claude代码微信连接方法

今天我们这期视频只讲一件事情，就是普通人如何使用，如何安装 cloud code 并接入国产大模型 deepsafe。 你 是不是也觉得 ai 编程那肯定要写代码吧？ cloud code 听起来好高级，跟普通人有关系吗？我的回答是当然有。 当我们接入 deepsafe 之后，可以利用它去写作，和 deepsafe 官网的模型是完全一样的，它不光能写文章，还能帮你去造工具，而且现在超火的 ai 技能插件 skill 最早就是可乐的 code， 玩明白的。安装好之后我们再安装 vs code， 那 它就可以实时操作，可以帮我们去开发网页开发工具，它的功能是非常强大的。 今天这期视频就是专门为你定制的，不用懂代码，不用找可用的支付方式去购买国外的大模型，只要你会复制粘贴，就能在十分钟之内装好可多的 code， 并成功接入国产大模型 deepsafe。 在 这里有一个前提就是网络环境 是处理好的，而且本期分享我会特意使用一台全新的没有安装过任何环境的 windows 十一系统来演示，会把所有遇到的问题给大家解决方法和步骤，让大家只需按照步骤操作就可以安装成功。实操环节，我会分享如何成功安装 cloud code， 第一次使用，如何起用可劳的 code， 如何接入 deepsafe 大 模型，然后如何利用编程应用制作一个个人主页。本期视频分享我们需要安装以下内容， 第一个就是 note 点 gs， 它是一个运行环境可拉的 code， 要靠它才能跑起来。第二个就是 g i t， 一个隐藏但比较重要的工具， windows 十一系统默认是没有安装的，如果没有可拉的 code 会无法使用。下一个就是 cc switch， 它可以一键轻松切换大模型，就像平时我们开关水龙头一样简单。第四个就是 vs code， 它是微软出的免费编辑器，长得就像记事本，但功能强大。以下就是本期分享我们需要安装的东西。 骚掩饰我会先分享 c l i 命令行界面。 altcode 本身是个命令行工具，英文叫 c l i， 意思是你可以在黑窗口里面打字指挥它，但大家别担心，我们装上 vs code 之后，使用插件百分之九十的操作都能用鼠标点出来， 不用死记命令。好了，下面我们直接开始实操，进入实操演示部分，第一步我们就需要安装 note g s， 在 这里我们不用命令安装，直接选择安装包，然后我们运行安装包，在这里我们就直接下一步，然后选择下一步，就直接下一步就可以。 好，这时候就安装成功了。安装好之后我们来验证一下是否安装成功，在这里我们按键盘上的，在这里我们按键盘上的 windows 图标加 r 键，这时候就会弹出运行窗口，在这里输入 cmd， 然后确定，这时候就会出现命令窗口，在这里我们输入 node 杠 v， 然后回车可以看一下，现在出了版本号就证明这个 node js 安装成功了。下一步我们就需要安装 cloud code， 安装 cloud code 我 们需要使用 powershell， 在 这里我们搜索一下， 搜索之后，然后右键选择以管理员身份运行，然后我们输入这条命令，直接回车。 好了，到这里就安装成功了，同样我们也是查看版本号的方法，查看是否安装成功，在这里我们输入一下命令，输入好之后我们回车可以看一下，现在已经出了版本号，二点一点三七，我们的 cloud code 就 安装成功了， 然后我们进入 cloud code， 直接输入 cloud， 然后回车可以看一下，现在进入出问题了，这时候我们就需要安装一下 g i t， 我 们来到 g i t 页面，然后选择保存，我这里保存到桌面上，然后我们开始安装，这里我们也是直接下一步， 下一步这些我们就全部的都是直接下一步 好了，这时候就安装成功了，然后我们再看一下，我们重新打开一个 powershell， 我 们重新打开一个 powershell 窗口，然后我们输入 cloud 可以 看一下。现在我们进入 cloud 是 可以运行了，但它又遇到一个问题，就是它有一个验证，在这里我们需要修改一个配置文件， 在这里我们来到我们的用户目录，我的用户名是 k， 我 这里直接输入，然后回车到这里就可以看到一个配置文件，就是 cloud 点 jason， 然后在这里我们打开编辑一下， 可以看一下，这里就是这个配置文件，在这里我们增加一个参数，增加之前这里我们需要有一个英文的逗号，像这个标点符号是经常会被大家忽略的，有好多朋友遇到问题就是增加配置，但大家增加好之后还是不能使用，就是因为这个标点符号的问题， 在这里我们添加添加这个配置项就可以了，然后我们再返回，然后我们在 c l o u d cloud， 然后回车可以看一下，现在就已经进入了，下一步我们再回车，这个提示就是是否在当前目录，然后我们回车 好了，这时候它就会让我们去登录 cloud 账号，因为 cloud 这个它国外的大模型最让人头痛的一个问题就是经常会被封号，所以在这里我们不使用它的大模型，我们要接入我们国产的 deepsafe， 在 这里我们 cloud 安装好了，然后下一步就是需要去接入 deepsafe 大 模型，在这里还用到一个工具，就是 cc switch， 现在我们再来安装一下， 我们来到 github， 然后我们去找安装包，在这里我们就直接往下拉，拉到底部，在这里我们找到适合我们系统使用的，在这里我选择三点幺零点三，如果是 windows 的 话，大家就选择这个就可以。好，现在保存好了，然后我们直接进入安装， 在这里我们也是直接下一步，下一步安装即可，这时候就安装好了，然后我们运行 下一步就需要我们配置 deepsafe 的 api， 在 这里我演示一下操作流程，在这里我们打开 deepsafe， 然后选择 api 开放平台，然后我们选择 api keys， 在 这里去创建，比如创建 api key c c 三，然后我们创建， 创建好之后我们复制一下这个 api key 的 这个密钥，然后复制，然后我们来到 c c switch 里面，在这里我们就选择右上角的加号，然后选择模型 zip， 然后往下滑，这里我们只需要填写一下这个 api， 然后添加， 这时候就添加好了，然后我们回到命令窗口，我们再进入 cloud， 可以看一下，现在已经不提示登录了，在这里我们输入斜杠 model m o d 可以 看一下，然后我们就选择第一个，在这里已经有了 deepsea v 三点二模型，现在我们去选择一下，就是第五个选项，让我们回车。好，这时候就选择好了， 选择好模型之后，在这里我们对话，我们问他一下你当前是什么模型，然后我们回车 可以看一下。在这里在此次绘画中，我作为 cloud code 实力实际使用的是 deepsafe v 三点二模型，到这里我们就成功地安装了 cloud code， 然后接入了 deepsafe 大 模型， 到这里我们就完成了 cloud code 命令行工具接入 deepsafe 大 模型，下面我来演示一下。我们在 vs code 里面使用 cloud code， 它的一个优势就是格式化操作，它的操作几乎都是用鼠标点击就可以， 然后我们下一步就需要安装 vs code， 在 这里我们选择宏框按钮，然后保存 好，现在保存成功了，然后我们安装在这里选择，我同意，然后我们直接下一步，这里就是选择一下安装目录，如果不选择默认安装到 c 盘，然后我们选择下一步，这里几乎也是全程下一步就可以，然后我们安装 好，这时候安装成功了，我们选择完成，在这里打开之后，它默认的是英文界面，看到英文不用担心，在这里我们需要安装一个插件就可以搞定，我们选择四个方块这里，然后我们输入简体， 我们就安装默认的第一个好，安装成功之后，右下角会有一个重启的一个提示，在这里我们选择重启。好，现在打开就是中文界面了，然后下一步我们就需要找到 colode code 插件，我们输入 colode code， 然后我们选择第一个安装， 在这里我们需要辨别一下官方版本，在这里我们安装，然后我们选择新任发布者和安装好了，这时候成功之后，在右上角就会多一个这样的一个图标，然后我们选择 可以看一下它，这里默认跳出的是一个登录提示，我们有了 c c switch 已经接入了模型，它这里就会跳过，然后在这里我们再输入你当前的模型是什么模型，然后我们发送， 可以看一下我当前运行的模型是 dipstick 为三点二，像这里也是这个 cc switch 在 这里起到的作用，像这里比如接入 glm 大 模型，或者是其他第三方中转的模型，用这个 都是可以搞定的，非常方便。好到这里就安装成功了，也成功接入了，下一步我们就让它帮我们生成一个个人主页，我们一起来看一下，在这里返回桌面，我先新建一个文件夹，然后回到 vs code， 然后文件打开文件夹， 我们选择桌面上的 myweb， 然后选择文件夹，这时候我们就用 cloud code 来对话，在这里我们输入提示词，就是我是一名专业的前端程序员，帮我生成一个自我介绍的个人主页，让大家可以快速的认识我，了解我，然后使用 html 格式，简约风格， 科技感配色，页面元素，要有自我介绍板块，联系方式，二维码区域，在这里就是我们给他的提示词，然后我们发送 好了，可以看一下，现在个人主页已经生成成功了，然后我们预览一下它给我们生成的一个个人主页，就是简历风格的，可以看一下，还是比较丰富的。在这里经过我的测试，就是我们使用可多扣的时候，不管是生成文章还是生成网页， 在这里我们要给他一个语言的提示，就是要生成中文内容，他有时候是默认的生成中文，有时候默认的生成英文，他这个是存在几率问题的。所以在大家生成内容的时候，强调一下生成中文内容， 这是目前想到的一个问题，分享给大家。这就是以插件模式使用的，在 vs code 里面还可以以命令行模式，在这里我们打开终端 使用方法是一样的，在这里我们输入 cloud 可以 看一下，就和我们在命令窗口使用的是一样的， 像这个一个优势，就是命令行模式加格式化窗口的模式可以直接使用，这就是我们所有的实操分享内容。在这里我也写了实操手册，比如安装好之后无法进入，或者是安装之后要验证，像这些遇到问题的解决办法，都有写到手册里面。 好了，到这里我们就完成了一整套从完全零基础到真正用起来的全过程。我们一开始什么都不懂，装好了克拉的 code， 配上了国产大模型 deepsafe， 在 vs code 的 里面，我们让 ai 帮我们生成了一个个人主页。其实克拉的 code 它有很多高阶的玩法， 你可能也听说过，比如 mcp、 gel， 但这些我也会慢慢讲，后面我会分享，但是这些都不着急，也不重要， 真正重要的只有一件事，就是现在先去试一试，先用起来，哪怕只做一件小事。 ai 时代最危险的不是不会用工具，而是以为自己用不了。 老的 code 不是 程序员的专利，它是每个普通人的效率工具。 ai 时代只要有思路就开始动手，就已经超过了百分之九十的人。 ai 时代，我们不用纠结新出了什么东西，哪个模型更厉害， 能帮自己提效的，自己用着习惯的，对自己来说就是完美的模型，完美的工具。好了，本期内容分享就到这里，我们下期再见。

cloud code 本身已经很强了，了解这三个插件，直接从青铜变王者。第一个欧买 cloud code， 它给你配了七个专业 ai 代理，有做规划的，有写代码的，有做审核的，相当于你有了一整个开发团队，规划执行审核三步走。第二个 superpowers， 这个是代码质量神器，它强制走 tdd 测试驱动开发，写代码前先写测试，从根源上减少 bug， 而且它有自动触发机制，你不用管它，自己就知道什么时候该干什么。第三个 everything cloud code， 这个是 antropics 黑客松冠军的配置， 花了十个月打磨，有九个代理，十一个技能。最牛的是它的本能学习，系统会自动记住你的习惯，越用越懂。你怎么选？团队开发要规范，选欧麦 cloud code， 个人开发追质量，选 superpowers， 高级玩家要极致效率。选 everything cloud code， 根据你的场景来选三个工具，按需取用。但我更希望你一个个去研读这三个，我都仔细看过他们的代码和规划，真的能学到很多东西，认真学习才能变强。

前两天发的 cloud 指挥 codex 干活的视频火了，评论区两级分化，有人说这套架构确实提效明显，也有人说纯玩具卵用没有。 今天我们就一步步把这套写作系统搭起来，建议先点个赞，关注加收藏。我的态度很简单，没有调查就没有发言权，跑一遍再下结论。 好，先说清楚这套架构到底有什么好处呢？第一，在复杂编码场景下，极大降低 cloud token 消耗。 cloud 最贵，但我们不让他写一行代码，只让他当甲方领导，当项目经理，分析需求、拆分任务、验收结果，最费钱的代码实现全部交给别人来做。第二，实现监工效果。 cloud 充当甲方领导和项目经理，负责规划和验收。 codex 是 后端开发，负责服务端代码编辑和单元测试。 gemini 是 前端工程师， 担任代码审查和安全审计。第三， codex 和 gemini 成本几乎为零，量大管保。结论就是 cloud 出脑子， codex 和 gemini 出力气，钱花在刀刃上， 真正花钱的只有 cloud 做决策那一小部分。在开始之前，你需要确保三样东西都装好了，分别是 cloud code、 codex client 和 gemini client， 执行视频中的三个查看版本的命令，如果都有版本号输出，那环境就没问题，没装好的先暂停视频去装一下。 第四，也是很多人漏掉的一步，理解整个工具链的使用顺序。这三层是有先后关系的。第一层 cloud md 是 规则层， cloud 启动时自动读取，里面定义了协助、规范和角色分工。 第二层， superpowers 是 能力层，提供标准化的规划、审查、调试流程。第三层， c、 c、 b 是 通信层，让 cloud 能通过 ask、 pen、 ping 指挥 codex 和 gemini。 第五，在 cloud md 里写好协作规范。接下来看我本地的文件。首先定义了 cloud 是 架构师、项目经理， codex 是 后端开发， gemini 是 前端开发，这是最基础的角色分工，简单明了 降级机制，明确了异常情况下的接管规则。接着明确了协助方式，使用 superpowers 进行任务设计，通过 c c b 相关命令指派任务。 同时还定义了 linus 三问以及 get 代码提交规范等。这些规则 cloud 启动时会自动读取，不需要每次手动告诉他。你只要把规则写好， cloud 就 会严格按照规则来执行 好。接下来我们进入 cloud 执行视频中的命令，进行 superpowers 插件安装，执行视频中的两条 plugin 命令就可以出现， successfully 就 证明安装成功。 安装完成后， cloud 就 具备了标准化的规划、审查、调试能力，这些能力后面实战中会用到，非常关键。接着要安装终端附用器。 ccb 是 依靠终端附用实现多个模型之间的通信， linux 和 mac 用户安装 tmax 即可， windows 用户需要安装 winterm 或者使用 wsl。 本教程以 tmax 为例，安装方法很简单，一条命令就搞定，执行命令后，我们进入新的终端环境。第八，安装 ccb， 全称 cloud code bridge， 这是让三个 ai 互相通信的桥接器。注意， ccb 是 社区开源项目。特别感谢 bfi 幺二三作者的贡献，它不是官方内置功能。 ccb 依赖 python 三点一零以上版本，安装前先确认你的 python 版本没问题。 python 版本确认无误后，我们执行 git clone 下载 ccb 项目，下载完成后 cd 到项目目录， linux 和 mac 用户执行 install h install 命令， windows 用户用 powershell 执行安装脚本，安装过程中 c c b 会自动配置通信组建，并在 cloud md 里注册 ask、 pinned、 ping 这些命令，等安装脚本跑完就可以使用了。你可以看到终端输出了安装成功的提示信息，整个安装过程非常顺畅，基本不会遇到什么问题。 好总结一下安装步骤，第一步，编辑局域， cloud md 定义协助规则。第二步，安装 superpowers， 提供标准化工作流程。第三步，下载安装 ccb， 打通多模型通信。三步走完，整套系统就搭好了。接下来我们进入实战环节，执行 ccb、 codex、 gemini、 cloud 命令，启动协助系统。 第二部分， cloud 是 项目经理，只动嘴不动手， codex 和 gemini 是 干活的，成本几乎为零，这就是省钱的核心逻辑。 cloud 现在开始下发任务，我们用一个真实案例实现用户注册功能需求如视频所示， cloud 调用 superpowers 开始收集用户需求，制定开发计划，可以看到它在分析需求，确认技术栈，设计系统架构，整个过程完全自动化，不需要人工干预。我们简单看一下 cloud 生成的计划， 规划的非常清晰， gemini 和 codex 的 分工非常明确，甚至还详细列出了项目的文件、架构、接口文档、验收标准等内容，这就是 superpowers 规划能力的价值，省去了大量的沟通成本。 cloud 把规划好的后端任务通过 ccb 发送给了 codex， 你 看画面上， codex 收到命令后，立刻开始疯狂扣顶，速度非常快，文件在不断滚动， 可以看到 cloud 已经获取到 codex 正在执行任务的状态。与此同时，他又通过 ccb 给 gemini 下达了前端开发任务， 两个模型现在是并行工作的，互不干扰，效率拉满。 gemini 收到了任务。你看，任务里面明确列出了前端开发功能、验收清单、注意事项等内容。任务描述非常详细， 这就是 cloud 作为项目经理的价值，把需求拆得清清楚楚。两个打工人正在努力完成需求，我们稍等一下，看看他们的执行结果。 cloud 为了更精确地掌握开发进度，建立了三个 task， 用于跟踪前后端开发及代码审查任务。你看，它自动创建了任务列表，标注了负责人和当前状态，这就是项目经理该干的事情，实时监控进度，确保项目按计划推进。 这时候， cloud 发现 gemini 只是确认了任务，而并没有真正开始执行。随后， cloud 重新将任务委派给 gemini， 催他赶紧开工，你看这个监工效果是不是很到位。另一边， cloud 跟踪到 codex 已经完成了开发和测试工作。接着 cloud 去查看 gemini 的 执行进度，结果发现 gemini 还是只确认了任务，没有动手， 这已经触发了降级规则。于是 cloud 果断让 codex 接管前端开发。这也是这套架构的另一个特色，无需让用户去处理这种特殊情况， 只需要把任务交给 cloud， cloud 就 会根据 cloud md 里定义的降级规则自行安排处理，直到完成项目要求。整个过程完全自动化。 codex 此时正在飞速编写前端代码，一个人干两个人的活。这里我们跳过执行过程，直接看最终结果。 完美 codex 已经完成了前端开发工作，但是由于我们在掩饰中故意让 gemini 不 可用，所以 cloud 只能亲自开展代码审查工作。他调用了 superpowers 的 审查能力， cloud 完成了代码审查，出具了详细的 review 报告。接下来他开始创建 git 提交。我们来看一下 cloud 做的 review 报告， 报告内容非常清晰，详细总结了前后端代码的完成度、安全审查结果是否存在潜在漏洞，以及整个写作过程的总结和验收标准的达成情况，质量相当高。 好，我们来做一个总结， c c b 加 superpowers 这套架构的核心特点是灵活高效，节省 token， 合理分工。 cloud 只做最关键的决策和验收，所有编码工作全部委派出去， 降级机制保证了系统的容错能力，任何一个模型出问题都不会影响项目的正常推进。多 ai 写作的关键不是模型数量，而是统一输出和统一验收。建议先用 cloud 加 codex， 两个模型跑通一个完整流程，稳了再加 gemini。 下一期我们讲 crcd 与自动化，把今天搭的这套工作流接入，持续集成流水线。点赞关注不迷路，我们下期见！

为什么别人用 ai 半小时写个网站，自己一上手却是大型分车现场？ 其实只是我们缺少了和 ai 协调的正确技巧。 clockcode 官方早就总结出了一套最佳实践。接下来，我们用一个真实项目丛林开发一个点菜网站，演示五个性价比最高、能解决实际问题的核心技巧，一起从不同的 web coding 进阶到有章法可控的 ai 协调工作流。 很多演示视频是一句话就生成一个项目，看着很爽，但实际操作过程中会发现， 如果第一步直接让 ai 写代码，比如丢给他一句，帮我做一个点菜网站， ai 写出来的东西大概率和你想要的完全是两码事， 然后你就陷入了无限的补需求、改方向循环。那么试试技巧一，让 ai 来采访你，生成需求文档。以 cloud code 为例，它有一个专门的工具叫 ask you the question， 顾名思义，就是由 ai 向用户提问，官方给的参考提示词如下， 以点菜网站为例，我们可以这样下指令，我想开发一个家庭点菜网站，请使用 ask you the question 工具对我进行深度访谈。回车发送，可以看到， ai 开始逐步问问题了，我只需要选择或者简单回答就好。 比如 ai 问我菜品需要哪些字段，我选择菜名、图片、价格，其中价格我想用特殊的方式计算，就在最后一个选项里自己补充输入。 在这个问答过程中，他不仅理清了你的需求，还帮你补全了那些你没想到的漏洞。磨刀不误砍柴工在和 ai 的 多轮采访交流中，我们就得到了一份详尽的需求文档， stack 点 b 如果你想对方案做出改变，比如把数据库换成 superbase， 可以 直接在文档里手动改，或者让 ai 帮你改 需求文档有了，先别急着让它写代码，这里我们一路技巧二，将探索规划与实现分开。官方推荐的工作流有四个阶段，探索规划、实现提交。就好像装修房子，先勘测，建立全域认知，再出施工图图， 图纸确认后才切换干活模式，严格按照图纸施工，最后活干完了，写个施工日记，竣工验收。在 cloud code 中，我们可以按 shift tab 切换到 play mode。 在 这个模式下， ai 不 会写任何代码，而是专注充当架构师。他会根据刚才的 spect d m d 输出一份详细的技术方案， 遇到不喜欢的地方进行调整，直到你对方案完全满意，再切换回 normal mode， 让它照图施工，这样写出来代码逻辑就更加清晰。当然，如果你只需要修改一些小小的问题，还是建议让 ai 直接执行，这样比较是 token。 第三个技巧，给 ai 足够的信息去判断问题。比如我按照 quickstar 把项目跑起来测试，发现核心功能都挂了，加不了菜品。 这时候尽量别只认一句报错了或者加不了菜品。要做的是先收集足够的信息，打开浏览器的控制台，看有没有报错。打开网络面板，找有没有出问题的接口，把接口地址和具体报错复制给 ai。 在 我们的例子中，把这些信息喂给 ai 后，他立刻检查，发现是数据库配置的问题， 你给的线索越具体，它的 bug 越快。有时候项目做着做着， ai 好 像失忆了，忘了你告诉过他，你习惯用 type c 访问与文件命名规范，这是因为你缺了技巧。四、配置 cloud 点 m d 给项目一份说明书， 在项目根目录运行 slash niff 命令，会自动生成 cloud 点 m d 文件。这个文件的作用是，每次开启新对话， ai 都会优先读取它相当于一份持久的项目记忆， 防止后续修改偏离原本的设定。例如，你可以写上非常规的文件命名，约定特定的代码风格，不要动某个文件夹。还可以用 important 标记来提醒 ai 注意特殊约定。配置好这个文件，能省去你以后反复向 ai 解释基础规则的功夫。 最后主动管理上下文，不要等撑不住了才处理。随着对话变长， ai 的 context window 会被塞满，你感觉它开始变笨，遗忘。试试这三个指令。 slash context 压缩上下文回到点菜网站，我们已经跑通了基础交互，这算一个小里程碑。 这时候主动执行 compact 压缩上下文。 compact 后面还可以跟一句注示，告诉他总结的时候要聚焦什么方向。主动压缩就可以避免一个功能起到一半时，变量名、文件路径这些关键信息被丢掉。 slash clear 清空上下文 在一个需求完成后，例如写好需求文档后，建议启动一个新绘画，或直接使用 clear 清道上下文，这样能避免前面采访阶段积累的容易对话干扰 ai 的 判断，让 ai 接下来完全专注于代码。实现 flash rewind 回滚状态。如果你发现一个 bug， 连续修复了两次还没改好，就别投铁继续了，此时的上下文已经被失败的错误代码尝试给污染了。你可以用 rewind 回滚到出问题前的干净状态，或者直接 clear 开启新绘画，带着你踩过的坑写一个更清晰的提示词。 回看以前我让 ai 给我写代码，感觉更像是在随意打补丁。有时候思路不清楚， ai 发散思维后调动的不是效率，反而带来了更大的混乱。当你学会了写文档定规范，用 规则和约束来换取确定性，你会发现 ai 就 不再是那个笨笨的助手，而是你最得力的超级合伙人。大家感兴趣的话，可以进一步深入阅读和学习完整的官方文档，相信你一定会有新的收获。如果这期视频对你有帮助，别忘了点赞、收藏关注我们，下期视频见，拜拜！

今天这期视频啊，我们只讲一件事情，就是普通人怎么用 cloud code 把自己需要的工具直接做出来。很多人听到 code 这个单词啊，写代码觉得跟自己完全就没有关系，但其实 cloud code 除了超强的这种写代码能力之外， 它还能做很多日常的任务，比如说数据分析啊，比如说这个每日资讯的爬虫啊，比如说文件管理等等，甚至连修图 p 视频这种活啊，它也能帮你把流程搭起来， 因为他啊，不是某一个具体的工具，他是一个圆工具。什么叫做圆工具呢？就是可以搭建其他工具的工具，你用大白话讲清楚自己的需求，比如说我想做一个网站，我想搭建一个自动化的工作流，我想有一个小助手，每天帮我整理资料，他就能帮你一步一步把这些东西搭出来，能跑能用，最后呢，还能帮你去点 现在每天的新工具啊，越来越多，更新的也越来越快，反而呢，会让我们更容易掉进这种效率陷阱里面，学一堆的零碎的工具，越学越忙，效率越学越低。所以我觉得普通人更应该去学这种顶级的通用的工具，学会一次之后啊，以后想要啥就可以做啥。这期视频啊，是 cloud code 的 入门视频，我 会带你从零上手，先用五分钟时间呢，先讲清楚怎么去安装配置 cloud， 当然已经安装好的同学呢，可以直接跳过这五分钟。第二部分呢，我会教大家第一次启动 cloud 怎么用，怎么去提需求，然后会带大家去做几个案例，比如说从零开始，构建一个精美的笔记软件，一些除了写代码之外的其他的生活当中的使用场景。最后呢，再补充一些我自己总结的使用经验，使用建议帮你少踩坑，用的更加顺畅，就算你完全没有写过代码，完全没有用过 cloud code 的 类似软件 也能跟得上。重要的不是用的好不好，重要的是先用起来。好，我们开始啊，首先呢，我们要来安装 cloud code， 那 基本上呢，至少有三到四种方法可以使用 cloud code， 我 们今天只讲最适合新手最省心的一种方法，就是在像 vs code 或者像 cursor 这样的 ai 编程软件当中去使用 cloud code。 这个呢有两个原因啊， 一个呢就是因为现在这些编程软件的进步速度非常快，不断地推出非常有趣的这些新功能，我们可以在使用 cloud code 的 同时呢，能结合这些编程软件推出的新功能。第二点呢就是 cloud code 啊，原声其实是在终端里面跑的，终端大概就是长这样子，就是一堆文字的这样的窗口，新手一上来呢，其实对着这些窗口啊， 很容易直接劝退，但像 vs code 和 ctrl 这样的编程软件呢，其实界面就更加友好，在这个界面上面点点鼠标就可以操作。我们这个视频里面以 vs code 为例啊，你可以直接去这个 scode 的 官网，然后去下载这个 vs code 的 安装包，然后一键安装，完全免费的。安装好之后啊，就可以直接打开 vs code， 可以 点击这里的 open project 新建一个文件夹，名字叫做 cloud code test 创建让这个文件夹信任这个 vs code 的 里面的工具。好了，你看我们刚才建的这个 cloud code test， 这个文件夹已经打开了。安装完这个 vs code 的 软件之后呢，接下来第二步就是我们要来正式开始安装 cloud code。 cloud code 安装呢，其实也不难啊，我们先去这个 node js 的 官网去 去下载安装这个 node js， 然后你可以用比较简单的下载程序包安装的方式去安装。安装完 node js 之后呢，我们再回到 vs code， 打开这里的 terminal 终端，接着呢，我们把这条命令直接复制进终端，直接按回车，确定输入一下密码，然后系统呢就会自动开始安装 cloud code 了。因为我这里已经安装过了，所以呢就不再去演示了，这个视频里面用到的所有命令，所有提示词呢，我都会放在黑猩猩基地里面， 我真心觉得呢，大家不必害怕这样的终端界面，或者是像类似于这样的终端界面，看起来很专业，很复杂，全是文字，但你刚才看到了我们的操作， 只是一些简单的复制粘贴的操作而已。然后再给大家分享一个比较实用的技巧，就是我一般会在 webcoing 的 时候呢，在旁边开一个其他的 ai 聊天窗口，比如说 jimmy 叉 gpt， 都有包前吻，哪个熟悉的你都可以在安装过程当中有任何的报错，任何按钮找不到了，哪一步卡住了，你都可以截图或者复制错误的信息， 然后直接黏贴过来，它基本上都能帮你瞬间解决掉这个问题。到这一步为止呢，其实 cloud code 已经安装好了，我们可以直接在这个终端里面输入 cloud 的 这个单词， 然后新人这个目录，当你看到这个 cloud code 的 logo 的 时候，说明你这个 cloud code 已经安装成功了，我们先退出。但对于小白来说啊，我觉得其实最好再安装一个 cloud code 的 插件，可以提供一个更好的交互界面。我们在这里插件，这里搜索 cloud code， 然后看到这个 cloud code for vs code 之后呢，这里这里有个按钮，直接一键安装就可以了。然后安装完成之后啊，你会在这里发现有一个 cloud code 的 这个小图标，我们直接点击打开，然后我们最终就得到了一个在 vs code 的 编程软件里面的 带插件的 cloud code。 到这一步的时候呢，你 cloud code 的 整个安装流程就完成了。好安装完成之后呢，还有最后一个关键的问题就是 cloud code 的 里面用什么模型， 这个搞定之后啊，你就可以真正的开始使用 cloud code。 cloud code 的 本质上呢，是一个终端里面的这个智能开发工具，所以它自己啊不产生智能，背后必须接一个大模型的服务。官方默认的呢是走这个 elastic 的 cloud 模型，但因为海外服务，大家都知道这个众所周知的原因， 很多人都会遇到网络啊，支付啊，账号啊，稳定型一堆的这个限制问题。但如果你这些自己都能轻松搞定，那你可能也不需要我这期的入门视频了，所以更常见也更适合大多数人的方案呢，是 直接接国内的大模型接口，价格更便宜，稳定性更好，能力也完全够用，比如说智普的 g l m， 比如说 mini max， kimi 等等。为了让整个这个大模型接口的配置过程也更适合小白更友好，我推荐一个接口的管理工具，叫做 cc switch， 大家可以去搜一下这个 cc switch 的 这个下载和使用教程， 它的作用也很直接啊，就是你可以购买多个服务商的不同的模型，比如说有时候这个模型比较便宜啦，有时候那个模型可以有一些优惠的政策啦。 c c switch 可以 帮助你去管理所有的这些不同的模型， 如果你想切换哪个模型，就直接点一下这个启动按钮就好了，非常方便。顺便说一嘴啊，它除了可以管理 cloud code 的 这个接口以外，它还可以管理 codex 和 和 gemina 的 这开发工具的背后的接口。具体怎么使用呢？第一步啊，你要先去这些大模型的官方网站他们的购买页面去购买他们的 coding plan， 买完之后呢，然后去可以去到他们的这个 apikey 的 管理页面去创建一个新的 apikey， 然后把这个 apikey 复制出来，先放好，因为等一下要用一般都是在用户中心的 apikey 管理页，或者是类似的这样的页面里面。第二步啊，打开刚刚的这个 c switch， 然后这里有一个 添加服务商的按钮，然后先选择你的品牌，然后把你刚刚复制的这个 api key 复制进来，然后添加就行了。添加好之后呢，你就可以在这个首页，然后用这个启用按钮启用你刚才新添加的这个考勤 plan 的 这个接口，这些都完成之后呢，就重启你的 cloud code， 然后你的 这个整个 cloud code 以及它后端的这个模型接口都可以生效了。好了，到这里为止啊，就 cloud code 的 所有安装配置流程都已经全部用完了，我们回到 vs code 的 这个软件里面，打 打开这个 cloud code， 接下来我们就来体验一下，为什么很多人说它是二零二五年，甚至到现二零二六年还是最强的 ai 工具。 先介绍一下这个看起来酷酷的这个界面的主要功能，左边呢是项目文件夹，这个就是我们刚开始建议的这个项目文件夹 c c test， 然后中间呢是编辑器，到时候如果有文件生成，你想看某一个具体的文件内容，就会在这个中间显示。右边呢是 cloud 的 核心的聊天窗口，也是你主要跟 cloud 的 交互的地方。正好我们刚刚添加了我们自己的这个大模型接口，所以呢，我们可以在这里直接问他，你现在使用 的是什么模型？他回答呢就是我们刚刚添加的这个新的模型。从刚刚这个这么小的例子当中啊，你可以体会到我们在使用 cloud 的 过程当中啊，不 管你有什么样的问题，你都可以直接问 cloud code。 然后这里呢还有一种更帅的方式，因为 cloud code 里面它自带了很多实用的功能，这些功能呢都可以用斜杠加一些这个英文单词来调取，比如说 输入斜杠，然后后面加上这个 model， 它就会显示你现在正在使用的模型和其他可选的这个模型选项。当然还有很多其他的这个斜杠功能，但我的建议呢是，你完全不需要在现在这个阶段去死记硬背，慢慢用起来，你自然就会记住了我们的思路呢，也是后面用到什么，我们再会去讲什么 好，我们接下来呢来试着用 curl code 做我们的第一个应用。在开始做应用之前啊，我最后再讲一个关键，关键的功能叫做 plan mode， 你 可以在这里看到，现在呢，这个模式叫做 ask before edit， 就是 每次这个 cloud code 想要编辑的文件呢，它都会问你一下同不同意，你按一下它就会变成这个 cloud code 自动去编辑的模式，你再按一下呢，就会出现这个 plan mode。 plan mode 呢，是整个 cloud code 里面极其重要的一个知识点，它的核心价值呢是它不让 ai 立刻帮你去写代码， 而是让你和 ai 来回的去讨论这个方案。把方案定下来之后呢，再去写代码。很多时候，你想让 cloud code 去真正改代码之前，你希望它真正理解你的需求，真正理解你想要去做什么。这就是 plan model 的 这个用途， 先确定它的计划是否符合你的预期，再去执行。很多人抱怨说这个 ai 智能体 ai agent 不 可靠，然后会乱改东西，也实现不了我的需求。但大部分时候啊，都是这个 plan 不 够好的问题。 如果你能正确的合理的使用这个 play mode 智能机啊，大部分时候都会按照你的要求来做事情。还有一点啊，就是如果你不知道什么时候要选 play mode， 什么时候不选 play mode， 那 我的建议啊，就是你所有时候所有场景都把 play mode 给勾选上。好，接下来我们就开始我们的第一个案例。我的提示词是这样子的， 我想开发一款高级的笔记应用，用户能够在一个强大的编辑当中去记录笔记，能够将笔记保存到这个文件夹中，并按照自己的意愿进行整理，甚至还能结合一些 ai 的 功能。 请你为这款应用赚写一份 prg 的 产品文档。然后 cloud code 呢，会反向来问你这个具体笔记软件的一些这个具体的需求，它有了我们的这个回答之后呢，它可以更具体更准确的去编写这个产品文档。好，需求文档写完了，我们先选择我们手动去看看这个需求文档。 需求文档如我们所想一样，就是写的非常全面，包括了产品概述，技术的架构，然后功能的需求。 主要来看一下这个核心的功能点。第一个呢，就是一个笔记的编辑器，然后是笔记的管理。第三点呢，是 ai 智能写作辅助的功能，它还帮我们设想了一些拓展功能，在后续版本当中可以再添加。但说实话，这种 p r d 呢，当然写得很好，但对于小白或非技术人员来说呢， 真的是太完整，太大太全了。对我们来说呢，最稳的方式就是一次只做一个小版本，然后测试，再确认，再加入下一个功能。所以呢，我跟他说，第一个版本啊，让我们先完成这个前端的部分，做一个本地能运行的 demo， 然后把这个模式改成 play mode 发送。 在 clockcode 执行的过程当中啊，它经常会向你问一些问题，以及申请一些权限。然后呢，如果你想一步步每次都确认一下，你就每次都点 yes， 因为我已经用过 clock 很多次了，所以我一般都直接让它默认帮我执行。因为我觉得一步步去 确认比较麻烦，所以我就选择 yes， 在 这个项目当中都会给你这个权限。 clockcode 大 概花了十分钟的时间帮我们实现了这个第一个版本， 看一下它这个历史的聊天记录啊，最后还去确认一下一开始设计的这功能表当中，是不是把这些所有功能没有遗漏的去完成了。最后呢帮我们在本地运行了一个服 务，让我们打开这个网址，去看一下最终的效果。打开之后这个效果呢，我觉得就非常好了，因为我正好要跟大家去讲怎么样在这个 webcoing 当中去 debug， 因为 debug 是 webcoing 当中非常非常重要的一部分， 本来还想说要自己设计一个这个错误，然后来教大家怎么去这个第八个方式，然后正好这里给了我们一个错误。好，我们现在看到了我们打不开这个网站了，那怎么办呢？根本就不用慌，我们可以直接把这里的错误信息全部复制给 cloud code， 当然有时候呢也可以截图，他这直接提供了这个复制按钮， 点击复制，然后直接把这个错误信息复制给 cloud code， 让他帮我们去修复好，他说修复完成了，我们再回到这个网页。哦， 果然修复完成了，你把错误信息直接复制给 cloud code， 在 百分之九十情况下， cloud code 都能帮你去直接修复。我们来具体看一下 cloud code 的 为我们生成的这个笔记软件，光从页面上来看呢，这个第一个版本已经非常像样了，中间应该是这个核心的主要的编辑区域，然后左边呢是这个 文件夹的管理，文件的管理区，我们来新建一个笔记，随便试一下 markdown 格式，标题序列号 也没问题，虽然有一个小 bug 呢，但是这么复杂的一个笔记软件，这么高级的一个笔记软件，能在十分钟之内完成，还是让人感觉到很爽很爽。这里啊，我再给了一个我自己日常使用的一个小建议，前面也顺带提到过，就是在使用 cloud code， 或者是在这个使用 webcoding 的 时候啊， 旁边一定要开一个这个独立的 ai 聊天助手，你随便选一个主流的大模型都行。这样做呢，其实有两个很现实的好处，第一个呢，就是随时救火， 遇到不明白的按钮啊，报错啊流程可以直接把问题丢给他问。 geocode 是 这两年最强的代码智能体之一，主流的大模型啊，基本上都能知道它的常见的用法跟常见的一些坑，所以呢，能给你立即的解释清楚。第二点就是提高复杂任务的这个成功率，有时候一个项目做不成， 一开始方案就不够稳定，在 cloud code 给出它的方案之后啊，我们再用另外一个模型做一次交叉的验证，往往能补出你没想到一些风险点，一些边界的条件，甚至给出更简单的这些替代的路径。具体来说呢，你可以把 cloud code 的 刚刚生成的这个计划直接复制捏切进来，然后问它这么两个问题，一个呢，就是这份计划当中最大的风险跟缺点是什么？ 另外一个啊，就是有没有更稳妥，更简单，成功率更高的实现路径，然后把杰米呢生成的这个方案再黏贴回给 cloud code， 让 cloud code 基于新的建议更新计划，并且继续执行。我们开头的时候说了，这个 cloud code 呢，是一个顶级的通用 ai 工具， 之所以叫通用工具呢，是因为它除了写代码之外，还可以做很多其他的日常任务。我给大家演示几个例子，比如说呢，我打开一个新的文件夹，然后呢，这个文件夹里面有之前我的三个视频， 我现在呢想把它们转换一下格式，并且提取视频里面的音频。这对普通小白来说呢，其实是一个蛮复杂的一个技术性的工作。但我现在可以直接在这个文件夹里面打开 cloud code， 我 可以直接跟 cloud code 说，帮我检查一下当前目录下所有的 mp 四文件， 把它们转化一个格式，并且提取它们的音频，单独存到一个 audio 文件夹里面，保留原来的原文件。我们直接发送给 cloud code， 我们看到因为我们缺少一些视频转换的工具， carlo 会发现这个问题，然后自动帮我们去下载安装这个视频转换的工具。好，任务全都完成了，我们来看一下，它给我们新建了两个文件夹，一个是 odo 文件夹，里面有三个对应的音频， 然后是一个 m o v 文件夹，里面有三个 m o v 的 视频，你们看啊，这样一个视频转换跟音频提取的任务就轻轻松松的搞定了。再来一个案例啊，再比如说，我有一个，比如说这样的一个文件夹 面全是杂乱的这个图片跟视频，然后呢，我想让 carlo corder 帮我去整理一下这个文件夹，直接跟 carlo corder 说，根据文件的类型跟日期，帮我把文件夹里的杂乱文件分别对应到文件夹里发送给 carlo corder， 反而会来问，你说按什么方式去组织这样的文件？呃，比如说，我就选一个按类型跟日期。 好，任务完成了，我们来看一下，有三张图片呢，好像没有被整理进去，但没关系啊，我们先不管他，我们来看一下他帮我们整理的结构，在这个图片文件夹下呢， 这个二四年三月份有一个文件，二五年四月份有十一个文件，二五年一月份有一个文件，然后等等等等，我们来看一下真实的这个文件 家里。 ok， 没有问题啊，他整理的还挺好的，然后速度也挺快的，基本上就花了二十秒钟时间嘛。但是他有时候也会有些小问题啊，比如说这三张图片没有整理进去，但如果你让他再去整理一遍的话，他应该也会帮你把三张图片进去分类。当然这样的场景呢，有很多，我不在这里一一举例了， 大家可以自己去体验一下，自己去探索一下。好了，视频到这里为止啊，我们已经完成了一整套的 clock 的 最关键的入门，我们一开始装好了 clock 的， 接好了模型， 在 vs code 里面跑起来用 play 模式啊，从零开始，做出了一个高级的笔记软件应用，然后正好在录制的过程中啊，我们还碰到了一个 bug， 所以 我们还学了一下怎么用这个 curl code 去 de bug。 最后呢，我们还展示两个日常生活当中会碰到的这个任务， curl code 呢，其实还有很多其他的高阶的玩法，大家应该也听说过，比如说 m c p 啊，比如说 skill 啊，比如说 sub agent 啊，这些呢，我们之后也会介绍，但我想说的是啊，这些其实都不重要，重要的就是你自己先玩起来，先用起来。好了，今天的视频就到这里了，我是李超，我们下次见。

在 cloud 中接入 deep sec v 四，直接使用 cloud， 用不了？别慌， deep sec v 四是刚发布的全新大模型，在数学 stem 竞赛型代码的测评中， deep sec v 四 pro 处于领先水平。现在有个完美方案，在 cloud 中接入 deep sec v 四，直接使用 cloud。 安装完毕后，再登录界面，点击左上角，在 help 中打开开发者模式，在开发者模式中选择进入配置， 在这里填入你 deep seek 的 信息。这里需要注意下方需要手动填入 deep seek v 四的模型名称，否则只能加载 v 四之前的老模型，填入后选择确认同意。 右下角可以看到我们添加的模型，现在可以正常对话了。关注我，带你学会更多 ai 内容！

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？

腾讯昨天一天发布了三款龙虾产品，最值得聊的就是这个 qcloud， 直接把 opencloud 养龙虾的这个门槛呢降到了最低，不需要科学上网，也不用买服务器，只要你有电脑，都不需要配置它，自动部署微信，扫个码就能够绑定完成，然后你的微信里就多了一只龙虾助手， 从此以后呢，不管你在哪，随时随地的发消息给你的这个龙虾，他就能够遥控电脑去处理工作，还能写文案，写代码，写论文等等，微信一句话呢就能够帮你解决。 之前呢养龙虾呢，至少要懂一点点的技术和配置。腾讯的 qq 呢，就非常的聪明，它把复杂的 a g 的 这个技术呢，直接装进你每天都在用的这个软件里面， 目前还在内测，下周呢会开放邀请码，据说呢旗舰版是免费的，接下来你只负责躺它呢，可以二十四小时的帮你去卷，这才是养龙虾应该有的样子，所以你有没有养龙虾呢？

这周还在 half 热榜，半壁江山都是 cloud code 的 生态排在榜首。 mad pocock 的 skills 这周涨了两万四，这是给 cloud code 写的技能文件，标题写着 skills for real engineers， 它解决什么问题呢？ agent 不 听话，太啰嗦，代码跑不通，架构越改越烂，每个问题对应一个技能文件，按工程能力、生产率砸向三类组织， 装上试试，体验确实不一样。第二名， free cloud code， 一 周一万六，不花钱用 cloud code， 它搞了个代理层，把 jimmy， nike， deepseek 这些 api 转成 cloud code， 能用的格式终端 vs code， discord 三端都支持，选个 provider， 配好 key 就 能用。 第三名， hugging face 的 ml in turn 换个赛道，这是 ml 领域的自动化。 a， 诊，读论文，写代码，训模型，发 hugging face 一 条龙全自动， 给他一篇论文，能把方法复现出来，然后部署 hugging face 官方出品。第四名，上周讲过的 copy skills， 这周破十万 star 了，一个 c l a o u d m d 文件十万 star， 四大坑，四原则对症下药，用过的都说好，快速过，上期有详细讲解。第五名， genetic agent 自进化 agent token 消耗只有同类的六分之一，从三千行种子代码开始，每次执行任务自己长出技能数， 和 crow ai 对 比，效率高很多。另外还有几个项目也值得关注， cloud context， 给 cloud code 加代码搜索， c u a computer use agent 基础设施， kick slow video， ai 全自动短视频，还有 ds 二 api， 把 deep seek 转通用 api。 本周一个词总结，生态 cloud code 从工具变成了平台。以上就是本周热榜，你最想是哪个？关注星探 ai， 下周见！

最近半年使用 cologod 安装了近百个 skr， 最后发现真正能提升工作效率的其实只有三个技能，今天免费分享给大家。第一个， superpowers， 这个 skr 改变了我用 cologod 的 方式。以前我是直接把需求交给 cologod 的， 让他来写代码，写出来虽然能跑，但是经常跑偏，改来改去浪费大量时间。 装了 superpowers 之后，我养成了一个新习惯，每次开弓前先跑一遍，不认英斯德尔敏。这个技能能让可洛的反过来问我问题，你打算怎么处理并发数据库选什么 等等等等。问完一圈，他会把讨论结果写成设计文档存到本地。听起来多了一步，但这一步帮我拦住了无数次的反攻。有些问题你自己都想不到，但是可洛替你想到了。 注意， superpowers 包含了二十多个紫技能，千万别全开，我只用 breamstorming， 头脑风暴， 其他的按需加载，要不然会浪费大量上下文。第二个技能， playing with fails， 这个技能解决了我被坑过无数次的问题。 cloud 有 个问题，它做到一半就失忆。不知道你们有没有遇到过 一个复杂的任务，聊了半个小时，可乐突然说，好的，让我们开始吧，然后就把之前做过的事情又重来一遍。根本原因是对话太长了，上下文被压缩，之前的计划全丢了。普莱因维的 flow 的 做法很聪明，就是别把计划写在脑子里，它是存在纸上 克拉的扣的。每次动手前会先建一个计划文件，每完成一步就在这个文件里打勾，就算上下文清空了，重新读一下文件就能接着干。 这个思路跟 minnes 很 像， minnes 做常任务为什么玩？因为它所有的中间状态都存在本地了。第三个技能， roughlop， 我 给这个技能起了个外号，监工 sky， 你一定体验过 cloud 的 摸鱼模式。写到一半突然说基础框架已经搭好了，你可以在此基础上继续完善。 翻译过来就是活我没干完，我先下班了。 raflopp 通过一个或可拦截 cloud 的 退出动作，他退出的时候或可会检查。你说的完成标准达标了吗？没达到，回去继续写。 我用它写过，完成过一个 c r u d 模块，设了条件，所有接口测试通过加 redmi 写完才算结束。 kloth 中间响停了三次，但都被塞回去了，最后确实把活干完了。但要注意的是，完成条件一定要写写具体做完用户模块这种话等于没说， kloth 分 分钟说服自己已经完成了写成。完成登录接口可用 单元测试，覆盖率百分之八十。加 redmi 包含 api 文档，它才没法浑水摸鱼。以上就是我常用的三个技能，今天希望能够对大家有所帮助，感谢观看，拜拜，下期见！

六个国产的 ai 模型，加上一个国外的顶尖 cloud 作为对照组啊，同一个项目，同一套提示词，从零开始，写完一个完整的前后段应用， 整个过程全部自费，没有任何广告。最终排名如下，测试环境我们统一有 openroot， 按照模型名称区分了项目文件夹，同一台服务器，同一套提示词。因为之前我家的小猫去世了，然后我做了一个视频，也收到了很多的暖心的评论，他们都提到了一句话，就是我们家的猫猫会和多金一起快乐的生活在天堂里的。 这个就是我做这个项目的初衷啊，其实就是想给一些啊去世的小猫打造一个赛博乐园，然后其实不是很复杂，就像当时我们玩那个 呃旅行青蛙一样，就放置，然后纯挂机，他们自己会有一些活动，但这个提示词你看其实写的也还挺细， 总的来说算是一个比较综合的项目。我的测评思路是这样，第一轮我们先来 one shot， 就是 说看一遍跑完之后这个模型能跑到什么程度，之后我会根据他们第一轮的表现去继续修改， 这时候提示词确实就不一样了，因为我要根据他们现有的情况去说嘛。这一轮其实是说我想去挖一下这些模型的能力上限大概能到哪里。提示词发出去，六个模型同时开跑，先说速度， step 三点五 flash， 它起手就是一百三十 tokens 每秒，这个快到离谱， 但是啊，它过程中会反复的去复读，而且中间直接中断了三次，我都得手动去输入继续它才能够继续跑，这个就真的很要命了，所以导致它的总时长其实比别家还要更长一点。现在二点零千瓦，三点五， kimi， mini max， 它们基本上都稳在四十左右，第一轮的总时长也就是七到九分钟， 只有智普的 glm 五是最慢的，我都是官方 max 的 订阅了，它的起步就只有十三到十五，后面稳住也只有三十，那它的第一轮总耗时有十八分钟，那总的完成时间我们就先摆到这里。这个第一轮我心目中及格的标准就是啊，前端它能够正常，现然， 哎，在画面具体怎么样先不说后端的话，它的登录然后穿图啊，各项功能都正常，这是一个最基本的。 接下来我们来看它们具体的结果。先锋三点五的一个 bug 就是 你在登录之后，它很快还需要你再登录它前端的猫其实还意外的挺可爱的，但是这个视角跟随是用不了的。 c 的 二点零的后端倒没什么问题啊，但它的前端是一直在闪， mini max 的 前端他第一次直接渲染不出来，而且呢，我的提置词里面是已经明确要求了上传照片是必选项，而且还需要做删除的功能，他呢，就直接没做 seven 三点五 flash， 说实话，他在跑的过程中不是频繁的复读吗？就这个事让我实在是对他没有什么信心。 结果呢，在注册登录上以后，上面呢，还有一个这么大的登录框，在上传照片确实是必选项，但这个功能他就用不了，导致我就没法送冒进去，也测不了。前端 kimi 的 k 二幺五，它作为一个大参数模型啊，它的前端能力确实曾经震撼到我，我是真的盼着它能给我个惊喜，结果它的前端就直接没渲染出来，而且我添加一只猫进去，跟随视角那里会直接 bug 成三只，那就只剩我们的质谱了。第一轮的前端，它的地面是在抽搐的， 猫的形象也是有点抽象啊，但是说实话，我觉得它的功能上是唯一一个及格的。所以总的来说，第一轮啊，我印象比较好的其实是千万三点五跟智普 gm 五就是千万，确实是有一个恶性 bug， 但是它的前端还挺好看的，在我这里是加一些分的， 然后智普就是中规中矩，他没有什么错。接下来就是各自去修自己 bug 的 环节了啊。这个过程其实你会对它们模型的能力会有一个很主观的感受， 因为就是你提一个需求，然后他反反复复改不完，那你也没有什么心情去给他再提修改意见了。其实几乎每个模型我都给了两三轮的迭代机会，那我也去直接拉一个表格给大家看，结果大家看着，顺便我搁这解释一下， 千万三加五在过程中出现了一次大翻车，他是把之前好好的前端改的无法渲染了，虽然后来又救回来了， 跟随视角登录，私密公开的功能他也都修好了，我对他的迭代能力总的来说是满意的，而 c 的 二点零，他的迭代几乎就没啥用了。首先这个画面他从始至终是一直在抽的， 而且这个猫太抽象了，甚至怎么还在这个画上放了一个包子呀。 mini max 的 基础功能他都改好了，场景也确实更加丰富了，但是就感觉丰富且简陋吧，再不他是改了基础的 bug。 嗯，没有什么其他惊喜。 kimi 啊，你看我出镜了对吧，我要好好说一说 kimi。 一个相机的锁电功能，他改了三轮，是一点没改好，场景一直是空的，甚至这时候我发现，哦，我的文件都乱套了。原本你记得我们最初的工作目录是这样的，然后每一个模型都在各自文件夹里写，只有他把整个工程做到了总文件夹里， 直到我最后归藏的时候才发现这个问题。所以我对这种啊，比较简单的这种遵循问题我是非常在意的，就是我当时就想给他扣个大分。再来说质朴。 gm 五的 bug， 其实也基本都改好了，除了我说的那几个字看不清，因为它这个程序啊，它有两个页面都有这几个字， 他可能不知道我指的是哪一个页面，当然了，也确实是可以说的更细。但是当时嘛，时间原因，我觉得这个也算是理解力有点问题吧，测试走到这里，其实我会有点陷入低谷，就是我会觉得，哦， 其实国产模型表现也都不怎么好，然后我就觉得是不是我自己的问题，就我的提示词是不是写的不够好，是写的太细了，反而限制他们的发挥。 因为这个事啊，其实就是当时我跟我女朋友去聊天的时候随口想到的，最初就是有这么一段想法，然后我再把它不断的气化，最终变成了现在这个样子，那 在这个时候也是时候去启动我们的顶尖模型可倒的了。我们来看一看他的表现。首先因为我用的是第三方的重转，所以他的速度其实一直不到二十，会比较慢。 而他第一轮交付的结果是这样的，比较令人欣慰的是，他除了前端的界面确实还是比较简陋以外， 其他的功能是没有任何问题的，完成度是非常的高。于是我在第二轮去跟他说，让他去丰富一下场景啊。这个时候，不知道为什么， open code 它里面遇到了频繁的工具调用错误，感觉是个什么 bug， 然后完全发挥不出它的魔性能力。 于是呢，在这里我确实是改成了他家自家的 cloud code 的 工具，然后还是在这个文件夹里，在第一版的基础上去进行了一个修改，它最终给我交付出了一个这么挺广阔的地图。当时在测试的我就直接发出了这样的感慨， 值了。真的，就毫不夸张地说，嗯， cloud 是 让我第一次有了一种感觉，就是这个项目可能是能做出来的， 呃，可能是能正式上线的。我的意思是其他的 ai 模型其实没有给我这种信心。其实到这里呢，我们所有代码的部分就结束了啊，因为我自己不是程序员，我只能去试一下他们整个的感受啊。但是具体的代码质量怎么样我是不知道的。 我就让 cloud office 四点六去开了七个子 agent， 去把所有模型的原代码都 review 了一遍，没想到他还真给我挖出了几个彩蛋。首先是智普 gm 五的代码里，它藏了一个后门账户，账户名阿德曼密码阿德曼一二三， 它是直接硬编码在代码里的，而它在交付的时候其实没有告诉我。第二个 mini max 是 唯一一个用裸哈希蹭密码的，甚至都没有加盐， 简单来说就是密码保护几乎等于没有。另外，其实他们的基础站用的确实不太一样，用了面向对象架构的模型，比如说 cloud 和智普，他们的前端效果确实就会明显的好一点，而其他的模型全都是过程式代码，就一个函数，从头画到尾， 他就会导致你在迭代的时候很容易越改越乱，甚至呢，迷你 max， 他的前后端的状态这个数他都对不起来。然后是整个项目里最难的一个相机跟随， 大部分的模型，要么是直接把猫挪到屏幕中间，要么在跟随功能里面写了前端渲染，但是根本没有调用。只有 cloud 正确实现了 what to screen 的 代码转换，所以它才能够第一次就成功。最后我们再来放一下总分， 一共就这六个维度，前五个全都是我非常个人的主观的体验。最后一项代码质量是 cloud 去审的，最后加权呢，算了一个总分。 另外所有的 ai 花费的 token 量以及制作的总时长，我也都统计在这里。仅针对我这次制作的这个项目啊，它具有参考意义，数据都很主观，它跟你的感受相似吗？ 其实说实话，它跟我的经验都不太相符，但结果就是这个结果。而且我这个项目是 ai 区一口气写完整个前后端的能力 啊。但去评判 ai 模型，它的标准非常多，所以说如果你想看的是那种公众公平并且维度全面的测评，其实是可以去参考一下排行榜的。而我作为一个用 ai 去编一些小程序的乐子人 其实还是很好奇，就是年前扎堆发的这些 ai 模型，他们之间的差距到底怎么样啊？到底有没有特别大的突破？我觉得这些模型你亲自上手去跑一遍，总会有一点感受。于是就有了这期视频，也跟大家聊几句我对目前这些国产 ai 模型的看法 啊。前端能力我觉得应该还是 kimi， 不知道为什么他这次翻了翻车啊。但是 kimi 的 k 二点五，他一个是说能直接读视频去做网页， 另一个是也确实之前我给他足够多的内容，他写出来网页是震撼过我的。这 im 五我一直认为他是国内的编程的领头羊 啊，其实能力确实不错。然后他就是涨价了，然后他，你说涨也可以，因为现在确实是大趋势嘛，这个整个用户多了，这个成本也高，但是你让老用户，嗯， pro 会员都没法用，第一第，没有办法第一时间用那个最新的模型。然后 lite 现在还没上，至少我写的时候还没有上。呃，甚至这个量还缩水了一点，就会感觉有点不爽。而 mini max 就 恰恰相反，它就很便宜，虽然出了高速版套餐，但是普通版还是便宜的。 嗯，速度也比较快，比较清亮。就是我会用它去接那个 opencloud 这样的小机器人，我觉得还用起来挺舒服的。总之你要问我性价比，我就会推荐它。然后就是 camden 的 三点五跟字节的 c 的 二点零，说实话，这两个模型比较新。呃，也可以再关注一下，我到时候也持续看看 别人对它的一个反馈。至于 cloud， 它确实是断层领先，价格也确实是断层的贵。嗯，但是啊，如果你换个角度来说，嗯，做一些严肃的项目或者正经的正式的项目的话，其实， 嗯用它会节省一些时间，也会给你一些信心，该上的话就还是上吧。好了，这就是这一期的啊，国产的 ai 编程的横屏的所有的内容了， 还是那句话，我祝他们早日超赶超 cloud。 我是 大黑，希望以纯人工的方式来向你分享智能。我们就下期再见。拜拜。

如果你正在使用 cloud code， 却还没装这些 skill， 那 你可能只用了它百分之三十的能力。今天分享七个最值得安装的 skill， 尤其是最后一个，能让 cloud code 从能用的 ai 直接变成懂行的队友。第一个，社区最火的全能 skill superpowers， 它不是单个技能，而是一整套开发全流程 buff， 包含项目规划、代码编辑、 code review 等十几个子技能，能帮你梳理需求、拆分任务、系统化调试，程序员必装，省超多梳理时间。 第二个，文档处理神器， pdf， 它能直接读取、合并、拆分。 pdf 还支持 ocr 扫描件识别，写代码间隙处理文档，不用切换软件， 不管看技术文档还是办公文件都好用。第三个，去 ai 位神器 whoman the zh， 它能把此外综上所述，这类生硬表达换成接地气的人话，写项目文档、副业文案都能少一点模板位， 不容易被看出是 ai 生成。第四个，大项目救星， planning with files， 大 型项目经常中途打断，回来 ai 就 往上下闻。这个 skill 会持久化项目规划，画绘画不丢进度， 特别适合碎片化时间开发。第五个，前端颜值救星， fronten design， 它让 cloud code 写的前端不再是 ai 烂活，而是带着专业设计规范，后端程序员也能做出好看规范。 第六个，代码质量守护神 code review， 它会派多个子 a 证，并行审查代码、找 bug、 查安全漏洞、优化代码规范，每个问题都带知性度评分， 赶项目时不用逐行排查，能大幅减少代码出错率。第七个，压轴神器，也是最能提升体验的 skill creator， 前面六个不够用，它能让你自己定制 skill， 把自己的开发习惯、 重复性工作封装成专属功能，彻底让 ai 适配你的需求。这就是让 cloud code 变成懂行队友的关键。 这七个 skill 覆盖开发全流程文档处理前端优化代码质量，还有能自定义的压咒技能，装完之后你会发现 cloud code 的 能力直接翻倍！收藏起来直接去 skill 商店搜英文名就能安装。关注我，带你了解更多 skill 使用技巧！

九成的人都在裸用 clotico， 难怪写出来的代码总是翻车。不是模型不行，是任务太乱。你让一个人同时读项目，找 bug， 写代码，做审查补测试，他当然会崩。 想把 clotico 用顺。记住，这六个 skill 缺一不可。第一个 explore， 它不是写代码的，它负责先把项目读明白，入口在哪，核心文件在哪，一个，功能从哪里调用到哪里。你先让他给你画项目地图， 后面改代码会少走很多弯路。第二个，第八格，遇到报错不要直接让 ai 猜着改，把日制复现步走，最近改动交给第八格，他的任务是先定位根音，再给最小修复方案。第三个 code review， ai 写完能跑不代表能进项目。 code review 负责挑逻辑漏洞、边界条件和回归风险，尤其适合你。改完一大段之后，先让他帮你过一遍。第四个， test engineer， 真正让你判断该测什么，哪里容易回归，哪些测试最值得补。第 第五个 code simplifier。 ai 很 容易写出能用但很绕的代码，这个 skill 专门负责把重复逻辑删掉，把命名和结构收干净，但不改变行为。 第六个 security review， 只要碰到登录权限、密钥，上传支付用户数据，就让它最后扫一遍。很多线上事故，不是功能没做完，而是边界没守住。 记住，高手用 cloud code 不是 从头绑到尾，而是把不同任务交给不同 skill。 读项目用 explorer， 修 bug， 用 debugger， 审代码交给 code review 和 test engineer， 收尾交给 code simplifier 和 security review。 收藏这套组合拳，你的 ai 编程稳定性直接上一个台阶点。关注下期带你看更多 cloud code 的 实战技巧！

如果你现在用 cloud code 只会一句一句发需求，那我建议你先别急着让它写代码，因为你可能不是不会用 ai， 而是根本没把它的隐藏能力打开。这期直接讲六个很多新手没打开的核心能力。开完以后， cloud code 才不是一个临时帮你写代码的聊天框，而是一个能长期配合你的开发搭档。 第一个项目，记忆入口名叫 innit， 很多人每次开新绘画都要重新解释技术栈、目录结构和代码风格。 innit 的 价值 就是让 cloud code 生成 cloud md 这种项目，说明先认识你的项目，再开始干活。第二个， play mode。 新手最容易犯的错就是还没想清楚就让 ai 直接改代码。 play mode 的 意义是先让它读项目，拆方案，判断风险，再进入执行。第三个 compact， 压缩上下文，绘画异常， ai 很 容易被前面的信息冲淡，越聊越散。 compact 就 像给对话做一次整理，把真正重要的方案接口和未完成任务留下来。 第四个，自定义命令，官方叫 custom slash commands。 很多人每天都在重复输入同一类提示词，比如代码审查、提交总结、性能检查。它的价值 是把常用提示词沉淀成自己的自定义命令，命令以后随时赋用成工作流。第五个， sub agents。 复杂项目不要总让一个 ai 绘画硬扛所有事情，它的关键是分工，主绘画统统方向， the agent 分 别负责审查、排错、测试和文档。第六个 hoops， 这个能力很多新手完全没碰过，但它决定了 cloud code 能不能守流程。你可以把它理解成自动质检员，改完代码以后提醒检查 结束任务前提醒验证结果。所以真正拉开差距的不是会不会问一句帮我写代码，而是你有没有把 cloud code 配成稳定工作流，项目记忆解决重复沟通 play mode 解决乱改压缩上下文解决跑偏自定义命令解决重复提示词 sub agents 解决分工 hooks 解决交付质量这六个能力建议收藏起来慢慢吃透。关注我，后面继续把 cloud code 的 高阶玩法拆给你看。

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