现在的科技真是太方便了，我就买了这么一个小东西，他就可以让我随时随地的在外面就仅用这一个小平板，还有这个键盘鼠标，我就可以享受到我在家里面的这一台非常好的一个配置的一个主机性能， 因为这个太重了。而且我你跟你们介绍一下，我这个是五零九零的超龙版，满血的那两个内存条是加起来一共九十六 gb 的， 还有六 tb 的 一个固态硬盘， 三 tb 的 机械硬盘，真的是非常好，但是如果我平时回老家或者说出差都不方便带它，很不方便，但是我现在有远程的操控，真的是太爽了，我随时随地在外面都可以用的到它，我用的是它那个是优优远程的网易， 他真的是很好，他免费的，而且他速度很快，没有什么乱七八糟的会员之类的，他就不用你上搞什么 vip 的， 就真的是很爽， 这个很轻，这些东西加起来本来我之前还会带上我那笔记本的联想拯救者的那个四零七零， 我现在都嫌它重了，它是游戏本的，确实还蛮重的，还备上它那个大电源，我现在都不用，就充电线这三件套特别的轻松，我在外面你看它是完全同步的，我在外面想干啥就干啥，就可以直接随时的用到我这台电脑的性能。
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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。
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00:48查看AI文稿AI文稿主要的桌面端刚刚悄悄开放了一个功能，可以直接接入国产大模型了。不知道是不是感受到了 openai 口袋的压力，这次更新把原来只有付费订阅用户才能用的 color code 桌面版直接向所有人放开了。 很多人都听说过 color code 很 强，号称是目前编程内最顶级的 ai 工具，但一直被它的命令行界面劝退。现在不一样了，桌面版的 color code 界面清晰，操作直观，新手也能直接上手。 接下来说最关键怎么接国产模型？配置方法， windows 和 mac 基本一致，三步搞定所有依赖操作步骤，我整理成了一份文档，大家按需取用。第一步，确保你已经安装了 call 的 桌面客户端。第二步，打开开发者模式。第三步，配置 get away， 填入支持 osrbic 协议的模型厂商地址，比如我这里接的是 mini max 模型。最后给大家快速过一下， call 的 桌面端支持哪些功能。
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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！
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05:17查看AI文稿AI文稿现在啊，可以不用被可拉扣的拒之门外了，桌面版可拉扣的直接搭配 deepsea 为四，不用再看命令窗了，今天这条视频把完整配置流程全给你扒出来，手残党也能一次成功。没耐心的我已经整理好文字版教程了，大家按需参考。 首先啊，我们要先去安装 cloud 的 桌面版本，打开 cloud 以后啊，我们可以看到 getstart login 之类的页面，先不要进行登录操作 这一步啊，我们先开启 cloud 桌面端的开发者模式，开启之后呢，菜单里才会出现第三方推理配置的，介入 macos 顶部菜单栏操作，点击最上方菜单里的 help， 点击这个 trouble shooting， 再点击 enable 开发者模式。 弹窗出现后啊，我们直接点击 enable， 这时啊， cloud 会自动重启。重启完之后啊，我们再看顶部栏，这里啊会多出一个 develop 的 入口。 ok， 我 们继续来啊，下一步我们就点这个 develop， 进入这个 configure third party inference。 先别着急填内容啊，把这个配置窗口打开。 首先 inference provider， 这里我们选择 getaway base url 呢，就根据你想接入的大模型来填写，一般的官方接口文档里面都有，我们呢就以最新 deepsec 为例了。 然后 apikey 呢，就写你的 deepsea 的 apikey 就 行，下面这一项啊，可以先不用改，默认的即可。 接着下面这里 modellist， 我 们点击这个 add 加号，加两个模型，第一个填 deepsea v 四 pro， 第二个呢，填 deepsea v 四 flash 这里为什么我填两个是因为我把 pro 放在第一位，这样呢，它就会成为默认模型， 再加一个 flash 呢，作为更轻量级的备用模型。提个醒啊啊，如果你想让上下文火力全开的话呢，可以在名称后面加上， 然后下面这个 organization u i d 这里呢，可以先留空，这个呢是不影响你去接模型的。然后 credentials 这里呢，也是给企业做动态凭证用的，你也用不上。 然后这里啊 skip 这个出错，这里要选择打开这一步呢，是很重要的，这样重启以后呢，就不会再走 cloud 的 登录流程。 好，全部设置完，我们点击这个 apply locally 本地话，这时客户端就会重启。 如果配置生效呢，就不会再要求你登录 cloud 的 账号了，而是直接进入第三方推定模式。 我们来看一下啊，这里是没有登录 cloud 账号的啊，它已经进入三方模式了。看到左下角这里显示 cowalk 三 party getaway。 右下角这里的模型呢，也默认的变成了 deepsea 四 pro。 好， 那我们来验证一下，看它是不是能够直接调用 v 四。 现在我们切到 cloud code 的 工作区看一下啊，右下角这里它显示的模型依然是 deep seek 四 pro， 左下角呢，也仍然是 cooke 私人 party getaway。 这说明呢， cloud code 的 桌面版现在已经是在不登录 cloud 的 情况下通过第三方网关调用了 deep seek 的 大模型 啊，那我们为了验证他不只是界面切过去，而是他真的能工作。我现在呢，给克拉克挂一个本地测试目录。好，首先先关联我在桌面新建的测试文件夹，现在我给他一个非常简单的测试任务， 只允许他操作当前项目目录，先读取目录，再创建一个 hello 点 txt 的 文件，这样呢，我们就能验证克拉扣的是真的，通过 deepsea 完成了本地的代码和文件操作。 那这里第一次让克拉扣的操作本地目录的时候，会弹出一个工作区确认确认，因为他之后要读取写入甚至执行这个目录里的内容。这里啊，所以我们需要手动信任一次。 好，挺快的啊。这里他已经有完整的反馈了，我们去看一下这个文件夹里面是不是已经有输出了。 ok， 看到他的输出了，搞定。 好。那总的来说啊， cloud code 呢，一直是页内标杆类的存在，只是以前很多人卡在账号这一关用不上。现在啊， dbc 维斯出来以后啊，通过第三方网关接入，我们就可以实现强强联合。 前端呢，用的是 cloud 的 桌面端和 cloud code 的 交互体验。底层呢，代用的是 deepstack v 四的模型，能力对很多没有 cloud 的 账号或者是想灵活使用模型的人来说，还是很值得尝试的。 至于说 deepstack v 四能不能和 opps 四点七一战，你们呢，自己动手试一下，有结果的话也来告诉我。好，本期视频就到这里，希望能够对你有所帮助。我是阿月，我们下期再见。
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13:14查看AI文稿AI文稿这是我被 cloud code 封的第三个号了，申诉也没有用，我现在已经准备放弃官方订阅了，不想折腾了。那 open code 一 直很火，最近我也在开始用它了，尤其是 cloud off 四点六和 gpt 五点三 codex 出来之后， 我现在是多个模型配合去干活。那发挥每个模型的优势，用四点六去做架构设计，用五点三 codex 去做代码执行，如果有前端的一个 ui 需求的话，再拿 gmail 三点零 pro 去做前端的一个 ui。 那 opencode 到底是什么呢？用一句话，它其实就是一个开源版的 curlcode， 功能上的话两者差不多，但 opencode 有 一些独特的优势，就是它是一个任意模型，你可以支持多家厂商的， 你也可以用国产的，你也可以用国外的模型都支持。第二点就是代码完全开源免费，这一点非常重要，你可以自己去改，自己去定制。同时代码开源之后，那开源社区的人就可以去围绕它做很多功能，毕竟人多力量大嘛。比如这个插件 opencode， 这就是社区去搞的，现在已经三十 k star 了。 这个插件其实是一套多 agent 多魔性去协助干活的一个插件，最近我体验下来也挺好用的。它这边准备了十个 agent， 有 主控 agent， 有 去专门干代码的，专门去探索代码的，也专门去做前端 ui 的， 挺好用的。 open code 整个的架构的话，其实跟那个 cloud code 差不多，用户输入成有绘画管理嘛，然后有 agent， 有 plan 就 计划，那 kolco 的 那边也有，那有 build 就是 直接干活的嘛，还有些探索的，其实 kolco 的 那边不是都有吗？以及你制定一些 agent 都有，那调度层这边就有些差别了。关于大模型的调度，因为 kolco 的 那边他只支持 angelic 协议的嘛，那这边的话就是实现了一套支持其他各种供应商的整体的架构的话，其实有很多值得学习的地方，如果大家对 kolco 感兴趣了，可以去他官方原码仓库去拉下来去学一下，那个仓库现在已经一百多 k 了，特别火。 那下面就是这个 oh my open code， 这个是我们今天讲的重点，因为他这一套多 a 镜的多模型的一个机制， 能让一个任务去拆解成各个阶段去开发，有复杂的用复杂的模型，简单的用简单的模型，这种才是一个 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时代，其实你安装东西都非常方便，尤其是它如果有文档，有开箱库的话， 你看这一个插件哈，欧麦 opencode 的 一个官方仓库里面直接就告诉你了，你直接用 qq 编辑的去装就行了，我就把这个复制一下，然后粘到刚刚我们开的这个 opencode 的 里面，用免费的 mini max 让他给我们去装，那下面就是他会弹出来让你做一些选择， 可以看到他让我们回答一些问题嘛，你有没有订阅 cloud code， 有 没有订阅 openai， 有 没有一些 jimmy 的 一些 model， 你 就根据自己的情况去选择就行了。强烈建议你不要在 open code 里面去用 cloud 的 模型，通过订阅的方式去用封号的概率非常高。那这边我就说都没有， 待会我也给大家一个配置，直接就可以用了，你只需要去搞一个 api k 过来，你就可以直接把这些模型都用上了，这时候我们都说都没有就完事了，因为这个配置后期都可以去改的。可以看到我们把插件安装成功之后，下面的这一个 a 镜头就变了，变成了 omone code， 它的那一套多 a 型的体系，可以看到它有好几个 a 型的体系可以去用，并且 这个插件那还有个好处，它的兼容性做得比较好。它已经把 cloud code 那 边你有的一些 skills， mcp， 还有那些自定义的命令全部弄过来了，比如说 skills 可以看到我的那些 script 它全部弄过来了，这样非常好。也就是说你可以来回签嘛，你有时候你要回去 copy 到那边用也可以。现在我们开始配模型，你可以通过 connect 这个命令去连接你想要的一些模型， 如果你有恰当的 gpt， 里面就选恰当的 gpt， 你 有其他的你就选其他的。那我这边的话，平时会用 jimmy 三点零去写前端嘛 code， 四点六去写架构和具体的一些代码，然后 gpt 五点三 codex 去做一些代码之星，以及解决一些疑难杂症。我喜欢用每一个模型擅长的能力哈，但是对大家来说的话，你如果像我一样去订阅三家的 ai 模型，其实你要花三分钱。我 订阅的一百刀的 code code， 然后今门来我订阅了两个号，一百四十刀， open ai 我 订阅了二十刀，那加起来就是一百六十刀。并且哈，我们刚也说了，如果你用 code code 的 去 授权到这边 opencode 的 去用的话，你封号的概率特别高。之前我还出了一期视频，专门去讲这个 curlcode 的 大面积去封禁 opencode 的 用户的一个事件， 因为刚开始他是不管的，后面他发现这个 opencode 的 日渐壮大之后，他就开始封禁了，你就不能授权到这里面用。 所以如果你要在 opencode 里面去用 cloudof 四点六的一个模型，我建议大家去用中转站，通过按 api 去计费用多少就算多少。那我这边推荐一个我一直在用的中转站接口 i， opencode 的 这边也已经支持了接口 i， 也就官方支持了嘛。 那前面几期视频我也推荐过，如果我要用到一些国外的模型，按 api 调用的话，我都用的是接口 i， 挺稳定的。最关键的一点，你不需要模仿网络，而且是国内付款的一个方式。 最近他们还专门针对海外的顶尖模型增加了一个套餐的方式，也就是说你可以用一份钱去用国外这些顶尖模型呢，目前有三个档位哈，可以按自己的一个需要去选择，相较于官方 api 按量计费的话，这一个套餐模式帮你省了百分之二十五的钱。 好，下面我们先来去创建一个 api key， 在 这个地方新建，我就随便取一个，我们就取 opencode 的 点击复制。这个时候我们回到 opencode 的 这边 附着 apk 之后，我们供应商选择接口，点 ai 敲击回车，把我们的 apk 输入下，然后保存，这时候你可以看到国内国外的模型都可以用，用一个 apk 你 就解决了多模型的一个适配问题。好，下面我们来进行一些其他的配置。 当你安装完 open code 以及欧曼 open code 插件之后，你会在你的工作目录下面点 config， 下面有一个 open code 目录，这里面有两个节省的配置文件，一个是配置 open code 的 一些模型的，另外一个是配置我们这一个 多 a 帧的协助的时候，它具体用哪些模型。这边的话我给大家直接准备了现成的，你直接到我的一个开源仓库里面直接去复制就可以了。下面来我这一个开源仓库里面，直接把这两个配置可以复制一下，把它粘过去就完事了。 好，我们把它覆盖一下保存，再把 omecode 的 也复制一下回来点击复制。 那这一块的话，你可以根据你自己的需要哈，因为 gpt 五点三这一个扣袋子模型的话，官方是没有出 api 的 版本，那后续如果 open i 那 边出了 api 版本接口， i 这边也会跟上，你就根据自己的需要嘛去看这块要不要注视这个内容，我们来复制一下。 好，我们把它覆盖完了，覆盖完了之后，我们重启一下，你就可以看到 color 的 open 四点六已经可用了， 就这几个 a 帧的，它配置的模型都可用了。那下面我们开始进入实战的一个环节，有了 o my open code 插件之后，我们看一下多 a 帧多模型协助的一个流程。我这边有一个纹身图的 a 帧，我希望让它去加一些功能，在这边加一些删除的动作，能把历史记录删除掉，同时在左下角 做一些设置的动作，可以去更新你的一些头像啊，以及我们那些历史提示词，能支持去快速的复制展开开干， 那提示词的话也比较简单，我们这边加一个 alterwork， 让它去更深入的去工作，去分析。 好，我们切到 opencode 这边，这个就是它的整个架构 agent， 它用的是 off 四点六，那这个的话是干活的 agent， 它用的 gpt 五点三，还有些其他的 agent， 也就说它是多 agent 多模型去写作的一个流程。好，我们把提示词粘过来让它干活， 这里提示 autowork 已经开启了，这个时候可以看到它开启了一个探索的沙背 a 技能吗？用的是很便宜的一个模型，这个过程就跟在 clockcode 的是一样的，这里又开了一个新的， 可以看到它一直在开一些新的沙背 a 技能的任务去做探索。啊。好，这里又开启了一个计划的 task， 也就是一个沙背 a 技能，我可以点进去看一下它在做什么， 可以看到他就是把已有收集到的一些代码信息，整个代码空间来去做一轮分析，让这个 off 四点六做一个计划出来，这个时候他这一个主要的协调 a 技能在等，等他这个后台的这个计划任务完成完了之后，这个时候他再去协调其他的 a 技能去干活。 可以看到它这一个经过几轮的一个探索之后哈它得到了一个突突像，那这个突突像的话，它根据后端、前端以及一些小需求拆成了很多突突像，这个时候它就开始去并行执行修改任务了，可以看到它这里又开启了几个 safari 的。 有一个点要看的话是他的这个三倍镜，他开的时候，他其实这个时候是用的 jamal 三 plus 这个模型，也就说他认为这个任务其你根本就没必要用一个很高的模型去做这个事情，所以说他默认给你路由到了一个简单模型， 它这种规划任务的方式就能把模型最大化的利用起来。复杂的任务用复杂的模型，简单的任务用简单的模型就很完美。可以看到它开始去执行 t 四跟 t 六这两个任务了，而且它依赖关系也找出来了。这个就像前两天发布的 cloud agent teams 的 一个写作流程，只不过这个是老早就有了这个插件老早就有了这种多 a 的 写作，最终被 cloud code 写到一个官方的库里面去了。 然后他们那种通信机制就跟爱信的 tim 是 很像。哎呀妈这个系统通知 coco 的， 其实他很多方案是借鉴了社区的，因为社区搞出来之后， 他觉得确实是 ok， 可以 的，那他就把它集成到 coco 的 里面。所以这 coco 的 从它诞生之后的很多功能迭代都参考了开元社区的一些做法，而且他的也在他的一些技术博克里面有，感谢一些开元社区的人提供了一些解决方案。 就像你做产品一样，你产品迭代的过程中，你光靠产品经理去，有时候发觉不了用户的一些真实的需求，那真实的需求暴露出来之后，社区他就解决了，那你就可以去把一些已经解决的痛点的问题提升到自己的产品里面。 可以看到这所有的凸凸像它全部完成了哈，包含三个任务，我们现在来看一下它整体的效果怎么样。首先是左侧的这个删除功能好，确认删除 ok， 确认可以，并且弹窗也是正常的。其实我们看这个可以复制已有的提示词， 可以复制折叠展开是 ok 的。 下面就是这一个左下角的设置，可以去更新昵称跟头像这一些啊，可以看到他这边其实也做好了。 好，我找一张图像试一下看可以吗？前面加一个我的名字吧，看可以吗？ 可以，已经保存了。可以的，这个看起来他做的挺好的，英文啊，英文设置也是 ok 的， 多源设置也是 ok 的。 整体这一次任务的话，他全部搞定了呀，就是虽然不是特别难的，但是他协调了多个 a 镜的去干活，而且都能交付的很完美，中间我没有做任何的介入， 所以说这个工具啊，真的推荐大家去用一下这个多 a 镜的协助真的挺好用的，下面我来总结一下。使用 open code 再加那个插件， open code 再配合你用一个接口外的中转站，可以做到 模型自由稳定，省心，你也不怕被封号。第二个的话是成本灵活，这就是今天所有的视频内容，如果你觉得这期视频对你有帮助的话，可以给我一件善良，谢谢大家。拜拜。拜拜。
3151程序员阿江-Relakkes
05:07查看AI文稿AI文稿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。
7.6万K森动画
06:54查看AI文稿AI文稿请问免费的 ai 模型哪个最好？付费的 ai 模型值不值得买？这条视频我们来回答一下这两个问题，全程无广，放心观看。第二，本期视频也是 ai 使用于电脑课的第一课，后续还会回到知识点来讲，可以先点个关注。首先第一个问题， 新手结论，混搭才是王道。国内模型里面我个人使用最多是 deep seek、 豆包、 kimi 这三个，没有哪个是全能选手，他们各自有长短版，像日常小问题我会用豆包，主要还是手机上用比较多，相对复杂的长问题和常规版分析我会用 deep seek 以及用其 a p i 接入 agent 使用， 也是目前比较主流的一个玩法。然后信息收集和调研会用 kimi 比较多，虽然他老是这样子。所以哪个模型最好？这个问题关键在于怎么样灵活运用，有效的办法是用你真实的需求去多测几次，感受他们之间的区别，然后合理给他们安排各自的岗位。那么这时候就会有人说 啊，你这不是废话吗？一个个测的太麻烦了吗？不是。十九先这么做，我这样打开一个直接用，别着急过来。这时候只需要用到一个浏览器插件， qq， 也叫子弹搜索，这个插件简单来说就是可以一次性同时调用多个 ai 进行搜索，就像这样子， 然后一次性想要调用哪些模型，都可以在设置里面直接进行设置， 这样就可以很直观的对比不同的模型在同一个问题下面的回答，甚至还可以一键将多个 ai 模型的回答合并导出成文档， 还有快捷调用提示词的功能，这插件是我写的，是完全免费且开源，可以在 ag 和谷歌商店直接搜索下载，下个视频再和大家好好介绍它，这也就不详细展开了。 ok， 我 们说回来，就通过这样的形式，就会很方便的对比在同一个问题下，各个 ai 给出了答案。当你这样多用解释，你心中就大概明白 哪个模型在什么问题上更加靠谱，更贴近自己的真实需求。大家可以在弹幕上打出你心中最看好的国内免费模型是哪一个，以及建议大家可以归整几个自己领域常见的问题， 这样以后哪个模型更新了，就可以快速提问这些问题，进行这样直观的横向对比，真实的感受模型的能力，像榜单就会告诉你谁更强，但是只有你自己用过了，你才知道谁更适合你。接下来是第二个问题。 众所周知，海报模型基本都是需要付费的，像今年的残骸神切克 b t jimmy 奶 crowd 这桌小调研，你为海尔模型付费过的，那么我可以打一，没付费过的打二。我也简单调研一下身边的朋友，发现只要平时有关注 ai 新闻动态的，基本都有付费，反之没有特别关注的就没有付费。 那么值不值呢？依旧选择结论很值得，因为为更高级的 ai 付费更像是一种生产力投资，换来更高质量的回答和内容的产出，以及本质上也是要买回你的部分时间和精力。 当然，如果你平时不怎么用 ai， 那 也没必要开通，但是还是要去尝试接触一下，因为这些海外风行也基本都有免费的额度，特别是 jamie 奶他的深度思考，每天都有免费的次数可以使用，我个人建议是一天使用 ai 不 超过五次的可以就耗免费的额度使用， 使用超过五次的就可以考虑开通了，超过十次的话，那么真是建议强烈开通。在调研付费意愿的时候，其实很多人都是愿意付费更好的模型，主要是没有一个去实践和体验的机会，以及平时也刷不到这些海外模型的演示案例和教学视频， 也就是被困在了所谓的信息简方面。所以这里我推荐几个我平时会看的 ai 干货博主，这些都是会跟进海外最新的相关的 ai 工具，做相应的科普和教程啊，这就可以截图，真的，只要你用过几次这些高级的模型，大概率就回不去了。弹幕评论请为我作证。 来讲，付费这些更高级的模型真是一件性价比极高的事情，特别是如果你还染上了 white coding。 像前面提到的子弹搜索，就是我完全用 ai 来写的，我是完全不懂代码，主要用到的就是 clode 的 四点七和串 gdp 的 五点五。我也使用过国内的模型，但是在干活这方面，能用和好用之间还是有一些差距。 以及付费界更高级的模型，不单单是 ai 更聪明，还有一个容易被普通用户忽略的价值，那就是解锁相关的生态产品。像最近成为王位的区块 gbt， 他的 emg 二就是目前最强的生图模型。这里我做个小演示，我把中午吃的汉堡图片发给他，然后这样说 啊，过一下就可以得到这样的一张海报，这才是一次生成的效果啊。其实吧，我中午没有吃汉堡啊。这张图也是生成的， 然后除了 emoji 二，还有亮到环保的 codice， 用起来是真的爽，这里就不展开演示了，然后 jamie 奶就更不用多说，有谷歌的 a s studio， 然后普通人可以用它来生成自己的 ai 应用，还有三个版本的生图王者 nio banana， 当然最憨的还是它的 notebook lm， 这产品我是推荐每一个人都可以去尝试用一下，是目前第一推荐的 ai 知识库产品，这里必须要演示一下，像我最喜欢就是它的一键，可以导入所有的 youtube 博主的全部视频， 然后生成一个对应的知识库。当然你也可以自己上传视频文件，音频都可以，你就可以对它进行针对性的提问，并且它还会根据内容生成思维导图、 ppt， 甚至还能生成测试的题目。这个 note 不 可删的玩法十分的多，后面会专门做视频来讲，这也就简单 q 一下， 然后就是 clot， 然后 clot 的 clot code 可以 说是目前最强的 agent 代替，这个能聊的就更多了，这个也是后面会专门做视频来讲，以及究竟的 clot code 和 clot design 都很猛， 总之这三家生态现在都很强，每功能单拎出来都可以做好几集视频，这也就不展开了，因为这些内容后面都会做。本期视频主要是回答这两个问题， 这期没有做太多模型之间的具体的对比，原因很简单，因为现在 ai 模型起来太快了，可能今天测完，明天还有更新，所以比起告诉大家 ai 模型更好，我不想传达一个使用习惯，就是不要固定使用某一个模型，混搭使用才是王道。因为我发现现在 还是有不少人都还是固定使用一两个免费的模型。然后现在你就可以尝试用前面提到的子弹搜索这些工具，要自己多进行横向对比，感受下差异。如果你已经是在高频使用 ai 了，那么极力推荐去体验和折腾一下海外的模型，体验一下它们的生态。个人建议可以先从谷歌的 jamming 入手， 很多基本的功能都有免费的额度以及它的 pro 羊毛是最好耗的。 ok。 其实无论是国内还是国外的模型本质都是工具，重要的是。
8402名字就叫 30
01:55查看AI文稿AI文稿哎呀，终于淘垦自由了，我真是服了，一晚上给我干了六千万淘垦，你说养个小龙虾能破产啊，不过现在好了，一分钱不用花了，全部欧拉玛本地部署啊，就用谷歌最新的 jumbo， 号称三十一币击败了三百九十七币的那个变态模型啊，本地跑，买小龙虾是真香啊， 欧拉玛现在有桌面版了，你把它安装好，打开以后啊，你看一个本地的 ai 聊天窗口对吧，这里有各种大模型，云端的也有啊，本地的也有，你就根据你自己的显卡性能选，我就用这个 gmail 二十六 b 这个吧，你选中它啊，跟他说句话你好， 然后它就开始自动下载了啊，非常简单啊，这就是你的这个本地大模型，都是免费的，淘款随便用啊。你要说显卡性能不行的话啊，你可以选云端模型，比如这个 mini max， 你 看它后边带 cloud 的 啊，都是云端模型，而且都有免费额度，能薅羊毛 给你们看一下吧啊，在这个设置里点 manage 管理啊，这里你就能看到你已经消耗的免费额度有多少，它每小时都会重置啊，你就又能得到新的免费额度，跑小熊任务肯定是够用的啊。然后怎么给这个小龙虾用啊？还是打开欧拉玛，在这个 lunch 这个菜单里 啊，这么多的应用都能支持。第一个就是咱小龙虾的啊，你就直接把这个命令你放到命令行里运行就行，根据提示选择你欧拉玛里的模型啊，就就这么一步，我选这个 mini max 吧，然后后边直接就回车就可以了。好啊，打开小龙虾问一下你是哪个模型？ 没问题啊，是欧拉玛的 mini max， 然后咱飞书再操控一下，打开淘宝， ok， 搞定。这不就 talk 自由了吗？你找谁说理去啊？
1.4万合芯栈道
07:59查看AI文稿AI文稿大家好，很多迹象表明，二零二六年人与人的差距将会快速拉大，关键在于你会不会让 ai 帮你干活，帮你赚钱。但有一些残酷的现实我不得不说，比如说很多人看到封面上几个陌生的英文单词就直接划走了， 有些人觉得他可以用网页版 ai 或者是 app 版的，就足以应付这个时代了。但实际上这和会用 ai 没有什么关系。 我的这个 cloud code 超神系列视频就是要帮助普通人认识到这个信息差，并且解决它。所以点个关注转发一下，就是对我最大的鼓励。那么我们刚说了，这俩的区别像什么呢？网页版 ai 其实是玩具，而 cloud code 是 印钞机， 能跑赢百分之九十九的人都在用后者。那么为什么差距这么大呢？因为使用 colosco 的 人都在用其中的一个 agent skills， 用它让 ai 直接操作工作目录，用工具自动化整个工作流程。拿我自己的例子来说吧，我出一个视频的要求很简单， 我要求只用一个早晨，从写稿到录制好发布，全部完成。为了实践这个高效的流程，我给自己做了三个秘密武器。首先，第一个是 ppt 生成器，它能从我的原稿自动生成口播稿，然后再生成 ppt， 甚至它连横版竖版的封面都能生成。 第二， cut x， 它其实是一个剪口播的一个技能，让我可以 one take 录完，比如说我什么废话呀，说错啊，重复啊，间隔，它帮我全剪掉。现在我已经实现了和其他付费的剪辑软件一样的功能，但是我还要继续优化，最终实现我能一键生成，不用人参与。 第三个字幕校对器，它其实是从 ai 生成字幕都开始，但是 ai 生成的字幕经常会有错吧，它还能一键修改，还会记忆那些经常容易识别错误的词。三招下去，一个视频的出版基本就完成了。 如果我再用 ai 来读稿，那差不多可以完全自动化，但是我觉得完全没有必要了。那么作给我最入门的方法是什么？其实非常简单。 首先我们需要通过这个 cloud code 里，通过这个 slash plugin 命令，然后添加一个 market space， 这样我们就拥有了 skill creator 这个技能。从此 cloud code 就 可以按照格式来帮我们生成技能。 在你的工作目录里，跟他直接对话，就说我该如何把一个视频生成字幕并叫对。你就算不懂技术，不懂工具链，你直接问他， 他也可以帮你做出来，他会给你一个完整的方案，中间那些复杂的脚本代码你完全不用管。他最后会给你生成一个可用的字母文件，然后提示 ai 使用 skill creator。 一 句话就可以让他从刚才的流程里总结出来一个 skill， 这非常简单对不对？你几乎可以不用操心吧， cologne code 都可以给你完整地做出来，不过这只是起步。真正让 cologne code 变成印钞机的是工具链。你的 cologne code 到底是一个傻的 ai， 还是一个能卖十亿 dollar 的 minus？ 区别只有一个，就是工具链。 一提到工具呢，我希望大家忘掉 windows 的 图形界面，我现在说的工具链全部是命令行的。命令行有一个特点，就是它有一个一段文字的输入和一段文字的输出， 因为 ai 本身也是这样工作的，所以 ai 更擅长使用命令行工具。我的 ppt 生成器呢，是一个工具链，它先从脚本生成封面和结构，再编辑把内容加进去。我的字幕生成器呢，则是一个更加复杂的工具链。 我们来讲一个例子，首先我需要声明的是，这三个技能都是 ai 帮我生成的，我没有办法给你们去讲解这里面每一个脚本是怎么做，因为我自己都不知道他怎么做的，所以大家只需要看我们这个 是长什么样，你们心里有一个概念，你们自己去生成，就能知道他做的对不对了。我用一个比较复杂的例子吧，就是这个 subtitle， 这个是用来教这个 ai 生成字幕的，但是我这个人比较懒， 我家这个环境是这样子的，我自己本机是个麦克，我有一台 gpu 服务器，但是这个机子我平时不开，我会用这个脚本把这个 gpu 服务器唤醒， 唤醒完了之后，它会通过远程调用那个 whisper 去生成一个 srt 的 字母，然后再把它拷贝回本机。以前我自己要搞半天，我把这个视频要传上去运行命令行，然后再把那个 s r t 文件考下来。我现在觉得比较麻烦，我就直接全部做脚本了，而且这些脚本其实我只是提了个需求，我发现 ai 居然全都做出来了，执行结束之后就会产生一个 s r t 文件，你们看它这个做了好多排帧文件，它会自己做一个 fix， 就是 cv 文件，他把这个文件作为这个输入参数，然后经过一系列的处理，然后做一个替换，最后生成一个报告，然后他在这个 skill 文件里面也指示了一些他的这些常用的 规则，什么需要纠正，不要纠正这种语气词什么的，最后我会根据这个报告，如果需要迭代，就是我提出来让他迭代。 所以其实做 skill 就是 这么简单。但是在这个工作里，你必须有一个自己清楚的 sop， 这个你自己人已经用手动已经实现了很多次，你把它描述清楚，他自己会知道哪一步用哪个工具。当然你如果更厉害一些，你知道应该做什么样的工具，那就更快了。 所以这整个做 skill 是 非常简单的。如果你用过 n 八 n 或者 define 这类工作流的产品，那工作流有一个特点，就是它会有自己的逻辑来约束每个节点的输入输出。 你用 ai 调用工具练的话，可以实现和工作流产品完全一样的逻辑，就是每一个工具的输入输出，它其实都会约束 ai 的 随机性。怎么说呢？如果说 ai 输出了幻觉，工具会调用失败，然后 ai 就 会去纠正，然后继续直到 成功。工具除了本身的功能性，还有一个重要的作用就是让出现幻觉的时候快速失败。那么很多人说 ai 不好用，其实就是因为 ai 有 随机性，但是如果你学会了用工具来约束它的随机性，生成 skill， 你就可以放心的把这些任务交给他们。但是 ai 依旧还会出错，有时候还是需要一定程度的人介入吧，如果人参与的事太麻烦，就会拖慢效率。比如说我从来不 review 代码，因为太慢了。 这时候我们就需要一个评估系统，评估系统可以帮助你来确认 ai 的 生成物是否正确，所以最高级的做法，所有的评估系统都应该是由脚本生成，这样会很快嘛。比如说 ai 修改的字幕 有可能会不符合格式，那你做一个脚本来检测出来，如果出错就让他重做。评估系统也可以是非常方便的，可示化可操作的，由人来确认。但是很方便的东西。比如说简口播这件事， 假如说我现在这句话是废话，应该剪掉的话，那么 ai 会帮助我高亮出它，识别出来需要修改的部分，然后由我来确认，这就是评估系统。一句话来说就是提升 ai 确认 ai 成果的效率。 另外还有一件事就是你的 skill 都是需要不断迭代的，大部分时候 ai 流程都不是最优的，这导致你的任务会很耗时，而且费 token。 让 ai 能总结流程并更新 skill 也是一个很好的技巧。二零二六年，如果你可以扔掉那些网页， ai 开始用 cloud code， 那 么你已经跑赢了百分之九十的人。如果你学会去网上安装别人做的 skill， 那 你绝对不可能被这个时代淘汰。 如果你有一套优化自己工作流的方法论，那么你会在 ai 时代始终立于不败之地。 ok， 以上就是本期的全部内容了，谢谢大家。
2.9万小天fotos
