trae claudecode区别

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。

最近有很多观众都跟我说，我是一个小白，我要学编程太费劲了，看很多教程都看不懂。我也深有体会，因为我也是一个非技术背景，我当时在学编程的时候也特别难，一个十五分钟的教程，他们可能很快就会看完，但我得花一个半小时才能看完。里面冒出那个名词，没有一个听过的， 就像我没上过学一样，每听到一个陌生的名词，就得暂停去 ai 查，查完了还忘了上一句讲了啥，还得倒回去重听。程序员之间互相讲话肯定是没问题的，因为这些词他们圈里默认都懂，但对一个零基础的人来说，光这些圈内黑话就能把人劝退。所以我打算做这个系列， 把编程教程里反复出现但又没有人解释的那些底层概念，先帮你扫一遍，看完这个教程，你再去看任何的编程教程，都会轻松的非常多。第一期，我们从最最直观的开始，你看到一个程序员在屏幕前面对着一个花花绿绿密密麻麻的窗口，那个窗口到底是什么？里面又分成几块？ 第一期的主题就是代码编辑器是什么？刚刚我提到那个程序员，那个窗口的名称就叫做代码编辑器，它就是程序员写代码用的记事本，但功能强的很多，普通的记事本你只能打字，代码编辑器它会帮你自动补全没打完的代码标红，写错的地方一键运行你写的程序 还能装各种各样的插件加新的功能。最主流的代码编辑器叫 vs code， 是 微软出的，免费用 你刷视频听到的那些 cursor 啊， tree 啊， windows surf 啊等等，本质上都是在 vs code 上加了一个 ai 的 魔法版，长得几乎一模一样。 所以这一期讲的所有的东西换成哪个编辑器基本上都通用。如果你已经有了一个项目，那么在 vs code 打开这个项目文件夹之后，你会发现屏幕分成了三个部分，分别是左侧的文件目录， 上面的代码编辑区和展示区和下面终端，这里可以召唤可劳的 code。 我 们分别来介绍一下这三个区域。左侧的文件目录，这里相当于把我们电脑的文件夹变成目录数的方式，统一在这里展示，目的是更方便的查看、浏览和编辑。 可能会觉得一个项目的文件名看起来非常复杂，但其实理解起来并不难。常见的文件夹或文件可以分成两类，因为代码 ai 都能帮你写了，所以大家眼熟，知道他们是干啥的就行。 第一类，大部分项目都有的。一、 s r c， 这是 source 的 缩写，你写的代码都在这儿，属于核心区域。二、点 git ignore， 告诉 git 这些文件别上传到 github 上，关于 git 是 什么可以看我这期视频。 三、 read me， 点 md， 这是项目的使用说明书。四、 package， 点 json 或 requirements， 点 txt， 这是指项目用了哪些外部工具。 第二类是你不用管，但是项目必备的部分。一、 node modules， 这是为了构建一个开发环境自动下载的库，这里有几千个文件很正常，你不用碰也不用弄懂里面是啥，你就知道它必须有就行了。二、 disk 或 build， 这是代码翻译完的成品。 三、点 e n v， 这里会存放密码和 api 的 密钥，是绝对不能上传到网上。四、 text 是 测试代码验证功能有没有坏， 掌握以上这些，你再看文件目录就不害怕了。接下来是第二个区域，上面的代码编辑区和展示区。当你点击左侧文件目录树上的文件名，里面的代码长什么样，写了什么，就可以在这个区域里展示了。你也可以手动的去敲 下方这个区域是终端，输入 cloud code 就 可以召唤它出来。关于详细的介绍，我们会放到下一期。 接下来可能有人会问，为什么通常 web coding 最好在 vs code 的 终端里面打开 cloud code 或 codex 这些编程智能体呢？我举个例子大家就明白有多方便了。 假设你现在要做一个项目，你在桌面新建了一个文件夹，命名为 project， 然后用 vs code 打开这些文件夹，接着在下方的终端里召唤可捞的出来，那么它就在这个文件夹里帮你干活了，包括读文档和写文档。 它干活的时候，你可以通过左侧的目录数，能很方便地看到了 ai 写入了哪些文件，你需要它了解什么上下文背景信息，也可以把相关的资料存在这个文件夹里，这样方便 ai 读取。 这种方式不仅适用于开发，你用代码制作动画，写个文章，也可以用这个方法。总之， vs code 可以 更直观的让你看到 ai 做了什么，是不是非常清晰。第一期视频我们就到这里，下一期视频我们讲一讲终端，让我们下期视频再见，拜拜！拜拜。

全球最火的这几个 a 键的产品，如果要选一个用的话，我强烈建议你无脑选 color code， 不 管是写代码还是办公，它都是目前最强的通用 agent， 但很多人没用上都是因为卡在了安装这一步， 这视频我会手把手教你一个全网最简单的保姆级 color code 的 安装方法，国内可用，不需要魔法，也不需要懂代码， windows 和 mac 都能装，看完这个视频，你绝对能从零到一上手 color code 的 话不多说，我们直接开始吧。 整个的安装步骤呢，主要有四步，第一步是 cloud code 的 安装，第二步是模型设置接入，第三步是怎么跟 cloud code 的 进行对话，然后第四步是 cloud code 的 一些使用技巧，以及 一些安装后的设置。那我们先说第一步 cloud code 的 安装，第一步呢是先安装一个国内的 agent， 因为很多的小白搞不懂什么代码 m 领航，那 那这一步呢，我们直接让一个 agent 来帮我们全自动的去安装 call code， 全程不用我们自己动手，这里你用国内任何的 agent 的 产品都可以。那么我这里为了方便演示，我用的是 workbody， 我 们直接打开 workbody， 然后你选择对应的版本去进行下载。 打开安装好的 workbody， 我 们把这里切换到代码开发，直接复制一下这一段内容发给 workbody。 整个的过程呢都会 ai 自动的进行，大概五到十分钟，这个取决于你的网络还定的速度， 然后这个内容的话我也放在这里，大家到时候自己复制就可以了。等 workbody 安装好，会得到这样的一个界面，那么这个时候呢，我们的 cloud code 就 已经安装好了。安装好 cloud code 之后呢，我们打开你电脑的这个终端，你输入一个 cloud， 然后回车你就能看到一个这样的 cloud code。 但是这个时候呢，你的 cloud code 还是不能用的，因为它 还有一些登录的验证，包括模型的配置，所以我们还不能对话使用。接下来我们第二步就进行模型的设置跟接入。我们需要先安装一个插件，这个插件可以来跳过 curl code 的 登录验证，并且它可以接入任何的第三方模型。这个插件的名字呢是叫 c c switch， 你 可以直接去打开 c c switch 的 这个页面，直接去安装对应的版本。这个是 mac 的 安装包，这个是 windows 的 安装包。如果你没有办法去访问 get help 的 话，可以通过我这个已经下载好的链接可以去获取这个工具分为 mac 跟 windows 的。 当我们安装好 c c switch 之后呢，我们就可以开始模型的设置了。安装之后我们打开，点击左上角，这里会有个设置， 我们下拉去找到一个叫跳过 cloud code 的 初次安装确认，这就能够跳过 cloud code 的 这个登录验证。接着呢，我们点击右上角，这里有个加号，我们就可以直接用官方的订阅，如果你没有的话，就可以在这里去配置第三方的这个模型。 然后像 c c switch 的 话，它里面基本上集成了像各家主流的这种模型 a p i。 国产的这些智府， kimi， mini max 都有。如果你有对应的这 几家的定位的套餐，包括什么火山呀，阿里云的这些，你都可以去配置在这里。如果屏幕前的你没有任何的模型 a p i。 那 么你可以先去白嫖一下这个硅基流动，他们有一个新用户的额度，大概十六块钱，可以用上 colocode 先用起来，如果你用完了之后呢，你自己再根据你自己的体验去切换成别的模型。我这里以这个硅基流动为例， 讲一下是怎么样把这个 a p i 给配置到克拉扣的里面去的。首先你打开这个轨迹流动的网站注册登录之后，就会得到一个十六块钱的一个代金券，它这个里面的国产的主流的开源模型基本上都有， 然后你想用哪个都能用。打开轨迹流动之后呢，点击左侧，这里会有个 a p i m e 要新建 a p i m e 要描述这里去填写克拉扣的。接着呢就复制好你的这个 a p i m e。 要配置好轨迹流动之后呢，回到这个 c c switch， 在 供应商这里去选择 c c switch， 只需要把你的 p i p 配置到这里。接着呢，我们需要设置一下模型，这里推荐大家去用 mini max 的 模型先体验，因为这个模型它比较便宜，性价比最高，如果去用别的模型的话，可能对话几句就额度就没了，然后这个能对话的次数更多，所以 你可以先用这个去体验一下配置方式，也是直接把这里的模型的名称都换成这个 mini max m 二点五就可以了，大家可以直接复制我这里的内容去配置。接下来再给大家分享一个让你的 qq 变得更加好用的一个设置。开启之后，你的 a 证呢？在工作的时候就不需要你一直去点 同意了，而是能够自己去跑完整个任务。配置的方式是在刚刚我们配置模型的这里，点击这个编辑通用配置，只需要复制这一行代码，然后你替换文本框里的这些内容，然后点击保 存就可以了。这些 switch 很 方便的是，它这个通用配置会默认写入你所有后续配置的模型，所以就算你换模型之后呢，这个设置还是生效的，所以说就非常的好用。 我们平常用 color code 的 话，都会配好几个模型，然后切换着来使用。上面这些都配置好了之后呢，我们只需要点击这里的一个添加就可以了，你的这个模型呢，你就能在 c c switch 这里看到，就是我们刚刚配置的这样一个模型的服务，然后点一下这个使用中，这里就 显示我们当前 cloud code 使用的是这个模型，到这一步的话，我们的 cloud code 其实就已经配置好了。打开终端输入 cloud， 然后就会弹出一个确认 cloud 当前工作的文件夹，我们点击确认就可以了，这里也会出现一个提醒，问你是不是要用这个模式进行运行，选第二个同意就可以了。 完成这一步之后呢，你就可以愉快的和你的 cloud code 去进行对话了，你的 cloud code 就 已经安装好了，是不是非常的简单。接下来呢再给大家讲一下 cloud code 的 一些使用技巧，还有一些安装后的设置， 让你的 cloud code 更加的好用。先说一下 cloud code 的 启动方式，就是我们刚刚说的从中端来输入一个 cloud 来启动，但是这个会默认以你的终端的这个路径为 cloud code 的 工作文件夹。那我们如何指定工作的文件夹呢？就是打开终端，你输入一个 cd， 然后按下空格，把你的文件夹拖进来，然后它就会自动转成一个路径，这时候你再按一下回车，你就会发现是在这个文件夹下 再输入一个 cloud， 它就会以你当前指定的这个文件夹作为 cloud code 的 工作文件夹。也就是说它读取文件，包括它编辑文件，包括它的创建文件，都会在这个文件夹里头 去进行，适合你去管理你自己不同的开发的项目。 c c switch 还有一个特别好用的功能，就是说能够去查看 cloud code 的 历史对话。我们打开 c c switch， 你 在这个右上角，这里有第三个 icon， 这里能查看 cloud code 的 历史的所有对话，包括我们能够查 看任何一个对话，然后点击这个恢复对话，来跟过去的对话继续聊天。这里再推荐一个 mac 用户特别好用的一个命令行界面自带的终端呢，可能并不是特别的美观，如果你是 mac 用户的话，可以把你的命令行软件换成这个 ghost， 整体的界面会更加的美观好看，它的运行的性能也会更加的流畅一些。另外再来讲一下，就是我之前出过一个视频，讲 color code 的 一个视 十一个技巧，可以通过这个文档包括我之前的视频去看一下，还是比较有用的，能够让你熟悉 curl code 的 一些基本的操作方式，包括一些进阶的使用的技巧。另外的话就是如果你不习惯用命令行店面对话的话，你想用更好用的图形界面的话，可以去使用 oc 店加 curl code 的 方式 是你把 color code 去接入 oc 点，看我的这个界面的话，左边其实是我的 oc 点，它可以实时去编辑我的个人的笔记还有知识库。右边其实就是 color code 的， 但是它以一个插件的形式，以这样的图形化界面，在这个 oc 点的右边，跟我们平常用的 ai 聊天软件就比较像，像我自己个人的话， 如果不写代码开发的话，基本上就是用这个会用的更加多一点。我之前也出过一期视频，讲 carposy 的 ai 加 oopsie 知识库去怎么打造，包括里头有讲怎么把 cloud code 去接入这个 oopsie 点也非常的简单，大家可以自行去看一下。总结一下就是 cloud code 是 目前综合实力最强的 agent， 不 管是写代码还是日常办公 ansarpic， 它的 agent 的 功能能力基本上是独一档的。所以我推荐大家安装 cloud 之后呢，好好的去用一下，基本上你能想到在电脑上能操作的事情， cool 的 基本上都能干。后续我也会出各种 cool cool 的 一些新手教程，包括如何从零到一去开发一个产品，包括我自己用 cool cool 的 来剪视频啊，做 ppt 啊，基本上任何事情我都是用 cool cool 的 来解决的。那这期视频就先到这，这里是立刻聊爱，我们下期再见！

大家好，我是海洋，欢迎来到海洋 agent 的 空间。然后今天咱们要聊的话题是这个 humulus 还有 cloud code 是 不是要二选一，因为网上大家都在讨论这个哪个大模型好用，其实我的终极解法就是让你的龙虾去自己进化，去分别去学习 cloud code 和这个 humulus 合为一体， 然后让你的龙虾对它们取长补短，形成一个终极进化就可以了。然后下面给大家看一下我的操作， 大家可以看一下我现在是用的 workbody， 也就是腾讯的龙虾，然后腾讯的龙虾其其实是集成了这个底层，就是 openclaw 的 开源模型。然后现在呢，我是让这个 腾讯龙虾去执行这个专属的任务，去学习这个公开的 cloud code 的 这个完整源代码，然后内化架构与工作逻辑，完成自我进化重构。然后以后都以全程就以 cloud code 的 这个范式去进行执行任务。 然后你给他指令的时候就说明一下，让他学习这个 cloud code 源码的时候，只学习这个公开的合规的这些， 呃，工程结构了，泄露的代码了，核心的模块的逻辑了，不做侵权搬运就可以了。然后让他去生化拆解并内化这个 cloud 的 一个底层架构代码，理解逻辑，全站的工程思考方式 和这个多文件的关联项目决策流程，完全内化成一个自身的底层能力，不是简单模仿，而是重构自己的工作逻辑。 然后要基于 cloud code 圆满的这个标准架构和规范自我进化，淘汰原有的低效的思考模式， 完成学习内化自我进化，永久的固化新的工作模式，后续我下达的所有任务，它都需要拆解，全部默认用 cloud code 的 思考逻辑和标准来去执行任务。 然后这个我的 workbody 收到我的任务，它就开始进行一个自我学习，自我进化了，这个我在前面的视频中也有讲到这个怎么让它去学习自我进化，还是你要需要不断的训练你的龙虾， 然后这个 workbody， 这不是，这就说 cloud code 工程范式内化重构完成，然后交付了这些报告，学了这种五十万行代码的这个文件，然后深度学习，进行了一个自我净化。 后面就是行为，从现在起我下达的所有的开发产品架构编码项目任务，他都会默认采取这种九步管道标准的流程执行呃，上下文稀缺性原则，管理信息密度，然后拒绝优先安全姿态， gather gather art murphy 循环验证结果并行 agent 编排加速复杂任务结构化工具调用替代模糊操作。深蓝 v 二点零已就位，因为之前它一直 我给它命名就是深蓝一点零嘛，现在变成了深蓝，它自我进化成深蓝二点零啊。然后后面我又听说这个 hummers 比较火嘛，就那个爱马仕的龙虾， 然后我也给他了一个场景，让他去进行这个爱马仕的一个终极进化，我给他指令就是说你现在要进入终极的终极的进化模式，核心目标就是根据爱马仕 openclaw 这些公开的开源的数据源码，全面学习吸收 爱马仕的全部优势和和你自身的这个 workbody 的 这个稳定性、本地安全中文适配能力相融合，形成三合一的最强智能体， 具备持续自我进化能力。然后第一点就是学习并吸收爱马仕的核心优点，它的核心优点目前就是长期记忆自我进化，对吧？深度反思和主动优化。 然后第二点就是学习并吸收 opencloud 的 一个核心优点， opencloud 的 核心优点就是强兼容性、多工具调用、任务拆解、企业级适配，这块是 opencloud 的 优点。然后我要保留这个 workbody 的 一个自身优势，就是本地优先、隐私安全， 企业级的稳定、中文的深度优化，然后以及这个原生集成。然后 最后就是让他自我进化永久生效，每次任务启动必须执行对比这些优点，然后根据这些优三合一的智，以这种三合一智能体的这个姿态去做以后的每一个任务。然后我的这个龙虾呢，就开始自我进化 他，他会去自己搜索这些其他龙虾的公开的资料，然后进行一个 代码获取，然后进行一个自我进化，你看这边都已经获取了他们的这个完整的架构信息，现在要融合框架。最终 最终进化体三点零完成了，现在是深蓝，相当于一点零是他本身， 然后二点零是集成了这个 cloud code 的 一些一些优点，然后现在深蓝是相当于是 v 三点零版本了，已经完成超级终极进化了。 然后你看已吸收了核心 hums 的 核心优点，五层记忆系统 g e p a 自动化，自动的 q 集成生成用户的建模 f t s 五权威搜索。然后吸收了 open cloud 的 这些优点，二百一十九个技能，生态多 a 阵的编排， 然后全工具链任务拆解，企业的适配，保留了咱们这个 workbody 的 一个核心优势， 然后这个机制他就告诉我，你现在拥有一个越用越强的智能体，每次任务我都会学习沉淀计划，记住你的习惯，习惯和偏好，跨绘画永久生效，开始用我吧，我会越来越强。然后这就是我给大家说的，大家遇到这种，比方说 你们一直在想这个模型好还是那个模型好，哪个模型好的时候，你不用纠结，你直接让你的 work party 去学习不同的模型的优点。根据网上公开的数据，因因为这些原码都有大神去公开这些原码，所以 这是对我们的龙虾进化来是非常有利的。下面大家就去试一试吧！今天的视频就录制到这，下期再见！拜拜！

卧槽，朋友们出大事了，刚才 openai 官方上线了一个 plugg， 叫做 codex plugin cc， 那 它干什么的？顾名思义就是允许你直接在 cloud code 里面调用 codex 携带码进行这个 review。 那 么刚才我本来是在录制一个 cloud code 的 一个教学视频，看了这个视频绝对是超过百分之九十九的人，那里面就讲到我们如何在 cloud code 里面调用 codex， 本来我们的方案是调用一个啥背景的，对吧？结果现在 openai 直接做了一个 plugg 让你调用， 那么它这个插件的第一功能叫做标准代码生产，就是帮你改 bug。 第二功能就是对抗性生产，那就是它不仅帮你改 bug， 同时它还会刺激你的架构设计，是不是合理？还有第三功能叫做救援模式，这个什么就比如说你现在写用克拉克写代码，发现 有个 bug， 怎么改就改不掉，对吧？那可以直接使用 rescue， 那 么它勾代码就会接受整个代码，然后帮你完成后续的。那么安装也特别简单，我把命令放在这里，大家直接去复制安装就好，赶紧去用起来体验一下。

coso code 扣贷的优缺点测评？跟大家分享一下我的实战使用经验。先说一下我最开始接触的 coso， 这个是新手最可控的网站工具了，优点是它可以用拖拽的方式去进行可直观的操作。 我去想拖拽哪个文件，去修改哪个文件，我在这里面去拖拽去对话就可以了，它可以进行多个文件的梳理架构。前期很方便，因为我知道哪个文件在哪，我拖拽进去 就直接修改了。但是弊端也很明显，如果你没有进行架构或者没有经验，它很容易改了这个 html 文件，没有改 css 文件， 然后你的网站控制台全都是报错，甚至整个崩溃。而且每次新的对话，我都是在和一个完全陌生的智能体对话，我需要重复记录大量的常用指令，比如要他看哪个记忆文件，比如看哪个文件架构。 所以我给 cost 的 定位是新手学习搭建 app 或者几个定点功能，还有可识化的维护。如果是中大型任务，还是要去扣的或者扣贷的， 那再说一下市面上最强大的 code， 这是让我又爱又恨的 ai 协助助手，我天天担心封号。他最强的是你的上限和能力，越强他就越强，在你开了全部的权限，让他执行中大型任务的时候，他能一次性完成并进行测试。 我给他的定位是我的电脑施工队伍，他是本地执行加云端大脑，他不依赖像口袋的那样的流逝传送或者那种压缩内容。 他的逻辑就是你的本地的文件让我怎么操作，我按照你的规定去操作，有问题，然后他再去找云端的大脑去发出问题，然后给出更好的解决方案。 当然他的缺点就是前几天我也转发了，然后那个就是 srb 说了，扣的就是根据你的指令去干活，你如果越着急给他的指令越错误，他就越乱。 那我们再说一下扣贷的吧。前几天我的扣贷因为网络被封了，然后我就紧急充了个 gpd pro， 深度测试了一天，我发现了扣贷的和扣的是完全两种不同的运转方式， 我如果开扣的是会开七八个终端窗口都没问题，我去干不同的指令不同的工作，但是我开扣带的就是我会发现我开两三个任务就开始卡了。 然后我就和扣带带去聊，发现他在启动的时候是会被很多规则规定，包括记忆了，权限边界了，然后工作插件，各种各样的东西。扣带带会大批量的先检查内部文件，不是说只想着怎么快点去做，而是要先想哪个能不能动，哪个会不会误删等所有的问题， 这就导致了他既会慢又依赖你本地电脑的性能。这个操作对于新手很友好，也很少的去试错。对于中大型的任务，他的出错率更低一点，但是相应的他的时间成本就会很高。 所以对于我来说，我总结来看，通俗更像是可式化的小任务或者说维护的最好选择。 扣德呢是上线和下线，很明显它依赖于你的文件和你对编程和架构能力的极致体现，终端的轻量化会把效率极致拉满。 扣代的缺点就是它的优点，它有最稳定的输出和极低的出错率，但是它的效率产出和扣德的差距很大，对我来说它更适合中大型任务的架构和完善。还有定点问题的修 bug， 我 试了很多次 扣带的，在修一个定点问题的时候，它比扣的是要更强一点，所以大家可以根据不同的需求去使用 ai， 然后我也创建了一个 ai 的 交流群，欢迎大家一起探讨学习。

我每天工作十个小时，八个小时是 cloud code 和 codex 在 一起，我跑。这次国产的 agent 跟上了腾讯的 worker buddy， 阿里的 co worker， 字节的 tree solo 我 全测了一遍， 今天说几句得罪人的真话，看完你就知道哪个是真的能用。先讲一个大多数人根本没有看清的事儿。这一波国产的 agent 其实是分两条赛道在跑，第一条叫桌面打过人的 agent 是 给不会写代码的人用的， 腾讯的 workbody 和阿里的 codewalker 就是 这条路上。第二条叫开发者编程 agent， 是 给程序员的字节的吹 solo 就是 这条道，把它们都放在一起，不是误导用户，就是自己也没搞懂。先说腾讯的 workbody， 三月全面开放的桌面 agent， 它是最大的杀手锏只有一个， 接通了微信，你出门在外发消息，电脑自己处理， excel 给你发回来。我教过的企业，推的最多的就是这个 workbody， 但缺点也很明显，复杂的任务有时候做了一半就停了， 稳定性还在打磨，细节还要再去优化。再说阿里的 codewalker， 这个产品是三月三号全面开放，比 workbody 晚了六天，但它做了一件聪明的事儿，模型分集，文档整理用标准档，深度分析用旗舰档， friday 消耗砍了 一半。对企业用户，这个设计比 workbody 会更落地。最后是字节的吹 solo， 这玩意是另一个段位的产品，十五分钟，从一句话需求到完整的网站部署上线，我都亲测过，但是你以为这是普通人能用的吗？ 并不是，如果你没有基本的产品思维，你的需求都描述不清楚，那 solo 只能给你交付的是一坨，而这个就是懂行人的核武器，小白的玩具 侧玩一圈。我最大的感受就是国产的 a 阵，它已经过了追赶阶段，开始进入分赛道的阶段了。腾讯打微信生态，阿里打成本控制，自己打全站交付，而我们这些用克拉 code 和 codex 的 老用户，终于不再全靠美元充值，国内能扛事的工具真的来了， 对你来说也是一个好消息，今年如果你不用 aj 了，半年以后你就是被替代的那个。这话虽然说的重，但我每天企业培训的讲是真的看见了。

小白也能会的。 tray 里安装 cloud code 教程来了，在 tray 左侧边栏点击插件图标，在搜索框中输入 cloud code， 在 搜索结果中找到官方插件安装， 安装完成后还无法使用，不使用魔法的话，需要链接国产模型的 a p i t 访问智普 ai 开放平台注册账户，完成实名认证。这里需要自己添加一个 app， 后面要用， 在右下角输 power shell 中运行以下命令， 测试链接，启动 cloud code 显示缺少文件，就让 ai 帮你完成， 结束后再次测试链接， 重启一下， 好像能打开 cc 的 页面了，但还是报错了， 是缺少 get 文件，点击链接去网站自己下一下安装， 再次打开就完成了。

前两天看到有个人评论说他之所以不用 cloud code， 是 因为每次关闭窗口以后，聊天记录也没了，下次打开只能从头开始聊。 实话实说，作为世界顶尖 a 型的工具，怎么可能会犯这种低级错误呢？哈喽，大家好，我是专注用动画科普 ai 的 阿 k， 今天这期视频我想给大家仔细的分享一下，想要用好 c c 应该掌握哪些技巧。本期视频全程无网，可放心观看，走你！ cc 其实一直有两个版本，大家比较常见的是 c l i， 也就是命令行版本，还有一个是在 g u i， 也就是图形界面的桌面端，这两个版本一直是并行开发，针对的也是两波完全不同的受众。 简单来说，桌面端提供了图形界面支持，更直观的代码对比和任务规划面板，适合偏好视觉化反馈的朋友。但我更建议大家尝试 c l i 版本，也就是我们今天分享的主角。 原因在于 c l i 版本的运行效率更高，对系统资源的占用非常低，更关键的是它在自动化集成和插件扩展方面有着天然的优势，能更方便的接入各种第三方开发工具。 在环境准备上， windows 用户只要提前安装好 node js 和 get 即可。不会其实也没关系，这里我教大家一个携修功法，那就是用一个有免费额度的 a 键的工具，比如翠，让他来帮你安装。那接下来就是 c c 的 安装环节。首先，由于 astropik 对 npm 命令的气用，以 以及新的 i r m 命令，国内使用百分百会报错，现在能用的官方命令只有这一条了。实测的时候，也许是因为我的网络问题，整个过程比较慢，但可以顺利完成，所以如果大家碰到跟我一样的情况，请保持些许耐心哈。护住它的方式很简单，我们在任意位置点击鼠标右键，选择在终端打开， 这样我们就能看到一个黑黑的命令行窗口，接着我们输入 cloud 并按下回车就可以了。但是第一次启动 c c 时，大家一定会碰到登录问题。好，这里就涉及到一个非常重要的知识点了。首先， c c 按道理来说是必须登录，而且只能用它们自家的模型，但是 s o p 这个公司吧， 懂的都懂，所以我推荐大家使用 cc switch 来给 cc 配置国产墨烯 a p i 不知道怎么用的话，问豆包或者 deepsea 都行。 ok， 那 相比随便找个地方呼出 cloud， 我 其实更推荐在指定文件夹里呼出，什么意思呢？比如我们现在要做一个测试项目，那我们就在非系统盘新建一个文件夹，并命名为 test。 为什么要用英文呢？因为这些编程语言都是国外开发的，他们开发的时候是不会考虑中文规范的，所以用中文名的文件夹或者文件夹路径中出现中文是有可能报错的。大家一定要养成用英文命名的习惯哈，哪怕是拼音都行。 进入 text 的 文件夹，然后在空白处点击鼠标右键，选择在终端打开。那在这里呼出 cloud 和在桌面呼出 cloud 有 什么区别呢？区别就在于在这个文件夹内的命令行窗口呼出 cloud， 它就默认为绕你这个文件夹里的项目来进行开发了。也就是说咱们人为的给它规定了行动范围，有利于我们接下来用自然语言给它下达开发指令。 达到这一步，其实也就意味着可以让他干活了。但如果想要更加自如的操控，他还得了解一些常用命令。首先他有三种常用模式，第一种是默认模式，主打一个稳健，每一步改动他都会停下来问你，你点头同意他才动手。 第二种是全自动模式，不问不看，直接开干，效率最高。第三种是 plan 模式，这就是只动嘴不动手，他会帮你分析逻辑出详细方案。 而切换三种模式的快捷键是 shift 加 tab。 我 个人比较推荐新手朋友在第一阶段先用 plan 模式来规划项目结构，等全部逻辑确认清晰以后，再切换模式去落地。注意哈，这里虽然是全自动模式，但实际上在涉及很多安全性敏感的操作时，比如要执行一段复杂的终端命令， c c 还是会对你进行询问的。 这时候屏幕上会出现三个选项，第一个是同意他的这一次操作，第二个是同意并授权接下来的所有这类操作都无需再询问。第三个是拒绝，一般情况下，如果你信任他生成的方案，选第二项就行。 然后是视频开头说的那个聊天记录的问题，其实我们只用输入斜杠加 resume 并回车就能看到一串聊天记录列表，选择你想要的那个，就可以无缝衔接到之前的聊天内容中了。那如果我们在项目开发的过程中执行了一段效果不尽人意的操作，之前的聊天内容之前 也可以把它理解为后悔药，当然，项目可以回退消耗的 token 肯定是退不了的哈。最后还有两个重要的命令，分别是斜杠 compact 提炼并压缩上下文和斜杠 clear 清空上下文。因为有研究表明，当上下文窗口占用超过百分之五十的时候， c c 的 执行质量就会降低。 我们需要养成当项目完成阶段性功能后，压缩或清空上下文的习惯，从而保证项目顺利开发。那具体怎么监控上下文消耗情况，以及如何在清空聊天记录后，还能让 c c 知道项目开发进度呢？这个咱们下期视频细聊哈。 掌握了前面说的这些，其实就足够支撑我们顺畅体验 c c 的 强大了。但如果你想要真正把它用到得心应手的程度，就必须深入研究一下它的三个境界功能。第一是 skill， 它是给 ai 准备的标准化作业手册，能让它在执行特定任务时输出的更加稳健且有条理。我之前做过两期视频详聊它，感兴趣的小伙伴可以去看看哈。 第二是 m c p， 它作为一个通用扩展协议，能让 ai 彻底突破本地环境的局限，去调用更广泛的外部工具。这个咱们下期视频也会详聊。 第三是 hux， 它是一套自动化的触发机制，能帮你实现完全无感化的开发工作流。那如果你想更系统的学习这些实操， get 上有一个开源的高新项目，它是专门教你如何上手 c c 的 纯干货教学仓库， 我自己也在用它学习哈。 ok， 那 以上就是本期视频的全部内容了，我是专注用动画客服 ai 的 阿 k 无惊无险又到六点下了个班。

我觉得所有灵活就业个体户、艺术类、自媒体、法律、建筑工程，甚至是人文社科、生物医学的从业人员，都应该知道怎么装 cloud code， 就是 不要觉得它是编程软件，就假装自己不会用。首先呢，搜索 tree， 安装 tree i d e 这个软件不是广告啊，它是字节跳动，基于 vs code 开发的编程软件， 你直接下 vs code 的 也可以。装好之后呢，往左边找到四个小方块，你可以理解为软件插件的应用商店，打开之后搜索 cloud code 的 插件，点击安装， 安装完成之后，你就会看到侧边栏这个小菊花，点开出现这个小螃蟹，它就是 cloud code。 这就已经装好了，但是还差一步啊，它需要登录，你可以用 c c switch 这个 api 管理软件，在设置里面跳过登录页面。 配置其实也很简单，只需要 api 的 key 和请求地址，几乎每一个大模型服务商的控制台或者后台的开发文档都会有，没有的话，这个软件已经预填了一部分的地址，我相信应该够绝大部分人去使用了。 然后重启软件，新建一个文件夹，就可以开始使用你的 cloud code。 那 回到最开始那个问题，我为什么建议所有人，无论什么工种，无论什么工作，甚至不工作的人，都要立刻马上去用它？ 举个例子啊，我前段时间准备看一部电影世界的主人，他的豆瓣评分已经到九点二了，但是他没有字幕，连原声的韩语字幕都没有。以前的话，我肯定要等专业的字幕工作者去做好，或者是等上映之后再看，如果没人帮我干，我一辈子都看不了这个电影， 但现在呢？我把这个电影丢给 cloud code， 让他直接给我做个字幕，他直接给我规划了任务，安装了工具，用推理和代码的方式把字幕做了出来。尽管我不懂字母文件是怎么做的，也不懂代码是怎么写。所以理论上来说，他可以干一切的知识类的工作， 它是大模型的手和脚，大模型只能回答你，但它无法上手干。而 cloud code， 它可以直接接管你的任务，在你的电脑进行操作。如果你给了它操作工具的权限，那它其实可以去操作你的飞书，操作你的 figma。 如果哪天抖音和小红书也开了 c l i， 它其实也可以去操作的。 如果我不用，其实我可以一直理所当然的以为我的经验还是太重要了。 ai 根本替代程序员，但还是替代不了我们靠这种实践累积出来的工作。但真的在我上手用之后呢，一切的认知就改变了。

嘿，安装 kelldog 并配置 dpc 的 位置真的一点都不难，教你一个方法，三句话，安装全程不需要你懂任何代码， 输入安装指令，检查我的本地电脑环境，并帮我安装 kelldog t 已经开始执行任务了，过程中可能会提示你少了一些软件，或者提示你是否运行，你只需要点击一下即可。历时两分钟，我们已经安装完成了啊！接下来就是给可劳得扣的配置 dpc 个 v 四。如果你是新手的话，你最好多问一句，教给我如何配置 dpc 个 v 四， 它输出的内容呢？就是教程你大概的搂一眼，然后打开 d p c 和开放平台，获取自己的 api k， 复制 api k， 返回 tree 的 对话框，输入配置指令，我的 api k 为 sk 杠 啦啦啦啦啊！帮我进行配置。又是两分钟，你的电脑就拥有了 cloud code 加已经配置好的 dbc 和 v 四。如果你想启动 cloud， 就 直接给翠下命令，帮我启动终端，打开 cloud。 在 这里只是给大家去做安装的演示，因为我并没有充 money。 最后给大家说一下，其实我不 太理解大家为什么想安装 cloud code 并配置 d p c 个 v 四，因为在我看来，如果你刷到这条视频并看到结尾的话，说明你极大可能是没有使用场景的。如果你是想用 ai 解决日常的工作和生活场景中的问题， 咱们国内的 ai 第一，就比如 tree 就 已经完全够你使用了，网页读取、调研分析、数据挖掘、文件管理，还有内置的 skyo 等其他的很多功能其实并不比国外的那些工具差，反而更适合国人的使用场景。如果你对 ai 还有其他问题，尽管打在评论区。

codex、 cloud code、 gemini、 openclaw， 这四个工具究竟在什么场景下是适合的？在什么场景下又需要互相串联起来？今天这个视频不废话呃， 我将会带着大家去看一下我日常是怎么去使用的，把这些经验也分享给大家。首先呢，我们可以看到啊，这四个工具呢，其实有各自适合的场景，比如说 codex， 它其实适合去抓取一些信息，去做一些批处理和定时任务 啊，或者说去要逐步推进一些步骤的时候，它可以开启这个全自动化的流程。那么 cloud code 呢，它可能会更加偏向于去写一些底层的代码，或者是去编写一些 skill 啊，尤其去适合去做一些打底层的一些能力。 那么呃，这个 openclaw 呢，它更加适合去把人啊，还有设备以及我们自己的这些 agent 和 skill 串联起来，可以在一些出差路上，或者说你在不方便去使用电脑的时候， 采用这个 openclaw 去把一些任务推送到对应的我们这个手机的飞书啊，钉钉啊，或者是用这些外部的这个沟通工具去给你的这些智能体去下一些这种指令。那么 germina 呢，其实它会在文本转 啊，这个图片或者图片转文本的这个方面会比较强，所以说呢，他可能会适合去生成一些图片，或者去生成一些设计稿。好，那以上呢，我们简单的做了一个了解，包括我现在的这张屏幕，其实也是用 啊这个 codex 帮我写的啊。那么 codex 呢，其实在这方面抓取信息，输出一些网页其实也还是非常强的，最关键的是它的这个费用也比较便宜，所以那我们用一个案例来看一下，举个例子 啊，比如说我们要去看生成一个这个 ppt 啊，生成一个 ppt， 那 么一共呢会分为五个步骤，第一个步骤呢，可能要去做一些信息的抓取，是吧？然后去做一些定时任务，那这个时候呢，可能会是要需要用到就是 codex。 举个例子，比如说啊，我现在这里呢，就会有一些定时任务啊，给大家看一下。比如说呢，我会去抓取每天的一些早报，比如，比如说在这里 啊，每天都要去按照我自己定的这个标准去执行这些，去抓取一些早报。那早报的这个啊，效果呢？给大家看一下啊，举个例子，比如说啊，这些，呃， 这个每一天的这些新型的科创版的一些这种，呃，关于 ai， 关于人工智能、关于商业航天的一些新闻或直接推送过来。那么后续呢，还会有一些 github 的 一些项目，那它的这个任务呢，是完全自动化的再去做的啊，完全自动化， 也就说首先我们可以用这个，我们可以用这个，呃呃 codex 去做一些自动化的任务啊， 其实这样，那么除此之外呢啊，本身啊，就这些 skill 啊，这些 skill 可以 用 cloud code 直接进行编辑啊，直接进行编辑， 或者说我们打底的去做一些这种小的网页，或者是去做一些这种生产化系统的时候，可以用 cloud code 来去完成，因为它呢本身也可以去支持一些啊， s d d 就是 spot coding 啊，不像是原本完全之前的 web coding 这种方式。那第三个呢？是 codex 啊，第三个是 这个 codex 呢，它其实可以将前面的这两个东西串联起来，举个例子，比如说我们之前的一些这个网页的一些输出，还有一些文章或者是一些早报，其实它可以把这些 skill 和我们前面抓取到的信息做一个串联。那第四步呢， 可以根据这些早报和抓取到的信息，去让 notebook lm 去帮我们生成一些 ppt 啊，然后举个例子，比如说我们做到的一些 ppt， 大家可以看一下 啊，比如说这个也是我们之前做的啊，这个一些 ppt 的 一些啊，效果对吧？啊，它的这个效果还是非常不错的， 给大家看个大概啊。那么最后呢，就是如果你正好也是在出差途中啊，那么这个时候你可以用这个 open club 去接入到你的个人微信，飞书钉钉、企业微信等等，然后去把这个信息给你推送过去，或者说你不太方便查看电脑的文件，那你就直接让这个 啊，你的这个龙虾去帮你把这部分内容抓过来。所以以上呢，就是呃，我在使用了这么长时间，这个这几个工具给大家去做的一些总结啊，如果说有问题或者是想要去交流的话，也欢迎大家在评论区或者私信啊，谢谢，拜拜。

现在的 skill 越来越多，但只有三个，我管他们叫原 skill， 这三个之外的所有 skill 其实都是他们的延伸。我把他们的原码都读了一遍，今天分享一下。 先说第一个， g stock， 这是 yc 总裁 gary 公开分享的工作流套件，里面其实是二十三个子 skill 的 合集，它直接能把 cloud code 变成一个工程团队，包括 ceo、 设计师、工程经理、 qa、 安全官、发布工程师，每个角色都有专门的 skill。 mary 自称用了这套工作流之后，代码产出速度是二零一三年的八百一十倍，同时他还在全职运营 y c。 举几个例子， office owners 用于帮你判断一个产品想法值不值得做。这个 skill 的 数据来源是 y c 投过的所有公司案例 从中提炼而出。 investigate 是 修复项目 bug 用的 skill， ship 是 发布项目用的 skill。 装一个 g stack， 等于一次性装了一套别人验证过的工程团队。有了工作流套件还不够，因为你的需求会越来越多。这就要用到第二个 find skills， 找其他 skill 的 skill， 你告诉他我想实现什么功能，他就会自动去 skills 排行榜查热门的 skill。 源码里还有一条质量筛选规则，安装量一千以上的优先，低于一百的，他才会提示你谨慎选择，搜到合适的还会直接给你安装命令。 如果你找不到现成的 skill， 可以 自己做。这就是第三个 skill。 creator， 做 skill 的 skill。 这个 skill 里面有很多关于怎么写 skill 的 优化，最让我意外的是它的 description 优化器，很多人写完 skill 之后发现触发不准， ai 该用的时候不用，不该用的时候乱用，这个优化器把触发准确率直接拉满了。这个细节官方文档都不写， 只有读野马才知道。为什么这三个我管它叫原 skill g stack 给了你一个起点，装一个就有一整套的工程团队。 founder skills 给了你扩展 skill， creator 则给你定制起点，扩展定制你后面所有的 skill 需求都可以从这三个原 skill 长出来。

今天这期视频我们只讲一件事，就是普通人怎么使用 cloudco。 很多人听到 co 的 这个词就认为是写代码，觉得跟自己完全没有关系，但其实 cloudco 除了超强的写代码能力之外，他还能做很多日常的任务， 比如说文件管理、数据分析、爬虫，甚至连修图剪视频的工作他也能帮你做。那么这个视频会从下面几个方面展开， 首先是怎么安装好 clolico， 然后配置国内的大模型，接着讲如何给 clolico 安装 skill， 并且用 skill 去开发一个网站，全程无管无废话。希望大家在收藏的同时能点赞支持一下，如果能关注一下那就更好了，感谢朋友们啊！那么第一步我们要下载一个软件，叫做 trace， 点击下载完成之后，我们把 cloudco 的 官方文档链接贴给他，然后输入，请你参考文档中的方法，帮我安装好 cloudco， 中间遇到任何错误或问题，请你自己查资料去解决。 这里他提示我们要先打开一个文件夹，我们照他说的做，我们可以直接新建一个文件夹，就叫 cloudco 安装， 很快他就开始思考并且自主的完成任务了，这个过程当中他可能会跳出各种对话框来让你批准权限，我们直接运行就好，大家可以等待十分钟， a 准就会自动完成所有的安装步骤。 接下来我们要给 cloudco 安装一个运行环境，它的运行环境有 app、 网页端、集成开发环境 id 以及命令行，其中最简单使用的方式就是在 vsco 这种集成开发环境中去使用 cloudco， 我 们直接下载 vsco， 下载完成进来后，点击这个地方，输入 chinese， 点击下载，然后重启 vsco， 你就可以看到界面已经变成中文的了。然后我们再次点击左边的应用图标，搜索 colaco， 可以 看到一个插件叫 colaco for vsco， 点击安装， 然后它会跳转到这样的登录页面，平时如果想打开 colaco 窗口，点击右上角的小图标就可以到这步。先不用管我们下载第三个软件 cc switch， 我们先进入他的酷狗主页，在右边往下拉，找到 release， 再往下拉，找到适合你系统的安装包，然后下载安装。装好之后，我们打开 c c switch， 点击右上角的加号，在里面找到 deepsea， 再往下滑动，你会看到 a p i key 的 输入框，点击获取 a p i key。 跳转 deepsea 的 官网，登录进去后， 点击左边的 a p i keys， 在 这里你可以管理所有 a p i key， 这里的 key 相当于你的密码，千万不要公开泄露，不然别人也能用你的 d p c 账号。点击创建 复制这一行，到 cc switch 里点击添加，然后在页面上就可以看到你的 d c 了。点击第三个图标测试模型，可以看到提示 d c 运行正常，然后我们再回到 vsco， 重启 vsco， 它会自动弹出 聊天框，那我们在这里输入你好，你接的是什么模型，然后你就可以看到你的 d c 已经接入成功了。 要注意最后一步，你的 d p c 账户里一定要有余额才会成功。接下来我们来讲怎么给 clico 安装 skill。 打开 v s co， 调出 clico 聊天窗口，在我们当前的根目录下创建一个 skills 文件夹，这个文件夹表示我们这个项目会用到哪些 skill， 这里用一个网页设计的 skill 来给大家举例。打开 github 官网，搜索这个，点击 code， 下载它的压缩包，然后解压缩，并把它拖到我们的 skills 目录下。然后我们再来检查一下，输入 我已经下载我要使用的 skill， 并且放到 skills 目录里，请检查这一步比较重要，可以知道你有没有安装好这个 skill。 然后我们可以看到 plc 在 解锁 skills 目录以及刚刚我们放进去的文件，解锁完成后，你就可以看到它提示我们可以直接在对话里使用这个 skill。 然后我们再新建一个文件夹，比如这里我输入 person web， 表示我的项目路径。好，那我们再跟 plc 对 话，输入我已经新建好项目目录， person web 帮我设计一个个人网站， 接着他就会给出一个执行计划，使用刚刚我们导入的技能去设计网站，这期间会有很多权限申请，直接点同意就行，那么过一会你就会发现他跑完了，这里跑出来的啊，结果很简单，只是一个网页， 因为考虑到很多粉丝啊，是刚接触 skill， 就 不讲的太复杂，那么我们来打开他设计的网页看一看。打开我们刚刚创建的 personal web 目录，选择在默认浏览器打开，那么你会发现我们刚刚的网站就已经设计好了，不过它的 ai 味很浓，而且还是英文的。 我们跑出项目来，我们去怎么修改它，比如说一个中英文的按钮输入，请你根据我的要求进行修改，在右上角提供一个小按钮，点击可以切换中英文。 好，改完后重新打开网页，中英文切换按钮已经出来了，点击一下，我们整个页面都切换成中文了。那第一个功能我们就通过 ai 弄好了， 我们对这个网站还不太满意，怎么办？我们可以继续跟 cloud 沟通，让他再去修改，比如我想在关于我下面增加一个时间线，那么我们就把需求发给他， 让他再跑一会，然后重新打开网站，你就能够看到他的一个修改结果。这些内容比较基础，不知道大家有没有学会用 skill， 还想看什么内容？欢迎在评论区留言，如果对你有帮助，别忘了点赞三点支持一下。

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 code 对 比 open cloud 主要强在哪里？先声明啊，这里并没有任何贬低 open cloud 的 意思，而是想强调的是，对于编程这个赛道来说， cloud code 的 综合表现呢，根据我的深入体验，确实要比 open cloud 更强一些， 或者说更符合程序员的思维习惯跟使用方式。之所以这么肯定啊，是我现在正在用这两个 ai 工具，基于同一个模型，在深度开发同一个难度还不小的软件项目。项目的前半截呢，我用的 open cloud 把后半截给换成了 cloud code。 根据我的经验，自从用了 cloud code 就 不打算再用回 open cloud。 核心原因在于啊， cloud code 在 执行任务的时候有更加合理高效的工程化约束， 让他在做事情的时候啊，尽可能把出错的风险给降到最低，能够最大化的利用模型能力。在我看来， cloud code 最核心的优势有下面两点， 第一个，我们都知道所有的大模型都是有最大上下文长度限制的，但 cloud code 做了一件 open call 不 会的事情，那就是他每过一段时间呢，都会自动压缩对话内容，让大模型尽可能装下更多的上下文。 另外啊， cloud code 还有个比 open cloud 强的地方在于，对于头一天的对话内容， cloud code 是 清楚记得的， 所以你第二天还可以继续昨天的对话，但 open cloud 会默认忘掉，除非你特意让它记录下来，或者去查看对应的 c 型网址，否则啊，它就跟失忆了一样，完全不知道昨天干了什么。 第二个，执行步骤的显示确认这一点呢，我认为是它跟 openclaw 区别最大的地方，也是在设计上更优于 openclaw 的 地方。原因很简单，作为一个程序员啊，不管是出于对系统的安全考虑，还是基于对任务执行过程的严谨性和绝对掌控感， 我们需要把任务的所有执行步骤呢，都能够清晰的暴露出来。而这个要求啊， cloud code 刚好可以做到。并且默认情况下，任务的每一个执行步骤呢，都要经过你的确认， 如果执行过程跟你预期的有偏差，就可以及时纠正，不会让他在错误的道路上越走越远。这样一来，你就可以尽可能把错误在第一时间扼杀在摇篮里。

曾经我对 cloud code 的 终端爱不释手，但现在我只能说一句， codex 真香啊，真香！ 大家好，我是布鲁。随着 codex 近期频繁的更新，我自己的工作站也已经全面的切换过来了。今天就来分享一下我自己的完整使用经验，怎么用 codex 打造一套不打断心流的生产力闭环。 本期视频我把它分成了七个章节，每一张都是我自己实际在用的技巧，希望能对你有所帮助。那我们话不多说，直接开始 第一张，先来介绍一下我的工作站是怎么布局的。左上方是 codex 的 对话框，下方是 terminal 终端。 你可能会问，已经有 codex 的， 为什么还要开一个 terminal 跑 c c？ 因为我发现对于一些需要探索、需要设计的任务， c c 的 表现要更出色一些。所以我的习惯是用 c c 来做方案设计，配合 planning with files 这个 skill， 把设计思路直接落成文件， 然后再让 codex 读这份计划，接手后续的具体实施。这样一来， cloud code 负责想， codex 负责做，两者可以各司其职。 右上方这个区域我用来做任务完成后的查看和审阅，比如代码的 review， 文件的浏览，还有浏览器都在这里。虽然现在浏览器还不支持多标签页，但对于日常的任务来说完全够用。这边我就分享一个实际的案例， 我让 c c 参考了最近很火的这篇卡巴西提出的知识库的文章，让他借鉴里面的思路，出一份设计稿和完整的实施计划。目的呢是做一套前端的页面，方便我日常的维护文档使用。 接着 c c 就 会调用 planning with file 这个技能啊，将所有的计划落成文档，然后我就会回到 colex 这边，让 colex 去阅读当前项目内的这份计划文件，然后基于这份计划文件让他进行开发。开发完结果之后，我会在这边 内置的浏览器里面去进行结果的 review， 包括代码的一个审查，整个过程从设计到开发再到 review， 全都在这一个工作站里面完成，不需要切换任何的窗口，这就是我前面所说的，心流不会被打破。 第二章，批注功能。这个功能是我觉得 codex 真正强大的原因之一，也是最能体现沉浸式开发的地方。 以前我们改代码的方式是找到文件定位到哪一行，描述问题，让 ai 修改，整个过程中你的注意力是在代码上的，但现在 codex 的 批注功能让这件事情变了，你可以直接在文件上进行批注，告诉他哪里怎么改，需要怎么改。 更厉害的是，现在这个批注功能不止限于代码文件，你可以直接在前端页面上进行批注，看到哪个按钮位置不对，哪块布局不满意，直接在页面上标出来， codex 就 能理解你的意图，并帮你进行调整。这件事的意义在于，正好对应了 webcodd 的 核心理念， 开发者的重心不在于怎么写，而在于写出来的东西对不对。批注功能把这个理念落地了。 第三章，上下文管理 codex 项目里可以同时开多个县城，每个县城对应一个任务，互相独立，不干扰。对比 cloud code 需要开多个对话窗口， codex 把所有县城都收在了一个项目下，管理起来会清晰很多， 然后是项目的记忆核心就是 a 键的点 md， 这个文件你可以类比为 cloud md， 把项目的背景、开发规范都写进去， ai 每次进来都会读取，不用反复的交代。 还有一点， codex 的 上下文管理非常省心，它会自动帮你压缩上下文，它也没有提供像 cloud code 中 compact 的 那样的命令，这种事情让 ai 自己处理就好了，你专注于任务本身就行。 第四张，自动化这块是我觉得 codex 比其他 agent 做得更好的地方，几个原因，第一，用起来非常的方便，直接在 gui 里面新建自动化任务，还内置了很多模板可以选择， 大到项目管理技术、眼镜，小到个人的生活习惯，都可以交给它来定期的处理。第二，自动化可以调用 codex 自身的能力，比如插件、 skill、 mcp、 浏览器操作、电脑操作等全都能用进来，这就是为什么我说 codex 在 逐步形成自己的生态。 第三，我们可以根据不同的场景来灵活的选择模型和推理强度，简单的任务用轻量模型，复杂的任务上强推理，这样的话头肯可以用的更加的合理。第四，稳定性，我实测下来， codex 相较于其他的 agent， 定时任务的准确性已经能达到生产级别，相当的靠谱。 第五张插件和技能， codex 有 相当丰富的官方插件和 skill 生态。先说说两者的区别， skill 就是 纯文档，本质是给一份 ai 的 说明书，告诉他在特定场景下应该怎么做事。比如说我前面提到的 planning with files， 就是 一个 skill 插件的概念会更大一些，你可以把它理解为 codex 打补丁，里面可以包含 skill， 也可以带上 mcp 配置，甚至集成其他的 app。 一个插件装下去， codex 就 多一套能力。 另外， codex 在 插件和 skill 的 管理体验上面要比 cloud code 的 友好太多了。 cloud codex 需要改配置文件，而在 codex 里直接在界面上点击安装，或者自己创建，整个过程非常的直观。 第六章浏览器和电脑操作 codex 可以 直接操控浏览器，你可以让它自动填表，抓取数据，验证 ui 效果。 比如我需要批量收集一些网页上的信息，直接告诉 codex 去哪个页面拿什么数据，它就能自己打开浏览器去完成操作，整个过程中都不需要你的介入。除了浏览器， codex 还能直接操作你的电脑文件的整理，应用的打开都可以交给它来处理，相当于有一个助手在帮你操作桌面。 不过这里要说明一点，随着 ai 自动化越来越普及，现在已经有不少软件开始加强安全控制，对自动化操作做了限制，所以实际能操作的范围会因软件而异，遇到限制情况也很正常，大家用的时候留意一下。 第七章通用功能这些功能不是 codex 独有的，很多 agent 都支持，但作为一个完整的工作站，这些基础能力 codex 当然也不会缺少。先说 play mode， 在 执行一个比较复杂的任务之前，先让 codex 把完整的计划列出来，你过一遍觉得方向对了再让他动手， 这个习惯能帮你省掉很多返工的时间，大任务尤其推荐开 play mode。 再说 m c p， 也就是模型上下文协议，通过 m c p 可以 把各种外部的工具和服务接进来，让 q d x 能力边界大幅扩展，无论是连接数据库，调用第三方的 api， 还是接入自己家的服务，配置好之后， q d x 就 能可以直接调用。 另外还有一点， q d x 相较于 logot code 的， 有一个非常关键但很容易被忽视的小功能，语音识别。目前我的任务几乎都是语音发起的，连打字都很少了。 ok 以上就是我在使用扣袋子过程中总结的一些技巧，如果对你有帮助的话，希望能得到你的点赞和关注。 最后我想说一句， ai 发展太快了，各家 a 键的功能越来越趋同，但工具再多，适合自己的才是最好的。有时候做做加法，找到真正需要的，做做减法，去掉用不上的，慢慢摸索出一套自己的工作范式才是最重要的。我是布鲁，我们就下一期再见。