ohmyopenagent是什么
今天给大家带来一款最近爆火的 ai 编程神器 oh my open agent， 也叫 oh my open code， 它不是一个新的 ai 编程工具，而是我们上期讲的 open code 的 终极增强版，能把你的 open code 直接从单人程序员 升级成一整个能并行协助的 ai 开发团队。这个项目的背景特别有意思， 作者自己花了二点四万美元的大模型费用，把市面上所有 ai 编程工具， 所有主流大模型都测了个遍，把所有真正好用能落地的功能全部整合优化，最终做成了这个开箱即用的增强包。它专门解决我们用 ai 写代码最头疼的几个问题， 单模型能力单一，容易中途放弃改代码，经常改错行，答非所问，做无用功。它有三个最核心的特点，第一，一键启动全流程，不用写长提示词，不用一步步指挥，输入一个指令， ai 就 会自己干到完。第二，多模型自动编排， 什么任务用什么模型他自己选，不用你手动切换。第三，内置纪律性智能体团队，多个 ai 分 工协助，像真实开发团队一样干活。今天先给大家讲它四个杀手级功能。 第一个，也是最核心的一键全流程，启动指令输入之后，所有能力全部激活， ai 会自己规划，自己执行，自己叫验，中途不会停下来问你废话，直到把任务百分之一百做完。第二个，真实意图识别，能准确理解你想做什么，不会机械执行字面意思，避免答非所问。第三个， 哈西铆钉编辑工具，从根源解决 ai 改错题、删错行的问题，代码编辑准确率 直接提升十倍。第四个，深度集成了 i d e 级别的代码理解能力，支持全项目重命名、查找引用、模式化代码重写，不再是简单的文本生成，简单说，装上它之后，你的 open code 就 不再是一个单打独斗的程序员，而是拥有了一整个专业开发团队的能力。不过这些还只是基础， 真正让他封神的是他内部那套完整的智能体分工体系，还有全自动多模型调度系统。下期我给大家拆解这个 ai 开发团队是怎么分工协助的，再教大家怎么一键上手使用。
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10:03查看AI文稿AI文稿上期视频带大家快速上手了可乐的 kodi 的 开源替代品 open code， 并且演示了 open code 的 基础用法。 open code 还有更高级的用法，我们可以结合 open code 最强的开源插件欧买 open code， 简称 o m o。 使用这个插件可以让 open code 从一个简单的 ai 编程助手进化成能够实现多 ai 编程的 ai 开发团队。不同模型各司其职， 因为如果在 open code 中只使用单一的模型来处理所有的任务，那么无论是前端 ui， 后端逻辑还是文档编辑，遇到模型不擅长的领域时就会出现能力下降的情况。 而且只使用高端模型，比如说 opus 四点五或者 gpt 五点二来处理简单任务还会造成浪费。 所以在 open code 中，我们就可以使用 o m o。 这个插件来实现多模型智能协同。比如说使用 g b d 五点二实现架构设计，修复复杂 bug。 使用 gemine 三 pro 实现前端的 ui 设计。 使用 cloud 三 n 的 四点五模型实现文档研究 o s s。 分 析，还能使用 guirk 模型实现快速探索。而且 o m o。 的 优势还包含任务完成保证机制。在 o m o 中，它使用 c c f s 这个智能体对其他智能体进行指挥，委派任务还有验证， 从而实现让大模型在执行任务的时候不会停下来。所以 o m o。 这个项目中的 c c f s 这个命名也很形象，因为 c c f s 是 希腊神话中因为触怒众神而被判处苦役的任务，它必须日复一日地将巨石推向山顶。 所以在 o m o。 项目中， c c f s 是 一个默认的 agent， 它相当于一个强大的 ai 协调器，使用专门的 ai 协定的并行执行来规划、委派和执行复杂任务。 而且在 open code 中使用 o m o 的 学习成本几乎为零。我们可以直接使用 o m o 的 outwork 工作流，只需要在提示词中输入 outwork， 然后 c s face 就 会将我们的任务委托给其他的 agent， 从而实现不需要我们写一行代码就能帮我们完成任务。 而且它还支持智能上下文管理，还能实现代码质量保护，还具有并行执行能力，独立任务它可以并行执行。它还具备实时获取外部知识的能力，因为它集成了 context seven m c p 来实时查询官方文档， 还支持 excel m c p 来实现网络搜索获取最新的信息。而且它能完整兼容 cloud code。 所以 对于大型代码重构、代码遗留问题，全站开发，修复复杂 bug 等场景，我们就可以在 open code 中使用 o m o 这个插件来执行这些复杂的任务。好，下面我们将结合更加贴近实际的项目来测试这款插件在 open code 中的使用效果。 将使用这款插件非常简单。首先我们要确保我们已经安装了 open code， 如果不熟悉 open code 的 话，可以观看我上一期视频。 下面我们只需要复制官方给出的安装命令进行安装就可以。官方这里给出了两种安装方式，第一种是使用半，第二种直接使用 n p x， 然后我这里就复制第一条命令，然后打开终端命令行， windows 用户打开 c m d， 然后我们直接粘贴这条命令，直接运行就可以。 好，这里它提示我们是否有可了的账号的订阅，这里我选择有， 然后这里它提示我们是否集成 gemini， 然后我这里也选择是好，这里安装完成，它提示我们需要运行 open code， 然后这里我们就可以看到它设置的这些智能体，包括 sisifors 使用的 cloud os 四点五模型。 好，下面我们就打开 open code。 打开 open code 之后，这里我们就看到了这里有三个可用的 mcp， 然后我们还可以使用斜杠命令加 spdt 来查看这个状态，这里是 o m o 自带的三个 m c p， 然后这里还包含这三个插件。下面我们就可以在 open code 中使用相关命令加 connect 来登录我们的 cloud 的 账号，还有 chat gpt 的 账号，还有 jimmy 的 账号。我这里先登录 cloud 的 账号，我们直接按一下 enter 键， 然后选中第一项，使用我的订阅来登录，然后将它给出的链接复制，然后在浏览器中粘贴这个链接，并且点击验证，再复制这一串认证代码，然后回到 open code， 我 们粘贴刚才复制的内容。粘贴之后，我们这里就可以选择模型了，这里我就选择 op 四点五模型。 当这些都设置好之后，下面我们就可以用斜杠命令加 models 来查看一下我们刚才设置的这些模型。目前我添加了 cloud 官方的 op 四点五模型， 还有 china gpd 的 gpd 五点二模型，还有 jimmy 的 jimmy 三 pro 模型，这里还有默认的 minimax m 二点一模型。而且我们还可以用斜杠命令加 model 四命令来切换模型，比如说我将 opus 四点五模型切换成 gpd 五点二模型， 在这里我们还可以用 tab 键来切换计划模式和执行模式。下面我们可以先输入一个最简单的任务进行测试。我这里输入的是让它创建一个计划模式和执行模式。下面我们可以先输入的是让它创建一个最简单的任务进行测试。我这里输入的是让它创建一个最简单的任务进行 深色模式支持。而且这里我还输入了它给出的魔法咒语 u l w， 使用这个魔法咒语就可以实现释放 o m o 的 所有力量，它能实现起用并行智能体后台任务，还有深入探索。好，下面我们就执行看一下这个效果。 在这里它提示 auto work 这个模式已经激活。这里它生成了开发任务，这里正在执行，我们要稍等一下。 像这样的话，当我们输入 autocode 或者 u r w， 它就会检测到我们输入的这个关键词，然后由 c s f s 这个主 agent 分 析我们的意图，拆解我们的任务，然后创建任务，并且委托给其他 agent。 像这样的话，我们就相当于在 open code 中有一个专业的 agent 团队。 除了 ccs 这个主智能体之外，它还包含多个其他的智能体。我们可以看一下这个 oracle 智能体，它负责架构设计，还能修复复杂的 bug。 另一个 explorer 智能体，它用于代码库探索，还有模式发现，可以并行运行多个视例。 然后另一个智能体，它可以研究外部文档。还有这个用于图像和 pdf 分 析的智能体，它能够对多模态内容进行处理。 还有这个用于文档分析的智能体，它可以为项目生成 readme， 还有 api 文档。还有这一个用于前端设计的智能体，它主要用于 uiux 设计，而且它支持 lsp 工具，还支持搜索工具，还有 mcp， 还有后台任务等， 它能通过 hux 来监控整个系统，从而实现质量保证，还有上下文管理，还有恢复机制，像这样的话，用户就可以用这个魔法咒语来触发整个工作流。 好，可以看到整个任务流程不需要我们进行任何干预，完全是在 open code 中全自动去执行的。我们只需要在 open code 中设定好需要开发的任务， 在 open code 中就能全自动为我们完成开发。在等待了几分钟之后，这里他完成开发，这里给出了运行方式，然后我们就按照他给出的步骤运行一下，看一下效果。 下面我们就可以看一下它为我们开发的这个仪表盘，可以看到整体它采用了深色模式，因为我们在提示词中要求它使用深色模式，而且它给出的这些效果也都非常不错， 这里包含格式化的这些图标，而且鼠标悬停还有这些动态效果，这是我们测试的，让它为我们开发一个最简单的仪表盘的功能。 好，下面我们可以继续测试，我这里准备了一个用 swift 开发的原声 ios 的 专注应用，然后我们可以测试一下在 open code 中使用 o m o， 在 我们这个项目的基础上新增功能。好，下面我们先打开终端命令行， 我们用 cd 命令切换到我们这个项目路径，然后启动 open code。 启动之后我们先执行斜杠命令加 init， 让它来生成 agent 点 m d 文件， 他就能对我们当前这个项目的这些架构技术站有一定的了解。好，可以看到这里他正在扫描我们这个项目，在这里我们就可以看到他生成的这个执行任务，第一个任务已经执行完成，然后现在他正在执行第二个任务。 好，这里提示它已经为我们生成了 agent md 这个文件，下面我们看一下它生成的 agent md 文件，这里面包含项目预览，还有所用到的这些命令，还包含代码风格等内容，像这样的话它就对我们这个项目有了初步的了解。 然后我们就可以在 open code 中让它为我们新增一些功能，然后我们可以先用斜杠命令加 new 来新开一个 session， 这样的话它就清理了刚才的上下文，然后我们就可以输入提示词，在输入提示词之前，我先输入 alt work， 然后输入开发任务，我这里输入的是 让他为当前项目新增自定义专注时长的功能，要求下拉可以选择专注时长从一分钟到六十分钟，然后我们直接运行，让他为我们实现全自动开发这个功能。 在等待了几分钟之后，这个任务完成开发，下面我们可以看一下效果，在模拟器中打开住在这里我们就看到了他为我们新增的这个下拉的这个组建。我们点击下拉 这里我们就可以来选择专注的时长，从一分钟一直到六十分钟，这里我们都可以自己去自定义，我们可以先选择一个一分钟的测试一下，然后点击开始。好这里我们点击允许发送提示，这里正在计时。 好，这里完成了计时，然后这里出现了提示，他为我们新增了这个自定义专注时长的这个功能是完全没问题的， 而且整个开发过程不需要我们进行任何干预，我们只需要设置好开发任务，在 open code 中就能全自动为我们完成开发。我们就可以在 open code 中使用 o m o 这个开源的插件，用于更加复杂的开发场景，而且全程不需要我们去干预，完全由 c s face 这个智能体 进行指挥，委派任务还有验证，然后其他智能体就会执行 ciscis 委派的任务。在 open code 中我们就相当于有了一个真正的开发团队，这样就能大幅度提升我们的开发效率。
2287AI超元域
02:58查看AI文稿AI文稿继续我们 oh my open agent 系列第二期，上一期我们讲了它的核心定位和基础功能，知道它能把 open code 升级成一整个 ai 开发团队。今天我们就来拆解这个 ai 团队是怎么分工协助的，再教大家怎么一键上手使用。 首先是它最核心的四大纪律性智能体，每个都有自己的专属分工，像真实团队一样配合。第一个总项目经理，它是整个团队的大脑， 不自己写代码，专门负责拆任务、分工作，管进度、做验收。他最大的特点就是永不放弃，不会遇到一点问题就停下来，会一直尝试，直到把任务做完。第二个首席开发工程师，团队里的技术大牛，给他一个目标就行， 不用给具体步骤，它会自己探索代码库，研究技术方案，自主完成端到端的开发，不管是复杂业务逻辑还是大型重构，都能独立搞定。第三个 战略架构式，写代码之前，它会像真实的技术负责人一样，和你确认需求边界、技术选型、实现方案，生成详细的开发计划， 得到你的确认后才会开始干活，从根源避免方向跑偏。除此之外，还有专门解决疑难 bug 的 架构师，快速搜索代码的文档专家，快速熟悉项目的探索专家，一整个完整的开发团队配置。然后是它的全自动多模型调度系统， 你不用手动选模型，它会根据任务类型自动分配逻辑推理，用最强的前端开发，用创意最好的简单修改，用最快最便宜的效果和成本自动平衡。接下来是大家最关心的使用教程，非常简单， 不用手动下载文件，不用敲复杂的配置命令，你只需要把对应的安装提示复制到你的 open code 里，让 ai 自动完成安装就行。全程不用你动手使用，流程也特别简单，打开 open code， 进入你的项目目录， 输入对应的启动指令，描述你的任务，然后等着就行。 ai 团队会自己规划，自己分工，自己执行，自己叫验，直到把任务做完。最后给大家几个实用的小贴士， 复杂任务先使用规划优先模式，确认好方案再开始。大型项目先运行项目深度出使化功能，让 ai 先理解整个项目， 所有 cloud code 的 插件和技能在这里都能直接用，完全兼容。总的来说， go my open agent 是 目前 ai 编程领域最成熟、最落地的增强方案，它把多智能体协助、多模型编排、工程化约束这些最难的问题， 全部做成了开箱即用的功能，不用复杂配置，不用写长提示词，一键就能召唤一整个专业 ai 开发团队，真正让 ai 变成了能自主干活的生产力工具。
36阿泽说AI
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 理想状态下的一个写作的方式嘛。那它本质上就是我刚才说的，它就是一个插件，通过 open code 暴露的一些钩子去拦截这一个 ai 的 一些行为，它的整个工作流程就是来一个用户输入之后，它去拦截 open code 的 一些钩子，这时候去做一些增强上下文呀，或者去选择多 a 帧特有可能是多个模型去协助，最后返回结果整体的一个流程就是这样子的。 那为什么需要多个代理？哈？他这边说的一个说法是专业的代理去做专业的事情，然后规划和执行分离，可以并行执行，按需去选模型，并且节省成本。那他现在这一个多代理的话， 就像最近 cloud code 新出的那个 agent teams 一 样，只不过 cloud code 它是很久很久之后才出的嘛，这个是老早就有了 omago code， 那 下面是它的一些 agent 的 一个分工，这一个是它的一个主要 agent 是 用了 cloud 的 off 四点六这个模型。 还有一些规划师就是在规划方面以及编排方面，他用的卡尔的最顶尖的模型，那代码磁性这一块的话是用的是 gbt 五点三 codex， 如果是一些比较轻量的任务，你可以用 gm 啊，或者 mini max 啊，以及其他都可以。那些前端这块的话，他用的 jimmy 三 plus 或者 pro， 这样子的话就一个任务进来之后他由这个去规划，规划完了之后，他让 jimmy 五点三去做执行，然后发现有前端任务，他这个时候就用 jimmy。 如果涉及到一些小修小改啊，比如说是一些国际化处理啊，多语言处理，这个时候它就完全可以用很低的那种模型去做这个事情嘛。这样的一个搭配其实我体验下来挺好的。 好，下面我们就开始分别去安装 opencode 和 oemopencode 的 这个插件。桌面端它现在也支持了，支持 macos、 windows、 linux， 我 体验下来的话，它有一些断流的情况，所以说我更推荐大家在使用 cio 版本，我们先来安装一下。 好，它提示我们已经安装了，我们来进去看一下，我们先切到一个免费的模型，你上面搜一个 free 这些模型的免费，我就用 mini max m 二点一吧，我们输入一下测试一下，看它安装好没有。 ok， 如果看到这步就证明你 open code 已经安装好了，这个时候我们就有安装那个插件，因为现在在 ai 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。
3150程序员阿江-Relakkes
08:54查看AI文稿AI文稿如果你是个程序员，那你一定知道 oh my stash 是 怎么让 shell 的 体验脱胎换骨的。今天要讲的 oh my op in code 在 ai 编程领域扮演的就是这个角色。简单直接点说，它不是个简单的插件， 而是一套把 open code 武装到牙齿的深度编排框架。它彻底解决了 ai 写代码单兵作战的痛点，直接把你的开发环境升级成了多特工协同的团队模式， 也就是让 gpt 搞架构，可捞的查文档、解密、写代码，各司其职。不过在开始拆解之前， 我得先泼盆冷水。这套方案非常硬核，涉及多模型编排和复杂的配置。如果你还没怎么玩过 open code， 或者对 ai 编程完全是零基础，建议先去翻翻我往期的基础教程，基础打牢了再来看这个，否则很容易被劝退。 opencode 的 原身体验最大的问题是什么？我觉得不是能力不够，而是心累。如果你不加任何配置，他就像是给你配了一个光杆司令，确实能写，但只能串行工作。最典型的场景就是代码写到一半，碰到个生僻的库，他不知道 api 怎么调，甚至开始瞎编。 这时候你必须强行停下来切出去查文档，查到了再复制粘贴位给他，告诉他用这个新写法。 这种平凡的上下文切换，实际上是把最耗时的脏活累活又扔回给了人。结果就是，你不是在写代码，你是在当 ai 的 保姆，不仅效率低，思路还容易被打断。那 oh my king code 是 怎么解决这个问题的？他的核心逻辑只有一句话，专业的人干专业的事。 他引入了一个编排器的概念，你可以把他理解为一个技术主管，当你下达任务后，这个主管不会自己闷头干， 而是直接把任务拆解分发下去。需要查新框架的文档，扔给擅长阅读长文本的 clot， 让他在后台慢慢读，需要扫描整个代码库，扔给专门的搜索 agent。 最关键的是，这些都在后台并行处理，完全不堵塞主线程。等他们把资料搜集齐了，主模型的上下文理就已经有了最精准的信息。这时候再动手写代码，准确率完全不是一个量级的。 整个 omgkin code 的 核心，一个叫西西福斯的编排 agent， 默认配置下，他跑在 cloud ops 四点五上。你要搞清楚，他的定位不是普通的马农，而是技术主管。 当你丢给他一个需求时，他绝不会马上打开编辑器开始狂敲代码。他的工作是先动脑子拆解需求，规划路径，然后像派单一样，把具体的活分发给手下最擅长的人去干， 他只负责指挥和最后的验收，这才是高级 agent 该有的样子。希奇福斯手下有两员大将，负责具体的代码产出。第一个是代号 oracle 的 架构师，用的是 gpt。 五点二，这哥们逻辑推理能力最强， 专门解决硬骨头，比如代码陷入死循环了，或者需要做高层的架构决策，西西弗斯就会把它叫出来救火。第二个是前端专家，用的是 gemine 三 pro， 为什么选 gemine 呢？因为它上下文窗口够长， 而且在创意生成上表现更好。凡是涉及 ui 界面、交互逻辑或者大端的前端样式，全部交给他。一个负责逻辑，一个负责脸面，这就是模型层面的各司其职。除了写代码的，还有两个专门搞情报的 agent， 这才是解决 ai 幻觉的关键。一个是 librarian 文档管理员，他专门负责翻阅官方文档和查找开源实线。比如你用了一个刚发布的新库， 他会先去把文档啃明白，而不是靠猜。另一个是 explore， 你 可以把它看作一个人肉雷达，它会利用 contextual graph 技术极速扫描你的整个代码库， 找出相关的代码片段。最爽的是，这两个家伙是在后台病情工作的希希弗斯在规划任务的时候，他们就已经把资料准备好了。我们把这些角色串起来，看一个实际场景。假设你要重构一段老代码， 并给他加个新的 dashboard 界面，当你敲下 ultra walk 指令，希希福斯启动，他会立刻派 explore 去扫描老代码的逻辑， 同时派 library 去查新 y 框架的文档。这两件事在后台瞬间完成。拿到情报后，他把上下文喂给 fronten 专家，让他开始写界面。假设中间翻译报错了，或者逻辑写歪了，希希福斯根本不需要你介入，他会直接把错误日期丢给 oracle， 让这个老架构师给出修复方案。这就是一个完整的自动化的团队写作闭环。市面上大多数 ai 编程工具有个致命弱点就是瞎。在他们眼里， 代码和写小说没什么区别，本质上都是一堆字母串。他们所谓的写代码，其实是在做文本补全，根本不知道这个变量在哪里定义过， 也不知道这个函数被谁调用了。这就是为什么 ai 经常一本正经的胡说八道，而 my open code 最大的技术突破就是给 agent 装上了 lsp， 也就是语言服务器协议 这东西就是 vs code 的 这种 ide 能够智能提示的核心。加上这个之后， agent 就 不再是盲写了，它能真正看见代码的结构， 拥有了和人类程序员一样的语义感知能力，这是从猜代码到懂代码的质变。有了这双眼睛， agent 具体能干什么？首先是不再靠猜， 以前 ai 找代码是根据文件名瞎翻，现在他可以用勾头 definition 瞬间跳转到定义处，或者查找所有引用。其次是能看到报错红线，不用等运行，在写的时候， diagnostics 就 能告诉他哪里语法错了。最重要的是重构能力， 大家都有过用查找替换改变良民导致误伤的经历吧？ edison 现在可以用 elsepool rename 基于羽翼进行项目集成命名，绝对安全。另外，它还集成了一个大杀器，叫 a s t g rap， 这是基于抽象语法术的搜索，不管你的代码格式怎么换行嵌套，它都能精准定位模式， 这比脆弱的正则表达式强太多了，这才是真正的工程化能力。聊完了工具，我们来聊聊人性。不对，是 ai 的 惰性。大家用 ai 写代码，最烦的一点 就是他经常写一半停了或者改了文件 a 却忘了文件 b。 针对这种烂尾行为， oh my open code 寄出了一个大杀器，叫拉尔夫循环，也就是 ralph loop。 这个机制非常霸道，它在系统层面上规定，只要 agent 的 输出里没出现承诺完成这个特定标签， 系统就默认任务没干完。不管 agent 是 想偷懒还是逻辑卡壳系统都会直接把它提回工作状态，强制它继续续写。这种自参照的闭环逻辑，就是要把 ai 所谓的自觉性变成系统的硬性约束， 不把活干到百分之百，它就别想下班。除了强制续跑，这套框架还给 agent 带了两道紧箍咒。 第一道是代办列表强制执行， agent 必须自己维护一个代办清单，如果最后还有哪怕一个项没勾掉，系统就会判定它任务失败，直接打回去重做。第二道紧箍咒我个人非常喜欢， 就是注示检查器。咱们都知道 ai 特别喜欢写那种废话注示，比如再定义一个变量，后面写个这是个变量。在 oh my encode 里， 这种垃圾注视会被直接拦截， agent 必须证明这段注视是有价值的，否则系统会直接把它干掉。这种对代码洁癖的坚持，才能确保 ai 吐出来的不是一堆电子垃圾，而是真正能进生产库的工业级代码。 如果你之前是 cloud code 的 老玩家，完全不用担心之前的配置废了。这个项目专门做了一层兼容层， 你之前调友好的设置，点 jason 钩子，配置好的点 m k， 点 jason 服务器，甚至是自定义的 markdown 扩展指令，它全都能直接读取。这也就意味着，你不需要重新造轮子， 就能直接把之前的资产带进这个多模型编排的新战场。怎么装？一句话，别去翻那些复杂的文档了，直接在终端跑。这行棒插命令，只要你有那几家主流大模型的订阅，它就会自动检测， 并帮你把对应的 a 证专家分配好。参数里的杠杠 no 杠去 y， 就是 为了让你跳过那些没用的交互界面， 实现真正的静默安装，一步到位。最后分享一个作者预留的懒人魔法词叫 ultra work， 缩写就是 u l w。 平时你根本不需要去记那些复杂的指令，只要在你的需求后面加上这三个字母， 机器浮丝就会自动接管一切。他会自己去扫盘，去翻文档，去调 lsp 接口，直到把你所有的代办事项全部清空，并保证代码能跑通。 这个项目不只是个工具，它其实是把 ai 编程的最佳实践固化成了一套全自动流水线。感兴趣的可以去马云或者 github 上搜一下这个项目。
916AI赚钱研究社
04:11查看AI文稿AI文稿三分钟上手开源 ai 编程神器 open code 厉害！哈喽大家好，我是姚路星，最近有个火爆全网的项目叫 open code， 为了照顾下新人，先简单介绍一下什么是 open code。 open code 是 get up 上面狂揽五十七 k star 的 一个开源 ai 编程神器，号称开源版的卡拉 code， 这是几乎所有主流的一个模型，更绝的是不用登录就能白嫖。免费模型地址如下， open code 不是 最近才出的项目，而让它真正起飞是欧麦 open code 的 插件，直接超进化成终极的一个 ai 编程助手。今天我就来手把手教大家如何三分钟上手这个超级项目。在开始安装之前，咱们先来聊一聊 open code 到底牛在哪里？ 一，完全开圆，自由度拉满相比之下， kolog 虽然好用，但主打一个封闭。二、免费模型白嫖 open code 内置了四个免费模型，其中 glm 四点七、 mini max m 二点一、 kologfast。 一， 不用登录直接就可以白嫖。 三、双形态随心选 open code 提供了终端 t u i 和桌面端两种使用方式四，欧曼 open code 插件让 open code 开挂， 配合欧曼 open code 插件使用 open code 可以 获得异步、 sub agent、 关键词触发模式、深度思考、 lsp、 ast 集成、上下文自动管理等能力。好了，废话不多说，接下来手把手教你如何安装并使用 open code。 步骤一，选择你的战斗形态 open code 有 两种安装方式，根据自己的喜好选择方式 a， 桌面端对小白更友好，直接打开官网下载页面，选择你的电脑系统下载安装齐活。 方式 b， 终端 t u i 前提条件是你的电脑已经安装了 node s。 接下来打开终端，输入以下命令，一键安装。安装完之后进入你的项目目录，输入 open code， 看到那个赛博朋克风的 t u i 界面了吗？恭喜你， open code 已经就位了。 步骤二，装配欧曼 open code 的 外挂打开终端执行以下命令过程中你可能会遇到提示说缺少 board， 运行时不要慌， windows 用户和 mac linux 用户分别执行以下命令即可，然后再执行欧曼 open code 的 命令。 安装过程中会依次询问你 cloud 在 gpt 以及 java 的 一个订阅情况，如实回答就好，这样欧麦 open code 会根据你的订阅优化调用策略。 安装完之后，咱们再来看一下如何使用 open code， 基本的使用方式和 cloud code 没什么区别。再来看一下 open code 的 一个使用技巧。技巧一，切换 a 阵模式使用 tab 键就能在 build 模式和 plan 的 模式之间快速切换。 技巧二，关键词触发超能力前提是需要安装 openopencode 插件，配合 openopencode 插件，你可以使用这些魔法关键词完成意想不到的一个强力功能。 技巧三，模型自由搭配 open code 的 最大的优势就是模型自由，比如你可以用 germany 处理前端 ui 任务，用 gpt。 五，处理复杂的一个逻辑任务，用 cloud 处理长文档的一个分析，用免费的 glm 四点七日常开发。 总结一下，今天教给了大家三个事儿，一， open code 视察看原版的 cloud code 几乎支持所有主流模型，完全免费。二，如何安装使用桌面端傻瓜式安装， t o i 端通过命令行安装。 三，如何装配外挂通过 o my open code 插件获得 evaspaint 关键词触发、上下文管理等超能力， 最后的最后 open code 加上欧麦 open code， 绝对是目前开源界最能打的 ai 编程组合。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，大家赶紧行动起来吧！加油！感谢大家三连谢谢大家，记得关注再走。
845我姚学AI
00:41查看AI文稿AI文稿open call 现在可以编程了，这个五十 k star 的 插件装上之后，敲三个字母 u w， 五个 ai agent 同时上线，自动规划定型编程，自我纠错，全程零干预， 看看实际效果。一回车，他先派探索 agent 扫描整个代码库，然后自动生成执行计划。接着四个 agent 同时开干，改了八百四十七行代码零报错，你全程就看着就行。 它在 github 上已经拿下五十点五 k star， 完全开源免费内置编排器，能同时调度 cloud gpt gemini 等多个模型，自动把任务分配给最擅长的 agent。 还有锚定编辑工具，代码修改成功率从百分之六点七飙升到百分之六十八。传统方式，要你盯着一个 ai 干活，它直接给你一整支 ai 团队。
517IT小圈
00:58查看AI文稿AI文稿你有没有觉得啊， open code 在 复杂工程里特别慢，还容易返工？原因很简单啊，它本质上是单的 agent 顺序执行的。 最近啊，我试了一个升级版叫欧麦 open code， 他 做了一件关键的事情，就是他把单的 agent 变成了多 agent 的 并行安装，非常简单，直接复制一句话，然后进 open code， 他 会问你有没有 clode， code， 叉等等的模型，你如实回答就好了，没有的话就告诉他全部用当前的模型， 我用的就是 kimi。 二点五装好之后，你就会发现左下角从 build 变成了希奇福斯，这是规划和调度执行的 agent。 接下来在你的任务前面加一句， u l w， 正式进入多智能体模式，它会自动拆解任务 多个 a 阵的并行执行，边做边叫验，减少反攻，对复杂的改动化文件的联动，重构场景速度和稳定性的差距会非常明显。一句话总结啊，单县城的程序员和多县城工程团队的区别。
172建斌聊AI
04:51查看AI文稿AI文稿停！别再把 ai 编程用成代码翻译器了！做开发的朋友，你是不是还在跟 ai 反复拉扯？遇 bug 找 ai 跳，写函数让 ai 改？几十轮对话下来， 需求改了八遍，代码凑出来了，没文档、没测试，全是野路子。今天这期给你带来 ai 编程的革命性玩法，四个框架搭出专属 ai 研发团队，一句话搞定从需求到交付的全流程开发，听完就能上手。 现在评论区告诉我，你用 ai 还停留在帮我改 bug 的 辅助阶段。扣一，已经用上多智能体协同开发。扣二， 看看多少人还在 ai 编程一点零时代打转，先划核心认知， ai 编程早已告别你问我答的一点零辅助时代，正式进入全流程自主开发的二点零时代。而实现这个跨越的，就是四个各司其职的开源框架， 他们刚好组成了一个完整的专业研发团队。 ai dev team 是 核心总指挥、项目经理。你只需记住一条命令， ai dev team 加需求，它就会自动调度其他框架，走完五阶段全流程， 不用记一堆复杂指令。 openspec 是 团队里的产品经理加架构师，专治 ai 开发最致命的需求混乱问题。他强迫 ai 先思考后动手，你提一句需求， 它自动澄清细节，生成规范需求文档，完整技术方案，可落地任务清单，彻底告别在聊天记录里找需求的尴尬。 oh my open agent 简称欧盟，是团队的技术总监，给 ai 开了上帝视角，再复杂的项目，它都能自动拆解子任务，梳理依赖关系，分配多个 ai agent 并行开发，彻底告别单 ai 串行干活的低效模式。 superpowers 是 团队的资深开发工程师，专治 ai 野路子编程，它会让 ai 严格遵循 t d d 测试驱动开发规范 g i t 工作流，自动执行 code review， 让 ai 写出的代码不再是能跑就行，而是高规范、可维护的工业级代码。听懂这套组合拳威力的朋友，但莫立扣个起飞！接下来我用一个真实实力告诉你，它到底能把开发效率拉到多高。 就拿开发一个在线协助文档编辑器举例，你只需要输入一行指令斜杠 ai dev team 开发一个在线协助文档编辑器，剩下的所有工作全由 ai 研发团队自动执行。第一步， ai dev team 调度 openstack 做需求分析，自动跟你确认并发人数、版本、历史文档格式等核心细节， 确认后直接生成规范的需求文档。第二步， openspec 接力，完成技术设计，输出完整架构方案、技术选型、接口定义，你确认后直接拆解出可执行的子任务清单。 第三步， o m o 上场做任务编排，梳理任务依赖关系划分可并行任务组，创建专属开发团队，给不同 ai agent 分 配专属开发模块。第四步， superpowers 全面接管 所有 agent， 严格执行 tdd 开发流程，先写测试用力，再写实现代码，保证代码质量。多模块并行开发，互不耽误。第五步，欧美欧收尾做结果，聚合收集所有 agent 开发成果，执行集成测试 深沉项目报告，最终交付完整原码。全套文档测试报告和部署指南，全程你只需要做决策确认， 不用写一行代码，给大家算笔最实在的账。传统 ai 辅助模式，开发一个带 g w t 认证的用户登录系统， 你要一步步提需求、改 bug、 补功能，前前后后要两小时，最后还没闻到没测试。而用这套四框架协调的自主模式，一条命令三十分钟就能搞定， 交付的是带百分之八十九测试覆盖率，全流程文档规范化的代码库，效率和质量直接拉满。这套玩法给 ai 编程带来了三个颠覆性的改变，从对话式到项目式，需求全程文档化、结构化， 有据可依。从单兵作战到团队协助 do agent 并行开发，专业分工互相较验，从野路子到正规军， 全流程遵循工程化规范，彻底告别能跑就行的垃圾代码。最关键的是，这套玩法上手门槛极低，在 code body 里导入对应技能就能开箱即用。你甚至不用单独记每个框架的命令，只需要记住 ai def team 这一条指令， 就能启动你的专属 ai 研发团队。觉得有用的朋友，点赞、收藏、转发给身边做开发的朋友，回去就用这条指令试试水。也欢迎你把使用体验打在评论区，关注我，下期给你带来更多可直接落地的 ai 编程干货，让你用 ai 提效，少走弯路！
231AI大白话
00:27查看AI文稿AI文稿震惊了！ ai 编程现在已经不是选 collog 的， 还是 codex 这么简单。这个项目叫 oh my open agent 给 top 当前约五十七点七 k stars chris 一 天前同步还有五十七点四千 rise 周榜给到三百六十五 stars day。 他 想做的是 agent harness， 把 cloud code， codex， cursor， open code 这些工具编成一条生产线， team mode， ultra work， hash and code added l s d 和 a s t grip 全都围着一个目标，让 ai 不 只是回答，而是并行干活。关注我，每天带你拆一个正在爆发的 ai 新趋势！
1528林夕AI
06:53查看AI文稿AI文稿今年 ai 的 大趋势还是 agent， 不 过跟去年的 agent 不 太一样，我打个比方啊，去年我们是在用镰刀收割玉米，还很初级， 那到了今年，我们将开上联合收割机，成为农场主，不是盯着一个 agent 写代码，而是管理十到十二个 agent 并行工作， 十几个 agent 在 后台跑，咱们就喝着咖啡等着验收，大概就是这样的画面。多 agent 编排一定是今年 ai 领域最大的趋势。而在这个趋势下边，我认为还有一件事情一定会发生，那就是针对这些 agent 定制化。 因为在生产环境当中， agent 的 上线除了跟模型的性能有关之外，还有一个非常重要的决定因素是它是否能够按照你的工作方式来运行，对吧？这就是为什么 open code 和它的插件 omocode 最近人气这么高的原因。 这套组合提供了一条全自动的 a 卷流水线，你向主 a 卷下达需求之后，它会自动分析拆解，交给不同的子 a 卷去执行，在后台跑着一大堆的任务。而且这套东西可以随意更改，你可以通过配置文件做一些小的改动，也可以把整个项目放下来重新设计。 我还是打个比方啊， clock code 就 像一辆配置很好的量产车，它很舒适很顺手，上路就走，也提供了一些改装的选项。 而 open code 则是一个彻底的改装平台，它给你提供了一个非常扎实的底盘，你可以根据需要把它改装成最适合你的赛车。使用 open code 和 omaco code 插件，从模型的选择到 a 卷的配置，甚至创建，全都向你展开了， 只要你有动手能力，你完全可以把它打造成最最适合你的 ai 操作系统。比如我就在欧曼 opencode 的 插件基础上，专门针对内容创作场景重新设计了八个 agent， 把它们打包成了新的插件分享出来。 本期视频我会介绍如何进行配置，以及我是如何彻底改装插件，让 ai 操作系统完全满足自己的需求和习惯。 哈喽各位好，欢迎回到我的频道。谦虚的说啊，我是国内少数几个能把关于 ai 的 y 和号讲明白的博主，我提供的东西远比教程更值钱，记得点一波关注， 如果想链接我就来我们 new type 社群，这个社群已经运营超过六百多天了，有超过两千位小伙伴付费加入啦。如果你是国内用户，可以从知识星球加入。 如果你是海外用户，可以从 substack 加入我的第一套课程，日常的 newsletter 以及专属视频在社群内都可以看到。回到今天的主题， open code 定制化。在开始配置之前，你需要理解用户级的配置和项目级的配置这两个概念。 当你安装好 open code 之后，在 config 文件夹下边会有一个 open code 文件夹，这个就是用户级配置的文件夹， 也就是说，除非你在项目里特别设置，否则的话默认就是按照这个配置来走的。而在每个项目里边，你还可以在项目的根目录下边创建一个点 open code 文件夹， 这个就是项目级配置的文件夹，它的优先级会高于刚才的用户级配置。所以如果你想单独为某个项目做一些设定的话，可以在这里进行配置，在这两个文件夹里边都会有这两个文档，一个叫 open code 点 jason， 一个叫 omaco 的 点 jason， 从名字你就能看出来，他俩一个是配置本底的，一个是配置插件的。总结一下，大家可以看我画的这张表，逻辑很简单，两个层级的配置，项目级优先级更高。 两个层级的配置里都各有两个文档，分别对应本底和插件。理解了这个逻辑，你就可以开始动手了。比如我在用户级层面，通过 open code 点 jason 来设置使用什么插件， 那在项目级的层面，通过 omoneq 的 点决策来设置每个 agent 调用什么样的模型，以及我会通过 mcp 点决策来设置这个项目里要添加哪些 mcp 服务器。 我所举的例子只是一小部分的设置本质和插件可以配置的地方太多太多了。比如你可以通过 prompt append 对 某一个 agent 最佳系统提示词，那具体的配置方法，大家可以去看官方的文档，或者你直接问 ai 也行， 这个是通过配置文件进行自定义的方法。但是啊，这个方法还是有局限的，在 o my open code 插件里边，它的 a tag 都是硬编码的，都已经写死了。比如它们的名称不能修改，它们的基础提示词也不能修改。 如果你像我一样追求更深的自定义的话，那可以把项目 fork 下来，把里边的 a tag 全部都给它改了。 比起开发项目，我平时做的更多的是内容。所以就像前面说的，针对内容创作的场景，我对 opencode 插件做了重新设计，我创建了八个 agent， 它们完全都是为了内容而存在的， 其中主 agent 除了会自动给子 agent 派任务之外，它还会自动切换两种模式，探讨和执行。 这个就是对应编程场景下的 plan 和 build， 只是针对内容场景做了调整，并且改成了自动切换。这个自动切换很关键，你跟他聊想法的时候，他是你的讨论伙伴，可以帮你梳理思路。 你说开始写的时候，他会立刻变成项目经理开始派活，都不用你动手去切换模式。举个例子，我问 ai， 我 看到一个说法，英伟达的双利卡故障率大约是百分之九左右，请问这个结论数据是从哪里来的？真实吗？ 注， a 卷接到需求之后，他会首先判断出需要的是探讨而非执行，所以他自动进入探讨模式， 接着判断出需要调研和验证，尤其是搞清楚这个观点的上下文是什么。最后再派两个词， a 卷去后台干活，一个查来源，一个验证，那这个过程会去调用它为你 m c p 进行搜索，最终给出结论。 我最满意的是，他不是告诉我这个观点或者数据是真是假，而是告诉我上下文或者场景是什么，以及引发讨论的原因是什么。 这只是一个小例子，在日常工作内容创作当中，会有很多类似这样的情况，需要多个 a 卷的配合起来，去完成一大套的写作。 这个内容插件名叫 newtype profile， 我 已经发布到 github 上了，也在社群内做了分享。目前这样的配置我用起来最顺手，生产力比之前用 clock code 的 还高，所以我建议大家可以试一试。记住啊，安装 open code 之后，一定要安装 o my open code 的 插件？ 如果你的项目不是编程而是内容创作的话，那可以试一试安装我的插件。 ok， 以上就是本期内容，想了解 ai， 想成为超级个体，想找到志同道合的人，就来我们 newtype 社群。那咱们下期见。
797黄益贺
01:10查看AI文稿AI文稿五个钢冒头的 ai 项目开发者先收藏观察终端离跑 ai 编程助手不是新鲜事，但欧麦派把编辑体验做得比较重。哈希铆定修改 lsp 集成子任务拆分七千多星，本周涨了快两千四。 训练大模型时， gpu 等数据是常见瓶颈。 open lake 用轻量技术站写了一套面相， gpu 附载的吞吐量五百多星，但短线涨了一百多。 微软刚放出来的工程教练项目，定位是帮开发者把 agentient engineering 做得更稳。一千两百多星，描述很克制，只有一句话，但微软背书加上近期涨幅， data will 整理的智能体学习路线和资料库接近一千五百星，增长稳定，适合想系统入门，但不想被碎片化信息淹没的开发者。我会先看他的知识框架，而不是具体工具。推荐， 这个 super set 不是 b i 工具，而是给 ai 编程助手做的代码编辑器，能在本地同时跑多个 cloud code codex cursor 实力，你最近在用哪个 ai 编程助手？
70AI 爆款情报站
02:49查看AI文稿AI文稿今天给大家分享另外一个在 open code 上面的一个插件，上次我分享过欧麦 open code， 下面就有朋友说特别的烧 token， 我 用下来确实也如此。当然除了烧 token 之外，我还遇到另外一个问题，就是因为它会有多个 agent， 但是每一个 agent， 比如说负责后端的，它完全是让这个插件自主的去选择，你自己没有办法指定。 这对我来说是一个问题，因为我在用前端，使用这个 gemini 三 pro 的 时候，我发现它非常慢，所以我不想用它再去写前端，我想把它换成 cloud， 但是我换不了，你只要用这个插件，反正我是没有找到方法去换的， 如果大家有找到的可以告诉我。那针对这两个问题，我就去找了一下，发现还有这么一个插件，它其实是 fork 的 这个 omepin code 的 这个代码 叫 omepin code slim， 就 它完美的解决了这两个问题。第一，它没有那么消耗 token， 另外它可以指定多个 agent， 它们各自用什么模型，这个自由度就非常大了。 那其实它的这个就是多个 agent， 跟那个欧曼 open code 其实差不多，我就不赘述了，我们看一下它这里的描述，你看它可以在这个配置文件下去指定模型到 agent。 那我给大家看一下怎么使用，我们还是到 ide 里面，我还是用的 anti gravity。 那 使用界面其实差不多啊，唯一不同的地方，其实在这里我们看一下它的使用界面，随便看一下，在这里其实都差不多好。 不同的是在这里就是我们来到配置文件的地方，就在我们的用户目录下面的 ctrl 点， ctrl 下面的 open code， 这个文件夹下面有一个叫 oh my open code gong slim 的 这么一个 json 文件。我们来看一下，大家看到在这里它有一个配置各个 agent 的 地方，那这里很好用。首先你可以配置 model， 用哪个模型，用什么 它用哪些 skills， 用哪些 m c p， 比如说这是查文档的，那这里面就有 context seven 前端的它默认配了一个 agent browser， 那 我自己又把 front end design 也加进去了， 所以它不仅可以指定模型，它还可以指定模型用哪些 skill， 用哪些 m c p， 以及它们的思考深度。所以这个我觉得 还挺好用的，大家可以去试一试。如果说你觉得欧麦 opencode 的 插件太消耗 token 了，而且没有办法指定 agent 用什么模型，那这个就可以完美的解决你的问题。
85江哥AI落地实战
01:06查看AI文稿AI文稿本周 github 最火的十七个开源项目，全被一个词统治了。 agent 编程 agent 赛道最卷 codecraft 为 ai 编码工具提供代码知识图谱。 agent memory 让 agent 拥有持久记忆。 omepa 打造新一代终端 agent work， 支持并行管理 agent 舰队 cursor 也正式开放了插件生态。 技能框架赛道同步爆发。 superpowers 星标突破二十万，定义了 agent 技能框架标准 understand anything 把代码变成可交互的知识图谱。学术科研和科学计算都有了专属 agent 技能包 学习赛道持续火热， ai 工程从零到一系统课程 day to will 推出 white coding 教程，让零基础也能快速上手。 ai 编程创新应用百花齐放， open human 用 rust 打造个人 ai 超脑 r u v 用 wifi 信号实现空间感知和体征监测，可 browser 通过全部三十项反爬检测。 supertonic 在 端测跑多语言 t t s c l i anything 让所有软件 agent 原生化。 本周关键词， agent 技能框架端测 ai ai 正在从工具进化为自主智能体。关注 bihop 星探，每周热门开源项目不错过！
280GitHub星探
04:00查看AI文稿AI文稿哎，你是不是也遇到过这种情况，兴冲冲地给 siffy open code 配上一个感觉特别厉害的 ai 模型，结果呢，它就跟块石头似的，动都不动，完全没反应。别急，今天呢，咱们就把这个让人头疼的问题给彻底解决了。 对，没错，就是这个场景。你明明在配置文件里把那个叫 big pickle 的 强大模型给加上去了，但 cisco 扩展就好像根本看不见它一样，完全无视了它的存在。这到底是为什么呢？ 好消息是，这通常不是什么复杂的 bug， 也不是你的模型本身有问题。真正的问题其实就出在一个特别简单但又极其严格的细节上，就是那个配置文件里的命名约定。 那么，解决方案是什么呢？其实啊，就是这三个你必须得遵守的命名规则，只要记住了它们，你的模型立马就能被唤醒。好，咱们来一个一个的深入看看。 所以啊，最关键的就是这三条。第一，你的模型 id 开头必须是 open code 杠微调。 第二呢，模型名字里的每一个字母，注意是每一个都得是小写。第三，如果你的模型名里头有空格，那一定要记得把它换成短横线，就是那个杠。这三条，一个都不能少， 你看官方文档，其实也说得清清楚楚，这个完整的 id 格式就是 provider id、 slash model id。 就拿这个例子来说， open code slash gpt、 five dot one codex， 它就完美地遵守了我们刚才说的所有规则，对吧？好了，理论说完了，咱们来点儿实际的， 现在就回到我们最开始那个 big pickle 模型，用刚刚学到的这三条规则，动手把这个错误给修正过来， 来看这个前后对比就非常惊足了。左边这个错误的写法，你看 big 的 首字母是大写的，而且中间还有个空格。那我们应用规则之后呢？把所有字母都变成小写，再把空格换成短横线，就得到了右边这个正确的格式。 open code 杠 big pickle 是 不是一下就明白了？那么这行改对的代码到底应该放在配置文件的哪个位置呢？咱们来看一个完整的配置文件你就知道了。 首先你得找到这个文件，它一般都在你的用户主目录下面一个叫点 com fake 的 文件夹。再进去是 open code， 里面的文件名就是， oh my open code dear jason， 好在这个完整的 json 文件里啊，大家请注意看咱们的焦点啊，就放在第六行，看到没啊？在这里，我们给一个叫做 librarian 的 代理 agent 正确地配置了它的模型，就是我们刚刚修正好的 opencode picpal， 这么一改， sisyphus 就 能准确地识别并且调用它了。好了，到这里我们来快速地总结一下这次讲解的核心要点，保证你听完就能上手。 记住这三条黄金法则，第一，永远用 open code 开头。第二，模型名只能用小写字母。第三，用短横线替换掉所有的空格。只要你遵循这三点，我保证你的 open code 模型配置就再会不会出错了。 所以你看，有的时候想解锁 ai 的 全部力量，并不需要多复杂的算法或者多好的硬件，可能仅仅就是一个微小但又无比精确的命名细节。 说真的，在编程的世界里，这种对细节的关注往往就是专业和业余之间的那道分水岭。那么你注意到这一点了吗？
18忘记
04:24查看AI文稿AI文稿今天给大家分享一个我最近使用的非常爽的一个编程工具叫 open code， 以及一个非常厉害的插件 o my open code， 它可以大幅提升我们的编程效率 以及出来的一个效果又快又好。那首先介绍一下这两个东西到底是什么？ 我之前拍过一个视频，对比了一下 codex、 cloud code 和 gemini， 我是 开了三个窗口，让他们去完成同一件任务。那你可以理解， open code 就是 在一个窗口之下，你可以保持上下文的连贯的情况下切换模型去使用， 算是一个 open one 的 一个工具，那它这里面集成了有七十五家的模型提供商，几乎你能见到的都在里面了，而且你可以接入你付费的模型，还可以用它的免费模型，比如说像智普的模型都是免费的在里面。那这是 open code， 它解决了我们多个模型之间来回切换的问题，以及工具的一个使用的习惯统一的一个问题。第二个欧曼 open code 就是 在它上面的一个插件，它的强大之处在于它的这种运行的模式，它有一个主控和专家团队， 主控就相当于是一个大脑，他接到你这个任务之后，把一个大任务拆成小任务那一个网站，比如说有前端有后端， 还得去找各种各样的文档材料，还要去便利你现在的代码，来理解你的项目结构等等，他会把这些交给最擅长的模型去做， 这个就非常厉害了。那以前我们只能什么？就像我之前开多个窗口，比如说要做 u i 了，我让界面来去做，要做架构设计了， 或者写后端了，我让 code x 去做，这就很麻烦，但是他把这个事帮你在背后全部做完了，你只需要告诉他我要做什么，就是这么厉害。那我们来看一下，简单看一下他的主控叫西西弗斯，他的专家系统，比如说像专门去查代码库的， 专门找外部文档的，专门做架构的，专门做 ui 的 前端开发的，他会把他们分配给不同的模型去做，这我觉得就是欧麦 opencode 对 我们真正使用的时候最强大的一点。 那我们快速看一下它的界面长什么样，中间这一块就是这个 opencode， 首先它可以切换模型，大家看一下 codex cloud 智谱，还有这个加密奶都可以切换，非常的方便。另外如果说 你还想去接入其他的模型，比如说你买了某一个模型提供商的模型，那你在这里直接做一个单点登录的认证就可以了，非常方便。我这里已经连接了四个了， 所以他在分配子任务的时候，他也只会分配给那些可用的模型，所以你在使用的时候得先把你这些模型都接进来。接下来你就很简单了，就跟他聊就行了，让他干什么活，他就自动帮你分配了。 那我个人使用下来最大的感受就是很省心，它会用到一些 cloud 里面，算是很高阶的这种使用，比如说 sub agent 子代理 或者 m c p 调用等等。打个比方，以前经常会用这个 context seven 这个 m c p 去查文档，那这里它自动会帮你调用。并且 open code 它是以这种 cloud 的 运行方式去运行的，所以 skills 在 这里面原声都是支持的，非常的方便。比如说您看 直接一个下划线，所有的 skill 都会列出来。好，怎么安装？那就很简单了，跑到它的官网去，这里会告诉你怎么安装。先把 open code 的 安装好，接下来在 open code 的 命令行当中， 自然语言告诉他，帮我安装好欧麦 open code 的 插件，一切就 ok 了，就这么简单，接下来就跟他聊天干活就可以了。好，那大家可以 去安装试一试，有什么问题我们在评论区见，希望大家用的很爽，效率、质量层层的往上升。
1207江哥AI落地实战
03:25查看AI文稿AI文稿今天跟大家浅谈一下 my codex， 这是 o my cloud code 作者的又一个力作，专门给 openai codex c o i 做的多智能体增强插件。 简单来说，它和之前很火的 o my cloud code 是 姊妹项目，同一个作者开发，用的是同一套成熟的编排架构，只是专门适配了 codex c o i 生态。 很多用 codex c o i 写代码的人应该都有过这种体验，复杂任务写一半就卡住了，改 bug 改不完，常任勿容易断。而且不管什么任务都用高价模型 token， 消耗特别高。 oh！ my codex 就是 专门解决这些问题的。 它的设计理念和 o my cloud code 完全一样，就是零学习曲线，全自动运行，启动之后什么都不用管，直接用技能就能按标准流程把任务做完。 它最核心的能力还是多智能体编排，原生 codex c o i 是 一个人干所有活，而它会把复杂任务自动拆分成好几个子任务，分配给不同专长的智能体并行去做。 它内置了三十多个专业智能体，有写代码的，有做测试的，有搞架构的，有写文档的，就像一个完整的虚拟开发团队。 它采用标准流水线执行流程。第一步，需求澄清，搞清楚要做什么。第二步，计划审批，确认方案可行性。第三步，执行推进，开始干活。第四步，验证修复，保证每一步的质量，最后结果汇总，形成完整闭环 能力矩阵覆盖全开发流程架构设计、代码编辑、单元测试调试排错文档，生成 ui， 实现代码频审。智能拆解引擎自动分析任务复杂度，分配给最合适的智能体。 针对不同的场景，它也提供了九种专门的执行模式。比如 team 模式是多智能体，流水线协助 ralph 模式会一直重试直到任务完全完成。还有 ultra work 模式，可以最大程度并行执行。 还有一个特别实用的功能，就是技能系统，他把常见开发流程封装成技能，比如需求澄清、计划审批、持久执行，下次遇到类似问题，直接调用对应技能就行，不用再从头设计流程。 除此之外，它还有很多贴心的小功能，比如实时 hud 状态栏，能看到任务进度和 token 消耗，自动处理、重试和断点续跑。还支持接入 telegram discord slack， 通知 所有项目的指导信息，执行计划和运行时状态都统一保存在项目目录下，绘画中断了可以从断点恢复，多次迭代之间有完整的审计线索。智能体始终知道项目的技术栈和规范。 当然，它也有一些不足，它只能在 codex 环境， windows 支持也相对有限。 但总的来说，如果你每天都在用 kodak c o i 写代码，这个插件绝对值得一试。它能让你的终端从一个单打独斗的程序员变成一个协同工作的开发团队，大幅提升复杂任务的完成率和开发效率。
111阿泽说AI
