codex跳过手机验证方法
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00:49查看AI文稿AI文稿上个视频评论区有粉丝教我做一个详细的教程， ok， 安排用国产模型，而且要使用完整的 codex 功能，就要解决 api 代理和 codex 的 插件功能，这两个小工具就是解决这个问题的，他们都是的开源项目。 好了，安装 codex 加加，安装好以后会弹出一个命令行，不要紧张，按一回车就安装好了。接下来安装 echobird， 安装好了，打开它，在模型中心配置模型。以 deepsafe 为例，打开 deepsafe 官网，点右边的 api 开放平台，进去以后，先申请一个 api key 复制下来，再到接口文档里把 uio 和模型名记下来，转到 excel 这里配置好，这就全部搞定了。 启动的时候要注意一个问题，就是先打开 codex 加加，再用 excel 版的启动 codex， 不要用 codex 原声软件启动。这么详细的教程，快去点这里关注起来，下期不迷路！
2.8万微机课代表阿银
01:41查看AI文稿AI文稿codex 大家应该都用上了吧，但是它的缺点就是额度太少了，完全不够用，而且它的头款实在是太贵了。那一种解决方式就是把咱们自己比较便宜的一些模型借进去，比如说 bitcoin， 咱们需要 c c 叉， c c switch 以及 bitcoin 的 api k。 首先我们在 bitcoin 点击 api 开放平台 api case， 创建 api k， 这个 k 一定要保存好。然后我们搜索 c c 叉， 点击这个，在下面找到适合自己的版本，我下载的是 windows 版本，然后搜索 cc switch， 点击下载，在这个界面一直往下翻，找到适合自己的版本，我仍然下载的是 windows 版本，然后安装 在 c c 叉文件夹下，我们新建一个 text 文件，命名为点 e n v， 把这些内容填进去。 k 就是 你设置的登录密码，我这里设置一二三四五六，然后重命名，把点 txt 删掉，运行 c c 叉，这个时候会弹出终端，复制这个 local host 地址，到浏览器打开点，点击 contacts， 选择添加渠道。在这里可以打开 delete 官网找到调用 api， 复制 c u r l， 把这一行改成 api k， 填写你自己的 delete 的 k， 选择详细配置。我们要选择 open ai chat 模式，继续往下翻，把这两个按钮打开，然后就可以了。现在我们在 c c switch 点击 codex 图标，再点击右上角的加号，供应商名称可以随便写。 api k 是 你在 c c x 的 点 e n v 文件里设置的登录密码，我的是一二三四五六 api 请求地址填写这个，点击获取模型列表，可以看到 deepsea 模型了，选择即可。然后我们点击测试模型，如果正常，说明已经配置好了， 我们重启 codex， 选择其他方式登录。这里的 k 也是你在点 e、 n、 v 文件里设置的登录密码，比如我的是一二三四五六，然后就可以了，现在 codex 里面的模型已经是 zip 了。
2.4万萌萌本萌🌸🌸🌸
05:55查看AI文稿AI文稿gemini 也出桌面端了，我用它做了动画，开发了游戏，还尝试了一系列的常用功能，还真有点平替 codex 的 意思了。就在昨天 google i o 开发者大会上，发布了一系列面向模型搜索、开发者工具和多模态创作的一整套 ai 更新， 有新一代基础模型 gemini 三点五，有融合了 nano、 banana 和 vivo 等模型能力的多款桌面端 agent 的 重度用户。 我们也终于等来了 google 版的 codex itigraphy 二点零，我已经迫不及待想上手玩一玩了，那么话不多说，马上实测。嗨，这里是头哥不请自来的 ai 频道，我们先来看一下它的界面，如果不仔细看，我真的以为自己打开的是 codex。 左边是项目和对话任务，右边是主要的对话窗口，对用过 codex co work 或者其他桌面端 a 阵的工具的朋友来说，基本没有任何的学习门槛。这里可以看到， atigraphy 已经把刚刚发布的 gemini 三点五 flash 集成到了模型列表中， 而且之前 it gravity ide 版本里已经支持的模型也被保留了下来，比如 cloud sonic 四点六，还有 cloud ops 四点六。光是模型种类这一点， it gravity 就 比 codex 丰富了不少。 所以接下来我们就通过几个案例详细盘一盘 it gravity 的 能力到底怎么样。第一个案例当然是制作我们熟悉的 remotion 动画视频，之前的节目里，我们已经详细介绍过如何使用 codex 配合插件市场中自带的 remover 插件制作像这样的动画效果。但 itagraft 有 一个很明显的区别，它并没有自带的技能库和插件市场，所以这里我们先要安装下这个技能。 我们先新建一个项目，然后把 remotion 最佳实践这个 scale 手动安装到项目的点 a 阵子文件夹中。接下来我们就直接输入这段指令，使用 remotion 制作一个介绍 it graffiti 二点零的动画视频，要求浅色主题，将 logo 与 logo 的 配色融入到视频风格中。 输入完成后， a 阵的没有马上开始写代码，而是先开始分析我们的需求以及当前项目里这个 remote skill 的 能力。然后他先给我们生成了一版详细的实施计划。 这一点就和 codex 的 工作方式有着明显区别，因为我们一开始并没有主动开启 autograph 的 计划模式， 但他仍然先进入了计划阶段。从体验上来看， itgraphy 这一点很打动我，所以这里我先检查了一下他的实施计划， 确认整体思路没有问题之后，就让 agent 继续执行，并自动渲染出了视频文件，你看效果是不是还不错？第二个案例我想稍微上一点难度，我们让 agent 使用 react 加 three 点 gs 开发一个三 d 太空设计游戏。 这一次我们直接开启 atigraphy 的 计划模式，先不让它马上写代码，而是让 agent 先和我们讨论具体要做成什么样子。这点就很像 codex 里的计划模式， agent 会一步一步向用户确认游戏细节，比如核心玩法是什么， 是固定视角还是第三人称视角，有没有剧情模式，有没有关卡推进等等。待所有细节都确认完成以后， agent 就 会生成一个详细版的实时计划，确认没有问题，我们就让 agent 继续执行。 经过几分钟的开发，一款打开浏览器就能玩的三 d 太空设计游戏就搞定了。到目前体验下来，我们的感觉是， atigraphy 并不是只把 codex 的 界面复刻了一遍。像这种面对复杂任务时停下来先把任务规划清楚，再一步一步执行的能力， 是现代 a 阵的终端里最重要的能力之一。最后，我们再来测试一些平时经常会用到的场景，比如 codex 里的自动化功能， 它可以让 a 阵子定时执行一条指令，每天帮你检查信息、整理资料或者生成固定格式的简报。而在 atigraphy 里，这个能力叫做定时任务， 它提供了几乎相同的能力，比如，我们可以指定一个每天都要执行的指令，每天早上九点检查 github training 里推荐的热门开源项目并输出中文总结。 创建方式也很简单，你可以像这样在定时任务菜单里直接添加，也可以在聊天窗口里通过杠 schedule 加上这段自然语言描述，直接创建定时任务。 这样一来，它就不只是一个你输入才会工作的工具。甚至在一些固定的标准任务上，它已经几乎可以替代像 openclaw 这样的常驻智能笔了。 下面我还想测一下 itigraphy 能不能生成图片。在 itigraphy 里， agent 也同样继承了自家的 nano banana 生图模型，我们只需要在提示词里明确要求它生成图片， agent 就 可以直接完成图片创作，这个能力对内容创作者很有帮助。 最后， ideography 还带来了动态 sub agents 功能，就是一个主 agent 带领一群专业的子 agent 一 起完成复杂任务。我们可以直接在体脂词里指定使用 dynamic sub agents 创作多个子智能体。 然后 atigraphy 就 会自动启动紫 a 阵特并行处理每项工作。展开右侧边栏，可以看到每一个子 a 阵特都在并行工作中。把复杂任务拆分成多个紫 a 阵特之后，每个紫 a 阵特只需要专注于一个非常垂直的小领域，它的 目标更清楚，上下文更集中，出错概率也就更低。这次体验下来，不敢说全新的上下文更集中，出错概率也就更低。这次体验下来，不敢说全新的 atigraphy 可以 平替 code， 但确实值得你认真尝试一下。 桌面端 a 阵子越来越卷，可实用的工具也越来越多，希望朋友们都可以用上能力更强，成本更低的好工具。智能指手段，人类才是答案。这里是头哥不请自来，我们下期再见，拜拜！
2050投哥不请自来
04:40查看AI文稿AI文稿面对全网热捧的 web coding 和 openclaw， 没编程经验的普通人到底能用 ai 编程做些什么？本期视频我会站在一个普通人的角度来聊聊这个问题，而且我还用 open ai 的 codex 做了一个试例，希望本期视频能帮大家打开一些思路。 我个人认为， ai 编程对普通人最有价值，也是最容易真正用起来的，就是提高工作效率。比如我平时会给游戏公司做广告素材提交出稿的时候，对我来说就是一个非常典型的重复劳动，单纯浪费时间。有这个时间我可以多写一个脚本，或者多做一个选择题。 刚开始我也想过在网上找现成工具，但很多这类工具都会压缩画质，完全达不到我的要求。我就想能不能直接用 ai 来帮我写一个批量加水印的工具呢？今天我主要使用的是 open ai 的 codex， codex 是 前段时间新推出的 ai 编程工具，目前 plus 会员和 pro 会员都可以免费使用。进入 excel 主页之后，点击这个 codex 就 会跳转到它的主页。我个人建议啊，最好把 codex 的 应用下载到本地，用起来更方便。打开应用之后，点击 add new project， 这时候就会弹出文件窗口，在电脑里找一个空间大的盘创建文件夹。比如我这儿新建了一个 test 一 之后， codex 写的代码文件都会保存在这里。因为我这个水印工具已经做好了，所以就直接带大家来看一下我前面是怎么一步一步把它做出来的。 一开始我只用大白话提了一个需求，我想做一个批量给图片增加水印的工具，水印位置可以设置，他思考后呢，给了一版初稿，我测试就发现了第一个 bug， 没办法选择本地文件，所有电脑里的图片不管什么格式都选不了。我又发现了第二个 bug， 选好原图和水印图之后呢，没有预览图， 这个是很重要的，因为没有预览图，我就不知道水印放的位置和效果怎么样，我直接就截图发给他。处理完之后，这个图片水印工具就可以用了。我们先来看一下成品，这里可以选择原图和水印图，选完之后，右边就会出现预览，这里可以调整水印的位置， 比如说什么右下角、左下角、中间等等，选项很多，这边呢还可以调整水印的大小，透明度也可以修改。而且 codex 还考虑到边距问题了，就是水印离图片边缘的距离也能调。最后再选择输出文件夹，点击开始批量处理，它就会直接把处理好的图片输出到你指定的位置。那如果我手动处理六张图，至少也得两三分钟吧， 现在有了这个工具，几秒钟就能搞定。有了这个图片水印工具之后，我就开始思考，在给游戏公司制作素材的时候，还有哪些步骤可以让 ai 编程帮我解决。 然后我就给 codex 补充了三个新的需求。第二个需求是批量处理图片尺寸和大小，因为很多广告平台对于图片尺寸和文件大小都有要求。第三个需求是把一张一比一的图片拆成九宫格，这种形式大家在平台上应该能经常看到。第四个需求是批量给视频增加水印， 连图片出稿都要加水印，那视频出稿肯定也是需要的。这三个新增的需求主要目的也都是为了帮我节省时间。我让 codex 把这四个需求整合成一个工具箱网页，首页要有四个按钮，点击就能跳转到对应功能。我测试后发现了一个共同的 bug， 四个工具都没有预览图， 而且都不能选择下载路径，我就截图反馈给他，他发现确实是同一个问题，然后就都修复了。我继续测试，发现视频水印工具还有一个问题，没有办法输出视频，接着反馈，接着修复，最后我就得到了一个完美符合我需求的工具箱网页，一起来看一下效果。首先可以看到首页有四个按钮，分别对应着我四个需求。这个页面排版其实挺好看的啊，整体是很简洁的风格，而且它还做了一些细节， 比如这个鼠标悬浮上去的时候，卡片会有轻微浮动的效果，这种小设计我觉得还是挺加分的。图片水印功能和刚才给大家演示的一样，就不重复演示了。接着看图片尺寸处理功能，我这里选了一张一比一的图和一张十六比九的图，页面里同样会有预览，还会告诉你输出规格和预估文件大小。选择输出文件夹之后，点击批量处理，它就会直接导出， 检查一下尺寸和文件大小都没有问题啊，非常不错。再来看九宫格功能，选一张一比一的图片之后，我们在预览区就能看到他已经把九宫格切好了，而且文件名也做了排序规则，方便后面发图的时候按顺序排版，这一点考虑的其实挺稀的，下载下来看一下 没有问题，每张图的尺寸和大小都符合要求，而且文件名都自带序号。最后来看一下视频水印功能，逻辑和图片水印差不多，也是选择原视频水印图，再调整水印参数。下载下来看一下。视频水印没问题，但视频没有声音，我在需求里是写了保留原视频音轨，我实际测下来，他目前还做不到完整保留音轨 判断，可能是浏览器本身对阴鬼捕获知识有限啊。不过作为出稿工具，我觉得问题不大，很多游戏推广内容的出稿重点是先让对方确认画面，所以这一点我个人是可以接受的。最后顺面对比一下 codex 和 jimmy 奈分别给我做的图片水印工具。在用 codex 之前，我也用 jimmy 奈写过同样的需求， jimmy 奈给的是原生的 html 代码，需要我自己把代码复制到文本文档里，再 另存为 html 文件功能。虽然没问题，但是从最终呈现来看，我觉得 codex 的 ui 确实更好，整体完成度更高。而且在制作的过程中，不需要我手动去处理代码，我只需要跟 codex 沟通就可以了。所以我觉得如果你没有编程基础，只是想解决一个自己真实存在的问题， codex 会更友好一些。而且最近 openai 更新了 g p t 五点四模型， codex 对 自然语言的理解能力更强了，大家真的都可以去试一试。 ai 编程对普通人来说，不一定是让你去做一个多么复杂的产品，也不一定是让你突然学会写代码，它更现实的意义可能是把你工作里的那些重复琐碎、浪费时间的环节想办法自动化，哪怕只是帮你省下半个小时， 长期来看价值都非常大。也许你做不出一个 app， 也未必要做一个什么很厉害的平台，但只要你能做出一个真正解决自己问题的小工具，那它就已经很有意义了。今天的视频就先到这里了，记得关注冲破新衣叉 ai 教学我是专业的，那我们下期再见。
102冲破信息差
01:00查看AI文稿AI文稿codex 好 用，但 openai 的 api 太贵了，一个问题，几毛钱？今天旺财告诉你， deepseek v 四同样顶尖的编程能力，价格只要十分之一，而且能直接接近 codex， 不 需要改 codex 任何文件。一个本地中间键 memore codex 一个配置工具 cc switch 十分钟搞定， 全程 a p i p 只在本地跑，不经过任何第三方，安全又稳定。第一步， n p m 局装 miimo 二 codex 一 条命令。第二步， cc switch 添加自定义供应商，填 base url 和模型名。第三步， codex 选 deepseek， 开写 deepsea v 四 pro， 在 codex 里跟原版体验一样，工具调用，多轮对话写代码调试全支持。关键是你花 open ai 十分之一的价格拿到同级别的编程体验。 想接入的评论区打个教程，我出一期保姆级视频，手把手带你配置。关注旺财， ai 编程不踩坑。
9096OpenClaw实操笔记
01:04查看AI文稿AI文稿ok， 重头戏来了，这一期主要给大家讲一下怎么使用 codex 和其他工程软件连接，然后完成一些工作。首先的话是 thirdworks， 我 们可以看一下它的工作流，可以看出 thirdworks 不 需要接 mcp 的， 它是会调用 thirdworks com 口，然后通过 vbs 脚本进行建模。也就是说我们只需要给它工程图或者描述我们自己的需求就行， 它自己也能打开 thirdworks， 但是我们自己打开的话会省很多启动时间。第二个的话去 matelab， 我 们看一下它的工作流， matelive 也不需要接 m c p， 我 们也只需要描述自己的需求就行。第三个的话就是 ency， ency 是 需要接 m c p 的， 但是我们可以让他自己接好，就是我们给他说一下，给 ency 接一下 m c p 就 行， 他就会自己接好。接好 m c p 之后，我们就可以通过脚本仿真求解了。当然以上这些操作，包括想要达到我在视频中展示的一键全自动生成，都是给他开放的完全访问权限不， 如果开放这个完全访权限也有一定的风险，大家可以根据自己的需求选择开不开。呃，当然也可以开这个默认权限或者是自动审查，这样的话他会在一些关键操作的时候征求你的同意，就很安全了。或者我们让他在指定文件夹工作，这样的话也很安全。
3.3万Kid学长
01:34查看AI文稿AI文稿codex 刚上线了一款神级插件 codex chrome， 让 ai 像人一样操作浏览器，先看效果。我给他安排的任务是帮我在某音和小某书上搜索关于 openclaw 的 作品，各平台各找五个点赞高的，每个作品收集五条热门评论，然后通过这些评论整理出大家对这个话题关心什么。他会先分析任务， 然后呢，开始调用 chrome， 这时候 chrome 就 会出现一个独立的标签页组，然后他就在这个标签页组里自己运行，我可以自己继续干别的事情，相互不打扰。他先打开某音，搜索关键词，然后找到相关视频， 并且按点赞进行排序，点进去之后看内容和评论，然后一个接一个。 之后呢，他再切换到小某书，用同样的方式找到相关的笔记和评论。最后他把不同平台的信息整合到一起， 然后给我整理出一份结果，这样就为我省去了大量的搜索提取。然后整理的这个时间用了几天。我认为 codex chrome 最适合的事情是，你本来可以人工完成，但是非常重复，非常耗时间的网页查询、整理对比和初步分析。 或者如果你们公司有一些内部系统，比如 o a 啊 e r p 财务软件，你平时要经常去填一些表单，日报报销什么的，你就可以让他去帮你去批量的填写。我看网上有人说安装不成功，这里有两点需要注意， 第一，你的 codex 和 chrome 的 版本要更新到最新。第二， chrome 的 商店里需要有 codex， 有 些区域不支持，比如欧洲，你换一个支持的区域就可以了。关注我，我是持续分享 ai 提效工具和方法的小伟。
3.4万小韦用AI
05:47查看AI文稿AI文稿朋友们，今天我们主要来讲解一下，当你已经写完一篇刊刊论文或者毕业论文的方法结果以及结论，而对于整体的背景以及小棕树却无从下手。 接下来我将使用拆了 gpt 五点四以及 codex 对 整体的步骤进行一个完整的讲解。 首先我们要把我们目前已经写好的方法、结果和结论整合成一个完整的 word 文档。这里我选择了上传一篇我已经发表的 其他论文，将其讨论以及背景部分都全部的删除，仅留下了方法、结果一、结论。这时候我们要打开柴的 gpt 五点四的深度研究功能， 输入我们第一个指令。第一个指令主要是利用深度思考，深度研究去对我们目前的方法、结果、结论进行一个整体的分析总结，然后搜寻大量的相关文献，对前期的引言以及相关工作以及小综述进行一个初步的量化。 最后在完成相应的工作之后，深度研究会反馈我们一个 pdf 以及 word 文档。这时候我们把相关的引言部分单独摘出来，复制到我们的论文当中， 再将我们的论文作为第二个附件。这时候我们要采取第二个指令，调动 china gpt 五点四 thinking 大 模型。 这一步的步骤主要是通过五点四 thinking 对 我们整体前期完成的一个引言，一个初步的评判工作，并且要系统解锁我们的真实文献，并且尽可能地下载可获得的 pdf 全书。 这时候我们可以对前期深度研究所给的相应的小综述进行一定的判断。然后在我们第二步的指令当中一定要补全我们的研究方向，例如到底是电力电子电力系统还是相关的控制等等， 补足我们的论文主题以及我们相应的目标刊刊，如果合适的话，我们也可以在这里上传几篇，我们觉得比较满意，可以仿照 参考他的格式以及整体的背景写的格式的论文作为参考。这时候我们需要对我们已经写好的前期的 word 文档进行进一步的修改，补足相应的文献。随后我们要将我们的所有的文献都下载下来， 这时候可以进行第三步。第三步就是我们相应的先找文献，但不马上重写， 有可能前两步他给的文献质量并不是很高，这时候我们就可以先不写正文，先只对我们的研究论文引言以及相关的工作部分所需要的文献检查进行一个整体的筛选以及下载工作。最后可以进一步的提炼我们所需要的参考文献。 这时候我们就已经完成了使用拆的 gpt 的 主要步骤，但是经过我大量的书写，发现其实拆的 gpt 五点四 thinking， 它给的相应的参考文献以及写的小宗数可能会存在文献错乱，就例如它 就例如我们会发现我们看这篇文档像这样的相应的句子，它会引用长达多篇甚至数十篇文献， 但我们经过仔细的发现，其实它这时候引用的文献与我们的实际内容并不相符。这时候我们就需要使用 codex 进行进一步的文献的修改以及追踪。 这时候我们需要在 codex 当中先新建一个任务，然后在任务文件夹当中把我们所有的参考文献按着一二三四五六七八的顺序按着 引用的顺序标好，然后这时候我们再次使用柴德 gpt 五点四去给 codex 写相应的指令， 这时候我们主要的作用是让 codex 去阅读我们文件夹当中的参考文献，然后一一相应地去侦查它给 在我们 word 当中它给的参考文献的顺序以及内容是否正确，然后再让我们的 codex 去一步步的替代。 这时候我们会使用我们的第四个指令，这个指令主要的作用是先让 先要把这个指令给拆了 gpt 五点四，然后同时之后让拆了 gpt 五点四，输出可以直接复制给 codex 的 相应指令，这时候我们使用 codex 直接改我们的相应的论文，让它直接替代我们的 已经标错的参考文献，并最后让它标出来。同时最后这一步 codex 也会 输出相应的表格，就如同我们所示，他会其实会对我们每一个参考文献进行非常详细的总结。这一步在前期的文献调研工作的时候也可以尝试使用，我们会发现他对我们每一篇参考文献都 针对于方法和结论都对了非常详细的改革，并且对可信度都有了一个非常 客观的评价，同时它也会对于我们哪一条要真正的使用修改也会进行标注， 最后它会反馈我们一个新的文档，这时候我们发现对比两者不同的部分，新的使用 codex 修改之后的 word 文档，其参考文献与真实的文献内容可以对应， 这时候我们的小棕树就可以采用并进行最后的润色修改并使用发表。
1.1万右岸讲AI
04:35查看AI文稿AI文稿这是我用 codex 做的动态图标，这些也是像这样的效果，我们现在不需要 ae， 也不需要 p r， 用 codex 就 能实现。那今天我把这个教程分享给大家，用到的工具是 codex 和一个叫 hyperframes 的 插件，点击左边栏的插件，在这里搜 hyperframes， 然后你会看到这个插件的详细信息，点进去再点击，在对话中试用。这里大家记得先添加好项目文件夹，确定好模型，智能等级和速度，然后就可以把题词放进去。比如帮我做一个 codex 和 cloud code 的 功能对比的分析，视频时长十五秒， 尺寸是横版十六比九，视觉风格是苹果简约高级风，需要增加一些动态效果的展示。 这里写错了哈，因为我用的是 ai 语音工具，完全是口喷的，有些词语可能会识别错误，直接改一下就行， 然后点击发送，让他开始做。你看他先是查了一下官方资料，确保这两个工具的信息是最新的，然后他还会去看 hyperframes 的 要求是啥，确定下来视觉身份，然后再去写 html， 他会主动在我们看不到的地方用网页去搜索资料，那整个的思考过程跟我们人类是一样一样的。他还会单独创建一个文件夹，因为我这个目录里面啊，其实是有其他项目文件的，所以他知道不能碰到别的。我把左边的边栏隐藏掉，现在整个页面都是我们的视频制作过程 他很快就确定下来，主画面用冷白、石墨黑、微蓝和暖金做出高级感。我觉得如果大家有更具体的风格，也可以直接在刚才提示词里面告诉他，那整个过程他会自己产出内容，然后检查有没有问题，再自行更正。这些你都可以看到， 如果不想管，就让电脑开着，让扣贷自己干活。那做这样一个视频大概花了十来分钟，然后文件的位置，他参考了哪些资料，最后都会告诉我们。来，我们看一下它的效果。 大家注意看，这只是第一版哦，我觉得已经非常惊艳了，完全没有预先做任何模板，已经可以拿去用了。那不管是发布在社交媒体上，还是工作汇报，都很顶。 实际上呢，它不仅是可以做这种图表，还可以做产品介绍。比如这个辣条的产品视频，你丢给 codex 一个网页，让它做产品或者品牌的介绍，也可以做一个像 open ai 这样的业绩表，那放在 ppt 里面简直是开挂。 你甚至还能让它做这种 logo 散落的视频，或者是宋代山水风格的 ai 发展史， 你给他一段提示词，也不用特别复杂，让他开干就可以了。一般来说啊，十来分钟左右就能做出来，那如果对效果不满意，再沟通几轮， 那到这里大家可能会觉得，哎，这好像没有什么难度啊，很简单，每个人都可以做。那我再分享几招进阶的方法。 第一个呢，如果视频中涉及到图片类的素材，像 logo 啊，或者人像，建议自行上传。或者呢，可以先让 cloud code 整理出这些 logo， 然后再把这个文件夹打包到项目里，这样失误会更少。第二个是关于审美和风格，如果不指定风格，他做出来的大概率就会比较大众化， 像科技风很容易就做成那种已经用烂了的蓝紫色，所以最好是提前指定风格。那我这里也列了一些，大家可以直接拿去用。 最后是音乐和音效，可以让它生成简单的音效，但是背景音乐呢？大家可以用 solo 生成原创的背景音，或者直接在剪辑工具里面把音乐库的素材放进去，最后我再补录一个哈。很多时候我们做动效视频会需要信息的专业性和准确性。 那对于科研、生物科学、生命科学这些领域来说，我比较推荐 bell render 这个插件，它能够把这些领域的一些复杂概念进行可适化。那结合 paperframes 它们两个就能把一些科研领域专业绘色的信息用非常动态的形式表达出来。 比如说我让他做一个 an apple a day keeps the doctor away 这句谚语背后的一个科普回答， 他就会给到我这样一个视频，我们可以看一下效果。 那我们今天的分享就到这里，我们下期再见。
992是子鱼AI
03:37查看AI文稿AI文稿你看啊，这张图不就全部帮你拆成 ppt 了吗？ gpt 加酷 max 目前啊，是我认为最有效的 ai 工具组合了，不要总想着去订阅一堆工具，才能提高你的工作效率。欧本 ai 现在已经非常全能了， 做 ppt， 做插画，剪动画素材，做编程，还能养养电子宠物，基本上啊，还盖了你在工作中的大部分场景。那废话不多，先来看看做 ppt 到底有多简单。我们出发 ppt 这个东西啊，肯定是属于我们都市牛马的必备技能了。当我们需要做一个全新的 ppt 时，第一个难题就是要找个模板先参考一下，要不然啊，总感觉很难下手。好，那这个好解决啊，我们直接上手就用 ai 来搭建一个模板，一切问题啊，迎刃而解。 先到网上找一张自己觉得满意的风格图片，直接贴给扣带斯，让他根据图片的风格设计一个 ppt 模板，我们来看看他的分享， 深空星河、暖色地平线、山脉剪影、精细型典风格拆解啊，都很到位，要你自己来说啊，这话你可能还描述不出来，毕竟啊，现在 g p t 的 识图能力和作图能力已经是第一题对的了，绝大部分风格啊，都是手拿把枪。其实呢，现在也有很多 ai 工具啊，都可以做 ppt， 我 自己啊，也有试过一些，但是呢，总感觉差点意思。好的啊，这里啊，他已经完成了，我们来打开看一下怎么样， 这个风格啊，是不是比较简约？时间线啊，逻辑线啊，也都是比较清晰的，其中的任意元素如果有什么需要调整的，都可以手动来调。当然啊，如果通用的模板你还觉得不够用的话，我们就再给他升级一下难度， 把这个 ppt 模板改成更适合题案，而且适用于新品上市的投放计划。或者还有更简单粗暴的方法，直接跟他说出你的需求，要调研什么，达成什么目标。如果你没有思路的话，就跟他聊，聊出你想要的内容之后再让他生成 ppt， 一 气呵成。 好，我们来看一下成果，依旧是这个简洁的风格，注意看啊，投放计划的元素都有保留哦，包括人群、场景、节奏，必要的元素啊，全部都有了，怎么样？就这么两三句空话就搭出一个 ppt 模板，老板还满意吗？ 那么接下来啊，我们来说一下做 ppt 的 第二大痛点，引用和借鉴。平时我们在做 ppt 的 时候啊，看到一个不错的内容，或者说啊，做的不错的模板，想引用借鉴一下的时候啊，却发现这是一个 jpg 或者 pdf 文件，没办法编辑，这个时候的心情啊，往往是崩溃的， 还我没事，现在我们来试着解决看看啊，先去网上找一个复杂的 ppt 样式，就拿这个图为例吧，我们使用一下这个 skill， 跟他说帮我拆成 ppt， 你看这不就搞定了吗？每个元素都是可以编辑的，这样是不是省事多了？当然啊，关于图片转 pdf 这件事啊，有很多工具都是可以办到的，并不算稀奇，但是呢，可能需要收费，或者就是要你看一段讨厌的广告。 那既然如此啊，还不如直接就用 codex， 因为叉 gpt 实在是太全能了。没想到除了编程能力以外，别的啊也是样样精通，不管任何需求，全部大白话跟他讲就可以了。 那总体来说啊，这个 ppt 功能就已经让你省心省力，提高工作效率了，基于提升生产力的消费投入都是智慧票价的。好，今天就分享到这里，大家还有什么想知道的评论区留言，我来帮大家试试。我是阿月，我们下期再见。
313阿悦很严格
06:25查看AI文稿AI文稿那本期给大家分享一下我是如何用 codex 实现用 ai 来去做一个账号自动化运营的这个过程。除了录视频这个事情以外，那其实还有很多的 运营的一些琐碎的事情，比如说我要去看我的账号数据，视频录完了我还要写封面标题等等，这些琐碎的工作其实很多，它不是光是录制一个这么简单的事情， 现在我的流程是可以这么做的。我现在是用 ai 的 这个 computer use 这个功能，直接去我的创作者中心帮我去把所有的账号拉出来，在本地上分析，分析完以后它会沉淀出几个特定的文档，这个文档呢就是我的这个 粉丝的文档，账号定位的文档，内容策略的文档。那基于这几个文档， ai 就 会去读取了这几个固定的文档以后，去帮我搜索相关的同行的一些对标的文档以后，去帮我搜索相关的内容， ai 就 会一个一个介绍一下。 每一次我视频拍完结束以后导出字幕，它就可以基于我的这套方法论，帮我批量的自动化的把我的视频的封面标题、描述标签全部搞出来。那也就说现在的主要是它在于你 内容我们已经拍摄好以后的那些环节，那内容的生产前面还是主要是由你自己来想的，不是内容生产前面数据分析它会给我选 dj， 它会跟根据你的账号定位去帮我们来看一下实际的效果就好。那你看 在这里我跟他讲我用了那个 codex 里面 computer use， 他 可以操纵我的浏览器嘛？然后去访问我的这些账户，我让他去分析一下，呃，跟我相关的一些对标账号，然后他是优先读取了我四个 m d 的 文档，嗯，这个文档里面是有我的粉丝画像的，呃，有我的所有的账号的策略定位，我的爆款的复盘， 以及我的选题方向的这几个定位，这是我之前就会有一个引导对话，我这边就跟他讲，我说我发现这些内容太过时了， 你要去重新帮我把这些内容梳理出来，他本来已经准备在做了，最后发现他读的内容太旧了，你就改了他的方向。对，我先去帮你更新你的这些账号定位，对，我要去更新，这个时候我就跟他说，我说你去读去账号吧，你看他在这里面先读了五十一条小红书的内容， 又去读了所有抖音的数据内容，那小红书的所有的明细，然后抖音的所有明细他自己全部读完了以后存在本地，基于这些内容 他开始来做重要的判断，他这几个判断内容是自己判断的，还是你给他自己判断？他根据我的数据分析了我的账号内容，爆款的内容梳理出来的， 那他总结了以后，我说好，那你居然已经调研完了。我说你去把我之前的粉丝画像，账号策略，你去更新一轮，他就叭叭叭叭叭叭更新了一轮最新的内容，所以这是他最后给我的一批我的一些材料，基于这些材料以后，他才会帮我去做这件事情，根据我账号的策略定位， 去帮我寻找跟我匹配的账号的数据。好，注意到小细节，这边这个选题推荐这个 skill 是 你自己写的还是你外面找一个？是我跟他之前合作沟通出来，就是你刚才这生成的一些整套 skill 形容一个，对，是的， 这个里面他就会拿了我很拿到了很多的标题数据。嗯，然后他就给出了所有我这个像内容的爆款的一些封面的建议，然后包括他还给我了一些我能做的选举的建议，都是爆款的选举建议。嗯，好。然后这些内容我跟他讲，我说你要去思考一下你怎么样去更新到现有的 skills 里面。对， 你看他就告诉我直接可以写进 skills 里面的一些规则。好，然后我们看一下我怎么使用的。嗯，然后当我这边输入案例包装，它就自动去调用我的 skills， 然后它的 skills 都是关联在一起的，然后当我把我的字幕给他以后，它就会自动唤起它的一个写作的一个 skills， 然后来去把我这个整个包装发布的内容给它写出来啊，包括标签，包括里面的封面。然后呢？有了封面以后，这个时候他会说他去调用封面 skills 来处理这个图，他就做了好多，你俩玩起来啊，然后他就做了很多不同的图，它还会自动去生成， 因为我还有别的平台，所以它就会生成不同尺寸的图片，你看生成各种尺寸的这个图片给我，生成完了以后，它其实是标题描述标签都是有的，我直接复制就结束了。对，这就是一个全的流程，其实这套方法论 就是最重要的，其实它是不断进化，不断迭代之后。现在不是有那个 codex， 不是 有那个定时功能吗？比如说每个礼拜五去 check 我 所有的视频数据，然后去自动化更新我的相关的一些策略。写作啊，对，写作 skill 更更新过去以后，我每次用到都是新的，就它可以跟着我的账号一同成长，我觉得这个是很牛的。然后再比如说你看这这次的内容生成完了以后，我发现有些过程是可以调优的啊，这个时候我就跟让它去 思思考一下他学到了哪些经验，然后将这些经验告诉我，然后我来判断这哪些经验可以沉淀为 skills， 然后这样的话他下一次就不需要我再教他了，你看他会整理出一批，然后呢？我确认过了以后，他会说他更新了 skills， 他 整理了哪一节步骤，所以我的 skills 是 越来越能够符合我的要求的， 而且再加上 image two 这个深普能力来了以后，封面指出的概率非常高了，我几乎很少去调了。那现在你的就是整个工作流程里面，哪些是 ai 帮你做，哪些还需要你人来做？呃，现在目前我在坚持真人拍摄，然后包括其实选集主要还是我们自己来，就是视频剪辑完了以后，我们直接字幕出来了以后， 视频的封面啊，描述、包装、标签，各个平台的封面的差异，全部都是 ai 在 做的啊，你就露了一个前面就是拍摄前面的啊，就说选题的大纲的准备，嗯，对，选举其实我们自己在准备，但是选题大纲我们会让它来梳理 一下。对，其实我先把我自己，因为我们有的时候内容会需要很多配套的一些材料，比如说我今天要讲 q d s， 嗯， q d s 背后很多一些功能背景，它会帮我收集很多资料。准备好或者这样子，然后呢继续接资料，然后一个大纲， 然后呢？大纲我确认好后再去输出一个 ppt 大 纲， ppt 大 纲里每一页需要画什么，嗯，然后时候再用，再用 ppt skill， 它会帮我做 ppt， ok， 这样子。 嗯，所以这是我们拍摄之前的一些准备。对，其实下次我们可以分享一下拍摄前的一些内容准备，对，这个是我们拍摄完以后数据输出，对，运营数据输出盘，对对对，是，然后最后一个想讲的就是我的整套方法论并不能让我的所有的内容都成为爆款， 是因为去不断地才根据我现有的数据去给我提供建议，也就说他其实是跟我一起成长的。嗯，所以他并不能让我一个 偏账号小白的人立刻成为一个每天爆款的大牛，他只是能不断地基于我现在的重复工作帮我去减少跟我的工作量，就是他没办法取代你的经验。对，他也可以取代你的流程。对，是的，所以他不能让我立刻就变成一个大牛啊。对， ai， 现在时代就是这样，就是成为你能力的杠杆。 对，他是我能力的最上限，所以这个就是我们今天想要分享的，然后包括这一期准备了哪些 skills， 到时候我会变成一个文件，然后放在我们的那个群文件里，大家可以去参考一下。好，那本期视频就这样，拜拜。
2.9万珍妮丁丁说AI
07:22查看AI文稿AI文稿之前呢，我们分享了一期 cloud code 接入 deepseek， 但其实没过多久啊， cloud 就 有过一次版本更新，新版本的模型名称就会出现一些问题， 那这一次就正好我们把桌面版 codex 和 cloud code 都通过 c c switch 来接入 deepseek， 我 们出 three two one。 我 这里啊，把前置环境和 c c switch 都准备好了，同时呢也写了文字版的安装教程。呃，大家可以参考一下，我就不展开了，我们直接开始。 那先说 codex 吧。首先呢，我们需要做一个 cc switch deep seek 的 通道，这个呢，我已经准备好了。呃，文字版里面大家可以自己找一下。首先我们打开这个文件夹，找到这个文件， 复制一下再黏贴。然后呢重命名，文件名是点 env， 注意啊，这个点不能忘记。然后呢，这个文件呢，我已经有了，所以呢我就不确认了，我把这个删掉。 我现在打开这个点 env 给大家看一下，这里面啊就是一条 apikey， 你 们打开的话就把自己的 apikey 写上去就可以了。然后呢，我们双击一下这个 start 点 back 的 文件， 出现这样子的界面，这就算成功了。那如果中间哪里有报错啊，就要重新回去验证一下自己在前面的环境这里有没有什么没有安装好或者遗漏的地方。 好，那我们接着打开安装好的 cc switch， 这个是 codex 的 界面啊，它是 gpt 的 图标。 进来我们看到这个，我们点击右上角的加号，可以看到的是添加供应商，呃，我们下滑，这里填供应商名称， deepseek v 四 pro。 备注呢，我们就随便写写一个 test 官网的链接，这里是可以不填的， api key 就 填自己的 deep seek 的 api key 就 可以。 这里注意啊， api 请求地址填的不是 deep seek 的 接口，因为前面我们已经做过 cc switch 的 转接了，所以填的是本地的地址， 然后下面到模型名称这里就填 deepseek v 四 pro， 然后我们拉到最下面，这里直接就是点添加， 然后它会自动回到上页。这里啊，已经多了一条 v 四 pro。 看一下啊，这里我们直接点一下它就可以切换到使用中了。现在我们来打开 codex 看一下 这里，它其实已经绕开登录环节了，原本打开呢是需要 gpt 的 账号了，现在呢，呃，都是需要验证手机号的。那我们现在通过 cc switch 就 可以直接接入 dbic， 跳过登录直接进到 codex 的 界面了。 这里我们根据他的提示啊，先初步一下，然后这个 set up 好 快速就完成。现在我们发消息来问他一下，你当前使用的是什么模型，有回复了啊，他这里回复呢，他是 deepsea 了。好，我们现在再来验证一下 这里呢啊，使用之前他会向你申请一下电脑的权限。没关系啊，我的 codex 工作区也在桌面上面，我们现在直接打开看一下。 好的，这里呢，他是已经在工作区里面建立文件夹了，速度啊，我觉得是很快的，根本没什么毛病。那其实到这里为止呢， codex 接入 dbic 就 完成了 啊，如果没有账号没法注册或者说登录需要验证的朋友们啊，我们就先把 dbic 可以 这样耍起来了。 然后接下来呢，我们直接再来试一下 cloud code， 这里同时也是一样的啊，我们首先先要打开 cc switch， 我 先把我刚才的配置都删掉， 注意啊，这里是 cloud 的 配置页，也同样啊，直接点击加号进来，直接就是选择 deepsea， 这里的供应商链接，官方名称都已经直接有了备注。我们也先随便写一个测试 a p r key， 这里也同样是写 deep seek 的 key 请求地址，这里也不需要动了。 好，接下来我们就到了模型这里，模型这里呢，我们都填 deep seek v 四，然后这个 e m 呢？呃，之前的视频也说过，其实就是百万上下文使用的意思，如果不加的话呢，不用做大项目的话也是够用的。 然后这里其实还是可以换一个 flash 模式的，也不用全部都是 pro， 然后随便找一个改一下啊，这几个模型名字等会都有用的，是一个对应的关系。然后这里我们就直接先添加， 回到这里就有这个选项了，我们这里就直接点起用。之后呢，我们再开通一下本地路由，在这个设置路由本地路由里面，本地路由打开 cloud 打开， 然后同样这个本地的服务器地址是要记一下，后面要用的。好，我们返回上一集测试一下，看到他是正常运行的。接下来呢，就是打开 qq 的 第一次 打开登录界面，不用登录啊，左上角 help 这里啊，点击这个 troubleshooting， 然后进到这个 enable develop mode， 然后点击 enable， 然后这里其实就是进入它的开发者模式， 然后重启，重启之后你会发现这里多了一个 develop 的 入口，然后我们选择 configure party info， 然后进来。进来之后，首先第一个 provider， 我 们这里直接就选 getaway， 然后 getaway 这里的 base url 就 写刚才我们 cc switch 这里出现复制下来的地址，这一个 key， 这里呢，当然还是 deep seek 的 key， 然后 bear 这里是不用动的。好，到模型 list 这里怎么填啊？这里就是填我们前面在 c c switch 里面配置过的对应模型，前面呢，加一个 cloud。 好， 这里两个模型够了，直接我们拉到最下面 apply locally。 好， 然后直接重启。 看啊，这里就是直接不用登录，我们就进到 cloud 的 界面了，然后 solo party 的 模式到 code 这里试一下。首先呢，我们随便设置一个工作区，然后测试一下，帮我建个文件夹。好，我们看一下它的这个速度还是很快的啊。 ok， 那 到这里呢， codex 和 cloud 都已经接入完成了。我最后补充一点啊， mac 系统呢，相对比较稳定，但是 windows 的 话呢，会经常会出现这样子的报错， 但这种报错啊，其实没有什么关系，通常都是安装有问题。呃，因为网络原因，组建安装可能会有丢失，最好呢是可以调整一下自己的网络环境，重新安装一下就 ok 了。 顶级的 a g 呢，配上我们的国产大模型，就再也不用为无法登录烦恼了。好，那这次的内容就到这里，希望对你有所帮助。我是阿月，我们下期再见。
2101阿悦很严格
08:32查看AI文稿AI文稿前两天我做过一期视频，用同样的 prompt， 同样的真实项目任务实测，对比了 cloud ops 四点六和 gpt 五点三 codex 那 期视频做完之后，评论区有人问 国产模型能不能也拉进来比一下，这次机会来了，这一期视频我要做两件事情，第一个，把上期那两道编程题原封不动的丢给 mini max m 二点五，看看它在同一张考卷上能拿多少分。 第二个的话，我有一个自己一直在用的自媒体 agent 的 项目，之前跑的是 mini max m 二点一，这一次直接升级到 mini max m 二点五，看看他在真实的一个生产电路里面升级到底带来了什么。看过我视频的人都知道哈，我做评测比较关注模型，他在一个真实任务里面的一个表现。 好，我们正式进入编程实测环节，我直接附用之前的两道题， prompt 一 字不改。第一道题的话，是把一个项目里面完整的一个认证用户体系 直接迁移到我有一个图片生成的一个 agent 的 项目里面去，同时再让它做一个落地页，需要考验它对于另外一个项目的一个代码理解能力，架构适配能力以及一些工程规范。 那第二个项目的话，我以本地有一个 skills agent， 之前是做的是终端 ui 的 一个部分，那这一次的话，我希望把它升级成外部 ui， 并且它要保留 string 工具调用流逝输出的一个完整链路，这个就考验它的一个全栈开发能力，以及它的 sse 流逝输出，还有 ui 方面的一些交互。 上期的成绩是 cloud op 四点六和 gpt 五点三勾代码各赢一局，那这一次我们把 mini max m 二点五加进来，看一看它的结果怎么样？ 好，开始测试，两个一起弄，可以看到右边这个它识别到我们要做的是一个全单元 y， 它去加载的那个 front designer 这个 skill， 那左边这个项目的话，他发现他是需要去探索已有的项目，去找到那边是怎么做 get up 登录，怎么做谷歌邮箱登录的。先去探索嘛，先去开 saf 界面的探索， 可以看到他这边已经构建成功了，现在在进行一些后端跟前端的验证，整体这个过程测试下来的话，他会遇到一些变异问题，他也自己去修复了。待会等他测试完之后，我们来看一下他跟 cloud 四点六以及 gpt 五点三 codex 同样的代码，同样的提示词完成了一个效果怎么样？ 那左边的话先让他一直跑，左边这个任务要重一些，可以看到这个地方他说项目已经启动了，然后他还专门创建了一个简单的启动脚本，来方便我后续去使用。之前我在测试 mini max m 二点一的时候， 有一些开发任务，前端后端写完之后，我需要手工让他去给我写一个 start 点 s h 的 脚本，这一次让你可以看到他在这个过程他自己去发现的这个行为，这一点点赞。现在他说已经完成了，我们现在开始去测试一下 这个就是他把那个终端 ui 变成了一个外部 ui 的 一个版本啊，可以看到左边他已经把我们已有的一些 skill 加载出来了，这个是没有问题的，下面我们来测试一下，给他一个任务，看他能不能去做到加载对应的 skill， 然后工具调用 simi 以及流逝输出都没有问题。好，我们开始 这个申请的过程，看起来没有问题，加载技能也还行，那看他执行命令 ok， 他 也调了对应的工具，只不过这里的这个图标他刚刚是有些问题的，这个状态是有些问题，有个小 bug。 那 整体的话，这一个过程其实已经把我们终端 u i 想要展示的东西已经展示出来，只不过有些小瑕疵。那之前那期视频的话， 也测了 cloud op 四点六跟 gpt 五点三 codex 嘛，左边是 cloud 的 模型，右边是 gpt， 当时我是把票投给了 gpt， 不 管它是从 ui 交互还是它整个功能交互上，明显 gpt 五点三 codex 要优要好一些。我们也可以来测试一下，直接给他一个链接吧，看他怎么怎么搞。 他也在申请，他也在加载技能，那明显能看到 gpt 五点三 codex， 他 做错做的要好一点，对不对？ 好，下面我们开始去看他做的那个用户认证那个项目，那做用户认证迁移这个项目的话，其实比我们刚刚看到的任务其实要复杂一些，因为 他需要从另外一个项目去探索，找到想要的东西。其次他还得在这个项目里面去，在各种代码里面去找到他要在哪个地方去修改，前段是要修改哪些，后段是需要修改哪些，所以整体上他的复杂度要高一些。也可以看到他其实并没有一次性去完成这个任务，中间也报错了，我也跟他去沟通交流了， 那最终的话是跟他对话了三轮，他才把这个任务完成了。那这个任务在之前 op 四点六以及五点三 codex 测试的时候，他们是能一次性通过， 跑的时候没有问题，项目也能起起来。那 mini max m 二点五这边的话是有一些问题，我对话了三轮，然后把这个任务搞定了，我们来看一下他的一个表现。 好，我们先看左边，左边是之前 call 四点六写的落地页嘛， 光看 ui 其实没什么难度，因为这个项目主要是考察他去另外一个项目里面把后端代码找到，把对应的数据库找到，找到了之后再放到另外一个项目里面。所以说整体是需要看它的代码实现的功能，比如说这个 get up 登录可不可以，谷歌登录可不可以， 以及它的代码实现的怎么样，因为涉及到登录嘛，肯定安全性这些要考验。下面我们来看一下 mini max m 二点五它这个 ui 写的还可以的，比这两可能稍微会好一点， 那它的这一个谷歌登录跟 get up 登录的话也是 ok 的。 好，我们来试一下它这个谷歌登录 好，可以看到它，其实谷歌登录是 ok 的， 那我这个其实就是一个纹身图的一个 a 帧嘛，那它整体完成度啊，也还可以，但它不是一轮完成的，它中间有一些包的导入错误，还有些细节性的问题没有做的很到位。好，我们来一个整体的一个评分对比。 关于这个纹身图的 a 帧的项目的话， call 的 off 四点六表现优异一些，得分是八点二，那 gpt 五点三 codex 它因为漏了一些功能，所以说它评分要低一些，但是它的整个代码价格、工程规范是这三个模型里面完成的最好的。 那 mini max m 二点五这边它的得分就稍微要差一点，整个的功能完成度还 ok， ui 的 话会比它俩会好一点，但是它的代码架构跟工程规范会偏弱一些。好，下面我们开始做 agent 的 实测，把 mini max m 二点五放到 我已有的一个真实 agent 的 项目里面去，它是做自媒体视频拆解的，之前接的是 mini max m 二点一，这一次升级了， 我们重点看三件事情，第一个是速度，第二个是他的一个拆解深度，第三个的话是表达一个真实感。好，我们现在准备两个窗口，左边的话我准备用来测试 mini max m 二点一，右边的话我们测试 mini max m 二点五。 好，我这边找了一期我之前做 skill 原理讲解的视频，我们同时去点击看左边跟右边他的一个整体的一个速度以及拆解的深度，再看他的一个其他的表现。开始好，这边有点慢，但没关系，我们来看一下， 我们把这个展开，这个也展开，从这个可以看得到，它其实右边会稍微快一些哈，但是这个先不管，因为这个部分的话是跟 a 镜头没有关系，去做语音转，文字是本地的一些模型去转，等他把这些字幕内容提取到之后，我们再看他们的一个速度。 好，现在开始了，大家能明显感觉到吗？ mini max m 二点五的是不是快的特别多？ 这边已经做完了，这边就是还在，还在做， 那在速度这一块，他现在提升真的非常的明显，特别快，那他最终输出这个结果，我们要怎么去做评测呢？到底是左边的好还是右边的好？ 我不能以我主观的去选择哦，右边好，左边好。所以说我找了两个模型去做评测，我们把任务给到它以及它的产出字幕内容全部给到两个模型，第一个是恰当的 gpt， 第二个是谷歌的界面，来去看这两个模型到底哪一个分析的这一个深度， 以及他的一个真实感更强，最终得出的结果。我们来讲一下，那整体的一个结果的话是 m 二点五肯定是提升的蛮多的，第一个是速度变快了，第二个是他拆解的更稀了，第三个的话是他的一个真实感更强了。好，下面我们来做一个总结。 一句话的话就是当前我们这个任务的评测的话，在编程这一块 codex 要领先一些，那 off 四点六要辞职， mini max m 二点五的话更适合做一些速度优先以及你追求性价比的快速落地的一个场景。好，这就是这期视频的全部内容了，熬了一个通宵做的，如果觉得这期视频做的不错了，记得给我一箭三连，大家拜拜。拜拜。
06:00查看AI文稿AI文稿gbt 五点五被认为是目前最强大的模型，那对普通人来说，究竟能用它来做什么呢？所以我深度使用了几天，整理了四个超级实用的玩法。今天这条视频就来分享给大家，我们直接开始 第一个做产品调研。对产品经理来说，社交媒体上的用户反馈其实很重要，因为很多真实的吐槽往往不是出现在正式问卷里，而是出现在评论区 ready 的 这些地方。产品经理最怕闭门造车，但问题是这些反馈如果人工一条条捞回来， 分类总结起码一天起步。 gpd 五点五发布之后， cloud 官方发了一篇推文，解释了 cloud code 降至的原因，并做了改进说明。但官方的说法是一回事，用户买不买账是另回事。我特地把 cloud 这条推文下面的评论，以及 reddit 上一些用户的反馈都整理起来， 让 gpt 五点五帮忙判断用户到底在抱怨什么，下一步应该改进什么。可以看到 gpt 五点五的分析非常详细，它把内容分成了用户反馈、代表性评论、问题归因、信任评估、 行动清单这些大类，每个类别都给了对应的场景、应对方向和下一步动作。我们以前做这样一份表格，可能要花上两三天，或者是找第三方调研公司，但现在只要有足够的信息给到 gpt 五点五， 再结合 context 这个 open ai 自己出的 a 站的工具，相当于 gpt 五点五的手，它就可以帮你梳理的非常详细和系统化。第二个用法，做汇报 ppt。 以前我们用 ai 做 ppt 的 时候，主要看它排版好不好，审美够不够，但往往忽略了一个更重要的一点， ppt 真正发挥作用的地方不是好看，而是能不能推动决策。 毕竟 ppt 往往用在职场中一些非常重要的场合，比如转正报告啊、晋升答辩啊、年度总结。所以，仅仅美观是不够的，我们还需要一个聪明的大脑，帮你把背景、问题、方案、风险以及希望领导拍板的地方讲清楚。我 这次试着让 gpt 五点五模拟一个产品负责人的视角，做一个把 ai 客服系统延期三周的汇报。他直接生成了一个有审美、有内容，而且风格非常专业严谨的 ppt。 它不仅能够在你提供的信息技术上提炼出核心要点，而且所有内容，包括色块、字体、数据都可以进行二次编辑。 当然了哈，这个 ppt 肯定不能直接当做最终稿，但它提供了一个非常完整的框架，我们可以用它来梳理思路，然后再调整优化。第三个用法是制作动态科普。 现在 ai 的 概念越来越多，其中还有很多非常抽象的概念。有时候我们需要向朋友、同事或者非技术团队解释某个概念，口干舌燥说了一大堆，还是很抽象。所以用这种能看见、能操作的交互网页会更有帮助。我让 gpt 五点五制作了一个解释上下文窗口概念的网页， 他在左下角用一句话解释了上下文窗口的重点。 ai 不是 无限记忆，在一次对话里，他能记住内容是有限的，还形象的做了一个上下文占用比例的进度条。 我试着把指令文件、聊天记录这些拖进去演示，可以看到，当上下文占用量超载之后，原先的那些指令和文件就都被压缩，最后甚至被挤出去了，这比我们用抽象的文字去表达要直观的多。这个思路还可以延展 其他的 ai 概念，或者说是物理、数学概念，也可以让他做出来，比如让他讲清楚复利业变换或者背页式定义，这些都很方便学习。最后一个玩法是办公培训。以前企业要开展 ai 培训，通常是从外部找机构定老师， 老师需要根据企业的实际情况梳理课间，尤其是给行政、市场、销售、人事这些非技术部门做课间，然后再开展一到两天的封闭式内训， 这个过程既耗时又耗财。所以我就用 gpt 五点五做了一个通用的企业内训 skill。 当你输入需求，它可以自动生成一份系统且具体 可交付的企业 ai 内训包，里面有培训方案、培训课件、 ai 工具、应用表、学员练习册、培训测试题以及课后七天行动计划。 创建第一版 skill 大 概只用了十来分钟，让 codex 安装并测试之后，我发现两个问题，第一个是它生成的全部都是 markdown 文档，还需要转换格式。第二个是在整个培训方案中涉及到工具的部分，讲的比较泛，所以我把问题反馈给他，让他优化升级。 第二版改好之后，我就丢了一句，帮我生成一个 ai 办公室提效记录训练营的内训包，没给行业，没给员工画像，但它生成的文件清单是多样的，有 ppt、 excel、 word 和 markdown 内容。我们也来看一下。首先最核心的培训课间，他直接列了这样一个框架， 你可以按照这个框架填充具体内容，也可以再提供行业、企业背景信息，让 gpt 继续细化 ai 工具应用场景表，把市面上主流的文字、图像、视频模型都放进去了， 还匹配了适合的岗位任务场景提示词。在这个记录上，你再根据要培训的部门稍微二次加工一下，就能直接用了。实战比讲课更重要，所以在学员练习册中，他也把一些工作中的高频场景放了进来，比如整理会议基奥、分析常文档、改写邮件。 课后七天行动计划，按照学习难度和上路顺序做了一个任务表，第一天选择任务，第二天拆解任务，第三天写题词词，循序渐进。我觉得这个培训包有两个明显的优点，第一个是非常系统化， 你不用从零到一去想内训究竟要策划成什么样子，而是可以直接用这个框架来细化内容。第二个是延展空间很大，拿到这个初步方案之后，你可以再把脱敏之后的行业信息、企业资料以及员工现阶段的痛点、难点 丢给 gpt 五点五，让他去细化这个培训班，我认为他至少能省掉前期规划的工作量。那剩下的呢？就按企业实际的情况往里面填充具体内容。以上就是今天分享的四个深度玩法， gpt 五点五我觉得确实好用，能听懂话、会说人话、能干活。这四个玩法可能不像网络上一些演示那么炫酷，但根据我的经验呢，他们是比较能够结合实际工作去应用的方法。那今天的分享就到这里，下期再见。
47是子鱼AI
09:17查看AI文稿AI文稿这临近过年，我们的国产模型真的太猛了。前面我做过两期视频，用同样的 prom， 同样的真实项目任务实测，对比了 cloud office 四点六， gpt 五点三、 codex mini max 二点五。 那期视频做完之后，评论区就有人让我测试一下质朴新发布的模型 gom 五，咱也是加班加点的干出来了，而且据可靠消息，过两天还有 deepsea 微视版本的发布，到时候也给大家带来一期真实项目的一个编程实测。 求一个一箭三连不过分吧？在这里要插播一下，当我准备去测 gm 五的时候，我去官网去订阅它的 cooling plan， 直接受庆了，就我的套餐买不到。哇，那如果按 ipa 计费的，我目前也没有找到。他们可以用 insulate 的 一个协议来测试 gm 五， 所以我就用了 ppl 他 们家的去测试，他们是非官方首发部署的 gm 五，一个开源模型的一个权重，那兼容安斯罗比的一个协议接到可拉扣的里面也非常方便，因为我之前的评测的话，都是用可拉扣的去做的嘛。所以说为了保证公平公正，我们也是用同样的 工具方的编程任务去做实测。好，我们先去创建个 api k， 这里我就写 gm 五 确认，点击复制好，我们开始进入真实项目的一个编程实测环节，也是同样的 prompt。 哈，那第一个任务的话，是把 我们另外一个项目里面完整的一个用户认证体系，包括邮箱、谷歌认证登录、 github 登录迁移到我有一个新的图片生成 a 级的项目里面，同时让它去做一个落地页， 需要考验它的一个代码理解能力，架构适配能力，一个工程规范。这个任务还算比较复杂，之前用 mini max m 二点五去测的时候，它花了三轮对话才完成的，那 op 四点六跟 gpt 五点三 colex 的 话，它们一轮对话就完成了。 那第二个任务的话是我本地有一个 skills agent， 它是一个终端 ui 交互的，我们把它做成一个外部聊天页面，让它保留 syncing 工具，调用流逝输出。这个任务主要考验它全站开发， 流势输出以及 u i u x 的 一个交互能力。之前测试的话， off 四点六跟 g p d 五点三 codex 他 们一人赢了一局，那下面我们就开始做 g o m 五的一个测试。 这两个项目现在都是开启了一个沙杯进者的模式去探索已有的代码。那右边的话，它弹出来一个让我选择想用的框架以及 u i 主键库，我就按我一个常用的方式去选好，它提示已经成功了。 好，我们打开了他给我们写的这个 y y， 哈，他把这个 skills 是 放在右边的，就展示我已有的一些项目，来测试一下它可用吗？ 好，我们开始让他去总结这篇文章，看一下他有没有去做到加载这个 skills， 然后加载完了之后去执行一些脚本去做爬虫，然后再去做总结。可以看到这边他已经加载到这一个 skills 了，下面去执行一些命令 总结出来了哈。整体的话完成度还可以的，就是他这个 ui 上稍微会差一点点，相较于那个 gbt 五点三 codex 的 话，这个完成的没有 gbt 的 好。 左边这个窗口就是 cloud off 四点六写的，这个 ui 上确实会差一些。右边的话是 gbt 五点三 codex 写的，当时我是把票投给了他，那么同时去可以看一下刚刚那个任务，他们俩其实都没什么太大问题，不是特别难，后端也就 thinking， 然后做工具调用， 可以看到都是 ok 的， 没有什么太大的问题。好，下面我们去看一下那一个纹身图 agent 用户认证体系那块它完成的怎么样了？ 可以看到它这个已经完成了哈，可以看到这个代码它已经写完了，我们先看它能不能一次性去启动，之前 mini max m 二点五这一块是没有做到一次性启动，我们先开新开一个窗口去测一下。好，我们可以看到 g m 五的话，它目前启动是没有什么问题啊，我们再看一下它实际的一个表现， 我们看一下它整个 ui 表现哈， ui 还行，那我们看它的那个认证功能可不可以用。我们先试谷歌登录，谷歌登录的话，它这块放了一个小 bug 啊，它把那个毁掉的端口弄错了，我们改一下。好，我们继续。 好吧，登录失败了，这边还是有些问题，你看到它登录的时候认证失败了，应该是数据库的表结构那块有点问题，从这么看的话， gbt 五点三 codex 跟 op 四点六还是要猛一些哈，就是它们没有这些问题。 好，我们再来选择谷歌登录，刚让它修复了一下， 好，他终于可以了。哎，有个问题，他登录成功之后没有回，没有进到我们的那个主页面，登录成功之后没有进到我们 agent 里面， 这个算第二轮对话吧，看他第二轮对话能不能搞定好，我们点击登录选择谷歌， 他还是没有修复成功，他还是要再刷新一下，看没有再刷新一下，进来再给他描述一下吧。现在还有个小问题，当我们认证之后，他先跳转了到首页，我再刷新页面，他才进到了 a 镜的里面。 在他这是第三轮了，就证明他在这个方面其实跟 mini max m 二点五差不太多，他们俩再点登录。 我靠，跟这个问题杠上了，他还是修复不了啊，还是有问题，你能不能好好深入去修改一下，去思考一下。 这是我们第四次对话，让他去修改这一个小问题哈，这个表现呢，就有一点不是特别好了，我们再来，如果他再再进不去，我就不撤了，这个就默认他四轮吧。 好，我放弃了。这个问题我不测了，他修他，我跟他一直对话，他修不了。我们之前测 gbt 五点三跟 colorof 四都是一轮。 ok， 我 们下面来看一下评分，整体的一个打分标准是第一个，我人为的去检测他们的一个功能完整性以及 ui 的 一些情况。那代码架构，工程规范，我都是把他们所有的代码给到 gbt 五点三， codeof 四点六，让他们分别去 review， 然后去打分。 它现在结果是这样子的， off 四点六，在第一个项目用户认证里面，它是表现最好的，它在功能完整度以及 ui 落地上是表现的比较好，并且是一轮就完成任务了。但是它的代码架构跟工程规范会有一些小问题， gpt 五点三扣贷 x 的 话，它的代码架构以及工程规范会比它好，而且是这四个模型里面最好的。那它的功能完整度呢？因为它漏了一个谷歌登录的一个前端，所以说这个评分稍微低一点，那它 ui 落地页的话也会稍差一些。 上一期视频测试 mini max m 二点五这一边的话，他是花了三轮对话去完成了这个任务。那智普这边的话，刚刚你也看到了，其实四轮对话完下来之后，他还有一些小问题，所以说评分的话，他俩其实差不太多吧，我个人感觉哈， 我们来看第二个，把这个 skills agent 做成一个外部 ui， 那 这个项目的话就是 gpt 五点三 codex， 它在业务完成上逻辑错误控制以及 ui 代码质量工程实现都是最好的。那剩下这三个的话，大家表现的都差不多吧，大家有优势的地方也有他劣势的地方。 好，下面我们开始进入 agent 的 实测环节，把 gm 五模型接入到我这一个真实的一个 agent 的 项目里面去，它是做自媒体视频拆解的， 主要需要去看他的一个速度，拆解深度以及表达一个真实感。那整个 a 型的工作内容的话，就是先去下载视频，做音频提取，转文字，然后去做内容的结构化分析，爆款元素的提取，最终输出一个拆解报告。好，我们下面开始吧。好，右边也完了， 我们来简单看一下哈，他们两边格式上会有一些差异。在拆解上我们看他这个结构拆解这块，他这个时间出其实是有问题的，他做的不对，因为我这个是十二分钟的，他是做了 十四分钟到十五分钟，那 g m 五这边的话，它也有讲一个时间戳吧。啊对，你看它有二十分钟，还有三十到三十五分钟都来了，所以说我感觉它在整个 a 帧的表现里面不是特别好啊，它这个拆解的深度也不太够，我感觉相较于昨天我测那个 mini max m 二点五的话会稍微差一些。 好，我们下面总结一下。把 gm 五接到这一个自媒体视频拆解的 a 帧里面，它的一个表现情况哈，整体上的话速度偏慢，就响应速度不算快，可能跟当前用户量大有关系，因为都知道它这个套餐都卖的受庆了。第二个的话，它的拆解深度的话相较于 mini max m 二点五会有一些稍稍不足。 第三个的话，它的一个真实感稍微偏弱一些啊，这是整体的一个表现情况。好，下面我们进入整个的一个总结环节，在编程方面的话，一句话，在我的这一个测试项目里面， gbt 五点三 codex 表现最好，比 off 四点六会好一些。 glm 五跟 mini max 它们的体感接近，都是开源的嘛，并且它们的成本非常低，所以说 对于一个高性价比的一些开发任务的话，我觉得这两模型都非常不错。好，这就是这一期视频的所有内容了，如果你觉得这期视频做的不错，一定记得给我一键三连哦。那下一期视频的话大概率是做 deepsea 微四，有可能是在过年那一天发布，我猜测哈，据可靠消息。好，那视频就到这里了，大家拜拜拜拜拜拜拜拜。
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