可以降低token的插件
给大家介绍一个欧邦扣的一个插件，欧邦扣的里面有很多的各种各样功能的插件，今天我们给大家介绍一个省钱的插件，动态的上下文裁剪的一个插件。因为我们在 使用这些写代码的软件过程当中，他的上下文其实是非常多的，你可以看到他有用户有回答，当然他有大量的是调用工具，所以他这个上下文都会很多。那么这个插件的功能是什么呢？他可以把 像非常多的这种 token， 它可以帮你节省下来做一个压缩，那这样一方面你压缩完了之后，你可以让你更省钱，让你的大模型在解决一些问题的速度和效率会更高，它是等于是这样。这个插件我们今天就给大家介绍一下， 看看怎么来装。这个插件叫 dynamic context 这样一个裁剪的一个插件，这个插件安装起来是非常简单的，我们给大家讲它只要是在 open code 的 这个配置文件里面，你自动的加上这样一段代码， 自自自动加上这个插件的这段代码，你启动这个欧奔扣的之后，他自动的就会根据你的上下文的实际情况，他自动的会做一些裁剪。像我这个里面原来大概有十九点三个托肯，他可以一下子帮我做压缩，压缩到二点七个托肯， 那这样我就可以在用这些工具的时候效率就会比较高，同时也比较省钱。那它的原理是什么？它的压缩的原理是什么？ 它压缩它有三种方式，这第一种方式就是帮你把上下文生成一个摘要，这极端的压缩方式，把你的大模型调工具的这些内容全部删掉，这是一种压缩方式。第二种压缩方式，它把保留一部分的上下文的内容，它把你的 message 基本上都会保留下来，那但是它在工具的调用过程当中，它只是会保存一部分，它等于是只保存比如说最后的几个，那这样它也起到这个上下文这个字托肯压缩的这样一个能力。还有一种就比这个压缩更叫裁剪，裁剪应该用的最多的一种方式，就是 把错误的这个大模型调用的这样一些内容，它称之为叫 noise， noise 的 这个工具的内容从上下文里面把它给删除掉，删除掉之后，那么它也是一样做到这个上下文 talk 的 这样一个精简，那么可以帮我们节省这种算力，同时减少哦这个 talk 的 消耗。因为大模型用的 talk 也会比较少，同时它的目标需求也比较明确，相反它的效率包括它的准确率反而会提升，那么这个插件就是这样的一个东西，那么我们简单给大家看一看它这个插件到底是怎么来用，怎么来安装，我们给大家看一下 它本质它就是个配置文件，这个它在 config 下面你只要加这样一段话就可以，那么它就可以帮我们去实现这样的一个上下文的这样的一个 context 裁剪压缩的这样一个能力 还是非常简单，也不需要下载任何软件，它自动的会连上网去下载这样的一个软件，加载在你的这个上下文里面，它可以去处理，它也是有些指令的，它有一个叫这个，它有各种各样的指令， 那当然你也可以去看一下他的目前的这样一个情况，告诉你他裁剪的这个情况，他也可以去给你看，这是他的指令，我用的是一个自动的一种方式，这个就是前面讲的他手动他可以有裁剪、有压缩、有蒸馏，这多种方式他其实都是可以的。 好，那么如果大家有兴趣也可以去尝试一下这样的一个插件，他主要是在 open code， open code 的 这样的一个工具里面去使用的，去帮你减少上下文的托管。好，那这样的一个工具我们今天就给大家就介绍到这。
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00:39查看AI文稿AI文稿当你不小心安装了个 open curl， 然后发现 token 消耗刹不住了，而且非常健忘。你直接给我去 guitar 输入 cloud man， 你 会发现这是一颗能给你的龙虾赋予持久化记忆的插件。以后你就能像看朋友圈一样，实时看到你的 open curl 到底记住了些什么，而且还能节省百分之九十的 token 消耗。之后你又不小心输入 open viking， 更牛的来了，这是一个专门为你的龙虾设计的开源上下文数据库，它能让你的多个智能体之间共享信息，直接结束那种无法协助的智障模式，而且还能让你的书 token 成本降低大概百分之九十六，任务完成率直线上升。有了它们，你的大龙虾会越来越聪明。这么好的东西，不给你的龙虾配一个吗？
7538赛博自由老爹
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只是输出了一个简洁的网页摘要，而没有返回整个网页的全部 dom 结构，下面附带了一个网页结构的文件地址， ai agent 如果需要更详细的网页结构信息，就可以选择读取这个快照文件，获取更详细的信息，如果不需要，就可以选择不读取。这也就是为什么 playwrite c l i 比起 m c p 更节省上下文的秘密所在。因为 m c p 是 把网页内容全部塞进上下文， 而 playwrite c l i 可以 由 ai 按需加载的思路。 screenshot 是 给浏览器截图，我们看到截屏的时候，它还是以一个 p n g 的 文件的形式 存放在了电脑的本地硬盘上，由 ai 决定是否来读取，而不是像 m c p 那 样直接把图片塞入 ai 的 上下文。我们再介绍一个重要的参数，就是杠杠 persistent， persistent 表示把 cookie、 登录状态、本地存储之类的数据写到硬盘里面，下次使用的时候继续拿出来用， 这样就不需要每次都重新登录了，比如我之前登录过，我们打开的谷歌首页就变成了已经登录过的状态了。 到这里我们就介绍完了 playwrite c l i 的 基础使用，下一步我们就把它接入 ai agent。 本期视频主要使用的 agent 的 框架是 cloud code 和 codex。 爬爬虾之前有很多期视频介绍 codex 或者 cloud code 了，这里我就不赘述了。 playwrite c l i 是 一个新诞生的命令行工具， ai 并不知道该如何使用这些命令，所以我们需要给 ai 搭配 skills 来一起使用 playwrite c l i 作为技术底座，而 而 skills 作为说明文档， c l i 加 skills 搭配起来使用，就可以取代传统的 m c p 方式，这也是最近的一个技术发展趋势。我们先新建一个项目文件夹，打开这个文件夹，打开命令行终端，我们直接输入这个命令，给文件夹里面安装 skills， 这样 skills 就 安装完成了， 它放到了我们新建的项目文件夹的这个目录下面。然后我们就可以启动 cloud code， 我 来询问它你有哪些 skills 可以成功地读取到 playwrite c l i 技能，这样我们就成功地把它接入了 cloud code。 接下来我们来看另外一个 agent 的 框架，就是 codex， 我 们只需要在项目目录里面把存放 skills 文件夹的名字从点 cloud 改成点 codex 来适配 codex 就 完成了。 然后我们还是在这个目录里面打开 codex， 在 codex 里面可以输入命令斜线 skills。 我 们看到这里列出了 playwrite c l i， 在 codex 里面也配置完成了，我们在 codex 里面测试一下基础用法， 我让他使用 playwrite c l i 加上这两个参数，打开 guirk， 问问今天青岛的天气怎么样。 ai 成功的打开了浏览器，来到了 guirk 的 首页，帮我们自动输入了问题，自动点击了回车，拿到了结果，最终成功打印到了控制台上，任务就完成了。 我们来看一个复杂一些的例子，使用 playwrite c l i 查看这个商品前一百条评论，然后保存到一个 c s v 文件里面。 我们看到 ai 还是先学习 playrite c l i 技能，然后打开了商品页。第一次运行总是磕磕绊绊的，不过没关系，我们让他自己探索， 自己寻找解决思路。 ai 尝试了很多方案，也浪费了不少头肯，我们看到这里显示用掉了百分之四十一的上下文窗口，最后成功完成了任务，帮我们获取到了这个 c s v 文件，成功抓取到了这么一百条数据。我 我们有两种方式可以把这个流程总结并且保存下来，让它下一次执行变得更加丝滑，更加省 token。 我 们先来看第一个方式，就是把这个过程保存成一个 skill 里，输入提示词，创建一个新的 skill， 把刚才打开网站查看评论，并且保存评论的全过程，还有遇到的坑都提炼出来，保存到这个 skills 里面，后面我只要让你保存评论，你就能调用这个 skill 完成任务。 ai 帮我们创建了 skill， 把这个任务里面可以附用的内容都固化进了知识 这里，我让他修改一下，把 skill 放到项目目录里面， skill 成功放到了项目目录下面，现在我们有两个 skill 了，一个是 playwrite c l i， 还有一个就是刚才保存评论那个流程的 skill。 这里我先清理一下上下文，我们再用相同的任务来测试一下。 有了 skills 的 指导以后，效果就不一样了。 ai 充分吸取了之前的经验，没有再出现多余的动作，也没有报错，用最低的 token 消耗完美的完成了任务。 我们第一次让 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转成图文教程，然后发到各个平台上面。大部分平台发文章都比较简单，唯独有一个平台 x 发文章的步骤非常的繁琐，这是我的一个文章，是不能直接以 markdown 格式粘贴过来的。首先这个格式会错乱，第二个问题是图片都展示不出来。然后我又测试了一下，如果使用 html 格式 是可以粘贴的，但是又出现了一个新的问题，图片是粘贴不过来的，图片都变成了这么一个照相机的小符号，我们只能手动先把小照相机删除，然后把图片复制一下，一张张的手动粘贴过来， 非常的麻烦。接下来我们就使用前面介绍的自动化流程，把这个发文章的全过程进行 ai 自动化。这里我还是使用 codex 帮我编辑一个 python 脚本， 把文章里的图片下载到本地，从零零一开始编号，放到这个文件夹里面，先转换成一个只使用本地图片的 markdown 文章，然后运行 python 把本地图片的 markdown 文章转换成 html 格式，注意 html 格式里面每张图都应该是独立段落。 开始 ai 帮我们编辑好了脚本，并且为我们转换好了文章。我们来看一下，图片都放到了这个 image 文件夹下面，而且已经把文章转换成了 html 格式的。好，下一步我们就可以让 ai 来帮我们自动发文了，我们输入提示词，使用 playwrite c l i 先打开这个网站，创建一个新的文章， 然后把这个 html 的 内容粘贴进去，找到所有的这种照相机的这种小图标的位置，先按退格键删除掉小图标，然后在图片文件夹里面找到图片，先复制出来，按 ctrl v 再粘贴进去。这个小 icon 的 数量跟图片的数量是相等的，我需要他按顺序替换好。我们开始 ai 为我们打开了浏览器，创建了一个新的草稿，把 html 格式的文章粘贴进去了，然后他开始为我们一张张的上传图片， 把原来的站位符删除掉，然后一张张的替换成真正的图片，我们看到他正在一张张的帮我们自动化的替换。整个过程非常的顺利，我让 ai 把从头开始的全流程整理成一个 skill， 然后放到项目目录， 以后我只要给你一个文章就能自动发布。 ai 帮我们固化了一个 skill， ai 为我们编辑好了技能，生成了这些配套的脚本，然后这个 skills 就 可以覆盖自动发稿的全流程。以后我只要给他一个文章路径，告诉他使用这个 skill 自动发布， 就能自动地帮我把这个文章发布上去，非常的棒。这个 skills 的 源代码我已经上传到了 github 的 这个仓库下面，感兴趣的观众朋友们可以来参考试一下，不过我这个是 windows 电脑的，如果是其他操作系统，可以让 ai 参考这个 skill 来改一下。相信按照我这套流程，大家都可以编写出属于自己的 skill。 我 们这套浏览器自动化流程一个重要的应用就是对自己写的 web app 进行自动化测试。 比如这里我开发了一个简历润色美化的网页 app。 接下来我输入指令阅读代码，把从注册开始的主体流程写一个中文的测试文档，然后再用 playwrite c l i 打开网页，根据你的测试用力完成测试。 开始 ai 通过阅读代码学习到了这个项目的功能，然后确认了主体流程，接下来他开始编辑测试文档。测试文档编辑好了，这里包含第一步做什么，第二步做什么，第三步做什么。 然后 ai 使用 playwrite c l i 打开了浏览器，它自动点击了注册按钮，创建了测试账号，完成了登录。它创建了一份测试简历，并且上传上来了，完成了主体流程的测试。测试结论是通过。我们也可以要求 ai 编辑更多的测试，用力使 用 playwrite c l i 进行全自动的测试。还可以使用 openclaw 这种带定任务的 agent 框架，让它定时对我们的系统进行测试。一旦我们修改出来了 bug， ai 就 能全自动的发现，并且告诉我们省去了很多的人工测试成本，对我们开发网页 app 会很有帮助。好，这就是本期视频全部内容了，感谢大家点赞支持，我们下期再见！
1.5万技术爬爬虾
05:17查看AI文稿AI文稿大家好，今天再给大家分享一个好用的工具叫 browser honeys， 它是目前 ai 操控浏览器最省 token 的 一种方式，它非常的简洁，只有五百九十二行的 python 代码，然后上线三周已经突破了一万的 star， 呃， token 是 比以前的方式能省很多的 呃，目前我们 ai 操控浏览器一共有五条路径，一个是呃 cloud in chrome， 就是 我们平时用的比较多的一个 cloud 的 插件。然后第二个是 computer use， 就是 相当于你把 cloud 交给了呃的电脑，交给了 cloud， 让它去控制这个整整个电脑，但这种方式非常消耗托管，因为它需要截屏确定位置在哪 啊？第三种是 zenium， 这种是传统的方式我就不说了啊。第四个是 pre write mcp， 这是目前像那个 brother u， 呃，那个 use 啊，用的这个框架， 然后 brothers use 他 们现在开发出的 brother hannis， 这个是 c d p 直连的啊，为 ai 造的工具，这个是我们今天要重点介绍的，就前四个呢，它有各自的局限性。然后第五个就是专门给 ai 量身定做的啊，下面我给大家拆解一下。就是它的呃，架构呢，是 quad code 的 呃， 通过 c i 命令行，然后把这个命令发给了 d m， 然后 d m 再通过 c d p 的 web socket， 然后再到你的框，就就非常的简单简洁。它一共就四个核心文件，目前迭代了几个版本，它的命令的代码还是小于九百行的 啊，非常的非常的少，非常的简洁动，不像那些几万行的比起来还是简洁很多的。而且它是直接附用你的 cookies， 还有登录状态，所以能直接操控你的浏览器 啊，他本身还设计了一个叫自愈架构的，他有个 agent helps 啊，他开箱呢，就是你刚装完是空白的，你的 agent 通过各种各样的浏览器执行之后，碰到了一些问题他会解决，解决完之后他就会记录进去，相当于是一个自我迭代跟循环的。 然后仓库本身呢，就是你下下来之后，他已经有了几十个网站的这个操作的经验，就是你的 agent 用的时候就能直接去读取这些经验， 然后这样你一直用下去，它就有一个啊， feedback， feedback， loop， 然后正反馈的循环啊，就形成一个经验的，就是操作浏览器的一个经验的自动沉淀，因为每个网站的它的这个操作的方式可能有些细微的差别， 你怎么怎么去决策用不用这个软件呢？是，首先要看是这么判断的，首先要看你这个网站有没有专用的 m c p。 呃，你像 github， notion， slake 这些是有直接专用的 m c m c p 的， 就相当于它有 ipad 接口，你就根本就不要碰浏览器，你就去找他们接就好了， 通过那 mini 上去接就好了，这个就浏览器根本就用不着。那如果说你要开浏览器，那传统的现在用的可能多一点的就是 playwrite 的 mcp 啊。然后现在我建议你们大家都转成这个 bardeen， 因为它真的很省头，肯啊，非常的好用。 呃，反正大部分场景下 broderhanys 是 性价比最高的路线。呃，然后我我通过这个方式啊，我封装了一个技能，它这个技能的用处是什么呢？就是我们平时用这个追美版 a p i 不是 很贵吗？然后我用这个浏览器的技能接了呃追美版的订阅版， 就是它通过控制浏览器，然后打开 jimmy 订阅版的 jimmy， 然后输入这个提示词，然后就会自动把这个图片生成了，然后下载到呃项目的文件夹里，就这一套下来，你升图片相当于你就可以把额度用呃 jimmy 的 额度用满，就不用花这个 api 的 投肯了， 从投肯的消耗相比的话，大概比 content 柚子能省很多省省个八八倍左右。 呃，我的分享就到这里，然后我接下来会放一下我用这个呃 opus 四点六，然后控制我命令它，然后去生成图片，它自动调取我的技能 去呃生成那张图片并保存下来的过程。大家有兴趣可以接着往下看一看啊，欢迎大家关注今天我的介绍，先到这里，谢谢大家。
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04:27查看AI文稿AI文稿你每在 opencall 里问一句你是谁，或者今天天气怎么样，都在白白烧掉昂贵的美元。这种无效的 token 损耗其实完全可以避免。接入这个开源插件 c i a e w z max， 它能让你的 token 账单直接脚踝展，最高狂省百分之九十八。它不是靠牺牲模型质量来省钱，而是通过本地代理，在不到一毫秒的时间内，对你的每条提问进行十四维度的智能评分。 简单的动作，走最便宜的模型，真正硬核的需求才调用顶配。现在就去 get 搜索 v 五一 ai 斜杠 c l a w 思慕 max 下集我带你拆解他不花一分钱投坑就能做决策的底层逻辑。别忘了关注，这可能是你今年最省钱的一次点记，很多人担心在 opencloud 里加一层路由判断会不会拖慢响应速度？ 完全不会。这个插件在本地起了一个极轻量级的代理层，它会对你发出的每一条 prompt 进行十四个维度的关键词扫描。这个过程完全在你本地 cpu 上运行，耗时不到一毫秒。最关键的一点，这个评分过程完全不消耗任何云端 token。 这就好比你在家门口雇了一个火眼金睛的保安，他一眼就能看出来访者是来送外卖的还是来搬家的，根本不需要打电话去总部请示。这种本地化的硬核决策，是你实现最高百分之九十八省钱目标的第一道关卡标记。玩复杂度， 剩下的就交给智能路由。当你开启 c l a w z max 自动模式，系统就开始展现真正的超能力。 如果你只是随口问一句你好，或者查询简单的语法，插件会自动把流量切到最便宜甚至免费的模型上。只有当你甩出一个极其复杂的架构设计或者深度 bug 需求时，它才会精准调度最顶级的模型。 这种切换在后台是完全透明且丝滑的，你感知不到任何区别。但月底看账单时， 你会发现，自己一直享受着顶配模型的智力，却只付出了极小部分的 token 费用。下集我带你实操如何获取 apikey 并完成部署。记得关注这套方案，能帮你省下大笔开发预算。为什么要选 zmax 做底层？ 因为它解决了最头疼的模型碎片化问题。一个 apikey 就 能直接调动一百多个顶尖模型， 你再也不用去维护那一堆乱七八糟的平台账号。它完整兼容 open ai 和 antropic 两大协议标准， 你现有的开发工具改个地址就能用。最核心的是，它跑起来极其稳定，是目前大规模智能调度的最佳底座。这就是省钱又不降智的底层逻辑。下一集，我带你进入终端， 直接配 key 跑通流程，还没关注的朋友，点个关注，别错过最后这一步。实操部署拿到 zmax 的 api key 之后，直接在终端执行这行命令， 用 echo 把你的密钥写入到加目录下的点 open claw 斜杠 j m m t t 斜杠 api 点 key 文件中。 这里的等号是赋值操作，横杠是路径分格符，千万别写错，这个路径是插件读取权限的硬性约定。 如果你习惯使用配置文件，也可以直接在 open class 点 json 里进行定义。这一步完成后，你的智能路由网关就已经拥有了访问百大模型的通行证。虽然十四维评分很聪明， 但有时候你可能想手动指定，在你的消息开头加入 close max 横杠 auto 这种指令就能实现强制层级路由。 比如你要处理复杂的图标逻辑，直接在 prompt 里带上特定的参数标记插件，就会跳过本地评估，直接把请求打到你指定的模型水位上。到这里，你的 open claw 已经彻底完成了省钱进化。 下集，我将带你深度实测不同模型在极端压力下的路由表现，看看它到底有多稳。点个关注，后续更多 ai 提效黑科技准时推送！
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01:22查看AI文稿AI文稿最近干货让 deepstack 为 callex 打工， tockin 节约百分之五十。嗯，我手搓了一个工具，让 gpt 五点五能指导 deepstack 工作，把我的 tockin 消耗降低了百分之五十，把性价比拉满。 deepstack 桌面版就是今天最好的 ai 生产的工具，但它缺点有两个，一是订阅太贵，二是 gpt 五点五的额度太废。而 deepstack 又是一线模型中价格最便宜的，让 gpt 当大毛， deepstack 干活才是最完美的组合。 但 deepsea 是 需要接入可捞的扣子让他干活，然后把它包装成 mcp 给 callix 调用。我写好的 mcp 已经开源可用啊，大家可以直接跟 callix 说让他装上啊。这个 mcp 的 核心价值呢，有以下几点。 这个 m c p 本身我就是用 codex 桌面版开发的啊，开发过程很简单，可以说有手就行。如果你希望做一个这样的 m c p 的 话，可以把下面这些话发给 codex 桌面版 啊。注意，这样做出来的只是一个基础版啊，甚至不一定省 tokyo， 你 要一边用一边跟 codex 对 话来解决各种问题啊，最终肯定是能迭代出一个跟我一样甚至更好的版本，大家都可以试一下。
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00:48查看AI文稿AI文稿兄弟们，你的 ai 消耗唾痕是不是比喝水还要快呢？关注雷初，今天给你介绍一个神器，它的名字就叫做 r t k。 它用一行命令架在你的 ai agent 和终端之间，会自动过滤掉所有的噪音，没有任何多余的动作，你也不用改变任何的使用习惯。 实测结果我反复确认了三遍，效果惊人呐！消耗了二十一万的 token， 现在直接压缩到了二点三万，省了百分之八十， 并且每条命令省了多少，它标的清清楚楚。更绝的是，它支持几乎所有 agent， 特别是支持 open club， 养虾人必备！这个月你用了多少 token？ 评论区我们聊一聊。
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