claude加智普模型怎么玩
我靠家人们一定要用最好的编程模型，怎么说呢？就是我这两天我体验了一下官方的 cloud， 没有使用国内的 deepsea 或者说智普 gm， 虽然说国内的这些模型能力也非常强，我包括我之前在没有用 cloud 之前， 我也觉得它们的能力也非常强。但是自从我前两天切换到了 cloud 之后，我觉得它在理解我的这个问题的程度上和开发的速度上， 以及解决我 bug 的 这个有效性能远超了我的这个预期啊。我原来可能要一天才能解决使用 ai 编程的一个问题，但是我现在可能要一个小时、两个小时，它极大地去压缩了我做事的时间成本。就是在之前我要去开发一个产品或者开发一个工具 要一天两天的时间，但是现在的话我只需要花一个小时、两小时，如果再短的话呢，就是半小时就把这个事情给完成了。所以说给我有一个非常大的启发，就是在 ai 时代，时间这个成本真的太珍贵了，就是你想全世界里面这些搞 ai 编程的这些人， 我觉得时间成本真的非常珍贵啊，你花一天的时间去给 ai 这个编程工具去去讨论啊，你才可以去完成这件事与你要花两个小时你就可以把这个事情给完成，我觉得我肯定要去选两个小时就能完成这件事情的模型啊， 所以说对于我来说这一个生产力的一个质的一个提升了，我觉得而且比如说我现在去录视频，我在之前我真的没有时间去录视频，因为我在开发产品，在使用 ai 编程去做产品开发的时候， 我要花一天的时间，一天的时间我甚至都要和我的这个模型去争吵讨论。我在 每天结束之后，我基本上是没有时间再去录视频的，但是现在我已经完成了我今天要去开它的这个任务，我就可以把这个视频录制一下，而且我真的觉得 对于想要去搞 ai 编程的人，一定要去体验一下 cloud 真心的去推荐大家去使用这个东西， ok。
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01:31查看AI文稿AI文稿之前教大家用 co work 去配置第三方的国内的模型啊，很多小伙伴说没办法联网，那应该就是你的模型选的不对，你比如六叔配置的 deep seek 模型，我们试一下能不能联网，你看他就直接调用他的 search web， 嗯，结果不就出来了吗？啊，所以 deep seek 模型接入进去是可以联网的。还有小伙伴说突然用不了了，我一直用都是很正常的呀。啊，如果说你现在配置 deep seek 发现报 api 的 错误啊， 这个里面呢，可能是需要你把它的这个 model list， 把这个 model id 之前的视频讲完，把它删掉，不用去指定 model id 了，直接把 base url 和你的 api key 配上去就可以用了。另外智普的模型也是可以的，我们切到智普的模型再去演示一下，还是在 develop 有 个 configure third party inference 换成智普的 base url， 然后把智普的 key 贴进去， model id 都不需要了，点击 apply locally 重新启动，我们再来试一下， 你看也可以调用 search web 显示到具体的结果了。我目前测试下来，智谱的和 deep seek 都是可以联网搜索的。那如果你用的没法联网搜索，比如小米 mi mode， 没办法联网搜索啊。我看到啊，网上有大神给提供了一个方式，还是点击 third party 配置啊。这里面有个 sandbox workspace， 点击 allow more， 让它自动调用 fetch web 的 模式去替代 search web， 这样的话也可以部分地去实现联网的模式啊。因为我没有其他的模型去测试，所以大家自行地去试试这个开关，点击 allow or 或者你就干脆像我一样直接使用智普的或者 deepsafe 接入进去就可以联网了。这个客户端目前依旧能够支持国内的模型啊，学会了吧，关注我，持续风靡你的街头 book 了个拜。
102六叔ultra
04:53查看AI文稿AI文稿首先呢这个 cc switch 这个界面呢，我已经给大家共享到 github 上了啊，然后呢它主要是给新手小白一键安装 cloud code 的， 呃，这个简单的操作方式啊， 好，然后呢我们来到这个界面之后，有一个快速下载啊，然后呢建议大家呢去下载这个 win 十一的这个版本，然后点击这里啊，然后呢就可以切换到这个这个下载界面啊， 好，然后我们下载好了之后呢，比如说在这个机器上啊，这个这个程序呢，就是一个点 e s e 啊 啊，然后呢我们双击啊执行，嗯，好，出来了，好，然后呢来到这个界面，来到这个界面的话，你呢不需要去做什么设置啊？首先呢，如果你有一个蓝色的按钮，说明什么呢？ 说明呢你的电脑呢？没有安装 cloud code， 所以呢，你的第一步是干什么呢？点一下啊，一键安装好，在这个过程当中，你可以完全释放自己的双手啊，完全自己释放自己的双手。然后呢等待一段时间， 它呢会自动地去安装三个东西。第一个呢是 node js 啊，它是你能够成功安装 cloud code 的 一个必要的一个条件啊。然后这个过程稍微有点漫长啊， 安装需要模仿，不需要模仿，我们这个完全是给这个新手小白准备的， 所以呢，所有的下载的东西都使用的是国内的这个资源啊，不需要去使用魔法去下载好。现在呢，第一步 这个 note gs 已经安装好了啊，我们下面第二步去安装这个 get， 这个 git 呢，它实际上是一个 bash 的 一个呃，必要的一个条件啊，也就是说在你的这个程序当中，如果想使用这个 bash 啊，很多人呢，安装完之后只能聊天，但是不能开发，其实问题就是在于它缺少这个 bash 的 这个组件啊， 所以的话，我们连这个开发当中要使用的开发工具也一并给你安装上啊，你看我们这一次安装呢，使用时是一分四十三秒啊，整个的环境全部配上了，配完之后呢， windows 加二 啊，配完之后 windows 加二，然后呢，你这里边输入 bash 啊， b a s h， 你输入 c m d 其实也可以啊，只不过是这个 c m d 是 比较老的 dos 窗口，然后呢， bug 比比较先进一点啊，然后这里边输入 cloud 啊，然后呢回车。 好，如果你在 c 盘的话，它会提示你权限的问题啊，直接点回车啊，然后呢，这时候你就进入到了正常的一个这个 cloud code 沟通的界面，不过呢，此时你直接啊问他啊，你是谁？ 此时你直接问他你是谁，他会告诉你你没有登录啊，所以呢，这时候你要需要一个 api 啊，然后呢，我使用的是智普的这个 api 啊，然后呢 其他的配置都不需要改变啊，然后呢，我们去智普官方去复制一下这个 k 啊，然后呢在这里粘贴一下啊， 这个如果模型比较小的话下滑一下啊，然后呢点一下这个保存啊，在保存之前的话，建议大家呢把这个模型呢调到 g m l 五，或者说是其他的也是一样的啊， 然后你调一下最新的模型啊，主模型调一下就行，其他的模型你到时候看看情况自己去改啊。 好，然后这里得点一下保存， ok 啊，然后呢点切换到此配置啊？ yes， ok 啊，好，这样的话你整个的这个环境呢， cloud code 就 配置好了，我们呢再重新运行一下啊，可 bash 啊，然后呢？点确定 好？然后呢再去输入一下 cloud cloud 回车好，依然点确定好。这里边你的模型呢？已经切换到 g m l 五啊，然后呢，再问他一句话啊，你是谁 啊？然后呢，它会告诉你它是 astropic 啊，它不会告诉你你是这个。呃， g m l 五啊，就是这里边是它默认的一个东西，但是你看到这里是 g m l 五模型就表示呢你设置成功了。
6935岁股民程序员
01:28查看AI文稿AI文稿大家好啊，那我是老王啊，评论区好多人问啊，国内是不是不能用 cloud 啊？这个问题不能简单的回答，是能还是不能，首先要分清三件事啊，这个 cloud 还有 cloud code， 还有 cloud cooke 的 三个是不一样东西啊，就大家所说的 cloud， 它是个有官方网页版，还有官方 a p i 是官方服务啊，但是中国大陆是不在它这个 cloud 母公司 ansapic 的 这个官方支持地区啊，所以说直接使用啊，是有门槛的。这 cloud 的 模型又分为这 sonata 啊，四啊，点七是最新的，但是 cloud code 它其实是一个工具，还有 cloud code， 它是在你电脑终端的 呃，一个软件更像一个车，就是一个车壳儿，但是 cloud code 里边它可以 对接不同的这个模型，就是我们说的发动机啊，就说 cloud code 其实是在国内是可以用的，可以接入啊，同的模型，就如果说你接入这个 cloud 模型 啊，肯定是有一定门槛，但是你却可以接入其他的模型，就 mini max 啊， sick 还有这个 kimi 啊，江问这些啊，都是可以接 cloud code 的。 更准确的说啊，国内用户不一定能直接稳定地用这个官方 cloud 的 这个模型服务， 但是它还是可以用这个 cloud code 的 这些编程工具流的啊，不是说你把这个里边的这个动机给换成国内的这个型就行了啊，关键看你背后是用什么模型，大家明白了吗？啊？
10:21查看AI文稿AI文稿deep c q v 四呢，终于发布了，各方面的参数啊，看起来都很不错，但实际使用起来又是什么水平呢？正好最近两周啊， g p t 五点五， opt 四点七， kimi k 二点六也都刚更新了，再加上之前的 g r m 五点一呢，凑齐了一大批的这个千元模型。很多朋友啊，都在纠结说自己的智能体里面到底应该用哪个模型呢？今天这个视频啊，我就会从价格，从速度， 从完成任务的质量几个角度来跟大家聊一下这几个模型，能够让大家在选这个模型的时候啊，会有个参考。我们首先来看一下各家模型 token 接口的这个价格，按照 token 输入输出七十比 七比二的这个比例来加全，这个呢大家可能如果不清楚的话，也不用特别的去计算，我是按照我自己的平时的账单的统计，然后调用的这个比例算出来的，每个人呢都或多或少会有些不同，但大概呢就是这样一个比例，然后用它来算出每百万 token 的 一个综合的价格，方便我们去比较。我们看到 v 四 flash 呢，零点三二元， v 四 pro 呢，原价是二点五六元，然后加上当前二点五折的发布活动啊，价格大概是零点六四元。 kimi k 二点六呢二点二三元。 jimmy k 二点一呢二点二九元。 opus 四点七十点六三元。 gpt 五点五呢十一点五二元。国产模型啊，大家看到大致呢都在同一个价格袋里面， opus 跟 gpt 呢，价格直接贵了一个数量级， 一次 flash 啊，价格最低，因为它的模型尺寸呢，也是最小的一次 pro 呢，能把一百万的上下文做到这个价格，是采用了新的注意力机制，一百万上下文呢，大概只需要前代的百分之二十七的算力， 百分之十的显存就够了。列出这个综合价格啊，是方便大家去理解，去比较，然后给大家做一个自己选择的参考。然后来介绍一下这次的这个对比的任务设计啊，我这次呢，是想让智能体啊去抓 hack news 上面前一百条的热贴，挑两到四条呢，值得说的话题，查背景， 生成图片，配音，最后用 hyperframe 这个 skill 呢，制作一条三十到六十秒的中文视频报告，中间怎么去完成啊？怎么去这个一步步的定任务呢，完全交给智能体自己去定，每家过程啊，稍有不同， 但大致的内部的流程啊是一样的。先写 python 脚本呢，抓帖子，做数据统计，再写分镜跟旁白，然后呢，生成语音跟图片。语音出来之后呢，来计算一下实际的长度， 重新去调整一下分镜，如果太长呢，就压缩一点，如果太短呢，就扩展一点。最后呢，再用 hyperframes 以代码的形式把这个视频完整的做出来。每个模型的任务呢，我都给它们建立一个独立的空白的文件夹，然后用 skill 去扩展它们 agent 的 能力。比如说像我这里用到了几个 s 册去查资料， gpt， imager 去申图，然后 edge tts 做中文的旁白， hyperframes 负责视频的合成等等，基本上就是四个。如果产出有明显的缺陷啊，我会反馈给 agent 一 次，但只给这一次的机会，只做一次的人工干预，还有一个比较重要的细节来跟大家分享一下。 这次实验用的 agent 啊，是叫做派，大家肯定没听说过，因为在国内还比较冷门。它是一个极简设计的 agent， 几乎不做任何额外的封装。我们平时用的比如说像 cloud code 啊 or codex 这种框架，它约束多，然后规划层比较厚，好处呢就是把那些比较弱的模型啊，能多浮起来走两步， 代价呢就是那些比较强的模型的判断力呢，可能也被一定程度上牺牲掉了。反过来说呢，薄的框架就是让弱的模型一步步能露出马脚，也让强的模型完全能够展示自己的规划跟纠错的能力。我们来大概的这个判断一下，这次一整条的这么长的这个工作流任务啊，需要用到这大模型的工具调用，多步骤规划 上下文，然后选题，判断出错的自己修复，单次跑下来我估计会用到上百次的工具调用，所以这六个模型的推理强度全部拉满，能够真实的展现它们在整个过程中的综合能力。 在最后比较这六个模型的这个能力之前，我们要先来看一下这次任务我们实际使用的账单跟这个生成的速度。 gpt 五点五呢，最快十六分钟 up， 四点七，二十九分钟 up， 开启了 x high。 这个之后啊，花费也是高的离谱， 比 g p t 五点五还贵了三倍多。然后其他的像 deepsea v 四 pro， 然后 kimi k 二点六， g r m 五点一，消耗的 token 呢，差不多，所以成本呢，也几乎差不多。但是 g r m 五点一啊，速度上比较慢， 花了四十四分钟才完成，这个原因呢，就是因为 token 接口的吐字速度太慢。因为之前就听说啊，这智普是国产模型里面比较缺算力的这个一家公司账单讲完之后啊，我们来看一下最终的成品到底是长什么样子。我想按两个维度来评价这次的任务啊， 就是排版跟内容，排版呢，是排版的结构，然后图案的比例，动画字幕这些内容呢，就是指选择题啊，旁白啊，判断力啊这些。然后六个模型呢，按照这两个维度的综合表现，我可以分成三档，第一梯队呢，就是 up 四点七和 gpt 五点五，大家可以看一下它们生成的视频啊。 h n 今日速览 top 一 百里三件事不讲废话第一件 deep c v 四，一千九百八十九分一千五百一十六条评论全列录零抠的跑在华为升腾上 pro 模型每百万输出 token 三点四八美元。 h n 原话从黑客到黑客 第二件， open a i 当天甩出 gpt 五点五，一千五百五十三分。记者分拣封顶贴 andropet missus， 但社区泼水幻觉率百分之八十六，是 opus 两倍多。第三件，最游戏九百零六分的热铁，在 bug 质量下滑。同一天， google 宣布向 andropet 注资最多四百亿美元，社区点透循环贸易， andropet 拿钱回头买 google 的 tpu。 全剧看 top 一 百 ai 话题十五条，却吃掉百分之三十一，得分百分之四十一。评论 谷里四条是 ai 域名榜第，靠十六次领跑。数据采自四月二十五日 h n 热榜，今天 h n 前一百条里， ai 大 模型占三十二条，合计一点一万分七千二百五十七条评论，榜首讨论集中在 deepsea v 四 g p t。 五点五和科沃质量风波。 deepsea v 四拿到一千九百八十九分，一千五百一十六条评论，社区最在意的不是发布会，而是低价好文档，以及跑在华为芯片站上的完整 阅帖。评论里的核心质疑是， ai 编程下的写代码时间是否又变成了独代码和审查成本工作计划最高头 n 四百亿美元， 把它看成供应商融资前 tpu 云和同要成闭环。如果模型商品化，真正的利润可能在算力入口比特和 c i l 供应链攻击，无科技拖拉机走红也只向同一个情绪。技术越强，社区越想要可验证，可修，少锁定系统。今天的关键词是可信。 从排版角度来讲啊，这一档的模型有完整的编辑自觉分进脚本呢，会自动标注 t t s。 实测的时长精确到秒，然后再去反推画面的时长。 g p g。 五点五的定稿啊，甚至自己列了这个时间码的对照表，图文的重点分明，然后动画的节奏也很合理。 t p t。 五点五的短板是首页的，这个数据格式化，没有正确的去渲染。然后从内容角度来说呢， oppo 四点七旁白其实是最讲究的，这可能跟大家的直觉上也比较吻合。 开场四秒钟就切入了三件事情，每一件呢都有具体的数据，加上一句这个嗨客女子原话做压轴，结尾呢，还单独留了十几秒钟做整体的这个全局的数据的复盘，然后这六个里面是唯一一个自己做了 结构化数据分析的这个模型， g p t 五点五呢，选题抓到了这个资本与算力的闭环这个独特的视角。别人都在讲模型本身，然后他呢，在讲生态，在讲一个大的宏观的这个这个角度，但结尾啊，那句就是今天的关键词，是可信。这样句话呢，我觉得就比较仓促了，像他感觉到时间快到了，然后硬切了一个结尾，这种感觉 怎么说呢，就是五十七块钱的 office 啊，贵是真的贵，但能力呢，确实也是最顶尖的。中间党的两个模型呢，就是 dipstick v 四 pro 跟 gim 五点一这一党的模型啊，都只是完成了整个工作的一半，但只是完成的一半不同。 v 四 pro 呢，赢在内容。 r m 呢，赢在了排版。 v 四 pro 的 排版呢，主体是左右结构的，图片被挤得比较小，文字也比较小，远不如第一梯队的那种舒展的，然后清楚的感觉，但有亮点啊，就是首页它做了一张热力图，是这六个模型里面我觉得最具设计感的这个开场，然后结尾这个转场，还用了这个色块动画，看得出来很有这个设计的意图啊。 然后字幕显示呢，我觉得就是比较正常。 v 四 pro 的 内容啊，我觉得它写的旁白是六个模型里面最像写给人看的一份。 d c v 四，近两千顶铁， 完全开源零抠的纯华为 samsung 芯片社区最镇的不是跑分式文档，开发者说比 open a i 好 太多。有人留了四个字， from hackers to hackers。 敢直接把这个 hacker news 的 评论原话当京剧引进来。 from hackers to hackers， 然后循环贸易 中表达呢，保留得很完整，四个镜头的每一个都有一句压得住的短句，然后开源再追，闭源再堵，开发者用脚投票。这句收尾呢，比 opus 我 觉得是最接近第 题。对的，开头有数据统计，然后文字跟图片都足够大，排版很舒服。唯一的问题呢，就是字幕遮住了这个皱纹。我反馈了一次之后呢，也没有修好，但是 g r m 五点一的内容啊，就差强人意了，基本都是新闻播报， 每个镜头的结构呢，都是谁发布了什么数据，多少社区说了什么东西，没有一句呢是自己的这个视角，自己的判断，也没有把几件事串联起来一起的。这个整体的视角只看排版呢。 g r m 真的 厉害，但是把旁白跟分镜如果也算进去的话呢，我觉得 v 四 pro 可能更好一点，所以我把这两个呢，都放在第二档。第三档呢，就是 v 四 flash 跟 kimi k 二点六这一档啊，为什么放在第三档呢？就是因为我觉得它在排版跟内容上面都有些硬伤。你比如说啊，像 v 四 flash 的 这个排版，所有的页面呢，都是同一个上下结构， ppt 模板， 十六比九的图呢贴在上面，然后有大片的空白，字也偏小，开头的数据呢没有渲染出来，字幕也缺失，反馈之后呢，还是没有修复好。至于 vs flash 的 这内容呢，它的旁白基本上也就是在复读这个帖子标题，然后像 deepsea vs 那 段，讲到 sweetband 突破百分之八十，适配华为升腾，这现在都是标题的原话。还有的那段呢，也只是把世界名完成了念一遍， 完全没有自己的这种视角跟判断。然后 kimi k 二点六的排版呢，深图有浓郁的这种 ai 的 味道，深图的提示词呢，也是比较差的，图片也被裁切了，没有完整的展示，然后字呢，也偏小。 kimi k 二点六的内容啊，比 vs flash 我 觉得稍微强一点。选题呢，选了卡尔的信任危机，然后谷歌的助资 把续命和买保险两层的意思呢，都点到了旁白，比较有节奏感。不过相比第二档的 v 四 pro 啊，我觉得还是有点差距的，大家也可以自己看这两视频对比一下。最后来跟大家总结一下，就 gbt 五点五跟 oppo 四点七呢，排版跟内容两件事啊，都非常在线，贵呢，确实有贵的道理。 然后像 v 四 pro 跟 g m 五点一呢，都只能做到一件事，然后卡在中间。然后 v 四 flash 跟 kimi k 二点六呢，在我这个测试当中，两件事都没做到，所以我只能把它排在第三档了。收回这个 dipstick， v 四本身啊，国产第一梯队我就完全是没有问题的。 v 四 pro 一 百万的上下文，性价比也非常的高， 从内容上来说呢，甚至有时候可以超过 g p t 五点五，但综合实力呢，跟 opus 跟 g p t 五点五我觉得还是稍微有点差距。但你聊一下这次测试的本身的局限性，因为六个模型都只跑了一次，会有很大的这个随机性，换一次呢，可能结果又不一样了。 任务设计啊，我这次也是比较偏重于这个视觉方面跟代码能力的，对纯文本推理能力啊，其实不是特别的敏感。真正严谨的测试呢，应该每个模型都去跑 n 次，然后去它的分布，然后再叠加这个盲测打分。这期视频呢，算一个不太严谨的这个测试， 给大家一个基本的这种参考。最后再跟大家说一下，这次测试呢，用的 agent 是 派，在国内还比较冷门，但我现在自己啊，就是内部几乎所有非代码的任务呢，都在它上面跑，非常的顺手，非常的听话，非常的爽。它是个开源项目，完全不是广告，感兴趣的朋友呢也可以自己去学习一下，自己去体验一下。好了，今天视频就到这里，我是李总，黑经理超，我们下次见。
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01:36查看AI文稿AI文稿cloud code 终于出桌面端了，而且支持国产模型，这对于新手来说会更容易上手一些。想入门 ai 也可以从这里开始。以前用老板 cloud code 特别麻烦，还要用 cc switch 来回折腾，步骤多到绕晕。现在 cloud code 的 桌面端一出来， 直接简化到离谱，两步就能配置好，配置好信息就能用，不需要复杂的流程，我个人也比较推荐。接下来手把手带大家一步步操作配置。第一步，先装好桌面板，安装完成，打开软件，不用登录，直接点顶部 help， 在 单栏找到开启第三方插件的选项，我这边已经开过了， 所以不显示，你们第一次进来都会有这个入口，我也把入口样式截图放好了，照着点就行。点进去之后就能看到 developer 开发者选项，选择三方配置，就会弹出配置文件页面，核心就是配置网关，这里可以自定义命名，随意切换，还能复制现有配置再修改，非常方便。我已经提前配置好了，教大家怎么自己填写， 只要填杯子 u r o 和配置信息，再添加对应模型就行，模型可以手动输，也可以直接添加。很多小伙伴肯定好奇我用的配置 都是从哪里来的，今天一次性讲清楚，全都教你们怎么配置。首先先先说小米配置获取方法，有两种方式，第一种，参加小米官方活动，可以直接领取免费额度。第二种，直接注册小米 ai 开发者账号，注册完成 新用户直接送免费体验额度。讲完小米，再来说 deepsea 配置怎么获取，看这里，只需要配置基础信息就能使用，点击新建配置信息生成后直接复制保存，直接叫我配置里的填写就行，官方皆可，文档 也是同一个地址，然后就开始对话，开启你的 ai 之旅了。整套流程就这么简单，配置完就能无缝切换小米 d p c k 模型。
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02:51查看AI文稿AI文稿今天这期视频以 deepsafe 为例，因为收到群友以及评论区的反馈，说我上一期出的视频零四期有很多朋友用了之后，模型方面还是存在一些问题，比如说虽然设置的是 deepsafe v 四 pro， 但是实际上返回的是 flash 模型， 就因为我上一篇文章写的是以智普模型为例子的解决方案，那么视频就换成 deepsafe 为例。第一步我们需要下载 cc switch 这个软件，具体的下载方案呢，你可以在我的抖音群内找到，或者说你自己直接用浏览器搜索一下就可以了。我们下载之后点击右上角的这个黄色的加号，我们以 deepsafe 为例，点击这个 deepsafe， 然后我们往下滑， 在 api k 这里我们填入密钥名称，这里随便填，我们点一个测试吧请求地址，它是默认填写的，如果说官方有要求的话，以官方要求为准。然后我们再往下划看这块的模型选择，如果说官方准备好的话，我们直接点这个获取模型列表就可以了，如果发现获取不了，那我们就手动输入就可以了。 比如说我们想用的模型是 deepsea v 四 pro， 那 我们就直接输入 deepsea v 四 pro 就 可以，要注意一般都是小写。然后我们全都换成 deepsea v 四 pro， 默认是这个是最高级的，然后这个是中级，这个是低级， 以此类推，把这个选择最高级的模型，这个次一等，这个再次一级，这个名称要注意看一下，因为后面我们是要一一对应的，比如说这个模型的话，它是 deepsea v 四 pro， 之后在 cloud code 桌面端的话就是要对应这个模型的，我们点击保存 这里就可以发现有了这个测试用的模型。接下来我们来配置路由功能，点击左上角的设置，点击路由，点击本地路由，点击路由总开关，勾选 cloud 这个服务地址，需要记住我们后面会用到，那我们 c c switch 的 方面就配置完成了。 那我们来配置 cloud code 的 桌面端，点击左上角三条横杠，点击 developer， 点击 configure party inference， 进入 connection， 我 们点击右上角新建一个模型，比如是 deepsafe 测试用，点击 confirm， 在 base url 这里填写的就是我们刚刚说的那个服务地址，我们粘贴一下，然后 api k 照例填写我们的 deepsafe v 四 pro 的 api k 继续往下滑，在 model list 这里我们点击添加，我们在这里填写 cloud o p u s， 注意都是小写，如果支持一照上下文的话，我们就点击打开再添加第二个模型。 如果说你只用两个模型，那基本上到这就够了。这里的 cloud o p u s 模型与这里的 deepsea v 四 pro 模型对应这里的 cloud s o n n e t 模型与这里的 deepsea v 四 flash 模型对应。如果说你还有其他需要使用的模型，那你就继续点击添加，如果没有的话两个就可以了。然后我们点击 apply locally 重启，打开 cc switch， 点击启动。然后我们问一下你好， 测试模型发现可以使用，那我们就解决了这个问题了。好了，希望能帮助大家，祝大家用的愉快。
1152🍍Loading.ai
01:14查看AI文稿AI文稿大家好啊，这个伦敦钥匙老王上一条关于这个 cloud 的 视频又爆了，好多人都在问这个 cloud code 在 国内到底能不能用啊？首先大家必须要理解一个概念啊， cloud code 是 工具层啊，的模型，里边这个模型才是能力层 啊，用幼儿园小朋友能理解的话，就说这个工具是车，模型是发动机，所以说 cloud code 是 个车壳，但是里边的模型才是最重要的，要看里边接的是什么， 官方 cloud code 默认肯定是配合这个 out 的 模型使用，就是说的什么 solid， opus， 四点七这种， 呃，最新的模型，但是实际在开发圈里啊，好多人会用这个 cloud code 接其他的模型啊，比如说咱们这个内的 emax 啊，最新的这个 deepsea 四点零。所以说大家可以把国内这些编程模型工作流接到 这个 cloud code 里边，就说你能用 cloud code 这种工作方式啊，国内但但有时候它你要想用这个 cloud 官方的这个模型，它是有一定门槛的。好吧，就说大家就不要以为在国内就用不了 cloud code， 其实还是可以用的啊，大家理解了吗？
09:48查看AI文稿AI文稿大家好，我是小木头。 coco 目前是非常流行的一款编程智能体，有许多朋友呢也反复地问到，关于如何使用国产模型，那本期视频呢？我们就把目前主流的国产模型都过一遍，看看如何在 coco 指点国产模型。 本期视频呢？我们尝试覆盖 deepsea、 智浦、 kimi、 千问这四家国产模型。 clocko 使用的是 osmotic 它自己的 api 端点，刚才所提到的四家模型厂商都已经原生支持了 osmotic 兼容的端点， 意思就是说他们各自暴露了一个 url， 跟 appstore 官方的长的几乎一模一样。同样的请求格式，同样的响应格式，同样的事件协议。 coloco 启动的时候只看两个环境变量，通过修改这些环境变量 就能够将 coloco 接到任何一家兼容的服务器。这与 open e i 目前的 api 广泛的被其他的厂商所兼容是同样的道理。 首先我们要做的当然是安装 curl code， 如果大家还没有安装，跟着我一起通过 call 官方文档的这一条小小的 curl meaning 完成安装。那咱们先复制这个 curl meaning， 打开终端，粘贴命令执行， 很快安装完成。通过 cloud dash dash version 能够查看当前安装的版本。我安装的呢是二点一点一三八。 接下来我们就逐一的看看四家典型的国产模型如何继承到可扣的。首先来了解一下 deepsea， 在 官方门党这里也给到了比较详细的介绍。 我们首先要获取一个 deepsea api key， 点击 deepsea platform， 在 deepsea 后台创建一个新的 api key。 接下来咱们配置环境变量，第一个呢是 astropic base 二 l， 可以 将文档中这个命令复制一下。 接下来配置 api key。 根据我的测试，我发现官方文档所给到的这个环境变量呢，似乎并不能公众。因此呢，我通过测试发现应该配置的是 o s token， 大家可以在自己的配置和测试中验证一下，看看哪组环境变量才是正确的。我现在就将刚才创建的 apikey 粘贴过来。在 deepsea 的 使用中，我们还配置额外的一个环境变量叫 astropic model， 将其设置为 deepsea v4 pro。 现在呢，咱们启动 cloud， 可以看看配置的模型。目前呢，使用的就是 deepsea v4 pro。 完成配置了，我们打个招呼，看看是否能够实现端到端的通信，如果能够正确地得到回复，那说明我们的 api key 的 配置 deepsea 的 配置是正确的。 现在呢，我们就完成了 dipstick 的 配置，使用的是 api key。 接下来我们介绍智普的 g o m 模型，智普呢，分了国内以及海外两个版本。另一方面， g o m 还有一个独家的事情，他们有定制 plan 的 订阅， 但无论大家使用的是订阅，还是通过 api key， 通过账单的支付头肯的开销呢，在和 code 这一侧的配置都是一样的，都需要配置一个 api key， 因此我们要做的都是登录，然后来到控制台创建 api key。 现在呢，我就在智普的后台创建个 api key。 回到智普的官方文档这里，关于 call code 配置，我们来看看究竟需要做一些什么。 在官方文档这里，我们可以通过几种不同的方式来配置，一种呢是通过自动化的帮助工具，另一种呢通过自动化脚本，还有一种呢就是手动配置，我们通过手动配置来看看每一个具体的环境变量究竟配成什么。 对于智普而言呢， and shop it base you are you 使用的是 a p r dot z dot ai， 那 根据大家所使用的是海外版还是国内版会有小区别，那大家参考官方文档对应的配置 base you are you 就 好。 我们现在新开一个终端 base 幺二 l， 设置为文档中所提供的这个 api slash andropic endpoint。 接下来配置 api key， api key 呢，刚才我们刚刚创建复制一个粘贴进来， 模型的选择可以根据自己的偏好来，我们可以将 gm 四点七作为默认模型配置进来，同样的将 gm 四点七作为默认变量。那咱们启动 code 可以看到目前呢就使用到了 g o m 四点七，那能不能正常工作呢？打个招呼就好， 成功得到响应，端到端呢运行正常。我们现在呢完成了智普 g o m 模型的集成，如果大家使用的是 coding plan 的 订阅，那同样的将 api 配置进来就好。现在我们来到 kimi kimmy， 最新的 kimi k 二点六模型呢，是他们的当家主力模型。最值得一提的是它在 s w e bench pro 上百分之五十八点六的成绩超过了 g b t 五点四和 clopus 四点六 开源模型，单价比 sonnet 便宜了约五倍。如果你做 agencoding 任务多呢？ k 二点六是一个非常不错的选择。 同样咱们来到 kimi 的 官方文档，看看如何配置 clock code。 同样的首先要获取一个 api key， 来到 kimi 控制台，咱们赶紧创建一个。 接下来依然是配置一系列的环境变量。官方们呢，给到了一个非常友好的配置清单，我们可以复制它。首先配置 base 二六，接下来配置 os token， 我 们手不动地复制粘贴， 将刚才创建的 api key 复制一下，粘贴进来。模型我们配置成 k 二点六。如果大家需要细分配置 opus sonnet 海库模型呢？也可以通过以下的三个环境变量来指定对应的兼容模型。用什么？ 我们在这里呢，暂时就不配置它们了。配置完成，启动 code， 现在呢，就开始使用 kimi k 二点六模型。 依然打个招呼，看看端到端的运行情况，看起来挺不错，响应速度似乎比我刚才使用智普模型还快一些。不知道刚才是否在智普模型上有点小小的网络延迟？那这就是 kimi 模型的集成。 最后咱们介绍一下千万模型的使用，我会用到阿里云百链来分享如何集成通过百链平台提供的模型服务。我们来到阿里云百链控制台，在最下方 api key 这里创建一个新的， 现在就来配环境变量。那我现在给大家演示一下我是如何配置的。首先配置跟随一二六， 我用到的呢是 a p i v two x slash clotcode proxy， 这个略有。接下来配置 os token， 也就是刚才咱们创建的 api key。 最后指定模型，我用千问三 coder plus。 大家也可以参考文档中给到的不同的模型系列。特别是如果大家希望在 clockcode 使用中切换一下 opus hi cool sonnet 模型呢，也可以对应地使用 default hi cool、 default sonnet、 default opus 这几个环节变量来指定，这样呢，就可以切换对等的兼容模型。在这里呢，我们暂时就不做这个事情了，完成配置，启动 code， 来尝试一下，看看端到端是否工作正常，打个招呼吧， 没有问题，能够得到响应。现在呢，我们就将千万模型集成到了 coco， 现在我们完成了四大国产主力模型的集成，全部跑通。我们来回顾一下， 在每家模型的集成中，我们主要使用的就是几个环境变量，一个是 base url， 一个是 off token。 如果需要配置模型呢，就使用 astropic model 环境变量。在实际使用中，如果我们直接配置 api key， 以账单的形式来支付 token 的 开销呢，还是蛮贵的， 因此推荐大家尽可能的选择。当然了，特别是在编程的应用场景中，如果大家每天都在使用 ai 进行辅助编程呢？还是推荐大家使用订阅套餐，这样呢会经济实惠许多。 好了，今天的分享就到这里，在我们的分享中，实际的配置呢，会跟官方文档中似乎有一些出入，那大家可以参考我们今天的分享， 看看是否能够正常工作。另一方面呢，参考一下官方文档，看看文档中的方式是否适合你，是否能够帮助你成功的将模型集成进去。 那如果大家在使用中发现有什么出入呢？也欢迎在评论区给我们留言。那今天的分享就到这里吧，感谢大家收看，咱们下期再见！
56五里墩茶社
06:44查看AI文稿AI文稿你肯定被 cloud code 刷过屏，大家都在秀它怎么干活，怎么写软件，外界说的再深，但小白怎么才能用上它呢？看别人秀一万次，不如自己真的跑通一次。 但我知道很多零基础的朋友原本满怀期待，结果一看到那种需要敲命令行的英文界面， 瞬间都被劝退了，觉得门槛太高。别担心，大家都是从这一步过来的。为了帮大家避坑，我找到了一个对新手友好的方案，可以直接用格式化的界面与它交互。 同时我还会教大家怎么用咱们优秀的国产大模型来驱动它，不必为费用和网络问题而烦恼。 详细的文字版教程我已打包好来，让我们现在开始。第一步，打地基安装 node js。 首先， cloud code 是 用 ps 语言来编辑的，它是基于 js 在 电脑里跑的， 所以必须有一个引擎来驱动它，这个引擎就叫 node js， 并且在后续的构建过程中，我们也需要依赖它。我们打开 node js 官网，这里提供了许多安装方式。 作为小白，我们直接使用安装包的方式点击下载，下载后按照提示一步步安装就可以了。顺便告诉大家，装了 note g s， 它其实还附送了一个 n p m， 你 可以理解为代码界的应用商店，后续在扣定的时候会用到。安装后，我们在终端里输入这两个命令， 如果能正常返回版本信息，那么恭喜你就迈出了第一步。第二步，拎包入住安装 cloud code。 我 们先打开 cloud code 官网，把这里的下载命令复制到我们的终端，回车后它会自行下载。需要注意的是，使用 windows 电脑的同学需要把相关指令粘贴到 cmd 我 power sell 里边，等待进度跑完，这时候在终端敲入 cloud， 看到这个界面，那么就再次恭喜你， webcoding 大 门已向你敞开。没错，这个界面就是平时别人所展示的 cloud code 命令行界面，但作为新手的话，我们更习惯使用界面化的软件， 这样的话可能更有安全感一些。那么接下来第三步，让我们给 cloud code 装个皮肤，安装 ide 软件这边我们用免费的 vs code 来做演示。 vs code 呢，你可以理解为程序员用于写代码的软件，当然你也可以用其他的 ide 软件也是一样的。下载安装后，我们可以找到左边的插件，市场 这边我已提前安装好了，小白的话可以安装这个插件，先给界面汉化一下，这样学习起来就会舒服很多。 然后再找到 cloud code for vs code， 点击安装即可，这样我们就可以以界面化的形式使用 cloud code 了。第四步，装上大脑，给 cloud code 接入大模型。 这里有两种方式，第一种是直接登录 cloud 账号，使用 cloud 自带的模型，但作为新手，第一我们要节省一部分费用，第二不太想折腾账号和网络的问题。 所以我们主要讲的是用 api 的 方式来接入大模型，这样我们就可以把 deepsafe 等其他大模型接入，或者把你的扣丁 plan 接入到 cloud code 里边。 这里我们可以使用开源的渐变化工具 cc switch 来配置和管理我们的 api。 点击这里的 release 版本，找到适合你的电脑版本下载即可。打开软件，点击添加， 我们以 deepsafe 为例，选好后软件把一些信息已经帮我们预制好了，需要我们填入的就是这里的 api k， 我 们需要在 deepsafe 这边创建 api k， api k 就 相当于是你调用模型的账号和密码，复制后把它填入到软件中， 点击添加，这个时候你就能够开始使用 cloud code 了。我们发个消息测试一下，可以看到我们得到了模型的响应，看到这里的同学并且没有睡着的弹幕扣个一，恭喜你，你已经过了四关， 成功用上了 cloud code。 当前这个界面确实是用来写代码的，但别怕，来，我们先用大白话让 cloud code 帮我们干个活。 以我平时录视频为例呢，每次我都要用手动的方式来建立不同的素材文件夹，那这次就让 cloud 帮我建一下输入指令，帮我在我的频道文件夹下建立一个名为 cloud 的 文件夹， 里边包含了巴拉巴拉五个文件，你看他很快就建好了，但我在这里偷了个懒，我并没有告诉他文件夹的正确路径在哪，所以他也没有告诉他文件夹的正确路径， 且把之前的错误文件也删除了，圆满的完成了任务。所以给 agent 下指令的时候就尽量描述清楚， 这样就不至于他理解错误，特别是在 web coding 的 时候。好了，这就是 cloud code 的 简单的 agent 的 能力，他能干的事情其实还有很多。接下来呢，我们一起做个简单的超梦进化论的频道网站。首先需要在电脑上建立一个文件夹，用来储存代码，建好后选择打开， 因为咱们还没有开始写代码，所以看到的目录是空的。然后我们需要在这里输入提示词，让 ai 进行 call 定，如果不知道怎么写的话，可以把你的想法丢给 ai， 让 ai 帮你写一个。比如我把参考资料都喂给他，并且告诉他大概需要一个什么样子的网站， ai 就 帮我生成了提示词。我们把提示词给到 cloud code 就 可以。在 call 定之前呢，我们先选择一下模式。第一个模式的意思是每次改动都需要经过你的允许， 第二个模式就是自动默认允许，但它在遇到一些高级权限时还依然会询问你，平时建议选这个。第三个是 plan 模式，在写一些复杂或比较大的项目时，可以优先使用模型，会想好思路再进行 coding。 第四个则是完全放手不管，全交给 ai， 但是不建议选这个。我们来看一下第一版网站的生成效果，中规中矩，感觉 ai 味满满。我们可以找个关于设计的 skill， 让他重新帮我们设计一下 skill， 就 像一个说明书，能够告诉 ai 怎么规范做事。下载 skill 也很简单，我们可以在这个网站或 github 上找到很多优秀的 skill， 不会安装的话可以把链接直接发给 cloud code 就 可以，它会自动帮你安装，安装后点击斜杠选择这个 skill， 让 ai 帮我们把网站 red 赞一下，你看在设计的过程中，它询问你要了很多信息， 我们来看一下效果。这个去掉了 ai 位，还帮我设计了两种模式，在使用能力一般的模型的情况下，也能帮我们迅速实现精美的 ui 效果。好了，以上就是本期的所有内容，感谢你能看到这里， 本期视频的目的是帮助小白快速入门，先找一下感觉，如果对你有帮助，请记得点赞关注，我是超梦进化论，我们下期再见！
272超梦进化论
05:07查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好， deepsea v 四 pro 我 深度体验了一周左右啊，今天我们不急于纸面的数据，拿真正的项目来对比，实测一下 deepsea v 四 pro 与 cloud oppo 四点七的全方位代码能力。 那首先先来说一下测试的规则，为了保证测试流程的公平和正确，我们让每一次任务单独去启动了一次 cloud code， 实现绘画的隔离运行模型，只读取对应的提示词和必要的项目文件。那并且我们做了这个防作弊的隔离禁止模型，去读 任何关于评分标准的记事词。模型运行完之后呢，我们指定他输出到一个单独的文件夹里，然后我们再根据评分标准去让 gpt 来进行评分，最终是由 gpt 五点五进行评分。 那这一次的测试内容主要分为三大块，第一大块是前端的生成，第二大块是后端的生成，第三是 bug 的 修复。并且在这三大块上又分了不同的小块，向前端和后端，我们分为了两个级别的，这个项目， 那个修复，我们也分为了小项目、中项目和大型项目三个不同规模的项目。我想这个应该是全方位去测评了所有的模型的能力，不管是他的工具调用也好，他的推理能力也好，他的这个上下文管理也好，基本上可以覆盖到所有的编程的场景啊。 那最终的结果是这样的，我们从这张雷达图其实可以很清楚的看到， deepsea v 四 pro 跟 oppo 的 四点七还是有一定的差距的。呃，我们看柱状图可以看到详细的一个差距评分啊，那接下来我们去逐个分析一下不同任务它的详细的对比， 那首先是前端的能力上，第一个级别的前端 deepsea v 四的评分要低于 oppo 四点七，但在第二个中，他却实现了反超，那在后端项目上，也是第一个 deepsea v 四 pro 更差一点，第二个他反而追上来了， 包括在 bug 修复上，也是 bug 修复上。在小型项目中， oppo 四点七比较强，但是在中型项目中，他就差的有点太多了， 但最终到了大型项目，他反而他们两个持平。其实从这不管是前端后还是后端，还是 bug 的 修复上，可以反映出一个东西，就是 keep safe v 四 pro， 它的上下文管理能力非常的强大。 他们在官方的宣传稿中有说到，他们引入了一个全新的上下文机制，可以看到这次的测试结果也正反映了这一个特点啊。 他们的推理能力，或者说他们的智商可能还不如 oppo 的 四点七，但是在大型项目上， oppo 的 四点七他的上下文管理能力不行，所以在大型的项目上，或者说大型的任务上， tips v 四 pro 反而追上一点分。 像在前端的这个 l 二级别的前端，他甚至实现了反超，包括后端上，他也得益于他的上下文管理，他也实现了一些评分的追赶。 那在 bug 修复上，也更是在小型的 bug 修复上，两个模型的智力可能都可以胜任。这个任务比较简单，但在中型的 bug 修复上，他们的差距就比较明显了。 最终到了大型项目，因为 oppo 四点七上下文的管理能力不行，所以他们两个能力最终又持平了。 那这一次的测试结果还是让我非常的 amazing 啊，因为 deepsea v 四 pro 是 一个开源的模型，而 oppo 四点七是一个商业级的闭源模型。那还有一个特别让我 amazing 的 地方，就是它的价格， 这两个价格的对比都是按照官方 api 的 计费去进行的，那 deepsea v 四 pro 总花费是十六人民币左右，而 oppo 的 四点七花费达到了三十八美金，也就是二百七十四人民币。 deepsea v 四 pro 的 成本仅为 cloud os 的 百分之五点八， 所以整体来说， deepsea v 四 pro 的 这个价格加上它的开源，那对比 oppo 四点七的这个差距，我觉得还是令我比较满意的，特别是在大型的项目中，它有一个比较好的优势啊，但当然它的短板也很明显啊，就是对于复杂任务的这个处理能力还是不够强。 当这个 deepsea v 四 pro 的 发布呢，我想更多的意义不在于它的 a 卷的能力有多强，它的编程能力有多强。呃，我觉得更多的意味着中国的 ai 大 模型提升到了一个全新的高度，不仅是在它的能力啊，更多的是在它的价格方面， 它的价格有如此高的优势，并且它的上下文能力又有如此的强大。整体对于模型选择的建议来说，如果你的预算充足，那毫无疑问肯定是使用 oppo 四点七的，但是 deepsea v 四 pro 真的 是太便宜了。 呃，如果各位有兴趣的话，可以自己去进行实测一下，看看 deepsea v 四 pro 的 能力到底是怎么样的。后续我也会把我的测试流程开源到此结束，感谢各位的观看。
187程序员_秃头哥
05:51查看AI文稿AI文稿今天咱们录一个特别简短的一个教程啊，就是说昨天小米发的这个免费的创作者激励，他免费给的 token， 大家该怎么配，该怎么在工具里边用，有些人不太清楚，咱们简单介绍一下。 嗯，昨天那个免费激励的这个计划申请率还挺高的，只要你申请，基本上百分八九十都能通过啊，没听说是谁申请了没通过的。他给的最基础的套餐就是这个 token 里的这个两亿的这个套餐，就是价值六十多还是九十多八十多那个， 哎，我连续包月，这是美元，美元大概九十多吧，这一个套餐免费给两亿 credits， 大 概。如果说你不是使用这个 pro 版本的话，它是一对一的，相当于两亿 token， 如果说使用 pro 的 话，相当于是一对二的，大概它就是对应一亿 token。 这个基本上平常不怎么用的话，这个使用量的话是够了，如果说平常老用的话，这个估计一两天就用完了。 嗯，我来说一下这个，简单介绍一下这个配置的过程吧。先是说这个 tree， 这个 tree 的 这个里边配置自定义的这个模型，然后新建一个窗口，在这里边有一个添加模型， 直接添加进来以后，进来以后是这样一个页面，因为我刚才打开了所有弹窗啊，进来以后这个页面，然后添加模型，然后随便随便选，因为它后边是支持一个自定义请求地址的， 这个地址就是小米这个地址直接粘进来就可以，但是他要注意一点是小米只给到了 v a e 这一块，后边这个 chat communication， 后边这个都没给，所以说要自己手动拼上这一块才能真正的请请求到模型这一块的话，就选择其他模型，然后直接 输入这个模型的 id， 这个模型 id 就是 这个小米，呃， miimo 可以 看一下这个文档，文档里边我们就看一下这个 glotcode 里边吧，但这个里边能看到这个模型 id 都是这种 mimo 杠 v 点 v 二点五杠 pro， 就 直接直接输上 v 五杠 v 二点五，二点五杠 pro。 这个为什么说已存在？是因为我下边已经配了这个 openai 的 这个模型了啊，所以说这个，呃，你们自己配的第一个的话是肯定不会存在的。 然后后边的话就可以把这个小米上边把小米网站上给的这个生成的这个 api 直接复制进来，就可以看到这个，呃，直接添加模型，把这个地址钻进来，然后 add complications， 这样配置完了以后再把这个 c 要粘进来，然后一键添加模型，然后这个地方就有了。然后左下角这块看到模型这里边就是我刚新加的那两个，这样就相当于可以直接使用了。 呃，替换掉这些里边需要排队这些，所以就相当于都是免费用的嘛。然后第二个咱们要说的是这个 open code， open code 界面了，需要 some models， 我弹出来一个框，它下面也带有一个连接的服务商， ctrl 加 a， 然后我这里边进来以后就是小米 里边就可以看到，哎。小米的 token plane， china 地区的，中国地区的，然后新加坡地区的，欧洲地区的，呃，一般的这个大陆的账号就是这个，呃，小米的国内地区的，直接点这个以后输入 api k 直接回车 之后你再进，最后再这个进这个模型里边就可以看到小米这些体验，所小米就能看到小米 togpla 里边这一个中国区的一些模型。我这有一个别的账号是香港区的，所以这有两个， 所以说这一块的话都跟那个 open globe 是 确实好用。然后第三个咱们就说的就是这个 cloud code， color code， 我 现在是习惯用这里的这个插件啊，这个挺简单的，这个 color code 的 这个配置方式呢，就是修改，根据这个我先根据小米的这个文档来说一声吧， 文档里边一进到这个文档里边可以找到集成扩展，里边有 color code， 点击进来以后这个就是配置的地方。从这一步第一个就是修改这个 setting jason， setting jackson， 就是 autopilot 的 一个个配置的一个文件，还有一个就是改一下这个 drclod 的 jackson， 我 们打开一下 都是在用户目录下的，这就是主目录，就是跟那个 windows 一 样，在用户主目录下有一个 close 点点 close 的 文件加有个点 close jason 的 一个文件。咱们先检查一下这个点 close 文件里边配置的这个东西，它需要配置一个呃，自动完成这个 on board 的 这个，这个参数 你看进来以后看到我这个之前是已经用过别的模型了，所以他进来是 tree， 这是 tree， 所以 说没有问题。然后还有一个就是这个点 glow 的 文件夹下边的 setting jason， 然后回到这个里边，点 glow 下边有个 set setting the jason， 这个里边 就是按照小米这个配就可以，只需要配置这些，把 biosil 改成小米的刚才那个 biosil， 当然你要注意的是这是 osmic 的， 不是那个 open i 格式的，小米提供了两个格式的这个地址，还有一个就是这个认证的 token， 把这两个改了以后直接粘进来就可以， 之后的话我这里边配置的其他的信息不需要关注。我就是因为我之前用过，所以这个它没有的话也可以正常用。 所以说今天的这个三个工具的配置基本就讲完了。一个是 tree 添加魔镜里面就可以自定义， 一个是 open code， 在 这里边可以直接连接，还有这个 cloud 就是 改一下配置文件，直接运行就可以， 所以就是今天的这个讲解内容就到这了。
1563小锁索
09:27查看AI文稿AI文稿本期视频来分享如何将 deepseek 的 vs 模型接入 cloud code， 并解锁 em 的 上下文以及 max 思考等级。我目前已经将 deepseek 的 最新模型 vs flash 和 vs pro 通过 ipad 的 方式来接入了 cloud code。 vs pro 模型在降价之后性价比也越来越高了，并且对 a 键的也有做专门的适配， em 的 上下文对于大多数人来说也更加友好。 视频内容主要分为四个部分，第一需要先安装一下 cloud code。 第二，安装开源工具 c c switch。 第三，需要购买一下 deepsafe 的 api 并完成配置。最后再来测试一下 deepsafe。 v 四 pro 加 cloud code 这套组合表现怎么样。废话不多说，我们现在开始 首先来说如何安装 cloud code。 大家常说 cloud code 经常被封号，那其实封的是拥有模型能力的个人账号，但 cloud code 作为一个单独的软件是可以正常下载和安装的。 没有订阅官方的模型，我们依旧可以使用它的框架当成是 opencloud 或者 hermes nint 这种。在他们的项目官方网站这里也有明确的说明。终端 cli 和 vs code 也支持第三方提供商。 本期视频演示的是安装 cio 版本，也就是最通用的版本。这里有一行中的命令，它支持 macos、 linux 和 windows 这几种不同的系统版本。 windows 这里分为 power shell 命令和 cmd 命令，并且 windows 用户需要先下载安装下 get， 如果没有安装的话，可以到 get 的 官方网站下载安装包进行安装。 这里复制这一行命令，然后打开终端 app 或者 power shell， 输入他们提供的命令回车执行就可以了。我这里已经安装过，所以不再演示具体的步骤。安装好之后可能会出现一个提示，大致意思是安装已经完成，但是 control 的 安装位置并没有加入到电脑的环境变量中。 这里直接复制这行他提供的命令，在终端执行一下，搞定之后输入可拷的 code 杠杠微刃来确定当前的版本号。后续使用的话，直接在终端输入可拷的命令就可以打开了， 但是你那里可能会提示不能连接官方服务。接下来我们来安装第二个工具 cc switch。 cc switch 是 一个开源工具，它能够让 cloud code codeys、 opencloud 这类的 a i a 检测，方便地切换模型。累计下载量有三百多万，在 github 上面也有五万多个 star。 它有很多实用的功能，比如一份配置同步到多个应用，支持热切换，不需要退出应用切换模型。还有用量仪表盘，能够查看你的请求数和头克用量等等。 我们在项目的首页这里有一个已发布的安装包链接，点击进去，然后在这个界面直接划到最下面。这里有很多的安装包版本，如果是 mac os 系统就下载这个 mac os 点 dmg 的 版本，如果是 windows 就 下载这个版本。下载好之后直接点击安装包进行安装就可以了。 它这个项目的说明文档也有比较详细的安装教程。第三步，到 deepstack 的 开放平台购买 api。 我们来到 deepsafe 官网，点击 api 开放平台，我这里之前已经充值了一些，在网页和 deepsafe 对 话是完全不收费的，但是想要调用 api 就 需要进行充值。他们目前没有推出类似 tokpline 这样的按月订阅的套餐，好处就是用多少花多少。 目前他们对 v 四 pro 模型打二点五折，每百万 tokens 缓存命中情况下输入是零二五元，未命中是三元，输出是六元， 这个折扣目前是到五月三十一号截止。 v 四 flash 模型和 pro 模型的价格对比可以在官方的 api 文档里查看，这里点击充值按钮，然后选择金额和支付方式。建议先小额买一笔，用完之后根据自己的实际使用情况再进行补充购买。 付款完毕之后，点击左侧的 api case， 点击创建，然后复制这个 key 的 密钥， 注意这个 k 的 密钥只能够在创建的时候查看，关闭这个页面就看不到了，如果丢失的话，就需要重新创建一个 k， 然后打开 cc switch 这个应用。我这里已经添加好一个 deepsea 的 模型了，选中这里的 cloud 的 图标，然后点击添加， 在预设供应商这里找到 deepsea， 在 api k 这里填写 k 的 密钥，然后这里需要修改一下这几个模型，可以直接参考我这个填写 默认模型就是 deepsafe。 v 四 pro 后面加上 em 是 因为之前的公告有说明，这样才能够开启 em 的 上下文，然后点击添加就可以了， 这里就会多一个 deepsafe 的 模型，点击这个按钮来测试当前 api 是 否可用。点击这里可以配置用量查询，查看当前还剩多少余额， 勾选这里，然后点击保存配置，这样的话就能够看到还剩下多少钱了，然后点击起用，就能够正常的使用可绕的扣子了。左上角有一个设置按钮，通用，这里建议打开开机自启使用统计，这里也能够查看 ai 模型的使用情况和成本。 我们打开终端应用，输入可绕的指令，那这个呢？就是 deepsea v 四 pro 的 模型，并且是一百万的上下文， 我们输入指令斜杠 context 能够查看，这里确实是一百万的上下文 tokens。 这里的默认思考等级是 medium， 可以 使用命令斜杠 effort， 然后空格后面的话就会显示哪些等级可选，这里输入 max 回车确认，这样的话思考等级就会调到最高。还有一个命令可以快速的切换模型， 输入斜杠 model， 然后回车。默认模型其实就是 v 四 pro， 我 们之前配置的 apps 和 sonata 都是 v 四 pro， 嗨酷模型是 v 四 flash， 通过键盘的上下按键来选择，选中这个模型，然后回车确认， 这样的话模型就切换到了 v 四 flash， 这里输入命令 context 能够看到它的上下文，显示是两百 k 的 tokens。 最后一部分来测试一下 cloud code 搭配 deepsea v 四 pro 到底贵不贵，干活效果怎么样。 首先说一下，它是基于文件夹的工作模式，所以你需要先通过 cd 命令跳转到你想要它打开的文件夹，比如我的项目文件夹的路径是这个，就需要输入屏幕上完整的指令回车，到了这个文件夹后，输入 cloud 的 命令来启动它， 如果路径很长的话就比较麻烦。有一种方法可以简化一下， windows 用户应该可以直接在文件夹右键从当前文件夹位置打开终端， mac 用户右键的话是没有的，但是可以直接将文件夹拖拽到终端 app， 那 当前终端打开的文件夹就是这个项目文件夹， 输入 cmd 命令，可以查看当前文件夹的路径，然后输入 cmd， 启动 cmd 的 code。 第一次打开的时候需要确认一下这个文件夹，点击 yes， 后续退出的话需要连按两次 ctrl 加 c。 这里安装一个归藏老师最近开研的一个 ppt skill， 设计是比较美观的。 来到他的项目仓库，这是一个电子杂志风的网页 ppt skill， 纯网页形式，适合线下分享，但是不适合培训课件。这个 skill 的 名称叫做归藏 ppt skill， 这里提供了多种的安装方式， 最方便的就是直接复制这一段话，然后发给 ai， 选中这一段话， command 加 c 复制，然后来到 kol 的 对话界面， kol 加微复制，然后直接发送。 kol 在 执行任务过程中会需要一些权限的许可，遇到的时候直接选中 yes 就 可以了，它的框架对于安全保护还是比较好的。 整个的执行过程我就直接跳过了这里提示安装好了触发词，就是帮我做一份杂志封的 ppt。 ok， 我 在这里输入这句话，然后告诉他要做的内容就在当前文件夹中。在当前的项目文件夹中，我放入了一个 mail 文件， 内容是关于 code 的 使用方法论，然后回车执行。他会先查看项目文件夹的内容和 skill 的 使用说明，执行过程中可能会问一些问题，根据个人的需求选择就行。 我这里也跳过过程，大概直行了六分钟左右，一共生成了九页 ppt， 并告诉了我每页的布局和内容，以及怎么操作。 ok， 我 们直接打开浏览器来查看一下这个网页的 ppt。 这是第一页 codex 的 方法论，整体的设计风格确实是比较美观的，如果是个人制作的话，可能要花费比较长的时间，并且效果还不一定有他这个好。 第二页这里的话可能会有一点点问题，下方的文字有一部分被遮挡了，后面的页数大家可以具体去看一下内容觉得怎么样。 最后再来看一下安装这个 skill 以及制作这九页的 ppt 一 共花费了多少钱。 我在做之前是九点八九的余额，刷新一下网页，那现在还有九点三九的余额，一共是花了五毛钱。这里有一个每月用量的图标，展示每个模型花了多少钱。下面也有 token 的 使用详情，包括输入和输出的具体数量。大家觉得 deepsea v 四 pro 的 性价比怎么样？
2.6万小陈同学c_z
