说这个编程工具都不支持省略文档，那么你要用通过其他的工具去打开，这样就很繁琐了。那比如说在这款工具里面，我们可以打开一个这样的文档，那么这个就是一个啊接口文档，那么我们可以去看他的内容， 他也可以去预览一些复杂的一些流程图啊，比如说这种复杂流程图，那么你也可以去审阅他这种，比如说规格文档生成的这种规格文档，那么你也可以去看， 所以这是最基本的需要，因为我们需要去审阅这个文档有没有问题，所以这个是一定要有的， 那么你也可以是用原始的模式，那么就是我们 markdown 的 语法。这种最后一个呢，就是有方便的地的管理流程啊，比如说可以去查看地府啊，去创建分支啊，去进行可密的，或者创建用 pr 操作，能够点击按钮的方式，这操作最简单了，就不用自己再去手敲命令。 那这四个点里面，中间两个点是必须要有的啊，不能缺，缺的话就不在我这个筛选范围之内，那另外两个呢？可以稍微降低要求。 那么基于以上四个这个诉求啊，那就已经排除了一些啊，我经常用的，以前经常用的一些工具啊，比如像 vs code， 或者说电脑自带终端啊，或者说这个 item， 或者说其他的，比如像这个 ghosty 啊，或者说 smokes 啊，那么这些 都是纯终端的，那么也是排出在外面的。那么以下的这五个就是我最近一直在使用的，然后我对每每一个这样有有这样四个维度来对比一下，然后来给大家讲解一下每一款这些工具是怎么个体现的，然后屏蔽的结果是什么样子的。 第一个是 z 的， 那在我的视频里面经常用这块工具来给大家展示这样个项目开发过程，那么它是支持全部端的都可以下载来使用，那这个就是 z 的， 那么它跟 vs code 是 非常像的，但是它的启动速度比 vs code 快 非常多。那 z 的是怎么来启动 color code 的 呢？ 那么它有两种方式，一种是它官方出的这个 a c p， 然后我们可以在这边开启，然后的话你可以在这边去安装它，这边不仅也支持这个 cloud code， 也支持像 open code 的， 或者说像这个 kimi 啊， coser 都支持这种终端模式，那么你可以直接在这边去对话，但是呢就像刚刚我讲，他使用的是这个 a c p 的 模式，所以说有些命令是不支持的，那么除了这种方式启动的话，你也可以使用终端的方式启动， 那启动完之后，那么你就可以这边去使用了，那在这里的话，你可以去创建多个项目啊，这边也是可以去创建多个项目，那么你就可以在一个界面去管理不同的目录啊， 然后除了这个之外，那么你在这边是可以去看到我们的这个项目的这个文件啊，这边是它的文件目录，那么你也可以在这边查看 markdown 的 这个详细内容啊，然后去进行审阅。但是呢，在 z 的 里面， 终端并不是一等公民啊，他自己推出了这个 agent， 或者说他自己自带的 ai 工具，是一等公民。所以说你这个终端的位置调整就很麻烦，比如说我，我这边要开启多个的话，只能这样并排着，没办法像这样竖的， 这样的话，我就操作起来就要去切换这个窗口啊，比较麻烦，而且它这个位置调整也是比较费劲的，那么在 get 里面也能很方便去管理我们的 get 的 操作啊，比如说这个全选，那这边的话是可以 kimi kimi 的， 然后也可以去提交 pr 请求，非常的简单方便啊。 第二款就要介绍最近开源的这个 wap 这个工具啊，那这个工具是非常有意思的，那么它是通过终端的方式，你可以开启这个 agent 和 tiffany 的 终端，然后去开启我们的这个 cloud code， 然后它这边对所有的这个终端命令都有种快捷方式，你看比如说 cloud， 它这边就会有一个这样的快捷方式，按下 table， 它就帮你输一输好了，有很多这种提示啊，就任何的命令它都会有提示，非常方便，非常好。 microsoft 文件预览的话，它这边也是做的非常不错的，比如说我们可以看一个啊，这样的一个文件，那么它支持这种啊，预览格式也支持这种原文格式，那么你可以看到所有的这个内容，也可以看到这样 核心的这个流程啊，也是非常不错。但是呢，它对于 get 的 这个啊管理的话，目前只能看到就是啊所有的变更 啊，并不能说去操作 command 或者说去提交。第三个呢，就是 wave 这款工具，启动 color code 的 话也是用纯终端的方式，它这边可以开启很多终端，比如说开这样三四个终端，然后你打开之后呢，你可以把这个终端可以放大啊，比如说你可以在这里操作， 然后的话你也可以去查看，就是我们具体的一个文件啊，但是他这个打开的话是默认是在个目录里面，你需要自己去找到你的这个所在的目录看一下， 然后的话你可以是放大，然后的话可以使用 pro v 模式，这样的话就能看比较清晰了，能看到他的所有信息，还有这样的流程图，非常方便。但是呢， vivo 这款工具现在没有 get 管理啊，所以就少了一个很重要的功能， 那 vivo 呢，也是可以开启多个项目的，比如说你可以在这边去新增多个 table， 那 每个 table 你 可以去进入不同的目录， 那就代表了就是不同的项目。那接下来就是这款 conduct 了，目前只支持 mac 版的这个系统下载啊，这款工具呢是跟 get 结合的比较紧密的，所以呢，你在用这个工具之前，一定要把这个项目 get 输出化一下， 然后你可以看到在这边会有两个项目，那么你这边也可以创建不同的 workspace， 大家点击创建之后，它就会创建不同的分支 啊，然后开发完之后，它就会通过分支合并到主分支的方式，那这样的话可以很方便的去进行管理啊，然后这边也是可以添加不同的项目，那你在这边是能看到不同的项目来同时协助了，那么它的 cloud 的 使用方式就通过 a c p 的 方式， 那么在这里面你是不用去启动啊终端的，那么你直接可以在这边操作，你也可以使用里面的命令，但是有一些命令你是用不了的， 那比如说我们去查看插件呀，这种安装插件呀，都需都需要单独打开终端才可以，那么它也是调用你本机装的这 clock clock 的 实力啊，所以说这个模型就跟你自己本地配的是一样的。 那么再看一下 conductor 的 key 的 操作，如果你有任何的变更，你在这边可以看到变更的详细的情况，你也可以通过这个按钮 review， 然后发送一条这样的对这个 review 进行一个你的这个代理的一个审查啊，就看一下这个 review 的 有没有什么问题， 如果没有什么问题之后呢，你可以点开这个 checks， 那 么你是可以进行 kimi 的 和这个 push 的， 然后它也是通过这种代理去直接去操作， 所以是非常方便。就如果你的项目跟 github 是 紧密关联的，那么你可以使用这款工具啊，它跟 github 的 工作流结合的是非常好，非常方便的。那这一款就这个 super side 这款工具的话，也是非常有意思的。那首先我们来看一下它启动 color code 的 方式啊，它它自己内置了很多这样的命令，比如说我们点一下它就启动一个这样的 color code 的 实力，那我们点个 code x， 它就启动 code x， 非常方便，而且它这边的话也是支持可以去开启多个这样的项目啊或者终端啊，在这边可以去开启多个这样的项目同时去运行啊，你也可以看到所有的文件，比如说你可以看 markdown 的 这个详细的内容 啊，也支持用这种原始的方式和预览的方式。那么如果有变更的话，你也可以去这边查看它的这个 changes， 那 么也可以去很方便进行 cmd 操作。 这款工具非常好用啊，但是呢，它有个问题，就在你长时间运行这个 curl code 这个编程之后啊， 他有些中文会变成绕吗？这个非常奇怪。那以上就是我对这五款工具的一个介绍啊，那最后我来对这五款工具进行评比啊，只是基于我自己的使用经验，那别说自己的我会给他三颗星，那么他是基本上符合了我的诉求啊，虽然说他的终端面料好啊，不是一等公明，但是也算是还还挺好用， 然后 rap 的 话也是非常不错的。然后最近我是在使用它，因为它这个快捷方式啊，它这个字典呢，觉得看着非常舒服，虽然说它不能进行 get 管理，但是应该是可以用其他的方式来实现的， 所以我也给了三颗星。那 vivo 的 话，因为它缺少这个 get 的 管理啊，所以我只能给他两颗星，那可能也是非常不错啊，最近也拿到了融资，说明它在市场上是有一定的产品力的。 那 success 的 话，因为中文乱码的问题，我只给他两颗心。如果说他解决了这个中文乱码的问题啊，我觉得可以给他三颗心，也是非常不错的。那么以上就是我对这些工具的一个介绍和评比了，也不知道你使用的是什么工具，然后这些工具哪一款会比较适合你的口味呢？

每天 hotspot 上都有几百个新的开源 ai 项目冒出来，但百分之九十九都是垃圾，只有不到百分之一的项目值得你停下来看一眼。今天我帮你把这个百分之一里最硬核的十个全部挖出来，而且几乎全都是最近一个月内才发布的新东西。 你要是像我一样天天泡在这个圈子里还好，但如果没有，我保证你今天至少能发现几个让你眼睛一亮的工具。第一个工具叫 kefman， 执意就是学徒人这个项目上线一个月就狂揽五万个 get up star。 我 自己现在是每天必用，他就干一件事，让 cloud code 说话，像学徒人一样，只说重点废话，滚蛋。 你有没有遇到过这种情况，问 ai 一个问题，他给你写了五段话，但真正有用的就最后那一句， caveman 就是 来解决这个问题的。听一下作者原话， taking the idea of why say many word when few do trick and just codified it now the cool thing about caveman is that they're。 为什么要说很多词？当少数词就够用的时候，这句话直接被写进了代码逻辑。 caveman 还有档位清量版、标准版、 out 版，我自己停在清量版。有人说能省百分之七十五的 taco， 但博主说了大实话， 真实的偷肯节省大概在百分之五左右，因为它只是改变了你看到的输出字数，不影响模型思考过程。但有一篇二零二六年三月的论文发现，强迫大模型给简洁答案，反而能提升回答的正确率， 因为他没法靠废话把自己绕进坑里，省钱加提制，这买卖稳赚。第二个工具叫 graphify， 主打记忆和知识图谱。很多人一听知识图谱就想到 obsidian， 但 obsidian 说白了就是个好看的 mashable 编辑器。 graphify 更接近真正的 r a g 剪辑系统，而且是多模态的 pdf 截图、流程图甚至视频，它都能吃进去。 最关键的数字来了，他们官方说， fewer tokens per query versus reading raw files now when we talk about knowledge graphs and memory a lot。 每次查询比直接读原文件少消耗七十一点五倍的 token based on the duration 什么概念？你本来需要花一百块钱的 api 费用，用了 graphify 可能就花几块钱，而且它不需要 embedding， 部署门槛比 light 二 d 这类系统低得多。如果你喜欢 obsidian， 但觉得它还不够聪明， graphify 就是 你要找的那个中间地带。第三个工具叫 cloud video， 上周刚出来，才四百个 star， 但思路非常聪明。我们都知道 cloud sonata opus 本身没法直接处理视频，所以这个工具的做法是用 f m pack 把视频按帧率拆成截图，再用 whisper 提取音频，然后把这两样东西打包喂给 cloud code。 三十秒的视频给三十帧，超过十分钟的视频最多给一百帧，按需分配，避免 token 爆炸。博主是这么评价这个方案的， you know different approach where we aren't beholding to gemini to deal with these videos for us because we're breaking it down via screenshots this is why we're not going to rely on these screenshots this is why we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to。 它底层集成了四个开源工具，外加三十一个 skill 包，打包出来就是一个本地版 cloud d 赛。如果你的 cloud d 赛用量限额已经到顶了，这个周末你可以去试试。第五个工具叫 cold burn， 是 给那种每个月用 ai 写代码但完全不知道钱花到哪去的人准备的。 它能追踪十六款 ai 编程工具的 token 消耗和实际花费。按项目按模型按 m c p， 服务器全部拆开给你看，单位直接显示美元。更重要的是，它不止告诉你亏了多少，还告诉你怎么优化。我觉得这种轻量级但几乎纯收益的工具就应该列进 b 装清单。 第六个是 impactable， 专门治 ai 生成的前端界面丑，这个完整的它带了二十三个命令，全是帮你把页面从 ai 问十足变成真人设计的。最新三点零版本刚上线了 live mode， 你 可以直接在浏览器里点击页面的某个组建，实时预览不同遍体的效果。听到这里，是不是感觉跟 fig 码有点像了？ 第七个工具叫 design extract。 你 可能知道 what's on design m t 这个项目，它收入了一堆知名网站的设计拆解，已经涨到了七万 star。 但问题是，你只能用它已有的那些网站。 design extract 就 把这个能力变成了任意网站皆可用。你把任何一个你觉得好看的网站 url 扔进去，他会用无头浏览器帮你提取排版、系统响应式方案、交互状态、动效、语言组建结构、品牌调性。一份完整的设计参考文档就出来了，直接导入 club 就 能开始模仿。 这已经不是截两张图让 ai 照着抄的级别了，而是系统级提取。第八个工具叫 create ops， 是 给正在找工作的人准备的 ai 求助助手。他把任何 ai 编程命令行工具变成一个完整的求助指挥中心。 你粘贴一个职位 url， 它自动抓取职位描述，判断你的匹配度，生成定制化简历 pdf 更新求职追踪表。博主特别强调了一点， this is much more of a scalpel， that's going to tune your resume to the job and make sure the jobs you're actually looking at。 这是一把手速刀，不是散弹枪。它不是那种去 linkin 一 键海头的垃圾工具，而是精准匹配。把你的简历调校到跟这个职位完全契合。底层用 play 评估适配度，然后逐一优化。 如果你或者你身边有人正在痛苦地找工作，这个工具值得认真研究一下。第九个工具， browser harness。 概念上可以理解为会自我进化的 playwrite。 普通的浏览器自动化工具，每次失败就失败了，但 browser harness 每次执行完任务都会更新自己的 skill 文件 记录。这个做法有用，那个做法不行，下次再遇到同样的网站就直接用。已有经验，有点像让 a 阵自己给自己写复盘日记，才出来几周不到一万 star。 但这种自我修复型 a 阵的思路，可能是未来浏览器自动化的主流方向。 第十个工具是 n 八 n 的 m c p server。 n 八 n 这两年确实风光不再，很多人都在唱衰它，但博主的判断是死亡被过度渲染了。这个新版 m c p server 的 核心创新是用 type script 来构建自动化流程，而不是直接生成 jason。 type script 可以 在转化为 jason 之前先做逻辑校验，确认这些节点是否真的能跑通，大幅提升了生成自动化流程的成功率。 如果你还在用 n 八 n， 这是目前最好的 ai 写作方式。好十个工具盘完了。 caveman graphify cloud video， open design， coburn， impeccable design extract career office browser harness， n 八 n m c p server 这个领域的更新速度快到根本追不上我今天介绍的这些，一个月后可能又有新的替代者冒出来。 所以问题来了，你现在每个月在 ai 编程工具上花多少钱？用了这些工具之后，你觉得值不值？弹幕区告诉我，我有点好奇大家的真实数字。

astropica 的 opus、 sony 这些大模型其实并不会帮你写代码、改 ppt 和读网页，它会的其实只有一件事情，你输入一段文字，它给你输出一段文字。那它是怎么拥有前面说的那些能力的呢？答案叫 tool use。 工具使用 大模型从来不自己执行任何东西，他只会吐出一段结构化的输出。意思是我想用这个工具，然后参数你填这些，真正去做的是你电脑上的 clock code， 他 把命令跑完，然后再把结果传回给大模型。 cloud code 命令行本质上就是替大模型干活的小助理。我们以 bash 工具为例来演示 tool use， 这里我新建了一个 git 项目，改了两个文件，然后又新添加了一个文件，然后还是用上次介绍的 cloud tab 来拦截 cloud code 的 api 调用，然后， 然后我们让 cloud 看一下 git 有 什么改动， 哦，你看这里 color code 调用了 bash 工具来执行刚才的 git status 哦，然后返回了刚才我们看到的结果，对不对？ ok， 我 们退出，打开第一次拦截的请求，然后可以看到我们给大模型发送的消息是 git 有 什么改动，对不对？然后我们看服务器回音的 s a c e 事件，然后这里重点看 content block， 这里 type 是 tool use， 这是工具调用的固定标识。还记得上期视频里我们给发送的消息是 hello， 对 不对？然后服务器回应了 hello， 你 想要干什么，对不对？然后这里的 content block 的 type 是 text， 所以看到工具调用，这里的 type 不 一样了，对吧？ id 是 拓 u 零一开头的一串编号，这是这次工具调用的唯一编号，然后 name 是 bash， 告诉客户端要调哪个工具，然后下面这一堆 tail 都是给出的 bash 工具。这次调用的参数， 我们直接看响应里面帮我们组装好的完整参数就行了。这里 command 调用的是 git status， 然后 description 写的是 show git status and diff， 之后一个值得关注的字段在后面。 这里 stop reason 等于 tour use， 什么意思呢？就有点像 http 握手协议一样的。 此时的状态是大模型已经把指令给到客户端了，等你回话，那么现在视角就回到了客户端这边，打开第二次拦截的请求。 clark cold 在 收到 tool use 之后做了两件事情，第一次他把 command 里的命令拿出来，在终端里真的执行了 get status， 你 看这里是不是刚才在命令行里看到了 get status 结果对不对？然后这里其实他还顺带执行了 get def 的。 然后第二个他把命令的输出打包成了一个 to use 的 block， 我 们看到这里 对不对，然后塞进了第二次请求的 messages 里发回去。我们看这个 to use， 它的 to use 的 id 字段 就是上一步的这个 id， 一 字不差，这是托 use 协议规定的。通过这个 id 配对模型才知道这是哪一次工具调用的结果。 然后 content 的 字段就是刚才这个 git status 原文输出。整个执行过程大模型是一无所知的，他只看到了一个文本结果，然后第二次的请求发出去之后响应来了， content block 里只有 text 一 块， 然后这里 stop reason 等于 and turn。 握手协议完成了 call code 用自然语言总结了改动，在 may 分 支 read me 和 hello p y 修改了，然后还有未跟踪的文件，一来一回循环关闭。刚才演示的就是 tool use 的 全部过程。第一次请求把你要做的事情连同系统提示词里的 tools 列表发过去，模型读完了，会输出一个 tool use， 说要调 bash， 然后参数填 key status。 客户端拿到指令后真的去跑，然后把输出包成一个 tool result， 塞回第二次请求的 messages 里面。大模型拿到工具执行的结果，然后会用人话告诉你改了哪些文件，然后以 end turn 结束。 这就是客户端工具的原理。大模型发指令，你的电脑执行叫客户端工具 client execute tool， 比如 bash 执行命令 edit 的 编辑文件命令 另一类执行，它不在你的电脑上，而是在 asprop 的 服务器上跑，这种叫服务器工具 server executed， 比如说网络搜索 web search 工具，网页抓取 web fetch 工具就属于这一种，你的客户端只拿到结果。 今天我们介绍的是客户端工具在你的电脑上跑的那一类。下一期我们介绍一下服务器端工具是怎么工作的。

大家好，今天给大家分享 cloud 的 三款产品，呃，你的 cloud 订阅二十刀有没有划在刀刃上？今天我给大家拆解一下，呃 cloud 有 三个产品，第一个是 cloud 点 ai， 它是网页版的。第二个是 cloud cowalk， 它是桌面版的应用啊。第三个是呃 cloud code， 它是终端版的， 网页版呢，就是平时大家打开浏览器就能对话的那个功能，然后包括你打开 app 直接交流的这个功能。然后桌面版呢，定义就是 coog， 它是可以在桌面干活的，就是在你的电脑桌面干活，也包括接管你的电脑跟浏览器，以及连接你电脑上的这些软件。 第三个终端版呢，基本上就是编程，编程玩家用的比较多的，它是编程 ai 界的天花板。然后目前有四个模型， oppo 四，四点七啊，三个模型，然后索尼四点六，然后还有海阔四点五。 呃，下面我来给大家先拆解一下 cloud 点 ai 网页版啊聊天的功能，我就不多介绍了，大家平时都有用各种 ai 都一样。然后它的特色是是有一个 project 系统，这个也是 cloud 首创的 啊， project 系统呢，就包括一个指令库跟一个知识库这两个重要的库。然后指令库 instruction 呢，就是你可以把你一些呃背景知识给注入进去 啊，就比如说你是个律师的话，你又是哪方面的律师，然后需要输出什么样的呃内容之类的，或者你是一个呃作者，也是可以加一些指令的。然后这个 knowledge 呢，就是知识库，比如说你可以把你的法律条款啊，详细的比较多的可以加进去， 这是库，是需要的时候才会读取，然后指定库是每次都会读取啊，这个设置好了之后，你每次打开它都会有这些记忆，尤其是指定库，它每次都会加载， 这样的话就省去你每次开新的对话框，就会再次去交代一些知识背景。然后库尔的 design 呢？它是，呃，上个月四月十七号刚上线的。呃，它能够用自然语言能生成这个海报，然后包括网页啊， ppt 也是可以的， 他能够读懂你的这个整个的这个代码库，然后你能够通过自然语言去对这个设计出来的产品进行修改，就网页你可以直接点击一个模块进行修改， 生成完之后还是可以一键打包给你的 crosscode 啊，落地成代码，让他继续去修改编辑，然后这个镜正面就硬钢了，斐克码跟可画的一个视觉创作的市场。 呃，第二个就是 cloud coork， 呃， cloud coork 刚出来的时候也让大家非常的震惊啊，它能安装在这个 macos 跟 windows， windows 上，然后它能够接管你的桌面， 然后还包括电脑也能接管。接管电脑电脑之后它就能跨这个 app 的 操作，就包括你 office 里面的 word， excel 啊， powerpoint 还有 pdf 它都可以。呃，跨这个 app 去协通去操作啊，能操纵你的鼠标键盘，可以填表格。 它第二个强大就是它的连接器，公生态连接器功能，它有三百五十五个连接器，都是跟这些软件的官方直接连接的，就是我下面列的这些 office， 然后协同的包括 facial， shape， notion 这些，然后开发者用的比较多是 get it up， linear 啊，同时你还可以自定义你的 mcp， 任何系统都可以接进来 啊，最新上线的一个功能就是我在刚刚刚的 cloud 里面提到的，现在也上线了， 就是刚刚说的 cloud ai 的 那一套，也可以放在这个 cowalk 里面，相当于它就是一个更懂你的，可以在你的桌面打工的打工人，确实很强大。 然后第三个呢是呃 cowalk， 这个也是我用的最多的，因为呃 cowalk， 它是整个编程界 ai 的 天花板。然后前面说的 cowalk 跟 cowalkai 的功能，其实在 cloud code 里面都能实现啊，所以大家一步步进阶，先用 cloud ai， 然后再到 cowalk， 最后你最终会进阶到这个 cloud code， 因为它真的太好用了，然后它这这是它的一些评分，还有这个 skill 系统的介绍， 还有这个远程呢，这个云端的功能呢，是上个月刚开放的，就是你可以通过远程来直接控制呃，你在本地机上的 cloud code。 至于这三个产品怎么选呢？一句话给大家说清楚啊， code ai 呢，你刚开始用 ai 的 话，这个就够了。 然后呃，下一个呢，就是 cooke， cooke， 如果你在电脑上有重复的任务，想解放双手，可以用 cooke 啊。第三个是 cooke code， 这个是呃我非常推荐的，因为它本身来说是比较省 token 的， 它都比 code ai 跟 cooke cooke 要省 token。 然后还有一些更深度的开发，还包括 bible coding， 都是用 code code code 来实现的。我是 simon code code 的 深度玩家，欢迎大家关注，谢谢大家。