opencode的lsp是干嘛的
你有没有觉得你的 ai 拼城助手有时候就像个睁眼瞎？他连你的项目结构都看不懂，那他写的每一行代码可不就都可能是在给你埋雷吗？今天啊，咱们就来给他装上一双 x 现眼！ 是不是有这种感觉？你的 ai 助手理论上很强大，但一到你的项目里就跟个局外人似的，他根本不理解函数之间的调用关系，也找不到变量到底是在哪定义的。这感觉就好像让一个蒙着眼睛的飞行员去开飞机，不光效率低，说真的还挺危险的。 那么，我们到底要怎么才能摘掉 a i a。 的 这个眼罩呢？哎，答案就是咱们今天的秘密武器，语言服务器协议，我们一般叫它 l s p， 你 可以把它想象成是 a i a 在 你代码事件里的眼睛和耳朵，让它能真正的看懂听懂。 简单来说啊， lsp 就是 一个超级专业的翻译官，它能让 open code 和你的代码库之间进行一场真正的深度对话，而不是以前那种很傻的简单的文本匹配。 这意味着什么呢？这意味着 ai 终于能理解你代码的上下文了，它能给你提供真正精准的自动补全错误诊断，让你彻底告别那些靠蒙靠猜的不靠谱建议。 而且你看这整个过程，说实话是全自动的，你几乎都感觉不到它的存在。 比如说，你打开一个 python 文件， opencode 就 会在后台自动找到并且启动 python 的 lsp 服务器，你再换成一个勾文件，它就立马切换到勾了服务器，整个过程完全无缝衔接，你根本不需要任何手动操作。 那最棒的部分是什么呢？就是 open code 已经为你铺好了一条红毯，你基本上什么都不用做，就能享受到一切带来的便利。 open code 内置支持范围啊，真的非常广，不管你用的是那种最主流的语言，还是一些小众的新贵，都很有可能它早就已经原生支持了不限。我们来看看这个列表， 你看这张表，从前端的 type script 到后端的 python、 go 和 java， 甚至连系统级的 rust 和 c 加加都给你覆盖了。你再注意看右边这个要求列，很多都是自动安装，或者只需要一个很简单的依赖就行。 这就意味着对绝大多数项目来说，你都能真正做到开箱即用，让你的 ai 立刻就拥有这种上下文感知能力。 当然了，内置的功能嘛，只是一个起点。 open code 真正强大的地方在于，它把完完全全的控制权都交给了你。好， 接下来咱们就看看怎么把这套系统打造成一个只属于你自己的独一无二的开发环境 来。记住这个文件 config 点 json， 这里就是你施展魔法的地方。所有跟 lsp 相关的配置全都集中在顶层的这个叫 lsp 的 对象里面，不管是想禁止修改还是添加新的，都在这里面搞定。 那比如说，我想禁用某个 l p， s p 该怎么办呢？很简单，你有两种选择。第一种，你想一刀切把所有 l p 功能都关掉，行，直接把 l p 设置成 false 就 行了。 但更常见的情况是，你可能想禁用某一个，比如说你已经有了一个自己更顺手的 type script 工具了，那你就在 l p 对 象里找到 type script， 然后把它那个 disable 的 属性设置成 true， 你 看，就是这么灵活。 这就完美地体现了 opencode 的 开放性。你想想，假如你正在用一门比较小众的语言，或者说你们团队内部有自己定制的 lsp 服务器，那完全没问题。你只需要像屏幕上这样，在配置文件里加上一个自定义的条目指令，好启动 sever 的 command 命令， 还有它对应的文件 extensions 扩展名。理论上讲，任何遵循 lsp 规范的工具，你都能这样无缝地给它集成进来。 所以你看，整个逻辑就很清楚了。从开箱即用的强大功能到随心所欲的深度定制， open code 呢，是把 lsp 的 控制权完完整整地交到了你的手上。 所以啊，咱们今天聊了这么多，最关键的是什么？就是你再也不用忍受那个摸黑飞行的 ai 了。通过驾驭 lsp， 你 可以给他量身打造一套完美的视觉系统，让他能精准又高效地理解你的项目，成为你真正的编程副假设。 好了，现在球就踢到你这边了。当你手里的 ai 拥有了能够洞察整个代码库的 x 线视觉之后，你准备用它来创造点什么呢？这才是真正激动人心的开始。
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05:50查看AI文稿AI文稿你还在纠结 cloud code 和 codex 到底谁更强？我的判断是，这个问题正在变得不重要，因为 ai 编程工具正在经历它的 l s p 时刻。接口层和 agent 的 层正在彻底分离，真正的战场已经转移了。 大家好，这里是 l l m x factors， 一个专注于拆解大语言模型时代底层逻辑的频道。 最近有一个叫 gigcode 的 项目引起了我的注意，它做了一件很有意思的事，用 opencode 的 界面去操控 cloudcode， codex 和 amp 这些不同的 coding agent。 它不是 fork， 而是在中间加了一层适配层， 让你可以根据任务类型随时切换底层的 agent。 这个项目本身可能不会改变世界，但它暴露出来的趋势非常值得关注。 我先解释一下为什么我用 lsp 时刻来形容这件事。十年前，微软做了一个叫 lsp 的 东西， language server protocol。 在 lsp 之前，你用 vscode 想写 python， 需要一个专门的 python 插件。 想写 go， 需要另一个 go 插件。每个编辑器都要为每种语言单独开发支持，非常痛苦。 lsp 做了一件事，把编辑器和语言支持彻底分开了。 编辑器只负责显示语言的智能提示和分析，由独立的 language server 提供。结果你们知道了， vs code 靠着 lsp 的 神态几乎一统天下。 现在的 ai 编程工具正处在 lsp 之前的状态。 cloud code 绑定 entropic 的 模型， codex 绑定 open ai 的 模型。 cursor 有 自己的界面和模型策略， 每个工具都是界面和 agent 紧密藕合的，但变化已经开始了。 gigacode 把 open code 界面和 cloud code agent 拆开了， a c p 协议，让 jet， brains 和 zed 可以 接入任意 agent， 这和当年 lsp 做的事本质上一模一样。 把中间层标准化，让界面和后端可以自由组合。接下来说一个更关键的问题，为什么我认为 harness 比 model 更重要？ gb code 的 作者说了一句话，我觉得是整个项目最有价值的洞察。他说， harnesses matter almost as much as the models in 两千零二十六， 意思是模型外面那层壳。系统提示词、工具编排、上下文管理和模型本身一样重要。他自己的实践是， cloud code 适合快速执行和迭代， codex 适合复杂的长时间任务， opencode 适合精确的按指令编辑，同一个人根据不同的任务需要不同的 agent。 很多人以为 coding agent 就是 调用一个模型的 api， 但实际上 codecode 光系统提示词就有将近三千个头衔，内置了二十个工具，还有专门的 plan， explore， task 三个词。 agent。 这是一整套精心工程化的编排。有人做过对比， 同样用 cloud 的 模型直接掉 a p i， 和用 cloud code 的 harness 效果完全不同。所以 harness 不是 锦上添花，它是让模型真正能干活的关键基础设施。 所以现在的 ai 编程工具正在分化成三层架构。最上面是 ui 层，就是你看到和操作的界面，可以是 vs code， 可以 是终端 tui， 也可以是网页。中间是接口层，就是 a c p， open code 的 协议这些标准化的通行方式。最下面是 agent 的 层，包括模型加上它的 harness。 giga code 做的事就是连接了 open code ui 层和 cloud code cortex agent 层，而 a c p 做的事更彻底，他想把整个中间层标准化，那这件事对我们这些从业者来说意味着什么？ 竞争逻辑正在根本性的改变。过去一年，大家的思路是，谁的模型最强，谁的 coding agent 就 最好用， 这是垂直整合的逻辑。但一旦接口层标准化了，竞争就变了，最好的模型未必赢，因为用户可以随时切换。真正赢的是那个控制了接口层，让切换成本最低的平台。这就像 android， 它从来没有最好的硬件，但靠开放性和生态赢了。 现在有三股力量在争夺这个接口层。第一股是 a c p 阵营， zed 发起 jet brance 加入 github， co pilot 也刚宣布支持他们要做编程 agent 领域的 lsp。 第二股是各家 agent 公司的防守，比如 anthrax 最近限制了 cloud code max 订阅不能在外部工具中使用，翻译过来就是，你只能在我家的壳里用我家的模型，别想拆开。第三股是像 gigacode conductor 这样的中间层创业者， 他们赌的就是用户需要自由切换。对于正在用 ai 编程工具的人，我有三点建议， 第一，不要把自己锁死在任何一个工具上，今天 cloud code 最强，明天可能 cortex 更好，后天可能又有新的出来，关键是你要有随时切换的能力。第二，关注 a c p 生态， jet brains、 z， github 都已经入局，它很可能成为事实标准。 第三，比起纠结选哪个模型，不如培养 harness 工程化的能力，怎么写好系统提示，怎么编排工具，怎么管理上下文，这些才是不会被淘汰的技能。 回到最开始的判断，很多人还在争哪个模型最强，但 ai 编程工具的底层逻辑已经变了， 接口层正在从 agent 的 层剥离，三层架构正在形成，谁控制了中间的接口层，谁就有可能成为下一个 vs code 的 级别的赢家。对我们来说，最重要的不是选对今天最强的工具，而是保持切换的灵活性， 以及真正理解 hanse 工程化的底层逻辑。这里是 l l m x factors， 我 们下期见。
1113LLM-X-Factors
04:39查看AI文稿AI文稿你是不是也觉得 open code 用起啊，总有点手手脚，感觉被限制了？别急，今天咱们就来聊聊怎么一键给它解开封印，让你的编程体验直接起飞。 对，你没听错，就一条命令，真的就能把普通通的 open code 变成一个超强的编程神器，怎么样？是不是有点小激动？那我们马上开始吧！好，那这个神奇的办法到底是个啥呢？答案就是， oh my open code！ 我 们来好好看看它是什么？ 这么说吧，欧买 open code 啊，它就像一个超级工具包，灵感来自那个很有名的欧买 zs h， 里面不仅有一大堆现成的工具，最厉害的也是它最核心的东西就是内置了所谓的 cisforce agents， 你 可以把它想象成一个嗯，一个能帮你自动干活的智能小队。有了它们，你的 open code 就 立马升级成了智能编程，就售 行，废话不多说，咱们先来看看最快最简单的办法， online 安装，只要你的电脑能上网啊，用这个方法准没错，绝对是首选。 这个方法说实话啊，简单到有点夸张，你连终端都不用开，你就直接复制屏幕上这句提示词，然后把它丢到 open code 的 输入框里，敲个回车，接下来你就看戏就行了，它会自己搞定所有的安重和配置，简直跟变魔术一样。 当然了，我知道有些朋友就喜欢自己动手，那种一切尽在掌握的感觉对吗？没问题，我们也准备了命令航班方案 很简单，打开你的终端，输入这行命令，它会用 n x 这个工具来运行安装脚本。最后的效果啊，跟刚才那个方法是完全一样的，唯一的区别就是，这次是你亲手敲响回车启动了。这一切 好，我们都知道，在线安装虽好，但也不是万能的，比如说你工作的环境是内网，根本连不上外网，或者说你想自己改改原码，搞点深度定制，那这个时候离线安装就派上用场了。 离线安装其实也不复杂，咱们可以把它分成两步走，第一步先构建出插件文件。第二步呢，就是去配置 open call， 让他认识我们这个插件。 首先你得找一台能上网的电脑，然后呢，就按顺序执行这几条命令。第一条， git clone 是 把最新的代码从 githop 上拉下来， 然后 cd 进去，帮 install 安装所有需要的东西，最后帮 run build， 铛铛一键打包，我们需要的那个插件文件就生成了。 好啦，构建跑完之后啊，你会在 disk 文件里找到一个叫 index 点 js 的 文件，记住，这个文件它就是 omacoord 的 本质，是咱们下一步配置的关键。现在你需要做的就是把这个文件拷贝到你那台不能上网的目标电脑上。 ok， 文件已经拷贝过去了，现在就剩下最后临门一脚了。我们要做的就是告诉那台电脑上的 open code， hey， 你 的新插件在这里，快去加载它。具体怎么做呢？找到 open code 的 配置文件，就是那个叫 open code jason 的 文件， 打开它，加上一个 plugin 字段，就像屏幕上这样。这里有两个地方你可千万要注意了，非常关键。第一，这个路径必须是绝对路径，不能是相对路径。第二，你看路径的开头必须是 file 斜杠，斜杠这个格式。 哎，说到这儿，如果你是 windows 用户，请一定一定停一下，听我说完。因为在配置路径这里呀，有个特别容易踩的坑，我先跟你说了，保证你能省下不少挠头儿的时间。 问题出在哪儿呢？你看 windows 里的文件路径，它默认用的是反斜杠，就是斜杠方向在左边这个， 但是在 open code to json 这个配置文件里，它不认。你必须手动把所有的反斜杠都换成正斜杠，斜杠方向在右边，你看屏幕上的对比，左边是错的，右边才是对的。别小看这个细节，它直接决定你配置能不能成功。 好了，到这里，所有的安装步骤就都完成了。恭喜你，现在的 open code 已经可以说是脱胎换骨，战斗力爆表了。 那么接下来真正的问题就交给你了，有了这么强大的新工具，你最想用它来创造点什么呢？
28忘记
04:51查看AI文稿AI文稿大家好，今天我们不讲复杂的 ai 原理，不讲模型参数，也不讲那些一听就头大的新名词。今天我想用一个非常简单的比喻，让你一次听懂 open code 是 什么，以及为什么你应该拥有它。 先问你个问题，你现在用的 ai， 是 不是真的在帮你干活？还是说你只是在网页里打字，在编辑器里点插件，在不同平台之间来回切换？他们确实很聪明，但有一个事实你不得不承认，你不是老板， 模型是谁，平台决定能不能换模型，平台决定数据去哪你不清楚，每天涨价，限量关掉服务，你只能接受。 你更像是在别人的公司里临时借了一个员工。而 open code 做的事情完全不一样。 open code 能让你拥有这样一个 ai 打工人，他全天候二十四小时待命，永不疲倦。你说一句话，他就明白你的意思，不仅能回答问题，还能直接动手操作你的电脑， 读文件、写文件、执行命令，搜索代码，前端开发，后端开发，数据分析、内容创作，这些技能他都统统胜任。最关键的是，他完全服从你的指挥，永远不会泄露你的秘密。就问你，这样的 ai 平台你要不要？ opencode 就是 帮你实现这个打工人的平台， 他不是给你另一个 ai 工具，而是帮你开一家属于你自己的 ai 打工人公司。在这家公司里，你是老板， ai 是 员工， 你说谁上班谁休息，你说谁负责哪件事，谁只管辅助，用哪个模型，怎么协助，全部由你决定。先说最重要的一点，这家公司完全属于你。 open code 采用 mit 开元协议， 也就是说所有代码公开透明，你可以看，可以改，可以用，没有厂商锁定，永久免费。你不是使用 ai， 你 在真正拥有 ai 的 生产资料。再说招聘， 在 open code 里，你不是只能雇一个 ai， 今天用 open ai， 明天换 cloud， 后天用 gemini， 甚至可以直接在本地跑 lol。 三、 open code 总共支持七十五个以上模型提供商。任务决定员工，而不是员工决定任务。 写代码的时候，你找工程师型员工，写方案的时候，你找逻辑清晰的策划，做总结或整理资料，你找耐心细致的文员， 那成本高不高？我喷扣的原则很简单，能免费就免费，它内置多个免费模型，还有本地模型，可长期使用，日常开发、办公学习完全够用。 只有你主动选择高级模型，才会产生 api 费用。就像公司运营，平时靠员工，关键时刻请顾问，钱花不花你说了算。 运行方式也很灵活，卧盆口的，不依赖任何 ide， 直接在命令行和终端里就能运行。这意味着无论是电脑、服务器还是内网隔离环境，都能安装使用。就像一家真正能干活的公司，不挑办公楼，不挑环境，只要有空间就能干活。 接下来是公司最强的地方。多 agent， 普通 ai， 一个问题一个回答。 opencode 不 一样，一个项目可以同时有多个 ai 员工参与，有人拆需求，有人写代码，有人检查问题，有人整理文档，它们分工合作，互不打扰，目标一致。 为了不让 ai 乱来， opencode 还内置了两个模式，建判，把目标步骤、风险想清楚，在必有的真正开始执行。就像真实公司，先开会再动手， 反攻自然少了。而且每一次和 ai 的 写作都会被完整保存下来，可以保存导出分享复现。新人一来，打开档案立刻知道前面做了什么。你觉得能力还不够？没关系， open code 有 完整扩展体系插件 m c p skills， 你 可以用社区的，也可以自己写，甚至可以把一整套工作流程封装成一个 skill， 以后一句话就能跑完整个工作流。 再说一点技术细节， open code 自动集成， r s p 代码补全、语法检查、实时诊断，全都有 e i， 不 再是瞎猜，而是像真正懂规范的工程师，所有这些都不是只给一个人用的。 绘画共享流程，附用，团队携作业， ai 不 再是个人外挂，而是团队基础设施，你甚至可以培养专属王牌员工。自定义 agent， 定义角色限定能力，固定流程，一次培训，长期附用。最后最关键的一点，隐私和安全， opencode 支持本地模型完全离线运行， 不联网也能用， ai 数据永远不出你的电脑。所以最后总结一句话， open code 是 什么？它不是一个 ai 工具，它是一整家你完全掌控的 ai 打工人公司。为什么你应该拥有它？ 因为从这刻开始，你不再被平台选择，而是你在指挥 ai 员工干活。感谢您的观看，帮忙点赞关注我，给个小心心，谢谢！
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01:13查看AI文稿AI文稿open code 是 cloud code 的 开源低配平替版，因为 cloud code 本身来讲是支持 elastic， 自家的，人家全套闭源模型加这么一个闭源工具，那么 open code 就是 我全开。那么从个人开发者的角度， 即刻黑客的角度，我都可以从这 tab 上把这个 open code 的 代码下下来，按照我的需求进行改造。而且它完全的跑在本地，它适配全球的，我就随便可以配。但 小赵是主要用 cloud code 用的多， open code 呢，也曾尝试过，包括社区里面很多的反馈。现在你要硬说谁更强，那依然是 cloud code 更强。为什么？因为 cloud code 不 仅工程能力上，最关键的是它背后的模型能力也是要更强一些， 包括它在处理这种超长的上下文，比如说上下文达到了百万，那还是 cloud code 要更牛一些，因为你在 open code 里配的这个模型，比如说它上下文能力就远远不如 cloud code。 总之，对于技术特别狂热，我就是要追求最佳性能，不太差，钱儿多跑 token 无所谓，你就首选 cloud code。 然后呢，不是那种重度使用者，我只要有这么个东西能用，那对于大多数小伙伴来讲， open code 真的 够用了。
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07:39查看AI文稿AI文稿大家好，自从上次 clockcode 被开源之后，我一直在等待有没有一款新的 ai 编程工具是基于开源的 clockcode 来进行一个 开发的。那最近有一款 ai 编程工具叫 opencloud， 发布了一些有意思的更新啊，听这个名字我们就知道它是基于开源的 clockcode 来进行一个二次开发的。那本期视频就来带大家一块来了解一下这一款基于 clockcode 的 ai 编程工具 opencloud。 首先我们来了解一下 cloudcloud 到底有什么优点缺点。那优点方面，第一强大的生态使用人数是最多的，那么现在市面上很多很多 ai 编程工具的技能啊，插件啊都会优先适配 cloudcloud， 这所以这是一个非常强大的一个生态。 那第二个就是更新频率非常快，基本上两天一更新，然后功能研究啊都比较前沿， 很多 ai 编程工具都会借鉴 coco 的 一些技术和思维，然后去叠加自己的编程工具，所以这一方面是比较厉害的。第三个就是非常灵活，你可以配置各种各样的技能啊，插件啊，钩子啊，能让自己的开发效率变得更高一些。 那有哪些哪些缺点呢？第一个就是闭源，闭源的话题就是你跟不知道实现的细节，你没办法是基于自己的企业去做二次的开发，很多细节你都不知道是一个黑盒。 第二个是无法使用多个不同的模型，也就是说你在 clock 没办法同时去使用，比如说 clock 模型， jbd 模型或者说 dp 同时使用，那是没办法，它只能使用的是同一个供应商的不同的尺寸，比如说你这个 clock 模型里面的 smart opus 和 hikou 模型是能同时被使用的。第三个就是高级功能，只对付费用开放， 最近出了很多高级功能，比如说像这个远程控制啊，还有一些命令啊，指令啊，只能是这个订阅用户才能使用，如果你没有订阅这个套，他的套餐的话，你是没办法使用的。 那第四个就是我比较担心的，就是不知道哪一天他就不让你对接非 cloud 的 模型到 cloud 里面，也就是说你用 cloud 的 用不了别的模型啊，只能用他的 cloud 模型，那这种情况一旦出现的话，那基本上对于非订阅用户来说，那 cloud 的 基本上就不能用了。 第五个就是数据隐私上报，就是所有的代码，所有的数据啊，都会上传到 call 公司的这个服务器上，这也是一个非常大的一个隐患。那 opencloud 有 没有解决这些缺点呢？有没有继承这些优点啊？我们再看一下 opencloud 它的优点和缺点。第一个就是开源， 完全开源，你可以自己下载下来进行二次开发，然后可以配置任意的模型，你说你可以配置不同厂商的，比如说 dbc 啊， cloud 啊，或者说 jpt 啊，都可以配置进去。第三个就是用法和操作习惯，跟 call code 是 一模一样。 第二种技能啊，使用是安装插件啊，那甚至它的很多配置啊，都会默认读这个点 cloud 目录里面的东西， 这个是非常重要的，因为很多人习惯使用 color code， 然后但是又想有这种能够对接各种不同的模型的，这个又想是开源了。那么比如说像 open code， 很多人在用的时候都不习惯， 那么他有一种同样的这种操作习惯的话，就非常容易迁移过来。缺点呢就是第一的话更新频率能不能跟得上，那毕竟他没有像好的公司一样那么大，更新频率能不能跟得上呢？这个也是个疑问。这个一非常依赖于这个社区的发力，第二个 bug 修复能力 也是因为这个组织的问题能不能跟得上，对，所以这都是一个问号。还好是什么呢？就是他现在基于的这个开源的这个 top 版本比较稳定，基本上没有什么大的问题，就在于这个更新频率，就他的发展到底是以什么样的目标，他更新的新的功能到底以什么样的这个 来出来，是大家投票还是是大家去提议，还是自己去发现呢？其实这个东西是非常依赖于这个社区的这个能力的，那我们就来看一下 openclaw 怎么去安装和启动来使用一下。 那 openclaw 在 这个 dlc 上已经有差不多三十 k 的 这个关注了，也是非常不错了，基本上每天也都在合并这个代码，也是在部署这个更新啊。 ok， 我 们来安装一下， 那安装的话非常方便啊，只要一行命令就可以安装了，安装完之后你输入这个 opencloud 就 启动了，那我们在这里输入 opencloud， 那 这边就会有这样的标识啊，然后启动完之后呢，第一件事就是去配置模型，因为它的一个最大特色就是可以配置不同的模型，那我们斜杠 proy 的， 然后在这边你可以 i 的， 然后这边呢有很多很多这种模型的一个配置，比如说像 deepsea， 那 么你就可以选择 deepsea， 然后呢它这边有默认的这个地址，那你直接输入你的这个 t 就 行了，输入完之后，配置完之后保存 ok 就 可以了，然后你还可以配置不同的，那么你刚刚已经配置了 deepsea， 是 吧？那么你可以在这个 model 里面看到，比如说我现在已经配置了这个 deepsea， 那么我还可以配置不同的，比如说我继续 pro i， 然后的话 add， 然后我再选一个， 比如说啊，比如说质谱，那么你就直接按 ctrl 键就行了，你看大家可以看到这个地址啊，这个地址其实是基于 openai 的 地址，不是 iso 的 协议的地址，所以它基本上重写了那个返回值的处理， 那我们可以继续，这边我们可以改成智普的这个模型编号五点一，这个密要是因为刚刚已经配好了，那你就点击 don 就 行了，那么就可以在 model 这里，你就能看到你的 这个这个智普的模型，那么你也可以去选择啊，不一样的模型，比如这个 啊，看到没有就激活哪个，激活哪个 provide， 比如说我现在要 deepsafe， ok， 那 我就 deepsafe， 那 现在你就是，那么你现在的模型就是 deepsafe 了，可以选择 flash or pro， 那 么你也可以切换不同的模型，那这里就可以配置不同的模型，那， 那除了可以去配置不同的模型之外，它这边还有个功能叫 agent loading 这个功能，也就是说你可以在这边配置，然后配置不同的模型，给它不同的子质人体。比如说 x pro， 就是 编程工具自带的探索代码库的这个子质人体， 那如果开启这个子整体，如果根据这个配置的话，开启这个子整体就会用这种，比如说像这个 d p c o v s fly 这个模型，也就说像这种探索代码库啊，这种比较耗时的，消了，耗费比较多了，你可以找一个比较便宜的模型， 那这个 plan 的 话，也就是说你启动了 plan 这个子整体，那么你可以选择一个比较好的模型，因为你毕竟要设定计划嘛，那这个计划是非常重要的，影响后面的整个执行的效果。还有这个通用的这个模型啊，你也可以设置一个好一点的模型，那这还有这个默认的模型， 那这个配置呢？我在这个 openclaw 里面去配置了，但是呢好像没有起效，还得去看一下它这个版本是不是有问题。但是它这个思路是对的，就是可以根据不同的功能，不同的子智能体，特别是系统自带的这些子智能体啊，来给它配置不同的模型， 那这样可以极大的降低成本。整个目前体验下来看的话，它这个还有不少的问题啊，是不太建议你在生产里面去用它这个编程工具。 然后呢，但是可以观望他的一些发展啊，因为防止后面 cloud 不 能用了，或者是出了什么问题，那么你可以使用这个 open cloud 来作为一个备用，但目前的话还是有些问题，他也是在发展过程中，大家可以持续关注一下。 ok， 那 本期视频就到这，希望这个视频对你有所帮助。
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02:02查看AI文稿AI文稿今天带大家深度吃透一款纯粹的开源 ai 编程项目 opencode。 首先我们先把它的定位讲透，很多人容易把它当成普通插件，当成 skill 技能包，其实完全不是一回事。 opencode 是 一款原生独立的 ai 编程智能体， 自己就是一套完整的运行程序，不用依附任何代码编辑器，也不用依附其他 ai 工具。这个项目由专业团队长期开源维护，设计初衷非常明确，就是解决我们用 ai 写代码的几个痛点。 很多工具只能用固定那一个大模型，没法自己换，大多都只能在图形编辑器里用，喜欢终端极简工作流的人很不习惯。还有最关键的隐私问题， 源码动不动就上传云端，私密项目根本不敢用。而 opencode 从根源上就定好了三大核心特质， 第一，终端原生优先，主打命令型，使用极简高效适配即刻和轻量化开发习惯。第二，完全模型中立，市面上主流的云端模型、本地部署的开源模型都能直接接入，随意切换。第三， 隐私做到极致，所有代码和对话全部本地留存，不用外传，还能离线干活，涉密项目也能放心用。你要分清一个关键点， 插件和技能都是依附别人的工具，只能做局部小功能。 open code 是 自带大脑、自带调度、自带权限管控的完整主体，能独立完成需求拆解、写代码、改代码、排查问题整套流程。不过这还只是它的表层定位， 真正支撑它稳定专业、可长期迭代的是它内部一套非常标准的分层架构。下期我们拆解 open code 底层架构，带你看懂专业级 ai 编程智能体的内部构造。
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02:24查看AI文稿AI文稿今天我们给大家介绍一个在 windows 下配置 open code obsidian 插件的一个问题，在 windows 安装下，它经常会报这样一个错，叫 不能找到 open code， 它让你重新去检查你的安装这样的一个问题。那这个问题后来我查了一下，它到底是什么原因造成的呢？我们可以看一下那个 open code obsidian 的 开源项目，这个项目里面它其实是支持 windows 的， 那么它支持 windows， 它必须要让我们装的是 open code 的 c l i 的 这样一个工具，那 c l i 的 工具它不是桌面端， 它不是桌面端，它是这样的一个工具，要不你装的是这个叫 n p m， 或者你装的是这个叫。我们一般 windows 建议安装的是这个叫 burn burn 的 这样的一个命令，那我们一起来看看它是怎么来装的。首先要装一个 burn， 再要装一个 obsidian c l i 的 这样一个命令，你要装这两个，那基本上就可以了。 好，那我们给大家来介绍一下。首先在 windows 上你要安装的是 node js 的 这样一个，那你可以到 node js 的 官网去下载 node js， 你 可以去下载一下，我们给大家看一下 node js， 你 可以下载 node js download 的 这个位置，你去下载 windows 版本的，你把它下载，下载下来之后你安装一下就好了。 安装完了之后，你要到 windows 的 这个命令行里面去，你可以安到提示符，通过这个 windows 加 r， 然后打 c m d， 然后到这样的一个命令行的环境里面，你去把这两个命令确认一下你是否安装成功了，比如说像我这个就已经安装成功了。好， 那么安装成功之后，再要安装这个通过 n p m 来安装泵打这样一个命令，打完之后你可以再去验证一下你是不是安装成功，这个也安装成功了。 安装成功之后，最后你再打这个爱的杠 g， 这个是全局安装欧邦扣的的这个 ai， 这个就是相当于装了这个欧邦扣的这样一个命令。行，如果它安装成功，你是可以看得到的，那如果这几条命令打出来都是对，说明你的安装就已经成功了，它等于是这样。好在 windows 里面它还有一个比较 不太好的一个地方，你要去找到这个 open code 的 点 c m d 的 这样的一个目录，你可以输这个 where where open code 的 点 c m d， 它会告诉你，你在这样的一个目录环境下，你把这个样的整个一个目录复制下来，黏贴到哪里就黏贴到这个环境里面来， 黏贴到这个 open code 的 这个要执行的这样一个 pass 里面来，你要把整个一个东西全放在这个里面来就可以了，你就 open code 的 杠这个 obsidian 的 这样一个插件就安装成功了。
38小工蚁
23:54查看AI文稿AI文稿在我们了解了 open code 是 一个什么样的东西之后，我们来学习 open code 的 安装和使用。我们回到下面这里， 他提到怎么样去使用 open code， 他 说最容易的方法就是去读它的这个简介。 我们接下来来读它的简介。首先在阅读之前，我想跟大家说， 呃，如果大家看到这种密密麻麻的英文，大家不要害怕，可以借助 一些翻译插件来进行全区翻译来阅读。当然也可以像我一样尝试脱离这个全区翻译的辅助，遇到不明白的词再逐词翻译， 这样有利于培养我们的英语水平，达到不借助中文辅助就可以阅读文档，更好的理解这些东西他怎么去用。将来如果说出了更好用的东西，或者说其他的一些东西，我们可以快速的去阅读他，去使用他。 好的，接下来我们继续阅读。首先它的简介，又把 opencode 是 什么给说了一遍，咱们直接跳过这里，它有一个前提条件， opencode 推荐我们在终端使用的时候去装一个现代化的终端模拟器。呃，它给了四个例子。 呃，在这里我要提的一点是，其实不装这个终端模拟器也是可以去使用的。像我的话，在 windows 中我觉得必要装的是这两个东西，一个是 omepose， 这个的话是终端美化软件， 它可以美化我们的终端，让它看起来更好看一些。然后也能显示一些其他的呃状态，如我当前的电脑内存使用情况，比如说我在 vs code 里面去使用，它可以显示我当前项目的分支 note 版本， 我觉得这些东西还是挺方便的吧。还有一个的话就是 windows 的 power cell 七啊，装这个的原因就是因为我们在终端中使用，使用这个比较新的 power cell 能够防止出现一些呃，意外吧， 在我用 mac 的 时候，我就只装了一个。嗯，这个 omzsh 就是 也是一个终端美化软件，但是是在 mac 上用的， 呃，其他的我就没有再装了。当然，像他提到的这个终端模拟器的话，我尝试装了第一个，但是我没有深入的去用它，我只是把它当做了一个管理我这些终端的一个工具。 好，我们接着往下阅读它。这里提到 api keys， 对 于大模型提供者你想要去使用的这个意思，就是说你应你应该要准备好你要用的大模型提供者的 api key 了，就是方便我们去接入大模型。 接下来就是安装教程，这里安装它提供了 node js。 像我的话， 呃，前端开发工程师就常会用到 npm 来安装，或者用泵来安装 pnm 这些东西。 呃，在这里的话，我推荐使用泵来安装。因为像我们如果在工作过程中通常有很多个项目，这些项目没有办法保值，保保，保证 note 版本是统一的。所以虽然我们通过 nvme 来进行 note 版本管理嘛，但当我们切换 note 版本之后，它的一些全局库就会失效了。 所以我在这里还是推荐大家用 boom 来安装。呃，它这里也提到了 macos 和 linux 的 安装方法。 当然我还是比较推荐用泵来安装，因为它这里提到了它说我们推荐用 opencode type 来安装最新版本的这个 opencode。 因为，呃，像我们用 mac 的 话，它通常都是用 homebrew 来安装的嘛，但是 opencode 的 版本是由 homebrew homebrew team 来管理的，所以它更新的频次是相对于。 呃。 open code 的 更新频率是慢的，它没有办法保持到实时更新，所以它推荐用这种方式呃去安装。呃，但我的话通常就是用泵来安装。 这里有提供 linux 安装方法，还有 windows 安装方法。当然我们可以使用。呃，比如说用 npm 来安装，直接复制，然后在我的终端里面运行就可以了。 它这里还提供了 docker 的 安装方法啊。但现在我们还接触不到 docker， 所以 就不提了。它这里说。它这里也推荐我们去用泵来安装，也可以用一个二进制包，它也发布了 二进制包的形式，我们可以直接去下载，然后去通过这个去安装。接下来就是它的配置了， 我们先来读一下它的。呃，基本使用，你可以使用任何模型提供商通过配置它们的 apikey。 这里就是教我们来如何接入大模型。 如果你是比较新的，就是说如果你最近呃没有用过这个大模型提供商，或者说用的比较少，它是推荐你去使用 open code 自己的，就是我们之前提到的正团队的。呃，服务。 呃，这里又提到了它是经过精心挑选，严格测试和验证的。呃，他们团队自己去测试过的， 当然也可以算是一段广告吧。呃，这里提到的是之前在推特上看到的有一个老外。呃，他在十五天之前就申请了这个，但是还在排队过程中，所以说这个的话， 如果要买的话，不知道要排到多长时间，如果大家有兴趣的话可以尝试一下， 这里就教我们如何去连接大模型了，让我们去跑这个 connect 命令在终端里面呃，这里它有一个势力，就是教我们如何去连接 open code， 这里让我们输入杠 connect 的 命令，然后去选择 open code， 通过登录 open code 实现认证， 添加自己的预算细节，并且复制我们的 a p i t 粘贴进来就可以使用了。这个预算细节就是我们要为大模型花多少钱， 我这里给大家演示一下呃我使用的方法，因为我使用的提供商是 github 的 github 啊，所以我来演示一下 github 的 接入如何接入。 首先我们运行 open code， 我 们通过杠 connect 来选择我们要接入的提供商，在这里我选择的是 github， 当然如果你有其他的呃订阅，也可以选择其他的， 在这里它会跳出来一个链接，让我们去呃登录 github， 然后输入这串代码， 比如说像我现在他给我，他让我输入六幺九二 b 六 d d， 然后我在这里输入六六幺九二 b 六 d d， 这样之后就可以看到 open code 的 请求这个 get up 的 验证，然后我们允许就可以了， 之后的话我们就等待它响应一下，这样我们就连接到了 github 聚合的服务，现在我们就可以选择默型了，比如说我现在选择呃 cloud 四点五， 当然它之前也提到了，就是说 then 它会提供一些免费的模型，所以我们可以看到它有一些免费的，像最新的 kimi k 二点五，它也是免费的，后面的话是显示了它的提供商， 我们接着往下阅读，说实话现在你已经配置了提供商， 就是我已经配置了 code， 然后我可以去导航到我的项目里面去使用它。 通过 cd 命令在这里的话，通常我使用 vs code 直接打开项目，在终端里面就直接跳到了这个项目的根目录，所以我们通常的话就是在编辑器里面去起一个终端来使用它。 在这里我们运行 open code， 它这里提到了接下来抽象 open code 对 于项目跑下面这个命令。杠杠 init， 呃，杠 init 就是 抽象嘛。 呃，它将会让 open code 去分析你的项目，并并且创建一个 agent md 的 文件。呃，在你的根目录里， 呃，你应该把这个 agent agents 点 md 文件提交到你的 get 上，它帮助 opencode 去理解你的项目结构。呃，和你的编码风格 在这里我们来试一下，我可以选择一个模型，任意想要的模型这里我选择新出的 kimi。 二点五，通过杠 enit 来生成 agents 点 md 文件， 这里可以看到它已经在分析我的项目，然后来编辑这个 agents 点 md 了， 因为我用的是 plan 模式，这个之后会讲他想要查看我的项目列表，我这里直接允许他查看。 因为我已经生成过 agent 点 m d， 所以 它已经识别到我虽然重命名了名，但是它已经看到我已经生成过了，所以它现在在思考可能是要替换或者说帮我修改名字之类的。 ok， 它这里可以看到现在我已经有一个理解的这个代码库，我可以看到已经有一个 agent 复制点 md， 里面有一个好的内容，让我来创建并且改进它更好的这个 agent 文档。通过我的分析，然后他这里又询问我想要编辑 agent 点 m d 这个权限我直接允许。 好的，现在他就已经把 agent 点 md 文文件给生成出来，这就是他对我整个项目分析之后的一些规则约束。 这样之后如果我再调用 ai 模型去执行一些命令的话，他就会根据我这个 agent 点 md 去约束他的一些行为。好的，我们回到页面 这里，他说你现在已经准备好去使用 opencode 在 你的项目里面工作，你可以去问他任何问题。 如果你是比较初次或者说比较新的去使用这个 ai agent， 也就是说我是一个新手，他给你提供了一些例子去帮助你。 呃，询问问题，你可以问他问题去解释。呃，使用 at key， 就是 说使用 at 符来绑定某个文件，然后去询问他。这很好地帮助你去理解代码库的一部分， 比如说某些场景上，比如说在公司中一个团队里。呃，别人写了一部分代码，但我不理解那部分代码是什么意思， 我就可以把这部分文件呃交给 ai， 让他来帮我分析这个文件是什么内容。呃，接下来我演示一下。呃，首先我来创建一个 text， 我 在里面输入这是一段格式内容， 然后我让 ai 来读这段文件，帮我解读一下里面的内容是什么。 好的，这里就可以看到他说这是一段测试的文字内容，我这里写的是这是一段测试内容，他就能够理解我这个文件里面是什么意思，因为我是让他解读的，不是直接输出的内容。 好的，我们接下来再看。呃， add features 添加功能，你可以告诉 opencode 去添加一些新的功能。对于你的项目， 我们通过呃问他去创建一个计划，呃，在这里的话创建一个计划， open code 有 一个计划模式，嗯，它是禁用了一些能力去。 呃，这里说 open code 有 一个计划模式，这个模式禁用了它的修改功能，也就是 edit， 并且它告诉你如何去实现这个功能。这个是一个什么意思呢？就是说它不会去改你的代码，而是会去列出来一个计划，告诉你怎么去改。 切换模式的话，通过 tab 键，然后你将会看到呃角落右下角有指引， 但通常我们切换 tab 键的话， 我们可以看到它的话 是模式变了，然后对他说现在让我们描述我们想做的东西，比如说他也给了一份东西，比如说我想让他做的东西。我，我想要创建一个 user 描照。 实际上这个 play 模式我们刚才也看到了，它不是说禁用了这些功能，而是说当它要调用这些功能的时候，它会去询问你，它可不可以这样操作。 在这里它给了我一些建议， 在这里它把计划列局好了给我们， 它这里提示需要明确的批示之后才会开始实施啊，因为为了演示我就不做这个操作了。 你可以给 opencode 足够多的细节去理解你想要干什么，就像你的团队 的初级开发工程师一样，就像你去跟你公司的初级开发工程师交流那样，去跟他交流。这里有一个提示，说给 open code 足够多的上下文和例子，让他更好的去理解你想要干什么。 下面就是呃迭代计划，就是说我制定了一个计划之后，一旦他给了你一个计划，你可以给他反馈，或者说增加增加更多的细节。像他这个例子，这样 他这里提示到呃拖拽图片到终端里面可以呃给他作为提示词，给他提示给他这个意思就是说我可以把我的图片直接拖拽给他，我给大家演示一下， 我将我的图片直接拖拽进来，这样他就能够读到我给的图片或者说文件。这样 下面是 build the filter 构建功能，这里就用到了刚才的另一个模式， build， 通过 type 进行 switch 切切换，然后告诉他，呃，听起来不错，就这样干吧，就这样改吧。 这里有一个 make change， 一 小段直接了当的去更改。你可以告诉 encode 直接去构建，不需要去 review 计划里面的东西。向他提供了一个例子， 你想要确定你提供的更多的细节给这个 open code， 使它做出来正确的更改。因为如果我们没有提前计划的话，我们必须在上下文或者说明确地在对话里告诉它，我要怎么怎么改， 然后直接通过 build 去构建就可以了。除了上面两个操作之外，它还有一个按按 doink 操作，意思就是撤销的意思， 就是说我当我们告诉我们 coco 去做一些更改，但是他做出来的东西不是我们想要的，我们就可以通过安卓操作来撤销这次更改，并且重新修改我们给的内容，让他重新生成一次。 这里还提到你可以跑多次 n 度来撤销多次更改，或者我们可以使用 read 这个命令来让它直接重新生成。好的，现在我们来实操一下， 帮帮我。把 text 加 t s c 的 内容改为，我已经学会了 open code 的 基本使用，跑到这里，他在读我们的文件。好了，现在他已经把内容给改了。 ok， 现在 ai 执行完成，我们执行按住操作，这样我们就将上次的更改给撤销掉了，这里也还原回到最初的内容，然后我们的提示词也变回了，这样我们再交回撤，我们再执行一遍， 我们看到它已经给我们修改了，并且执行完了。这里它显示按 ctrl 加 s or 或者锐度操作，可以重新去 start。 呃，但要注意的是， ctrl 加 s or 或者锐度操作，可以重新去 start。 呃。但要注意的是 ctrl 加 s 再按 r， 我 们来实操一遍。 好的，现在他就执行了锐度操作，就又还原回来了。但是我没有在斜杠命令上找到锐度操作。我不知道这是，呃。怎么回事，呃。但目前可以知道的是，我们可以通过快捷链来处理。 ok， 咱们接下来看下儿功能，就是这段对话， open code 可以 将它转化为一个链接，让你来分享给你的团队。 嗯，并将这个链接复制到你的剪贴板上面。呃。对话默认是不分享的，所以说只有当我们执行 share 的 时候才会去分享。当然这也有一个例子， 呃。我们直接实操一下就可以了，通过斜杠 share 命令。 好的，现在这个 share 命令已经执行完了，显示到已经 copy 到我的剪切板上，我们直接搜索打开 就可以了。这段就是我刚才的对话内容， 这里他说你现在已经是一个 opencode 的 专家了。呃。去定制你自己的。他推荐我们去设置一个主题，自定义的快捷键，配置一些代码格式，创建一些自定义的指令，或者说， 呃，围绕这个 opencode config 去做一些定制化。 到目前为止，我们的安装和基本使用已经介绍完了，下期的话我们会介绍 config 里面的内容，来教我们如何去配置 open code 的 内容，实现自定义。
154Guoxk
00:27查看AI文稿AI文稿震惊了！ ai 编程现在已经不是选 collog 的， 还是 codex 这么简单。这个项目叫 oh my open agent 给 top 当前约五十七点七 k stars chris 一 天前同步还有五十七点四千 rise 周榜给到三百六十五 stars day。 他 想做的是 agent harness， 把 cloud code， codex， cursor， open code 这些工具编成一条生产线， team mode， ultra work， hash and code added l s d 和 a s t grip 全都围着一个目标，让 ai 不 只是回答，而是并行干活。关注我，每天带你拆一个正在爆发的 ai 新趋势！
1526林夕AI
00:59查看AI文稿AI文稿最近有个开源项目火了，叫 open c r y， github 上四天就涨了八千星。他干了一件什么事？他把任何网站和应用直接变成命令行的工具？你平时刷 b 站，光直呼看小某书，这些本来要点来点去的操作，现在可以直接变成一行命令， 甚至可以直接通过 skills 交给 ai 去调用。你在 code code， open code， open crottt 使用的时候， ai 直接读取这个 skill 文件， 瞬间学会调用。它的原理就两样东西，第一，用 chrome 的 c d p 协议，直接附用你的浏览器登录状态。第二啊，一层适配器，把网页的接口翻译成命令行的参数， 没了，不存你的密码，也不存你的凭证，所有的数据都在你本地跑。已经有五十多个平台内置的适配器了，甚至连 ctrl shift、 gpt、 note 这些桌面应用都能控制安装，有多简单呢？看这个直接交给油喷扣的。 所以， open c l 本质上不是一个工具，而是在干一件更大的事情，它把整个互联网变成 ai 的 工具箱。
1185建斌聊AI
01:22查看AI文稿AI文稿来看一下最新一期的这个大模型掉流量排名，很有意思的是小米和菊花纷纷跌出了世界前二十，根本在这个榜单上连看都看不到了。但我说的是千问啊，我说的是千问这个免费的那个什么天才姚顺宇在腾讯那边做出来的，但因为免费，所以说他排到世界第一， 我们可以看下他不免费之后还能不能保持在世界前二十这样。我意外了，这个 kimi 二点六他居然排到了世界第二，他可是收费的，我感觉他的这个编程能力是不如这个 gm 五点一的， 但是可能智普这边太缺卡了，他的那个扣丁 play 根本就是买不到，每天早上抢都抢不到，这调用智普很容易出现那个四二九的报错，所以我感觉他可能是 kimi 可能吃了这个的优势，现在智普卡这张卡不够，所以说 kimi 的 可能这张卡比智普要多一点，所以他那边调用量才这么多。 大家觉得呢？你们觉得这个 k 二点六好用还是智普的 g l m 五点一好用呢？我感觉后面迷你麦克斯他这个主打的这个量大管饱， 你说便宜性能还勉强过去，但我觉得这个 deep sink vs flag 出来之后，这个二点七基本上是没有升值空间了，因为它也是一个性价比极高，量大管饱的一个模型，而且效果其实我感觉是要比这个 m 二点七好的。 m 二点七其实非常拉垮，根本做不了变成 的，哪怕你在养龙虾里面使用它，它也往往能把你的事情搞砸掉，所以说这个大家千万要避雷。
2385教你宇宙级AI编程（求关注）
00:33查看AI文稿AI文稿有人说 opencode 的 购套餐啊，这个我早在用，好处呢，它是可以用到国产的最新的模型，只要出最新，它立马就会接入到它这个购套餐里。 但是不好的地方，它其实本质上也是按 token 来计费啊。我跑了两天，基本上一半的额度就已经跑完了。就如果你是正常的任务来跑或者编码来用，肯定是用不完的。 但是如果像我一样你跑任务，其实它这种 token plan 根本不耐用，这是跑了两天的额度。我的任务是用来生成代码，然后不断的测试，生成代码，不断的测试，然后不停的去跑，跑了两天就这样。所以你们可以试试看啊。但最划算的其实还是 token plan， 这个相当于 token plan。
231互联网老实人
07:47查看AI文稿AI文稿这节我们讲下 ai 时代的需求分析和目标定义，也就是所谓的规范驱动开发。讲完咱们直接实操一下，这是今天大概的内容。 首先我们要意识到一个问题，需求分析阶段和之前完全不一样，之前我们需要把用户需求收集过来，然后再整理翻译细划，现在只需要关注目标和边界约束就行。做一个东西出来也比较简单，但是引入了新的问题，虽然你可以简单的描述，然后交给模型自由发挥，睡一觉就干完了，但干出来东西实际上是不可控的， 也就是我们目前高不高兴面临的困境， i 键的猜不透，或者说猜错了你的意图。还有的话就是 i 的 编码速度实在太快了，如果不控制代码的一个商征，之前我们古法编程的时候，你想弄出一座石山，怎么也得半年，但是 i i 的 话一周就可以。规范驱动开发的核心洞察是把你的意图文档化，让规范成为这个执行的一个依据， 发现问题，解决问题。我们软件行业的方案实在太多了，什么 d d， d d d d d d d d， 今天咱们采用的是 s d d， 写好规范文档，再让 iint 开始开发 s、 d、 d 四个阶段，首先定义我们的目标和边界，然后制定我们的方案，然后把方案拆成小块的任务，最后让 i 干活，我们验收就行了。咱们今天实战的话，先把第一步干了，其他放在后面， 这是可选择工具，现在可选择工具太多了，大多数的话都是整体解决方案。然后咱们今天实战选择的是 superpowers， 如果你是个人开发项目，建议就是 superpowers 或者 gsd， 开放性的问题我就不给大家念了，直接开始今天的这个实战环节， 我们先创建一个文件夹， 我们这次选择的这个实弹工具是 open code 的， 至于为什么是 open code 的， 呃后面选型那节再讲，今天就不过多隐身了。今天我们主要是规范驱动开发的一个实弹，说白了就是生成一个呃规范文件，让 iint 根据规范来干活。我们采用 superpowers 的 涂抹风暴技能帮我们去生成一个规范文件， 这个模型的话要选这个智力高一点直接输入，我想创建。 其实前面已经说了， ai 时代的这个需求分析比较简单，就是把你的这个目标和边界想清楚，说明白。我这里已经已经想好了，就是要采集这个热门的网站，然后放到某个文件夹中，然后我必须支持这个 mini 行，因为我后面需要给 edit 去做一个使用， 这边的话，它会自动帮我们加载 superpowers 的 一个头脑风暴的技能就是这个，可以看一下我们的 skills 的 话，需要一个呃 mini 行，然后同时需要一个 gui， 我 们就不做 gui 应用了， 打就行了，因为呃设置桌面壁纸的话和这个烧录系统是相关的，并且我们有很多别的插件可以去控制，直接就是采集就可以， 可以看到它给我们推荐了一些方案，然后选型这一块的话，我们这个工具使用 brush 这一块的话是这样，这一块这个选型，呃如果说你是个前端开发，或者说呃你有一个外部页面的话，建议使用 node js， 然后如果说你的这个工具涉及到 ai 相关的库的话，建议使用 fast， 如果说你是个存银行工具的话，使用 rest 会比较好一点，当然你也可以按它推荐的来。 这边的话， rest 这个学习曲线已经不是我们自己去写的，无所谓。 下这个归零文件计划的话，我们先不做，放到下一节， 那就看一下它的这个规范文件项目名称、用途、技术段，然后我们的一个核心功能，下载管理、配置管理 很不错，这节就到这里，下节我们做计划和选型。
418晴天AI实战
04:47查看AI文稿AI文稿codex、 cloud code、 gemini、 openclaw， 这四个工具究竟在什么场景下是适合的？在什么场景下又需要互相串联起来？今天这个视频不废话呃， 我将会带着大家去看一下我日常是怎么去使用的，把这些经验也分享给大家。首先呢，我们可以看到啊，这四个工具呢，其实有各自适合的场景，比如说 codex， 它其实适合去抓取一些信息，去做一些批处理和定时任务 啊，或者说去要逐步推进一些步骤的时候，它可以开启这个全自动化的流程。那么 cloud code 呢，它可能会更加偏向于去写一些底层的代码，或者是去编写一些 skill 啊，尤其去适合去做一些打底层的一些能力。 那么呃，这个 openclaw 呢，它更加适合去把人啊，还有设备以及我们自己的这些 agent 和 skill 串联起来，可以在一些出差路上，或者说你在不方便去使用电脑的时候， 采用这个 openclaw 去把一些任务推送到对应的我们这个手机的飞书啊，钉钉啊，或者是用这些外部的这个沟通工具去给你的这些智能体去下一些这种指令。那么 germina 呢，其实它会在文本转 啊，这个图片或者图片转文本的这个方面会比较强，所以说呢，他可能会适合去生成一些图片，或者去生成一些设计稿。好，那以上呢，我们简单的做了一个了解，包括我现在的这张屏幕，其实也是用 啊这个 codex 帮我写的啊。那么 codex 呢，其实在这方面抓取信息，输出一些网页其实也还是非常强的，最关键的是它的这个费用也比较便宜，所以那我们用一个案例来看一下，举个例子 啊，比如说我们要去看生成一个这个 ppt 啊，生成一个 ppt， 那 么一共呢会分为五个步骤，第一个步骤呢，可能要去做一些信息的抓取，是吧？然后去做一些定时任务，那这个时候呢，可能会是要需要用到就是 codex。 举个例子，比如说啊，我现在这里呢，就会有一些定时任务啊，给大家看一下。比如说呢，我会去抓取每天的一些早报，比如，比如说在这里 啊，每天都要去按照我自己定的这个标准去执行这些，去抓取一些早报。那早报的这个啊，效果呢？给大家看一下啊，举个例子，比如说啊，这些，呃， 这个每一天的这些新型的科创版的一些这种，呃，关于 ai， 关于人工智能、关于商业航天的一些新闻或直接推送过来。那么后续呢，还会有一些 github 的 一些项目，那它的这个任务呢，是完全自动化的再去做的啊，完全自动化， 也就说首先我们可以用这个，我们可以用这个，呃呃 codex 去做一些自动化的任务啊， 其实这样，那么除此之外呢啊，本身啊，就这些 skill 啊，这些 skill 可以 用 cloud code 直接进行编辑啊，直接进行编辑， 或者说我们打底的去做一些这种小的网页，或者是去做一些这种生产化系统的时候，可以用 cloud code 来去完成，因为它呢本身也可以去支持一些啊， s d d 就是 spot coding 啊，不像是原本完全之前的 web coding 这种方式。那第三个呢？是 codex 啊，第三个是 这个 codex 呢，它其实可以将前面的这两个东西串联起来，举个例子，比如说我们之前的一些这个网页的一些输出，还有一些文章或者是一些早报，其实它可以把这些 skill 和我们前面抓取到的信息做一个串联。那第四步呢， 可以根据这些早报和抓取到的信息，去让 notebook lm 去帮我们生成一些 ppt 啊，然后举个例子，比如说我们做到的一些 ppt， 大家可以看一下 啊，比如说这个也是我们之前做的啊，这个一些 ppt 的 一些啊，效果对吧？啊，它的这个效果还是非常不错的， 给大家看个大概啊。那么最后呢，就是如果你正好也是在出差途中啊，那么这个时候你可以用这个 open club 去接入到你的个人微信，飞书钉钉、企业微信等等，然后去把这个信息给你推送过去，或者说你不太方便查看电脑的文件，那你就直接让这个 啊，你的这个龙虾去帮你把这部分内容抓过来。所以以上呢，就是呃，我在使用了这么长时间，这个这几个工具给大家去做的一些总结啊，如果说有问题或者是想要去交流的话，也欢迎大家在评论区或者私信啊，谢谢，拜拜。
278数字哥聊AI
07:42查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，欢迎来到今天的深度解析。说实话，咱们现在用 ai 辅助写代码的方式，真的正在经历一场彻头彻尾的大洗牌。今天我们要来拆解一个非常有意思的东西，它叫 opensback， 这是一个轻量级框架，它给 ai 编码助手圈子带来了一个新概念，叫做规范驱动开发，也就是大家常说的 s、 d、 d。 咱们先来聊聊这个，大家肯定都遇到过这种情况，你让 ai 在 一个已经跑着的县城项目里加上一个新功能， 结果呢？得到的简直就是一场灾难对吧？一堆毫无逻辑更能跑不通的面条代码， 你想啊，让 ai 在 没有任何明确规范的前提下写代码，那就跟连图纸都没有直接让包工头盖楼一样，它只能靠猜。而在咱们程序员的世界里，猜测往往就意味着极高极高的风险。 所以为了搞定这个痛点，今天咱们的路线图非常明确。首先聊聊 ai 编码到底难在哪？然后看看 openspec 的 s、 t、 d 核心理念，接着咱们把它和其他工具做个横向对比，之后带大家跑一遍实战的五步工作流。 最后再分享几个进阶的成功小技巧，好的直接进入第一部分。 ai 编码的困境，特别是当你的需求全都只存在于长长的聊天记录里的时候，这其实是个超级大坑。 在没有规范的情况下，你丢给 ai 的 提示词往往是很模糊的，导致结果完全不可控，甚至他一生气把你现有的代码库结构都给你改废了。 你想，当你完全指望一个很长的聊天记录去管理一个从 e 到 n 的 迭代项目时， ai 是 非常容易断片丢失上下文的。这就是为什么平时让 ai 写个贪吃蛇小游戏感觉惊为天人，但一进到你们公司复杂的真实项目里，他就立马拉跨的原因。 这就引出了我们的第二部分，也就是 opensback 想要解决的核心， s、 d、 d 理念。 简单来说，就是怎么把你的想法和 ai 的 执行力完美对接起来。它的核心口号其实就这几个字，在构建之前达成一致。听起来是很简单的一句话对吧？但绝对是个真正的游戏规则改变者。 也就是说啊，不管你是人类开发者还是 ai 助手，在哪怕一行代码被敲下去之前，双方必须要对具体的规格说明和架构设计完全对齐。这种方法非常暴力且有效地掐断了 ai 的 瞎猜，给你带来真正的确定性。 那么放到现在的工具生态里来看， open spike 到底是个什么段位？咱们进入第三部分对比一下。 你看这张表就一目了然了。像 gitop 出的 wspiket， 东西是好，但是太厚重了，有革重严格的阶段限制，它其实更适合那种从零到一的全新项目。 阿玛索的 qo 呢，又把你死死锁在了他们家的 ide 和特定模型里，如果咱们什么都不用，那纯粹就是一团乱麻。 而 openspec 呢，它刚好踩在那个最舒服的平衡点上。它不仅清亮，专为从 e 到 n 的 项目设计。最觉得是它不挑工具，原生支持了包括 colode、 code、 cursor 甚至 codex 等等二十五种以上的 ai 助手。灵活性拉满理论听完了，咱们直接上硬菜。 第四部分，在现有项目里，这套五步工作流到底是怎么跑起来的？你看，就是整个流程的视觉路线图，他把添加新功能这件事拆解的非常结构化，提议、审核、实施、验证。最后一步是归档，咱们一步一步拆开看。 第一步提意，打个比方，你现在手头有个现成的 ios 番茄钟应用，你想加一个自定义专注时长的功能，这时候你就敲一个命令，叫做斜杠 ops x 冒号 propose， ai 马上就会去扫描你整个项目现在的代码，然后给你起草一份非常详细的计划。这份计划不仅有需求，还会找你澄清细节。比如 a， 你 这个自定义时长最大允许填多少？是一百八十分钟吗？ 交互是用滑动条还是文本框？所有的东西都在这个阶段被揪出来，定义清楚， 然后进入第二步审核阶段。这时候啊， ai 已经把写好的 markdown 规范文件甩给你了，你就在自己平时用的 ide 里直接看。 这里最爽的一点就是，任何没有死板的限制，你可以自己上手去改这些文件，或者直接用大白话让 ai 去微调，直到你觉得这份施工蓝图完美无缺为止。这就是咱们刚才反反复复强调的，人类和 ai 在 规范上彻底对齐。 蓝图定好了，接下来就是见证奇迹的第三步实施，你只需要敲一行命令，斜杠 ox x 冒号 apply， 因为之前有了那份你亲自点头批准过的规范文档垫底， 现在 ai 终于可以安全按部就班地自动写代码了，他绝对不敢再去放飞自我了，而是像个老黄牛一样严格照着商议好的任路清单一行行写，这种零猜测的确定性真的太让人安心了。 代码写完了，第四步肯定就是验证了。回到咱们的番茄中，你要做的就是在你的开发环境里跑一下，看那个全新的自定义时长菜单出来了没有？ 点一下开始，看看他到底有没有乖乖按照你设定的，比如四十五分钟开始倒计时，确认代码表现跟文档里写的一模一样就行了。 最后第五步，归党。这部简直就是强迫症的福音，当你运行归党命令的时候，他会把刚才完成的所有变更和归换自动合并到项目的主架构文档里。 这不仅留下了一份完美的审计追踪记录，还顺手把你的工作区打扫得干干净净，马上就能迎接您脑子里冒出的下一个绝妙点子，哪怕你们团队里每个人用的 ai 助手都不一样，整个协助也能保持得清清楚楚。 好的，最后，我们来看看第五部分，给想要马上动手试试的高端玩家准备了几个进阶避坑小技巧，帮你把 ssd 的 威力压榨到极致。 首先，基础建设要搞好，确保你的环境， note g s 版本在二点零一、九点零或者以上。 其次，模型千万别扣门，因为这种拆解需求的工作非常吃逻辑，官方强烈建议你换上具有强推理能力的顶配模型，比如 clod ops 四点五，或者是 gpt 五点二。最后，也是极其容易被忽略的一点，划重点了啊，注意你的上下文卫生。 在启动第三步，也就是施舍写代码之前，顺手清理一下之前的聊天窗口，给 ai 一个纯净的环境，它才不会被之前的废话绕匀。 好了，咱们今天的解析就到这里，既然先对其再动手，这种方式能够把曾经那种像开盲盒一样的 ai 写代码过程变成一种真正可预测的工程化体验。那么问题来了， 你今天终于敢把哪个之前连碰都不敢碰的高风险功能放心地甩给 ai 去帮你实现了呢？ 别再让 ai 靠猜给你写 bug 了，赶紧把规范驱动开发用在你的复杂项目上试试看吧！感谢大家的收看，咱们下次深度解析，不见不散！
89鲁大猿
02:57查看AI文稿AI文稿最近 github 上有个很热的项目叫 opencode， 它的定位不是一个普通聊天机器人，而是一个开源的 coding agent。 简单理解就是它想让 ai 真的 走进你的开发流程，帮你写代码、改代码、读项目、跑命令，甚至处理一些比较完整的开发任务。如果你平时已经接触过 cloud code code、 dex 这类工具，那你会更容易理解它的方向。 这几个东西本质上都不是问答型 ai， 而是干活型 ai。 区别在于大家对模型、工作流、权限控制、集成方式的设计不一样。 open code 最大的看点之一就是它是开源的，这意味着什么？第一，很多开发者会更在意它能不能本地部署，能不能自己掌控数据和环境。 第二，开源项目往往更容易被二次开发，被接到自己公司的内部流程里。第三，对于国内团队来说，很多时候不是能不能用，而是能不能接近现有开发体系里。这一点 open code 的 这种开源 coding agent 就 很有吸引力。那它适合什么场景？我觉得最典型的就是这几类。 第一，日常写代码，比如你让它先搭一个功能骨架，或者根据需求生成一版初试实现。这类任务最适合让 ai 先把六十分的基础版本做出来，人再去补细节。 第二，改 bug 和重构。很多时候你不是不会写，而是懒得在一堆旧代码里翻来翻去。 open code 这种工具如果能先帮你读仓库，定位问题，再给出修改方案，效率会高很多。 第三，理解陌生项目，尤其是接受老项目的时候， ai 如果能先帮你总结目录结构、主要模块、关键调用链， 上手速度会快不少。第四，执行开发任务，向跑测试看报错，根据报错继续修正。这才是 coding agent 真正和普通大模型拉开差距的地方，因为它不是只会说，而是尽量接近会做。当然，大家最关心的还是它和 cloud code code 到底有什么差别。 但从项目定位上看， opencode 的 核心优势更偏向开源和可控。也就说，如果你希望工具更透明、更可定制，甚至更适合接到自己的本地环境里，那它会更有吸引力。而像 cloudcode 这一类产品，很多人会更看重它的成熟度、模型能力和整体体验。 codex 这类工具， 大家更常讨论的是它的工作流、集成和使用门槛。所以真正的差异往往不是谁能不能写代码，而是谁更适合你的开发习惯。如果你是个人开发者，可能更在意上手快不快。 如果你是团队开发，可能更在意能不能本地部署，能不能管权限，能不能接内部仓库。如果你是重度 ai 编程用户，可能最在意的是它是不是足够稳定，能不能少出错，能不能真的帮你省时间。至于本地部署体验，这也是 open code 这类项目最容易被关注的点，因为国内很多开发者会天然关心三个问题， 能不能离线或半离线用，能不能接自己的模型？这问题目前有些还需要待核实，但只要他把开源和可部署这条路走通，传播力就会很强。 我自己的判断是， open code 代表的不是某一个工具的胜负，而是一个趋势。 ai 编程正在从辅助问答走向直接参与开发。以后大家讨论的可能不再只是我会不会写代码，而是我用哪一个 ai 编程代理能把代码更快更稳地做出来。 所以，如果你最近也在看 ai 编程工具 open code 值得关注，它未必是唯一答案，但它很可能会成为开源 coding agent 的 赛道里一个很有代表性的样本。
00:44查看AI文稿AI文稿openclore， colex 以及 cloud code 目前的学习成本最低的办法就是用 deepsea 的 vise flash 以及 vise pro， 明白吗？如果你们现在还没有去学习的，赶紧去用起来，去学习起来， 然后学一点 python 的 底层代码逻辑。目前为止，我跟你们讲，你要会一点点代码，你就可以有很多机会，而且现在未来已经到来， 赶紧去学习起来好吗？如果你们有不懂怎么部署，不懂怎么维护你的智能体，以及不懂维护你的后台后段文件 代码逻辑混乱评论区啊，留评论告诉我，点一个关注啊，一个关注就行了，然后我这边免费给你回答，无论你问什么问题，我都可以回答到你。
17罗兰工牌