kimi code套餐怎么退款

好，今天给大家出一期这个 kimi 的 安装教程啊，然后我们看一下我们的系统要求是 win 十一和 win 十，只要能够联网，无论配置高低都可以安装的。 然后我们可以先去 kimi 这个网站里面，然后我们点 kimi code， 这边会有一个会员权益，我们订阅的话点这个连续包月，我这个是一个月九十九的， 然后第一个一个月五十块钱的，这个最好是不要买，这个额度太少了，基本你生成个一两个网站什么的它就用完了。然后我们订阅完之后呢，我们点这个叉号，我们点控制台，我们可以看到我们的额度。 好，然后我们看一下安装，怎么安装，我们打开屏幕下方的这个放大镜，直接搜索 power share， 就是 就是这个东西，然后我们右键它以管理员身份运行， 我们复制我们的这一串运行安装命令， 右键一下这里，然后回车，它就开始安装了。这边我们等它安装好， 现在安装已经完成了。安装完之后我们可以看到有一个 kimi， 温省一点一，四点一，然后我们直接输入 kimi， 打开它，这个加载需要一两分钟的。好，我们现在安装好了，这边是我们还没有第一进行一个登录， 输入 log in 进行登录， 默认都是第一个，我们直接回车， 然后它会打开后台网站显示登录成功，我们就可以用我们的 kimi 了，稍等一下。好，现在的话我们就能和它正常的交流以及一些工作相关的。 哎，好，现在我们的 kimi 就 安装完成了。

kimi 这次是真的杀疯了！新出的 kimi code c l i 压根不是那种他给你建议你负责复制粘贴的普通机器人，而是一个能直接获取授权，在你电脑上真正动手的智能 agent。 自己写代码，自己跑命令，自己修 bug。 以前你是给 ai 打下手，现在它是你的全自动编程搭档。想让它入职你的电脑？先划重点，它基于最新的 k 二点五模型，硬性要求开放三点一三环境。很多人电脑里的开放还是老古 懂版本万升级绝对会把电脑搞崩。我的亲测建议直接用 server bay， 它能一键开启隔离环境，瞬间搞定。开放三点一三既满足 kini 的 要求，又完全不污染本机系统主打一个干净又卫生 终端输入， p p install kini 杠 c l i 回车安装。 接下来有个巨大的坑，一定要听劝！输入 logo 后会出现三个选项， 选项一是尊贵付费版，咱今天主打一个薅羊毛体验版，选二或三，接着去官网生成 api key， 重点提醒，这个 key 只显示一次，我第一次随手关了网页，结果只能重来，巨麻烦！ 所以生成的瞬间赶紧复制，马上切回终端粘贴。最后模型选最新的 k 二点五思考模式选关闭。做完这些，你的全自动打工人就正式上岗了！ 从今天起，把写代码的累活全甩给他！记得点赞关注哦！

截至二零二六年五月十五日，国内各家厂商的 coding plan 套餐。 coding plan 简单来说就是花一笔固定月费就能在 cursor、 cloud code 这些工具里大量调用 ai 编程模型。 今天我就来帮大家把八家平台一次性对比清楚。先说质谱， glm codein 旗下旗舰模型 glm 五点一，括定能力，开源 sota 能可靠交付。生产级代码套餐分三档， like 四十九元， pro 一 百四十九元， max 四百六十九元。不过智普是限量抢购，手慢无 再说火山引擎方舟这个是模型聚合平台，豆包二点零 code deepseek v 三点二、 g l m 五点一、 k m k 二点六、 mini max 二点七，全都能用，还有 auto 模式自动帮你选模型。 like 四十元 pro 两百元月额度九万次，购买容易。阿里云现在是 token plan， 主推 q one 三点六 plus， 支持图片理解，还集成了 kimi k 二点五、 g l m 五、 mini max m 二点五， 不过目前还不支持 kimi k 二点六和 g l m 五点一 pro 套餐两百元一个月，月额度九万次，限量抢购 腾讯云独家的会员模型 h v 二点零，加上 g l m 五 kimi k 二点五、 mini max m 二点五。 light 四十元 pro 两百元额度和其他家一样，也是限量抢购。 百度千帆文星系列模型加上 g l m 五 kimi k 二点五、 mini max m 二点五 deep six v 三点二 套餐同样是 light 四十元 pro 两百元，购买容易，不用抢。 kimi code 月租四十九元起，主打 kimi 最新旗舰模型，输出速度最高，每秒一百个 token， 适合复杂项目分析和 ai agent 场景， 不过月额度相对少，一千到一万两千次， mini max 起步价最低二十九元每月起 旗舰模型 m 二点七，而且不止编程，还支持语音视频图片音乐全模态，一站式 包年更便宜。最后是小米咪某，三十九元每月起，咪某系列八款模型可选。总结一下，同档位额度总体差不多，各家自家模型都是最新的支持的，其他家模型会稍微晚点 四十到两百元这个区间。 pro 档基本都在九万次月额度，买不上的可以考虑火山引擎和百度千帆购买门槛最低。好，这就是目前国内 ai 抠订方案的全景图，只对比不推荐大家按需选择。

我跑了八天，一点二亿头肯账单只花了九块钱。众所周知，克拉的扣对对中国用户来说，最难的不是会用，而是能不能稳定的用。他访问受限，有魔法，成本还高，很多人帮刚把工作流打起来，就卡在账号网络额度的问题上。 但我这几天发现了一个可以替代的方案，就是克拉的扣的壳还可以继续用，但是后面接的是我们的国产 v 四。我不是说理论上能用，我是真的拿它跑了八天， 这八天不是只跑了几百个对话，是从需求拆解，页面结构、接口逻辑等，还有报错修复，全程再跑。 那九块钱是什么概念呢？以前你用海外模型写代码，心里一直在有个计算器在跳，现在我终于敢把这个长期在线程序员当程序员用了，而且他不只是只能聊天，我真的把它做成了一个小程序第一版，第一个可用版本就是他帮我打出来的。 我的小龙虾项目呢，目前也是接这个的模型在跑，体感明显有一点就是他不一定很完美，但是你可以放心大胆的用他，便宜到你可以反复的是，这才是关键的变化。所以 ai 编程真正门槛从来不是你知不知道某些神级提示，而是你可以让一个模型在持续的在你的项目可以。 以前我们怕没有 cloud 的 就不能写代码，现在我发现真的只写的不是魔性名字，而是你能不能把这个工作能跑起来，多次错多次错才有机会。如果你也把 cloud 访问的成本卡住了，可以试试这个方案， cloud 当前的工作台，然后第一步是当后面的发动机。 所以说我说金宇公司梁文峰这波真的是活菩萨，不是因为他完美，而是真的把价格打下来，太好用了，成本太低了。

真是瞎搞啊，今天定了 kimi code 的 套餐，然后在龙虾里边修改了一个小工具，我觉得还很拉垮，很不行。但是我后来查了一下，其实得用它原生的 kimi code 的 c r i 的 这种端口去用，才能发挥出它的 真正的实力。那我就装了一个，现在已经装好了，然后这个是它的 web ui ui 页面，然后现在这是它的终端，终端在运行，这跟龙虾是一个道理。 呃，跟那个 cloud 也是一个道理。然后然后现在我给他了同样的任务，让他去跑。反正是看上去挺唬人的啊，就是很专业的样子啊。 反正看上去很专业啊，在在在各种的代码可以把它收起来，收起来的页面就比较简单，就这样子，他只显示他在思考中，嗯？然后走到哪一步了，对吧？在这 可以打开，你可以看整个它的过程，挺唬人的啊。看结果吧，行不行？看结果，对吧？

接上一条视频，重大发现，就是 kimi 这个 a p i 连上了 club 的 官方模型，也就是全世界最贵的 opus 四点七，还有其他的模型，比如说四点六，四点五，这些都有。 那我是全程无登录状态的，这是我，昨天 kimi， 我是 昨天刚买的最低权益的会员，四十九块钱每个月的那个，但是 我用着用着感觉它的额度消耗的特别快，就是一句话，给我干个百分之五干个百分之七的，然后我就很奇怪，我就查了一下它的模型，竟然是 卡拉的官方模型，给你们看一下。 ok， 现在开始演示啊，这个是 v s v s 扣的，然后这个是 cc switch， 然后我现在先把它们全部关掉， 全部关掉，这里也关掉，这里也关掉。退出啊，退出了，然后这个 v s q 的 我也把它关闭掉，刷新一下，然后重新打开。 嗯， v s code 好 打开了啊，我们打开它的终端吧。啊，终端新建这里啊，我输入 c l a u。 好， 格拉格已经启动。 你看，这里是 oppo 四点七，你看是吧，我这里斜杠磨豆回车，你看啊， 是吧，没错吧，现在是连的最贵的 oppo 四点七嘛，然后是一百万上下文的窗口啊，然后我们再看，去看看 c c switch 里面的设置。 switch 里面，呃， switch 在 这儿 啊，这是不用管的，这个已经欠费了这个已经欠费了，你看啊，这是百炼，这是 deepsea 啊，这是 kimi， kimi， 现在是，呃，昨天晚上我睡觉之后就没用了嘛，然后今天起来刷新一下，重启一下，它还是那个 opus 四点七嘛， 然后你看，给大家看一下，这里是使使用中，然后点一下，然后它是正常运行的，你看它的网址是 kimi 吧，好，点进去看一下啊，设置， 你看这些都对的嘛。啊，这个是 a p i， 就 不给大家看了，手机就在这儿，然后保存，你看使用中嘛，这个水没启动， 你看我们聊一下 你，你是什么模型？ 然后大家注意看一下 switch 里面的额度消耗，它是消耗的 kimi 的， 它现在正在思考 啊，你看，我是 cloud code， cloud， 我 把它的 id 为你们看是不是？然后你看 c c 四 h 的 呀，哎，给他 没刷新过来， 嗯，没反应，那我用的是啥？很奇怪，我用的到底是什么？ 重启一下， 重启一下，看看，还是一样温度没变，很奇怪它，它不扣费，它还是零，但是它的 但 kimi 后台的显示是调用成功了，给你们看一下啊。 kimi 后台它是显哦，这里显示，你看十二点，十二点多了，它是调用成功的， 点用成功嘞，但是它的额度是没有的。可能这一句话，哎，昨天一句话看了我百分之七啊，今天怎么 怎么额度恢复了呀，这个我到底要不要用啊？你看我再打开 vs， 这个是终端嘛，我们再打开 vs 里面的插件试试看。插件， 呃，看一下，看一下它模型，看一下它模型，你看这是 oppo 的 四点七嘛，然后四点六，四点六，一百万三千万啊，还酷的我点点击切换这个四点六，我就想同意， 喂，你看它的，你看，再去看看谁的数据点 还没更新，爽。你看你看你看你看你看，一句话百分之五，看到没有？卧槽， 你看刚才模型一切换，他又一句话，干了我百分之五。昨天我用的是 oppo 的 四点七嘛，一句话干了我百分之七还是百分之八嘛？所以这个东西我该怎么用？我是去升级 kimi 的 会员还是还是怎么样？ 你们有没有这这种问题？还是说这个是好事还是坏事？

针对中国用户， opencode 提供了一个实用的 ai 编程选项。它的首月价格为五美元，后续每月十美元，并且支持支付宝付款。它支持接入 g l m 五点一、 kimi k 二点六以及 quan 三点六 plus 的 模型。 模型按次数计费，用量充足，如果不够用，可以多开通账号，使用时无需翻墙，也没有封号风险。与 cloud code 相比，交互过程不需要反复确认。在实际开发场景中， open code 常与 ulama 结合，快速调用 kimi k 二点六等最新模型。 当 cloud code 出现波动时， open code 能够继续提供稳定支持。通过 tikolibox 等工具，还能实现多个 ai 模型的统一路由和智能管理，让流程更高效。 开源项目 opencode 搭配 o myopencode 的 组合，也让开发者获得免费且灵活的编程体验。如果你暂时抢不到各大厂家的 coding plan， opencode 购套餐是一个可尝试的选择。如果你有更好的方案，请在评论区告诉我。

大家好，今天给大家分享 cloud code 的 操控 kimi ceo i 的 原理啊，我最近用的比较多啊，因为确实太省 token 了，能把我的产出的量极大的提升，所以也给大家再做一期深度的拆解 啊。我们先给结论啊，给操作方法怎么用其实比较简单啊，你就把 kimi code c o i 的 官方文档发给 cloud code， 然后他读文档，读完之后他就能理解怎么去操控了，这个就一步就到位了，其他的什么都不要做， c c 其实是非常聪明的 啊。然后我讲一下原理啊，首先做两边的架构对比啊，其实 kimi 跟 carl code 这边的架构是大差不差的啊，可能 kimi 这边参考的会多多一些。然后基本上就是一个 carl code 的 拍摄的翻版， 包括这些代理搜索， mini 行这些都差不太多啊，这就是一个架构的双栏对比啊，这个我呃简单解说一下，就是告诉大家为什么调用这么丝滑。首先有一个 print， 呃， curlcode 通过这个 print 的 调用呢，就会取代我们平时的打字，就不用去打字，跟这个 kimi c y 沟通了，这个 print 就 解决一个是一个管道，把提示是从这个管道喂进去，然后结果就从这个管道吐出来， 然后就 ok 了。然后这个 yolo 呢，是一个全 pass 的 一个一个命令就是呃， curlcode 的 调用， kimi 就 用这个，这个命令之后就不用点什么，批准了它这个就没有了，它全都是自动批准。 那第三个呢，就是中间的过程，这个 card code 也是不读的，它只要 kimi c y 的 结果，所以给个快的，它就不会输出过程了，只反馈最终的结果，所以这三个开关加在一起呢， kimi c y 就 变成一个把文字输进去，然后文字输出来的一个黑盒， 然后 card code 呢，就直接能通过管道去调用它，所以就很方便，非常的丝滑，这是一个调用的流程。就是首先你的 c c 呢，肯定是需要评估这个任务本身的 啊， c c 比较聪明嘛，所以他当时回关是非常合适的，像他就有点相当于你公司的高管。然后他去分析了之后啊，就需要判断什么活交给 timi 合适，什么活他干合适，然后适合 timi 干的，他就开始写提示词， 然后写出高质量的提示词啊，这个提示词绝对比比我们自己写的那个质量高太多了。然后呢，他就通过这个高质量的提示词发给 kimi， kimi 呢？接到了提示词，通过管道收到之后，他就去开始去干活去了啊，而且这个是能多个 kimi 一 起干活的，可以放出多个 kimi 的 a 卷一起干活， 然后 cloud code 可以， 然后接下来就验收结果不合格，然后再返回 kimi 接着干，然后 kimi 同时还能这个承担这个质检跟审查的功能，还可以呃， cloud code 还能放出多个，启动多个 kimi 进行不同维度的一个质检， 所以全程下来 cloud code 的 指向跟判断，然后这些写跟查都给 kimi 在 干，所以非常省头等省了很多。然后这是一个写文章的举例啊，就比如说我们写啊，小说啊，或者写写那个公众号之类的， 就是 kimi 他 会组装这个提示词啊，设定啊，角色前文这些，然后 kimi 来写，然后再验收，初步验收一下，然后最后最后再派 kimi 进行这个文章的连续性 ai 位跟逻辑的这个三路的质检，质检合格了 就过了，质检不合格，然后让 kimi 再返工再改。所以 cloud code 其实就是一个监工的角色，它 top 肯能省很多，百分之百到十五吧。 然后这个是一个翻译网站，嗯，我自己有做英文的网站，做了一个大战，这两天在翻译成 西班牙语。那西班牙语呢？你让 cloud code 全部翻译，那绝对是一个很大的量，也不是说会干很久了，只是说非常费头肯。 但是呢，翻译这个工作其实给 kimi 干就非常的合适啊，就是每个模块啊， color code 就 指挥他翻译，翻译完然后自己检查一下，没问题再接着翻译，基本上就这个链路一直下去就可以了。而且在这个过程中呢，还能让 kimi 自己进行独立的审查， 翻译完之后再审查一下合不合格，然后最终啊 color code 进行一个验收，然后我在做网站的时候还让他进行测试，就是 color code 可以 去 呃让 kimi 的 a 卷进行整个网站的全功能的测试，就是打开每个页面进行个浏览测试，所以这些重活累活都可以交给 kimi 去看，非常省 tokyo。 然后这个是第三个概念，就是你的数据量，如果你要分析很多数据量的话，那其实，呃， cloud code 来分析确实也是很烧 toky 的。 呃，所以还是要用 kimi 去做一些数据清洗啊，然后统计分析，然后分析报告啊，这些都可以让 kimi 干。 kimi 其实智商挺高的，绝对是够用，当个小当 google 的 小弟是没问题的 啊。这个是市场调研的举例啊，就比如说你们要做一些市场调研，无论是电商啊好，还是大家是金融机构的，要写报告也好啊，这种多路的多线路的调研啊，量非常大的调研，你都可以交给这个这个 kimi 去干， 包括行业的规，行业的分析，竞品的分析，然后用户的画像这些都可以放出多录的 kimi 去去分析，然后结果汇总之后，呃 cloud code 再进行一些验证跟排查，就能出报告了。 最后做一个总结就是，呃，这个操作体系呢？ send token， send token 就 代表着你的 cloud code 可以 有更多的产出， 相当于如果是五倍的话，那你可能就多了三四倍的产出，而且 kimi 是 能保证质量的，呃，一个 ai， 所以 大家也可以多用一下这个吧，我觉得是挺好用的。好，今天的分享到这里，谢谢大家。

网上买到了坏东西，千万不要直接点击退货退款，也不要自认倒霉将就用，更不要大搭运费自己寄回去。那今天给大家分享一个商家最害怕咱们知道的暗号，不仅能保住你的钱，还能让你真正学会省钱技巧。 首先，收到的东西如果质量不满意或者是坏的，千万不要直接点退货，退款你就直接点仅退款。这个操作呢，就是告诉平台，我收到的货有质量问题，我不会花钱给你寄回去，但钱你得退还给我。 前提是要保留好证据，至少拍两张照片，一张是带有快递单号的包装和外观照片，另一张是商品坏掉的特写。只要是这两张照片证据确凿，商家想赖账都难。上传后，平台会根据证据判定，直接把钱退回到你的账户。 很多人可能觉得这是占小便宜或不道德，但是呢，这其实是正当维护权益。根据消费者权益保护法，经营者提供的商品不符合质量要求的，消费者可以依照国家规定退货，这是法律赋予你的权利，不是占便宜。记住这个技巧，下次遇到问题就知道该怎么处理了。

家人们，有没有人觉得这个 kimi ko 的 c l i 是 真的还蛮好用的？特别是。呃，我感觉它官方应该是把大模型和它这个工工具一起训练了，就感觉用起来很爽，很清亮，而且速度真的挺快的。 呃，但是我觉得归最关键的一个点就是它这个 c l i 它是开源的，所以你可以随便改你想改的东西。你看这个在运行中的点就有点像 code 叉，它官方是没有的，是我自己加进去的， 然后这个是展示这个 agent 现在在干什么。呃，它官方也是没有的，有点像 cloud code 的 recap， 然后也是我自己加上去的， 因为它是开源的嘛。然后最绝的是它自己有一个呃外的操作栏，它可以操控，操控说你，嗯，就是所有还存在的 session， 然后像这些东西， 你像这些动效，这些特效也是我自己加的，因为它是开源的嘛。啊，然后它自己还本身还有一个调试的页面， 我感觉蛮好的，就可以看到说他工具怎么调用的，然后然后他怎么思考的，可以的。

欢迎收看本期视频。今天我们将深入解析 timi， 一 款由跃之案面推出的新一代 ai 编程模型。 本次分享将涵盖 timi 的 核心能力、 timi code 实战指南、编程实战案例与 geekopopilot 的 对比分析以及未来展望。 本次分享包括六个部分，首先介绍 timi 是 什么，了解他如何从一个大语言模型进化为 ai 编程的操作系统。 第二部分，深入解析 timi 的 核心能力，包括长城自主编码 agent 及群协助，以及代码与视觉的深度融合。 第三部分，介绍 timi code 开发者套件的安装配置与核心工作流。第四部分，通过四个真实案例展示 timi 在 实际项目中的强大表现。第五部分，将 timi 与 geek copilot 进行全面对比，帮助你选择最适合的 ai 编程伙伴。 最后，展望 ai 编程的未来发展方向。首先来看 timi 是 什么？ timi 是 由乐知案面开发的大语言模型，以卓越的长文本处理能力闻名。 随着二零二六年四月 timi k 二点六的发布，它已进化为一个面向生产环境的智能体编程模型。 timi k 二点六不再仅仅是一个对话模型，而是能够自主规划、分解任务、调度 agent 集群并持续执行的复杂系统。 开发者只需交付高层次目标，它即可完成从设计、编码、调试到验证的全流程闭环。核心定位是成为 ai 编程的操作系统，让每一位开发者拥有一支 ai 军团。 kimi k 二点六的核心技术优势体现在四个方面，第一，超长上下文窗口达到二五六 k token 能够一次性理解整个项目的代码结构，依赖关系和设计文档，为跨文件大规模代码重构砥定坚实基础。 第二， agent 集群架构，支持三百个子 agent 并行工作，协同完成多达四千个协助步骤，极大提升处理复杂多环节任务的效率。 第三，长城自主编码能力。可在完全无人干预的状态下，持续编码超过十三小时，完成数千行代码的编辑与修改，并有效规避上下文漂移与错误累积问题。 第四，代码与视觉深度融合，打破技术与设计的壁垒，能直接根据自然语言描述生成包含复杂动画和响应式交互的专业级前端应用。 接下来通过一个实战案例来感受 timi 的 长城自主编码能力。目标项目是一个拥有八年历史、代码结构复杂的开源金融撮合引擎 exchange core， 这个系统已被多次优化，接近性能天花板。挑战是在不破坏原有逻辑的前提下进行底层性能重构，这是对 ai 架构失综合能力的极限挑战。 pimi 的 执行全流程分为三步，首先自主诊断分析读取 cpu 和内存火焰图，精准定位性能瓶颈。然后进行架构重新设计，突破原有框架限制，大胆调整核心县城拓扑结构以提升并发。 最后，策略迭代与实施，提出并验证了十二套优化策略，累计修改代码超过四千行。 最终成果令人瞩目，中位吞吐量提升百分之一百八十五，峰值吞吐量提升百分之一百三十三。整个过程持续运行十三小时，进行了超过一千次工具调用。 agent 集群能力是 kimi 的 另一大核心亮点。来看一个实战案例，针对全球一百个半导体标的进行量化分析任务要求设计并执行五套量化策略，交付完整的建模分析表格及专业汇报 ppt。 传统人类团队通常需要投入三到五名资深金融分析师，耗时约一到两周。 而 kimi 的 agent 及群协助流程分为四步，首先主 agent 将任务动态拆解并精准分发，然后多个专项 agent 同时开工，实现效率倍增。接着自动汇总数据，进行结构化结果整合。最后，一键生成高水准汇报 ppt， 最终将需要数周加团队协助的复杂分析任务压缩到极短时间内高质量完成，实现生产力的指数即跃升。 代码与视觉的深度融合是 kimi 的 一大创新。来看这个实战案例，用户输入一条自然语言，描述为一家叫 nova tech 的 ai 数据分析平台，设计产品落地页，要求具有强烈的现代科技感， 包含 hero 首屏核心功能介绍区和用户评价区。滚动时要有流畅的入场动画和视差滚动效果。 kimi 自动完成了四个层面的工作，设计系统化采用 o coach 色彩空间，确保配色和谐，结合 crm 函数实现全设备响应式布局，动效有层次。集成 g s a p 动画库，精准实现视差滚动与区块交错。入场效果。 素材统一生成智能调用图像生成模行为页面自动产出风格匹配的视觉素材 清量全站能力不仅输出前端页面，还包含用户认证、逻辑交互处理及基础数据库操作。代码开箱即用。接下来介绍如何使用 timi 核 心工具是 timi code 开发者套件包含三种接入方式， c i i 命令行界面。这是最核心的终端 ai agent 清量且功能强大，支持复杂任务。 vs code 插件官方 id 一 扩展无缝嵌入主流开发环境，即开即用 api 接入订阅用户可获取 api t 灵活集成制字件应用或第三方工具链。 快速上手只需三步，第一，在终端执行官方一键安装命令，几秒内完成 c i i 部署。 第二，终端输入 kimi 启动，再输入斜杠 logan， 按指引完成账号绑定。第三，在 vs code 扩展市场直接搜索 kimi code 一 键安装插件。 无论你习惯终端操作还是偏好图形化 id， kimi code 都能无缝融入你的工作流，了解 kimi 的 核心工作流和高级技巧，能让你事半功倍。 核心工作留分为四步，第一步，在项目目录下运行 timi 斜杠以 net 让 timi 分 析项目结构。第二步，下达自然语言指令，比如帮我查看目录结构或优化这段登录逻辑。 第三步， timi 自动生成修改计划并执行，在 vs code 中通过 diff 审查结果。 第四步，按下 ctrl 加 x 快 速切换到 shell 模式执行终端命令。高级技巧方面，思考模式允许你按下 tab 再发送指令， kimi 会花费更多时间深度推理与规划，产出更优方案。 多模态输入让你直接将 ui 设计稿或截图粘贴到 kimi， 它能直接理解并生成对应代码。 高效绘画与优乐模式，使用 continue 和 clear 管理绘画， timi 加优乐可开启自动批准修改模式，适用于高度信任场景来看两个 timi 编程实战案例， 案例一，遗留项目重构业务场景是老旧项目的 api 响应格式，需要从 xml 全面升级为 j s o n， 涉及大量代码变更传统方式需要人工逐处查找、修改并验证，耗时长且容易遗漏。 使用 timi code， 只需输入自然语言指令， ai 自动扫描代码库，定位所有相关文件，生成修改计划，并自动完成重构数小时的繁琐手动工作，在几分钟内精准完成。案例二，性能极限挑战 使用高性能但相对小众的最语言，对 ai 模型推理过程进行极致性能优化。 kimi k 二点六，自主下载部署模型并学习最语言特性，在超过十二小时的不间断运行中，完成了四千多次代码修改与工具调用，最终将 ai 模型的推理吞吐量显著提升十二点九倍，性能指标全面超越同类主流工具。 继续看另外两个实战案例。案例三，复杂系统开发优化高复杂度的金融撮合系统，解决多县城资源竞争与高病发下的性能瓶颈。 kimi k 二点六，通过分析 cpu 和内存火焰图，精准定位瓶颈，重构现成拓扑架构，直接修改并优化核心代码超过四千行，最终系统中位吞吐量提升百分之一百八十五，峰值吞吐量提升百分之一百三十三。 案例四，创意设计与开发快速响应市场需求，为全新产品打造兼具视觉冲击力与交互体验的落地页。 只需输入自然语言描述的产品定位与风格要求， kimi 自动生成符合现代 ui 规范的前端代码，并联动 ai 绘图工具生成配套视觉素材， 零门槛实现从创意描述到可部署代码的一键生成，极大缩短产品上线周期。接下来进行 kimi 与 gigap copilot 的 对比分析。 kimi code 定位为自主式协作 agent， 核心是任务执行，你给他一个目标，他自主规划、拆解并交付最终结果，更像一位能独当一面的自动化工程师。 gigapopilot 定位为辅助式代码补全，核心是代码生成， 在你编码实施时提供片段和建议，更像一位随叫随到的副驾驶。在核心优势方面， timi 擅长处理复杂、跨文件、长流程的工程任务，解决系统性问题。 copilot 擅长日常高频编码、快速补全逻辑和生成单元测试用力。在交互模式上， timi 采用目标导向的对话式下达任务，过程可监督可修改。 codepalette 采用实时辅助式，在 ide 中跟随光标，及时提供代码建议。 那么应该如何选择呢？选择 kimi code， 如果你经常需要处理涉及多个文件的复杂重构或代码迁移任务，希望将重复性、流程化的开发工作。自动化需要一个能理解整个项目上下文并提供架构及建议的 ai 伙伴， 习惯于在终端或 web 端等轻量化环境中进行开发工作。选择 gigapopilot， 如果你希望在日常编码中获得及时、高频的代码补全与智能，建议主要进行单文件、短函数的功能开发或脚本编辑，希望通过 ai 辅助快速学习新的编程语言或框架， 高度依赖 i d e 集成，且要求 ai 工具无缝融入现有开发工作流。总结来说， kimi 和 copilot 并非互相替代，而是功能互补的工具， 许多开发者会同时使用两者，以应对不同场景的开发挑战。展望未来， ai 编程正在从辅助到协助式协助的第二道能力门槛。 未来的工具将更加 agent first， 即围绕能自主执行复杂任务的智能体展开设计。 kimi 的 演进方向清晰指向成为一个真正的 agent 操作系统。 未来的 kimi 将是一个能统一调度和管理各种领域专用 agent， 以解决跨领域复杂任务的强大平台。 随着 ai 承担更多代码编辑工作，开发者的角色也将从编辑者转变为编排者与设计师，将精力集中于定义业务需求、设计系统流程审查、 ai 产出及优化整体架构上。总结一下， kimi， 特别是其 k 二点六版本，不仅仅是一个新的 ai 模型，它代表了 ai 编程的一个重要里程碑。 他展示了 ai 从被动的工具向主动的合作伙伴引进的巨大潜力。三大核心能力包括长城自主编码处理超长代码上下文，实现复杂项目的自主逻辑梳理与编辑 agent 集群能力，通过多智能体协调工作，将复杂开发任务拆解、并行处理，显著提升软件开发效率。代码与视觉融合，打通逻辑代码与视觉 ui 的 生成壁垒，实现全站式开发支持。 对于开发者而言，拥抱 kimi 这样的工具，意味着拥抱一种全新的工作方式，一个由 ai 驱动的、更加高效和富有创造力的软件开发新时代已经到来。感谢观看本期关于 kimi 编程模型的深度介绍， 欢迎提问交流，让我们一起探索 ai 赋能软件开发的无限可能，开启 ai 编程新篇章。

一分钟一个外贸知识，今天讲的是 h s code， 为什么同样的产品，有人能顺利拿回百分之十三的退税，有的人却被海关罚款？差别就在这几个数字里。 h s code， s code 叫海关编码，它是全球通用的货物分类编号。不管是报关、交税还是查验，全看这个编码。如果你填错了，轻则退税拿不到，重则则会被判为申报不实，直接影响到你的公司的信用等级。 二六年很多高新产品的编码都有更新，报关前千万别只听工厂的旧数据，一定要在海关的官网或者国际站的后台进行归类检验。记住，选对一个编码，不仅能规避查验风险， 甚至能帮你的买家在墓地港省下一大笔官税。关注我，了解更多实战外贸知识！

你知道吗，最近开发者圈子里最火的一个话题就是关于 kimi celli 重写的这件事。有句话说得特别狠， kimi klein 用 python 是 彻底的失败，立刻重构为 ts。 我 当时看到这消息的时候，第一反应是，哇， python 低维不保了。 嗯，其实这个说法确实有点夸张了。我们仔细看下来，这里面其实包含了两件不同的事情，很多人可能把它们哄为一谈了。哦， 怎么说？你看那张引起热议的截图，其实是 kimi c l i 仓库里一个 pr 的 标题，这个 pr 是 在四月一号愚人节那天提交的，作者还是个普通社区账号，不是月之暗面官方的人。而且直到现在这个 pr 还处于 open 状态，根本没有被合并。等一下， 愚人节的玩笑吗？对，就是这样。不过呢，虽然说是玩笑，但作者确实是认认真真的写了代码的。他改了三百多个文件，好几万行代码，还附上了一组 sweet 奔驰的性能对比，他用的是 bang 加 react ink 的 技术站。原来如此，所以那张截图并不是官方的动作，而是社区的恶搞。 那真正的重写是怎么回事儿？真正的行动是在一个月后的五月二十二号，月，知案面正式新建了 kimi ko 的 仓库，然后五月底连续发布了零点二到零点四几个版本。而且你看老的 python 版本的 readme 顶部已经挂上了提示，说项目接下来由 kimi ko 的 接手。哦，我明白了， 就是说官方并没有采用愚人节那个 pr 的 方案，而是走了另一条路。没错，而且你仔细看新旧两个仓库的区别，会发现技术选型完全不同。愚人节那个 pr 压住的是棒，但官方的 kimi code 用的是一个很标准的 note 点 js 技术站。哦，具体说说看， 一个标准的 note 点 js 技术占是什么样的？嗯，首先看 package 点 json， python script 占比达到了九十七百分之四，这是一个非常高的比例了。然后再看具体的依赖项向， commander 用于命令行解析， so 的 用于数据校验， talk 和 cli highlight 处理终端样式， small tom， 读 tom 配置文件等等。这些库听起来都很眼熟啊。是的，前端和 note 开发者对这些库应该都很熟悉。 commander 很多人都用过吧，代替了 python 版本的 type script 版本，配置文件读取也从小众的库换成了更通用的 small tom。 总的来说就是一个标准的 p n p m mono repo 结构。嗯，听起来确实很标准，那 工程构建方面呢？构建这块也是相当标准了，用 p n p m workspace 管理多包，用 t s d 大 包 type script 直接升到了六点零版的静态检查用了 o c lint， 还开了 type aware 模式测试框架用的是 v test， 覆盖率走 v 八， 版本管理和发布用 change sets， 提交前检查用 simple git hooks 配合 link staged。 哇，这套组合拳打得真漂亮，这不就是现在 type script 项目的标配吗？就是这么回事儿， 一个平时写 t s 酷的开发者，要把这套配置原样搬到自己项目里，都不会觉得有任何违和感。所以说，一个大模型团队的旗舰命一行工具，它的股价和我们平时发的 n p m 包其实没有本质区别。 说到这里，我想起还有一个细节容易让人混淆，就是那个愚人节 pr 用的是 react ink， 但官方版本好像用的是另一个酷？ 对，这是一个很容易传错的地方。官方 kimi code 用的终端 u i 库是 irondio works pytoi， 这个库来自 irondio works 的 pytoi 仓库。 pytoi？ 这是什么来头？其实 pytoi 是 一个专门为终端 agent 设计的 toi 库， 它和 reactink 走的是两条完全不同的路。 reactink 的 胜在能直接附用 react 的 心智模型和生态，但是渲染炼录会更重一些。那拍退呢？拍退更像是为长时间跑命令，刷大量输出这种 a 阵的绘画场景量身定做的清亮方案。社区里也有人提出， 与其各家都从零开始造轮子，不如直接附用 pi 这一套底座，把更多精力放在模型本身上。 kimi 这次选择 pi toi， 某种程度上也印证了这个方向。原来如此。所以现在网上说的 kimi 基于 react ink 重写这种说法其实是错误的，完全正确。 另外还有一个宣传语也挺让人困惑的，装的时候不需要 note， 但是你看仓库的 ing 字段又写着 note 等于二十四点一五， 这两者怎么同时成立？哈哈，这个确实有点拧吧。那到底是怎么回事？其实秘诀藏在它的 native 构建脚本里。 kimi code 先把整个 c o i 用 t s down 打成一个 bundle， 然后通过 node 的 c， 也就是 single executable applications， 把运行时和代码一起打包进一个二进置文件。哦，就是说最终用户拿到的是一个独立的可执行文件，不需要预装 node， 也不用配置 pad， 也不会和系统里的大局模块冲突，就是这个道理，所以需要 note 二十四和 p n p m 环境的是开发者，因为那是用来构建这个打包机的工具链，用户拿到的成品是完全独立的。这个设计真的很巧妙啊，解决了命令行工具分发的一个老大难问题。是的， 其实这种思路很常见， bind， bind build compile 走的也是类似的路线。 cloud code 就 用了这条路，把代码连同棒运行时一起翻译成原生二进制。嗯？那 kimi 为什么选择了 node 加 c e 这条路呢？这叫考虑稳定性了。 bang 这条路 cloud code 已经验证过了，确实可行。但是你要知道， bang 现在已经归 ansore pick 了，这就涉及到一些不确定性。相比之下， node 生态系统更加成熟稳定， c 技术也逐渐成熟了，所以 kimi 选择了更稳妥的这条路。说到这里，我特别好奇，既然重写这么大张旗鼓的， 性能提升肯定很大吧？这个问题的答案可能会让你有点意外， kimi code 的 那个愚人节 pr 其实附带的 so easy 性能数据是这样的， python 版本使用 kimi k 二五模型，在五百道题中解决了三百二十五道，解决率六十五点百分之五。 而 type script 版本在同样的测试条件下解决了三百一十七道，解决率百分之六十三点四。什么？ python 版本反而更高一点？是这样的， 所以这次重写真正追求的不是让 agent 变得更聪明，而是优化分发体验，提升冷启动速度，改善终端交互。这些工程层面的东西，跟模型能力其实没什么关系。原来如此，所以说换语言并没有让解题能力变强。对，这起例也提醒了我们，很多时候大家会有个误区， 以为用某些技术站写出来的 agent 就 更聪明，但实际上 ai 能力的核心还是模型本身，工具调用、上下文管理审批这些哈内斯逻辑的设计才是关键。确实是这样，回过头来看，这事还挺有意思的。 从 python 到 type script， 这背后反映的是什么趋势呢？我觉得最值得关注的是，终端这一层的基础设施，已经基本是 type script 的 地盘了。去年这个时候大家聊 ai 基础设施， 可能还会觉得拍丧是主流，但现在无论是 cloud code gemini c l i 还是 kimi code， 核心都是用 type script 写的。是啊，至于底层是用 node 还是 bun， 反而成了各家自己的工程选择了。没错， 从这个角度看，那句愚人节的玩笑话虽然话说的糙，但它点破的趋势确实是真的，开发者的技术占选择确实在发生这种变化。 嗯，今天聊的这个话题真的很有意思。 kimi c l i 的 重写事件，表面上看是一个技术战的选择，但背后其实反映了很多更深层的东西。关于开发效率、分发体验、技术趋势，希望通过今天的分享，大家对这件事能有更全面更深入的了解，感谢大家的收听！

腾讯的 workbody， 字节的扣子越至暗面的 kimi， astropik 的 cloud code 到底哪个更适合打工人？上一期我们已经测评了 workbody 跟 code， 那 么这一期我们继续测评 kimi 跟 cloud code。 我 们先来回顾一下测试案例啊，大家在工作过程当中经常会写各种报告，各种方案啊，这类报告方案的格式啊，风格呀，排版啊，数据表格呀，分析方法等等都是固定模板。 所以今天我就用这四个工具，生成同样的这样一个可以随时附用的 skill 技能，不管多么复杂的拍板和框架，只需要生成一次，以后遇到同类工作，让 ai 直接调用这个 skill， 就 可以一键为你生成同等水平的内容 啊，提高你的写报告呀，做拍板啊，做设计啊，或者说做 ppt 的 质量和水准。好，接下来我们挨个测试，我们再来看一下最近旋转很厉害的 kimi 啊，到处都是软广。我觉得啊， kimi 是 一个很套路的产品， 你想用它来做 skill， 必须先充值会员，然后你想用更厉害的功能，或者说匹配啊，更强大的模型的时候，哎，你必须继续升级。这其实就是国内一众产品啊，典型的 vip vvip 的 套路模式，并且它的收费是非常高的， 并不是说你充值了会员，这个月就可以随便用，它是限制次数的，我后面给大家看花费情况的时候，大家就能够一目了然了。 那么今天呢，我们不过多的去吐槽这个产品啊，我们只做测试。我们来到 kimi 首页，在哪里创建技能呢？在这个输入框下面有一个加号， 大家点击加号，里面有一个技能啊，有一个技能，这个列表就是我们已经有的技能，那我们刚刚给的那个测试用力，其实 kimi 是 有一个专门的技能的，就是 office 文档转技能，我们点这一个，然后把我们那个样例啊，同样的样例传给他， 然后给他同样的指令。好，这个时候我们点创建技能， 大家可以看到啊，这个是需要二十到三十分钟的，我们耐心去等待 later， 那 这里会有疑问啊，那如果我想去做别的事情，我这个页面能关掉吗？是可以关掉的啊，大家直接关掉，那我怎么看他有没有完成了呢？ 还是从同样的入口技能，然后这里有一个管理技能，点进来之后你就可以看到了啊，我们这里就不等待了啊，为什么呢？因为我之前已经给大家生成这样一个技能了， 这个技能花费时间是三十八分钟啊，生成这样一个技能三十八分钟，那么我们来测试一下 kimi 自己生成的这样一个技能，它的效果。好，我们选择技能啊，选中我们刚刚生成的那样一个技能，然后给他一个指令。 好，整个过程呢，大约五分钟左右啊，五分钟左右，它帮我们生成了这样一个 pdf 文档 啊。我们首先来看封面啊，封面的风格也好，拍版也好，都是比较符合我们的要求的。然后整个目录啊，结构也是没有任何问题啊，和我们原先那个模板是一致的 啊，论文的内容也没有非常明显的这种错别字啊，或是排版错乱的啊。然后呢，图标大家也可以看到，图标的数据，包括格式也是没有问题的， 整个这个文档的话，我觉得是基本上可以拿过来直接用的。最后我们来看一下成本啊，这个成本的确是震惊我了， 嗯，怎么看呢？在用户这里设置啊，里面有一个订阅和发票，大家可以看到啊，有一个使用量，还有一个账单的概念，两个概念账单是什么意思呢？就是我昨天啊，花四十九块钱充了一个月的会员， 然后今天我就已经用了百分之十三点二了，按照常理来讲，我充了一个月的会员，应该是这一个月都可以用的，对吧？但是当我用量达到百分之百之后，我就不能够再使用了。那这百分之十三点二是怎么来的呢？我们看一下， 我是用了百分之五点四啊，其中是做了一个 office 文档转技能，就是刚刚啊，然后呢用这个技能去生成了这样一个文档，用了百分之零点九七，也就是说我用这一个 office 文档转技能生成这样一个 skill， 用了百分之五点四，那我后面 每次去用调用这个技能的时候都需要百分之一，这是这样一个消耗的百分比。 这还是一个最简单的一个技能，就是他自带的一个技能，如果你要用一个全新的技能， 并不是他本身自带的，那么他消耗的百分比是更多的，所以说这个成本是非常高的啊，并不是说你一个月都可以用，你这里满了，你这个四十九就相当于用完了，这是一个点。第二个点是什么呢？就是我们来看一下啊，在他订阅的这些呃，套餐里面， 我当前定位的是这个啊，四十九一个月的，那这这两个啊，这两个还有包年的，这两个是和我我们这一个是有什么区别呢？区别在于它可以调用的模型不一样，我给大家看一下， 在这里我们可以选模型啊，我们现在这个套餐只能用前三个，不能用集群，你必须得升级套餐。 所以这个我感觉是有点套路的啊，虽然说它生成的质量比较高，但是这个套路我感觉不是很喜欢。最后呢我们再来看一下 cloud code， 我 们在这个文件夹下面打开我们的 cloud code， 然后给它复制同样的指令 回车，那它就会帮我们生成这样一个 skill。 那 我为什么把 cloud code 放在最后呢？啊？是因为它有一个行为让我非常的舒服啊，就是前面三个工具我们给指定之后，它们就会自己去干， 中间会遇到各种卡点，比如说安装什么插件啊，升级什么功能啊，会各种各样的问题，他们自己会处理，对吧？我们不知道到底处理了什么。而 cloud code 在 遇到这类问题的时候，它会给某我们很多提示 啊，就是他会告诉我们遇到什么问题了，然后他下一步要怎么解决，然后询问我们是否要按照这个执行，那我们同意之后他才会继续执行，不同意的话他会继续找别的方案，然后呢再来询问我们，如果是同类的问题，他还会增加一个选项，就是后面这类问题都可以按照本次选择去执行。 那你看这就是一个非常人性化的设计逻辑，我觉得国内的产品啊都应该学习一下。 好，一共是用了五分二十三秒， cloud code 帮我们把这个技能给做出来了，并且它还给我们补充了一个报告风格分析的 md 文件， 也说后面我们再调用这个技能的时候，它帮我们生成的文档是继续，还会继续参考这个报告风格分析的这样一个文档的啊，保证我们的文档是更符合我们的要求。那我们在 cloud code 里面怎么去测试这个技能的效果呢？ 和前面三个是有点区别的啊，我们需要先在对话框里输入一个斜杠，然后输入斜杠之后，下面出现的这些都是我们已经安装的技能啊。第一个其实就是我们刚刚创建的技能，那我们先回车选中他，他会先去读取这样一个技能。 ok， 他 现在已经加载了这个技能了啊。然后我要告诉他接下来让他干什么 好的，整个过程的十二分钟啊，他帮我生成了这样一个报告，那我们来看一下这个报告的效果。呃，文字内容没有什么错误啊，然后表格也是挺符合需求的， 可能有一些变形的啊，圆形是有点变形的，总体而言的话其实还是挺不错的，这个也基本上可以拿过来用啊，我们如果要改的话，就让它生成 word 文档就可以了。 最后我们来看一下成本啊，创建这个 skill 一 共花了不到五块钱，但执行这个工作居然没有花钱，这点我有点震惊啊。嗯，我不太清楚为什么会有这种情况，因为我测试了好几遍，的确是创建 skill 花钱，然后执行这个 skill 去做任务的时候没有花钱。 呃，难道是因为这个任务太简单吗？我也没太搞明白啊，如果有懂的朋友可以在评论区里告诉我一下。最后我们来看一下总结。其实啊，每个工具都有自己擅长的不擅长的领域，呃，我建议大家还是要多用多体验，才能找到最适合自己工作的工具。

我之前订阅了 kimi 的 这个九十九块钱的这个会员，然后呢，想试一试够不够用，因为它这个额度其实比嗯，比 cloud 其实多很多嘛，所以想试一试，然后结果其实没怎么用哈，因为我一般就是在我的我的电脑上，然后去用它接 cloud code 去写代码。然后另一个呢，就是放在 openclaw 里面，然后去给小龙虾去用，然后但是它很容易就会超限，所以现在我就不得不去升级一下了。但是升级的话，正好它有一个出了一个 openclaw 嘛，也就是你订阅一九九版本的那个会员，然后就可以去创建一个 openclaw kimiclaw 啊， 让他让我升级，那我现在升级一下吧，正好的话，呃，他 kimi cloud 的 话可以在云端运行，是另一只小龙虾。然后呢，我还可以去使用更多的这个额度。那大家就演示一下吧，正好跟我本地的 open cloud 进行一个对比哈， up 主都要付费演示了，能不能换取你的一个一键三连呢？我们接下来开始付费了，我们订阅成功了啊， 接下来就来试用一下这个一键部署 kimi klaw， 看他跟我本地的 open klaw 比有什么区别和优势呢？现在我们来到他的这个 kimi klaw 的 这个创建页面，去点击一下创建，然后他跟你说 kimi klaw 正在醒来。那么需要等一会啊， 现在检查环境拉配置，应该也是在服务端去部署了一个 kimi klaw。 好， 他现在已经醒来了。醒来之后呢，我们就可以简单跟他聊一下，看他是什么模型和什么系统。你是什么模型，你用的是什么 系统？我们可以问一下他啊，他他用的是最新的 k 二点五，然后呢用的是一台 linux。 好， 我们现在就直接呃不在这里跟他玩了，看能不能把它连到飞书上。它的这个 右侧的话有一个控制的一个面板，你可以编辑它的名称，然后也可以打开终端，也可以重启，还有个自动修复啊，这个应该是在你做了一些其他配置之后，如果说坏了，它可以自动修复一下，然后我们看一下用户手册有没有一些途径能帮我们找到连接飞书的办法，然后左侧的话就是有一个配置飞书机器人啊， 这些的话我们都在这期视频有讲过如何创建一个应用，然后给权限之类的，然后我们就看如何把 kim kong 接入就好了啊，他说的是复制我们这个 app secret 和这个 app id 发给他就行，然后告知呢，我们之前可是要配好久的，就来试一下吧。 好，首先呢我们还是来到这个最初的开发者后台。呃，我们再建一个新的应用，然后去，然后去连接这个 kim kong， 直接叫这个创建，创建那个创建机器人的教程呢，已经在这期视频已经在之前的视频给大家讲过了，我这里就再给大家演示一遍。然后这个图标的话，我们可以直接用 kimi 官方的这个图标在这里上传一下这个图标。好，这就是 kimi 的 图标了，然后我们直接点一个创建好，现在呢还是第一步先添加机器人能力，然后 我们在权限管理这里给它开通权限。呃，因为我们之前已经给我们的罐头助手开过权限了，所以直接去复制一下罐头助手的权限就好了。来到罐头助手这里，然后在权限这里有一个批量导，我直接，哎这个导出，直接一键复制。来到这里的话， kimi kong 然后直接批量导入 放进来确认新增好好的权限直接申请开通好，点一下确认。然后呢，我们来到事件已回调啊，在配置这一步之前呢？首先我们还是先回到凭证这里，然后把这两个东西先复制一下。先给到 kimi kong， 先告诉他，我要安装，我要接入飞书。 我现在要接入飞书，请你帮我列出需要的一些变量。先告诉他，看他能不能自动要求我们输入一些东西。 好，我们来看，他现在已经返回了一些东西啊，他说呢，他需要接入以下的这些。好，他现在呢，给我们返回了一些非书所需要的配置变量。我们现在直接就把我们的 app id 和这个 secret 发给他，看看可不可以直接他帮我们配置好呢。 首先这是 app id， 然后就是 secret， 我 们点一下复制，直接在这里发送给这是 app id 和 app secret， 让他直接帮我们配置一下好。他帮我们已经配置好了。然后他说需要重启。然后我们可以在这里，哎点重启 kimi， 点重启 kimi club， 也可以跟他直接说确认重启，他自己会重启。 我们等他重启成功，他在重启好，他已经重启完成了。然后接下来呢，我们就回到哎飞速机器人这边。然后呢，再 事件也回到这里去测试一下。点这个定位方式，使用长连接好，已经配置成功了。注意哈，这一步必须要在 kim klo 已经连接到我们的飞猪机器人之后才可以完成，因为他们需要建立一个连接，然后下一步我们需要添加一个事件，事件直接在 我们直接搜消息，有一个接收消息，好，把这个勾选上。 ok， 这就可以了，可以完成之后呢，我们接下来就是创建一个版本， 好，随便写一下更新说明和版本，然后直接在下面点一下保存申请，线上发布好，现在在审核中了，我们回到我们的飞书会发现有一个审批，我们直接进入管理台，我们直接进入管理后台审核好，在管理后台我们点一下审核通过， 好， ok， 这个应用呢就审核成功了，审核成功之后呢，我们就可以，我们就可以直接在飞书里面进行测试了。好，现在我们搜索一下 ok， 已经能搜到我们的 kimi 了，与他聊天试一试。 好，他已经有响应了，还在回复我们呢。 ok， 现在已经接入成功了，现在我们就来跟他对比一下，现在我们就让 他跟我们之前在 nas 上部署的关头助手来对比一下。好，刚上手体验了一下 kimi klaw， 哈，现在我会从安装南 e 内置模型，网络搜索 skill 成本以及数据安全性还有配置门槛来给大家分别来对比一下。首先就是 安装难易上，实际上肯定是 kimi kong 占一筹，因为 kimi kong 呢，只需要你在网页上进行操作，然后它会自动安装好，你只需要把把它需要的东西发给他就行。然后它的内置模型呢？实际上 kimi kong 和它默认是用的是 kimi 的 k 二点五模型，也也就是最新的那个。然后你如果自己去安装 open k 的 话，那你需要自己去给他配置模型。呃，有一部这个比较繁琐的配置，但是这个模型你是可以随便的去配置， 不仅仅是限于 kimicloud。 话又说回来，其实你可以直接在 kimicloud 上打开终端去为它配置更多的其他的模型，那样也是，那样也是可以的。但是 kimicloud 就是 为了做到一个免安装免配置嘛，对小白友好，所以说它默认给你内置好了这个 k 二点五模型。 然后接下来呢，就是我们验证一下它的网络搜索都是用什么去搜索的。我自己的这个 opencloud 呢，实际上是给它配置的是一个 c r 叉 n g， 这个的话是一个本地部署的一个原搜索引擎，而它是免费的啊。你如果也想在自己的 opencloud 上进行部署的话，可以参考这期视频。 而 kimi klo 的 话，它就是直接给内置好了一个搜索的一个工具，也就是它的 kimi 设置，这个是你不用再去担心的，它直接内置好了它的网络搜索能力，所以在这一点上的话，呃，你本地不守 open klo 的 话，是有一个先配置搜索的一个步骤，但是你如果使用 kimi klo 的 话，它直接帮你配好了，所以在这一点的话，它是比较方便的。 然后就是内置的 skill， 内置 skill， 其实我查了一下，其实他们 skill 都差不多都是一样的，都是。呃， openclaw 官网是官方是配的什么内置 skill， 他 们就是什么内置 skill。 因为 kimi claw 本质上也是，它其实本质上就是把 openclaw 然后给你部署在云端，然后帮你进行一些默认化的配置， 然后就是数据安全性上，呃，其实安全性的话，这个显而易见，我的官方助手是部署在我的 nars 上，所以它的数据我是完全可以控制的，而且我而且我可以通过 get 进行管理，是一览无余的它的数据。然后 dymclub 的 话，你如果想看它的数据的话，呃，你需要先打开终端，因为它的数据是存在远端的，然后你需要这样去看它的数据， 对，这里面都是它的数据，所以说的话它的数据并不是存在你本地，你如果想用它的话，你要么持续订阅它的这个一百一百九十九的会员可以持续用，要么你就把它的这个 openclub 这个目录这个文件 可以拷贝下来，放到你本机部署的 open collab 里，然后那样然然后来完成一个对机器的夺舍，那样也是可以的，但是很麻烦，有那功夫你不如自己部署一个了，对不对？然后接下来的话，我们再来谈一下它的这个，呃 一，它的这个配置的门槛，首先在 kimi collab 这里的话，你无法像访问本地 open collab 那 样去有一个图形化的窗口， 能简单的看一看它的一些配置，像什么的也可以通过 ui 的 方式改，但是你在 kimi kylou 的 话，你无法通过那种方式，要么你通过终端的方式去直接改，要么你就直接，要么直接跟 kimi kylou 进行聊天，然后跟他，然后你告诉他你要改什么，那样也是可以的，所以在这一点上的话，本地配置的 open kylou 呢会比较方便一些。然后最重要的我们说一下成本吧， 其实，呃，就成本来说的话，你本地不说奔科拉的话，你要么你有一台 mac mini， 呃，要么你有一台 nars， 就是 你本地的机器才有，所以你需要有一个机器的成本。如果说你正好手头有一个暂时不需要用的空闲机器，哪怕它不是。我刚才说这两种机器，它是一台 windows 或者是一台笔记本电脑也是可以的。 另一点呢，就是你需要为你的模型买单。好，不管你是啊，不管你是用的是 kimi 还是 mini max 还是智普的 g l m， 你都是需要为这些模型去买单的。好，接下来我们来总结一下哈，就是对其对于 openclaw 来说的话，就是需要你肯折腾，然后呢，有自己的机器，然后你也懂得如何去配 api， 有 一定的门槛， 但是它的所有数据都保留在本地，并且可玩性，并且可玩性极高。如果是 kimi claw 的 话，呃，它最大的好处就是花钱买方便面， 就是不需要你去懂很多配置，你只需要跟他说你想做什么就可以了。然后它的这个数据安全性来说的话，它是在云端，你需要持续的进行订阅。最重要一点是它不支持图形化的操作，因为它只是一个命令行的 linux， 所以 如果你也想让它去像 openclaw 一 样在本地像操作 mac mini 那 样打开图形化的软件的话，它是做不到的 好。除此之外的话，其实，呃，你就看你自己的选择了，对吧。另一点哈，就是 kimi koala， 他 内部用的 a p i 是 跟你的 kimi ko 的 那个 a p i 额度是共享的，所以这点要注意哦，他不是单独算额度的，不是无限额度。好，以上就是今天视频的总结了。嗯，希望可以帮到你，我们下期视频再见哦。