今天是二零二六年的四月二号,昨天我聊了 c o i 和 scale 在 规模化场景下如何处理超大数据量的问题。后面我就想到一般的智能体工具都会针对这这种场景做处理的,不然早就扛不住了。于是我就很好奇 bash 这个命令到底是怎么做的, 正好前几天 color code 源码泄露了,我也下载了一份,正好借此可以看看学习一下。 发现他分为也分为了好几档来处理。在执行命令时,如果命令返回的内容超大,这个时候会进入翻译模式,他会把内容写入到一个叫临时文件的地方。 当然这个写入也不是无限制的,一旦这个写入内容超过五 g, 就 会停止写入,并提示内容体积过大, 不写之后,这个五 g 内容就会是放在这里。那这个时候怎么办呢?它会把这个五 g 里面的内容截取六十四兆,然后拷贝到一个叫 torresas 目录下。 把这六十四兆的文件拷贝到 torrizas 目录后,它也不会完整地把内容返回给上线文,依旧只截取其中三十 kb 返回到上线文。后续如果要继续分析,它也只能基于这个六十四兆的文件内容来进行分析。 那说到这里,其实大家呃肯定会想到一个问题,就是这里的临时文件和 torrizas 目录里的文件该怎么处理?总不可能一直站在这里 占空间吧?那这里就分几种情况了,如果输出小于三十 kb, 因为内容人直接读完嘛,所以他会直接删掉临时文件,也不会存到 tarot 字目录里。 如果大于三十 kb, 但是小于六十四 kb 这个区间呢?他会把临时文件里的内容拷贝到 tarot 字目录下, 这个时候就会同时存在两份文件,同样超过六十四 b 的 内容也是同理,他只会在托瑞萨斯里保留六十四兆的内容,用于后续工作。至于说临时目录里那些超过六十四兆的原始内容,可能还会存在原地, 但托瑞萨斯目录下的文件是有清理机制的,等你下次再启动可乐的课的时候,他会在 空闲时会进行自动检查。比如图尔如是里的文件,如果存放超过三十天就会被自动清理。但如果说你之后再也不打开格式,那这个筛选目录下的文件内容可能就一直留在那里,不会被清理了。 好,这就是今天关于格式命令对大内容的阶段与处理逻辑。今天的视频就到这里,我们下期见,拜拜!
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大家好,今天给大家分享 cloud 的 三款产品,呃,你的 cloud 订阅二十刀有没有划在刀刃上?今天我给大家拆解一下,呃 cloud 有 三个产品,第一个是 cloud 点 ai, 它是网页版的。第二个是 cloud cowalk, 它是桌面版的应用啊。第三个是呃 cloud code, 它是终端版的, 网页版呢,就是平时大家打开浏览器就能对话的那个功能,然后包括你打开 app 直接交流的这个功能。然后桌面版呢,定义就是 coog, 它是可以在桌面干活的,就是在你的电脑桌面干活,也包括接管你的电脑跟浏览器,以及连接你电脑上的这些软件。 第三个终端版呢,基本上就是编程,编程玩家用的比较多的,它是编程 ai 界的天花板。然后目前有四个模型, oppo 四,四点七啊,三个模型,然后索尼四点六,然后还有海阔四点五。 呃,下面我来给大家先拆解一下 cloud 点 ai 网页版啊聊天的功能,我就不多介绍了,大家平时都有用各种 ai 都一样。然后它的特色是是有一个 project 系统,这个也是 cloud 首创的 啊, project 系统呢,就包括一个指令库跟一个知识库这两个重要的库。然后指令库 instruction 呢,就是你可以把你一些呃背景知识给注入进去 啊,就比如说你是个律师的话,你又是哪方面的律师,然后需要输出什么样的呃内容之类的,或者你是一个呃作者,也是可以加一些指令的。然后这个 knowledge 呢,就是知识库,比如说你可以把你的法律条款啊,详细的比较多的可以加进去, 这是库,是需要的时候才会读取,然后指定库是每次都会读取啊,这个设置好了之后,你每次打开它都会有这些记忆,尤其是指定库,它每次都会加载, 这样的话就省去你每次开新的对话框,就会再次去交代一些知识背景。然后库尔的 design 呢?它是,呃,上个月四月十七号刚上线的。呃,它能够用自然语言能生成这个海报,然后包括网页啊, ppt 也是可以的, 他能够读懂你的这个整个的这个代码库,然后你能够通过自然语言去对这个设计出来的产品进行修改,就网页你可以直接点击一个模块进行修改, 生成完之后还是可以一键打包给你的 crosscode 啊,落地成代码,让他继续去修改编辑,然后这个镜正面就硬钢了,斐克码跟可画的一个视觉创作的市场。 呃,第二个就是 cloud coork, 呃, cloud coork 刚出来的时候也让大家非常的震惊啊,它能安装在这个 macos 跟 windows, windows 上,然后它能够接管你的桌面, 然后还包括电脑也能接管。接管电脑电脑之后它就能跨这个 app 的 操作,就包括你 office 里面的 word, excel 啊, powerpoint 还有 pdf 它都可以。呃,跨这个 app 去协通去操作啊,能操纵你的鼠标键盘,可以填表格。 它第二个强大就是它的连接器,公生态连接器功能,它有三百五十五个连接器,都是跟这些软件的官方直接连接的,就是我下面列的这些 office, 然后协同的包括 facial, shape, notion 这些,然后开发者用的比较多是 get it up, linear 啊,同时你还可以自定义你的 mcp, 任何系统都可以接进来 啊,最新上线的一个功能就是我在刚刚刚的 cloud 里面提到的,现在也上线了, 就是刚刚说的 cloud ai 的 那一套,也可以放在这个 cowalk 里面,相当于它就是一个更懂你的,可以在你的桌面打工的打工人,确实很强大。 然后第三个呢是呃 cowalk, 这个也是我用的最多的,因为呃 cowalk, 它是整个编程界 ai 的 天花板。然后前面说的 cowalk 跟 cowalkai 的功能,其实在 cloud code 里面都能实现啊,所以大家一步步进阶,先用 cloud ai, 然后再到 cowalk, 最后你最终会进阶到这个 cloud code, 因为它真的太好用了,然后它这这是它的一些评分,还有这个 skill 系统的介绍, 还有这个远程呢,这个云端的功能呢,是上个月刚开放的,就是你可以通过远程来直接控制呃,你在本地机上的 cloud code。 至于这三个产品怎么选呢?一句话给大家说清楚啊, code ai 呢,你刚开始用 ai 的 话,这个就够了。 然后呃,下一个呢,就是 cooke, cooke, 如果你在电脑上有重复的任务,想解放双手,可以用 cooke 啊。第三个是 cooke code, 这个是呃我非常推荐的,因为它本身来说是比较省 token 的, 它都比 code ai 跟 cooke cooke 要省 token。 然后还有一些更深度的开发,还包括 bible coding, 都是用 code code code 来实现的。我是 simon code code 的 深度玩家,欢迎大家关注,谢谢大家。

大家好,今天给大家分享用 cloud code 搭建大 a 稳定的数据源,我对 github 上七个数据源进行了实际的测试啊,下面给大家分享我测试的结论。我测试了七个数据源,最后留下了五个啊,数据源就包括这七个, 呃,这个是通达讯第一个,第二个是腾讯财经,财经财经,第三个是一跟艾文才一家的同化热点。 第六个是 to share, to share 因为要收费,它有积分墙,所以就免费,数据很少,所以我就把它给变掉了,然后 a share 这个基本上项目停更了,接口都挂了, 所以最终入选这五个啊,然后这是它的接入方式。然后下面我对这五个数据源的接口的数据进行详细的分析,分为五个板块。 首先第一个是行情层面的,呃,通达讯呢,它的优势就在于,呃它有这个实时的价格跟五档的盘口,然后 k 线的数据日周 月分钟级都是全的,还还包括主笔的成交数据。然后如果大家要调 k 线的话,用通达讯是最好的,然后它也不需要 api, 直接去连接就可以了。 然后第二个呢,也必须要接的就是腾讯财经,它是公开的 a p i, 然后它跟通达讯是互补的,通达讯是一些实时的交易的数据,然后腾讯财经呢,它是 pe, pb, 市值,换手率这些经过计算出来的数据,然后大家通过这两个数据库就能调取基本上全面的一些行情层面的数据了。 然后这个 excel 就是 淘汰掉的,就是大家也很多人也反馈说被东财给变掉了,封了 ip 经常失效,然后就这个就不用了。然后最后一个是同花顺,同花顺呢,有个比较 强势的原因,入选的原因就是他有这个当日强势股的题材归因啊,这个我就不具体说了,大家应该都懂什么归因,他说为什么这么强势,就给大家解释到这吧。呃,再多我也不好去细说啊。第二个模块呢,就是研报,就研报层面的数据我们从哪里获取? a k share 里面有这个东财的,它这个研报的数据库,这个 api 其实是比较好用的,因为它的调取不会像那个日 k 那 么频繁,所以用这个接口是可以调取研报的,而且它都是 pdf 版的下载的。 然后这个是机构的一致预期,它是也是 a k share 里面的,但它是同花顺的这个接口的源头。呃, 然后艾文才呢,它比较独特的一点呢,它是支持这个羽翼的搜索,就比如说你搜人形机器人,然后加四杠,然后它能够跨主题解锁。它的缺点呢,就是需要你去登录这个艾文才的 skill hub。 呃,去拿个 api key, 然后才可以用,然后吐血呢,因为积分强啊,然后我就不推荐了。 呃,新闻层面就包括各股新闻快讯,还有全球的资讯 excel, 他 接的是东财的这个个股新闻,这个是 ok 的, 可以用的。呃,然后还包括财联社,财联社这个接口也是很好用的,它是分钟级的更新,属于最快的这个资讯员嘛,因为我们手机上有时候也会装这个财联社来获取新闻, 然后全球新闻也是接这个东财的这个接口就可以了,也挺好用的。然后通达讯呢,跟腾讯他们都没没有这个新闻的接口。 第四个模块就是基础的数据层,就是财报啊,这个 eps, 然后包括公司概括、股东这些,这个都是通达讯他可以接的,大家用通达讯去调取这些数据就好了。通达讯这个服务器很快也很好用 啊,但是有一些可能有些不一定齐的啊,在总市值里头,市值这些上市时间这些啊,也可以通过 a、 k、 c 进行补充。然后财务的话就不要走这个通达讯了,因为属于高频的数据。 第五个是公告层面,公告层面就是巨潮,巨潮它的接口是 excel 里面封装的啊,可以去里面调取出来。然后通达讯呢,它也有这个呃公告、分红、股东权益这些指标的信息,所以公告层面就用这两个接口也就可以了。 呃,六个层面的这个选型的汇总啊,我就给大家分享一下。就是首先第一个是我们刚才分析的,就是呃,通达讯跟腾讯财经的行情层面的, 这两个是互补的,不封 ip 的, 这个是 ok 的。 然后研报呢,就通财、 excel、 信号层,信号层就是,嗯,我放在行情层面在里面,就是这个特殊的热点归音,这个对某些选手来说是很重要的。然后第三个是新闻,然后记住数据公告啊,这几个加一起呢,就是大家需要的数据源吧,基本上都能覆盖完了, 覆盖了这这十五个接口,包括行情、研报,先要从这六个层面一共有大概十五个接口,就能把大家全都的需求全都覆盖了。 封装的话,呃,可以通过这六个数据源里面的接口数据进行一个啊合并的封装,封装成一个 crosscode 的 skill 啊,大家可以去拆解这些库来封装。 呃,如果大家就喜欢快一些用上这个 skill 的 话,我自己也封装了一个。呃, skill 就 把这些我刚才介绍的比较好用的接口统一封装成了这个 a stock date。 呃,需要的朋友可以去看我的首页介绍 啊。最终的方案呢,就是我们行情数据走了同大讯加腾讯财经,然后研报走了东财加 excel 羽翼的搜索呢,这个其实也挺重要的,就走了艾文才,然后热点归音呢,这个也对某些选手来说也很重要啊。 ok, 今天我的分享就到这里啊,欢迎大家的关注啊,谢谢大家。

cloud 更新了一个点赞的,这个功能应该就是设计师嘛,我们新鲜出炉啊,刚刚打开啊,这个是他演示的视频啊, 然后我们创建一个项目来体验一下,我们就叫就叫测试吧,多点好就叫测试。嗯,然后这块是有几种模式啊?这个就是线框图嘛, wire frame 啊,线框图的意思,这个是高保帧嘛?大概应该你明白,这个就是简单做一个草图的设计,这个就是生产级的真实的高保帧的原型。那个 ui 设计,这边是 slide 缓动片, 这个是模板,然后这其他嘛,我们就就做最基础的从零开始的一个。 哎,先做线框图吧,大家看看线框图什么样,看看再做线框图。有,如果说能把线框图画的好的,那基本上你的产品完全可以靠它来设计。来,我们开始,然后这边应该是开始的地方,你是从一个设计系统, 你已经有一个设计稿了开始,还是说从一个屏幕截图开始,还是从代码开始,还是从飞格码开始?我们从啥开始呢?这是信号图,我们啥也没有啊, 啥也没有,就从就从提示词开始吧。哎呦,我还真不知道做个啥,所以这这反而是最难的一步,就是你到底想做一个什么样的一个一个产品, 这涛哥的额度这么贵,咱也不能浪费啊。那我就先想一个我可能会以后会做的一个网站吧。嗯,我想做一个 大模型评测网站,用户可以在这个网站看到每天对模型的评测报告,一句话概括这个模型的水平和性格。好, 开始先设计一个线框图,类似于我们在本上画了几笔。这样啊,你看他要问我问题了他要问我问题了。网站主体更接近哪种形式?数据选项,卡片为主,报告详情页首页是今日总览加日报二级页面。 我去,我也不知道哇,你看他会问你这么多问题啊。看见了哇哈哈, 他能想到这么多问题,说明他理解你的需求。我们一个一个来,我们先随便点点。 好了,我们就等着吧。开始设计了,这边已经出来了, 但是这个过程应该很消耗槽坑啊,我们一会看一下,我今天是从零开始看他做完以后消耗了多少槽坑,搞不好可拉的这个调性我有可能测不完, 有可能线框图画完了基本上五小时槽坑就干到百分之七八十去了。高保真可能要等下期视频再来了。好了,我去吃个饱饭,让他先设计去。 哇,做好了吗?看看哇,这个线框图做的哇,这块有个有个有个瑕疵啊。有个瑕疵可以啊, 不管它功能模块。功能模块其实我描述的也不是很清晰嘛,但是这线框图哇,我甚至都不想要高保真了,我直接用这种线框图做这个网站不是更有调性,要什么高保真 哇, 卧槽,你看 opus 景天纹这玩意儿在靠,夸夸我夸自己 哇,我直接把这个做出网站来。得了吧,这就是 colloud 的 design 功能画的现框图啊, 我看看我们消耗了多少额度啊。在这块大家很惊叹,但是在额度这块估计也很惊叹啊。来,我们看一眼。我去,这呢,他有个单独的额度,消耗到百分之三十八了。嗯,他是和这个额度分开的。 好,剩下这额度我留一下,大家如果有什么想想要设计的,可以评论区告诉我,我们一起来玩一下。

为什么我认为国内普通人使用 cloudco 的 推荐组合方式就是 westco 加 cloudco, 再加 cc switch? 对 大多数 mac windows 用户来说,这套方案的门槛相对较低,即使不用官方的 cloud 模型,也可以接入合规可用的模型服务。 但我知道,每次一提 cloudco 评论区,一定会有人说,国内连 cloud 都用不上,学这个有什么用?今天我就想认真聊聊这个误区,因为这种想法是把厨师的名气和做菜这件事本身混淆了。 打个比方,模型不管是 cloud, 还是国内的 minimax、 dixie、 g l m、 kimi 这些,它们其实都是厨师。厨师当然有高下之分,米青大厨做出来的红烧肉,味道确实更地道 高扣它是厨房,这里面有灶台,有刀具,有流水线,是真正干活的地方。而 skill 是 它的菜谱,它是告诉厨师先做什么,后做什么,做成怎么样才是合格的。所以讲到这里,关键的问题来了,厨房其实不是绑定某一类厨师的,你想做一道红烧肉,可以请米其林的大厨来做,也可以请国产的厨师来做。 口味可能有点差别,但红烧肉这道菜照样能端上桌。可现在很多人听到请不到米其林大厨,转头就把厨房封了,菜谱也扔了。那最后的结果就是永远只能去餐厅点菜, 也就是在网页上跟 check gpt 聊聊天,问问问题,复制粘贴,拿走答案。而别人已经在家开了私厨,让 ai 自己开火切菜,直到做完为止,端到你的面前。 所以我想说,用不上 cloud 的 官方模型,不是放弃 cloudco 的 理由,模型只是厨师,厨房和菜谱还在,换个厨师照样能开饭,放弃这类 a 准工具可能就会错过了让 ai 在 你确认授权的情况下面去执行具体任务的能力。 那明白了这个道理,我们再来看一下这三个工具。为什么说这是国内普通人用上 cloudco 的 推荐组合方式。第一个就是这个 vsco, 它是你的开放式厨房,你可以理解成这是一个能让你和 ai 一 起站着干活的工作台, 左边能看见所有的食材,你的文件夹中间是切菜台,下面还有个对讲机,也就是你的终端面板。你跟 ai 说一句,开始做菜,它就会在你面前动手,它不是给程序员用的,它就是一个有窗户的能看得见的厨房,比那种黑漆漆的命令行的窗口对新手友好太多了。 第二个就是 coloco, 它就你的专业厨房系统,它是整套方案的核心,聊天 ai 只能告诉你菜怎么做,而 coloco 能自己去做,最后把成品交给你。 这个就是 ai agent 跟聊天机器人最大的区别,一个动嘴,一个动手。那第三个就是 cc switch, 它是你的厨师调度台 clarkco, 这个厨房原本默认只能联系 frotty 官方的厨师,那 cc switch 就是 一个图形化的调度台,你点几下鼠标,它就会让厨房可以接到任意一家国产的模型。今天用智普的 glm, 明天换成 mini max, 它可以让你降低切换配置的麻烦。所以三个工具合在一起的化学反应就是 c c 思维去解决厨师从哪来的问题。 cloudco 提供专业的厨房 vsco, 就是 给你一个看得见的工作台。 那讲到这,把基本的环境和工作都搭建好之后,大家就要掌握对应的 skill, 才能做出各种精美的菜式,也就是让 ai 帮你干活的说明文档。 skill 是 cloudco 最厉害的地方,它本质上就是别人沉淀好的工作流, 把做某件事的完整方法打包好。而更进一步,你完全可以让 colco 帮你写一个属于你自己的 skill。 所以 再回到开头那个问题,为什么我说 vsco 加 colco 再加 cc? switch 是 国内普通人用上 ai ai 的 推荐组合,因为它把那道门槛踢开了,它不挑系统,不挑模型,第三方的 api 服务、订阅套餐都能接它。不管你是程序员 懂不懂代码,它都可以让你从在网页上面跟 ai 聊天,升级到让 ai 帮你自动处理任务。听到这,不知道你对这些概念是否有了一个更清晰的了解,如果这些内容对你有帮助,欢迎一键三连,我们下期再见!

百分之九十的人用 cloud code 都只用了他一半的能力,如果你还把他当聊天框用,那真的亏了。真正拉开你和别人效率差距的,是他自带的这六个神级 skill。 我 把最适合新手的六个能力捋出来,每一个都是少加班的硬通 货。第一个 explore, 先让他摸清仓库文件结构、关键入口、业务炼录,一口气理顺。你不用自己翻半天目录,他先给你一张能用的地图。 第二个 code review, 代码写完不是结束,先让它审一遍,重复逻辑,边界问题明显,风险提前揪出来,很多坑在上线前就能被压掉。第三个,第八个,报错的时候别硬猜,把日制现象上下文丢给他,他会帮你把范围收窄,少走很多弯路。 第四个, test engineer, 别只改代码不补测试,让他顺手补单测补回归,至少你知道这次改动没有把别处撞坏。第五个, code simplifier, 如果一段代码已经绕到看不懂,就交给它重构,收掉,重复逻辑,把结构拉直,后面维护会轻松很多。第六个, dependency expert, 装包、升级、冲突、兼容,这些最烦的事,先让他判断,少差很多资料,也少踩很多版本坑。这六个 skill 不是 花架子,是 把 cloud code 从会聊变成真能干活的关键。但如果你是新手小白,往往最容易卡住的不是 skill 本身,而是环境配置太磨人,各种依赖报错,英文命令、版本冲突,有时候还没开始干活,人就先被劝退了。所以我专门做了这款 ai 工具箱,就是帮你更顺手的用 cloud code, 它也兼容 codex, 把这套流程一起打通,支持一键检测,环境自动不依赖,缺啥先帮你判断,少走很多弯路。 n p、 m 包和 skill 都能一键装,不用你再去到处找资源查文档,不用你翻文档,不用你到处查坑,国内就能直接用。想省掉这些配置麻烦的关注我,我把安装方式整理好了,方便你直接拿去用。

你是不是也烦透了 glotcode 每次执行命令都弹个空,问你确不确认,其实异形配置就能解决。打开 colossal settings 之森, 加一个 permissions 字段, default mode 设成 bypass permissions, 再把 erm 和 get push force 扔进 deny 黑名单保存搞定,从此 cloud 干活不再打断你,危险操作照样拦截。一共三种模式, default 是 默认弹窗, accept edits 是 自动放行文件编辑 bypass permissions 全自动, 想省事就直接上第三种,说玩配置说技能, click code 可以 自己创建或安装 skill 通过斜杠调用。我挑几个最实用的日常必备 breathstorming, 动手前先对其想法 writing plans, 复杂任务先出计划 verification before completion, 完成前强制验证,防止你以为改好了,其实没有。 subgen driven development, 多个独立任务并行跑,效率拉满做内容的 humanizer, 去掉 a i y number to storyboard 小 说直接转分镜 seed instructor 初级梦视频提示词处理文件的 pdf 读写合并拆分 查找 text to x 全套都有。最后三步上手,一写入 by pass permissions 配置二,插件市场装 androgynic age skills 三下木目录跑 eid 生成上下文文件配置,一分钟效率提一倍去试试。

最近网上很多人都说可唠特很强,然后各种文件开发,然后各种说呃,要一人一公司之类的话啊,我觉得说这种话的人啊,就把他吹的很大的人,这种人要么是卖课的,要么就是那种, 嗯,就是可能,哎,拿了是吧?拿了什么利益,然后大师去宣扬那种,我觉得大家还是要理性去看待这个可唠的, 因为我觉得呃, cloud 可能是他会帮你做一个我们叫软件工程的东西,但是我们实际上我们其实我们知道这是软件工程跟数据,它是分开的啊,它是一体的。我我举个例子,比如说 cloud 帮你写了一个租房的一个小程序,或者是一个应用, 然后以前有一家公司可能他也有一个租房的程序跟应用,那么这个应用的话呢? 那假如说 cloud 写的是应用啊,他比那个租房公司的还要好,他的交货啊,他各种逻辑啊,简洁度啊,更好。但是你拿去落地去交货着,或者你自己一人公司拿去运营,运营的起来吗?我觉得这个还是难, 因为很简单,以前那家公司可能都他一定有数据在那里,所以那数据还是要运营。第二种方式呢,就是说比如说你这个软件你交互的很好, 你不一定能打得过他,可能他每天都会有人甚至说他去找人去,不停的去往这个系统里面去录数据,比如录一些租房的数据啊,看房啊,噪音啊,可能是房间的这种啊大小啊,甚至有人真能去拍摄的这种 啊,那这个数据的话, a a 他 是目前很难去做到,而且就是说这反正都是一个整体的东西,所以单纯的充满建工程的角度去说去满足某些东西,我觉得这个并不是很很很那个的,所以最终还是要看落地。 所以那些吹秋吹可唠的你强的我觉得,哎,大家理性看待就行啊。

这是一期教你如何正确并且省钱使用 cloud code 的 视频,关注我时间长的朋友应该都知道,我是 cloud code 的 死忠粉,作为一个每天使用八个小时,并且用 cloud code 变现了几千块钱的用户,今天我将跟大家分享几个帮助大家省钱而且提高效率的隐藏命令,也许你从入门到精通就差这几个隐藏命令了, ok, 话不多说,我们直接开搞。首先就是 model ops plan, 大家熟知的我们都是通过 model 进行切换嘛。 但是这个命令对于二十美金的 pro 用户来说实在是太友好了,因为它会自动地在你进行一些复杂推理和写计划的时候使用最强的 ops 模型,然后在执行的过程中使用第一档的 sonata 模型,这个就能帮助 pro 用户显著地节省头肯, 你的一倍头肯,能用到三倍头肯的效果。第二个就在命令行输入 remote control, 就是 我们在养龙虾的时候终极梦想,就是我们躺在床上,然后让 ai 自己写代码,那么这个命令就能很好地帮你实现。这一点能够通过手机来操控 cloud code, 你 只需要在对话框里面打斜杠 r c, 它就会生成一个网页, 你用手机打开这个网页的时候,你的整个 cloud code 就 会在你手机上同步,这个功能是让你的手机变成遥控器,远程的遥控 cloud code, 我 只能说憨爆了。第三个命令行是斜杠 export, 它会把我们所有的对话上下文打包成一个 m d 文档。如果没记错的话,我觉得 cloud code 的 上下文窗口应该只有两百 k, 经常出现那种你跟他聊着聊着上下文窗口满了,你需要开一个新窗口的问题, 那么这个命令就能很好地帮助模型去知道啊他现在做到哪一步了,他接下来要做什么?此外,你可以导出到其他的 ai 产品嘛,比如说 codex 上面,然后你继续搞。最后我想讲的这个不是命令行,但是如果你要想在你睡觉的时候让模型继续帮你工作,那么就一定要勾选上这个 permission, 它叫 bypass permission。 我 们是不是很多人在使用 cloud code 的 时候,一会儿一个弹窗,一会儿一个弹窗,你要点击去确认这些权限,但是你选择 bypass permission 的 模式之后,它自己就会去执行所有的命令了。其实我今天本身还是很想讲一个,就是 agent team, 你 一个人怎么去组建一个 agent 军团去帮你干活? 我经常搞十几个 agent 同时并行的帮我完成任务,这种感觉实在是太爽了。但是因为这个篇幅比较长,而且今天时间有限,可能讲不完,所以说大家如果想听的话,可以在评论区里面提需求,如果想听的人多了,我们下期直接安排上,那么我是 holland, 关注我,带你分享更多 ai 变现和省钱玩法。

codex、 cloud code、 gemini、 openclaw, 这四个工具究竟在什么场景下是适合的?在什么场景下又需要互相串联起来?今天这个视频不废话呃, 我将会带着大家去看一下我日常是怎么去使用的,把这些经验也分享给大家。首先呢,我们可以看到啊,这四个工具呢,其实有各自适合的场景,比如说 codex, 它其实适合去抓取一些信息,去做一些批处理和定时任务 啊,或者说去要逐步推进一些步骤的时候,它可以开启这个全自动化的流程。那么 cloud code 呢,它可能会更加偏向于去写一些底层的代码,或者是去编写一些 skill 啊,尤其去适合去做一些打底层的一些能力。 那么呃,这个 openclaw 呢,它更加适合去把人啊,还有设备以及我们自己的这些 agent 和 skill 串联起来,可以在一些出差路上,或者说你在不方便去使用电脑的时候, 采用这个 openclaw 去把一些任务推送到对应的我们这个手机的飞书啊,钉钉啊,或者是用这些外部的这个沟通工具去给你的这些智能体去下一些这种指令。那么 germina 呢,其实它会在文本转 啊,这个图片或者图片转文本的这个方面会比较强,所以说呢,他可能会适合去生成一些图片,或者去生成一些设计稿。好,那以上呢,我们简单的做了一个了解,包括我现在的这张屏幕,其实也是用 啊这个 codex 帮我写的啊。那么 codex 呢,其实在这方面抓取信息,输出一些网页其实也还是非常强的,最关键的是它的这个费用也比较便宜,所以那我们用一个案例来看一下,举个例子 啊,比如说我们要去看生成一个这个 ppt 啊,生成一个 ppt, 那 么一共呢会分为五个步骤,第一个步骤呢,可能要去做一些信息的抓取,是吧?然后去做一些定时任务,那这个时候呢,可能会是要需要用到就是 codex。 举个例子,比如说啊,我现在这里呢,就会有一些定时任务啊,给大家看一下。比如说呢,我会去抓取每天的一些早报,比如,比如说在这里 啊,每天都要去按照我自己定的这个标准去执行这些,去抓取一些早报。那早报的这个啊,效果呢?给大家看一下啊,举个例子,比如说啊,这些,呃, 这个每一天的这些新型的科创版的一些这种,呃,关于 ai, 关于人工智能、关于商业航天的一些新闻或直接推送过来。那么后续呢,还会有一些 github 的 一些项目,那它的这个任务呢,是完全自动化的再去做的啊,完全自动化, 也就说首先我们可以用这个,我们可以用这个,呃呃 codex 去做一些自动化的任务啊, 其实这样,那么除此之外呢啊,本身啊,就这些 skill 啊,这些 skill 可以 用 cloud code 直接进行编辑啊,直接进行编辑, 或者说我们打底的去做一些这种小的网页,或者是去做一些这种生产化系统的时候,可以用 cloud code 来去完成,因为它呢本身也可以去支持一些啊, s d d 就是 spot coding 啊,不像是原本完全之前的 web coding 这种方式。那第三个呢?是 codex 啊,第三个是 这个 codex 呢,它其实可以将前面的这两个东西串联起来,举个例子,比如说我们之前的一些这个网页的一些输出,还有一些文章或者是一些早报,其实它可以把这些 skill 和我们前面抓取到的信息做一个串联。那第四步呢, 可以根据这些早报和抓取到的信息,去让 notebook lm 去帮我们生成一些 ppt 啊,然后举个例子,比如说我们做到的一些 ppt, 大家可以看一下 啊,比如说这个也是我们之前做的啊,这个一些 ppt 的 一些啊,效果对吧?啊,它的这个效果还是非常不错的, 给大家看个大概啊。那么最后呢,就是如果你正好也是在出差途中啊,那么这个时候你可以用这个 open club 去接入到你的个人微信,飞书钉钉、企业微信等等,然后去把这个信息给你推送过去,或者说你不太方便查看电脑的文件,那你就直接让这个 啊,你的这个龙虾去帮你把这部分内容抓过来。所以以上呢,就是呃,我在使用了这么长时间,这个这几个工具给大家去做的一些总结啊,如果说有问题或者是想要去交流的话,也欢迎大家在评论区或者私信啊,谢谢,拜拜。

我现在算是终于理解了,为什么有的人说 cloud code 比游戏还上瘾,比游戏还好玩 啊,就是因为我平时吃饭,有的时候我不知道吃什么,有点选择困难症。然后呢,我就跟 gpt 说,我非常希望 cloud code 帮我做一个小程序,就是一点啊,它就能随机给我生成一个菜单,告诉我今天我应该吃什么,解决我的这个选择困难症。 然后我直接跟 gpt 说,你给我写一个指令,这个指令就是发给可乐的扣的, 这个指令不要我亲自写,一定要交给 gpt 去写,然后 gpt 给我写出来对可乐的扣的要求,你看就是这些全是 gpt 写的啊,不是我写的,我就读了一遍,感觉差不多, 嗯,就是菜名,什么图片热量,然后计算出他的这个营养有多少,然后大概的成本有多少,时间有多少,就这些内容告诉他。而且呢,还要有随机菜单的这个 选项,就是我不知道吃什么的时候,我一点这个随机哎,他就随机给我出一道菜,然后今天不论是我点外卖还是我自己做,我就去做这道菜, 嗯,都是非常普通的那种家常菜啊,非常简单的。然后他告诉我这个指令之后,我直接发给可乐的扣的这个界面,就是可乐的扣的,告诉他之后呢,他就开始写代码了, 从一开始我发给他到现在,总共花了大概有七八分钟那个时间,然后给大家看一下他的成果啊,这是微信开发者工具,这就是开发微信小程序的这个工具啊, 你看相当于手机页面就是这样的。然后呢,这个小程序七八分钟已经做成这样了,我今天比方说,呃,我想 我随机点一个,我不知道吃什么,我就来这个小程序点一个啊,今天就吃香煎鸡胸肉,再点一下香煎鸡胸肉,还有鸡蛋蔬菜炒饭,查看一下他的详情,他的详情这道菜 有什么热量构成啊?蛋白质还有多少克?碳水多少克?脂肪多少克?他的营养信息写的非常全,制作步骤也给你写出来, 然后功他的这个功效,包括制作时间、成本都给你写的比较清楚。当然呢,这具体的没有那么精确啊,这只是一个七八分钟的一个呃,作品,我觉得这确实非常的让我震惊啊 大家,你以前没玩过 cloud code 的 也可以去玩一玩,真的非常有意思啊,我现在已经不打游戏了,我打开电脑我就开始让他给我写程序。

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。

想用上 ploco, 体会大家说的帮你把活干了的推背感,但是打开教程就看到命令行终端。不要怕同学们, ploco 的 用户分两种人, 第一种就是已经会写代码的程序员们,他们呢?会用终端或者代码编辑器,终端速度快,代码编辑器可以直接看到 ai 一 行一行在改些什么, 但是他们都有一个共同点,是要碰代码而不会写代码的普通人。比如我推荐大家直接上桌面 app 敲黑板卡扣。桌面版不是低配版, 桌面 app 跟终端是用的同一个引擎,它有的功能桌面 app 都有,只是换了一个皮肤, 但是他的上手门槛超级低,你只要点击下载登录,打开这个 code 的 tab, 指定给他一个文件夹,同学们你就可以开始 write coding 了。这面板还可以直接在窗口里面预览结果, 所有的 session 都一览无余。这些都是终端版里面没有的功能,全程不需要你敲一句命令行, 这才是普通人拥有的 ai 屏存。哪天你想试试终端版的皮肤,随时都可以做切换,那装潢卡扣可以用它来干什么呢?下一条告诉你。

大家好,不知道你是使用什么工具来启动 clock code 进行编程的,那最近呢,我试用了好几款这种 clock code 的 编程工具啊,每一款工具在使用的体验上都差距特别大,那本期视频就给大家介绍一下我使用的这几款 clock code 编程工具,看一下哪一款更适合你。首先呢,我对 clock code 的 这些编程工具 有以下诉求,第一个呢,就是一定要使用这种终端命令行去开启 curl code, 这样不使用 a c p 的 方式,终端是一等公民最好。那这句话什么意思呢?比如说我们在这里打开终端,然后 我们去启动的时候,那在终端里面我们是可以使用 coco 的 所有的命令的,但是如果你使用 a c p 的 方式,那所谓的 a c p, 就 比如说这个,那么是它自己做的这种输入框啊,去跟 coco 进行通信,那么有些命令它就用不了。比如说我们要想用 查看插件这个命令,他就会提醒我们要使用这个终端命令行打开这个命令,所以他不是所有的命令都支持的。第二个要求就是一个界面啊,可以开启多个终端,多个项目, 因为我们在开发过程中啊,经常要开启克拉扣的,还要开启我们的,比如说 npm 去启动前端项目,有可能像我们还要开启这种 kimi 其他的编程工具,比如说 open code, 那 我们可以在一个界面里面去开启多个这样的指令,或者说多个项目的话是非常方便的,省得我们切来切去。 所以第二个是非常必要的一个条件啊,第三个条件就是可以在工具里面查看 markdown 文档,如果有预览模式最好,那这局为什么也是非常必要的?因为我们在使用工作流的时候啊,经常会产生一些啊文档,比如说 stack 文档 啊,计划文档,任务文档,那这些文档我们是自己要去省略的,那如果说这个编程工具都不支持省略文档,那么你要用通过其他的工具去打开,这样就很繁琐了。那比如说在这款工具里面,我们可以打开一个这样的文档,那么这个就是一个啊接口文档,那么我们可以去看他的内容, 他也可以去预览一些复杂的一些流程图啊,比如说这种复杂流程图,那么你也可以去审阅他这种,比如说规格文档生成的这种规格文档,那么你也可以去看, 所以这是最基本的需要,因为我们需要去审阅这个文档有没有问题,所以这个是一定要有的, 那么你也可以是用原始的模式,那么就是我们 markdown 的 语法。这种最后一个呢,就是有方便的地的管理流程啊,比如说可以去查看地府啊,去创建分支啊,去进行可密的,或者创建用 pr 操作,能够点击按钮的方式,这操作最简单了,就不用自己再去手敲命令。 那这四个点里面,中间两个点是必须要有的啊,不能缺,缺的话就不在我这个筛选范围之内,那另外两个呢?可以稍微降低要求。 那么基于以上四个这个诉求啊,那就已经排除了一些啊,我经常用的,以前经常用的一些工具啊,比如像 vs code, 或者说电脑自带终端啊,或者说这个 item, 或者说其他的,比如像这个 ghosty 啊,或者说 smokes 啊,那么这些 都是纯终端的,那么也是排出在外面的。那么以下的这五个就是我最近一直在使用的,然后我对每每一个这样有有这样四个维度来对比一下,然后来给大家讲解一下每一款这些工具是怎么个体现的,然后屏蔽的结果是什么样子的。 第一个是 z 的, 那在我的视频里面经常用这块工具来给大家展示这样个项目开发过程,那么它是支持全部端的都可以下载来使用,那这个就是 z 的, 那么它跟 vs code 是 非常像的,但是它的启动速度比 vs code 快 非常多。那 z 的是怎么来启动 color code 的 呢? 那么它有两种方式,一种是它官方出的这个 a c p, 然后我们可以在这边开启,然后的话你可以在这边去安装它,这边不仅也支持这个 cloud code, 也支持像 open code 的, 或者说像这个 kimi 啊, coser 都支持这种终端模式,那么你可以直接在这边去对话,但是呢就像刚刚我讲,他使用的是这个 a c p 的 模式,所以说有些命令是不支持的,那么除了这种方式启动的话,你也可以使用终端的方式启动, 那启动完之后,那么你就可以这边去使用了,那在这里的话,你可以去创建多个项目啊,这边也是可以去创建多个项目,那么你就可以在一个界面去管理不同的目录啊, 然后除了这个之外,那么你在这边是可以去看到我们的这个项目的这个文件啊,这边是它的文件目录,那么你也可以在这边查看 markdown 的 这个详细内容啊,然后去进行审阅。但是呢,在 z 的 里面, 终端并不是一等公民啊,他自己推出了这个 agent, 或者说他自己自带的 ai 工具,是一等公民。所以说你这个终端的位置调整就很麻烦,比如说我,我这边要开启多个的话,只能这样并排着,没办法像这样竖的, 这样的话,我就操作起来就要去切换这个窗口啊,比较麻烦,而且它这个位置调整也是比较费劲的,那么在 get 里面也能很方便去管理我们的 get 的 操作啊,比如说这个全选,那这边的话是可以 kimi kimi 的, 然后也可以去提交 pr 请求,非常的简单方便啊。 第二款就要介绍最近开源的这个 wap 这个工具啊,那这个工具是非常有意思的,那么它是通过终端的方式,你可以开启这个 agent 和 tiffany 的 终端,然后去开启我们的这个 cloud code, 然后它这边对所有的这个终端命令都有种快捷方式,你看比如说 cloud, 它这边就会有一个这样的快捷方式,按下 table, 它就帮你输一输好了,有很多这种提示啊,就任何的命令它都会有提示,非常方便,非常好。 microsoft 文件预览的话,它这边也是做的非常不错的,比如说我们可以看一个啊,这样的一个文件,那么它支持这种啊,预览格式也支持这种原文格式,那么你可以看到所有的这个内容,也可以看到这样 核心的这个流程啊,也是非常不错。但是呢,它对于 get 的 这个啊管理的话,目前只能看到就是啊所有的变更 啊,并不能说去操作 command 或者说去提交。第三个呢,就是 wave 这款工具,启动 color code 的 话也是用纯终端的方式,它这边可以开启很多终端,比如说开这样三四个终端,然后你打开之后呢,你可以把这个终端可以放大啊,比如说你可以在这里操作, 然后的话你也可以去查看,就是我们具体的一个文件啊,但是他这个打开的话是默认是在个目录里面,你需要自己去找到你的这个所在的目录看一下, 然后的话你可以是放大,然后的话可以使用 pro v 模式,这样的话就能看比较清晰了,能看到他的所有信息,还有这样的流程图,非常方便。但是呢, vivo 这款工具现在没有 get 管理啊,所以就少了一个很重要的功能, 那 vivo 呢,也是可以开启多个项目的,比如说你可以在这边去新增多个 table, 那 每个 table 你 可以去进入不同的目录, 那就代表了就是不同的项目。那接下来就是这款 conduct 了,目前只支持 mac 版的这个系统下载啊,这款工具呢是跟 get 结合的比较紧密的,所以呢,你在用这个工具之前,一定要把这个项目 get 输出化一下, 然后你可以看到在这边会有两个项目,那么你这边也可以创建不同的 workspace, 大家点击创建之后,它就会创建不同的分支 啊,然后开发完之后,它就会通过分支合并到主分支的方式,那这样的话可以很方便的去进行管理啊,然后这边也是可以添加不同的项目,那你在这边是能看到不同的项目来同时协助了,那么它的 cloud 的 使用方式就通过 a c p 的 方式, 那么在这里面你是不用去启动啊终端的,那么你直接可以在这边操作,你也可以使用里面的命令,但是有一些命令你是用不了的, 那比如说我们去查看插件呀,这种安装插件呀,都需都需要单独打开终端才可以,那么它也是调用你本机装的这 clock clock 的 实力啊,所以说这个模型就跟你自己本地配的是一样的。 那么再看一下 conductor 的 key 的 操作,如果你有任何的变更,你在这边可以看到变更的详细的情况,你也可以通过这个按钮 review, 然后发送一条这样的对这个 review 进行一个你的这个代理的一个审查啊,就看一下这个 review 的 有没有什么问题, 如果没有什么问题之后呢,你可以点开这个 checks, 那 么你是可以进行 kimi 的 和这个 push 的, 然后它也是通过这种代理去直接去操作, 所以是非常方便。就如果你的项目跟 github 是 紧密关联的,那么你可以使用这款工具啊,它跟 github 的 工作流结合的是非常好,非常方便的。那这一款就这个 super side 这款工具的话,也是非常有意思的。那首先我们来看一下它启动 color code 的 方式啊,它它自己内置了很多这样的命令,比如说我们点一下它就启动一个这样的 color code 的 实力,那我们点个 code x, 它就启动 code x, 非常方便,而且它这边的话也是支持可以去开启多个这样的项目啊或者终端啊,在这边可以去开启多个这样的项目同时去运行啊,你也可以看到所有的文件,比如说你可以看 markdown 的 这个详细的内容 啊,也支持用这种原始的方式和预览的方式。那么如果有变更的话,你也可以去这边查看它的这个 changes, 那 么也可以去很方便进行 cmd 操作。 这款工具非常好用啊,但是呢,它有个问题,就在你长时间运行这个 curl code 这个编程之后啊, 他有些中文会变成绕吗?这个非常奇怪。那以上就是我对这五款工具的一个介绍啊,那最后我来对这五款工具进行评比啊,只是基于我自己的使用经验,那别说自己的我会给他三颗星,那么他是基本上符合了我的诉求啊,虽然说他的终端面料好啊,不是一等公明,但是也算是还还挺好用, 然后 rap 的 话也是非常不错的。然后最近我是在使用它,因为它这个快捷方式啊,它这个字典呢,觉得看着非常舒服,虽然说它不能进行 get 管理,但是应该是可以用其他的方式来实现的, 所以我也给了三颗星。那 vivo 的 话,因为它缺少这个 get 的 管理啊,所以我只能给他两颗星,那可能也是非常不错啊,最近也拿到了融资,说明它在市场上是有一定的产品力的。 那 success 的 话,因为中文乱码的问题,我只给他两颗心。如果说他解决了这个中文乱码的问题啊,我觉得可以给他三颗心,也是非常不错的。那么以上就是我对这些工具的一个介绍和评比了,也不知道你使用的是什么工具,然后这些工具哪一款会比较适合你的口味呢?

hi, 大家好,今天给大家分享一个使用 clock code 以及 five coding 时候的神器啊,能帮你大大提效。就这个大名鼎鼎的语音输入法 tablas 啊,我给大家先演示一下它的作用是什么,像在这里我自己绑定的快捷键是 option, 比如说我想跟 clock code 聊一个事情, hello, clock code, 今天的话,我想在我的飞书呃的这个知识库里面呢,去记一个想法,就是我想开发一个有关于小红书的 skill 呢,它有两个功能,第一个功能是我希望能够把任何的小红书的链接 呃,克拉扣能够去识别,而且第一个就它能转换成 markdown 的 文档。那第二点呢?如果说这个小说本身有些图片呢?我希望它能够把这些图片全部都下载到本地,那第三个呢?我希望它把这个本地的 markdown 文档结合这个图片,能够把这个博主的语言风格能够蒸馏出来。嗯啊,前面这个第三点就不要了吧,我想了一下,算了,还是前面就两点吧, 然后你像这样这样再按一下 option, 哎,然后你看到它就会帮你把你说的话给整理下来,而且很神奇的是,你可以看到它前面有识别两点,对吧?一个是转换成 mac 文档,第二个是下载本地,然后前面我说了它的第三点,是不是我说了,就是说我说最后不要了, 它也会能够把它非常智能的删掉,所以它非常适合用来去跟你的 coding agent 或者所有的 ai 工具对话, 然后你看他非常完美的也执行了。哇,这个实在太厉害了。然后这个就是 tabla 的 自己的主界面啊,你看到我已经使用了八个小时三十六分钟了已经,他这边提示已经节省了二十五个小时。但我觉得最重要的是他还会有个非常厉害的词典功能,就 能够让它的语音识别比其他的语音输入法精准的多的多的多。特别是比如说我自己的日常工作里面,在之前我有一个交互设计的一个工作,所以它会有非常交互设计的用语。你知道正常语音输入法是很难识别的,但是只要你在 tablas 里自己平时偶尔有什么专用的名词,你可以在这输进去添加它,在你下次语音识别时候就能精确的识别出来。 那除了正常添加之外,他还可以去批量的添加,我给大家可以演示一下怎么去批量添加,你可以这样跟他说,哎 call 你 好,我想去。呃,我最近的工作会涉及到一些交互设计的应用,你能不能帮我去找二十个交互设计的短语或者英文的那种专有的词汇,然后把它整理成 cv 的 这个表格给到我。好, 你其实只要这样跟 call 去说,然后相应的他就会把这个 cv 给到你,然后下载到本地。那你在下一步呢,你直接把它导入这个 cv 就 可以了。 像前面你看到我这边专门建了一个 tablas 桌面的文件夹,然后建了一个 csv, 你 只要双击它就会自动去导入。最后我说一下 tablas 跟传统的语音书法,比如说像微信呀,豆包书法,它有什么不太一样?那我自己个人觉得呢, 传统的语音书法更多的是把你所说的内容忠实的去给它记录下来,但是 tablas 呢,它其实是把你书的内容去转换成经 ai 整理的结构化的文本,那这个就非常适用于什么场合?非常适用于你跟 cloudco 以及一些 ai 去进行写作的时候。其实你的提示词呢,是需要精练而且准确的,那 tablas 就 可以非常完美的做到这一点。 那目前在桌面端,我自己在 pubc 定的时候已经几乎完全不打字了啊,所所有的东西,包括你跟 cloudco 对 话都用这个对应的一键, 然后让他去记录,去转写就完全可以了。那下一期我会来讲一下,就是我自己在手机端的配置又是怎么样的?因为我自己现在所有的呃端口的输入其实都已经转换成了语音输入, 而不是说传统的打字了,因为打字实在是太慢了。我觉得在现在这个时代,你能够把你的想法比较完美的去呈现给 ai 是 非常非常重要的。但是很多时候你打字其实会 老是要想,哎,我现在打的对不对?对不对?其实是非常有损你的整个思路的,连贯的语音的输入的这种方式绝对是未来的一个非常大的潮流所在。那下一期呢,我会跟大家讲一下,我自己在移动端又是怎么样去配置的,以及为什么桌面端跟移动端我的语音输入工具会有不同的差异。

曾经我对 cloud code 的 终端爱不释手,但现在我只能说一句, codex 真香啊,真香! 大家好,我是布鲁。随着 codex 近期频繁的更新,我自己的工作站也已经全面的切换过来了。今天就来分享一下我自己的完整使用经验,怎么用 codex 打造一套不打断心流的生产力闭环。 本期视频我把它分成了七个章节,每一张都是我自己实际在用的技巧,希望能对你有所帮助。那我们话不多说,直接开始 第一张,先来介绍一下我的工作站是怎么布局的。左上方是 codex 的 对话框,下方是 terminal 终端。 你可能会问,已经有 codex 的, 为什么还要开一个 terminal 跑 c c? 因为我发现对于一些需要探索、需要设计的任务, c c 的 表现要更出色一些。所以我的习惯是用 c c 来做方案设计,配合 planning with files 这个 skill, 把设计思路直接落成文件, 然后再让 codex 读这份计划,接手后续的具体实施。这样一来, cloud code 负责想, codex 负责做,两者可以各司其职。 右上方这个区域我用来做任务完成后的查看和审阅,比如代码的 review, 文件的浏览,还有浏览器都在这里。虽然现在浏览器还不支持多标签页,但对于日常的任务来说完全够用。这边我就分享一个实际的案例, 我让 c c 参考了最近很火的这篇卡巴西提出的知识库的文章,让他借鉴里面的思路,出一份设计稿和完整的实施计划。目的呢是做一套前端的页面,方便我日常的维护文档使用。 接着 c c 就 会调用 planning with file 这个技能啊,将所有的计划落成文档,然后我就会回到 colex 这边,让 colex 去阅读当前项目内的这份计划文件,然后基于这份计划文件让他进行开发。开发完结果之后,我会在这边 内置的浏览器里面去进行结果的 review, 包括代码的一个审查,整个过程从设计到开发再到 review, 全都在这一个工作站里面完成,不需要切换任何的窗口,这就是我前面所说的,心流不会被打破。 第二章,批注功能。这个功能是我觉得 codex 真正强大的原因之一,也是最能体现沉浸式开发的地方。 以前我们改代码的方式是找到文件定位到哪一行,描述问题,让 ai 修改,整个过程中你的注意力是在代码上的,但现在 codex 的 批注功能让这件事情变了,你可以直接在文件上进行批注,告诉他哪里怎么改,需要怎么改。 更厉害的是,现在这个批注功能不止限于代码文件,你可以直接在前端页面上进行批注,看到哪个按钮位置不对,哪块布局不满意,直接在页面上标出来, codex 就 能理解你的意图,并帮你进行调整。这件事的意义在于,正好对应了 webcodd 的 核心理念, 开发者的重心不在于怎么写,而在于写出来的东西对不对。批注功能把这个理念落地了。 第三章,上下文管理 codex 项目里可以同时开多个县城,每个县城对应一个任务,互相独立,不干扰。对比 cloud code 需要开多个对话窗口, codex 把所有县城都收在了一个项目下,管理起来会清晰很多, 然后是项目的记忆核心就是 a 键的点 md, 这个文件你可以类比为 cloud md, 把项目的背景、开发规范都写进去, ai 每次进来都会读取,不用反复的交代。 还有一点, codex 的 上下文管理非常省心,它会自动帮你压缩上下文,它也没有提供像 cloud code 中 compact 的 那样的命令,这种事情让 ai 自己处理就好了,你专注于任务本身就行。 第四张,自动化这块是我觉得 codex 比其他 agent 做得更好的地方,几个原因,第一,用起来非常的方便,直接在 gui 里面新建自动化任务,还内置了很多模板可以选择, 大到项目管理技术、眼镜,小到个人的生活习惯,都可以交给它来定期的处理。第二,自动化可以调用 codex 自身的能力,比如插件、 skill、 mcp、 浏览器操作、电脑操作等全都能用进来,这就是为什么我说 codex 在 逐步形成自己的生态。 第三,我们可以根据不同的场景来灵活的选择模型和推理强度,简单的任务用轻量模型,复杂的任务上强推理,这样的话头肯可以用的更加的合理。第四,稳定性,我实测下来, codex 相较于其他的 agent, 定时任务的准确性已经能达到生产级别,相当的靠谱。 第五张插件和技能, codex 有 相当丰富的官方插件和 skill 生态。先说说两者的区别, skill 就是 纯文档,本质是给一份 ai 的 说明书,告诉他在特定场景下应该怎么做事。比如说我前面提到的 planning with files, 就是 一个 skill 插件的概念会更大一些,你可以把它理解为 codex 打补丁,里面可以包含 skill, 也可以带上 mcp 配置,甚至集成其他的 app。 一个插件装下去, codex 就 多一套能力。 另外, codex 在 插件和 skill 的 管理体验上面要比 cloud code 的 友好太多了。 cloud codex 需要改配置文件,而在 codex 里直接在界面上点击安装,或者自己创建,整个过程非常的直观。 第六章浏览器和电脑操作 codex 可以 直接操控浏览器,你可以让它自动填表,抓取数据,验证 ui 效果。 比如我需要批量收集一些网页上的信息,直接告诉 codex 去哪个页面拿什么数据,它就能自己打开浏览器去完成操作,整个过程中都不需要你的介入。除了浏览器, codex 还能直接操作你的电脑文件的整理,应用的打开都可以交给它来处理,相当于有一个助手在帮你操作桌面。 不过这里要说明一点,随着 ai 自动化越来越普及,现在已经有不少软件开始加强安全控制,对自动化操作做了限制,所以实际能操作的范围会因软件而异,遇到限制情况也很正常,大家用的时候留意一下。 第七章通用功能这些功能不是 codex 独有的,很多 agent 都支持,但作为一个完整的工作站,这些基础能力 codex 当然也不会缺少。先说 play mode, 在 执行一个比较复杂的任务之前,先让 codex 把完整的计划列出来,你过一遍觉得方向对了再让他动手, 这个习惯能帮你省掉很多返工的时间,大任务尤其推荐开 play mode。 再说 m c p, 也就是模型上下文协议,通过 m c p 可以 把各种外部的工具和服务接进来,让 q d x 能力边界大幅扩展,无论是连接数据库,调用第三方的 api, 还是接入自己家的服务,配置好之后, q d x 就 能可以直接调用。 另外还有一点, q d x 相较于 logot code 的, 有一个非常关键但很容易被忽视的小功能,语音识别。目前我的任务几乎都是语音发起的,连打字都很少了。 ok 以上就是我在使用扣袋子过程中总结的一些技巧,如果对你有帮助的话,希望能得到你的点赞和关注。 最后我想说一句, ai 发展太快了,各家 a 键的功能越来越趋同,但工具再多,适合自己的才是最好的。有时候做做加法,找到真正需要的,做做减法,去掉用不上的,慢慢摸索出一套自己的工作范式才是最重要的。我是布鲁,我们就下一期再见。

大家好,今天给大家分享用 cloudcode 搭建大而稳定的数据源啊。这个仓库叫 a stock data, 他 上线七天,拿了一千一百个 star, 一 共有七层架构,二十八个端点,还有十三个数据源。开始之前我强调一下,本内容仅为 ai 编程技术分享,不构成任何投资建议,股市有风险,投资需谨慎。 呃,数据源其实一共有三个坑啊,一个是嗯 money 的 问题,就是有积分墙,像 to share, 它需要付钱才能用 啊,免费的它也能,但是就端口很少,没不咋好用啊。然后还有个封 ip, 就是 aikir, 百分之四十五的请求是指向东财,它会封 ip。 然后第三还有停更,有一些数据员他已经停更了。呃,这个 a stock data, 它的解法是把这些数据库都给拆解了,植圆了,植连了源头的 api, 就 没有这些 aikir 这些的中间依赖 a stock data 呢,它一共分为七层的数据,行情、研报、信号、资金、新闻、基础数据公告啊,公告就是巨潮,这个就不用提了。然后还有这个通达讯,行情层是通达讯加腾讯财经,加百度 k 线 啊,还有一个这个信号信号,这个大家可能会比较关心题材的归音,就是为什么强势的题材归音,这个大家应该懂啊。然后还有这个龙虎榜,还有解禁,还有行业。然后这个研报层是东财,东财的一些研报,然后艾文才这个也能有研报的搜索, 所以总的加起来,这七个层面的数据是应该是够肯定够大家用了啊。这财报在这个基础的数据层,这都是免费的,全部都是免费的。 信号城呢,刚才也讲了一下,它不只有涨跌浮榜,就是还有好多东西,就题材的归因,涨跌的这个,这个涨封封顶的归因,然后各股的资金呢,还有这个龙虎榜的席位,全市场的龙虎榜, 然后还有行业排名啊这些,呃,资金层面呢,还有一些筹码层面的数据,都是有接口可以接的。 呃,总结一下呢,就是这个 skill a stock data, 它 excel 搞定了七层架构,二十八个端点,还有十三个数据员, 嗯,总的来说它其实只需要一个 api key, 就是 爱问财那个也是呃,免米的。然后总结一下最终的方案,就是行情层用 通大讯、腾讯财经、百度 k 线研报用这几个,然后信号用这些,就这这些其实语言大家也都能找得到,大家也能自己去封装,但是这个 skill 就 它已经都封装好了, 所以大家就可以去研究一下,可以使用七天一千一百个 star, 还是挺快的。好,我的分享到这,谢谢大家。

别人用 ai 效率翻倍,你却天天在帮他擦屁股,这是两种完全不同的用户体验,为什么差距这么大?问题不在于 ai 不 行,而在于你没给他划清楚工作范围,你没告诉他哪些能碰,哪些不能碰,没给他明确的工作流程和质量标准。今天分享一个方法,五层配置体系, 让你的 ai 从天乱王变成神助攻。我今天以 cloud 为例子,其他的 agent 也一样。先看一下整体结构,你的项目根目录下有一个 cloud 文件夹,里面包含五个子目录, cloud md、 hooks、 rules、 commands、 agents。 每一层各司其职,逐一拆解。第一层叫 cloud md, 你 可以理解成给 ai 的 项目说明书,它告诉 ai 三件事,项目怎么跑,哪些是危险区,代码风格是什么, 日制在哪,看出了问题去哪排查?比如拿项目怎么跑为例,当你把新项目丢给 ai 时,你希望他第一时间就知道怎么安装依赖,怎么启动开发服务器,怎么跑测试,而不是每次都问你要命令。这就是为什么你要把这些写进 cloud md, 哪些是危险区。当你让 ai 帮你修 bug 时,你最怕他手滑,改了电 e n v 文件或者生产配置。如果你不提前告诉他哪些不能碰,他真的会碰你, 因为他不知道那里有什么,所以你要把多 nv 文件、生产配置这些标注出来,让 ai 知道那是禁区。接下来是日制在哪看?当你收到一堆报错时,你希望 ai 能自己去看日制,自己排查,而不是每次都在那问日制在哪,或者你常用的日制路径,让他知道出了问题去哪找信息。 有一个关键点,控制在一百行以内,太长, ai 会开始选择性遗忘,它记不住那么多,建议先用以内,它自动生成出稿,然后删减到最精简文档,不再多在于精。 第二层我要介绍 setting stop jason, 这个是全线防火墙,它解决一个核心问题,提示词根本拦不住。你有没有遇到过这种情况,你说不要执行危险命令,它该执行还是执行? 提示词的约束力太弱, ai 在 解决问题的过程中,会把这些警告全部忘掉,必须用权限硬卡。 settings json 里的 deny 规则是真正生效的防护, ai 读不进去就是读不进去。 下面是一些我经常自己用的权限配置内容,大家可以自己看一下,让我们增加真正的防护,少踩一些重复的坑。配置策略建议三步走,第一步,保守配置权限最小化,宁可少放权,不可超授权。第二步,等项目成熟了,根据需要慢慢放开。 第三步,等你熟练掌握了,可以灵活调整。第三层是 hux, 这是最有意思的一层,它不管能不能做,而是管做完以后会怎样。你有没有过这种经历? ai 写完代码,你一看格式乱七八糟,缩进有问题,你让它改,它改了,下次写出来又乱了。如果你配了格式化 hook, 每次 ai 写完代码自动触发,代码自动格式化,提交前就已经是规范格式,你再也不用为格式问题操心。 再举一个例子,配了测试 hulk, 每次代码提交前自动跑测试,确保这次修改没有破坏现有功能。如果你配了安全 hulk, 危险命令直接被拦截,根本执行不了。你设置好规则,剩下的交给 hulk 来兜底。这里有个关键细节,必须用 exit 二才能真正拦住。 exact 二和 exit 一 完全不同, exit 二是执行终止命令,被真正拦截。 exit 一 只是报警,但继续执行。很多人配了 hoox, 但从来没真正拦成功过。问题根源就在这,用成了 exit 一。 建议先加三类, hoox, 安全防火墙代码格式化提交前测试,这三类能覆盖百分之八十的踩坑场景。第四层是 command 和 skills, 很多人把它当提示词收藏夹,其实它更适合做团队流程的入口。你有没有过这种经历? 同事 a 写的代码,你 review 了一遍没发现问题,上线后出 bug 了。同事 b review 另一处也没问题,上线后也出 bug 了。因为每个人的关注点不一样,每个人 review 的 标准不一样。如果你团队有 review, 这个 command 每次代码审查都按固定的检查清单来空止针、边界条件、错误处理,测试覆盖所有人,用同一套标准代码,质量有保证, bug 率明显下降。如果有 fix 这个 command, 它自动帮你拉取相关日制,拉取报错信息,结合上下文给出修复方案,排查效率完全不一样。我在项目上还遇到发版的问题,但是你有 release, 这个 command 按团队模板自动生成发布日制,保证格式一致,内容完整,你只需要检查一下就可以发布。 一个好的 command 的 价值是让团队每个人触发代码审查时, ai 都按相同的入口,相同的关注点,相同的输出预期来工作。建议先沉淀三到五个高频 commands, 别贪多,命令越多,维护成本越高。第五层是 agents, 这是隔离上下文的专家。你有没有过这种经历?让 ai 做代码审查,他在那读了半天文件 grab 了半天,提出了十几个假设,推翻了十个,最后给了你三个建议,结果主上下文被这些中间过程填满了。 等你让他做下一件事时,他已经开始健忘了,因为上下文太长了。代码审查、安全审计这类耗时任务会产生大量中间过程, 读文件 grab 失败。假设临时判断、常日制。这些东西如果都留在主上下文里,会把工作记忆弄脏。 sub agent 的 价值就是把探索过程留在子上下文里。主线程只受到压缩后的结论。你让主线程做决策时,他只看到最终建议, 不被中间过程干扰。建议普通小改动,不用上 agent, 等支线任务真的变重再考虑。如果从零开始配置,建议按五步走,第一步,写一个短的 cloud md, 别超过一百行。第二步,不 有一个保守的 settings, jason 先抵耐高风险动作。第三步,加一两个关键 hooks, 比如 bash 防火墙和提交前测试。第四步,沉淀高频, command skills 三到五个就够。第五步,等支线任务变重了,再加 agents。 说实话,百分之九十五的项目,前三步就够了。 skills 和 agents 是 等真的遇到重复性复杂工作流时才需要的,别为了配置而配置。 cloudy 不是 魔法,而是 ai 工程化落地的第一层地基,五层各司其职。 cloud md, 让 ai 少猜项目规则。 settings detection, 让能力有边界。 hooks, 让关键动作可拦截,可验证。 command skills, 让团队流程可附用 agents, 让支线探索别污染主上下文。真正能长期留下来的不是某一句神奇提示词, 而是项目里沉淀的工程资产规则权限验证流程边界。现在就去配置下一个用它提效的就是你。下期预告 cool 的 到底怎么写才能少犯错?关注我,下期不见不散!