怎么调用claudeAI大模型
就在刚刚，飞向老师发布二点零新版本，迎来上线以来最重磅的一次版本升级。老师上传一份教案，就能直接生成一整套格式化、可交互、可以数据回收的互动课件。去年年底，飞向老师凭借一句话，生成超酷炫的专业级教学动画，成功破圈，成为 ai 教育领域的年度黑马。刚看了二点零发布，没想到从生成一个教学动画， 直接进化到组织一堂好课。我看了几个互动课间，直接蒙了。现在老师上课用的课间都已经夯到这种程度了嘛？比如，你要准备一节圆柱的体积数学课，传统 ppt 可能就是公式加几张静态图，但在飞向老师里， 老师点击上传教学目标、重难点教材、版本和课堂流程，再生成一套可以直接用来上课的交互式课间，教案里的知识理解过程被真正做出来了， 学生可以拖拽操作，动态观察体积变化，甚至通过小游戏把抽象公式直观变成立体理解。再比如，英语课堂里的情景互动，过去只是几句对话和几张图片，现在可以变成可参与， here you are have some milk too。 可练习， hey， mom， i'd like some bread and eggs please。 可反馈的角色体验，它是真正能让学生参与的互动系统，不是单向播放的演示文档。过去 ppt 本质还是老师讲、学生看，但非向老师会把练习互动反馈全部嵌进去。学生课堂答题后，系统还能实时统计错误分布、提交情况，老师当场就能知道哪里没听懂，决定下一步怎么讲。 而且这次二点零还很贴近老师真实改课间的习惯，过去做过的教学动画、教学游戏、互动题目可以一键插进新课间某一页，不满意 可以直接让 ai 单页修改整套课件还能一键换主题风格。不只是换背景视觉，题目练习和互动游戏都会跟着重组。把枯燥静态的 ppt 进化成能交互、能运行、还能实时数据回收的内容系统。万物皆 ai 的 时代，诞生快四十年的 ppt， 竟然从教育场景里卷出了新物种。
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01:24查看AI文稿AI文稿把国产的 ai 模型都丢掉好吗？我平时做编程一般会搭配着看扣子去用，然后前两天我发现扣子也有编程的这个功能，然后我就用扣子帮我搭建了一个小程序， 就是在这里，我是在这个地方让他去帮我做一个小程序的，我是想做一个健身打卡的小程序，然后这是他给我的东西，这是我已经从昨天改到今天了，很多的错误，我从昨天跟他沟通到今天，他一直没有把我的 bug 给我修复，而且还把一些东西简化为空了， 以至于我在这个微信开发者工具里面根本出不来东西，点都是没有的，然后也有很多的报错， 然后我最后用 cc 去检查了一遍，发现这是他的根本原因，他明明是在小程序的端口给我生成了小程序，但他实际上是按网页的思维生成了一个网页风格的代码，就导致后面所有的东西其实都是不对的，然后他会一直持续报错，甚至后面他为了偷懒，他把很多的东西都给我简化为空了，然后我自查也自查不出来，所以我现在 呃兰蔻给我了两个解决方案，一个就是我自己去修补，还有一个就是让他重新生成，但是重新生成也有一个可能就是他还是会偷懒， 就是咱就说豆包这个模型，你如果说你做不了，你就别开发，你要是开发了就能不能做一点实际可以用的东西，别让用户使用了半天，结果什么都出不来，你说你收费也可以，那你先把这个呃个人体验版能做到让大家信服你的产品，你说花费了这么长时间做出一堆这样子的东西， 我还会为他付费吗？我真的得考虑考虑了。其实我本来是打算去充的这个会员的，但是现在我真觉得豆包整不了，一点都整不了。有没有遇到同样情况的朋友可以一起聊一下。
05:30查看AI文稿AI文稿你有没有发现，身边同行的差距正在悄悄拉大？同样接触 ai 大 模型，别人早已用它编辑代码攻坚业务，你却还停留在简单对话层面？旁人短短几分钟就能半截的工作放到自己身上， 往往要耗费整整一周。今天聊聊技术进阶提升，并非刻意制造职场焦虑，而是帮你认清 ai 大 模型蕴藏的真实职场价值。不必深究底层原理，但务必掌握实用用法，守住自身职业竞争力。更多 ai 大 模型资料可进主页粉丝群领取。 今天分享 cloud code 的 六项核心能力，用好这六项， cloud code 就 能从一个临时的代码助手，真正升级成你的稳定开发搭档。 先说说我们平时用 cloud code 最容易踩的几个坑。第一个，重复解释不停歇，每次新绘画都要把项目背景说一遍。第二个， ai 还没理清楚需求就直接动手改代码，越改越偏。第三个，对话异常， ai 开始失忆， 前面刚确认好的方案他就不记得了。第四个，任务完成了，但没有任何验证。等你发现问题已经晚了。这四个痛点，今天这六项能力能全部解决掉！ 好，我们先来看一下这六项能力的全景，分别是项目记忆、 init play mode 规划模式、 compact 绘画、压缩、自定义命令、 so baggage 子代理、还有 hoax 流程教业。接下来我们一个个拆开来讲。第一项，项目记忆入口式 init 命令，你在项目里跑一下， init， cloud code 会自动帮你生成一个叫 cloud 点 md 的 文件，放在项目跟目录里。这个文件里面会记录什么呢？你的技术栈、目录结构、代码风格约定，还有哪些文件是不能动的？禁止事项全都写进去， 这样以后每次开心绘画， cloud 自动读这个文件，不用你再解释一遍，项目背景直接就在了。还有一个配套的命令叫 clear， 它能清空当前对话，但 cloud 点 md 里的记忆是保留的，相当于清亮，即重启干净又不失忆。 第二项， plan mode 规划模式。你想想为什么 ai 经常改着改着就跑偏了？因为它上来就执行，根本没想清楚。 plan mode 就是 把规划和执行强制分成两个阶段，开启之后，它会先读取你的项目结构，再拆分实施方案，然后识别出潜在的风险点，最后等你人工确认才开始动手写代码。 激活方式有两种，一个是直接按 shift 加 type 切换，另一个是启动时加上参数。 permission mode 核心原则就是让 ai 先想明白再做起来， 顺序不能乱。第三项， compact 绘画压缩。 cloud 有 个天然的约束，就是上下文窗口是有限的，对话越长，它就越容易失忆，早期确认的方案可能就被挤掉了。这时候跑一下 compact， 它会自动整理对话内容，把关键的东西留下来，以确认的技术方案、核心的 api 和代码片段，还没完成的代办任务，以及已经发现的风险和约束，这些都保留，那些庸俗的讨论、重复的内容全部丢掉。 你还可以加参数自定义压缩重点，比如 compact， focus on code samples and api， 告诉他重点留什么，建议每完成一个功能模块就跑一次 compact， 保持上下文干净高效。 第四项，自定义命令。咱们平时做代码审查，写提交信息跑性能检查，是不是每次都要重新写一遍很长的提示词？ 把这些常用的提示词封装成自定义的斜杠命令就能一键调用了。比如 review， 做代码审查， commit， 自动生成规范的 commit message。 还有 perf 做性能检查， docs 生成文档，注视这些命令文件存在项目的点， cloud 的 command 目录下，提交到 get 里，全团队就能共享同一套标准化工作流，再也不用每个人单独维护自己的提示词了。 第五项， so bagens 子代理。这个适合复杂项目用单个绘画处理很复杂的任务，上下文消耗特别快，而且任务边界容易乱。子代理的思路是这样的， 主绘画负责理解需求，拆分任务调度，然后把具体工作分给不同的子代理去做。比如审查代理，专门负责 code review， 排错代理专门 debug。 测试代理跑测试文档。代理写文档， 每个子代里都有自己独立干净的上下文，专注度高，输出质量自然就更好。第六项， hux 流程教验。我把它叫做自动质检员，它的核心是在关键节点自动触发预设的脚本。具体有哪些触发时机呢？ prelude 就是 改代码之前 可以用来校验权限，检查文件锁 post tools， 改完代码之后自动跑 link 和格式化 stop， 任务结束前提醒你验证结果跑测试，还有 notification， 关键错误实时通知你看品质检查直接嵌进了流程里，不是事后补救，这才是真正靠谱的交付方式。 把这六项能力串起来，其实就是一个五层的稳定开发工作流，最底层是记忆层， cloud 点 m d， 保证项目背景永远在线。往上是规划层， client 做需求拆分和风险识别，中间是执行层子，代理分工配合，自定义命令，标准化服用。再往上是质检层， houx， 在 每个关键节点自动把关。最上面是信息管理层， compact 加 clear， 保持上下文持续干净高效。这五层配合起来， cloud code 才算真正稳定好。这六项能力，你不用一次全上。从 innet 开始，先把项目记忆建起来，这是成本最低，收益最直接的一步。用好这套工作流，减少重复解释的时间，降低 ai 犯错的概率，稳定每一次的交付质量，这就是 cloud code 真正的用法。
28Ai大模型学习
06:21查看AI文稿AI文稿别人用 ai 效率翻倍，你却天天在帮他擦屁股，这是两种完全不同的用户体验，为什么差距这么大？问题不在于 ai 不 行，而在于你没给他划清楚工作范围，你没告诉他哪些能碰，哪些不能碰，没给他明确的工作流程和质量标准。今天分享一个方法，五层配置体系， 让你的 ai 从天乱王变成神助攻。我今天以 cloud 为例子，其他的 agent 也一样。先看一下整体结构，你的项目根目录下有一个 cloud 文件夹，里面包含五个子目录， cloud md、 hooks、 rules、 commands、 agents。 每一层各司其职，逐一拆解。第一层叫 cloud md， 你 可以理解成给 ai 的 项目说明书，它告诉 ai 三件事，项目怎么跑，哪些是危险区，代码风格是什么， 日制在哪，看出了问题去哪排查？比如拿项目怎么跑为例，当你把新项目丢给 ai 时，你希望他第一时间就知道怎么安装依赖，怎么启动开发服务器，怎么跑测试，而不是每次都问你要命令。这就是为什么你要把这些写进 cloud md， 哪些是危险区。当你让 ai 帮你修 bug 时，你最怕他手滑，改了电 e n v 文件或者生产配置。如果你不提前告诉他哪些不能碰，他真的会碰你， 因为他不知道那里有什么，所以你要把多 nv 文件、生产配置这些标注出来，让 ai 知道那是禁区。接下来是日制在哪看？当你收到一堆报错时，你希望 ai 能自己去看日制，自己排查，而不是每次都在那问日制在哪，或者你常用的日制路径，让他知道出了问题去哪找信息。 有一个关键点，控制在一百行以内，太长， ai 会开始选择性遗忘，它记不住那么多，建议先用以内，它自动生成出稿，然后删减到最精简文档，不再多在于精。 第二层我要介绍 setting stop jason， 这个是全线防火墙，它解决一个核心问题，提示词根本拦不住。你有没有遇到过这种情况，你说不要执行危险命令，它该执行还是执行？ 提示词的约束力太弱， ai 在 解决问题的过程中，会把这些警告全部忘掉，必须用权限硬卡。 settings json 里的 deny 规则是真正生效的防护， ai 读不进去就是读不进去。 下面是一些我经常自己用的权限配置内容，大家可以自己看一下，让我们增加真正的防护，少踩一些重复的坑。配置策略建议三步走，第一步，保守配置权限最小化，宁可少放权，不可超授权。第二步，等项目成熟了，根据需要慢慢放开。 第三步，等你熟练掌握了，可以灵活调整。第三层是 hux， 这是最有意思的一层，它不管能不能做，而是管做完以后会怎样。你有没有过这种经历？ ai 写完代码，你一看格式乱七八糟，缩进有问题，你让它改，它改了，下次写出来又乱了。如果你配了格式化 hook， 每次 ai 写完代码自动触发，代码自动格式化，提交前就已经是规范格式，你再也不用为格式问题操心。 再举一个例子，配了测试 hulk， 每次代码提交前自动跑测试，确保这次修改没有破坏现有功能。如果你配了安全 hulk， 危险命令直接被拦截，根本执行不了。你设置好规则，剩下的交给 hulk 来兜底。这里有个关键细节，必须用 exit 二才能真正拦住。 exact 二和 exit 一 完全不同， exit 二是执行终止命令，被真正拦截。 exit 一 只是报警，但继续执行。很多人配了 hoox， 但从来没真正拦成功过。问题根源就在这，用成了 exit 一。 建议先加三类， hoox， 安全防火墙代码格式化提交前测试，这三类能覆盖百分之八十的踩坑场景。第四层是 command 和 skills， 很多人把它当提示词收藏夹，其实它更适合做团队流程的入口。你有没有过这种经历？ 同事 a 写的代码，你 review 了一遍没发现问题，上线后出 bug 了。同事 b review 另一处也没问题，上线后也出 bug 了。因为每个人的关注点不一样，每个人 review 的 标准不一样。如果你团队有 review， 这个 command 每次代码审查都按固定的检查清单来空止针、边界条件、错误处理，测试覆盖所有人，用同一套标准代码，质量有保证， bug 率明显下降。如果有 fix 这个 command， 它自动帮你拉取相关日制，拉取报错信息，结合上下文给出修复方案，排查效率完全不一样。我在项目上还遇到发版的问题，但是你有 release， 这个 command 按团队模板自动生成发布日制，保证格式一致，内容完整，你只需要检查一下就可以发布。 一个好的 command 的 价值是让团队每个人触发代码审查时， ai 都按相同的入口，相同的关注点，相同的输出预期来工作。建议先沉淀三到五个高频 commands， 别贪多，命令越多，维护成本越高。第五层是 agents， 这是隔离上下文的专家。你有没有过这种经历？让 ai 做代码审查，他在那读了半天文件 grab 了半天，提出了十几个假设，推翻了十个，最后给了你三个建议，结果主上下文被这些中间过程填满了。 等你让他做下一件事时，他已经开始健忘了，因为上下文太长了。代码审查、安全审计这类耗时任务会产生大量中间过程， 读文件 grab 失败。假设临时判断、常日制。这些东西如果都留在主上下文里，会把工作记忆弄脏。 sub agent 的 价值就是把探索过程留在子上下文里。主线程只受到压缩后的结论。你让主线程做决策时，他只看到最终建议， 不被中间过程干扰。建议普通小改动，不用上 agent， 等支线任务真的变重再考虑。如果从零开始配置，建议按五步走，第一步，写一个短的 cloud md， 别超过一百行。第二步，不 有一个保守的 settings， jason 先抵耐高风险动作。第三步，加一两个关键 hooks， 比如 bash 防火墙和提交前测试。第四步，沉淀高频， command skills 三到五个就够。第五步，等支线任务变重了，再加 agents。 说实话，百分之九十五的项目，前三步就够了。 skills 和 agents 是 等真的遇到重复性复杂工作流时才需要的，别为了配置而配置。 cloudy 不是 魔法，而是 ai 工程化落地的第一层地基，五层各司其职。 cloud md， 让 ai 少猜项目规则。 settings detection， 让能力有边界。 hooks， 让关键动作可拦截，可验证。 command skills， 让团队流程可附用 agents， 让支线探索别污染主上下文。真正能长期留下来的不是某一句神奇提示词， 而是项目里沉淀的工程资产规则权限验证流程边界。现在就去配置下一个用它提效的就是你。下期预告 cool 的 到底怎么写才能少犯错？关注我，下期不见不散！
326一二说
