claudecode图像处理技巧

ai 是 怎么实现剪辑影视类混剪的？咱们今天就拿这个短剧来举例子，咱先看一下效果，你身上那股老肉味熏死人，滚，别想给我扫了我们全家的兴，我养了三十年的家，把我当温室妈，你是不是脑子不好使？我昨天千叮咛万嘱，从这个轴里边可以看得到啊，它分了很多个步骤， 这一条是通过十多集的一个短剧生成了三条视频。它是怎么分割的一个逻辑呢？就是开头用高光去抓人， 然后开始正常的去试，但是把一些平淡的过度的把它删除掉了。这样做呢，一是为了咱们情节的紧凑， 再有一个就是为了一个去除，比方说这部分就是他的第二集，一共是出了三集，他找这么大年纪的月嫂，忘了之前被老经验坑的事了，把宝宝弄红爬给你补到堵奶。同样是一个剪辑的思路，但是后两集呢，他会加了一些前情故事的一些， 你要脑子皮了？菜市场太早没开门，那你不会凌晨四点就去买，然后再开始叙述后边的内容？这个模式呢，也是跟一个做 t k 的 短剧引流的一个小伙伴去聊的，他就是用这样的思路来产生视频 剪辑。这样的视频让 ai 是 很容易帮咱们实现的。比方说我的一个短剧，或者说是一部电影，一部连续剧，咱们只要是用原声来帮它剪辑的话，只需要告诉 ai 去提取短剧所有的 s r t 的 字母文件就可以了，因为 s r t 字母文件它会有时间戳。 我现在习惯调用豆包的音频文件提取这个的费用，一小时的视频文件大概是五块钱左右，当然也有很多免费的本地部署的 软件可以实现这些功能，但是可能会有一些准确度的问题，如果咱们的时长比较长，那他前边 一段差一秒，可能等到二十级以后，他可能就有二十秒的一个误差，所以最近我使用豆包的话，他准确率还是比 高的。当有了全部的文案和时间戳以后，让 ai 去操作那就非常的容易了。咱们可以根据自己的要求去告诉他应该怎么去截取，怎么去抓取，看一下我这个 sku 是 如何设置的。它实现的流程其实就五步，第一步呢就是批量的转写， 你只需要把你的视频文件放到文件夹里面，告诉他文件夹的路径名就可以了，然后我这里调用的是豆包的 api。 第二步，我做了一个合并和转写稿，因为短剧它的下载下来以后就是一级一级的， 所以说让 ai 自己去核定一下，这些流程都是咱们不需要操作的。我加了一个向量化的和去重的场景边界，然后怎么去精准的识别？ ai 现在有一个比较大的弊端就是它的上下文是有限的，当你想让它处理过多的内容的时候，有的时候它就会犯错。 举个简单的例子，你给他的一大段话，然后达到他上下文的上限，它就会只记住开头的话和最后的要求，中间的话你产出的内容就是不稳定的。 有的时候当你的工作流程你感觉设计和要求的已经非常好了，但是 ai 就是 做不好，首先要考虑一下它的上下文的问题， 所以这里我用了一个向量化的方式来解决，不用感觉听不懂，你只知道有一个这样的功能，然后告诉 ai， 它就可以帮你去实现。 然后第三步它做了一个剧情的分析，这个分析其实就是根据你个人的需求来制定的，因为我们做自媒体也好，做视频也好，每个人都有自己的一个想法，一个工作流程，这里你就需要一步一步的去告诉 ai， 你想要的内容是什么样的。比方说我的这套流程就是开头一定是高光来抓人的，这个是大家通用的一个方式，然后呢，中间 你看是不是要把这些啰嗦的过度的地方去掉，或者说像这种短剧里边可能会有一个旁白，要不要把这些拖慢节奏的旁白去掉，这都是你自己跟 ai 去要求就可以了。相当于 ai， 它识别了权威的文案，权威的对白， 那么按照你的要求，他来提取出你需要的部分。所以第四步就是构建一个剪辑的计划，就是按你的要求把这些需要的部分提取出来。第五步就最简单了，直接导入到剪映的草稿，像这种短句的话，一般都是不需要其他的内容， 不需要背景音乐，也不需要配音，然后你可以加的可以加一些特效，可以加一些转场，或者加一些花字、关键字，包括一些驱虫的手法，其实这些让 ai 都可以直接帮你做好。当这样的一个 skyo 你 搭建好以后，比方说你这一个文件夹里边下载了三部短剧，或者说是三十部短剧， 你都可以跟他说一句话，让他用这个 skill 去全部执行，到最后你得到的就是一个一个的短剧草稿。我这里最近会比较乱，因为同时测试了很多个类型的视频，可以简单看一下，比方说像这种 直播切片带货，尤其是黑色这种，你就直接像健身人士这么外穿，你看多帅就放心拍，这个衣服的质量非常好，你能穿好几件，然后按照品类先把它进行一个拆分， 拆分完品类以后，再把每一个品也是用同样的方法把它的字幕提取出来，因为这种是带字幕的，他就比较好实现。 ai 有 一个固定的抓手，最后只是你要求把啰嗦的话去掉，然后把开头提取一个高光的片段， 一步一步按你的要求去做就行。然后像这个他就加了音频，然后还有加了视频的变速，还有加了关键字，就放心拍，这个衣服的质量非常好。这个画面的边框是因为测试，所以还没有用那种处理完 的。这种影视解说就是比较复杂的，给他一个文案，给他一部完整的剧，最后直接出这样的一个成品， 现在还是在调试当中，这个文案有也有点长，是五分钟，一抬头就发现了他们这段剧情喜感。结束准备下一个经典名梗，从警局出来营地开车来接他们，结果上车的时候一使劲把镜子给震碎了。最后还有一个很多小伙伴比较关注的，现在这种 ai 类型的内容， 怎么让 ai 一 键去生成像这条视频呢？就是给他了一个文案，然后 ai 自动调取 api 去生成对应的图片，分镜的图片，然后通过图片再自动生成视频， 然后就会有一个这样的二十多岁别再拿三十而立 p u a 自己了。社会学专门为这种尴尬期造了个词，奥德赛时期下期视频吧，我详细讲一下这个的操作流程，其实它和生成 ai 短距就是一样的一个流程。

最近 deepsea 的 v 四模型上线一段时间了，然后大家都知道它的效果很好，最近又在打折，很便宜嘛。 但是众所周知，纵众所周知啊， deepsea 到现在还是一个纯文本的模型，没有识图的能力， 虽然它在已经在灰度测试那一个图像理解的功能了，但是呢，甚至上线到 ipi 要多久也还不知道。那么呢，就把 cloud 的 code 接入 deepsea 之后，再使用一个项目，就一个， 像是一个接到微信的一个 adhd 监管者的一个角色。然后呢，如果大家感兴趣的话，也可以去小红书啊搜索 cyberbox 或者在 gifthop 上直接搜索啊，我觉得是很有用的，对于 adhd 来说， ok， 言归正传，在嗯使用的过程中，我察觉到就是有时候确实挺想发点图片之类的，但是他看不到，然后呢，就是做了这个 skill。 呃，他这原理就是通过再调用一个其他多肽模型的 api， 然后接入到 cloud code 里面，然后让他去嗯，在 deepsea 的 基础上，再用这个 api 去理解图片。这个 另外一个 api 就是 这个 deepsea 的 api 在 理解图片之后，会输入一段文本给 deepsea 看， deepsea 对 他再通过这文本进行一个输出。那么 这样做是为了说在使用 deep seek 他的优秀的编程能力，或者是说他的一些你可能喜欢他的行为风风格啊，就是在喜欢 deep seek v 四这个模型的基础上，再通过这一个小功能去弥补他无法理解图像 理解的缺陷。这个 a p i 可以 任选反我的话呢，就会考虑用一个比较便宜的一个模型，因为只要它理解图片理解的 ok 就 没问题。如果大家要手头其他的多模态模型的话，也可以直接使用。我会把这一个项目的 链接放在简介里面，大家直接复制这个链接给 glo 就 可以，让它安装给大家看一下效果吧。如果没有安装这个 skill 的 话呢？ 啊，你发一张图片的地址过去啊，他就会直接说无法读取图片的内容，然后但是安装了这个 skill 之后，他可以正确的理解这一个图片里是什么内容。 skill 可以 用在 cloud code 上面，也可以直接用在 cloud 的 桌面端上面，嗯，具体操作都是一样的，然后我来演示一下， 那这边我用 cloud 的 桌面端来做一个演示这个 skill， 他 有一个美中不足的点，就是说，嗯，没有办法 通过直接添加图片的形式去进行理解，他只能够把图像的本地路径复制过来，他才能够进行理解。我来讲一下怎么使用这个东西，只需要把我的这个网址复制，然后直接粘贴进来， 然后跟他说阅读这个项目，并拉下来安装到某某某某某。我现在新建一个文件夹吧， test， 安装到 test test 文件夹。 然后我再讲一下另外一个问题，就是我们可能在第一次使用 cloud 桌面端去抓取这个 getop 链接的时候，它有可能会失败，然后这个时候你就直接跟魔镜说为什么会失败，然后让它自己去解决这个问题就好。 我们这边再新建一个 key 啊，视频，嗯， 然后复制到这边呢，跟他讲直接讲 a t i t 还有模型 啊，在这里我们要选择全模态模型啊， 全模态模型或者是说视觉模型都可以，但是呢，嗯，千万，这边的免费，免费用量视觉模型比较少，所以我们选择免费用了这么多的一个 啊，全模态模型到现在识图呢，它消耗的速度不会很快，所以能够支撑很长一段时间。 ok， 粘贴，然后直接让他执行就好了。 ok， 然后现在咱们随便找一张图片，然后就右键复制文件地址，然后呢直接在这里面粘贴过去，然后就是问啊，这里面的人是谁？ ok， 这里看到我们就是直接能够识别到这张呃图片中的人物是神乐，然后卡布拉酱，然后呢 对可以给出一个解释。 ok， 到这里就已经完成了我们这一个啊整个的部署，然后呢现在是只能 在这一个窗口里面用新开一个窗口，他就又不能识别的。那如果大家想要把这一个呃功能部署到全区的话呢，就直接跟科奥的讲就好了，他会自己帮你去完成这个操作。 ok， 那 么视频就到此结束，谢谢大家啊，希望大家可以给一些用户的反馈啊之类的。

我用 cloud code 跑通了视频自动剪辑，给大家实操展示一下，现在的 cloud code 太牛了，我深度使用了一个半月了，它能解决电脑上百分之九十的事情，我养过小龙虾一阵子，那 open clock 就是 个智障儿童。 这个剪辑软件已经开源了免费软件，我放在了评论区，给大家看一下。剪辑过程简直是自媒体的福音，从此不用再吭哧吭哧花时间剪视频了，开始实操。 运行了这个免费的开源工具以后，他开始帮我解析视频，看到我的视频有十二秒我的视频一个内容的结构，这是我拍的一个口播的数字人，他分析完我的视频以后，因为我全程没有口气词， 嗯，十秒一进到底，语速偏快但清晰，所以他给出了一个建议，方向，加字幕调色，加动画叠层，想问我往哪个方向走。接下来他就自动开始写脚本，写代码，我全程没有操作。 然后他开始生成三个动画，进行一个渲染，现在到了渲染环节，这是最终的一个产物，这是最终的视频，我们拉到最下面啊，直接直接丢出来了一个这个视频，结果牛不牛？现在 ai 太牛了，卡的酷的，赶紧用起来，点个关注，谢谢！

搭一个让 ai 自动生成这样视频的 skill 真的 很容易，咱们先来看一下效果。承认吧，你的二十多岁不过是个拿着身份证的未成年，别再拿三十而立 pua 自己了。社会学专门为这种尴尬期造了个词，奥德赛时期，他借用河马史诗里英雄漂泊归乡的故事，只待从青春期结束到真正扛起社会毒打的这段漫长过渡。 这条视频呢，我没有加背景音乐，只是让它实现了 tds 配音，然后根据我的文案去生成分镜的提示词， 用提示词去生成对应的图片，再用对应的图片去生成视频，它只是经历了这样一个三步的 api 的 调用，就可以批量的产出这样的视频。然后加入了一些基础的功能，比方说关键词的提取，这是它自动识别的， 在关键词动画效果出来的时候，配上一个对应的音效。在这里我先说一下 ai 生成视频目前成本还是比较高的，它主要有两种方式，一种是调用 api， 而电有 a p i 的 话，现在最强的模型，那就是字节旗下的 cds 二点零。如果你的电脑配置足够高，比方说有一个九零系的显卡，那你就可以考虑本地生成，如果是这种风格的话，本地模型也是可以出的。咱们来看一下它的流程。第一步呢，就是来 读取你的文案，你可以把文案放在你电脑里边，用 txt 保存就可以，你可以保存一份文案，或者十份一百份 都可以，他都可以批量的帮你去完成。然后我这里有五个预选的风格，刚才的这种画面，这种卡通风格的画面是一种，你可以去选其他的，你喜欢的，包括现实感的都可以。如果你有对标账号，想参考他的风格，截一张图发给你的 ai， 让 ai 反推风格提示。 然后第二步就是把咱们的文案用 tps 配音，配音的方式模型有很多，有 api， 有 本地，这个就你们自己去选择就行。 第三步就是让 ai 根据你的音频产生的准确的时间轴去把它分分镜，然后生成提示词。生成画面的这里有一个重点， 因为你要和你的画面做时长的匹配，所以这里你要用 tts 返回的准确的时间处，你不能靠文字让 ai 去大概分，这样的话就可能对不上。第四步就是根据你刚才的分镜生成参考图。现在 ai 生成图片和视频的质量已 已经是非常的高了，所以这两步你就是根据你的提示词去调用返回的结果，如果不满意，你再调整风格类型的提示词就可以了。 其中最长的一步就是图声视频，除了耗时最长，也是它的费用最高。前边的所有的这一套流程， 一条视频跑下来可能就是几毛钱或者一块钱，但是徒生视频的这个环节，一个一分钟的视频，如果调用 cds 二点零的话，可能就是十块钱，二十块钱，甚至更高，所以这里一定要注意根据你们自己的需求，你们能承受的一个范围。我这里测试用的是 cds 一 点零， 一点零，我让他帮我估算了一个费用，一分钟的视频大概是十多块钱，这里只是做了一个测试，你也可以选择便宜一些的模型，或者考虑本地去跑，最后一步就比较简单了，就是按咱们的要求，根据一句话，然后匹配对应的画面，导入到剪映的草稿， 然后加一些转场的特效，加一些音效，包括背景音乐都可以让他直接全部加入进来。现在有很多认知类的视频都可以用这种方式去批量生成。 有很多小伙伴关注的 ai 生成短剧的 skill， 其实也是这样的一个流程，只不过你里边会把你的文案划分成剧情，然后让他去拆分分镜的提示词， 最后也是生成图片，图片再去生成视频。最后一个拼接流程都是一样的，只不过中间的步骤需要按你的需求去调整，有时间的话我会出一期专门的教程。最近更新的比较少，因为一直在调试各种视频的，有直播切片带货的， 还有一些帮小伙伴们定制在他们电脑上去远程调试的。大家有想做的视频不知道怎么去搭建的，可以评论区告诉我。

给大家介绍我用 cloud code 做的第一个项目，一个去手写的 app， 图标是我自己设计的，我取名消剂谷无转谷虫，通体漆黑如墨，形如俏皮硬虫，外壳油亮，泛着冷光，甲背上刻着一个银白的米字，恶口开合间吞吐黑雾， 身后拖着一缕淡淡的灰烟，每一次蠕动都仿佛在无声吞吐。手写的痕迹功能如下，选择要去手写的图片就能去除手写痕迹。 它是通过调用夸克的 a p i 实现的， 新用户会送一定的免费次数， 用完可以充值或者换一个号重新注册，然后打开软件把新的 a p i 填写保存就行， 具体可以看它相关的开发文档，直接喂给库尔的就行。

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。

ok， 我 们现在装完 clock code 了， what's next？ 如果你还是让它做新闻简报，或者直接开干，设计一个 app， no no no no no no。 我 有三个小建议，快速上手，并且感受到 clock code 和普通 chat 的 区别。 clock code 我 觉得最大的区别，一，可以调用本地的文件。二，可以调用各种的工具去完成你想做的事情。你想象一下，就是你装上了各种的手和脚。 第一件，让他帮你整理你最乱的文件夹，简单的说一句，把这个文件夹里面的文档重新组织，然后呢，他就可以告诉你他是怎么做的。 二、爆款分析。比如说你拿到这个视频扔给他，告诉他说帮我分析一下这个视频讲了什么，为什么好，怎么去做一个类似的视频，从分析文案，结构文案到提议这些他都可以帮你走一遍。第三个，做一个你的个人网站， 一句话做一个 html 的 页面，白色衬底，极简风格，列出我的个人作品以及我的设美链接，他就可以帮你生成一个看上去不错的页面了。 再建一步截图，一个你觉得风格喜欢的页面，比如这种，告诉他说把这个格式改的像他一样，你就可以看到哐哐一顿。做之后，他也可以做到一个像素级的 copy and paste。 先用这三件事猎手告诉我你的体验怎么样？评论区交流。

我有个朋友，刚毕业，特别典型的 web coding 选手，想法一堆，每天都觉得自己马上要做出一个产品，但每次一打开项目就卡住了，需求没拆清楚， bug 不知道从哪查，页面做完也不知道能不能真跑。后来我就给他装了一个 cloud code， 又配了三个 skill， 结果他才发现， web coding 不是 只靠感觉猛冲，你得给 ai 一 套干活流程。第一个是 grill with dogs， 来自 matpackock skills 这个仓库。这个 skill 不是 上来就写代码，而是先追着你问需求，你到底要做什么，给谁用？这个按钮点了之后发生什么异常情况，怎么处理？项目文档里有没有已经写过类似逻辑？很多项目做不下去，不是因为代码写不出来，而是因为一开始需求就是糊的。 grill with stocks 的 作用就是先把这团东西捋清楚。第二个是 systematic debugging， 来自 opera superpowers 这个高 star 仓库。 这个 skill 是 修 bug 用的，以前我那个朋友一遇到报错，就直接把错误丢给 ai 帮我修一下， 然后 ai 一 顿改，看起来很努力，结果项目更乱了。 systematic debugging 不 一样，它会让 cloud 先复现问题，再一步一步找根音，最后确认这个 bug 是 不是真的修好了，说白了，它就是防止 cloud 瞎改。第三个是 playwrite skill， 来自 lucky jb。 playwrite skill 这个对做网页的人特别有用，比如你做了一个登录页，别光看页面，长得还行，你得真的点一遍，输入账号，输入密码，点登录，看跳转，看报错提示，再看移动端有没有崩，这些事以前都得自己手动测。 有了 playwrite skill， cloud 可以 自己写 playwrite 的 脚本，自己打开浏览器，自己点击，自己截图，自己检查流程，这个感觉就很不一样。所以我后来跟他说，你别一上来就研究几十个 skill， 先把这三个用明白就够了。 grill with ducks 先把需求问清楚， systematic debugging 出 bug 别乱修。 play right skill 做完之后真跑一遍，一个帮你想清楚，一个帮你修明白，一个帮你验结果。 web coding 可以 很爽，但不能一直靠玄学。你要让 cloud code 真的 能干活，先给他这三套流程。

cloudco 有 一个非常好用但是被大家忽略的指令，就是这个 inside， 在 cloudco 的 任意界面输入 inside 的 指令，两三分钟你就可以得到一份非常有用的报告。这一份报告它主要是总结了我们在过去三十天内使用 cloudco 的 情况，相当于是不盘。我们主要是看下面的内容，这 这里它会显示你在过去三十天内用 cloud code 做了哪一些项目和工作。这里是你只用 cloud code 的 风格和习惯。继续往下看就是你做了哪一些比较好的地方，重点可以看这个就是我们在哪一些地方比 较容易出错，反复在哪一些地方浪费时间。下面就是它根据我们的使用习惯，给我们提供了一些优化的建议，可以直接复制到 cloud code 里面 发送给 cloudco， 它就会帮我们把这些优化的建议给设置好。这里是它给你推荐了一些 cloud， 现在已经有，而且适合你，但是你没有在用的一些功能，也是直接复制到 cloudco， 它就会帮我们自动地设置完成了。 下面就是他会告诉你后面我们用 cloud code 一个新的方法是怎么样，也是直接复制就可以了。这里是他告诉你我们现在手动做的一些事情，其实是已经可以自动化的完成了。我们大概一个月用一次这个指令，就可以看到我们这一个月内使用 cloud code 的 情况，哪一些做的好，哪一些做的不好，进行一个复盘。

如果你常听别人提 cloud code 有 多牛，想体验，却被它复杂的安装、繁多的命令行以及纯极客的操作界面劝退，那你今天来着了。我在 github 上发现了这款宝藏工具，开源免费。它上线一个月，星标就将近十 k， 热度极高。先看下效果， 第一，全图形界面做到了豆包的易用性，能接入几乎所有的主流模型，甚至可以接本地部署模型。第二，可以接入微信、飞书等 i m 工具，让你用手机就能随时操纵 cloud code。 别人都在手机里养小龙虾，你可以在手机里养一只东海龙网。 第三，还支持 computer use， 全球顶尖模型公司都在研发的功能，能模拟人来操作电脑，完成任务。这个工具将 cloud code 的 安装和使用门槛几乎降到了零。 它是基于 cloud code 的 原码来进行的应用开发，保留了原汁原味的内核架构，在用户体验和功能延展方面做了很大提升。用过番茄花园 windows 的 人都能明白，我们国人开发者是多么的懂用户。 这段时间我用下来，我觉得作为一个 cloud code 的 老用户，我是回不去之前的方式了，就像是开习惯了自动挡的人不愿意再换回手动挡一样，以前要写命令改配置的操作，现在点点鼠标就可以了。如果你想体验 cloud code， 我 觉得这是一个非常容易上手的方式。点关注我，持续分享 ai 提效的工具和方法。

嘿，你有没有这种感觉？昨天跟 cloud code 调了一晚上代码，踩了一堆坑，好不容易跑通了，今天新开一个窗口，好家伙，他全忘了，这就是 ai 编程最大的坑， 不是 ai 不 够聪明，是他记不住事儿。今天老韩就给大家分享压箱底的神奇项目， cloud m e m， 彻底解决大模型借冒失忆的毛病。 这个视频分三部分，第一部分直接给大家上教程，秒安装解决问题。第二部分总结当前关于大模型示意的关键几个问题。第三部分是总结当前主流的解决方法的几个流派，学完后是可以在朋友面前嘚瑟的那种。 先说第一部分怎么装，如果你没有时间懒得学，直接看这一部分，按我的安装教程走就搞定，让你告别 ai 断片的各种烦恼。我把所有的操作步骤写进了教程里， 老韩替你跑完了绝流程，只需要你手能做三件事，第一个，把教程文档给到大模型。第二，把安装命令复制到你的终端里，回车，在弹出来的界面选择你的 ide 工具空格，选择回车确认就行。第三个，把你的大模型 api k 填进去， 其他的配置环境检查、文件创建、 patch 修复，全部交给大模型，自动搞定，你不用管。装完之后你怎么验证呢？两个地方看一下。第一，打开记忆面板的网页，能看到上下文正常输出，就说明他跑通了。第二个，新开一个 cloud code 的 窗口，如果之前的绘画记忆自动加载进来， 颜色还分了级，重要的标红，一般的标黑，那就证明没问题。老韩把完整的安装教程文档已经打包好，先收藏这条给到大模型，让他直接按照教程走就行。好了，装完的朋友，恭喜你，记忆问题已经解决了。 第二部分，如果你想知道大模型关于记忆的那些让人纠结的问题到底是什么，那就接着往下看， 大魔性的记忆到底有什么毛病？老韩总结有四个，第一个，鲸鱼脑上下纹有限，塞不下了就失忆呗。第二，断片王 cloud code， 每重启一次大部分记忆全没。第三，跑偏，经常任务做着做着目标就漂移，同样的 bug 会反复犯。第四，各干各的， 多个 ag 呢？没有共享大脑，互相拆台，并且还有越界改代码，这四个毛病你遇到几个？是不是有点意思？第三部分，如果你想在朋友面前装一装，就得懂得当前解决记忆问题的几个流派，市面上主流的有六大门派。 第一个叫小纸条，代表就是你自己写的 cloudy 点 md， 优点是原生缺陷高，每次绘画都会读。缺点就得手动维护，信息多了等于没写 ai， 也不会老老实实执行。老韩在之前的第一期的教学文档里面有具体的介绍，大家可以翻一翻。第二个草稿纸， 代表是一个叫 pwf 的 项目，或许老韩也会给大家推荐。优点是能解决任务飘移和上下文易出。缺点是手动加载管理麻烦。 第三个外挂硬盘，代表是 m e m 零 super memory， 这些。优点是自动化，长期记忆容量大。缺点是额外部署维护，解锁不准确，还延迟高。 第四个叫共享大脑，代表的是 w p h f， high cloud 等这些项目。优点是团队的知识可以敷用。缺点是维护成本高，个人小开发者暂时不用理会。第五个叫大管家代表的是 l e t t a， 优点是 ai 判断如何给予，最像人类，缺点是复杂不稳定。 第六个就是老韩主推的特战插电，代表 cloud m e m。 它干的事很粗暴，自动获取上下文压缩存到本地，新绘画自动注入， 流程简单，全程自动丝滑体验肉眼可见。你把它理解成是给 ai 配了一个小助理就行。你每次跟 ai 聊完它，每次它自动把对话压缩成栽，要存下来。下次开新窗口，助理先递上一份。上次聊到哪里了， ai 立马进入状态。好了，先截图保存，没事给朋友面前装一装。如果你苦大模型蓄意已久，评论区聊聊，咱们下期聊点更狠的，关于开发大工程你不得不用的几个工具和方法。我是老韩，咱们下期见！

每天学习一个 skill， 今天看 xten absidian visual skills。 它把 cloud code 和 absidian 连起来，生成 extradrill、 mermaid 和 canvas。 一 句话，把文本想法直接变成可编辑的可式化资产。 这个套装解决的是一个很具体的问题，知识整理时，图总是最后才补。现在你可以先描述结构，让 still 直接产出 obsidian 能打开的图。所以它不是画图玩具，而是文档、笔记和演示的生产力入口。 rimi 里最重要的信息是，它包含三类可视化 skill， excculateral 负责手绘感图表， mermaid 负责专业流程和时序， canvas 负责交互式思维整理。三者合起来，覆盖了从草图、技术图到知识地图的常见场景。 第一个是 excalibur 图表生成器，适合流程图、关系图、架构图和思维导图。它支持 obsidian 模式、标准 dot、 excalibur 文件以及动画模式。触发时只要说 excalibur 画图、流程图或者思维导图就很自然。 第二个是 mermaid 可适化器，适合放进文档和工程说明。它支持流程图、循环图、对比图、思维导图、持续图和状态图。更关键的是，它内置了语法错误预防机制，减少 mermaid 常见翻车点。 第三个是 obsidian canvas 创建器，输出的是有效的 dot canvas jason， 它可以做中心发散的思维导图，也可以做自由布局的复杂网络节点大小、颜色关系、连线和分组都会自动帮你铺好。第一版 安装方式，最推荐走 clock coke 的 plug in marketplace， 先添加 external slash xten absidian visual skills， 再安装 absidian visual skills 如果只用 excalibrium， 记得 excalibrium 里也要装好 excalibrium 插件。 使用时记住一个顺序，先选图的载体再说清结构手绘感用 excel， 工程文档用 mermaid， 知识地图用 canvas。 每天学习一个 skill， 我 们下期见。

来让你不用写代码，三分钟就做出，输入个主题人群平台就能出十几种不同风格的文案。开头输入月薪自动来算你的实心，还可以随时来更换你的专属 ui。 关键是以后类似的程序都可以这样来做。 今天也让小白能够流畅的运用上口碑一路飙升的可拉库的编程 ai。 哎，如果你觉得它只能用来做编程，目光短浅了，它还可以整理你本地电脑的文件，了解你的喜好，记住你的习惯，创造出专属于你的文本风格。与其陷入去学一百个不同软件的按钮怎么点？不如直接掌握这个能自动写软件的核心大脑 程序和记事词呢，我也都整理到了视频里。我们 let's go cloud code， 简称 c c， 背后的公司 israpix， 很多人都来自 open i， 但它们出来之后并没有继续拼谁更强，而是干了一件很不一样的事情，把 ai 往更安全、更理性、更向人类思考的方向去做。而 c c 呢，更类似于语言工具，啥意思呢？ 就普通工具啊，它是拿来干具体的活的，就像 c s 店里已经做好的车，它已经规定好在什么场景下来使用。而语言工具呢，是拿来造干活工具，工具通用，通过你自己调教，用自然语言告诉他你的要求，一步步的给你做成成品。 所以它就不只能做编程，还可以拿来写文案，查资料、整理资料、分析数据、做表格、写报告，都 ok 的。 那我们要用上 c c 呢？总共有三到四种办法。今天我们只聊最适合小白最省心的办法，就用终端 cursor u u studio code 这种 ai 编程软件中来使用，因为在终端中呢， c c 的 工作流程更接近我们真实的办公场景，能在你的电脑上来执行，而终端呢是长这个样子了， 有点太原始了，小白用起来呢还是比较吃力一些，放到编程软件里呢，它的界面会比较友好一些，并且这些软件的更新速度也很快，我们在使用 c c 的 过程中呢，也能结合它更新的这些新功能， 那我们这次呢就来使用 vivo studio code， 那 谷歌反重力呢，我们之前也有聊过，感兴趣的朋友呢，可以去看一下。那我们进来之后点击这个新建，然后新建一个文件夹， ok， 创建好后呢，我们在这个地方就可以看到了，那接下来我们就来安装一下 c c， 这里输入这行命令， ok， 我 们点击回车。那当你看到这个经典的小 logo 之后，就说明 c c 已经安装好了，但这个页面对于小白来说只好那么一丢丢，那我们可以通过插件来让这个页面变得更加好理解一些，然后这里点击一下，然后我们在这里再点一下， 它的这个页面呢就会变成这个样子了。到现在呢， c c 就 算已经安装好了，但是还有个关键问题，就是我们在 c c 里面要用什么样的模型，因为可劳斯扣的它本质上呢就是一个使用模型的工具入口，所以呢它不能自己的去产生智能，而不同的场景呢，又需要不同能力测重点的模型。当然 c c 呢也有默认的模 型，但因为条件问题，大部分的朋友呢是用不了的，那我们呢就可以直接接入国产模型，可以解决这个问题，那我们这次呢就用 c c 的 位置来演示，点击这里呢需要添加你的 api key， 那 回来以后呢， 我们点击这个启用，那再使用的时候呢，就是我们添加的这个模型了，直到现在我所有的操作呢都是在复制粘贴到对应的位置，所以啊大家不用太过于害怕这样的页面，包括大家在使用过程中，我们都可以在旁边另开一个 ai 软件，如果有任何的 bug 问题，我们都可以截图发给他，大部分的问题呢都可以帮我们立刻解决。 那我们来到里面以后，最左边竖条的就是工具栏，像文件夹查找 get 插件， 而在这里呢你就可以看到你的文件输了，再有一些具体的内容，它呢就会在这个地方去显示，那这边呢就不难看出了，就是你和 c c 沟通说话的地方，下边这个斜杠就能看到里面的所有指令了，和我们在 c c 终端里直接输入斜杠是一个意思， 这么多我哪能记得住啊，大家不用全都记住，记住几个常用的就 ok 了。那斜杠 come back， 它就是压缩上下文，这个命令呢就会把我们之前的一些对话压缩成一个关键的节点，也避免了因为上下文太多。 c c 在 回答我们问题的时候呢，不太聪明了， 那斜杠 model 输入之后呢，就能帮我们切换高中低档的模型，当然这个呢是需要我们在 c switch 里边提前配置好的， 我的建议呢是大家先用着，时间长了呢我们就都知道了。而其他的一些常用指令呢，我也整理到了课后文档里，那我们先来问问他用的是哪个模型好？ 他回答我们呢，就是刚才我们安装的那个模型，而 c c 呢，一共有四个模式，是让我们可以来回切换的，那我们先做一个比较简单的实心计算器，在这个过程中呢，我们来逐步解锁， 包括经常用到的一些知识点。那我们先把这里的模式改成全线最小的规划模式。自变意思啊，只规定计划先给方案，你同意了呢，他才会继续往下执行。那我们把要求用自然语言发 ac， ok， 我 们稍等一会儿。 好， cc 呢，现在给了我一个完整的开发计划，他给了我们三个不同的选项，那第一个呢，就是我们同意这个方案，并且呢切换到自动编辑模式。第二个就是我们马上来执行这个命令，在后续的编辑命令里呢，需要我们同意，他呢才能一步步的往下去执行。那这个呢，是我们不同意再继续修改，那我选第二个。 那在这里我们可以看到它的这个模式呢，已经切换成了编辑前询问，在这个模式下，每次修改文件跑命令需要你的批准， c c 呢才能逐步的往下去执行。 ok， 它现在呢是需要把文件写到本地的一盘里来询问我们了，那我们点击同意好，它现在呢是写好了的， 可以看到这里的模式呢，又切换成了自动编辑模式。而在这个模式下， c c 再去改什么它呢，都是默认的状态，不再逐条向我们确认了。不过呢，终端命令和网络请求还是来回询问你的，那有没有都不需要我参与，我知道有风险，但我真的不想每次都被卡住了。有的第四种模式， bypass permissions 开启之后呢，他呢就不再逐条向我们确认了，而是直接执行，直到最后的呈现。那我们来到左下角设置，然后搜索这个，他呢就出来了这个选项，那我们勾选之后就开启了这个模式。 那还有一个方法呢，就是在终端里，然后我们输入这个，可以看到这里呢是已经生效了。 ok， 我 们再回到最初的网页，然后让他呈现出来，那他现在呢是直接帮我们打开了，那我们来试用一下。 ok， 我 们都给他输入。好，哎，他现在呢就给了我结果，嗯，不错。 那直到现在我们知道了整个页面的排布情况，四种模式，他们呢都有什么状态，我们又怎么来触发他们？我们还做了一个简易的实心计算器，给自己点个赞，你是最棒的。但是这个网页啊，简易的太简易了，没有色彩。那我们除了可以用自然语言和 cc 沟通之外，还可以给他一张图片，让他按照这个配色来完善我们的程序。 ok， 他 这个配色完成的还是不错的。那还有一个就是我们一直忽略的点，就刚才我们给实心计算器只是一句简单的话，而在我们日常的使用中，肯定不止这么一个简单的要求，那我们要是在命令行里去输入这么一大片命令要求的话，还是挺费劲的。所以呢，我们可以把这一长串的命令放到文档里， 然后把这个文档再给 c c， 让他按照这里面的要求来工作。另外我们开头也说了， c c 呢是可以在你的电脑上来执行的，修改你的文档安装到你的电脑上，我们呢就可以把放了五个视频的文档给他，让 c c 转换一下格式，然后提取一下音频。他呢现在是已经给我分类整理好了，还是不错的。 当然这些呢只是更基础的，后面呢还有更好玩更高级的。我呢再慢慢跟你说，大家也不用太着急，用得动的高深，你先用一段试试，很多感觉呢是你用出来的， 更重要的是我们习惯这种和 ai 写作的方式。再往后一点，可能很多事情你只需要一个开头，它呢就能帮你走完全过程。好啦，喜欢这种内容的朋友呢，看好我呦，下次见啦。

给他分享十一个技巧，让 cloud code 的 成功率翻倍。首先是应对 ai 幻觉啊，就是我们遇到一些幻觉问题的时候，可能是 ai 啊，陷入了一些错误的一些解决思路啊，就像我们刚刚那个，它一直报错，一直连接不上， 那可能不是网络的问题了，可能是你本身这个对同一个问题给出解决方案越来越复杂了，跑不下去了，或者说一些头肯管管理啊， 超过了上下文的一些限制了，所以他永远永远是报错的啊，那这个你再怎么弄下去的话，也是浪费时间，那你就得果断去做一下可令把大家绘画清理一下，重新来跑啊，这样效率还快一些。然后第二块的话就是版本控制啊，是生命线。 这个时候啊，是我们做好版本控制的话，其实是一个良好，可以具备一个良好的一个习惯啊。然后 比如最佳实践，我们希望每一次提交都是一个完成一个小功能去提交啊，就我之前一直强调的，不要让 ai 一 次性做太多事情，完成一个小任务的话就提交，去做一个推送，那确保每一次迭代功能完整性啊，就是尽量不要提交太多内容，不要生成太多内容 有意义的提交信息啊，就是描述让 ai 去写清楚这个到底做什么改动，有没有什么问题，然后以及它的一个分支策略是怎么样的，为每个新功能创建一个独立分支， 为重要的版本去打标签。然后我们推荐的一个工作流是这样的，那这套工作流的话，大家可以去把它整合到 啊， cloud code 它的一个就是那个命令里面去，或者是整理到 cloud 的 整个 md 文件里面去，把规范给它列好。那以后这个 git code 跟 githop 那 个插件协助的时候，就按这套工作流给你来做一个处理，把我们规范两个都定下来。这样的话，按照这么一个标准的工作流去做的话，整体我们啊出问题的概率就会小一些。然后可以试一下啊， 帮我打开这个页面，看一下这个效果啊。 然后计划模式的话，就是，呃，大家比如说你只想做计划，不想生成代码的，你就可以切换到这个模式，用这个艾特加 m， 大家看左下角这里面啊， 这个模式就是计划模式啊，艾特加 m 快 捷键切换到这个模式啊，拍，哎，是一个百叶窗的效果吧，但这个百叶窗效果是做出来了。 嗯，这个就是整个协助的一个过程。这个 plan 模式主要是用什么呢？它主要是用来去生成一些计划啊，就是我们切换到这个模式的话，首先，哎， 你可以说一个需求重构用户模块，提升查询效率啊，比如说我们就把这个提示加上，让他在这个洛伊这个模块下面重构用户管理模块，提升查询效率和查询性能。那但是我们前提啊，大家看啊， 你要退出去啊，这里我们先切换到计划模式啊，切换到计划模式再来跑这个， 那 ai 就 会输出类似的计划。首先它会去分析分析现有的一些情况，你看分析现有用户管理模块的一些结构啊， 识别出查询性能、评级点有哪些设计数据库锁影优化、方案优化、 mybidis 查询逻辑添加缓存机制重构、 service 层业务逻辑 优化、 control 层响应、性能测试响应啊，就是这个里面的话，就是我们他是按照一个做计划的方式给你，把计划给你输入出来。 关键点的话就是我们要仔细去审查一个计划，确保方向的一个准确性。因为 ai 给你的一个计划的话，可能会有一些误差啊，跟你实际想做的一个内容的话可能会有一些偏差， 我们需要确保方向的一个正确，然后可以要求 ai 调整或者是细化某一些步骤。 第四块的话就是大家在开始编码前，先让 ai 编辑详细的产品规格说明书，好的文档的话是成功的一半。 那这个产品规格说明书里面可以包含什么内容？第一块的话是这个功能规格啊，就详细的功能描述，加上用户故事和使用场景，再加上输入输出定义、边界条件处理等等。技术规格的话，比如说技术架构、 数据模型、 api 接口规范、性能指标等等啊，实施细节就是开发步骤分解、测试策略、部署方案、规范计划等等。 那下面就是一个我们去做需求文档啊，做一个定义的这么一个处理啊， 这个就是我们在开发的时候一定要把这个需求文档写清楚，那 ai 编码的时候参考我们这个需求文档去做啊，这样的话它出来的效果的话就会好一些，比较匹配我们的一个要求。 那大家可以单独的在这个下面建一个 word 文这个文档啊，先建一个文件夹，叫 docs fox， fox 下面建一个这个文档啊， requirements 点 md 文档， 然后把这个文档新的内容啊加进去， 然后让 ai 帮你去 参考这个文档，帮你去做一个需求开发啊。 嗯，刚刚那个优化是做什么优化来着？用户管理模块的优化啊，这里我们让它自动去优化吧。 好，然后这个计划就这里就很简单啊，就是你让 ai 参考你这个 docs 下面的一些需求文档，帮你去做一个开发啊。然后第五块的话是建立这个项目的一个记忆的规则， 那这个的话就是我们要充分利用 cloud code 的 一个本地配置文件啊，那个配置文件我之前也讲过很多次，就是这个你写的越好的话，其实让 ai 去阅读我们的需求啊，比如说你把代码规范 呃， get 规范开发规范个人编号写好的话，整个它生成代码的呃风格就会比较偏向于那个。所以我们现在在这个下面可以建一个文档啊，建一个文档叫 cloud cloud， 点 md， md 文件啊， md 文件这里我们把这个拷进去啊， 就他会按照你这个项目的方式去规范的方式去开发啊，然后全程啊，我们可以使用中文交流跟文档啊，同样的也是修改 cloud md 文件， 把这个啊所有的语言规范啊，比如说这里复制一下，把这个语言规范也要求一下，所有的对话跟文档都使用中文注式，也使用中文错误提示也使用中文 文档，使用中文 markdown 形式，就是把这个语言给改一下，然后以及命令行形式。好处的话就是可以降低理解成本，避免语言输，切换它的一个认知负担，更准确的去表达需求，方便团队的一个协助。 然后就是我们啊，我比较喜欢用的一个叫免授权模式啊，这个就是可以提高工作流畅度， 当我们的一个代码仓库已经有 get 管理的时候，且没有敏感内容的时候，大家可以使用这个 bypass 啊，也就这个优乐模式去提升我们的一个效率啊，就不需要授权了， 那并且是异步任务执行的更流畅的工作体验，接近于完全自动化。但是风险的话，就是 cloud 可能会在 啊你未预期的文件里面去做修改，也就是少了一个人为的检查的话，他可能会把你的代码改出问题出来啊，会有这个风险，点赞 可能会执行一些系统命令啊。建议的话只在个人中项目里面去使用，重要的项目的话一定要做好备份啊，就是改了之后没关系啊，就大家一定要去做一个什么呢？做一个 check 啊，就你认为做一个审查，如果他改的有问题的话，你就给他要还原一下，改到没问题你再推上去 啊。所以说这个模式大家一定要分情况去用啊，不是所有场景都能用，要用到啊，我们在改一些比较重要的内容的时候， 我一般建议还是用手动模式会比较好一些啊，因为出了问题至少有一个确认过程，你能够及时发现，如果全自动的话，万一啊你要是没去 check 有 遗漏的话，这提交上去的话，很有可能就是一个 bug 啊，这一定要注意。 然后我们要确保有完善的 get 的 一个备份，就大家即使改坏了也没关系，我们要能备份还原啊，定期的去检查 cloud 的 一个操作日期，发现异常的话立即终止， 所以这一点非常关键啊。然后第八点的话，我们要去多用可令及时清理上下文，保证上下文的一个窗口的清洁是提高效率的一个关键点。 清理时机的话，就是完成一个独立任务之后，切换到不不相关的一个新任务，发现 ai 开始毁消概念啊，就是我们一旦发现 ai 开始啊，有点胡说八道了，有点偏离方向了，你就赶紧要清理一下绘画了，说明它已经话题已经聊偏了， 那清理策略的话就是好处，可以提高 ai 的 响应速度，减少无关信息的一个干扰，避免上下文的一个溢出，保持对话的一个专注度。 好，然后第九块我们可以加入一些审核的工作流啊，就是我们要去建立高效的 ai 辅助代码审查流程，确保代码的一个质量。 三层审查模型，第一层功能验证大概要花百分之三十的时间，运行代码，测试功能是否正常，检查是否满足需求，验证边界的一些条件。 然后第二层的话是 ai 自审，大概要花百分之二十的时间， ai 通常能发现一些性能优化的机会，代码重复的一些问题，潜在的一些 bug， 不 符合规范的一些地方。 第三层人工审核要占到百分之五十的时间，这个我们要重点关注业务逻辑正确性、安全性的一些问题，包括代码可维护性、架构合理性， 以及一些审查清单与说功能是否完整，有没有性能问题，错误处理是否完善，有没有安全漏洞，代码是否易于理解？是否符合项目规范 啊？然后第十点我们要去合理设定 ai 的 一个参与度，不要期望 ai 生成百分百的完美的代码，合理的期望能够带来更好的体验。那 ai 擅长领域是有很多，但是不擅长领域的话也有很多啊， 那他擅长就是样板代码生成， cud 实现，常见设计模式，应用测试，用力生成 文档编辑，代码重构。那需要人为介入的领域就是复杂的业务逻辑，角色， ui 的 设计啊，一些细节的像素级的调整，特定的性能优化，架构级别的设计决策由外部系统的一个特殊集成， 这个就是架构师的这个工作的话，他还蛮没有完全替代，因为他对你业务的一个理解肯定没有你那么深，他只是对一些通用的技能这一块可能掌握的比较深而已。 最佳的一个写作模式，让 ai 完成技术框架啊，实现用户管理的一个 cud 接口，人工调整业务逻辑， ai 完成测试，修改了代码，添加单元测试啊， 就有一些让 ai 来做，有些人为来做，然后让 ai 最终来做一些测试啊，这样就是 一个比较好的一个写作模式，然后效率最大化，就是我们首先要考虑到啊， 一个及时止损，不要在细节上死磕，发挥各自的一个优势啊，就是 ai 跟我们啊，这个时期的开发人员，他们都是有各自的一个优势的， 就是它是可以互补的，可以保持灵活的一个协助的。然后最后一点是要了有良好的架构跟命名的重要性，清晰的一个代码结构的话和命名规范可以显著提高 ai 的 一个理解能力以及代码的一个生成质量。 那么命名规范这一块的话，就是我们在一个实际项目中，我们发现前端部分仅用了十分钟就完成全部功能，这后端就耗费了两个小时。 深入分析的话，发现是后台某些地方概念比较模糊，不同的功能使用了相同的命名，导致 ai 产生理解方面的一些偏差啊，这个是就是一些细节地方啊，我们需要完。

ok， 今天给大家分享一个好的扣的实用的小技巧，相信大家镜头一照，猜猜猜，老样子，先说先跟好的对话， 点开我们的闪电说啊，语音输入，能用语音的不要打字。有一个网站叫做 pix， 帮我下载十张关于国内以及国外 ai 的 图标图片，并且下载到我电脑的下载里面去。 ok， 就 这样， 好让他等待一下。发生的事情就是我们在用 ai 软件的时候，一定是处理工作上繁琐的事情啊，或者是某个卡点的问题，让他去解决，我们不要去解决，他正在询问，我们帮着让他去跑。 ok， ok， 看到没，现在就已经自动的帮我下载好，去电脑的下载，下载里面看一下。 ok， 很 成功啊，很成功，而且还是 p n g 图片的啊， p n g 图片的。 ok， 今天的分享就到这里结束。

今天给所有想入门 cloud code 的 小白推荐一套组合，它就是 v s code 加 cloud code 插件加 deepsafe vs pro。 我 有三个理由。首先第一点是它的安装简单，不用繁琐的配置环境、操作命令， 直接在 v s code 中安装 cloud code 插件就可以了，两分钟就可以搞定。我们打开 v s code， 在 左侧的应用商店搜索 cloud code， 选择第一个 osmotic 官方发布的 cloud code 插件，点击安装，右上角出现 cloud code 的 图标，就代表安装成功了。第二个理由是在 vs code 里边的操作比较方便，你不用记那么多命令行， 可以直接通过界面点击的方式切换新的对话，查看对话历史上传文件，添加上下文切换命令， 而且对话窗口看起来比终端更友好一些。终端里边实现不了的换行啊，移动光标啊在这里面都可以实现。那另外呢，在左边你可以清晰的看到文件的目录，随时可以查看和修改里面的内容。 markdown 格式的文件，如果你看着比较费劲的话，可以点击右上角的预览， 那这样看起来是不是舒服多了？那第三个理由是 deepsea v 四 pro 的 性价比是比较高的，它支持百万的上下文 talkin， 性能还不错，最关键的是百万 talkin 现在仅需要六块钱，相当于是 cloud opera 四点七的二十八分之一啊，那适合小白练手，用起来也不心疼。 那我是充了二十块钱啊，高强度用了一个周是没有问题的。那具体应该怎么去接 deepsea switch， 打开它的官网，点击下载，进入到 github， 往下找到资源，选择到适合自己电脑的安装包安装完了以后呢，我们去打开 c c switch， 添加供应商，选择 deepsea。 我 们继续往下看啊，这里会看到 api k 和模型， 我们去 deepsafe 的 开放平台充值一定的 token， 创建 api key， 然后复制我们刚刚创建的 api key， 回到 c c switch 里边，把它粘贴回去。在模型配置这儿啊，主力模型我们就用 deepsafe v 四 pro 清亮模型，用 deepsafe v 四 flash， 然后启动这个供应商，在通用设置这儿打开启动 cloud code 插件的开关儿，这样 c c switch 里边就可以正常地对话了。 那如果你要切换模型啊，点击这个斜盖，选择 switch model 就 可以了。这里能切换的模型啊，就是刚刚我们在 c c switch 中所起用的供应商的模型，也就是我们选的 deepsea。 那 如果你要用其他供应商的模型啊，就在在 c c switch 中切换供应商，那到这啊， cloud code 的 百分之九十五的功能你基本上就可以用了。那如果你还是想在中单装 cloud code 解锁，那百分之五你直接和他说就行了。给我装终端版的 cloud code， 插件版的 cloud code 呢，就会自己去上网找安装教程，然后自己动手帮你安装。什么配置环境啊， get 安装啊，都不需要你去操作了，你只需要去确认就行了。那这期间你遇到的任何报错、操作、下载的问题啊，你都可以让 cloud code 想办法给你去解决，你直接下命令就行了， 你就可以把它当成一个高级的程序员，他不光懂，而且还能够帮你去做执行。那很多人会好奇 vs code 中的 cloud code 和终端里的 cloud code 有 什么关系吗？那首先啊，它们其实是两个不同的安装包，但是呢，共享一套配置文件 接入的模型啊，安装的 skill， 对 话，历史记忆， cloud md 这些都是用的是一套。那另外在 vs code 中啊，也是可以唤起 cloud code 的 终端的，我们点击右上角这个图标，把终端调出来， 然后输入 crowd 回车执行就可以。那这样两个都可以在 vs code 中去用。如果你不是很习惯 vs code 的 英文界面，你可以在应用商店里面搜一个中文简体， 找到这个插件，然后安装以后呢，这个界面就变成中文了。好了，今天的视频就到这里，如果视频对你有帮助，别忘了点赞关注，我们下期见。