Code怎么画cdw

教他，让他画的更好一点。期待他后面慢慢进步吧。来装一下，看他有什么用啊？帮我安装一下这个 skills。 好 的，现在说安装完成了，让我们去启动这个浮漂 装一下，直接在它这个高级拓展管理器，然后搜一下这个 wrong， 这个 wrong api gateway 安装一下，然后把这个三个都勾选上， 它现在已经显示已连接了。 然后我们问一下它有什么用啊？这个 skills 能干什么？有什么用？ 眼睛哭了，搜索。 嗯，怎么用？我们就让它这个 好，它现在加载出来了。 嗯，它确实能够导入出来。 s t m 三幺幺零三 c 八 t 六， 看它能不能画出来。 画完了，画的其实挺乱的， 期待他后面继续进步吧。他这个确实挺。嗯，看着挺别扭，也可以教他，让他画的更好一点，期待他后面慢慢进步吧。

最近这个 cloud code 不是 很火吗？我就想着 cloud code 能不能画一个 cad 的 平面图，但是呢，我就成外行，什么都不懂，然后我就想着，哎，那我用豆包，我让豆包来画，我就给豆包一个指令，我说帮我画一个三室一厅的平面设计图， 并且需要带数据，然后他就给我指令，我就把指令发给了 clod， 扣的发给他之后，没想到他几分钟就做出来了，可能是因为我不懂啊，看不出来又缺点，他肯定也有缺点，不过这个可是他几分钟的产品，这个简直是一箭出头，不知道这以后对那些画 cad 的 有什么影响。不得不说现在 ai 的 能力太强大了，有没有这方面的大佬看一下画的怎么样？

今天呢没有画任何一张图，我做了十年的 u x， 用 cloud data 去做了一个静态的一个游戏的一个网站，从需求到现稿到高保真，再到 cloud code， 一个代码运行的一个整个的一个全流程，今天 完完全全的分享给大家，小白使用的一个流程，我给大家整理出来了需求意识，到你生成这个线框图，再到生成高保帧，中间呢要确认高保帧的需求是否满意，再到回调我们最终导出来的这个设计资源，给可拉扣的去生成这个代码应用去运行起来，运行起来之后再去预览进行测试， 是成功以后我们部署和发布。当你真正去使用 kol 迭代的时候，打开 kol 的 左侧导航，里面有有一个迭代。目前现在这三个功能呢，第一个呢是高保真设计和应用界面，第二个呢 ppt 的 一个设计，第三个是有规范体系的， 我们今天来做游戏的一个静态的这个网站，这个项目里面先进行一个命名，这里呢作为一个小牌的话，我肯定不是上来就去做高保真的。然后当我达到需求之后呢，先选择第一个小牌的话，我肯定不是上来就去做高保真的。然后当我达到需求之后呢，作为一个小牌的话，我肯定不是上来就去做高保真的。然后当我达到需求之后呢，作为一个小牌的话，我肯定不是那个圆形草图的意思， 下面这个输入框里面告诉他赛博朋克风格的一个游戏网站的一个相框图，首屏呢需要一个大型的一个视频的一个区域， 我希望在这里面有一些用于观看游戏预告片的一些按钮，用于可以去创建开始游戏的这个按钮。整个这个游戏的名称呢，就是这个钢铁城市。第二个板块呢，需要展示这个游戏一些核心的特色，还可以用于展示游戏更新了哪些内容。 线框图部分给他提的这个需求，然后把这个提子词呢去丢给他，而且这个时候他给了你三个方案， v 一、 v 二、 v 三，他给出了三个线框的一个方案， 那么你可以选择其中一个你比较喜欢的一个布局的方案。因为我想要那种东方美学特征钢铁城市的感觉，所以我选择了第二个暗色系的这个风格，这一个线框图给我进行一个反复的一个回调，一次性过到这里的话， 我觉得还是非常 ok 的。 第一次生成的这个里面的空白的图是没有图的， image two 去配合生出来的这个图呢， 再去给这个 cloud design， 它每个模块它是空的，有站位图截图去丢给 china gpt， 让它根据这个站的这个风格进行这个配图。我选了这个色调的这个基调进行整个视觉风格的一些建议。 hero 这个手屏的这个视频区域这块儿 先给我进行这个静态图的一个生成，这个基调的话，我觉得还是非常符合我想做的这种钢铁城市的这种感觉的。它是在首屏的这个 hero 这个区域里面，还是要给它提这个需求的，然后大家看一下丢进去之后，它会在这些地方它都会有一些细节的， 非常哇塞的，我真的是非常哇塞的，大家对比一下我原来生成这个图的这个效果和现在它放到网站里的这个效果，它质感是不一样的，加了一些网格的肌理和整个的这种流动线条的这种激光感，之后的一些小细节 我就做的还是非常到位的。而且这个时候我也是没有在需求里面去说的，我们就会对下面的一些板块进行这个图片的一个适配，参考前面的这个主视觉的图进行一个生成， 丢给 gpt， 然后让它去把这一块配图的提示词先写出来，写出来之后我们再去让它进行这个生成，每个模块就去这样去生成，生成完之后我们再回到 collab 里面， 拖动到它现在已经给你放好的这个站位图的这个位置，那么它直接会把这个图片适配到这个里面，适配到这个区域里面， 就它有一些带有站位图生成的地方的话，是可以直接去拽图的，如果它那个地方没有去放一个站位图的话， 那个地方是需要你给他去诉说这个需求应该怎么改这个项目的右上边编辑它是可以像飞格玛一样一个字体啊、尺寸啊、颜色呀，就在飞格玛里面可以调整的一些设置项，在这个地方是可以直接去调的，去给他编辑设置的时候是不跑你的 token， 你 如果说是非设计人员的话， 你就可以点一点，然后让他呃参数值上下的变动一下，你就能够大概有个概念说这个地方他是调什么一个间距，调什么样的一个颜色，那么你就知道了。再去点一下这个编辑，那么这个页面他就是一个保存的一个效果了，这个网站的效果也是 我满意了。 cologit 做好了之后，怎么去给 cologit 去进行代码的一个实现？ cologit 页面的右上角点下分享，它会下拉，目前这个阶段，这些选项你都可以不用看，只看最后一个，它是去使用终端的 cologit 的， 选中左边这个 coding agent， 然后在下面这个复制它的这个命令， 我们再去启动一下终端，因为我们在 cloud design 里面去创建的这些从线稿到高保帧这一系列的在做设计，而设计做完之后，我们去考勤的时候去给它代码运行。实现的时候，我们肯定是先给 cloud code 的 这个项目去创建这个项目的文件夹，打开终端，然后打开你这个项目， 在终端里面输入 cloud， 我 们把 cloud 给启动起来。 cloud design 里的这个命令行呢，去钻到我们这个终端的这个项目里， 摁一下 enter， 让它去运行就可以了，让你进行一个确认和回复的一个过程，你可以去看一下它具体是说了些什么。那么这个效果就是已经是用 coding 代码已经给它实现好的一个网站了，基本上是一比一的一个复刻手屏整个这个区域这一块它是用视频的这个效果来表达。刚才的 静态图去用 sands 这个模型呢，去给我生成这个视频就可以了，就详细的说怎么去生成这视频了，让 k g p t 在 现在这个静态图的基础上写一个视频的一个梯子词，主要的一个基调的话，其实还是需要我自己来把控的， 一定是那种缓慢的，有细节的，而且还是一种有电影感，而且非常有克制的那种情绪在里面。 ai 帮你去写的这个东西，包括他给你生成这个东西是取决于你想要一个怎样的一个感觉和基调的一个东西。 生好的这个视频丢到这个项目文件夹里，把这个素材去丢到你这个终端里面，告诉他这个素材我是要放在 hero 主视觉的这个区域里面，把这个静态的图给我替换成这个视频的这个效果，把说的这个需求，然后再去 写进去，然后这个时候去让整个 clock code 去跑起来，把这个去适配一下就可以了。那个网格这个效果它都是还是存在的，也直接替换到这个视频的上方了，因为整个的这一块我去演示的这个过程的话， 一次性的需求输入，一次性的通过的，没有进行反复的悔改，你能达到这样的一个效果的话，我觉着已经是非常好了。给大家总结一下，就是首先第一步我让他先出的是圆形的一个线稿，三个方案的一个线稿，然后进行一个选择，通过这个线稿去进行高保帧的一个生成， 走的是这个静态的一个风格，哪些地方到可酷的里面再去输出动态的，就按照这个流程去做就可以了。 有一些小细节的时候，就可以在 cloud code 里面去慢慢的去修改了。那么如果你想把这个产品打磨的更细致，更深入更好的话，那肯定是要消耗更多的一个 token， 在 阶阶段来说的话，额度那么小，还能够把这个流程能够跑完，肯定前景是非常好的， 更深入的进行这个迭代和反复验证的话，可罗德里亚这个 token 的 话，肯定是远远满足不了你的，你可以去借助于其他的一些工具去配合的去使用。大家评论区可以告诉我哪一段没有听懂再细致的去裁剪一下的，我们下期给大家裁剪，再见。

设计师朋友们，你们还在为画人脸模型熬夜吗？今天带你们看个颠覆认知的操作，用智能体写代码画人脸简直是降维打击！先看第一组，就用 next pen 里最基础的圆锥圆柱 球体，几行代码一运行，一个萌萌的卡通人脸就出来了。眼睛是球体，鼻子是圆锥，耳朵用圆柱拼接，是不是比手动建模快多了？再看第二组增强版，这次加上了布尔合并，合并倒圆，代码里多了几句合并几何体和倒圆角的指令。运行后，你看 原本棱角分明的脸型变得圆润柔和，眼睛和脸部完美融合，细节一下子就上来了，这效果手动调要多久呢？最厉害的是第三组高精度细节版，代码里加入了更多参数控制， 从眉毛的弧度到嘴角的角度，甚至连眼球里面的瞳孔角膜都能精准定义。 u g 一 直行，连鼻涕胡子都模拟出来了，这精细度完全不输专业建模师。 现在的智能体已经能把复杂的三 d 建模变成简单的代码指令，设计师们与其花时间抠细节，不如学学用代码解放双手。你们觉得这种智能建模会取代传统设计吗？评论区聊聊你的看法。

眼头正上方这个位置画一条竖线，后面的毛斜着一次往后内推吗？越到后面我们的毛要越倾斜一点点，越到后面我们的毛越倾斜，就顺着眉毛生长方向去，然后再在眼球这条眉到中间这个位置平拉一条线。眼头这个位置斜着向前画三到五厘米吗？然后再在眼球上的上半部分斜着画中线， 再从下面顺着纹路去。这时候眉形画的时候就去补毛吗？眼头这个地方沿着往前画三到五米，你要去把毛六感补好，它就会很自然漂亮， 有一种毛从我们的毛囊里面伸出来的感觉，然后再从上面沿着往下画 眉笔，把它梳两下，眉毛就画长了。是不是很简单？他喜欢可以尝试一下。好吧，马上再画一边。

这节我们学习怎么在安卓手机上安装并运行格式，上个视频我们把需要准备的命令都准备好了，这边我直接用手机演示一下整体安装流程。首先打开我们安装好的 dos， 按照提示我们先切换一下软件源， 这边选第二个，然后我们找到清华大学提供的软件源，确定换完源之后，我们需要更新一下软件源的信息，复制一下上节我们准备好的命令， ok， 然后我们需要安装 note g s， 同样复制上个视频，我们准备好命令， ok， 安装完了，我们 note 段位测试一下 没问题。然后下一步我们安装可乐扣子。 这里需要注意的是，最新版本的 coco 的 不支持安卓 m 六四环境运行了，需要在它 max 里面安装光图才能跑。咱们今天就不搞这么麻烦了，直接安装最后一个支持安卓的版本，并且跳过环境检测就可以了。这边已经安装完了，在运行之前我们需要把提供商换成自己的 callin 盘，同样复制我们上节准备好命令， 这个时候我们使用 colo 的 命令应该还是登录不了的。然后我们最后再挑过一下呃登录的页面，复制一下我们上个视频准备好的命令， ok， 然后我们再试一次， 可以看到我们已经进来了，它这个提示是我们没有装 get， ok， 到时我们就让 colo 的 code 运行在我们的手机上了。

今天我们来学习 microbit 的 显示屏功能，今天主要用这个网站讲两倍速处理中， 没错，按照这个网址咱们就来到了这个网站，如果看不懂英语，可以点这里调成中文，然后点，让我们开始编程吧，后点第一个图像化编程， 随便新建一个项目，然后你会看到它有一个当开机时还有一个无限循环。这节课我们主要讲当开机时把另一个无限循环先删了， 然后我们点基本里会看到有一个显示 led， 我 们拖进来看看效果。 比如我们在上面点一个叉， 例行看一下效果， 可以看到这个模拟器实现了我们的效果。 比如我们再显示一个对勾， 然后模拟器又显示了我们的图案，如果不想自己点图案，可以用它自带的，你会在基础里找到一个显示 led， 然后后面不是这种方框，点的它后面有自带图标的那种，这里边的图案非常多，都可以用。 我让你显示数字，是，你是不是这样拖出来这个显示 o、 e、 d， 然后点一个数字，其实不用这么麻烦， 我会找到一个显示字母串，然后后面有一个圆框，我们点一个圆框，然后在里面打出数字或者字母，但是不包括汉字，它就会显示。比如显示一个 hello， 然后它就会出现这种滚动效果。 如果你想单独显示数字的话，你可以找到最上面的显示数字，在里边打上你想显示的数字， 然后你会看到里面有一个清空屏幕。它是怎么弄的呢？我给你讲解一下。就是比如你先显示一个图案，然后你下面再拖一个清空屏幕，那它会显示完图案，然后立马清空屏幕， 特别神奇。 再比如我们再用这个等待，它后面显示的数是用毫秒记单位的，所以一秒就是一百。比如我们先显示一个图案，然后等待一秒之后再显示另一个图案， 运行一下， 我们研究一下这个显示箭头指向哪，它其实不是真的指向一个方向固定的，它其实就是，比如显示比例，它就是往前显示南，它就是往后，它箭头不会因为你的方向而变。 拜拜了，希望这期视频能给你带来一些帮助。

兄弟们，你们还在自己秀画一二图吗？自己秀画一二图费时费力，今天给你们介绍一个快速星球一二图的工具， 这个工具只需要提供我们的 s q l 或者描述我们的需求，它就能帮我们快速星球一二图。 在星城的时候，我们选择对应的魔系就行，然后这边还有派星非派星金解魔系，然后宿信这边也有金解宿信，全宿信，还有无宿信的魔系，如果说不懂的话，可以在使用教程这边详细的看一下这些魔系的区别。 现在我们来开启星球一下，我这边用 s q l 模式把我的 s q l 粘贴进来，然后点击开启星球，在星球中， ok， 已经星球好了。这个 s q l 是 一个企业招聘系统，可以看到星球的还是没问题的，整个系统通过这个一二图就一目了然了， 当然如果说需要编辑的话，这边是机器的，我们点击编辑，然后点击去编辑， 跳转到这个页面之后，我们就可以任意地调整了，增鲜改元素都是没问题的，拖到元素也是可以的，我们继续来演习一下，用需求模式生成，我们切换为需求模式， 我这边需求就随便输入一下，生成一个图修管理系统，一二图点击开始生成，大家在生成的时候需要把你的需求详细地描述清楚，描述得越详细生成的就越准确。 ok， 我 们可以看到它就给我们生成出来了，生成的效果也是没问题的。这边除了一二图还可以生成功能图， 还有我们的用密图，还有 c g 属性图，数据库表，设计文档这边这些都是可以生成的，我这边就不一一演戏了，如果在使用过程中有遇到问题的 可以看一下使用教程，这边有一个视频教程，可以观看，或者看这边文字版的。 ok， 如果说大家有需要的话可以去试一下这个工具可以帮我们节约大量的时间，生成的效果也非常不错。

今天来画一个小居的蜻蜓少女氧气感妆容， 这个妆我真的想画好久了，和我一起来练习吧！今天的底妆用到的是 cold eight 面霜，它的质地很丝滑，像撕断一样，没有什么粉感，上脸一下子就溶肤了，不仅可以均匀肤色，小痘印、泛红都能很自然的弱化。 上完是这种透亮的断光感，一点也不突兀，就像皮肤本身透出来的好状态一样。如果想让妆容更精致的话，可以在眼下嘴角这些容易暗沉的地方轻拍两下，不用厚涂也可以轻松提亮整个底妆，轻薄到皮肤会呼吸 三零零的。这个色号提亮很明显，凑近看也没有粉痕。爱豆的底妆就是这种自然又白净的感觉，是迷你感的精髓。还是用高光膏局部的把下巴的位置给提出来，每次像脚区额头的位置也是狠狠的刷上， 涂一颗这种杏橘色的腮红，面中再叠一点点草莓粉，遮一下我的黑眼圈。小橘的鼻子也是一个比较直的小翘鼻，所以今天的这个刷子呢，就竖着给它晕染。 贴一个宽一点的双眼皮，眼线从眼尾开始向后平拉出一点点就可以 开一下眼瞳，用酒红色的眼线胶笔填充整个下肢，让眼神有一种湿漉漉的感觉。小居的卧蚕都是一个倒三角的形状，中间最宽，两边窄，提亮一下卧蚕中间睫毛，指甲中间的部分，眼尾的睫毛让它自然下垂就可以了。 刷上睫毛定型和睫毛膏，点一点细闪在卧蚕中间。小菊的眉毛存在感很强，而且毛流感也很重，所以我们可以着重在眉毛中间画一画，眉尾的部分要下垂下来，可以稍微用一点点染眉膏，增加毛流感。高光点在鼻头，鼻梁 还有美光。我会再用粉色的提亮膏稍微提亮一下眼下这个三角区，这个面妆就会重喷，狠狠的修容一下。这里我涂了一个橘色的唇釉，这个妆容就完成啦。

把扣的扣的密码下载之后，我们能不能把它布置到本地的？可以的，然后我这边也布置上来了，首先我们需要用到一些，嗯，我这边是这样子的，首先把它本地的扣的放在这个我的橡皮夹里面， 然后呢把这个下载些 mac， 比如说一些爬虫的啊，然后一些控制电脑的啊，一些自动排版测试的好，然后再下载一些什么鱼情的，或者说一些货价格图的， 这样的话它就可以去模拟操作电脑，然后去爬虫，然后去获取最新的接口，然后自动去排版，去画图，去获取预警信息，然后再搭配我的这个 skill， 你 看 我这个 skill skill 里面可以做，有个可以做视频的，就是一个可以做 ppt 的， 就截图做 ppt， 你 看做视频的， 这是哪个啊？这个看一下他会说要用哪些技术把这看。把 bt 换成片转化为视频，这是 h t m 五换成片和视频， 然后这个他会是把，然后他会，你就说你可以给他浏览器的地址，他又不是你去看。然后最后我们先会把它生成 ppt， 生成 ppt 内容之后会很精美，就可能比一般的人做的还好看一些， 然后里面有插头，有什么都有的，然后最后会把这个 ppt 转换成视频，这视频里面会有可播，有啊字幕，然后讲的，甚至我可以调音色，比如说录制我的音色，去让他分析我的音色，然后去调音色，这样子的。嗯，那效果呢？是什么呢？现在我还没有做的很 晚晚上。嗯，这里，比如说这里可以配置 ai， 我 本地画的 ai 就 也可以用本地，刚刚我敲下来 ai， 比如说用豆包呀，对吧？其他都可以用。然后本地 ai 也可以用的，比如说我做一个， 你看这里目前用的是本电压，叫膨胀呀，哈，这个电压一听名字就很膨胀，这能干什么？你跟我说的它能干？ ppt 演示、视频制作、文案网站生成和 sql 创建，就可以直接用 sql 去写 sql， 然后用去给他喂他一些东西，去写 ppt， 然后用 ppt。 嗯，写了 ppt 做视频。好，然后看，我看一下做，比如说分析什么新能源汽车趋势，发给他， 他给给分析出来，然后可以再可以下载 在本地方的一个 ai 功能效果，但是呢，现在我还没有完全调通，可能这两天我又要出去浪去了，去玩去了，等我有时间把它调通，再给大家看看真实效果，理论上应该是可以的。然后现在也快了，就是差一什么对接下 ai 的 接口啊， 然后是把北京那个连串起来就好了。我现在没串起来啊。然后后期其实我们可以用这些，刚刚不是有 mcp 操作电脑吗？然后后期我们可以对接一个什么通讯的东西，对吧？去跟 我们电脑去通讯，然后比如说发生发生指令，然后它就自动会触发那个按钮，比如说这个 啊，发送指令之后他会去触发我这个，或者说触发这个按钮，然后那么这个里面开放软件里面有模型吗？啊？他出发之后，那么他就可以去完成我的任务，然后我再要他输出我的这个 task， 是， 对吧？ 嗯，这里有一个 task 任务，就是他是怎么做的，他会告诉我，你看他会，比如说输出我一把任务输出，他会告诉我，哎，他怎么做的？他返回给我，他是这样做的。 就是后续我们可以在玩的过程中再搞搞一个，把电脑放家里，或者买一个什么微服务，买一个什么苹果服务器都可以， 这样的话我们就实现了小龙虾本地化部署室友化属于自己的小龙虾。那么我们后面可能就是搞点秃皮就好了。关注我，下期我们看看这个效果。这两天没时间，估计下周吧， 下周应该差不多差不多了，下下周个三四五的样子。

这个六十四 k star 的 开源项目，把 open cloud 加 cloud code 打成王炸组合一条命令，组建二十三人 ai 虚拟团队， ceo、 设计师、开发、测试工程师，全给你安排上一人，公司必备神器， 先看看效果有多炸裂。输入一条斜杠命令， ai 立刻变身 ceo， 帮你梳理产品方向，变身工程经理，帮你锁定架构，画数据流图，变身开发人员，自动写代码，再变身 q a， 打开真实浏览器，逐个页面测试找 bug。 从需求规划到写代码，从自动化测试到一键发 pr， 整套流水线全自动。 他在 tiktok 上已经拿下六十四 k star， 完全开源，免费由 yc 掌门人 gary tan 亲自打造，基于 cloud code 扩展出二十三个 ai 专家角色，还能无缝集成 open cloud 传统团队，二十个人才能搞定的。从规划到发布全流程，他一个人全包了，日产代码上万行。

你是不是觉得 cloud 扣已经够好用了，但其实它还能更强？今天咱们就来聊聊怎么给 cloud 扣开挂。从记住你的项目习惯，到一键调用工作流，再到连接外部工具，这些扩展功能用好了，效率直接翻倍。咱们一条一条说清楚，看完你就知道哪些该装，哪些暂时不用管。 先给大家画个地图， cloud code 扩展分好几层，每一层解决不同的问题。最基础的是 cloud 点 md， 它相当于给 cloud 的 长期记忆，每个绘画自动加载。然后是 skills， 你 可以理解为自定义技能包，比如输入斜杠 deploy， 就 能跑一套部署流程。 在网上是 m c p， 这是连接外部服务的桥梁。比如让你的 cloud 直接查数据库，发 slack 消息。还有 sub agents 和 agent teams， 负责把复杂任务拆成小块并行处理。 最后是 hooks， 在 特定事件发生时自动触发脚本，比如每次保存文件后自动跑一遍 e s lint。 这些功能不是让你一次性全配齐的。官方给了一个特别实用的建议，按需添加，别一上来就折腾全套 敲黑板了。这里有个触发器清单，亲测有效。如果你发现 cloud 两次搞错你的项目约定，比如总是用 npm 而不是 pmpm， 那 就该写到 cloud 点 md 里了。 如果你第三次把同一套多步骤流程粘贴进聊天框，赶紧把它封装成 skill。 如果你一直在从浏览器标签页复制数据给 cloud， 那就说明你需要一个 m c p 连接。如果你某个辅助任务的输出把对话窗口刷爆了，用 sub agent 把它隔离出去。如果你希望某件事每次都不用问，就自动发声，比如提交前跑测试，写个 hulk 搞定。 这里有几个容易踩坑的混淆点，我给大家捋一捋。先说 skill 和 sub agent。 skill 是 可附用的知识或工作流，你可以随时调用。 subagent 是 一个隔离的工作县城，适合读大量文件或者做研究，它只返回摘药，不污染你的主对话关键区别， skill 是 知识， subagent 是 劳动力，然后是 cloud 点 m d 和 skill。 如果 cloud 应该永远知道某件事，比如你的构建命令项目结构放 cloud 点 md。 如果只是偶尔，需要参考，比如 a p i 文档部署清单放 skill。 记住一个经验法则， cloud 点 md 保持在两百行以内，长了就拆成 skill 或 rules 文件。还有 sub agent 和 agent team， sub agent 是 在你当前绘画里干活的临时工，干完汇报结果。 agent team 是 多个独立的 cloud 绘画，它们能互相发消息，自己协调。简单来说，一个人能干完的用 sub agent， 需要团队协助的用 agent team。 这里有个黄金组合。要重点说， m c p 给 cloud 的是能力，比如连接数据库，但光有能力不够，你还得教他怎么用好这个能力。这时候 skill 就 派上用场了。 你可以在 skill 里写清楚你们团队的数据库架构，常用查询模式，甚至消息格式规范。 m c p 负责连上工具， skill 负责教会 cloud 怎么用这个工具，两者搭配效果翻倍。 再说说 hook， 很多人容易把它和 skill 搞混。记住一句话， hook 是 不需要 cloud 思考的。自动化 skill 是 需要 cloud 推理的工作流，比如每次保存文件自动格式化代码，这种确定性操作交给 hook， 如果是需要判断和决策的，比如代码审查清单，用 skill 还有一个避坑指南，如果你有一条规则，绝对不能碰点，因为文件别只写在 cloud 点 md 里。当建议用 pre to use hook 直接拦截，这才是真正的强制执行。 这扩展还可以在多个级别定义，用户级、项目级、插件级，甚至子目录里也能嵌套。如果冲突了怎么办？ cloud 会自己判断，通常更具体地说明优先。比如子目录里的 cloud 点 md 会覆盖根目录的通用规则， skills 和 sub agents 是 按名称覆盖的， m c p 服务器也有优先级顺序。 hooks 比较特殊，所有注册的 hook 只要匹配事件都会触发，不会互相覆盖。 最后说一个很多人忽略的点上下文成本，你加的每一个功能都会消耗 cloud 的 上下文窗口 东西太多，不仅可能把窗口塞满，还会增加噪音，让 cloud 的 效率下降，甚至触发错 skill， 忘记约定，所以别贪多。 cloud md 每个请求都加载成本最高。 skills 只在调用时加载完整内容，平时只加载描述，成本低。 m c p 工具默认启用搜索，空闲时几乎不占资源。 sub agents 完全隔离，不影响主绘画。 hooks 外部运行零成本。 好了，咱们快速总结一下， cloud code 的 扩展体系可以分成三层， cloud 点 md 管永远要记住的事， skills 管按需调用的知识和工作流。 m c p sub agents hooks 管连接外部，并行计算，自动触发 真实的工作流，通常是组合使用的 cloud 点 m d 定规矩 skill 封装流程， m c p 连外部系统 hulk 做自动化兜底，记住按需添加，别一上来就配全套。当你发现某个操作重复了三次，那就是该把它封装成扩展的信号。关注我们，持续获取实用技巧，让你的开发更高效。

今天学习了一下可乐的扣子的原码，就是把他的原码下下来，然后让 ai 读原码，根据他的原码，然后画了一个他的业务流程图啊，长这个样子，感兴趣的同学可以点暂停看一下。 呃，可以看出来就是有点超乎于一些，就是比较简单，比想象的简单太多了。 他总的来说其实就两个部分啊，第一个部分就是用户的内容输入进来之后呢，他会去 做一个上下文的组装，这个上下文里面他包含的内容可能就稍微细一点，然后主要是环境那种，比如甚至有没有自己的仓库这种啊，他都会包进去。然后呢我也给大魔仙进行第一次处理，第一次处理之后呢就开始进入一个循环，然后这个循环也很简单啊，就是魔性决策， 然后工具执行，执行结果再为回位的模型，然后再小模型自己去决策。 其实则部分呢也很简单，有也比我想象的简单的多，就是它没有特别复杂的流程啥的东西，它没有写那些东西， 它写的都是相对来说是边界性或者原则性的东西啊，比如安全策略问题，然后还有比如对一些细节，比如对 u r l 的 处理问题，然后还有 比如，哎，就是设计这一原则，比如不能过度设计啊，然后呢就是不要保留荣誉代码，不要为了兼容性去写那些荣誉代码，就是类似的这种东西， 就他没有指导下的东西，就是说你必须得先怎么样怎么样，然后再怎么样啊，他没有这这种类似的其实词，他都是边界性质的和原则性质的其实词， 这个就怎么说呢，现在现在就很不解啊，因为你这么简单的一个东西的话，为什么 costco 的 就比其他的好用那么多呢？对吧？不知道，这个是真的不知道， 然后根据，然后又跟叉的 j p c 聊了一下，那叉的 j p c 给的结论类似的就是说 a 阵它的核心，它不在于循环啊，也不在于那个技能啊，都不在，都不是关键，这些都不是关键。什么是关键呢？就是那个 世界模型啊，当然这个词用词可能比较大。那啥意思呢？简单来说就是比如我们用 a 键他，那你肯定有任务进来，对吧？那你的任务相关的各种信息，是不是又组成了一个任务的相关模型？ 然后呢，那你这个人啊，你的用户，那你的各种行为习惯啥的，是不是就能构建出来一个你的一个用户的模型？ 然后呢，你这个 agent 他 能在一个什么像环境下运行，对吧？他能调用哪些工具等等，而且这些东西他可能组成了一个环境模型，类似的这一大堆模型啊，合一块啊，你可以把它叫世界模型啊，但是这个词我觉得太大了。 总之来说呢，就是把这个东西构建出来之后呢，然后呢，你在每一步循环的时候利用这些信息，然后再去构建记日词，然后我也给打磨清啊，就是不需要特别复杂的循环，但是呢，上下文可能会比较多， 叉的 j b c 表示呢，这也是未来，一个也不应该不是未来，就是现在的一个发展方向吧？就是不是多次循环了啊，不追求多次循环，而是要追求尽可能少的循环，然后每一次循环呢，都尽可能去喂更多的双亚文啊。大概就这么一个思路。 但是根据我之前给自己定下来的原则呢，就是独立实践啊，独立思考，虽然他们都这么干的。嗯，到底怎么样，我还是自己先实践吧。 接下来呢，就先按照 cloud code 的 这种模式。我觉得先试一试吧，把它里面跟编程相关的其实对吧？全改了，全改了，然后去模仿它的玄幻组装逻辑， 然后再尝试一下吧，希望有好运。

先问大家一个问题，你写一个项目，从需求到上限最快能多久？一周？三天？如果我告诉你，有人用 ai， 七个小时就搞定了包含一千两百五十万行代码的超大项目， 你信不信？这是真实案例。二零二六年， ai 编程已经彻底变天了。今天这条视频有点长，但全程干货，建议先点赞收藏， 因为看完你会回来谢我。我们先来拆解一下传统的编程流程是什么样的。你接到一个需求，先开会讨论， 然后画圆形图，写技术方案，搭框架，写前后端代码，写测试，用力修 bug， 部署上线。这中间任何一个环节卡住了，项目周期就往后退。以前我们觉得这很正常，程序员嘛， 不加班才不正常。但是二零二六年的 ai， 他 已经不是一个只会帮你补全单词的小助手了。现在的 ai 编程进入了一个全新的阶段，叫做 agent engineering， 也就是智能体工程。什么叫智能体工程？简单来说就是 ai 不 再是你的副驾驶，它变成了你的专属开发团队。你只需要用自然语言告诉他你想要什么，他自己就会去读项目文档，分析代码结构，写出符合规范的代码， 自动生成单元测试，甚至还能自己把发现的 bug 修掉。整个过程你只需要当一个指挥官，负责检查和拍板。我们来看一个具体的操作场景，你打开一个叫做 cloud code 或者 ctrl 的 工具， 在对话框里输入这样一句话，帮我分析一下这个项目的登录模块。目前的密码加密方式太老了，请把它升级成 b crypt 算法， 并且确保所有的测试用你依然能通过。如果是以前的编程方式，你需要先找到登录模块的代码位置， 然后去查 b、 c、 r、 y、 p、 t。 的 文档，改代码，改测试用力。跑一遍测试，发现问题再调试。光是查文档和定位代码就要花掉你半个小时。但是在二零二六年的智能体环境下， ai 会自己做以下几步，第一步，自主解锁。 它会读取你的项目目录，定位到登录模块相关的所有文件。第二步，上下文理解，它会分析当前使用的加密方式是什么，对比 b、 c、 r、 y、 p、 t。 的 差异。第三步，代码生成与替换。 它会按照你项目的代码风格生成新的加密逻辑，并且替换掉旧的代码。第四步，测试修复。 它会自动运行相关的测试用力。如果测试挂了，它还会自己分析原因并修复，直到测试全部变绿。整个过程，你只需要喝着咖啡，看着 ai 像工兵一样在屏幕上自动操作。这可不是科幻电影， 这是二零二六年每天都在发生的真实工作流。听到这里，你可能想问，那 ai 这么强，程序员岂不是要失业了？我的回答是， 只会写基础代码的程序员确实会失业，但是懂得指挥 ai 的 程序员身价会翻倍。这里有一份来自 antropica 的 二零二六年最新数据，数据显示， 现在的开发者工作中有百分之六十已经引入了 ai 辅助，但是能够完全放心地委托给 ai 去独立完成的任务，占比却不到百分之二十。为什么还有百分之八十的任务 ai 搞不定？因为 ai 有 两大死穴，第一， 他缺乏业务权局观， ai 不知道你们公司老板的真实意图，他不知道这个功能改了会不会影响下个月的营收 kpi。 第二，他缺乏责任承担能力，出了生产事故， ai 不 会背锅，最后还是得你来修。所以，二零二六年程序员的核心竞争力， 已经从敲代码的速度转变成了指挥 ai 的 能力。具体来说，你必须掌握三个硬核技能。第一个技能叫做结构化 prompt 工程。别以为 prompt 就是 随便说句话，在智能体工程里， prompt 就是 你指挥 ai 的 编程语言。你要学会设计思维链， 让 ai 一 步一步按照你的逻辑推理，而不是跳步乱写。你要学会上下文窗口管理， 精确控制 ai 能看到的代码范围，防止它产生幻觉。第二个技能叫做工具链集成，你得给 ai 装上手和脚。比如通过 m c p 协议，让 ai 能直接调用 jira 查需求，能读写 github 上的代码库， 能查询公司的内部知识库。只有打通了工具链， ai 才能从一个小秘书变成一个大管家。第三个技能叫做多模态交互。 现在的 ai 不 仅能看懂代码，还能看懂设计图。你把 f i g m a 画好的前端界面截图直接丢给他，他就能生成对应的 html 和 css 代码。视觉理解能力正在成为新一代程序员的标准配置。最后， 给大家一个非常落地的建议，如果你现在还在用传统的方式手敲每一行业务代码，请你立刻停下来，花一周的时间去深度体验一下 cursor 或者 cloud code， 去感受一下用自然语言驱动整个项目的感觉。技术变更从来不会提前打招呼，不要等到年底绩效被打 c 的 时候才后悔没有早点拥抱异爱。

哈喽，大家好，我是车车，我最近在做 ai 视频的时候，有一件事情特别烦，我不是要花分镜图吗？分镜图要一张一张的发给 ai 出图，出图完再一张一张的命名存好，反复横跳，不敢想象这个重复的工作量。后面呢，我一想可不可以把这件事情丢给 codx， 让他帮我批量跑完，没想到一试还真给我试出来了。 我丢给他完整的分镜和参考风格，他一次性给我生成了非常高质量的分镜图，是我想要的，而且呢，还全部打包好 完整的发送给了我。那今天呢，和大家分享一下我现在是怎么用 codex 的， 包括几个我自己摸索出来的用法。我们先说 codex 的 面板长啥样，不然你不知道打开之后看哪。 codex 的 界面真的很极简，整体很干净，没有什么多余的东西， 左边的侧边栏就这几个入口。新对话搜索插件自动化，下面呢是列表和对话框底部这边有一个小的手机图标，是连接手机遥控用的，后面我会单独说 右边就是主操控区了，那左边的这个插件入口，它是可以给 codex 接各种扩展能力，比如像我自己就连接了我常用的 keyup notion。 第二部分呢，我们来看一下 codex 的 自动画面板能干什么？ 我觉得扣贷的自动化是最值得说的。简单说呢，就是你写好个规则，设定个时间，他就按时自己跑，跑完把结果放进收件箱等你看，你不用每次都手动触发，他后台会自己来操作。那这里和大家分享一下我的使用场景， 我设置了一个每天使用扣贷的时候，他会自动提醒我检查一次当前的额度使用情况的功能。我一开始设置的是每两个小时提醒我一次，可以看到八点多、十点多、十二点多、 十四点多，他都会定时来提醒你看一下额度。那后面呢？库德斯他自己将每两个小时提醒一次的功能改成了每天上午九点提醒我一次，他觉得这样子更合理，因为在每天开始工作前看一次我的额度， 可以判断当天任务的优先级的情况。因为 colex 的 额度有点特别，它同时有两层，第一层是五个小时的短窗口，用完了等五个小时再会去刷新一次。另一个呢，是你包含在套餐里的总额度，这个才是真正的上限，用完了就真的没了，不会跟着五个小时的额度来重新刷新。 特别是我在批量出图的时候，担心额度消费很大，不盯着，很容易跑到一半就断掉，加个提醒就会安心很多。我们再来聊一聊节省额度的办法。第一个呢，我们可以在设置里面换一个小一点的模型来跑，简单的任务完全够用，消耗比默认的模型要少很多。第二个呢，可以使用它的计款模式， 就是在发起任务之前，先让扣代词把计划列出来，告诉你他打算怎么做，分几步，不做什么，你确认没问题了，再让他开始执行。为什么这样能省额度呢？因为他想清楚再行动，不用跑一半发现方向不对，重来减少反复纠错的消耗，尤其是跑比较复杂的任务，先过一遍，计划真的省很多。 再说一个功能，目标模型，我们同样可以在这边添加，追求目标，普通的用法是你说一句，他做一句，做完就停，等你下指令。 目标模型完全不一样，你给他一个终极目标，他自己会进入一个循环，从计划到执行，到检查，到出错的纠正，再到继续跑，一直到目标达成为止。你不需要守着，他不会中途停下来问你怎么用，怎么触发。 那我在批量升图的时候加入了这个模型，他在升完图的时候帮我整理好，并且呢他也会自己去检查一遍。这里补充一点，你点击这个加号，可以添加这个模型。之外呢，你也可以点一下斜杠，他这边会有很多的选项， 可以看到我这边也设置了一个 codex 的 宠物，那 codex 还有个刚出的功能，很适合 我们这种到处跑的人。手机现在也可以来操控 codex 了，逻辑很简单，电脑继续在跑任务，手机是遥控器，你在外面打开 x 的 gpt， 能看到 codex 跑到哪里了，可以批准下一步发起新任务，或者是随时叫停。电脑干活，手机在指挥。 具体怎么连呢？我们点击侧边栏的这个手机小图标，手机打开 x 的 gpt， 扫一下就连上了，这边是已经连接过了的界面，你打开出来的页面应该是长这样的， 我具体还用 codex 干些什么事情呢？视频开头说了， codex 帮我批量跑分镜图，它是在后台自己调用了叉的 gpt mate two 来生成的，我不需要手动一张一张的发指令，它自己会把整个流程跑完。除此之外呢，我会用它来读 github 上面的项目， dhab 上面的一些我很感兴趣的 skill 直接丢给他，他能按照里面的说明帮我操作，全程不碰一行代码。那这边呢？我是丢给他了一个最近很火的规章老师的 ppt skill， 然后让他帮我生成了一个如何学好 codex 的 简单的一个 ppt， 我 觉得还是很不错的。我还会让 codex 去连接我的 notion。 当我和他讨论完自媒体的脚本之后呢，直接 把最终输出的脚本自动保存在 note 里面，不需要我再手动复制过去，也不用调格式。最后呢，说几个我摸索出来的和 codex 的 沟通技巧。首先第一个说结果，不说步骤， 不要告诉他先做 a， 再做 b， 再做 c， 你 直接跟他说你要的最终结果是怎么是什么，他会自己想怎么走，你说步骤呢？反而会把它框死或者绕进去。二点呢，限制条件，说清楚你的文件名，格式是什么，存到哪个文件夹， 如果你要用到楼层，那楼层的数据库叫什么名字，这些边界条件越具体，他的出错率就越小。第三点，复杂的任务，我们可以先跑计划模式，他先把计划列出来，你看一眼有没有方向问题，确认了再执行，比跑一半发现跑偏要省时间的多。第一次可以先跑小样本， 确认结果，对了再跑全料。那我可以看到我前面在用 notion 生成帧近图的时候，帮我生成的计划是可以先小批量的测试三张，来确认这个风格是不是我想要的。 那它确实是按照要求来生成了三张图，那它确定了方向之后呢，对后续的项目进度来说会顺利很多。 好了，那我用 codex 最大的感受是它改变的不是你的技术水平，改变的是你愿意把多少重复的事情交出去。不会写代码，但你知道自己要什么，说清楚它就能跑。从一件最烦你的小事开始丢给他，看他能干掉多少。我是春春，下期我们接着 chat。

这两天很多朋友问我到底是怎么落地 ai 的， 其实一句话捅破窗户纸就是搞定 cloud。 cloud 现在真的很牛掰，他们现在公司三年已经一万亿市值了，你可以搜一下 astropica 这家公司，它比那个 open ai 嗨牛吧？搞定 cloud 就 三件事情，第一个是搞定他的账号，第二个事情是上网，第三个事情是安装，搞定这三个事情之后，你就会打开一个新的世界。

九成的人都在裸用 clotico， 难怪写出来的代码总是翻车。不是模型不行，是任务太乱。你让一个人同时读项目，找 bug， 写代码，做审查补测试，他当然会崩。 想把 clotico 用顺。记住，这六个 skill 缺一不可。第一个 explore， 它不是写代码的，它负责先把项目读明白，入口在哪，核心文件在哪，一个，功能从哪里调用到哪里。你先让他给你画项目地图， 后面改代码会少走很多弯路。第二个，第八格，遇到报错不要直接让 ai 猜着改，把日制复现步走，最近改动交给第八格，他的任务是先定位根音，再给最小修复方案。第三个 code review， ai 写完能跑不代表能进项目。 code review 负责挑逻辑漏洞、边界条件和回归风险，尤其适合你。改完一大段之后，先让他帮你过一遍。第四个， test engineer， 真正让你判断该测什么，哪里容易回归，哪些测试最值得补。第 第五个 code simplifier。 ai 很 容易写出能用但很绕的代码，这个 skill 专门负责把重复逻辑删掉，把命名和结构收干净，但不改变行为。 第六个 security review， 只要碰到登录权限、密钥，上传支付用户数据，就让它最后扫一遍。很多线上事故，不是功能没做完，而是边界没守住。 记住，高手用 cloud code 不是 从头绑到尾，而是把不同任务交给不同 skill。 读项目用 explorer， 修 bug， 用 debugger， 审代码交给 code review 和 test engineer， 收尾交给 code simplifier 和 security review。 收藏这套组合拳，你的 ai 编程稳定性直接上一个台阶点。关注下期带你看更多 cloud code 的 实战技巧！