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10:52查看AI文稿AI文稿ansaurus 最近刚刚发布了 cloud coworker 的 插件，你只需要安装一个这样子的插件，就能让 cloud 变成一个领域的专家，比如销售、 法律、金融市场、产品开发、生产力助手，而且完全不需要写代码。所以这期视频我会详细讲讲 cloud coworker 插件的功能是什么，跟 cloud skills 有 什么区别？让 然后呢，再带你看看这次官方发布了哪些插件，并给大家展示一些和我们生活息息相关的实际案例，帮你今天学完就能用。而且呢，建议大家一定要把视频看到最后， 尤其是如果你希望可以用 clod 插件帮你快速准备面试或者做绩效评估，那我们话不多说，马上开始。首先，什么是 clod 插件呢？你可以把 clod 插件啊，想象成是一个预先打造好的在你电脑上运行的 ai 专家一样。 本上呢，你只需要告诉 cloud 你 想怎么工作，针对特定的角色该做什么，应该用哪些工具和数据，怎么处理关键流程，以及要开放哪些命令，它就会帮你去完成。所以概括起来呢，插件呢，其实就是一套提示词 配置上下文文件和系统指令的组合。插件呢，能告诉 cloud 怎么处理你工作中的某个具体流程。那插件 plug ins 和技能 skills 有 什么区别呢？我们在之前的视频里呢，给大家介绍过 skills， skill 呢，就是你写给 cloud 的 操作说明。比如呢，你可以给不同的任务设置专门的 skill， 本质上呢，就是一长串指令，你可以根据任务的不同训练 cloud 呢，掌握不同的 skill。 但这里啊，大家要注意， skill 呢，只是插件里的一个部分，插件呢一共有三个部分组成，分别是命令 command、 连接器 connectors 和技能 skills。 skill 呢，我们已经给大家介绍过了，而 command 就是 你输入一个具体的指令， cloud 就 会去调用特定的流程。连接器 connectors 可以 直接从你的应用里 拉取实时数据，比如 gmail， slack 或者 excel 都能接入。而且 cloud 这次推出的插件功能呢，是专门用在 cloud co work 里的，对不熟悉 co work 的 观众呢，给大家简单介绍一下。 cloud co work 是 一个能主动帮你做事的 ai 系统， 除了能帮你做一些日常的琐事，还能连接其他平台一起帮你做事。而且 co work 呢，是 cloud 专门设计给非开发者也能用的智能代理 ai 系统。而这次 ansore 官方呢，也推出了十一个不同功能的插件， 你只要点击安装呢，就可以直接拿来用。第二点，除了用官方做好的插件，你还可以根据你平时在公司里的使用场景或者生活上的需要进行私人定制，还能在里面呢连接不同的平台。 第三点，使用插件呢，完全不需要你有编程背景，也不需要你写代码。第四点，插件呢，是跨功能的，也就是啊，如果你订阅的呢，是 cloud 的 teams 团队计划，就可以在你们团队内部呢共享这些插件。目前呢，如果大家想用 cloud 插件，得去到 cloud coworker 或者 cloud code 里边， 记住啊，在网页版里呢，是没有插件功能的。这个 co work 呢，暂时还得下载 app， 不 过 mac 和 windows 呢，现在都支持下载了。我在视频的描述栏里呢，也给大家放了 app 的 下载链接， 当你进来后呢，有几种方式可以访问插件，如果你是在聊天界面啊，你可以点击左上角的自定义 customize， 然后在这里选择浏览插件。在这呢，你能看到 ansible 官方做的插件， 这些呢都是即插即用，因为它们呢都是预先做好的，你可以把这些插件呢理解成是 cloud 定制的技能 skills， 连接后呢，可以让 cloud 做更多标准功能做不到的事情。它们这里呢有专门针对科学研究，客服数据， 企业搜索，金融法律，市场营销等等不同的插件。具体每个插件能做什么呢？我也给大家整理好了，放在描述栏里了。当你点击这里的个人，你也可以从 github 或者网站里添加插件， 或者呢，你还可以自己创建一个插件，然后上传。那如果你是在 co work 或者 cloud code 里用插件呢，除了能在左上角的自定义里调用它，你还可以点击这里的加号， 也能在下面呢找到插件功能。那刚才呢，给大家介绍了 cloud 插件的基本功能，现在呢，我就拿几个跟大家生活工作息息相关的案例给大家做个演示。 当你进入 cloud coworker 的 界面后呢，你可以直接点击对话框里的加号，这样呢就能直接添加插件了。或者呢也可以直接在对话框里打斜杠，这样呢也能自动调用出这个功能。当你进来后呢，如果你之前啊已经有安装过的插件， 就会自动出现在最上方。另外呢，如果这个插件需要更新的话，它会在插件名称的旁边呢，用颜色进行提示，这时候啊，你可以点击管理就能对它进行及时的更新。首先呢，我们先来看看如何用 cloud co work 帮我们提高工作效率，这里呢，我们划到插件的最下方，找到生产力 productivity 这个标签，点击右上角的安装 install， 这样呢，这个插件啊，就成功的装到了我们的 code 里。这时候呢，你可以点击右上角的管理插件，就能看到呢这个插件下连接的所有技能 和它能调用的其他平台。这里呢，我们要测试一下 cloud 的 项目管理功能，所以这里呢，我们在中间的对话框里输入斜杠，这 在能力插件里呢，选择项目管理功能。然后呢，把我们的任务指令啊发给 cloud， 这里呢，我让他帮我创建一个 ai 工具学习三十天挑战的任务清单。在对话框的右下角呢，你还能选择不同的输出模型类型，这里呢，我们就选择 sony 的 四点六。 同样啊，所有在 coco 下面执行的任务都要给他单独创建一个专属的文件夹，这里呢，我们就给这个文件夹起名叫 ai 工具学习三十天挑战。当我们把任务发给他后呢，只用了不到三十秒，这个三十天的学习挑战计划就列出来了， 它这里呢给我们输出了两种格式，一种是 markdown 文件，另外一种呢是 html 网页形式，你除了能在 markdown 格式下显而易见的看到所有的计划列表，同时呢，如果你选择 html 网页的话，你还可以在这里呢，把 cloud 帮你生成的任务清单啊拖进去， 这样呢，就能在它给你生成的仪表盘里将你的学习任务进行分类，这样看起来呢，更加的直观明了。 接下来呢，我们再看看怎么利用 cloud 的 营销插件帮我们做产品宣传。同样呢，这里啊，我们选择营销插件下的竞品计划。这里呢，我们让他给我们的 cloud ai 实战课啊，进行一个营销策划。在这里呢，我把我的目标受众预算、渠道、 核心卖点和整个竞品的周期都告诉了 cloud。 同样在这里呢，我们也给他创建一个专属的文件夹。这次模型我们选择的是性能更强的 ops， 四点六大家能看到呢，当我们选择更强的模型，相应的模型处理任务的时间呢也会变得更长。 这次呢，花了 clod 差不多四分钟的时间才帮我们生成了结果。不过啊，虽然呢，等待的时间略长，但他绝对是值得的。这里呢， clod 帮我们把整个实战课的结构梳理的井井有条，包括主要的目标群体， 核心的价值主张和课程优势频道的策略。另外呢，还帮我们把四周的课程安排设计的非常详细，甚至呢细致到了每一周啊，需要产出什么样的内容， 格式是什么样的目标是什么，都帮我们列的清清楚楚。除了刚才那些内容呢，还帮我们猎取了所需要提供的内容矩阵，成功的要素， 预算以及风险和行动清单。这时候呢，你就可以把这个竞品营销计划下载下来，然后呢，再把它放回 cloud 的 营销插件里。这时候呢，选择邮件销售流程，这样呢，就能把你的竞品啊 通过邮件的形式进行销售，省去了你自己还要重新研究学习，包括拷写邮件的时间和精力。最后我们再来看看如何用 cloud co work 的 插件帮我们准备面试以及做绩效评估。 要实现这个任务呢，我们需要下载人力资源的插件。然后呢，在中间的对话框里啊，选择调用准备面试的功能。在这里呢，我把我想要申请的公司 目标岗位以及我的简历都发给了 cloud co work。 然后呢，让他帮我根据我的简历和我要申请的目标岗位指出我的优势和薄弱点。同时呢，帮我准备十个可能被问到的面试问题，以及呢，给出每道问题的回复。 另外呢，再帮我提炼出我的个人核心卖点，帮我准备个一分钟的自我介绍。那我们来看看 cloud 呢帮我们做的效果如何？这里呢，他在运行了一段时间后啊，告诉我呢，他没有办法截取到 lincoln 里面的职位描述。我猜呢，这可能啊，是因为 lincoln 呢需要账户和密码进行登录， 所以这里呢，我把想投的职位描述啊粘贴给他。最后， club 呢，也帮我们生成了这份非常详细的面试准备手册。整个面试手册呢，被分为了五个部分， 分别是我的简历和目标岗位的匹配度分析。这里呢，列出了我的核心优势和薄弱点。然后呢，针对我要申请的目标岗位，给我列出了十个可能被问到的面试问题以 以及相对应的答案。而且在这里呢， claudia 并不是只给出了问题和答案，同时也告诉了我回答这个问题的正确思路是什么。 后面呢，还帮我准备了六十秒的自我介绍，以及如何反问面试官的高级问题，最后呢，还给我提供了面试前需要准备的清单，这样呢，我们就可以在面试前啊，用最短的时间 衡量一个职位和我们的简历的匹配度，然后呢，在最短时间内准备好面试。同样的原理啊，你在人力资源插件下呢，还能找到很多非常有用的功能，包括这里的绩效评估。 这样呢，以后啊，每年当你需要做绩效评估的时候，就可以把你完成的任务和来年的目标都告诉 cloud， 让他帮你准备。最后呢，不知道大家有没有发现啊， 其实这次呢，我给大家推荐的这些插件里，很多呢都是和大家实际生活息息相关的案例，但如果你换个思路的话呢，其实这里面啊，有一个洞察，也就是今天你在这里看到的所有插件功能 都已经被 cloud 的 大包做成了一个技能包，那这是不是就意味着这个能力不管是准备面试，做绩效考核，还是生成产品营销计划，将来都很容易被 ai 取代呢？所以我在这里呢也建议大家， 平时呢可以有意的培养一些不会被 ai 取代的能力，那具体又有哪些能力不会被 ai 取代呢？之后啊，我也会给大家专门做一期视频讲讲，那如果你还没关注频道的话呢，切记点点关注， 这样呢，等之后视频更新了，你就不会错过了。另外呢，如果你还不知道我们今天讲的 cloud co work 是 怎么工作的话，我之前呢也专门做过一期视频， 讲过他的所有功能，你可以点击这里查看。 ok， 以上就是本期视频的全部内容，如果你觉得本期视频对你有帮助的话，欢迎点赞订阅频道，那我们下期见，拜拜！
433李厂长来了
04:53查看AI文稿AI文稿大家好，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。
1255Simon林的日常
00:55查看AI文稿AI文稿windows 和 mac 用户今天刚更新 cloud 的 桌面端的，你们是不是也谈了这个报错显示模型直接失效，第三方 a p i 连不上呢？不用担心，我已经找到解决方案了，只需要改一个参数就可以解决。先打开你们的 configure free party inference， 然后将你对应的那个模型 id 改成 cloudsonnet 四杠六或者靠的 opps 四杠七就行。目前比较好的解决方案就是这样的，你想继续使用的话，就把它改成靠的厂商的那些模型名字，也不影响使用， 也是可以正常用的。其他的 base， u， r， l 和 api key 不 用改，改完之后保存在本地，然后就可以正常的连接了。 测试完之后是可以正常访问的。虽然他的模型选择显示的不是以对应厂商的那个模型的名字，但不影响使用。
388Winhao学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。
1988阿悦很严格
01:51查看AI文稿AI文稿最近很多朋友问我， cloud 桌面端更新版本以后，原来配置好的第三方 api 突然不能用了？如果你之前已经跟着我的教学视频学会了如何在 cloud 桌面端接入国产大模型，并且已经正常体验过一段时间，那这期视频就是帮你解决更新后失效的问题。 如果你还没有用过 cloud 桌面端，或者还不知道怎么接入国产大模型，大家可以先去看我前面的教程，把基础环境配置好，再回来看这期解决方法。简单来说，最近的问题主要出现在 cloud 桌面端更新之后，新版本对模型调用环境做了一些限制，导致之前配置好的第三方 api 出现失效、报错或者无法连接的情况， 烦死了。网上现在也有很多解决方案，比如修改客户端文件、重装旧版本、禁止自动更新等等，但这些方法要么操作麻烦，要么存在一定风险，比如版本回退后功能不完整，安全性下降，或者后续自动更新失效。所以今天这期视频 给大家分享一个更简单更稳妥的方法，不需要改 cloud 客户端文件，不需要重装旧版本，也不用写复杂代码，只需要在 mac 终端里配置一条环境变量，就可以解决 cloud 桌面端更新后第三方 api 无法正常使用的问题。整个过程非常简单，基本上复制一行命令就能完成。 首先打开 mac 自带的终端，然后输入第一行命令， been launched second noden production。 这行命令的作用是把系统里的运行环境变量设置为生产环境，也没有报错，就说明这一步基本已经成功了。接下来我们再输入第二行命令，用来检查刚才的环境变量是否已经生效。 been launched getting noden， 如果终端输出 production， 就 说明设置成功了。设置完成以后，关闭 cloud 桌面端，然后重新打开，重新进入之后再测试你原来的第三方 api 配置。总结下来就是，先退出 cloud 桌面端，打开终端输入指令， 再次打开就可以正常使用了。如果我的视频有帮到大家，希望大家可以关注、点赞、收藏，后面我会继续更新 cloud i 编程工具、国产大模型接入和本地模型相关的使用教程。
714狠活AI科技
02:33查看AI文稿AI文稿飞书连接 cloud code codex、 cursor 这一系列的 ai 工具，其实有单向和双向两种方式，单向呢，其实是飞书 a p p 作为一个聊天入口，单向进行连接， 通常的安装方式呢，是通过 c c connect 这样的插件啊，安装方式如下，那么它支持的这种生态架构呢？是上方会有这些，例如像微信、飞书 qq 一 系列的这种聊天工具，下方呢是类似于像可 out code codex 这样的一些 agent 和这种编程工具， 那他应用的场景是什么呢？飞书仅仅通过聊天窗口，在你出差的路上不方便打开你这个笔记本电脑，那这个时候你可以通过这个聊天窗口控制他去完成一些本地文件的整理或者一些任务的执行。那第二种方式呢，是双向 啊，我们知道之前呢飞速 c l i 开源了，那开源之后会有一些哪些影响呢？我们一步步来看。首先第一步呢，它这个安装方式，任何的这个搜索引擎，你打开飞速 c l i 去搜索就可以找到它的这个安装方式，其实就一行命令行。 那支持的生态呢啊，比如说我们的这个常见的 cloud code code 等等一系列的工具，那应用的场景呢？比较啊，这个地方我们要多说一下， 比如说啊，呃，以前的这种单向的方式呢，是你单向通过聊天窗口去控制它完成本地的任务，是吧？那现在双向的这种方式呢？是啊，我们还可以通过 cloud code 或者是 codex 去反向， 让它去读取一些非书的一些云文档，能够让它去完成一些啊云端的这种文档的整理和这种啊任务的一些自动化处理， 所以它相当于是既可以通过你的这个飞书完成你本地工作的这些啊任务，也可以通过这个本地的这个 cloud code 完成你这个云端的这些文档的这个操作。那同时呢它也可以混合起来，比如说它可以通过这个飞书的这个 c i 去完成你云端的文档和本地的文档的一个联动，最后输出一个任务啊。 以上的话呢，就是我们在理论层面了解了飞书作为聊天入口连接，以及飞书作为 ci 连接两种方式，那我们下一个视频呢，会着重实操一下，带着大家去看一下， 如果说是单向的去作为聊天入口，以及双向的去作为一个生态工具去如何去实操啊？
178数字哥聊AI
01:09查看AI文稿AI文稿家人们， cloud desktop app 能上网了你知道吗？ cloud desktop 为了安全考虑，本地客户端默认只允许访问 api antropic com 官方接口，不支持直接连接其他 ip 或域名，这可太让人头疼了，毕竟访问网络是咱们使用它的核心诉求啊！不过呢，今天我发现了一个超简单的办法，填一个符号就搞定了， 操作也不复杂，首先在 call 中打开开发者模式，然后点顶部的 developer， 下拉菜单，找到 configure third party inference。 接着注意看左边有个叫 sandbox workspace 的 选项，点开它，里面有一行叫 allowed grasshoppers， 翻译过来就是允许访问的域名。这时候啥都别犹豫，直接填一个新号，然后保存， 就这么简单搞定了。现在科二就可以访问任意网站了，用起来跟正常浏览器一模一样。 家人们如果觉得这个技巧有用，就赶紧点赞收藏，关注三联，这样就不会错过更多 ai 工具使用技巧了。你们在使用科二的时候还遇到过什么问题呢？快在评论区留言交流吧！
69Agent论道
04:35查看AI文稿AI文稿这个视频呢，记录一下啊，在 cloud 的 qq 里面配置这个免费的 e p i k 就 来自于这个 n v d 二平台，参考的是这个 c s d n 的 leo 幺二五的这个一片薄壳。 首先我们看一下这个这种效果，我们先打开这个代理路由，保持后台运行，然后再点击 c m d， 调出命令窗口，然后输入 cloud， 然后这里是连接到了这个 g p t 的 这个幺二零 b 的 这样一个模型，我们测试一下 啊，这样通是通的，然后我们问他一下，现在是什么模型 啊？都没问题 啊，下面就介绍一下这个全过程吧。因为 in video 它结果是 open ai 的， 所以要做一个返乡代理。首先我们先到那个 in video 这个平台里面去获得它的一个免费的这个这个 a p r key， 那 么这里大家就前面有视频介绍过来，我们先注册一下啊，然后通过邮箱注册啊，然后手机号的一个 啊，绑定确定啊，完了之后，我们就可以在这个后面这个这个个人中心里面去创建这个 api， key 我 们拿到，我们先申请一个 key， 这里随便命名一下啊，我们把这个 key 先复制下来，我们先放到我们自己的这个记事本里面，先把它存一下，因为等会还会用到。 好在这里输入 gpt， 寻寻找一下这个模型，我们就选择这个二零 b 这个模型啊，进入模型我们这里看一下它的这个代码是怎么调的，我们把这里的这个地址和这个 model 的 这个名称到时候会用到， 我们先保留在这个界面，然后来到第二步，就是安装这个，呃，代理代理路由，我们登到这个安装的这个页面，好的，我们下载一下，根据我们电脑操作系统的一个呃相匹配的版本， 这里解压以后我们就得到一个文件夹，然后呢首先呢我们去进行一个设置这个 config 这个文件，把这个名称先改，呃改为这个中间这个 example 给它删掉， 然后我们把这里面这条命令的这个 false 改为 true。 然后第二条就是这里有个叫 secret key， 就是 相当于是代理路由这个密码，我们随便设一二三。然后第三个地方就是把这个 and video 设到那个 key 啊，复制到这里面， 我们保存一下，然后就可以关闭了。那么第三步就是我们启动这个代理路由，然后呢登录这个网页去设置这个 a p i， 打开这个 exe 文件，然后让这个在后台运行就可以了。页面这个网址复制一下， 然后这里的管理密密钥就是我们刚才设置的这个代理路由的密码。我们进去之后啊，我们看到这个仪表盘里面，就看这里 ai 提供商这里点进去，我这里已经设置了一个呃 in video 那 个 a p i 的 一个供应商，那么大家第一次进的时候可以点击这个添加供应商那里， 然后这里面我就在这里编辑一下，其实一样的，主要是一个供应商的一个名称，然后一个网址，然后提供的模型的名称，然后这里就输入我们刚才得到的那个安全密钥 api key， 就 把这四个地方填好就可以了。我们分别把这几个几行代码复制到刚才那个代理路由那里去， 我们测试一下啊，这状态是打绿色勾的话，就说明这个已经通了。好，这样这边这个反向路由就已经设置好了，然后我们再来到这个 c c switch， 如果没有装的话，呃，就登录到这个网址去安装一下啊。进入到这个网址安装， 我们也是点到这个安装，然后到下面这个 release， 然后再次拉到最后根据我们电脑版本去安装一个适合我们的这个版本。 啊，我这里已经安装好了，安装好之后我们就把这个 n b 六的这几个参数都给它放进去，前面都是呃常规的把这个 e p r k 密钥附在这里，然后这里填的这个地址啊，要注意是写着 local house 的 八三幺七， 然后下面就常规设置，然后这里的主模型就根据我们刚才调用的代码里面这个模型，把它靠边键贴一下，这四个都一样，然后就可以点击保存， 然后这里给它启动一下。好，那这样的话就整个流程都全部设置好了，那这时候我们就可以启动 cloud code， 我 们点击 c m d， 打开命令，行 cloud， 我 们测试一下。大家看到这里这个模型已经啊已经输入好了，那么模型是通的，那就是没问题了。
346屠歌
01:29查看AI文稿AI文稿别急着学 open c l i， 先搞懂两个词， c l i 和 m c p。 以前我们用 ai 大 多是在网页里聊天，但现在 ai 工具正在进入终端。 c l i 简单说就是用文字命令控制软件，对人来说它像一个黑窗口， 但对 ai 来说，它非常稳定。那 mcp 又是什么？你可以把它理解成 ai 连接外部工具的统一协议，就像 ai 世界里的通用插口。以前 ai 想接文件、浏览器、数据库，每个工具都要单独适配。 有了 mcp 连接工具这件事开始标准化。所以 cli 和 mcp 的 关系是， cli 解决工具怎么被执行， mcp 解决 ai 怎么连接工具，一个负责执行，一个负责连接。理解了这两层，再看 cloud code， codex c l i 和 open c l i 就 清楚很多了。 cloud code 和 codex c l i 更像 ai 编程工具，它们能读项目、改代码、跑命令、修 bug。 而 open c l i 更像 ai 的 工具接口层。 因为 ai 最缺的不一定是大脑大模型已经会写、会分析、会推理，真正难的是他怎么稳定的调用工具。未来的 ai 不是 只回答问题，而是能连接工具执行任务。你觉得下一个爆火 ai 工具会是什么？
79三川
00:50查看AI文稿AI文稿屏幕前的你有没有过这种感受？ cloud code 什么都好，就是被焊死在终端里了。在电脑前跟他聊得飞起，一关电脑这人就联系不上了。也想过换 open cloud， 但装上一用感觉不对，跟 cloud code 完全是两个世界的东西。后来我发现一个工具叫 cc connect， 装起来就一行命令， 扫个码，可拉的 code 就 连接上微信了，飞书叮叮 qq 都能用。当你走在路上，突然有个想法，掏出手机就能用语音跟他说，帮我看看这段代码， 过一会儿结果就蹦出来了。第二天想看一眼 github 热榜，跟他说一声，到点就自己推给你了。这个开源项目当前非常火，在 github 上已经五千多 star 了。以前的你坐在电脑前敲半天，现在剧情反转了，是他在微信里听你讲。
4581洞见AI实验室
02:13查看AI文稿AI文稿我用 cloud code 做了一个发票自动下载的小工具，现在在桌面上有个图标，它叫 发票自动处理，双击运行，它就会自动读取上一次处理到哪一天，那从那一天开始的第二天，扫描所有的发票邮件。其实不一定说非得用 cloud code 来做，只是说在这个过程当中，我学到比较多的是怎么样跟 ai 说话，它才能听得懂。 第一，我们要跟他说目的，不说方法，不要说去某一个数据库去连接，然后读取你要什么东西，不需要说这些，你只要跟他说，帮我从 qq 邮箱自动下载发票， 剩下的要怎么做，让他去决定怎么做。那第二步呢？报错就粘贴完整的出错信息，把红色的报错的信息整段复制给他，不要自己去翻译或者总结那一串英文，对于他来说，其实信息量很大，你翻译一遍反而丢失了很多细节。 第三呢，就是截图比描述更强，有些问题用文字很难描述清楚，比如下载的时候，他弹出一个框，上面写了什么，直接截图扔给他，效率会翻倍。第四，反馈要具体，没用， 不对，这种反馈是帮不上忙的，那程序跑完了，没有报错，但发票文件夹还是空的，这才是有效的反馈，说清楚发生了什么，没有发生什么。第五，迭代是正常的，不是失败。 这一次的尝试呢，其实我来回调整了好几次，不是 ai 不 行，是这种自动化本来就有很多边界的情况，要一个一个处理，每次出问题也是把程序变得更健壮的机会。自动化不是一步到位，是一点一点调试出来的， 但调试完了之后它就是你的了，就是一个真正属于你的工作的工具。如果你也有类似的重复性的工作整理文件呐，下载呀，还有发邮件， 可以试着跟 cloud code 描述你下一个需求，说不定比你想象中的要简单很多。
339乐蜜蜜
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02:16查看AI文稿AI文稿今天分享三个 cloud code 必装的开源工具，能让 cloud code 替你二十四小时干活。装完之后人不在电脑前， ai 也能改，跑完还会主动喊你，并且能优雅切换不同的大模型。我每天都在用，今天用三分钟全部演示完。第一个工具是 cc connect， 它可以远程操控你的 cloud code， 当你在外面遛狗坐地铁的时候，也可以让 ai 继续干活。 这个开源工具的安装非常简单，直接把这个给他的地址甩给 cloud code， 让他自己装，一两分钟就搞定了。装完之后打开可以选一个平台连接，比如飞书，扫个二维码就自动连上了，非常简单。看你在飞书发一句话，电脑上的 cloud code 就 会替你干活，查资料、改代码、写文档都是 ok 的， 结果会直接发回到手机， 这样我出门在外的时候， ai 也会继续在家替我工作。第二个开源工具叫 cc notify， 我 之前自己写了一个 cloud code 的 hook， 可以 让 cloud code 跑完任务的时候自动告诉我我已干完，报告 boss 我 已完成。 这样我去干别的事情的时候，听到声音就知道他跑完了。 cc notify 就是 把这套思路做成了完整版。装的方法跟刚才一样，把 github 地址给 cloud code， 让他自己装，装完后他会自动接管 root 配置，需要确认时弹通知，跑完时弹通知还会告诉你这个任务跑了多久，我 现在还留着我之前的语音户客长，任务，跑完后，他会喊一声让我知道这个开源工具则告诉我具体哪个项目，跑完用了多久。两个方案我都会一起用，不过有个限制， c c notify 只支持 micro s windows， 需要用其他的开源工具。 我之后也打算开启一个新的开源项目，算是 c c notify 的 升级版了，包含语音的功能，并且支持多平台。第三个开源工具， c c switch。 当你想要给 cloud code 接入智普、 kimi think 这些国产模型的时候，以前需要去手动修改 cloud code 的 配置，对不会写代码的人是个不小的坎，而且要切换也很麻烦。 c c switch 是 一个跨平台的桌面 app， 它有图形化界面，不用敲命令，点开就能切换不同的模型。它最爽的点在于 cloud code 干活干到一半的时候，你可以在 c c switch 切换模型，下一轮对话立刻就是新的模型回应你了， 不用重启终端，也不用关闭对话。它还有个故障转移的功能，在夜里给 ai 派大货，一家供应商如果挂了，他会自动提到下一家，第二天起床后活就已经干完了。 这三个开源工具不适合的是还没有装过可 out 的 的人，我的主页有一条可 out 的 基建安装法的视频，可以先装好它再回来装这三个工具。我是雷克 build， 在 做一人公司，用 ai 把一个人变成一个团队，我们下期见。
4400鲤哥builder
00:46查看AI文稿AI文稿按 f 十一会发现惊喜，你想画的所有图基本都在这里，这些图都可以直接编辑，我们随便打开一个， 这里会有关于图的数据类型什么的介绍。 sheet 里所有内容都可以修改，如果需要拓展纵向数据，在下面加上即可。但是这时候图里不显示， 需要双击 x 轴，在弹出来的对话框里修改范围，这时候数据就能完全显示了。如果想多加一列，直接右键加 column， 这时候也是不显示的，要双击图里这个，一把新的一列加进图里， 然后双击 y 坐标轴调整范围，所有数据就都能显示了。最后再调一下颜色形状。
6474gloglo
01:18查看AI文稿AI文稿今天我们来聊一聊怎么在 word 里面直接进行 word 机的改图操作。那么首先右击图片的空白处，点击复制，点击复制为页面，将图片复制到 word 文档里， 那么这时候这不仅仅是一张图片，而是一个超链接，可以链接到欧文集里面去修改。我们只需要双击图片，这样的话就可以直接跳转到欧文集里面来修改图，比如我现在把这个红色的柱子改成绿色的， 然后直接关掉 orange 的 窗口， word 里面的图片也会随之更新。那么如果我们不是直接复制为页面，而是复制为图形，那会出现怎么样的情况呢？这里可以来操作看一看。 同样是右击图片的空白处，点击复制复制为图形，对比一下就可以发现，直接复制为图形的话就是这样的实线边框，而复制为页面的话就是这样的虚线边框， 直接复制为图片的话，就不能在 word 机里面去编辑了，就仅仅是一张图片而已。本期的分享就到这里，谢谢大家观看。
70科研快乐家
03:03查看AI文稿AI文稿今天我们来聊 m c p 模型上下文协议。 m c p 就是 cloud code 连接外部世界的标准接口，它定义了 ai 助手如何安全地访问数据库，调用 api 读写文件，不再只是对话，而是真正能做事。这套协议由 ans rapid 开源， 正在成为 ai 工具生态的事实标准。 m c p 本质上是一个开放协议，定义了 ai 模型与外部工具数据源之间如何通信。 传统方式每个数据源都要写独立的集成代码，维护成本高，安全机制各不相同。用了 m c p 后， cloud code 通过一套标准化协议连接所有服务， 就像 usb c 接口一样通用。 mcp 由 antropic 发起， mcp 主要由四层架构组成，最上层是 cloud code 发起请求，内置的 mcp 客户端负责 jsnrpc 通信和绘画管理。中间是 mcp 服务器层， 负责暴露 resources、 数据 tools 工具和 prm 模板，这里可以挂载文件、系统、数据库、 api 等任意类型的服务器。最下层是实际的外部服务和数据源，箭头表示标准化的数据流全部走同一套协议。 mcp 服务器暴露三类核心能力， resources 是 数据源，相当于让 ai 能读各种外部数据。 tools 是 可执行操作，让 ai 能写和执行。 promps 是 提示模板，引导 ai 按最佳实践完成特定任务。这三者组合起来， m c p 服务器就能完整地扩展 clock code 的 能力边界，既能看数据又能操作，还能按模板执行。 m c p 的 通信流程是一个清晰五步闭环， 第一步，连接出使化 cloud code 和 mcp 服务器，建立绘画。第二步，发现能力，客户端列出服务器支持的所有工具和资源。第三步，调用 ai， 根据需求选择合适的工具并发送请求。 第四步，执行服务器在外部服务上实际操作，查询数据库，读写文件，调用 api， 最后响应结果返回给 ai， ai 整合后输出给用户，整个过程循环往复。 m c p 服务器如何配置使用呢？可以在项目或系统的 cloud md 文件中声明引导模型使用 m c p 的 j s o m 配置文件可以放在 cloud m c p john 局使用，也可放在项目目录。 cloud m c p john 可以 指定运行命令参数和环境变量。 m c p 有 很多应用场景，如数据库场景，用自然语言就能查。数据库 ai 自动写 c 口 api 集成场景连接 github notion 等平台，对话中直接操作文件系统场景安全读写文件目录搜索，还有自定义工具场景，用 python 或 node js 几行代码就能写自己的 mcp 服务器。
63村头的猫
