opera cloud使用方法

如今的酒店客人越来越要求个性化和便捷的服务，有了 opera crow 的物业管理，酒店经营者就有了答案。 opera crow 的物业管理结合了云计算和移动技术，面向全球开放和扩展的平台，使酒店经营者能够高效的提供个性化体验， 无论他们是经营一家酒店还是一家大型连锁酒店。 opra 云物业管理师酒店经营者能够快速创新，在个性化的仪表盘中提供实时数据，是员工能够为客人提供卓越的体验。 跨部门的及时沟通，加快服务的交付。移动应用能力可以让员工随时随地提供卓越的服务，与客人建立关系。通过 opra 云物业管理开放的 api， 新的颠覆性技术可以很容易的集成在一起，以保持竞争的领先地位。集中的客人档案 使每个接触点的员工能够跨酒店提供量身定制的体验服务，并提高重复入住率。 pms 与 pos 系统集成，促进所有操作之间的数据共享，创造更统一、更高效的客户体验。在不断变化的市场中， 酒店经营者必须能够灵活的适应，抓住新出现的机遇。 offer cloud 物业管理通过加速创新和简化创新，提供了这种力量，使满足客人的需求成为可能，不仅是今天，而且是明天。

酒店每天几百笔账，钱都记在哪里？ opera cloud 有 三本账，搞不清楚就等着对不上账吧。 guest ledger 宾客账，比如 guest ledger balance， 意思是宾客账余额，比如 review guest ledger， 意思是查看宾客账。 city ledger 城市总账挂账总账，比如 transfer to city ledger， 意思是转入城市总账，比如 city ledger account， 意思是城市总账账户 non guest ledger 非住店总账，比如 post to non guest ledger， 意思是过账到非住店总账，比如 non guest ledger transaction， 意思是非住店总账交易 记住 guest ledger 管住店客人的账 city ledger 管退房后的挂账 non guest ledger 管非住店消费三本总账财务对账的根基。

客人退房说我刷卡，可是 opera 里 payment method 有 十几种，你确定选对了吗？ payment method 付款方式，比如 select payment method， 意思是选择付款方式，比如 add payment method， 意思是添加付款方式。 settle folio 结算账单，比如 settle folio balance， 意思是结算账单余额，比如 partial settle folio， 意思是部分结算账单。 un allocated payment 未分配付款，比如 un allocated payment balance， 意思是未分配付款余额，比如 allocate payment to folio， 意思是将付款分配到账单。 记住 payment method 是 付款方式。 settle folio 是 结算账单。 un allocated payment 是 未分配付款结算流程的三个关键环节。

一栋楼三十层，五百间房，客房服务员怎么分工，任务怎么派？ operate 全靠这三个词。 room attendant， 客房服务员，比如 assign room attendant to floor。 十五，意思是将客房服务员分配到十五楼，比如 room attendant workload report， 意思是客房服务员工作量报告。 task assignment 任务分配，比如 create task assignment for housekeeping team， 意思是为客房团队创建。任务分配，比如 task assignment by floor and section， 意思是按楼层和区域进行任务分配。 sleep room， 员工休息房，比如 assign sleep room for night shift staff， 意思是为夜班员工分配休息房，比如 sleep room is not available for desk sale， 意思是员工休息房不可对外销售。 记住， room attendant 是 客房服务员， task assignment 是 任务分配， sleep room 是 员工休息房、客房管理三大基础词汇。

客人说，我能晚两小时退房吗？你答应了，但系统里怎么操作？ oprah 的 弹性时间功能帮你轻松搞定 late checkout 延迟退房，比如 request。 late checkout， 意思是申请延迟退房，比如 late checkout fee， 意思是延迟退房费用 early check in 提前入住，比如 early check in available， 意思是可提前入住，比如 early check in charge， 意思是提前入住。费用 do out 预计离店，比如 do out list， 意思是预计离店列表，比如 do out room count， 意思是预计离店房间数， 记住， late check out 是 延迟退房， early check in 是 提前入住， do out 是 预计离店。灵活应对客人的时间需求。

你用 ai 生成了一个炫酷的网页，特别想分享给朋友们看，但是要么购买服务器部署，每年都要用几百甚至上千块，还要配置环境，要么使用 versale get help pages 部署，结果国内访问巨慢，经常白屏。今天阿超教你一招，从豆包进行部署，国内访问速度非常快，而且完全免费， 方法超级简单。我这里以谷歌 ai studio 为例，我使用了尖门山生成了一个三 d 粒子矢中的效果， 这个效果整体还是挺不错的，我觉得看着挺酷炫的。现在我们有了这个代码，接下来我们就来到豆包进行部署，打开豆包的网页版，然后点击这个应用生成，这里随便让他生成一个应用就行了。比如我让他生成一个二零四八的游戏，然后他会让我确认需求，我们直接点进确认开始生成。 等它开发完成，右侧就会出现预览和代码的切换按钮，我们点击代码这里，把刚才我们界面那三生成的 html 代码我们直接复制一下，然后把这个原来的代码去给它覆盖掉，我们再点击保存， 再切回预览。你看这个三 d 地址始终已经运行起来了，跟刚刚效果是完全一样的。想要分享给朋友，我们直接点右上角的分享按钮，然后再点击公开分享， 把这个分享链接我们直接发给朋友，他点开就能直接看到了，是不是非常非常方便？不过他这个顶部有一些豆包的 logo， 但是这些完全不影响使用。 而且不管你是通过 jamie 的 gptcloud 的 生成的代码，都可以直接通过豆包进行部署，真的超级好用，推荐大家赶紧去试试看。 但是啊，这个方法虽然好用，但他不是万能的。第一，他只能部署存前端的代码，就是那种单个 html 文件， 像刚才这种三 d 地址时钟页面完全没问题。第二，代码是公开的，你看这里有个用豆包做同款的按钮，别人点进去就能看到你的原代码，所以千万不要把 apm 要这种隐私的信息放进去，这个大家一定要注意一下。 第三，链接的有效期，我自己测试下来，现在这个链接是永久有效的，但是不排除后续官方会进行调整修改，所以大家趁现在赶紧去试试看吧！ 总之，如果你是学生党，想省钱，或者就是想给朋友分享一下这个方法，真的超级爽，厉害！对了，大家平时会用 ai 生成什么有意思的代码呢？欢迎在评论区留言，我们一起交流一下。 好了，以上就是本期视频的全部内容，如果有用的话，记得点赞加关注我哟！我是阿超，我们一起学，一起变强，我们下期再见！拜拜！

你们有没有发现， cloud 最近封号是越来越狠了，不过我两个账号没了之后，发现了一套比 cloud code 还要顺手的工作流。今天我就来跟大家分享一下我实战了整整两个月得出来的干货经验。很多人来问我， cloud code 到底值不值得用， 封号风险这么高，但是不上车会不会落后？坦诚来讲啊， cloud code 确实是好用的，但我每次想起我那两个被封的账号，再加上动不动头肯就消耗殆尽，让我坐着干等几个小时，热情就去了一半了。 所以我换了一套玩法，是 cloud chat 加上 codex， 我 有两个工具，各干各自擅长的事情，因为 cloud chat 要比 c c 的 使用门槛要低非常多。然后呢，又可以用到 cloud 的 最新模型。流程很简单啊，我一般都是有一个需求，或者有个项目需要开发的时候，我都是用 cloud chat 去把我的需求梳理清楚，并且输出一份 p r d， 再让他直接用 html 把前端的页面给搭建出来。 web、 ios 小 程序都可以这么去做， cloud 在 审美这一步上真的是拉满的。那页面做好了呢？我就会把前端的代码和 p r d 一 起都下载下来，丢进一个本地的文件夹里，然后带着这些图纸去找 codex， 告诉他我要做什么， 然后让他参考着这些东西来做前后端的开发。而且你也可以直接让他帮你做部署。我写了一个快速把系统部署到腾讯云上的 skill， 基本就可以实现一键部署。 如果你是要开发小程序呢，你就要去下载一个微信开发者工具。如果你要开发 ios 应用，你就要下载一个 xcode， 你 不需要像以前那样在这两个工具上去做编程，所有都只需要在 codex 上去提需求。那这两个工具呢？都只是用来看 ai 开发的效果和测试用的 codex 的 审美啊，真的确实是非常一般，直接让它来见网页，见页面 就像是一个报告，密密麻麻的文字堆成一坨，毫无设计感可言。但我觉得充一个 pro 会员基本就可以无限跑，同时开发两三个系统 一天也会够用，性价比真的拉满。现在很多人会有感觉不用 cc 就 好像会被鄙视，但其实工具焦虑真的没必要，找对配合方式，用趁手舒适的工具才能发挥出最高效率。好啦，那今天的分享就到这里啦，我是雷子，我会经常分享 ai 呀，创 ai 呀相关的所思所想，希望可以给你带来一些启发，拜拜。

今天这期视频的目标只有一个，就是让零基础的小白学会如何零成本的在全程国内环境无障碍的使用上 cloud code。 所有的资料和文档我也都准备好了， 话不多说，我们马上开始。那首先我们要知道 cloud code 的 安装方式有两种，第一种就是官方文档里面写到的，使用原生的安装方式进行安装，针对不同的系统对应的指令，比如这里的 c m d， 复制一下这里的指令，在电脑这边的搜索栏里面输入 c m d， 这里就会弹出命令提示符，点击打开，打开之后将刚刚的指令鼠标右键即可复制上去，回车就可以进入到下载阶段。 那我相信很多人都会跟我一样，会直接抱怨一个这样的错误，那这是因为你需要有一定的网络环境才能够支持原声方式安装， 所以在这里我更推荐另外一种方式，就是使用 node js 的 方式进行安装。我们首先先准备下 node js 的 环境，第一步就是进入到 node js 的 官网这个地方，选择你当前的系统，选择这里的安装程序即可下载到对应的安装包。 后续的安装过程我就不再赘述了，非常的简单，只要一步步的往下安装即可。为了验证是否安装成功，我们还是可以打开刚刚的终端，我们输入一个 note 杠 b 回车，当这里显示他的版本号的时候，就说明你已经安装成功了。那接下来我们进行第二步就是安装 cloud code， 我 们只需要执行屏幕上的这三行指令 下载，安装完成之后就会有这样的一个提示，接下来只需要在控制台里面输入 cloud 指令，在这个地方选择信任当前文件夹， 你就能进入到 cloud 启动页面。当然你第一次启动的时候，它会提示你无法连接到 cloud 的 服务。不用担心，接下来我们只需要去连接国内的 a p i 服务就可以了。这里就推荐使用一个可适化的工具叫做 cc switch， 你只要进入了它的官网，点击下载最新版本，将其下载安装即可。下载完之后，你打开的页面就是这个样子的，比如这里我就已经添加过一个 mini max 的 api t 了，那当然如果你还没有去购买对应的 api 的 t， 又想体验最新的模型的效果，你可以选择注册一个摩达社区的账号， 进入到这里的模型库，这里就会显示当前最新的国产的开源大模型，包括 deepsea face， 小 米的模型，千万的模型。这里我们就以 v 四为例子， 我们选择好对应的模型，进入之后呢，点击这里的查看代码页，这里有几个比较关键的参数可以记一下，一个是 base url 就是 你的基础地址。第二个就是你对应的 api key 以及最后的 model， 我 们打开 cc switch， 点击右上角的加号进行配置，然后选择这里的 model scope， 当这里的 api key 复制粘贴到这里。接下来我们看到这里的模型，这里主模型默认还是 gm， 我 们将这里的 model 对应的模型名称复制一下，这里的模型全部替换。点击添加之后，我们再点击这里的启动，启动之后我们重新启动一个终端，再输入 cloud， 那 之后这里就已经提示已经切换为 deepsea v 四的模型了，我们简单问一个问题，当他能成功回答的时候，那 cloud code 就 已经安装完成了。 那以上就是本期视频的全部内容，后续我会分享更多的关于 cloud code 的 使用教程和实战案例。如果本期视频对你有所帮助，记得点赞、关注、收藏，我们下期视频再见！拜拜！

同一间房官网卖八百，协议客户卖六百，经理特批卖五百， oppri 里这些价格类型你分得清吗？ best available rate 最优价，比如 show best available rate， 意思是显示最优可用价，比如 best available rate。 search， 意思是最优价。搜索 manager rate 经理特价，比如 apply manager rate， 意思是应用经理特价，比如 manager rate。 approval， 意思是经理特价。审批 rate。 合同价，比如 corporate contract rate， 意思是公司合同价，比如 contract rate。 validity， 意思是合同价有效期。 记住， best available rate 是 最优公开价。 manager rate 是 经理特批价， contract rate 是 合同协议价三种价格类型定价的基本功。

大家好，今天来给大家讲解一下可乐扣的桌面端，他接入了国内的第三方大模型之后，是如何实现联网搜索的功能的。现在呢，我们先来做一个试例，我们现在以小米的这个咪蒙模型为例啊，问他一个问题，今天杭州的天气怎么样？ 我们稍等一下来，我们来看它是没有办法实现这个 websearch 的 功能的，那我们其实是可以取现救国一下的，具体采用这个 web fetch 的 方式，那么该如何实现这个功能呢？我们点击左上角三条杠，然后点这个 developer， 然后点这个 configure third party inference， 然后选中这个 sandbox 和这个 workspace， 点击这个选项右边的这个 allow all， 然后点这个 apply locally 重启，然后我们再回到这个绘画，我们再问它一遍， 我们稍等一会儿 看它，这个结果很快就出来了，这个其实是通过 web fetch 的 功能来实现的，它没有使用这个 web search 的 功能，我们可以来问它一下，你使用 web search 的 功能了吗？ 所以说它其实是没有实现这个 web search 的 功能的，但是我们用这个 web fetch 曲线救火，实现了一部分的联网搜索能力。那有的朋友可能就要问了，如何实现这个 web search 的 功能呢？这个很简单，其实我们换一个大模型就可以了， 还是点左上角三条杠， developer a figure third party influence， 我 们切换成智普的模型，然后我们再问同样的问题，今天的杭州天气怎么样？ 你看我们智普这个模型，其实就可以使用这个 web search 功能，我们可以看到智普的这个 web fetch 的 功能是关闭的，那为什么智普可以用，但是小米 miimo 却不行？那是因为 web search 功能它是通过这个 m c p 服务去实现的， 而智浦它本身是带一个 m c p 的 每月额度，可以调用这个联网搜索的功能。而小米咪某呢？我们来看小米咪某，它其实也是带这个联网服务插件的，我也已经开通了，但是为什么不可以用呢？因为它不兼容。 你看在这里 openai 它是兼容这个联网搜索功能的，但是在 osmic 这里它是不支持联网搜索功能的，这个是属于小米，它还没有提供这样的服务，所以说我们没有办法实现这个功能，只能是取现救国，用 web fetch 的 方式去实现。好了，这就是今天所有的内容了，祝大家用的愉快。

hello， 几天不见，欢迎回来，这是 kris morse dam lab， 也就是英轨分离功能，已经正式登陆 morse app， 现在 morse app 相关的所有效果器型号 包括 g e 一 千、 g s 一 千、 g e 两百 pro、 g e 两百 plus 以及 g e 一 百 pro 均可在更新 app 后使用英轨分离功能。那么现在就以 g s 一千为例给大家演示好。跟随完 app 之后，我们先来连接下机器，同时不要忘记连接机器的蓝牙音频端口，也就是后面带 audio 字样的这个，不然等一下呢，你播放音频的声音就是从手机外放出来，而不是通过效果器出来了， 那我们先点击下面的魔 ai， 然后选择因果分离好，现在呢有两个选项，一个是手机文件，一个是手机相册，什么意思呢？手机文件就是选择音频文件，那么手机相册其实就是选择视频文件，是的没错， 视频文件里面的音频呢，也可以被分离成分轨，那么我们的注意屏幕最底下呢，有我们这个音轨分离目前版本所支持的音频文件的格式，我们可以参考一下。那么我们点击手机文件 好，就会出现一个放音频的列表，那么这里大家可能就有疑问了，我们要怎么把我们的歌曲文件放到这个列表里面呢？其实很简单，我们可以通过社交软件的文件传输助手，先把这个音频文件从电脑发送到手机，然后呢点击下载， 下载完之后呢，我们去点击他右边这三个点，然后选择用其他应用打开，然后选择存储到文件，点击右上角的存储 好，那现在我们再回去呢，他就会出现在这个列表里面了，我们直接选择这个文件， 他就直接开始分离了。那么分离的速度呢，取决于各位的手机的配置啊，手机配置越高越新他就越快，那么你手机越旧呢，配置越低，他就会越慢，我们稍等一下，他分离完成。 ok， 现在已经分离完成了，我们可以先播放好，那么这里 从上到下分别就是总音量，然后是鼓，然后是贝斯，然后是吉他，然后是键盘、人声和吉他。吉他的意思就是不在上面那五个分类的呢，都会被归类到其他这一轨。 那现在呢，我们可以先分别单独的去 solo 一 些轨道，来试听一下它分离的质量，比如说啊鼓， 这个贝斯， 呃，吉他，当然我们也可以反过来，比如说我们要弹吉他，对吧？那我们就扭掉吉他， 当然我们还可以通过拉音量的方式去减小某个轨道的音量，比如说人声， 假设现在我们要做一个吉他手用的吉他伴奏，那我们就可以直接把吉他滚掉，然后呢拉小一点人声 或者其他，你觉得会影响到你的声部的音量，我们就得到了一个呃可以练习或者拍视频用的伴奏了。好， 那么除此之外呢，底下还有一个比较好用的功能，也就是 ab 重复，假设我们要呃反复的练习某一个段落的时候呢，就可以用到这个功能，比如说我们可以在这里设置一个 a 点， 然后再拉过去设置一个 b 点，然后我们在点播放呢，它就可以一直重复这个地方。 好，那么最后我们调整完这个分离后的比例之后呢，我们还可以调一些总音量，然后都调好了之后呢，我们就可以点导出，好，我们可以给大家重新命名我这首歌叫做风雨，我给大家讲 风雨的 bgm 好 点完成， 下面呢就会出现这首歌被保存到的路径，我们可以直接去找到那个文件，也就是说我们已经调好，导出好的之后就不用每次都这么做一次了，我们可以直接播放我们生成的那个文件就可以了， 比如说我们来到桌面找到我们这个文件，然后呢点击我的 iphone， 然后找到麦克，然后找到这个文件夹，给他点进去。啊，就是我们刚刚生成的这个伴奏文件，我们可以直接播放来听一下。 ok， 那 么刚才是导入音频文件，我们来试一下。导入视频文件， 我们可以新建一个工程，比如说这里有个加号，点它离开。好，那现在我们点手机相册。好，我们来找到一个视频文件选择， 然后压缩视频呢，也需要一点时间， 好，压缩完它就直接进行分离了，那么分离完之后的所有操作步骤呢，都跟刚才是一模一样的。 ok， 那 么以上就本期视频的全部内容了，如果看完还有什么疑问的话呢，可以在评论区留言，那么这里是 kris， 我 们下次见。

系统播放器解决语音播放问题，打开播放器里的 cloud drive 二，进入 cloud drive 二管理后台，弹出一个二维码，打开手机浏览器，扫码进入 cloud drive 二，下拉到创建新账户， 邮箱地址可以输入已有邮箱，没有邮箱可以输入手机号 i com， 输入容易记住的密码。完成后创建账户，跳转到登录界面，输入刚才创建的密码，这样就登录好了 cd 二账号下一条接着讲如何添加网盘。

首先呢，我们进入这个 cloud 的 官方网站 cloud 点 com， 然后找到这个 windows 系统的这个下载文件，就是桌面端，我们点击下载， ok， 我 们下载完毕，我们就直接安装 文件，一共大小是两百三十兆左右，耐心等待一下啊。 好，安装完毕了，我们打开开始菜单，找到这个 cloud 的 快捷方式，点击打开， 然后进入这个 cloud for windows 的 这个软件界面以后点击左上角的三横横杠，然后点击后尾帮助，然后选择 drop show button， 然后再选择。 然后呢我们再次进入这个菜单，选择 developer， 就是 开发者的意思，然后选择配置第三方的接口， 然后出现一个新的菜单，然后我们在下面就是网关下面可以看到，呃，你使用的新的第三方大模型的 base url 地址和这个 api， 我 们举个例子，我们填入那个 delete， 那 你要提前准备好啊，然后这里要填入这个 base url 地址， 还有这个 api， 然后这个 er， 这个宾馆，这个相对代理的意思。 好，我们填完以后直接点击提交， 然后现在试一下输入，看能不能使用，比方说我们输入你是谁， ok， 现在看这个状态基本上应该是 ok 的， 没有问题，你看下面就是 flash 和 pro 两个模型，你看现在就出现了，我是 glada 的， 但是实际上我们用的是 gasket 模型。 其他的这些部分菜单的话也非常简单，就是新建任务啊，项目啊，定时器啊，自定义啊，这个是你的日常记录啊，这是你的空间，空间，这是上下文。

我发现很多朋友使用到 cloud， 不知道如何去选择这些模型啊，今天给你们分享一下啊。 opus 的 模型主要是推理和写代码， sound 呢，主要是用于写作，润色 high 啊，就是快速回答，就是不问什么问题，消耗的算力也少，而且呢，回答速度也快啊，能力呢，也是一般般， 完了，如果是数字越大，他的能力就是越强，就比如说四点五，还有这个四点一，还有三等等之类的，他的数字越大就越强，但是他消耗算力也越多。如果我们一般写作的话，就推荐使用到三台四点五或者是三台的四。如果是 我们用于写代码，首先可以先使用到 op 四，如果 op 四解决不了的，可以再使用到 op 四点五来进行解决。如果大家也想使用到 cloud， 用来写作，科研等等，都可以点击我主页的置顶作品找到我。

目前使用 codex 接入国产大模型，我体验下来最好用的方案还能解决用原声插件的痛点。需要用到两个小工具，第一个是模型管理工具 echo bot， 它能帮你管理和切换各种大模型，甚至还能批量管理 cloud code 这类 a 阵的工具的模型比 cc switch 好 用不止一点点。第二个是插件打开工具 codex 加加，用的时候先打开 codex 加加，再通过 echo bot 切换模型就可以了。赶紧去配置试试吧。

深度使用 openclaw 的 一段时间之后呢，我得出了一个结论，对于程序员来说，别在它上面浪费时间了，这玩意就是个玩具，我们有更好用的工具，可以高质量的使用。 我知道这句话说出来可能很多人不服，但你先听听我的理由。 openclaw 做的事情呢，说到底就三件事，一个是定时触发条件判断、流程编排， 此外呢，它也负责任务之间的衔接和调度。第三个是遇到需要理解、分析、统计的节点呢，交给 ai 来决策。你看前两层，贝斯脚本全都能做，而且做得更快、更稳、更可控。真正需要大模型的只有第三层，也就是需要思考的节点。 但是 open clone 呢，把这三件事打包成了一个黑盒，看起来很智能，实际上是一个非常不稳定不可控的，就是个玩具。当你深度使用它做一个实际需求的时候呢，问题就暴露出来了，你会发现，刨着刨着，它开始失胶，开始跑偏。一个任务交下去， 回来一看，方向根本不对，你去 debug， 发现根本没有抓手，因为中间发生了什么你完全不知道。这是他的设计就有问题，他把不该交给 ai 的 事也交给了 ai， 一 旦你把确定性的流程塞进一个不确定的系统里， 误差就会一层一层往后传，越跑越歪。对不会写代码的人来说呢，这个代价是可以接受的，因为他们没有别的选择。所以你看市面上那些买了 mac mini， 部署了龙虾的人，现在在闲鱼上都很活跃，因为这东西呢，根本没用，就是玩具，就是噱头。但我现在的做法呢，是这样的， 我把三层拆回来，各司其职。 face 脚本呢，负责所有确定性的部分，比如定时触发、文件操作条件判断、流程衔接这些东西，逻辑清晰，执行稳定，没有任何理由交给 ai。 只有当任务走到一个需要理解上下文，分析情况，做出判断的节点，我才把这个节点交给 cloud code。 这也是我推荐用 cloud code 代替 opencloud 的 第二个原因，它支持脚本的 api 调用，它处理完把结果吐回来，背死脚本，接着往下跑， 完美内嵌。于是呢，我的项目的整个链路呢，长这样。 face 脚本定时触发，跑到决策节点，调用 colode 思考，然后结果交回 face 脚本，继续执行。 ai 只在该出现的地方出现，其余全部是确定性的脚本。 总结一下我的这个 ai 最佳实践，我实操下来呢，有几个优点，第一个就是稳，每一步都可建，每一步都可控。出了问题呢，我知道去哪找，不像 opencloud 那 样， 出了事只能对着黑河发呆。第二个呢，是快，贝斯脚本本来就比任何封装过的工具呢，跑得快，你没有多余的调度程，没有多余的 a p i 调用，该快的地方就是快。给你说个我自己已经跑了一个月的例子，做这个自媒体账号呢，最让我头大的其实就是选择题。 我之前一到这个环节就头大，没思路，没想法。于是我呢，就写了一个脚本，每天定时去爬音，小书， read apps， 还有 get 爸爸的热门内容，爬取清洗，整合，全都是 base 和 python 脚本在跑，不需要任何 ai， 跑得又快又稳。但爬完之后，有一步， 从几百条内容里面判断哪些有价值，哪些值得写，哪些符合我的方向？这件事呢，需要理解，需要判断，需要结合上下文做决策。这一步呢，我交给 cloud code， 他 晚上分析完直接给我输出一份整理好的 选择题文档，分好类标，好理由，我早上上班打开就能用我这个账号。目前有很多选择题都是这么来的，你看，整个列录里， ai 只出现了一次，只在那个真正需要思考的节点上， 其全是脚本在跑。这就是我说的 face。 管躯干， cloud code 呢？管大脑。所以我的结论是，对程序员来说，我们不需要一个帮我们把所有事都 包办的黑盒，我们需要的是在正确的地方，用正确的工具。确定性的问题呢，用确定性的方案来解决。只有真正需要智能的节点才值得接入 ai。 贝斯脚本加 cloud code， 一个管躯干，一个管大脑，这才是 ai 的 正确使用方式，你说对吗？

ok， 今天给大家录一下怎么样去三十分钟出一篇带时政的经济学分析论文。首先给大家介绍一下两个工具，一个是 cloud code， 是 这个页面啊，别的不行，一定要是这个编程的页面。还有一个是 codex， 就是 这个专门用来编程的，是一个很强的生产力工具，这两个工具是现在目前最强的 ai 模型，你需要充一个二十美刀的 cloud code 会员啊，或者是 gpt plus， 就 可以使用这两个东西了。然后呢，具体的操作流程就是调用我写的这个 skill， 是 一个写论文的全流程，地址是这个，然后我也会发在评论区，十分简单，就就跟这个 codex 说一下， 你去搜一下这个地址，然后他下载下来，然后直接调用就可以了。开始之后呢，他会去问你论文的类型，还有字数范围和地址日期，接着他会给你进行一个头脑风暴， 从选择题开始。选择题是很重要的，因为这是你在全流程里面为数不多可以动脑的东西，就是决定你研究题目，你看他给了这五个，你看有没有和你心意的这个题目， 当然这五个就太宽泛了，你看这这都啥？所以你要后面再去细划这个论文的研究方向。你看我说我感觉这个选择题都跟经济学不太搭，尬吗？ 然后他就说其实这五个都属于经济学类题目，这时候我就说了，感觉这个题目要宽泛，要不锁定在一个区域里面。 ok， 我 就说这个就可以，接下来就他全流程自动了， 他会自己去确认这个成不成立，然后设计研究问题，设计假设设计这个变量，因变量，这变量，那变量，然后去自己去找这个数据，自己去确定计量方法，他给出这个一切的 time， 但其实都不用考虑这个 time， 直接让他一天暴干 二十分钟出一篇得了。这是个出稿，来看一下他二十分钟出来这么一篇大致可用的出稿吧，但是肯定不是说没一点没问题， 肯定有小问题，但是小问题就后期在修缮的时候了，你看一下他第一版给我出的时候，他只出了四千多个词，四千八百个词吧啊？四千六百多个词，然后让他拓展一下到六千左右，他要去执行， 那这个时候怎么样去让他看起来像人写的？这个时候要做的就是把他丢给两个网页版的 ai， 然后让网页版的 ai 去审这个初稿怎么样？哪里有什么逻辑问题啊？或者说哪里有什么格式问题，包括这个语句的修改，你就问他说哪有 ai 味重的地方，比如说这个句式太工整，或者这个逻辑都一样，那去让他挑出来，然后让两个 ai 互相挑，就这么左手倒右手去实现一篇可以看得过去的论文就可以了。哎，其实我说实话，这论文谁看啊？尤其是经济学啊， 咱也不是拿诺奖的人，就随便写个实证就得了，对不对？我感觉学经济学就是混混的也没啥用，你说学这个计量嘛， 这些专业的东西 ai 全给跑了，这 ai 出的代码又快又好，然后数据他也都全找了，你看这数据，这表格一点毛病都没有，这图像他这些二院全出了。所以说以后的科研只会越来越简单，之前这么痛苦的学习的日子已经不复存在了， ai 带来的竞争力提升已经是巨大巨大了。你要说这算不算什么学术不端？我觉得不算，因为这是属于科技进步带来的这个解放我们的体力劳动了，对吧？你说因为之前感觉这个科研吧，也就是劳神费力， 也没有那多么多么的有技术含量，尤其是这种经济学，如果你不是那种很前沿的科技的话，需要做实验那种，那你这个写这论文，写那论文也没啥用，其实大家都知道，就混一混，搞一搞就得了。所以说 学好新技术，学会用 ai 是 现在目前最重要的事情。 ok， 关注我，获得更多 ai 相关知识。