claudecode可以写鸿蒙代码吗

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。

嗯，大家好，在上一个视频后面有很多同学想让我嗯出一个怎么配置，嗯， c c 加 deepsafe 加 maclab mcp 的 教程，今天我就嗯录了个视频，简单介绍一下。首先呢，有同学问就是为什么要嗯把这个 maclab 接入到这个 cloud 的 里面，然后关于这个我让都包做了个 ppt， 这是我第一次让都包做 ppt， 我 只能说嗯，真可以。 然后，呃，我就简单说一下吧，就是呃传统的网页端 ai 工具呢，就是我们只能去嗯，我问他答案，然后我自己去复制粘贴，然后运行，这样有的时候代码出现 bug， 或者说结果不对的时候，我再去问他怎么解决。然后嗯，就是 所谓的难以实现真正的自动化啊。有了这个可乐扣加 macbook mcp 之后呢，呃，我们就可以让 ai 自己去写脚本，然后自己去跑 macbook 仿真，自己绘图，自己发现 bug， 自己修改，然后同时呢判断结果是否正确。 比如说对于一个呃 pid 控制来说呢，呃，它会根据呃控制性能自主调整 pid 的 参数。然后这样呢，对于我们来说，我觉得很多时候我们就可以告诉他，呃，我们想做一个什么样的控制器，然后呃我们的 id 是 什么，然后让他自己去写代码，跑仿真验证就可以。呃，然后接下来就是我们就开始讲怎么去配置这个环境。 首先是准备工作，第一个是要确保已经正确的安装了可乐扣的，并配配置好的 deepsea v 四 pro。 嗯，如果说大家有条件用其他的大魔镜也可以，就不一定非要用 deepsea v 四 pro。 然后这里我放了一个我参考的 教程，大家可以网上有很多，大家可以去参考这个教程，也可以去参考其他的，反正就把这个东西装好就行。然后第二个是要确保电脑上有 mate lab， 最好是二零二四 b 或更高版本。我问 deepsea， 他 说低版本可能不兼容。好，那接下来我们就开始操作。第一个是要，呃，就是把这个 mate lab mc 或者低版本可能不兼容。好，那我们首先打开浏览器，然后搜索它， 这里我已经搜过了，我再搜一遍。好，这个就是 massworks 的 官网，大家感兴趣可以进去仔细地研究一下。里面就是，呵呵，它是怎么讲解的啊？不好意思，我最近有点感冒。然后，嗯，这里我就不打开它看了。然后我们就直接到 github 里面去下载这个，呃， m c p 的 co server， 呃，有时候这个 github 打不开，我们可能要上一些手段，我先暂停录制一下。好，经过不懈的努力，我把它打开了。打开之后我们找到这个 release， 我 还在加载，看一下能不能打开。还可以， 我换了个浏览器，打开了就是，呃，进入到这个 release 里面，然后找到，因为我是 windows 系统，所以我就选这个。呃， win 六四点 e x e， 然后点击它就可以下载了。 然后，呃，选择你要下载的地方让我看一下，我应该是下载了，下载到了这儿， 在这里我已经下好了。呃，就大家要记住自己把它下载到了哪个文件夹后面要用的。然后接下来就是可以去，嗯，返回到上页。呃，我们可以看到，嗯，往下翻 cloud code 这里，然后这里有安装的命令， 我复制的是第二个。然后大家，呃，咳，其实复制这个就可以，然后我看就我给大家看一下，我把它复制到了这里。 我们需要改的是，呃第一个这个路径，这个路径就是我们刚才下载的那个，呃， esd 的 位置，就是大家可以对应着看，就是我刚才把它下到了，就是这个文件夹里面，然后就把这里改成它，然后接着就是第二个，这个是，呃，就是你的这个目标的工作区，然后我是呃自己专门建了一个， 呃，自己专门建了一个文件夹，应该是这样的，就是我专门去建了一个专门做这个事情的 cloud code maclab 这个文件夹，然后我把它改了，对我的个人工作区在这里， 然后这是一些其他的设置，大家可以根据。呃，这是这个浏览器，大家可以根据呃下面的这个参数设置选择你需要的，然后这里我就不一一讲解了。呃，大家感兴趣的自己看一下，然后根据自己的需要去设置对应的参数就行。嗯，然后那我就在这里，呃直接用我的这个 号，然后现在，呃进入我的这个目标工作区，然后出 cmd 打开终端，然后在终端里面我们复制这个命令， 然后把我们其他的这些参数设置也都放进去。好，呃，然后我们稍回车，呃，看到这个 id 的 这个 mcp server， mytable with command 什么什么就应该已经搞好了，嗯，搞好之后呢？呃，我们打开它。 好，然后现在我们就测试一下我们这个，呃它能不能跑 mytable 的 代码，然后这是我给他准备的一个提前准备的一个任务，就是做一个这个，呃倒立摆的一点 c 控制器 复制，复制进来给他，然后看他能不能做这个事情。嗯，这个任务就呃，首先包括，呃构建这个，呃倒立白的一个模型，然后设置控制器，然后我给他一些呃需求，然后让他自行选择合适的参数，然后给给定了缓存时间，然后让他去呃复制什么样的图像，最后呃保存滤 镜，他可能思考的比较慢。 好，这里大家可以看一下，就是在这个文件夹里，目前啊只有呃两个 ppt 和一个这个 tst， 然后我呢全程就是，呃没有没有打开 mate app， 我们等会儿可以看看他能不能自己写完这个脚本，然后自己去运行它。 好，他就想完了，他要开始呃做了，就是他把呃目标分成了，就是他把这个任务分成了两步，第一步是设计 a a r c c 参数，然后写 my tab 脚本，第二个是运行 my tab 脚本并验证结果，我们等会儿看一下他做的怎么样。嗯， 他就写好了，我们看一下，大家可以看到这里出现了，就是呃我让他生成的这个脚本，现在他要做的是运行这个脚本 遇见了 bug， 然后他现在在自己修复， 从刚才弹出来的那个图上看还凑合，虽然不是特别好。呃，我们可以看到它已经按照要求生成了我们几个想要的图片。呃，这个是角度控制的， 然后这个是 e s o 估计的。哎，对不起，怎么打成 figure？ 就是 看到，嗯，还行吧，还行任务才算是完成了，至于效果怎么样那，呃可以后面再慢慢调，我们自己也可以去调 好。然后最后他运行完之后，嗯，他会说，嗯，他就是做一个完整的结果汇总，包括生成的文件，然后控制器的参数是什么。这个时候我还打那个飞文件，把 wifi 打开了， 然后还会分析，对，大概就是这个情况，我们可以，嗯，再做一个人物，第一个是让 e s o 的 数值不要和系统数值一样 测试，不同待关。嗯， 其实在这里已经分析过了，可以看到嗯，他这个，他会自己计算出这些嗯指标，来判断他是否达到我们最初嗯提的这些要求。 这个我觉得是一个很方便的地方， 他现在说他正重新写脚本， 好，他现在是改脚 本，这就是他画的图， 对吧？然后我让他找到一个最优的， 那这样有什么用呢？就是我们在设计其他控制器的时候，呃，我们可以让它，就是可以主动的让它去呃，针对这个控制性能，然后去选择最合理的那个控制参数，呃，我觉得这个就可以，嗯，极大的就是降低我们这个手动去调餐的一个复杂度吧。嗯， 读出了点问题，等会还可以让它改一下，不过问题不大，这个都是小问题，反正最后目标我们是达到了哈。 我怀疑他是不是已经发现这个问题了，等会看一下。 我记错，怎么又把 wifi 给打开了啊？这个图 你问问他是怎么回事啊？是这个 啊，他说了，他说第一，呃，前两个 subplot， 呃是不稳定的，所以没有曲线的数据，然后他说，呃，他使用了，呃，就是他选择了稳定的参数。六， 现在就好了，对吧？ 这个图现在就正常了，可以的。好，那这个任务，呃，包括那个 bug 的 修复就就算是完成了，其实应该也不算是 bug， 反正就是它。呃，跑出了我想要的东西。嗯，开始说了，分析了问题的原因，然后进行了修复。 好，那今天的视频就录到这里了。呃，因为是我第一次呃录这种教学类的视频，如果有什么地方呃，没有没有讲清楚，或者说没有做好的，欢迎大家批评指正。呃，如果有什么地方就是大家还不太懂，可以在评论区问我或者说私信我都可以。

今天的目标是手把手教大家在没有魔法、没有 cloud 账号的情况下，如何安装 cloud code， 不 需要任何代码基础。纯小白友好，我从 cloud code 的 内侧就开始用，到现在已经一年多了，每天工作都在用。但我并不是程序员，也没有任何技术背景，所以我想从我的视角做一个系列视频， 结合我实际的工作场景，从安装开始，一步一步带大家上手。先快速回答几个大家在安装前可能有的问题，第一， cloud code 和前段时间很火的小龙虾是一个东西吗？都是顶尖的 ai agent， 但路线不同， 小龙虾走的是广度路线，他活在聊天软件里，覆盖几十个平台，帮你处理跨平台的消息、日常邮件、 qq 了，走的是深度路线，他的规划模式、上下文管理这些设计，都是为了把一件复杂的事从头做到尾。我们在工作中要做的调研分析、小工具、工作流，本质上都是造一个完整的东西， 这是 ko 擅长的。第二，有那么厉害吗？能用来干啥？我是零技术背景的产品经理。举个例子，一份行业调研报告，以前我要花一周，现在跟他说一句话，十分钟出来做一个内部投票工具，以前要找开发排期，现在我自己半小时就做好了。我甚至还自己搭了一套广告物料投放生产的工作流，一天可以做十几组物料图。 第三，没魔法，没 ko 账号，还有必要装吗？市面上大多数 ai 编程产品，本质是 ai 辅助你写代码，前提你得懂代码， code 是 你说目标 ai， 自己从头做到尾，全程不用空代码。对零技术背景的人，这才是真正的用的形态，而且国产扣顶模型这一年做的特别快，接近 qq 里使用，可以满足大部分场景。我用 mac 来演示 windows 的 安装命令，我截图放在视频最后了，大部分步骤是一样的。第一步，装 homebrew， homebrew 是 mac 上的一个软件管理器，可以通过它来安装 qq 的。 打开终端，复制这行命令，粘贴发送。这个时候要输入密码，看到这个提示的时候回车就行。装好之后，这里会提示我们加一个路径，照着他给的命令我们复制粘贴跑一下， 我们可以输入这个命令验证一下。好，这个时候我们可以看到 homebrew 的 版本号了，说明已经安装成功。接下来就是安装 curl code， 同样是复制这一行命令，粘贴到终端里发送。 当我们看到这个 successfully installed， 说明 curl code 已经安装成功了，我们可以复制这一行命令验证一下。 看到最新的版本号是二点一点一四三，说明安装成功。同时我们可以输入 cloud， 当我们看到这个橙色的小螃蟹的时候，就说明已经安装成功，但这个时候还没有接入模型，它只是一个壳，我们可以先退出，连按两下 ctrl 加 c 退出。第三步是安装 cc switch， 我 们把这一行命令复制下来，然后在终端内发送 c c switch 是 一个模型管理工具，装好之后可以一键切换不同的国产模型，不用手动去改配置文件提示 c c switch 已经成功安装了。第四步，拿 api key。 我 今天用的是小米 miimo， 选小米纯粹是我自己用，觉得效果不错，性价比也高。浏览器搜索小米 api， 小米的话，因为我是订阅了它的一个月度套餐，所以 api key 和 base url 都跟 api 这边呢是不一样的。进到 cc switch， 点击右上角的加号，然后选择自定义配置。这里我们需要手动填写相关信息，把小米的 key 填进来，然后把兼容 andropic 接口协议的这一个 base url 复制粘贴过来。 点击获取模型列表，在列表当中选择 mimo v 二点五 pro 默认兜底模型。选择 mimo v 二点五 pro 添加仅用刚刚添加的这个。回到 terminal， 输入 cloud， 可以 选择一个自己喜欢的配色。看到安全提示继续按回车就好。选择使用推荐的设置，确认信任这个文件夹目录。 这里已经出现了 mimo v 二点五 pro 的 模型名，我们尝试对话试试。看到这里，恭喜你在没有魔法且没有 qq 账号的情况下成功安装了 qq， 可以 开始开 coding 了。可以尝试让它做一个小网站试试看。 除了小米， mimo c c switch 里还可以接其他的国产模型， g l m， deepsea， kimi， mini max 都行。配置方式是一样的，在 c c switch 里加一个供应商就行。 qq 很 快就把这个 excel 文件写好了，打开这个看一下效果。 到这里，我们已经成功地用 color code 写了第一个 web coding 的 小应用。 windows 的 同学安装逻辑完全一样，只是命令不同。 第一步用 winget 装 git， 第二步用 winget 装 color code， 第三步到第五步跟 mac 完全一样。装好只是第一步。下一期我会讲安装后的必要设置，不同的模式以及 skill 体系。大家有什么想要了解的，也欢迎评论区留言。这是 color code 从零到实战系列的第一期，如果你觉得这个视频有用的话，可以给我一个一线三连催更，我们下期见。

大家好，我是一名大一学生，今天想给大家介绍我在克洛德和 jammer 的 辅助下完成的鸿蒙应用 mood light。 这是一款轻量级的情绪记录工具，核心目标是帮大家更轻松地感知、 记录和理解自己的情绪变化。在克洛德的帮助下，我完成了从需求梳理、界面设计到代码实现的全过程，解决了 r k t s 语法调试、鸿蒙 ui 适配等很多开发中的问题。打开 mood light 情，他会用热力图直观展示你的情绪波动，让你清晰看到自己的状态变化。同时 我也记这样操作更简单直观，也更符合鸿蒙系统的设 计。整个项目从搭建环境、编辑界面到代码的调优，都是我一边学习一边推进完成的。对我来说，这不仅是一个实践项 发经历，也让我对鸿蒙开发和 ai 辅助编程有了更深刻的理解。未来我也会继续优化功能，比如加入更多情绪分析和个性化设置，让 modlife 变得更好用。作品已经在 disco 开园，欢迎大家前来 star 和关注，谢谢大家的观看！

半年前，我还在用 ai 写代码的方式来画 ui 啊，那虽然功能它全都是对的，但是出来的这个 ui 呢，总是一股 ui 味啊，毫无设计感可言。 最近呢，我就换了一种方式啊，情况开始有点不一样了，同样的一句话呢，专业的 ai 设计工具呢，做出来的 ui 界面呢，的确是更有产品感。那么问题来了，这些 ui 呢，真的是可以接入我们的开发流程吗？设计稿和代码之间到底能不能够真正的打通， 如何打通呢？所以说今天这个视频呢，咱们就做一个完整的测试，一句话，从 u i 到代码，真实的走一遍完整的开发流程，看看最终的效果到底怎么样。 ok， 那 我们先给他一句非常简单的需求啊，来看一下他第一版会做成什么样子。 好的，那现在呢，他就已经全部设计完毕了啊，整体呢，是这种紫色渐变的视觉风格啊，整体我觉得做的还是非常的舒服，对吧？啊，你可以看到这个金额卡片啊，信息的层级呢，是非常的清晰， 总金额呀，收入啊，支出啊，一眼扫过去就能够抓住重点。支出分类，他用的是环形图来展示占比啊，再配上右侧的这个具体的数据啊，是一个比较完整的信息展示的结构。那说实话呢，这种完成度已经不是以前那种 ai 随便拼一拼 ui 的 感觉了，更像是一个真的有设计思考在里面的产品首页 后面呢，我又让他把其他的这个相关的页面都给我做了出来啊，整体的这个效率大家可以看到是非常的高，无论是这个新页面，还是我点击按钮啊，弹出的这种二级交互的页面，都能够去延续他之前已有的这种设计的风格啊，就是可以做到 设计风格， ui 风格的这种不断的。那在功能模块满足之后呢，如果说你想要去对其中的某些 ui 元素做这种啊精细化的调整， pixel 呢，也是可以满足的啊。比如说我们这边啊，这个分类，我感觉呢它整体是有点偏左啊，就可以点击这一块区域，然后呢输入你的这个描述，很快呢它就改好了。 以前呢，我们用这个 ai 去做 ui 呢，本质上呢是在写代码，本来你只需要去改一个非常小的地方，但是它可能就把整个页面都给你重写了啊，就非常的不可控。 而这个 pixel 呢，它是直接在设计稿上面改啊，就是我们点哪里就改哪里啊，不会去影响其他页面的这个结构，说白了就是以前我们那种方式呢，是在赌这个模型它有一个稳定的发挥。而这个 pixel 呢，它其实是在精准控制设计这件事本身啊，所以说这两个工具的一个体验呢，其实完全不在一个级别。 ok， 那 接下来的话呢，我们就要去把这个 ui 设计转成真正可用的前端代码了啊，之前我们的一个做法可能是去截图啊，然后丢给 ai， 然后呢让他去帮我们复刻出来。但是这个过程呢，其实存在两个问题。第一个呢就是他是基于这个图片理解的，本质上呢是需要去依赖你底层大模型他的这个多模态的识别能力。第二呢就是这种识别他其实是有损的， 因此呢，他写出来的这个代码，很多时候呢，他的这个布局会不准啊，间距会不对，甚至他有的一个结构都是乱的啊，就是精度丢失非常的严重。 而这个 pixel 它的一个做法呢，是直接就帮我们生成了对应的前端代码啊，我们只需要去切换到这个代码式图啊，一个完整的前端项目结构呢，就展现在我们的面前，那左边我们可以去点击这个查看文件啊，也可以去一键下载整个工程。 接下来的话呢，我的一个做法就是把它复制到现有的这个项目文件夹当中去啊，创建一个同级的 backend 文件夹。接下来呢，我们可以去对科室说这样一句话， 那稍等片刻呢，我们对应的这个后端服务也就全部做完了啊，新增一条记账呢，页面里面其他的这个组建数据呢，也会随之跟着变化，说明后端呢和这个数据库已经是完全打通了。而且呢，你会发现，当你前端已经有了之后呢，你再去补充后端的这个代码，它的这个 过程会丝滑很多，因为这个时候其实你就不再需要去从零开始写接口啊，因为前面呢，你已经有了一套非常确定的 u i 结构了，每个字段，每个交互基本都已经把后台的这个数据模型给你定义了出来，因此呢，这个时候你只需要顺着这套结构去补充你后端的一个接口，去接你的数据库啊，然后前面的这个返回格式啊，包括字段的一个命名啊， 直接参考前端的这个定义来写就 ok 了。这个过程呢，跟我们以前写这种前后端的这个代码是完全不一样的啊，以前呢，我们是设计前端后端三段流程，它是相互割裂的，中间呢，我们还需要去经常反复的来对需求补充相关的一个细节， 但是现在呢，我们可以从一句话，需求到 ui 设计到生成前端代码，最后把这个后端给实现出来啊，这个 ui 呢，它不再只是一个展示用的设计稿，而是作为了我们整个开发流程的一个起点。 所以我这次测试下来呢，我能感受到的就是 ai 设计这件事情已经不再是出一张图这么简单了啊，它正在把原来设计前端后端之间那些反复沟通，来回对齐的成本慢慢给压缩掉，可以更快的去把一个想法推进到能跑能改，能继续往下做的这样的一个状态。那这也是为什么我会觉得啊，未来真正有价值的其实不是 你会不会写代码，会不会用 ai， 而是呢，你能不能够把这些想法快速的给组织起来，再借助这些相关的工具把整条链路往下推进，那至少从这次体验来看， ui 到代码这条路已经是比我们 想象当中更加的通顺了。 ok， 那 以上呢，就是本期视频的一个传播内容了，感谢大家的收看，我们下个视频再见， peace。

我今天给大家说一下啊， codex 啊，还有这个 cloud code， 还有 opencloud， 这三个到底什么区别？很多人根本不知道它这三个区别到底在哪里？普通人到底怎么去用起来？普通人到底适合用哪一种工具 能够帮助他在 ai 时代实现这个？不管说这个工作效率提升还是财富的跃迁，咱们这几个工具一定要了解清楚。第一个我们讲的这个， 嗯， cloud code， cloud code 呢，它是一个类似于编程代码的这样的工具，它对这个比较懂研发啊，懂这个数据代码的人，他比较友好，因为不用再去写代码了。 但是呢，对于小白来说入门其实挺难的，我们前段时间一二月份的时候一直在用这个 cloud code 的， 但是我发现对于普通用户上手来说是相对来说没那么容易。 那我第二个讲的就是这个 codex， codex 是 今年的五月份的时候，我们五月一号的时候，我已经开始正式在用起来了 啊， codex 给我整体使用起来感觉就是非常的友好啊，我不懂编程，不懂代码，但是它依旧可以操控我的电脑，依旧它可以写代码，就我只要发送指令就可以了。它所以说它对小白来说更友好，而且它内置了 gbt 的 这个大模型在里面，所以它有理解能力。 最重要的是什么？它没有太大的算力消耗的这个 token， 它不像这个其他的，像这个 cloud code， 像 opencloud， 它可能更多的是要调这个 token， 要接 api， 但是这个 codex 是 不需要的啊，我们只要订阅它就可以了， 所以整体来说还是比较省算力的，我充了两百美金啊，反正是非常够用的。然后讲的是这个 opencloud。 opencloud 前段时间龙虾爆火啊，那很多人都第一反应是啊，你们是不是在使用这个 open？ 但是我跟大家讲，我们并没有使用。第一呢，觉得他安装的起来太复杂了，不适合我们普通人。第二呢，他没有大模型的这个能力，他也要掉别人的这个大模型。第三呢，就是他的算力消耗的 talk 是 非常大的，很多普通人根本支撑不起。所以综上所述的话， 如果说入门级别的，我觉得还是建议大家使用 qdax 已经够大家了，而且这个能力非常强。想跟小林姐姐学习的啊，在评论区扣六六六，我来教大家。

去年我开发的美发售营鸿蒙版本已经持续在线上稳定运行好几个月了，因为这个鸿蒙版本和安卓版本和 ios 版本它是两套代码，也是鸿蒙版本是一套代码， 安卓版本和 ios 版本是另一套代码，那么这样的话就增加了一个维护的成本，要同时维护两套代码，那么近期我决定我要把这两套代码统一成为一套代码，主要就是采用后面开发的鸿蒙版本统一成为一套代码，主要就是采用后面开发的安卓和 ios 去 这样去适配三端，只维护一份代码，减少维护成本。到时候翻译好了安卓版本和 ios 版本，先找一些用户进行内测，然后公测，然后上线，大家觉得这个计划怎么样？

知乎 app 上最近持续霸榜了两个 cloudco 的 项目， jstark 和 superpowers， 它们之间有什么区别？到底应该怎么选？今天我一分钟给你们讲清楚。先说 jstark， 这是 yc 现任 ceo gary tan 开源的工程套件，他把 cloudco 的 武装成了一个二十三人的虚拟工程团队， 这个团队里包括 ceo、 设计师、工程经理、发布经理等等，串成了一个完整的工程壁环。他说用了这套流程，他的代码开发速度是之前的几百倍。 这里面有个 skill 非常值得推荐 office hours， 他 会模拟 yc 合伙人跟你对话，比如他会逼你把目标用户具体到一个人的名字、职位和痛点， 也会问你最小的本周能收钱的版本是什么，问你有没有坐在用户旁边看他用你的产品用好这个 skill， 能很大程度的防止自嗨式做产品。所以 jstark 解决的是你到底在做什么。 然后再说回 superpowers。 superpowers 做的事情本质上是在给 ai 利军规，它把整个软件开发流程拆成了十四个功能模块， brainstorming、 writing、 plan、 tdd、 code review。 每一个模块都是一套不可绕过的方法论。 他不会直接写代码，他会先问你数据怎么存，接口怎么设计，验收标准是什么。也就是说，他强迫 ai 在 动手之前先把需求想清楚， 并且写代码的阶段。他把大任务会拆成两个到五个小任务，每一个小任务派一个专门的子 agent 实现，再派另一个 agent 做规格审查，然后还会派一个 agent 做代码审查，多个 ai agent 各司其职，互相制衡。 所以 superpowers 解决的是你怎么做才能不翻车。最后用一句话总结，差一点， j stark 确保的是你能做正确的事儿， superpowers 确保的是你正确的做事。这两者完全不冲突，搭配使用才是满级 ai 编程的体验。

如何快速安装 cloud code， 并让他帮你赚钱？普通人学 ai 最好的方式就是花两个小时沉下心把 cloud code 装上，亲自感受一下这个地表最强的智能体到底能干什么？今天就教你零基础安装 cloud code， 不 需要任何代码基础，跟着做，五分钟搞定。 先说一个事实， cloud code 装起来确实麻烦，因为它要配好几层环境，你自己收教程。看完三行就想放弃， 但有一个取巧的办法，你不需要手动装，让另一个 ai 帮你装。这不是绕弯子，这是现在最聪明的做法，用一个 ai 解决另一个 ai 的 问题。 具体怎么做？找一个 workbody， 或者随意一个版本的小龙虾，直接告诉他帮我装 cloud code， 他 自己就会去配环境下文件做配置。你只需要等他跑完，然后按他给的步骤打开终端，敲一个命令，验证一下安装成功没有，然后再装一个中间层。为什么要装中间层？ 因为 cloud code 默认连的是国外模型，用起来不顺畅。 cc switch 就是 解决这个的，它像个翻译器，帮你把 cloud code 接上国内的大模型还是老办法，让沃克巴里帮安装完之后，打开点加号，里面全是主流模型选项。拿 mini max 举例， 你去它的开放平台注册一个账号，它会直接送你十六块钱的额度，相当于免费试用。在后台找到 api key， 复制贴到 cc switch 的 配置栏里， 点测试通了保存。这时候再启动 cloud code， 他 用的就是国内模型了，你问他一句，你是什么模型？他回答你，从这一刻起，你已经跑通了一条完整的 ai 开发链路。装完了，难点从来不是装，是装完之后用它干什么？ 今天说一个马上能变现的具体场景，用 cloud code 自动化上架闲鱼虚拟产品。先讲清楚干什么，闲鱼上卖虚拟产品，资料包、模板教程、工具、会员。核心就两件事，铺量和回复铺量，每天上架五十条，一百条商品， 同样的产品，换标题、换描述、换图片组合，铺的越多，曝光越大。回复有人咨询你要秒回，回的越快，成交率越高。这两件事手工干，一天搭进去四五个小时。用 cloud code 你 写一个自动化脚本，让他替你干。具体怎么做？第一步，让 cloud code 帮你写一个上架脚本， 打开终端进，向某某路跑 cloud， 然后跟他说，写一个 python 脚本，自动登录闲鱼网页版，读取本地 excel 里的商品列表，标题描述、价格、 图片路径，逐条上架，每次上架前随机间隔五到十五分钟，避免被风控。 cloud code 会分析这个需求，生成完整的脚本代码，你检查一下逻辑对不对，改改细节，保存，全程大概二十分钟。第二步，准备你的商品库，建一个 excel， 列几个字段，标题描述，价格分类，图片路径， 每个产品写五到十个不同版本的标题和描述。别自己硬想，让克洛克的帮你批量生成，基于这个商品的核心卖点，帮我生成二十条不同风格的闲鱼标题和二十条对应描述， 语气要像真实卖家，不要太营销，他一分钟给你吐完。第三步，跑自动化，把 excel 丢进脚本指定的目录，跑起来，脚本会自动登录，自动上架，自动间隔。你去做别的事，他在你电脑后台跑，有客户来咨询怎么办？你不可能二十四小时在线， 但你可以让 cloud code 写一个自动回复脚本，写一个脚本监控闲鱼消息，当检测到新消息时，根据关键词自动回复问，还有吗？他回复，有的私信发你链接，问多少钱，他回复当前价格。如果遇到无法识别的消息，转发到我的微信，写完后跑起来， 有人半夜两点来问，他替你回。这套流程跑下来第一天二十分钟，之后每天五分钟检查一下脚本，跑没跑崩， 补点新商品等于五分钟。咸鱼每天自动上架五十加条商品。二十四小时自动回复咨询，你每天省出三到四个小时。这道东西不需要你会编程，需要的是你跟可乐扣子说清楚你要什么，他帮你写，你检查修改。跑起来，工具已经在这里了，剩下的是你能不能花三十分钟把这个流程跑通。

用 ai 来写代码，会不会让你的项目成为一座死山呢？昨天改 bug 改到凌晨三点多钟，今天起来一行一行的看代码，越看越眼熟，就那个感觉，怎么说呢，就是他每一行都没有问题， 但是合起来就是一坨屎的那种感觉，一满屏的代码变量名都非常的规范，然后就是非常清楚，逻辑清晰，但就是跑不动 那然后我没办法了，我就去问之前写这个代码的这个同事，他挠挠头跟我说就是我当时也没怎么看，大部分都让克劳去写的， 我气的当时就把烟掐了。就按我们的经验啊，一个合格的程序员，他写一千行代码大概需要三天两天是想清楚怎么写，写给谁，要达到什么效果，改用一天。 那现在你用 ai 之后呢？效果是就效率确实是提高了很多了啊，你可能半天就解决战斗了，然后其中四个半小时你会花在想怎么写，写给谁，起到什么作用上面然后有半个小时是拿来改的，那真正花时间的是你想清楚 这段代码解决什么问题。呃，这么写以后会不会出问题？然后有没有更简单的写法？这些的框架上面，这是最花时间的。 那以前写十三的人就是你写出来东西一眼看出来就是十三，很很清晰的。但现在用 ai 写的十三呢，就面上看起来像模像样，但底下全是坑。

在他出现之前，人们用 ai 写代码往往还要陷入极其繁琐的循环，反复提问，拿到代码，再后再复制粘贴回自己的项目里， 或是在无数个窗口间来回切换。但在 n slash pick 扔出了一张王炸之后，这种手工作方式的编程时代被彻底颠覆。今天一口气带你了解这个直接放弃华丽界面，一头扎进命令行的终端怪物。 当你第一次打开 cloud 扣的时候，你甚至可能会感到一丝困惑和强烈的落差感。在这个所有软件都在疯狂追求页面样式圈各种绚丽交互的时代，它简陋的简直就像一套连墙皮都没刷的毛坯房，只有一个黑乎乎的输入框。 但是千万别被他及其原始的外表迷惑了，当他真正跑起来的那一刻，才是降维打击的开始。 claude 扣着，手中握着五张底牌，第一张牌也是他最可怕的降维打击，自主执行，你不再是他的保姆，不需要跟他一步步解释。 先打开这个文件，再找到这个函数，然后改成这样。你只需要像指挥下属一样说一句，帮我把支付模块的报错修掉，跑通测试提交到 get， 然后你去喝杯咖啡 回来，他做完了。他拥有极强的代码库理解力和真正能动手操作文件与终端的能力。这不是掩饰， 这是他接管脏活累活的日常。但你有没有想过一个痛点，每次打开一个新绘画， ai 是 不是又变成了什么都不知道的白纸？ cloud code 打出的第二张牌叫项目记忆。你可以把你的代码、规范、架构、逻辑，甚至是哪些核心文件绝对碰不得的规矩，全部写进他的专属配置文件里。 从此以后，整个团队的每一次终端对话，他都自带这份入职培训。他记住的不只是你刚才说了什么，而是你整个项目的灵魂。 第三张牌，才是真正让人头皮发麻的地方。多 a 阵协助一个 ai 不 够用，那你可以给他分配下属， 一个负责审查代码逻辑，一个负责疯狂跑测试用力，一个负责自动生成开发文档。你只需要负责发号施令，他们并行执行，互不干扰。在最新的极客实战里，有人用七个这样的赛博下属， 把原本要干二十三个小时的重构工作硬生生压榨了五个小时。你以为你在用一个工具，其实你在管理一支 ai 军团。第四张牌， 百分之九十的人根本还没摸到门道。接管流水线，你可以给他立极其严格的规矩，每次他自主改完代码，必须自动触发格式检查。 每次他要执行高危的系统操作，必须被自动拦截并等待你授权。甚至你可以让他在没有任何人看管的情况下，独立跑在你的自动化 c i c d 流水线里， 二十四小时不间断的抓虫修复，他从一个 ai 同事，彻底进化成了一台永不下班的代码收割机。有人说， clod 扣的纯粹是给即刻用的，不会用命令行就别碰了，这是大错特错的第五张牌。 其实他同样拥有 vs 扣的插件，也有易用的桌面应用，你在哪里工作，他就覆盖到哪里。 antiropake 之所以首发并强调终端 e terminal， 是 因为终端离系统底层最近，权限最高。他们不是想把普通人拒之门外，而是要直接刺入最高效的底层神经， 放弃花哨的皮囊，直接接管你的操作系统。这就是技术大厂的名牌战略。五张底牌摊开来， 柯老寇的野心已经昭然若揭。他不想做你的工具，他想做你的一只随时待命，越用越懂你的 ai 军团。 在这个不可阻挡的趋势面前，摆在你面前的问题只有一个，你是继续沉迷于做一行行敲代码的打字员，还是准备好当那个发号施令的人了？

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！

我用 cloud code 跑通了视频自动剪辑，给大家实操展示一下，现在的 cloud code 太牛了，我深度使用了一个半月了，它能解决电脑上百分之九十的事情，我养过小龙虾一阵子，那 open clock 就是 个智障儿童。 这个剪辑软件已经开源了免费软件，我放在了评论区，给大家看一下。剪辑过程简直是自媒体的福音，从此不用再吭哧吭哧花时间剪视频了，开始实操。 运行了这个免费的开源工具以后，他开始帮我解析视频，看到我的视频有十二秒我的视频一个内容的结构，这是我拍的一个口播的数字人，他分析完我的视频以后，因为我全程没有口气词， 嗯，十秒一进到底，语速偏快但清晰，所以他给出了一个建议，方向，加字幕调色，加动画叠层，想问我往哪个方向走。接下来他就自动开始写脚本，写代码，我全程没有操作。 然后他开始生成三个动画，进行一个渲染，现在到了渲染环节，这是最终的一个产物，这是最终的视频，我们拉到最下面啊，直接直接丢出来了一个这个视频，结果牛不牛？现在 ai 太牛了，卡的酷的，赶紧用起来，点个关注，谢谢！

今天 github 热榜里，我觉得程序员很该看的一个项目叫 call graph。 它不是普通代码搜索，也不是又一个 ai 聊天壳，而是在给 cloud code、 codex、 cursor 这类代码智能体补一层本地代码知识图谱。 它做的是很直接，先把仓库里的符号关系、调用链、模块结构、路由关系提前锁引好，这样智能体提问就能拿到关键上下文。 所以它最打人的点不是概念新，而是价值特别直观。官方 benchmark 的 数据很猛，平均百分之九十二更少工具调用百分之七十一更快探索顶部宣传，甚至直接写百分之九十四 fewer tools， 百分之七十七 faster exploration。 像 java 代码库那组测试，甚至只用一次 explorer 调用，就回答了整条执行链路。为什么这件事重要？因为现在 ai coding 最大的问题，很多时候已经不是会不会写，而是进了大项目以后会不会迷路。 上下文找不准，智能体就会疯狂读文件，误判影响面，改断调用链。 call graph 补的就是这个真实痛点。 它还有三个很适合记住的亮点，第一，百分之一百本地运行，底层是 sq lite， 不 走外部服务。第二，支持十九种以上语言，从 tax、 script、 拍访、 go rust、 java 到 swift、 c 井都覆盖。第三，还能识别十三类 web 框架路由，把 url 和处理函数连起来，上手也不复杂。先装好 co graph， 再进项目执行 co graph in it i 键缩影 之后，智能体就能直接查 search collars、 calice impact， 而不是每次重新翻仓库。 所以我觉得 co graph 值得关注，不只是因为它今天新增大约四百一十六个 star， 而是因为它踩中了 ai coding。 下一阶段最关键的问题不是让模型多写一点，而是让它在复杂代码库里更少迷路，更快找对、更稳改对。 如果你已经在重度使用 cloud code 或 cursor， 这个项目很值得收藏。

百分之四十一、百分之十一、百分之三。一个 cloud 点 m d 文件，把 ai 写代码的错误率打下来了。 一月， carparty 吐槽 ai 写代码的四大毛病，瞎猜、过度设计、乱改代码、没有目标。开发者 forrest chong 把吐槽变成了四条规则。 github 首日近六千 star， 加上这四条，错误率就从百分之四十一降到百分之十一。 但问题来了，百分之十一的错误率，剩下的百分之六十失败模式是 car party 那 四条管不了的，多部 agent、 hook 吉连跨代码库协助，这些一月根本不存在。 四条规则，不是错了，是不够了。五月九号，开发者 amnilex 发布了十二条规则完整版， 在 karlty 四条基础上新增八条，六周三十个代码库实测，关键发现合规律几乎没变，百分之七十八到百分之七十六，但错误率又砍了八个百分点，降到百分之三，哪几条最值？第五条模型只做判断，不做决策， 让 cloud 判断五零三，要不要重试？他读了请求体，当上下文重试策略变成随机的路由，重试状态码，这种确定性逻辑就该用代码写。第六条硬性 token 预算， 没有预算的 cloud 点 m d 就是 空白，支票循环一开就往五万 token 充，模型不会自己踩刹车。 这两条，一个是认知边界，一个是资源边界。最重要的心智模型来了， cloud 点 md， 不是 许愿清单，是行为合约。每条规则只回答一个问题，它防止什么错误？ 有人在四百九十二个公开 cloud 点 md 上跑评分中位数只有三分，百分之九十八缺，先读后写，百分之九十一缺，显性失败， 不是大家不想写好，是不知道该写什么。十二条规则复制粘贴到你的 cloud 点 m d 今晚就能用， cloud code、 cursor、 winsole 都通用。想看完整规则文件，关注我，下一条发出来。

这是瞎搞啊，我真的太震撼了，太震撼了，无以复加，这种心情真的是。呃，具体是什么情况，大家可以翻到上一条视频看一下啊，然后我现在呢，就给大家说一下我为什么震惊啊？就是我给他 我现在用的是 cloudco 的 啊，然后搭载的是 k 米 k 二点六的大模型，然后我给他提了一个理发店会员系统的一个需求，我说你帮我写一个应用 啊，然后从这里开始，呃，我确认了他给我发的一些问题，我确认了以后，然后他就开始做，嗯，大概写了这么多，从这里开始算是代码吧，对吧？写这么多绿色部分就是他最后输出的，对吧？这么多，还挺多啊还挺多，确实挺多的，然后用时 四十四分钟，我想着十几分钟，二十分钟就做好了，没想到用了四十四分钟，没关系啊，可以等，这已经已经很颠覆了啊，这已经很颠覆了。来，我让你们再看一下他做出来的东西是什么？ 这是他做好了啊，密码不用输，直接默认就在上面好了。来吧，看一下这个界面，来，横过来大家看一下啊，看一下这个界面 好看吗？有没有 a i 感？然后来我们看一下它的功能， 然后这里是仪表盘，仪表盘其实没什么功能，它就是展示你当前的一些情况嘛。今日营收，因为这里是一个系统，还没有用嘛。然后收银台，来，点开收银台，你可以输入会员手机号，然后搜索，然后就是各种操作，对吧？ 然后这里有项目，对吧？这个人做了什么项目，完了你给他添加进去，最终结算，结算，对吧？啪，点结算就行了，然后会员管理 啊，在这个都是虚拟的，这是 ai 给你演示的虚拟的，对吧？这里背后还有充值，有编辑，有充值，我点一下，编辑看出来是什么 啊？就是会员的资料嘛，编辑会员资料，然后他还给你分了等级，你看到没有？钻石卡，黑卡，金卡，对吧？还给你分了等级啊？到店次数对吧？然后积分是多少？余额是多少？很详细啊。然后这个是你的 店，店里的一些项目都有哪些项目你可以自己添加啊。这里有添加，看到没有？太震惊了，我真的是太一次都没有修改过啊，这个直接输出就是这样子的，然后我们再看一下他这个财务报表，对吧？你，你后台有什么报表，有什么情况，然后还可以导出，对吧？ 然后员工管理，你有多少员工啊？是谁这样？王店长，李总监，哼，刘，刘首席，张总监，陈首席，这也可以添加员工，点一下看，你可以编辑你的员工资料 啊。我觉得我今天，我明天可以拿着这个东西去找理发店的老板，我说你给我一百块钱就行了，我把这个东西交给你，让你用。 太震惊了， ai 怎么可以这么强大？程序员，我不知道看到这个视频心里会有作何感想，我是一个代码都不会，一个代码都看不懂的人只认得二十六个英文字母， 做出来了，一次都没有改过啊，直接直接出来，天呐。

今天这期视频我们只讲一件事，就是普通人怎么使用 cloudco。 很多人听到 co 的 这个词就认为是写代码，觉得跟自己完全没有关系，但其实 cloudco 除了超强的写代码能力之外，他还能做很多日常的任务， 比如说文件管理、数据分析、爬虫，甚至连修图剪视频的工作他也能帮你做。那么这个视频会从下面几个方面展开， 首先是怎么安装好 clolico， 然后配置国内的大模型，接着讲如何给 clolico 安装 skill， 并且用 skill 去开发一个网站，全程无管无废话。希望大家在收藏的同时能点赞支持一下，如果能关注一下那就更好了，感谢朋友们啊！那么第一步我们要下载一个软件，叫做 trace， 点击下载完成之后，我们把 cloudco 的 官方文档链接贴给他，然后输入，请你参考文档中的方法，帮我安装好 cloudco， 中间遇到任何错误或问题，请你自己查资料去解决。 这里他提示我们要先打开一个文件夹，我们照他说的做，我们可以直接新建一个文件夹，就叫 cloudco 安装， 很快他就开始思考并且自主的完成任务了，这个过程当中他可能会跳出各种对话框来让你批准权限，我们直接运行就好，大家可以等待十分钟， a 准就会自动完成所有的安装步骤。 接下来我们要给 cloudco 安装一个运行环境，它的运行环境有 app、 网页端、集成开发环境 id 以及命令行，其中最简单使用的方式就是在 vsco 这种集成开发环境中去使用 cloudco， 我 们直接下载 vsco， 下载完成进来后，点击这个地方，输入 chinese， 点击下载，然后重启 vsco， 你就可以看到界面已经变成中文的了。然后我们再次点击左边的应用图标，搜索 colaco， 可以 看到一个插件叫 colaco for vsco， 点击安装， 然后它会跳转到这样的登录页面，平时如果想打开 colaco 窗口，点击右上角的小图标就可以到这步。先不用管我们下载第三个软件 cc switch， 我们先进入他的酷狗主页，在右边往下拉，找到 release， 再往下拉，找到适合你系统的安装包，然后下载安装。装好之后，我们打开 c c switch， 点击右上角的加号，在里面找到 deepsea， 再往下滑动，你会看到 a p i key 的 输入框，点击获取 a p i key。 跳转 deepsea 的 官网，登录进去后， 点击左边的 a p i keys， 在 这里你可以管理所有 a p i key， 这里的 key 相当于你的密码，千万不要公开泄露，不然别人也能用你的 d p c 账号。点击创建 复制这一行，到 cc switch 里点击添加，然后在页面上就可以看到你的 d c 了。点击第三个图标测试模型，可以看到提示 d c 运行正常，然后我们再回到 vsco， 重启 vsco， 它会自动弹出 聊天框，那我们在这里输入你好，你接的是什么模型，然后你就可以看到你的 d c 已经接入成功了。 要注意最后一步，你的 d p c 账户里一定要有余额才会成功。接下来我们来讲怎么给 clico 安装 skill。 打开 v s co， 调出 clico 聊天窗口，在我们当前的根目录下创建一个 skills 文件夹，这个文件夹表示我们这个项目会用到哪些 skill， 这里用一个网页设计的 skill 来给大家举例。打开 github 官网，搜索这个，点击 code， 下载它的压缩包，然后解压缩，并把它拖到我们的 skills 目录下。然后我们再来检查一下，输入 我已经下载我要使用的 skill， 并且放到 skills 目录里，请检查这一步比较重要，可以知道你有没有安装好这个 skill。 然后我们可以看到 plc 在 解锁 skills 目录以及刚刚我们放进去的文件，解锁完成后，你就可以看到它提示我们可以直接在对话里使用这个 skill。 然后我们再新建一个文件夹，比如这里我输入 person web， 表示我的项目路径。好，那我们再跟 plc 对 话，输入我已经新建好项目目录， person web 帮我设计一个个人网站， 接着他就会给出一个执行计划，使用刚刚我们导入的技能去设计网站，这期间会有很多权限申请，直接点同意就行，那么过一会你就会发现他跑完了，这里跑出来的啊，结果很简单，只是一个网页， 因为考虑到很多粉丝啊，是刚接触 skill， 就 不讲的太复杂，那么我们来打开他设计的网页看一看。打开我们刚刚创建的 personal web 目录，选择在默认浏览器打开，那么你会发现我们刚刚的网站就已经设计好了，不过它的 ai 味很浓，而且还是英文的。 我们跑出项目来，我们去怎么修改它，比如说一个中英文的按钮输入，请你根据我的要求进行修改，在右上角提供一个小按钮，点击可以切换中英文。 好，改完后重新打开网页，中英文切换按钮已经出来了，点击一下，我们整个页面都切换成中文了。那第一个功能我们就通过 ai 弄好了， 我们对这个网站还不太满意，怎么办？我们可以继续跟 cloud 沟通，让他再去修改，比如我想在关于我下面增加一个时间线，那么我们就把需求发给他， 让他再跑一会，然后重新打开网站，你就能够看到他的一个修改结果。这些内容比较基础，不知道大家有没有学会用 skill， 还想看什么内容？欢迎在评论区留言，如果对你有帮助，别忘了点赞三点支持一下。