你可能见过 ai 写代码，但这次想聊的是更工程化的一套开源项目 kilo code。 它把会干活的编程智能体做成了一个平台，目标是让你从写需求、改代码、跑命令到调试，都能在同一套工具里完成。先说最硬的钩子， kilo 支持用自然语言生成代码，而且它不只是输出一段代码就结束。官方介绍里提到，它可以检查自己的工作，还能在终端里运行命令，自动化浏览器操作，并且在你敲代码时给行内自动补全。建议 它主要解决什么问题？很多人用 ai 写代码卡在三点，第一，生成的代码不落地。第二，需要你手动复制粘贴来回切工具。第三，改完不知道怎么验证。 ko 的 思路是把这些步骤串起来，生成重构自动化任务，再到调试，尽量在一个工作流里跑通， 怎么用也很直接。在 visual studio code 里装它的扩展或者装命令行工具。命令是 mpm install g at kilo code kilo， 然后在任意项目目录运行， kilo 就 能启动。 还有一个适合进阶同学的点，命令行支持 auto 全自动模式，比如 kilo run auto 运行测试并修复失败。 但官方也明确提醒，这个模式会关闭权限确认，只建议用在 c i c d 这类可信环境里。 项目是 m i t 许可证，允许商用弹药保留署名和许可声明。对了， keylock lee 说明里写得很清楚，它是从 open code 的 分叉出来，并做了增强。如果你想把 ai 从聊天变成能执行的工程助手，可以收藏下来试试。也欢迎评论区聊聊你最想让它自动化哪一步。
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05:05查看AI文稿AI文稿vs code 如何接入 cloud code 或者 gemini 这样国外的大模型？呃，上一期视频我介绍了几个国内的 ai 编程助手，有一些朋友追求比较高，购买了国外的 cloud code 的 大模型的 api， 但是不知道如何在 vs code 中使用。我今天特地做一个视频来帮大家快速的安装好这些国外的大模型。好的，言归正传。呃，使用这些国外的大模型呢？我们需要安装一个 vs code 的 扩展 client， 大家记住英文拼写是 c l i n e， 我 们来安装一下，点击 vs code 的 左侧这个扩展按钮，搜索 c l i n e client 第一个就是我们要安装的 client， 这个是英文版，如果大家对英文有点抵触的话，可以试试安这个 client chinese 或者 client 中文版试一下。我就先安个原版给大家讲解一下。 安装好了之后，左侧这里就会出现一个机器人头像这么图标，我们点一下这个呢，就是 client 的 主界面，我们首先要在这里做配置，把我们的 api 添进去，选择呢这个 bring my own apikey， 选中之后点下面这个 continue， 在 这里就是配置我们自己的 a p i， 这个 a p i 的 provider。 我 们在这里选什么呢？ open i compatible， 这个是 open i 的 兼容性，不要选下面这个 astropic， 要选这个 open i compatible， 点击这里选中之后呢？然后我们在这里还有三项被需要， l 这个一般买的都是国内的中转，他在给你的这个文档里边肯定会有他们中转的地址，把中转的地址填到这里，然后 open i 的 k k 这里填上，然后是选什么呢？ mod id 好， 复制上，然后点 continue。 好， 我们点 continue 把这个关掉，这是它的广告，这个也关掉，这个是它的提示。哎， 这样我们就设置好了，可莱也可以在这里右上角的这个齿轮按钮，可以在这里修改你的这个 api。 呃，还有其他的选项，主要是这个我们要在这里把语言从英文改成简体中文 模型配置完了之后呢，我们要给他这个文件的读写权限，就是点击这个 auto approve， 这里我们要把读所有的文件，写所有的文件运行命令 和使用浏览器这些全都给他选上。还有这个开启提示。好，这个时候我们就可以开始使用这个格式，然后让他来给我们生成代码。这里 at 是 添加上下文，这个加号是添加文件或者图片，这个是 m c p， 这个是管理 client 的 规则或者工作流。这个我们就先不要搞那么复杂了，这里它也有 plan 和 action 两个选项，也就是说我们点击 plan， 它就可以先给我们规划点， 点击 action a c t， 它就可以实际的给我们产生代码了，这个是跟 chain solo 模式差不多。好，然后我们在这里简单的做一个页面，使用 h t m l 语言创建一个登录页面，这里也有规划和实施两个模式，在这里是计划模式，这里就是直接实施模式，我们直接选择这个 x i c t 模式， 开始让它来生成我们的页面。好，我们可以看到页面已经开始自动生成了， 提示我们已经创建完，完成了，登录页面已经完成，已经成功创建包含基本的 html 结构样式和简单的登录功能脚本。接下来我们启动本地开发服务器一测试，那就让它测试吧， 是不是出错了？我们需要提示它换一种方式来启动服务器， 它在这里直接调用浏览器打开了本地的这个页面。 好的，这就是这个页面不太完美，我们可以看到连接自定义的 api 已经成功了，至于其他的这些功能，我们之后再想办法，我会接着研究研究怎么让它顺利的工作起来。好，今天到这里感谢大家观看。
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439硅谷赵博
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03:02查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，这里是 vivo 零基础学 ai 之 open cow 和 cow。 co 究竟是啥？那最近很多人都在聊这两个 ai 工具，一个叫 open cow， 然后也有人叫它小龙虾，另外一个叫 cow co。 如果你是非技术背景或者刚开始学 ai， 我 建议 你一上来先别急着问那哪个工具更厉害，而是应该去了解他们到底是干什么的。我现在用不用得上？那先说 open cow， 你 可以把它理解成一个更自主的 ai a 准。那什么是 ai a 准呢？ ai a 准就是一个。嗯，不止 只是会回答问题，还能根据你的目标自己猜步骤。用工具完成任务的一个 ai 小 助手，它不仅可以帮你聊，陪你聊天，还可以连接一些工具帮你执行任务，甚至去做一些自动化的流程。那打个比方， open call 有 点像一个调度主管，你给他一个目标，他可以去安排不同的工具干活。 问题就在于，这种自动化的工具对普通新手来说门槛并不低，它往往涉及本地环境、权限配置、长期运行等等，那甚至可能你需要准备一台比较合适的电脑来折腾。而且一旦 ai 工具可以访问你电脑里的文件，执行命令，甚至接触到你的账号和工作流，那安全性和稳定性就是一个 未知数了。那 opencall 小 龙虾的话，它很有想象力，但限阶段我不太建议新手一上来就溜它。那接下来就是 cloudcall。 cloudcall 是 nsop 推出的 ai 编程工具，相比 opencall 的 话，这种更偏自动化调度的 agent， cloudcall 对 普通人来说会相对更好控制一些。那原因很简单，它默认啊， opencall call pro 的 话，它默认不是说你想干什么就干什么，而是有一套权限的机制，比如读取、改文件，运行命令，这些操作通常需要你去确认，它能写录的范围也主要限制在你打开的项目文件里。它的重点并不是说去帮你完成 整个电脑的工作，全自动化去运行，而是帮你去完成一个个具体的任务。比如说我现在更多的会用它去做两类事情， 第一类的话就是写前端的页面，比如写我想做一个网页的 demo， 一个小工具页面，一个内容管理页面，甚至说现在这个 ppt 也是 cloud 帮我写出来的，我会接跟他描述需求，他帮我生成代码，修改样式，调整交互。 那第二个的话就是处理我的本地文件，那比如整理吗？当还有改代码、改文件、分析项目结构等等，它可以直接围绕我电脑里的文件夹去工作。 那对普通人来说的话，拷扣的好处是反馈更直接，你说一个需求，他改一个文件，你打开页面他就能看到效果，那对比一上来理解复杂的 a 准系统来说，是要容易很多的。而且从海外的产品生态来看的话，拷扣的使用者更多，讨论也更成熟。 如果你未来想接触前沿的 ai 工具，前沿的 ai 方法论，那使用 cloud 可以 一定程度培养你的一个 ai sense， 上线也会更高一些。 那总的来说的话，如果你只是刚开始学习 ai， 想用 ai 去做网页处理文件，提升工作效率，那可以优先尝试使用 curl code。 对 于 open call 的 话，你可以先知道它是什么，理解它代表的是自动化，更自动化更自主的 a 准方向，但暂时可以不用急着去上手。那普通人学 ai 工具的话，最重要的不是去追最火的名字，而是搞懂不同工具的分工。有的工具它是适合调度做复杂任务，有的工具适合帮你把眼前的事情做出来。 先理解场景，再选择工具。这是我们普通人啊，非技术背景更稳的一个学习路线。那这期的 ai share 就 到这里了， that's it。 拜拜。下期再见。
171WiLL Bin
02:29查看AI文稿AI文稿visco 的 要怎么连接 mycircle？ 打开 visco 的 在扩展，这里搜索一下 mycircle， 这边有很多的 mycircle 扩展可以用，我比较推荐两个，第一个是这里的 database client， 它出的一个扩展，然后第二个是 oracle 官方出的一个扩展。 下边这里也有个 mycircle 扩张也蛮流行的，但是它很多年没有更新了，稍微会有点不太好用。左边这里的 database 是 database client 的 扩展，然后下面这里的 mycircle share 是 oracle 那 个扩展，我们打开 database， 它会出现这个样子， 它其实不止支持 mycircle， 其他的数据库也都支持，包括 pg， sql lite， sql server 这些都可以，甚至还有些国产的数据库达曼这些。然后我们连接一下 mycircle， 密码也是之前设置好的，直接点击连接， 然后这边就出现了一个连接，这里是我用到的数据库的表，在这里的加号可以点击新建查询，然后点击 end 就 可以，然后出现了一个这个代码框，这时候你就可以写 circle 了，比如说 select from， 你可以按一下 ctrl 加 enter 运行，或者直接点击这里的执行，两个都可以。下边这里就是它展示的结果，整个界面看起来还是不错的，如果只是做简单查询的话，基本上够用。然后再试一下 my circle 官方的一个扩展，它叫 my circle shift， 我们可以在这个地方点击一下，这里叫 re launch， 点击 next， 它会要求你安装一下证书，那完成之后 re log 一下，这里就会出现这样一个界面，然后点击新建连接，这边写一下 mac 扣八，然后输入一下密码， 点击 ok。 连接完成之后，左边这里是会出现每一个表的具体情况的，然后你可以在这里双击这里它会出现一个 notebook， 有 点像丘比特，它是一行一行执行。那在这里先运行一下使用哪一个数据库，比如说是 keyla， 然后在底下你就可以去写 select， 比如说 follow 这个表情运行一下 速度有点慢，可能是因为它不会像其他的管理软件一样，只返回前两百行或者前五百行这种，如果是 limit 的 话， 速度会快一点。所以 vs code 的 这些扩展呢？它基本上只提供了一些比较简单的功能，能够写写 code 代码。但如果你需要比较高级功能，或者想要整个结果看起来舒服一点，最好还是直接使用数据库管理软件，比如说 netcat 或者 delete 这些。
4399王小二数据分析![[8] Claude Code 安装指南：选择开发环境 Claude Code 可以安装在几乎所有常见开发环境中，包括终端、VS Code、JetBrains、Claude Desktop，以及网页版。
这期视频会逐一介绍不同平台的安装方式，并帮助你根据自己的使用场景选择最合适的入口：如果你习惯命令行，可以从 Terminal 开始；如果你常用 IDE，则可以接入 VS Code 或 JetBrains，让 Claude Code 更自然地融入日常开发流程。#ClaudeCode #Claude #AI编程 #安装教程 #VSCode #JetBrains #终端工具 #程序员工具 #AI工具 #开发效率](https://p3-pc-sign.douyinpic.com/image-cut-tos-priv/88cba4887696c2b543f90c586f92b87a~tplv-dy-resize-origshort-autoq-75:330.jpeg?lk3s=138a59ce&x-expires=2098490400&x-signature=ZSlaDF%2FDvEH8F5iZG9aFxVk9oqI%3D&from=327834062&s=PackSourceEnum_AWEME_DETAIL&se=false&sc=cover&biz_tag=pcweb_cover&l=2026070410350445E903EE02F7BD502F75)
03:01查看AI文稿AI文稿cloud code 安装很简单，终端、网页或 ide 都能用。 如果你用 macos、 linux 或 wsl 运行这个 curl 命令就能一次装好。如果你更喜欢 homebrew， 也可以用 brew install 安装，但它不会自动更新。 windows 上也有几种方式，在 power share 里用 invoke rest method 的 命令。如果你用 cmd， 也可以运行这个 curl 命令，也可以用 winget 命令，但和 homebrew 一 样，它不会自动更新。 现在进入你的项目目录，运行 cloud， 你 会先完成一些设置，比如选择颜色、主题并登录 cloud 账号，可以是 pro max 或 enterprise， 也可以使用 api key。 如果你的组织有 cloud enterprise 账号，记得选择这个选项。无论你在哪个目录运行 cloud， 它都能访问这个目录和所有子目录。 在微州 studio code 里，打开扩展面板，搜索 cloud code， 你 会看到 antropic 发布的扩展，确认它有蓝色认证标记，然后点击安装。安装后可能需要重启 vs code， 然后按 ctrl 或 command 加 shift 加 p， 打开命令面板，搜索 cloud code， 打开一个新标签页。如果打开文件时看到 cloud 标志，也可以直接点它。你也可以在设置文件里关闭界面。只用终端体验。 对于 jebras ide， 可以 从 jebras marketplace 安装 cloud code 插件，安装后重启你的 id。 一 重新打开后，你会看到 cloud 标志，它会打开一个面板，里面就是终端体验，它会在旁边配合你工作。在 cloud desktop 里也可以运行 cloud code。 安装 cloud desktop 并登录后，你会在顶部看到一个开关，写着 code 未完待续。它的外观和 cloud 聊天很像，但可以在指定文件夹里工作，修改权限，甚至使用云端环境。 在网页上可以访问 cloud ai code。 使用 cloud code， 它和桌面应用很像，不过只能用于 gitup 仓库。 如果你想一直用到最新功能终端是最佳选择，新功能会最快在那里上线。大多数情况下， ide 集成的体验也非常接近。 如果你希望 cloud code 更深入地融入常用代码编辑器，桌面版很适合让 cloud 在 后台运行，同时你做其他任务。 如果你想通过 gitap 仓库远程处理项目，或者并行运行多个绘画网页版， cloud code 是 很好的选择。你想怎么使用 cloud code 都由你决定。
20AI 工具集
13:08查看AI文稿AI文稿接切换过去了，然后再一个 versus code 里面，它还是需要思考一下的，那么接着问它， 你切换到之后，它会告诉你这有一个数据集， 你有单细胞分析相关的 skill 吗？ 你可以先问一问他，他应该是有的，这里已经给你说了，我们再重复问一遍， 他告诉你已经包裹在这里面了，而且还不止一个技能。 那他会告诉你啊，其他的一些技能，大家看，他会告诉你标准的分析流程啊， 用途是一个句类降维，然后它是干什么的，它是处理格式的，它的标准流程都告诉你，先加载过滤，然后归一化，然后句类，然后标记基因， 详细的单细胞数据分析。 大家看以前你，你可能要丢进你的 r 里，你用一些脚本或者你买的东西去分析。现在你通过 cloud code， 你 通过 agent， 它可以你通过自然语言交互式提供它的目录，然后查看相关的 skill， 让它用这 skill 去分析，甚至你还可以后面你去找一找这个 skill， 大家看一下啊。 嗯，分析目标，它问你是什么，比如说 我们选一个 a 吧，那么它就可以帮你完成这个分析， 尤其是你已经有一定的基础了，你再去用这种 skill 分 析是非常快的。你现在再去学 r， 再去学一些 r， 去学生性分析， 再去学一些统计的方法呀，再抱着 r 啃，现在你就是就是，怎么形容呢？四十九年入国军， 会告诉你 c， 四五号我都要， 他也会帮你注视这些亚群， 当然了，这里我是让他去分析，大家看他会给你一个这个图， 这个图，然后我可以再 再给我增加， 那我让他再给我增加一个详细的分析报告，然后他就会给我进行一个分析。当然这里你也可以在提示词里指定一个更详细的，不教护士的，让他直接去分析。 大家看 skill 呢？它和我上次分析的其实是有点差别的，这意味着你这个 skill 你可以进一步地去让它做一件事，就是说你可以把固定的分析流程给它写死。大家看它需要调用终端的时候，我就需要点击 yes， 这就是为什么要装在服务器上，因为你装在 windows 下可能有各种环境问题。服务器上你可以创建一个 cuda， 随时隔离开来。 你可以用终端，它是非常丝滑流畅的，它可以用 get 各种格式。 我们等一等，大家看它去帮你去安装了这些一些分析的组建，然后我们点击允许，它会自动帮你安装这些依赖，然后去检测，然后它现在已经创建结果的目录已经创建完了。 甚至你可以把这句学生性分析进一步细划。你加入一些特定的关键词，比如说你让它生成特定的流程，因为这是别人的公共库里的 skill 嘛， 你可以根据自己的需求做成关键的 skill， 或者是然后你每次有数据，就可以让 ai agent 自己去分析，让他按照特定的模式，他就可以分析出来了，帮你做好图，甚至帮你写好。 那这一套下来，如果你想想，你去找别人去做，可能要收你大几百甚至上千，那么现在 ai agent 可以 帮你快速完成这个升薪的分析。 所以说这就是为什么说深信的护城河逐渐倒塌了呀，就是这个原因啊，以前这些东西你需要花钱购买儿包，或者你去找人花几百甚至上千去做， 大家看它正在进行一步一步的分析。 当然这些流程熟悉了之后，你可以创建一个单细胞的一个专门的一个项目目录， 一个 agent， 它就可能只有单细胞分析这一个 skill， 但是呢它的路径是非常固定的，然后你每次你还可以找一个总的 skill， 然后它调用单独的 skill， 这样你可以让它更固定一点，更专精一点。大家看它还要再编写一个单细胞分析脚本啊，就是说它还能那么专精，你可以让它更专精一点 这个 ai agent， 比如说你一个 ai 呢，他就是做单细胞的，他也不做别的，他就做这个，那你一给他数据，他就把固定流程拿过来直接去做。 然后甚至你还可以找一个负责指挥的 ai agent 的 skill， 他 指挥他分析单细胞，然后再给下一个分析分析我们的一些别的数据，然后一步一步的让你通过一个总的 agent 再去调用分的 agent， 就 可以完成一个整个生性数据的分析， 这个是完全没有问题的，我们后续也会有相关的课程，我们现在就等一下它完成一个整体的单细胞数据的分析。 大家看这个过程的话，它有一个自我迭代的过程，它遇见问题它会自己去解决，而不是说遇见问题你自己再去修复。 这是 ai agent 它的一个较好的一个点，出现问题它会自己迭代，自己修复，少什么它自己安装，而不是说报错之后，你自己再把代码粘到一个你的对话框里， 再让 ai 去改，然后你再切回来，它会自己进行一个迭代，你看它说了注射印设有问题，让我重新修复。至于小龙虾，它也是这样的，只不过它多了一个即时性的工具而已。而且 它本质上大家想一想，资本的眼光是不会错的。如果小龙虾真的比 cloud code 还要好， 那为什么 cloud code 的 母公司现在市值一路飙升，而小龙虾一堆产品也是那样的？因为 cloud code 本质上是它的一个模型呀，这是它的核心啊。 cloud code 只是依靠它模型长出来的一个外壳， 包括之前 cloud code 它这个架构的原码泄露，其实也没有对它的市值造成很大的影响，因为它本质上是它这个模型很厉害， 因为这次我分析的内容比上次要多不少，所以这次的速度比上次要慢一些。大家可以看它现在已经在汇总结果的一个阶段了， 当然大家也可以开启无限制模式啊，但是开启无限制模式，我担心他万一把我什么东西删了，就有点危险。 当然你也可以做另一件事，你可以把它限制在某个项目目录里， 那么我们看它已经完成了这个分析和作图。那好，我们打开我们的一个目录， lesson 一， 这是我们的原始数据，来看一下。首先它给了我们一些图，我们可以看一下， 这个数据太少了，大家可以看一下，他给了我们这些图，但大家看这个图和上次的图是不一样的。这也其实说明了一个问题啊，大家可以看上次他给我的图， 就是 skill 呢，需要你进一步本地化， 你需要把它更加地调教成你喜欢的模式， 不然的话，大家也看出来现在 skill 它的一个问题，它这次这样分析，下次那样分析，这是它的一个一个不好的地方，那如果你想让它按固定的格式，那你就可能需要更严格的限制，这就需要我们自己去进行进一步的去调优。 但是啊，这丝毫不影响我们去展示一个结果分析的方面的一个能力， 大家可以看一看，我们打开分析报告，它会生成一个分析报告，大家看一看，它会有一个详细的分析报告，告诉你多少个细胞，多少个基因，几个簇，然后还会告诉你一些另外的一些参数， 大家可以朝下看，这都是有详细的报告 打开，这样就出来了， 甚至你也可以继续让它去展示某个格式化的图标，进一步分析。比如说你觉得哪个图 让它进一步分析啊，这些都是可以的。那我们这里就完成了一个简单的项目，当我们完成项目之后啊，记得清空一下上下文，不然前面这一大坨还会带着很影响我们的项目的尽兴，以及会耗费很多的 token。 那么朝下走，朝下走，我们是不是可以把各种海报变成一个 skill？ 那 么我们可以去一些 claudio 的 市场里啊，或者是 skill 里啊，大家可以去找一找这些有很多网站的。
157科研小猪莹
01:12查看AI文稿AI文稿cloud code 里的 plugin 和 skill 到底有什么区别？一句话， skill 是 内容， plugin 是 打包容器。先说 skill， 它是一个文件夹，核心文件叫 skill， 点 md 里面有描述，有指令， cloud 看到匹配的请求会自动调用，你也可以直接斜杠加名字，手动触发。 togg 不 一样，它是一份清单文件，能同时打包 skill agent， hook 还有 mcp 服务，放进一个目录，一行命令装好。 三个关键差异，第一， skill 跨平台网页 c i a p i 都能用， plugin 只在 cloud code 里能跑。第二， plugin 自带版本号，还能上市场分发 skill 没有这一层。 第三， plugin 里的 skill 必须待命名空间，比如 my plugin 冒号 hello 不 会和别人重名，怎么选？个人用单项目快速试错直接写 skill， 要分享给团队上市场跨项目附用打包成 plugin。 官方推荐的路径是先在点 cloud 目录里写 skill， 稳定了再转成 plugin 上架。
93AI智匠
01:56查看AI文稿AI文稿还在以为所有 ai 编程助手都大同小异，那你可能错过了 scarq o d 这个真香神器。一个博主用了 vs code 和 call 派了三年，却毅然决然换了主编器，原因不是大家都有的聊天测变了，而是 c 卡尔提纳质变的差补全模式，它到底有多不同？ 最关键的就是 c g 的 预判你意图能力，它不会等你停下才给建议，而是你一边修改函数签名， 它背后的推色性延续引擎就已经悄悄计算并预判所有相关联的调用点影响。想象一下，你在一个三四零行的 text script 文件里改参数名，还没等你手动滚到一半，可 a 就 已经帮你把第一个调用点的参数更新了。当你滚到三幺零行时， 所有六个调用点都有了正确的建议。这种多位置感知和同步更新的能力，是原文作者在其他编辑期里从没见过能持续稳定实现的。根据实测数据，在 textquote 文件里， keeper 的 建议采纳率高达百分之七十三， tyson 紧随其后也有百分之六十八。这可不是小数字，意味着它真的能大幅提升你的编码效率。 不过也不是所有语言都一视同仁，构语言的采纳率就明显差一些，只有百分之五十一。这也告诉我们， ai 工具的适用性确实有偏好，而且还在进化中。这让我思考， 当 ai 助手从简单的代码补全进化到这种意图预测和大局感知，它改变的就不只是我们写代码的速度，更是我们思考和架构代码的方式。它可能让新手更容易上手复杂项目， 也让资深开发者能更专注于高层次的逻辑设计。所以，如果你是开发者，尤其是用 tatsby 和 python 的 catch i day， 这波不一样的体验，是不是让你有点心动？你觉得这样的 ai 辅助编程是未来主流吗？评论区聊聊你的看法，别忘了关注我，获取更多 ai 科技干货！
19小明叔
