用claude不能有中文名吗
最近看到有些博主在发的这首歌，在那个 cloud 运行完之后，能够添加这个播放声音的功能，那么我也去实现一下，大家看下效果呀，吼，那我觉得非非常有意思，所以给大家分享一下，那主要就是分一下四步啊， 我们第一步就是在那个 cloud 的 目录下建一个这个叫 sound a lot 这样的文件夹，然后呢我们去网上下载一些这种比较有意思的这个呃提示音，呃就是那个 mp 三格式都可以， w a b 也可以，我们就放到这个文件夹里面。第三步就是写这个 posher 的 一个文件， 我们打开看一下，就就这几条代码，这代码呢，到时候你们如果想要的话，我到时候分享给大家。我们这里先建一个 t s t 的 文件，然后呢把它双击点开，把那个 p s r 代码整个给它复制过去，复制过去以后，我们就把整个文件把它另成为一个 ps 一 啊后缀命名的这样一个文件，这个文件就是可以让那个后面那个 hock 就 可以去调用这样的文件。那么来到第四步就是要在这个 setting suggestion 的 文件里面去添加那个 hock 代码， 这个文这个代码就是到时候也会分享，它就是把整段代码 copy 下来，然后呢打开这个 settings 这个文件放到这个大括号里面就可以了。这代码的意思就是说 cloud code 用这个 posher 这个功能去调用， 打，呃，用那个呃系统自带的这个 windows media player 这样一个播放器去调用啊这播放文件，然后呢播放声音这样一个作用， 那么我们想要改这个名称的话，我们只需要把这个音频文件的这个全称，把这里，呃替换到这个目录里面去，然后保存一下，那我们就可以进行替换，我们来试一下效果啊， 同样的方法再换一个，这样就非常有意思，牢牢的在后台运行结束以后再告诉我们，可以释放我们的注意力。
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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？
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里。不管你在什么环境里，什么操作系统上， 你都能跑起来。它是个通用工具。如果你以前没用过这种机右格式的编码助手，刚上手的时候可能会有点不知道从哪里下手。你打开它，看到的就只是一个输入框，你可能会想，我该往里头输什么， 我应该让它做什么。它是一个 power tool， 能干的事情非常多。但也正因为它能做的事情太多了，我们刻意没有把你强行引导到某一种特定工作流里去。 那么当你第一次打开 cloud code 的 时候，我们建议你先做几件事，把你的环境调舒服一点。这些其实都挺直接的。第一件事是跑 terminal setup， 这条命令会把 shift 加 enter 设成换行，这样你就不用每次手敲反斜杠去做换行了，整体用起来会顺手很多，舒服很多。第二件事是 theme 可以 让你 chat 到 lance 模式、 ones 模式，或者缩弱友好的主体。 第三件事是 install github app。 我 们今天刚刚发布了这个 github app， 装上之后，你能在任何 github issue 或者 pull request 下面直接 add load， 把它叫出来装它就一条命令，在你终端里跑一下就好。你还可以去自定义已允许工具的集合，这样后续你就不会每次都被反复问是否允许这个操作。 对我自己来说，那些被频繁问到的命令，我一定会用这种方式加白名单进去，免得每次都得点一下确认。还有一件，我个人习惯做的是我自己的 prompt， 大 部分都不是手敲进 cloud 口的。如果你是 mac 用户，进系统设置辅助功能听写，把这个功能开起来。我的做法是连按两下听写键，然后直接对着电脑把 prompt 念出来。 事实证明，写一个具体一点、详细一点的 prompt， 对 结果的帮助非常大。所以你完全可以把 cloud code 当成另一位工程师对待，直接和他说话就行了，根本不用挑一大堆代码。 so， when you're starting out with cloud code， it's so free for。 当你刚开始用 cloud code 的 时候，你应该从哪入手呢？我最推荐你先从代码库 q a 开始 asking questions to your code base， 也就是直接对着你自己的代码库提问题。这件事是 anthropic 教每一位新员工的第一课。 入职第一天，技术 onboarding 会让大家了解 cloud code 的 下载安装配置，然后立刻开始对代码库问问题。 ask other engineers on the team questions。 过去 onboarding 要不停问工程师翻代码摸工具，现在直接问 cloud code， 他 会探索代码库并回答， you can just ask cloud code and it'll explore the code base， it'll answer these kind of questions and so entropy。 一 天技术 onboarding 大 概要两到三周才能完成，现在两到三天就搞定了。 what's also kind of cool about q amp。 a is q amp。 a。 这件事还有一个地方，我们这边不做任何形式的锁眼，没有远程数据库存代码，不上传你的代码，也不会拿你的代码训练任何生成模型代码完全在你自己的掌控之下。 你下载启动 qq 之后没有锁眼，不需要等待，可以立刻就开始用。 you don't have to wait you can just use it right away， this is a technical。 这是一场偏技术性的演讲，所以我后面会给一些非常具体的 prompt please。 还有一些非常具体的代码片段，希望能让你回去之后把自己的 quad code 体验上升一个台阶。比如这段具体的代码是怎么被使用的，或者我应该怎么实力化这个东西。 cloud code 会继续往下钻，找这个类怎么被实力化，在哪里使用，然后给出更深的回答， how is it used and it'll give you a much deeper？ 这种回答更像 wiki 或正式文档，而不仅是一个 command 加 f 搜索结果。 something that i do a lot also。 另一件事是让他去查 get leash。 比如，为什么这个函数会有十五个参数？为什么这些参数的命名方式这么奇怪？ and this is something i've been in all of our code bases you have some function like this or some cloud code and find get leash。 搞清参数怎么加进来，是谁加的，当时什么情况，相关关联哪些 issue。 what are the issues that those commits linked to？ 他 会把这一整套东西都翻一遍，然后给你做一个总结。你只要说一句，去翻一下 get 历史，他就知道该怎么做。 顺便说一下，他能知道这件事的原因，是不是因为我们提示了他，系统提示里压根没提查看 get 历史记录这回事。 他之所以知道，纯粹是因为模型本身很强大，但如果你告诉他去用 git， 他 其实并不会用 git， 所以 我们很幸运能建立这么好的模型。 use web 我 也经常问 github h 相关的问题，让他通过 web fetch 把 h 拉下来，了解上下文。 this is something that i do every single。 每周一开周会前，我会问 cloud code 我这一周交付了哪些东西，他会看 get log， 知道我的用户名，然后把这一周做的事情列出来，我直接复制粘贴到文档里就完事了。 so yeah that's tip number one for people that have not。 这就是第一个 tip。 对 以前没用过 cloud coderen 或第一次给团队 onboarding， 我 们百分百推荐。从代码库 qa 开始，先从问问题开始，他能教大家写 prompt， 也能摸清 clock code 的 能力边界，哪些事一发搞定，哪些要两三轮，哪些必须进 reaper 反复对话， what can be one shoted？ what can be two shoted？ three shoted？ what do you need to use interactive mode for in a repel？ 当你对 q a 比较熟悉之后，下一步可以让他去改代码了。所有 e g t d 用 l l m 的 玩法，本质上有意思的地方都在于，你给他一组工具，他就自己想清楚要怎么用起来。 cloud code 我 们给他的工具级很小， 一个改文件的工具，一个跑 bash 命令的工具，一个搜索文件的工具，差不多就这些，他会自己把这些工具串起来，探索代码，做头脑风暴，最后再做修改。 你不需要提示他先用哪个再用哪个，你只要说做这件事，他自己就会想清楚怎么完成。 它有很多种用法，在让 cloud 直接跳进去写代码之前，我会先让它做头脑风暴，或者先写一个 plan， 这一点我们非常推荐。 我有时候会看到有人直接说帮我把这个三千行的功能实现出来，有时候它真的一发就做对了。但有时候做出来的东西跟你想要的不是一回事。 要拿到你想要的结果，最简单的办法就是让他先想一下，先头脑风暴，做一个 plan 过给我看，等我同意再开始写代码。 by me ask for approval before you write code。 你 不用专门去用 plan mode， 也不需要任何特殊工具。你只需要告诉 cloud 开始写代码之前先做一个 plan。 就 这一句话，他就明白了， this is also i want。 还有一句咒语，我经常用 commit push pr， 能解读出我想干嘛。 帮我做 commit， 推到分支，建分支，然后去 github 提一个 pr。 你 不用解释任何细节，它会自己去看代码，看历史，看 git log， 搞清楚 commit 格式该长什么样，其他相关细节是什么，然后用正确的方式把代码提交推送上去。 我们并没有在 system prompt 教他做这些事，魔性自己就知道魔性真的很强。再往进阶一点走，你会希望开始把团队自己的工具接入进来。 cloud code 也是从这一步开始才真正显出他的厉害。工具大致可以分成两类， 第一类是 bash 类工具，我这边随便编了个例子，叫 barley c l i。 这其实不是个真实存在的东西，但你可以告诉 code code， 你 用这个 c l i 去做某件事，你可以告诉他，用 help 去摸清楚这个 c l i 怎么用。这种方式效率很高， 如果你发现自己用的很频繁，你也可以把这条信息写进 c l i u d 点 m d。 这个我们等一下会专门讲，这样 client session 你 能记得住。这是 antropic 内部很常见的一个模式，我们也看到不少外部客户在这么用 mcp， 那 边的玩法也是一样的， cloudco 既能用 bash 工具，也能用 mcp 工具，你把这些工具告诉他，把 mcp 接上去，告诉他这个工具该怎么用，他就会开始用了。这套机制极其强大，因为当你开始在一个新代码库里用 cloudco 的 时候， 你可以把你团队为这个代码库准备好的所有工具一股脑的塞给他，然后 cloudco 就 能替你把这些工具都用起来。 下面有几个常见的工作流，第一个我前面其实已经讲过了，先做一点探索，做一点 plan， 然后在我开始写代码之前，先让我确认一下右边这两个工作流就更长了。当 cloud 有 某种方式能去自我验证工作成果的时候， 比如说让他写单元测试，用 puppeteer 做截屏，对着 ios 模拟器做截屏，他就可以进入迭代循环，这真的非常厉害。举个例子，如果你给他一个设计 mark， 告诉他按这个 mark 把这个 y b y 实现出来，他一发就能做得相当不错。 但如果你让他再迭代两到三轮，结果通常就能做到几乎完美。所以核心的诀窍就是给他某种工具， 让他能够拿来检查自己的工作成果，给予这个反馈，他就会自己进入迭代循环，最后给你一个好的多的结果。所以不管你的领域是什么，单元测试、集成测试、 app 应用截图、 web 截图，任何形式都行。你只要给他一种能看见自己产出的能力，他就会自己迭代，自己变好。 这就是下一个阶段，把你们团队的工具交给 claud， 搞清楚什么样的工作流最合适。你是希望让 claud 直接跳进去开始写代码，还是希望他先做一轮头脑风暴，做一个 plan？ 还是说你希望让他做迭代？ 你心里要有这个谱，这样你才能写出能达到目标的 prompt。 再往深走一步，你要开始给 claud 更多的上下文， 你给他的上下文越多，他做出来的决策就越聪明。因为你作为工程师，在这个代码库里干活时，脑子里装了很多关于系统、历史和其他方面的上下文。最简单的一种是 there's different ways to do this。 最简单的一种是 clod 点 md。 clod 点 md 是 一个特殊的文件名， 最容易上手的方法是把它放在项目跟目录，也就是你启动 clod 的 那个目录里，这个文件会在每次启动 session 的 时候自动读进上下文里。 本质上，第一轮用户消息已经包含了 clod 点 md， 你 也可以有一个 clod 点 local md 这一份通常不会提交到版本控制里，所以区别是， clod 点 md 应该提交到版本控制分享给团队。 clod 点 local md 不 提交，是给你自己用的。 clotted their md 里该放什么？放常用 bash 命令，常用 mcp 工具架构决策关键文件。任何你在这个代码库里干活，需要先知道的事尽量保持简短。 它太长会吃掉上下文反而没用，所以能短就短。 and it's usually not that useful so just try to keep it as short as you can。 我 们自己的代码库里就放了常用 bash 命令。一份风格指南，几个核心文件， 其他 clude their md 文件可以放在嵌套子目录里， clude 会按需把它们拉进来。跟目录的 clude 点 md 会自动进入上下文， but then also you can put in put quadmd's。 嵌套目录里的 clude 点 md 是 当 clude 工作到那个目录时才会自动拉进来。 如果你代表一家公司，也可以在企业级根目录放跨多个代码库共享的 cloud md， 它也会被自动拉进来。 that will get pulled automatically there's a ton of ways to pull in context actually have a lot of。 把上下文拉进 clod 的 方式很多， clodded 点 md 是 自动拉的。你也可以用 slash command， 路径是 clod commands it can also use slash commands so this is dot quads。 它可以放在 home 目录，也可以提交进项目里。这类东西叫 slash command for slash commands and over here we have a few examples of。 我 这边列了几个 cloud code， 自己内部在用的 slash command leads for example。 比如 cloud code 仓库里的 issue 会被自动打标签。工作流叫 label github issues it's label github issues and we have a github action running the same one we talked about this morning。 我 们写了一个 github action run clod code， 跑这条 slash command， 它跑完会自动给一些打标签，省掉手工处理时间。 and of course you can add mention files to。 当然，你也可以用 a t t 一个文件名把它直接拉进上下文嵌套目录里的 cloud md， 在 cloud 工作到那个目录时会自动拉进来， so give cloud more context。 所以 多给 cloud 一 些上下文，花时间去打磨上下文绝对值得。你可以先跑一遍提示词优化器，然后想清楚这份上下文是给谁用的，是每次对话都塞进去，还是按需调取？是要跟团队共享，还是纯属个人习惯。 总之，务必花点时间把它调好，调对了效果会大幅提升。 as you get more advanced。 随着你用的越来越深，你会想多花点心思去理解这种层级关系，也就是把不同的上下文拉进 claud 的 不同方式之间的层级。不只是 claud， md， page 像以及 claud， 几乎所有东西都可以用这种层级化方式管理。 and this you can check in or you can make it just for you project。 这一层和你的 get 仓库绑定，可以提交，也可以只留给自己用。在这之上，你可以有全局配置，跨所有项目生效。在网上还有企业策略本质上就是给所有员工自动下发的一份全局配置。 这套层级机制适用于很多东西， command 可以 这样玩，权限管理也可以这样玩。 比如公司里所有员工都要跑某条测试命令，你把它写进企业策略文件以后，任何员工跑它都会被自动放行。 it will be auto approved which is pretty convenient and you can also use this to block commands。 你 也可以反过来用它来进命令。比如你们公司有一个 url 永远不应该被 fetch 加进配置里，员工就没办法绕过这个规则。所以这套机制既能解锁工具，也能保护代码库安全。 to keep your code safe and then same thing for mcp servers。 mcp server 也是同样的玩法，做一个 mcp 党， jason 提交进代码库，任何人在这个仓库里跑 cloud coach 都会被提示，装上这些 mcp server 相当于和整个团队共享。 if you're not sure which of these to use this is like a kind of an insane matrix because we support a while。 如果不知道从哪里开始，我推荐先做项目层共享上下文。 so， if you're not sure how to get started i would recommend start with shared project context。 你写一次和团队所有人共享，能拿到网络效应，一个人干一点活，整个团队都受益。 cloud 内置了很多工具来管这个。举个例子，你跑 memory 就 能看到所有被拉进来的记忆文件。比如，我可能有一份企业级策略文件，我的个人记忆，还有一个叫 quantum 的 项目记忆，然后下面可能还嵌套了一个自己的 quantum， 只在某些特定目录下才被拉进来。同样的，跑 memory 的 时候，你也可以单独编辑某份记忆文件， 当你用号让 cloud 记住某件事时，还能选它存到哪个记忆里去。所以下一步就是花点时间把 quantum mcp 服务器团队用的所有工具都配置好，这样你配置一次，全队都能用。 举个具体例子，我们 anthropic 的 apps 仓库， web 和 app 代码都在这里配了一个 puppeteer mcp server， 团队成员之间共享 仓库里提交了一份 mcp json。 任何在这个仓库里工作的工程师都能用 puppeteer 跑。端到端测试，自动截图做迭代，每个人都不用自己再单独装一遍。 this is a talk about protips i just want to take a quick。 说几个很多人不知道的快捷键终端工具很难做，但也很有意思，感觉像在重新发现一门设计语言。 language but something about terminals it's it。 这里快速过一遍。 shift 加 tab 接受修改，切换到自动接受模式， bash 仍需确认文件修改自动过，随时可撤销。 for example i'll do this if i clicked。 方向对了或者写测试，反复迭代时我就切这个模式，不用逐条确认。 anytime you want claude to remember something。 井号键想让 claude 记住某件事，比如工具用错了以后要用对打井号告诉他自动写进 claude 点 md into claude md automatically if you ever want to drop down to bash mode。 感叹号直接跑 bash 本地执行，同时进上下文。 claude 下一轮能看到 goes into the context window so claude will see it on the next turn。 适合常命令明确知道要干嘛的，或者想让他看到输出的场景。 command that you want to get into context and claude will see the command and the output you can add mention。 符号引用文件和文件夹 escape to stop what claud is doing no matter what claud is doing you can always safely escape e s c。 随时打断 claud 安全打断，不会崩坏化他在改文件。 i'll hit escape， i'll tell it what to do differently。 我 按 e s c。 告诉他换个做法，或者二十处修改，十九处都对，一处要改。按 e s c。 说完让他重做。 you can hit escape twice e s c。 按两下回退历史绘画结束。 clod 空格，两个横杠 resume 或两个横杠 continue 续上 continue and then any time if you want to see more output， ctrl 加 r 看完整输出。 clod 上下文里看到什么，你就看到什么。 the next thing i want to talk about is clod 上下文里看到什么。一会之后， c 会做一场 session， 我记得就在走廊正对面那个房间，它会非常深入地讲 sdk。 如果你之前没玩过 sdk， 其实你在 code 命令里加 p 这个参数，用到的就是 sdk 这个东西。 我们这几周一直在往里加各种功能，让它变得更好用，所以你完全可以给予它去构建上层的东西，能做出来一些非常酷的玩法。这就是 cloud code。 自己内部用的那个 sdk， 是 一模一样的 sdk。 举个例子，比如 cloud app， 这就是 cli 形态的 sdk， 你 传一个 prompt 进去，传一组允许使用的工具，这一组里可以包括一些特定的 bash 命令，然后你告诉他你想要什么样的输出格式，可能你想要 json， 也可能你想要流逝 json， 方便后续处理。基于他去搭东西，非常爽。 我们在 ci 里一直在用，在事故响应流程里也在用，各种 pie line 里都在用，非常方便。你就把它当成一个 unix 工具就行。给他一个 prompt， 他 给你一份 jason， 怎么用都行。可以把东西管道进去，也可以把它的输出管道出来，这种管道用法也挺酷。举个例子，你可以把 git status 管道进 sdk， 然后再用 jq 把你想要的结果选出来。这种组合的可能性是无穷无尽的。 这是一个我们觉得挺新颖的概念，它本质上是一个超级智能的 unix 工具。我觉得它的用法我们才刚刚摸到皮毛，正在慢慢摸索。 你可以从 gcp bucket 里读一份巨大的日记，把它管道进去，让 claude 找出这份日记里有趣的内容。你可以用 sentry cly 把数据拉下来，管道进去，让 claude 拿这些数据做点什么。 the final thing and this is probably like the most。 最后一点，这大概是我们看到的最高级的一类用法了。我自己其实算是个 claude。 普通用户通常一次就跑一个终端 tab， 每个 tab 跑一个不同的仓库。 当我观察 anthropic 内外那些 power user 的 时候，他们的玩法几乎都是这样的，几乎都会有 ssh session， 会通过 tmx 隧道连进自己的 clod session 里。他们会在同一个仓库下拉好几份 check out 出来，这样就可以让好几个 clod 在 这同一个仓库里并行跑。 或者他们会用 gitworktree 来做某种程度的隔离这一类工作流，我们目前正在主动地把它们做得更好。用 暂时来说，这些是你可以拿来做并行工作的一些思路。你想同时跑多少赛神都可以。可以并行干的事情其实非常多。 ok， 差不多就这些了。我也想留一点时间给 qa， 我 想这就是我最后一页 ppt 了。如果大家有问题，两侧都有麦克风，我们非常乐意回答各种问题。 i did hey， boris， boris， 你 好，先谢谢你做了 cloud code。 我 想问的是，对你来说，做这个东西的过程中最难实现的部分是哪一块？ i think there's a lot of tricky。 我 觉得里面 tricky 的 地方其实挺多的。 其中一块特别棘手是我们为了让 bash 命令保持安全所做的那些事情。 bash 本身就是一个相当危险的东西，它可能以你完全没预期到的方式去改变系统状态。 但与此同时，如果你要让工程师手动一条一条的去批准每一条 bash 命令，那作为一个工程师体验会非常糟糕，非常烦，你根本没法保持高效率，因为你时刻都在点确认。那么怎么把这件事安全的处理好？ 并且这套方案还要能扩展到大家各种各样不同的代码库环境，因为不是每个人都把代码跑在 docker 容器里，这件事是相当 tricky 的。 我们最终落到的方案是这样的，有一些命令本身是指读的，我们做了一些静态分析，去判断哪些命令组合起来在什么情况下是安全的。然后我们做了一套挺复杂的多层权限系统，让你可以在不同的层级上做命令的允许列表和阻止列表。 hi， boris， 你 之前提到给 cloud code 一 张图片这件事，让我有点好奇，是不是有某种我自己没意识到的多模态功能存在，还是说你就是把它指向文件系统上的某张图片这么简单？是的， cloud code 是 完全多模态的，而且从一开始就是它跑在终端里， 所以这一点确实不太容易被发现。但你可以直接拖一张图进去，能用。可以给他一个图片的文件路径，能用。也可以直接把图片复制粘贴进去，同样能用。我自己经常用这个功能，比如我手头有一个设计 mark， 我 会直接把这个 mark 拖进去，告诉他把它实现出来，让再砌一个 bendy server， 让他能对着这个 mark 反复做迭代，整个过程完全自动化。 你们当时为什么选择做了一个 c l i 工具，而不是直接做一个 ide？ 这是个好问题。我觉得原因大概有两个。第一个原因是我们是在 anthropic network 启动这个项目的，而 anthropic network 大家用的 ide 五花八门， 有人用 v s code， 有 人用 z， 有 人用 x code， 有 人用 vim， 有 人用 emacs。 要做一个能对所有人都同样好用的东西，其实很难，而终端就是大家的最大公约数。第二个原因是 在 antropic 内部，我们是在非常近的距离上看着模型一代一代变强的速度。我个人的看法是， 很有可能到今年年底，大家就已经不再用 i d e 了。所以我们希望提前为这个未来做准备，避免在 ui 这一层以及一切上层包装上做过度投资。因为按模型迭代的速度来看，这些工作很可能再过不久就变得没什么意义了。 how much of you is this on？ 你 们自己用 cod code 做机器学习建模，做那种 auto ml 类型的体验有多少？目前的实际体验怎么样？ yeah， i think the question was how much are we using？ 问题是我们自己用 clod code 做 ml 和建模到底有多少？其实我们用的相当多， anthropic 的 工程师和研究员每天都在用 clod code。 anthropocene 内部大概百分之八十的技术员工每天都在用 cloud code。 希望大家能在产品上，在我们投入的那种爱和 dog fooding 上感受到这一点。这里面也是包括研究员的，他们会用 notebook 工具去编辑和运行 notebook。 ok， 很 酷，谢谢。好，我想就讲到这里，谢谢大家。 all right that's it thanks。
2639小克Everything
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。
03:52查看AI文稿AI文稿在美国的文理学院啊，读了最没用的英语文学，没想到啊，这个专业最后帮我看懂的是硅谷顶级 ai 公司命名背后的文学源头。那先从最文艺的一家开始说起啊，就是 anthropic， 它其实来自于一个古希腊的词，就是 anthropos。 这个词的意思啊，就是人类。 所以 anthropic 这个公司，它本身的这个名字啊，就是跟人类有关的。那更深层的话呢，其实它对应着一个宇宙学里很有名的理论，这个理论呢，叫做 anthropic principle， 中文叫仁则原理。也就是说，宇宙之所以是现在这个样子， 因为它必须允许人类的存在。换句话说，哪怕宇宙的规律就即使只是有一点点不同，那都不可能有人类。他们公司的模型啊，叫 cloud， 那 这个名字呢，据说是致敬一个人，就是 cloud shannon 信息论的奠基人。但真正让我感到惊喜的是它们模型的名字，你听听啊， sonet opus 和 haiku sonnet， 就是 莎士比亚最喜欢写的这个十四行诗。 opus 是 古典音乐作品里的这个作品编号 haiku 就是 日本排剧，它是一种日本的诗歌形式，然后它有一种严格的这个音节规则。那接下来呢，说 google 的 ai， 那 最开始的时候呢，其实 google 给他们的 ai 起了一个名字，叫 bird， 但莎士比亚呢，它原来就有一个别名儿，就叫做 bird of avon， 就是 埃文河畔的吟游诗人。哎，我当时看到我就觉得就一个 ai， 它自称是诗人，真的很浪漫。 但是呢，后来 google 就 把这个名字改了，改成了 gemini， 那 我觉得它一下子就普通了， gemini 这个词呢，它来自拉丁语，它的意思是双子座，它对应的呢是希腊神话里的两个双胞胎兄弟。那为什么它要改名叫 gemini 呢？ 在二零二三年的时候啊， google 把它旗下最强的两个 ai 团队，一个叫做 google brain， 还有另外一个叫做 deepmind， 合成的一个公司叫做 google deepmind。 所以 双子呢，它其实指的就是这两个团队的合体。 同时呢，这个双子的这个性格啊，也很符合这个 ai， 它有个多模态的这个特点，也就说它既能理解文字，也可以理解图像。下面呢，我们说一下马斯克的公司，就是 x ai， 它们的模型啊，叫 groc， 但是你可能在英文里面都没有听过这个词，它其实来自于一部经典的科幻小说，这部小说的作者呢，叫做 robert hlein， 他 是一个美国的科幻小说作者，他在一九六一年的时候写了一部作品，它的这个中文翻译是异乡异客，它的英文是 stranger in a strange land， 他是不是翻译特别好？那在这部小说里面啊，他的主角是一个在火星长大的人，那火星人他们用了一个词汇来形容一种理解方式，这个词儿就是 rock。 那 rock 它不是普通的理解，它的意思是一种极其深层的理解，深到你和被理解的对象啊，融为一体， 就是说你完全理解了对方，然后你们融为了一体。那下一个是一个法国的 ai 公司，虽然它不再硅谷，但是我还是很想很想跟大家聊一聊它的名字。它的名字呢，叫 mister。 这个词啊，它代表着一种风，它是一个就是从法国南部沿着这个罗讷河谷，然后吹向地中海的一种风。这种风它为什么特别有名？ 他一吹啊，就是三天、六天、九天，普罗旺斯，他当地人都会说这种风他都是按照三的倍数来吹的，就吹到你怀疑人生。那他吹完以后呢，就是天空会变得特别清澈，然后光线也会变得非常纯净。这也是为什么就是像梵高塞上这些画家呀，他们都会跑去法国的这个普罗旺斯画画。梵高的那幅很有名的星夜， 据说画的就是这个 miss hall 的 这个风过去以后的天空，那现在浪漫的说完了，那还有不那么浪漫的派系的？就比如说 open ai 的 模型叫做 g p t， 那 g p t 是 什么呢？它其实就是三个英文的首字母缩写， g 就是 generative 生成式的 p pre trained 预训练的 t transformer 转换器。所以啊， g p t 它其实是一个用三个这种工程词汇拼起来的词。那再看 meta 的 模型，也就是以前的 facebook， 扎克伯格，小渣，他的模型就叫做 lama。 那 为什么叫这个啊？因为它也是缩写啊，它其实是 large language model meta ai 的 这个首字母拼在一起 的，翻译成中文啊，也就是大型语言模型 meta ai 就 这样一个名字，碰巧是这个羊驼的英文名字 lama， 所以 他们也用了一个这个作为他们的 logo。 所以啊，你看这些国外的顶级 ai 公司的名字背后啊，它其实藏着半部西方文学史。那下一条视频呢？其实我想聊一聊国内的 ai 公司的起名文星通译豆包、会员，这些名字背后的中文文学渊源。嗯，虽然说豆包，哎，我得去查一查。大家可以在评论区里告诉我，你最感兴趣的是哪家。
373王逅逅
01:31查看AI文稿AI文稿同样一句话，用中文问， ai 可能比英文更贵。最近啊，有开发者做测试，同样的内容呢，输入 gpt、 cloud 这类模型呢，中文往往消耗更多的 token， 有 些场景啊，甚至高出百分之五十。也就是说，花一样的钱，中文用户能用的上下文更少。问题来了， ai 为什么会对中文不友好呢？ 答案啊，就藏在 tokenizer 里。 tokenizer 这个词呢，或许你没听过，但 token 一定不陌生。大家都知道啊，大模型不是直接理解文字，而是先把你输入的文本拆成 token。 英文呢，天然适合这种机制， 大多数常用的短词可对应一个 token， 但中文呢，是表意文字，一个词可能会被拆成多个 token， 这就导致中文呢，更费 token。 我 们举个例子啊，比如说，我们用 gbt 五模型演示，像 sleep park 是 一个 token， 而对应的中文睡觉公园却被拆成了两个 toc。 再比如， open ai platform 给的 show example 是 五十三个 toc， 翻译成中文后啊，却耗费七十二个 toc。 那 么，针对这一现象，国产大模型又做了什么呢？ 它们呀，正在把中文重新变回默认语言。 deepsea 千问通过纯购分词器，把中文词组和高频汉字整体纳入词表，使中文 toc 显著减少，部分场景呢，甚至低于英文。 比如啊，人工智能这种中文词组在千万呢，只算一个 talk， 而英文表达 artificial intelligence 反而成本更高了，变成了两个 talk。 你 还发现哪些中英文词的 talk 不 一样呢？评论区来聊聊吧！关注我，我是陈凡，带你了解更多能落地的 ai 商业玩法。
74陈凡Carina
03:46查看AI文稿AI文稿哎呀，崩了的那一刻，我突然很恐慌，不是夸张，是真的慌。昨天我的那个 cloud 的 账号刚被封，然后第二天我像往常一样打开 cloud， 准备写文案，写规划，做做客户方案，结果页面直接崩了。那一瞬间，我的脑子里只有一个念头，就是完了，我今天的活该怎么干？ 你发现没有，就是现在很多人已经不是在用 ai 提效了，而是把自己的这个所有的这个工作节奏全部交给某几个 ai 工具托管。以前电脑卡了，我们最多是骂两句，对吧？现在的这个 cloud 不 能用了， java 不 能用了， gpt 不 能用了，你会突然觉得自己像断电了一样，这才是最可怕的地方。 最近呢，我和一个曾经在 cloud 这个相关团队工作过的华人朋友聊天，他说你们这个中国境内的用户，做好半年之内，哪怕是用任何手段，也无法使用 cloud 的 这个心理的准备。 我不知道他是不是在吓我啊，就是，但他至少提醒了我们一件事情，就是在这个 ai 时代，最大的风险不是你不会用 ai， 而是你只依赖一个 ai。 我 还问了他一个问题，就是一个小秘密啊，就是说这个 cloud 啊啊， cloud code 啊， code 啊， gpt 啊， gmail 这些硅谷大厂的人，到底用哪个更多？ 他说很明确，就是 cloud， 甚至 google 的 很多员工也在用 cloud。 为什么？因为 cloud 从一开始就 特别像一个给知识工作者设计的这个生产力工具，他的这个输出效率、表达的审美逻辑的推演的能力，很适合做这个方案，写文案，写这个代码，做研究，也特别适合像我们这种做 ip 的 靠脑力吃饭的人。 更可怕的是，当越来越多的这个顶级的知识工作者都在使用 cloud， 它就会形成一种规模效应。你以为你在训练 cloud， 其实是全世界最会写作，最会做产品，最会写代码， 最会做这个研究的那群人，在一起把它用的越来越聪明。所以你不是在用 cloud， 某种意义上是 cloud 在 反过来训练你，你的这个表达习惯的这个思维方式、工作流程正在一点点的被它来塑形。 所以真正让我恐慌的不是这个，呃， cloud 崩了，也不是说什么这个账号被封了，而是我突然意识到，就是我已经离不开他了。你写文案要找他，做 ppt 要找他，拆选题要找他，做方案要找他，连客户怎么回复，朋友圈怎么发，直播怎么讲，所有的 我都习惯先问他，然后有一天他突然不能用了，你才发现，不是 ai 离不开你，是你已经离不开 ai 了。 我自己做这个 ai 商业落地，平时从内容生产、客户方案、线下课的交付，到这个智能体的搭建，几乎每一天都在用 ai。 但越用我就越清楚一件事情，就是真正厉害的人， 它不是去绑定某一个 ai 工具，而是能够把自己的这个方法论迁移到任何一个这个 ai 工具上。 cloud 好 用就用 cloud， gpt 适合推理，我就用这个 gpt， gemna 适合这个，呃，作图对吧？适合资料处理，我就用 gemna。 国产大模型能跑通业务壁环，也一定要学会使用这个国产的大模型。 所以今天就是真正值得做的，不是说去囤账号，也不是到处去找这个代充 up， 更不是每天焦虑哪个模型要疯了，而是给自己的这个工作理由去做备份文案创作。有没有这个备用的模型啊？这个客户的交付有没有本地的知识库以及这个智能体？有没有这个多平台的这个迁移的方案？ ai 不是 外挂，我觉得 ai 应该。呃，变成你的基础设施，外挂是会失效的，但基础设施才会沉淀成你自己的这个生产力吧。工具会变，模型会换，然后账号也会封，但你的业务系统 不能断。所以 ai 崩的那一刻啊。我真正恐慌的不是说这个 cloud 不 能用了，而是我突然意识到，如果一个人只会使用 ai， 却没有建立起自己的 ai 系统，那他迟早会被 ai 蒸馏，你要学会蒸馏 ai。
42天意创业笔记
04:06查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，这是 vivo 零基础学 ai， 今天就跟大家一起来学习 webcoding。 那 如果你不会写代码，又想用 ai 去做网页，做工具，做产品，那 webcoding 可能是你最先该搞懂的第一件事情。 那首先 webcoding 中文翻译过来就是氛围感编程的意思，那火起来主要是因为它 puffy， 它是 open ai 的 联合创始人之一，也曾经是特斯拉的 ai 负责人， 那在二零二五年的二月份，他在 x 上提到一种新的写代码方式，叫做 web coding。 那 简单说就是你 不需要在一行一行的写代码，而是直接用自然的语言去告诉 ai， 我 想做一个什么东西，哪里不好看，哪里要改，哪里报错了，然后让 ai 去帮你生成代码， 再根据结果去去去的提要求。那说白了， web coding 就是 找一个会写代码的搭子聊天，让它把你脑子里想的东西变成啊一个能打开的网页，或者说能用的小工具。那具体用什么样的工具来实现呢？门槛其实不高，那主流的话啊，像有 cloud， codex、 cursor 这些工具，有国外的，也有国内的，大家都能接受啊，接触到，那这里首先我们要区分两个概念，就是前端和后端。 前端就是你能直接看到和点击的部分，比如说一个啊，网页的按钮，颜色，排版，导航栏、表单、卡片等等，这些都属于前端。然后后端的话就是你看不见的，但在背后支撑整个系统运行的部分。后端是 藏在背后的东西，他像账号登录、数据库、支付权限、服务器等等，你看不见，但如果没有后端的话，整个系统就跑不起来。为什么我们要先从前端开始呢？因为对非技术背景的我们来说啊， 前端的话，就他的反馈是更直接的，然后你让 ai 去做一个个人主页，他马上就能给你一个页面，你觉得颜色不好看，可以让他去挪，你觉得手机上太挤，让他去优化移动端，那整个过程就像是你 不是在写代码的一样，而是在跟一个设计师加上前端工程师去沟通，这对文科生和普通人来说就非常的友好，因为你一开始不需要去懂 h t m l c c s s 抓娃拍摄这些复杂的概念，然后也不用去啊，学完整套的前端框架，你只要先把需求说清楚， 这个页面是给谁看的，然后它能解决什么问题，它应该有哪些内容，用户点进去以后要做什么？那比如说你可以用啊 word 顶去做一个个人的简历网站，然后可以做小红书的选题管理，客户信息的收集表啊， ai 工具导航等等等等，有很多很多， 那这些东西的话，可能以前需要去找技术的同学或者自己学很久，那现在你可以先用 ai 去做一个出版，然后再拿这个出版去沟通、展示、修改。 当然后端不是不重要，只是后端会涉及啊，更复杂的概念，所以我们这期先不展开讲后端。如果你是刚开始接触 web coding， 我 的建议是先从前端开始， 因为前端的话，嗯，它的反馈非常更直接，更适合普通人去建立信息，然后也看得见改得动，然后更容易和你的工作、学习内容、创作去结合起来。 那最后我想说的话， one call 顶在对未来职场是有很大的帮助的，它的目的不在于说让所有人都变成程序员，而是让 好像我们这样的文科生或普通人拥有一种新的表达能力。那以前你想表达一个想法，可能需要写文档，写 ppt， 以后你表达一个想法，可以直接做一个网页，做一个 demo， 做一个产品，做个原型，这些都 ok。 对文科生来说，像运营产品、市场下， sales 这些岗位都能用 web coding 去做赋能。那在未来的职场里，可能真正有直竞争力的人，他不一定是最会写代码的人，而是能把问题说清楚， 把需求猜明白，再借助 ai 把想法快速做出来的人。这就是我觉得 web coding 最值得我们关注的地方，他不是让你去逃避学习，而是给你多了一种把想法变成作品的能力。那 那这期的 web coding 我 们就跟大家简单地介绍了一下 web coding 怎么来的，然后它有什么用，然后用什么样的工具去实现，以及它对我们未来的帮助是什么。那以后还会持续跟大家去学更多 ai 相关的内容，那欢迎关注，那 that's it， 拜拜。
165WiLL Bin
01:41查看AI文稿AI文稿你有没有想过，用不同语言和 ai 对 话，背后的 talkin 成本天差地别？以 xrogic 的 cloud 为例，表达相同语义，中文 talkin 费用是英文的一点六五倍，这笔额外支出被称作分 词税。近日，研究员 alan colmas sacky 将经典论文苦涩的教训译成九种语言，输入六大模型，分词器彻底揭开了记费黑。 club 上印记与 tokken 消费是英文的三点一一倍，缅甸傣文更被刻以十五倍抛离税。这并非语言本身的问题，同样一段中文， timi 仅消耗英文的零点八一倍， tokken 同意谦问零点八五倍， deepsea 零点八七倍，谷歌 jimmy 几乎持平零点九八倍， open ai 也才一点一五倍。国产模型不仅免了中文税，效率反超英文，直接推翻了中文天生被 tokken 的 说法。而且分词税的代价还远不止多出 百分之六十五，就意味着你花钱买的上下文窗口就要直接打六折。比如 cloud 飙升的三十万字容量，中文用户实际能输入的内容还不到二十万。更讽刺的是，今年四月份 cloud office 四点七上线，官方轻描淡写的一句，新分子 器可能多耗百分之三十五套餐，就让英文用户的使用成本却暴涨百分之一百二十四到百分之一百六十三。二百美元的 max 套餐，只要两小时就能轻松烧完。而中文用户这次反而 幸免，因为我们的分词税早已封顶，再无上涨余地。这让人想起三十年前的短信，英文一条一百六十字母，中文只能发七十个。每一代技术基础设施的红利，总是率先流向开发者的母语 b p e 算法、公开词表和训练数据全由厂商制定， timi 能做到零点八一 倍，可 loft 却做成一点六五倍。不是技术不行，而是国外厂商的傲慢与偏见，让他们从没把非英语用户放在心上。
4727烦烦老陈
00:14查看AI文稿AI文稿克拉的扣免费，从入门到精通啊！这是一位大神写的中文克拉扣的文档，里面非常的贴心的分成了小白学习路径和程序员的学习路径。对，不管你是新手小白啊，还是程序员朋友，你都可以轻松学习克拉扣的从入门到精通。
859宏哥玩AI
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。
01:05查看AI文稿AI文稿家人们谁懂啊！被 cloudy code 英文文档折磨疯的小伙伴，这次真的得救了！字节飞书手册直接王炸！官方首发 cloud code 中文使用手册，刚上线就刷屏逼战全网打工人和程序员集体疯抢！别再瞎找零散教程，别再对着英文命令型抠破头！ 这本纯中文官方手册，零门槛直接充新手小白也能轻松上手，完全不用懂复杂代码，看完就能落地，全程干货无废话，没有庸于理论，全是能直接用的实操步骤。从环境配置、飞书生态对接，到十九个飞书 skill， 手把手教学 消息，收发文档，自动整理代码，生成多维表格，连复制及用的命令行和代码模板都给你整理好了，照着做就行。深度绑定飞书， 上班摸鱼也能高效搞事！ ai 帮你写代码，整理会议纪要，同步团队日程，程序员少熬夜，打工人告别无效加班，效率直接翻倍！不管你是编程小白，还是想要提升技能的老手，这本手册都能满足你的需求。
42今天吃什么
