怎么用Claude code做vi

今天我们带着大家去装一下 cloud code 啊，注下，这个方法不需要你有 cloud 的 账号，不需要你对接它的模型，不用担心封号，全国内环境对接我们国内的大模型，相信我啊，一旦你用上它，你就进入到另外一个世界，一步步跟着做，任何人都可以安装成功。好，我们开始 这次是在 mac 笔记本上去做安装 windows 的 小伙伴，等下一期的视频。首先点开你的启动台，其他文件夹里面有一个终端命令行，点开你们应该就可以看到这么一个终端制服的页面，直接粘贴这个指令，安装 homebrew， 这个是 mac 系统上的一个命令行的管理工具包，有了它我 我们后面就可以安装 cloud code， 你 不用管这个命令是啥意思，直接复制粘贴运行就行。这里面有几个选项，通常选择一，选择二都可以选择一，输入你的开机密码，这里面会检测到你之前有没有安装过啊，我这个机器很干净，没有安装过，选择 yes or no 都是可以的，如果你安装了，它会默认把你之前的删掉，再给你装个新的。好，我们耐心的等待一下，这个时候它需要你按回车键开始快进一下啊。安 装成功之后，需要输入开机密码确认一下它，这里会提示 next steps。 直接复制这个命令，把 homebrew 添加到你的电脑的环境面板里，你也不用管这个命令行的意思，直接复制这三行贴进去看底部没有报错就是 ok 了，你就可以直接调用 homebrew 去管理你的安装包。为了方便下一步的演示，六叔把这个终端的这个屏幕清空一下，你们看得更清楚一些， 我来验证我们的 blue 有 没有安装成功。你可以输入一个 blue gambos， 我 们看一下显示 home blue， 五点一点九最新的版本，证明你安装成功了。好，第二步就用 blue 这个命令去安装我们 color code， 你 不用管它啥意思，直接复制安装这个指令回车，现在就开始安装了，我们还是快进一下好。装好之后，终端输入 color code， 你就可以直接进入到这个页面。看到这个小螃蟹啊，这个时候你还用不了，因为我们还没有对接国内的模型，下一步我们就演示怎么去对接国内大模型啊。所以我们使用国内的模型，不是用这种对话的方式，而是要进入到它的开放平台，去调用它的 a p i 去接入国内几个比较好的，智普、 kimi， mini max， deepsafe 都是可以的，目前 deepsafe 是 按次去收费，我们可以快速看一下它的价格啊。 sick flash 版本百万输入两分钱，一百万包肯出出两块钱，相对还是比较便宜啊。 pro 版本现在有折扣，像智普的、 kimi 的， 他们都是可以包月包年，按照自己的预算去采购合适的模型去接入。这个时候我们要下载另外一个工具， 开始打开命令。行，好，我们装一个 c c switch， 专门批量管理不同大模型的工具，方便你可说话的配置，方便你一键切换同样的输入这段命令，不用管它什么意思，直接截图复制回车，快进一下。安装完之后。好，我们打开 c c switch， 它可以管理各种 a 检测，包括小龙虾，包括克劳德 code， 包括 codex。 好， 我们选中克劳德，添加供应商。我们这次是拿 deepsix 举例子啊， 选择 deepsafe 供应商的名称，官网链接，它已经给你生成好了，这里面你只用去管 a p i key。 进入到官网，点击 a p i 开放平台，记住一定要充值啊，这里面就有个 a p i key， 我 这里是创建好的，你可以重新创建一个新的，然后去复制就行了。 打开 cc switch 贴进去，这里面因为 deepsafe 发布了新的模型，我们主模型改成 vc pro， 只用添加你的 a p i key 和你的模型的名称，点 一添加就已经添加完成了。好，装完之后大家一定要注意啊，点开它的这个设置，里面有一个跳过卡尔的 code， 出示安装确认，这个一定要把它打开啊，一定要打开，打开终端，我们测试一下输入卡尔的 code 的 这个密令啊， 但如果说你也可以用这个密令先验证一下你的卡尔的 code 之前安装好没有，如果出现的是版本号，证明你就安装好了。如果没有这个或者是报错，证明你之前那一步是没有安装好的，然后这个时候就直接执行卡尔的密令，选择 yes， 进入到它的一个使用界面，注意看这个模型，可以跟它对话， 正常回复就对了啦。不需要克劳德的账号，不需要对接他的模型，直接配置我们国内的模型就行了。这个装好之后呢，就可以参照六叔之前那些视频，怎么去安装一些好用的 skill， 怎么去基于 skill 去解决你的一些个性化的需求， 你就可以用上啦。除了 deepsix 之外呢，其他几个主流的模型 coding plan， coding 能力也都很强，比如智普的也会有自己的 coding plan， 你 只用获取它的 api key， 打开 c c switch， 选中对应的模型，智普 确认配置，他会给你放上去，你只用把你的 t 填上去对应的模型主模型确认好，比如现在智普的主模型是五点一，就直接把这个五点一贴上去，点击添加，你就可以灵活的在这个里面去切换你的大模型了。好了，这个保姆机的实操大家学会了吗？赶紧试一试吧！室友说，关注我持续复述你的爱奇艺的用户拜了个拜。

我不懂代码，但只花半天做出了这样一个自动剪口播的 ai 工具。上传视频后，它会自动识别字母，帮我去掉所有的口屁和食物，然后直接导入 final cut pro， 就是 剪好的视频给我省了大量时间， 我一行代码都没写，甚至没看 type of coding 做出来的这期视频会分享在这个过程中都有最有用的四个经验和技巧。如果你也和我一样不懂代码，但又想自己做点东西，那这些经验应该能帮到你。 剪映其实有智能剪口播这个功能，但又想自己做点东西，而且它要花钱。再一个，我剪辑用的是 final cut pro， 剪辑替代 不了，但最关键还是因为我的目标不止是 ai 剪口播。长期来看，我想 ai 逐步接管我的整个视频工作流，这种剪映是不可能实现的，他不会为我个性化定制，所以这个东西我必须自己来做。这也是 web coding 的 魅力。像过去这种想法，我们只能想一下，但现在可以自己来实现。 有了想法之后， web coding 第一步绝对不是从零开始写，这是很多小白，包括我以前常犯的错误。互联网发展这么多年，其实已经有大量成熟的开源项目，你想做的事情肯定有可以附用的地方， 所以我会让 ai 先帮我全网搜集，看看有没有现成的项目可以用。结果找到了一个叫 video cut skills 的 开源项目，他做的事情就是用语音识别，把视频转成带时间戳的音频字幕，然后让 ai 做语义处理。但有个问题，他是直接给你剪出一个视频来，而我需要的是生成 final cut pro 的 时间线导入，再做二次精简，所以我需要在这个项目的基础上去做二次开发 的。语音识别和处理的逻辑我都是可以服用的开发工具我用的是 cloud code， 刚开始模型用的 cloud 的 订阅，但 web coding 消耗 token 是 真猛，基本上半小时就限额了，只要满足需求，得升到 max 套餐一个月小一千。 说实话，我觉得对大多数人来说都太贵了。于是我打算换其他模型。本着用新不用旧的原则，刚好 mini max 发布了 m 二点七。因为我的小龙虾之前一直跑的是 m 二点五这个模型， 他家的风格就是性能够用，而且很快很便宜。这次新发的 m 二点七在软件工程和项目交付这两个主流编程性能上也还不错，和 cloud 的 g p t 一个水平线，应该够用了。于是我打算试试。开了个 plus 极速版，有一百 t p s 的 退率速度，加上每五小时一千五百次请求，实际用下来还真可以， 速度比 cloud 的 快了不止一倍，主要是不担心跑的一半突然被限额。我基本是用 m 二点七完成了后续全部的开发，所以如果你要 webcoding， 可以 考虑刚出的 m 二点七 模型，定了准备开发。虽然我们可以不懂代码，但是你得了解项目的整体框架和逻辑，这样你才能跟 ai 说清楚你要改什么，改哪里。有个方法很简单，我直接让 m 二点七把整个项目读一遍，然后生成了一个格式化的页面，把框架和逻辑直接展示出来。我不用看懂代码，全程只用对着这个页面和 ai 说需求，一步步开发，这个方法尤其适合非程序员朋友。 web coding 还有一个很常见的痛点，就是 ai 帮你写出来的界面功能没有大问题，但就是丑，一眼就能看出来这是 ai 做的。你想让它好看一点，但我们又不是设计师，不懂专业词汇，没法用语言精准表达。 我找到了一个叫 impeccable 的 神级 skill， github 上一万多星，它的作者是 jacqueline ui 的 创始人，全球几百万网站都在用它做的东西。它在 google 还做过创作者生态的负责人。这个 skill 呢，是它把自己多年的设计经验打包成了二十条指令， 每条都携带完整的设计专业知识，作为上下文安装即用。比如像我用了这个 audit 指令，让 m 二点七模型直接帮我审查全部代码，并输出一份完整的前端报告。它按照影响程度划分了问题优先级，并且还整理好了后续怎么修复的命令，真的是有手就行。 然后还有像 polish， 能帮你把界面打磨的更精致， boder 能增强这个页面的视觉冲击力。这是我这个工具优化前后的对比图，你看变化还是很明显的。最后说到这个剪口拨的工具，我目前还在打磨迭代，等完善了后面会考虑开源出来。如果你也想开始或者已经在 web coding 自己的产品上面，这些方法我推荐你可以去试试。 目前国产模型用来 web coding 的 性价比真的很高，大家不用去掉 a p i， 而是订阅它们的套餐会更划算。这次立刻聊 i 姐，分享 ai 干货，我们下期见！

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。

看有朋友问这种简历是怎么做的？这种网页简历，呃，我简单说一下，就是，呃，你首先可能要下载一个叫做 cloud code 软件，或者叫推的软件， 然后有了这种 ai 的 软件之后，你再把你的一个旧的简历，不管是 word 版也好， pdf 版都可以。再就是把这个简历发给那个 ai， 比如说你用 call， 那 你就把它那个地址发给 call， 然后用 call 去帮你，就有针对性的一些评分吧。你可以跟他说你现在想找的是什么样的一个职位， 或者说你给他一些你想投的一些岗位的那个详细的描述，让他去看一下你现在的简历有没有什么问题， 不管是从你的，嗯，就是你的历史的一些工作的一些描述啊，还是，嗯，你描述的点是不是踩在一些招聘的要求上，都是可以让他去看一下。 然后就是平时完之后，我是建议让你让 ai 去生成一个这样的格式的一个文档，叫麦当劳格式。 这有了这个格式之后呢，后面要再改这个简历的时候都是非常方便的，因为 ai 在 读这个麦当劳格式的文档时候是速度非常快，并且要在上面操作的话也是非常快，所以有了这个基础的一个， 就我把它叫做跟模板之后，那你后面要再改成立的时候就非常快。然后有了这个 madam 之后， 嗯，你可以再接这个 madam， 再去做成一个 html， 这个是怎么做呢？这个就是要用要用到这个提示词，这个是那个 cloud design 那 边，就是他们那边应该是有朋友从官方那边爬出来的一个官方的一个提示词， 然后用这个提示词去对你的这个简历进行一个设计，最终它就会生成一个类似这样的一个 html 的 一个模板。这个东西的话，呃，所有的字体啊，还有它的一个间距啊，还有它的一个样式，包括它的颜色，都是可以自己去定义的，不一定要按这种 标准的东西，你可以嗯，找你喜欢的一种样子，你也可以去找一些你比较喜欢的网站，什么什么的各种之类的，去找他的一些配色，或者直接发给 ai 让他去参考都是可以的。 然后设计完之后，你觉得满意的话，那就直接像我上个视频说的，就按 ctrl 加 p 把它打印出来就好了。打印的时候我们把这个打印目标选择为另存为 pdf， 那 他就可以在本地这里，本地这里去生成一个 对 pdf 版的专利，然后它的样式跟网页基本都是一样的，没有什么区别， 就是有些分页而已，你看样式都是几乎一样，然后这些内容都是可以都是可以复制粘贴的。 反正大概的一个制作方法是这样的，一个制作思路是这样一个流程，就是先弄一份，弄一份就是文字版，没问题的一个东西，就是弄个麦当劳格式的东西，有了这个麦当劳格式之后再去 呃，做这个 hdmi 的 设计，设计完之后再另存 pdf 照，整个过程不会太久的，大家可以去试一下，有有什么问题的话也可以在评论区这边就留言一下，大家一起交流一下。

你敢信吗？ cloud code 这个终端版的 ai 工具，五个真正的隐藏神技能，百分之九十的人根本没用。对，最后一个，连很多老用户都不知道。先说第一个， insights， 你 敢信吗？ ai 会反过来观察你怎么用 ai 输入这个命令，它能分析你过去三十天所有的聊天记录，给你生成一份交互式报告。第二个， s q 的 question， 普通 ai 是 你让他干嘛他就干嘛，但开启这个模式，会停下来问你 核心价值，就一句话，把 ai 的 瞎猜变成你的决策。第三个， hiddles 模式，别用交互模式，等 ai 慢慢回复 hiddles 模式，一条命令直接跑完，还能塞进 ci cd， 每次提交 p r， ai 自动审查评论，自动贴好。 第四个 b w 命令，以前重构时问个问题， ai 就 停下回答，上下文一乱，任务就跑偏，现在用 b w 提问，回答完按空格消除主任务，该干嘛还干嘛。第五个，压轴的 context fork， 这可以说是 cloud code 的 最长寿的秘密，在技能配置里加一行 context fork， 这个技能就在独立的磁代理里运行，长任务不污染主对话，代码审查，全库分析随便跑。最后说一句， cloud code 的 更新速度真的快到让人焦虑，但好消息是，越早用，别人跟你的差距就越大。

谁还没有试过用 cloud code 做报告，真的强的有点太吓人了，从抓数据到出图表，全程都是他自己搞定的，这就是最终的结果。包括数据看板、趋势图、竞品分析，然后以及排名的分析，全部都是 cloud code， 它自动生成的。我 只是在 cloud code 里搭了一个工作流，它可以自动抓取社交媒体的平台数据套分析框架，最后直接生成一个可直观的报告。 像它这种直接生成一个 html 的 网页版本，发链接，领导就能直接看，而且这种报告比 ppt 更高级，它的这个报告中的图标都是可以悬浮查看具体的数据的。 以前做这种报告少说是要三天到一周的时间，现在搭个框架十分钟就可以出来。人类只需要做的是纠正细节以及做决策，剩下的都有可拉扣的直接去完成。如果你需要做分析，做运营，做汇报，这个思路都是可以用的。你们现在都在用 ai 去做汇报了吗？评论区可以告诉我。

曾经我对 cloud code 的 终端爱不释手，但现在我只能说一句， codex 真香啊，真香！ 大家好，我是布鲁。随着 codex 近期频繁的更新，我自己的工作站也已经全面的切换过来了。今天就来分享一下我自己的完整使用经验，怎么用 codex 打造一套不打断心流的生产力闭环。 本期视频我把它分成了七个章节，每一张都是我自己实际在用的技巧，希望能对你有所帮助。那我们话不多说，直接开始 第一张，先来介绍一下我的工作站是怎么布局的。左上方是 codex 的 对话框，下方是 terminal 终端。 你可能会问，已经有 codex 的， 为什么还要开一个 terminal 跑 c c？ 因为我发现对于一些需要探索、需要设计的任务， c c 的 表现要更出色一些。所以我的习惯是用 c c 来做方案设计，配合 planning with files 这个 skill， 把设计思路直接落成文件， 然后再让 codex 读这份计划，接手后续的具体实施。这样一来， cloud code 负责想， codex 负责做，两者可以各司其职。 右上方这个区域我用来做任务完成后的查看和审阅，比如代码的 review， 文件的浏览，还有浏览器都在这里。虽然现在浏览器还不支持多标签页，但对于日常的任务来说完全够用。这边我就分享一个实际的案例， 我让 c c 参考了最近很火的这篇卡巴西提出的知识库的文章，让他借鉴里面的思路，出一份设计稿和完整的实施计划。目的呢是做一套前端的页面，方便我日常的维护文档使用。 接着 c c 就 会调用 planning with file 这个技能啊，将所有的计划落成文档，然后我就会回到 colex 这边，让 colex 去阅读当前项目内的这份计划文件，然后基于这份计划文件让他进行开发。开发完结果之后，我会在这边 内置的浏览器里面去进行结果的 review， 包括代码的一个审查，整个过程从设计到开发再到 review， 全都在这一个工作站里面完成，不需要切换任何的窗口，这就是我前面所说的，心流不会被打破。 第二章，批注功能。这个功能是我觉得 codex 真正强大的原因之一，也是最能体现沉浸式开发的地方。 以前我们改代码的方式是找到文件定位到哪一行，描述问题，让 ai 修改，整个过程中你的注意力是在代码上的，但现在 codex 的 批注功能让这件事情变了，你可以直接在文件上进行批注，告诉他哪里怎么改，需要怎么改。 更厉害的是，现在这个批注功能不止限于代码文件，你可以直接在前端页面上进行批注，看到哪个按钮位置不对，哪块布局不满意，直接在页面上标出来， codex 就 能理解你的意图，并帮你进行调整。这件事的意义在于，正好对应了 webcodd 的 核心理念， 开发者的重心不在于怎么写，而在于写出来的东西对不对。批注功能把这个理念落地了。 第三章，上下文管理 codex 项目里可以同时开多个县城，每个县城对应一个任务，互相独立，不干扰。对比 cloud code 需要开多个对话窗口， codex 把所有县城都收在了一个项目下，管理起来会清晰很多， 然后是项目的记忆核心就是 a 键的点 md， 这个文件你可以类比为 cloud md， 把项目的背景、开发规范都写进去， ai 每次进来都会读取，不用反复的交代。 还有一点， codex 的 上下文管理非常省心，它会自动帮你压缩上下文，它也没有提供像 cloud code 中 compact 的 那样的命令，这种事情让 ai 自己处理就好了，你专注于任务本身就行。 第四张，自动化这块是我觉得 codex 比其他 agent 做得更好的地方，几个原因，第一，用起来非常的方便，直接在 gui 里面新建自动化任务，还内置了很多模板可以选择， 大到项目管理技术、眼镜，小到个人的生活习惯，都可以交给它来定期的处理。第二，自动化可以调用 codex 自身的能力，比如插件、 skill、 mcp、 浏览器操作、电脑操作等全都能用进来，这就是为什么我说 codex 在 逐步形成自己的生态。 第三，我们可以根据不同的场景来灵活的选择模型和推理强度，简单的任务用轻量模型，复杂的任务上强推理，这样的话头肯可以用的更加的合理。第四，稳定性，我实测下来， codex 相较于其他的 agent， 定时任务的准确性已经能达到生产级别，相当的靠谱。 第五张插件和技能， codex 有 相当丰富的官方插件和 skill 生态。先说说两者的区别， skill 就是 纯文档，本质是给一份 ai 的 说明书，告诉他在特定场景下应该怎么做事。比如说我前面提到的 planning with files， 就是 一个 skill 插件的概念会更大一些，你可以把它理解为 codex 打补丁，里面可以包含 skill， 也可以带上 mcp 配置，甚至集成其他的 app。 一个插件装下去， codex 就 多一套能力。 另外， codex 在 插件和 skill 的 管理体验上面要比 cloud code 的 友好太多了。 cloud codex 需要改配置文件，而在 codex 里直接在界面上点击安装，或者自己创建，整个过程非常的直观。 第六章浏览器和电脑操作 codex 可以 直接操控浏览器，你可以让它自动填表，抓取数据，验证 ui 效果。 比如我需要批量收集一些网页上的信息，直接告诉 codex 去哪个页面拿什么数据，它就能自己打开浏览器去完成操作，整个过程中都不需要你的介入。除了浏览器， codex 还能直接操作你的电脑文件的整理，应用的打开都可以交给它来处理，相当于有一个助手在帮你操作桌面。 不过这里要说明一点，随着 ai 自动化越来越普及，现在已经有不少软件开始加强安全控制，对自动化操作做了限制，所以实际能操作的范围会因软件而异，遇到限制情况也很正常，大家用的时候留意一下。 第七章通用功能这些功能不是 codex 独有的，很多 agent 都支持，但作为一个完整的工作站，这些基础能力 codex 当然也不会缺少。先说 play mode， 在 执行一个比较复杂的任务之前，先让 codex 把完整的计划列出来，你过一遍觉得方向对了再让他动手， 这个习惯能帮你省掉很多返工的时间，大任务尤其推荐开 play mode。 再说 m c p， 也就是模型上下文协议，通过 m c p 可以 把各种外部的工具和服务接进来，让 q d x 能力边界大幅扩展，无论是连接数据库，调用第三方的 api， 还是接入自己家的服务，配置好之后， q d x 就 能可以直接调用。 另外还有一点， q d x 相较于 logot code 的， 有一个非常关键但很容易被忽视的小功能，语音识别。目前我的任务几乎都是语音发起的，连打字都很少了。 ok 以上就是我在使用扣袋子过程中总结的一些技巧，如果对你有帮助的话，希望能得到你的点赞和关注。 最后我想说一句， ai 发展太快了，各家 a 键的功能越来越趋同，但工具再多，适合自己的才是最好的。有时候做做加法，找到真正需要的，做做减法，去掉用不上的，慢慢摸索出一套自己的工作范式才是最重要的。我是布鲁，我们就下一期再见。

很多小伙伴问怎么让 cloud code 接上 deep seek？ 这条流程我从头到尾给你讲一遍，照着走就行。 视频稍微有点长，建议先点个收藏，耐心看完，按步骤动手。先说清楚， cloud 是 anforepic 的 网页和 app 聊天助手，你打开浏览器就能用。而 cloud code 是 跑在你电脑终端里的编程搭子， 它能直接读你的项目代码，改文件、跑命令，相当于把 ar 装进了你的工程目录。更狠的是，凭借社区里那一大批开源 skills， 它还能调度你电脑里的一切浏览器表格、邮件、设计稿，几乎想自动化什么都可以。 为什么要接 deep seek？ 两个原因，在国内访问稳定，不挂代理，按 token 计费，也比海外接口便宜不少。而 deep seek v 四 pro 的 能力，应付日常写代码、改 bug、 做重构绰绰有余。 开始之前先准备两样东西，第一， node js 十八以上版本提前装好，长期支持版就行。第二， get for windows， windows 用户必装，不装后面依赖会报错。 第一步，安装 cloud code， 在 开始菜单里搜 power shell， 右键以管理员身份运行。打开窗口后复制官方的 m p m 命令，粘上去回车，等它装完。 装完输入 cloud， 加上版本参数，看到版本号就说明装好了。第二步，获取密钥， 进入 api 开放平台，进入控制台后，在左边的侧边栏找到 api keys 这一项，点进去， 页面下方有一个创建 api key 的 按钮，点一下弹出小窗，给这把密钥起个名字，比如就叫 demo， 然后点创建， 创建成功之后会弹出一个密钥字符串，立刻点复制保存到记事本或者密码管理器里。特别提醒，关掉这个窗口之后，密钥就会变成密文，再也看不见。 如果你不小心丢了，只能删掉，重新创建一把。第三步，配置 cloud code， 打开文件资源管理器，进入 c 盘用户目录，再进入点 cloud 这个文件夹。 如果看不到点 cloud， 要先在查看里把隐藏项目和文件扩展名都打开， 然后新建一个文件，名字叫 settings jason 把这段配置直接复制进去，把 api key 行换成你刚才复制的密钥保存即可。第四步，验证打开终端或者 power shell， 输入 cloud， 回车 看到红色边框的欢迎界面，模型型显示 deep seek v 四 pro， 就 说明已经成功接上 deep seek。 最后再送一个加分项。如果你平时在 vs code 里写代码，配好 antropic 官方的 cloud code 插件， 装完进入侧边栏的 cloud code chat， 它会自动识别你刚才配置好的账号，直接就能在编辑器里聊天和改代码。 整个流程下来，你就拥有了一个本地终端加编辑器，双端可用的用 deep seek 驱动的 cloud coat。 你 学会了吗？欢迎评论区聊聊。

为什么我认为国内普通人使用 cloudco 的 推荐组合方式就是 westco 加 cloudco， 再加 cc switch？ 对 大多数 mac windows 用户来说，这套方案的门槛相对较低，即使不用官方的 cloud 模型，也可以接入合规可用的模型服务。 但我知道，每次一提 cloudco 评论区，一定会有人说，国内连 cloud 都用不上，学这个有什么用？今天我就想认真聊聊这个误区，因为这种想法是把厨师的名气和做菜这件事本身混淆了。 打个比方，模型不管是 cloud， 还是国内的 minimax、 dixie、 g l m、 kimi 这些，它们其实都是厨师。厨师当然有高下之分，米青大厨做出来的红烧肉，味道确实更地道 高扣它是厨房，这里面有灶台，有刀具，有流水线，是真正干活的地方。而 skill 是 它的菜谱，它是告诉厨师先做什么，后做什么，做成怎么样才是合格的。所以讲到这里，关键的问题来了，厨房其实不是绑定某一类厨师的，你想做一道红烧肉，可以请米其林的大厨来做，也可以请国产的厨师来做。 口味可能有点差别，但红烧肉这道菜照样能端上桌。可现在很多人听到请不到米其林大厨，转头就把厨房封了，菜谱也扔了。那最后的结果就是永远只能去餐厅点菜， 也就是在网页上跟 check gpt 聊聊天，问问问题，复制粘贴，拿走答案。而别人已经在家开了私厨，让 ai 自己开火切菜，直到做完为止，端到你的面前。 所以我想说，用不上 cloud 的 官方模型，不是放弃 cloudco 的 理由，模型只是厨师，厨房和菜谱还在，换个厨师照样能开饭，放弃这类 a 准工具可能就会错过了让 ai 在 你确认授权的情况下面去执行具体任务的能力。 那明白了这个道理，我们再来看一下这三个工具。为什么说这是国内普通人用上 cloudco 的 推荐组合方式。第一个就是这个 vsco， 它是你的开放式厨房，你可以理解成这是一个能让你和 ai 一 起站着干活的工作台， 左边能看见所有的食材，你的文件夹中间是切菜台，下面还有个对讲机，也就是你的终端面板。你跟 ai 说一句，开始做菜，它就会在你面前动手，它不是给程序员用的，它就是一个有窗户的能看得见的厨房，比那种黑漆漆的命令行的窗口对新手友好太多了。 第二个就是 coloco， 它就你的专业厨房系统，它是整套方案的核心，聊天 ai 只能告诉你菜怎么做，而 coloco 能自己去做，最后把成品交给你。 这个就是 ai agent 跟聊天机器人最大的区别，一个动嘴，一个动手。那第三个就是 cc switch， 它是你的厨师调度台 clarkco， 这个厨房原本默认只能联系 frotty 官方的厨师，那 cc switch 就是 一个图形化的调度台，你点几下鼠标，它就会让厨房可以接到任意一家国产的模型。今天用智普的 glm， 明天换成 mini max， 它可以让你降低切换配置的麻烦。所以三个工具合在一起的化学反应就是 c c 思维去解决厨师从哪来的问题。 cloudco 提供专业的厨房 vsco， 就是 给你一个看得见的工作台。 那讲到这，把基本的环境和工作都搭建好之后，大家就要掌握对应的 skill， 才能做出各种精美的菜式，也就是让 ai 帮你干活的说明文档。 skill 是 cloudco 最厉害的地方，它本质上就是别人沉淀好的工作流， 把做某件事的完整方法打包好。而更进一步，你完全可以让 colco 帮你写一个属于你自己的 skill。 所以 再回到开头那个问题，为什么我说 vsco 加 colco 再加 cc？ switch 是 国内普通人用上 ai ai 的 推荐组合，因为它把那道门槛踢开了，它不挑系统，不挑模型，第三方的 api 服务、订阅套餐都能接它。不管你是程序员 懂不懂代码，它都可以让你从在网页上面跟 ai 聊天，升级到让 ai 帮你自动处理任务。听到这，不知道你对这些概念是否有了一个更清晰的了解，如果这些内容对你有帮助，欢迎一键三连，我们下期再见！

嗨，大家好呀，你们没有开发经验的朋友，我最近又开始做开发了，我最近在忙着写一个手机 app， 然后有一个小小的关于 md 的 心得想跟大家分享一下。 首先要写一个能上架 app store 的 这种手机 app， 它的工作量是比我之前写的那些网页的 app 要高很多很多倍的，所以为了这么复杂的工程能顺利完成呢， 一开始是跟 cloud 聊了很多，并且让他把所有的内容都总结下来，写成不同的 md files， 我 和 cloud co 都可以回去看的那种。同时呢，在开发的每一天，我也在让 cloud co 帮我写一个开发日记， 让我记得哪一天我们做了哪些事情，遇到哪些问题，还有具体做了哪些决定和改变了哪些方向。那么这时候我发现一个问题，就是这些 md files 基本上只有 clock code 在 看在读，而有的时候我想去看一下，读一下，写一下的时候就觉得很麻烦，要打开一个 vs code， 或者打开一个某一个软件。 然后这个时候我就想到我最近开始用的 obsidian， 是 我基本上一开电脑，它永远一直开在那里的，因为我想到什么，有什么灵感，就直接往里面写的那种。 大家知道 obsidian 它也是主打一个 md 文档的，所以这个时候我就想如何呢，让我的 obsidian 去直接打开这些 cloud md。 其实这里唯一的问题呢，就是说我不希望我有很多套不同版本的 md 文档，在某一个项目中，我是希望它能始终保持只有一个版本的，那这个版本是 cloud code 会去看也会去写的，同时也是我可以通过 obsidian 呢去看，也去写的。 那这个时候要达到这个效果，我们就要用到一个东西，叫做 simlink， 非常简单，一共呢就叫三步。第一步就是你先要找到你的 markdown 文档都在哪里， 那这些就是 clark co 一 开始帮我写的那些，还有我每天让他帮我写的那些日记也好啊，开发计划也好，那我的这些 md files 呢？是在我的这个项目里面的一个文档里面。那么我的这个 app 呢，叫做 acorn， 中文是巷子或者巷果， 它在这个文档里叫做 acorn and defiles。 那 这就是第一步，找到这些文件真实所存在的地方，并且把它这个位置记录下来。那第二步呢？就是找到你想把它放到你的 obsidian 的 哪个地方， 这里要找一个你想放进去的 vault。 那 我的 obsidian 现在长这个样子，我希望把它写在这个 product 下面，开一个新的文档，叫做 acorn， 所以 我将会把它放在这里，在一个 note 里面，或者这个 vault 里面是有一个 product 的 文档， 它会出现在这里。那第三步呢？就是如果你是用 mac 的 话，你就把这个指令写进去，就是这个 l， n， dash s， 然后你第一步找到的这些文档所存在的地方，然后你第二步找到的你想把它放到的地方。那对我来说呢，我把它结合在一起，就长这个样子，这个时候我们复制它， 然后开一个 terminal， 把它跑起来。嗯，大家看到马上这里就出现了我的这个 acorn， 然后这里也有所有的我刚刚写的那些文档，它都在这里了，这个时候如果改任何东西的话，它会实时的出现在我的真实的那些文件中，因为这个文件夹里的文档相当于不是真实的存在。在这里它只是一个 symbol link， 能直接连到原本的那个文档。所以我们不管是我 手动在这里改，还是括号在别的地方改，它永远都是在更新同一趟文档的。那当然我也知道有一些朋友，他其实只是用括号去写这些 m d， 看这些 md， 自己可能也不怎么需要去看它，那这个时候你可能也不需要用一个 obsidian 了，但是对我个人来说的话，我能看得到，写得到，并且能把它同步给跨，对我来说还是蛮重要的。所以希望今天的分享对大家有帮助，我们下次见。

cloud code 最近悄悄上线了一个需要手动解锁的功能 workflow， 它本质上是一套脚本化的多 agent 编排层，通过生成约三百行 javascript 脚本来协调多个 agent 的 协同工作， 这和临场让模型自己决定怎么分工，不同脚本一旦生成就可以持久化保存，反复复用。今天我们就把这个功能从起用方式到实战应用完整过一遍。 这个功能默认是关闭的，需要手动解锁。在终端执行异形命令。 export cloud 下划线 code 下划线 workflows 等于一 workflow 功能就会激活这个环境变量，是目前唯一的入口，没有界面开关，也没有配置文件选项。 设置完成后，在对话里输入关键词 ultra work， 就 能触发 workflow 的 执行流程，其用之后，在对话框里输入关键词 ultra work， 就 会触发 workflow 执行。 clockcode 会根据当前任务上下文动态生成一份约三百行的 javascript 脚本，里面定义了多个 agent 的 分工逻辑和协助顺序。 执行过程中，用 workflows 命令可以实时查看每个 agent 的 运行状态，哪个在跑，哪个已完成，一目了然。 来对比一下 workflow 和其他三种机制的本质区别。 sub agents 是 临时的子任务，委派用完集散 agent， teams 是 动态组建的协助团队，任务结束就解散。 skills 是 预定义的技能模板，调用时直接执行固定逻辑，每次行为都一样。 workflow 不 同，它在运行时根据当前任务上下文动态生成一份 javascript 脚本，脚本内容因任务而异，生成后可以持久化保存，下次直接复用。 skills 给你一个固定答案， workflow 给你一个为这次任务专门写的程序，这个差异决定了它更适合需要多 agent 精准协同的复杂场景。 六种编排形态对应不同的协助结构。 pipeline 是 最基础的串行模式，任务按顺序在多个 agent 之间流转，前一步的输出直接成为下一步的输入。 aggregation 反过来多个 agent 并行处理，最后汇总成一份结果。 ever cereal 引入对立视角，正方和反方互相验证，适合需要批判性审查的场景。 committee 是 多评委投票机制，几个独立 agent 各自给出判断，取多数意见作为最终决策。 accumulation 是 逐步叠加模式，每轮结果都在上一轮基础上累积，适合需要渐进式生化的任务。 nesty 则是工作流内欠工作流，把一个完整的编排单元作为另一个更大流程的子节点来调用。选哪种形态取决于任务本身的结构，是现行依赖还是可以并行，还是需要多轮验证。 实战案例是用 ultra work 触发 workflow， 对 一个 pull request 作多维度审查，输入关键词之后， clock code 动态生成一段 javascript 脚本，同时挑起 code cly 来执行具体的代码分析。 整个过程不是单个 agent 扫一遍就结束，而是多个 agent 分 别从逻辑、正确性、边界处理、代码风格等不同角度并行审查，最后汇总成一份结构化的 review 报告。 code cly 在 这里承担的是精准的语义及代码理解，而不只是文本匹配，所以对函数调用链和类型推断的覆盖会更准确。 整个流程跑完 workflows 命令，可以看到每个 agent 的 执行状态和耗时分布。第二个案例是用已经保存好的 workflow 脚本对 harness engineering 这个技术方向做深度调研， 关键在于已保存这三个字。脚本生成一次之后存到用户及路径，之后切换到任何项目都能直接调用，不需要重新触发。 ocho word 再生成一遍。这次调研附用的就是上一个案例跑 p 二审查时产出的那份脚本任务性质完全不同，但编排逻辑可以直接套用。 这正是 work flow 区别于临场即兴的地方。脚本是工程产物，可以积累，可以迭代，跨项目附用的成本几乎为零。 一个合法的 workflow 脚本只需要三个核心元素，第一是 meta data 声明，告诉 cloud code 这个脚本的名称和触发条件。第二是 stages 簇，定义每个 agent 的 执行顺序和输入输出关系。第三是 runner 函数，负责实际调度各个 agent 并收集结果。 只要这三个部分齐全，脚本就能被正确识别和执行。这意味着你不需要从零理解整个三百行的生成脚本，只需要在这三个位置做定向修改，就能把现有 work flow 改造成符合自己需求的版本。 当一个工具能把多 agent 写作写成可以 command 的 javascript 脚本，它就不再只是个助手，而是进入了工程体系。 work flow 让这个过程具备了可审计、可版本化、可持续优化的属性。脚本保存在用户及路径，可以跨项目附用，可以 call review， 可以 随着项目引进持续迭代。 这是 cloud code 从即兴到工程化的一步。如果你的工作涉及复杂的多步骤， agent 写作值得认真评估 work flow 是 否适合纳入你的开发流程。

cloudco 有 一个非常好用但是被大家忽略的指令，就是这个 inside， 在 cloudco 的 任意界面输入 inside 的 指令，两三分钟你就可以得到一份非常有用的报告。这一份报告它主要是总结了我们在过去三十天内使用 cloudco 的 情况，相当于是不盘。我们主要是看下面的内容，这 这里它会显示你在过去三十天内用 cloud code 做了哪一些项目和工作。这里是你只用 cloud code 的 风格和习惯。继续往下看就是你做了哪一些比较好的地方，重点可以看这个就是我们在哪一些地方比 较容易出错，反复在哪一些地方浪费时间。下面就是它根据我们的使用习惯，给我们提供了一些优化的建议，可以直接复制到 cloud code 里面 发送给 cloudco， 它就会帮我们把这些优化的建议给设置好。这里是它给你推荐了一些 cloud， 现在已经有，而且适合你，但是你没有在用的一些功能，也是直接复制到 cloudco， 它就会帮我们自动地设置完成了。 下面就是他会告诉你后面我们用 cloud code 一个新的方法是怎么样，也是直接复制就可以了。这里是他告诉你我们现在手动做的一些事情，其实是已经可以自动化的完成了。我们大概一个月用一次这个指令，就可以看到我们这一个月内使用 cloud code 的 情况，哪一些做的好，哪一些做的不好，进行一个复盘。

今天我花二十分钟把这个可绕的扣的给装起来了，其实呢，这个还是比较简单的，我今天就来给大家演示一下，先把这个可绕的扣的零摩擦， 帮大家先装起来，然后再告诉大家后面怎么去领免费的偷客人怎么 处理，自己的文件怎么用。我们首先就准备几样工具啊，一个就是电脑，电脑肯定是要有啊，但这个性能是无所谓。还有一个就是 qcloud 的， 这之前我教大家装过，如果不会的话就翻一下前面的视频， 然后还有一个就的不希克的网页版本，你如果有什么问题，安装过程中出错了什么的，你直接截图发给他，他会给你解答。 那 qq 二的你直接告诉他帮我安装一下 cloud code， 然后他他就会给你自动安安装上去， 这里我已经安装好了，我看一下能不能演示一下 qq 二呢，他每天也是有免费的额度的，所以说处理这些小小事情还是绰绰有余，这就是已经在在装了啊， 你不用管他，他自己会跑，跑完以后呢，那就装好了。那如果呃出问题呢，你就截图发给那个 deepsea 是 吗？根本不用人为的来操作，这难点呢，就是你这个装好以后怎么用，因为他用 cloud code 的， cloud 的 这个这个模型呢是海外的模型，你国内的话还用不了，需要配置一下，我之前用的是 deepsea， 这个配置起来比较简单， 等会告诉大家，如果还不清楚的可以加我的粉丝群哦，我群里会把相关资料上传上去，有问题呢也可以和群友大家一起交流一下，你看安装完成让我来确认一下这个内容。好，这安装好了，然后这些就是文件， 这还有个启动文件啊，直接开始刚刚第一个跳，跳出来的是是是否信任这个文件夹，直接打确定回车就可以了 啊，这里呢就可以开始聊了。我周边之前是有装过的啊，有装过这个模型的，现在已经切换到小米的这个这个大模型， 所以说他能回答我正常的话，你是这里是他会报错的，因为你没有接入这个 cloud 的 这个模型。 那我们怎么办呢？看一下啊，就你先要登录这个 deepsea 的 开放平台，然后 api 开放平台点进去，点进去呢，他这边的话会有一个，呃，个人认证， 个人认证啊，就认证完了以后呢，他会给账号里面充十块钱，那十块钱的话你用一下其实可以用好一段时间啊，再点这里 a p r k， 你 自己创建一个，然后呢，你这个 钥匙拿到以后，直接创建密钥的一个脚本，直接把对这一段文字呢全部发给那个，如果不知道就让 qcloud 帮你找你这跑完以后呢，它会新建一个 apikey 的 这个 hup， 这个自动程序里面呢，他是有你的，有你的这个密钥，把这个命令中的这个密钥替换成你真实的这个 api 的 这个密钥， 就是我刚刚复制的那个外串密码，然后还是发给你电脑这一串文字，那么他会给你新建一个 这个文件，它里面会告诉你是用的是哪哪个大模型吗？ 我这里是 deepsea， 所以 说他已经写好 deepsea， 如果说要用好一点模型，你直接给他替换成好一点模型，然后那两个文件生成以后呢？你就可以重新打开这个 试一下，你打开试一下，你随便给他发句你好或者怎么样，他如果能回答你，那么就说明你这个已经是成功了，就是已经从卡拉的模型切换到 deepsea， 那 么你就可以用国内的这个大模型去调用这个程序。 那大家如果遇到什么困难或者不懂的，可以加我的首页粉丝群，大家一起过来探讨一下吧。

家人们是不是申请到骚咪咪猫免费抽坑后不知道怎么部署到终端和 vsco 的？ 今天一个视频教会你。首先，咱们得打开官方文档，找到 cloud code 的 配置部分。注意哦，咱们免费申请的得用第二种 tocon plan。 第一步，先验证 cloud code 里有没有装，按 win 加二，打开运行，输入 cmd 回车，在命令行里敲 cloud ver， 能看到版本号就说明装好了。 第二步，复制以下配置，粘贴到用户目录 cloud settings 文件里，配置 u r l 和自己的 api key 后保存。第三步，更简单，复制配置，粘贴到用户目录 cloud 文件里。 第四步，在命令行里输入 cloud 回车，选择第一项 yes i trust this folder， 输入你是什么模型，回车返回，我是 mi mode v。 二点五 pro 就 部署成功了。 接下来咱们搞 vsco 的 接入。重点来了，只要你已经装了 cloud， cloud 就 不需要再单独配置啦！ 打开 vsco 的， 先下载 cloud 插件，插件会自动附用 cle 的 配置，在 cloud 插件新建对话发送 hello， 能收到回复就说明 vsco 的 部署成功了。 对了， vsco 的 理心键终端也能直接输入 cloud 用哦！家人们部署时遇到什么问题，随时在评论区交流呀！