AtomCode功能演示

id 社区推出了一个不一样的 ai 工具，叫 ai code。 刚开始我以为，哦，又一个 ai 编程工具，但识色后确实很惊喜。这是基于纯 ras 构建原声，支持国产纳姆型完全开源、掏空限免的 ai 开发工具，没有桌面图标，只能通过终端启动。看到这里先不用慌，我一个文科生，用起来也不费力，但 开终端输入一串脚本就能安装。在之后的使用过程中，发送 item code 即可启动，然后就能看到对话框了，输入自然语言即可开始执行任务。我先是随便发送了一条指令，让他生成一个贪吃蛇小游戏。你看，这也是我安装这个工具后发送的第一条指令， s m code 给到结果挺惊喜，生成的游戏界面竟然没有一点 ai 感，而且我的指令中也没有要求他提供什么样的功能，但他把控制键分数都标注上了。同时贪吃蛇的运动速度越来越快，这点也最符合贪吃蛇的经典玩法。接下来我想到了一个更实用的创意， 直接丢给他一句话，帮我创建一个对二框素材生成网站，对二框的宽度、高度、颜色可以自由调整，可以保存到本地。结果你看，不仅页面结构完整，连对二框圆角、边框宽度、旗袍尾巴这些我没有提到要求，也帮我设计好了。不过我发现一个小问题，对二框内的背景颜色无法调整。 那就继续提问，目前的网页有问题，对二框内的颜色无法调整，请修复。随后他就开始检查自己写代码了。 再来看修复后的网页，第二框内的颜色已经可以自由调整了，以前做这种东西需要产品加设计加前端，现在一句话顶多来回改几次就完成了。如果你也有一些新鲜有趣的想法，都可以丢给他试试。

关于宝马编码软件在手机端无法连接问题，今天给大家做一个详细讲解。首先你得准备一部安卓手机和一个 internet 连接车辆的 obd 专用线，再配合 otg 转接线连接手机。打开你的手机，找到手机系统版本， 双击版本号即可激活开发者模式，根据机型不同，操作都类似。接着找到开发者选项，打开里面的 usb 调试模式，此时使用线缆对车辆与手机连接后给车辆通电，无需启动，确保车辆处于通电状态。 然后返回找到网络，打开以太网共享。这里给大家详细介绍一下为什么这样操作。主要是手机与车辆连接式，通过内网在本地局域网里面 进行连接，如果你的网络没有打通有阻碍，肯定是连接不上，所以大家自行检查手机的所有设置是否正确。现在打开手机端软件，点击连接车辆， 根据说明选择自己的 obd 设备，安内线，选择第一或者第二都行，然后点击连接车辆，如果出现这个画面显示连接失败，先不用着急 返回。第一步，检查手机所有设置和所有线材，确保车辆通电是否断联，点取消重新连接即可。如果连接后显示车型界面，那么恭喜你已经连接成功了。 bmw 软件同样也是一样操作，区别在于打开软件右上角有个设置，先选择好你的 obd 连接设备后，再进行连接车辆就行。

别人家的 ai 助手只是个工具， item code 直接玩起了生态。我在终端里跑的这个 ai 最牛逼的地方在于它的 skills 插件系统。你可以用简单的斜杠命令，一键安装别人写好的自动化技能，想要代码省略输入 review， 想要跑跑测试输入 test， 你 甚至可以写自己的专属技能，无缝兼容现有的插件生态，再加上多模型自由切换，这根本不是个助手。这就是你的私人订制即刻工作站。

hello， 大家好，我是飞尘，今天来测一下这个 item code， 看一下这个新出的 item code， 它的一个性能啊，或者是代码写的方面啊，怎么样？我们这边直接进入主题，直接复制到中端，中端里面就可以用了。 我这边直接跳过了一些步骤，就是像嗯他的一个加载过程，直接我们来测评一下，看一下到底怎么样，好不好用。直接让他来做一个就是代办应用，看一下做的怎么样吧，也不给他输入太多的要求，我们直接看一下他最后生成的一个效果是什么样的。 他这个等待的时间还是有点长的，我们直接加速，最后这里一共是花了大约两分钟的时间来做。好，我们来看一下这个效果怎么样？因为是一个比较简单的小东西，所以我们直接看一下效果，我这里正好直接打开点击一下，打开看一下吧， 页面挺简约大方的，紫色的一个渐变色，我直接输入一个我要做的事情，看一下效果怎么样，怎么回事？ 我也可以，内容还蛮全的，真三盖叉都有，蛮好的。那这个小代码的话，我们就不看代码了，直接进入就是稍微难一点的，看一下我们的这个 atom gate atom code 到底怎么样。 这是一段非常长的一个文字，我直接从我的那个 md 文档里面复制过来的，就不给大家展示了，回车给大家看一下到底这个效果，差不多是很长的一个内容，看一下我们这个我是想做一个 md 的 一个文档， 看看这个能不能做出来，然后如果能做出来的话，我们来看一下他页面的效果是怎么样的？因为他这个东西太长了，所以我就也是直接跳过 他还是给了这个地址，直接找这个地址，然后打开看一下效果。直接就叫麦当，然后打开都有。然后我们先打开这个代码啊，打开后，然后我们就先看一下这个效果是怎么样的？ 界面还可以哎，都挺全的，没想到来看一下就是写文章这么一个效果，随便先写一些东西，想想写一个 直接写，我是飞尘，可以，效果蛮好看的。再看一下他这一个就是他的一个代码效果是怎么样的？ 直接写一个这个就是代码输出一个。哈喽，看一下怎么样？嗯，页面效果还可以，试一试其他的效果，看一下这个加粗怎么样？加粗也可以，可以加粗撤回一下，看一下这个斜角有没有问题。 试一下它这个自带的一个写的看一下哦，可以可以看一下它这个标题怎么样？可，哎，标题的效果没出来，可能是要回车之后才能出来哦。是可以哦，列表也不错哦，这列表可以可以。这效果是有点出乎意料的，我还以为会需要代码调整一下才能够很流畅的使用。 试一下它的一个上下联动的一个效果怎么样？直接输出非常多的内容 可以，他这联动性还很好的，左右都没有问题。我们再试着创建多的几个文档，看一下效果。多新建几个， 我去把我那边的那个就是我文章里面的代码复制过来测试一下，看一下怎么样？就是蛮长的一个文章，内容很多。直接复制一下，看一下这边的展示效果。 what？ 很 不错诶，展示的很好，我感觉这个可以直接拿来我平常用了，不需要再去用其他的一些付费产品了。不，不是付费产品，是那个 macdonalds 产品。 可以的，蛮出乎意料的东西，出乎意料的好用。我们来看一下这个代码效果，就是代码的内容怎么样，还可以一眼打开，很整洁。因为我是让他直接用嗯原声的写的，所以他这个看上去还蛮整洁的。看一下代码注视什么的，还可以看着一眼看上去很不错， 很没有很荣誉的感觉。那感觉其实这个用来写项目应该是没有问题的。用来写那个微博扣钉 两个 demo 测试下来，我对这个 atimek code 的 评价还是蛮好的。稳，而且还可以上项目代办应用和这个 macdun 编辑器都可以直接跑，没有翻车。

ai 编程工具都在逼你绑死一家模型，阿正 coach 把选择权还给了你。这是一款主打多模型自由的终端 ai 助手，享用 deepsea 享用通一千问，甚至是本地跑的欧拉玛，统统一键接入国产大模型一视同仁。最关键的是搭配扣定换限免活动。顶级 deepsea 四千问三点六模型带来的超强算力， 你一分钱都不用花。简单编辑模块重构 bug 修复实测性能，死磕顶尖闭元工具。别犹豫，现在就去官网复制那行下载命令。

还在手动改代码反复调试吗？这段时间我们在社区里做了一件事，把一个能在终端里自动干活 d a i 编程助手开源出来了，他叫 item code， 他 不是传统那种只给建议的工具，而是你说一句需求，他会自己去读代码、改文件、跑测试、修报错，一直到项目能正常运行。 整个项目是用 rust 的 写的，而且从代码到架构基本都是 ai 生成的，人只负责提需求，你可以把它理解成终端里多了一个可以直接干活的 ai 同事。平时你不用写一堆提示词，直接用大白话说需求就行。比如修个四零四的 bug， 加个深色模式，重构一下数据库，或者补一套测试用力，他都能自己一步步去做。 他会先读你的项目代码，然后改文件、跑命令、做检查，如果中间报错了，还会继续自己修，直到整个流程能跑通为止。 这一点跟普通 ai 助手其实挺不一样的，它不是给你建议，而是真的在帮你把事情做完。而且它不挑模型，这点也挺爽的，像 gpt、 cloud、 ipsic、 通用这些都能接，只要是兼容 open ai 接口的都可以，甚至本地的欧罗曼模型也能用。安全方面也考虑的比较细， 像删文件、强制推送这种操作，都需要你手动确认，不会自己乱来。如果改坏了，也可以一条命令直接回滚，整体用下来更像是在终端里多了一个能自己干活的人。现在项目已经完全开源了，本地和服务器都可以直接跑，门槛也不高。如果你平时写代码比较多，或者习惯在终端里工作，可以试一下。

atomcode 加 deepseek v 四免费玩 web coding？ 不 只是程序员，人人都能用 ai 编程了。上周五，我收到一条微信，发消息的人叫小凡，做市场营销的，平时连 excel 公式都用不利索。他发来一个截图， 上面是一个自动抓取竞品数据的工具，能每天定时爬取五家竞争对手的公众号推文。我问他，你找外包做的花了多少钱？ 他回，没花钱，我自己写的。十分钟，我盯着屏幕看了五秒钟。一个连 vlog 都要百度的人，十分钟写了一个爬虫工具。然后他发来了一段视频。视频里，他打开一个黑乎乎的窗口， 输入了一行中文，帮我写一个脚本，每天抓取这几家公众号的最新文章，整理成 excel， 并生成词云图。大概过了十几秒，那个窗口开始自己打字，一行接一行，像有人在远程操作他的电脑。又过了几十秒，脚本跑起来了，输出结果。 他全程只做了三件事，打开窗口，说需求等结果。他用的工具叫 item code， 背后跑的大模型是 deepsea v 四，两个都是国产的，都是免费的。 而他体验的，正是最近 ai 圈最火的一个词， web coding， 中文叫做氛围编程。什么意思？就是你不用学语法，不用被命令，不用操心环境配置，你只需要描述想法， ai 帮你把整个活干了，你就像 dj 打碟一样掌控节奏和方向，具体的音符交给机器。 听起来像科幻。不，他已经来了。很多人对 ai 编程有误解，以为就是叉 gpt， 写几行代码，然后你自己复制粘贴，自己运行，自己改错，那只是代码生成器，不是编程助手。真正的 ai 编程助手， 像一只驻扎在你电脑里的个人工程队，你只需要用中文告诉他你要什么，他会理解你的需求，自己去找相关的文件，看上下文，动手写代码，运行代码， 如果报错了，自己读错误信息自己改，改完再跑，直到跑通。全程不需要你碰一行代码三个关键词，帮你快速理解它跟 chat、 gpt 写代码的区别。一、自然语言编程你说人话，它写代码 不是用英语写一个 for 循环，而是直接说帮我把这个文件夹里所有的图片压缩到五百 kb 以下。二、自主 agent 它不只是建议，而是真动手。传统的 ai 代码生成器，像给你一张菜谱，你还要自己去买菜、切菜、炒菜。 adam code 像请了一个厨师到家里，你说我想吃鱼香肉丝，他自己去买菜、洗菜、炒菜、装盘端到你面前。三、多模型自由切换，用哪个大脑你说了算？ adam code 支持 deep、 seek、 v、 四通、一千、问智普、 g、 l、 m 等多种国产大模型。 好比你有好几个不同风格的设计师根据任务选人，实测下来，简单重复任务，比如整理文件，批量处理数据，速度提升五到十倍，复杂任务效率提升二到三倍。 你可能会想，既然 ai 编程这么厉害，为什么以前没人做出来？因为它解决的恰恰是普通人在编程面前摔跤的四个问题。问题一，语法避类 编程语言有自己的语法规则，就像你跟一个老外说话，必须用对方的主谓宾顺序，少一个括号，多一个分号都不行。 普通人学编程的第一道坎不是逻辑问题，是英语四级的单词加数学课代表的严谨。问题二，环境配置，想写帕森， 先装 python 解释器，再装包管理器，再装 ide， 再配置虚拟环境。很多人还没开始写第一行代码，已经被安装过程劝退了。 b 站上有个经典段子，下载 python， 花了一天装好之后已经不想学了。问题三，调试陷阱，写对了九十九行， 第一百行多了一个空格，整个程序崩溃，报错信息还是英文的，全是大写字母加问号。找 bug 比找对象还难，至少找对象你知道自己哪里错了。 问题四，知识迷宫好不容易学完了基础语法，想写一个实用的东西，发现自己什么都不会，学了一个月还在打印九九乘法表，或者想做一个记账软件，完全没有头绪。这四个问题让编程在过去的四十年里 一直是少数人的专利。但现在不一样了， ai 编程助手把这几道门槛全部一键铲平。不需要你记语法，你用中文说就行，不需要你配环境工具，自带开箱即用，不需要你调试 ai， 自己报错自己改，不需要你从零搭框架，你说需求，他直接出成品。 过去的编程是你去适应机器，今天的 web coding 是 机器来适应你说了这么多，这个让市场营销妹子十分钟造出工具的东西到底是个什么？一句话，定义 atmo code 等于装载你自己电脑里的 ai 程序员。小弟纯国产免费开源。你不一定见过这种界面， 因为它是一个命令行工具，别被这个词吓到，它其实就是一个纯文字对话窗口，跟微信聊天一样，你打字，它回答 我们说四个让人想立刻试用的理由。第一个，它不要钱，内置的 deep seek v 四 token， 长期免费，不按字数收费，对白嫖党狂洗。 第二个，纯国产，没墙，底层用 rust 构建 mit 开源协议，市面上主流的国产大模型 deep seek， 通一千问智普、 g l m 全都能跑，不需要折腾海外账号，任何时候打开就能用。第三个，全自动化，你只管躺着，你提需求，他自己写代码 自己跑，跑光了自己独报错，自己改，改完再跑，直到给你一个能用的结果。你要做的就是等第四个，安全可控，不怕他乱搞。改过的文件在界面上高亮显示，哪一行改了都标得清清楚楚， 不满意一键回滚，原样恢复安装只要三十秒。是的，三十秒，我记时过。 windows 用户按 win 加二，输入 powershell 回车。 mac linux 用户打开终端，然后复制粘贴下面这行命令 回车，等几秒钟，出现一个命令行的欢迎界面。恭喜你，装好了。第一次对话是什么体验？我们找一个文件夹，比如你的桌面，在里面输入 atm code。 回车， 你试着说，帮我看一下这个文件夹里有哪些文件，按大小排序，它会立刻分析文件夹，然后给出结果。你再试试说，帮我把所有点 jpg 图片压缩一下，保持质量不低于百分之九十。它会搜索相关的压缩工具，下载写脚本，执行输出压缩后的文件。全程你只需要看着屏幕， 看他一板一眼的完成你的指令。我第一次试用的时候确实被镇住了，那种感觉像你养了一只电子宠物，他不是只会汪汪叫，而是真的有点强。如果你好奇他到底能做多复杂的事，这里有他的能力清单。 三十多个内置斜杠命令，比如修复代码、写测试解释代码在干什么。二十一个内置工具，比如文件操作、代码搜索、网页抓取、需要执行等。 skills 扩展体系，任何人都可以给 item code 加新技能， m c p 协议集成，可以连接 github、 数据库等外部服务。但这些东西对于一个初次接触的人来说，暂时不需要关心，我们只需要知道他很能打，未来还能打，普通人用 atm code 能做什么？让我们看三个真实场景。场景一，游戏迷小明在刷文章时读到了一段历史。 一九七六年，一位叫威尔克劳塞的美国程序员在大型计算机上写出了世界上第一款文字冒险游戏巨洞冒险，没有画面，没有声音，全靠文字描述。玩家输入向北走、拿钥匙、打开门等命令，计算机用文字回应你的每一步， 就是这个现在看来简陋到极致的系统，被公认为所有冒险游戏的始祖，直接催生了后来的 zook、 国王密室等一系列经典。 小明看的入迷，心想，我自己能不能也做一个这样的文字迷宫？他打开 adam code， 输入，帮我写一个文字冒险。游戏的框架场景是一个神秘的森林迷宫，玩家可以通过输入方向指令探索要有物品收集、简单的谜题和胜利条件。 adam code 立刻开始写代码， 不到十分钟，一个可以玩的文字迷宫游戏跑起来了。小明又让他加上记分系统和存档功能，也都是几句话的事。他花了一晚上做出了自己的第一款文字游戏，而他的编程能力就是会打字。场景二，老周式讲师 暑假要开一门叫编程思维入门的课，他一直在想，怎么让零基础的学生在第一次课上就感受到编程的魅力。他想起巨洞冒险的故事，人类和计算机最早的对话式交互，就是从这样一行行文字开始的。于是他做了一个决定，第一节课不讲语法， 不讲变量，让学生们直接体验 web coding。 课堂上每人打开 item code， 老周说，说出你想要的任何东西。一个学生说，帮我画一个心形图案，用字母拼成另一个，说，写一个猜数字的游戏。 还有人说，把我刚才说的课堂笔记整理成 markdown 文件， item code 全部照做。教室里此起彼伏的哇声。 学生们学到的第一课编程不是背语法，而是告诉计算机你想要什么，跟聚众冒险的玩家输入向北走没有本质区别。场景三，独立创作者阿杰是个自由职业者，平时做平面设计。他一直想做一个自己的互动修饰作品， 就是那种你做出选择，故事往不同方向发展的电子小说。但想到要学编程就头大。他看了巨洞冒险的资料后感慨，一九七六年的人，用一行行文字就能构建一个浩瀚的地下世界，二零二六年的我凭什么不可以？ 他打开 adam code 说，帮我做一个密室。逃脱风格的互动矩阵引擎。玩家在一个废弃的实验室醒来， 通过输入文字指令，探索房间、收集线索、解开密码锁，逃出去，要有至少三个不同的结局。 adam code 用了大约二十分钟，搭建了一个完整的互动序式框架。阿杰自己写了剧情文本替换进去。两天后，他的第一个作品发布在朋友圈里。朋友们玩的都说好。 阿杰说了一句话，我觉得可以作为点睛之笔。一九七六年，人们用文字在计算机里创造世界。二零二六年，我用文字让计算机帮我创造世界。方式变了，但那个用想象力驾驭机器的浪漫，一点都没变。 聊到这里，你可能会想，那程序员是不是要失业了？我刚开始也有这个疑问，但后来想明白了，计算器没有取代数学家， 反而让更多人能做复杂的计算。同理， ai 编程不会取代程序员，它消灭的是编程的门槛，不是编程的价值。真正的变化是下面这两点变化一，最值钱的不是会写代码，而是会提需求。过去，你有一个想法 想实现它，障碍是，我不会写代码。现在这个障碍消失了，新的障碍出现了。你能否把自己的想法描述清楚，帮我做个 app。 ai 做不出来，因为太模糊。帮我做一个记账 app， 能拍照识别小票，按月份统计之出生成丙图。 ai 能开始干活了， 精准表达需求的能力正在成为新的核心。技能。变化二，编程思维从专业技能变成通用素养。你不一定要学会写代码，但你可能会学会编程式思维，把大问题拆成小步骤，按逻辑推演，让 ai 帮你执行。 这种感觉就像你不需要学会弹钢琴，但你学会了指挥乐团。你告诉乐手们想要什么样的音乐，他们帮你演奏出来。未来的文盲不是不会读写的人，而是不会和 ai 写作的人。说了这么多，不如你自己试一下。 下面是我整理的三步上手指南，一个人也能搞定。第一步，安装 atomcode， 打开终端， windows 用 power shell， mac 用终端粘贴安装命令，看到绿色欢迎界面标识，安装成功。第二步，配置免费模型 adam code 内置了对 deepseek v 四的免费接入，你也可以手动配置。其他模型推荐 deepseek v 四免费，已内置备选通用、千问、智普、 g l m 等国产模型。 第三步，开始第一次 web coding， 找个文件夹，输入 item code， 跟他说帮我看一下这个文件夹的结构，然后在桌面创建一个叫我的第一个项目的文件夹，在里面生成一个简单的网页 标题，写我的 web coding 初体验，页面风格要简洁好看，等它写完后，双击打开生成的 html 文件，那是你的第一个作品。你一行代码都没写，但你已经编程了，这就是 web coding， 写在最后。二十年前会打字是超能力，十年前会编程是硬通货， 今天会跟 ai 合作才是新常态。 atom code 加 deep sec v 四，两个国产免费的工具加在一起，就是你现在进入 web coding 世界最好的入口。 但说真的，工具是免费的，真正的门票只有一张。你敢不敢对自己说一句，我也能造点东西了。来评论区聊聊， 如果你能自己造一个软件，你最想做什么？你觉得 web coding 会让程序员失业吗？你在工作中最想让 ai 帮你自动处理什么？对了，你现在看到的 ppt 也是 adamco 帮我做的。

那 cloud code 确实好用，但闭源加上高昂的 a p i 账单，真的劝退。今天给你看个狠的阿通扣，完全开源的终端 ai 编程助手只需一条命令，我三十秒装完，直接在终端里接管你的项目。它不是那种只会聊天的 ai， 它是真正的 a 阵， 你提需求，它自己读代码改文件，跑测试修 bug， 最爽的是无缝接入 coding plane deepsea v 四款三点六等顶级模型直接免费跑，别给老外的大模型交保护费的兄弟们立刻去试。

hi， 大家好，今天给大家分享一个使用 clock code 以及 five coding 时候的神器啊，能帮你大大提效。就这个大名鼎鼎的语音输入法 tablas 啊，我给大家先演示一下它的作用是什么，像在这里我自己绑定的快捷键是 option， 比如说我想跟 clock code 聊一个事情， hello， clock code， 今天的话，我想在我的飞书呃的这个知识库里面呢，去记一个想法，就是我想开发一个有关于小红书的 skill 呢，它有两个功能，第一个功能是我希望能够把任何的小红书的链接 呃，克拉扣能够去识别，而且第一个就它能转换成 markdown 的 文档。那第二点呢？如果说这个小说本身有些图片呢？我希望它能够把这些图片全部都下载到本地，那第三个呢？我希望它把这个本地的 markdown 文档结合这个图片，能够把这个博主的语言风格能够蒸馏出来。嗯啊，前面这个第三点就不要了吧，我想了一下，算了，还是前面就两点吧， 然后你像这样这样再按一下 option， 哎，然后你看到它就会帮你把你说的话给整理下来，而且很神奇的是，你可以看到它前面有识别两点，对吧？一个是转换成 mac 文档，第二个是下载本地，然后前面我说了它的第三点，是不是我说了，就是说我说最后不要了， 它也会能够把它非常智能的删掉，所以它非常适合用来去跟你的 coding agent 或者所有的 ai 工具对话， 然后你看他非常完美的也执行了。哇，这个实在太厉害了。然后这个就是 tabla 的 自己的主界面啊，你看到我已经使用了八个小时三十六分钟了已经，他这边提示已经节省了二十五个小时。但我觉得最重要的是他还会有个非常厉害的词典功能，就 能够让它的语音识别比其他的语音输入法精准的多的多的多。特别是比如说我自己的日常工作里面，在之前我有一个交互设计的一个工作，所以它会有非常交互设计的用语。你知道正常语音输入法是很难识别的，但是只要你在 tablas 里自己平时偶尔有什么专用的名词，你可以在这输进去添加它，在你下次语音识别时候就能精确的识别出来。 那除了正常添加之外，他还可以去批量的添加，我给大家可以演示一下怎么去批量添加，你可以这样跟他说，哎 call 你 好，我想去。呃，我最近的工作会涉及到一些交互设计的应用，你能不能帮我去找二十个交互设计的短语或者英文的那种专有的词汇，然后把它整理成 cv 的 这个表格给到我。好， 你其实只要这样跟 call 去说，然后相应的他就会把这个 cv 给到你，然后下载到本地。那你在下一步呢，你直接把它导入这个 cv 就 可以了。 像前面你看到我这边专门建了一个 tablas 桌面的文件夹，然后建了一个 csv， 你 只要双击它就会自动去导入。最后我说一下 tablas 跟传统的语音书法，比如说像微信呀，豆包书法，它有什么不太一样？那我自己个人觉得呢， 传统的语音书法更多的是把你所说的内容忠实的去给它记录下来，但是 tablas 呢，它其实是把你书的内容去转换成经 ai 整理的结构化的文本，那这个就非常适用于什么场合？非常适用于你跟 cloudco 以及一些 ai 去进行写作的时候。其实你的提示词呢，是需要精练而且准确的，那 tablas 就 可以非常完美的做到这一点。 那目前在桌面端，我自己在 pubc 定的时候已经几乎完全不打字了啊，所所有的东西，包括你跟 cloudco 对 话都用这个对应的一键， 然后让他去记录，去转写就完全可以了。那下一期我会来讲一下，就是我自己在手机端的配置又是怎么样的？因为我自己现在所有的呃端口的输入其实都已经转换成了语音输入， 而不是说传统的打字了，因为打字实在是太慢了。我觉得在现在这个时代，你能够把你的想法比较完美的去呈现给 ai 是 非常非常重要的。但是很多时候你打字其实会 老是要想，哎，我现在打的对不对？对不对？其实是非常有损你的整个思路的，连贯的语音的输入的这种方式绝对是未来的一个非常大的潮流所在。那下一期呢，我会跟大家讲一下，我自己在移动端又是怎么样去配置的，以及为什么桌面端跟移动端我的语音输入工具会有不同的差异。

就在前两天， cloud 扣的刚刚发布了 agent 视频有功能，如果你平时需要同时打开四个、五个甚至更多的终端窗口，处理不同的项目，那这个功能简直就是你的救星。它能将所有的绘画合并到一个窗口中，让你实时查看每个绘画的状态，并且统一的进行响应。 那今天我们就来看一下 agent view 这个功能。它的使用方式很简单，我们先要确认一下 cloud code 的 版本是否大于等于二点一点一三九，然后在终端中输入 cloud agents， 就 可以打开它的仕图。 这个 agent view 啊，解决了开发者最头疼的看不见就容易忘的问题。它将任务自动化分为三个逻辑清晰的区域，有效地降低了多线城开发的焦虑感。第一部分，待输入的任务，那些卡在决策点，正等着你批准方案或者给出进一步指令的任务。 第二部分，那些正在后台滚动推进的任务，实时显示运行时长。第三部分，就是已完成的需要你收工确认的任务， 并且这一次 cloud code 还升级了它们的视觉反馈系统，增加了颜色和图标，分别代表了不同的含义。五种颜色，绿色代表任务圆满完成。黄色代表任务处于离子 in post 状态，需要你的反馈。红色代表运行报错，需要立即的介入。 灰色代表你手动停止的任务。白色的动态旋转，代表任务正在后台高速运转。三种图标的形状，第一种，小圆点，表示程序已经结束，你可以随时从 cloud 上一次中断中进行回滚。第二种，实心花，代表后台的进程非常的活跃，正在处于执行的阶段。 第三种，空心花，这个代表任务正处于两次尝试之间的休息间隔。然后是关于交互操作， cloud code agent view 现在可以直接点击某一个绘画，就可以进入到完整的终端模式进行操作，然后再使用左箭头就可以随时返回原来的仕图。 那如果你想快速的预览和回复，你就可以将鼠标悬停在某个绘画上，并且按下空格键，这时候会弹出一个小窗口，用来查看该绘画已运行的时间和当前的进展，并且能够直接的进行简单的回复删除绘画也很简单， 把鼠标悬停在灰化上，并且连按两下 ctrl 加 x 就 可以快速的删除不需要的灰化。那介绍完了前面的基础功能之后啊，这一次 agentview 最具革命性的特点是筛选与终端进程的彻底分离。在以前使用 cloudco 的 开发过程中，关闭终端往往意味着任务的停止， 但是在最新的版本中，你可以使用杠 b 机这个指令将任务推入后台，然后放心的关闭他们的终端，甚至是重启电脑。 当你再次输入 cloud agents， 你 的任务仍然会在执行，并且现在多目录管理 agents view 支持跨项目的追踪， 你可以在 project a 目录下启动一个 ai 任务，放入后台，然后 cd 到 project b 启动另一个任务。这些分布啊，在不同路径下的 agent 都会集中呈现在同一个 cloud agents， 试图中让你实现真正的痊愈管理。 这个时候如果再配合 agent view 的 杀手锏杠 go 这个指令的功能，你就不再需要一步步教 ai 怎么写，只需要设定一个客观的指标， 比如说用 go 这个指令帮我做一个三 d 的 怪物对战游戏， cloud 就 会进入自主实验，尝试优化的闭环，直到达成目标。在 agent view 中，你可以看到它运行数小时，或者说通宵都在运行。 这里需要注意的是，由于 go 这个指令目前仍然处于 research preview 阶段，如果同时启动过多的 agent， 可能会导致系统资源的消耗剧增，导致电脑变慢，所以一定要量力而行。最后我想说， agentview 的 出现标志着 cloud code 正在从一个对话式的插件进化为开发者的 ai 操作系统。 过去我们使用 ai 编程工具更多的是单线程，你提一个需求，他给一段代码，你遇到一个问题，他帮你分析一下，整个过程仍然是人盯着 ai 干活。但 agent will 带来的变化是，你可以同时管理多个 agent， 让它们分别承担不同的任务，有的负责改功能，有的负责测试，有的负责理解项目的结构。 这就像从我有一个 ai 助手变成了我有一只 ai 工程小队。所以 agent will 不 只是一次界面的升级，它 背后代表的是一种新的开发范式。这种范式的转移啊，正在把我们从大量琐碎、重复、低价值的编码细节中解放出来，让开发者把更多的精力放在产品的判断、架构设计、复杂问题的拆解和最终质量的把控上。 ok， 那 本期关于 coco 的 分享就先到这，我是布鲁，你的 ai 好 搭子，我们下一期视频再见。

大家好，随着 opus 四点八的发布啊， cloud code 也发布了一个非常重要的功能叫 dynamic workflows 动态工作流，能够可以使用这个动态工作流去调用几百个这样子代码里来进行一个大规模的一个并行的开发。那本期视频就跟大家一起来了解一下 动态工作流是什么，以及如何来使用。我们首先来了解一下什么是动态工作流啊？一句话理解，就是你描述任务 clock code 会写出一张脚本，那这张脚本会在后台自动雇佣并指挥几十到上百个这样的子正体来干活，那最后把一份整理好的结果交给你， 那这个结果可能是你自己定的格式啊，那这里面其实有几个关键词，就是 called 会写脚本，那意味着这个工作流是可以保存起来，可以分享给别人用的，你也可以再一次去调用，因为脚本呢就是实际的代码文件， 然后他会自动雇佣便指挥几十到上百个写子整体，也就是他会根据你的这个任务自己去调度多少个子整体去干这个活，是他自己去分配的，也是会在这个脚本里面定义好， 然后我们看这个图就能看出来就是脚本来指挥这些子智能体啊，然后最后把这个结果给到你，那中间这过程都是在脚本里去完成的，那它是不会再回到这个主对话去跟你去进行一个 cloud 的 一个对话， 因为那样的话会导致这个上下文的问题，所以它是最终会给他一个结果给你。你是听到这里面可能会有点疑惑，那跟现有的这个 cloud code 里面的，比如说子代理， agent teams 这些有什么区别呢？因为他们其实都可以并行去开启多个子代理去干活。我们用这个生活中的一个例子啊，比如说你找人去装修房子来，我们来对比一下这几种方式的一个区别。 那首先我们从最简单的开始就是你一对一的对话，没有任何的子身体，那这个时候就类似于就是你找一个师傅，然后你每次都要叮嘱这个师傅要干什么， 那师傅干完之后就结束了，那你要安排他一个个试，那这种呢是效率最低的，那也是我们最常用的，因为我们去这样一次对话，那第二种就是这种子代理的这种模式，那这种模式就是你安排多个这种师傅去做事情，那师傅做完事情之后会告诉你， 每一个师傅干完干完事情都会告诉你，你需要去判断，要去找，还要找哪些师傅去干这个事情。这个时候区别就在于可以并行去做事情了，但是呢，每一个并行的这个子正问题完成之后，都会告诉你我做了什么东西，来等待你下一步的这个计划。 那么还有一种就是 agent 的 teams， 那 么你会设置好了啊，水电工，对吧？油漆工，电工。然后呢把这个任务分配给这个 agent teams， 那 么这边就会有一个领班，有一个 team leader， 那 他们三个人之间就是电工啊，水工啊、油漆工啊，他们三个人之间是可以互相讨论的啊，谁谁应该做哪个区域啊？谁去做哪个区，他们会通过讨论沟通，然后把这个事情做完，最终给到你一个结果， 那 walk flow 是 什么呢？就是你自己把一张整个施工流程图啊，大概是要我这个房子大概要做成什么样子的，那直接发给这个 coco， 那 coco 呢？就会根据你的这个施工图 开启一个这样的一个脚本，然后去写一段脚本，那这个脚本里面就会并行去执行非常多的这种子正题，那这个子正题可能是小工啊，一号刷漆的，二号刷漆的，对吧？还有这个铺地的电工啊，他分配了几十个人同时去干活， 那么在这个过程中你是不需要知道任何的进度的，最终把你这个房子装修好之后，他就会告诉你。那么这个 agent teams 和 work flow 有 点相似啊，其实最大的区别就是 agent teams 是 让你自己分配好哪些 这个组织人体，也就是我们的这个工人使派工人，然后他们之间是可以互相沟通的。还有就是什么呢？就是 work flow 是 你定义好了整个的意图啊，然后他会去写脚本，然后去开启 几十个这样子代理，而且你可以把这个编排的这个流程保存下来。那你下一次再装修第二套房子的时候，你可以直接用这个编排流程让他去做事情，就是把你这个 工作留保存起来，那这个 agent team 是 是不行的，那这前面的都是不行，所以它是可以被附用的，就这个工作流程是可以被附用的， 所以讲到这里大概应该有个这样的印象啊，就是这些是有本质的一些区别，所以呢，针对以上这些区别呢，我们可以大概知道我们应该什么情况下去使用这种四种类型，比如说你是一两步小改，小改动明确的这种单点任务，那么就用单个筛选，就是 非常简单的这种一对一的对话，这种对吧？你需要去派这种不同的组织人体去完成任务，需要来告诉你的，那么你就用这种组织人体的方式。那么第三个呢？就是你需要个团队，那团队里面的人可以互相沟通讨论，那这种可以用 agenims 去去做这个事情。那么第四个就是 你需要几百个几十个这样子代理，然后可以要循环交叉去验证的来，而且想把这个编排保存起来，那么你就用 coco 这种方式，不一定说一定要几十个几百个这样子体制体制，就是你要调动多个体制体制去 做这种交叉的验证复合，而且想把这个工作流能够复用，那么你就可以用这个工作流的方式。那么这边官方也内置了一个这样的工作流叫 deeply search， 就是 可以给他一个问题啊，他会从多个角度去网上去搜索这个资料，他提前是你在 coco 里用这个模型，本身就有这个网络搜索的能力啊，然后会逐条投票，最后会选出一个比较好的一个结果， 它是一个这么一个工作流，可以去体验一下，我们可以打开 curl code， 可以 输入 deep search， 那 这边就是自带了，我们可以看到这个描述是 dynamic workflow， 就是 动态工作流，那除了系统自带的话，我们可以自己去配工作流啊。然后的话你可以通过斜杠 先看一下你的这个配置里面是不是已经打开了啊？ demo 和 workflows， 那 这边是处，把它改成处的话，你就可以可以去开启这样的工作流，那开启工作流有两种方式啊，一种是通过输入 workflow 这个关键词去主动去给它启动这样的工作流 啊，比如说这个，那我输入这个 coco flow 的 时候，这边会变成一个这样彩色的这个字体，意思就是你已经开启了这个 coco flow， 那 么它就会去啊启动这种 coco flow 去做去执行你的任务。 那么还有一种方式是通过改变这个推理的这个效果，那么你可以看到这边，那么你可以选择这个，你看有个这样的闪动的效果，你选择它 选中完之后有个彩彩色的这个边框，那在这边出现这个 archcode， 那 么在这种情况下的话，你输入的这个提示词里面，如它会自己去判断， 它会自己判断你这个任务需不需要开启 flow， 就是 它相当于是给你开来一个这样的环境，你把这个内容输进去之后， 系统自己去判断你要不要开启 coco flow， 如果要的话，他会去开启整个 coco flow， 那 这种使用关键词的方式的话，就是相当于是你一定要去开启这个 coco flow， 所以 这两个是有区别的，所以我们在自己去配置这个 coco flow 的 时候，首先是检查 coco， 然后再使用这两种方式，另一种去看一下， 我们去开启这个沃夫洛。好，我们可以试一下我们显示的方式，去开启这样的沃夫洛，看一下具体的效果是什么样子的啊？我们输入现在国内的模型或其他的模型可能对这个沃夫洛适配没有那么好，但是应该会马上去跟进的， 它这边已经触发了，就是会使用沃夫洛对这个模块进行一个安全审计。 ok， 它这边已经开启了 workflow， 然后提示我们可以使用 workflow 这个命令啊，去查看它现在开启的具体的 呃阶段是什么样子的。我们输入这个 workflowflow， 那 么你就可以看到啊，你看这边它会执行的一个阶段，第一步扫描，然后这边的话有具体的这个五个子质整体， 然后呢？第二步验证，然后这边的话因为它还没有到这一步，所以它没有分配这个质整体。等第三步完成之后，那么你就能拿到一个 这个总体的一个效果，一个，然后你在下边的话是有一个这样的操作命令的，然后按 p 键就停止，然后的话你可以按 s 键，那么你就可以保存，比如说按 s 键，那么你就可以把这个工作流保存在这个当前项目这个目录里面，我们可以看一下当前项目这个目录里面是不是已经保存了， 那么在点 close 里面，这边有个 work flows， 你 看这边的话就是我们刚刚输入的这个要求，那么它就转写了一段这样的脚本， 那这个脚本的话就是具体的一个执行的一个详细情况，我们可以看到每一个这个智能体的这个提示词全部都有，那么你可以 把它关闭之后啊，你可以就是可以把这个工作流分享给别人，或者说你在别的项目里面也能使用了，那么按 p 键就停止了，停止之后你别只要不退出这个对话，你是可以去按 p 键再去给他开启， 你是可以恢复的，那么它又恢复了，所以 book flows 这个命令相当于是去管理整个这个工作流。但是如果你需要去附用这个工作流，你是需要退出来，我们直接退出这个对话， 退出这个对话之后，你启动之后，刚刚那个工作流就没有了，因为刚刚运行的工作流是不存在的，它只会保留在当前对话着，但是呢你可以重新启动 啊，比如说我们这个 api service 这个，那么啊这个就是我们刚刚保存的这个工作流，那么你可以在这边可以启动，那么也是一样，相当于一个命令一样。 所以就变成如果你这是一个可以附用的工作流，那么你可以分享给任何人，可以在别的工，在你的别的这个项目里面啊，像电用命令或者技能一样去给他使用它，这是一个非常方便的事情。最后就提醒一下，这个开 windows， 因为我们开启了很多子代理，那这样肯定是比较费 token 的， 这也是要衡量一下，就是你这个任务到底值不值得用 workflow 这种大批量去跑。然后大家也要注意，就是我们退出对话之后，那你这个 workflow 就 会失效。 所以最好是如果是一个好的 workflow 啊，你可以保存保存下来，然后再随时都可以去启动，那整个这个动态工作流大概是这个样子，那我觉得它的出现啊，其实是代表了整个 ai 领域的一个发展方向，本来我 从我们的一对一的对话能到现在大批量的长时间的执行，那未来这个肯定是一个常态。 ok， 那 本视频就到这，希望这个视频对你有所帮助。

ai 帮你写代码改乱了怎么办？艾唐默早就替你想好了，作为一个能在终端自动干活的 a 阵，他极其懂规矩，每次文件修改命令执行都有清晰的记录，而且高危操作必须你确认。一旦发现 ai 开始胡说八道或者改错文件， 一个憨都命令一键精准回滚到上一步，比手动切 get 分 支还快。 m r t 协议彻底开源，不流氓不锁死，这不就是程序员梦寐以求的后悔药吗？

我这款对标 core code， 支持数十种模型，带有完整智能 a 阵循环的开源工具 app code， 它自身的代码和架构竟然基本是百分之一百由 ai 生成，这说明什么？说明 ai 已经完全有能力在终端里接管复杂的工程开发了。用 ras 打造，速度极快， 在你的终端输入需求，它就能自动读写、测试、修 bug， 魔法打败魔法，用 ai 写的 ai 工具来帮你干，时代真的变了。

程序员的终极梦想是什么？我是在终端敲一行字，然后看到代码自己生成 autumn code， 把这个梦想实现了。不管你是 mac， linux 还是 windows， 甚至鸿门系统，一条命令三十秒装完， 遇到 bug 直接在终端让它修复，它会自己去查代码跑编一看日记不直到这么多飘绿，完全兼容所有的 opni 风格 a p i 还带免费通道，把脏活累活丢给他，省下来的时间去打把游戏，它不香吗？去下载试试。

hello， 大家好，今天给大家分享一下如何使用 ai 自动化去做我们一个微信小程序的一个系统。 这个系统我们宏观上分为 pc 端和微信端，微信端有老板和技师和客户。这个我们首先会生成一个叫项目计划书， 然后再生成一个产品需求文档。我们做这个系统的话首先需要有一些宏观上的规划。 ok 啊，这边整个项目是我花了一个小时已经形成的这么一个项目结构啊，它的雏形是主题颜色是这样的，是以鲜艳的色彩为主 啊，现在目前比较简约，后期二点零版本会加上。嗯，电商和那个续费和预预约技师这个功能。 这小程序的话有注注意事项是需要有一个移动端风格的一个文档。 ok 啊，现在文档已经上传到 github， 已经描述好项目结构，怎，如何启动？如何部署。

今天这条内容，所有写代码做开发，用 ai 辅助编程的朋友，一定要认真听完，因为就在刚刚， coco 放出了它诞生以来最大最狠最解决痛点的一次底层大升级，直接砸烂了咱们程序员最头疼的六大噩梦，甚至还首发了一个叫自愈的神仙功能！ 我先问大家一句，你用 ai 写代码的时候，有没有过下面这些崩溃瞬间， 终端疯狂闪烁，眼睛都看花，思路直接打断，说完命令半天没反应，不知道 ai 是 在思考还是已经卡死。报一堆看不懂的玄学报错， 只告诉你错了，不告诉你为啥错，怎么改？项目做久了，上下文直接炸掉， e i。 记不住前面说啥，逻辑全乱， 连本地文件，连服务器，动不动就断联， e i 变成飘在天上的断线风筝，遇到坏文件大图片，整个绘画直接崩成砖，只能删掉重来。但凡中了一条，你就知道今天这个更新有多重要。 以前大家卷 ai 编程都在卷谁更聪明，谁代码写得更快，谁功能更炫。 但这次 call coach 直接告诉我们一个真相， ai 编程工具的决赛圈，早就不是比谁更聪明，而是比谁更稳，更不添乱，崩了还能自己救自己。 下面我就用最通俗最有趣的话，把这次六大神级升级从头到尾讲清楚，保证你听完就想立刻去更新体验。 第一招，消失的闪烁终端终于不晃眼了！第一个痛点，终端疯狂闪烁，很多朋友用扣扣的的终端界面，每加载一点内容就闪一下，像老是电视没信号一样，一卡一卡的。 写代码最需要专注，结果屏幕一直在抖，思路全被打断，越写越烦躁。 这次升级 enfrotopik， 直接重做了一整套全新全屏渲染器，凸尾精准适配、 item 二 vs code， 这些咱们常用的工具，把闪烁问题从根源上干掉，你只需要输一行病历， 推飞 back， 马上就能感受到那种原生 app 一 样丝滑的体验。真正好用的工具，不是拼命刷存在感，而是完全不打扰你。 现在你可以安安静静写代码，终端安安静静干活，谁也不反谁，效率直接翻倍。第二招，看得见的思考假死了。第二个，噩梦思考假死， 你给爱一个复杂需求，比如重构整个模块，写一整套接口。说完命令，终端突然一片漆黑，一动不动。这时候你心里是不是开始慌了？ 他是在深度思考，还是网络断了？还是程序卡死了？我要不要等？要不要重启？这种未知的恐惧，官方给他起了个名字，叫交互商。说白了就是 不确定性太多，浪费你大量心神。这次升级，直接给 ai 装了一个心跳监视器，实时流逝输出。 ai 每一步思考，每一次调用工具，每一段逻辑推理，都会像流水一样，在终端里慢慢显示出来，你清清楚楚看到他在干嘛。先读文件，再分析逻辑，再生成代码，再检查错误。 一句话总结，我们可以接受 ai 慢一点，但绝对受不了 ai 生死不明。现在你再也不用盯着黑屏瞎猜，心里踏实太多。第三招，玄学的终结，报错，终于说人话了。第三个痛点，玄学报错。 用过旧版 call code 的 人，大概率见过这句鬼都看不懂的报错。 to result doesn't match to use， 它只告诉你工具结果不匹配，但不告诉你 哪个工具不匹配，哪一行代码出问题。是参数错了，逻辑错了，还是权限错了？我该怎么改？等于只甩给你一句，你错了自己找。 这次更新，安福奥佩克直接扎进协议底层，把无数边缘案例全部扒出来，重新写了一整套人话报错系统。现在报错不再是天书，而是 告诉你哪里错了，为什么会错，上下文是什么，你下一步该怎么改，也从一个只会甩错误码的黑盒先知，变成了会跟你解释问题的技术搭档， 以后排错效率直接起飞，不用再对着神秘代码百度半小时。第四招，无形的记忆常对话，再也不会死锁。第四个痛点，上下文死锁。做过大项目长周期开发的朋友都懂， y 的 记忆特别脆弱，对话一多，历史记录异常，旧的压缩机制就是个黑盒，动不动就提示，提示词过长，直接卡死。前面的逻辑全断， y 彻底失忆。这次升级，把记忆压缩，彻底重做， 速度大幅提升，有直观进度显示，不会再因为修剪上下文把字迹锁死。简单说， 不管你的项目跨几天跨几周，不管对话多长，拷扣的，都能优雅的记住该记的，忘掉没用的，保持逻辑一直连贯，不会突然失忆，不会突然崩掉。 以后做大型项目长期维护，终于可以放心把流程托付给 ai。 第五招，神经末梢更稳， m c p 连接不再断线。第五个痛点，连接不稳， call code 要连你本地文件，连服务器，连各种工具，靠的就是 m c p 协议，可以理解成 ai 和你电脑之间的神经末梢。 以前这个连接特别脆弱， off 授权突然失效，代理限流，连接超时，网络稍微拨动一下， ai 直接瘫痪。这次， anfric 集中打了一堆补丁，强化了整个连接层， 优化握手协议，加强重试机制，抗干扰能力大幅提升。现在， e i。 不 再是飘在云端的孤岛，而是稳稳扎在你本地环境里的可靠助手。 不管网络小波动还是环境复杂，它都能稳住，不会动不动就失联。第六招，数字免疫系统会话自愈， e i。 会自己救自己了！重点来了！ 这次更新最炸、最颠覆、最值得你立刻体验的就是自愈功能。 以前用 ai 编程，最怕遇到逻辑，读完一个损坏的文件，一张过大的图片，一段格式异常的数据未给 ai， 整个绘画直接崩溃变砖，除了删掉重启，没有任何办法。 这种一碰就碎的脆弱性，是 ai 没法工业化、没法真正落地的最大问题。 现在， call code 拥有了数字免疫系统，自动检测致命异常，自动绕过崩溃点，自动维持绘画不中断，配合 freeback 还能打包记忆，从错误里学习。简单讲， e i。 现在拥有了求生本能，就算遇到坑，他也不会当场去世，而是自己绕过去，自己修好继续干活。以后你再也不用因为一个小破文件删掉整个绘画，重来一遍工作， 光这一个功能，就能帮程序员每天省下大量时间和情绪。总结， e i。 编程从此进入稳时代。讲到这里，我们把 call 这次六大升级快速过一遍。一 不闪烁，全屏渲染，丝滑不打扰。二不假死由事思考，看得见才放心。三不玄学，报错说人话，好改好排错。四不忘事， 优雅管理记忆，常对话，不死锁。五不断联 mc 更稳，扎根本地环境。六会自愈， 崩了自己就绘画，永不崩。这一波更新，本质上是一次哲学级别的转变，靠扣的从一个会写代码的聪明外挂，正式进化成能托付流程、能稳定干活、能自己救自己的可靠伙伴。 未来 ai 编程的赢家，真的不是最会炫技、最会吹牛逼的那个，而是在混乱漫长、真实的工程现场里，依然能稳稳跑下去的那一个。 最后给大家一句实在话，如果你是程序员、开发者、产品测试，甚至只是喜欢折腾代码的普通人，强烈建议你现在就去更新 call code。 这一次，他真的做到了， 少添乱，多干活，稳得住，还能自己救自己。最后，感谢你这么优秀还关注我大瓜传媒。