cc+deepseek效果

今天这期视频以 deepsafe 为例，因为收到群友以及评论区的反馈，说我上一期出的视频零四期有很多朋友用了之后，模型方面还是存在一些问题，比如说虽然设置的是 deepsafe v 四 pro， 但是实际上返回的是 flash 模型， 就因为我上一篇文章写的是以智普模型为例子的解决方案，那么视频就换成 deepsafe 为例。第一步我们需要下载 cc switch 这个软件，具体的下载方案呢，你可以在我的抖音群内找到，或者说你自己直接用浏览器搜索一下就可以了。我们下载之后点击右上角的这个黄色的加号，我们以 deepsafe 为例，点击这个 deepsafe， 然后我们往下滑， 在 api k 这里我们填入密钥名称，这里随便填，我们点一个测试吧请求地址，它是默认填写的，如果说官方有要求的话，以官方要求为准。然后我们再往下划看这块的模型选择，如果说官方准备好的话，我们直接点这个获取模型列表就可以了，如果发现获取不了，那我们就手动输入就可以了。 比如说我们想用的模型是 deepsea v 四 pro， 那 我们就直接输入 deepsea v 四 pro 就 可以，要注意一般都是小写。然后我们全都换成 deepsea v 四 pro， 默认是这个是最高级的，然后这个是中级，这个是低级， 以此类推，把这个选择最高级的模型，这个次一等，这个再次一级，这个名称要注意看一下，因为后面我们是要一一对应的，比如说这个模型的话，它是 deepsea v 四 pro， 之后在 cloud code 桌面端的话就是要对应这个模型的，我们点击保存 这里就可以发现有了这个测试用的模型。接下来我们来配置路由功能，点击左上角的设置，点击路由，点击本地路由，点击路由总开关，勾选 cloud 这个服务地址，需要记住我们后面会用到，那我们 c c switch 的 方面就配置完成了。 那我们来配置 cloud code 的 桌面端，点击左上角三条横杠，点击 developer， 点击 configure party inference， 进入 connection， 我 们点击右上角新建一个模型，比如是 deepsafe 测试用，点击 confirm， 在 base url 这里填写的就是我们刚刚说的那个服务地址，我们粘贴一下，然后 api k 照例填写我们的 deepsafe v 四 pro 的 api k 继续往下滑，在 model list 这里我们点击添加，我们在这里填写 cloud o p u s， 注意都是小写，如果支持一照上下文的话，我们就点击打开再添加第二个模型。 如果说你只用两个模型，那基本上到这就够了。这里的 cloud o p u s 模型与这里的 deepsea v 四 pro 模型对应这里的 cloud s o n n e t 模型与这里的 deepsea v 四 flash 模型对应。如果说你还有其他需要使用的模型，那你就继续点击添加，如果没有的话两个就可以了。然后我们点击 apply locally 重启，打开 cc switch， 点击启动。然后我们问一下你好， 测试模型发现可以使用，那我们就解决了这个问题了。好了，希望能帮助大家，祝大家用的愉快。

呃，最近用 color code 加 d c 加 maclab 附上了一个顶上的论文，就是哎这篇二二年 t a c 上的一个抗扰动墨烯色控制的论文。呃，可以先看看结果，我感觉它做的整体上还是不错的。嗯， 这是图一，然后啊，它对的应该是图三，这是图四的，就是可以看到基本上基本差不多，然后图五的 图六的这个扰动观测器的结果，从地上看就是他做的还不错，但是其实我也是和他叠带了很多人，他才能做成这个样子。比如说就是在和他对话的时候，首先呢，我想最开始就是告诉他 就是按照步骤完成一下任务，然后他就开始做，做完之后做，做的过程中会遇到各种问题，然后就就我就觉得在做的时候自己得懂这个事情。比如说，呃，我当时就发现迷你扰动观测器估计的已经很准了，为什么我就会发现他这个扰动加大了，少成了一个零点一，然后成上之后呢，就会好很多，然后再包括后面的这里。呃， 就是我发现这个就是控制为负，然后说明当前情况下无补无扰动补偿的小车正在倒车追踪轨迹，然后请修复，反正就是跟他经过这些迭代之后。呃，最后就得到了这个结果。 总结一下就是，也许这样的任务让 gpt 或者可拉的 api 来做可能会更好，但是我还是觉得首先我们自己得懂得有最基本的发现问题的能力，这样技能就完成我们的需求，而而且还比他一通瞎搞更节省头啃。我觉得最好的一种就是这个事我只想做，不代表我不会做。然后最后就是我觉得这篇论文不仅访真做的不代表我不会做，然后最后就是我觉得这篇论文不仅访真做的很漂亮，就是做非限性 npc 和抗扰动的同学可以看看。

宇哥，这个分享非常非常棒啊，然后我想也来体验一下 cloud 的 桌面端来对接国产模型。因为习奇 switch 这个大版本更新以后，支持了科奥的桌面端，所以哈，有了这个桌面端，这个桌面端的配置就非常的省事了，就不需要一些骚操作来处理了。然后呢，首先我们点击右上角的那个添加按钮， 选择国产模型 deepsea， 因为国产模型 deepsea 现在相对来说性价比非常高啊，既便宜又好用。选择完以后呢，对应的参数啊，这些参数都有了，我们主要又管一个 关那个 api， key 复制进来就好了。嗯，添加好，添加好这个对应的 key 之后， 跳到右下角的位置，以户上下文一照，你以为那个的不希克也已经支持了一照的上下文，然后点击添加就可以了。然后呢， 要开启这个模型，那么这里有个注意项，就是要首先开启本地路由，本地路由在哪呢？我们再返回到那个首页啊，点击左上角小齿轮，然后点路由， 然后他有一个路由，有两个都给他打开，打开以后啊，还有一个 log 按钮给他起用， ok 啊，这样的话基本配置就差不多了，怎么回到首页，点击这里的启用，然后现在准备打开那个 cloud 桌面端进行验证了， 你看啊，打开以后呢，他这个模型按道理来说已经加载，已经加载完毕了，好，出来了，我们看一下啊，基斯模型已经有了， ok， 模型模型都有了， 现在我们来输入一个，比如说你，好吧，测试一下，看看到底能不能跑通， 看看他回不回复 哦，回复了，回复了就说明跑通了哈，真正的接通了，然后现在我们再返回吸气死位置小齿轮， 然后有一个使用用量的统计，啊，使用量统计可以看到那个哎 do see 了， ok， 那 就说明 对接真的真的就成功了。最后呢，这里再提醒一个，提醒一个问题，就比如说我们切换模型的时候，比如说有啊切换，也不能说切换模型，切换供应商吧？模型供应商，比如说切换到七 kimi 切换的时候切换完了。其实现在如果说我们直接用 cloud 那 个桌面端的话，它是没有切换到 kimi 模型的，因为它还是有问题的，没有进行热切换，所以大家也要重启。

为了出这个视频的效果，我跟他聊了一个晚上了，都是打字的，我真的不想要再打字了。

刚才我查了一下账单，发现自己用 deepsea 写代码花了将近二十三块钱，三千多次调用将近四亿 token， 同等量级扔到 gpt 上，一个月少说几百十几倍的差价，而且用起来说实话没感觉有什么区别。这就是我今天想聊的东西， resonix， 一个专门适配 deepsea 的 本地编程助手。先说清楚，这玩意儿不需要外网，装起来也很简单。 github 搜 resonix 小 白直接下桌面客户端，双击打开即可， 首次启动会让你填 a p i 密钥，据 deepsafe 官网注册一下，领个密钥粘进去一两分钟的事。界面就是个聊天窗口，有两个模式需要注意， review 和 auto 模式会申请工作区外的文件访问权限，而我日常电脑没什么重要的文件，所以一般直接开 ulog 模式，省事方便。 来实际带你们体验一下。比方说我想知道 ai 热点，用这个 ai 热点的 skill， 直接跟他说帮我搜今天 ai 圈有什么新闻，整理成精简文案，他自己就去抓信息了，不用写任何代码。 等了大概几分钟，结果直接出来了，可以看到这都是最新的资讯，时刻紧跟热点。我做自媒体内容的时候，给他搭了一套完整流程，从八视频素材提文案到改写预判数据表现，一条指令走通， 花费一两个小时搭建，就能节约以后我找素材的时间。而且如果你完全不懂代码，也能用它搭个人网站。 我试过用了开源的模板，借助 deep c 转化为我想要的样子，可以给大家稍微看一下成品纯前端，自己图一，乐呵乐呵的。当然运行中间报错了也别慌，它会自己看错误信息 自己修，修完继续跑。对新手来说，这体验确实可以。原作者我在评论区 a d 出来了，感兴趣的可以关注。下期的话，看评论区问的最多的问题，我挑一个话题继续深入。