claude项目路径怎么走

这是 github 上超级火的开源项目，主要教你如何优化克拉拉库的，但是面对这种密密麻麻的文档，对于普通人还是有极高的上手门槛。 于是我把这个开源项目我还不 q 定成了一个网站。现在你可以用格式化加路径化的方式系统学习克拉拉库的最佳实践内容完全来自原项目，还内置了技能评测，你可以随时知道自己掌握到什么程度。 重点是啊，开发这个包含了完整前后端以及后台系统的网站，我全程没有写一行代码，完全靠克拉克和阿里最新发布的国产最强编程模型千万三点六 plus 完成。你只需要在这里简单配置一下 a p i， 就 能在克拉克里丝滑用起来。 像这样丢给他简单的一句话，需求你看啊，他会先把整个开源项目的文档全部梳理一遍，跟你确认几个关键决策和基础站， 然后给出完整的基础方案。整个过程它会自己拆任务自己调用工具，遇到报错自己排查自己修，全程基本上不需要盯着它。得益于这个原生多模态模型支持百万上下文窗口挖 app 刻定过程完全不用操心 context 爆满问题， 可以看到最终的完成度也相当高，基本一次就能产出这种效果。所以正如官方介绍所说的那样，这是一个为挖 app 刻定打造的大模型，相比上一代三点五的编程 agent 和工具，调用能力都有了大幅提升， 并且超越了一众国产模型。而值得一提的是啊，这已经是阿里这周连发的第三个重磅模型了，三月三十号是狂揽二百一十五项全球 saota 的 全模态大模型。千万三点五奥米兰四月一号是最接近南诺布兰纳 pro 的 国产图像生成模型 one 二点七 mag 今天压轴的才是千万三点六 plus， 三天三个方向全部打在了 a r 能力的核心地带。所以不得不说，国产模型还得看阿里。最后啊，如果你也想挖不口令一些东西，又不想在 a p i 费用上烧太多钱，千万三点六 plus 真的 性价比拉满了。

我有个学音乐的老哥，靠 deepsea v 四把 cloud code 的 价格给打下来了，原来动辄几百刀一个月，现在靠 deepsea v 四把成本直接干到了原版的二十分之一，短短几天， get up star 已经冲破二十二 k， 而且还在涨。 ok， 今天就来手把手教大家怎么使用这个爆火的开源项目，为了让更多的朋友都学会，我还特意整理了一份托盘的教程，零基础也能懂。 ok， 我 们直接开始 整。过程呢，一共分三步，第一步呢，安装镜像，第二步呢，输入 deepsafe api。 在 安装之后呢，我们要进行一个注册验证环境，再输入提示词验证就彻底搞定了。 首先我们来执行第一步，旁边的空格搜索终端，点开双击，然后输入第一行命令， npm 注册表，切换到国内镜像。接着安装这个项目，回车看 这里应该是安装成功了。第二步呢，是我们要获取 deepsafe 的 api， 创建 apikey。 接着呢，先用这一步保存到配置文件，填入刚刚的 api。 回车正在下载中。安装好后呢，我们需要验证一下环境， 复制这行指令。回车所有的检查都已经完成了。在正式使用之前呢，我们最好是建一个 deepsafe 的 专用文件夹，然后 cd 空格，把这个文件夹拖进去，以后，我们所有的文件都会储存在这个文件夹里。回车运行 deepsafe， ok， 成功， ok， 回车选择中文 y enter， ok， 我 们现在就可以用了，帮我跑一个超级麻料小游戏。 可以看到整个界面还是非常美观的，百万 talk 上下文，而且思考模式是流势输出的， 也就是说我们在执行任务的时候，可以非常直观的看到他调用了哪些工具，然后他是怎么想的，全程透明，我们可以看着他一步一步把任务推下去。他的交互模式呢，也很简单，输入斜杠 切换到 play 模式呢，去帮我们直接拆解计划，不会乱动我们的文件。然后切换到 agent 模式呢，是默认协助，然后一边做一边向我们确认。 还有一个优路模式，优路模式就比较猛了，他直接把所有的权限开放给 ai， 让 ai 自己完成，一点经历也没有。这里是巴老文科生学 ai 的 第三十八天，我们下期见，拜拜。

我一定要推荐你用 cloud code， 因为这是走向 ai 时代的一条最快的路。那么用 cloud code 能做什么呢？第一个，它能帮助你部署 open cloud 的 大龙虾，它能帮你去部署，帮你去修复 bug， 给大龙虾安装各种插件，它还能跟大龙虾一起协做，去做更多的事情。 第二个，它能帮你编程，做出你想要的工具、软件、网站，帮你链接各大平台，打通各个平台与网站，甚至是通讯工具之间的连接都能实现。第三个，它能帮你部署任何软件，任何开源软件都能 步数，还能帮你修复 bug、 调参数。 cloud code 有 一个非常重要的功能，真的能帮你收集并下载东西，我就用它收集了一千多份规范，帮我收集了房屋、体 检室相关的全国所有资料，甚至收集各种国外的规范文件。做信息收集一定要用它，它能真正帮你收集并且翻译，它甚至能帮你工作提效， 比如自动填表，帮你填 word、 excel、 bpt 都能实现。而且它能根据你现有的知识库，根据你的资料进行精准填表。格式 code， 甚至是你的内容分发工厂，能自动帮你写文章，自动排版，自动分发各大平台，甚至还能帮你的文章直接转成视频。我这个视频格式 code 帮我做的完全是他帮我做，也没有写一行代码。 他还能帮你做标书，监控招标信息发布，自动审核招标资料，还能帮你对图纸进行分析算量。 但对新手来说，想把格式扣的真正用顺，环境配置实在太麻烦，各种依赖报错，英文命名很容易直接劝退。所以我专门做了这款 ai 集合工具，为了让大家能无痛用上格式扣的，它不仅兼容格式扣的同时，也支持 codex 一 键检测，环境自动补齐，依赖 npm 包和技能也 一键安装，不用你折腾，不用查文档，不用踩坑，让你不用在配置上浪费时间，打开就能直接体验 cologato 的 强大，而且全程免费，没有任何隐藏消费。如果你也想轻松用上这款 ai 神器，关注我，我把安装方式都整理好了，方便大家直接拿去用。

想搞懂 cloud code 底层原理吗？推荐一个最近 github 上一点九万 stars 的 开源项目 then cloud code， 这个项目实现了 cloud code 的 迷你版，它特别适合初学者学习。为什么推荐它？因为它把复杂的 agent 的 架构拆解成了十二个由一到难的 python 脚本， 它是真正的从零到一。第一课教你怎么写最基础的对话循环，第二课教你工具调用是怎么回事。第五课教你 skills 到底是怎么监听式批录，跟着跑一遍，你就能把 agent 的 每个零件都摸透。当你学完这十二课， 最后还有一个 s four digit 等着你，他把前面所有的知识点串联起来，这就构成了一个完整的 ai 编码 agent。 你 会发现所有的黑科技无非是 l l m 加提示词加流程控制的组合。别光看理论，淘宝代码才是最好的学习方法。想了解 ai 应用开发的，拿这个项目练手绝对不亏。地址我放评论区了。

大家好，今天给大家分享一个非常火的仓库，叫 trading agents， 呃，他在投研领域呢，目前是排第一，而且增速非常的快，已经拿了六十五 k 的 star， 他 一共给配置了十二个 agent 的 投研团队，让你进行投资的分析。开始之前我再说一下，本期只拆解开源的项目架构，不构成任何的建议。 呃，为什么要用这个十二个 a 卷的投研团队？因为单 a 卷呢？它只有一个分析师，数据进结论出，没有对抗，没有质疑这个产出，其实你不知道它的质量好坏的。那如果你配备了十二个 a 卷的话，它有分析的，有辩论的，有裁判的，有风控的，最后还有拍板的。 呃，这个真的是看多跟看空，呃，真刀真枪的在这个互相去辩论，这个整套的确定 a 卷呢？它有五层的流水。首先第一层是信息的采集，它有四个分析师，技术分析，鱼情新闻，基本面，它就通过 api 来拉这个数据。 第二层是多空的辩论，根据这四分报告啊，多头啊，空投分别出具他们的观点。然后第三轮是裁判的判定，他读完这个多头跟空投的这个辩论记录之后，然后判定谁更有说服力，然后输出五党的评级。 呃，第四轮是风险委员会啊，这个也是投缘公司的一些标配啊，然后他进行这个基金派，保守派，中信派啊，三方再再吵一轮，最后就是 boss 根据所有的这些信息跟历史的记忆，然后形成最终的一个结论，然后你的这个分析的结论就出来了。 然后我从每个层级跟大家再详细拆解一下。首先第一个的，它是第一层是四个分析师，然后它通过 api 的 数据去进行这个它自己领域的调研啊，我分分析的是这个 amazon， 就是 亚马逊， 然后他技术分析呢，他去调这些 macd 这些数据，然后鱼情呢，他去抓一些新闻，但是我这次实测的，他返回的新闻是空的啊，鱼情是空的，然后新闻分析师他就会去抓一些宏观的新闻啊，相关的新闻，然后基本面分析呢，就去分析他的财务数据，然后这四个分析师就会呃 出具私分报告，他的这个方向的报告，然后多空的对决呢，就是多多头啊，他看看多的原因是什么，他会给根据这个报告分析出来看多的原因， 然后空投呢，他会根据这些报告跟这些信息结合，分析出来他看空的原因。然后再到这个第三个层就是风险委员会，风险委员会呢，就会进行一个讨论，激进的、保守的、中信的，然后大家都会出各自的这个结论。 然后最后呢，就是这个总经理根据这些结论进行了拍板，他会选择采纳的观点，你看他采纳的啊，左边这个观点就是基本面很扎实啊，一千五百五十六亿的营收，二五一是百分之二十四，然后自呃 ai 资本虽然开支多，但是是长期的布局，这个是一个技术的 啊，警惕的风险呢，这个就是什么官税啊，类似之类的，就他会综合，然后最后给出的这个观点就是只有观望。 这个吹钉 a 卷呢，它有三个比较巧妙的设计啊，第一个呢是双模型啊，他前十个的这个角色是用便宜的模型， 然后第二个，呃啊，最后两个拍版的模型，他是用贵的模型，相当于实习生就搜集信息，然后大概讨论一下，然后最后老板呢，通过这些信息来进行最终的评判，评判呢会比较贵一点。然后第二个就是记忆的反反思，第一次呢他就会拉真实的这个手艺，然后再写反思 啊。然后第三个就是三级的降级，它几乎兼容的所有的 l m 厂商， 这个是我的一个针对它这个模型测评之后的一个观察啊跟思考啊。我觉得它问题最大的就在于它的四个分析师接的最便宜的模型 啊，因为四个分析师他是整一个我们后面这几个辩论裁判风险拍板的这个地基，但你地基如果你的质量不行的话，就他调研的质量不行的话，那其实后面这些其实都说白了，很可能会白扯，因为信息不准确嘛。 所以我觉得这个模型还是要还需要进行改善，就是需要把四个分析师他抓取的数据首先用贵的模型去抓取，抓取完之后要论证他抓取来的信息准不准确，就是他这个报告准不准确。我觉得这个模块需要再复杂化一下，然后再到辩论，再到裁判，这样整个的信息才是更精准的。 呃，然后最后呢，我再做一个小小的总结，就是这十二个 a 卷呢，是真的在相互辩论的，所以这个，嗯，这个确定 a 卷这个酷非常火的原因就在这里，然后它比单 a 卷呢，肯定是更优秀的，非常呃，自单 a 卷会自说自话啊，它比单 a 卷靠谱的很多， 但它有的缺陷呢？后续我会考虑进行这个改改造改善，然后它这个多 a 卷的体系，这个确定 a 卷呢？它是没有这个 ui 交互界面的 啊，未来我也可以设计一个交互的界面，然后再加上我的改造分享给大家啊。最后也欢迎大家收藏关注，期待我下一期的这个视频，谢谢大家。

今天分享的主题是探索 cloud 目录。 cloud 目录就是你和 cloud code 之间的沟通手册，你在这里告诉 cloud 项目的上下文规则偏好，甚至可以给他添加全新的技能和子代理。无论你是刚接触 cloud code 的 新手， 还是已经在日常使用它的老用户，理解好这个目录的结构，都能让你的开发效率再上一个台阶。那 cloud 目录到底是什么呢？你可以把它理解成 cloud code 的 大脑配置文件， 它告诉 cloud 你 的项目有什么背景，有哪些规范工具，应该怎么用。这个目录可以放在两个地方，一个是项目跟目录下的 cloud 文件夹，提交到 get 后就能和团队共享。 另一个是 home 目录下的 cloud， 这是你个人的全局配置，所有项目都能用到。大多数情况下，你主要和 cloud md 以及 settings john 打交道，剩下的都是按需添加的扩展功能。我们来看看 cloud 目录里到底有什么。 最核心的两个文件是 cloud md 和 settings john， 这也是大多数开发者日常打交道的东西。 cloud md 用来写项目指令和上下文， settings java 配置权限钩子和环境变量。 剩下的目录项， skills， rules agents， 这些都是可选的，当你的项目需要更复杂的能力时才添加上去。值得注意的是， cloud md 既可以放在 cloud 子目录里，也可以直接放在项目跟目录，两种方式 cloud 都会加载。 现在我们来深入看两个最核心的文件。首先是 cloud md， 这是 cloud code 在 每个绘画开始时都会加载的指令文件， 你可以在这里写下项目的架构说明、编码规范、测试约定、关键文件路径等等。简单说，这就是你给 cloud 的 入职手册。另一个是 settings john， 它控制 cloud 的 行为边界，比如哪些工具允许调用？工具调用前后要不要刨脚本？环境变量怎么设？这里要特别提一下 settings， 点 local 点账，它专门用来存你的个人偏好， 自动会被 g t nore， 所以 不会污染团队配置。当项目变复杂了，光靠 cloud md 可能不够用，这时候就要用到扩展能力了。 skills 是 可附用的提示模板， 你可以通过斜杠命令，比如 review 来调用，也可以让 cloud 自动触发。这非常适合代码审查、生成文档这类重复性工作。 safaris 更高级，它让 cloud 可以 创建专门的子代理， 每个子代理有自己的提示词、工具级，甚至持久记忆空间。此外还有 rose 来做主题范围的指令， output styles 控制输出格式， m c p john 连接外部工具，这些全部都是按需添加的。 关于配置的作用域。项目级的 cloud 放在你的仓库里，提交到 get 后，团队所有人都能用，适合放项目规范和团队约定。而全局级的 cloud 属于你个人， 所有项目都能用到，但不会提交到任何仓库，适合放 api、 蜜月、个人偏好。这些隐私信息需要注意。优先级，项目级的配置会覆盖全局级的同名配置， 而 c l i 命令行标志的优先级最高。接下来聊聊应用数据，这部分 cloud code 会在 cloud 下存储绘画、记录文件、快照、缓存数据等等，这些数据默认三十天后自动清理。你可以调整参数值来控制保留时间， 但有几个是无限期保留的，比如 history。 java 用来支持上箭头回忆提示，如果你想手动清理，可以用 cloud project purge 命令。 强烈建议先加 drive 预览，要删什么确认没问题再跑。另外注意数据是纯文本存储的，如果工具读取了俄女文件或者命令输出了密码， 这些内容会留在记录里。最后来总结一下这张决策表，帮你快速定位，想做什么就找哪个文件。 核心原则就是从小处着手，先配好 code， md 和 settings， java 等有更复杂的需求，再逐步添加 skills， subintelligence 这些扩展。这几个要点值得记住。团队共享的，放项目级 个人隐私，放全局级 cloud mb 是 项目指令， settings 掌握控制权限和环境。如果遇到配置不生效的情况，可以用 debug 标志启动 cloud code 来查日记。掌握了 cloud 目录的用法，你就能让 cloud code 真正成为你的专属开发助手。

别再瞎配 cloud code 了，这套 everything cloud code 才是真正的生产级神器。今天我带来最新零坑部署教程，一步一步跟着走，几分钟让你的 cloud code 直接拉满站立。首先这个项目名字太长了，后面我就简称它为 e c c。 第一步，我们要先在 cloud code 里添加 e c c 这个项目的插件市场，直接在 cloud code 的 输入框里输入这条命令， 斜杠 plug in marketplace add everything cloud code 的 github 链接了，这里跟大家说明一下。为了避免平台判定引流，我就不贴完整的 github 链接了。想要完整链接的同学，评论区告诉我， 输入命令后，只要看到添加成功的提示，就说明这一步搞定了。这时候你去自己电脑里的点 cloud 文件夹，找到插件市场相关的配置，就能看到 e c c 已经在列表里了。接下来我们进行第二步安装， 这一步是很多人都会踩坑的地方，大家一定要认真听，别出错。之前官网给的安装命令是斜杠 plug in install ecc at ecc， 但大家注意，我们刚才在插件市场添加的是它的完整名称，用简称 ecc， 这安装一定是会报错，找不到插件的， 这就是最大的坑。所以正确的安装命令必须用完整的名称。大家跟着我斜杠 plug in install everything cloud code at everything cloud code。 输入命令后，耐心等一下，就能看到执行成功或者是下载完成的提示说明。安装好了，接下来按照系统提示输入这条命令，刷新插件列表，确保插件能正常使用，那就是斜杠 reload 杠 plugins。 当然，我们也可以输入斜杠 plugin 这个命令，查看已经安装的插件列表，此时 e c c 肯定会出现在 install 的 已安装的部分，这样第二步就彻底搞定了。第三步，最新部署方式重点中的重点来了，很多同学看到的旧教程 会提到需要克隆项目，安装依赖、执行脚本。今天我明确告诉大家，那些方法都已经废弃了，官方最近更新了部署逻辑，取消了脚本的安装，原因是旧脚本会导致规则的重复 配置冲突，甚至会让 clockcode 变慢、报错等。现在最正确最稳定的方式只有三步，简单的终端命令，而且大家记好，这三步完全不需要安装任何的依赖，也就不需要用 npm install 了。这三行命令分别是以下部分， 我给大家通俗的讲一下这三行命令的意思，不用懂复杂的终端逻辑。第一行是创建一个局目录，也就之前我们看到的点 cloud 的 文件，在里面创建一个 rose 文件夹，确保 cloud code 能找到规则文件， 就算这个目录已经存在了，也不会报错。第二行和第三行就是把项目里的 common 和 type script 文件夹完整复制到我们的局 cloud 的 配置文件里， 相当于给 cloud code 装上标准化的开发规范。再次强调，这三行只是复制配置文件，不是运行代码，不需要安装任何的依赖，哪怕你没执行过 n p m install， 直接输入这三行也能百分之百成功， 干净又无冲突。第四步，验证安装、解锁全部功能。到这里我们 e c c 的 完整部署就全部完成了，其实总共就三步，添加插件市场安装插件复制规则文件 非常的简单，接下来让我们一起验证一下，看看是不是真的安装成功了。直接在 cloud code 里输入斜杠，然后输入 everything， 我 们就能看到 c c 的 所有命令都弹出来了。比如用 plan 模式帮你做项目方案沟通，用 t d、 d 模式执 行测试，启动开发，还有常用的 code review 做代码审查，以及各种自动化钩子规范检查。现在你已经成功解锁了 e、 c、 c 的 全部功能， 四十八个专业 a 警词，一百八十三个生产级 skill， 还有七十九个快捷命令插件。好了，本期的部署教程就到这里，学会的同学赶紧去试试，记得点赞收藏，避免找不到了！关注我，带你解锁更多好用好玩的！

注意看， cloud 又偷偷上线了一个神仙功能，直接把我惊到从椅子上跳起来。作为 cloud 网页版的两年老粉，我必须说句公道话，在 ai 编程这块， cloud 真的 是独一档， 虽然免费额度每天有限，但就这么点偷啃，我去年硬是靠它啃下了好几个完整项目，后来上手吹 id， 一 写代码，底子全是 cloud 帮我打的。 最近我更是发现 cloud 的 编程能力又偷偷进化了。以前 debug 别的 ai 搞不定，我才搬 cloud 这个救兵，几乎一次见效。但你猜怎么着？现在 cloud 会在后台直接运行你的代码，自己找 bug， 自己给方案，这功能去年绝对没有， 更绝的是，他甚至能直接把你代码跑完，生成图标甩你脸上。但今天我要说的这个，比生成图标更狠！ 事情是这样的，我今天拿一段老代码在线调试，换了好几个 ai， 死活找不出问题。没办法，杀手锏登场，直接把代码和报错结果全扔给 club， 下死命令给我往死里分析到底哪有问题。平时 club 几秒就回，这次他在云端严肃的跑了整整两分多钟， 然后回复我，初始参数设置不合理，改一个数再试。我一试，啪！梦寐以求的结果直接出来了，我当时差点从座位上弹起来。 问题解决后，我复盘。这算法其实不难，就是步骤多，计算繁琐，我就想让 cloud 把流程一步步写出来，以后免得再踩坑。指令发出去，我本以为又是老样子， 给我甩一段 markdown 文本完事，结果下一秒，惊喜直接砸脸，他直接给我上了一张图，不是文字，是正经八百的程序流程图，长长一串，逻辑清晰的可怕图下面还跟着每一步的详细文字说明。 更贴心的是，这张图右上角藏着两个按钮，一键复制到剪贴板，或者保存为 svg 矢量图。我复制粘贴进 obsidian 笔记，又存了 svg 格式，用浏览器打开，随便放大，每一个细节都清清楚楚，完全不糊。 怎么做到的，我现场给你演示。比如这个骑士巡游问题，我让 cloud 写流程图加文字说明，你看，从需求分析到算法步骤，一张图全给你理清楚，后面还跟着详细解读，是不是有点太哇塞了？ 我跟你说，这种流程图做工作汇报，整理思路，写论文、记笔记，全是刚需，以前你得打开 vio 画半天，现在 cloud 一 键生成，省心到离谱。想要这个效果的直接抄作业。 prompt， 我 放评论区了，怕下次找不到的，先点赞收藏，以后随时用，随时翻。

这就是普通人使用 cloud code 的 最佳路径。 cloud 如何使用 deepsafe v 四的能力，普通人该如何快乐地使用呢？那这个是 cloud 的 桌面版，那它其实现在是已经支持 windows 和 mac 了， 那么它这个最新的版本是支持导入这个第三方的模型，就可以快乐的使用这个 cowalk， 还有这个 code 模式。那么关于费用的 deep seek 模型呢？众所周知，量大管保，那么实际测下来一天急头白脸的用下来其实不会超过十块钱，所以你大可放心你的 token 资源燃烧的问题啦。那么什么是 cloud？ 什么是 cloud code？ cloud 你 可以理解成它是跟 deep seek 一 样的大圆模型，那么 cloud code 它其实是一个框架，框架的话也就意味着你可以使用这个 cloud 的 模型，那 当然也可以使用其他的模型。 cloud 的 桌面端已经开放了接入第三方模型的这个功能，从而让你可以在这个 cloud 桌面端使用它们这个 code 的 功能。 那么接下来跟大家分享一下如何在这个桌面端上接入我们的 deepsea 模型吧。首先点击这个 help， 然后点击这个 troubleshooting， 然后再点击这个打开开发者模式，好，那点击这个 enable 客户端，就会重启它，这边就会多了一个开发者模式以及这个 developer， 然后点击这个按钮，这里就选择 getaway 模式。那么呢，这里呢就填入这串地址，这串地址呢是兼容这个 ansurf 的 网站，那下面这个地址呢，就是你的 api key， 你 的 api key 呢？可以在这个 deepsea 的 官网 申请，自己申请注册充值，那么这一页呢，就照着设置就好了。填入这个 deepsea v 四 flash， 然后打开这个一照的上下文，这里再填入 deepsea v 四 pro， 打开这个，最后再点击这个 apply locally， 那 你的 cloud 的 桌面端就会重启，快去试试吧。

今天将深入探讨 cloud code 的 核心配置，学习如何通过 cloud md 和 cloud 目录等关键文件，将这个强大的 ai 工具塑造成真正理解您项目的专属专家。 cloud code 的 行为主要由三个关键文件或目录定义， 核心指令文件 cloud md 充当着项目记忆的角色。 cloud 目录作为整个 ai 行为的控制枢纽， 以及 ai 自我学习和总结的 memory md。 首先，我们来拆解 cloud md， 它会在每个对话启动时自动加载到系统提示词中，专门用于存放代码本身无法体现的关键项目信息，比如构建命令代码风格和提交规范。 它采用三级配置体系，高优先级会智能地覆盖低优先级设置。 cloud md 的 三级配置体系非常强大，全区配置设定了用户的默认行为， 项目及配置包含了团队共享的约定，而本地的 cloud 点 local 点 md 则允许开发者覆盖个人偏好， 比如要求始终用中文回复或容忍特定的编码风格。现在我们来打开 cloud 的 目录，这里可谓是项目的控制中书，包含 settings 权限配置、模块化的 rules 规则、自定义 commands 命令、可自动化的工作流 skills、 独立的 agents 子智能体以及强大的 hux 钩子系统。 settings john 式 ai 行为的控制面板。通过精细配置 allow 和 deny 列表，您可以精确管控 cloud code 能访问的文件、执行的命令和网络请求。 配合 pre tools 和 post tools， 钩子还能在每次操作前后自动触发脚本，形成自动化门禁。为了保持 cloud md 的 精炼 路由，目录允许您将指令按文件路径进行模块化拆分，只有 ai 访问到匹配的文件路径时， 对应的规则才会被加载，比如 api 开发规范只在处理接口文件时生效，这大大优化了提示词的利用效率。通过 commands 目录， 您可以创建自定义的斜杠命令来封装复杂的工作流。比如输入 review， 就 能让 ai 自动执行代码审查，从代码风格到性能安全全面扫描。输入 refactor 则可以获取函数级别的重构建议和风险评估 技能，是将重复性工作自动化的利器。以生成变更日期为例， ai 会自动获取版本标签间的所有提交， 按 conventional commits 类型分类转换成 markdown 格式，然后无缝写入 change alert md 文件，整个过程无需人工干预。 a 阵词目录允许您定义拥有特定角色的子智能体， 实现并行工作。比如定义一个代码审查员 agent， 他 会专注于安全审查和性能分析。再定义一个测试编辑者 agent， 他 可以负责补齐单元测试。这些 agent 拥有独立的提示词，可被灵活调度。 钩子脚本是强化项目规则的最后一道防线。 pre tools 钩子在 ai 执行写入前运行， 可以阻止修改敏感文件。 pass to lose 钩子在写入后运行，可以自动执行格式化或 link 修复 脚本退出码为零才允许继续，非零则直接阻止操作。安全防护层面有两个关键文件， mcp 专用用于配置 model contacts protocol 服务器，连接 github 数据库等外部服务。 而 cloud neo 则像 g tiknor 一 样精确告诉 ai 哪些目录和文件绝对不能碰，比如俄女蜜月文件或庞大的 node modules memory。 md 是 cloud code 独有的自我进化机制， 它由 ai 自动记录对话中学到的经验教训、架构决策和用户偏好，存储在项目对应的 memory 目录下。与您主动编写的 cloud md 不 同， 它是 ai 自己的总结笔记，上限两百行，确保信息精炼理解。 cloud md 和 memory md 的 关键区别直观重要。 cloud md 是 您主动编写的指令级，用于明确告知 ai 项目规则。而 memory md 是 ai 在 对话中自主总结的经验笔记，两者一个主动引导，一个被动积累，相辅相成，缺一不可。

很多人用 cloud code 大 半年都不知道它的终端里藏着一堆能直接拉满效率的隐藏命令，只会打字发需求，不仅效率低，还总踩坑。 ai 乱改核心代码绘画聊多了就跑偏，改崩了还不知道怎么撤回。今天一次性把 cloud code 的 十二个实用终端命令分三个梯队讲透，从新手入门到高手进阶，看完直接照着用。 第一梯队，新手零门槛必用，日常开发天天都会用到。 init 是 项目出土化神器，一键识别技术站和目录结构，自动生成标准。 cloud md 项目记忆文件，新开项目第一条命令就用它。 cap 就是 官方自带的命令说明书，忘了任何命令怎么用，直接输入它功能和用法，一键调出 clear， 可以 一键清空当前绘画记录，重置对话状态，换新需求，换项目，不用新开窗口，直接重新开始。 ios 一 键列出项目完整目录结构，不用手动翻文件夹，快速让 ai 了解项目全貌，也方便自己核对文件。第二梯队是开发高频刚需，也是最能帮你避坑的几个命令，建议直接背下来。地图是代码改动核对神器，实时查看 ai 改了哪个文件、哪一行什么内容，确认没问题再保存，避免偷偷改乱核心代码。 安卓就是改崩救星，只要 ai 改完代码不满意甚至改崩了项目，直接一键撤销上一次所有文件改动。 compact 是 上下文救星，绘画聊得越多， ai 越容易跑偏，它能一键精简，无效上下文，保留核心信息，让需求重新聚焦。 mod 可以 快速切换 plan、 edit、 esc 三大模式，比如输入 free mod， esc 就 能切到只问答不改代码的安全模式。第三梯队是进阶高手，私藏命令冷门一点，但在关键场景特别实用。 group 后面跟上要锁定的文件或目录路径，就能禁止 ai 修改这些内容，比如核心配置和底层依赖，杜绝乱改关键文件 reset 比 secure 更彻底，不仅清空绘画记录，还会重置项目临时状态。换项目时用它全新启动，不串旧上下文。 get， 可以 一键查看指定文件的完整内容。后面跟文件路径不用手动打开文件，快速核对代码内容， reload 会重新加载整个项目文件。如果你手动改了项目里的文件，输入它，就能让 colot code 同步最新状态，不再用旧代码干活。 这十二个命令覆盖项目初识化，日常开发还错避坑和安全管控没有花里胡哨，全是能实打实提升效率的干货。收藏起来，用的时候翻出来照着书就行。关注我，带你吃透更多 colot code 的 高阶玩法！

human layer 把根目录的 clod 压到六十行以内，这个数字第一次看我也不信，直到自己写到两百行后越改越乱，才意识到 clod 写到几百行，再加东西只会让它越用越蠢。 我的做法分三步，根文件做薄规则，按关注点拆进 clod 目录下的 rules， 最后用 memory 命令逐条验收。下面把每一步该怎么做说清楚。 先说多长算太长，官方文档写得很清楚， cloud 尽量控制在两百行以内。 code with username 的 建议逻辑一样，接近两百行就该拆到 rules 目录。 社区里另一条常见参考是不超过三百行，可以当兜底线。数字只是参考，真正提醒你该拆的是改一条规则后，不小心把别处也改错。 第二步，别按文件大小拆，按关注点拆。拆的标准很简单，一个文件管一个关注点。代码风格测试，前端后端安全文档各放一份，互不污染。 跟 cloud 只留三类东西，项目目标协助原则规则所引，剩下的细节通同忍痛割爱搬出去容易冲突的规则一定分开放， 比如测试要求和代码审口径别混在一份儿。 cloud 目录下的 rules 子目录是地规生效的，所以可以按前端后端这样再分一层， 不用所有规则都挤在 rules 顶层。我直接抄的目录模板长这样，跟目录留一份簿主文件。 cloud cloud 目录下的 rules 文件夹里按编号放六个文件，从零到五分别是全局规则， 代码风格测试 get 胶安全文档具体结构画在屏幕上。多包仓库，可以让前端应用和后端服务各自有一份 rules 目录，不要让一份大文件包含所有子项目命名，别花里胡哨，带编号，能固定阅读顺序， 文件名清晰明了就行。第三步， pass 这个字段写不写？我的答案是写，但别当主线。 pass front matter 的 设计意图是路径门禁，在文件顶部写一段配置， 让某条规则只在指定路径下生效。具体写法看屏幕，我自己也会写，但 pass 这块最好用 memory 命令实测，官方说它按匹配文件触发加载， 但社区里有人遇到过某些 frontmatter 写法不生效或规则触发后在同一 session 里持续生效的问题，所以把 pass 当附带提醒，用来表达规则适用范围。先把按关注点和目录层级的结构搭对，再考虑这些细节。 最后一步，拆完之后必须用 memory 命令验证，别偷懒，光拆完不算数，得用 memory 命令。看一眼当前 session 真正加载了哪些 cloud 和 rules 文件。官方原话翻译过来就是，没列出来就等于没生效。我的验证逻辑很简单，拆完之后进对应目录，出发一次真实任务敲 memory， 看列表， 同样一个请求，在根目录和子目录各跑一次，对比 rules 加载差异，再故意造一个同时碰到代码风格和测试的任务，看响应有没有冲突，比空读规则文件靠谱多了。哪条规则你以为会生效，但 memory 没列出来，回去检查目录位置、命名和层级。 这套结构能解决的是指令打架跟文件越来越大，改一条签一片这三个问题，但它不直接等于省 token， 是 否真省，要看 pass 是 不是真按预期触发。你的 cloud 现在多少行拆过没？欢迎评论区聊一聊。

大家好，今天再给大家分享一个好用的工具叫 browser honeys， 它是目前 ai 操控浏览器最省 token 的 一种方式，它非常的简洁，只有五百九十二行的 python 代码，然后上线三周已经突破了一万的 star， 呃， token 是 比以前的方式能省很多的 呃，目前我们 ai 操控浏览器一共有五条路径，一个是呃 cloud in chrome， 就是 我们平时用的比较多的一个 cloud 的 插件。然后第二个是 computer use， 就是 相当于你把 cloud 交给了呃的电脑，交给了 cloud， 让它去控制这个整整个电脑，但这种方式非常消耗托管，因为它需要截屏确定位置在哪 啊？第三种是 zenium， 这种是传统的方式我就不说了啊。第四个是 pre write mcp， 这是目前像那个 brother u， 呃，那个 use 啊，用的这个框架， 然后 brothers use 他 们现在开发出的 brother hannis， 这个是 c d p 直连的啊，为 ai 造的工具，这个是我们今天要重点介绍的，就前四个呢，它有各自的局限性。然后第五个就是专门给 ai 量身定做的啊，下面我给大家拆解一下。就是它的呃，架构呢，是 quad code 的 呃， 通过 c i 命令行，然后把这个命令发给了 d m， 然后 d m 再通过 c d p 的 web socket， 然后再到你的框，就就非常的简单简洁。它一共就四个核心文件，目前迭代了几个版本，它的命令的代码还是小于九百行的 啊，非常的非常的少，非常的简洁动，不像那些几万行的比起来还是简洁很多的。而且它是直接附用你的 cookies， 还有登录状态，所以能直接操控你的浏览器 啊，他本身还设计了一个叫自愈架构的，他有个 agent helps 啊，他开箱呢，就是你刚装完是空白的，你的 agent 通过各种各样的浏览器执行之后，碰到了一些问题他会解决，解决完之后他就会记录进去，相当于是一个自我迭代跟循环的。 然后仓库本身呢，就是你下下来之后，他已经有了几十个网站的这个操作的经验，就是你的 agent 用的时候就能直接去读取这些经验， 然后这样你一直用下去，它就有一个啊， feedback， feedback， loop， 然后正反馈的循环啊，就形成一个经验的，就是操作浏览器的一个经验的自动沉淀，因为每个网站的它的这个操作的方式可能有些细微的差别， 你怎么怎么去决策用不用这个软件呢？是，首先要看是这么判断的，首先要看你这个网站有没有专用的 m c p。 呃，你像 github， notion， slake 这些是有直接专用的 m c m c p 的， 就相当于它有 ipad 接口，你就根本就不要碰浏览器，你就去找他们接就好了， 通过那 mini 上去接就好了，这个就浏览器根本就用不着。那如果说你要开浏览器，那传统的现在用的可能多一点的就是 playwrite 的 mcp 啊。然后现在我建议你们大家都转成这个 bardeen， 因为它真的很省头，肯啊，非常的好用。 呃，反正大部分场景下 broderhanys 是 性价比最高的路线。呃，然后我我通过这个方式啊，我封装了一个技能，它这个技能的用处是什么呢？就是我们平时用这个追美版 a p i 不是 很贵吗？然后我用这个浏览器的技能接了呃追美版的订阅版， 就是它通过控制浏览器，然后打开 jimmy 订阅版的 jimmy， 然后输入这个提示词，然后就会自动把这个图片生成了，然后下载到呃项目的文件夹里，就这一套下来，你升图片相当于你就可以把额度用呃 jimmy 的 额度用满，就不用花这个 api 的 投肯了， 从投肯的消耗相比的话，大概比 content 柚子能省很多省省个八八倍左右。 呃，我的分享就到这里，然后我接下来会放一下我用这个呃 opus 四点六，然后控制我命令它，然后去生成图片，它自动调取我的技能 去呃生成那张图片并保存下来的过程。大家有兴趣可以接着往下看一看啊，欢迎大家关注今天我的介绍，先到这里，谢谢大家。

最近 cloud code 的 教程又爆了，十九招，三十二招，三十分钟保姆教程， skill plan mode， 上下文管理，全都在劝你收藏，但你看完还是不会用。通常不是你笨，也不是教程没用，而是顺序反了。 新手真正缺的不是更多技巧，是一套先后顺序。第一步，先让他读项目，不要上来就说帮我开发。先问这个项目入口在哪，前端后端怎么分？配置和测试在哪里？第二步，再让他列计划，复杂改动，先只读分析， 让他写清目标，影响文件风险和验证方法。计划没看懂之前，先别让他动代码。第三步，只给一个小任务，不要一句话让他重构整个项目。 一次只改一个页面，一个模块一个 bug， 范围越小你越能看懂。第四步，必须验收，让他跑测试，看 d f 解释改了什么。 cloud code 说完成不等于项目真的能跑。所以正确顺序是，读项目，列计划小不改验收、复盘、 skill hooks， so bagen 这些高级技巧都应该排在这四步之后。如果你也收藏了一堆 cloud code 的 教程，但还没真正用起来，评论区直接扣数字，一不会开始，二不敢改，三看不懂，四跑不通。下一条我按最多的继续拆。

今天给大家推荐一套 skill 的， 它打包了市面上常见的格式化的表达，可以一键把你的文章变成 canvas mami 跟 iscaraj。 第一种结构清晰，配色干净，排版漂亮，这是 canvas。 第二种，它把流程节点、箭头的走向以及逻辑链条梳理得让你可以一眼看清，这是 iscaraj。 第三种是手绘的，质感就看起来比较自由随意，像在白板上随意勾的，这是 iscaraj。 同一个内容三种表达只需要十秒。 给大家简单介绍一下这三种矢图它适合在哪些情况下去使用。比如说像 canvas， 它比较适合做知识图谱，项目盖板，或者说文章结构的拆展 分类的话，适合现性逻辑的一些表达，包括流程图，决策数或者时间线。因为我最近在做一款退休相关的一个产品，会涉及到退休年龄的计算，以及退休金的一些计算，它把整个的逻辑都梳理的很清楚，包括说 怎么样去判断一个人的退休类型，它是到了法定年龄去退休，还是在法定年龄之前退休，它的整体的计算的逻辑都会不一样，然后它在这里也展示的很清楚。 export 就 比较简单，它适合那种自由表达，画草图跟圆形，以及非正式的一些思维发散。不过我觉得这个 export 它画的倒是比较简单，就是如果说你要增加一些图，或者说增加一些网页的跳转的话，还是需要你自己去增加的。 而且这个 skill 生成的图，如果说你有一些不满意的话，你是可以点击编辑去修改的，甚至你可以也可以去修改它的底色，比如在这里选择它就会变化，我觉得它就是节省了你从零到一的画图的时间，非常方便。 那接下来来告诉大家怎么样装这个 skill。 主要是三步，第一步就是 obsidian 是 要提前装好 ai agent 的 插件的，我用的是 cloudian， 之前视频有教过怎么安装，这里就不说了。第二步是我们在 github 上搜这个 skill 的 名字，然后就能找到这三个 skill。 这里下面呢，它是有对这个 skill 的 整体的介绍，告诉你整体的安装的方式。我们可以直接复制这个命令，回到 cloudian 的 聊天框，直接发送给 cloudian 即可。 把刚刚的口令发送进来之后它就安装好了。安装完之后呢，它会告诉你对应的 skill 的 用途以及它的触发词是什么。我们平常触发 skill 的 方式是斜杠，然后去掉起选择这个对应的 skill， 比如说萌妹，它就会 加载这个 skill。 这个 skill 还做了一些触发词，就是我不需要去调起了，我直接用自然的语言，比如说我要做一个 make 图，或者我要做一个 canvas 图，它就会自动加载这个 skill。 那 比如说我给他发的是用 make 格式化退休计算的流程，然后呢，他就阅读了这个 skill 的 skill m d。 因为我前面跟他去聊了一些退休计算的流程，然后呢他这里就把整个的计算流程化成了个 blank 图，非常的快。我还让他自动的去帮我保存为 opc 点笔记文件，然后他就可以帮我创建一个新的笔记了。 那今天的分享就到这里啦，以前我们做一张结构图，先理逻辑，再选工具，再调颜色，还有对齐整体的节点以及对拉线，至少半个小时起步，那现在一条指令 十秒三种风格任选，把节省下来的时间更多的放到我们的内容的本身，觉得有用的话点赞、收藏加关注，拜拜。

如果你常听别人提 cloud code 有 多牛，想体验，却被它复杂的安装、繁多的命令行以及纯极客的操作界面劝退，那你今天来着了。我在 github 上发现了这款宝藏工具，开源免费。它上线一个月，星标就将近十 k， 热度极高。先看下效果， 第一，全图形界面做到了豆包的易用性，能接入几乎所有的主流模型，甚至可以接本地部署模型。第二，可以接入微信、飞书等 i m 工具，让你用手机就能随时操纵 cloud code。 别人都在手机里养小龙虾，你可以在手机里养一只东海龙网。 第三，还支持 computer use， 全球顶尖模型公司都在研发的功能，能模拟人来操作电脑，完成任务。这个工具将 cloud code 的 安装和使用门槛几乎降到了零。 它是基于 cloud code 的 原码来进行的应用开发，保留了原汁原味的内核架构，在用户体验和功能延展方面做了很大提升。用过番茄花园 windows 的 人都能明白，我们国人开发者是多么的懂用户。 这段时间我用下来，我觉得作为一个 cloud code 的 老用户，我是回不去之前的方式了，就像是开习惯了自动挡的人不愿意再换回手动挡一样，以前要写命令改配置的操作，现在点点鼠标就可以了。如果你想体验 cloud code， 我 觉得这是一个非常容易上手的方式。点关注我，持续分享 ai 提效的工具和方法。

cloud 全家桶怎么选？ cloud code， cloud code 一 次性给你讲清楚。先说解冻啊，这三个不是谁简单谁高级，也不是从入门到进阶的一条升级路线，它们的相同点。是啊，最后用的都是同一个 ai 大 佬，也就是 cloud 模型。 那真正的区别只有一个，你是谁？你现在要做什么？那先说第一个 cloud 点 ai， 那 它适合聊天，写作，总结，是大多数人的起点。 那考点 ai 就是 你平时打开网页或者 app 直接聊天那个，它最适合做的事情很明确，写邮件，做总结，老报选择题，改文案。本质上啊，它解决的是表达的问题，当你脑子里面有个模糊想法的时候啊，它帮你整理清楚，当你手里有段不顺的文字，它帮你改顺。所以对大多数普通人来讲，考点 ai 就是 最常用的入口。 这里顺带提一句， project 啊，它不是另一条产品线，而是 cloud 里面的一个长期工作空间，适合你一直围绕着同一类内容工作的时候用。比如固定写某类文章，长期用同一种风格输出。 简单说就是啊， cloud 点 ai 解决的是这次怎么写，而 project 解决的是以后怎么持续这样写。第二个 cloud code， 那 适合开发者，也适合进入项目执行阶段的人。 这个名字里面带扣的，所以很多人一看到就以为是只有程序员能用。但其实它最核心的特点不是会写代码这么简单，而是它能进入你的本地环境，开始真正接触到项目本身。比如开发人员会用它来读代码，改 bug， 重构项目，跑命令，处理文件，产品经理或者技术负责人也可以用它去看项目结构，调整文档， 配合实现一些项目原型，那它不只是在跟你聊天，而是真正的在帮你动手处理项目里面的东西。那这一点跟 cloud 点 ai 的 差别非常大。所以 cloud code 的 重点不在于回答你，而是在帮你动手做。那这也是为什么它更适合开发者、产品经理或者已经进入项目执行阶段的人。 当然，现在有越来越多非技术背景的人开始使用 coco 的， 因为很多以前必须找技术才能搞定的事情啊，现在已经可以靠自然语言往前走一大步了。但这里有一个前提，你得会验收结果。那第三个， coork， 它更适合非技术用户在处理文件、文档和多步骤任务的时候用。 那如果说 cloud 点 ai 更像聊天入口，那 cloud code 更像项目执行入口，那 coork 更像一个面向普通人的任务协助入口。它更适合那些不会写代码，但每天都在处理文档、文件、表格资料和重复事务的人。 那它最容易让人理解的地方在于啊，你可以直接用自然语言下达任务，你不用关心底子怎么跑，你也不用先去学一堆技术概念，那你只需要说清楚你想要什么，更适合帮你把任务拆开串起来，然后给处理掉。 所以 coork 对 非技术背景人来说会更友好。那如果你是行政运营、人事助理，或者任何日常工作里面经常碰到文件或者流程的人， 那 coork 这条路其实会比你印上 coork 扣的更顺手。那为什么大家更经常听到 coork 扣而不是 coork 呢？那这里再补一句现实层面的原因啊，从适合谁来看， coork 当然对非技术背景的用户 更友好，但是从大家听的多不多，用不用的上来看啊， coork 反而会更火。那原因也很现实，虽然 coork 更适合非技术背景用户使用， 但是由于国内用户订阅受限啊，大部分人都是无法使用的，而 cloud code 的 工具本身是免费的，再加上通过中转 a p i 可以 解决订阅困难的问题啊，所以越来越多的非技术背景的人也在开始使用它。 总之啊，记住这三句话就够了，聊天写作用 cloud， 点 ai 写代码，改项目，动本地文件用 cloud code 整理文件，处理文档和日常任务用 coork。 那 这三个产品中啊，哪一个是你最常用的呢？欢迎在评论区分享，关注我，一起用 ai 解放生产力！