claude桌面图标怎么显示

今天这期视频以 deepsafe 为例，因为收到群友以及评论区的反馈，说我上一期出的视频零四期有很多朋友用了之后，模型方面还是存在一些问题，比如说虽然设置的是 deepsafe v 四 pro， 但是实际上返回的是 flash 模型， 就因为我上一篇文章写的是以智普模型为例子的解决方案，那么视频就换成 deepsafe 为例。第一步我们需要下载 cc switch 这个软件，具体的下载方案呢，你可以在我的抖音群内找到，或者说你自己直接用浏览器搜索一下就可以了。我们下载之后点击右上角的这个黄色的加号，我们以 deepsafe 为例，点击这个 deepsafe， 然后我们往下滑， 在 api k 这里我们填入密钥名称，这里随便填，我们点一个测试吧请求地址，它是默认填写的，如果说官方有要求的话，以官方要求为准。然后我们再往下划看这块的模型选择，如果说官方准备好的话，我们直接点这个获取模型列表就可以了，如果发现获取不了，那我们就手动输入就可以了。 比如说我们想用的模型是 deepsea v 四 pro， 那 我们就直接输入 deepsea v 四 pro 就 可以，要注意一般都是小写。然后我们全都换成 deepsea v 四 pro， 默认是这个是最高级的，然后这个是中级，这个是低级， 以此类推，把这个选择最高级的模型，这个次一等，这个再次一级，这个名称要注意看一下，因为后面我们是要一一对应的，比如说这个模型的话，它是 deepsea v 四 pro， 之后在 cloud code 桌面端的话就是要对应这个模型的，我们点击保存 这里就可以发现有了这个测试用的模型。接下来我们来配置路由功能，点击左上角的设置，点击路由，点击本地路由，点击路由总开关，勾选 cloud 这个服务地址，需要记住我们后面会用到，那我们 c c switch 的 方面就配置完成了。 那我们来配置 cloud code 的 桌面端，点击左上角三条横杠，点击 developer， 点击 configure party inference， 进入 connection， 我 们点击右上角新建一个模型，比如是 deepsafe 测试用，点击 confirm， 在 base url 这里填写的就是我们刚刚说的那个服务地址，我们粘贴一下，然后 api k 照例填写我们的 deepsafe v 四 pro 的 api k 继续往下滑，在 model list 这里我们点击添加，我们在这里填写 cloud o p u s， 注意都是小写，如果支持一照上下文的话，我们就点击打开再添加第二个模型。 如果说你只用两个模型，那基本上到这就够了。这里的 cloud o p u s 模型与这里的 deepsea v 四 pro 模型对应这里的 cloud s o n n e t 模型与这里的 deepsea v 四 flash 模型对应。如果说你还有其他需要使用的模型，那你就继续点击添加，如果没有的话两个就可以了。然后我们点击 apply locally 重启，打开 cc switch， 点击启动。然后我们问一下你好， 测试模型发现可以使用，那我们就解决了这个问题了。好了，希望能帮助大家，祝大家用的愉快。

装好了靠的桌面端，但又对着屏幕发呆，那么这七个隐藏技巧，哪怕你是纯小白，看完也能直接起飞！建议点赞收藏加关注，防止以后找不到哦！大家好，我是冰好！技巧一，进入软件，直接在对话框里敲这段指令斜杠， set up， call work， 就会像一个老手一样带你选职业装插件配工具，傻瓜式的操作，五分钟帮你全部搞定。个别插件报错的话，直接跳过就好了，完全不影响你的后续使用。技巧二，靠的桌面端，满屏的英文看不懂，是不是真的很崩溃？ 别慌，我自己歪着抠等了一个汉化神器，安装之后，菜单栏点一下，一键汉化重启，靠的直接变成中文，想切回去，只需要点击恢复原版就可以恢复到汉化前的版本了。 画画之后还可以随意切换其他语言。这个 app 只改变你的 app 语言，不会动你 call 的 任何配置文件，快捷省心。技巧三，别让 ai 再乱翻你的电脑了， 看见输入框下面这个工作区按钮没有？点击它旋转你现在的项目文件夹，这等于给 call 的 划定了一个圈圈外的隐私文件，它绝对不碰！ 切记，千万别把整个电脑硬盘给全选了！技巧是，一堆文件直接扔给靠的，他绝对是懵逼的。聪明人的做法就是点击加号，或者直接把对应的文件拖进去。 比如说我扔一份，销售一笑给他付上去，然后说按月汇总，找到下滑最大的三个品类，指定上下文，不仅省创意，干活还贼精准。 技巧五，这个功能百分之九十的新手都会漏掉。打开设置里的 global instruction， 在 这里写一句，所有的回复必须用中文，之后不管你怎么问他，他都会用中文来回你。以后你的回复格式、口吻、风格全都可以放在这里，收益极其夸张。 技巧六，嫌，每次都要重新调教，太麻烦。设置里面把 memory 的 记忆功能打开，你随便提一句，我是做电商的，多用转化率分析，下次新对话他直接按你的习惯来， 用的越久他就越了解你，简直就是专属的神仙助理啊！最后一个技巧，如果你经常找不到你的历史绘画，在侧边栏点击 vivo 会打开一个完整的任务列表，在这里你可以多选绘画，一键存档， 在这里也可以看到你之前存档的绘画信息。重要的绘画可以点他们侧边的三个点，点击固定，直接置顶，下次直接就能找到。完成了任务，想把绘画从侧边栏删除， 直接点击存档，就会保存到你的任务列表里面。学会了这七条技巧，那么你对靠的桌面端的使用就算正式出师了，我会持续更新更多靠的桌面端的进阶玩法，不想错过的话，赶紧点个关注吧！

装了 cloud 桌面端，但又用不起来，我猜你们八成是卡在这几个问题上的。今天一条视频我给你们讲的明明白白， 建议点赞关注加收藏，防止以后找不到哦！大家好，我是 win 好。 问题一，搜外部网址的时候直接报错，提示无法访问，这是为什么？这是最常见的问题，原因是 cloud 桌面端默认所指的外部网址的访问。 解决这个问题很简单，点击 developer， 点击 configure free party inference 侧边栏点击 sandbox and workspace， 然后找到 allow egress hose， 点击 allow all 保存重启，再进入对话框，然后你就发现可以访问外部的网址了。问题二，上传图片的时候 a i 完全读不 懂，这不是靠的桌面端的问题，是你用的模型不支持多模态，你得换一个能读的懂图的模型，国产模型里面通一千万字谱，还有 kimi 这几个都是支持识图的 deepseek 的 v 四，它的多模态已经在飞度测试了，相信在不久的将来可以用上。问题三， skills 到底怎么在 co work 上面用 skills， 你 们可以理解成为 ai 的 快捷指令，把你常用的提示词、流程打包成模板，然后一键调用，不用每次都重新写。那么在桌面端怎么使用 skill 呢？很简单，第一步， 添加 skill， 点击对挂框旁边的加号，选择 manager skills， 进入 skill 的 管理页，然后点击页面里的加号，选择 create skill， 然后点击 upload a skill， 把你从 skill 网站上下载好的压缩包拖进来， 它就会添加成功。第二步，使用 skill， 回到对话框，直接输入一个斜杠，会弹出你装好的 skill 列表，选中你要用的那个 skill， 再补上具体的提示词发送就可以使用了。第三步，删除 skill 还是进到 manage skill 的 页面，找到要删除的那个 skill， 点击右上角的那三个点，然后选中 uninstall， 就 可以卸 载干净了。这就是 skill 的 具体使用过程。问题是 cooke 模式和 co 的是开发模式， co work 默认跑在沙箱里面， skills 和 co 模式是隔离的，不会改坏你的电脑，写文档，做表格，处理图片这些小活 直接用 co work 来做。 co 的 模式直接跑在本地权限大，写代码，跑指令，提 gift， 相当于是 call co c i i 的 格式化操作台和 c i i 都是共用一套 skills 和配置的。办公选 co work， 写代码选 co 的 问题五，开了开发者模式，怎么退回正常登录模式呢？ 如果你之前为了接第三方 a p i 开的开发者模式，现在想切回 entropic 的 账号登录，点击 app 左下角，然后点击 sign out， 等待 app 重启，重启后点击 sign into entropic， 就 可以切到账号登录了。点击 continue with gateway， 就 可以回到选择 gateway 和登录的页面。问题六，想同时配置不同厂商的模型怎么办？还是进入到我们的 configue free party inference， 点击 new configuration 命名之后还是和之前同样的操作。当你把这些问题都搞懂之后，靠的桌面端用起来就会丝滑 无比。想用 ai 提效，但又受不了靠的和 gpt 太贵，那几十块的国产大模型加靠的桌面端就是你最好的选 择，直接让你的办公效率翻倍。不会接靠的桌面端的话，可以翻我上一期的视频，后面我还会持续更新更多靠的桌面端的教程，关注我，不要错过。

windows 和 mac 用户今天刚更新 cloud 的 桌面端的，你们是不是也谈了这个报错显示模型直接失效，第三方 a p i 连不上呢？不用担心，我已经找到解决方案了，只需要改一个参数就可以解决。先打开你们的 configure free party inference， 然后将你对应的那个模型 id 改成 cloudsonnet 四杠六或者靠的 opps 四杠七就行。目前比较好的解决方案就是这样的，你想继续使用的话，就把它改成靠的厂商的那些模型名字，也不影响使用， 也是可以正常用的。其他的 base， u， r， l 和 api key 不 用改，改完之后保存在本地，然后就可以正常的连接了。 测试完之后是可以正常访问的。虽然他的模型选择显示的不是以对应厂商的那个模型的名字，但不影响使用。

cloud code 桌面端这次升级直接把终端党最头痛的几个问题全解决了。今天 cloud code 桌面端进行了全新升级，新增终端窗口、拖拽式布局、 预览面板、多绘画、变形等功能。下面我们就一个一个的来看。 首先最直观的变化是左侧新增了绘画管理，侧边栏支持多绘画分组展示，以项目的方式进行管理。现在你可以在一个窗口中同时运行多个 cloud 的 绘画，不用再开一堆终端标签页了，那自然都在同一个窗口里了，终端自然也得跟得上。这次 cloud 的 桌面端也内置了终端功能， 可以直接在应用内构建项目，再也不用切出去了。那当我们改完代码之后，该怎么看改动呢？这个新版本中还重构了地府查看器， 每次修改可以更清晰地看到改了哪些内容。那如果你的项目使用了 get， 你 还可以随时切换到不同的提交记录进行查看，回溯起来非常方便。那改完代码之后，你还想看到最终的效果，就可以直接在新增的预览面板里面看到， 该页面展示的就是本地的前端项目，不仅可以直接在应用内进行预览，还可以选中页面的对应元素，直接让 cloud 进行修改。 对于整个页面的布局可以直接进行鼠标拖拽， 我们可以像搭积木一样，把各个面板拖到你想要的位置，打造出自己最顺手的工作台。还有个很容易被忽略的小功能， side chat， 快 捷键是 command 加分号。 当我们有一个主任务正在跑时，我们突然想问额外的问题，那我们不需要打断主对话，可以直接呼出一个临时的对话框，这种方式可以保证我们的上下文完全隔离，不会污染。这个功能就类似 c r i 中的 b t w 命令。 最后呢，就是数据面板新建绘画的首页有图形化卡片和类似 git 风格的活动热力图， 那我们通过切换 tab 页还能够看到各个模型的用量分布。那这次更新下来， cloud co 桌面端基本上可以作为一个独立的工作台来使用了，不再只是终端的附属品。那大家看完这个视频，会不会从中端迁移到桌面端来使用呢？

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。

我们打开 color code， 加斜杠 config， 然后往下滑，这里有一个 thinky mode 开关，你有没有好奇过，打开它和关闭它到底有什么不一样？我们再打开看 color 的 桌面 app， 我 们问了一个问题，然后界面上会显示一段小字，我们点开它，会展开一段思考的过程。那你有没有想过，为什么在回答之前会有一段思考的过程呢？它对我们最后拿到的答案有没有影响？为什么要把它思考的过程展示给我看，直接给我答案不行吗？ 我们先把 thinking 模式的本质讲清楚，普通模式是这样的， cloud code 每轮发给模型一大堆上下文，比如系统提示词， cloud 点 m d， 工具说明，还有你的问题等等。模型读完了，直接预测下一步，它可能是回你一句话，然后可能是调一个工具，可能是跑一个命令，改一个文件，从输入到行动，中间没有东西， 简单任务，这样是没问题的，比如说把按钮的文案从 a 改成 b， 但是任务一复复杂就容易出错了。比如说你说用户偶尔反馈请求会丢数据，那么直接动手只会盯着最显眼的代码改， 但是偶尔出现的问题原因他可能是在缓存，可能是在网络，也可能是引发冲突。得先把可能性列全，才能一条一条排除，没有中间这一步推理，那么模型只能撞运气了。 thinking 模式不一样， a p i 允许模型在最终输出之前先生成一段 thinking tokens， 里面做的就是假设、排除和定位，把可能性都输一遍，然后再生成行动方案。注意这里技术上它不是 call code， 外面再套了一个什么多域算法，而是模型的 a p i 的 输出结构和 token 的 预算发生了变化， 多出来一段中间推理的 token， 关键在于 transform 的 特性，生成下一个 token 的 时候，前面所有的 token 都它的上下文。所以这段先写出来的 thinking token， 它并不是给你看的装饰，而是模型自己用的，它后续生成结果的时候，会基于输入的上下文，加上自己刚写的 thinking tokens 来决定。 所以一句话总结，普通模式是上下文直接生成行动，而 thinking 模式是上下文先生成中间的推理，然后再行动。中间多出来那段就是模型给自己行动之前写的草稿。我贴了两段代码进 coloco 的 cash， 点 j s 是 一个带 t t l 的 内存缓存，分别实现了写函数 set 还有读函数 get， 然后 app 点 js 是 一个测试用力。我们先 set 了一条数据， user 杠一，然后 ttl 是 一秒， 然后我们尝试两秒钟以后 get， 然后期望值是 now， 但是实际行为并没有过期，还能读到值。所以我们问他，我说 bug 是 什么原因，然后是怎么修复的，不用写代码。 然后他回答我说 get 里只读取了缓存里的值，然后并没有检查这个 ttl， 所以 过期这个行为从没发生过。这个缓存实际上是一个普通的 map， 然后还是一样，我们用老朋友 cloud tab 抓取一下这个问答后面的请求，看看 cloud code 里 dink mode 是 如何工作的。打开 cloud tab 抓到请求，有两个字段决定了 dink 的 行为。第一个是 dink 字段，它的值是 adaptive， adaptive 不是 开启思考，而是让大模型自己看着办，让模型根据当前问题的复杂度，自己决定要不要启动思考模式，还有思考有多深入。然后第二个是 effort， 它的值是 high after， 就 一句话告诉模型大概想多深，档位多高，思考的 token 越多，答案越细，但越慢，档位越低，那么少想几步跑得快。一共它有五短，一共是 low， medium， high， extra， high max。 我 们打开服务器返回的响应，主要就看这个 content 的 数值， 里面主要包含两块，一个这个 thinking block， 还有一个这个 text block。 我 们先看 thinking block， 你 看它这里就做了一件事情，就是定位到 bug 是 在这个 get 函数，它取出了值，但是并没有检查这过期时间。 然后我们再往下看这个 text block 的 正式回答，它的修复方案就是在 get 里加一步，对比这个 date 的 now 和 entry 的 过期时间， 过期了就从 map 里删掉，并且返回闹它结尾还给这个修法起了一个名字叫这个啊，惰性清理，英文叫 lazy eviction。 所以 看到这里 thinking block 的 作用就是找到 bug， 然后 text block 的 作用就是修复这个 bug， text 的 这个动作都对得上 thinking 里做出的思考判断。所以说 thinking 并不是写完就扔掉了草稿，而是得到 text 里动作的这些基础。所以总结一下 thinking 模式和普通模式输出的区别。 普通模式，它的 content 的 序组里只有一个 block， 就是 type， 是 text， 装的就是答案本身。但是 thinking 模式下多了一个 block， 是 type， 是 thinking， 它排在 textblock 的 前面，装的是模型给自己写的推理草稿，所以同一个模型同一套预测下一个 token 的 生成机制，区别只是模型在 thinking 模式下输出的最后的 text 答案。之前会把 thinking block 里的写的内容当做上下文都读一遍再做调整。 所以 text 里的答案它并不是模型的第一反应，而是过了一遍推理之后的结果。你可能会想，这段思考是如何产生的呢？ 底层模型还是 transformer 机制，还是预测下一个 token？ 那 么区别是在训练的部分。现在大模型的训练大致分为四步，第一步是预训练，让模型读海量的文本，学会原本身。第二步是指令微调，教他跟着指令回答问题。 第三步是 r l h f 人类反馈强化，教他如何答得更顺畅，更符合人类的偏好。普通模型走完这三步就上线了，那么看到问题直接吐答案，像 sonnet， 然后 opus 这种 reason 模型会多走。第四步叫 reasoning tuning 推理后训练，这一步未给模型的训练数据格式就变了，它会从问题加答案变成问题加 reasoning 标签再加答案。比如解方程这个二 x 减三等于十四， 那么普通指令微调的样本直接教它输出 x 等于十。那么推理后训练给它的样本会先在 reasoning 标签里写 step 一 展开括号，那么 step 二两边都加六，一项得到二， x 等于二十。 step 三两边都除二，得到 x 等于十，然后才会在 answer 标签里给出 x 等于十。于是模型反复看这种逐步拆解问题的样本，它就学会了遇到复杂问题先把每一步推理写出来再回答的输出习惯， 所以 reasoning 并不是外挂的算法，而是模型在训练里就多学会的一种输出习惯。但是光有习惯还不够，运行的时候还得有 api 协议配合。我们看回请求的时候，那个 thinking 等于 adaptive 的 字段，它就是告诉服务器允许这个模型在 content 里输出一个 thinking block， 没有这个字段，模型就算想推理也没地方写。所以一句话，推理的能力来自于训练里多的那一步。 reasoning tuning 推理后训练，然后运行的时候会被这个 api 的 协议显示开启。回到开头那几个问题， thinking mode 开关控制的是模型，在张嘴回答之前，要不要把思路在心里过一遍，过这一遍的好处，你看到了同一个 bug， 它会每举各种可能性找到合理答案，代价呢就是输出的慢一点，但是 token 呢，也稍的多一点。

兄弟们，这个 cloud code 啊，可以使用中转站了，怎么起用呢？点这个 help， 然后 troubleshooting， 选择起用开发者模式 enable。 我 这个已经是起用过了啊， 好， enable 之后，哎，这怎么没让我设置啊？点它，然后这有一个 developer， 然后选择配置第三方， 这个时候输入你的第三方的 bios u r l 还有 a p r k， 然后应用它会让你重启，重启之后，那么你就可以用中转站的方式来启用这个 cloud code， 还有 code work 一 些东西。 记住要设置一下里面这个隐私这个地方，把这个地理位置把它给关掉， ok。

我们可拉的桌面端升级到最新版本后啊，第三方模型就加载不出来了，还会爆出这种错误，上上条视频呢，我说在模型 id 前加个可拉的前缀就可用了，但后来我发现哦，它默认且只能调用 deepsea v 四 flash， 那 这样一来呢， deepsea v 四 pro 我 们就没法用了。 这条视频呢，给朋友们分享一个最简单粗暴的解决方法哦，快的话五分钟就可以解决。我花了五分钟啊，让 codex 给我写了一个很轻的项目，现在啊，我只需要进入项目目录执行这条命令，那项目呢，就会在我电脑的本地启动啊，看它启动成功了。 那朋友们，这个项目啊，其实随便哪个工具都可以实现。我是给 cortex 说了这段话，然后他就帮我实现了。那朋友们如果想自己做这个项目，也可以用我这段话，当然也可以自己描述啊，反正都是大白话。等他开发结束呢，我们复制他给我们给出的命令，在终端中运行，让项目在本地跑起来就可以了。那 接下来呢，我们验证一下，我们现在打开卡拉的桌面端，那模型这里呢，我选择 v 四 pro 一 兆，这个呢，是我当前 deepsea 的 talk 用量，现在我给他选择一个我的测试项目，给他稍微大一点的工作量吧，走你。然后呢，我们顺手可以看看配置页面发生了什么变化，我现在打开配置页看 getaway bios u r l 这里变了啊，上面这里呢，现在用的不是我们以前默认的那个了，而是它直接帮我们创建了一个 proxy。 现在我们再回过来看 deepsafe 操作的消耗，看 pro 消耗了五毛六，这样就起活了。

首先呢，我们进入这个 cloud 的 官方网站 cloud 点 com， 然后找到这个 windows 系统的这个下载文件，就是桌面端，我们点击下载， ok， 我 们下载完毕，我们就直接安装 文件，一共大小是两百三十兆左右，耐心等待一下啊。 好，安装完毕了，我们打开开始菜单，找到这个 cloud 的 快捷方式，点击打开， 然后进入这个 cloud for windows 的 这个软件界面以后点击左上角的三横横杠，然后点击后尾帮助，然后选择 drop show button， 然后再选择。 然后呢我们再次进入这个菜单，选择 developer， 就是 开发者的意思，然后选择配置第三方的接口， 然后出现一个新的菜单，然后我们在下面就是网关下面可以看到，呃，你使用的新的第三方大模型的 base url 地址和这个 api， 我 们举个例子，我们填入那个 delete， 那 你要提前准备好啊，然后这里要填入这个 base url 地址， 还有这个 api， 然后这个 er， 这个宾馆，这个相对代理的意思。 好，我们填完以后直接点击提交， 然后现在试一下输入，看能不能使用，比方说我们输入你是谁， ok， 现在看这个状态基本上应该是 ok 的， 没有问题，你看下面就是 flash 和 pro 两个模型，你看现在就出现了，我是 glada 的， 但是实际上我们用的是 gasket 模型。 其他的这些部分菜单的话也非常简单，就是新建任务啊，项目啊，定时器啊，自定义啊，这个是你的日常记录啊，这是你的空间，空间，这是上下文。

cloud code 桌面端呢，它现在支持接入第三方的模型了，那我们该如何接入第三方模型呢？这个视频就来教会你。我们先点击这个 cloud 的 客户端，然后进行安装， 然后安装完成之后会有这样的一个界面，但是我们不要登录，我们直接点左上角的这三个横杠，然后依次点击 help troubleshooting， 然后是 enable developer mode， 然后我们继续点 enable， 这样子我们就打开它的开发者模式，然后它就会重新启动，然后我们就在弹出的这个页面中呢，选择这个 configure party 这个按钮， 然后我们就会进入到这个页面，然后我们选择 getv 模式就可以了，现在不就到了一个这样的 getv 的 界面了吗？然后 getv 呢，就是我们要填的一些东西，现在右上角这个是默认，然后我们可以添加模型，点这个 new configuration， 就新建了一个模型名字，可以随便命名，比如说我们要用小米的 mini， 我 们就可以改成小米 mini， 然后在这个地方 base url， 就是 要填写小米给的那个访问链接，然后这个 getv api 就是 要填写你的那个密钥，然后现在填 base url 复制， 然后我们现在密钥也填写完了，在这个位置添加它的模型。比如小米的模型是一个微某 v 二点五 pro， 然后把这个一照的上下文打开，然后点这个 apply locally， 它就会重启，我们等一下， 然后重启之后，我们就可以发现这块有可以选的模型了，就可以正常使用了。那我们如何切换模型呢？也很简单，点击左上角三个横杠 developer， 然后点这个 configure third party inference， 我们刚刚不是添加小米了了吗？我们现在可以换一个，然后点这个 new configuration， 比如说我们现在要添加智谱的，然后在这个该填的位置填上合适的就可以了，依旧像刚刚一样，然后我们就可以切换了，我这块是有已经创建好的，我就给大家演示看一下。 依旧是重启，然后我们就可以在这里选模型了。 ok， 这就是今天的全部教学内容了，希望大家用的愉快。

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。

穷鬼们有福了，之前在使用可乐的扣子的时候，你必须在这个终端里面才能接受第三方模型，而最近他们更新了一个开发者模式，现在开始可以在这个桌面版本里面就可以接受第三方模型，而且不需要登录 之前的话，它强制强制你登录可乐账号的，我们来演示一下到底怎么使用，手把手教你。首先你要在这里下载这个桌面版本，我这边已经下载好了，所以我就直接安装演示，下载好之后会有一个这个 dmg 文件，双击它要把拖动进来安装，然后等它安装好之后， 大家可以看这个应用程序里面双击它打开，确定打开就会得到一个这样的页面，以前你在这里点开始是必须要登录的他，你不登录他还不行，那现在怎么办呢？ 我们可以看一下，首先你打开这个 help， help 里面选择第二个，然后这里开启开发者模式，点击它， 这个时候他会让你确认就确认，大家可以看一下这个地方就多出来了一个开发者的一个选项，然后在这个地方选择配置第三方的接口，这个时候就会敲出这么一个页面，然后你就在这个地方配置上你的中转站也好，还是你买的那些 gim 八 kimi 的 那些订阅 codeplay， 我这边的话就演示一下我自己这边的，我先我复制一下我的这个 api key， 然后配置一下我的这一个网关地址，然后这里直接点击应用， 其他啥都不用改，然后等待重启，重启之后你看它跟之前不一样了，它这个地方就不需要你强制登录了，而是会出现一个在网关里面使用的方案， 点击第一个大家就可以看到启动成功了。然后因为我刚刚已经配置了第三方的 a p i， 所以 我那个是一个，是一个比较完善的终端，所以它里面什么模型都有。 比如我们可以找一个测试一下，比如我用这个 kimi 二点六做一个测试，这个时候我们就等待他回答就可以，他有时候回答感觉透风一样，他有时候会回答自己是 cloud， 然后用的是把它自动给我切完成那个 google 了， 选择一下这里会有个坑啊，他默认有的时候会突然给你切换到第一个模型，有的时候你需要重新指定一下，但是一般只会在对话里面第一次会出现这个问题。 ok， 大家可以看到这个时候我们就已经配完成了，他自己已经说他已经知道自己用的是 k 二点六了，其他的话大家可以自己探索。

cloud code 终于出桌面端了，而且支持国产模型，这对于新手来说会更容易上手一些。想入门 ai 也可以从这里开始。以前用老板 cloud code 特别麻烦，还要用 cc switch 来回折腾，步骤多到绕晕。现在 cloud code 的 桌面端一出来， 直接简化到离谱，两步就能配置好，配置好信息就能用，不需要复杂的流程，我个人也比较推荐。接下来手把手带大家一步步操作配置。第一步，先装好桌面板，安装完成，打开软件，不用登录，直接点顶部 help， 在 单栏找到开启第三方插件的选项，我这边已经开过了， 所以不显示，你们第一次进来都会有这个入口，我也把入口样式截图放好了，照着点就行。点进去之后就能看到 developer 开发者选项，选择三方配置，就会弹出配置文件页面，核心就是配置网关，这里可以自定义命名，随意切换，还能复制现有配置再修改，非常方便。我已经提前配置好了，教大家怎么自己填写， 只要填杯子 u r o 和配置信息，再添加对应模型就行，模型可以手动输，也可以直接添加。很多小伙伴肯定好奇我用的配置 都是从哪里来的，今天一次性讲清楚，全都教你们怎么配置。首先先先说小米配置获取方法，有两种方式，第一种，参加小米官方活动，可以直接领取免费额度。第二种，直接注册小米 ai 开发者账号，注册完成 新用户直接送免费体验额度。讲完小米，再来说 deepsea 配置怎么获取，看这里，只需要配置基础信息就能使用，点击新建配置信息生成后直接复制保存，直接叫我配置里的填写就行，官方皆可，文档 也是同一个地址，然后就开始对话，开启你的 ai 之旅了。整套流程就这么简单，配置完就能无缝切换小米 d p c k 模型。

可 log 客户端下完以后免登录操作，下载完以后打开，然后到达登录页面，不要登录， 点到那个 help， 点那个 trouble 收听，进入引爆 develop model， 然后进入这开发者模式，然后引爆。开启了开发者模式之后就点那个上面那个 develop， 然后选那个 config 这个第三方的这个引用，点这个，然后就到这个界面，这个就选 get rid 这个 url， 就 潜入这个。比如说你用的是 deepsafe 啊，你用的国产模型用就用填你自己用的模型的那个 api， 就 这个网址， 如果你用 deepsafe 就 填这个，然后这个 api 就 填你申请的 api， 然后是这些都不用懂，只需要在这里添加艾特以后加上你的模型就行，模型名称就可以。 这里我选的是 deep deepsea vs flash 这个，然后其他都不用填，然后就点这个 apply 就 行，申请就行。 ok， 设置了完了之后你就可以打开，打开那个 cloud 客户端，进去之后你可以测试一下你的模型配置有没有配对，告诉一下几何模型，哪个模型陌生名称是吗？ 你看我运行了是 deepsea vs flash， 就 我刚才配置的，然后这个右下角也显示了这个模型的名称。 ok， 到此结束了。就是客户端 cloud 完全免登录使用你的国产冒险可以，而且这个客户端现在功能很强大的，它不只是 cloud 客户端，它也是 cloud code 客户端，它是两个合二为一的， 你看它还支持这个 cooke， 就是 那个多个 agent 运行。而且一个细节，现在这个 cloud code 的 客户端也也有中文文档，没仔细看就行，它有中文文档，有详细的介绍，怎么使用、怎么管理、怎么配置，可以去学一下， ok。

deepsafe 接入 claw 的 桌面板并打开联网搜索全流程操作过程，打开开发者模式， 进入 config 设置， 进入 deepsafe 接口文档， 复制 urao 生成 api， 填入 ura 二和 api， 填入模型名称，打开 em 上下文， 进入 sandbox 设置，点击 allow 打开联网应用修改重启软件测试联网 回复是美国时间，重新发问 正确。

cosco 的 桌面端接入 deepsafe 第三方 api 教学，点开应用后点击右上角，在 help 里继续点击， 在这个位置有一个开启开发者模式，启动后在右上角点击开发者，继续点击第三个， 进入这个界面，保持 get 位，输入 url， 可以 去 deepsafe 官网寻找，复制后粘贴，然后输入自己的 a p i。 接下来添加模型信息， 我这里添加 deepsafe v 四 pro， 开启一百万上下文，然后就可以正常使用了。 想要 cloud code 的 中文语言的方法很简单，随便使用一个 ai 告诉他你需要 cloud code 的 桌面端中文语言包，他就会推给你，还是完全免费的。

今天收到很多群友以及评论区的反馈，更新了 cloud code 之后发现无论是 deep sec 还是其他第三方模型都没有办法使用。如果说你遇到了这个问题，可以按照我说的来做，尝试解决下这个问题。我们点击左上角三条杠，点击 developer， 点击 configure party inference， 在 connection 这个界面往下划，我们找到 model list。 在 模型清单中呢，不管是什么模型，我们都改成 os 默认模型，比如 cloud o p u s 四点七，然后我们点击 apply locally 等待重启，重启之后他就可以继续使用了。虽然说这块的模型名字和原来不一样，变成了 cloud code o p u s 这里的模型，但是实际上跑的还是单方模型，可以正常的去执行任务了。希望我的方法能给大家解决一些问题。今天就到这里了，希望大家用的愉快。