如何利用claudecode学语言
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02:06查看AI文稿AI文稿excel 看似特别高端，因为它是用终端来运行的，看起来就特别像基础人用的一部分。但实际上的话，它本质上是通过自然语言来进行编程，内容，然后架构、梳理和配图类的全部是在这个框里去完成的。 你在 cloud 里面所有的内容全是在那个下文中存储的。但是一旦你用这个 excel 做之后，其实它的所有内容都是在这里，它全部是我的本地的一个文件夹。这个好处是什么呢？ 你的文件全部在本地，你可以换一个 ai 继续你的工作，因为他的所有文档在里面去写。另外是说你这个工作可能团队不是你一个人在做，你需要跟很多人去交互。你可以通过你们内部共享这个网盘的方式，让其他人用他的 ai 读去你这个文件夹里的内容， 就相当于说你能看到的这里边那个对话的所有上下文，其实全部变成了文档。你打开的中间应该是这样的，这是一个空白的东西，很清楚的，你做的第一件事就非常简单，就是召唤一下 clogs， 这个默认就相当于你双击打开了 app， i trust this folder， 他 说他会在这个文件夹里去建立你后面的一些东西，这个文件夹是没问题的。确认一下，这时候 cloud 已经存在了。那比如大家我们想演示个啥项目呢？可以做个简单的项目，比如说写公众号，请你帮我建立一个新的文件夹，叫做公众号创建 在这个文件夹当中，我会搜集整个社会的热点话题，并且去先做选择题，再做策划， 再转理成领导。另外我有再去做一些审核，最后我也希望能够每天根据数据去做一些发布，这些功能希望有单独的 aj 来承担。请你先做好整个价格的设计，后期去做一个项目，做好准备，你先把价格去 第一层。第二热点是引爆，这热点是历史数据，是用来做复盘用的，它整个主题，主题里面全部的要素整理上就规档的文件，还有你整个的 a 阵，就是他，他会在本地部署六个，一阵 六个，这个智能体包含着你说选题，你的编辑和策划，你的这个携手你的这个主编，你的所谓的这种这种排版运营，他会用这个东西来做这一完整的东西。
237熊哥-首席AI落地官
00:59查看AI文稿AI文稿很多人第一次打开 cloud code， 会把它当成另一个聊天窗口，但它真正的定位是终端里的编程协作者。 它可以读取你的代码库，理解目录结构、编辑文件、运行测试命令，还能配合 get 检查改动区别。在这里，普通聊天靠你复制粘贴代码。 cloud code 是 进入项目现场，围绕真实文件工作，所以第一次使用。别急着说帮我改个功能， 先进入项目跟目录运行 cloud， 然后问他先不要改代码，请帮我理解这个项目的目录结构、启动命令和测试命令。 这一步会让他先建立项目地图，你会看到入口文件、主要模块、测试方式，还有后续应该先看的代码位置。 记住第一条原则，先让他读懂项目，再让他动手改代码。下一集我们讲什么人最适合先用 cloud code？
32AI智匠
03:14查看AI文稿AI文稿用简单的语言讲解一下实现实现一个 cloud code 的 最简化的模型，你不一定非要懂代码，首先需要定义一个系统提示词，告诉模型你是一个编程智能体工作，在项目所在目录里 使用代办摄像工具来规划多步骤任务，优先使用工具，而非文字描述。这个系统提示词的作用就是告诉模型你在做任务之前，需要先制定一个任务步骤，编排计划，按照计划执行任务。优先要使用工具呢？因为我们默认认为不使用工具的话，这个任务就算结束了。 如果某个步骤里模型只回答我们一些文字信息，没有使用工具，当然就不会有下一步执行的必要了。那我们需要提供模型什么工具呢？下面我们会告诉模型你可以用这五个工具。哪五个工具呢？ 第一， bash， 这个工具的描述就是告诉模型你可以运行一个任意的 shell 命令。第二， read file， 这个工具描述就是告诉模型你可以提取文件内容，但是需要根据参数的要求提取，你必须提供需要提取文件的路径。 第三， write file， 这个工具描述就是告诉模型你可以写内容到文件里，但是必须提供一些必要的参数，比如需要写入文件的路径和需要写入的内容。第四， edit file， 这个工具描述就是告诉模型你可以编辑文件内容，这个和上面那个 write file 的 区别就是它是编辑文件， write file 是 直接覆盖写入， 需要提供一些必要的参数，比如编辑文件的路径和需要替换文字的内容。第五， to do， 这个工具是最重要的，它告诉模型你需要更新任务编排的清单，用来跟踪任务进行到哪一步。意思就是说，一开始系统提示词里要求生成了任务编排步骤了，需要根据编排计划完成一步，就将这一步认为状态，这一步的任务状态实施成完成。 因为当智能体处理多任务步骤时，他经常丢失对已完成和代办事项的追踪。没有显示的计划模型可能重复工作，跳过步骤或者跑偏，用户也无法看到智能体内部的计划。用这个工具来标记完成了哪些，用于下次对话，让模型自己看到进行到了哪一步。 最后将我们的提问和系统提示词以及工具一起发给大模型，然后放进一个无限的循环里。如果模型回答一次说需要调用哪个工具，怎么调用，我们就直接执行我们这五个工具里的模型指定的工具方法。比如模型回复用 read file 提取某个文件，模型会把工具名称 read file 和文件路径给我们，我们直接按照预先定义好的工具方法 read file 调用即可。 在无限循环里，每一次调用模型的操作的结果都会再次发给模型，模型来判断下一步该怎么做，直到模型回复说就不需要工具了，那我们默认认为这个任务循环就结束。跳出循环，本次任务结束，没有工具调用即可认为是没有再进行下一步操作的必要了。 最后再适当的做一些安全叫验，比如只能工作在呃当前的目录里，不能执行黑名单里的危险命令，比如不能执行呃删除全部或者一些比较危险的命令，然后用 history 树组保存历史绘画，达到记忆多轮对话的功能，这样就实现了一个最简单的 cloud code 的 编程助手。 下面看一下效果。我让这个我们写的编程助手新建一个画布，然后画布可以新建正方形，每新建一个正方形，我们可以检测正方形和正方形之间的碰撞，检测如果碰撞了有提示红字的效果，就是正方形变成红色的效果。 嗯，下面我们看看这个最后它生成的这个 html， 它可以随便的生成正方形，然后检测这个正方形之间的碰撞，还是比较完善的。 最后总结一下，其实模型就是智能体，我们的工作就是给他工具，然后让开这种思路能不能用到你的业务里？给模型一些有边界的工具能力，比如你自己业务系统封装的操作函数，让他自己编排执行来整合到自己的业务里。
85程序员手艺人
01:50查看AI文稿AI文稿如果你现在用 cloud code 只会一句一句发需求，那我建议你先别急着让它写代码，因为你可能不是不会用 ai， 而是根本没把它的隐藏能力打开。这期直接讲六个很多新手没打开的核心能力。开完以后， cloud code 才不是一个临时帮你写代码的聊天框，而是一个能长期配合你的开发搭档。 第一个项目，记忆入口名叫 innit， 很多人每次开新绘画都要重新解释技术栈、目录结构和代码风格。 innit 的 价值 就是让 cloud code 生成 cloud md 这种项目，说明先认识你的项目，再开始干活。第二个， play mode。 新手最容易犯的错就是还没想清楚就让 ai 直接改代码。 play mode 的 意义是先让它读项目，拆方案，判断风险，再进入执行。第三个 compact， 压缩上下文，绘画异常， ai 很 容易被前面的信息冲淡，越聊越散。 compact 就 像给对话做一次整理，把真正重要的方案接口和未完成任务留下来。 第四个，自定义命令，官方叫 custom slash commands。 很多人每天都在重复输入同一类提示词，比如代码审查、提交总结、性能检查。它的价值 是把常用提示词沉淀成自己的自定义命令，命令以后随时赋用成工作流。第五个， sub agents。 复杂项目不要总让一个 ai 绘画硬扛所有事情，它的关键是分工，主绘画统统方向， the agent 分 别负责审查、排错、测试和文档。第六个 hoops， 这个能力很多新手完全没碰过，但它决定了 cloud code 能不能守流程。你可以把它理解成自动质检员，改完代码以后提醒检查 结束任务前提醒验证结果。所以真正拉开差距的不是会不会问一句帮我写代码，而是你有没有把 cloud code 配成稳定工作流，项目记忆解决重复沟通 play mode 解决乱改压缩上下文解决跑偏自定义命令解决重复提示词 sub agents 解决分工 hooks 解决交付质量这六个能力建议收藏起来慢慢吃透。关注我，后面继续把 cloud code 的 高阶玩法拆给你看。
5.0万阿森编程日记（AI自动化）
04:36查看AI文稿AI文稿前两天刚好这个微信读书的 skill 发布，我是出了一期图文的教程，但是没有出这个视频版本的，所以今天呢就给大家录个屏看一下。刚好我是用这个 cloud code 接上了 deepsea v 四 pro， 然后给大家刚好演示一下这个 skill 该如何应用。就首先呢你是输入一个 cloud， 然后它就让你确认一下， 呃，这个就已经是启动了，然后现在它可以看到这块接的是这个 deepsea v 四 pro， 然后这里面有一个 em， 后面然后我们就直接说一下微信读书 skill， 就如果你装载了这个微信读书 skill， 它就自动就可以调取了，你看它，它这里面就给你显示说 use skill， 呃， we read skills， 然后你就可以在这里面自行去选择 yes or no， 呃，然后可以这个我选第二个的话，就是它不会再重复地发问， 我们可以来看一看，就是他加载了之后呢，这是他官方给的一些就是你可以尝试使用的功能，比如你可以去搜集自己的书籍，然后看一看自己的书架，然后还有阅读统计，就是每一个你都可以用自然语言，就是直接打字问他达到什么样的诉求。比如我现在就让他来做一件事情，就是给我看看， 嗯，五月份我读了哪些书，他就会去给我调取， 我当时给大家介绍的时候，就是它已经给了非常简单的方式，当你打开这个 cloud 的 时候，你直接把这个微信的 skill 就 复制粘贴到里面，它就自动的安装了。然后这里面它提供的一个 api 呢，是你只要在网页版登录了你自己的微信读书的话，就是 api key 直接粘贴到你的这个对话框里面， 它就已经自动的加载完成了，然后现在呢它就在跑这个脚本， 然后他就给你列表格了，就是而且还有你的这个阅读的偏好，就是总阅读时长是多长时间，然后对比上月，包括你读了哪些书，读完了哪些书， 一共做了哪些划线。这个呢就是我现在读的，就是因为我最近呃刚刚重读了一遍这个萨利鲁尼，这个是我自己的文学阅读的，打算去写一些评论的这些东西，所以他是我用时最久的一个项目， 读的时间比较长的，就是因为就是随时也是在划线去做一些笔记，然后这里面就有这些书，每一本书你用了多长时间，然后他会有一个统计。那么现在呢，我让他去做另外的一项任务，就是你来帮我整理一下萨莉鲁尼 聊天记录的 md 文档画线，并导出 md 文档， md 就是 markdown 的 意思，然后它现在呢就直接可以把你的所有的画线直接一次性的导出文档， 现在呢它就已经把这个我的这个文档导出了，然后这个文档呢，它是直接给我新建了一个文件夹，存在了我的这个 存在了我的电脑里面，然后这里面我们现在就已经可以看到就是他导出的这个文档了，因为我截屏不是特别的全啊。呃，但是在这里面呢就是能看到就是我让他整理的所有的画线的这些位置， 就是现在就是这本书呢，我只读了这些，他导出一本和导出十本的速度基本上跑一遍是时间差不多的，所使用的这个 token 也是差不多的， 就这个需求实际上是我已经提出的新的。呃，就是超越了这个原本的 skill 提供的功能的一些问题， 然后呢它就会把你的这些划线去进行一下这个分析。呃，当然这个纯靠这个 ai 来猜啊，就是这个，但是可能在你去阅读一本书的时候，它会给你提供一些发散的思路，你看就是也许你自己都没有意识到就是你关心的一些议题是什么， 所以这是我觉得就是微信读书的这个 skill 所带给我的。就是当你把它和自己的知识库再加上你读的书去绑定到一起的时候，实际上它对于你的一些创作以及扩拓展的一些想法是非常有帮助的。 因为我非常建议大家去尝试使用这个 cloud code， 或者说任何的一个 ai agent 也好， 然后你去把这些东西去给它用起来，就是只有在你实际的使用的过程中，你才会发现这个东西对你的带来的新的价值。今天大概就这样。
21绿川的书橱
00:45Claude Code工程师点赞的文科生读论文神器上线啦 https://readablehtml.vercel.app/signup
#vibecoding #vlog十亿流量扶持计划 #claude查看AI文稿AI文稿哈喽，朋友们好，给大家说个好消息，就是我被 coco 创始人点赞的 ai 小 工具已经正式上线了，然后链接呢，我就放在评论区了，大家可以赶紧去试用一下 啊。这个工具的主要的作用呢，就是帮助像我一样的学生把你的论文文献从 pdf 转成可识化的 html。 我做这个产品的初衷呢，就是解决我自己一个非常大的痛点，因为我自己在学校就要写非常多的论文，然后读读那种 pdf 呢，真的是又臭又长，然后又读不下去。但是用这种 html 的 方式呢啊，就是你会发现它非常简洁，然后可释化， 然后我也可以把自己的这种啊笔记啊，或者说这个标注啊，可以加上去啊大，如果用完觉得好呢，可以帮我点赞转发一下。最后呢也感谢大家的支持，大家有什么建议的话可以赶紧私信告诉我。
121关昕泽Jack
01:54查看AI文稿AI文稿cloud code 是 什么软件？今天我让 jamal 给我写的一个口播的一个视频文案脚本，我现在让他来阅读一下， 理出来，整理成纯文字版的口播文案，整体语速保持自然坚定，带一点分享干货的死磕精神，非常适合直接看着题词记录制。 cloud code 是 什么纯文字口播文案？ 说实话，第一次看到 close code 这个名字，我以为是黑客专用的神秘武器，普通人根本碰不得。但真正跑通之后，我直接被震惊了。他确实是 andropic 官方出的 ai 编程助手， 但如果你只拿它来写代码，那就真的大材小用了。像我这种不是程序员的普通人，现在每天用它来帮我批量写脚本、深度习稿，整理海量数据， 甚至帮我规划 tiktok 的 内容日历。它不是一个被动的工具，而是一个你下命令它自己想办法帮你死磕到底的全能雇员。刚装上它那天， 面对满屏幕的报错，我也完全是一头雾水，但我没放弃，因为我知道搞懂它就是普通人弯道超车的机会。接下来的视频，我会把踩过的坑摸索出的自动化干货毫无保留地掏给你。 关注我下一条，直接带你上手。 cloud code 确实是一个很强大的一个工具，目前我在测试它的阶段，我尝试过用它来帮我自动剪辑视频，但是那个惨不忍睹。我有时间我可以把那个视频整理出来，大家可以看一下那个视频 满满的 ai， 有 可能是我自己培训他，还有喂给他的东西，他还暂时不能了解我的意思。总之， cloud code 是 一个很好的软件，我同时也在去学习给他装一些 skill， 当然这个 skill 是 什么？我们放到下一期，或者是以后再讲这个问题，关注我，下期我们一起讨论如何学习 ai。
67蟹老板AI手记
02:26查看AI文稿AI文稿刚给我的 clock 加了一个语音播报功能，感觉效果非常不错，给大家演示一下。我们自己定义了一个 command 叫 listen， 正在执行命令，已开启朗读，从下一段开始播音。语音播报我自己感觉有两个非常好的用法，一个就是你可以像和真人一样和 clock 聊天儿，然后有一个非常好的体验感，比如 啊，我现在正在拍一个短视频，然后正在展示你的语音播报功能，然后你跟观众老爷们打个招呼，用一个比较有趣的方式，比如说顺口溜或者什么的。 各位观众老爷们大家好，我是 cloud ai 界的一枝花。那当然它还有一个更实用的用途啊，就是如果我们要跑一个相对比较复杂比较长的任务的时候，我们就不需要一直在电脑前面盯着了，我们可以通过语音播报， 呃，听到它现在做到了哪一步，然后我们可以在这个过程中去干点别的事了。比如说，像你现在帮我用 html 写一个教程，讲一下在 crosscode 里增加语音播报这个功能应该如何实现，让观众老爷们看了之后就也能自己动手操作。好，那现在 crosscode 就 开始自己去写了，然后我们现在就不用 呃，定位看，然后我们就可以来喝茶。我先查一下你的书包， p t s。 看看风景，确保教程内容准确，然后一边喝茶一边听着它现在做到了哪一步。执行命令。金俊美， 好，现在我有完整的技术细节了，开始写教程，正在写入文件。 嗯，听起来他好像有点进展。正在写教程已生成，并在浏览器打开，内容包含原理图，四步流程一眼看懂。不错，好像听起来他现在完成了，我们回来看一下 含音色对照表，完整 t t s 脚本可直接复制三个命令文件，验证方法，加命令使用表格、常见报错排查，每个代码块都有复制按钮，观众老爷们对着视频操作很方便。好的，感谢。
142王壮壮
14:28查看AI文稿AI文稿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。
114晴天AI实战
05:18查看AI文稿AI文稿今天我们来讲五个中级的小窍门，并且会多聊一聊 context 管理。那么首先呢，就是这个 bash mode。 关注我的朋友可能知道，其实我没有一个开发背景，所以以前我也不是很习惯在 terminal 中跑一些运行，但是自从我开始 web coding 之后呢，我发现我经常要跑一些 terminal commands， 最简单的一些例子呢，包括 get status， get in it， get commit 等等。那么在我发现 bash mode 之前呢，我是会一边打开 cloud code， 另外一边再打开一个 terminal， 单独来跑这些 get 的 操作的。但实际上我最近才发现有一个 bash mode， 也就是你在 cloud code 里面先打一个叹号， 这个叹号就告诉了 cloud code， 这个不是给你听的一个命令。我接下来写的这些都是 terminal commands， 也就是说在我们加了一个叹号之后，我们可以直接在 cloud code 中跑一些 terminal command， 不 再需要额外打开一个 terminal。 那 这样做除了更方便以外呢，还有一个好处就是，虽然这个命令不是给 cloud code 看的， 但是 cloud code 还是能看到它，并且会把它当成一个 log， 或者是让它来帮你解决一些问题。 接下来的三个呢，都是跟 context 管理有关系的。那么首先呢，在 cloud code 里面，如果你打一个斜杠 context 的 话，你可以看到这样的一个界面，那这是一个我打开的比较新的界面，我用它来跟大家解释一下每一部分都是什么意思。 这个十乘十的方块呢，能让我们看到在这个 cloud session 中的百分之百的 context 中，有多少空间是被用的，还有哪些空间是没有被用的？因为最上面这个 system prompt 和 system tools 大 概占了百分之八左右，这个就好像我们电脑上或者手机上的一些基础运营， 虽然我还没有做什么，但是它还是会占一些空间之后呢？还有百分之二是 memory， 这个 memory 包括像 cloud 点 md 或者是其他的 memory 文件。再下一个不到百分之一的是 skills， 后来我才发现，不管是 skills 还是 m c p， 还是聊天记录， cloud 点 md， 这些所有内容都属于 context， 并且它们都会占用这个二十万的 token 的 一部分。那么 skills m c p 呢？就是当你用它的时候才会漏进来，不用的时候就不会漏进来。所以你们看到对我来说，现在它们两个的占比非常非常的小，基本上就是把一些名字漏进来了，但是没有把具体的 skill 或者 m c p 给漏，但是当你开始调用它之后呢，这个部分可能会增加，此的这个部分是 messages， 就 真的是我和 cloudco 聊下来讲的这些话占用的 context， 因为这是一个比较新的 session， 所以 它只占到百分之二左右。下一个部分呢是 free space， 也就是接下来我还能用的一些空间，这个占了百分之七十二点一，所以我还有很多 context 的 空间可以用， 所以下面呢，占百分之十六点五的是这个 buffer， 因为 context 这个东西来说，如果太满的话， cloud code 就 有一点无法运作了，所以它会留百分之十六点五的空间来补。 定期地做压缩。当你达到百分之八十到九十的一个 context window 的 时候，它会自动地帮你做一个 context 的 压缩，但其实呢，等到那个时候就有一点太晚了。最好的是，我们平常主动地在到了百分之六十左右的时候，就先去做一次 compact， 这样我们正好讲到我们的第三个操作了，就是 compact。 你 们想象一下，如果你跟一个同事在讨论一件事情，并且你们已经讲了好几个小时了，那么一开始讲的那些内容和细节就可能会变得越来越模糊了。这个时候，如果你说等一下，我们先阶段性的总结一下， 就好比 compact， 这个时候你就可以把一些不重要的细节或者讨论出的一些分支全部都切掉，只留下一些最重要的某些决定，或者是改变，或者是想法。这样做呢，会有助于你们接下来的对话，让你们的启发点变得更清晰。 那么同样的，当你跟 cloud code 聊了非常非常久以后，他的记忆也会变得越来越模糊。如果你主动做一次 compact 的 话，他会把一些重要的信息提炼出来，把一些无所谓的细节从 context 中踢出去， 留下更多的空间，保持头脑清晰。所以我们最好经常留意一下我们的 contact 已经达到了百分之多少，并且最好在百分之六十到八十之间做一次 compact。 那 这里就不得不提到下一个操作了，就是 clear。 这是一个危害力还蛮大的一个操作。回到我们之前的例子，如果你跟同事在聊天，在讨论，讲了很多很多内容，然后你突然发现你们聊的这些东西的前提都是错的，你想推翻整个对话重来的话，这个时候你就适合做一次 clear， clear 就 会把整个 session 之前聊过的东西全部清除掉，不留任何记忆，这样你们之后讨论的事情不会被之前的内容影响到，它非常适合当你做完一个修改以后，不需要之前的那些 contacts 了， 或者是你觉得之前讨论的东西全部都不对，你想从一张白纸重新再来，这个时候就很适合 clear。 那 最后呢，我们就来讲一下这个 resume。 刚开始当我开始用 clock code 的 时候，我那个时候还不懂怎么离开一个 session 并且再回来，所以我永远都把这个 clock code terminal 打开着，不舍得关掉它，我就怕回不来了。 但其实呢，后来我发现你可以随时用 resume 的 方式回到你的上一个 session， 并且离开的时候也可以直接 slash exit 来离开。那当我们 resume 的 时候，我们可以找到任何一个之前我们的 session， 并且让 cloud co 从这里开始继续这个 session。 它的原理呢就是 cloud co， 它有去记录我们所有跟它的聊天记录，这些都在一个 history 的 文档里面，所以当你 resume 的 时候，它可以重新 load 这些所有的内容。但是我们刚刚提到 clear， 如果你把一个 session 已经 clear 掉了的话，那当你 resume 的 时候，这些 context 也不会再回来了，所以大家操作的时候还是要小心一点好。那这就是五个关于 clock code 的 终极操作，还有一些关于 context management 方面的一些小 tips。 那 么下期呢，我们就来讲一些关于 clock code 的 高级操作。
721麻省理工长毛兔
01:39查看AI文稿AI文稿你有没有发现，同样是用 cloud code， 别人能让它改完整个项目，你却只能让它改一小段代码？差距不在模型，也不在你会不会写提示词，而在于你有没有给 cloud code 装上工作流。 这个新手最容易忽略的题效入口就叫 superpowers。 你 可以把 superpowers 理解成 cloud code 的 工作流增强包。它不是让 ai 突然多会一门语言， 也不是炫技插件，它真正解决的是三个新手痛点，乱开始、乱修改、乱收尾。第一个乱开始，很多新手一上来就说，帮我做个功能，帮我修个 bug， 用 cloud code 还没完全理解项目，就开始写代码。 superpowers 的 价值是把你拉回到工程流程里，先理解需求，先看上下文，先确认边界，再进入实现。 第二个，乱修改， ai 不是 写不出代码，而是很容易越改越偏。比如只改一个按钮，他可能顺手动了布局，只修一个报错，他可能迁出，无关改动。 superpowers 会把流程收住，先分析，再计划，小步修改，最后检查结果， 三个乱收尾。很多人觉得代码写出来就结束了，但真实开发里，最后还要看 def 跑测试，检查有没有破坏原有逻辑。 superpowers 适合新手的地方就在这儿，它提醒你，不要只追求深沉了，而是要追求能验证、能交付、能维护。所以， superpowers 真正强的，不是让 cloud code 变得更花哨，而是让它从一个会写代码的 ai， 变成一个更像工程搭档的执行者。 新手用 cloud code， 先别急着堆复杂提示词，你真正要学的是怎么让 ai 按流程干活，怎么让它少跑篇，怎么让每一次修改都能被验证？ 记住一句话， cloud code 负责能力上线， superpowers 负责使用纪律。把这两个结合起来，你才算真正进入 ai 编程的高校区。如果你刚开始用 cloud code 这一期，建议收藏起来，后面继续拆 cloud code 更多玩法。
01:20查看AI文稿AI文稿ok， 我 们现在装完 clock code 了， what's next？ 如果你还是让它做新闻简报，或者直接开干，设计一个 app， no no no no no no。 我 有三个小建议，快速上手，并且感受到 clock code 和普通 chat 的 区别。 clock code 我 觉得最大的区别，一，可以调用本地的文件。二，可以调用各种的工具去完成你想做的事情。你想象一下，就是你装上了各种的手和脚。 第一件，让他帮你整理你最乱的文件夹，简单的说一句，把这个文件夹里面的文档重新组织，然后呢，他就可以告诉你他是怎么做的。 二、爆款分析。比如说你拿到这个视频扔给他，告诉他说帮我分析一下这个视频讲了什么，为什么好，怎么去做一个类似的视频，从分析文案，结构文案到提议这些他都可以帮你走一遍。第三个，做一个你的个人网站， 一句话做一个 html 的 页面，白色衬底，极简风格，列出我的个人作品以及我的设美链接，他就可以帮你生成一个看上去不错的页面了。 再建一步截图，一个你觉得风格喜欢的页面，比如这种，告诉他说把这个格式改的像他一样，你就可以看到哐哐一顿。做之后，他也可以做到一个像素级的 copy and paste。 先用这三件事猎手告诉我你的体验怎么样？评论区交流。
547我是邵黑瘦
09:49查看AI文稿AI文稿大家好，我们今天开始讲并行绘画的下篇 agent teams 和 headless 非交互模式。好，这里我们快速回顾一下。上一期呢，我们主要讲了这个多终端的一个并行，然后还有一个子带里的一个并行。 那有三个核心的观点，一个就是我们啊并行不等于开多个窗口，因为你要去做一个隔离再并行，然后保障那个文件的一个安全性。如果说这两个完成了并不能满足你的需求的话，那我们可以看一下今天讲的内容。 首先我们看一下我们的一个子代理的一个局限，就是说我们只能是通过一个主的一个绘画，然后分别跟子绘画去做一个啊，子代理去做一个交互，然后他子代理之间呢是不能交互的。 所以说如果说你有一些需要子代理相互依赖的任务的时候，可能就需要涉及到协助的一个问题， 那这里面呢就有一个 agent teams 这样的一个概念。然后这里面做了一个对比，就是子代理呢，它都是跟主代理去通信的，然后 agent teams 呢，它是互相可以说话，然后互相可以沟通的。 但是这个它这个 agent teams 呢，它它的就是使用方式呢，可能现在还是一个实验性的。然后它的一个架构是这样，就是首先是一个 team lead， 就是 一个主会话去分配协调分配任务，然后 teammate 之间会相互协助，然后 就是有消息同步，然后他们是通过一个 task list 去来更新的这个呃自己的一个状态，然后通过这个 mailbox 的 一个系统做一个同信。 但是这个 agent team 四呢，它现在还是一个实验的，实验性的一个功能就是官方好像还没有给它正式的开放出来，但是但是是能用的，然后这边简单的就是设置这样的一个环境变量，然后去启动一下就可以了，就是直接在 将提示词里面跟它启动，然后 shift 加上下键呢，可以切换队友，这里面的最多可能就三到五个 a 键，他吧，因为这个东西他很耗这个。 嗯， token 再去看一下啊，就是子弹里跟 agent teams 之间的一个区别，首先就是通讯方式上的区别， 就是子代理呢，他仅向主代理报告，然后 agent teams 呢，他可能是队友之间的一个通信，然后协调机制就是他是主代理去管理的，然后这个 agent teams 呢，是是他自己去协调管理的， 然后适合的场景就是子代理可能更适合一个专注的任务，然后 agent teams 呢，可能就是去讨论协助的任务去可以需要去做。 那这个 token 之间的一个消耗呢，就是子弹率是比较低的，然后 agent teams 是 比较高的。然后目前呢，其实 agent teams 它是一个实验性的东西，所以说这里面我们我们也不去过多的去讲它了，这个等后续再看，而且我们平时用的 场景中呢，其实很少用到这个 agent teams。 还有一个就是它消耗 token 确实消耗的太高了，所以说这里我们就简单带过。 然后接下来呢是一个啊非交互模式，这个可能这里面夸张的说了一下这个并行之王，就是说首先呢他可以把 code 变成一个脚本， 让你一行命令就搞定。还有一个就是他其实是一个无人值守的一个运行模式，就是说他直接就做完了，然后再给你反馈结果，中间不会问你各种问题，所以说这个是相对就是类似于代码审查是最适合的。 然后呢我们它因为它中间不会跟你交互嘛，所以说这一块是可以给它就是指定一个输出的格式，像大像这种是纯文本和 text 的 格式，还有就是以 json 的 一种结构化的输出，还有一种就是流逝的 json 的 输出， 像我们常用的可能就是一个计算结构化这样的一个格式。首先呢，呃，这里面还有一个 bear 的 模式， bear 的 模式就是说我们加杠杠 bear 这样的一个操作的命令的选项的时候， 它是可以就是快速进入这个 club 的 模式，就是它因为你是你可能是处理一个单一的任务，并不是项目级别的，所以呢你就不需要加载这个 hoops 啊， skills 啊，或者 mcp 啊，或者 club 啊， md 这种，所以说你不加载就会快很多， 而且也更可控，因为你没有这么多的一个啊内容去干扰他，所以说一般这个呃交非交互模式会带上这个杠杠贝尔这个操作。 那这里呢也很简单，有一个大概的事例，然后呢我们去创建一个任务文件，比如说你这里面写出你需要去审查的文件，然后呢这边去创建一个 呃 cloud code 的 一个刚刚贝尔杠屁这样的一个任务，然后让它 输出到这个 json 文件里面，然后允许它使用哪些工具，然后最后是存到哪个目录，那结果呢就会存到这个 repose 里面，然后生成这些对应文件的一个审查结果。那我们讲完这几层的话， 可以看一下回顾一下我们平时会遇到哪些坑呢？首先呢第一个坑呢就是这个就是我们说的最高频的坑，就是我们多开多个终端，然后去操作并行操作的时候， 因为没有 worktree， 所以 说你可能会导致去修改同一个文件，然后大概率呢就会发生这种覆盖的操作，然后你就可能会比较乱，然后有了 worktree 之后，他就是分分分支去管理的，然后你在最后开发完了的时候去处理一些末日的操作就可以了， 所以说这个在真实的开发中还是很常用的。第二个呢就是并行，创建 worktree 的 时候失败率会很高， 这个呢也是在呃，我们那些社区上的一个实测的数据统计，大概有百分之七十的情况下，同时创建 worktree 会有会失败。 所以说我们这边其实很简单，就是你在创建这个 worktree 的 分支的时候，串行去创建就可以了，然后它是会去并行的，就是你在 worktree 执行工作的时候，它是会去并行的， 所以说创建和执行的时候是要节后的。第三个呢就是说当我们运行像这个 npm 的 这个命令的时候，可能他有一些默认的 port， 默认的端口会去发生冲突，所以这里我们可以显示的去配置不同的端口，或者是用 dawk 去隔离， 其实或者是用脚本检测这个啊端口的占用，其实这个就是你在用端口的时候去尽量的避免一下。第四个呢就是权限不传播，就假设你在主绘画的时候使用这个白 pass 的 这个啊 设置，那你在子代理的时候他是不会继承你的权限的，就说你子代理的配置可能要再配置一遍， 所以说这个时候可能就是有，有的时候就是大家觉得，哎，我紫主绘画已经配置了，为什么紫代理还有问题呢？所以说这块其实它是默认不传播的，那我们其实可以把这种配置就是放到我们的全区的 set settings 点接收里面就可以了。 好，接下来呢，我们再看一下我们变形绘画的几种呃安比较安全的方式吧。就是首先呢就是我们写代码的时候要用 get 管管理的这个习惯，还有就是使用 word tree 去隔离。 还有一个就是创建 worktree 的 时候要创新创建，然后并行执行。然后还有一个就是我们的权限配置什么的，尽量在这种 settings 局的 settings 点击四里面去写，然后并行的数量呢大概限制到三到四个，然后就是避免多个绘画编辑同一个文件。 然后接下来我们看一下就是我们这几种并行手段大概什么时候用，那首先呢就是说如果是一种批量重复的任务呢，可能就比较适合这个非交互模式， 如果说你的多个 cloud 或者多个 agent 呢，中间需要配合对话什么的，就用这个 agent teams， 如果说是一个小绘画，然后再一小块儿并行的话，可能子弹里更适合你。还有一种就是比如说大块儿的独立工作，可能就是多终端 java tree， 如果说你不太确定自己是什么呢？可能其实主要还是用 l 一 和 l 二，像 l 三 l 四这两种， 其实 f 四还好，就 f 三可能基本上我们平时是不太能用到的。这个我们也在后面，如果说有需要的话，可以在 agent 的 一个专题上再去讲一下这个 agent teams。 好， 接下来我们总结一下这一期第六期的主要内容呢，主要就是并行，不是开多个窗口，而是工作流的重新设计，然后我们要先隔离再并行， 不隔离的并行呢，其实是比串行还要糟糕的。还有就是串行创建，就是串行的去创建 worktree， 然后并行执行，就是 worktree， 在 执行任务的时候你可以去并行去跟它交互。 还有一个就是你如果用的 agent teams 的 话，那三到四个是一个比较好的一个点，如果说比较多的话，可能就会很乱了。 ok， 我 们接下来看一下下一期我们主要要开启一个进阶的一个专题，就是 skills， 这个可能大家都已经耳熟能详了，那我们下一期呢，可以从新的角度去看一下这个 skills。 ok， 感谢大家的收看，下期见。
309YX studio
03:27查看AI文稿AI文稿嗨，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。
447麻省理工长毛兔
00:14查看AI文稿AI文稿克拉的扣免费，从入门到精通啊！这是一位大神写的中文克拉扣的文档，里面非常的贴心的分成了小白学习路径和程序员的学习路径。对，不管你是新手小白啊，还是程序员朋友，你都可以轻松学习克拉扣的从入门到精通。
865宏哥玩AI【资料在主页】
07:45查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是迪迪。如果你用 codex 或者 qq 去写代码的时候，但总感觉效果不是那么稳定，有时候特别神，有时候又特别蠢，有时候一条 prom 就 能干完。但有的时候其实聊半个小时，一个小时，整个项目反而变得越来越乱了。 所以问题可能不在于工具，问题在于你把它用错场景了。 building agent 呢？它不是一个万能的按钮，它更加像是一个不同类型的工程师，有的可以是帮你去想方案，有的是可以帮你去执行任务， 有的可以帮你去做前端的出稿，而有的可以做一些 review 去收尾。所以今天不是想讲我只用 code 或者我只用 curl code， 而是想跟大家讲一些更加实用的场景， 哪些场合我会使用 codex， 哪些场合我会使用 clock code？ 那 我就先说第一个场景吧。如果说一般来说我的需求没有特别想清楚，我会更加倾向于用 clock code。 比如说你只有一个模糊的想法，我想做一个小工具，但是并不知道产品的形态是什么，或者说我想重构一个功能，但是不知道从哪里去下手。又或者说我感觉项目结构有点乱，但是说不出哪里有具体的问题。这个时候就不要急着让 ai 去写代码，因为你自己都不知道要它写什么， 他如果直接执行的话，这个结果会变得非常的危险，那更重要的是要让他帮你一起去想清楚这个问题。那这个时候我就一般都会用 cloud code， 他 更像一个能跟我一起讨论的工程伙伴。他适合的场景，比如说像需求的澄清， 方案的推演，架构的拆解以及我思路不是那么正确清楚的时候，他可以稍稍的推我一下。所以第一个直接的判断就是，如果你也是任务还在想清楚的阶段，那这个时候强烈建议大家可以去使用 curl code。 那 第二个场景刚好是相反的，如果说你的任务已经非常明确了，那这个时候我会更加倾向于用 codex， 比如说我已经写好了计划 plan， 然后我也知道其中 bug 在 哪一行在哪里，并且知道 pr 要补哪些测试。 那这种时候我不是需要一个陪我发散的人，而是一个牛马，一个执行力很强的工程师 goodax。 在 这种场景里面给我的感觉就是你只要把我需要的任务给说清楚，他就愿意沿着我的指令，然后往前推， 想修 bug， 然后按计划去实现一定的功能跑测试，然后看一些报错或者说改失败的象 检查 diff， 然后把代码能够推进到一个可以 review， 可以 commit 的 一个状态。所以第二个结论就是，如果说你已经知道自己要做什么了，只是需要等到有人把它给做完， 这个时候我就会用 codex。 那 第三个场景就是前端和交互，因为现在随着各种 ai 产品层出不穷，其实我们对 ui 的 界面的需求也会特别的多，像 landing page， dashboard， 小 工具的界面， sars 的 后台，任何对于视觉和交互有要求的一些东西，我都会选择 cloud code 去让它出第一版，原因非常的简单，就是前端不是只有功能正确，前端还有布局节奏，层级状态，空白按钮， hover loading， 移动端的适配等等这些 cloud code 如果生成这种有感觉的出稿，更愿意多想一点。还有一个小 tips 就是 我也会让 cloud design 去设计一下，就它不能够保证每一次都是非常完美的，但是它比较容易给到我一个六十到七十分能够继续打磨的一个基础，但我一般也不会只用 cloud code， 我 的习惯是两者相结合， cloud code 可以 给我出一个方向，设计稿的出稿，一些前端的原型，后面是用 codex 去做一个收尾， 比如说让 codex 去检查交互有没有问题，移动端有没有溢出，测试有没有挂代码，有没有能够简化的地方。所以第三个场景下面， 在前端的原型和设计感的一个初稿， cloud 可以 先上，再让 codex 去做一些收尾工作。那第四个场景其实就是研究报告结构后的文档， 竞品的分析，市场的调研，技术方案的整理。这些我会倾向于用 codex， 因为这类任务的重点它并不是创意，而是结构，或者说是系统化的整合起来。 你需要把一些资料整理成清晰的表格，然后判断标准、优缺点，推荐方案和结论。那 codex 在 这类的任务里面通常会更加的克制，而且输出也更像一个直接能够交付的工作文档。之前其实我很长一段时间都会用 cloud code 的， 但是逐渐的发现 它其实能做，但是有的时候会更加像是讲故事，所以文字也会更加的展开一些。所以如果说我想要做一个产品，我会先找 cloud code， 但是要把一堆信息整合成一个清楚的报告，我就会更加倾向于用 codex。 那 第五个场景就是一个完整的工程交付，这个也就是 codex 实至名归的一个非常强的地方，它给我的感觉就是不是某个单点功能特别夸张，而是它的整个工作流都特别的顺， 他会开任务，改代码，然后跑命令去看结果，并且用他内置的浏览器去检查页面，然后再做 review diff， 最后准备提交，所以更加像是一个完整的工程的工作台，尤其是我的这个真实项目里面，不是玩 demo， 而是要推到可以发布的一个状态，所以在这样的情况下， codex 我 会更加的 prefer 一 些。第六个场景就是想做一些高度定制化的一些工作流， 比如说想设置一些 hooks， 想做自动化的流程，想做一些 skills， 然后让不同的 sub agent 负责不同的一些任务， 并且接近自己的一些系统里面的时候，那这类场景里面其实 cloud 会更加的有优势，因为它更加像一个可以改装的 agent 的 一个系统。所以如果说 codex 像是一张打磨好的工程工作台的话，那么 cloud code 就 更加像是一套自己能够组装让自己扩展的 agent 的 操作系统， 它的上限非常的高，但前提是我真的愿意去折腾整个工作流吗？还是要看我自己想要干什么。如果说只是想让 ai 帮我去写代码，改代码，可能并感受不到这个差异，但是如果说一个长期的生产系统， 这个差异就挺重要的。所以跟大家来总结一下刚刚所有的一些场景，当我需求没有想清楚的时候，就用 codex 前端的第一个版本呢，我会用 code code， 而工程收尾和 qa 的 话呢，会用 codex 研究报告以及搜集整理结构绘画的文档。我会用 codex 那 高度定制的一些 agent 工作流用 cloud code， 这个是我半年的时间以及过去一个月深度使用 codex 总结出来的框架， 但它也是一个当前我的一个工作流，可能未来的两三个月随着模型不断的变强，这个工作流也会变。但我觉得最重要的一点就是不要把单一的一个工具变成一个信仰，不要单纯的变成 code code 党或者说 codax 党，他们干的事情其实都是一样的，帮你操作文件夹里面的一些代码、文档、配置和命令。 真正重要的就是不是站在哪一边，而是能不能判断这个任务现在处于哪一个阶段。对于当前的阶段，选择适合他的最佳工具和模型，他是需要发散还是需要执行？他是需要审美还是需要稳定？又或者说他是需要当前去讨论不同的方案，去做 brainstorm， 还是说需要把事情给做完？ 当你看到这样的态度去看待问题的时候，你就不会再纠结哪个 agent 是 最强的，而是把它们会放到不同的一些位置。 可用的 code 可以 帮你去想清楚，而 codex 可以 去帮你去推进完它们，就像不同的一些员工，然后你就可以分配不同的任务给到它们。所以关键不是工具赢了，而是我自己的工作流以及我自己的判断赢了整个流程。 而这个我觉得是 ai 最有魅力的一个地方，它会不断地进化，从而不断地颠覆我自己对于不同工作流的一个认知。今天想跟大家分享的就是我常见的在不同的工作情况下会使用 codex 还是 cloud codex。 我是 迪迪，咱们下期见。
105迪迪碎碎念
07:33查看AI文稿AI文稿不会写代码的人怎么把 cloud code 用到极致？三个月，每天八小时，我留下这十九招。第一个也是我觉得开启会对你使用 cloud code 有 很大帮助的。在终端输入斜杠， s t a t u s l i n e 你 就可以自定义你看到的信息，比如说模型的类型，上下文的占比， 成本等等。它会生成一个显示在终端底部的小脚本，让你在对话过程中随时可以通过下面的仪表台来监控你的各项指标，从而有效的避免你的上下文污染。这个功能在你最开始使用格拉格的时候对你的帮助会很大。 第二个也是我给别人疯狂安利的 command， 你 可以把它理解成快照，你在文件夹里面改动的任何东西 都可以给你保存下来，并且你还可以随时的回滚。当然有一个前提是需要 get 初步化你的这一个文件夹。第三个，斜杠 care 这一个命令在我每次进行过 command 之后，我都会使用这个命令来进行对话的新建， 一个是确保我的对话清晰明了，另外一个是确保我不会浪费更多的托管和上下文造成的一个污染。第四个也就是计划模式， 你可以按住 shift 加 tab 切换，你也可以输入斜杠，然后 pan 打开计划模式。你需要养成任何非日常工作都把这一个计划模式开启的一个好习惯，这样可以保证你在进行任何 动作的时候，都可以让大模型能够更明确的理解你的需求和指令，可以更好和更快的完成你的任务。第五个，不要总是对可乐下达一些模糊的需求，比如写一个功能，或者说我需要修改这里的效果，我不是特别满意这种话，这样他是不清楚你想要的东西的， 你应该学会向他抛问题，比如问他这样的效果，如果你是用户，你会不会满意？让他先自行推理逻辑，他的产出的质量会更高，这类似于计划模式，但会让他思考的更深入。第六个是让可乐的主动的向你提问。在计划模式下，他通常会问你问题，但是你也可以主动的要求他， 请不断的向我追问，直到你了解我百分之九十五的一个需求。第六招也是我经常会用的一招，就是他在产出一个计划之后，我会让他以一个新的顾问的身份去从事 重新的审视这一个计划，往往他会找到计划里面的一些漏洞，或者说过度设计。第八招就是加一个质检步骤。我们可以看到，在很多时候，克洛德在执行任务的时候，他会创建一个代办事项，你完全可以在这些代办事项里面加入一个质检步骤， 这样子他会在最后进行质检，确认没有问题后再给你验收。第九招就是在每一个项目中运行 i n i t。 这一招通常是用在你已经有一个包含了文件的现有项目，打开它之后，你输入这一个命令， color 就 会自动的扫描你的代码库，文件夹和里面所有的文件， 并且呢生成一个 color 点 md 文件，这本质上就是项目的一个备忘录，它会梳理出来你的结构、编码、规范和关键文件。 这样一来你就不需要每次都解释项目的一个情况，如果你是从零开始构建项目，也就是说你的文件夹里面什么都没有，同样也可以输入这一个命令 来描述你项目目标和你的一些文件内容，文件结构，让克拉克库的协助你创建。第十招，及时止损，在做你的任务的时候开始跑偏，一定不要让它写完，直接按 esc 停止，重新修正方向后再让它运行。错误的 token 消耗都是在浪费上下文， 并且会浪费你自己的一个额度或者说 api， 尽早的干预，毕竟它只是一个 ai。 第十一招，也就是使用两下 esc 快 速的撤销，如果走错路了，直接两下 esc， 你 可以回退到你对话的任意一个节点，不需要从头再来，就是非常的快，非常的迅速，但是它会造成你回退之后的下面的内容完全消失不见。第十二招，也就是使用 hux 进行通知，输入斜杠 hux 可以 设置通知提醒， 比如我设置了当可乐完成绘画时发送声音提示，这样你就可以专注于其他工作，当你听到声音的时候，你就知道任务结束了，你需要去查看。第十三招，就是使用截图，可乐是有视觉能力的，这一招其实非常的实用，比如说你可以把爆出的截图和你想要的一些灵感网页 都直接截图喂给他，这样他就可以更明确的知道是什么地方不对，然后需要修改哪些地方比你模糊的给他说这个位置不对，效果要好的特别特别的多。第十四招，就是利用 get 工作树， 这个名字听起来像是一个程序员的专属，但是其实他是一个非常好用的功能，你可以把他理解成一个平行世界。 就是在一般的情况下，如果我们开启两个 color code 进入到同一个文件夹，那么他们在进行工作的时候可能会互相的覆盖文件，或者说你在使用 codex 进入到这一个文件夹，又在使用 color code 进入到这一个文件夹，你就可以使用这一个 get 工作数的原理，让你的 color code 是一个平行宇宙，让你的 codex 是 一个平行宇宙，让它们分别精心工作，腹部干扰，这样子你在所有的效果完成之后，可以把它们选择性的合并到你的主线。这一招在我使用 codex 和克拉克的进行写作的时候会经常使用的。 第十五招就是优先的使用 api 端点，而不是 mcp 服务器。 mcp 服务器虽然方便，但是它会占用特别多的一个上下文， 比如你只是想使用特为你的搜索功能，你只需要填入 a p i 就 好了，没有必要安装他的 m c p， 我 自己的话是非必要不安装。 第十六招，通过手机远程操控，你只需要打开这一个命令，然后扫描这个二维码，你就可以在电脑上开启任务后离开，你可以从手机或者说任何浏览器控制这一个对话。 第十七招，也就是超强思考模式，这每一次都是我在切换模式搞不定，或者说或者说有难题无法解决的时候，我就会开启它。 开启它之后，科罗岛会给他分配特别高的一个思考预算，在面对复杂的架构决策或者说顽固的 bug 时， 它可以很好的处理掉。第十八招，也就是使用智能体团队 agitim 四这一招，其实在我这一招其实在我这段时间来说经常的使用，因为它们之间是可以互相对化的， 也就是说你只需要开启这一个功能，那么你的主线上面的 oppo 的 四点七就可以做一个顾问，然后派一些索尼特呀，呃，或者说其他的模型去执行任务，然后回来报给你。 这一个它和子代理是有区别的，子代理的话是没有办法通信，没有办法共享任务列表，这个 a g 的 team 是 它是可以的，但是它的资源消耗会特别的多，所以你需要 呃自己取舍。第十九招就是 skulker， 就是 技能创建，这一招在很多时候都特别的有用，这之前我已经出过视频讲过了，它就是以一种特定的方式去执行特定的事情的一种模型，所以在平时你很多重复的工作你都可以做一个 skul 让它去做， ok。 以上就是我作为一个非程序员经常会使用到的克拉克的一些技巧分享，当然我也知道克拉克还有很多其他的一些命令，比如说上下文查看这一些，但是说实话我自己真的不是那么的经常使用， 所以我在这里就不做分享了。这就是本期视频的全部内容呢，如果你觉得对你有点帮助的话，那么就收藏转发，我们下期。
1337陈与小金
03:43查看AI文稿AI文稿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。
208多多Lab
