claude code 怎么交互

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。

之前呢，我们分享了一期 cloud code 接入 deepseek， 但其实没过多久啊， cloud 就 有过一次版本更新，新版本的模型名称就会出现一些问题， 那这一次就正好我们把桌面版 codex 和 cloud code 都通过 c c switch 来接入 deepseek， 我 们出 three two one。 我 这里啊，把前置环境和 c c switch 都准备好了，同时呢也写了文字版的安装教程。呃，大家可以参考一下，我就不展开了，我们直接开始。 那先说 codex 吧。首先呢，我们需要做一个 cc switch deep seek 的 通道，这个呢，我已经准备好了。呃，文字版里面大家可以自己找一下。首先我们打开这个文件夹，找到这个文件， 复制一下再黏贴。然后呢重命名，文件名是点 env， 注意啊，这个点不能忘记。然后呢，这个文件呢，我已经有了，所以呢我就不确认了，我把这个删掉。 我现在打开这个点 env 给大家看一下，这里面啊就是一条 apikey， 你 们打开的话就把自己的 apikey 写上去就可以了。然后呢，我们双击一下这个 start 点 back 的 文件， 出现这样子的界面，这就算成功了。那如果中间哪里有报错啊，就要重新回去验证一下自己在前面的环境这里有没有什么没有安装好或者遗漏的地方。 好，那我们接着打开安装好的 cc switch， 这个是 codex 的 界面啊，它是 gpt 的 图标。 进来我们看到这个，我们点击右上角的加号，可以看到的是添加供应商，呃，我们下滑，这里填供应商名称， deepseek v 四 pro。 备注呢，我们就随便写写一个 test 官网的链接，这里是可以不填的， api key 就 填自己的 deep seek 的 api key 就 可以。 这里注意啊， api 请求地址填的不是 deep seek 的 接口，因为前面我们已经做过 cc switch 的 转接了，所以填的是本地的地址， 然后下面到模型名称这里就填 deepseek v 四 pro， 然后我们拉到最下面，这里直接就是点添加， 然后它会自动回到上页。这里啊，已经多了一条 v 四 pro。 看一下啊，这里我们直接点一下它就可以切换到使用中了。现在我们来打开 codex 看一下 这里，它其实已经绕开登录环节了，原本打开呢是需要 gpt 的 账号了，现在呢，呃，都是需要验证手机号的。那我们现在通过 cc switch 就 可以直接接入 dbic， 跳过登录直接进到 codex 的 界面了。 这里我们根据他的提示啊，先初步一下，然后这个 set up 好 快速就完成。现在我们发消息来问他一下，你当前使用的是什么模型，有回复了啊，他这里回复呢，他是 deepsea 了。好，我们现在再来验证一下 这里呢啊，使用之前他会向你申请一下电脑的权限。没关系啊，我的 codex 工作区也在桌面上面，我们现在直接打开看一下。 好的，这里呢，他是已经在工作区里面建立文件夹了，速度啊，我觉得是很快的，根本没什么毛病。那其实到这里为止呢， codex 接入 dbic 就 完成了 啊，如果没有账号没法注册或者说登录需要验证的朋友们啊，我们就先把 dbic 可以 这样耍起来了。 然后接下来呢，我们直接再来试一下 cloud code， 这里同时也是一样的啊，我们首先先要打开 cc switch， 我 先把我刚才的配置都删掉， 注意啊，这里是 cloud 的 配置页，也同样啊，直接点击加号进来，直接就是选择 deepsea， 这里的供应商链接，官方名称都已经直接有了备注。我们也先随便写一个测试 a p r key， 这里也同样是写 deep seek 的 key 请求地址，这里也不需要动了。 好，接下来我们就到了模型这里，模型这里呢，我们都填 deep seek v 四，然后这个 e m 呢？呃，之前的视频也说过，其实就是百万上下文使用的意思，如果不加的话呢，不用做大项目的话也是够用的。 然后这里其实还是可以换一个 flash 模式的，也不用全部都是 pro， 然后随便找一个改一下啊，这几个模型名字等会都有用的，是一个对应的关系。然后这里我们就直接先添加， 回到这里就有这个选项了，我们这里就直接点起用。之后呢，我们再开通一下本地路由，在这个设置路由本地路由里面，本地路由打开 cloud 打开， 然后同样这个本地的服务器地址是要记一下，后面要用的。好，我们返回上一集测试一下，看到他是正常运行的。接下来呢，就是打开 qq 的 第一次 打开登录界面，不用登录啊，左上角 help 这里啊，点击这个 troubleshooting， 然后进到这个 enable develop mode， 然后点击 enable， 然后这里其实就是进入它的开发者模式， 然后重启，重启之后你会发现这里多了一个 develop 的 入口，然后我们选择 configure party info， 然后进来。进来之后，首先第一个 provider， 我 们这里直接就选 getaway， 然后 getaway 这里的 base url 就 写刚才我们 cc switch 这里出现复制下来的地址，这一个 key， 这里呢，当然还是 deep seek 的 key， 然后 bear 这里是不用动的。好，到模型 list 这里怎么填啊？这里就是填我们前面在 c c switch 里面配置过的对应模型，前面呢，加一个 cloud。 好， 这里两个模型够了，直接我们拉到最下面 apply locally。 好， 然后直接重启。 看啊，这里就是直接不用登录，我们就进到 cloud 的 界面了，然后 solo party 的 模式到 code 这里试一下。首先呢，我们随便设置一个工作区，然后测试一下，帮我建个文件夹。好，我们看一下它的这个速度还是很快的啊。 ok， 那 到这里呢， codex 和 cloud 都已经接入完成了。我最后补充一点啊， mac 系统呢，相对比较稳定，但是 windows 的 话呢，会经常会出现这样子的报错， 但这种报错啊，其实没有什么关系，通常都是安装有问题。呃，因为网络原因，组建安装可能会有丢失，最好呢是可以调整一下自己的网络环境，重新安装一下就 ok 了。 顶级的 a g 呢，配上我们的国产大模型，就再也不用为无法登录烦恼了。好，那这次的内容就到这里，希望对你有所帮助。我是阿月，我们下期再见。

前两天看到有个人评论说他之所以不用 cloud code， 是 因为每次关闭窗口以后，聊天记录也没了，下次打开只能从头开始聊。 实话实说，作为世界顶尖 a 型的工具，怎么可能会犯这种低级错误呢？哈喽，大家好，我是专注用动画科普 ai 的 阿 k， 今天这期视频我想给大家仔细的分享一下，想要用好 c c 应该掌握哪些技巧。本期视频全程无网，可放心观看，走你！ cc 其实一直有两个版本，大家比较常见的是 c l i， 也就是命令行版本，还有一个是在 g u i， 也就是图形界面的桌面端，这两个版本一直是并行开发，针对的也是两波完全不同的受众。 简单来说，桌面端提供了图形界面支持，更直观的代码对比和任务规划面板，适合偏好视觉化反馈的朋友。但我更建议大家尝试 c l i 版本，也就是我们今天分享的主角。 原因在于 c l i 版本的运行效率更高，对系统资源的占用非常低，更关键的是它在自动化集成和插件扩展方面有着天然的优势，能更方便的接入各种第三方开发工具。 在环境准备上， windows 用户只要提前安装好 node js 和 get 即可。不会其实也没关系，这里我教大家一个携修功法，那就是用一个有免费额度的 a 键的工具，比如翠，让他来帮你安装。那接下来就是 c c 的 安装环节。首先，由于 astropik 对 npm 命令的气用，以 以及新的 i r m 命令，国内使用百分百会报错，现在能用的官方命令只有这一条了。实测的时候，也许是因为我的网络问题，整个过程比较慢，但可以顺利完成，所以如果大家碰到跟我一样的情况，请保持些许耐心哈。护住它的方式很简单，我们在任意位置点击鼠标右键，选择在终端打开， 这样我们就能看到一个黑黑的命令行窗口，接着我们输入 cloud 并按下回车就可以了。但是第一次启动 c c 时，大家一定会碰到登录问题。好，这里就涉及到一个非常重要的知识点了。首先， c c 按道理来说是必须登录，而且只能用它们自家的模型，但是 s o p 这个公司吧， 懂的都懂，所以我推荐大家使用 cc switch 来给 cc 配置国产墨烯 a p i 不知道怎么用的话，问豆包或者 deepsea 都行。 ok， 那 相比随便找个地方呼出 cloud， 我 其实更推荐在指定文件夹里呼出，什么意思呢？比如我们现在要做一个测试项目，那我们就在非系统盘新建一个文件夹，并命名为 test。 为什么要用英文呢？因为这些编程语言都是国外开发的，他们开发的时候是不会考虑中文规范的，所以用中文名的文件夹或者文件夹路径中出现中文是有可能报错的。大家一定要养成用英文命名的习惯哈，哪怕是拼音都行。 进入 text 的 文件夹，然后在空白处点击鼠标右键，选择在终端打开。那在这里呼出 cloud 和在桌面呼出 cloud 有 什么区别呢？区别就在于在这个文件夹内的命令行窗口呼出 cloud， 它就默认为绕你这个文件夹里的项目来进行开发了。也就是说咱们人为的给它规定了行动范围，有利于我们接下来用自然语言给它下达开发指令。 达到这一步，其实也就意味着可以让他干活了。但如果想要更加自如的操控，他还得了解一些常用命令。首先他有三种常用模式，第一种是默认模式，主打一个稳健，每一步改动他都会停下来问你，你点头同意他才动手。 第二种是全自动模式，不问不看，直接开干，效率最高。第三种是 plan 模式，这就是只动嘴不动手，他会帮你分析逻辑出详细方案。 而切换三种模式的快捷键是 shift 加 tab。 我 个人比较推荐新手朋友在第一阶段先用 plan 模式来规划项目结构，等全部逻辑确认清晰以后，再切换模式去落地。注意哈，这里虽然是全自动模式，但实际上在涉及很多安全性敏感的操作时，比如要执行一段复杂的终端命令， c c 还是会对你进行询问的。 这时候屏幕上会出现三个选项，第一个是同意他的这一次操作，第二个是同意并授权接下来的所有这类操作都无需再询问。第三个是拒绝，一般情况下，如果你信任他生成的方案，选第二项就行。 然后是视频开头说的那个聊天记录的问题，其实我们只用输入斜杠加 resume 并回车就能看到一串聊天记录列表，选择你想要的那个，就可以无缝衔接到之前的聊天内容中了。那如果我们在项目开发的过程中执行了一段效果不尽人意的操作，之前的聊天内容之前 也可以把它理解为后悔药，当然，项目可以回退消耗的 token 肯定是退不了的哈。最后还有两个重要的命令，分别是斜杠 compact 提炼并压缩上下文和斜杠 clear 清空上下文。因为有研究表明，当上下文窗口占用超过百分之五十的时候， c c 的 执行质量就会降低。 我们需要养成当项目完成阶段性功能后，压缩或清空上下文的习惯，从而保证项目顺利开发。那具体怎么监控上下文消耗情况，以及如何在清空聊天记录后，还能让 c c 知道项目开发进度呢？这个咱们下期视频细聊哈。 掌握了前面说的这些，其实就足够支撑我们顺畅体验 c c 的 强大了。但如果你想要真正把它用到得心应手的程度，就必须深入研究一下它的三个境界功能。第一是 skill， 它是给 ai 准备的标准化作业手册，能让它在执行特定任务时输出的更加稳健且有条理。我之前做过两期视频详聊它，感兴趣的小伙伴可以去看看哈。 第二是 m c p， 它作为一个通用扩展协议，能让 ai 彻底突破本地环境的局限，去调用更广泛的外部工具。这个咱们下期视频也会详聊。 第三是 hux， 它是一套自动化的触发机制，能帮你实现完全无感化的开发工作流。那如果你想更系统的学习这些实操， get 上有一个开源的高新项目，它是专门教你如何上手 c c 的 纯干货教学仓库， 我自己也在用它学习哈。 ok， 那 以上就是本期视频的全部内容了，我是专注用动画客服 ai 的 阿 k 无惊无险又到六点下了个班。

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。

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。

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。

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。

兄弟们，他来了 clodico 的 桌面端应用，不需要 clod 账号，只需要下载个软件，打开就自动检测环境，一键补齐，依赖配置个模型就能用。国内的各种模型也支持接入，本地就可以直接运行，专为新手而生。那他和官方的 clod 桌面端有什么区别呢？ 第一个，官网的封号严重，不管是网络订阅方式，你不在官方 c r i 你 都有可能踩雷，已经有很多兄弟中招了。第二个，他很多功能都是受限的，你必须开订阅才能做到。第三个，贵，订阅费加 token 包，重度用户一个月开销不小。第四个，网络问题，国内访问要么慢的离谱，要么干脆连不上， 那用我们的工具箱区别在哪呢？首先，第一个对新手更加友好，打开就自动检测环境，检测完了一键安装，进入主页登录后直接可以使用。 第二个，模型自由，你想用什么模型就接入什么模型，工具箱也自带 cloud 和 gpt 的 模型。第三个，多窗口并行，可以添加多个新的窗口，甚至可以开 codex 同程序窗口，切换效率更快。 第四个，更稳定，不需要担心封号问题，也无需使用模法，国内直接可以用。第五个， skill 和 npm 包一键安装，直接搜索 skill 名称，直接点击安装就会自动全剧部署，简直不要太爽。 第六个， u i 设计，交互更友好，原生 cloud 的 cloud 是 程序员的终端工具，而这是给所有人用的。 cloud 的 桌面工作台，左侧多项目同时执行，右侧看 agent 的 进度和 get 状态， 每一步都看得见，把命令行的 ai 编码变成桌面级的可观测工作流，所以我做这个不是为了和官方较劲，是真的受够了写到一半被封号那种崩溃。想要这个工具的兄弟们关注我，我都给你准备好了，用得爽记得回来告诉我。

大家好，今天教大家如何使用 cloud code 进行 e s p 的 自动化配置。首先我们需要按照指导书要求把拓扑图搭建完成，然后保存到文件家，用 c c 去读取到文件夹中的拓扑图以及我们需要让它配置的要求， 然后他就会去把设备的端口给记住，并且开始配置。这里我们可以看到他已经在设备的命令行开始了内容配置，我们快进一下，等他配置完成。在这过程中出现了一点小问题，就是 c c 在 接口上没有很明确，导致配置错了接口还是需要人为纠正一下。 最后我们进行测试，发现 p c e 去聘其他主机均能聘通，表示实现了跨危乱进行通信。最后如果你也需要使用 n s p 的， 可以评论区留言交流，并且后续我会更新 c c 更多的使用方法。

上期视频我分享了 cloud code 的 安装和常用技巧，但真正用过的小伙伴肯定会遇到一些问题，比如没法联网搜索、没法识别图片、没法阅读网页、没法监控上下文进度和 coding plan 的 使用情况。哈喽大家好，我是专注用动画科普 ai 的 阿 k， 接下来我就为大家一一解决上述困扰。本期依然全程无广走你。 其实想解决联网搜索、图片识别和网页读取这三个问题，只需要用到一个叫 m c p 的 技术。简单来说，以前 ai 的 能力往往局限于自身的知识库，但有了 m c p 以后， ai 就 具备了使用外部软件的能力， 所以从某种意义上来说， m c p 就是 ai 和外部软件之间的一座桥梁。那到底装哪几个 m c p 能够解决上述三个问题呢？这里我给大家推荐目前 github 上最主流而且确实能打的三个免费开源方案。第一种是用来搞定联网搜索的，叫 brief search， 它的强项在于拥有独立的搜索锁影，而且对 ai 的 读取特别友好。第二种是用来解决网页读取的，叫 fetch， 它能过滤掉网页里的杂乱元素，只把最核心的代码和文字扒下来给 ai 看。第三种是搞定图片识别的，强烈推荐 screenshot mcp， 它能自己截取你当前的画面或者指定窗口去分析报错的原因，这种直接让 ai 看图排错的体验妥妥的极品。接下来我就以 brave search 为例，为大家演示一下如何在 cc 里安装 mcp 工具。 首先你需要有一个 brief search 的 api key， 具体获取方法大家可以问问 jimmy， 为了避免被限流，这里实在无法展开了，只有拥有这个 api， 才能安装它的 mcp， 并获得每月两千次的免费搜索次数。放心哈，个人绝对够用了。 然后我们需要打开终端，粘贴这串代码。注意哈，这里要换成你获取的 api key 哈，那敲完回车，等它自动跑完，你的 c c 就 正式通网了。那另外两个工具就没这么复杂，不需要 api， 直接分别执行这两串命令就行。 那这三个外挂都装好了，具体该怎么用呢？简单，比如你直接敲一句，帮我搜一下某某某某，他自己就会去调用 brave search。 又比如直接甩个链接过去，按这个链接里的开源项目说明，帮我搭个环境， 他马上就能又快又准的执行任务。那遇到程序跑不通的情况，也连截图软件都不用打开，直接给他发一句，看一下我现在的屏幕，帮我找找 bug 出在哪，他就会自己咔嚓一下，截取当前的画面去排错。总而言之， m c p 工具的好处就在于清亮和即杀即用，而且 github 里面好用的 m c p 一 抓一大把，大家感兴趣的话可以自行探索哈。 ok， 那 接下来就是解决上下文监控和 callin plan 用量的问题了，大家看这里，这是我安装的一款名叫 cloud hud 的 开源插件，它的优势就是能够挂在在 c c 输入框下方，并且以进度条形式直观显示上下文用量和 callin plan 用量。 那有了刚才安装的 m c p， 我 们只需要把这个项目的仓库地址丢给 c c， 然后让他帮忙安装就行了。但是大家注意，这个插件原本只能监控 cloud 的 订阅套餐的用量，而我用的是国产 callin plan。 所以 接下来我想告诉大家，我是怎么通过使用 c c 来改造这个插件的。 首先我上期视频说过， c c 终端版最大的优势就是自由度高，而且这个插件又是开运项目，这就意味着我们可以用 c c 来修改插件代码。然后我分析 cloud 套餐机制和我使用的国产套餐机制是一样的，都是无小时限制加上周限制， 所以我只要能够获得我的套餐的用量数据，然后把它们替换到插件里就行了。所以我第一步是先让 c c 用 brave search 搜索如何获得我使用的控制 plan 的 数据。第二步就是让 c c 写个脚本，把我的国产套餐的数据替换到插件里面，读取 cloud 套餐数据的代码中，然后设置每五分钟刷新一次，这样我啥也不用干，刷刷手机就完成了。但是这个时候出现了一个问题， 就剩下文监控还是进入一条形式，但套餐监控变成了文本形式了， 按道理来说也能用，但是我有强迫症，我想既然可用的套餐可以用进度条显示，我不过只是换了数据来源样式，应该是不用动的。所以我用自然语言告诉 c c， 我 要插件原本的进度条显示，颜色搭配也必须遵循原来的插件。然后没多久 c c 就 帮我改好了。 当然我说的很简单，它中间其实还有不少细节，受限于篇幅没法展开。但我真正想告诉大家的是，知道原理就自然知道怎么做。比如我不知道什么是前端，什么是后端，就无法修正进度条显示。 所以大家想要玩好 ai， 真的 一定一定一定要多动手多尝试，从而提升自己的知识储备哈。 ok， 那 以上就是本期视频的全部内容了，我是专注动画科普 ai 的 阿 k， 无惊无险又到六点，下了个班。

更便捷的管理，更好的视觉窗口，一键把国产模型接入 cloud code 和 codex 的 工具，带大家一起来看看。我们出发之前啊，已经给大家说了两期如何让 deepseek 来接入 cloud code 和 codex， 方法呢，就是通过 cc switch 来管理模型。 但是最近呢，还有一个项目在一套上面热度大涨，就是这个一键化管理工具 echobird， 重点是免费，而且也没有操作系统上的限制。我今天呢就用 windows 系统来给大家试一下。 安装完我们直接进到主页这里啊，可以看到一些资讯和介绍。 那我们直接点到模型这里，还是我们的老朋友 deepseek 跑到这里呢，直接就是让你要填模型 id 和 api 了。那我们来填上 deepseek v 四 pro 还有我自己的 t， 这里右上角点击测试一下，直接通过。然后下面这里啊还有一个应用管理，因为呢，我是已经安装过 cloud 和 code 来看看， 选中 cloud， 然后右边这里选择 deep seek 启动。注意看啊，这时候这里的图标已经显示模型是 deep seek v 四， 那我依旧测试一下，让它来建一个文件夹。 好的，没有问题，速度呢，也还挺快的，而且啊，几乎没有什么前置配置的准备工作，接入呢，也很丝滑。这个我也是第一次用啊 啊，我再打开 codex 试一下。同样的，这里要选择 deepseek， 然后启动 也是同样的，帮我建一个文件夹哦，这里要先 set up 一下， 但是呢，等了很久一直没响应，那我直接关掉重启一次， 然后模型选择这里啊，它显示的还是 gpt。 那 先不管，我们继续试啊。 好的，这回成功了，速度呢也还可以，我再问一下它是什么模型？这里呢，还是有点区别的，之前用 ct switch 的 时候呢，它很清楚的知道自己对接的是 bc， 但是 echobird 呢，就不是了，可能是通过中转之后还认为自己是 gpt。 那大家都知道 deepseek 目前还不支持多模态，我们直接发一张图给他看看，试一下。 ok 啊，没一点毛病，依旧眼瞎。但多模态呢，应该已经在内测了，我们再等等后续吧。啊，不过个人测下来啊，通过外部 api 来接入 codex 和 cloud 实图呢，都会有压缩的问题，我们可以再接一个 mini max 来试一下。 还是老样子，回到这里，添加 直接写模型名称和 apikey， 点一下测试也是没毛病，直接通过。好的，我们回到应用管理，在这边直接切换一下模型试试。 这里啊，我是故意没有退出的，看看直接发图片啊，会不会成功。 呃，看样子还是不太行，还是要新开一个对话来给他做测试。他现在看到的不是图片，但是他以为在看图片。先开一个对话吧，问一下你是什么模型？哎，他这里就直接回复他是 mini max 了，那我们再发这个图看一下。 好的，回复了，回复的也不知道是个什么东西，什么二零二五年的财务。这个申请人呢，我也不认识，一本正经就是纯片， ok， 不 过看图问题呢，也不是重点，因为通过外部 a p i 来接入呢，图片识别呢，确实会有些问题，经过中转之后啊，就会有一定程度的压缩。那如果真的想看图的话呢，可以再加个 vision m c p 的 工具，但肯定还是不如原声模型的能力的。 好了总结啊，就是这个工具，目前来看呢，确实是很实用，虽然可能也有不稳定的一些小 bug， 但强在方便快捷，都不用自己配置通道就可以实现一键管理和启动模型。还有被卡在不能使用这两个 a 镜头的朋友们啊，可以来试试。好，本期视频就到这里，我是阿月，我们下期再见。

经常用 cloud code 或者 codex 这类 coding agent 的 朋友，应该都会挺关心 token 消耗和上下文管理这两件事情，但我发现哪怕用了一段时间的人，对于让 agent 做什么事情会消耗 token 这件事认知偏差还是挺大的。所以今天这条视频就给大家讲清楚两个事情，第一个是 token 和上下文 context 到底是什么意思。 第二个也是最重要的，让 agent 做什么事情是会消耗 token 的， 而哪些其实根本就不消耗，也不占用上下文。刚好 cloud code 的 官方其实做了这样一个特别直观的交互式的界面，把你从打开 cloud code 跟它进行多轮对话的整个过程中，它的 上下文是如何累积的，然后每条指令它消耗多少 token 全都非常清晰地画了出来。下面我们就顺着这个界面把这件事情讲明 来。首先就是在我们输入第一条消息之前， agent 它的上下文里面其实就已经被装进去一堆东西了，这里就包括系统的提示词，这个是 histogram 官方写的用来约束 cloud code 行为的一些固定指令。然后是 memory 文件，是之前你看 cloud code 的 绘画里面 agent 自动记下来的一些 笔记和记忆。然后第三个就是环境信息，包括当前的目录、操作系统 get 状态这些，还有 m c p， 还有就是我们非常熟悉的 skill， 还有 cloud 点 m d 这些 map down 文件， 这些都是固定成本，只要你打开一个 cloud 的 绘画，哪怕你一个字都还没有说，这些出土化的上下文就已经加载好了。那从我们发送第一条消息开始，托管是怎么一步步消耗的？这件事情我们站在 agent 的 工作流程的角度来看，就会特别的清楚，你 输入一个任务， agent 会首先理解你的指令，你的提示词本身就成了上下文的一部分，然后他会，然后他会触发绿的命令去读上下文的一些文件，读完他可能会做一些思考，思考完之后可能又会调用一些工具去读一些新的文件，或者跑一些命令去拿输出， 然后再基于得到的结果继续去做思考，这样进行反复多轮，最终他判断任务完成的差不多了，需要你的介入了，就会给你输出一条摘药返回给 给你。把这个流程总结一下，其实 agent 在 你输入完之后干活的其实就这四件事情，第一个就是去读你项目里面的一些文件，第二个去跑一些命令 或者执行一些工具来拿到一些对应的输出，第三个是进行一些思考和推理，第四步就是把摘要总结输出给你，这四件事情产生的所有的内容都会消耗 token， 然后进入到 agent 的 上下文里面。 那么讲到这里有两个事情是我觉得新手比较容易去误解或者搞混的点，这里需要重点去讲一下。首先第一个点就是跑命令本身是不消耗 token 的， 举个例子，你让 agent 把一条两个小时的音频转成文字，或者让他跑爬虫去抓取各个社交媒体上的数据，只要你有现成的脚本或者写好的 skill 让他去执行。这个执行过程中用的是你电脑的算力， agent 本身并没有去参与，所以这个过程哪怕很复杂，跑了一两个小时才跑出一个结果，也不消耗任何的 token。 只有当这个脚本命令执行完之后， agent 真正开始要去读这份结果文件，比如说你让他翻译这份文字稿，或者是基于爬虫的数据去提取观点等等，他必须读完这个原始内容才能开始干活，这个时候才会真正地去消耗 toker。 单纯的脚本执行过程中，无论跑了多久，他都是零 toker 消耗的。 toker 消耗只发生在 a 件的， 去读你的执行日制或者结果，这是我觉得新手最容易搞错的地方。那第二个点就是说，我们去在任务过程中去挤起用子代理的一个情况下，也就是 sub agent 子代理他执行的过程中，我们可以看到他本身是会消耗各种 token 的， 但他消耗的 token 是 累积在子代理自己独立的上下文里面的，不会污染到我们这个主体制。等子代理只是读到这样一份招标文件是消耗 token 的， 所 所以此代理是一种隔离消耗的方式，你让他干一堆需要读大量内容的活，但是主代理的上下文并不会因此受到污染。总结来看，我觉得官方的这个交互式页面真的非常的直观，浅显易懂。如果你对于 cloud code 的 上下文机制还不是特 特别清楚，我非常强烈建议大家去这个页面玩一下，你能够非常清晰的看到 agent 的 上下文是怎么加载的，然后 token 是 在哪些环节去消耗的。有了这个直观感受之后，以后你跟 agent 的 对话，让他干活的时候，就能比较准确的判断哪些事情真的会在消耗你的 token， 而哪些事情看起来可能很复杂，但因为只是脚本 或者命令在跑，其实根本不会消耗多少 token。 ok， 这期视频就讲到这里，如果大家觉得有帮助的话，帮我点个赞，我们下期再见！

全网都在让你尽快用上 cloud code， 却没人告诉你到底怎么安装，用它来干嘛？我用了这本 cloud code 实战才发现，不用写代码也能拥有好几个干活的智能体了。这本书不讲空洞理论， 直接从软件工程视角拆解 cloud code 搭建智能体的四层架构。作者用大白话讲透记忆系统、 skill 子、智能体、 hook、 mcp 这些关键机制，搭配完整技术选型组建配置触发机制对比，零基础，小白也能轻松看懂。 不用手写代码，照着书中实战案例和配置模板直接套用，就能搭建专属 ai 智能体，打造安全高效的 ai 辅助工作流。从个人办公提效到团队协助，再到企业级 c i c d 流水线部署，全流程全覆盖， 不用自己踩坑摸索、安装调试，避开网上零散难懂的教程，直接抄作业落地实操，让你真正解放双手，快速玩转 ai 智能体。想入门 cloud code 这本实战工具书，直接闭眼入！

上期我说咱们普通人没有必要去花费用去学这个 cloud 这种也，那我们这一期就来看看这个 cloud 到底是个什么东西。 这是一个网页版的这个 cloud， 这个交互界面，它和它其实和这个 deepsafe 其实差不多，就是一个聊天框，你可以在这打字，然后上面是你们的对话内容 啊。第一步啊，我们先礼貌的问一下他 can you speak chinese 啊？其实这句话问不问其实没有什么作用啊，你直接打汉字，他也可以回答你， 这纯属废话啊。然后我们看看这个 cloud 的 这个就我们现在正在用这个网页版和这个 api， 或者是用这个 cloud code 调用 deepsafe api， 它分别适合什么人群？ 这个我们现在用这个网页版就是它适合普通用户，学生，内容创作者，不懂编程的人，想快速体验 ai 的 人，所以说我们这些不是程序员，不懂编程的人，我们直接用这个网页版就够了啊，不要去，不需要去学什么别的，这个更高深的这些操作， 这个能用到这个 api 的 人都是都是程序员，他要去利用它去编程，然后把这个 ai， 嗯继承进自己产品， 嗯，普通用户，我们百分之，然后我问了一下这个大约多少比例的人群使用网页版就行，这个可乐的回答是大约九百分之九十以上的人使用网页版就够了。 其实网页版就是我们跟他打字嘛，跟他打字，然后他回答你，这有什么好学的呢？你就提问就是了，你就把你的需求告诉他，他就回答你了。 如果是你像一些视频剪辑啊，一些文件处理，如果是这个 cloud 他 处理不了的东西啊，他也会给你， 呃，给你那个，给你指明方向，让你去用哪种，哪个 ai， 哪个大模型，让你去他适合剪辑，适合做什么工作，然后一二三四五给你列好步骤，让你去做，其实就这么简单。这有这有什么好学的呢？ 大家点点赞关注一下我，我们就是用这个普通人的视角去了解也，去学习也，然后，嗯，去去帮助我们，具体去解决我们自己生活中、工作中的问题。嗯，就这么简单，后续我会继续更新。

所有人必须得学会怎么用 cloud 的， 大家看一下啊，我这里已经完全实现自动化了，这是我的天宫，天宫干活的北斗进行策划的，这边是玄天，这个是远望， 远望是专门做运尾的，有问题我就直接报给他，他就自己来来来做计划。这个是天宫做完之后的一个检查，他是全自动的，看到没有 啊？只要后台有天宫完成的任务，像他这里就会立马进入到巡检，巡检结束之后直接回流到我们的。呃呃，北斗，北斗再进行下一轮的这个任务的这个派发，你看这里全都是自动执行的，太牛了，太牛了。