claudeskill如何同步
cloud code 里有四个核心概念，很容易混在一起， cloud dot md， skills， slash commands， 还有 plugins。 我 按作用层级来讲，首先是 cloud dot md， 它相当于 cloud 的 项目使用说明书，只要放在项目里， cloud 每次都会自动提取， 通常用来写项目结构开发规范构建和测试命令，还有哪些事情必须做，哪些事情绝对不能做，它解决的是 cloud 要长期记住什么的问题。第二是 skills， skill 是 可以反复使用的工作流程能力，比如代码审查生成变更说明排查日制整理需求。 skill 可以 用斜杠手动调用，也可以在 cloud 判断合适的时候自动触发。现在官方已经把自定义斜杠命令统一收敛到 skills 体系里。第三是 slash commands。 slash command 就是 以斜杠开头的操作入口，一部分是 cloud code 自带的功能，比如 help in it， 而你自己写的斜杠命令，本质上就是一个 skill。 最后是 plugins， plugin 是 更高一层的封装， 它可以把多个 skills 工具配置甚至自动化能力一起打包，用于团队共享、跨项目附用和版本管理，使用时会带插件名前缀，避免命名冲突。 一句话总结， cloud dot md 管长期规则， skill 管具体流程。 slash command 是 触发方式， plugin 负责打包和分发。
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03:03查看AI文稿AI文稿大家好，前两期分别教大家如何安装 cloud code 的 桌面版，以及如何实现了 cloud code 的 桌面版的联网搜索。今天我们继续进阶教程，教大家如何安装 skill 以及如何配置 mcp。 首先我们要了解什么是 skill， 直白一点就是用自然语言去编程，每一份高效的 skill 都一定是经历过沉淀、总结、积累和试错的，比如说一个十年的优秀设计师，他的审美经验都可以浓缩总结成为一份 skill， 这份 skill 就是 一份操作手册， 人类可能需要学习十年，但 ai 只需要一瞬间。 ok， 那 我们现在讨论一下该如何给 cloud code 来装配这个 skill。 一 共有三种办法。第一种方法，直接给你的 ai 发送 github 上相关的 skill 链接，它就能帮你安装了，我们来尝试一下， 稍等一下， ok， 我 们现在就已经成功安装上了这个 skill， 然后我们就可以在 skill 中看到我们刚刚安装的 skill， 但是这里我们并没有发现，那我们可以多问 ai 一 句，我刚刚已经安装了这个 skill， 但是为什么 skill 列表中没有？ 然后我们再看一下，这个 skill 就 已经出现了，所以不要太担心。第二个方法是我们下载相关 skill 的 压缩包，然后让 ai 包们安装。具体的操作方法是这样子的，我们首先点击左下角的加号，然后点击 skills， 点击 manage skills， 点击右上角的加号，点击 create a skill， 点击 upload a skill。 然后我们把这个 skill 的 压缩包拖露进来，我们在技能库中能够看到这个 skill， 就 代表该 skill 已经成功安装了。第三种方法，也是我最推荐的一个方法，授人以鱼不如授人以渔，与其自己去搜，不如让 ai 给你推荐。 假如我是一名剪辑师，我就可以让 ai 帮助我在互联网上搜索有没有与剪辑相关的 skill， 然后并且推荐给我，就不用我自己费劲的去寻找了。 a i 已经找到了很多相关的 skill， 那 我们选择想要安装的就可以了。那接下来我来教大家如何配置远程的 m c p 服务。 首先我们需要登录这个网址注册一个 tv 里的账号，它里面提供了每月一千次的免费 m c p 调用额度。在我们完成注册之后，我们会来到这样的一个页面，在这里我们会获得我们的密钥，将这个密钥填入到我们的 cloud code 当中，就可以完成相关 m c p 服务的配置。 第一步，点击左上角三条杠，点击 developer， 点击 configure third party influence， 点击第三个，这有 m c p servers。 然后我们点击添加内容，这里随便填，我选择填 tivy url， 我 们就选择填和我一样的就可以了。传输方式我们选择第一个， 第四个不用填，第五个就是你的密钥。密钥需要注意的是，它要遵循一个这样的 jason 格式，相关的教程在抖音群里有分享，大家可以看一下。 ok， 我 们将这几个填好之后，点击 apply locally 等待重启。 然后我们又会发现起用了一个 tivoli， 它就是成功添加了这个 mcp 的 第三方服务了，我们可以看 tivoli 可以 给我们提供这些服务，那我们在使用的时候跟大家说一声就好了，这就是今天全部的教程了，希望大家用的愉快。
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02:42查看AI文稿AI文稿上一期我们聊了 cloud 的 命令片，这一期我们来聊 skill。 我 先不跟你讲 skill 的 概念，我说一个我遇到的真实的案例，你立刻就懂 skill 到底是什么。 我每一期都会从评论区里面去筛一些高频的问题，给下一期来定选择题。那天我把所有平台的视频链接都扔给 cloud， 让他去把所有评论抓出来，并整理成一份选择题的清单。 那第一版出来的时候，他把所有的闲聊啊，还有求脚本，求网页之类的评论都全部都算上，我就跟他一点一点一点磨， 让他把闲聊都全过滤掉。还有只看真问题，把相似的合并并得去重，那来回回差不多改了二十分钟，他终于给了我一份比较满意的选择题。 那这时候问题又来了，下次我想付先生工作的时候怎么办呢？以前我们在晚夜端的时候，我们做法可能是让 cloud 帮我们把聊天记录总结一遍，然后再发给一个新的窗口， 非常麻烦。但你现在如果用桌面版后的终端的话，你可以直接告诉 cloud， 把整套工作流帮你封装成一个 skill， 那 之前整个工作流就会被打包成一个 skill。 从那以后，我每一期发完视频，只要把视频链接扔给他，他就会帮我整理成一份选帖的清单。 所以你看， skill 说白了就是你跟 cloud 反复打磨的一个工作流，让他帮你整理成了一个可附用的能力包。平时他就安静地躺在文件夹里面，不占用你的资源， 只有当匹配上你的需求的时候， cloud 才会把它删出来。里面最关键的也就两样东西，一个 skill 点 m d， 它开头那段描述决定了它什么时候被触发，但这个触发词也是你可以去改的。另一个是 reference 文件夹，专门放一些详细的资料， clogs 用到了它的时候就会去翻一遍。那分享我三个最常用的 skill。 第一个是 find skill， 它是一个找 skill 的 skill， 当你想到一个工作流程的时候，你不必从零去打造一个 skill， 因为可能市面上早就已经有一个完整版本了。比如你只要跟 clogs 说我想做一个个人网页， 你帮我去搜一下有没有类似的 skill， 它就会去 skill 市场里面搜，按照下载量还有 github 的 私大数，找一个最靠谱的那一个。所以我现在装新的 skill， 我 也不再去翻译 github 了，直接跟 cloud 对 话，告诉他你的需求就可以了。 第二个是 superpowers， 它并不是一个 skill， 它是一个十四个 skill 的 整合包，它的作用是给 cloud 去注入一套做事的方法论。 他要解决的是，我相信你也遇到过的一个痛点，就是你让 cloud 帮你去做一些复杂的任务时候，他可能不问清你的需求就开始埋头苦干，结果做出来的东西你也不满意，然后还要反复的修改。但你装了 superpower 之后， cloud 会先停下来反问你，你到底想解决什么？你最关键的约束是什么？把你的需求了解清楚之后，他才开始干活。 第三个我最常用的是 slide creator， 它是一个专门做 html 演示页面的一个 skill， 它内置了二十一种预设，每一种都是作者精心打磨出来的， 专门避开那些一看就是 ai 做的通用审美，所以我现在不管是写产品介绍还是视频里需要插一段格式化的演示，我都会先用到它。好，那么以上就本期视频的全部内容，那我们下一期讲讲怎么用 ai 来做剪辑跟视频动画，我们下次见。
78哆噶兽
02:04查看AI文稿AI文稿codex 是 我过去几个月高频使用的 ai 助手之一，我用它做研究，写文档、做 ppt， 整理内容灵感，做网页原型。上个视频讲了 codex 基础，这期视频讲一个今年很值得先搞懂的 ai 概念 skill， 因为它决定了 codex 到底只是陪你聊天，还是能按你的工作方式反复干活。简单理解一份可以重复使用的工作说明书， 你可以把某类任务的流程规则、检查标准提前写进去，下次再让 codex 做类似的事，他就不用每次重新听你解释一遍。比如你经常让 codex 做网页，你不想每次都重复说页面不要太 ai 味，不要蓝紫配色， 这些都可以写进一个设计类 skill 里。以后你只要让 codex 用这个 skill 检查页面，他就会按那套规则去看代码、改样式，再告诉你改了哪里。 这就是 skill 最实用的地方。把你反复说的要求变成一套固定流程，那么在哪里看和怎么用 skill， 可以 去 codex 的 侧边栏这个入口里看，里面会有一个 skill 子页面， 已经添加或创建过的 skill 会出现在这个列表里。使用的时候，通常可以在聊天里输入 skill 名称，或者用斜杠跳出来。比如你有一个 find skill， 就 可以直接斜杠选中，帮我找一个适合做 ppt 的 skill， codex 就 会按 skill 里的流程去跑。那怎么创建 skill？ 有 两种方法， 第一种最简单直接这样说，请创建一个 skill 以后，我给你一个网页项目时，你要先检查移动端排版按钮样式、文字层级、颜色是否太乱，最后输出修改文件和检查结果。这种叫 prompt skill， 但我更推荐第二种，先把流程跑通，再把流程固化成 skill。 举个我刚实测的例子，我想做一种白板手绘风讲解图，我先给他一个参考图，让 codex 按我的要求生成讲解图 第一版如果不满意我就继续改，比如少一点黄色纸张质感画面更像课堂白板。等到有一版我觉得可以附用，我再说。把它固化成一个 skill， 这时候 codex 会反推刚才的流程，它会把这次反复调整出来的规则写进一个 skill。 md， 这样下次我再用白板手绘讲解图， 就不用重新解释一遍审美和结构，直接调用这个 skill 就 行。如果你想让 codex 使用 skill creator， 它会按更标准的格式帮你生成可附用 skill。 我是 ai 知识派，我们下期见。
4.8万AI芝士派
17:15查看AI文稿AI文稿今天我要用二十分钟时间从零到一，给你讲透 skill， 让你从小白直接进化到 skill 专家。今天会包括什么内容呢？首先就是 skill， 它和提示词、系统提示词以及 mcp 的 区别。 然后我就说一下 skill 的 标准结构，它的底层原理，从哪里可以下载到好用的 skill， 然后判断 skill 好 还是坏的评价标准，以及 skill 的 编写方法，常见的 skill 的 设计模式。最后我会放上我自己经常用的，并且用过以后感觉非常非常大家都一起使用的 skill 进行一个推荐。 那在深入这些概念之前啊，我想先带你看一看一套真正落地的工作流，是我自己平常也在用的，我给它取名叫 map content factory， 它是一个可以从端到端的内容创作的 skill 工作流， 接管了我很多的创作工作，那它会有专门的 skill 像流水线一样接力完成。主要分四个阶段。第一个阶段是 researcher agent， 它主要负责网络搜索调研。 最后调研的成果呢，会按照固定的格式写进一个文件里面，作为给下一个 skill 的 交接。第二阶段会用 slidecraft 捕取调研的文件，把纯文字转换成美观的 html 形式的换登篇，它只负责一个格式的转换。 那第三个阶段，我会用 hyperframe 把 html 渲染成带动态效果转场和配音的视频文件啊。第四个阶段，我会用 content distribute， 相当于一个内容的分发， 把各个平台的规格自动裁切尺寸，然后生成封面，写不同的文案，然后准备推送。 有这样一个 skill 的 生产流水线的好处就在于它接管了你大部分的内容生产的工作，同时你可以在任意一个节点，比如说如果你对文章不满意，你可以随时回退，对 html 不 满意，你还可以把文章再次放到 photoshop 这个 skill 里面去调整。 那这是一个我用的 skill 的 工作流的一个演示，最左边会有一个写文章的 skill， 他 已经把文章写好了，保存下来了，然后中间是我的幻能片的 skill， 他 把文章读起过来以后，然后我们这里已经生成好了一个幻能片，我们打开看一下，大概是这个样子， 它会有不同的风格，然后按照不同的风格把文章渲染成网页端的缓存篇，然后我会把它交给第三个 skill 这个 skill， 它主要是把这样的网页缓存篇，也就是 html 文件生成成呃，带有动态效果的视频。 这三个 skill 都是紧密相扣，互相联系的，最后生成的效果。我们也可以打开这个文件，然后去预览一下， 这个就是一个完整的 skill 工作流，从文调研到文章，到静态画图片，再到最后的教学类的视频，就是很简单，大概二十分钟就可以深度完成 那么一套整个这样的 skill 流水线。它最核心的就是 skill 之间，它不通过对话记忆传递上下文，而是通过文件系统一直在交接成果。 每一个中间的文件都是明确定义的一个接口，那你上面按格式去写，下面他会按格式去读，哪怕你的 ai 服务突然断了，或者你的对话窗口关了，三天后再打开，只要文件夹里面躺着最新的那一个中间的文件，整个流水线就能没有断点的无缝连接上， 对于很多需要几十轮交互的复杂任务来说，这种设计几乎是必须的。中间的文件它就是一个很好很好的进度条。 那接下来我们来聊一聊 skill 它到底是什么？那在二零二五年底啊， ansapic 正式发布了 agent skill 的 开放标准， 到二零二六年五月，已经有超过二十款主流的 ai 产品接入了 skill， 包括说 cloud code， cursor codex， kimi tree 等等。那其实你花一个小时写好的 skill 呢？可以在所有这些平台上直接去附，用不用被某一款工具锁定住。 从文件形态上看呢，其实简单的，最简单的 skill， 它就是一份 markdown 文档，也就是一个文文本档，里面可以是中文，可以是英文，只要是人的语言都可以。那它开头呢，会用一个 yaml 格式的东西存放源信息， 源信息里面会包括一些名称啊，描述啊，版本啊，出发条件啊等等。当然了，一个生产级的 skill， 它包括的东西永远不止一个 skill 点 md， 一 般来说，它会有一个 skill 点 md 作为核心的指令，然后同时也会配着 reference 和 script， 分 别是参考和脚本。那我们现在打开源信息夹来具体看一下， 那这里我们拿 remote 做 hyperframe 这个 skill 来具体看一下，它是一个把 remote 类型的视频转换成 hyperframe 类型的视频的一个 skill。 那 这里我们可以看到它具备 reference， script， script， md， 同时还多一个 asset a reference 文件夹呢，它主要是放一些参考文件，比如说一些输出的案例啊，一些风格对照啊等等，主要是当做一个辅助资料。那 script 在 这里面，它主要是跑放啊， ai 可以 直接去跑的脚本，这个时候 ai 就 不需要有太多思考了，只要想好用哪个脚本， 它直接去执行就可以，这样可以保证百分之百的执行正确率。然后就是 script， 它其实是一个 ai 的 大脑，它决定了什么场景下应该去唤醒 ai， 以及拿到任务后怎么一步一步执行。这一层必须要精练，因为 ai 它的理解成本能力是有限的，核心指令如果太臃肿了，执行进度就会下降，这一步是整个所有的灵魂。 下面我们来比较一下 skill、 系统提示词以及 mcp 它们三个的关系。首先呢，这三者都涉及到给 ai 先打指令，但是它们定位是完全不一样的。系统提示词呢，它是全局的常规设定，也就是说从绘画开始到结束，它一直都在底层的上下文里面。 它的优点是覆盖面广，缺点是只能是一段扁平的文本，也就是说它装不下案例库，装不下脚本，更没有办法按需加载。项目规模上去以后，它会越来越臃肿。 但 skill 呢，它是一个模块化的三层的工具包，也就是说只在触发条件满足的时候，它才会去加载，执行完呢，也不会长期的占用记忆窗口。你可以在一个项目里面装上十几二十个 skill， 但是 ai 一 次只会加载需要那一两个。而 mcp 呢，它解决的是我能连接什么外部资源的问题。 如果把 mcp 比作是硬件驱动的话，那 skill 它就是跑在驱动之上的应用软件，也就是说两者互补。 没有 m c p 呢？ skill 光有想法，碰不到边界，没有 skill， m c p 它有性能，但是不知道怎么发挥，一个管能不能，一个管怎么做？ system prompt， 它适合放在贯穿所有任务的底层偏好。 而 skill 呢，它适合放特定任务的专业流程， m c p 则适合放一些连接外部世界的具体工具，三者各司其职，合理分工。接下来我们来讲一下 skill 的 底层原理，以及它为什么如此适配大圆模型。 首先就是 skill， 它给大圆模型提供了明确带有约束的指令，而不是模糊的意图。其次， skill 它有一个渐近式批漏的特点， ai 会先扫描是否需要加载，然后会加载中文，中文出发以后加载完整逻辑，然后它会看是不是需要引用 reference。 第三呢， skill 它是可以条件触发的，可以通过直接调用，也可以关键词来匹配。也正是因为这样的特点， skill 它是极其的省 token 的， 一百个 skill， 它大概只占五千个 token。 而一般来说呢，对一个一百万的上下门窗口，一个 skill 大 概也就只占百分之零点二到零点四的一个比例。但这并不是说 skill 就 可以想写多长写多长。一般来说， skill 的 正文控制在五百到两千字是一个最好的甜蜜点，太短的话约束不足，太长的话就会稀释注意力。 那从哪里可以获取高质量的 skill 呢？我推荐三条路径。首先就是去 skill 的 s h 下面下载，它是由 word， excel 出品的， 优点就是标准化程度高，而且支持 npx 一 键安装，非常适合用正规军。第二条就是小红书，因为它上面有大量的中文创作者，沉淀了很多本土场景的 skill， 缺点就是质量会参差不齐，需要你自己甄别。 第三条就是你自己写 skill， 自己用，它其实是最贴合个人实际工作流的，你不需要会编程，只要你能把日复一日的任务用文字表示清楚，你就可以用一个基础的 skill。 那如何去评价一个 skill 的 好坏呢？这里有五条标准，首先就是一个 skill 应该只专注于一项工作。第二 skill 应该有足够的交互性和定制性，关键决策一定是要用户来做主的。然后就是我们刚才提到的 skill 应该控制在五百到两千字之间。 第四就是 skill 他 要有明确的边界条件和注意事项，他应该主动写清楚，这个 skill 应该要比全能 skill 更可靠一些。第五就是可以组合性， 它会把输入接口、输出的格式都定义清楚，你的 skill 应该能像乐高积木一样跟其他 skill 拼接，组成一个 skill 的 工作流，而不只是单打独斗。第八部分我们来讲一下 skill 到底怎么安装。首先 skill 呢？它的安装有三个层级，企业级、用户级以及项目级。 如果你安装在了项目级，这个 skill 它只有在项目里可以用。如果安装在了用户级，它会在每一个项目里面生效。 那一般来说呢，会有三种安装方式，首先就是手动复制到对应的 skill 目录，或者你也可以用 npx 一 键去安装。 还有一种方法就是你把链接直接丢给 ai， 让他去帮你配置，等项目会有一个具体的演示。那如何触发 skill 呢？第一种方法就是打一个斜杠，完整的输入 skill 的 名字，这样就可以强制触发。 第二种方法就是你直接用人话告诉 ai， 我 要用这个这个 skill 去完成什么样的任务。第三种如果你忘了调用 skill， 有 的时候 ai 会判断你这个任务适合用什么样的 skill， 会帮你触发。下面我们来看 skill 的 具体安装方法。这里面是一个 skill， 我 们直接点击 code， 点击 download zip， 这里面展示的是第一种安装方法，也就是我们直接把文件夹创建好，那我们下载完以后呢，我们直接去嗯， 解压缩，然后点开 skill demo， 这是一个你的工作文啊，文件夹在这里面。解压缩以后，我们打开这个文件夹，看到这个 skill 在 这里面了，当然这还不够， 因为呢 skill 它需要在正确的目录结构。什么是正确的目录结构呢？首先我们需要创建一个文件夹，叫做点 cloud， 如果你用 cloud 的 话是点 cloud， 如果你用其他的话就叫点 agent， 那 我们这里面写一个点 cloud， 然后把它移到里面。 玩上这一步还不够，点开脚壳以后，我们还需要再创建一个 skills 的 文件夹， s k i l s， 然后我们把我们的 skill 移到里面， 这样我们的 skill 就 下载完了。现在我们演示第二种下载 skill 的 方式，这是 skill 点 s h 刚刚介绍的下载 skill 的 网站，比如说我们想要这个 skill， 我 们直接复制这个指令， 这个是 npx 的 下载方式，我们点开我们的 vs code 或者其他的，嗯， ai agent 都可以。那我们点开这个终端，然后我们在这里面直接把刚才的指令复制给他， 打一个回车，他就会一步一步引导我们下载，可能会是英文的哈，这里面他已经自动帮我们选好很多了，我们还需要额外的话，可以再勾选额外的你的对应的编程工具， 那我们点 color code， 然后 project 就是 一个是项目层级，一个是个人层级，项目层级是在项目生效，个人层级在所有项目生效。然后我们继续点 yes， yes， 然后他就帮我们安装成功了，这样下载非常非常快。 然后我们就可以看到我们的 skill 已经在对应的文件夹里面了。 skill 下面有 brainstorming 和 slidecraft skill， 那 我们现在看一下第三种安装方式，我们找到这个 skill 的 仓库，然后让 ai 去帮助我们装这个 skill， 这是一个 ppt 的 skill， 我们点击复制，然后同样打开我们的 vs code， 我 们点击右上角的这个克拉的插件，我们直接跟 ai 说话，让他去帮我们安装。 那我们在这个下方把这个链接粘贴过来以后，我们直接跟他说，请你帮我下载一下这个 q， 然后你也可以说清楚，下载在本项目层级的文件夹里面就可以了，不用下载在用户层级。 那我们发给他以后，我们需要一段时间去等待他去下载，这样的方式会稍微慢一些，然后这个时间我们可以正好测试一下刚才的 skill 没有安装成功。我们可以试一下我们的第一种 skill 的 触发的方法，也就是打一个斜杠，我们点击这里面， 然后打一个斜杠。嗯，可以看到 brainstorming 已经在了，再打一个斜杠，输个 s， 可以 看到 photoshop 也在，这两个 skill 就 可以顺利调用了。如果你的 skill 没有顺利调用成功的话，可能是没有发正确文件夹，或者是你需要新开一个窗口，它才能重新加载。 那我们要如何从零到一，自己写一个 skill 呢？这里有一个从零编辑 skill 的 五步法，那好用的 skill 呢？它一定是诞生于一线业务的。那下面这是我的一个编辑路径。第一步，你一定要定位重复率最高的工作， 而不要凭空造一个 skill。 你 可以想想过去一周自己的工作记录，哪件事每天要做，步骤基本不变，而每次都要花费大量的口舌和介绍背景，这就是非常适合 skill 化的任务， 从一个小痛点开始。第二步，你要把隐性的知识显性化，把脑里面的直觉和经验一字一句的写成 ai 可以 理解的步骤，而不是让 ai 自己去猜你在想什么。 第三步，我建议你开 play 模式，携作用优质的案例去做反向裁剪，让 ai 自己读几份你的高质量作品去总结规律。第四步，我建议你跑通实测，写完以后你不要立刻就调整措辞，补充约束，增加负面案例，一般需要三到五轮实测才能稳定。 第五步，就是去测试触发词，确保你的触发词能被准确的识别到。如果你不喜欢这样的方法的话，你也可以每次记住名字，打一个斜杠，但确保不要跟其他 skill 有 冲突。 在你做你自己的 skill 的 时候呢，会给你下面这四个大的原则一定要遵守。首先就是视力的说服力远远大于文字描述， 你可以给多个 ai 一 些参考，让他去反向拆解理解你的意思。然后一个 skill 只专注于干一件事，但你可以把多个 skill 排成一条管道， 这样他们就能实现非常复杂的工作流。然后就是你要让用户成为核心的决策者，而不是 skill 替你决策。最后你要固化真实的工作流，而不是虚功所敌。 最后我想分享六个常见的 skill 的 设计模式。首先就是检查清单型，他会把大任务拆成不可细分的检查点，一个一个核对完成，一个打一个勾。第二就是交互确认型，也让他独立完成分析以后，他会在每个关键的角色点停下来，给出多个备选的方案。比如说像这个 slidecraft skill， 在我完成文章以后调用它，在调用它整个过程中呢，它会在多个关键的节点去询问我的意见，让我深入的参与其中，这样保证它的意思。它的想法跟我的想法是完全对齐的， 而且不仅可以做到和我完全对齐，也可以做到把它放到网上以后，它可以和无数的不同的人完全对齐想法，做出适合每一个人的产品，而不只是只适用于我的 skill。 呃，下一种是文件流水线型，上一个阶段的输出会作为下一个阶段的输入。阶段与阶段之间呢，主要靠一些文件来连接，好处就是它可以防止绘画中断，而且每个阶段其实都是独立的。第四种就是反向拆解型，把高质量产品归给 ai， 那 反向推导出步骤其实永远像那个蒸馏的 skill。 第五个就是模板定制型，他会先定义好输出的框架和章节的结构，再让 ai 去具体填一些内容。第六种就是工作流的固化型， 先手动完整的做一遍任务，等完整做一遍任务，这个流程已经跑通。确定好之后，让 ai 观察你的操作步骤和决策逻辑，再让 ai 它去提炼，抽象成一个 skill。 下面我想说一下 skill 跟 mcp 的 一个配合的关系。如果你把 ai 一 键的整体能力分层的话，最底层的就是模型，层是大脑， 中间就是 mcp， 他 是手脚跟感官，最上面的才是 skill， 他 是经验和肌肉记忆。那你模型再聪明呢？如果没有 mcp， 他 就碰不到外部世界，而没有 skill 呢？他就不知道该怎么去利用，怎么去改造外部世界 未来趋势呢？很可能是 mcp server 跟 skill 成对，出现一个提供标准化的接口，一个提供最佳时间和流程模板。 最后我想分享一下我个人长期在用而且推荐的 skill 的 清单内容。创作方面，你可以用 slidecraft 来生成你的演示文稿，你也可以用 remotion 让你的代码变成视频，或者你也可以用 hyperframe， 这是一个比较新的一个 skill， 它会把 html 变成视频。 开发方面呢，会给你推荐 code review 来检查代码。 skill creator， 它用来创建其他 skill， 房产抵押用来设置美丽的前端界面。 superpower， 它是一个整套的开发效率套件，完全可以试一下。 而当你想用一个 skill 但是不知道在哪的时候，你可以用 find skill 来帮你找到 skill。 其他的包括 grimy， 它可以模拟严苛的问答来检验你的思路。 keepman， 它可以让你的输出 token 直接降百分之五十以上，但是信息无损。 最后我想说，做一个 skill 其实并没有你想象那么难，它其实最适合从最小，最重复，最让你烦那个任务开始，像打磨工具一样，跑一遍，改一版，再跑一遍，再改一版， 一点点积累出来。越早开始积累，最后的复利效果越明显。很多工具也会过时，但沉淀下来的流程不会过时。
02:00查看AI文稿AI文稿我跟你们说，我之前用 cloud code 简直就是在受刑，每次我让他帮我更新周会表格，我都会像个老妈子一样跟他反复交代， 你还记得吗？上次我跟你说的那个链接，帮我再更新一遍，然后他就开始漫长的回忆，加载，找数据，一通操作下来，每次生成的格式还都不一样，真的超级崩溃，感觉自己像花钱雇了一个每天都在失忆的实习生。但是最近我打通了他的两个隐藏技能，简直是打开了新世界的大门，真的太爽了！ 第一个就是 m d 文档，说白了就是你给 ai 做的一份专属的入职手册，你是谁，你喜欢什么样的风格，你的任务有什么样的规矩，全都写在里面。 ai 每次开工前都会强制的先去翻一翻这个手册，你再也不需要跟他废话去交代背景了。 第二个就是 skill， 这个更牛，相当于你给 ai 定制的一件 s o p。 比如我们经常要搞封面和视频的爆款拆解，以前每次都得先输一大段咒语啊，风格是什么样儿的，用什么字体等等，都需要去跟他交代很多内容。 现在我写了一个 skill， 我 只需要一句话，封面生成，它就全都自动搞定，生成封面了，真的太省心了！给你们看一下我的文件目录，这里就建了几个专门的 md 周会更新封面生成视频分析，我给你们演示一下现在有多夸张。以前我让它更新一个周会表格，我交代加等待的时间可能要十几分钟， 现在我只需要输入杠周会更新，哎，他就开始自动更新了，看分毫不差的更新好了，一句废话都不用多说，你牛不牛？当然，肯定会有人说啊啊，我不会写这种规则文档啊什么的。 别慌，我教你一招，你不用一开始就自己写，你先跟 cloud code 进行正常的一个聊天。呃，你告诉他你平时是怎么干这个活的，你反复的跟他沟通、打磨，等他能生成一个正常的结果，就说明他已经能完全理解你的流程了。这个时候你直接跟他说， 把我们刚才沟通的内容生成一个 skill， 它就会乖乖地自动帮你生成。好了，压根儿不需要你自己写。用魔法打败魔法，真的太绝了！姐妹们，听我的，今天赶紧跟着搞一遍，明天你就会有惊喜哦！
149Eva酱（AI版）
03:29查看AI文稿AI文稿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。
1156六叔ultra
01:10查看AI文稿AI文稿之前六叔分享了一个 skill 的 管理工具，统一管理的，很多人想要发现啊，这个需求很有代表性，我又找了一个更好用的，就这个 cc switch 啊，之前有介绍过，它是作为 第三方各种主流模型的 a p i 统一接入统一管理，然后你在用的时候在这里统一的去启动切换，非常非常的方便。各大编程智能帖都支持啊，包括龙虾的 code x， c c 的 都可以支持。除了这些，它里面也有统一管理 skill 的 功能，大家看这个扳手 点击啊，这里面就是六叔所有已经安装的 skill， 然后你会发现啊，我有些 skill 全部装的是 c c 里面的，如果你想在 code x 里面去使用呢，直接点一下， 再点一下，你看这些点一下全部同步过去了，包括 open code， 其他的平台，相当于一处安装，直接同步就都可以共享使用了，删除就可以全部删除了。然后安装有几种方式啊，一种就是直接把 skill 下载成 zip 包， 通过这个包去安装。还有呢，你看这里面，它也自带一个 skill 的 应用商店，你需要什么 skill， 只要知道名字就可以在在这里面去搜索啊，欢迎 skill 我 已经装好了，然后添加过的 skill 的 仓库呢，在这里都会有记录， 可以删除，可以一键链接过去啊，新的仓库进的仓库，可以在这里做添加。在身份上面去管理 skill 啊，集中管理你的模型的 a p i， 包括模型的切换，就非常方便了啊，真正的 all in one。 好， 大家可以把这个 skill 管理的工具啊，在这个上面用起来，关注我，持续丰富你来进了库，拜了个拜。
92六叔ultra
01:19查看AI文稿AI文稿这是 club 用同一个 prom 做出来的两个网站，左边很大众的 ai 紫色设计，这边 ui 设计和交互更有设计感。唯一的区别是这边用了 club co 的 前端设计 skill。 今天用一分钟介绍一下 club co skill 是 什么？ 手把手安装，最后推荐几个好用的 skill skill 呢，是 club co 里面可以附用的专业技能包，就像游戏里面的技能书， 官方做了很多现成的，比如前端设计，代码审查，你也可以自己创建，把你的 workflow 变成 skill， 比如按公司模板回复邮件，或者自动生成特定格式的周报。我们来一起安装一下这个 front and design skill。 首先我们打开你的终端，输入 club， 启动 club 之后呢，我们输入后斜线 plug in， 然后在这呢，我们输入 front and design， 看到第一个下箭头， front and design 回车选择第一个， 这个时候就安装好了。在使用之前呢，必须重启一遍，再输入 clock， 这个时候就可以用了。使用的时候理论上前段会自动触 发，但是不太保险，所以我们现在要召唤它后写线 front and design。 然后你就可以输入你的需求，帮我创建一个 portfolio 的 落地页， 这个时候你就看见 the front and design skill is loading， 这就说明你成功了。这就是 clockwork skill 的 安装流程，可以截图保存。最后呢，给大家推荐几个 clockwork skill， 也可以截图保存。恭喜你，你的第一个 skill 完成了。
70Snow AI
02:04查看AI文稿AI文稿cloud code 安装在多台电脑的时候就有一个问题，就是我们的 skills 怎么做到这个做到同步，就是把 cloud 就是 它目录下的文件页接到 nas 一个同步的文件，同步完以后， 另外一台电脑上再把这个同步的文件页接到他当地的一个 skill 文件，这样就能实现以这个 nas 作为一个中转站，多台电脑进行一个同步，这样一个呃，结果下面我操作一下，就是我们先打开这个啊 cloud code， 看一下我这个 skill 那 列一下列表，那现在当前有七个 cs 啊，先打开它的目录下的这个 cs， 把那个文件你先备份一下啊，我们先敲到桌面，到时候要把它删掉，因为在建立这个连接的时候啊，这个目标的目目录，目标的文件夹里面不能有这个目标的这个目录，所以要先把它删掉， 然后在那个 nas 的 目录里面也不能先创建这个文件夹，然后我们再回到这个窗口，我们现在看到这个列表里面已经没有这个钥匙，那么接下去我们就是点击这里，然后呢点开这个命令提示符 啊，点击这个右键，以管理员身份运行，这个比较关键啊，这里的这个 t o l g 是 我的用户名，那么你们要根据各自的这个电脑的用户名去更改一下，然后我们把这条命令就是说复制给这，刚才打开窗口 就直接链接啊，回车就好了，那这样的话就已经成功了，那我们再回到这个呃， cloud 下这个目录现在还不能链接过去，因为这个文件需要我们手动去创建一下，我们复制一下这个呃这个名字，然后以这个名字在我们的这个 n s 盘里面去建一个文件夹， 之前拷过来的这个几个 skills 我 们复制一下啊，再复制到那个刚才链接好的这个就是在那个，呃， 其实就是在那个 n s 盘里面的那个文件是一样的，他现在已经已经两边都可以进去，现在靠哪个方向都一样的啊？这样的话就已经实现这个链接的功能。 我们再次回到这里，我们再看一下这个，然后这个又回来了，那么在另外一台电脑也是一样的，就反过来操作，就是我们现在在那个那里已经有了，我们再给他重新呃链接一下，在那个 n s 里面把那个文件删掉，让它备份，然后再把它拿回来，这样的话反正两两张电脑都可以去进行同步。
52屠歌
01:42查看AI文稿AI文稿你写了一个超好用的 ai 技能，结果得复制十六次才能给所有代理用上。二零二六年 ai 编程代理大爆发，十五个以上， 每个都有自己的 skills， 目录格式还差不多，更新一次，对不起，再复制十六次，所以我做了这个工具。 multi agent sensor 核心思路，符号链接，中央仓库放一份，所有代理用 simlink 指向它，改一次，全部生效，零拷贝。用法超简单，装好之后，一条命令同步多个代理。 sync skills hoverly search to cloud cursor 搞定。 想看状态 status 一 目了然，不需要了， i think 直接取消。不喜欢命令行，打开浏览器， web ui 矩阵式图直接勾选就行。最关键的是，项目级同步， 给前端项目同步 react 技能，给后端项目同步数据库技能互不干扰。市面上有类似工具， agent skills manager 是 桌面应用，十一个代理，也有项目级 skillshare， 支持五十多个代理，更全面。 cloud skills 有 两百三十二个技能，但同步脚本分散， 它们各有优势。核心优势，用 simlink 做项目级同步，零拷贝，按项目精准管控，技能最清亮，八百行代码， 代理覆盖十六个以上，而且它能管理自己工具，本身就是一个 skill。 开源免费 github 链接放评论区，觉得好用，去给个 star 吧，你的 star 是 开源最大的动力。你用几个 ai 编程代理？评论区告诉我。
80叶哥说AI
05:49查看AI文稿AI文稿昨天 entropic 发了 cloud opus 四点八和 dynamic workflows。 opus 四点八是 entropic 旗舰模型的一次点版本升级，价格和四点七完全相同， 五美元输入美元，二十五输出每百万 token。 这次核心更新有三块模型本质的判断力和诚实度提升， dynamic workflows 以及用户可以手动控制思考。深度模型诚实度这块有一个具体数字代码缺陷，漏报率比四点七 低了约四倍。也就是说，他更愿意主动告诉你代码有问题，而不是假装完成任务。 opace 四点八同时是推理模型， 支持深度思考，也是多模态模型，支持图像和文档输入。要理解 dynamic workflows 解决什么问题，先说现有 agent 的 根本限制。一、 ai 经常假装完成做抠定 agent 任务时，代码里有 bug， 但不说给用户一种虚假的完成感，这是影响 agent 可信度的根本问题。二，大任务做不了。你用 cloud 或者任何 ai agent 做一个复杂任务的时候， 会遇到这个情况，任务做到一半挂掉了，或者 a n t 开始绕圈子，或者你需要手动把大任务拆成几十个小任务一个个喂给他。根本原因是上下文窗口。普通的 do agent 方案，不管是 autodg p t 还是 kimi 蜂群，工作方式是这样的，就 agent 派一个字 agent 去干活， 子 agent 干完把结果返回给主 agent， 主 agent 读完结果再决定派下一个问题在哪。每个子 agent 的 输出都要塞回主 agent 的 上下文，十个子 agent， 哪怕每个只输出一千 token， 就是 一万 token 的 中间数据，一百个子 agent 就是 十万 上下文，很快就满了，任务就崩了。这是所有现有多 a 阵的方案的共同问题，不是哪家产品的问题，是架构本身的限制。 dynamic workflows 换了一个思路，把中间状态从上下文里移出去，存到外部脚本里。具体怎么做的， 你给 cloudy 一个任务描述， cloud 不是 直接开始做，而是先写一段 javascript 脚本，把整个编排逻辑循环分支并行全写进代码，然后这段脚本交给一个独立的，运行时在后台执行。执行过程中，脚本自己调度子 agent 干活，子 agent 的 输出存在脚本的变量里， 不进主 agent 的 上下文，所有子 agent 的 跑完，只有最终汇总的结论回到主 agent， 这就是为什么它能跑几百个子 agent 而不崩。中间那几十万 token 的 数据根本没有进对话，上下文并发上线是十六个单次，最多一千个。子 agent 脚本跑在你自己的电脑上，不是 antripic 的 服务器， 和第三方 a p i 没关系。这里可能有人会问，这和 n 八 n coseda 那 些工作流工具有什么区别？本质上都是确定性流程编排， l l m 只在节点内部干活。但有两个关键区别，第一，载体不同， n 八 n 那 些事可示画 d a g， 你 先画好一张流程图再跑。 dynamic workflows 能写循环，写动态分支流程图做不到这些。举个例子，一直找 bug， 直到连续两轮都没有新增。这是一个 y o 循环， 可是化低 a g 表达不了。第二，作者不同， n 八 n 是 人工搭流程。 dynamic workflows 是 cloud 根据你的任务描述现场写脚本，针对这次任务量身生成， 不需要你提前设计，和普通多 agent 的 区别更直接。普通多 agent 中间结果全进上下文， dynamic workflows 中间结果住在脚本变量里，这是架构上的根本差异， 不是功能多少的问题。讲真实案例，第一个帮论，作者用三个串联 workflow 生命周期映射数百 agent 并行文件移植变异测试， fix loop， 一 直跑到全部通过，结果 七十五万行 roost 的 代码十一天百分之九十九点八元有测试通过，这个规模在普通多 agent 器下根本跑不完， 上下文早就满了。第二个数据，一个用户用十个字 agent 并行分析，一百三十三个历史绘画生成使用画像报告，八十一点八万 token， 两百五十四秒成本是真实存在的。 dynamic workflows 比普通对话稍 token 多得多，怎么开始使用？首先， 版本要求是 cloud code v 二点一点一五四或更高，先升级，然后 model 确认 dynamic workflows 是 开启状态， max 和 team 计划默认开启。 pro 需要手动打开，触发方式有三种，第一，在 prompt 里说 workflow， cloud code 会自动识别。第二，输入 effort ultra code， 让 cloud 自己判断要不要起工作流。第三， 用内置的 deep research， 加上你的问题就是零门槛的入口，多个 agent 并行联网搜索加交叉验证，什么都不用，准备直接跑，现在直接演示。我用的是 deep research 这个内置工作流。问题是二零二六年五月 ai coding agent 最新进展和各家产品对比， 这种问题必须联网回答，他没法靠自己的知识库应付，会触发多 agent 并行搜索命令输进去之后注意看他怎么拆任务，他自己判断需要起四个 agent， 每个负责不同的方向。这个分工不是我配置 的，是 cloud 根据问题现场决定的。这就是 dynamic workflows 和普通对话最直观的区别。普通对话是一步一步串行，这里是几个方向同时在跑。现在这几个 agent 在 并行工作，中间结果存在脚本变量里， 不会回到主对话的上下文，等他们全跑完，只有最终汇总的报告会回来。他把来源交叉验证了，这是单个 agent 搜索做不到的，一个 agent 容易被某一个来源带偏，多路搜索加交叉验证才能逼近事实。有几个限制要清楚， 跑起来中途不能插手，退出 colodico 的 就得从头跑，不能跨绘画恢复高风险代码改动不要用支付权限，这类不适合。 dynamic workflows 这套东西的核心价值不是 ai 更智能了，是把编排逻辑从模型的临场发挥变成了可控的代码资产，它依赖前沿模型的能力。 opis 四点八乘十度的提升是这套交叉验证机制能成立的前提。值不值得现在就上手。如果你是 cloud code 的 max 用户，先跑一个 deep research， 感受一下多 agent 并行是什么体验，再考虑更复杂的场景。希望本期视频对您有所帮助，我们下期再见。
105AGI_Ananas
04:00查看AI文稿AI文稿今天的目标是手把手教大家安装 skills， 零基础小白友好，同样的 agent， 搭配同样的模型，为什么人家做出来的效果就是不一样？差距其实就在一个东西上， 人家装了 skills 做行业调研报告，没有安装 skill 的 时候， agent 无法搜索网络上的公开信息，只能依靠过时的训练数据来写报告。而安装了 skills， agent 不 仅能举出近期的真实案例，还能列举出来所有的真实信息来源。再比如，做 ppt， 没有安装 skill 的 时候， agent 的 配色一如既往的蓝紫色渐变，而安装了 之后， agent 的 设计的 ppt 瞬间变得更高级了，切换的动效也很丝滑。那 skill 到底是什么？为什么能让 agent 一下子变得这么强？ 我用一个类比讲清楚，先想象我们的 agent 是 一个特别能干，什么都愿意帮我做的通才助理。通才的优点是什么都能做，缺点是每一件事都不够专业。而 skill 就是 我给这个助理喊来的一个领域专家，可能是一个 ppt 设计师，也可能是一个调研分析师。这个专家手里揣的那本书，是他在这个领域多年经验沉淀的 s o p， 踩过哪些坑，什么做法好，什么 细节不能漏，全都写在里面。我交代任务的时候， agent 会先翻这本书，再照着专家的方法去做。这就是为什么有的人做出来的东西就是不一样，表面看是同一个 agent， 背后其实站着一整排的领域专家。今天第一个要给大家推荐的 skill 就是 这个叫 agent reach， 它在开元社区上已经有超过两万的 star。 简单来说，这个 skill 就是 能够给 ai agent 们一键装上互联网的能力，有了这个 skill， agent 们就可以去解锁最新的网络上的一些公开信息。我们尝试用 npx 的 命令去安装这个 skill。 skill 已经安装成功了，我们需要重启让它生效。斜杠输入 agent， 用上下箭头去找到要用的 skill， 找到了之后不要急着按回车，因为回车会直接把消息发送出去，这个时候应该要直接按 tab 键， tab 键是把这个 skill 的 名称补充到输入框，复制作调研报告的 prompt 发送给 agent， 它已经在读取 agent reach 这个 skill 的 文件了。这里提示 agent reach 安装完成， excel 搜索已可用。现在开始正式的调研了。 pdf 文件已经保存成功了，我们可以打开看一下。但是这样的一个 pdf 文档还不是很利于阅读，那我下一步我想要把它转成一个 ppt 文档。今天要给大家推荐的第二个 是归藏老师的一个 ppt skill。 这个 skill 在 开源社区上已经有超过一万的 star 了，它主要是能够让 agent 们去做出来非常好看的 ppt。 这里有电子杂志风，瑞士国际主义风。我们同样是通过这个 n p 叉的命令去安装 skill， 复制 n p 叉命令可以新开一个终端 发送出去。这里中间有一个问题是你希望安装给哪一些 agent？ 然后有一些通用的 agent 都在这边已经默认勾选上了，还可以去选择一些其他的 agent。 空格键是选择回车就是确认。这里是问我们 安装的范围是仅在当前这一个项目内可用还是全区可用，那我这里选择的是 global 全区可用上下切换，然后回车，推荐 simlink 的 方式回车是否确认安装？ yes， 这里是问我们是否要安装这个，帮你查找 skill skill 强烈建议大家去安装上这个的，这样的话以后 agent 就 可以自动帮你去查找 skill 了。到这一步的时候，我们已经把这个 skill 给安装好了，这时候我们可以启动 agent， 斜杠 ppt 就 已经可以找到我们刚刚安装的规范 ppt， 然后 tab 键输入这个 skill， 再把我们之前准备好的这一段做 ppt 的 prompt 同样的复制过来。 因为有 skill 的 缘故，这里 agent 呢会先问我视觉的风格，他推荐我选择瑞士国际主义，那我们就 follow 他的推荐选哪套主题色克拉英兰。 agent 呢？开始读 skill 文档了， agent 呢，已经写好了一个 ppt 的 html 文件。哇，这个背景居然是会动的耶！这是没有 skill 的 时候，这是有 skill 的 时候。 不多说了，赶紧去安装这个 skill。 第三个要推荐的 skill 是 花书的这个 design skill， 很多人在 webcoding 的 时候会觉得 agent 做出来的网站前端设计太丑了，花书的设计 skill 就是 来解决这个问题。这是 webcoding 从零到实战系列的第三期，我们下期见。
6764嗨妮好
01:17查看AI文稿AI文稿很多人用 cloud code， 只会让他在一个绘画里单打独斗，一旦项目变大，需求变复杂，同时要做好几件事，就容易漏功能，逻辑混乱，任务做不全，越写越乱。 其实 cloud code 藏着一个被严重低估的高阶神迹，就是 sub agent 子 agent 分 身能力给新手讲的通俗易懂。主 agent 负责调度项目整体架构，然后自动分出多个子 agent 分 身，各自认领，独立任务，分开并行干活。 用你手动拆任务，也不用自己分配模块，它会自动把大型需求拆分到位，有的搭建项目目录，有的编辑业务功能，有的优化代码逻辑，还有的专门整理注视编辑文档，检查漏洞 bug。 每个子 agent 只专注自己负责的模块，互不干扰，不乱改代码，不打乱整体逻辑。做完之后再由主 agent 统一整合、梳理、收尾。想直接起用也很简单，你直接复制这句话发给他就行。 帮我启动 safari 的 子分身，把当前项目需求拆分成多个独立子，任务分配，不同子 a 整的分头并行开发，各司其职，互不干扰。 最后统一整合代码和结构，开启之后再也不用一个绘画扛下所有任务，简单需求随便聊，复杂项目一定要开子 a 整，结构更清晰，代码更规范，功能不遗漏，开发效率直接拉高一个档次。真正吃透这个热门技能，才算把 cloud code 的 高阶生产力彻底用到位。关注我，带你解锁更多 cloud code 的 实用干货！
2390阿森编程日记（AI自动化）
09:24查看AI文稿AI文稿大家都在谈 scale， 好 像万物都可以 scale， 但是 scale 到底是要解决什么问题，很多人是没有搞清楚的。 fold 作为一个通用的大模型是非常强大的， 但是小蓝是个产品经理，小红是个内容创作者，小绿是个研发。你们都使用 cloud， 但是你们使用的场景和流程肯定是不一样的。怎么才能把 cloud 打造成一个跟自己专业领域匹配的工具？ astropica 给到的答案是 scale。 通过 scale 可以 让一个通用的模型稳定地处理专业的任务。那这个视频我会带着你从零搞懂 scale 是 什么，去哪里找靠谱的 scale， 怎么安装，以及怎么创建一个适合你的 skill。 那 skill 是 什么呢？最简单的 skill 就是 一个 skill 点 md 的 文件，它主要分成两部分，第一部分是压冒格式的头部，主要定义名称和描述。第二部分就是具体的任务说明，也就是提示词。 比如说我现在要写一个产品经理的周报， skill 大 概是长这样子的名字是 pm weekly report。 description 是 当产品经理说我要写周报或者总结本周工作内容时，将产品经理一周零散的工作内容整理成周报。 下面具体的描述是包括你的输出格式。巴拉巴拉，你的数据来源，巴拉巴拉，禁止出现什么样的内容，巴拉巴拉，这就是一个完整的 skill。 那这里面最重要的就是 description 这一行，因为 cloud 会根据你当前的任务和每个 skill 的 description 去做语义匹配，匹配上了才会加载这个 skill。 你 的 description 如果这样写，用于总结每周工作内容，它很有可能就出发不了。 所以 description 不 只是介绍，它实际上决定了 skill 什么时候处罚。写得越贴近你真实的说话方式，处罚就越准。复杂一点的 skill 不 止一个文件，而是一个文件夹的结构。 skill 点 md 是 说明书告诉 plu 的 这个 skill 是 做什么的，什么时候用，基本流程是什么？ script 是 工具箱 放一些可执行的脚本，比如说你要做一些数据的转化，需要靠程序代码来实现就可以用 script。 reference 是 放资料参考资料的，比如说你项目的背景， p r d 的 说明你的 api 文档等等。 ss 是 放一些静态的资源，比如说你周报的格式、实体文档、配置文件等等。 scale 主要有两个来源，第一个是 isropic 官方的 scale 仓库，这里面的 scale 质量都非常高， 也非常适合新手先去学习人家是怎么写的，我自己有几个比较常用的。一个是 frontend design scale， 它是专门用于前端设计的， 装了之后， clog 在 做页面和组建的时候，就会更加关注审美、布局、交互以及视觉的完成度，而不是只给你一个功能能跑通的东西。 另外还有比较常用的是办公套件、 ppt、 pdf、 excel、 doc 等，适合处理日常的文件编辑、格式转化、内容提取和文档生成。 还有一个比较常用的是 web app testing， 它的底层是 play white， 主要是做浏览器的自动化，是可以让 cloud 去调用浏览器的。 第二个来源是 word excel 推出的 scale 市场里面有不少公司和团队官方发布的 scale 整体的质量都非常高，也适合参考大型的团队是怎么去设计 scale 的。 嗯， scale pub 更像是一个聚合的目录，它收入了很多个人开发者发布的 scale， 它的好处是数量，数量多，覆盖面广，但是质量也会参差不齐。这里有一个安全提醒，一定要说 scale 不是 只有文字说明，它可能还会带着 script 的 脚本，而脚本是可以读文件执行命令访问网络的。比如说你下载了一个帮你整理文件的 scale， 但是如果这个脚本里悄悄加了 一些往外发送你文件的信息命令，那你的信息就会被泄露。所以第三方的 scale 尽量下载官方或者是高 star 的， 或者是安，安装之前看看 script 写的是什么。怎么安装 scale。 安装 scale 的 方式有两种，如果你是用的 cloud 点 ai 的 桌面版 astropic 官方的一些 scale 已经内置好了，点击 add scale， 直接在设置里添加就可以了。注意， chat 模式和 code 模式能用的 scale 是 不完全一样的。 如果你是在 vs code 或者终端里使用 cloud code， 要先运行这个命令。这个命令是把 astropica 官方 scale 的 仓库注册成 cloud code 的 插件市场，注册完成之后，你就可以在 cloud code 里直接 使用 plug in 选择需要的 skill 进行安装。如果是第三方的 skill， 最简单的方式就是直接把 github 的 链接丢给 cloud code， 让他帮你安装这个 skill。 安装的位置主要有两种，一个是个人的 skill， 是 放在这个目录下的，只对你个人生效，所有的项目都能用。比如说你自己的周报 skill， p r d 写作的 skill 这类只属于你的工作习惯。 还有一个是项目的 scale， 是 想放在项目的根目录下的，可以提交到 get 仓库，团队成员拉代码后就能一起使用。比如说团队统一的需求评选标准， p r d 的 模板规范、文档发布说明流程等，适合放在项目的 scale 里。那 scale 要怎么创建呢？ cloud 有 一个专门写 scale 的 scale， 叫做 scale creator， 创建之前呢，你要想清楚这四件事，这个 scale 是 解决什么任务，应该在什么时候出发，跳出来帮你，它的输出长什么样子，有哪些规矩是不能破的？ 这四个问题想清楚了之后，生成出来的 scale 才会真的好用。 cloud code 会帮你生成 scale 文件，但是生成完了之后，还有一个被很多人忽略，但是非常重要的事情就是一定要做测试。 scale 的 测试呢，主要测两件事，第一是能不能触发，用你平时真实说话的方式去描述一下任务，看看这个 scale 会不会被自动的调用，如果没有被触发，那就说明你的 description 写的不够贴近你的真实表达，去改 description。 第二是触发了之后，它的输出对不对， 如果输出的不符合预期，那就说明你的 scale 点 m d 的 论文里的流程约束和事例写的是不够清楚的，需要改论文。当然了，也不是所有的任务都适合做成 scale 的， 主要看这四个问题，第一是它会不会重复的出现一次性的任务，是不值得封装的。 第二是他有没有固定的流程，每次都得临场发挥的封装也没有用。第三是他有没有明确的输出标准，如果你都说不清楚他输出应该是什么样的，那你的 skill 写的也不会清楚。 第四是是不是在特定的场景下才需要，如果这个场景太宽泛也不适合，场景太窄就没有必要。有人也会问， skill 里面也有提示词，可能还会调用工具，甚至还会用到大模型的能力。那它跟 prompt， 跟 mcp， 跟 sub agent 到底有什么区别呢？它的区别不在于内容，在于它解决的是哪个维度的问题， prompt 解决的是这次怎么做的问题。你写了一段提示词，告诉 cloud 这次任务的要求，格式规则，用完了就没了，下次还得重新写。那 prompt 只是一一次性的口头提示，而 skill 解决的是这类任务永远这么做。 skill 里面确实也有提示词，但它是被持久化封装的，你配置一次以后， cloud 遇到同类的任务就会自动加载，不需要你每次都重新说。 mcp 解决的是 cloud 能接触到什么， mcp 是 工具的连接层，没有 mcp， cloud 就 只能看你粘进来的内容。有了 mcp， 他 才能主动地去读 jara chanel 连数据库。 mcp 扩展的是 cloud 的 信息边界，回答的是你能拿到什么样的数据。 那 scale 扩展的是 cloud 的 行为方式，回答的是我拿到了这个数据之后该怎么处理。这两者正好是非常好的配合关系， m c p 负责取数， scale 负责处理。那我们最后再说一下 sub agent， 有 的 scale 也会调用大模型。 你的面试官如果问你在这个情况下为什么不用 sub agent， 而是用 skill 呢？这么问你可能会蒙我换个问法，是不是接入了大模型就是 agent 呢？这个问题是不是就会更简单明确？ 是否需要 sub agent 的 关键不是在于调用了大模型，而是这个调用了大模型之后，它是否有独立的目标和自主决策权。 比如说我写 p r d， 我 调用了生图的大模型去生成架构图，这种就适合做成 skill， 因为它的本质还是在做能力的封装。 如果某个问题需要根据目标自主决策，那你就适合交给 sub agent 去做，它是一个具有局部自制能力的小 agent， 用了一段时间之后，你的 cloud 会开始积累越来越多的 skill， 它可以进行 p r d。 的 写作，进行需求的审，进行用户反馈的分析，它就不再是一个聊天工具，它就开始像一个真正懂你的工作节奏的协助系统。
131AI产品千媚
02:49查看AI文稿AI文稿使用 c c switch 进行 cloudbox 的 使用，好多朋友不会用啊，这个 c c switch 大家入悉一下，首先在这个网站里面搜索一下这个 c c switch， 把 c c switch 下载下来，对应的安装包在这里面点 windows 这个 msi 就 可以了，安装下一步就可以， 我现在是安装完的之后的效果，第一次进入是这样，要进入这个 c c switch 的 设置，在设置里面呢，如果你没有安装 cloudbox 呢？你要把这个 应用这个插件可以点，把这个跳过，初次安装这个一定要点开，这个非常有用，好多朋友因为他没有格式的账号，所以每次要登录时候需要登录账号，这个跳过了，只用咱们国内的 ai 就 可以了。 到这里面这里面，比如说像我的这个，我其实用的 dipstick 和这个 gim， 还有 mini max 它其实国外这个我也没有使用啊，太贵了，大家可以直接点加号加号，比如说你要有一下，比如说你用小米的这个 mini 吧，小米这个 mini 呢？你去把这个 key 添加这里面把，这个一般都不会用。改啊，如果你是 tiktok 的 话，你要去搜索一下 tiktok， 在这里面补充一下，有的朋友使用的是 tokenplay 或者是 codingplay， 这里以小米为例，他的 tokenplay 或者 codingplay 里面的兼容协议是这个名称，但是 c c switch 这个作者呢？他说他自己忘写了，他写的是这个，这个是错误的啊。大家一定要把这个 play 复制一下，复制之后把这个放到这里改一下， 改下之后再把你的 api 复制里面，这才是对的。之前有朋友是写错了，他默认是有问题的，这个一定要看一下，把你的模型需要用的模型改一下，一般都是小写啊，很少有大写的。这个大家自己添一下，点击添加就过来了。 过来之后呢，想像我这样的点试这个余额，这个余额比如说你看我这个 deepsea 的 余额，呃，使用用量查询，官方把这个设为零， 你刷新一下，像我这个还剩二百七十块钱。智普的这个呢？它是我 tiktok plan 吗？我是用 tiktok plan 就 不一样，这个也是在这地方配置前用量查询就可以了，其他的注意的事项没有，因为其他我也没怎么用啊。 注意一下小龙虾，这个好像有点有一点点问题，我不建议小龙虾和爱马仕在这个 cc switch 里配置可能有这两个不太建议在这里面配置，就这个 clod， 再用这个配置就可以了，其他的不要配置 这个 skill。 点击这个像扳手一样的图标，点击之后呢，你就可以直接在这里面去安装 skill， 非常方便啊。比如说你想找一个 skill， 那 点击这个发行技能啊，要保持你的网络通畅啊，你的网络要好， 这里面才能显示你想要安装的 skill。 这个 skill 是 这样，它这个 skill 里面有个 top 上总结上的，在仓库，但是有一些特殊的，比如说我安装的我安装的 canvas 赛，这个 canvas 赛其实没有，你就要去他的网站上，他教你怎么去安装，你就搜索安装，按照他的方法就可以了， 其他的大部分都能搜到，如果搜不到的，很可能他改了名了。这个不要着急，你就去那个 github 上去搜索一下，是这样，你也可以从这个 ip 上去安装导入已有。都可以啊，发现技能就可以直接点击安装，这就安装出来了。这个比较方便，我建议新手小白直接在这里面去找能下载的就可以。
940爱玩的极客
03:13查看AI文稿AI文稿微信读书官方最近上线了官方 skill， 然后有粉丝让我来讲讲微信读书这个 skill 对 我们知识管理有什么帮助，所以我今天来体验一下，然后这个视频给大家看看并读书的官方 skill 怎么安装，怎么操作，它有什么功能。我们在微信读书里面找到设置，然后找到微信读书 skill， 点击进去，然后 复制指令，我们把刚刚复制的指令发送给 cloud 点，也就是 cloud code 的 插件，然后让它帮我们安装这个 skill。 已经成功安装微信读书 skill， 我 们复制它这一个指令， 然后把刚刚在微信读书里面获取的 api key 放到这里来，我们来让它自己介绍它自己有什么功能。 斜杠调起这个 skill， 然后查看可用功能，然后他就跟我们说一个是他可以收书籍，还有就是展示这个书籍的信息，以及做书架管理，还有阅读统计，还有书籍的点评以及推荐好书。我觉得这里的功能里面其实最主要的还是笔记划线跟热门划线，因为我们看书经常会把 我们在一个 app 里面的一些画线导出来，放到我们的笔记本里面，主要的原因是有时候我们可能要写书评，或者说写感想，或者说我们要跟其他的知识做一些串联，所以导出来是比较有价值的。我让他试着给我导出一本书的笔记，这个就是他导出的一个笔记。 如果有看过我这个视频的朋友们应该有知道，我之前有推荐过一个插件，叫做 we read， 我 们可以去对比一下微信官方 skill 跟这个插件导出来的笔记有什么不一样？我找一下啊， 它导出来的也是同一本书，就是这一本小而美持续盈利的经营规则。首先这个它导出来的笔记，它会有笔记的属性，然后这个笔记的属性有什么用呢？它是方便我们后面去 做关联以及寻找。因为一般来说，如果你的文件夹里面你的笔记越来越多的，你找文件可能会有一些难找，所以我们一般会根据一些属性去搜索，或者说去做不同内容的一个关联，这是第一个， 我们再看看这是他导出来的内容，里面的这些画线内容导出来的是一样的。我觉得还有一个很大的区别，就是微锐这个插件，它是可以自动同步的，也就是说，比如说我今天把这个小完美的某部分笔记导入进来，然后面如果我再看这本书，我再做了一些新增的笔记 划线，它是会自动同步到这里来的。但是微信推出了这个官方 skill 呢，它是不能自动同步的，那我觉得从这一点来讲，我还是倾向于用 vrv 的 插件， 抱歉，微信读书，抱歉，抱歉。然后因为我们刚刚有看到说它的一些功能，比如说它可以做书籍点评或者推荐好书，我们可以再体验一下，就是看看它有没有 vrv 的 没有的一些功能。 我问了他关于这本书的点评之后，他梳理了一些这些点评。这个首先我觉得导出画线笔记已经不是一个什么新鲜的功能了，但是呢，我们可以看到这个点评的内容，它有一个好处就是可以帮助我们做创作， 因为当你在写一篇内容的时候，除了这本书原本的一些观点，包括我们自己的对这本书的一些想法，还有 别人是怎么样点评的这些信息我们综合起来可以更好地帮助我们去做一些创作。我觉得这个是这个 skill 核心能帮到我的一个事情，大家可以去试试看。如果有什么不一样的一个看法，可以在评论区留言，我们一起讨论一下。
43Suyee聊AI
03:15查看AI文稿AI文稿今天这些真的全部都是宝藏小工具，而且全部都很小众，真的巨好用，赶紧点个收藏关注赞吧！首先第一个呢，就是 c c switch， 如果你平时用多个模型，那这个呢，其实基本上就是刚需了，它是干嘛的呢？简单来说就是帮你统一管理所有模型， 不管你是接入的第三方渠道，还是你的本地模型，全部都可以塞进来。然后呢，统一给可乐扣的扣贷 x 和 jimmy 这些工具去配置，那你可以理解为就是一个模型的总开关，不用去到处切 ai， 在 一个地方配置管理全部搞定，而且它还是那种很轻很简单，基本上没有任何学习成本的工具。 那第二个呢，就是我个人用的最多的一个工具 skill hub 是 一个开源的小工具，如果你现在在用多个 ai 工具在写代码，那你一定会遇到一个问题， 就是我的 skill 在 我这个 ai 的 文件夹里有，但是呢，在我另一个 ai 的 文件夹里它没有，那就需要我手动去复制到这个文件夹里，会很麻烦，而且呢管理起来特别乱，每一个 ai 工具就是一套，特别的烦。那这个呢，就是帮你解决这个问题的， 帮你统一管理所有的 scale， 你 可以在一个地方下载 scale， 可以 直接同步到所有的 ai 工具里面，比如说你在 try 里面搞了一个 scale， 那 在 clone code， 在 code text， 甚至在 open clone 里面全部都会有，完全就是一键同步， 不用一个一个去保存，这个体验升级真的特别的大。那第三个呢，就是一个终端工具 ghost， 如果你现在在用 colode code， 你 肯定就会越来越依赖终端呀，那这个工具呢，其实它就是一个很好看的终端工具，但是不只是好看，我比较喜欢的有两个点， 第一个就是渲染速度特别快，第二个就是可以疯狂的来回切换主题，那像我这种审美党，用起来真的很好看，用起来心情也很好。而且呢，它还有一套配置主题的工具，可以直接 预览效果，再加上呢，支持快捷键分屏，你可以同时跑多个 ai 工具，一键开全屏，这个真的特别的爽。 后面呢，我可以单独去出一期，怎么把我的终端配置的很好看，那第四个呢，这个就是一个懒人神器 type l s， 一个语音输入的工具。其实在现在这个时代呢，如果你还在疯狂的打字给 ai， 其实是有一点点吃亏的，因为很多东西呢，你说出来其实比打字要更完整一点，因为说出来会有情绪，语 气和上下文全部都会在里面。那这个工具呢，识别率还是比较高的，而且呢，有一个细节我是很喜欢，它有记忆能力，比如说呢，你的某一个名词它 识别错了，那你帮他改过一次，那这个时候呢，他就记住了，那在下次遇到这个名词的时候，他就知道你帮他改了一次，就不会再出错了。那他呢，是一个付费工具，但是呢，有免费额度，可以先试。那对了，我顺便问一句，谁能知道豆包什么时候出电脑版的语音输入工具啊？我真的很想用， 留一个白名单。好吧， ok， 那 这期的工具分享呢就到这里，基本上都是我的个人私藏，而且呢，大部分工具都是免费的，使用门槛很低。同样呢，链接我都放在了文档里面，需要的自己可以去拿。我是阿水，大家记得点赞关注、评论哟，我们下期再见，拜拜。
45阿水Ai说
03:40查看AI文稿AI文稿ok， 所有收到我的 o c 定价 coco code 优盘的小伙伴呢，在你一键部署流程保完之后呢，打开 o c 点，你发现整个界面空空如也，对不对？这时候不要迷茫，我们给你准备了哎，我们对应的一些知识库来去帮助你进行我们第一次使用 o c 点这个流程完整的内容，首先我们可以看，从从下往上我们一个一个看。好吧， 这是靠是我们的一个全局的文件，这里呢有我们对应的文件的路由表，也就是说让我们的 ai 知道在执行不同的任务的时候，让他去哪个文件夹里面进行查询。还有我们对应的这个规则，这个规则呢，看得懂你可以记一下，看不懂那也没有关系，为什么呢？我们这边来继续看。首先给你准备了一个 skill 清单， 这是我们给您内置的对应的一些常用的 skill， 我 们我基本上本身用这些也就完全足够了。好吧，有我们对应的整理笔记的记忆助手，头脑风暴，写代码提示词大全，网页操作，小红书，视频营销找技能或者创作技能，以及小白第一步，如果说你完全不会的话呢，你就去使用我们的小白第一步就可以了，你告诉他，我是新手，刚刚收到，他在这边呢，他在这边 点击这个小机器人，点一下右边，在这边就输入我是小白，或者我是新手，或者全部都不输，在这里摁一下反斜杠，在上面它就弹出来一个窗口了，在这边有小白，第一步点一下直接敲击回车就可以了。好吧，我这边就不演示了。 ok， 大家都可以尝试一下，这是我们的 skill， 以及你可以看一下我们的这个 project mac， 这里面就有，我们对应的是告诉 ai 他 是如何去喜欢那些 skill 的， 那这边都是帮你准备好了，那么再往后呢，除了 skill 和除了规则就有我们两个大的库了，一个是私人助理来去帮你日常处理这些生产力的一些内容，还用创作系统帮你去写一些文案脚本之类的一些新媒体的创作 三注里面呢，给你准备了有马斯克，巴菲特，教员，金枪等等等等，这些你可以在直播间看到的内容都可以在这看到，以及每个里面都有人物库，可以看到这边是介绍这个人物的，还有我们的经验卡，哎，这个人物他有哪些经验都在这边支持你去随时调用他，还有我们的原本的文库，不过这个是有的，有的没有， 那么再往下是主题框架，哎，这是我们来告诉 ai 如何去调用这些内容，全部都是给你准备好了，如果说你尝试一下的话，你就放心点开他，让他用私人助理来去帮你分析某一个任务都是可以的。那么再往上，创作系统在这边呢，给你准备两个区域，一个是学习区爆款方法论， 另外一个是写自己的脚本，也就是工作区里面有导航，你都可以简单去看一下。 ai 去读，读完之后呢，帮你去创作新的内容，完全都是可以的。你可以在这边直接问他，我的笔记都有什么，我要怎么使用它呢？ 哎，直接在这边回车，稍等一下，他就会告诉我们答案，他会先去读我们各个的 project map， 那 么他就会给咱们笔记的总览还有哪些文件夹，这分不同文件夹分别代表什么意思？我 这边我就不读了，大家可以有兴趣的话，赞您自己看一下。如果你想拖进出来一本新的书，或者说一些新的知识点，我在这准备了一个流量池，这本书展示一个最简单的方式，在这边右键新建一个文件夹之后，你所有的书要放下的内容，我把它叫附件， 然后呢我们点开自己的这本书，直接把它拖着拖到这个附件里面，松手就 ok 了，你可以看到他进来了，进来之后了呢，你就可以让 ai 去告诉他，比如说我这里面有一本书，我在这里在这个聊天框里面输一个艾特， 他是不是就显示了呀？如果找不到的话呢，你可以上下翻一下，或者说你可以直接打流量，他也可以找得到，直接按回车，然后帮我拆解提炼一下这本书的内容， 放到我的私人助理里面，如果说你想换我其他位置的话，随时就可以告诉他就可以了， ok 吧？然后回车就可以了。那么接下来呢，你就看到这个书记呢，就已经完全的拆解出来了， 书记都拆解的在这里面了，有我们对应的总览呀，流量是核心呀，品牌呀等等等等，每个人你拆出来的效果是不一样的，因为你给他提示词不一样，对吧？以及咱们对应的数据库都不一样。 所以说对于 ai， 他 对我的理解就是我可能更加需要这些案例，或者更加需要这些营销，他就是独属于我自己的知识， ok， 然后你之后再处理数据表的时候，或者让他帮你分析报告的时候，你把报告也丢进来，还是 at 这本书，让他来分析你的报告，你就可以直接得到结果了。
01:33查看AI文稿AI文稿你有没有遇到过这种情况啊，装上的 skill 在 cloud 里面找不着，或者换到其他的编程工具后啊，又要重新装一遍，尤其是对于新手，根本搞不清楚 skill 安装命令的各种选项的含义。装了一堆 skill， 发现根本没有办法有效管理，于是我做了一个本地的工作台，叫 skills hub， 可以 实时管理你的 skill。 它的作用很简单啊，把你所有的 coding agent 的 skill 全部都放在一起，放到一个地方看，一个地方管。那打开首页啊，你能看到当前有多少个 skill？ 那链接的哪些 agent， 哪些已经同步，哪些缺失，哪些异常？那在 skill 的 管理页，你可以像看矩阵一样，看到每个 skill 在 不同 coding agent 下的安装状态。 那在这里，你不用手动地对 skill 进行复制粘贴啊，直接可以选择批量的同步。如果你有新的 skill hub 项目啊，或者本地 skill 目录，也可以输入地址，一次性安装到所有的 agent 里面，比如这里。我们以这个 skill 为例，那我们只需要把它填在这个地方， 直接点击安装。那我们看到这个 html ppt skill 已经安装好了，那我们在本地试验一下， 看这个 html ppt 的 skill 就 已经安装好了， 是不很方便？那另外啊，它还支持直接编辑 cloud 和 codex 的 全局规则。那我们在这里可以直接编辑我们的 cloud dmd 的 这个文件。那这个项目目前已经开园了，你可以根据自己的需求来定制它，或者把这个项目克隆到本地，直接运行即可。那如果你希望加入新的功能啊，欢迎在评论区交流。
80起哥的AI实战