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10:53查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，我是 linux 作者。呃，今天给大家介绍一下我们这个产品啊。呃，这个是我们的 github 首页， 我先教大家怎么去安装我们这个 linux， 它很简单，首先你要安装有一个环境， node js 的 环境，只需要搜索， 然后 get node js 啊，如果你是 windows 的， 就直接这边安装就行了，如果你是其他系统的，它会自动推荐，点击完之后会有一个安装的一个装包， 这里呢可以默认一直点下一步就可以了，我这里已经安装过了，就不再介绍。然后接着呢，我们可以打开我们的这个 cmd。 嗯，首先呢我们需要一个项目，我们可以在 f 盘下面新建一个自己的项目，我们可以随机取一个叫做 test 啊 test 一， 然后在这个 c m d 里面呢，可以进入，进入到这个 f 盘的 test 一 里面，然后输入我们的这个呃， resix 启动指令， 这里是我已经。嗯，之前启动过了，然后正常的启动呢，会有一个启动的界面，它会引导你去输入你的 api key， 然后如果你不知道 api key 在 哪里获取的时候呢，这里上面也有一个链接可以让你去点击， 当你输入这个 api key 之后呢，它就会进入到这个界面，那这里呢就是有一个 web。 呃，我们不仅仅是支持这个终端的啊，也支持 web 的 啊，点进去之后呢啊， ctrl 加左键，点进去之后呢，这里是我们的这个后台，然后这里的面板呢，它是一个 t y 的 镜像，就是你这里写的任何东西，它在这里都会啊反馈出来，比如说我们说你好啊， 这两边是同步的，当然你在这里发，这里也是会同步的，那这里呢有一些功能，就是可以看到一些以前的计划，还有一些绘画啊，包括你的这个，呃，应用缓存，还有包括你的 token 消耗啊，用量。 然后我们这里的话，呃，是当你比较熟悉的时候，你可以再来看这些，这里是比较深度用的一个地方，比如说对你的项目的文件进行一个缩影啊，可以本地有个模型给你安装 啊，然后下面有些 m c p 啊，还有包括 skills 啊，记忆啊、 memory 啊，户口其实都是支持的啊，包括这里有一些设置啊，但是这些设置可以都不用改。然后 我们可以先啊尝试着做一个项目啊，比如说做一个五子棋项目， 呃，在他做五子棋项目的时候呢，我可以给大家介绍一下，就是我们这个 deepsea， 就是 另一个用户用我们这个 reason， 然后它的用量， 嗯，这个用量呢？大家看一下啊，它用的非常多，它用了大概四亿三千五百万个 token， 对 吧？嗯，这是 flash， 它大概就是一百块钱不到，跑了它就跑了，它这个跑的用量有点大啊，其实用量也大，正常人不会跑这么大的。 那为什么我们这个缓存命中率它能达到百分之九十九啊？这个有百分之九十九以上啊。呃，我可以给大家讲一下啊，就是我们有一个叫做前缀缓存的这个命中率， 就 deepsafe， 它有个 api 有 个特性，就是你请求开头若干字节，如果跟上一次完全一致，它命中的部分呢，就会按照定价的百分之十来计费，也就是说如果你命中了它，就给你打一折啊，这个机制是 deepsafe 提供的，那所有的 deepsafe api 的 这个客户端呢？都有这个功能，那 为什么大部分客户端命中只有三十到六十，我们可以达到百分九十九呢？啊？这就要考验这个你设计客户端的设计水平了 啊啊，他这边还问了我们一些问题啊。嗯，我这个是滚轮，也可以去控制啊，比如说他要做一个 web， 那 我们做个 web 就 够了啊，回答一下他问题， 那接着我们讲别人怎么做啊？就是主流的 engine 呢？一般怎么做的？为什么他们做不到百分之九十九？第一个就是 devic 自家的这个 chat， 他 们的 chat 它对话率一般都是六十到八十左右，但是啊，比如你新开一个会话，它的命中率马上就会掉到零 啊。第二种呢就是，呃，就 cherry studio 这种，他们用 open ai 的 那种形状的 sdk， 每一轮对话的历史呢，都是会重新序列化的，重新排序，有时候还会塞个时间戳进去，他们那个前缀的字节序列就变了，缓存就废了，所以他们的一般命中率呢，可能会更低一些。 然后第就是最后一种呢，就是那个 close code code 啊，这个就比较主流啊，我先把这个 set up 一下，让它继续跑。 然后他们呢，就是他们不是为 deepsea 缓存设计的，他们是为自己的这个 cloud 和 gpt 是 能力设计的，他们的优架构 能力呢，就是能力优先，成本是结果，所以我们是反过来的，我们是成本，是约束条件，我们的能力呢，只会在这个约束下最大化，所以这是产品定位的区别，不是说谁好谁坏啊 啊，这里再统一一下，因为我们现在这选的是 review 模式啊， review 模式就是他每操作就是每一个操作都会问我们啊，要不要这么做，我们可以呃，也可以关掉，我们比如说加 shift， 加 tap 切换一下，切换到 auto 啊，就让自己写，我们就不管了。 然后我们具体做了哪些事呢？我们其实就是呃，就是在所有提示词前面 计算一下他的这个码，然后把他的绘画一开始就会计算一下哈，吸一下定死。所以在这个绘画里面，前面的这一段的字节都是不变的敞亮。听起来是很简单，但是很多框架都做不到，因为他们很想动态去根据对话状态去调整 system prom 的， 这样看起来会更聪明，但是缓存会当场失效，所以我们选择不动它。 第二个就是 append only， 就 只追加不改写，他每个对话的时候我们都是指望日制的末尾加东西不行不准，不进行重新排列，也不会去修改，他就保持他前面的字节保持不动。 那这条听起来是很简单，但是要嗯实现起来呢就比较麻烦，你跑久了肯定会很想清理一下历史啊，让上行往好看一点啊，那一清理缓存就完蛋了，对吧？那 后面还有一个就是呃 r 一 的这个思考，我们升到 v 四之后就叫 thinking， 它这种推理模型呢，它会输出一大堆的这个 reason content， 就是 那种 呃，就是用过的都知道，它会有一个自己推理的一个，一个就是可以看到，但是它不是作为一个主要输出的， 然后他有一些框架呢，就会把这个东西呢塞回去，这样就会让 angela 记得自己想过什么。那我们会把这个东西呢隔离在一个新的区域里面，每一轮结束的话就清空了啊，然后我们会通过一个叫思维提取的模块，然后去把它要用的时候就拿出来啊，我们会把它压缩成一个结构化的一个小块， 然后最佳进 log 里边啊，原原始的那个呃思考链呢，就不会进缓存了，这里他要启动一个端口去跑起来。好，我们拍摄啊。没有哈，他肯定想别的办法。 然后呢？除了缓存呢我们还有什么省钱呢？然后比如说，呃，就成本控制的一个东西，就比如说 flash first， 就是 优先 flash 模型，然后 pro 的 话因为比较贵嘛，那百分九十其实口顶 flash 够了。那 cloud， 比如像 cloud cloud code 以前都是用 sonet 对 吧？ coser 也是 sonet， 然后口袋是默认的 gpt 啊，都是那种稍微便宜点的模型。那每一轮结束呢，就是有差不多三千个 token 返回就会自动压缩啊，模型用的时候就有个完整内容，用完就只剩下摘药，如果下一轮还需要的话就重新 build file 啊，总比拖着这个呃十二 k 的 这个托儿跑起来会便宜很多啊。 如果一碰到难题，你可以单轮起用这个 pro 模式跑一下，那跑完就自动回收啊，但那这样肯定会就是单次这种呃缓存命中肯定会降下来啊，但是可以更好的解决问题吗？对吧？那这里他说他设计好了，那我们可以去看一下 啊。跑起来了，我看看他运行怎么样，我随便玩一下，我感觉他设计还可以啊，对吧？啊？五子连击，黑棋胜，重新开始啊，没问题，我们来让白棋胜一把。 好，白棋获胜啊。好，那我们这个如果说这个时候呢，你想看一下这个后台 dashboard 啊， 可以这样，然后它会有一个提示，你可以点击这个进入外部后台啊，在这里也可以看到效果，它这里展示是一样的，这里可能会稍微好看一点。 好，我们这里可以看到它在后台跑了一个 job， 所以 我们才能啊预览出来这个游戏啊，如果它没跑这个 job 的 话，你在这里是看不到这个游戏的，那我们可以把它停掉。 那停掉的话，我们先可以看下 jobs 就是 跑了哪些任务，他跑了两个任务，第一个任务是失败了啊，那第二个任务是成功了，这个是成功了，那我们可以把他杀掉。 q 二，他是第二个。好，他正在停止。 好，停止了，停止后这边就没有那个东西了，那当然这个网页在刷新的时候他就打不开了啊，就无法访问了。 那整个流程就是这样，就是你想做什么都可以跟 ai 去沟通啊，我们这里的缓存它基本上达到了百分百，就是基本上全命中了啊，没有什么没有命中的，然后你可以在后台可以看得到这个。呃，详情啊， 我们可以在这盖栏里面可以看到，因为我刚刚还之前还对话过其他东西啊，平均下来可以达到百分之九十七啊，还是非常高的，因为我们第一轮聊天的时候，他肯定是比较低的嘛，他是后面慢慢的就会增高啊，就是一轮比一轮的比一轮高。 好，那我们今天就介绍到这啊，欢迎大家来使用我们这个 listeners 啊，如果有你有什么问题或者反馈都可以来我们的 github 上提这个问题啊，我都非常的呃乐意去 啊，比如说你们要发 pr 啊什么的，我都会乐意去合并或者提出一些我的建议啊，去改进一下。好，谢谢大家。
9931做游戏的小🐟
01:15查看AI文稿AI文稿deepsea 接入 codex 保姆级教学安装 miimo 二 codex 输入转发指令， 新开一个终端， 显示配置信息， 打开 c c switch 复制 api， 复制 u r a o 复制配置参数。
4054袁润OPC
03:23查看AI文稿AI文稿呃，今天早上把这个编程工具啊切换到了这个 regionix， 哎，我感觉它真的是好像。 呃，我用 deepsea， 因为我主要用 deepsea 嘛，但是它是专门为了 deepsea 开发的。这界面一打开啊，我就感觉啊，这个就是原来 cherry 它还需要，比如说它，我需要那个 cherry 有 多标签的，横向的多标签呢？它现在没有， 然后还有要排队的，这个功能就是正在执行的过程中，然后我想要它啊，我突然又想到几个想法，我不断的推给他，但是这个它，这个 cherry 它也没有，但是这个 renegade 啊，我一打开这个界面，我就感觉，哎呀，这个东西设计的是真好，我给大家看一下啊， 那现在我用的就是这个 rezenix 啊，呃，然后我给大家说一下，它好好在哪啊？它现在正在工作啊，一个呢，是它，是啊，这边啊，比如说某一个项目， 某一个项目，然后它可以，比如说这一个项目，它可以新建多个绘画 啊，这个是大部分都有的，你说 cherry 那 里也有的，但是呢它还有一个好处呢，就是它可以新建标签，然后每一个标签它可以单独的设置它的工作目录。你比如说这个的话，呃，我专门针对这个 electric， 然后 专门我要要对他进行这个开发的话，那么我可以单独设一个目录啊，然后他呢也能够创建新的绘画， 这样的话就是我可以多个项目，然后同时搞了。 这个就比拆瑞要好很多了。拆瑞我听说他们是说 v 二版本，然后他们是支持，但是我等不了，那么我就用这个的话，用这个 reynolds， 他 就完全就自带这个功能了啊，这是一个， 然后还有一个我认为很好的地方，就是他这边你看看你可以清晰的看到他的上下纹用了多少， 缓存用了多少，然后已经用了多少，剩下来多少。然后呢？他还有这个记忆的功能啊，全局记忆的功能就是你可以让他加入到这个记忆，就加入到这个记忆， 所以说这个地方我就觉得啊这两个地方有胜处。然后还有一个很贴心的，就是有的时候说实话我们也都很在意我们花了多少钱吗？那么我之前用拆瑞的时候，他没有集成这个功能，我就得再开一个网页，然后 就说到这个网页里面来看，然后啊我实时的这个用量信息，但是你看他这个很贴心，就是他直接就把这个 这个返存用了多少，滔肯用了多少，然后你花费了多少直接就把这个东西弄完了。 所以说我觉得啊非常贴心，非常贴心，而且它是专门针对 deepsea 来做的，然后我觉得特别好啊。
24自由践行
01:42查看AI文稿AI文稿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。
1.2万既白真摆
04:14查看AI文稿AI文稿reesnex 升级解读，从 v 零点四十六点零到 v 零点四十七点二三天，五个版本变化非常大。 v 零点四十六点零是一个 breaking 版本。 renex 移除了 rest 渲染器，回归纯 inknote t y 五个平台可选包和 nap 加载器全部删除，跨终端兼容问题同时消失。 m p m install 不 再拉取平台。二禁制，一个依赖数覆盖所有系统。 two e 全面翻新 card 组建，移除左侧装饰条，采用纯列盒子布局，统一图标词汇圆点表示运行中对勾表示完成，叉号表示失败。 composer 包裹圆角边框状态栏移至底部 窄终端上状态标签自动换行， dashboard 链接和 copy 命令更显眼。 v 零点四十七点零，桌面端成熟， 新增 about 弹窗和一键检查更新聊天。支持 syntax 数学公式渲染窗口标签绘画滚动位置跨启动恢复。 新增 compact retry btw feedback 斜杠命令，每条消息支持复制和文件导出。 macos 通用 node 捆绑， intel mac 不 再空白屏。 t u i composer 第二轮优化按键和视觉对其 cloud code ctrl r 切换详细模式显示推理和工具原始输出。 esc esc 打开最近五秒回退选择器 优撤销限制在五秒窗口防止误触鼠标滚轮默认开启。 i m e 光标贴附 搜索全面强化正则搜索迁移到 worker 县城。 redux 模式可干净终止 worker 超时从五秒延长到六十秒。 walk 超时从十五秒延长到一百二十秒。 table 新增为 web search 后端 mojic 四零三十自动切换。 esc， 抢占排队中的工具，调用 cloud 生态兼容 renesix 现在自动提取仓库中的 mcp， g， s， o n 和 cloud skills 目录，现有 cloud code 配置，无需二次复制。通用技能自断别名支持 v 零点四十七点一提示词预算大幅压缩。 code system prompt 压缩百分之五十一，每次请求节省约三千一百个 token。 工具规范描述压缩百分之二十八，每次请求节省约两千七百个 token。 自结预算回归测试锁定缓存前缀随之缩小。首轮请求更便宜。 shell 执行和 twoe 修复，逐次审批流程首次运行即可显示，不再禁摩失败就把 windows comast 降低刷新频率。浅色主题修复双斜杠注视，不再被误解为斜杠命令 架构。眼镜新增 coreutil 工作区块 face 一 内部分拆工具拦截器链支持排序 plan 模式持久化步骤证据，原数据 read file 大 纲域值从五百一十二 k 降到六十四 k。 multi edit 写入失败时自动回滚文件修复 edge 端点 table 引擎、全线星号前缀等多个问题。 v e 零点四十七点二热修复修复了 m p m install 时的 workspace 协议错误导致安装失败的 bug。 core utilities 从运行时依赖移至开发依赖。 v e 零点四十七点一，以在 m p m 标记为废弃，请直接安装。 v e 零点四十七点二 总结，从 v 零点四十六到 v 零点四十七， rezenix 完成了一次 u i 和架构的双重重塑。 two e 翻新，桌面端成熟搜索强化 cloud 生态兼容。提示词预算大幅缩减。 如果你还在 v 零点四十六，建议立即升级执行 m p m install rezenix at latest 即可。感谢观看！
39全栈二把刀
01:38查看AI文稿AI文稿家人们是不是申请到骚咪咪猫免费抽坑后不知道怎么部署到终端和 vsco 的？ 今天一个视频教会你。首先，咱们得打开官方文档，找到 cloud code 的 配置部分。注意哦，咱们免费申请的得用第二种 tocon plan。 第一步，先验证 cloud code 里有没有装，按 win 加二，打开运行，输入 cmd 回车，在命令行里敲 cloud ver， 能看到版本号就说明装好了。 第二步，复制以下配置，粘贴到用户目录 cloud settings 文件里，配置 u r l 和自己的 api key 后保存。第三步，更简单，复制配置，粘贴到用户目录 cloud 文件里。 第四步，在命令行里输入 cloud 回车，选择第一项 yes i trust this folder， 输入你是什么模型，回车返回，我是 mi mode v。 二点五 pro 就 部署成功了。 接下来咱们搞 vsco 的 接入。重点来了，只要你已经装了 cloud， cloud 就 不需要再单独配置啦！ 打开 vsco 的， 先下载 cloud 插件，插件会自动附用 cle 的 配置，在 cloud 插件新建对话发送 hello， 能收到回复就说明 vsco 的 部署成功了。 对了， vsco 的 理心键终端也能直接输入 cloud 用哦！家人们部署时遇到什么问题，随时在评论区交流呀！
56王哇噻
07:363887AI随风
04:04查看AI文稿AI文稿这是一个 github 上十二 kstars 的 开源 a 卷的项目，它最大的优势呢，就是大幅降低你的 deep seek 的 token 消耗量。经常使用 cloud code 的 同学都知道，只要你不是用 a 色的官方订阅方案，你采用比如说 deep seek， mini max 这一类的我们国产大模型去接入 cloud code 的 情况下， cloud code 呢，会让你的 token 使用量啊，不敢说是超级加倍，但至少也是大幅降低你的缓冲命中率，所以你的 token 使用成本会蹭蹭蹭的往上涨。 特别是当你使用 api 接入这种计费方式的时候，比如说 deepseek 现在这种方式，你就会发现你的 token 消耗的这个缓存命中率啊，只有五十多六十多，也就是说其他人说那种百分之九十几的缓存命中率，你根本就达不到。 那么现在 github 上面这一款非常不错的，专门适配 deepseek 的 勾定 agent， 我 今天下载来试了一下，我觉得效果还是挺不错的。首先啊，它这个完成度是比较高的， 也是比较适合新手小白的，他支持中文界面，并且支持工作区切换，如果你是同时在做不同的项目的话， 你可以切换工作区来进行工作。单单这个中文界面啊，我就要给他一个好评。而你的新手入门也非常简单，只要你把自己的 dsp 的 aip 填入你的后台设置，就可以直接开跑，像 call to code 或者 code 这种的，要单独设置开发者模式，不需要也不需要装什么 cc switch 这些东西 就非常简单，它就是专门给 d b c 可以 用的。当然呢，如果你想接入其他模型也可以，就是说需要去填这个模型的 base ui， 也就是接入点。 而在使用的过程中呢，这个模型是支持一键切换，是 flash 或者 pro 的。 我觉得这个 a 卷最最好评的点在哪呢？就是它把这个 token 的 消耗，还有你的钱包余额都在底下展现出来， 在进行 web 缓存的时候，就可以更好知道自己的一个使用状况，避免因为没有钱啊导致这个缓存的中断。而且它还显示了这个缓存命中率，我大概测试了一下，基本上都是九级以上。 那大家都知道，如果你想降低你的 token 消耗成本，那你也需要尽可能高的缓存命中率，因为按照 deepsea 目前的机会方式的话，如果是命中缓存的情况下，你的 flash 只要两分钱一个 token， 如果是 pro 是 两分五，就等于没钱嘛。那么其实很多时候你的对话是可以命中缓存的， 因为上下文很多时候是重复的，并不需要全部空闲。但如果你用 cloud 扣的这类工具，你也知道 a 社现在就搞一些混淆，或者加入一些莫名其妙的字词 在你这，在你这个上下文前缀加入一个提示词去降低你的缓冲率，提升你的投币的成本，就非常的不友好。所以我觉得如果你们现在在使用国产模型进行 white code 的 学习的话呢，我建议你可以先尝试使用这个 agent， 并且使用 dbc 这个模型进行学习。 因为目前来说，从我自己的使用体验来看，我觉得 dbc 是 目前国内一线啊，一梯队的一个比较领先的大模型，并且 他提供的服务是比较稳定的，他会出现各种莫名其妙，什么限速啊，或者什么呃套餐不可用啊，或后面给你变更套餐这样的骚操作。我也有用过其他的模型，比如说智普啊， mini max， 那 么智普是我用过最离谱的模型 啊，我的那个账号呢，我不知道为什么，反正他就各种就是不稳定，稍微跟他多聊几句，他就说，哦，现在模型使用人数过多，所以就给你限速，或者直接告诉你我不能用了，服务非常的不稳定，太离谱了， 我已经决定确定制服全面拥抱 deepsea。 deepsea 在 我使用的过程中非常的稳定啊，没有什么这个限速啊这些乱七八糟的问题啊。 所以梁叔叔的恩情啊，是真的还不完啊。那话说回来，做一个 a 卷人，他的提示式工程跟自己的框架能力也非常关键。比如说为什么大家都喜欢用 cloud code 呢？ 因为 codecode 的 这个框架工程跟它内置的提示词工程，可以大幅度的提升你的 coding 的 成功率。当然呢，这个 recent 现在是一个新兴的一个项目嘛，具体的能力怎么样我们还不知道，但是呢，它同时也有集成这些 skill 的 管理工具， 所以其实你可以把一些不错的这种 coding 的 这个提升的 skill 放进去，这样应该也可以提升你的 coding 的 成功率。如果你在学习 ai 过程中，大家一起交流一下，我是 textfuture， 我 们下期视频再见。
02:45查看AI文稿AI文稿并里面搜索 reasonix， 点第一个， 这里点 website， 点下载桌面端， 这里有三个平台可以选择。此次以 macos 为例， 下载完成后，打开 reasonix 安装包，直接拖动到应用程序，应用程序中打开 reasonix， 如果出现这个提示，不要慌，先点完成， 打开系统设置，选隐私与安全性， 滚动到下方会看到一组 z a s n x， 此时点人要打开， 输入密码后就可以正常打开了。 通用选项里面有个 api key， 把 deepsek 的 api key 粘贴上去即可， 这里必须有余额。点左侧的 api key， 然后创建 api key， 名称随意这里不要让别人看到。复制一下，关闭后就不能再复制了，粘贴到这里保存。 点账户计费选项，可直接看到余额。简单测试下写代码。 先点 workspace， 浏览本地，新建一个文件夹，并选择打开，然后就可以写代码了。这里测试下最简单的贪吃蛇 游戏，感觉风格还是不错的。进行测试下， 状态栏可以看到花费的金额以及账户余额。
80卡皮拉
01:02查看AI文稿AI文稿喂喂，你好，你是谁啊？ 你好，我是瑞斯克斯 cold。 很 高兴见到你。有什么需要帮忙的吗？尽管说。一加一等于几啊？ 简单，一加一等于二。让我来回答。一加一等于二搞定，你会做什么啊？简单介绍一下呗。 好的，让我简单介绍一下我的能力。以上就是我会做的事情，随时吩咐。
285Biny
02:56查看AI文稿AI文稿兄弟们，我又来了，我是没有想到呀，昨天我发了一个抖音，没想到评论区惊现了一位大佬在推广他的编程智能体，我就下载了， 于是我今天就试了一下，就是他 deepsea renaissance， 他 是 deepsea 原生的代码智能体，这个作者游戏出身，代码功底应该非常的扎实， 整个架构也非常非常的厉害。他有一个非常省钱的技术，就是可以让大量 token 乖乖的命中缓存。而这边呢，就是这两天比较火的 deepsea， 它虽然支持中文，但是呢不是原生中文，有的时候呢会不太方便。另外我使用下来，这个 token 消耗还是比较大的，我甚至都不敢用 pro 模型， 但是他从设置到配置全部都是中文的。他有一个我非常喜欢的地方，就是这里有一个 web 界面，我打开给大家看一下， 在这里大家看到了吗？这里我的对话是同步的，这里 这里是一个突兀的镜像，这边这里也可以实时的去调整一些强度啊，模式啊之类的， 然后这里有很多的，你可以去设置，这里可以获取余额啊，比如说像这里，我今天小跑了一下，那缓存的命中率是百分之九十五， 非常的强大。还有工具啊，基本上呃该有的都有了，非常好用， 虽然没那么火，但是我觉得这个项目的潜力也是非常巨大的。另外给大家看一下这两个呃， get up 的 地址，这个是兔翼的， 这个是 reasonx 的， 我个人觉得这个名字取得非常的不好，如果叫做 deep sea， cold 之类的名字，可能会比现在要火的多啊。哦，这是吐译作者，这是经常出现在新闻上 这个 reason 的 作者主页，他，他是游戏出身的，这是他做的一个框架，应该是一个关于游戏的，这是一个游戏框架， 这个作者大部分项目都是 ps 研，推荐给大家，大家可以试一试，支持国产作者。
330生活的临时工
06:09查看AI文稿AI文稿好，这节我们想看一个开源项目，在 github 上目前斩获了十二 k 的 star 接近了，然后仅仅开源三天的情况下，就已经被 deepstack 的 官方收入了，对吧？可以看到这是官方的文档，接入 raylex。 好， 我们直接开始正题啊。首先，呃，把它下载下来之后呢，会有一个这个东西的 raylex， 那 我们可以在左侧去新建绘画。那第一次进来呢，会要求你输入一个 api 的 key， 那 你把这个 key 呢？给它填进来，完事了所有配置就好了。 那接下来我们可以在这边新建一个绘画，那你新建完绘画之后，接下来就这边输入框输入你的任务，比如说我要开发一个学生管理系统，能开发完成了，对不对？开发完成了之后呢，啊，可以看到对不对？这里呢就已经完成了，我们点下效果，点一下 还是发现还不错，对吧？你看这个效果是吧？实现了，对吧？那我们再看下编辑有问题吗？没问题。是不是删除有问题吗？也没问题啊，虽然是静态的，但是给大家演示啊，方便快捷啊。第二个，对吧？比如说我想开发一个类似圆形图，我开发完了，你就点这个按钮点一下，你看效果也出来了，是吧？也是一样的， 那我通过这样的圆形图快速的开发，大家其实可以看到这个模型非常的优秀，工具也非常优秀，真是完美的配合，就不需要。嗯，去切来切去的也比较简单。那我们在这里呢可以选择导入我们外部的一个工具，比如说我们之前习惯使用这个 这个 codex， 对 吧？那我们可以在这里呢选直接把我们这 codex 呢给它导入进来点这个地方，然后你可以选择一个导入绘画，我们可以选择 cloud cloud code， 你 可以选择 codex。 那 我还是喜欢用用 codex 啊，你看这个六百九十七个绘画，你选择继续，它就会自动的给它导过来，那我这里现在先不导， 然后呢我们再看一下怎么使用它。首先通过斜杠可以看到，可以查看所有的秘密，新建一个绘画清屏以及复制绘画切换模型。那它模型很有意思，它只提供了 deepscape 的 选项，就 deepscape vs flash 和 vs pro， 目前有五个推理强度，这是我见过最多的。嗯，最简单的这个 也是最快的，就选择这个模式，这个模式就是使用 deepscape vs flash 的 最快的模式，但推理比较少。然后这平衡高度以及最终版， 那你还是选择 pro， 对 吧？那最高就是这个选择，这两个组合就是最强的了。好，那我们看完它的模型选择之后，我们再看这个地方如何切换。如果选择第一个选项就是 plan 模式，比如说这时候你要开发任何东西呢？它会计算，比如说还是一样开发一个，呃，就是物流 系统，随便跟他说，这时候它检测到你是 plan 模式，它的系统题词呢，会要求你去做一个完整的这种计划好之后再去开发。那第二个模式叫做 winnu 模式，就是每一个工具调用之前呢，就是给你进行 winnu， 对 吧？ 啊？这是分析，那我们先把这个模式停了吗？第一个是 play 模式，和传统的计划模式没什么区别，第二个就是审查你的代码。第三个就是自动模式，但是这个模式呢，它还是会有一些风险的选项，会让你去询问，当然命中白名单之后，它会自动批准， 用模式就全自动，相当于什么？相当于你这里的完全审批啊？好，那我们再看这个，呃 mcp 模式， mcp 很 简单，点击设置，那这时候我们可以看到这个 mcp 服务器， 那我们点击 m c p 服务器，如果这时候你要添加 m c p 服务器呢？你可以直接从 context 复制一下，比如说我要复制一个 context 七的，对不对？那你就把这三个命令给它组合一下，比如说我直接选择 github， 等于啊 n p x 跟上第一个参数，再跟上这个参数，点击添加，添加之后你可以看到这个之后它就会添加一个已调节，我们可以等待一下，就这个工具呢，它会直接而去，你看告诉我们它是不是配置好了，对吧？我们可以等待一下，它配置完成就显示已调节，代表我们的 m c p 配置完成了，那 skill 也是一样的，对吧？包括它的记忆程序，那这里呢，都是支持直接去配置的， 目前提供四种主题模式，这里我们除了在设置里面切换之后，我们还可以在这个地方切换，比如说，哎这个浅色，或者说这个深色，对吧？啊？可以在这里切换，而在我们的这个，呃，左侧我们刚介绍完了，对吧？除了切换目录之外，还可以导入我们的这种绘画，还可以选择新建绘画，也可以按住 command 加 n， 对 吧？去切换。那完事之后呢，我们还可以按住 come on 加 k 去切换这个命令面板，然后呢我们还可以再看到我们的右侧有一个，我们每一次对话命中了这个缓存，比如说像我这一次呢，你看命中了哪些缓存，对不对？剩余多少缓存？这个缓存呢，就是说它执行过一次之后呢，第二次会直接从缓存里面取，不是重复的走一遍完整流程，这样耗时间又耗 token， 对 吧？ 然后呢我们可以看到这个工具，这里呢也有我们刚刚调的 mcp 服务器，你看这就说已经可以了，它这里亮了，亮了一个绿灯，说明我们刚刚的工具配置，是吗？没有任何问题，对不对？ 再看这个记忆，这里这就是我们长期的记忆，跟 codex 有 点像。还有规则，那我们的规则就是每个工具调用之前，它会有一个规则的啊，配置，对吧？那当然了，这里也是支持队列的，比如说我们可以同时输入多个任务，然后这时候就会发现它在排队当中可以看到排队五，排队四，排队三，然后同时会输出这个思考时间，因为我这里是 u 路模式呢，我可以直接可以看到这时候它的一个执行，对吧？ 可以看到是非常优秀，同时我们还可以任意选择不同的附件啊，我觉得是一个很好的设计啊，那整个这个工具是非常简洁的，大家看到就已经完了，还这是图片，这个图片也是使用在改的人力， 那我们也是一样，按住艾特符号，可以选择某一个文件，家里面的某一个文件，比如选择某一个文件去对它进行修改，比如说继续优化，对吧？啊？ 那哦，我觉得这是一款非常优秀的工具啊，就是这是为什么他会被 deep stack 的 官方所收入的原因。哦，这里我们可以选择导出我们当前的这个绘画，方便我们继续去跟其他的模型沟通，还可以选择直接中断，对吧？好，那我们整个项目的这个功能就已经介绍完，这是这整个客户端的所有功能，对吧？我觉得是非常的， 嗯，优秀的，非常的简洁，对吧？嗯，好，那如果让我对他做一个评价的话，我觉得如果说你是一个 deep stack 的 爱好者，那我非常向你推荐这一个工具，因为他对 deep stack 的 支持真的是非常的友好，并且呢，仅仅开园三天就已经完成了一些核心的功能，就是所谓的核心 mvp 的 开发，对吧？这个核心 mvp 的 开发都支持了。 最后呢，我们再看前后的对比，也就是说如果你在使用 deep stack 模型的情况下，它这个模型缓存可以看到前后对比， 普通的 id 呢，它缓存有时候会失效，并且呢前缀命中是不稳定的，那如果说你使用这个 relax， 那 我们可以看到，对吧？那稳定的 perfect 前缀对不对？并且呢成本只有原来的什么五分之一，那你看到是吧？非常的 perfect， 对 吧？完美。那所以呢，我如果是做成本控制的话，我强烈推荐大家。 那目前它有两个版本，第一个是客户端版本，我们客户端版本的话，直接从 tab 上下来就行了，就我们现在看到这个效果。第二个是终端版本，就我们可以通过终端的工具去安装这个 relax， 那 大家可以直接用，好吧？ 好，那就是本期视频的全部流啦，大家如果对这个项目感兴趣的话，赶快去试试吧。那可以点个 star， 真的 是一个非常好的开胃项目。我是小六，我们下期再见。
171程序员晓刘
03:37查看AI文稿AI文稿呃今天我用了一天的 reason 啊呃开始是觉得挺惊艳的，然后功能呢，其实也挺好。呃但是这个跟它传说中的这个啊，这个 节省就是缓存这个命中率啊，也确实高啊。他确实高，但是啊他这个位就是这个，呃以命中的缓存然后花费的掏垦量啊，太大了。 我是觉得它它所谓的这个缓存命中率高，是不是因为它的这个呃以命中的缓存量 tucker 量太高了导致的 呃所以它的这个缓存呃缓存率才会高。因为我我之前就是一直用这个 cherry 啊 呃我来对比的话就是就是，同样我都是干一天的活，基本上干一天的活用这个瑞瑞斯那个他的这个呃以命中的缓存率啊呃他会高出拆瑞我看得将近一倍甚至两倍啊。 嗯其实总的算下来我感觉好像费用更更多。虽然说这个命中缓存的话 他的这个呃这个这个单价更更低吗？啊但是你总的算下来，因为他数量太大了，他这个多几倍的话你像他我基本上， 呃如果用拆瑞的话我一天也就一个多亿这个命中缓存，但是呢，如果用这个锐志 max 他一天今天我都达到四个多亿的就是命中换算了。其实总的算下来我感觉这个价格好像反而比用拆瑞这种方式虽然他命中率要低一些，但是也得也百分之九十以上， 呃差了那么几个点啊。但是你要总算总账的话，我感觉还是拆瑞 呃更便宜一点啊。相对来说，呃我不知道可能是用 pro 的 话可能会好一些吗？因为 pro 的 话它的这个未命中缓存跟命中缓存它的这个价差更大， 所以说可能是不是用这个 pro 版本 pro 的 这个模型啊，可能会好一些。这个我还没试过，但是我觉得我现在的项目好像也用不上 pro。 pro 我 感觉还是有点贵。 呃， pro 的 话我一天我要是这么啊完全算的话，我一天我感觉得三 得二，三十块钱都打不住。但是我用 flash 的 话可能一天也就十块钱左右分怎么用啊？就是我如果啊满打满就是一天我都在工作都在使用的话，一天可能也就十块左右就能打住了。那 pro 的 话可能得要二十或者三十。 呃，但是我如果是我今天用了这个，呃， rezenix 啊，呃，我用了 不到一天它就超过十块钱了。我是觉得好像是用这个东西有点贵，稍微比这个 cherry 有 点贵。 但是 china 呢？它现在的问题就是它没有这个多标签，还没有一个，就是比如说我输入一下，它能排序这个整体的界面上 read 那 个字要强一些。嗯， china 要加油啊。
16自由践行
00:25查看AI文稿AI文稿好消息， gitlab 这次终于没炸了！大家都知道 cloud code 能力很强，但只能用自家模型，于是有人做了 deep sync 专属 agent。 国外作者的 deep sync t u i gitlab 已经两万星，火得一塌糊涂，而国产作者做的 reasonix 才一千星，几乎没人知道。但是实测下来，同样的任务， reasonix 的 token 消耗只有 reasonix 的 十分之一，十块钱的活才一块多搞定，表现不输，甚至更强。一千星碾压两万星，差的不是实力，是曝光！ reasonix 该被看见了。
4.3万AI小李
04:29查看AI文稿AI文稿今天给大家介绍一款 agent 的 工具， deepsecreesnix， 它是呃，类似 called code 的 一款工具，实施它更专门。 它是没说 deepsecion 还做的这条快讯。我们主要讲三点，它是什么，它为什么只支持 deepsec？ 还有它到底适合谁用？先把定位说清楚。 reason 是 一个终端 ai 编程代理，那你可以把它放到 code code 旁边看， 但他的立场更窄，他只做 deepsea， 原生怎么开始用的也很直。上面到你的项目录 跑去 npx 路由 next code 啊。第一次粘贴 deepsea 和编 i t， 后面就能在中岛里干活。他能干的事和普通 code agent 很 稀罕都关键改代码，旁边等应用做计划。 read me 里还列了几个入口， read in code 用来编码， resignite 用来聊天， resignite run task 用来跑一次性任务， resignite doctor 用来检查环境和配置啊。点到这儿，你可能会觉得 这不就是又一个终端 agent 吗？关键区别在下一句，它不是想把所有模型都接进来。 像文档说的很明确， doo 多供应商营货型不是目标，它就是故意只支持 deepsea。 为什么要这么窄？因为 since 把很多设计都绑在 daxic 的 经济模型上，尤其是前置缓存。你可以先把它理解成一个省钱机制，如果前面的上下文稳定， diptych 就 更容易附用。缓存名重以后输入成本会低很多。但普通的 a 整数以后，它经常重排上下文，改写列式，塞时间窗，或者把公式结果换个顺序，前面的字节一变，缓存就容易定。 ysl 的 核心卖点就是把 esen 循环改成更稳的形状，加果里叫 catchphrase loop， 它把上下文拆成三块 固定，前缀不动日值，只往后加临时草稿单独放。目的有一个，让请求前面的内容尽量别变，请求前缀字节稳定，前缀缓存才更容易抑制命中。它还专门处理 dbc 格的工具单元问题，比如 gson 丢失、 参数掉落、重复调用，或者输出被截断。这些不是炫技，是为了让 a 一 准的长时间跑，在这个时候少翻车。成本控制也是同一条线， 瑞幸 next 默认是 flash first 啊。比如说，比这儿的多数任务先用便宜的，真遇到硬任务再上跑控场工具，结果也会压缩啊，避免后面每一轮都重新为一大坨上下文付钱。 功能上，它也不只是一个聊天壳。 m c p skills memory 是 扩展能力选线， hux 计划模式是控制流程，仪表盘 checkpoint 实心而治和 transcript 是 给你回看和复盘用的，甚至还能把当前绘画延伸到 qq 上，用 uq 党远程通道继续修润和跟进。 横向看啊，它还有几个标签， mit 开源单日五成本低，绘画成本能看得见，还有社区共建。所以它不是只说省钱，它是把长期跑 a 展台的成本摊开给你看。嗯，它适合谁？ 如果你要的是通用 id 助手，它不一定是第一选择。它不做第一集成，不做玩家离线，也不做 r 键， 因为你还是要付 bitcoin 花点钱啊。但如果你已经在用 bitcoin api 啊，写代码，或者你希望 call in agent， 那 长时间开着 那路由 agent 的 方向就很清楚，它重点不是模型参数，它想解决的是另一点是 agent 长时间写代码能不能更稳也更便宜？ 所以这条快讯的重点不是 deepsea 出了新模型，重点是 deepsea 生态里更多了一个更能缓存和成本的编程代理。 如果，如果 i may 以及 apple 太正的 gatman， 我 可以先去 get 它 up 看 readme 和 architecture。 这样式就从 in c 一 phone in p x three six code 开。
106AI先行者
04:29查看AI文稿AI文稿最近那个 deep seek resynx 听说挺省钱的啊，我们看一下代码，看一下它为什么这么省钱啊？一般都是走 catch， 因为如果 deep seek 你 从官方价格来看，走 catch 的 话是只要付百分之十七的费用啊， 就靠这个就是靠命中 catch 来省钱啊。其实就是，那怎么尽可能的命中 catch 呢？这里关键其实就是像那个就是 system prompt 和 tools 这两个东西， 这两个东西因为它在对话比较靠前，嗯，它们如果发生了变化，那整段对话都无法命中，缓存了，就就废了，那你就得 掏更多的钱嘛。所以其实 deepsea consensus 就是 在这两个地方。嗯，下功夫啊。就是我们要想一个问题，就是为什么 system prompt 这个东西会发生变化呢？ 或者因为我们之之前有一个东西比较火，就是叫 deepsea t u i 嘛，它你去看它的实现，你就会发现像像它的那个 mod 就是 它的模式，有 agent， 有 agent， ulow 和 plan plan 模式，对吧？ 这三种模式啊，它在这三种模式中间切换的话，这个 system prompt 肯定要发生变化。那你不能不变化是吧？就是比方说 plan 模式，你在做任何操作， ai 在 做任何操作之前 是吧？你得制定个计划。我靠，是吧？你不告诉 ai 怎么行？ 大家想想这个问题，但你如果告诉他 system prompt 就 变了，对吧？变了我就不命中 catch 了，我就要花更多的钱，那 deepsea t u i 他 就是不管了。但是我们这个 reasonix， 我 们看一下它代码怎么做的，对吧？ 我们首先发现它这个 system prompt 都不变，你看它这里是不变的，哎，它不变，那问题来了，它不变，它怎么做？那个 play 模式是吧？ 它这个 play 模式它直接告诉你，哎，它告诉你这个 play 模式怎么写，它这么做的呀？ 当他发现是 play 模式的时候，然后这个 ai 是 吧？ ai 如果还没制定计划，直接给你报错，对吧？这个就是他比较巧妙的一个地方，他直接给你报错，给你拦住，换句话说，他是 就是 deep seek ti 的 方式是，呃，我一开始就知道，我现在是 play 模式，我一开始就知道，所以我 a， 我 作为 ai， 我 知道我是 play 模式，我一定会先制定计划，然后再写， 但是对于对于那个 deep seek resynix 而言，我压根不知道，就你不告诉我，为什么呢？因为告诉我这个缓存就不命中了，这个就是代价。 那我如何知道呢？通过程序检测直接给你报错，哎，报错我就知道了，哎，我一看报错，哦，我知道了，换句话说，我我，我要多浪费一次请求，对吧？ 但是我的 catch 保住了，就我，我这个是一个两害相权取其轻啊，这个就是他做的一个价值判断，就是这么一个 啊。同样啊，就是工具，工具描述，工具描述，呃，在 deep seek t u i 这里是会变的，为什么呢？因为模式变了，因为因为不同的模式下它用的工具都不一样，所以一切它全切了。 但是 deep seek resynix 就 这里就做了个取数，它它工具都是固定的，就因为，呵， ai 压根不知道现在是什么模式， 当然 ai 它知道每种模式下应该怎么用，但，但是它只能通过那种去试探性的，就是发现有问题，我有问题，哎，我就缩回来，哎，原来我现在是 plan 模式对不对？否则我就不把我自己当 plan 模式。就 它，它其实就是采取了一些这样的措施，换句话说它们俩价值，价值取向不一样，就是，呃， deepsea renaissance 它更加，它宁肯用更多的 request 来换取，换取 catch 的 命中率就是你们，你们试下来是不是更加省钱啊？是吧？
166Cookcoco
02:15查看AI文稿AI文稿我找到了一个免费使用 cloud code 的 办法，不需要自行购买，墨星厂商的扣丁 plan 也可以使用。今天分享给大家，我刚刚成功领取到了小米赠送的七亿 token， 够我使用一段时间了。 看完这个视频，你也可以领取并进入到 cloud code 之中。这就是小米最近推出的创造者百亿 token 激励计划。我们只需要填写五道题目就可以免费申请领取。 我们申请这个活动只需要下面两步，第一步，打开活动官网，然后填写页面中的问题。前三道题随便填写，但真正卡人的就是第四题。 因为很多小白不知道如何使用 agent 或者 ai 构建项目，但没关系，我已经将我成功申请使用的项目描述可进入到 cloud code 的 详细步骤，写入到了文档之中想要的评论区留言。 我们在完成题目提交申请之后，我们就只需要等待审核。审核通过之后，我们会收到小米官方的邮件，邮件中会包含开放平台的地址。我们进入到开放平台，首先需要进行登录，如果你还没有注册过小米账号，可以先使用手机号进行注册。注册完成之后，你也可以使用手机号进行登录。 登录完成之后，我们可以点击右上角的头像，选中个人中心，然后再绑定我们申请使用到的邮箱。绑定完成之后，我们再点击控制台，然后再点击左侧的订阅管理， 我们就能看到我们领取的 token plan。 在 这里我们可以申请 token plan 的 专属 api key。 下面就是将我们领取到的 token plan。 通过 cc switch 接入到 cloud code 之中，我们需要打开 cc switch， 然后点击加号添加一个新的模型供应商。在这里我们选择小米 miimo， 选中之后我们向下滑，然后将上面申请到的 api key 填写在这里。注意这个请求地址需要改成这个，因为这是 token plan 的 专属请求地址，具体的地址我已经放在文档中了。下面的模型最好也贴换成小米最新的 mimo v 二点五 pro 模型。 配置完成之后，我们点击保存就可以了。添加完成之后，我们点击骑用小米 mimo 的 配置就可以了。 我们可以打开终端，启动 cloud， 然后检查我们的配置是否生效。 token 我 们已经成功领取到了， cloud code 也接通了。如果你想知道如何使用 cloud code 实战，麻烦点个关注，我们下期开始讲解实战内容。
8883林克AI实战录
00:59查看AI文稿AI文稿reesx 发布了 v 零点四十八点一到 v 零点五十点一四个版本，带来大量新功能，性能优化和安全加固。 v 零点四十八点一引入 x 短别名，只需打五个字母，生命周期可观策划审批提示三端统一 composer 重构国际化中文支持以及安全加固。 v 零点四十九点零带来了静态历史渲染器和排队中继输入，默认搜索引擎切换到并 plan 证据摘要以及缓存对齐达到百分之九十九点六。 v 零点五十点零将桌面端仪表盘与 c l i 托管的 web 界面统一移除， preset 抽象用量统计持久化支持按 skill 覆盖模型选择以及大量界面打磨， 立即升级到最新版本。推荐使用 v 零点五十点一，运行 m p m install g resync 即可完成升级。
58全栈二把刀
