gemini有类似的codex吗

那这两天我同时用 codex、 cloud code 和 gemini 去重构我一个网站，所以切身的体会了这三个的不同。如果说你也想知道他们在时弹当中有什么样的区别的话， 那应该对你有一点点帮助。那我这两天要优化的是这个产品是我之前做的一个生成视频的网站，那主要是对操作区和首页的 ui 做了一些重构优化。 那我是在谷歌的这个 anti gravity 工具下面去操作的， 同时打开了 codex、 cloud code 和 gemini。 那 首先我是先让 gemini 去优化，因为 gemini 三 pro 据说很厉害，但是我还没有深度的使用，所以我就先让他去尝试了一下，我把我的需求告诉他，结果一顿操作之后，我发现根本就用不了我一千五百行那个 文件，他在有一个组建的结尾的地方，应该是换行出了错还是什么一个非常低级的错误，但是他一直就没有修复，我告诉他很多次他都没有修复成功， 所以我最终放弃了。接下来我就用 cloud code， 我 把提示词也稍微换了一下，先让他去重构我一千五百行这个大文件。因为如果不把它拆小，你后续再做重构其实更容易出错，所以我就先让他重构这个文件。 它的分析看起来是非常细致，一路下来把一个大的文件大概给我拆了，有记得有八九个组件左右，拆的力度是非常细的，但是同样它不仅把整个国际化，也就是翻译这一块出了问题，而且 我某一个核心的功能完全被它漏掉了，所以这算是非常严重的问题了。当然至少它还能运行起来 比 gemini 要稍微好一点， gemini 是 根本就没有运行起来，整个文件就报错。最后我就让 codex 来试。 codex 可以 说是人狠话不多的典型，它没有像 co cloud code 这样给我大幅的解释 他的开发计划，基本上没有说什么，几句话，非常简短的说了他要干什么事情。 ok， 接下来就开始干活，也是很简短，你看从他开始干到结束 也就这么一点就完全搞定了，一次运行没有出任何错误。而且他把这一千五百行的文件给我重构的非常的合理，大概拆成了七个组件。那有了这个重构，我后续再去改 ui 其实就不容易出错了， 所以我后续的重构就是基于 codex 的 更改基础之上的。那从这个事情上我就发现 jamimi 处理这种大文件，他是很不擅长的，至少在这个案例当中，那 cloud code 呢？看似很细致，但是稳定性也不咋地，只有 code x 一 次性完成。我之前也看过很多人对于这三个模型的一些评估， 包括这些大模型的刷分，但是只有真正的去实战应用，你才会 切身的感受到他们的不同。当然我觉得这些模型它各有各的长处，只不过在我这个场景当中，我觉得 codex 表现的非常好，因是因为它是一个重构为主的任务。那在前几天，我做了另外一个， 因为我要去给我幼儿园的女儿上一个 ai 课，所以我用 jammy 做了几个课堂的游戏。那 jammy 完成的非常好，所以他做这种快速的圆形，对 y 要求比较高， jammy 是 他的， 这是它的擅长领域。那 cloud code 呢？我后续的这些 ui 的 优化，其实很多都是 cloud code 来完成的，它对 ui 的 细节把控做的很到位，这个要比 codex 在 ui 上的审美 cloud code 要好很多。所以我们切到这张图来看一下。 codex 就 像一个扫地僧一样， 话不多，但是干的稳准狠，非常像一个成熟的工程师或者架构师，所以它适合干什么呢？这种大规模代码的重构，这三个一定要让 codex 去做这样的事情， 而且它的稳定性非常的高，它适合去做你的系统的架构，给你搭框架以及后续的架构级的调整，都适合 codex。 那 cloud code 呢？它很认真，很细腻，你看它给你出的开发计划 都有一米长，那它的前端的审美也比 codex 要好，但是它容易出的问题就是想多了， 比如说那个文件，他给我拆了大概接近十个组件，拆的力度非常之细，列的计划非常之多，但是做出来以后发现他把我很多的翻译搞错，把我一个核心功能搞掉， 所以他的稳定性其实不如 qd x。 但是他在我后续做 ui 的 细节打磨的时候，他 的审美和细节做的是要比 codex 要好的，所以它更适合在框架搭好的基础之上做细节的 u i 的 优化。那杰米奈适合做什么呢？ 他真的属于灵感型的选手，做圆形很快，而且很有创意，但是在复杂的工程面前容易翻车，就像我这次一样，根本就跑都跑不起来， 文件结尾都出错。所以他的强项在于快速的原型生成，适合去验证我们的一些想法，做 mvp 他 很适合， 所以如果这三个你要去搭配的话，那我们在前期做原型 mvp 适合用 gmail 来快速出效果，中间搭架构我们可以让 codex 来上，最后再做 ui 的 细节打磨，可以让 cloud code 来上。 当然模型现在进化的非常快，我现在说的这些呢，只是针对我这个项目，以及我目前的认知，以及目前模型的一个进展程度，但是也有很多可以 补足它们的短板的方式。你比如说在 cloud code 里面有 skill， 其中有个 skill 就是 专门做前端设计的一个 skill 叫 frontend design， 那这个 skill 是 完全可以在 codex 的 这个里面去安装的，那我刚才也试了一下，完全可以安装，并且你可以在 codex 当中调用这个 skill， 让它去做 ui 级别的打磨， 那有了这个加持， codex 的 ui 能力就会有个大幅提升，所以这算是一个外挂，来弥补 codex 它原生在 ui 能力上的一个不足。所以这就是我通过这个项目的一个实际感受，这三个模型的差异，以及如何去为 codex 增强它的 ui 能力，希望对大家有帮助。

codex、 cloud code、 gemini、 openclaw， 这四个工具究竟在什么场景下是适合的？在什么场景下又需要互相串联起来？今天这个视频不废话呃， 我将会带着大家去看一下我日常是怎么去使用的，把这些经验也分享给大家。首先呢，我们可以看到啊，这四个工具呢，其实有各自适合的场景，比如说 codex， 它其实适合去抓取一些信息，去做一些批处理和定时任务 啊，或者说去要逐步推进一些步骤的时候，它可以开启这个全自动化的流程。那么 cloud code 呢，它可能会更加偏向于去写一些底层的代码，或者是去编写一些 skill 啊，尤其去适合去做一些打底层的一些能力。 那么呃，这个 openclaw 呢，它更加适合去把人啊，还有设备以及我们自己的这些 agent 和 skill 串联起来，可以在一些出差路上，或者说你在不方便去使用电脑的时候， 采用这个 openclaw 去把一些任务推送到对应的我们这个手机的飞书啊，钉钉啊，或者是用这些外部的这个沟通工具去给你的这些智能体去下一些这种指令。那么 germina 呢，其实它会在文本转 啊，这个图片或者图片转文本的这个方面会比较强，所以说呢，他可能会适合去生成一些图片，或者去生成一些设计稿。好，那以上呢，我们简单的做了一个了解，包括我现在的这张屏幕，其实也是用 啊这个 codex 帮我写的啊。那么 codex 呢，其实在这方面抓取信息，输出一些网页其实也还是非常强的，最关键的是它的这个费用也比较便宜，所以那我们用一个案例来看一下，举个例子 啊，比如说我们要去看生成一个这个 ppt 啊，生成一个 ppt， 那 么一共呢会分为五个步骤，第一个步骤呢，可能要去做一些信息的抓取，是吧？然后去做一些定时任务，那这个时候呢，可能会是要需要用到就是 codex。 举个例子，比如说啊，我现在这里呢，就会有一些定时任务啊，给大家看一下。比如说呢，我会去抓取每天的一些早报，比如，比如说在这里 啊，每天都要去按照我自己定的这个标准去执行这些，去抓取一些早报。那早报的这个啊，效果呢？给大家看一下啊，举个例子，比如说啊，这些，呃， 这个每一天的这些新型的科创版的一些这种，呃，关于 ai， 关于人工智能、关于商业航天的一些新闻或直接推送过来。那么后续呢，还会有一些 github 的 一些项目，那它的这个任务呢，是完全自动化的再去做的啊，完全自动化， 也就说首先我们可以用这个，我们可以用这个，呃呃 codex 去做一些自动化的任务啊， 其实这样，那么除此之外呢啊，本身啊，就这些 skill 啊，这些 skill 可以 用 cloud code 直接进行编辑啊，直接进行编辑， 或者说我们打底的去做一些这种小的网页，或者是去做一些这种生产化系统的时候，可以用 cloud code 来去完成，因为它呢本身也可以去支持一些啊， s d d 就是 spot coding 啊，不像是原本完全之前的 web coding 这种方式。那第三个呢？是 codex 啊，第三个是 这个 codex 呢，它其实可以将前面的这两个东西串联起来，举个例子，比如说我们之前的一些这个网页的一些输出，还有一些文章或者是一些早报，其实它可以把这些 skill 和我们前面抓取到的信息做一个串联。那第四步呢， 可以根据这些早报和抓取到的信息，去让 notebook lm 去帮我们生成一些 ppt 啊，然后举个例子，比如说我们做到的一些 ppt， 大家可以看一下 啊，比如说这个也是我们之前做的啊，这个一些 ppt 的 一些啊，效果对吧？啊，它的这个效果还是非常不错的， 给大家看个大概啊。那么最后呢，就是如果你正好也是在出差途中啊，那么这个时候你可以用这个 open club 去接入到你的个人微信，飞书钉钉、企业微信等等，然后去把这个信息给你推送过去，或者说你不太方便查看电脑的文件，那你就直接让这个 啊，你的这个龙虾去帮你把这部分内容抓过来。所以以上呢，就是呃，我在使用了这么长时间，这个这几个工具给大家去做的一些总结啊，如果说有问题或者是想要去交流的话，也欢迎大家在评论区或者私信啊，谢谢，拜拜。

gemini 也出桌面端了，我用它做了动画，开发了游戏，还尝试了一系列的常用功能，还真有点平替 codex 的 意思了。就在昨天 google i o 开发者大会上，发布了一系列面向模型搜索、开发者工具和多模态创作的一整套 ai 更新， 有新一代基础模型 gemini 三点五，有融合了 nano、 banana 和 vivo 等模型能力的多款桌面端 agent 的 重度用户。 我们也终于等来了 google 版的 codex itigraphy 二点零，我已经迫不及待想上手玩一玩了，那么话不多说，马上实测。嗨，这里是头哥不请自来的 ai 频道，我们先来看一下它的界面，如果不仔细看，我真的以为自己打开的是 codex。 左边是项目和对话任务，右边是主要的对话窗口，对用过 codex co work 或者其他桌面端 a 阵的工具的朋友来说，基本没有任何的学习门槛。这里可以看到， atigraphy 已经把刚刚发布的 gemini 三点五 flash 集成到了模型列表中， 而且之前 it gravity ide 版本里已经支持的模型也被保留了下来，比如 cloud sonic 四点六，还有 cloud ops 四点六。光是模型种类这一点， it gravity 就 比 codex 丰富了不少。 所以接下来我们就通过几个案例详细盘一盘 it gravity 的 能力到底怎么样。第一个案例当然是制作我们熟悉的 remotion 动画视频，之前的节目里，我们已经详细介绍过如何使用 codex 配合插件市场中自带的 remover 插件制作像这样的动画效果。但 itagraft 有 一个很明显的区别，它并没有自带的技能库和插件市场，所以这里我们先要安装下这个技能。 我们先新建一个项目，然后把 remotion 最佳实践这个 scale 手动安装到项目的点 a 阵子文件夹中。接下来我们就直接输入这段指令，使用 remotion 制作一个介绍 it graffiti 二点零的动画视频，要求浅色主题，将 logo 与 logo 的 配色融入到视频风格中。 输入完成后， a 阵的没有马上开始写代码，而是先开始分析我们的需求以及当前项目里这个 remote skill 的 能力。然后他先给我们生成了一版详细的实施计划。 这一点就和 codex 的 工作方式有着明显区别，因为我们一开始并没有主动开启 autograph 的 计划模式， 但他仍然先进入了计划阶段。从体验上来看， itgraphy 这一点很打动我，所以这里我先检查了一下他的实施计划， 确认整体思路没有问题之后，就让 agent 继续执行，并自动渲染出了视频文件，你看效果是不是还不错？第二个案例我想稍微上一点难度，我们让 agent 使用 react 加 three 点 gs 开发一个三 d 太空设计游戏。 这一次我们直接开启 atigraphy 的 计划模式，先不让它马上写代码，而是让 agent 先和我们讨论具体要做成什么样子。这点就很像 codex 里的计划模式， agent 会一步一步向用户确认游戏细节，比如核心玩法是什么， 是固定视角还是第三人称视角，有没有剧情模式，有没有关卡推进等等。待所有细节都确认完成以后， agent 就 会生成一个详细版的实时计划，确认没有问题，我们就让 agent 继续执行。 经过几分钟的开发，一款打开浏览器就能玩的三 d 太空设计游戏就搞定了。到目前体验下来，我们的感觉是， atigraphy 并不是只把 codex 的 界面复刻了一遍。像这种面对复杂任务时停下来先把任务规划清楚，再一步一步执行的能力， 是现代 a 阵的终端里最重要的能力之一。最后，我们再来测试一些平时经常会用到的场景，比如 codex 里的自动化功能， 它可以让 a 阵子定时执行一条指令，每天帮你检查信息、整理资料或者生成固定格式的简报。而在 atigraphy 里，这个能力叫做定时任务， 它提供了几乎相同的能力，比如，我们可以指定一个每天都要执行的指令，每天早上九点检查 github training 里推荐的热门开源项目并输出中文总结。 创建方式也很简单，你可以像这样在定时任务菜单里直接添加，也可以在聊天窗口里通过杠 schedule 加上这段自然语言描述，直接创建定时任务。 这样一来，它就不只是一个你输入才会工作的工具。甚至在一些固定的标准任务上，它已经几乎可以替代像 openclaw 这样的常驻智能笔了。 下面我还想测一下 itigraphy 能不能生成图片。在 itigraphy 里， agent 也同样继承了自家的 nano banana 生图模型，我们只需要在提示词里明确要求它生成图片， agent 就 可以直接完成图片创作，这个能力对内容创作者很有帮助。 最后， ideography 还带来了动态 sub agents 功能，就是一个主 agent 带领一群专业的子 agent 一 起完成复杂任务。我们可以直接在体脂词里指定使用 dynamic sub agents 创作多个子智能体。 然后 atigraphy 就 会自动启动紫 a 阵特并行处理每项工作。展开右侧边栏，可以看到每一个子 a 阵特都在并行工作中。把复杂任务拆分成多个紫 a 阵特之后，每个紫 a 阵特只需要专注于一个非常垂直的小领域，它的 目标更清楚，上下文更集中，出错概率也就更低。这次体验下来，不敢说全新的上下文更集中，出错概率也就更低。这次体验下来，不敢说全新的 atigraphy 可以 平替 code， 但确实值得你认真尝试一下。 桌面端 a 阵子越来越卷，可实用的工具也越来越多，希望朋友们都可以用上能力更强，成本更低的好工具。智能指手段，人类才是答案。这里是头哥不请自来，我们下期再见，拜拜！

不敢相信，昨晚谷歌搞了个大乌龙，在宣传自家 antigravity 的 时候，居然展示了一个文件夹，名为 codex， 这下可把 openai 的 人乐坏了，连 codex 的 负责人都在推特上说不敢相信，不可思议， 这说明啥？原来谷歌自己的工程师也知道自家的 jamal 就是 路边一条，自己都不用是吧？ 除此之外，新发布的这个 antigravity 二点零，看看这界面，这侧边栏，这交互模式，这整个外貌和 u i u 叉，这不妥妥的抄袭 codex 吗？但是功能又没有人家做的多，简直就是一个初级版的 codex。 好 在新版本的 jamila flash 三点五看起来还不错，速度挺快的，性价比也不差。 看来谷歌的算力还是很够的，不愧是基础设施最强大的 ai 公司。但是现在人家 open ai 和 astropik 正打得激烈，一个在拉高智能体的智能水平，一个在卷各种日常操作，但谷歌你就端了个这么东西出来， 所以这 jimmy 奶没人用不是也很正常吗？我也不是在这里说风凉话，我也是 jimmy 奶的老订阅用户，但我已经很久没有使用 jimmy 奶了。 问答水平比不上 gpt， 智能题水平比不上 cologne， 典型要啥没啥，但啥都有一点让大家记得， jamal 还是上次 nala bla 展现出来的水平， 但是现在人家 gpt 画图的水平很明显已经反超了呀，你这发布会就发布了个三点五， flash pro 也不知道长到哪去了。所以问题来了，到底是谁还在用 jamal？

大家最近有没有发现，把 codex 作为变成主力的人变多了？我是从去年八月左右开始，主力一直是 cloud code， 虽然贵，但是我试过很多其他便宜的模型，包括 codex、 jamming， 还有几个国产模型，但这些模型便宜是便宜，解决不了问题啊。而我最近用 codex 感觉不一样了。 第一个变化就是后端能力。半年前我用 codex 觉得它和 cc 差距很大，但最近用下来，我觉得它已经非常接近 cc 了，很多日常开发，前后端联调需求实现它已经非常稳定了。 第二个明显优势是前端， c c 写后端逻辑确实强，很多复杂业务它能一步到位。但是涉及到前端，无论你是直接开发还是把设计图丢给他， c c 很 容易写出那种 ai 味儿很重的界面，这一点 context 就 好了很多。你把设计图直接丢给他，他对布局、视觉、层级、还原度的理解会更接近设计稿。 对我之前的那些前端开发的视频，其实你完全可以把设计稿丢给 codex， 不 一定非要绕一层谷歌的 a s studio。 综合以上体验下来， codex 可以 说是性价比非常高了。所以我现在已经把 codex 当做主力工具了，反而是找出解决不了的问题，再考虑用 c c。 所以 你们现在是用 codex 还是 cloud code？

震惊了！ ai 编程现在已经不是选 collog 的， 还是 codex 这么简单。这个项目叫 oh my open agent 给 top 当前约五十七点七 k stars chris 一 天前同步还有五十七点四千 rise 周榜给到三百六十五 stars day。 他 想做的是 agent harness， 把 cloud code， codex， cursor， open code 这些工具编成一条生产线， team mode， ultra work， hash and code added l s d 和 a s t grip 全都围着一个目标，让 ai 不 只是回答，而是并行干活。关注我，每天带你拆一个正在爆发的 ai 新趋势！

新手入门 ai 控屏工具，从憨到啦大白雪终于来啦！这款产品是居家的 jimmy 的 ai studio 主，主打一个省事，还不需要你搭建任何复杂的环境，打开即用，重点是还不用钱。 然后它的意外审美是在我心中真的是排第一名的，它也支持你做一些三 d 模型以及手势交互的一些动态玩法。最后利用去年刚火的一个圣诞树的手势交互玩法，基本都是基于这个产品做出来的一些效果，包括我平时一有什么新的想法的话，我也会只用它来帮我跑一个 demo， 而且特别方便，我可以直接发链接给我朋友，我不需要去搭建复杂的一些工具，对于新手特别的友好，所以这个产品我必须会给到他一个好。让他美中不足的就是他的护端工程能力会比较弱，如果你是想要掉外部的一些 a p r 或者是接入数据库的话，他就比较的麻烦， 但他的其他功能基本都能满足小白的一个开发需求了。然后第二个产品就是大家非常熟悉的高的扣的，它的圈内口碑非常的好，不仅能够帮你携带吗，也能帮你做测试这种运行，然后解决 bug。 那 么这个产品也有一定的门槛，就是你需要自己去安装，去搭环境，然后选模型，而且它还没有界面，基本都是基于命令行所运行的。 对于新手小白的话，你可能还需要花一定时间做前期准备，之后你再去喜欢这个产品，你就会觉得特别的友好，所以我先给他一个顶级， 然后第三个产品， gbt 家新出的新出的一个工具，然后不得不说他整个界面设计特别的清爽，非常的适合小白。就很像我们平常打开豆包的形式，左边是一个任务栏啊，后边就是一个聊天窗口了， 什么复杂的终端啊，以及代码文件全部都给你隐藏到右边的侧边栏了，也不怎么需要你自己去看代码，你知道哪个点他是支持的任务同时跑的，所以平时只要一次性的把你的需求给到他之后，然后你就可以开开心心的去摸鱼了。 嗯，最喜欢的就是让他去帮我做一些最新的测试，并且截图给我，所以我就要中午只要看一些截图，现在最终的效果就好了，我觉得特别方便，特别适合我这种男人，所以这个产品我要给他一个哈， 我们这一款产品来自我的特色，然后这款产品其实我已经用了一年多了，说实话我觉得他月钱已经淡了。 它早期主要是针对开发者设计的一款产品，所以它整体的界面设计会偏向传统的 id 工具，又特别适合你去做一些大型的项目文件。对我的体验来说，我觉得它的模型能力呃，就是比较一般，也不像我们刚刚说的那么前面几家的一个这种效果，所以我会搞到它一个是人上人。

零零后马龙一个视频讲明白三个编程 agent 的 体感区别， caller， cloud code code x 天天有人吹，到底有啥不一样？听完你比大部分程序员还门清。 caller 是 个图形化界面的 ui， 呈现的感觉是个代码编辑器，核心是后面的 ai 随便切。 cloud gpt gemini 写不好再换一个体感就像你坐在旁边的同事，脑子还是能换的那种。 另外两个登录官方账户之后只能用他们公司自己的模型，都是命令行在黑框打字，用法完全不同。可 outcode 像一把瑞士军刀，你指一个问题，他推理一下直接切进去去修， 能接工具，能派小弟分头干活快种狠。但是对代码的整体情况没有那么明白。 codex 风格相反，一个需求或者 bug 说出去，他先把整个项目看完一遍再去下手， 所以体感非常慢，等三十来分钟很正常，但是经常一次性成功改的全面说人话。 coser 是 编辑器， ai 脑子随便切。 cologad code 是 瑞士军刀，指哪打哪。 code x 是 解剖刀，慢，但是一个没漏。下次聊聊这三个月费怎么买最便宜？评论区说说你最喜欢哪个？

如今 ai 编程工具爆发式增长， cloud code codex、 deep seek、 tray、 cursor、 copilot gemini， 各种工具模型眼花缭乱，不知道怎么选？今天带你一口气理清楚这些 ai 工具。目前使用 ai 编辑代码有这四种场景，第一种，网页对话， 这是每个人最初接触 ai 编程的方式，打开浏览器接代码，问问题，得到答案，不需要安装任何东西。由于浏览器的限制， ai 无法直接获取本地文件，需要我们手动复制粘贴代码。 几乎所有的大模型公司都有网页版，大家常用的网页 ai 有 掐着 gpt、 deep seek、 豆包和 kimi。 第二种，在 ide 上安装 ai 工具插件， 比如在 vs code 上安装 git copilot gemini code assist， 这种还是以自己写代码为主， ai 工具感知上下文，自动补全，甚至现在也已经发展出 agent 能力，不再是你问一句，他答一句，而是你给一个任务，他自己规划后续步骤，比如自己读项目文件， 自己写测试代码，自己执行终端命令，自己安装依赖软件，自己根据报错进行修复。第三种， ai 专用 ide， 也就是为 ai 定制优化的集成开发环境，比如基于 vs code 的 深度改造的 koser， 字节跳动开发的 tree。 相比于插件 ai 工具的 a 阵的能力，专用 ide 能够更底层地看到你的整个工程，比如你最近打开哪些文件、光标位置等底层能力，其他的代码补全、闭环能力也进行了更底层的优化， ai 方面的使用会更流畅， id 一 内部都内置有模型，也可以自定义添加其他模型。第四种，终端工具，目前比较流行的是 cloud code c i i， open ai codex c l i d c k t u i 等，它比前面的所有场景都更激进，丢弃编辑界面带来的额外开销， 追求最极致的 agent 处理能力。你平时最常用哪种 ai 编程方式？欢迎在评论区分享补充。

从夯到拉，瑞聘下国内外 ai 大 模型遇三家叉， gpt、 cloud， java 都可以直接给导航。 gpt 大 模型老祖了，全能选手。最近 gpt 五点五模型登顶 image 二，深途无敌， promax 也好用。如果只能开一家 ai 会员的话， gpt plus 是 当下性价比最高的套餐了。能力均衡，幻觉率低，量大，管保不编程的话，额度啊根本用不完。 cloud 编程工作首选当下智力最高的模型， 思维严谨，不拍用户马屁。编程能力无底。 a 阵的也好用，但个人用的话， tokyo 很 贵，容易啊，掏空钱包。最近 cloud， oppo 四点七不说人话了，再加上经常封号还要实名认证，普通用户全退。乔布奶现在其实已经不够行了，降到顶级吧。本来最强的是原生多模态，世界知识丰富和 前端设计能力强，但最近啊，视觉能力被 emoji 二超越，而且魔性降至很严重，快跟豆包做一桌了。不过以谷歌的实力和神态，下次发魔性应该就能追回来。豆包国内用户量最多，给个人上人， app 产品做得很好用，功能很多很全，就我个人的使用体验，豆包已经完全代替了百度。 但如果要用豆包做严肃办公的话，我只能说，嗯，算了，我不说了。 tipsy 如果没发 v 四只能给到 npc， 但发了 v 四之后直接给到一个行。 v 四再次改变了 ai， 刷新了开元模型的上限，能力非常接近国外顶尖币源模型了，定价还便宜很多， 并且还要适配国产芯片搭建生态，功德无量，千万可以给到一个顶级开源模型的半壁江山。国内外部属私有模型的首选都是千万，因为能用较小的模型实现不俗的性能。生态开放产品接入了阿里自家的服务，跟生活服务结合，实用性还是挺强的。 而且最新的千万三零六能力也很强。马斯克的 rock， 嗯，人上人吧，但前段时间啊，被一通起诉，尺度明显收紧了很多， 能力啊，也不如顶级模型，只能给到人上人啦。智普 g l m， 顶级，国内最接近 cloud 的 模型，主打编程能力很强。 kimi， 顶级！ kimi， 二点六刚发布不久，而且还开源了权重部分，跑分成绩啊，甚至超过了 cloud。 opus 四点六 mini max， 人上人，最近更新有点慢了，但实力还是很强的， 尤其是多模态能力很强。文心一言，拉完了，我很长时间都没用过这个了，目前还在用的，可以在评论区说说你的体验。腾讯会员目前还是给到拉， 不过有了摇顺鱼以后，追赶速度非常快，后面应该会提升。 matta ai， 本来拉完了，不过今年出了个 music bug 上调一档小炸投了上千亿美金才出了个，这还是有点拉。点赞，关注、收藏， ai 时代，我们一起成长！

一定要，一定要，一定要想尽一切办法用上 codex， 至少我不允许我的粉丝还没有用上 codex 或者 cloud code。 如果你跟你周围的朋友从来没有谈论过 codex、 cloud code 或者 java， 那 恭喜你，你刷到这条视频可能就是你改变命运的机会。 那有人问 codex 到底是什么东西呢？官方给他的定义就是 gbd 下面的一个编程助手。但是如果你真的这么理解，那你太小看他了。 华人勋现在让因为他所有的员工都要使用 codex， 这可是全球市值最高公司，老板都要让他员工使用它，那为什么呢？因为他就是未来财富的密码。你最近看了这么多新闻，什么纳斯达克又来创新高了，恒大股市又涨疯了，存 储芯片又缺货了，这么多乱七八糟的新闻，其实都在讲述同样一个故事，而这个故事的源头呢，就是因为这几个东西。 卡罗拉的扣的对于大部分人来说门槛还是有点高的。 g m 来体验呢，我感觉还不是特别友好。而如果你两个月前问我扣贷，我可能还会犹豫，但是这两个月以来，它几乎每天都在更新， 甚至有段时间天天都在更新，到现在扣贷能力真的是很爆了，它就是目前最适合普通人上手的 ai 工具了。如果你现在是大学生或者二十多岁，那你太幸运了， 你刚刚进入社会，就迎来了一个弯道超车的机会，它就像是你在食堂打饭排队的时候，突然在旁边开了一个新的窗口，这个时候你最应该做的就是赶快跑到新窗口去打饭。

上班了各位，昨天晚上谷歌又发布了 drive my 三点五 plus， 还有 anti gravity 二点零竞争真的是进入白热化了。 coldest 昨天晚上赶紧重置了一下额度。

我最近接触了一下 code 叉之后，跟我之前的 cloud code 去对比之后，我感觉有些颠覆了我的一些基友的认知。事情的背景其实是这样，我大概从去年年底开始一直高频使用 cloud code 作为的工具的一个一个工作上的助理， 它包括编码呀，做一些日常的文件处理啊，一些数据挖掘，统计分析。所以说在最近三个月，我一直对身边的人一直都在安利这款软件， 我觉得它可以替代所有市面上的 ai 的 工具，因为我最开始是其实从可能是 gbt 到 gemini 到 cloud， 但是我最近两天因为我的 max 订阅的付费的问题，可能是我海外的那张卡上没有存足够钱掉了，就临时开通了一个二十美金的 q 的 叉的会员，叫 plus 会员， 我就因为他就接手了我用 cloud 写的部分的 web coding 的 一个类似企业级的一个 a p i 中转，就是我们其实想给一些我们公司内部同事团队用的一些工具。我突然就会发现一个问题，就是 我用 cloud code 也是用 play 模式去写计划，然后按也装了类似 superpower 的 skill 来完善它的代码的一些细节。但是你会发现说我前半段用 cloud 写的这个代码，它其实就有很多漏洞，很多坑它填都填不完。我这两天 一个二十美美刀的 plus 的 gpt， 它写的这个代码就突然感觉对我产品经理来说很震撼，它把我一些我提的一些相对一句话的需求，非常完整的，而且非常 严谨的把这个事情给交付了，并且在页面上得到了一些正确的反馈。那这个时候我就突然发现 cloud 最让我的体验就是你可能需要自己去试试出来，你跟他说让他去找，但是扣的叉让我就有一种， 我刚刚他说完他交付的东西就是我要的，甚至想的比我还完善。所以突然我之前三个月的整个的 o in one 的 一个 cloud code 让我今天产生了一次动摇，是不是后续部分的编码工作又要交回给 code 叉，可能 cloud code 可以 再辅助做一些其他的， 然后 code 叉就专注做编程。我其实不知道这是我对 cloud code 的 设置或者说使用出了问题，还是说 code 叉五点四 x high 这个这个版本它代码就是那么强，不知道你们有没有这样的体验？

一定要想尽一切办法用上 coldest！ 听我一句劝，今年不管用什么野路子，把 coldest cloud 的 co 给我用起来！如果你每天混的圈子里连 coldest jimmy 提都没人提，那今天刷到这条视频，绝对是老天在强行拉你一把。 很多人纳闷， codex 到底是个啥官方啊？管它叫 gpt 旗下的代码辅助插件，你要是真把它当成程序员的专属玩具，那格局就太小 了。知道现在全球市值霸主英伟达在干嘛吗？黄仁轩直接下死命令啊，要求全公司上下必须全面都接入 codex， 最会赚钱的大佬都在逼着员工用，为什么？因为这就是下一个时代的暴富密码。李芳芳，最近的财经圈那子又又又破新高了，隔壁韩国股市都杀疯了， 连储存芯片都满世界断货，看似八竿子打不着的一堆热点新闻，底层逻辑全都指向同一个源头，就是这几个颠覆级的 ai 大 模型。以前咱们总觉得 ai 的 工具门槛太高了，用着硌手。不瞒你说， 不瞒你说，哪怕是两个月前，你问我扣 death 行不行，我也得打个问号。但这家伙最近跟开了挂一样，疯狂迭代，甚至有段时间天天都有大版本更新。到现在，他的实战表现已经炸裂到了极点， 绝对是现阶段对普通人最友好的神级外挂。作为每天都在疯狂搬砖的打工人，碰上这种时代级的红利，你真的太走运了。 这就好比食堂里几百号人在卷生卷死的排长队，突然旁边悄悄拉开了一个没人的 vip 窗口。 这时候你要干的事只有一件，别管别的，赶紧冲过去抢肉吃，这就是咱们普通人弯道超车、逆风翻盘的绝佳机会。

还是我想的太复杂了，原来部署小龙虾这么简单，而且还能用本地的模型，看看我如何用 collins 安装 alama 本地模型以及 本地的小龙虾。现在这里就是我们克里斯见面，然后我先让他帮我安装了欧拉玛，他可以在本地部署大模型，然后我现在安装的就是 gmail 四 e 四 b 的 模型，这里可以选择其他的模型进行安装。 然后这里我进行了一些对话，可以看得到他的回答以及他的知识库还是比较充足的，让他完成一个复杂的思考，看他计算的能力，目前得出来的整体的风格，排版以及内容都比较完善。 以及这里可以看到他截止的时间是在二零二五年一月，那么我们回到克里斯见面， 我在和他不断的去对话当中，让他帮我安装小龙虾，那么你看我其实都是很简单的一个对话，他就已经帮我把小龙虾布置在隔壁，这是小龙虾的格式化界面。