ClaudeCowork功能实测
直播局，今天这个 pro 用户也可以使用高的这个 word 功能来实测一下这个。这个文件夹里有若干的论文，咱们可以尝试着让它进行一个分类 创建，嗯，分别创建展示， 试一下这个效果哦，他正在准备这个绘画，这个开始还是比较慢的， 看看它这个 war 屏的哦，正在分析 pdf 论文并进行分类创建 cdf 的 一个效 哦，看到这个地方的这个提示，它应该是有一个虚拟杀伤，保证这个本地数据的安全性。还在发送请求创建两个对象， 正在创建 c v 对 象 哦，这里它正在执行 best 命令哦，它有个 tool list 执行命令哦，列表也生成了 哦，他交付了这个产物。咱们看一下 r p 文档的这个列表，包括了这些的内容，基本上是跟那个实际情况一致的。这个完成效果还挺好的，后续可以再测试一下他这个数据分析啊，制作 ppt 的 这种功能。
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16:09查看AI文稿AI文稿cloud co work 是 目前为止我用过最接近人类助理的 ai 工具，但大部分人呢，还没意识到这个工具有多强大， 所以今天这期视频呢，我会用五个跟大家生活息息相关的实用案例，告诉你 cloud co work 究竟能帮我们做什么，我们怎么上手用好这个工具？那我们话不多说，马上开始。如果呢，我只用一句话来概括 cloud co work 是 什么， 你可以呢把它简单的理解成是一个能主动帮你做事的 ai 系统，它除了能帮你做整理文件这类的日常琐事，还能连接其他平台一起协同帮你做事。而这呢，也印证了它名字里的 co work， 也就是写作的意思。 而且呢， co work 是 cloud 专门设计给非开发者也能用的智能代理 ai 系统。在我给大家展示具体的用法之前呢，先跟大家讲几个重要的核心背景知识。首先， cloud co work 和叉 gpt 这类的大语言模型相比，最大的不同点呢，在于大语言模型啊，已经习惯了 我们给他指令，他来遵循指令做事，但 cloud co worker 刚好相反，你只需要呢给他一个任务，他就会自己制定计划，然后一步一步执行步骤。另外呢， co worker 和普通的 cloud 的 聊天模式啊，本质上来讲呢， 也是不一样的，首先他是以做任务优先，而不是以聊天为先。虽然呢，他也能聊啊，但是呢，只要你说出你想要的结果， co worker 呢，更倾向于根据你要的结果制定一个多步骤的计划， 然后去执行。在他做任务的时候呢，你还能在右上角啊看到一个进度追踪器，方便你呢随时查看他的工作进度。你在这里呢，还能看到一个叫工作文件夹的区域，这里面呢是他生成的内容，比如文档， ppt， html， 网页，仪表盘，表格等等。还有一个上下文的区域，这里显示的是呢， co work 用来完成这个任务啊，需要调用的文件和工具。第二点呢，你可以把工作啊 托管给他，他能长时间自主运行。这个过程呢，可能啊，会持续几分钟，甚至十几分钟，这时候啊，你就可以去做别的事情， 不需要监督他。过段时间呢，等你回来的时候啊，他就已经帮你把工作做完了。第三点是啊，你可以把任务呢按照顺序派发给 co worker， 他 能同时处理呢多个任务，比如啊，帮你研究竞争对手的同时呢， 能分析各种数据表格，准备简报和会议。你可以呢，把 cloud co worker 啊理解成是用一个平台，就把 cloud 的 项目功能、 技能、 skills， 上下文协议、 m c p 和本身的智能体功能结合在一起，哪怕呢，你不懂代码，不是开发人员也能直接上手用。 co worker 最大的优势在于呢，你让他做的任务和因为做这个任务而创建的文件夹和文件，这些呢，都会在本地运行， 所以呢，你也不用担心文件会丢失。然后呢，你还可以通过 cloud 的 连接器连接其他的外部工具，在一个平台里呢，就帮你把工作做完了。另外呢，我在视频的描述栏里啊，也给大家放了个链接，你只要点击那个链接呢，就能下载 cloud cooke 这个 app。 记住呢，在网页版里啊，是没有 cooke 的， 咱们暂时呢还得下载这个应用，不过呢，刚好在两周前啊， cooke 的 windows 版本呢也上线了，所以现在呢，不管你是 mac 还是 windows 系统啊， 都支持安装了。另外 cloud 也宣布呢，二十美元的 pro 用户现在呢也能用这个功能了。之前呢是只有每个月一百或两百美元的 max 会员才能用。虽然呢，我测试下来之后发现啊， pro 每天能用的额度呢还是有限的，如果你的任务复 杂的话呢， token 的 消耗速度啊就会快一些。而且呢，你在 cloud 里的 token 啊是共享的，也就是一旦你 co work 里的 token 消耗呢达到了上限， 你在聊天窗口里呢，也用不了更高级的模型。不过呢，对于大部分人来说啊，至少使用这个工具的进入门槛呢还是降低了不少。这里呢提醒大家， cloud 现在呢，在设置里啊，还 不能选择中文，不过呢，你可以跟着我今天的步骤学啊，就知道每个功能呢到底怎么用。当你安装好 cover 后呢，这里啊就是你的工作区域。往左边看呢，就是 cloud 的 聊天窗口，这个跟 cloud 网站上的功能呢是一样的，你可以在这里呢跟 cloud 模型聊天，上传文件， 做仪表盘。很多呢，在 cloud 上已经有的功能啊，都能直接在这里找到。接下来是 cooke， 这里呢就是帮我们真正完成工作的区域，它本质上呢，其实是 cloud 代码，但界面呢，对于非编程的人员啊，更加友好， 更适合编程小白使用。咱们今天讲的所有案例和重点呢，都是围绕这里展开的。然后呢，还有第三个标签页就是 cloud 代码，这个呢和 cooke 相比啊，更适合有编程背景的人用， 可以呢，用 cloud 代码帮你搭一个完整的 app 程序。这个呢，是我觉得目前市面上做氛围编程效果最好，能力最强的平台，是专门给开发者用的。之后呢，我也会给大家做一期和 cloud 代码相关的视频，我会用大家呢都能听得懂的方式给你讲清楚。而 且我跟你说啊，你用 cloud 代码能做的呢，远不止编程而已。所以如果你还没订阅频道的话呢，赶紧关注一下，我每周呢都会给大家用最接地气的方式，帮你把复杂的 ai 概念和知识，用最简单的大白话给你讲清楚。当你掌握了 cloud co work 和代码后， 就能把他们的和 cloud 的 聊天机器人结合起来，创建属于你自己的定制化工作流系统。用 cloud 聊天帮你进行头脑风暴和深度思考，用 co work 来帮你干活，用 cloud 的 代码来制作可以交付的成品。 我觉得呢，把 ai 用的好的人啊，并不是把其中一个工具用到飞起，而是能把它们呢结合起来一起做工作。那接下来呢，我们就用五个实际生活中的例子给大家演示一下如何用好 cloud co work。 我 们呢，先来看一下如何用 cloud co work 帮我们整理桌面，这里呢，我们在中间的对话框里输入，帮我整理桌面上的所有文件。当我输入这个指令的时候，有一件很重要的事， 就是呢，我们得先选定一个做这个任务的工作文件夹，比如这里呢，我们选择电脑桌面，然后允许 clod 在 桌面上挪动文件，这一步呢，也就是相当于啊，给了 clod 可以 访问桌面的权 限，这里呢，先给大家看一下，我的桌面非常的杂乱不堪。另外呢，你在这里啊，还可以选择不同的 clod 模型类型 vlog 呢，最近推出了 opus 四点六， opus 呢是目前最强的模型，比 sonic 和海库都好。所以呢，如果你的任务比较复杂的话，我建议你选择 opus 模型， 尤其是呢，你可以把扩展思维模式打开，不过呢，相对应的，模型强也就意味着消耗算力大，你能做的任务数量呢就有限。 所以呢，如果你的任务啊，不是特别复杂的话，还是可以选择 sonic 或者嗨酷模型。比如我的这个任务呢，用的就是 sonic 模型。当我们点击开始后，如果呢，你在任务栏里写的指令很详细， cloud 呢就会直接开始任务。但如果呢，你只是简单的描述了一下任务类型，比 如像我们这个案例的话， cloud 呢就会先提出一些问题，等你确认后呢，他才会重启任务。这里呢，他问我们希望怎么样整理桌面上的文件，那我们呢，选择按内容主题分类，大概只用了不到一分钟， cloud 呢，就帮我们把文件啊都整理好了， 比起刚才复杂的一大片内容，现在的桌面呢干净了很多。而且呢，他根据主题的不同，还给我新建了八个新的文件夹，我分别检查了一下，都是没问题的。所以呢，如果现在你的电脑桌面很乱，有很多文件夹和截图，那你呢，就可以用我们刚才讲的这个方法帮你把桌面整理好。 老实说啊，还是真的挺省时间的。接下来呢，我们再看看怎么用 cloud 帮我们规划旅行。首先呢，我建议大家啊，可以在 cloud 的 聊天框里把你的要求输进去，跟 cloud 呢来回的对话几轮，这样呢，它就能帮你生成放在 co work 里用的指令词。我平时给大家演示用的指令词呢， 也不是我自己一字一句写出来的，都是在和 ai 的 对话过程中逐步完善。好的这里呢，我们把它复制粘贴到 co work 里，还有我新建的文件夹。这样呢， cloud 给我输出不同文件的时候，保存地址呢，总是一致的， 会乱糟糟的。当我把任务发给 cloud， 在 右上角呢，你就能看到他把整个任务呢拆分成了几个步骤之后呢，只要完成一个步骤，就会把这个任务划掉。如果呢，你把鼠标放在其中具体的一个步骤上，就可以针对这个步骤进行下一步提问或者提出修改建议。 所以呢，如果你想调整方向，只要点这个小小的对话加号就能直接更改。在下面呢，你还能看到 cloud 帮我们选择的适配这个工作任务的技能 skills。 当然呢，你也可以直接在任务要求里啊，指定 cloud 用什么 skills。 那 如果你还不知道什么是 skills 的 话呢，我之前啊专门给大家做过一期视频讲过，大家看右上角这里 随着 cloud 呢一个一个做完任务，它的实时进度呢，就会显示在这里，而所有做完的任务呢，都会被划掉。当然啊，你完全不需要等在这里，你可以呢先干点别 的事情，等他做完任务后呢，就会给你发消息，十分钟之后，他就帮我做好了这份日本的旅行计划，你看呢，他根据主题啊，给我们分别生成了对应的文件夹，当你点这里的文件夹标志就能看到呢，每个文件啊，都按照我们的要求 存储到了相应的位置。至于给我输出的内容，我觉得呢，质量非常高，不管是酒店推荐还是每个城市的行程规划都非常详细，费用的预算呢，列的也是非常清楚， 一目了然。最后呢，还告诉我需要注意和准备的东西清单。这样呢，下次我出门旅行的时候啊，就不用左想右想自己还落下了什么东西，只需要让 cloud 呢给我出一份清单，我对照着准备啊就 足够了。接下来呢，我们进阶一下下面的这三个案例呢，我们来看看如何把 cloud 和项目功能 m c p 连接器和插件 plugins 组合起来用。第一个我们来把 co work 和项目功能组合起来，帮我做一个演示用的换灯片。这里呢，我们回到聊天窗口，打 开侧边栏，然后我们点击项目标签，选择新建项目。项目功能呢，你可以把它简单的理解成是针对每一项单独的任务而创建的工作文件夹，你可以根据任务的不同呢，每一个任务都单独创建一个项目。 比如我现在呢，要去参加一个线下活动，给大家分享一下有哪些免费又价值非常高的 ai 课程，那比起从头开始看视频逐字稿啊，就是一个很好的资源。 这里呢，我们给项目起个名字，比如叫 ai 演示焕灯片。然后呢，可以在下面告诉他，我们想通过这个项目实现什么目标。当你创建项目后呢，在屏幕右上角这里啊，你可以输入你的自定义指令， 也就是告诉 clod 呢，在这个项目下做任务具体要遵循什么步骤。这样呢，每次你在 clod 的 项目下跟他对话的时候，他都会遵循这些自定义指令，你也可以在这里呢给他上传不同的文件。这里呢，我把过去两年的视频竹子稿啊上传给他。 另外呢，为了让他更稳定的帮我制作焕灯片，我还给他上传了一个视觉品牌指南，里面呢有品牌的颜色，字体， logo 的 使用规范，我还做了每张焕灯片的布局样式，还有一些如何使用图标和数据的标准。这个呢，就是 cloud 的 项目功能， 现在呢，我们就可以把项目里的内容跟 co work 功能结合起来了。所以呢，我回到 co work 这里，点击加号，在这里呢，就能把刚才我们创建的项目啊加进来了。然后呢，我们再给这个任务单独创建一个新的文件夹。 现在呢，我们把指令输给 cloud， 他 这里呢，先分析了我们的稿件，然后按照我们要生成二十页换登篇的要求给我们设计的大纲。你看这里每一页需要包含的内容啊， cloud 呢，都列据的非常详细。接下来呢，就是制作换登篇的过程，不过呢，因为我不停的测试啊， tiktok 呢，已经用完了， 等了几个小时后呢，我又开始让他重新工作。好消息是呢， co worker 啊，依然记得之前的步骤，这次很快啊，只用了一分半呢，就帮我把二十页的换灯片做好了。我们这里呢，点击查看文件夹。这个换灯片呢，也是按照要求啊，存放到了指定的位置， 虽然说呢，整个换灯片的美观程度叫 jesspark 这类的智能体呢还有待提高，但换灯片整体的逻辑性啊，还是不错的，重要的内容呢，也都包含在里面了。 这样呢，下次当你需要在短时间比如十分钟内准备一份焕灯片的时候啊，就可以让 clod 帮你做这个工作。那我们除了能在 clod 项目功能里操作，其实呢，我们还能让 clod 用 mcp 工具 连接外部平台，这样呢，就省去我们每次啊还需要去不同的地方翻来覆去的去找文件。比如这里呢，我已经让 clod 连接了我的谷歌云端硬盘。 这里呢，我要让他做我的数据分析师，帮我分析一下我一月份油管平台的数据情况。然后呢，用可直观的方法帮我把结果呈现出来。然后呢，给我做一个交互式的仪表盘，呈现数据结果。 十分钟不到， club 呢就给我生成了这个数据反馈的仪表盘格式。你看啊，和文字版干巴巴的数据相比， 这个是不是一目了然，非常清楚呢？这里啊， club 呢，帮我们列出了一些核心指标，包括总的观看次数，总 播放时长增加了多少，订阅封面点击率是多少，多少点赞评论。下面呢，还有每一天的观看量变化，新发的几只视频反馈如何，点击率怎么样？这里呢，还有不同影片的高阶数据，观众的行为分析。最后呢，还按照我们的要求给我们制定了下个月的策略， 这样呢，我就能在这个基础上进行每个月的复盘，知道呢，就能针对不足的地方进行重新的调整。 其实呢，不只是分析频道数据，你也可以呢，把各种数据啊都发给 cloud， 让他做你的分析师，你会发现啊，他经常能找到一些你难以发现但非常重要的点。 最后呢，我再教大家一个更高级的用法，也就是如何把 co work 和插件 plugins 结合起来用，你可以把这些插件呢理解成是 cloud 定制的技能 skills 连接后呢，可以让 cloud 做更多标准功能做不到的事情。 cloud 在 这里呢，已经帮我们做好一些了，当然呢，你也可以从 github 里上传 skills， 或者呢，你还可以自己创建一个 skills， 然后上传。这次呢，我先用 cloud 给我们的插件给大家演示一下，他们这里呢有专门针对科学研究、客服数据、企业搜索、 金融法律、市场营销等等不同的插件。具体每个插件能做什么呢，我也给大家整理好了，你在这只视频下面的描述栏里呢，就能找到。我这里打算连接的是和销售相关的插件， 那我们呢，先把它安装上，当你点击这里的管理插件 clod 呢，还会告诉你这个插件里的各种功能，比如呢，他运用了哪些 skills 帮你工作。这里呢，我们把指令词输进去，我让他帮我参考一下网上知名的博主 发售产品的流程，然后呢，告诉我如果我要发售课程的话应该怎么做，具体的操作步骤有哪些？同样，这里呢，我们也给他专门建一个文件夹来存放输出的结果也是十分钟不到， clod 呢就帮我做好了， 说实话，他给我的输出质量呢，真的让我有点惊讶到，除了帮我设计了产品的矩阵，包括免费的引流产品，低价产品、核心产品、高客单价的服务， 还帮我设计了整个发售流程，每天应该做什么，甚至啊，连群发的邮件都帮我写好了。最后呢，还提醒我注意售后跟进和如何提高复购率。我觉得呢，只要你想卖点什么东西给别人啊，这都是个非常有用的方法， 可以帮你省去很多时间。因为呢，你不需要去读那些厚重的市场营销书籍，也不需要上这类的课程，更不需要呢，把这些大 v 的 视频啊看个遍， 因为呢， ai 已经替你把它们都做完了。说实话， cloud co work 是 我测试过的 ai 里最接近真实助理的一次更新，过去这几周呢，我已经用它帮我节省了大量的时间。另外呢， cloud 也宣布啊，到今年三月十九号的时候， excel 和 ppt 的 使用量呢，就会翻倍，这也意味着呢，我们有更多的空间来创建 excel 电子表格，分析数据和换登篇了。所以，看完今天这期视频呢，你也可以想一想啊，平时呢，有哪些工作流程是常 用的，你可以呢把它们打包成插件，这样呢，不仅自己能用啊，还可以分享给你的团队。所以呢，大家别只是把 cloud 呢当做一个聊天机器人用，你还可以用它呢来打造你的 skills， 打包你的工作流程，让它帮你干活。视频最后呢，我强烈建议你看看我的这两只视频，都是关于 cloud skills， 这两期视频的价值很高，对你提高工作效率啊，绝对有帮助。如果你觉得今天的视频对你有帮助呢？欢迎点赞订阅频道，那我们下期片见，拜拜！
1340李厂长来了
02:28查看AI文稿AI文稿cloud 官方发了一条推文，不到一天阅读量就冲到约三千万，说的是什么呢？现在可以让 cloud 的 直接操控你的电脑来完成任务了。这个功能属于一个叫 cloud co work 的 产品，今天我们就来聊聊它到底是什么，能干什么，怎么用。 cowork 这个产品今年一月底以研究预览的形式发布，二月底推出了企业版，可以对接 google drive、 gmail、 documents 这些工具。 codecowork 是 cloud code 的 非技术版， codecode 是 给开发者用的，在命令行终端离跑。而 codework 面向的是所有知识工作者， 不需要懂技术，不用打开终端。不过要注意， co work 不是 一个独立的软件，它是 cloud desktop 桌面应用里面的一个功能模式。那 co work 具体能干什么呢？第一，直接操作你的本地文件，你告诉他帮我整理文件夹， 它会自动扫描所有文件，按类型分类键子文件夹重命名，不需要手动上传下载。第二，子，代理协调，遇到复杂的任务，它会自己拆成多个小任务，然后并行执行。第三，也是昨天刚发布的重磅功能， computer use。 cloud 现在可以直接操控你的屏幕、鼠标、浏览器、打开应用，点击按钮、填写表格，所有你在电脑前做的事情，它都能代替你做。目前这个功能只支持 mark s。 第四，定时任务，你设置一次， cloud 就 会按照你定的周期自动执行。 第五，手机远程控制，用手机上的 cloud app 发一条指令， cloud 就 在你电脑上帮你干活，干完了把结果推送到你手机。那怎么用呢？首先，去官网下载 cloud s cup， 支持 macos 和 windows 一 键安装，但是不支持 linux， 不 开源，这是目前最大的限制。 费用方面，不需要单独的 a p i t co work 包含在 cloud 的 订阅计划里。需要注意的是， co work 比普通聊天消耗的额度更多。除了这些， co work 还有一套扩展生态，它可以通过插件延伸到 chrome 浏览器 excel slack 里面，还可以通过 m c p 连接器对接 google drive， gmail， docotown 等第三方工具。 还有一点，你的电脑必须保持开机， cloud desktop 必须保持打开状态，任务才能执行。总结一下， cloud co work 从聊天机器人变成一个能帮你干活的 ai 同事。如果你有对它感兴趣，现在就可以去官网下载体验。感谢观看，我们下期再见！
544AGI_Ananas
06:02查看AI文稿AI文稿我现在把这个 cloud coworker 现在接入到了 blender 的 m c p 里面，他现在在帮我去做这个建模的识别，我已经把我的目标告诉给他了，就是我们让他生成这个是一个 ai 生成的鞋子模型，然 一个脚的一个模型需要让 blunder， 让 co worker 控制 blunder， 然后把这个鞋子模型适配在这个鞋圈上面，然后让它可以作为三 d 打印的一个准备工作 进行优化，让它既兼具鞋子的外观，然后穿起来也舒适啊。现在他在全自动的去做这个，给他一些权限。他现在分析我们的模型结构，大概就是给他简单的描述了一下我们的目标，然后我们 能够想到一些操作，给他一些提示，他现在在通过这个 blender mcp 连接使用它，然后最终控制出来。 我们待会看一下结果，可以看到他现在在进行识别，但是他应该是根据这个模型内部的数据在识别，因为他这个如果要调用视觉的话，他这个整个窗口是有一个 红色的框框，那么现在他是应该是纯粹用的这个数据的尺寸来参考，然后想象说他那个东西是什么。 ok， 他 现在在做准备工作，他在把他的思路发下来了，我们现在要讨论一下。 刚才我给那个 cloud 说了，就是说以这个鞋子作为现实物理世界的思考，它的鞋圈是刚性的，鞋子是柔性的，那么当柔性材质套入刚性材质的时候， 他就会进行一个计算，然后他理解了我的意思，然后最后做到了，就说在鞋圈内部的鞋子就会被弹出来，从而达到了百分之八十六点九的这个原原始造型的保持， 现在做出来效果也是很好的。那么接下来我们进行下一步给大家增加一些舒适性，比如说透气、防水的这些性能。他现在在执行这个参数化，我能看到他是他这个模型本身已经进行了一定的这种 logo 的 设计，但是对于原始的这个鞋子的数据，嗯，破坏比较大。然后我在他思考和制作的过程中实时的跟他进行交互， 从而可以提高他的一些效率，因为现在的 ai 还是反应相对来说有点迟钝，如果人在旁边可以实时给他提醒的话会好一点。呃，现在看到他我提醒了以后，他回到了之前的那一步，然后他开始 呃区分鞋面和鞋底，这个动作其实很重要，因为我们的鞋子在生产，呃，在穿戴过程中的话，鞋底的话是要求的，嗯，是不透水的，比如踩到水他不会透，下雨天，然后鞋面的话是要有透气性。 那么他现在区分的这个事情，我们可以看到他已经能够有一定的效果，但是还是没有那么的好。然后他现在自己会去看， 我也可以提醒他。第一人称收菜刚刚花了一天的时间打印出来的这个鞋子整体的效果是还可以， 沉纹稍微有点多，因为后面开了一点加速，但是好像没有明显的区别，这个是开加速之前的这这个是开加速之后的，还好是柔性 tpu 材质，然后把它拆下来， 拆的也是比较长，应该比较简单好拆，感觉像一个火箭一样。这个嘿嘿，质感还是可以之前的那个好，之前那个因为用的那个雕刻工具有点变形了，然后这个迭代以后就没有去太大动，他的这个具体的外形 就在内部做了布尔印刷。 ok， 现在把它拆下来一拉应该就下来了。 这个地方接口的地方可能到时候还得熨烫一下，不过整体来说效果还是可以的。感觉 这个支撑直接用手都可以扣下来。因为这个 t p u 材质，现在这个打的是三绿的九零 a， 这个耗材比较 软，他八五 a 会更软一些。我想后面买了这个树脂材料 tpu 的， 哎呀，坏了，妈的，拆的时候还得小心一点，这个钳子拆下来这个后边还是容易不太好搞。 没事，到时候可以我还有三 d 打印笔，可以拿这个来填补这个材料，然后两边进行打磨处理，就像做一个雕塑作品一样，拆掉就拆了，就拆了吧。哎呦， 这个支撑反正支撑在哪里，哪个地方就比较粗糙。这个是目前 d m 打印机的投币，没办法解决。这里面的像有点像血管一样啊，塞到这个里面去。哎呀，取的下来就取，取不下来就算了。 这个里面这个可能到时候要优化一下他的打印结构，比如说这样他的这个底部粗糙，或者这样就更好了。其实这样应该是比较合适，但这个位置可能就会比较粗糙， 因为他越是跟这个地接触面垂直的部分，他就会越粗糙。这个知道穿起来感觉怎么样，大约应该没问题，可以穿，比例比之前的好太多了。这个优化起来， 而且尺寸也小了很多，同样的角的大小， ok， 就 到这里把这个表面给他抛光一下，粗糙的地方再大致抛一下，差不多了。
136刘子雷Rio
13:44查看AI文稿AI文稿花一样的钱，你是选 gbt 五点五还是 cloud office 四点七？哪一个模型能真的让老板少招一个员工？ 今天不让他们去跑分，让他们去干一个实打实的任务，帮一家精品咖啡店的女老板做一个不用装、不用配、双击就能用的私域工具。 同样的提示词，同样的回车，同一秒开始，五分钟后，谁能把成品端上桌，我们就让谁帮你去干活。蓝方选手是 co work in topic 刚上架的桌面板全面操作台，背后跑的是 cloud ops 四点七，红方选手是 codex everything open ai 重启的 codex 产品线，背后是刚发布的 gpt 五点五，代号 spa， 一个号称非韭菜程序员也能用的桌面编程应用 s w e bench 能跑到八十八点七，听起来都很猛对吧？但是跑分高不代表老板真的能用得上。我们先来看看蓝方选手 co work， 它是 esopic 四月份上架的桌面应用，关键的六个能力，我帮你抓三个。第一，原声自带多模态应用，一句话就能生成 word 文档、 ppt、 excel 表格，不用装任何插件。第二， sub agent 的 调度 能自动派子任务，像给你雇了个小团队，团队协助一起干活儿。第三， computer use， 必要时它能直接控制你的浏览器、 excel 本地软件， 其他的什么五十加的 connector 本地文件、 m c p 插件市场，咱们一会儿用得着的时候再讲。我们接下来再来看看红方选手 codex everything openai。 这次重启 codex 野心不小， c l i i d e web 三端通吃，哪儿都能用。背后是最新开放的五点五， gbt 驱动 s w e bench 跑到八十八点七，编码 benchmark 顶级 评分，单容量最长能跑七个小时的长任务， get shell 都是原生集成， gbt plus 用户二十美金已经包含在内，听起来非常能打对不对？那咱们让他们实打实，真实场景的任务下好好的测试一番， 那我们这评分怎么打？我设了五个 yes or no 的 问题，一次跑通双击，能开控制台不报错三个维度。第二点，需求覆盖度，四个模块全部实现，五项成果全部验收。 第三点， ui 的 设计感，也是大模型的审美能力，一眼能看出来这个设计过不过关对不对？第四，工程化的交付 文件路径明不明确，能不能直接搬走给别人照用？第五，业务的理解能力。他对我说的提示词和业务模板是否能真的深度理解？还是他在猜， 今天这道题是个实实在在的真活。咱们的场景预设是要为一家精品咖啡店的主理人服务，三十多岁的女老板，三家直营店每天的私域微信导流量有二十到三十个新客人， 但他不会管，也不会做数据复盘，全靠记忆的前提下。所以他向我们寻求帮助，需要一个不用装、不用配，双击就能用的工具，而我把它拆成四个模块，第一，客户导入， 他把消费记录的 c、 s、 v 一 键粘贴客户就能导入。 r、 f、 m 智能分四类客群，高频高客单、低频高客单风险流失率。 ai 话术生成，选中类型的客户，出三条一对一的私聊话术，一周 sop 排好未来七天的私域动作，还能一键导出 excel 表格。 这种活对一个 ai 助手来说是一道，你到底懂不懂你老板真实需求的任务？ 下面我们来揭晓。完整的提示词我已经写好了五百字左右，但是结构在这里， 角色定位、业务背景、四个模块的需求、设计规范、交付要求、五项验收。这份提示词我会同时粘贴到 codex 跟 co work 分别配置的 gpt 五点五和 office 四点七完整版的提示词，需要的小伙伴可以找我私信你可以直接拿走，一字不改，也可以根据自己的需求修改框架。 好的，让我们现在开始。接下来我们同步把完整的提示词输入进双方的聊天框内。 先是角色设定，你是一名资深前端工程师加思域运营顾问， 业务背景，服务于一家精品咖啡店主理人的 ai 思域作为一个完整的单页 web app， 咖啡店的思域助手，中文界面包含四个核心模块儿，一二三四，设计规范、 我们的设计风格要求并且使用需求。下面让我们一键快车，看看谁能更快更精准地完成我们这一次任务。这里我们明显可以看到 g p t 五点五， codex 这边运行速度、 响应速度会更快，快速开始任务分流和任务处理。 co work 这边还在花更多的时间思考我们的需求，这也不是一件坏事，给他们一首歌的时间看，到底是 oppo 四点七还是 gpt 五点五，谁是真正能帮老板替代员工的 ai 助手？一会见， 好让我们把镜头拉回来，双方都成功完成了最终产品的内容交付。 codex gpt 这边用时较高，七分三十秒完成最终任务交付， 而 co work opus 四点七只用时三分三十秒。 co work 这边是比 codex 快 了接近一倍，但快不等于赢，我们要看谁交付的产品老板能真正用得上。我们先看看 蓝方 coo 尔这边的产品，交付双击启动，它走的是 tab 分 布引导模式，从客户导入到 r f m 智能分群到 ai 话术生成一周思域 sop。 我 们现在来测试一下。 我们可以看到这边一切是工作正常，给予了我们所需要的数据，高频客单、高频低客单、低频高客单和流失风险。 ai 话术生成 一周思域 sop 清晰可见，像产品不像玩具，它有充分理解老板的需求，知道这是为老板量身定做的。接下来我们再看看红方 codex everything， 他把所有的功能塞进一个屏幕，信息密度非常大，看着也很专业，但七天的 s o p 挤在右下角，要我横向滚动才能查看，不是非常的方便。 他知道功能要做完，但并没有在老板的使用需求上面去下功夫，是否把产品做得好用。那我们来测试一下功能是否完善。 我们可以看到功能方面完全可用，一切清晰可见，只不过所有的信息是集成在一个面板之上。从客户明细到 r f m 智能分群， ai 话术生成一周思域 sop， 从数据上来看， code 三分三十秒交付验收，五项全部通过，写了七百七十行代码。 codex 这边七分三十秒完成交付验收，三项通过，两项稍微有瑕疵， 写了一千八百四十四行代码。而在产品的功能性上都有做到完整的交付标准，可直接使用。 现在我们按打分卡的五个维度逐项过一遍，第一点，一次能跑通，双方都是满分，能通过双击能打开，没有报错，这一项打平。 第二点，需求度的覆盖，四个模块全部实现，都加了一些小心思在里面，这一局一样是打平。第三点， ui 的 设计感， codex 这边满分， codex 稍稍逊色。差距在哪？在七天 s o p 这个细节， codex 把它放在了专属的页面上，一屏展开七张卡片， 而 codex 把它挤进了右下角的 panel 里，你得横向滚动才能看全。这就是懂产品和会做产品的区别， 有没有真正站在用户的角度去思考。第四步，工程化的交付。 code 这边写了 七百七十八行代码，而 codex 这边写了一千八百四十四行代码， codex 写了二点四倍的代码，用了一倍的时间，做出来的效果反而视觉上更拥挤，所以不代表代码写的多，时间用的久，产品就会更好。第五项，业务理解能力 最大的差距在话术。 codex 给我三条话术，全部围绕 s o e 这一个分支，三条同质化，老板真正用不上。 coop 这边给的是三个完全不同的场景，从视新品、 vip 关怀、周年福利，连业务道具都不一样，挂耳、礼盒、首充、品鉴，它是真的懂咖啡店在干啥，真正从用户的角度在思考和打磨产品。总分五项加在一起， coop 十分满分，而 codex 只有七分。听起来很残酷，但数据就是这样， corword 这边用时三分半，一杯咖啡都没凉。 codex 用时七分半，我把视频的整个前段都录完了，它还在写，速度相差二点一四倍，这只是表面 录的时候，我观察到三个比时间更值得去拆分的细节。观察一，谁有主动问我，双方都没有问，这是提示词的效果。 直接动手，不要向我寻求反馈。说明 gpt 五点五跟 office 四点七在理解需求这一步都已经足够强，区别是在他们动手之后。 而观察二，中间过程，哪边看着更有工程化？ co work 是 真的像有团队在干活，先调用 skills top sub agent 工具栏一直在闪。 codex 是 另外一种风格，它在容器里安静地写代码，说不上谁更专业，但视觉上 codex 的 镜头感更强。观察三，谁先把成品端上桌，放在我手里直接能用，那毫无悬念， codex 三分三十秒在这个环节完胜，并且 codex 还需要我自己去复制路径去找文件，这就是桌面产品和云端 ide 的 本质差距。 那么最终判定，在这一场任务对决上， co work office 四点六完胜，满分十分。 我得说一句公道话， codex 那 七分也不算难看，代码能跑，模块完整， ui 也非常的专业，但不是直接拿 co work 去比 是否它做得更好。我们的题目是产品交付给老板，是否直接上手就能做的更好。我们的题目是产品交付给老板，是否它做得更好。我们的题目是产品赢。在三件事，分布引导，让小白 或者从来没有使用过这个产品的老板可以跟下去。话术分场景，老板复制粘贴就能发，三分钟交付，让你有更多的时间去迭代产品。所以这一局四点六完胜， 但其实比谁赢了。更重要的是，在这个使用场景里，我们能看出来三件事，会写代码和交付应用是两码事。 gpt 五点五写了一千八百四十四行代码， code 只写了七百七十八行， 少一半的代码，少一半的时间做出了更专业的产品。代码的产量从来不是赢的指标，直接上手好用才是硬道理。 真正的差距不是在模型，是在产品工程的默认值。 oppo 四点六和 g p g 五点五都是顶级的大模型，跑分都非常高，业务理解能力都不差。但 co work 默认就是不让你配环境，不让你装依赖，不让你改路径。这些工程默认值才是赢的关键， 还是使用起来方便，好上手的核心。二零二六年的差异化，不是在模型能不能卷出花来，而是在产品端的工程化收口，谁先把模型包装成一个双击就能用的产品， 谁就能赢下我们的订阅费。所以，如果你也在思考如何为你现在的业务模行，为你现在的商业逻辑，用 ai 去落地，用 ai 去降本增效， 评论区告诉我你的行业。下一期我会用 co work 加一个评论区筛选出来的真实案例，帮一家老板做一期完整改造记录。我将在评论区随机筛选一个幸运老板，我是杰，下期见！
149杰_wei
10:52查看AI文稿AI文稿ansaurus 最近刚刚发布了 cloud coworker 的 插件，你只需要安装一个这样子的插件，就能让 cloud 变成一个领域的专家，比如销售、 法律、金融市场、产品开发、生产力助手，而且完全不需要写代码。所以这期视频我会详细讲讲 cloud coworker 插件的功能是什么，跟 cloud skills 有 什么区别？让 然后呢，再带你看看这次官方发布了哪些插件，并给大家展示一些和我们生活息息相关的实际案例，帮你今天学完就能用。而且呢，建议大家一定要把视频看到最后， 尤其是如果你希望可以用 clod 插件帮你快速准备面试或者做绩效评估，那我们话不多说，马上开始。首先，什么是 clod 插件呢？你可以把 clod 插件啊，想象成是一个预先打造好的在你电脑上运行的 ai 专家一样。 本上呢，你只需要告诉 cloud 你 想怎么工作，针对特定的角色该做什么，应该用哪些工具和数据，怎么处理关键流程，以及要开放哪些命令，它就会帮你去完成。所以概括起来呢，插件呢，其实就是一套提示词 配置上下文文件和系统指令的组合。插件呢，能告诉 cloud 怎么处理你工作中的某个具体流程。那插件 plug ins 和技能 skills 有 什么区别呢？我们在之前的视频里呢，给大家介绍过 skills， skill 呢，就是你写给 cloud 的 操作说明。比如呢，你可以给不同的任务设置专门的 skill， 本质上呢，就是一长串指令，你可以根据任务的不同训练 cloud 呢，掌握不同的 skill。 但这里啊，大家要注意， skill 呢，只是插件里的一个部分，插件呢一共有三个部分组成，分别是命令 command、 连接器 connectors 和技能 skills。 skill 呢，我们已经给大家介绍过了，而 command 就是 你输入一个具体的指令， cloud 就 会去调用特定的流程。连接器 connectors 可以 直接从你的应用里 拉取实时数据，比如 gmail， slack 或者 excel 都能接入。而且 cloud 这次推出的插件功能呢，是专门用在 cloud co work 里的，对不熟悉 co work 的 观众呢，给大家简单介绍一下。 cloud co work 是 一个能主动帮你做事的 ai 系统， 除了能帮你做一些日常的琐事，还能连接其他平台一起帮你做事。而且 co work 呢，是 cloud 专门设计给非开发者也能用的智能代理 ai 系统。而这次 ansore 官方呢，也推出了十一个不同功能的插件， 你只要点击安装呢，就可以直接拿来用。第二点，除了用官方做好的插件，你还可以根据你平时在公司里的使用场景或者生活上的需要进行私人定制，还能在里面呢连接不同的平台。 第三点，使用插件呢，完全不需要你有编程背景，也不需要你写代码。第四点，插件呢，是跨功能的，也就是啊，如果你订阅的呢，是 cloud 的 teams 团队计划，就可以在你们团队内部呢共享这些插件。目前呢，如果大家想用 cloud 插件，得去到 cloud coworker 或者 cloud code 里边， 记住啊，在网页版里呢，是没有插件功能的。这个 co work 呢，暂时还得下载 app， 不 过 mac 和 windows 呢，现在都支持下载了。我在视频的描述栏里呢，也给大家放了 app 的 下载链接， 当你进来后呢，有几种方式可以访问插件，如果你是在聊天界面啊，你可以点击左上角的自定义 customize， 然后在这里选择浏览插件。在这呢，你能看到 ansible 官方做的插件， 这些呢都是即插即用，因为它们呢都是预先做好的，你可以把这些插件呢理解成是 cloud 定制的技能 skills， 连接后呢，可以让 cloud 做更多标准功能做不到的事情。它们这里呢有专门针对科学研究，客服数据， 企业搜索，金融法律，市场营销等等不同的插件。具体每个插件能做什么呢？我也给大家整理好了，放在描述栏里了。当你点击这里的个人，你也可以从 github 或者网站里添加插件， 或者呢，你还可以自己创建一个插件，然后上传。那如果你是在 co work 或者 cloud code 里用插件呢，除了能在左上角的自定义里调用它，你还可以点击这里的加号， 也能在下面呢找到插件功能。那刚才呢，给大家介绍了 cloud 插件的基本功能，现在呢，我就拿几个跟大家生活工作息息相关的案例给大家做个演示。 当你进入 cloud coworker 的 界面后呢，你可以直接点击对话框里的加号，这样呢就能直接添加插件了。或者呢也可以直接在对话框里打斜杠，这样呢也能自动调用出这个功能。当你进来后呢，如果你之前啊已经有安装过的插件， 就会自动出现在最上方。另外呢，如果这个插件需要更新的话，它会在插件名称的旁边呢，用颜色进行提示，这时候啊，你可以点击管理就能对它进行及时的更新。首先呢，我们先来看看如何用 cloud co work 帮我们提高工作效率，这里呢，我们划到插件的最下方，找到生产力 productivity 这个标签，点击右上角的安装 install， 这样呢，这个插件啊，就成功的装到了我们的 code 里。这时候呢，你可以点击右上角的管理插件，就能看到呢这个插件下连接的所有技能 和它能调用的其他平台。这里呢，我们要测试一下 cloud 的 项目管理功能，所以这里呢，我们在中间的对话框里输入斜杠，这 在能力插件里呢，选择项目管理功能。然后呢，把我们的任务指令啊发给 cloud， 这里呢，我让他帮我创建一个 ai 工具学习三十天挑战的任务清单。在对话框的右下角呢，你还能选择不同的输出模型类型，这里呢，我们就选择 sony 的 四点六。 同样啊，所有在 coco 下面执行的任务都要给他单独创建一个专属的文件夹，这里呢，我们就给这个文件夹起名叫 ai 工具学习三十天挑战。当我们把任务发给他后呢，只用了不到三十秒，这个三十天的学习挑战计划就列出来了， 它这里呢给我们输出了两种格式，一种是 markdown 文件，另外一种呢是 html 网页形式，你除了能在 markdown 格式下显而易见的看到所有的计划列表，同时呢，如果你选择 html 网页的话，你还可以在这里呢，把 cloud 帮你生成的任务清单啊拖进去， 这样呢，就能在它给你生成的仪表盘里将你的学习任务进行分类，这样看起来呢，更加的直观明了。 接下来呢，我们再看看怎么利用 cloud 的 营销插件帮我们做产品宣传。同样呢，这里啊，我们选择营销插件下的竞品计划。这里呢，我们让他给我们的 cloud ai 实战课啊，进行一个营销策划。在这里呢，我把我的目标受众预算、渠道、 核心卖点和整个竞品的周期都告诉了 cloud。 同样在这里呢，我们也给他创建一个专属的文件夹。这次模型我们选择的是性能更强的 ops， 四点六大家能看到呢，当我们选择更强的模型，相应的模型处理任务的时间呢也会变得更长。 这次呢，花了 clod 差不多四分钟的时间才帮我们生成了结果。不过啊，虽然呢，等待的时间略长，但他绝对是值得的。这里呢， clod 帮我们把整个实战课的结构梳理的井井有条，包括主要的目标群体， 核心的价值主张和课程优势频道的策略。另外呢，还帮我们把四周的课程安排设计的非常详细，甚至呢细致到了每一周啊，需要产出什么样的内容， 格式是什么样的目标是什么，都帮我们列的清清楚楚。除了刚才那些内容呢，还帮我们猎取了所需要提供的内容矩阵，成功的要素， 预算以及风险和行动清单。这时候呢，你就可以把这个竞品营销计划下载下来，然后呢，再把它放回 cloud 的 营销插件里。这时候呢，选择邮件销售流程，这样呢，就能把你的竞品啊 通过邮件的形式进行销售，省去了你自己还要重新研究学习，包括拷写邮件的时间和精力。最后我们再来看看如何用 cloud co work 的 插件帮我们准备面试以及做绩效评估。 要实现这个任务呢，我们需要下载人力资源的插件。然后呢，在中间的对话框里啊，选择调用准备面试的功能。在这里呢，我把我想要申请的公司 目标岗位以及我的简历都发给了 cloud co work。 然后呢，让他帮我根据我的简历和我要申请的目标岗位指出我的优势和薄弱点。同时呢，帮我准备十个可能被问到的面试问题，以及呢，给出每道问题的回复。 另外呢，再帮我提炼出我的个人核心卖点，帮我准备个一分钟的自我介绍。那我们来看看 cloud 呢帮我们做的效果如何？这里呢，他在运行了一段时间后啊，告诉我呢，他没有办法截取到 lincoln 里面的职位描述。我猜呢，这可能啊，是因为 lincoln 呢需要账户和密码进行登录， 所以这里呢，我把想投的职位描述啊粘贴给他。最后， club 呢，也帮我们生成了这份非常详细的面试准备手册。整个面试手册呢，被分为了五个部分， 分别是我的简历和目标岗位的匹配度分析。这里呢，列出了我的核心优势和薄弱点。然后呢，针对我要申请的目标岗位，给我列出了十个可能被问到的面试问题以 以及相对应的答案。而且在这里呢， claudia 并不是只给出了问题和答案，同时也告诉了我回答这个问题的正确思路是什么。 后面呢，还帮我准备了六十秒的自我介绍，以及如何反问面试官的高级问题，最后呢，还给我提供了面试前需要准备的清单，这样呢，我们就可以在面试前啊，用最短的时间 衡量一个职位和我们的简历的匹配度，然后呢，在最短时间内准备好面试。同样的原理啊，你在人力资源插件下呢，还能找到很多非常有用的功能，包括这里的绩效评估。 这样呢，以后啊，每年当你需要做绩效评估的时候，就可以把你完成的任务和来年的目标都告诉 cloud， 让他帮你准备。最后呢，不知道大家有没有发现啊， 其实这次呢，我给大家推荐的这些插件里，很多呢都是和大家实际生活息息相关的案例，但如果你换个思路的话呢，其实这里面啊，有一个洞察，也就是今天你在这里看到的所有插件功能 都已经被 cloud 的 大包做成了一个技能包，那这是不是就意味着这个能力不管是准备面试，做绩效考核，还是生成产品营销计划，将来都很容易被 ai 取代呢？所以我在这里呢也建议大家， 平时呢可以有意的培养一些不会被 ai 取代的能力，那具体又有哪些能力不会被 ai 取代呢？之后啊，我也会给大家专门做一期视频讲讲，那如果你还没关注频道的话呢，切记点点关注， 这样呢，等之后视频更新了，你就不会错过了。另外呢，如果你还不知道我们今天讲的 cloud co work 是 怎么工作的话，我之前呢也专门做过一期视频， 讲过他的所有功能，你可以点击这里查看。 ok， 以上就是本期视频的全部内容，如果你觉得本期视频对你有帮助的话，欢迎点赞订阅频道，那我们下期见，拜拜！
437李厂长来了
06:08查看AI文稿AI文稿兄弟们平替 cloud co worker 的 国产工具来了，国内直接访问，他就是阿里的 codework， 并且有了 codework， 你 也不用再花四千块去买 mac mini 折腾 cloudbot 了。哈喽，大家好，我是阿亮， 二零二六年的 ai， 已经从聊天进化到了能真正操作电脑干活的智能助手，如果说二零二六年，应该就是这些模型开始真正的落地干活的。原年 虽然 cloud code work 很 火，但大部分人呢，都没有体验过，因为 osraker 这个公司呢，对我们真的是太不友好了，更别提还有一百美金的订阅门槛。 好在阿里这次的跟进速度非常的快，就在刚刚，他们发布了搭载全球顶尖模型的 code work， 注意是全球的顶尖模型， 定位很明确，国产版 call work 就是 让每个人都可以拥有专属的 ai 助理。 call 的 work 呢不仅可以帮你进行日常的文件管理、数据处理，还可以写作画图、做 ppt， 甚至能帮你调研上市公司的财报，输出、投资建议。 第一时间我就上手进行了测试，真的实战能力非常非常的强，很能打，用户体验也是一级棒。 接下来带大家亲自上手感受一下。界面很清晰，符合我们的用户习惯，左侧是任务列表，右侧是对话区域， 然后最右侧这里还有一个可以折叠的区域，是对整个任务的进度监控。这个设计非常非常的人性化，后面再给大家详细的介绍这个功能。开始之前呢，我们可以选择一个文件夹，让 go to work 呢，知道你在哪里干活，生成的文件应该放哪里，当然呢，不指定呢，也可以正常使用。 先安排一个简单的任务，这个目录下面有很多的图片，我需要按照文件大小重命名，从小到大依次是一点勾 p g， 二点勾 p g， 三点勾 p g， 这样子。 把目录拖进来，告诉他要求点击发送，就开始干活了。这个速度非常快，大概十几秒钟就搞定了，并且全程是中文的，沟通很丝滑，看一下结果，哎，这个就是我想要的，大概十几秒钟就搞定了，并且全程是中文的，沟通很丝滑，看一目了然。 接下来整一个稍微复杂的，让他把下载目录整理整理，太乱了，我呢也不敢随便的删。把下载目录拖进来，我让他按照文件类型归类 好了，开始干活了。这里有思考过程是英文的，然后他会请求授权，这个设计的很安全，可以避免很多误删误改的情况，哎，没一会我整理好了，他说这里告诉我们是如何整理的，看一下结果， 一下子清爽很多了。 codework 呢，支持自然语言创建 skill， 我 们可以做一个整理文件的 skill， 下次直接调用 skill 就 能整理。直接告诉他做一个 skill， 哎，然后就开始自己创作了，中途可能会询问你的意见，一分钟不到就搞定了，还贴心的告诉了我们存放的目录功能特点，使用方法。右侧这里呢，有整个任务的计划产物呢，就是最终交付的内容以及使用的技能，也就是告诉我们 ai 到底干了啥，让我们做到心中有底。 当然 photoshop 呢，是无缝支持 cloud code 的 scale， 使用方法也很简单，比如我这里有一个 youtube 字幕下载的 scale， 把这个 scale 直接拖进来，告诉他用这个 scale 处理这个链接，就这么简单。 然后呢，他会提取到这个 scale 的 名字理解功能，稍等一会儿就处理完了，有保存路径生成的结果。打开看一下，完美 把时间托都去掉了。我测了下，这个速度呢，比 color code 要快将近两倍。我这里呢，还测试着让他用写作 skill 把字幕写成了一篇阿亮风格的文章。他会先学习阿亮的风格，整理参考资料， 然后输出五个标题让我选择，接着询问大纲是否满意，按照规定的字数输出了文章还会呢，自动审校，去除 ai 位，等我确认满意后，最终输出了可以直接发布到自媒体的图文，比例是三比四，来看看效果 是不是很赞。这些都是 skill 做的。这几天刚好有个电商的朋友呢，想让我帮他写一个程序，分析一下二五年的账目。肉眼看到这些数据真的是头大，十二个月的数据明细，每个里面呢有上百成千条，但对于 codework 来说， 分分钟搞定。选择目录，告诉他分析二五年的总额，平台扣除的税，退款总额，以及每月的销售情况等等。非常聪明，他发现了这里是有十二个月的数据，然后说开始写脚本，分析了 大概一分钟左右，详细的结果就出来了，整体的业绩，月度销售趋势，还输出了一个 t x t， 不 过这个 t x t 看起来呢，不够直观，我让他输出 excel， 再输出一个图标试试，十几秒钟就搞定了。看看效果，我只想说一个字，绝！ 专业的财务，我估计没两小时也根本搞不定，越用越上瘾啊。刚才在帮我做一个春节云南游的方案，把需求告诉他，云南十日游，三个大人三个孩子，制定一个完美的租车自驾行程，要非常详细，最后做成 ppt， 我 真的有点期待这个行程安排呢？是否合理以及这个 ppt 呢？会长什么样子？好了，已经处理完成了，这个处理速度真的是没得说，来看一下效果吧， 有经验的小伙伴帮忙看看这个行程合不合理。 ppt 确实是够用了，里面还搭配了精美的图片，今年的旅行就从这个 ppt 开始了。深度使用了一段时间的 codework， 还挺激动，就像是托尼拥有了装载假维斯的钢铁战衣，瞬间感觉自己的能力都变强了。 还有一个值得强调的点，阿里的 codework 呢，价格非常非常的便宜，我相信未来，甚至就是今年，每个人都会配备一个能帮你干活的 ai 助理，而 codework 就是 一个非常好的选择，强烈推荐你去试试，大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai！
2.8万跟着阿亮学AI
05:0119深度记事学AI
04:39查看AI文稿AI文稿二零二六年开年，滴声枪响，一夜之间，全球软件股蒸发三千亿美元，一周之内接近一万亿美元市值凭空消失。彻底慌了。不是一家公司的慌，是整个硅谷的集体失语。 而引爆这一切的，不是战争，不是金融危机，甚至不是一个新模型，只是十一个插件。来自一家做底层模型的公司 antropic。 从这一刻起，硅谷第一次真正意识到， ai 不是 在帮你用软件，而是在把软件本身干掉。萨斯为何突然被宣判死亡？ 过去十年，整个互联网行业有一个牢不可破的共识，模型在底层，软件在上层，大模型负责思考，萨斯负责交互流程、权限收费。直到二零二六年一月， antropic 在 几乎没有任何预热的情况下，为 cloud co work 上线了插件系统。 注意，这里有一个极其关键的点，这不是一个新模型，他只是十一个插件，却直接覆盖了财务、销售、法务、数据分析、市场营销、合同审查。他们不欠在软件里运行。 ai 自己成为了工作流。 第一次，一家做模型的公司亲手拆掉了应用层的地板。市场为什么会如此恐慌？ 恐慌不是情绪，是计算结果。当 ai 可以 读取文件，理解上下文，调用系统，输出最终成果，那请问一句，萨斯到底还剩什么价值？ 华尔街比谁都清楚这一点。消息传出后，美股开盘， overclock 盘中中挫， adobe 下跌， salesforce 连续跳水， italian service now、 zendesk 集体走低。 路透社直接给了一个结论，软件和服务板块自一月末以来蒸发超八千亿美元。摩根大通的措辞更狠， antropic 正在吞食整个萨斯商业模式。 我们来想象一个真实场景，你是一家世界五百强公司的法务总监。周一早上，你原本要面对上千页并购合同，上百个飞镖条款，几十个风险节点。但现在不一样了， cloud 的 法律插件，自动读取历史合同，建立实体关系、网络标记、交叉违约输出完整合规报告、 pdf 直接排版完成。你没有点任何按钮，它只是做完了。 这一刻，市场终于意识到一个残酷事实，模型已经不再是工具，而是员工，而软件只是旧时代的躯壳。 萨斯的三大护城河被一次性踏平。传统萨斯靠什么活？第一，按席位收费，人越多钱越多。 第二，复杂 ui 用户被迫学习系统。第三，封闭系统切换成本极高。而 ai 插件直接反向碾压收费逻辑，按结果交互方式零 ui 指令级执行系统价值，越开放越强大。一个 cloud 的 智能体，彻底玩爆了整个 cs 行业。 如果你以为引爆硅谷的只有 antropic， 那 你就低估了二零二六年这个时间点的残酷。 就在 cloud core 插件引发市场恐慌的同一周，另一个名字开始也在同样屠杀着 sas 的 价值。 cloud bot 不是 辅助分析，它直接接管数据库，并自动完成从数据到决策的全过程，直接帮你完成所有的工作内容。 过去的模式，软件等于工具，人才是决策者。而现在， ai 是 执行者，人才是监督者。他们共同指向一件事， ai 不 再是软件的增强，插件正在成为直接完成工作的主体，而人则仅仅需要在技术早期做到一个较量的价值， 这不是骨灾，是价值转移。有人说 cs 之死被夸大了，确实，软件不会一夜消失，但有一件事已经不可逆增长神话结束了。这不是一次普通的市场波动，这是人类经济史上最大的一次结构性迁移，从探击大脑转向硅基智能。 当 ai 可以 直接交付成果，中间所有人工包装的溢价都会被快速蒸发。回头看，你会发现，二零二六年并不是 ai 模型突然变聪明的一年，而是 ai 第一次真正开始替人工作的一年。 从这一刻起， ai 不 再卷参数榜，不再卷谁更像人，他只卷一件事，谁能更快、更便宜、更稳定的完成真实工作。 在未来的历史书里，这一切可能只剩下一行字。 antarabic 发布 cloud coork 插件体系，标志着脑力劳动自动化正式越过临界点，时代的齿轮已经转过去了。
01:49查看AI文稿AI文稿windows 终于迎来了第一个真正能打的 ai 硬件。你看，这是我现在的电脑桌面文件，几十个格式全混着，名字也很乱。我没有准备任何材料，只是给他说了一句我想干什么，然后他就自己把这些文件读了一遍，按项目逻辑帮我整理清楚了。而实现这一切的就是刚刚发布的天宫 skywalk 桌面版，它让我看到了 ai 不 再藏在浏览器的聊天框里，而 而是直接搬进了电脑系统，像个 ai 同事一样和我共用桌面。那它和我们之前用过的那些网页版 ai， 或者是市面上其他的桌面工具到底有什么不一样？我觉得最大的区别就在于它的原声感和智能调度。首先， windows 用户终于不再是二等公民了。相比于主要面向 macos 的 cloud cowalk， skywalk 是 优先支持 windows 系统的， 它能直接原生地跑在你的系统里去处理本地的历史文件和复杂项目，不需要你把文件传到云端，也不需要复杂的迁移。其次，它打破了模型的边界。 skywalk 不 光支持 cloud office 和 solid 四点五，还支持了 jimmy 三 pro 模型。 更重要的是它有个凹凸模式，你不需要纠结选哪个模型，系统会根据你的任务类型自动给你路由到最适合的那个模型上去。这就相当于你同时拥有了 cloud 的 逻辑推理能力和 jimmy 的 多门态能力，而且是自动挡的。除此之外，它还带来了不少额外能力， 比如图像和视频生成质量被全面强化，能自动调用上百个精选过的 scales， 在 word、 excel、 ppt、 网页、视频等场景中流畅切换。比如你无需上传任何文件，它可以直接根据文档和图片生成 s e o 网站。再比如让它整理文件夹中的文件，然后生成一份报告，它也可以很好的完成。 skyview 和桌面版其实代表了一种变化，它不是在让你用 ai 做工具，而是在让 ai 进入你的真实办公现场。以前我们用 ai 是 等你为材料，你得把文件一个个上传给他，但现在他是直接理解整个项目， 他像是一个能看懂你项目文件夹，理解上下文的 o s 级同事，能帮你处理那些网页端 ai 很 难覆盖的零散复杂的常规问题。所以当 ai 开始真正理解你的桌面，很多我们习以为常的办公方式可能都会被重新定义。
878戴维斯AIGC
01:45查看AI文稿AI文稿兄弟们， cloud co work 出来之后，我才发现我们之前的协同办公有多么地小牵扯结呢？这不是工具升级，是工作方式的彻底重构。你以前是怎么干协同微信群，对任务、 excel、 即进飞、书写文档，每天在三个平台来回切，开不完的会对不完的信息，到最后项目延期，锅还是你来背。 现在用 clockwork， 你 把需求认定， ai 自动开解，任务分配给对应的人，实时跟踪进度，自动汇总结果，你只需要看最终报告。我举个例子，上周我们要搞一个新品发布活动，设计、产品、运营，设四个团队，按以前的节奏，开三次会，拉三个群， 备齐五次信息，至少折腾一周。这次我直接把需求喂给客户，两个小时任务全部分配完，每个人手机上收到明确的工作清单， ai 还会根据每个人的工作习惯调整时间，活动当天顺利上线，一个会都没开，这就是核心。 ai 协商不是代替人，是代替低效的沟通。他记住你团队的协度模式，知道谁擅长什么，什么时候效率最高，怎么沟通最顺畅，然后自动优化整个流程。你不需要再做传声筒，不需要再去做催命鬼，真正的时间花在决策和创造上。 但是我要说句扎心的，现在的市场环境下，还在用原始方式协同的团队，迟早被淘汰。老板看的是效率，不是你有多辛苦。别人用 ai 协同半天搞定的事，你还要用一周，你说老板会留谁？ 所以所有带团队的兄弟们，必须马上上手这个工具，这不是可选项，是必选项。等你的竞品都用了，等你公司的新人都用了，你再想学，机会早没了。我马上出一个免费的教程，教大家怎么用 cloud wallet 重构整个团队写作流程。不管你是带三个人的小团队，还是带百人的大团队， 这个方法呢，直接能用，告别无效沟通，真正让效率成为你的核心竞争力。兄弟们想学的关注我，这次别错过了。
02:23查看AI文稿AI文稿antropics 又放大招了， cloud cow work 史上最猛更新，直接把 hr、 金融设计、代码全行业卷翻天！ 白领打工人岗位要量一半，五年内投行分析师席位砍一半。二零二六年刚开年， antropics 扔下核弹， cloud cow work 超级升级， 十大行业插件直接上线，从 hr 写 offer、 绩效考核，到华尔街见、财务模型、审交易文件、做路演， ppt 全自动搞定， excel 和 ppt 无缝联动，你一句话分析这份财报，更新模型做总结，换登篇， cloud 自己跑 excel 算数据，拉上下文，直接生成 ppt， 数据一变全自动更新，零切换窗口。金融圈最惨， factset、 msci、 sp global、 lseg 这些大老数据平台全接入实时市场数据、财报、电话会议、 dcf 模型调仓，建议 ai 一 键完成。 以前分析师熬夜干的活，现在对话框里几秒搞定，程序员也跑不掉。 cloud code 新增手机远程遥控，你在星巴克喝咖啡、遛狗晒太阳，手机扫码就能继续操控电脑里的 ai。 写代码、 修 bug、 跑翻译。以前配置插件要懂技术，现在超级简单点模板可高的像产品经理一样，问你几句就自动配好技能命令连接器。企业还能建私有 ai 智能体市场，按人分配权限，超级安全可控。按 self fetch 的 口号， 我不取代你的软件，我只是帮你调度它们。数据还在 salesforce、 google workspace、 fact、 sadly， 订阅费照交。但中间那些拉数据整理格式粘贴到 ppt 的 白领文员、初级分析师、代码仔岗位可能悄无声息没了。金融大 v 一 句话扎心 结束了。五年内投行分析师席位消失一半，对比 open i 更狠，他们直接说要取代 salesforce、 adobe 这些巨头。 antroprax 说，我帮你用 open i 说，以后都归我。 ai 比你快，比你便宜，永不加班，永不抱怨。 你的公司没事，你的软件没事，但你的饭碗可能真要凉了。普通上班族醒醒， ai 不是 工具，是最勤快的同事。他来了，你还在卷加班吗？你岗位会被 ai 取代吗？下方评论区说说你的工作 ai 能不能干？点赞收藏，下期继续扒 ai 职场真相！
22🌈无敌AI
02:22查看AI文稿AI文稿今天来解决下困扰各位的 callwork 运行时提示工作区不可用以及 vm 无法启动的问题。首先感谢下小伙伴致天南星子，参考了它的解决方案， n t f s e 链接挂在 vm， 我 在它的方案上添加第二落点以及自动化脚本。话不多说，直接看演示。我们打开 cc， 让它去启动 vm， 这一步就是模拟各位运行时遇到的问题。 cc 在 尝试启动 vm 好，他尝试了几次，启动失败了。我们来运行下 vm 的 挂载脚本，脚本运行完成， e 链接挂载了。回到 coork， 我 们再问一次 c c 启动或是检查 vm。 ok， vm 运行正常了。测试安装一个工具 play white， 这里说明一下，这个安装是在 cc 的 虚拟机里面的，不是你的宿主机，也就是 cc 装的，给 cc 自己用的，有个无法使用的 ncp， 不 用管这个是它在尝试外联以及自己找安装方式。 这里看他自己在判断安装依赖以及调整安装方式。安装完了还顺带自己验证了，不错不错。 ok， 安装完成，我们让他用这个工具去访问下网页， 访问必应没有问题，能够连接上这里，他看不到 play right 抓的截图，又在自己分析下载工具了。我们可以在侧边栏看到 它的工作进程和生成的内容，这里可以看到它其实用 perry 抓的必应截图，但是它识别不了图片内容，基本没有什么问题。 lin 的 一切工作正常，根本原因因为 u w p 路径隔离， cola v n service 只能访问特定路径 开发者模式下路径变化服务拒绝符号链接。我个人觉得还是 a 社的锅啊，不知道它是有意的还是故意的， 它不止安装的一点四七五八版本，开发者环境路径可以直接访问调用，后面的新版本就强制更换了。开发者环境的路径就不能用 vm 了。 date seek 加摇啊，脚本没办法直接发，做了个长截图放评论区，各位小伙伴可以用 ai 扫图识别里面文字，然后新建一个 power shell 的 脚本 使用，管理员运行下 power shell 跑下脚本，有问题发评论区一起探讨。再次感谢智天南星子提出的解决方案，我是 eric， 关注我，我们一起共同进步。
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01:40查看AI文稿AI文稿on cloud 桌面客户端 co work 支持接入国内的大模型，也就是说你不需要有他的账号，你也可以去用他的桌面客户端啊。用这种方式去使用 cloud code 是 不是会比用终端命令行要爽很多？怎么配置？点赞收藏一下，留出一步步的来演示。点开顶部菜单，有个 help 帮助选项，选择 troubleshooting， 这里面有个很关键的打开开发者模式，选中同意，这个时候它会重启这个客户端，重启之后你会发现上面有个很关键的打开开发者模式 third part info， 默认选中 get away。 这里面就是你的第三方模型的 u r l 和 a b i key 这块大家使用 c c 或者龙虾类都很熟了，都会有对应的 base u r l 我 用的是小米的模型啊，贴进去，对应的 key 贴进去，然后关键这一步啊， model list 要把你的模型的 id 要加进去，这一步不做的话，你也配置不成功，有时候用的是 miimo。 二点五好应用， 重启一下，好，这个时候你就会看到这个客户端可以正常执行啦。这个是适合小白的 call work 模式，默认选的是 demo 模型啊，这个适合给刚刚上手的用户，有这么一个图形界面，去做你的一些任务，去做你的 skill。 但是如果说你已经习惯用 cloud code， 比较习惯命令行终端的模式，左上角可以切换成 code 模式，你看这是六叔 使用了一个记录用的模型，这个模式就跟你用终端是一样的，适合有一定基础或者适合编码的那些人，这个也比终端的体验感要好很多。确定好你的一个工程目录文件，这里面去选择它的模式 啊，计划模式授权的方式，你看可以正常使用啊，它作为客户端的其他的功能也都是可以去用的，直接去 create new skill 去链接你的本地的 app。 是 不是让我们 c c 终于有一个官方的格式化途径界面了，爽不爽？好了，按这种方式配置一下吧。我是油叔，关注我持续风靡的 j 酷白了个白。
3051六叔ultra
02:27查看AI文稿AI文稿看这个 ai 正在疯狂帮我整理桌面，还能顺手为我生成研究报告，做 ppt 生成网页，简直太强了吧！你是不是跟我有同样的感受？ ai 时代，只要你不懒，能等不想做的事情，自然会有 ai 帮你做，做一个典型的 d n t p 艺人公司的 ai 博主。 看我平时精力旺盛，各种好展会，搞访谈，拍拍拍，剪剪剪，表面光鲜亮丽，可背地里我的照片和素材在电脑硬盘上堆成了垃圾山，一看到我就头大，越头大就越不想整理，于是素材山也堆的越来越大，恶性循环，放屁人！搞定海量素材，直到今天，我装了天空 skywalk 充电板。呦， 牛，竟然能直接接管我的本地外界硬盘！指定一个文件夹，给他一句话，他就能自动按时间、文件类型进行照片整理，甚至还能读懂照片里的内容，按场景和人物进行分类。这就是痞人就行啊！一键生成个人介绍 ppt 和网站。过了很久的个人介绍 ppt 再也不用自己写了，来一波同款 操作，把我这堆头像、照片、文档、 excel 统统扔进地盘这个文件夹，给他一句话，喝杯奶茶的功夫，他就按照我想要的活泼创意风八至十张页数的需求，把个人介绍 ppt 生成出来了， 还有同款的 word。 甚至你看，他直接给我生成了一个高级感的个人网站，这发给客户和合作伙伴，排面瞬间拉满呀！一人公司的发票对账，以前要搞半天，现在把一堆本地的发票 pdf 丢进去，他直接提取关键信息， 生成一张清清楚楚的 excel 表，直接发给财务，效率高到想哭到这里，看出来了吧，这些琐碎又重要的小众任务，天空 skywalk 桌面版做起来特别适配。它让 ai 进入了你电脑本地的真实工作现场，理解了整个文件夹的上下文，一次抓住全貌，然后帮你主动干活， 而不是像云端 ai 那 样等待你提供灵感信息，工作效率全面 up。 作为国产之光， skywalk 最让我惊喜的有两点，一、它支持 windows， 被 cloud 可 work， 只能用 mac， 咱们广大的 windows 用户终于站起来了。二、它支持 gemini 模型，还能 auto 智能路由、 cloud office 四点五、 cloud sunday 四点五和 gemini。 三、 pro， 全世界 top 级的 ai 大 脑，哪个好用？它自动切哪个。 看来我的一人公司可以有第二个员工了。还是数字的，它能整理各种复杂文件和素材，它能进行跨格式流转，多模态内容制作。最重要的，它还能在本地运行，保护你的隐私。 别再让乱糟糟的电脑搞崩你心态了，去试试天宫 skywalk， 咱们屁人的命也是命呀！我是狒狒，今天 ai 用上，你任性了一点，下期见！
02:39查看AI文稿AI文稿windows 办公党们，属于我们的翻身仗终于打响了！如果你还在眼红隔壁用户用着 code co work， 自己却只能对着网页版 ai 疯狂进行上传、下载再上传的低效循环，那昆仑天宫这次拿出的天宫 skyworks 桌面版，绝对会让你有一种 ai 终于长脑子了的震撼感。这 不仅是国产大厂在 windows 原生生态上的强势突围，更是直接把 ai 办公从发指令时代推向了读心术时代。以往我们用 ai 最头疼的就是微料，你得把文件一个一个传上去，等它解析文件多了，还得担心格式不兼容。而 skywalk 桌面版最狠的地方在于，它 不再是等着你发指令，而是能直接读取你电脑里的海量文件。不管是乱七八糟的 word、 pdf， 还是几百兆的 excel， 甚至图片和视频，他都能在本地直接进行语义层面的理解。这就意味着他看的不只是某一个文件，而是你整个项目的上下文。 比如你手里有个跨度几个月的复杂项目，里面塞满了各种调研报告、数据表和会议截图，你只需要跟他说一句， 帮我把这个项目的进度整理成一份汇报大纲，它就能自己去翻文件夹，把散落在各处的信息串起来。这种 os 级助手的体验，比单纯的聊天框 ai 高了不止一个维度。而且它在模型配置上玩的很通透，很多 ai 工具只能用自家的模型。但 skywalk 不 仅有自家的强项， 还同时支持 cloud 四点五和 gemine 三 pro， 甚至它的 auto 智能模式会根据你任务的难易程度，自动切换最适合的模型。你想搞逻辑推理时，它调用最聪明的大脑。 你想处理多模态内容时，他就发挥 jimmy 在 视觉和生成上的优势。在实测中，他的任务处理速度和多模态产出能力，尤其是图像和视频的生成质量， 确实跑赢了目前市面上不少同类产品。最关键的是， skywalk 所有的处理过程都在本地完成，数据不上传云端，这对于在意隐私和数据安全的朋友来说，确实是个定心丸。 而且因为省去了上传下载的时间，整个交互过程丝滑的不像话，完全契合真实的高强度办公场景。至于价格，这次官方给出的方案也非常有诚意，十九点九九美元的 basic 会员就能上手。 如果你是重度用户，选四十九点九九美元的 plus 会员，基本就能实现使用自由了。对比他提供的集成一百多个精选 skill 的 能力，这笔投入对于追求极致效率的职场人来说，真的算得上真香系列。毕竟他帮你省下的不仅仅是时间，更是那种琐碎任务带来的精神内耗。 我们常说，下一代 ai agent 应该是那种能读懂你心，而不是只接指令的助手。 skywalk 桌面版的出现，或许正在尝试消除思考与创作之间的摩擦，让 ai 真正走进你的办公现场，去理解、去执行、去创造。
268前沿科记
00:59查看AI文稿AI文稿大家好啊，我是老王啊，今天咱们三十秒给大家讲清 cloud， cloud code， 还有 cloud cooke 这三个东西到底是什么啊？我现在 cloud 啊，就是咱们很熟悉的那种聊天 ai， 就 像叉 g p gmail 啊，包包这种啊，写文件， 总结，翻译问问题啊，是 cloud code， 它是一个编程的 ai 工具啊，适合你改代码，修 bug， 做网站啊，管理项目什么的。 而 cloud coork 是 一个在你电脑桌面上运行的一个 ai 办公助手啊，它适合帮你整理文件，提取资料，生成报告啊，官方 桌面端要把这个 chat 啊， oork 还有 code 分 成不同的标签啊，那就是这个 cloud chat 的 普通对话啊， oork 就你后台啊，处理这个任务，代理啊的就是有本地文件访问能力的个编程助手啊，为大家在讨论 cloud 的 时候啊，别只问能不能用啊，先问清楚到底是说的是官方服务还是 cloud 模型，还是这个 cloud code 这种编程工具，比如说这三个不是一回事啊。
02:19查看AI文稿AI文稿club 的 桌面端，从此不管是 co 的 模式还是 co work 模式，我们随便可以用了，再也不用担心 club 的 会封我们的号，也不用管它具体怎么认证。接下来啊，我会用这条视频手把手带着朋友们，用简单的三步，把 club 的 桌面端的模型换成其他的任何模型。 这几天体验下来啊， deepsea v 四 pro 真的 几乎和 opus 四点六一样能打。如果朋友们之前已经装过 club 的 桌面端，那我们先要退出登录，每 装过的话呢，安装一下就可以了。然后呢，我们保持未登录状态，点击菜单栏的 help 按钮，再点击这个 troubleshooting 按钮。在弹出的二级菜单中啊，点击这个 enable developer mode 按钮，然后呢，再弹出的菜单点击 enable， 这样我们就打开了它的开发者模式。这个时候啊 cloud 会 重新启动，等它再次启动后，啊，菜单栏就会多出一个 developer 按钮，这个时候呢，我们点击这个按钮，在弹出的菜单中点击这个 configure third part 按钮， 这个时候呢，就会进入到这个页面。这里我们要选择 gety 模式啊，然后我们要填一下 gety 的 best url， 这里其实就是我们要填写的模型的 best url。 那 这里呢，我用 deepsea 的 v 四 pro 给朋友们演示一下。不过 deepsea 有 个遗憾哦，就是图片理解它一直没有，所以呢，我们如果配了 deepsea 模型的话，发截图它是无法识别的。那这个问题呢，我们如果配了 deepsea 模型的话，发截图它是无法识别的。那这个问题呢，我们输入这个就可以了， 因为这个是兼容 astropac 的 best url， 然后下面 getaway apikey， 这里我们就填写我们自己的 deepsea apikey 就 可以了。然后呢下方这里的 modlist， 因为现在 deepsea v 四有对话和推理两种模型，对应 flash 和 pro 这两种模型，所 所以呢，这里我们要填一个 deepsea 微四 flash， 那 下面这个开关我们可以点开啊，点开它呢就是支持一兆上下文了，下面呢我们点这个按的按钮，再添加一行，我们填 deepsea 微四 pro 开关呢，也可以打开啊。最后呢，我们点击这个按钮， 那可乐会再次重启，重启完成，打开后啊，就是那个熟悉又陌生的界面，看四个 deepsea 的 模型，我们现在执行一个任务，看看效果怎么样啊。
2.4万AI樟榆树
