claude可不可以说中文
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03:18查看AI文稿AI文稿你跟 cloud 说一句，中文不的钱是英文的一点六五倍，硬币与用户在 cloud 上更惨，三点一一倍。这不只是技术问题，是 entropic 一 家刻意的政策选择，把分词税收成了行业第一名。你说什么元？用谁家模型决定你付多少 ai 钱。这是有名字叫分词税。 token tax 大 模型，读你的话，不是一个字一个字读， 切成 token 读。英语常用词在词表里大都有自己的位置，一个词一个 token 就 装下中文，印第语阿拉伯语没那个待遇，一个字常常要花好几个 token 才能凑出来。印第语缅甸语更狠，连字母都拆成字节碎片塞。所以同样的意思，英语用户花一个 token， 中文用户得花一点五二 这三个。而 ai 公司的账单是按 token 数算钱的。一句今天天气怎么样，和一句 house 的 价格不一样，差的钱看不见，但每天都在被收。四月十六号， antropica 的 cloud op 四联系上线，第一次正式承认，这次承认的有点晚，它前一代 open 四点六，是全行业把中文用户收的最狠的一个， 看这个税被收到什么地步。中文用户在格式上每写一段文档，要比英文用户多付百分之六十五，一个月账单从一万变一万六，多出来的钱没换来更聪明的回答，只换来同一个回答。 缅甸有种少数民族文字叫胆文，被收的更夸张，十五倍模型连这种字都没见过，干脆按字节硬拆，一个字母拆三四个头啃，跟阿斯基时代以前一样原始， 同样写一篇三千字的报告，英语用户花一杯咖啡的钱，短文用户得花一顿火锅。这不是新鲜剧情，是老剧本。从业三十年前，短信时代， gsm 编码一百六十字，一条只支持拉丁字母，中文短信切到 ucsr 一 条只能写七十字。 我到家了，这四个字付的钱是英语的二点三倍。运营商收了二十多年，这次轮到 ai 了，你以为只是付的多？还有看不见的 token 多？百分之六十五，意味着上下文窗口你只能用大约六层。同样， cloud 的 英文用户塞得下三十万字代码，中文用户塞 不到二十万。你买的不是同一个产品？还没完， ai 一个 token， 一个 token， 往外蹦字，阿拉伯与用户等回答的时间是英语的二点五倍。同样问个问题，你还在喝第二口茶，英文用户回答都看完了，这次猜到底奔驰税不？ 不是技术中立，是基础设施在替全世界定关税，但不是所有公司都这么收。同一句中文听比上零点八一倍，比英文还便宜。微软零点八五， deepsea 零点八七， jimmy 零点九八，几乎打平，连 open li i 都做到一点一五， polo 一 点六五。这家公司多少有点奇葩，大家都领教过。硬币与用户在 cloud 上要付三倍多，是 jimmy 同款用户的差不多三倍。同一种语言，同一段话，因为你选的是 cloud， 多交一倍多的钱，全行业平均一点四九倍，按错币加拉到二点零七， 比第二名还高百分之十八。这是把行业第一做成了反义词。收税最狠那家是行业里最贵那家是天天讲 ai 安全那家嘴上喊安全第一，干起来收费第一。这不是工程问题， bpe 算法是公开的，尺表大小是自己定的，训练数据是自己挑的， timi 能做成零点八一倍， antoolepic 拿同一篇论文 当圣经做成一点六倍，不是技术不行，是没把中文用户当回事。而且这种事在历史上也不是第一次。从 g s m 编码到 g b 二三一二 big 五 shift j s 编码战争，再到中文输入法。对的，快捷键盘，别扭了二十年。 美初一代新基础设施，最先享受红利的永远是写他的那波人。奔驰税只是这个老规矩在 ai 时代换的新名字， sms 那 一代运营商收了二十年，没人退过这一代，你换个模型就能换个税率。下次有人跟你说 ai 让世界变平，记得问一句，是哪种语言的世界，哪家公司的世界？常回基地看看，谢谢。
3509基地
00:36查看AI文稿AI文稿二零二六年，你们一定一定要学会使用可劳克的，毫不夸张的说，用好它至少能让你的生产率翻二十倍，因为它的功能不仅仅是写代码，开发应用，我一直都把它当成通用 agent 在 用， 你可以用来写文章，做数据分析，甚至上整理报销发票，这样的繁琐需求都能用它一句话搞定。那么究竟该如何安装并熟练使用可劳克的？除了官方的文档，我最推荐的就是这份完全免费开源的可劳克的中文教程。 可以看到，从安装环境配置、如何使用国产大模型、平替基础使用指南到进阶实战技巧，写的非常详细，而且是全中文。我真的建议你们每个人都可以把它收藏起来，用起来，找不到的话可以跟我说。
3668艾克ai分享
00:23查看AI文稿AI文稿你是否希望 cloud 支持中文界面？现在有开源汉化方案可供尝试，帮助解决中文显示问题。具体操作步骤，将这个项目克隆到本地电脑，解压缩资源包运行批处理文件，选择数字一进行处理， 然后重启 cloud 应用，在 language 选项中设置语言即可。
534玩机Fanr
00:09224小牛聊AI
00:46查看AI文稿AI文稿cloud for windows 桌面版界面并不支持中文语言，但是在 get up 上发现了一个提供汉化的开源项目， 可以看到这个项目是几天前才创建的，还比较新鲜。项目中带了完整的说明，有自动的 windows p 处理， 也有 power shell 脚本，可以自动检测你安装的 cloud for windows 桌面板并执行汉化，整个过程方便快捷，有需要的小伙伴不容错过。 安装成功之后，重启 cloud for windows 桌面板语言选项，里面就多出了中文，不要犹豫，赶紧安装试试吧。
64螃蟹最爱横着走
02:02查看AI文稿AI文稿answerpick 有 一套官方免费课程，我从头到尾学了一遍，把值得看的全部都整理成了中文文档，并且梳理了这张学习地图。不管你是用其他 ai 的 普通用户， cloud 的 用户，学生、老师还是个人开发者，都能快速找到最适合自己的课程和路径。 我把所有的课程用四种颜色标记，分别代表，如果你是使用任何 ai 的 用户，不必绑定 cloud， 它是通用的课程。如果你是 cloud 的 用户，那你就可以看蓝色的课程。如果你是某些特定人群，就可以看被标为黄色的课程。 如果你是个人开发者，并且拥有 cloud 的 pro 以上的订阅，也就是说，你能使用 cowalk 或者是 cloud code， 你 就可以看紫色的课程。那接下来呢，我就按照你的身份设定了一个学习路径。比如说呢，你如果是纯小白，你没有 cloud 的 账号，你可以通过这两个课程，十五分钟内搞懂 ai 的 底层逻辑，打好基础，再去使用任何的工具。 那如果呢，你有 cloud 的 免费账号，也就是说你至少可以使用 cloud 的 chat 模式，那你就可以通过第一个路径，先懂原理，再学工具，再现方法论，掌握 cloud chat 的 基本用法。那如果呢，你是学生或者是教育者， cloud 针对这两种角色设立了一些专门的课程，那你就可以分别按照这两种路径来实现。 那如果呢，你是 cloud pro 加以上的订阅用户，那就说明你已经能解锁 cloud 的 cooke 或者是 cooke 的 功能。在这两个分类里面，如果呢，你通常做一些内容处理，那你就可以深入的去研究 cooke 的 使用方法，按照上面这条线路来学习，那如果呢？你是个人开发者，更经常呢，利用 cooke 去写一些代码或者是项目，那你可以通过这条列路来进行学习。 也就是说呢，我把这 cooke 上面的所有课程总共有十门课程，那这十门课程呢，你可以根据自己通常的使用场景去选择最适合你的课程。 那这里标注的学习时间其实是因为 cloud 的 官方课程上面其实是视频匹配文档的学习方法。那在我的文档里面呢，我把视频里的重点总结下来，你只需要用很短的时间去阅读文档，就能学习到对应的内容， 所以也许并不需要花到这么长的时间。那官网呢，其实还有另外的六门课程，这六门课程呢，我认为它偏向于特定的场景，或者是偏向于一些进阶的开发，大多数人都可以跳过。那如果呢，你是比如说想要开发自己独立 agent 的 开发者，你可能需要学习 api， mcp， 进阶等等类型， 你可以到 blog 官网去学习这部分课程。那如果你想要获取到官方的文档，并且觉得这期的内容不错的话呢，欢迎给我一个三连，并且可以加入我的粉丝群，我会把这些中文文档免费的发送给大家。
3287姜饼人探AI
02:08查看AI文稿AI文稿别再瞎用 cloud 了，这份中文实操手册，零基础也能秒变效率！大神还在对着全英文的 cloud 叫成一头雾水，想用好 cloud 扣提升效率，却卡在安装、配置、实操每一步。这份字节非书专属 cloud 扣中文实操手册，彻底告别绘色英文文档专为国内用户打造，从入门到精通，全程保姆级指导。不管是编程新手、职场打工人，还是 ai 工具爱好者，看完就能直接上手，效率直接翻倍！纯中文零门槛教学， 全程中文讲解，无专业术语壁垒，不用啃外文资料，小白也能轻松看懂。国内模型完美适配，解决海外模型访问难题， 无缝对接国内大模型，稳定流畅不卡顿，免费额度轻松用，全场景覆盖无死角，不只能写代码 改 bug、 文案创作、文档处理、数据分析、工作自动化全都能搞定，步骤清晰易操作，从安装配置到高阶技巧，一步步拆解，跟着做就能会拒绝无效摸索，干货满满无废话， 全是实战能用的技巧、指令和模板，没有庸俗杂乱，要么全英文难理解， 要么只讲皮毛不实用。而这份手册是系统化的实操指南，针对国内用户的使用痛点量身打造，把 card code 的 核心用法、避坑要点、高效技巧全部整理到位，不用自己花时间试错，跟着手册学， 快速摆脱工具使用焦虑，把 ai 变成自己的专属得力助手，不用再羡慕别人的高效工作方式。 这份手册在手，轻松玩转 cloud 扣，让 ai 帮你省下大把时间，把精力留给更重要的事，快去飞书学习这份完整版中文教程，解锁 cloud 的 正确打开方式，轻松实现效率逆袭。
00:39查看AI文稿AI文稿cloud 这次要彻底清退中国用户了，这两天有大量用户发现 cloud 上线了一套身份验证系统。这套验证系统需要两样东西，一是由政府签发的带照片的身份证件，而且必须是实体原件， 附件截图或者电子版都不行。而且上传证件之后还必须对着摄像头人脸拍照验证，你可能觉得验就验了，这有什么的，但是要知道中国大陆可没有。在 cloud 的 支持地区里，大量的中文用户都是跨地区注册的 cloud 账号，不验证的话，高级功能直接受限。可一旦验证完成， 系统发现你的地址不再支持地区创建的，可能会直接封号。感觉以后要么就要接受议价更高的 a p i 中转，要么就要转头 codex 了。
1631马克Ai 笔记
01:05查看AI文稿AI文稿这条消息可以说是晴天霹雳啊， snoop 悄悄在 cloud 的 帮助页面上线了一个新的机制，就是身份验证。也就是说，如果这个机制要是触发了，以后你想用 cloud， 就 必须要提供身份证或者是护照，加一张实时的自拍，验证通过后呢，才能继续使用。官方的说法呢，是为了防止滥用，实际什么时候触发，怎么触发？这些条件都还没有被公开。 我翻了一下，目前这个舆论呢，大概就是三个方向。首先影响最大的就是中文圈，因为这等于是变相的清退。核心逻辑呢，就是证件的签发，国 ip 注册信息呢？这三样对不上就过不了，之前封号呢，起码你还能有办法，现在查证件呢，基本上就等于从根上堵死了。 再一个就是啊，和隐私相关，毕竟是要收集你的证件还有自拍。很多用户呢就不乐意了，因为这些身份验证信息呢，毕竟是托管给了第三方的服务商。去年十月份， disco 的 第三方服务商呢，就被黑了，很多证件照呢就因此泄露过。还有一种呢，声音占比比较小。那这些人呢，就认为全球 ai 监管收紧呢，是个大趋势， 这就不只是针对中国了，而是行业合规的必经之路。现在还不知道这个验证了什么时候生效，但按照 xorope 过去一年的节奏，基本上都是先小范围的测试，再全量的铺开，这次会不会也一样没人知道？那么你们的 cloud 账号现在还正常吗？
124赛脖古
04:33查看AI文稿AI文稿今天看到有人在一个评论区说啊， cloud code 只能服务程序员，普通人根本没用，哎，我回了他一句，我的视频都是 cloud code 剪的，这算程序员吗？然后对方接不住了，跟我说，我的视频没有人看， 哎，我今天想讲的其实也不是 cloud code 到底是不是只能写代码？我觉得这个问题真的太低级了。我真正想说的是，很多人根本没有意识到大模型带来最大的一个变更，不是写代码，不是写诗，不是画图，它最大的一个能力是第一次给了普通人一种快速把任何工作结构化的一种能力。 不要小看结构化这三个字，很多人连结构化的意识都没有，因为你可能没有从事过 it 相关的一个工作，也没有做过系统设计，没有受过这一类的思维训练，从小到大安步就般的长大，所以天然会觉得，哎，这个世界就是一堆事情，一堆信息，一堆任务。 但是你真正的仔细去想一想，特别是最近几十年人类发展的一个规律，我们整个世界发展的一个进程就是把各种商增的事物结构化下来， 然后不断的沉淀和信息。抛开大模型不说，在大语言模型诞生之前，这个世界是结构化的吗？肯定是一部分结构化的， 你看我们现在用到的各种 app 程序软件本质是什么？它们都是结构化能力的产物。程序员把现实世界这些无序的东西和对象，比如名字、地址、订单、价格、行为关系， 变成了数据库里干净的字段表、规则和流程。这个世界才有了电商，有了外卖，有了导航，有了支付，有了办公系统，才有了今天这套高效率的数字世界。也就是说，计算机程序诞生了这么多年，几乎一直在做同一件事情，就是把现实世界里抽象、混乱、无序的对象， 变成计算机能够处理的结构化的数据。但是传统程序一直有一个天花板，它只能处理你设定好的，定结构也是提前定义好的。 一旦碰到杂乱的文本、图片、聊天记录、语气、文档、 ppt、 视频，传统程序是做不了的，因为这类东西里有大量人类看一眼就懂，但是程序很难判断的抽象关系。 大模型最革命的地方就在这里，他不是一个聊天工具，也不是一个写代码工具，他把传统计算机结构化世界的能力拔高了一个抽象层级，他具备的类人的结构化的能力，你当然可以说他现在充满了幻觉，有时候会不准，现在不稳定，但是这些都不重要，只是现在这个发展阶段的表象。 真正重要的是他具备了传统程序任任何一个以前的传统都不具备的能力。他能够读文本、看图片，理解人类才能理解的语义，判断重点、拆任务、总结规律，你给他打一大坨完全没有任何逻辑的信息，他都能帮你梳理成一个完整的一个表达和文 案，甚至说大模型自己是怎么来的。大模型本质上也是一套高维度的结构化书籍。 我们去看 transformers， 做的事情就是把人类语言这种极其抽象、极其复杂的东西，压进了一个可以用数学表达的高维结构里面。先有了这套架构，才有了今天的大模型的智能涌现。大模型本身就是高度结构化的产物， 所以我经常看到有人说，哎，克拉克不就写代码了吗？大部分人用不到。大哥，有没有一种可能，你现在做的大部分的工作，本身就是在把杂乱的信息加工成有序的信息。 写个报告是把灵采的信息变成一份整洁的文档。做表格是把混乱的数据变成自导。做 ppt 是 把复杂的观点变成展示结构。回复客户一段客户一段话是把你的模糊的诉求变成可解决的一个问题。 剪视频是把素材、节奏、情绪变成一套视觉修饰结构。写小说是把人物冲突、情绪、情节变成一套故事结构。所有人的所有工作几乎都在做这一件事情。把人物冲突、情绪、情节变成一套故事结构，所有人的工作几乎都是这样的。 那你过去为什么没有被传统计算机程序替代？不是因为你的工作神圣不可替代，是因为你的工作里面有太多计算机识别不了的抽象判断。 但是现在呢？大魔星具备了类人的判断的能力，意味着你工作里面那些无法被计算机识别，但是其实并不复杂的判断过程可以被智能体替代了。 所以我不想跟你讨论可洛克是不是拿来写代码的，这个真的太 low 了，真正可怕的不是他会写代码，他能把你的工作变成机器可以执行的结构。 当你可以看到的他是一个口井 a 井的，我看到的是什么？我看到的是他能帮你持续的提升你的生产力，把复杂的事物重新结构，所以你在纠结工具边界的时候，这个问题本身就已经 没有意义了。在这个时代，我觉得一个人真正的价值不是会不会用 kaleidoscope， 是 你能不能把这个混乱的世界，把你想做的事情拆成结构，拆成规则，拆成流程，拆成可以被智能体执行的方法。你未来能够把多少的混沌变成秩序，并且结合模型的能力把它给转化掉，你的生产力就有多强。
01:24查看AI文稿AI文稿我们可能真的要跟 cloud 说再见了，就在刚刚呢， cloud 官方突然上线了一套身份验证系统，已经开通 cloud 会员的用户啊，会直接弹出验证页面，这可不是简单的验证码，而是要上传本人的身份证、护照或者驾照，注意不能是翻拍复印件或者屏幕，必须是拍摄原件。 第二，他还会直接调用你的摄像头进行活体检验，如果发现本人对不上，会直接封号。不仅如此，如果你通过验证还是用不了的，因为国内地区根本不在他的服务范围之内，也就是说，你肯定是用不了了。虽然官方的说法是为了防止账号滥用和内容审查，可真正的意图所有人都能看得出来。 在这里啊，六哥团队要说，即便是用不了最强的大模型，可我们还有 jimmy gpt 豆包可以用在这个 ai 快 速发展的时代呢。 ai 的 性能已经不是瓶颈了，你的智能体设计才是更重要的，因为市面上的 ai 工具很多，但常常面临一本正经胡说八道的新危机。 再强大的 ai 也无法了解你公司的业务流程，所以要构建自己的数字资产知识库。那么构建自己企业的知识库的核心理念是回答有据可查。真正的智能不是凭空捏造的，而是基于你信任的资料进行推理和回答， 因此产品的所有功能都要围绕你的知识库来展开。六哥团队呢，研究 ai 三年，整理出来这套五万字的构建知识库的全 sop 流程，这才是 ai 时代最后一百米的护城河，需要完整 sop 流程的可以免费自取。
05:59查看AI文稿AI文稿oppo clou 和 clou 有 什么区别？今天和大家分享一下我这一个月使用 oppo clou 和 clou 的 一个真实的一个体验感的一个差别。从我的角度上来跟大家分享一下这样产品对我来说有什么样的一个区别和一个侧重点。首先 oppo clou 的 话就是我们所熟知的养龙虾，因为这它 clou 的 话中文意思是龙虾的意思， 而 clou 的 话是国外的人工智能公司 snoop 所推出的一个，也是 iphone 在 中桌面本地可以帮你桌面去完成一些写代码相关任务的一个 的一个 a 卷的产品的一个智能体产品，所以这两个产品都是定位为桌面级的智能体，他都可以帮你完成一些智能在桌面上面需要电脑操控或说需要电脑执行一些代码的一些权限和执行的一些能力， 然后去完成一些，比如说你让他帮你写代码，或者你让他帮你改 ppt， 你 让他帮你写什么一些作业，都可以让这两个产品去帮你完成。 那这样产品有什么差异点或者不同点吗？这也是很多小伙伴所疑惑的，特别是使用还不久的小伙伴所疑惑的。在我深度使用一个月之后，因为我是从事 ai 的 行业的，所以话我上班使用，下班也使用，所以我深度使用一个月之后的话，我的真实体感是 克拉克，他更像一个理工科学生或者理工科的一个外包工程师，你你有一些理工科的一些 呃需要任务都可以直接丢给 colco 去执行，它作为一个成熟的外包，它可以很快，并且它带带有一定的它的上下文能力，去帮你解决一些你理你理工科所遇到的一些问题，包括一些程序写代码呀，像这类的一些问题， colco 都非常的成熟，可以帮你去解决。那欧，那欧盟 colco 更像什么呢？它更像是一个 实习生，它更像是一个文科类实习生，它相当于就相当于是一个你雇佣了一个 大学生，就每个月给三千块钱，然后他坐在你的公司电脑面前帮你执行一些文件的操作，打开浏览器搜索的一些操作，然后就这里一些文件夹的操作，就填填表的操作。所以 openclaw 它更像是个实习生的原因是因为它一开始是不带一定的专业性的上下文的，它相当于只是调用云端的模型，它本地的的一些 memory 啊， skill 啊，都是你要从零开始去慢慢培养的， 所以话，就，所以话你不能期待一开始就让你的 open class 你 的龙虾可以完成一些，呃，就是你认为比较简单可以完成那些任务，你需要一步步知道他说他怎么样完成，然后他才会学习下来以后，然后把它记录到他自己的 skill 里面，然后再下一次这次新手他才会比较快的去完成。 我举个例子吧，就比如说，呃，我要让我的龙虾每天上午九点给我汇报一下当天 过去二十四小时的一些 ai 的 一些新闻，那你第一个步骤是要打开浏览器，然后去搜谷歌，然后搜什么样的关键词，然后你要去浏览，然后你要去整理，那不行，你要自己去判断， 就是就是这新闻是不是真实，然后并把记录下来以后，然后再汇送给我，就这一系列的操作，就我们所说的 skill 就是 一个执行的一些经验的一个流程，然后你需要带这个你的 model 去过一遍，然后他把记录成 skill 以后，他第二次才能比较快的去完成他，所以他更像是个文科类的实习生， 然后你让他去完成一些比较复杂的代码的能力的话，那这个很考验你的你的 microsoft 背后所接的模型是不是有具备这方面的能力，如果你背后的所接的模型就是 cloud， 就 cloud 十点六，那肯定是没问题的。但如果你背后接的模型是比较就是就智能程度比较低的模型的话，那你让他写一些理工科代码是很难去写的。 所以就类似一些写代码的活话，我一般都会给 cloud code 去完成，然后类似一些每天像天生的小秘书一样帮我整理一些 ai 新闻啊，帮我整理一些文档啊，那我会给我本地 的办公类的区别，所以话我更会把办公 code 当做一个文科实习生，然后把 cloud code 当做一个理工科的一个外包成员，然后去去对待。所以话我的心腹还是办公 code 当做一个理工科的一个外包成员，然后去去对待。所以话我的心腹还是办公 code， 因为他是一个隐私的一个文件，我都会给办公 code 去帮我处理，然后 然后就对于一些工作啊，还有工作还就还这么多写代码的事情的话，我会给 coloco 帮我去一次性搞定，或帮我去查一些 bug， 或去帮我去写一些就临时的一些脚本，它还是这样的一个平衡， 对，然后，呃，就除了这个体验上的区别之外的话，就 umclock， 它有 umclock 一 般没具就不具备，功能是它具备这个记忆能力，就是它 umclock 它除了会自己去 skill 之外的话，它也会去记录下来每天和它的对话里的一些内容，然后它相当于就是养成系 的一个形式，所以大家都说养农家嘛，他不仅会去 skill， 他 也会记录你每天和他对话的内容，然后储存他的记忆的文件夹里面，然后需要时候他就会读出来，然后去记忆的记忆，然后和你去做一个回答，然后 coloco 的 话他更加是一个临时的外包成员，所以话他不太会记录以前你和他的一些对话信息， 而且你 coloco 话他可能是包月的，所以话你过了这个月你的续费就没了，所以话 coloco 话他更加是一个云端的一个外包的一个执行者的一个存在，然后 coloco 话相当于是所有的一些记忆啊 skill 都是存在你本地的，你更感觉他是并来说是一种归属感， 所以话就在这块区别的话，我也更会把更多时间去和我的 mcl 去做交流，因为我和他交流以后，他可以把我和他交流的信息给沉淀下来，不会让他消失，这个价值可以沉淀下来，就不会因为 klo 的 然后就跟他说把以后他忘记了，然后就 就这个内容就是信息，就是价值就消失了，所以大概将哪个区分？所以他，下次现在我大概就总结了一下 mcl 和 klo 对 我的一个差异点， 对，好吧，那我们下期视频的话也会进一步的去分享一下，我在 omcrow 上面去做一个多智人体的一个体验啊，因为现在比较流行，然后通过就 omcrow 去搭建一个多智人体的一个团队。比如说 你要去做一个 ai 运营，那你就要去做每天的信息的一个收集爬取，然后每天，然后你还需要有一个小题的一个 agent， 然后去每天信息爬取，然后去做选择题， 然后你选定完之后还需要一个写作 a 卷，然后就把你所就记着的选择题和这个背景的一些信息，把它写成一篇文章，然后去发，不管小红书啊，还是把它转成音频视频发抖音也好的，这写手也需要这个写手的一个 a 卷存在。所以你往往完成一件事情的时候，你都需要一个独自问题的一个团队去完成， 所以话现在也比较流行我们可能去搭建自己自媒体的一个团队，我下视频可能会讲一下这多自媒体的一个团队的一个搭建的一个体验和一个要点和他的一些优缺点吧。好吧，那这件事情就这样子打完了。
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01:20查看AI文稿AI文稿如果说过去的 ai 是 一个会聊天的窗口，那 cloud 正在变成一个能真正干活的队友。呃呃呃，听着有点中二，但方向很清楚。 第一层是模型本身， andropic 一 直在把 cloud 往更强的推里，代码和掌上下文推进，比如 opus 四点六，还有百万级上下文能力，意味着它能读更大的项目，更多资料，再给你连贯的判断。 第二层是 cloud code， 它不只是告诉你代码哪里错，而是能在真实项目里读文件、改文件、跑命令、查错误。未来程序员最值钱的能力可能不是手打一千行，而是指挥 ai 把系统做对。 第三层是文件， cloud 已经在往文档、表格、演示这些工作里走。以前你让 ai 写一段话，现在你更想让它直接产出一份能看的材料，这个差别非常大。 第四层是浏览器和电脑使用 cloud for chrome computer use， 还有各种 agent 能力，指向同一个未来， ai 不 止理解网页，还会帮你跨页面完成任务。 第五层是 agent 团队，未来不是你和一个 ai 聊天，而是你提出目标。一组 ai 分 工，有人调研，有人写代码，有人审核，有人做视频，你更像导演。 所以和 out 的 未来不只是更会聊天，而是把人的想法放大成行动。会用他的人，会把灵感变成项目，把项目变成产品，无限可能，先从今天会指挥他开始。
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