claude code纪念谁

当所有人都在告诉你， cloud code 无敌了，靠，赖主无敌了，程序员要失业了。但是我要告诉你一个有点不一样的事实啊，限阶段的 web coding 根本就做不到真正意义上的脱手。所谓的技术平权，是建立在你至少懂一点技术逻辑的情况下。 如果你连最基础的概念都不懂，人家不是在帮你开发，他是帮帮你随机挖坑。为什么？因为很多人连最基本的两个概念都没有搞懂 啊。 l l m 和 agent。 先说 l l m 即垃圾 language model， 你 可以把它理解为 ai 的 大脑，像豆包，千问、 deepsea， 还有 g p t， 本身上都属于大圆模型， 他们负责思考、理解和深沉，但是他们不会帮你真正干活，他们只会告诉你应该怎么做。真正执行的是第二个东西， agent 翻译过来叫代理，你可以把它理解为 ai 的 双手， 他可以帮你改代码，跑命令，读文件，调项目。像 cloud code， codex 这种都是偏向于编码型的 agent。 但问题在于，其实他们都挺瞎的啊，你以为他们在认真开发？但是如果你不写好的提示词 啊，他经常改着改着就把项目改炸了，修一个 bug 照三个 bug， 还会一本正经的胡说八道。所以现在真实的状态是什么呢？ ai 能让懂开发的人效率翻倍，但是远远做不到能让不懂开发的人直接起飞。后面的 mcp， skills， 还有自动化工作流，都是建立在你懂这两个概念的基础上。他说工具怎么选？如果你是 轻度修需求，就是想要写点小工具，做点小网站和小作业。我推荐一个东西叫什么啊通一律嘛啊通一律嘛？不知道有没有人知道的，开箱即用门槛低，而且最重要的是它现在阶段是全完全免费。 但是如果你是高需求想真的做产品或者跑项目的话，我建议你还是上 call 和 calllex 这种，只不过他们都有很多技术门槛，像环境配置， api 啊，费用还有网络这种一个都绕不开。 所以别再信什么一句话做萨斯零零基础月入十万这种鬼话了啊。现在的 web 扣队你更像什么呢？像一个非常牛逼啊但是脾气非常怪的实习生，你以后得会盯着会纠错会提需求， 而不是直接放手不管。 ai 确实在降低门槛，但是他远远没有做到让你什么都不懂就能闭着眼做产品的效果。

国内终于有能和 cloud code 和 codex 扳扳手腕的产品了。 risclex 是 一个专门为 deep seek 优化的桌面端产品，由 nodjs 构建，已有七千四百加薪。它和前阵子爆火的那个 deep seek t u i 不 同，它核心只做一件事，极致优化 deep seek 前缀缓存架构，围绕缓存优先、循环设计三大支柱，全部服务一个目标 有用户测试，单日四点三五亿输入 token， 缓存命中率百分之九十九点八二，成本十二美元，同样量无缓存约六十一美元。功能覆盖 m c p 技能、系统记忆、 point 模式、语义锁影、 web 面板。作者故意只支持 deep， 感兴趣的小伙伴赶紧去试试。

cloud code 支付，他说编程已经被解决，那下一步是什么呢？大家下午好，我想先做一个现场的调查，在座的各位，有谁还在百分之百的手写代码呢？ 那么在二零二六年的五月，在红杉资本举行的 ai 崛起的系列的访谈的聚会之中， cloud code 的 创始人鲍里斯切尼就问了上面的这个问题。 那么在这个原本属于啊马农的聚会里，他就投下了一颗震撼弹，他说编程已经被解决了， 那您啊，肯定会问，那下一步会是什么呢？那咱们今天就用这个短视频来听一听啊，包里斯切尼是怎么回答上面他提出的这个问题的？ 一、从代码补全到代码精神病，那么暴利斯啊，就指着自己的手机，他笑着说，我的团队常开玩笑说我患有 cloud code 的 神经病。 这可能确实是真的，因为啊，从二零二六年的年初到现在，我没有亲手写过一行代码，这是他的原话。那么回顾 cloud code 的 起源，这更像是一场基于敏捷嗅觉的豪赌。 那么暴利斯啊，他就说，我是在二零二四年的年底加入到 ansaro lab's 的， 当时啊的行业的状态叫做打字补全，就是你打开一个 ide， 然后按一下 tab， 它帮你补全一行代码。 但我们感觉到了一种产品旋置的这种感觉，也就是模型的能力已经进化了，但没有任何的产品捕捉到这种进化的潜力。 于是我就构建了 cloud code。 但前六个月，它简直是糟透了，几乎啊就是不可用的。直到去年五月， oppo 四出现的时候，增长曲线才开始变得陡峭， 在那之后啊，每一次模型的更新，也就是四点五，四点六到现在的四点七，生产力都在不断的发生着质变。 二、为什么说编程已经被解决了呢？那么面对啊，编程是否已经被解决的争议，包里斯的回答直接了当，他说，对于我来说，编程已经解决了，百分之百解决了。 他展示了自己的工作流，他说，现在我每天都会提交几十个，甚至多达一百五十个 pr。 我并不在电脑的面前，我通过手机上的 cloud app 管理着几百个 agent， 也就是代理啊，我们当初选择了 type script 和 react 开发 cloud code， 哎，是因为它们处于模型能力分布的中心。 那么早些时候啊，框架和语言很重要，但现在模型可以自学他从来没有见过的语言和框架。如果他还不会，那么答案通常很简单，等待下一个模型，他就会了。 三、循环软件开发的未来在暴利斯看来啊，未来的软件不再是静态的逻辑，而是一系列自动运行的循环。 他说，我发现现在最酷的最简单的东西就是 loop， 也就是循环。我让 cloud 使用 curl， 也就是定时任务调度器来给他自己安排未来的任务。 比如啊，我有一个循环在像带孩子一样盯着我的 pr， 负责自动修复 ci， 也就是持续集成的错误和变机。另一个循环在盯着 twitter 上的反馈，每三十分钟就给我一个巨累的分析报告。 他继续说我，我们最近所推出的叫做 routines， 也就是历程啊，也就是这个惯例啊，这个英文啊，叫历程。那么功能啊，就是这种逻辑的产物，即使你关掉电脑，那么 agent 也就是代理依然在服务器上继续工作， 这才是未来。你不需要纠结于如何呃把握工具，那么模型会自然地启动子代理，甚至在 slack 上跟其他的 agent 进行社交协助来解决问题。 四、萨斯的启示录与印刷机的时刻当编程啊变得廉价的时候，现有的软件商业版图将迎来大洗牌。那么宝里斯他就说，关于萨斯的启示录，我最喜欢的观点源于七种力量这本书， ai 会让某些护城河坍塌，比如切换成本和流程的力量。如果 cloud 四点七能够通过迭代自动爬坡来解决任何复杂的业务流程，那么那些靠卖工作流而活着的软件公司可就危险了。 那么包里斯啊，将这一变革比作一四零零年代的那个印刷机的革命。他说，印刷机发明之前啊，只有百分之十的人识字，他们是受雇于国王的专业人士。印刷机发明之后呢，书籍的成本下降了一百倍，识字率最终普及到了全人类。 那么未来，软件将是一项发短信一样的普通的全民技能。他继续说，如果你想写会计软件，那么最好的开发者不应该是程序员，而是一个深安业务的会计师。 因为代码已经变成了最简单的环节，理解的那个领域知识才是最难的。 五、 ansoroabic 到底领先了多少？很多人都问啊， ansoroabic 的 工程师是否拥有了某种黑科技？那么鲍里斯说，他说，事实上，我们使用的模型和大家是一样的， 真正的领先在于组织架构和流程的演进。在安索罗贝克的内部啊，他说，我们已经没有手动编写的代码了，所有的 coco 语句都由模型来生成，我们的产品经理、架构师，甚至是财务人员都在写代码。 如果您是一个刚起步的创业者，您没有巨头那种必须重新培训所有人的内部的阻力，那么这是你对抗大公司最好的时刻。 那最后啊，咱们也总结一下啊，叫做通才的崛起。在对话结束前，包里斯对未来的职业就给出了预判， 他说，我们将看到更多的跨学科的通才，以前的通才啊，可能只是兼顾 ios 和前端的工程师，而未来的通才是那种既懂工程又懂产品设计、数据科学甚至是财务的复合性人才。 他在这个访谈之中就总结说，现在的技术对所有人来说都是公平的，模型就在哪里，关键在于你是否敢敢 于去放手让 agent 接管你的代码库，去构建那些你以前不敢想象的东西。 那么假如啊，您，呃，这个现在如果您听到我说的这里啊，您肯定是已经听完了，那么我也想补充一点我自己的感觉，我们公司的软件工程师现在从一月开始到现在已经完成了四个产品，完全没有变一行代码 就是跟着 cloud code 和 web coding。 当然 web coding 现在这个词啊，都已经有点过时了，真正的应该叫做代理工程这个概念。没有编一行代码，我们的软件工程师一个人干了四个产品， 就是我们公司自己内部的产品。所以啊，如果您在哪个公司工作，一定也要把这种 cloud code 这种产品使用起来来去体会代理工程这样的感觉啊。

deepsea 终于要对标 cloud code 了？没错，这家靠 api 和开源模型火遍全球的中国 ai 公司，最近悄悄搞了个大动作，组建了一个叫 harness 的 团队，专门做代码 a 阵的产品。 带队的是前量化顶级机构 t s y capital 联合创始人崔天意。浙大 a c m。 金胎大神，前 j n street 工程师。 今天这期视频，我就来给你扒一扒，这支团队到底要做什么？ deepsea 这次转型意味着什么？以及为什么？这可能是中国 ai 圈今年最值得关注的产品信号， 从聊天框到桌面应用，这一步跨得可不小。先说发生了什么， deepsea 最近放出了两个招聘岗位， agent harness 产品经理，还有 agent harness 研发工程师，地点都在北京海淀。 真正带队的人是前 t s y capital 联合创始人崔天意，他今年三月正式加入 deepsea， 出任 harness 团队负责人。 崔天意是什么背景？浙大计算机系本科，六次 a c m 亚洲区金牌，毕业后在华尔街量化巨头兼 street 工作了九年后联合创立 t s y capital。 梁文峰也是浙大出身，两人同出量化赛道，这次算是师兄弟联手。而陈德礼是 deepseek 资深研究员，负责对外发声的那位。他们俩分工很清晰， 崔天意管产品，陈德礼管传播，这意味着什么？ deepseek 不 满足于只当一个 api 供应商了，他们要做一个完整的桌面端 a 阵的产品。你没听错，不是 cli 命令行，是桌面应用 这个公式。搞懂了你就知道 cloud code 为什么好用。好！重点来了， deep seek 提出了一个公式，是 model 加 harness 等于 agent。 什么意思？模型本身只占百分之十，剩下百分之九十的体验全靠 harness。 那 harness 是 什么？ deepstack 重新定义了这个词，它包括上下文管理工具调用、文件读写、终端执行、测试反馈。这些听起来都是工程活儿对吧？没错， cloud code 之所以好用，真不是模型有多牛，而是这套工程体系打磨的足够细。 deepseek 显然也看明白了这一点，他们专门请来了前 jane street 顶级工程师崔天意挂帅带队，因为他们知道代码 agent 本质上是系统工程，不是套个聊天框那么简单。 看看 cologne 的 收入，你就知道为什么 deepsea 要现在入场？那为什么是现在？数据说话？ cologne 的 年化收入已经超过二十五亿美元，市场占有率百分之五十二。整个编程 agent 的 市场有多大？六百四十六亿美元，而且还在快速增长。 s w e bench verified 得分百分之八十七点六零，这个分数什么意思？意味着 ai 已经能独立完成很多真实的代码任务了？市场已经验证了需求，现在入场窗口期刚好， deepsea 自己还没出手，社区已经替他们先做了。而且你们知道吗？ deepsea 还没正式做产品，社区已经帮他们验证了需求。 deepsea t u i 这是一个开发者自己做的 deepsea 版 qq code， 用的是命令行界面，在开发者圈子里已经走红了。 github 上星量持续增长说明什么？说明开发者确实在等这样一款工具。 deepsea 现在要做的就是把社区探索的路正式收回来自己走， 不做翻版，做更适合中国开发者的 cloud code， 那 deepsafe 做代码 agent 有 什么差异化优势？我总结了四点， 第一，极致性价比， a p i 价格本身就是 deepsafe 的 杀手锏，桌面端产品大概率也会延续这个策略。第二，中文优化， cloud code 再好，对中文和国内开发习惯的理解始终不如本土玩家。第三，本地部署。 对企业用户来说，数据安全很重要， deep sec 的 私有化部署能力是加分项。第四，数据飞轮用户越多，反馈越多，模型和产品会越用越好，形成正向循环。 你知道吗？同一周，三个大玩家全出手了。而且更有意思的是，这一周不只有 deep seek 在 行动， google i o 发布了 antigravity， 二点零是独立桌面应用正式入局，代码 agent astropix 收购了 stainless， 这是一家 api 基础设施公司，进一步强化生态。 deepsea 组建哈尼斯团队，是中国 ai 公司第一次正面入局这条赛道。同一周，三大玩家全部出手，代码 agent 这条赛道本周正式开打。 七百亿融资加 acm 金牌大神带队， deepsea 这部棋不简单。最后说说战略性，哈映号， deepsek 正在推荐七百亿元融资，这个数字可能创下中国 ai 最大单笔融资记录。而崔天意的加盟，说明 deepsek 不是 随便组队，是真的在用顶级人才建顶级团队。一个 a c m 金牌大神前 jay street 工程师来带队做代码 agent， 从模型公司到产品公司，这一步战略转型信号相当清晰。好模型不等于好产品， deepsek 要补课了。 好，总结一下， ai 竞赛正在从刷分转向做产品模型能力固然重要，但谁能做出好产品，谁才能真正赢 tipsy 的 下一程。从技术领先到产品领先，这一步值得关注。

大家好，今天给大家分享 cloud code 的 操控 kimi ceo i 的 原理啊，我最近用的比较多啊，因为确实太省 token 了，能把我的产出的量极大的提升，所以也给大家再做一期深度的拆解 啊。我们先给结论啊，给操作方法怎么用其实比较简单啊，你就把 kimi code c o i 的 官方文档发给 cloud code， 然后他读文档，读完之后他就能理解怎么去操控了，这个就一步就到位了，其他的什么都不要做， c c 其实是非常聪明的 啊。然后我讲一下原理啊，首先做两边的架构对比啊，其实 kimi 跟 carl code 这边的架构是大差不差的啊，可能 kimi 这边参考的会多多一些。然后基本上就是一个 carl code 的 拍摄的翻版， 包括这些代理搜索， mini 行这些都差不太多啊，这就是一个架构的双栏对比啊，这个我呃简单解说一下，就是告诉大家为什么调用这么丝滑。首先有一个 print， 呃， curlcode 通过这个 print 的 调用呢，就会取代我们平时的打字，就不用去打字，跟这个 kimi c y 沟通了，这个 print 就 解决一个是一个管道，把提示是从这个管道喂进去，然后结果就从这个管道吐出来， 然后就 ok 了。然后这个 yolo 呢，是一个全 pass 的 一个一个命令就是呃， curlcode 的 调用， kimi 就 用这个，这个命令之后就不用点什么，批准了它这个就没有了，它全都是自动批准。 那第三个呢，就是中间的过程，这个 card code 也是不读的，它只要 kimi c y 的 结果，所以给个快的，它就不会输出过程了，只反馈最终的结果，所以这三个开关加在一起呢， kimi c y 就 变成一个把文字输进去，然后文字输出来的一个黑盒， 然后 card code 呢，就直接能通过管道去调用它，所以就很方便，非常的丝滑，这是一个调用的流程。就是首先你的 c c 呢，肯定是需要评估这个任务本身的 啊， c c 比较聪明嘛，所以他当时回关是非常合适的，像他就有点相当于你公司的高管。然后他去分析了之后啊，就需要判断什么活交给 timi 合适，什么活他干合适，然后适合 timi 干的，他就开始写提示词， 然后写出高质量的提示词啊，这个提示词绝对比比我们自己写的那个质量高太多了。然后呢，他就通过这个高质量的提示词发给 kimi， kimi 呢？接到了提示词，通过管道收到之后，他就去开始去干活去了啊，而且这个是能多个 kimi 一 起干活的，可以放出多个 kimi 的 a 卷一起干活， 然后 cloud code 可以， 然后接下来就验收结果不合格，然后再返回 kimi 接着干，然后 kimi 同时还能这个承担这个质检跟审查的功能，还可以呃， cloud code 还能放出多个，启动多个 kimi 进行不同维度的一个质检， 所以全程下来 cloud code 的 指向跟判断，然后这些写跟查都给 kimi 在 干，所以非常省头等省了很多。然后这是一个写文章的举例啊，就比如说我们写啊，小说啊，或者写写那个公众号之类的， 就是 kimi 他 会组装这个提示词啊，设定啊，角色前文这些，然后 kimi 来写，然后再验收，初步验收一下，然后最后最后再派 kimi 进行这个文章的连续性 ai 位跟逻辑的这个三路的质检，质检合格了 就过了，质检不合格，然后让 kimi 再返工再改。所以 cloud code 其实就是一个监工的角色，它 top 肯能省很多，百分之百到十五吧。 然后这个是一个翻译网站，嗯，我自己有做英文的网站，做了一个大战，这两天在翻译成 西班牙语。那西班牙语呢？你让 cloud code 全部翻译，那绝对是一个很大的量，也不是说会干很久了，只是说非常费头肯。 但是呢，翻译这个工作其实给 kimi 干就非常的合适啊，就是每个模块啊， color code 就 指挥他翻译，翻译完然后自己检查一下，没问题再接着翻译，基本上就这个链路一直下去就可以了。而且在这个过程中呢，还能让 kimi 自己进行独立的审查， 翻译完之后再审查一下合不合格，然后最终啊 color code 进行一个验收，然后我在做网站的时候还让他进行测试，就是 color code 可以 去 呃让 kimi 的 a 卷进行整个网站的全功能的测试，就是打开每个页面进行个浏览测试，所以这些重活累活都可以交给 kimi 去看，非常省 tokyo。 然后这个是第三个概念，就是你的数据量，如果你要分析很多数据量的话，那其实，呃， cloud code 来分析确实也是很烧 toky 的。 呃，所以还是要用 kimi 去做一些数据清洗啊，然后统计分析，然后分析报告啊，这些都可以让 kimi 干。 kimi 其实智商挺高的，绝对是够用，当个小当 google 的 小弟是没问题的 啊。这个是市场调研的举例啊，就比如说你们要做一些市场调研，无论是电商啊好，还是大家是金融机构的，要写报告也好啊，这种多路的多线路的调研啊，量非常大的调研，你都可以交给这个这个 kimi 去干， 包括行业的规，行业的分析，竞品的分析，然后用户的画像这些都可以放出多录的 kimi 去去分析，然后结果汇总之后，呃 cloud code 再进行一些验证跟排查，就能出报告了。 最后做一个总结就是，呃，这个操作体系呢？ send token， send token 就 代表着你的 cloud code 可以 有更多的产出， 相当于如果是五倍的话，那你可能就多了三四倍的产出，而且 kimi 是 能保证质量的，呃，一个 ai， 所以 大家也可以多用一下这个吧，我觉得是挺好用的。好，今天的分享到这里，谢谢大家。

兄弟们，你们听说了吗？ cloud code 支付说编程已经解决了，他说二零二六年之后，他再也没有亲手写过一行代码。这是什么概念？就是现在你不用写代码，也能一天提一百五十个 pr。 关键是什么？关键是你得懂 harness 工程 这个词最近在圈子里太火了，就是教你怎么驾驭 ai agent， 让它替你干活。有人可能会说，这不就是提示词工程吗？错了，这是第三次技术跃迁，从提示词工程到上下文工程，再到现在的 harness 工程，完全不是一个量级。 我最近看了这本书， harness 工程从上下文管理到 agent 系统构建，真的太牛了。这本书是国内第一批系统讲 harness 工程的， 作者邢云阳，是联通云的 ai 专家，书中教你意图识别、反思模式、 code、 act 行动，还有分布式记忆，既能卸载这些硬核技术，关键是代码都能直接用，还配视频。最厉害的是什么？这本书教你复刻 cloud code， 自己搭建智能体平台。 不管你是工程师、架构师，还是想转型的程序员，这本书都能帮你建立核心竞争力。别等了，赶紧上车，解锁 ai 时代的新玩法！

大家身边如果有一些真正在谈论和使用 codex， cloud code 这样的人，珍惜他，去和他们交流，去和他们做朋友，你进步的概率是更高的。他们普遍都是认知高、执行力强、信息整合能力强、探索欲旺盛的一群人。 就你想想，一个人去主动的拥抱、关注、学习最前沿的这些领域，并且能够真正的去实践他。首先一个他们一定是眼光好，认知高的。再一个进取心强， 执行能力强，持续学习的这种精神好，就你和家人待在一块，你的信息密度，你的思维方式都会整体被拉在网上。

兄弟们，千万别碰牢扣的，碰了你这辈子就完了。你会每天不想吃饭，不想睡觉，你就盯着那个尾巴扣顶，开始敲敲敲敲敲，然后觉得自己是那个造物主啊，救世主啊，上帝啊，佛陀啊，你就觉得这个世界都是你的了，然后你就每天 歪不扣顶，歪不扣顶，歪不扣顶，然后每天在家里面浑浑噩噩的发挥你的创造力，然后把你所想到的一切东西给造出来，千万不要这样，兄弟们，如果你这样了，那，那我也要这样了，嘻嘻。

想想以前你要请大佬请客吃饭，你得要花多少的钱？而现在 cloud code 和 codex 可能是你认识的人中最聪明的一个了，而且你只需要每个月为他花一百多块钱， 你就能够问他无数的问题，且他不光能够回答你这些问题，还能够直接帮你把这件事情办掉。这个值多少瓶茅台？

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。

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！

朋友，我求你别去碰克拉扣的，真的碰了这辈子就完了。我跟你讲，用克拉扣的带来的正反馈和多巴胺，对我来说已经大于玩游戏的快感。玩游戏你打完一把还得开下一把。用克拉扣的，你脑子里想啥？他给你做啥？一行代码都不写东西就能跑起来。你会发现， 一个十八岁以上的成年人，能稳定用上克拉扣的，他将会打开全新的视角， ai 带来的技术平权，给更多不会硬性技术的群体机会， 以至于到不想睡觉，不想出门，甚至来说不想无效的社交，一睁眼就是想打开电脑跟他聊天，上个厕所都要想下一个项目要做什么， 更可怕的是什么？有些人压根就不会写代码，比如我就靠跟可乐扣的聊天，一个人就能做出一整个产品，上线就要开始赚钱。所以我先把丑话撂这。 你要是脑子里有那么一丁点想法，有那么一丁点不甘心打工的小心思，千万别碰他，因为你一旦上手，你脑子里想要啥，他就给你做啥。想要工具，想要网站，想要 app， 还是想要自动化，他是没有任何边界的。

朋友，我求你别去碰 cologold， 真的 碰了这辈子就完了。你会不想睡觉？不想出门，不想搭理？朋友？一睁眼就是 web coding， 玩三角桌，玩计算机，有意思吧？ cologold 这个劲比他们上瘾多了，你下班回家只想打开 cologold， 更可怕是什么？是有些人压根没工作就天天宅在家里，从早到晚的 web coding， 凭着一股劲瞎敲代码，一敲就是一整天。 所以我先把丑话撂这。要是脑子里有那么一丁点想法，有那么一点点创造力，千万别喷他，你一旦上手，你脑子里想要啥，他就能给你做出来啥。 想要个 app 做，想要个网站，没问题，想做个工具，轻轻松松，他没有任何边界。 而且我跟你讲，它还不贵。你要是不想了解 clockcode， 行，划走，别关注我。你要是不想知道怎么把 ai 工具榨到最后一滴价时也行，划走，我给不了你任何东西。别说我没提醒你哦。