claude中间有错误怎么修改
哎呦，我去 ai 把我改了一下午的论文给复原了，我靠，哎，今天下午改，再改我的毕业论文，然后主要改的是三四张，就是我本来用 ai 去打了个底，然后他的一些表达呀什么的，然后一些公式什么的，我看有问题，我就手动去改一改 啊，改了一下午可能大差不多手打了有一千来字，一两千字，哎，然后我就说给下一张吧，那下一张我给他看一下，我说你看一下这一张，然后把里面的一些英文改了个符号，我说你把这个符号，嗯，稍微按照前面的来统一一下好不好？ 他说 ok。 然后呢？他把我下一张的符号改的同时，他把我的第三张的内容全部还原成了他给我的那一版，然后把符号改了，哎，反正我就当时贼绝望，当时改了从一点多改到了五点， 哎，不是两点多改到了六点，改了四个多小时直接就没了，哎，说实话蛮蛮红的。就是 我觉得对于可乐来说，但虽然有时候他会有一些做一些就是我给他设的指令之外的事情啊，他会猜我想要干什么，但是，嗯，这一次他确实狠狠把我打击到了， 哎，刚吃完饭回来，晚上准备继续改，加油吧，下次下次可乐再这样我就不给你续费了。
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02:51查看AI文稿AI文稿今天这期视频以 deepsafe 为例，因为收到群友以及评论区的反馈，说我上一期出的视频零四期有很多朋友用了之后，模型方面还是存在一些问题，比如说虽然设置的是 deepsafe v 四 pro， 但是实际上返回的是 flash 模型， 就因为我上一篇文章写的是以智普模型为例子的解决方案，那么视频就换成 deepsafe 为例。第一步我们需要下载 cc switch 这个软件，具体的下载方案呢，你可以在我的抖音群内找到，或者说你自己直接用浏览器搜索一下就可以了。我们下载之后点击右上角的这个黄色的加号，我们以 deepsafe 为例，点击这个 deepsafe， 然后我们往下滑， 在 api k 这里我们填入密钥名称，这里随便填，我们点一个测试吧请求地址，它是默认填写的，如果说官方有要求的话，以官方要求为准。然后我们再往下划看这块的模型选择，如果说官方准备好的话，我们直接点这个获取模型列表就可以了，如果发现获取不了，那我们就手动输入就可以了。 比如说我们想用的模型是 deepsea v 四 pro， 那 我们就直接输入 deepsea v 四 pro 就 可以，要注意一般都是小写。然后我们全都换成 deepsea v 四 pro， 默认是这个是最高级的，然后这个是中级，这个是低级， 以此类推，把这个选择最高级的模型，这个次一等，这个再次一级，这个名称要注意看一下，因为后面我们是要一一对应的，比如说这个模型的话，它是 deepsea v 四 pro， 之后在 cloud code 桌面端的话就是要对应这个模型的，我们点击保存 这里就可以发现有了这个测试用的模型。接下来我们来配置路由功能，点击左上角的设置，点击路由，点击本地路由，点击路由总开关，勾选 cloud 这个服务地址，需要记住我们后面会用到，那我们 c c switch 的 方面就配置完成了。 那我们来配置 cloud code 的 桌面端，点击左上角三条横杠，点击 developer， 点击 configure party inference， 进入 connection， 我 们点击右上角新建一个模型，比如是 deepsafe 测试用，点击 confirm， 在 base url 这里填写的就是我们刚刚说的那个服务地址，我们粘贴一下，然后 api k 照例填写我们的 deepsafe v 四 pro 的 api k 继续往下滑，在 model list 这里我们点击添加，我们在这里填写 cloud o p u s， 注意都是小写，如果支持一照上下文的话，我们就点击打开再添加第二个模型。 如果说你只用两个模型，那基本上到这就够了。这里的 cloud o p u s 模型与这里的 deepsea v 四 pro 模型对应这里的 cloud s o n n e t 模型与这里的 deepsea v 四 flash 模型对应。如果说你还有其他需要使用的模型，那你就继续点击添加，如果没有的话两个就可以了。然后我们点击 apply locally 重启，打开 cc switch， 点击启动。然后我们问一下你好， 测试模型发现可以使用，那我们就解决了这个问题了。好了，希望能帮助大家，祝大家用的愉快。
1142🍍Loading.ai
01:47查看AI文稿AI文稿最近 cloud code 的 作者倡导大家让 ai 帮我们生成 html 格式，相较于 macdunk 格式， html 格式更加的精美，而且可读性更强。但是有个问题，我让 cloud code 帮我生成了一份演示文稿，我想改其中的文字，该怎么做？比如说， 我想把这里的完全手册改成入门手册，此时你的初级成员朋友可能会告诉你，你用文本编辑器的方式打开它，然后找到对应的文字修改即可。但是对于不懂编程的朋友来说， 修改这样文件简直是噩梦。你的终极权限朋友可能会跟你说，你按 f 十二打开开发者工具，选择这点元素，然后选择这个箭头，他可以去做审查元素，然后在对应的位置去修改。 但是这种方式不够优雅，接下来我将给大家分享一种更加优雅，更加所见即可所得的方式。首先还是打开调试窗口，然后选择控制台，在这里输入 document， 它会给你提示，你按一个 table， 它就会自动补全，然后 点 design， 然后 table 自动补全，等于 它会提示，然后 table 保存，然后按回车。接下来你将打开新世界的大门，整个网页变成了一个类似于 word 文档，你想在哪里修改就在哪里修改，你想怎么去修改删除都可以。 然后修改完成之后，记得按 ctrl s 保存到本地即可。 ok， 今天的分享就到这里，感兴趣的朋友可以点个关注，后续我会为大家分享更多实用的 ai 技巧和落地指南。
377刘傲的AI实践
01:07查看AI文稿AI文稿分享一个 kol 的 小技巧，在你这个 kol 的 code 里面，使用第三方模型的时候，比如说 deepink 四 v 四 pro， 它明明是有一千个 k 的 上下文，但实际上这里它只会写成两百，为什么？因为 你的这些第三方模型的 kol 它不认识，它并不知道你的上下文是多大，所以它默认都是给两百，直接切成两百，这样的话你问一个问题就能耗掉接近五十，你这个一个对话 基本上四五个问题，他就要被墙压住了，那肯定是很不爽的，那怎么办？有个小技巧，其实就是你要选择模型的时候， 你要跟他讲你的上下文长度是多少，那怎么讲呢？他是这么约定的，你后面跟个中括号就这样子， 如果你是要改成三百 k， 你 就改成这样子，如果你要一千个 k， 你 就直接写成一个 m 就 行，这样子他就会被识别的一千个 k 就是 一个 m 的 上下文， 这样的话，你记在这个里面，可以完整的问他几十次问题，五十次问题，他才会触发上下往下缩，这样的话你的这个使用的会很舒服。对，就这么一个小技巧，一分钟教给大家。
00:30查看AI文稿AI文稿这个 cloud 我 用着用着突然间它就不好使了， a p a 上一秒还好使呢，突然间它就四点零了， a p a 显示不对，说是这个用户名没有， 然后后来我发现我连续半天得有一个多小时，现在我发现在后面给它加上一个这个代码，这个代码啊， u i d i d， 然后给这个后面随便建一个用户名，然后把它创建在这个这次文件上，然后这就好使了啊？然后是我后来是发你好，后来才出，你看我今天是突然间这个问题，你们应该有没有这个毛病。
327华耀技术
03:20查看AI文稿AI文稿大家好，我是安逸，今天来聊聊 cloud code 架构里的错误恢复机制，教你把报错就崩升级成先判断再处理。主页有更多技术干货，感兴趣的朋友可以点个关注。好，咱们直接进入正题。 当你的 agent 开始真正做事的时候，问题就来了，模型输出写到一半被截断，上下文太长，请求直接失败，还有网络抖动导致 api 超时。很多初学者以为这是 agent 不 稳定，其实问题不在模型，而在于缺少恢复机制。这张的目标很简单，把报错就崩升级成先判断错误类型，再选择恢复路径。 先搞清楚三个概念，第一，什么叫恢复？不是把错误藏起来，而是先判断是不是临时问题，是的话就有限次补救，补救失败再明确告诉用户。第二，重试预算就是 最多试几次，比如续写最多三次，网络重连最多三次，没有这个预算，程序就会无限循环。第三，状态机，简单说就是一个东西会在几个明确状态之间按规则切换，主循环从普通执行变成了正常执行。续写恢复，压缩恢复、退币重试，最终失败，至今中断。 教学版只需要区分三类问题，第一，输出被截断，模型还没说完，但 tiktok 用完了，对应续写恢复。第二，上下文太长，请求装不进模型窗口了，对应压缩恢复。第三，临时连接失败，网络超时，限流，服务抖动，对应退避重视。这就是最小但正确的恢复模型。接下来我们逐条展开， 先看续写恢复。这个问题的本质不是模型不会，而是这一轮输出空间不够。最小做法是追加一条续写消息，告诉模型不要重来，不要重复，直接从中断点接着写。这里有个关键点，续写提示必须写清楚。很多初学者只写一个 continue， 模型往往会重新总结或重新开头。正确写法是， output limit hit continue directly from where you stopped do not restart or repeat。 同时要控制重试次数，最多是三次，超过就直接报错。 再看压缩恢复。很多人以为压缩就是山历史，其实不对。压缩是把旧对话变成一份仍然可以继续工作的摘要，压缩后至少保留当前任务是什么，已经做了什么，关键决定是什么，下一步准备做什么。 另外特别重要的一点，压缩后必须告诉模型，这是续场，否则模型可能会重新向用户提问。最小写法是， this action was compacted continue from the summary。 然后附上摘要内容。 最后看退币重试。退币的意思是，别立刻再打一次，等一小会再试。为什么？因为这类错误往往是临时拥堵，比如刚超时，刚限流，服务器刚好抖了一下，如果你瞬间连续重打，只会更容易失败。退币策略通常是指数增长加随机抖动，比如第一次等二秒，第二次等四秒，最多等三十秒，再加上零到一秒的随机抖动，避免多客户端同时重试，造成踩踏。 讲完三条路径，再说说新手最容易踩的坑。第一，把所有错误都当成一种错误，该续写的去压缩，该等待的去重试，该失败的却无限拖延。第二，没有重试预算，主循环可能永远卡在继续继续继续。 第三，续写提示写得太模糊，模型不知道，不要重复。第四，压缩后没有告诉模型这是续场模型，会重新提问。第五，恢复过程完全没有日记，看不见主循环到底做了什么？建议打印 recovery， continue back off 这样的日记方便调试。 来回顾一下这张的核心错误，恢复不是简单 try 或 accept， 而是系统知道该怎么续下去。记住这条主线错误，先分类恢复，再执行失败，最后才暴露给用户。 三条最小恢复路径截断后续写上下文，过长后压缩再试请求抖动后退避重试。理解这个框架之后，下一张我们进入任务系统，把 to do 升级成带依赖关系的工作图。今天的内容就到这里，觉得有用的话记得关注我们，下期见。
47安逸 i
04:17查看AI文稿AI文稿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。
5895嗨妮好
01:27查看AI文稿AI文稿我们可拉的桌面端升级到最新版本后啊，第三方模型就加载不出来了，还会爆出这种错误，上上条视频呢，我说在模型 id 前加个可拉的前缀就可用了，但后来我发现哦，它默认且只能调用 deepsea v 四 flash， 那 这样一来呢， deepsea v 四 pro 我 们就没法用了。 这条视频呢，给朋友们分享一个最简单粗暴的解决方法哦，快的话五分钟就可以解决。我花了五分钟啊，让 codex 给我写了一个很轻的项目，现在啊，我只需要进入项目目录执行这条命令，那项目呢，就会在我电脑的本地启动啊，看它启动成功了。 那朋友们，这个项目啊，其实随便哪个工具都可以实现。我是给 cortex 说了这段话，然后他就帮我实现了。那朋友们如果想自己做这个项目，也可以用我这段话，当然也可以自己描述啊，反正都是大白话。等他开发结束呢，我们复制他给我们给出的命令，在终端中运行，让项目在本地跑起来就可以了。那 接下来呢，我们验证一下，我们现在打开卡拉的桌面端，那模型这里呢，我选择 v 四 pro 一 兆，这个呢，是我当前 deepsea 的 talk 用量，现在我给他选择一个我的测试项目，给他稍微大一点的工作量吧，走你。然后呢，我们顺手可以看看配置页面发生了什么变化，我现在打开配置页看 getaway bios u r l 这里变了啊，上面这里呢，现在用的不是我们以前默认的那个了，而是它直接帮我们创建了一个 proxy。 现在我们再回过来看 deepsafe 操作的消耗，看 pro 消耗了五毛六，这样就起活了。
1450AI樟榆树
01:33查看AI文稿AI文稿哈喽啊各位精神股东，你们是不是也碰到这个报错的问题，那现在给一个方案，就现在我已经是能够正常的跑起来，而且模型他自己自认为是 sonnet 四的模型，我直接给大家看设置啊，大家自己处理，先打开 c switch， 通过设置点进来，然后点击这里，把这里两个开关都打开，把这个开关也打开，然后复制，把这个复制到替换掉这个 u r l， 然后 api key 你 随便填，我这里填的 test， 随便填都可以的。然后下面这里啊 model list， 把这两个填上，勾选上来，然后运行就可以了。运行之后呢啊他就能够正常的访问， 而且啊客户的这里虽然还是会弹这个啊，不能到达，但是其实他能够正常使用，试一下 好了，看到可以正常返回的。好了，这个就是为了解决有些朋友想用 dipstick 的 国产大模型，想用 v 四 pro， 不 能解决，你只需要在 啊 cc switch 设置里面把模型替换成 dipstick v 四 pro 或者 dipstick v 四的 plus 就 可以了。希望对你有帮助，如果有帮助的话， 有请你一键相连，我同时也在做 cloud code 插件说明系列，也希望你的支持。好了， see you next time。
194Addy张无为
10:29查看AI文稿AI文稿我最近发现一个很奇怪的现象，身边很多人在用卡扣的，但有的人觉得他很强，有人觉得他不好用，那相同的工具为什么会得到截然不同的反馈呢？我就跟身边的人去聊了聊，发现他们使用卡扣的方式有很大的区别。 有些人用卡扣的只是把它当成一个聪明一点的聊天框，比如让卡扣的去改一下 bug， 重构一下，跑一下测试。 另外一部分人则不是单纯的在跟豪客的聊天，他们更像是在操作一个工程系统，可以回滚一次错误的决策，也可以主动去压缩上下文，还可以把旁质问题隔离出去， 更可以去调用内置的工作流，甚至可以把自己常用的一些流程封装成命令。我就回顾了一下我自己的一个使用过程， 就明白为什么会这样了。可拉扣等呢？它最早不是一个 g o i 产品，而是一个 c o i 工具，它只有 t o i 界面，也就是你在公段命令里面看到的那个界面。 虽然说它现在有了 v s code 插件，还有了桌面端的 app， 但是如果你想要完整的发挥可拉扣的能力，还是要通过 t o i， 因为 c o i 才是它功能的一个完整级。但是这就导致了一个问题， t y 是 很强，但是它的发现性特别差，很多功能你如果不去翻官方文档，你根本就不知道它的存在，你甚至都想不到原来卡尔扣的还可以这么用。这就导致了一个很大的断层，同样是卡尔扣的，普通用户看到的只是一个书框，高阶用户看到的是一个控制台， 普通用户只是在给 ai 下需求，高阶用户则是在管理杀文，管理风险，管理任务状态。 很多人包括我在内，用克劳克的都不会去看官方的文档，但是在 t o i 上，你要想摸索它完整的功能，就要各种尝试它的 slash command 的 命令， 但很少有人会这么做。在经过了长时间重度使用 c c 之后，再加上最近我在翻看学习它的源码，才发现它隐藏了那么多的功能，所以我打算从今天开始出一整套的 c c 的 高级使用指南， 但这份指南你也可以迁移到别的 agent 的 工具内，毕竟 agent 的 工具的实验原理基本也都差不多。我今天要讲的是 slash command。 什么是 slash command？ 你 可以把它理解成是快捷指令，就是你可以把经常给 c c 书的指令创建成一个快捷命令。 比如说我有一个需求，提交代码，然后根据代码的变动去生成产品的一个 change log， 那 么我经常就需要输入这个提示词提交代码，然后根据本次代码的变动去生成产品的 change log， 那我这里就把它创建成了一个 slash command， 后面我再碰到需要执行这个操作的时候，我就直接输入这个命令就可以了，这样是不是就方便了很多？在 clock tool 里面，你触发 slash command 的 方式就是输入斜杠，但是输入斜杠列出来的命令不仅有 slash command， 还会有 skills， 最新的 collocode 也在把它们合并在一起。你可以这么理解 slash command 呢，它就是把你常用的提示词生成了一个命令，那 skills 则除了提示词引导之外，还包括了它需要参考的文档，使用的工具等等。那在 collocode 里面有哪些 slash command 是 需要核心关注的呢？ 第一个是 rewind 在 用 ctrl 做复杂任务的时候，你一定遇到过这种情况，比如说重构路线选错了，或者说抽象做歪了，或者理解需求理解偏了。那普通用户要么去让他修，要么直接去开一个新的绘画 继续让他修的问题是，前面那一大段错误尝试已经进入了山纹，他后面再修其实是带着这个污染过的山纹继续工作，这就导致后续的工作质量会下降。 而直接开新规划的问题是，前面已经有了很多有价值的信息，特别是有了很多方案细节的时候，你让他重新做 挥发，费大量的头肯，而且效果还不一定好。那 rewind 解决的就是这个问题，他可以让你回到前面的某一个这个 point， 而不是简单粗暴的撤销。 在刚刚的这个场景里面，你可以直接回到他做错之前，并且选择不保留现在的代码，这样既保留了之前的上下文，又不会有脏信息去污染上下文，代码改动还回退了。再说另外一个场景，你有一个大的需求， 他要分别做任务一，任务二，任务三，然后再给你检阅，做完任务一，你检阅没有问题，让他做任务二， 他如果选择直接做 a 帧呢？带着任务一的上下文，特别是当任务一和任务二不相干的时候，上下文又不干净了，那你就可以选择恢复到任务拆解的那个 check point， 但是保留现在的代码，也就是你可以选择恢复对话和代码，也可以只恢复对话。保留代码，也可以只恢复代码。保留对话 这件事对高阶使用非常重要，因为 agent 保证高质量工作的核心就是保证干干净，高质量的上下文。 rewind 的 价值就在这里，它是绘画级别的一个版本控制。那第二个命令是 compact。 很多人都知道卡尔扣的是会自动 compact， 也就是上下文太长的时候会进行自动压缩。但是我不建议你完全依赖自动的 compact， 因为自动 compact 最大的问题是它经常会发生在任务执行中间。比如说你让 cloud 再修复一个复杂的 bug， 它已经读了很多文件，建立一些判断，结果上回快满了，自动 compact 出发了，这时候一压缩，很多细节它可能就没了，任务的质量也会明显的下降。所以高级用法就是不等它自动 compact， 而是你主动 compact。 更主要的是， compact 后面是可以加 y 的 指令的。 比如你可以这样写， compact 保留当前的架构，判断已经排除的错误方向，待验证的命令，用户明确要求丢弃，无关试错过程。 这和自动 compact 完全不是一回事。你可以把它理解成自动 compact， 是 系统帮你清理房间。主动 compact 是 你告诉他哪些东西必须留下，哪些东西可以扔掉，尤其是在长任务里面。这个就非常重要， 比如说你已经完成了第一阶段，接下来要进行第二阶段，这时候你就可以主动 compact 一 次，让 cloud 带着干净聚焦的上下文去继续工作。那第三个我很喜欢的命令是 b t w， 它的全称是 by the way 的， 简写成， 顾名思义，它的意思你可以理解成我临时问一个旁知问题，但是不要把它塞进主对话里。这太适合真实的工作流了。因为我们在做项目的时候，经常会突然想到一个问题，这个一篇有没有更好的写法？ 这个蜗牛有没有风险？这个设计是不是有安全问题？这些问题值得问，但是他们不一定应该塞进这个主上下文。 如果你直接在对话里问，搞到后面可能会被这些旁知信息影响，上下文开始变脏，主任务就开始发散。 所以白色问的价值就是，我可以问，但我不污染主线。这其实是很多人没有意识到的点。这个指令目前只在 t y 里面有用，在 vs code 里面是不可以用的。第四个命令是 context 的， 如果说你用的是 g y 的 cc， 这个命令可能就不太重要，因为 g y 一 般会实时展示使用的是 t y。 这个命令就很重要了，因为你要管理上文，首先得知道上文被什么占用了。 ctrl 可以 让你看到当前沙文的使用情况，什么时候该压缩，什么时候某些文件读太多了，什么时候对话已经开始臃肿了，他会给你一个最直观的判断。 很多人用和 code 的 方式是一路聊，一路改，一路让它继续。但高阶用户会定期的看沙文的状态，因为沙文不是无限的，沙文的质量会直接影响到后面的输出质量。第五个命令是路普，它是 c c 的 内置 skill， 本质是一个绘画级的定时任务调度器， 它让 cloud 按固定间隔自动重新执行某个提示词或者 slash command 路普，它其实并不是自动化 cloud 的 内部的工作循环， 它调度的是什么时候把下一个任务交给 cloud 的。 本身就已经在跑一个收集沙文执行验证重复的整体个路谱，那路谱本身只是一个从外部周期性重启这个循环的薄调度层， 它的用法也很简单，路谱加时间间隔加提示词间隔的话，支持十分秒跟天， 这是他最常用的用法。比如说你可以让他每隔几分钟看一下部署有没有完成，看一下 c i 有 没有过，看一下某个后台任务有没有跑完。还有一个比较有意思的形态，就是裸路普指令不带任何参数 考的，他会用一个内置的维护的提示词，而不是你提供的提示词。每次迭代会按顺序去处理，继续规划中未完成的工作，打理当前分支的 pr， 在 没别的事时也会跑一些清理， 可以理解成 cloud 自己琢磨着该干啥的。模式库的本身就已经在跑一个收集上下文执行验证重复的整体个路谱，那路谱本身只是一个从外部周期性重复周期性重启这个循环的薄调度层，所以说 薄调度层重启这个循环的薄调度层，只是一个从外部周期性重启这个循环的薄调度层。 它的用法也很简单，路谱加时间间隔加提示词间隔的话，支持十分秒跟天，这是他最常用的用法。比如说你可以让他每隔几分钟看一下部署有没有完成，看一下 c i 有 没有过看一下某个后台任务有没有跑完？ 这个能力其实代表了卡尔斯扣的另一个方向，它不只是一个你问我答的工具，它还可以变成一个持续观察任务状态的工程助手。 但这类命令一定要谨慎使用。你需要明确告诉他检查什么，多久检查一次，看到什么情况应该停下来。到这里你就会发现 slash command 的 重点根本就不是快捷命令，它真正改变的是你跟 cloud code 的 写作方式。 普通用法是，我说一句，靠它做一步。高级用法是，我知道什么时候该回滚，什么时候该压缩，什么时候该隔离旁旁枝问题， 什什么时候该隔离旁枝问题，什么时候检查上下文，什么时候该启动内脂工作流，这就是控制感的差别。关注我，了解可拉德的更多高级用法。
171小梅同学
03:54查看AI文稿AI文稿agent 在 使用过程中的错误率从百分之四十一降低到百分之三，这是三十个代码库连续测了六周得出来的结果。而做到这些，他只改了一份文件。这些数据是一个叫 mindless 的 工程师自测出来的， 它不是论文数据，而是真正的工程实践得来的。但让我停下来的不是这个数字，是我后来 fananthropic 文档发现了一句话，原文说 cloud md 是 以用户消息的形式传递的。他把 cloud md 这件事彻底重新定义了。 刚开始出 agent 的 概念的时候，都以为 cloud md 写得越狠，模型就越听话，你觉得是这样吗？实际上我之前的视频也讲到了 cloud md 的 用法，答案完全不是文档原文说 cloud md 是 作为用户消息传递的，不是系统指令。什么意思呢？就是跟你平时打字聊天一样， 不是写死的硬性规定，是开工前最后跟他聊的一句话，懂了这点，你踩的坑能少一半。比如那个五百零三重试的例子， 让 cloud 自己判要不要重试，前两周很稳，后来模型把请求内容也算进去了，策略就抖了，把逻辑写成提示词迟早要还。再比如错误处理，代码库已经有两套模式， cloud 没挑一种，写了个两边都照顾的版本，错误被吞了两次。模型不是不听话，他只是在听你说，既然是聊天，那就不是越多越好。 shopify ceo toby 说过，他更喜欢用 context engineering， 而不是 prompt engineering， 因为核心技能其实是给模型足够的上下文，让任务变得可解。提示词是管当下的对话，而 cloud md 不是 一次性的指令，而是项目气约， 不是让你堆技巧，是让你讲清楚你这个代码库的上下文。那讲多少合适呢？文档里写了，目标是每份不超过两百行， 超过两百行可能就不会遵守规则。注意，不是建议，而是数据还没完。还有一个点，如果两条规则打架，当 agent 会随机选一条，不是按顺序，而是随机。你写四百行跟写两行小改动效果差不多。那位工程师给了十二个规则， carpass 的 四条规则，之后他又加了后八条， 在这里就不列出来了，感兴趣的可以搜索一下。他的文章我会放在评论区，可以自行搜索。从哈尼斯视角看，可以把它们重新分成四类问题。那十二条规则是怎么来的呢？一开始是四条，每发现一个问题就追加一条。到十二条时，他们发现其实还是四类问题。 控制改动半径，把确定性的内容交给代码长、任务加检查点和失败，要险性化。这四类你现在回去就能用，知道病在哪，药就好开了。 cloud md 不是 写出来的，是摔出来的。你看这个对比，左边写要小心，右边写遇到危险操作前 必须让我确认。你觉得模型听哪个这种句子能改变行为。那么最少要写哪些内容呢？五块最小股价、行为约定、验证规则、项目命令、项目约定和安全边界。后面三块全是土著，要花时间填的。不是前面的提醒，是这些项目级事实。 我自己分三层，放规则跟 cloud md， 只放高频行为控制在八十到一百二十行项目实时文件，单独一份，放命令，放目录边界，放错误处理模式。不过讲了这么多，最后还有一句话挺重要， cloud md 再好也只是提醒， 真要拦住危险动作，还得靠钩子把它拦下，全线收紧， c i 和代码审查都最后一道，这三层保护你现在就能用上。哈西摩托说过一句话， agent 犯错后不能只修这一次，要顺手补一个机制，让同类错误以后更难发生。 最后还有三种写法我会绕开。第一种是身份提示，你是资深工程师，这种模型本来就装得很懂。第二种是空泛提醒注意安全，保持优雅，人看着舒服，模型不知道做什么。第三种永不过期，规则文件不是组训， 每隔一段时间删一轮，比不断追加更重要。把昨天 agent 犯过的错写成他明天能读懂的约定，那这一行就够值。你的 cloud md 现在多少行，评论区告诉我。
2903一二说
07:222.3万张司机在路上
04:26查看AI文稿AI文稿如何让 cloud 高效的设计出有质量的需求说明书啊？今天给大家分享一个干货，可以关注和收藏一下。 第一点就是在你写一个说明书的时候，首先你要对这个需求有基本的了解，比如说需求的背景，需求涉及到哪些功能点，有哪些接口，或者说哪些地方需要考虑性能的， 然后有大致的一个呃表明，就有可能会涉及哪些表，可能字段你不需要出，但是你表明要出来，出出来。然后这个写一个小型的一个 microsoft 文件，然后把这个微 microsoft 文件扔给大模型，比如是 kol kolld， 那可乐就会给你出一个出版的需求说明书，然后你寄入这个出版的需求说明书，然后比如说那明显有问题的，前后逻辑有问题的，或者说有些字段设计用于的，或者有些接口设计的不规范的，然后你给他做一个呃修改，让他让他直直接进行修改， 然后来到第二点。第二点就是比如说你基于某一个功能，你说啊某某某功能，你给我以人类的自然语言给我描述一下这个需求的功能点， 他的业务逻辑是什么样子，然后看他说的是不是符不符合你的需求，然后在这个把整个的所有的功能点啊需求功能点再修改一下啊。第三点 这个斜修的地方就来了，因为你让一个大模型给你设计一个模型，它可能呃它有自己的训练的那种范式啊，然后它就会给你出出一定的那个 呃需求说明书，呃和或者是功能点或者一些文字，但这个是可能有偏差的，比如说我用 kol 的 设计，底层用的是 deepsea， 那 你就把这个需求说明书放在，比如说那个 kimi， 大家说我基于这个需求说明书，看看你是否有优化的点，然后他大概率会吐给你呃三到五个点，然后你再根据这三个五点再来一个修复， 修复完了之后，然后就来到第四个点，就是你把这个需求说明书，你说基于这个需求说明书给我写完整的测试案例，并根据这些测试案例对需求说明书进行测试。 然后这个这个点他真的会像我今天做了一个数据说明，他会给我出七十多个案例，并且会把这个七十多个案例全部都跑完，跑完之后他真的会给我出一个 呃，非常符合逻辑的测试啊。举个例子，比如说呃，我给他设计 呃出两个叫板，然后叫板来跑任务，而其中一个叫板说是要把这个呃某一个固定时间延长十分钟，然后再来呃，再来获取一些数据，然后对这个数据进行冲阵。但是呢， 你可能另外一个叫板是当到某一个时间点之后，直接把这个任务给关了，那这个时候他就会有一个时间冲突的一个点，那这个时候这个测试案例就会把它给测出来， 是不是？如果说你写一个文档是不是测不出来？就是你有有些点是忽略掉啊，直接让直接让这个大母熊给你跑一遍这个测试案例，对，你这个需求说明书啊。完成这个四点之后，然后你再把这个需求说明书放到你 准备用呃来编码的大模型里边，比如说我用 clark， clark code 给我设计书需要说明书，然后我用 ctrl 给我编辑代码。那你在放进这个 ctrl 之前， 你也让科索进入科勒科索的培养模式，让他说看一下这个需要说明书有没有什么问题，然后是否符合编码习惯，是否遵循现在的技术站等等这些问题啊，他可能也会有这么一到三点给你优化，而基本上你这个 需求的详细说明书就完成了。那那众所周知的代码已经完成了，就标志着代码已经完成了， 起码百分之九十五的代码已经完成了。然后续你可能呃和，比如说你和其他系统呃连调呀，或者说有一些小 bug 呀，然后你就可以自己不断的来给他迭代迭代修复，基本上代码就完成了。 所以这个就是我给大家分享的如何做一个有质量的需求说明书的一个点，大概这么五点，你觉得有有是否对你有帮助呢？欢迎评论留言。
42飞向蓝天的8鸟
01:33查看AI文稿AI文稿前面有一些这个朋友反映这个在那个给那个 cloud 配置 nvidia 那 个一拍的时候，有一些遇到问题， 特别是这个啊，由于在登录这个代理服务器的时候，就暂时登录的时候，然后出现这个密钥已失效这个问题，那它主要是什么问题呢？我们演示一下，就打开这个这个网址啊，我们在输入这个密钥的时候，登录它就提醒我们这个密钥已经失效了， 那么需要这样做啊，我们先把这个代理服务器关掉，然后呢再进入到这个文件里面编辑，我们能看到这个这里面的这个密码它已经改掉了，它自动改的，那么我们这里就是要把它改成我们想要的密码，然后呢再再次打开这个代理服务器，然后让它后台运行， 然后刷新一下这个页面，在这里输入我们刚才设置的密码，那么这个记住密码这个勾选一定要选上， 我们下次在基本的时候就不会有问题了，那么后面都是一样的，要配置这个这个 nvd 的 这个 api， 我 们点测试，点测试运行 icc switch 里面去配置这个啊，模拟名称啊，那尤其是这里啊，进行地址还是要注意是这个 logo house 的 那个地址啊，那么整个流程这样下来是通的，那就没问题，我们就可以启动这个 cloud， 那 么这样就是说，呃，我们能够 用到免费的这个 tokens， 我 们测试一下这里输入一个 hello 吧，对，这样有反馈就说明是通的啊。
24屠歌
01:20查看AI文稿AI文稿code code 又更新了，这次一口气改了五十二个问题。最炸裂的是，他们直接重写了终端渲染引擎近期最大的一次维护版本，终端修复后台绘画模型选择 m c p 修复四条线全面升级。 终端显示三连修复。第一，拖动 vs code 的 分屏，终端乱码，现在下一帧自动恢复，不用再按 ctrl 加 l。 第二，超长绘画残影乱码，以前只能重启终端。第三，旋转动画闪烁减少颜色数量搞定。怎么做到的？ 团队完全重写了渲染系统，用双缓冲加 type ray 替代旧管线，还推动了 dk mod 二零二六同步输出协议到 vs code 的 终端和 tms。 这波操作太专业了，还有一个痛点，启动挂起在公司 wifi 或 vpn 环境下可能卡七十五秒动不了，现在十五秒超时自动放弃，不耽误你干活。 后台绘画大升级，斜杠 reason 命令，现在能恢复后台绘画了，带 b g 标记，完成时告诉你花了多久。比如 agent completed， 三小时两分五秒，十几个后台 bug 一 起修了。 还有几个重要更新斜杠 model 命令，现在只改当前绘画按 d 键才能设默认模型。 m c p 分 页工具列表 bug 修了，之前静默丢工具你都不知道，插件面板也显示最后更新时间了， 推荐用勾斯基终端原声，支持 d e c 二零二六零闪烁五十二项更新，稳定性和体验大升级，赶紧更新吧，关注我，第一时间了解最新 ai 动态！
30硅基研究所
04:33查看AI文稿AI文稿在国内不用魔法，也不用国外信用卡，到底能不能用上 cologne code？ 能，而且并不复杂。我之前经常在视频里面分享 cologne code 如何如何好用，但因为很多小伙伴是刚刚接触耶，他还没有安装上 cologne code， 那 我大家就不能体验到我说的这个好用到底好用在哪？ 今天我就给大家分享一下一些安装思路，怎么样去安装，怎么样去配置 a p i。 其实步骤非常简单，一共就是三步，大家只要按这个步骤来，你整体就不会跑偏，不管你期间遇到了一些报错之类的都没关系，因为 ai 是 可以辅助我们把这些报错一个一个解决掉的。 第一步就是安装这个 colode， 安装之前我们先捋清楚一个概念，就是 colode， 它不是一个聊天工具，很多人以为 colode 就是 colode 的 一个架架门一样，像豆包机密那样，你问问题，他回答，然后答案都在对话框里面， 你得人工的把它这个回复进行一个复制保存，粘贴到你自己想需要的地方去。但可拉库的不是这样的，可拉库它是一个 ai 智能体， ai 助手是帮你想问题，但是活得你得自己干。而 ai 智能体是既帮你想问题，又帮你干活。 你跟他对话，他能直接去改你电脑里面的一些代码，帮你去创建文件，帮你去跑一些命令，他运行完你最后拿到的是一个最终的一个结果，他不是一个简单的一个回复。这个大家要理解安装步骤，其实整体最重要的几个点就这么多，那一个是 你把这个核心的一个安装命令给粘贴到你的终端里面去，不管你是 mac 电脑还是你是 windows 电脑，他们都有个 工具叫终端，你点开终端把这个指令给粘贴进去，那它自己卸下来就会自动运行，那你运完之后，你这个时候再把这个指令给粘贴进去，如果它输出的是一个版本号，说明就安装成功了。如果输出的不是一个版本号，说明期间会遇到一些安装问题， 这个时候你就可以把这个问题发给你的 ai。 那 这里面我推荐大家可以用自己的一个 tree 这个工具去辅助，如果你遇到问题，都可以直接发到这个 tree 里面，让它去帮你去 操作和帮你去改。像这个命令执行之前还有个前置条件，你要保证你电脑里面已经安装过这个 n o d e 点 g s 这个文件了， 如果没安装过，你要先把这个安装一下，这个东西具体怎么安装，你也可以把它下载完之后直接去安装，也可以直接把这个如何安装 n o d e 点 g s 发给这个 train， 让这个 train 去帮你安装都可以。那等你安装完之后，我们只是把这个框架给安装好了， 接着我们就要去解决一个问题，我们怎么样去使用大模型？这里面有两个误区也要跟大家解释一下。像 cloud 它在国内受限，但是 cloud code 并不等于就在国内用不了，因为框架和模型是分开的。 cloud code 是 一个框架，装上之后它可以接各种各样的模型，也包括我们国内的国产模型。第二个误区就是必须需要模仿，必须需要信用卡才能用，也不是你只要 有我们国内的，比如像智普啊， mini max 啊， kimi 这些模型，目前质量都还可以，你都可以在他们官网里面去获取 kimi 之后就可以直接配置到这个可乐扣子上去。 那配置的时候怎么去配置呢？一种是直接改指定，但对于这个来讲，对于我们来说会有点难度，所以我们就需要用到这个工具叫 cc switch， 它是一个可式化的配置工具，你可以把它下载完之后，就可以在这个界面里面直接去配置你的 k 哪里来。第三步，我们就要去这些大模型的平台 去直接获取这样一个 api key， 把这个 api key 获取到之后，就直接回到前一步那个 cs switch 里面进行配置就可以了。其实整体步骤就这么多，如果你在期间遇到任何一些操作问题之类的，那就在村里面去直接让他帮你解答就可以了。 那怎么样去用好 cloud code 呢？你只要前期关注两个东西就可以了，一个是 cloud 点 md， 一个是 skills。 cloud 点 md 它是写给 ai 的 一个永久备忘录聊的助手，你每次跟他去沟通， 每次打开都像是一个新的一个实习生一样，什么都需要重新教。但你用 class code 就 不需要，因为它里面有个文件就是 class 点 md， 你 就可以把你平时让他想遵守的一些规则直接写到这个文件里面去，他就会按照你的规则一直按照这个规则去执行。比如你让他以后每次回复你的问题全部都用中文，那你就可以把这个规则写到这里面去了，就可以了。 而这个 skill 是 他干活的时候要用到很多 skill， 这个 skill 大家可以把它理解为是一个流程说明书，决定了不同的事情应该怎么去干， 比如写文案，比如画图，比如是做 ppt 等等，都会有不同的 skills， 它们之间的关系是什么？就是 cologne， 它相当于一个厨房，而这个 skill 就 相当于厨房里面的菜谱，而这个大模型 ai 就是 一个厨师。 最关键就是你得先去行动起来，我们不能去观望，去看别人在用各种各样的智能体，我们自己可以尝试把这个东西给安装自己电脑里面去，你只要先行动起来，你行动完起来之后就会发现之前觉得很难的事情，最后发现其实也就那样，没什么难的。
10六耳玩AI
01:35查看AI文稿AI文稿用括号扣的啊，很多人一上来就会踩坑。那今天收五个最常见的。第一个，指令太模糊，帮我修复登录 bug。 那 到底报了什么错？附件步骤是什么？你想要什么结果？那 cloud 的 不是你肚子里的蛔虫啊，你给他信息越少，他猜的越离谱。 正确的做法是啊，把文件路径、报错，截图、日制全甩给他，再说清楚附件的步骤和你期望的结果。你喂的越细啊，它输出越准。第二个，不用 cloud 点 md。 cloud 点 md 是 什么？ 就是在你的项目根目录下放一个叫 cloud md 的 文件，里面写上你的项目背景，技术栈，编码规范。那 cloud 的 每次启动的时候都会去读这个文件，没有它啊， cloud 每次都要重新去参与这个项目，到底是干嘛的？有了它，一上来就能够进入工作状态，很多新手压根不知道有这个功能啊，但其实它真的很好用。 第三个，一次性让 cloud 改太多的东西，有人一上来就有一个超大的需求，让他一口气重构整个项目，然后呢？改着改工了，那你都不知道是哪一步出了问题。那正确做法是啊， 把大学九拆细，改一点验一点，每次改完让他帮你提交代码保存进度出了问题啊，你还可以回滚。那第四个，改完不验证，这个坑最多人踩啊。 卡拉扣的改完不代表他改对了代码能跑，也不代表逻辑对了，有时候他还会偷偷影响别的功能，你可能都不知道。所以啊，一定要让卡拉扣的帮你写完测试并验证，验证通过了才算完。 第五个啊，不管你对话长度聊太久，对话越来越长， cloud 的 输出质量就会下降，他记不住前面说过什么，或者会记混。那怎么办呢？用两个命令，第一， compact， 压缩历史对话， 保留关键的信息，减少上下文的占用。第二， clear， 直接清空上下文，从零开始。那任务做完了，最好开个新的对话，别在同一个对话里面聊太多的东西。那这五个错误啊，你中了几个呢？欢迎在评论区聊聊。
127起哥的AI实战
