claude技能手册教程

给大家介绍一下 cloud code 常用的命令速查手册，因为我们在使用 cloud code 呃命令行交互的时候，其实有很多命令是很重要，且对于我们上下文管理和一些记忆的管理是非常重要的。今天挑一些重点来给大家介绍一下，每条命令都会 包含它的功能说明、深度解析，实战场景和高阶技巧。我们先从绘画和上下文管理来看，其实最常用的就是 kleiman， 这里面我就不 呃这个我就不直接演示了，因为这个非常简单。克利亚其实就是清空当前的对话，相当于重开对话嘛。然后呃他的深度解析这边大家也有，就是他的上下文是有限的，然后每次工具对话，提取文件，工具执行的结果都会占用上下文嘛。所以说，呃，我们需要及时的清理上下文，来保证我们的关键任务的主线嘛。但呃他什么情况下会用呢？就是上下文超过百分之七十的时候， 我们就可以会用，因为这时候 cologlio 就 会有犯糊涂了嘛，它的回答质量就会下降，这时候它就会忘记前面的指令，就会出现关键信息遗漏的东西。然后它和 compad 的 区别就是 compad 可以 精炼总结，保留关键信息，但 kleia 是 全部丢弃。 如果我们需要项目的上下文的话，就需要用 compad。 然后高阶技巧这边也有，就是建立一个全局的 cologlio， md 就是 把我们常用的偏好写进去，即使 cologlio 之后， 然后 color code 也能加载我们的平衡，这个我就不直接演示了。然后 compad 也是一样的东西啊，然后上面介绍过了，它就是压缩上下文嘛，然后这里面有个点注意的话，它会告诉我们手动压缩其实是更好的。然后上下文超过百分之五十五到六十的时候，就应该去我们去主动压缩了，因为这时候它的呃 color code 就 会肥肤变慢，开始旺盛。 对，然后高级技巧的话，其实也是写在这个 cloud md 里面，我给大家演示一下，就是这样，其实我们呃 compad 在 后面其实是可以看到这边是可以写一些东西的，比如我给他写保留 核心关键信息，这样的话，其实就比如我们直接 canpad 对 它有一些指示嘛，这样的可能它就会帮我们保留 canpad 的 同时帮我们保留核心的关键信息，然后这是 canpad 的 作用。然后下面就是 resume， resume 就是 恢复对话嘛，就是我们呃比起重开一个绘画，它可以直接省去大量重建建立上下文的头壳和时间嘛， 恢复是直直接可以复用的，这个也不说了。然后 branch 的 话，这个呃它的功能啊，深度解析工具，上下文什么情况下用这边都会，效率分析 这边都会。比如它新分支就是相当于继承原有对话的历史，然后文件提取工具执行结果，然后两个分支是独立发展的，新分支可以尝试 a 呃 b 方案，然后主分支可以尝试 a 方案，如果我们的分支上市了，方案 a 还不错的话，虽然它不在主分支的上下文，但可以用文字来传递关键的发现，这个编程我就不说了，然后 context 是 非常关键的， 其实可以实时展示我们的上下文的使用情况，包括其实上下文是可拉库的最稀缺的资源嘛。然后我们通过这个命令可以看到我们的上下文的完整的分布，这个可以给大家演示一下，这个就不让他去做了。然后我这边就直接呃 context， 我 觉得这个命令，这个命令其实用起来是非常关键和有用的。你看它这边其实就是可以看到我们我们的系统提示词是多少，我们的系统工具呃 占用了多少？然后 mcp tools 占用了多少？下面还会有每个 mcp tools 的 skill 占用了多少？下面还会有每个 mcp 的 它的具体的使用的数量。这边每个 mcp 具体使用多少？包括我们的记忆 memory files 它使用了多少，它的 md 文档使用了多少？然后 skills， 每个 skills 它使用了什么东西？ 对，还有 make plugging， 每个插件用了什么东西，其实这个东西都可以帮我们很明确的看到我们的上下文的使用的呃地方和具体的东西，当然它高级技巧可以开启常驻状态栏，使用我们的上下文的余量。呃，就是我们之前提到的 status line， 哎，这次不知道为什么没生效。然后 就是 status line， 另外的话就是 cost， cost 其实就是可以看到我们大模型它的具体的对话花了多少钱嘛？但是这个是需要接本地外接 cloud code 的 本地模型的时候才会有的。 这个我就不演示了，因为我之前是用火，是用 c c， 呃， switch 是 用火山引擎来配置这个底下的 csline 的， 但现在我因为我那个这个火山引擎到期了，所以我目前用的是，呃呃， deepsea 四点零，然后这个就需要重新配置，然后我们来看一下 cost， cost 的 话就可以看到我们这个总共花费了多少。然后啊 api 持续的时间呀？比如我们当前使用的模型是什么？它输入输入了多少，输出了多少，读了多少缓存，然后读写了多少缓存，这个都可以看到。然后通过这个还可以看到我们的 config， 就是 配置嘛，然后 status， 当前我们的绘画名称，绘画 id， 包括我们使用的这个 u i l 包，我们的模型是什么？ m c p 有 多少，然后这个东西都可以看到，还可以看到 status， status 就是 我们这个具体 具体使用了这个任务数呀，最我们的偏好就是我们的最爱的模型是什么，我们的个人偏好是什么，这个都可以看到。然后另外就是 model， model 就是 可以切换模型嘛，这个不也是，这个很很简单。另外 effort 就是 我们可以选择它的思考深度嘛，推理的努力程度。 config 就 刚刚说过了，就是你输入 输入 config 的 时候，这边就可以配置是自动压缩，它是不是展示我们的建议，然后呃它的思考是否采用这个模式，我们可以关闭，然后它的，呃， 包括它的生活领域输出，我们这边肯定是 force， 然后它的 teleprompter 啊，然后还有一些，呃，这些都会展示的。然后主题的话其实就是主题配色，我可以切换它的主题配色，这边可以看一下，你看我就可以选择。比如我选择这个亮的模式，它这边就会展示白色嘛，然后可以选，也可以选择黄色、 dark 模式、 dark s、 c、 l 这个都是可以切换的。然后呃你可以改状态颜色，你可以用 color， 如果选择 color 就是 这个就是青紫色嘛，它这边就会变成这个 color， 它应该是可以设置 看这边就会有很多的颜色，我们就可以选，比如选 red， 它这边就会设置成红色，这个都比较简单的。然后 fast 这个就不说了。另外的话一 呃 innit 和这个 memory 我 觉得非常关键。 innit 就是 我们在开始一个文件夹之前，需要让它扫描我们当前的项目，然后它就会生成我们的 cloud md 文档，它它如果有的话它就会在之前改，如果没有的话它就会新建，因为 呃他没有 colldmd 文件就相当于没有锁影了，有了 colldmd 他的他就知道项目是干什么的，文件在哪？效率提供提升在哪，然后他引领他生成的是初稿。他之后如果我们去去编辑这个 colldmd， 可以 补充更多的细节，把我们踩过的坑啊，编码规范和技术选音都写进去，这个非常关键。然后另外就是 memory memory 我 觉得是最重要的，就是我们上下文记忆，比如我们看一下 memory， 它功能就是其实它是可以手动编辑我们的 cloud md 文档，但是也可以开启我们的自动记忆啊，就是我可以演示一下，你看这边的话，如果我们点击我们 user memory 和这个 project memory， 它就把我们的文档给打开，这就是我们的文档，我们可以直接编辑的，然后我们就可以直接编辑我们的个人片号，还有什么东西，但是我们可以选择呃底下这个， 这个 open out memory folder， 它就会自动去记忆我们这个东西，哦，对， 它就会记忆这个东西，然后呃，我们再看这个 m c p a 介词，这，这个大家都会给自己去看的。然后子 a 键它有独立的上下文啊，不会污染主 a 键的这些上下文啊，这个其实都是常识， 这里面都很简单。然后 skills， 包括我们列出来这些东西，这些东西都很重要，都很简单，然后包括这个 simple five， 这里面，呃 b t w 就是 旁路提问嘛，它是相当于不会写进我们的主绘画上下文的，这边都介绍得非常清楚。 对，然后下面还有一些，比如我们的权限跳过啊，就是我们在启动 cloud code 的 时候把这个命令给它写，写上去啊，然后它就会，呃，相当于它有对我们的充分的完全信任的场景，它就会去做。 然后还有一些快捷键，这里面，呃相当于，比如仅用文件，用 app， 然后按 tab 自动补全文件名啊，精准提取应用审核文，对，切换权限啊，这种 play 这种三种模式，然后包括这个都非常简单， 我就不过多的介绍了。对，然后这个文档如果大家需要的话，可以进我的那个群里面，微信群里面，因为在评论区发它会被吞。

一直有朋友问我有没有能把 cloud code 讲的系统又不绕的好书，我只推这一本，它不会一上来就甩你一堆专业术语，而是从最基础的 agent 框架开始，一步步带你搞懂 cloud code 到底怎么用，为什么这么设计，以及它是怎么从一个命令行工具慢慢进化成真正能协助开发的 ai agent。 怎么写？ cloud 点 m d skills 和 sub agents 到底有什么区别？ hooks 为什么能让工作流自动化？ m c p 又是怎么连接外部工具和系统的？书里把这些核心机制全都拆开讲透了。从 cloud code 的 整体架构，到记忆系统、 skill 模块 子、智能体，再到 hook 和 m c p 的 协调的顺序展开，不会让你学着学着就断层。 最重要的是，它不是只讲概念，全书配了大量真实开发场景和实战案例，把原本抽象的 ai 工程化能力，直接变成能照着搭照着用的完整流程。 不管你是刚接触 cloud code 的 小白，还是想把 ai 深度融入日常开发流程的程序员，这本书都能帮你系统掌握 cloud code 的 核心能力与工程化实践。

你知道怎么用好 code code 的 skill 吗？今天告诉你具体的玩法，让你的 skill 从花瓶变成神装。我们知道 skill 就是 写一个 skill， 点 m d 文件，把规则写进去 cloud， 遇到相关任务就自动用了。怎么创建？记住三步，第一步，在命令行敲一行代码，创建目录。第二步，写 skill， 点 m d， 比如写上解释代码必须包含类比和 s k 图标。第三步，直接问他这段代码怎么工作的，他自动按你的要求回答。技能方的位置不同，适用范围也不一样，企业级，整个公司都能用，个人级放 close skills， 所有项目有效，项目级只在当前项目生效。插件级，由插件自带，在 skill 点 m d 顶部加一段研磨配置，可以精准控制技能行为。 name 是 技能名字，也是斜杠。命令 description， 告诉 call 什么时候用 develope model invocation 出，设为出之后 club 的 不会自动出发，只有你手动竖斜杠技能民才生效。技能内容分两种，一种是参考内容，告诉 club 的 一些规范和最佳实践，它干活时自动参考。另一种是任务内容，是具体操作步骤， 比如部署流程，先跑测试，再构建，再上线。前一种让可否的自己发挥，后一种让可否的按流程走。分清楚这俩技能就成功了一半。还有个东西叫 allowed choice， 可以 限制技能执行时可否能用什么工具，比如写个只读技能，只允许 read 和 grip， 其他全部禁掉，安全得很。再看 arguments， 你 写一个 fix a 属技能，然后输入斜杠， fix a 属一二三 cleod 就 知道要修第一二三号艺术参数自动替换，优雅倒库最后三个避坑技巧，既能没出发检查 description 有 没有关键词，既能老乱出发加一型 disable model invocation 处技能太多， cleod 看不到运行斜杠 context 的 检查 设置环境变量加大预算花五分钟创建一个技能，一劳永逸。记住技能等于更强大的 cloud。 关注我，下期教你写一个能自动修 bug 的 技能。

很多人以为给 cloud 写技能很麻烦，要手写代码，要懂格式等等，其实完全不是。今天我教你最简单的方式，让 cloud 替你写技能。我们先花三十秒了解一下技能长什么样。 一个技能就是一个文件夹，里面通常有几样东西， skill 点 md 核心文件，这个必须有 script， 放可执行脚本，比如自动发邮件，调用 api 的 代码等等。 reference 放参考文档，比如你公司的写作规范，行业术语表等等。 assess 放模板素材，比如固定格式的周报模板，邮件模板等等。 记住一件事就够了。 skill 点 m d 是 灵魂，其他都是配件。 skill 点 m d 分 两部分，第一部分是原数据，就是一段固定格式的说明， name 添技能名称 description， 写这个技能是干什么的，什么时候用， 其中最关键的就是 description， cloud 就 靠这段话来判断要不要加载这个技能。 所以 description 必须说清楚两件事，能做什么，以及什么场景下用， 最好带上你平时真实会说出口的关键词。第二部分是正文，用普通 markdown 写清楚步骤，视力常见问题就行，没有什么特别格式的要求。流程总共分三步，非常简单。第一步，先口头描述需求，把流程跑通。 比如我每周需要整理客户反馈，按问题类型分类，生成一份儿总结报告，然后一起把这个流程完整跑一遍，确认结果是你想要的。第二步，用 skill creator 封装流程跑通以后，直接说用 skill creator 把我们刚才的流程封装成一个技能，它会自动生成格式规范的 skill 点 m d 原数据， description 步骤指令全部帮你搞定。第三步，启用技能这里分两种情况，如果你用的是 cloud， 点 ai 网页端，把文件压缩成 zip， 进入设置里的技能页面上传开启就行。 如果用的是 cloud code 更简单，封装好之后直接就能用，不需要上传任何东西。 cloud 会自动识别本地的 skills 文件， 之后只要你说出触发关键词，它就自动加载，不用每次重新解释。如果你想改，直接告诉 cloud 哪里不对，让它自己改，全程一行代码都不用动。

如果你具备以下条件，每天可赚取五百美元，一、一台笔记本电脑。二、无线网络。三、时间以下是十个能让你每日获酬的 club 的 提示。 提示一，记忆一项技能，寻找有利可图的被动收入创意。请扮演一名数字产品战略师。我的技能是技能，我的经验水平是初级、中级、高、 高级。我的目标受众是受众，给我十五个既一次可以创作的被动收入产品。创意提示二，将一项技能转化为面向初学者的应用数字产品 帮我把我在技能方面的专长转化为简单易懂的数字产品，以便我能在网上销售。我的目标受众是受众，请推荐十种无需高超技术技能的产品。 专注于我能够使用 google docs、 cover notion 或电子表格等简单工具制作的产品。对于每种产品，提供其名称、格式、价格范围、制作步骤，以及人们为何会购买它。提示三，打造从低客单价到高端的多层次产品矩阵 请以产品生态专家的身份，运用你的专业技能技能面向你的目标受众。受众为我构建一个包含四个层级的产品矩阵， 低客单价、中客单价、高端数字化产品以及定期订阅服务。每项优惠都必须自然地衔接至下一项。针对每个层级，说明要销售的内容、价格区间、交付形式、目标买家类型，以及它如何引导至下一款产品。 提示四，找出你能在七天内推出的最快实现被动收入的产品。我想开发一款被动收入产品，我可以用我的技能在七天内完成，我每天能投入 x 小 时。 我的目标受众是受众，请给我七个能快速完成的产品创意。对于每一种方案，都应包括逐日的制作计划、所需工具、预估售价以及预期难度。重点突出在速度、简变性和首次销售方面表现最佳的选项。 提示五，将你的知识转化为可销售的迷你课程扮演一位信息产品领域的专家教学设计师。我的专业知识领域是主题，目标受众是人情画像。为我打造一套完整的五模块迷你课程。售价四十七至九十七美元， 包括引人入胜的标题、核心承诺、各模块的具体内容、实用交付成果，以及无需付费广告即可吸引前十名买家的三种方法。 提示六，验证人们真正愿意为之付费的内容。扮演一名市场验证研究员。我想基于技能向目标受众销售一款被动收入产品。 请为我提供十个产品创意，然后针对每个创意，从需求度、紧迫性、制作难易度、独特性以及购买可能性五个维度分别打一到十分。之后，请告诉我哪三个创意最有可能更快的带来收入，并说明原因。 提示七，基于我现有的知识打造一款产品。我不想从零开始，请帮我把我已掌握的技能相关知识转化为数字产品。问题，我经常重复哪些任务？我经常讲解哪些内容？我常用哪些快捷方式？我帮助他人避免哪些常见错误，我已遵循哪些框架， 然后将此转化为十个被动收入产品，包括清晰的格式、标题、创意和理想客户。提示八，为一款数字产品创建完整大纲 我想为受众打造一款关于主题的产品类型。请为我构建完整的大纲，内容包括产品标题、核心承诺、各章节模块，每个章节的具体内容，附加创意、快速见效的元素以及最终交付成果的结构， 让它简单实用且足够有价值，值得付费。保持务实而非学术化。提十九，为产品合理定价我有一个数字产品的构想。产品构想，我的目标受众是受众。请对比三种定价方案，低价、中价和高端。 针对每种方案，说明应包含哪些内容，会吸引哪位买家预期的转化逻辑以及各自的优缺点。那么，如果我想尽早实现销售和获得好评，就推荐一个最合适的初试价格吧。 提示时选择最适合销售我想出售一种与技能相关的被动收入产品的平台。为我比较一下最佳平台，例如 gumroad x c pick it shopify notion 市场或我自己的网站。 根据产品类型、产品类型、目标受众受众和销售目标目标，告诉我哪个平台最理想以及原因，包含费用设置、便捷性、流量潜力和对初学者的友好度。

你是不是也烦透了 glotcode 每次执行命令都弹个空，问你确不确认，其实异形配置就能解决。打开 colossal settings 之森， 加一个 permissions 字段， default mode 设成 bypass permissions， 再把 erm 和 get push force 扔进 deny 黑名单保存搞定，从此 cloud 干活不再打断你，危险操作照样拦截。一共三种模式， default 是 默认弹窗， accept edits 是 自动放行文件编辑 bypass permissions 全自动， 想省事就直接上第三种，说玩配置说技能， click code 可以 自己创建或安装 skill 通过斜杠调用。我挑几个最实用的日常必备 breathstorming， 动手前先对其想法 writing plans， 复杂任务先出计划 verification before completion， 完成前强制验证，防止你以为改好了，其实没有。 subgen driven development， 多个独立任务并行跑，效率拉满做内容的 humanizer， 去掉 a i y number to storyboard 小 说直接转分镜 seed instructor 初级梦视频提示词处理文件的 pdf 读写合并拆分 查找 text to x 全套都有。最后三步上手，一写入 by pass permissions 配置二，插件市场装 androgynic age skills 三下木目录跑 eid 生成上下文文件配置，一分钟效率提一倍去试试。

kill 是 cloud code 的 技能包，你可以把它理解成给 cloud 安装一份专门处理某类任务的说明书。如果一个任务每周会重复很多次，而且有固定步骤和固定输出格式，就适合做成 skill。 比如总结 git diff， 写公众号文章，生成 ppt， 检查前端页面。 skill 本质上是一个目录，里面必须有一个 s k i l l 点 mb 先手，不用一开始就写，很复杂。可以先用 farm skill 找现成技能，再把自己常用的流程慢慢沉淀下来。一句话， c l a u d e 点 m d 管记忆 skill 管流程。

你还在把 cloud code 当成普通的 ai 助手用吗？那你可能浪费了它百分之八十的能力。今天用九十秒带你解锁让它真正起飞的六项核心技能。第一个 skills， 它就像给 cloud code 装上了专业插件，你可以为不同场景预设技能包，比如前端设计、代码审查、视频制作，一句话，调用专家级输出，再也不用每次都重复写一长串提示词。第二个， sub agents， 复杂任务一个 agent 搞不定，那就开多个并行干活，一个查代码，一个跑测试，一个写文档，效率直接翻三倍， 这才叫真正的 ai 工程师团队。第三个 hooks， 它能让 cloud 在 特定时机自动触发动作，比如提交代码前自动跑 link， 结束任务后自动通知你一次配置永久自动化。 第四个， m c p， 通过它， cloud code 能连接你的数据库 figma notion github， 让 ai 真正长出手脚，跨工具协助不再是梦。第五个，自定义斜杠命令，把高频工作留封装成一个斜杠命令，团队共享一键执行，从此告别复制粘贴提示词的时代。 第六个 plan mode， 让 cloud 先思考再动手，大型重构多文件改动前先出方案，你审核通过再执行。安全感拉满六个技能，从单点助手到全能引擎。点赞收藏关注我，下期带你一个个实战拆解，让 ai 编程真正为你所用！点赞收藏关注我，下期带你实战拆解！

今天分享的主题是探索 cloud 目录。 cloud 目录就是你和 cloud code 之间的沟通手册，你在这里告诉 cloud 项目的上下文规则偏好，甚至可以给他添加全新的技能和子代理。无论你是刚接触 cloud code 的 新手， 还是已经在日常使用它的老用户，理解好这个目录的结构，都能让你的开发效率再上一个台阶。那 cloud 目录到底是什么呢？你可以把它理解成 cloud code 的 大脑配置文件， 它告诉 cloud 你 的项目有什么背景，有哪些规范工具，应该怎么用。这个目录可以放在两个地方，一个是项目跟目录下的 cloud 文件夹，提交到 get 后就能和团队共享。 另一个是 home 目录下的 cloud， 这是你个人的全局配置，所有项目都能用到。大多数情况下，你主要和 cloud md 以及 settings john 打交道，剩下的都是按需添加的扩展功能。我们来看看 cloud 目录里到底有什么。 最核心的两个文件是 cloud md 和 settings john， 这也是大多数开发者日常打交道的东西。 cloud md 用来写项目指令和上下文， settings java 配置权限钩子和环境变量。 剩下的目录项， skills， rules agents， 这些都是可选的，当你的项目需要更复杂的能力时才添加上去。值得注意的是， cloud md 既可以放在 cloud 子目录里，也可以直接放在项目跟目录，两种方式 cloud 都会加载。 现在我们来深入看两个最核心的文件。首先是 cloud md， 这是 cloud code 在 每个绘画开始时都会加载的指令文件， 你可以在这里写下项目的架构说明、编码规范、测试约定、关键文件路径等等。简单说，这就是你给 cloud 的 入职手册。另一个是 settings john， 它控制 cloud 的 行为边界，比如哪些工具允许调用？工具调用前后要不要刨脚本？环境变量怎么设？这里要特别提一下 settings， 点 local 点账，它专门用来存你的个人偏好， 自动会被 g t nore， 所以 不会污染团队配置。当项目变复杂了，光靠 cloud md 可能不够用，这时候就要用到扩展能力了。 skills 是 可附用的提示模板， 你可以通过斜杠命令，比如 review 来调用，也可以让 cloud 自动触发。这非常适合代码审查、生成文档这类重复性工作。 safaris 更高级，它让 cloud 可以 创建专门的子代理， 每个子代理有自己的提示词、工具级，甚至持久记忆空间。此外还有 rose 来做主题范围的指令， output styles 控制输出格式， m c p john 连接外部工具，这些全部都是按需添加的。 关于配置的作用域。项目级的 cloud 放在你的仓库里，提交到 get 后，团队所有人都能用，适合放项目规范和团队约定。而全局级的 cloud 属于你个人， 所有项目都能用到，但不会提交到任何仓库，适合放 api、 蜜月、个人偏好。这些隐私信息需要注意。优先级，项目级的配置会覆盖全局级的同名配置， 而 c l i 命令行标志的优先级最高。接下来聊聊应用数据，这部分 cloud code 会在 cloud 下存储绘画、记录文件、快照、缓存数据等等，这些数据默认三十天后自动清理。你可以调整参数值来控制保留时间， 但有几个是无限期保留的，比如 history。 java 用来支持上箭头回忆提示，如果你想手动清理，可以用 cloud project purge 命令。 强烈建议先加 drive 预览，要删什么确认没问题再跑。另外注意数据是纯文本存储的，如果工具读取了俄女文件或者命令输出了密码， 这些内容会留在记录里。最后来总结一下这张决策表，帮你快速定位，想做什么就找哪个文件。 核心原则就是从小处着手，先配好 code， md 和 settings， java 等有更复杂的需求，再逐步添加 skills， subintelligence 这些扩展。这几个要点值得记住。团队共享的，放项目级 个人隐私，放全局级 cloud mb 是 项目指令， settings 掌握控制权限和环境。如果遇到配置不生效的情况，可以用 debug 标志启动 cloud code 来查日记。掌握了 cloud 目录的用法，你就能让 cloud code 真正成为你的专属开发助手。

今天 clock 出了一个创业者在 ai 时代的操作手册， 一共有三十六页，我相信是没有人会去看完的，所以我就把十个重点抽出来给你们讲一下。第一个，因为 ai 能力的出现， 所以做出来的时间比以前要短，所以问题创业的问题就从能不能做变成该不该做， 这个是创业的第一个判断。第二个就是创始人从以前的个人贡献者变成 ai 的 调动者，所以的你的第一能力应该是你可以调动可控制多少个 ai agent。 第三点，创业现在变成四个阶段，在 ai 时代是 idea， mvp， launch and scale， 在 每个阶段都有不同的目标。 在 idea 的 时代最重要的是验证你的问题，你是不是真的在满足一个需求 以后是获得，你一定要有一个清楚的客户群，知道你在服务谁，在解决什么问题。 第六， mvp 不是 要做一个完整的产品，是要做一个最小的版本来验证是不是有真实的客户， 其实其实以前 y c 也讲过。第七点，在写 a 代码，用 ai 写代码的时候，你一定要把所有的限制 加扣范围放到文件或者上下文里面，就是你一定要有一个积累，不能每一次都从零到一开始，这是我们以前常常讲的，要记录你的 ai 数据。第八，你做 photoshop 费的时候，你不能只看 头六个礼拜的热度，因为一开始是靠创始人在拉动这个产品， 你要看后来有多少人真的留在这个产品里面使用，去判断这四个产品是不是一个真的需求，是不是要改你的产品。第九， 你要把你的产品变成公司，你不能让你的创始人成为整个系统的第一限制，你要建立一个以系统为主的一个公司。 第十，这是在 skill 的 时候，你不能再像以前靠更好更多的功能去领先，现在更重要的是要专有的自。

你已经会用 cloud code 写代码查 bug 了，那只是开胃菜，今天九十秒带你解锁六个进阶技能，从能用直接跨到精通。第一是自定义输出风格，把 cloud 调成你想要的口吻、格式甚至代码。注是规范技术，博克产品文档 code review， 一个 style 切换输出立刻对位， 再也不用反复改格式。第二是项目记忆，在仓库里放一份 cloud， 点 md， 把架构约定踩过的坑全写进去。 cloud 每次进项目都先读它，长期写作，跨绘画上下文， 真正记住你的项目。第三是 headless 模式，把 cloud code 塞进 c i c d， 自动跑，代码审查自动生成，发布日期，自动修，小 bug， 无人值守，让 ai 在 你睡觉时帮你打工。 第四是后台任务，长跑测试，大型重构，批量生成，丢到后台并行执行，主县城继续干别的活，一个人当一支团队用，效率彻底解锁。第五是 worktree 隔离，在独立分支里开沙盒做实验，主分支永远干净， ai 写的再野也炸不到你的主代码，安全感拉满。 第六式，自动压缩，常绘画再也不怕报 context， cloud 自动总结历史，保留关键信息，聊一整天都不卡重度玩家的命根子，六大禁忌式，从能用到精通，点赞收藏、关注我，下期带你一个个实战拆解！点赞收藏关注我，下期带你实战拆解！

三月三十一日， ai 圈发生了一起史诗级翻车事件。 antropic 发布 cloud code 新版本时，不小心把完整原代码打包进了 npm 包里。一个五十九点八兆的 source map 文件，直接暴露了四千七百五十六个原文件，五十一万两千行 type script 的 代码。 结果就是 cloud code 的 底裤被扒光了， github 上瞬间涌出上万个 fork， 六个小时破两万星标。更炸裂的是，代码里还藏着 antropic 从未公开的功能，比如 body， 一个会出现在终端里的电子宠物，有十八种物种，六种稀有度。 还有 k arrows， 一个你睡觉时它自动整理记忆的守护进程 code name or mode， 可以 让多个 agent 并行工作，还能共享 prompt cash， 成本几乎不变。 还有一个 undercover mode， 可以 伪装成人类，向开源仓库提交 pr， 甚至还有反蒸馏机制，向 a p i 请求里注入假工具定义，专门防别人抓包训练。 有开发者看完代码后感叹，原来生产级的 ai 产品不是几百行代码的概念验证，而是五十万行代码购置的系统工程。 antropolis 当天紧急下架，但已经晚了，目前 github 上的备份仓库正在被 dmca 追杀，且看且珍惜。

你还在把 cloud code 当成普通对话工具？太亏了！这六个隐藏技能，百分之九十的人都没开过，开完之后效率直接翻倍！ 第一个 cloud 到 md， 把项目规则、技术栈、目录结构全写进去， cloud code 每次打开自动加载，下次进入秒回到状态，再也不用从头解释。第二个， worktree， 一个项目同时开三个工作区，改 bug， 做新功能，写测试，三条线并行推进，互不干扰开发节奏直接拉满。 第三个后台 agent， 让他在后台跑测试，装依赖，做长任务，你前台继续写代码，干完自动通知你，时间利用率直接翻倍。 第四个 memory， 它会自动记住你的偏好，踩过的坑，项目决策关掉终端也不会丢，下次打开无需重复解释，直接接着干。第五个， output style， 一 键切换，资深架构师，同一个 cloud， 不 同场景，给你完全不同的专业建议。第六个， compact 命令， 一条命令把超长对话智能压缩，只保留关键决策和当前任务，一照上下文也撑得住，连续干一整天不掉链子。这六个隐藏技能，每一个都能让你的开发效率指数级提升。看到这里的，已经领先了百分之九十的人，关注我，下期带你一个个实操吃透 cloud code 的 高阶技能！

这节我们来学习如何用 collude code 学习 collude code。 先我们搜一下一个叫 sigma 的 技能， 这边这个 readme 太长了，我们就不看了，让 i 帮我们解读一下。 因为咱们的 coding 能用的模型主打一个经济实惠，所以整理思路的时候用你能用的最强的模型就行了，当然你用豆包、 deepsafe 也都可以。我这边不太习惯使用豆包，主要是它有点喜欢顺着你说话，不太好进行一个思维的碰撞。这边使用的是这个 node， 然后他已经解读完了核心定位的话，可以看到这个技能是基于 plume to sigma 方法实现的一个个性化一 v 一 辅导的一个 skill。 然后工作流程的话，就是你输一个你想要学习的东西，然后他会分析你的这个学习者的一个档案，然后分析你的一个水平，然后构建一个学习路线图，然后开始教学循环，直到这个绘画结束。 这边我们让他呃再帮我们详细解读一下这个 sigma。 这个方法 实际上是这样的，就是吐司克玛，其实就是一 v 一 教学，这个布鲁姆发现这个一 v 一 辅导和这个大班就是这种，嗯，一个班级，然后一个老师很多个学生的这种方式会有两个标准差的差距， 然后他做了一个对比实验，发现这个一 v 一 辅导，然后这种普通的学生能够超过传统教学中百分之九十八的学生。啊，为什么说这个一对一辅导那么有效？主要的话是他这个教师发现你有问题的话，立刻做调整， 然后它有一个适应的节奏，它可以根据你这个学生的画像去分析呃，这个内容是要快速推进还是要去呃再加深的，然后如果说你有了一些误解，它也可以对你做一个及时的纠正。 其实我们之前做不到这个 e v e 的， 呃，主要原因是因为这个 e v e 的 分数很高， 但是现在这个 ai 时代啊， ai 时代来了之后，我们可以使用这个技能的方式来让这个大冒险进行一个一比一的教学，能够提高你的分析能力，相当于 实验了。我们先创，因为这个进是有需要持久化的数据。维尼格兰的这个目录里面 第五个 int 的 开发键，输入 node 地址的 n p x 命令可以使用。那使用这个 n p x 六十二的这个呢？ 我们查到这个技能啊，有 b 点五 k 的 暗号，然后我们 n p x 六七按下这个命令的网络， 我们是把它填到屏幕就行了，要填到选举，然后这里输入里面搜到的这个顿， 然后我们输入要搜到格扣的，我们加上默认的话可以跳过， ok， 已经安装完了，这个时候我们 close 启动一下， 在开始之前可以看到我们使用的模型是这个 mini max 的 二点五 high speed 的 一个版本啊，如果你也是使用的这个 mini max 的 入门的这个 clone plan 的 话，建议使用这个，不要使用那个二点七，实际测试下来的话，编码场景下二点七的表现甚至不如二点五。然后入门套餐还不能用这个二点七的高速版本，所以说我们就用这二点五的 high speed 的 就行。 然后我们教一下 skills， 看一下这个技能有没有正常安装，可以看到这个 sim， 这个技能是 ok 的， 然后我们可以教一下这个技能 sim， 然后说一下我想要学习 load， load 这个时候它这个技能的话会呃开始诊断，我们看一下这个技能的流程，它会应该是第一个阶段是先去诊断一下你这个用户的一个水平， 你就直接正常按你的这个水平去说就可以了。如果说你想要从头学习的话，你也可以写没有任何经验，然后他会问一些深入的问题，然后就是相当于他会通过问题来判断你的水平，他不完全是通过你的回答， 然后他会诊断完之后，他会去构建一个学习的一个路线图，相当于我们想要去学习这个 code code， 然后他会把这个东西拆解成啊不到十五个概念，然后生成这种学习的一个路线图， 这个 c、 m、 d 是 它的这个绘画记录，然后它也会生成一个 road map 的 一个 itm 二文件，然后我们可以 ctrl 看一下它给我们解解的这个概念，它实际上有十个概念， 然后我们等待它生成一下这个 road map 的 这个 itm 二的学习路径，有可能会慢一点，因为是一个需要设计下的东西，可以看到他已经把这个文件串进出来了，我们可以去这个文件夹打开文件看一下， 然后可以看一下它给我们生成的这个学习路径长什么样，大概是长这样，然后其实就是这十个概念，然后回头我们学习完之后，它会记录我们的一个进度， 然后下一个生的话，实际上就开始它的教学的一个核心循环了，然后它会循环的去问你问题，直到你掌握我们的概念之后才会开始下一个的概念学习。 看一下这个具体 load code 内置 的话，实际上是呃模型需要分析意图， 决定 工具执行后的返回结果，这个结果是以什么形式的某种结构化的。 这块的话我们实际上也可以去呃测试不大一个粗的，然后它的话就会呃形成一个 我们可以嗯故意回答一个嗯错误的，直接 通文本这边的话，因为我们描述的比较模糊，他也不知道我们实际上回答的是错还是对的，有时候可以看到他实际上还是在追问，我们追问的原因就是 嗯，我们实际上的答案是错的，然后他写希望我们自己来发现这个问题，所以说他就会嗯使用一个返利来去对我们进行一个追问， 然后它的这个返利里面会让我们有一些提示的内容，我们把这个准确的来写一下， 嗯， 会继续对我们进行一个追问， 然后关于工具系统的一个内部机制，它实际上现在认为我们理解已经到达这个百分之八十的门槛，这个嗯， simon 教学的话是有一个百分之八十的门槛机制的，只有到达百分之八十之后，它才会去呃进行一个 下一步，就相当于这边达标百分之八十之后，他才会让我们进行一个下一步的一个学习，然后他会让你回答一下你自己认为你掌握的如何，然后我们这边根据自己的判断随便选一个。 ok， 这个时候他学完这个概念之后，他会更新一下我们的这个呃学习进度的一个规划， 然后也会更新一下我们的这个呃学习路径。 一个概念学完之后它会进入第二个概念的一个学习，这个时候我们可以结束学习 学习并生成和 报告，让它帮我们生成一下呃人文分析报告， 它会记录一下我们什么时候停止学习的，然后修改一下我们的这个学习者的一个画像， 生成一个可转化的学习总结，我们可以打开它这个呃学习总结看一眼。 实际上我们呃生成了一个这样的一个学习报告，然后掌握了一个概念，然后自我评估是准确，然后本次关键洞察相当于是你学习的这些内容，它会把一些重点的一些学习呃的一些关键洞察给你显示出来， 然后呃这边没有回答错误的答案的话，它会放到这个误解里面， 然后我们可以退出。如果说你下一次想要重新开始学习的话，你就嗯直接还是敲这个命令，要用一下这个技能继续学习呃 close code， 这样的话他会去读我们的这个刚刚那个 c， c， d， m， d， 然后还有我们的这个学习者的一个画像，然后他会从我们上次呃停止的那个地方进行一个继续的学习，而不是说从头开始 看到它实际上呃调过了概念一，然后直接从这个 iint 的 架构与决策循环开始学习。 目前为止我们实际上已经实现了让这个 code code 对 我们进行一对一的教学。但是还有个问题是模型生成的这个呃路线图和进行的这个问答有点偏，然后也不够深入，也不一定准确，可以看一下它生成的这个缺一路径。第一步的话实际上是什么工具系统内部机制实际上放在第一个概念不太好。 其实这个 two sigma 学习方法自身是没有毛病的。出现这个问题的原因的话是因为我们没有一个知识库，或者说教材提供给这个模型，所以说模型只能教你他自己懂的东西。如果不加知识库，这个教学效果实际上是取决于模型，模型越强，这个教学效果就越好。 然后除了去学习这个 code code， 凡是模型呃会的通用的知识，我们都可以使用这个技能来去学习，比你要去呃，比你看 ppt 也要强一点。 最后我们为了解决刚刚提到的没有知识点导致的这个教学效果，由这个模型来去决定下线的问题，我们下一节应该会带着大家实操构建一个知识点。

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。

小白也能看懂的 skill creator 教程来了，厉害！哈喽，大家好，我是姚路行。之前我给大家详细介绍了什么是 skills， 以及在哪找好用的 skills， 其中提到了一个神器， skill creator。 先简单说一下什么是 skill creator？ skill creator， 其实一个 cloud 官方推出一个创造技能的技能，听起来有点绕哦，简单说，你想让 ai 有 什么新本事，直接告诉他，他就能自己给自己装上技能包。是不是听起来很牛？ 那咱今天就来实操一把，手把手教大家如何用这玩意创建一个自己专属的 skill。 可能有同学要问了，我自己手动创建 skill 不 行吗？当然行，但问题是手动创建得懂目录结构， skill markdown 怎么写对新手不太友好。标准目录结构如下， 而 skill creator 就 不一样了，你只管说需求，剩下的全交给 ai。 接下来我们直接上手，以 cloud code 为例，来创建一个专门创作 ppt 的 skill。 第一步，安装 skill creator， 拿到上面提到的 skill creator 的 文件，放在你自己的目录下。 第二步，直接跟 ai 提需求，打开 cloud code， 直接对 ai 说，我要创建一个 ppt 的 助手的一个 skill， 你 帮我看一下如何创建，就这么简单。 ai 一 看就懂，会自动调用 skill creator， 开始帮你分析。第三步，跟着 ai 的 引导走， 接下来 ai 就 会变身需求调研员了，会开始问你各种细节，这个时候你就别客气，把你的想法都说出来。 第四步，坐等 ai 干活。细节都确定好了， ai 就 开始自动创建了，这个过程大概十分钟左右，具体要看 skill 的 一个复杂程度。 第五步，检查成果创建完成后， close skills 文件夹里就可以看到你新的 skill 了。如果有什么不满意的地方直接改就行，要么手动编辑文档，要么直接跟 ai 说，这里改成叉叉叉，让他帮你优化。 第六步，测试使用。你可以直接说用 ppt 助手帮我写一个关于 ai 编程的 ppt， 不 一会儿就写完了。这里我为了演示 skill 提示词描述的比较简单，你在写 skill 提示词的时候一定要尽量描述清楚， 而且我没有加 ppt 模板，所以说 ppt 没有样式，只有内容。后面我也会继续迭代这个 skill。 总结一下，今天教大家用 skill creator 创建自定义的 skill， 整体流程就是提需求，回答 ai 细节追问、 ai 自动创建，测试使用，随时迭代优化，新手也能分分钟上手。 好了，今天就到这，赶紧去试试创建自己的一个专属 skill 吧！感谢大家，三连谢谢大家，记得关注再走！

cloud 用久了还是不太懂你，不是你不会用，是你没给他一本操作手册。其实 cloud md 就是 你给 cloud 定的永久规矩手册，写一次以后，每次打开直接用不用，每次都重新教一遍。下面我总结了八个写 cloud md 文档的技巧，分享给大家。 第一，越短越好，两百行以内只写三件事，你主要用它干嘛？什么风格别人三十秒能看懂，别堆废话。第二，必须写清楚，不许做什么，光告诉他你喜欢什么风格没用，他还是会自作聪明给你加鸡汤。加营销词， 直接列禁用清单，禁止极限词，禁止公文腔，禁止客套开场白，禁止凑字数。第三，规矩要具体，别写文案简洁点，他听不懂要写短句为主，不用生僻词。开门见山，不写多余铺垫。 第四，这个文档是指路牌，不是百科全书，别把所有资料都塞进去，告诉他模板放哪个文件夹就行。第五，重要场景单独定规矩写文案，一套规则做访谈，另一套分开管才不会乱。第六，把你的固定习惯写成反弹，另一套分开管才不会乱。第六，把你的固定习惯写成你不写死他下次就忘。 第七，建一个 memory， 点 m d， 让它自动记下你的偏好，越用越懂你。第八，一次性写清楚你的沟通风格，先给完整方案，不确定就列选项，大改动前先问，不要客套废话，写好了它就是你的永久行为准则。

如何让你的 codex 越来越聪明，越来越懂你？建议每个刚装上 cloud code 或者说 codex 的 朋友都可以加上这段提示词，可以放到你的 agent md 或者说长期的自定义指令里面。提示词如下，请你当做我的长期的一个执行型合作伙伴。 每次先附用我的上下文历史偏好和已有技能，直接去推进任务，而不是泛泛的一个建议。任务完成后，提炼可附用的经验，让下一次更加懂我，更少的去重复确认。感兴趣的朋友，我都放到评论区了，可以先收藏再试试。