github apikey有什么用

三个 github 开源项目，提供上千个免费 api。 第一个， public piece， github 上最火的 api， 合集四十二万星标，收入了四千五百多个免费 api。 这里有你需要的，也有很多小众独特的 api。 这里你可以看到全球股票市场数据 api 和准确的天气 api。 第二个， publicist， 精选了七百三十多个高质量免费 api， 还提供可搜索界面和 jason 格式的 api 列表，程序能直接调用。 这里有猫咪觅猫咪趣闻等有趣的 a p i。 第三个， graphcool a p s。 专门收集公共 graphcool a p i 用 graphcool 技术站的开发者直接收藏就对了。

我做个调查，有多少人知道 api 是 什么？就是普通人当你掌握 api 这个东西之后，其实你会打开新世界的大门， api 你 可以把它简单的理解成接口，比如说我可以把这个大模型接到很多的不同工具上，那就是通过我这个 api key 把它接上去的。 我先给大家举几个例子，比如说我买了智谱的这个套餐，那我现在可以生成很多我的 api key， 可以 用在什么地方呢？就比如说最近非常火的可多的这个编程软件， 那我这背后也接的是智普的大模型，它其实会比原生的那个大模型要便宜很多，所以你只需要把你的一个 api key 接上去的。所以大家可以先试着去买一个，不管是智普、 kimi 或者是火山引擎生成你的 api key， 当然它有很多的免费的额度，生成一个你自己的 api key， 然后你可以把它接到大量的工具上使用，大大的拓展你能用的 ai 工具的一个范围。

今天介绍一个网站，上面放着全世界最聪明的人写的代码，并且免费给你用，它就是 gitlab。 很多人以为 gitlab 是 程序员采用的，其实并不是，你可以把它理解 为全球最大的免费资源库加技术社区。在这上面你可以找到火爆的 ai 换脸软件，声音克隆软件，视频下载工具、直播录屏工具，也有别人整理好的大厂入职的面试指南，全套的电子书资源，英语课程、编程课程 等，全部都是开源免费的。如果你是第一次打开这个网站，不要被这个全英文的界面所吓退。 我们可以在浏览器里安装一个插件，我用的是沉浸式翻译。如何在海量的资源中寻找到我们所需要的项目呢？今天分享一下我的方法，仅供大家参考。比如我们要去找声音克隆的软件，我们可以直接把问题丢丢给 jimmy 或者切的 gpt， 让他们帮我们去找。 simon 一 共帮我们找到了五款声音克隆的软件，以及它们的功能介绍。 以这个 gpt service 为例，我们直接点击这个下载地址，进入项目页面，往下拉，找到这个 readme。 这里是这个项目的介绍，他会教你如何去安装，怎么运行，怎么配置，以及在使用过程中的注意事项，能帮你快速判断这个项目值不值得去用。 右上方这个瑞丽斯是项目最新版本发布的地方，在这里你可以查看新增了什么功能，修复了哪些 bug， 有 哪些改动。这里就是这个项目需要下载的压缩包。 新手在第一次安装的时候可能会遇到许多问题，以及出现各种各样的报错，这个时候不要慌，记得把你的问题丢给 jimmy 或者切的 gpt， 他 们会帮你解决好的。

兄弟们啊，我感觉我非常有必要跟大家分享一下 github 的 education pack 到底怎么申请？学生认证 这个东西是干啥用的呢？主要是那个 copilot 吧， copilot pro 那 个那个其他版的 ai 嘛，特别特别好用，在 visco 的 里那个内嵌的，然后以前只有三十天试用，然后用完之后就不能用了，特别难受啊。 然后这个可以白嫖的呀，就必须申请一下。我本来以为我跟那个 jetbrain 那 个 id 不是 要付钱的吗？ id 学生认证之后也是可以让你免费用。那个申请就非常简单啊，怎么样都能过，但是这个 github 这个贼难申请， 我被那个点奈了好多次，我看到点奈这个词我都要，我都要那个 p t s d 了，而且他那个那个拒绝你特别快，你的中文材料特别快，就拒绝你，两三分钟给你拒了，这什么鬼？所以接下来看我操作，我教大家怎么搞， 主播特意开了个小号给大家演示一下，首先有这几个步骤，我截个图啊，给大家放着， 然后你给它不进来的话，就是这样的嘛，你点右上角你的自己个人信息这个 setting。 首先我们就是要申请一个 edu 邮箱啊， 你就是去你们自己大学的，你搜你们自己大学，然后加一个什么啊， edu 邮箱自助申请，你就可以看到线上可以申请了， 我们把这个邮箱申请下来，大概就是你的学号，然后 at 一个你们学校的名字啊，再加什么什么什么，在 e d u 点 c n， 就是 这样的，把它搞下来。然后接下来呢，我们就要填这个 github 里的个人信息了。 首先这个非常重要啊，你的名字 public profile 里的名字，你就填你自己的名字啊，用英文填，比如说徐坤蔡啊，记得首字母大写，然后空一下啊， 之后你保存一下 update profile。 之后呢？第二步来到这个 payment information， 也就是这里 我就不保存了啊，这个小号，然后你记得这个 first name 就是 刚刚填的，你就填这个，什么徐坤 last name 就是 thai， 对 吧？ address 你 就填你们大学的地址，你去百度搜一下，你中文填就行了。 city 的 话啊，也是中文填 country 就是 china 嘛， china， 对 吧？然后这个就是啊，这个，这个，这个，比如说浙江， 对吧？然后这个就是邮政编码，你看一下你们学校所在那个地方邮政编码是多少，然后最后你 saving 一下。第三步的话，有一个双因素验证啊，就在这里， 然后这里就是 two factor authentication， 你 enable 一下有点小麻烦呢。这个东西你要扫这个二维码，如果你是这个 苹果手机的话，你直接用苹果手机那个相机直接扫就可以了，然后弹出来一个链接，你就点进去，苹果手机不是有那个 password， 那 个自带的 a p p 吗？ 它就会帮你弹出来，里面会自动给你一个验证码，好像是倒计时三十秒的，然后你把这验证码弹到填到这里就可以了，它会自动刷新的。嗯，如果你不是苹果的话，你就可以去安卓的话，你就去下载这个东西， microsoft authenticator， 你 去应用市场搜，你去，你去应用市场搜一下这个东西，然后下载完之后也是扫这个码就可以了。之后 之后呢，我来扫一下吧，然后你把你自己这些东西保存一下这个密钥吧，相当于是密钥 保存完之后就 ok 了。接着接着就是比较重要的地方来了，你要真的去申请了，我们到这个 building and licensing 这个地方点这个 education benefits， 我 们这里就准备要正式开始申请了。然后开始申请之前呢啊，最好在这个邮箱这里， 邮箱这里你填下你这个，添加一下自己那个刚刚申请这个 edu 邮箱，学校里的邮箱哦，填完之后，添加完之后你就到这里来 education benefits， 然后你就可以开始申请了。你刚刚添加过的话，这里就会直接弹出来一个绿色的框，然后问你，你是不是要选择啊？你这个 edu 邮箱对应的学校呢？你就选市就可以了。接着你就开始可以 share location 了，这里是一个非常大的问题哦， 我们知道大家可能不在学校里吗？不在学校里或者放寒假了，或者怎么样？他有时候在学校里也会有问题啊，或者你开着那个魔法，他就会给你出问题。那我们怎么办呢？这是个非常屌的点啊，我在网上学到的，你这样按住 f 十二 弹出这个东西来，对吧？这 ctrl 来这个开发者工具，然后点这个添加键传感器，哎，大家最好用这个 edge 啊， chrome， 我 没试过 edge， 就是 有这个加号，然后传感器就点一下 chrome， 我 不知道有没有。然后这里点这个管理， 你添加一个位置啊，就是一个虚拟位置一样东西，比如说我自定一个名字吧，中央大学吧，纬度三十度，精度一百二十度，时区的话你就抄上面的 十区的话，这里不是有个上海吗？你就抄这个上海的，然后，呃，我们也写一下吧，这个的话就抄吧，跟上海抄一样就行，然后你就添加当然这个精度纬度啊，你不能直接随便乱写的啊，你去搜索一下，就这个网站，搜索一下 经纬度点便民啊，查询点 com。 然而你也可以自己找个随便什么网站都行啊，然后地名你就搜具体一点的，浙江大学紫金港校区或者什么什么怎么样搜索一下，然后这个经纬度复制过来，然后你保存好之后添加好了，对不对？ 然后你把它叉了，叉掉，你把这个位置改成你刚刚自己搞的，这很屌哦。 对啊，我们搞完了，对不对？然后我们这里就可以开始申请了，你选完自己的学校之后，你记得开了这个虚拟位置，然后 share location， 它就会一秒一秒这个 加载完，因为你是虚拟，它马上就可以那个获取到，然后点 continue continue 之后呢，它会让你上传一个学生凭证， 他让你先让你选，你上传是哪种类型，你就选第一个 date 的 school id， 让他会让你拍照。拍照是一个非常反人类的东西，就拿着一个。呃，我之前用 windows 电脑弄的，他就直接是那个电脑的前置摄像头拍照，哎，这很诡异吧。那你就怎么样呢？你就直接拿这个学生证， 学生证打开中文的就可以，然后拍张照上传上去，然后你再点继续，如果 顺利的话，他就不会弹出来什么，就是你就那个申请成功了，如果不顺利的话，说明你的位置还有问题的话，会怎么样呢？他会弹出来让你说明你为什么不在学校，然后在网上看到一个最屌的理由，马上可以分分钟给你通过的理由就是你在另一个城市参加一个比赛，你用英文写一下，然后提交就可以了， 两分钟之后就给你也否了。我的天呐，这简直是邪气啊，大家必须学起来。 然后通过了之后，这个界面就会不一样了，下面会有那个 approve boss， 好 像是要等到三到五天之内，它才会给你陆续发放你的这个免费的福利啊。你的 compactor 不是 立刻就能用的啊，我的也还没能用呢，你要等一会儿，然后你就申请完了。我觉得这 github 的 申请真的非常麻烦， 我这个东西我是之前那个我要实习的时候，我的 mentor 跟我说的，这个东西你去申请一下，但是我一直没搞定，一直给我点奈，然后我当时好像对我来说也没什么用，我就懒得搞了，然后昨天我研究了一个下午啊，终于把它搞定了，所以必须跟大家分享一下。

没有 ai 之前，我都不知道世界上还有这么宝藏的开源社区。哈喽大家好，我是不二，今天就跟大家分享一下，就差不就像我们这种没有技术背景的人怎么去了解，然后怎么去使用，这个给差不？首先我们来了解一个概念，就是开源 是 open source， 这家会把自己写的代码做的东西公开放到网上，任何人他都可以去免费的看，免费用，免费改，感谢活菩萨，这个就是所谓的开源。然后 top 就是 这样的一个全世界最大的开源社区，有几千万的人把自己的作品放在这里，互相学习，互相抄作业，这个就真的非常的爽， 非常感谢所有的这种开源的贡献者。然后通过这个技术人的浅层理解，我把它总结回了一句话，就是 getop， 就是 代码界的百度网盘，再加上小红书。 为什么说他是百度网盘？因为他可以去做你的所有东西的代码的存储，然后可以去分享给别人，然后他像小红书的原因是你也可以去搜索其他人的作品去可以看，去给他们加 style， 也可以去把他们的这个作业抄过来，然后他们的代码上去做自己的叠代和调整， 非常的牛。再来跟大家分享一下，就说像我们这样非技术背景的朋友们呢，用 tab 来干嘛？首先第一个我觉得是真的非常爽的一个点，就是他可以免费去托管你的网站，然后不是跟他分享过我的个人网页吗？ 东西它就是完全部署在这个 gitlab 上的，然后也可以看到我的所有的原的原代码呀之类的，这个东西全部都是用 ai 做出来的，然后不用花钱，而且它 git github 的 部署有多简单，就是点进这个设置之后，然后配置里面直接在这里调一下，立马它就隔两分钟它就可以给你生成一个这个这样的链接，而且它是所有人都可以看到，就非常简单，你完全不需要什么呃服务器啊，不用备爱，甚至也不用花钱，这个就 爽的不行。然后呢，你的作品的保险箱，因为它每次的改动都会有一个记录，就防止你在某一次你或者你的 ai 把它改坏了，你会可以回滚到你之前的那个版本去，然后不怕呃导坏，也不怕误删，这个就非常的 着好，因为我做设计背景出身的嘛，就 s 就 保密按键就给它把，它自己就带这个东西，然后就有了一个就像时光机一样的云盘啊，是不是就非常的爽？然后三个就是刚才我说的全世界最大的一个抄作业的宝库， 如果你不知道你的个人网页想怎么做，你就去搜搜 personal website， 里面就有非常多现成的东西，然后做很多，比如说想做一些 web coding 的 小工具，你也可以先去找一个人家的现成的，看看人家是怎么做的，或者说你直接把那个网页链接丢 agent 丢给你的扣啊，跟他说你来学习一下，然后在这上面也带你就构图他的内容就行了，因为这些都是开源的嘛，完全可以看到他最后的那个架构。然后呢， ai 去学习就可以了，方便，就完全不需要从零开始，而且可以去做自己更个性的定制化， 然后就是技术的作品级，这我觉得在 ai 时代慢慢的也会变成大家的一个非常稀疏平常的东西，就曾经的话呢，它更多的是 技术背景的人，他们会去看你的呃 top， 那 现在我们就比如说运营啊什么这也会看了，因为当 ai 越来越普及的时候，就它就会变得没有什么太多门槛，技术平全了之后，大家都可以去做一些东西，所以它更多的是你展示你的想法，展示你的产品的一些过程。 还有就是写作，就说像我们的话跟我的呃新生们有一些 skill， 就 能就直接在这个 get up 上它，然后可以一块去改一下，然后就不会互相的覆盖，这个就非常的方便，就是大家能够及时的去 share 同样的这个段落啊，这个就是写作的部分，然后简单上手的部署，就是只要三步，超级的简单，大家跟正可以去玩一下，因为 vipody 真的就是你讲讲话而已，真的就张张嘴讲讲话而已。这些素材我将要用遍我所有 webcoding 的 视频，首先你就可以自己去开一个这个仓库，然后把你和 ai 共创的这个 html 或者是其他文件传上去， 或者直接让你的 code 直接让你的 agent 帮你去部署都可以。接下来就是我说就这一套系统，就是它开成一个配置，然后所有的互联网的人都可以去游览了，这个就非常的爽，哎，就非常的爽， 或像我今天展示的整个这个 h t m l 就 可以，就一键就可以部署到我的那个仓库里，大家如果感兴趣的话可以到我的仓库里去看一看，真的非常的简单，大家可以去拥抱一下个 tab， 然。

每天获得一款高质量开源项目第二十三期艾瑞，这是一款赛博生命数字伴侣 ai， 现在具有的功能有聊天、语音输入、语音合成、 live 二 d 动画等。由于我的电脑抽风了， 没能本地部署成功，但是官方也有直接安装的文件，但是我还是失败了，不过没关系，官方还有一个网页的可以进行使用，现在我使用的网页版 设置里面可以自己定义角色卡，可以根据自己的爱好创建基体模块，就是可以使用的功能， 功能有很多，可以自己配置，这边还能我的世界进行联机，这边我还没试过，大家可以去试试。还有一新工厂，这边可以更换模型，有四个模型可以选择， 我随机选择一个，然后比较关键的是使用，我这边用的是 deepseek 的 api， 这边有很多，大家可以自己选择，也支持本地模型， api 输入好就可以进行聊天了， 感谢大家看到最后。

每天 hotspot 上都有几百个新的开源 ai 项目冒出来，但百分之九十九都是垃圾，只有不到百分之一的项目值得你停下来看一眼。今天我帮你把这个百分之一里最硬核的十个全部挖出来，而且几乎全都是最近一个月内才发布的新东西。 你要是像我一样天天泡在这个圈子里还好，但如果没有，我保证你今天至少能发现几个让你眼睛一亮的工具。第一个工具叫 kefman， 执意就是学徒人这个项目上线一个月就狂揽五万个 get up star。 我 自己现在是每天必用，他就干一件事，让 cloud code 说话，像学徒人一样，只说重点废话，滚蛋。 你有没有遇到过这种情况，问 ai 一个问题，他给你写了五段话，但真正有用的就最后那一句， caveman 就是 来解决这个问题的。听一下作者原话， taking the idea of why say many word when few do trick and just codified it now the cool thing about caveman is that they're。 为什么要说很多词？当少数词就够用的时候，这句话直接被写进了代码逻辑。 caveman 还有档位清量版、标准版、 out 版，我自己停在清量版。有人说能省百分之七十五的 taco， 但博主说了大实话， 真实的偷肯节省大概在百分之五左右，因为它只是改变了你看到的输出字数，不影响模型思考过程。但有一篇二零二六年三月的论文发现，强迫大模型给简洁答案，反而能提升回答的正确率， 因为他没法靠废话把自己绕进坑里，省钱加提制，这买卖稳赚。第二个工具叫 graphify， 主打记忆和知识图谱。很多人一听知识图谱就想到 obsidian， 但 obsidian 说白了就是个好看的 mashable 编辑器。 graphify 更接近真正的 r a g 剪辑系统，而且是多模态的 pdf 截图、流程图甚至视频，它都能吃进去。 最关键的数字来了，他们官方说， fewer tokens per query versus reading raw files now when we talk about knowledge graphs and memory a lot。 每次查询比直接读原文件少消耗七十一点五倍的 token based on the duration 什么概念？你本来需要花一百块钱的 api 费用，用了 graphify 可能就花几块钱，而且它不需要 embedding， 部署门槛比 light 二 d 这类系统低得多。如果你喜欢 obsidian， 但觉得它还不够聪明， graphify 就是 你要找的那个中间地带。第三个工具叫 cloud video， 上周刚出来，才四百个 star， 但思路非常聪明。我们都知道 cloud sonata opus 本身没法直接处理视频，所以这个工具的做法是用 f m pack 把视频按帧率拆成截图，再用 whisper 提取音频，然后把这两样东西打包喂给 cloud code。 三十秒的视频给三十帧，超过十分钟的视频最多给一百帧，按需分配，避免 token 爆炸。博主是这么评价这个方案的， you know different approach where we aren't beholding to gemini to deal with these videos for us because we're breaking it down via screenshots this is why we're not going to rely on these screenshots this is why we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to do this because we're not going to。 它底层集成了四个开源工具，外加三十一个 skill 包，打包出来就是一个本地版 cloud d 赛。如果你的 cloud d 赛用量限额已经到顶了，这个周末你可以去试试。第五个工具叫 cold burn， 是 给那种每个月用 ai 写代码但完全不知道钱花到哪去的人准备的。 它能追踪十六款 ai 编程工具的 token 消耗和实际花费。按项目按模型按 m c p， 服务器全部拆开给你看，单位直接显示美元。更重要的是，它不止告诉你亏了多少，还告诉你怎么优化。我觉得这种轻量级但几乎纯收益的工具就应该列进 b 装清单。 第六个是 impactable， 专门治 ai 生成的前端界面丑，这个完整的它带了二十三个命令，全是帮你把页面从 ai 问十足变成真人设计的。最新三点零版本刚上线了 live mode， 你 可以直接在浏览器里点击页面的某个组建，实时预览不同遍体的效果。听到这里，是不是感觉跟 fig 码有点像了？ 第七个工具叫 design extract。 你 可能知道 what's on design m t 这个项目，它收入了一堆知名网站的设计拆解，已经涨到了七万 star。 但问题是，你只能用它已有的那些网站。 design extract 就 把这个能力变成了任意网站皆可用。你把任何一个你觉得好看的网站 url 扔进去，他会用无头浏览器帮你提取排版、系统响应式方案、交互状态、动效、语言组建结构、品牌调性。一份完整的设计参考文档就出来了，直接导入 club 就 能开始模仿。 这已经不是截两张图让 ai 照着抄的级别了，而是系统级提取。第八个工具叫 create ops， 是 给正在找工作的人准备的 ai 求助助手。他把任何 ai 编程命令行工具变成一个完整的求助指挥中心。 你粘贴一个职位 url， 它自动抓取职位描述，判断你的匹配度，生成定制化简历 pdf 更新求职追踪表。博主特别强调了一点， this is much more of a scalpel， that's going to tune your resume to the job and make sure the jobs you're actually looking at。 这是一把手速刀，不是散弹枪。它不是那种去 linkin 一 键海头的垃圾工具，而是精准匹配。把你的简历调校到跟这个职位完全契合。底层用 play 评估适配度，然后逐一优化。 如果你或者你身边有人正在痛苦地找工作，这个工具值得认真研究一下。第九个工具， browser harness。 概念上可以理解为会自我进化的 playwrite。 普通的浏览器自动化工具，每次失败就失败了，但 browser harness 每次执行完任务都会更新自己的 skill 文件 记录。这个做法有用，那个做法不行，下次再遇到同样的网站就直接用。已有经验，有点像让 a 阵自己给自己写复盘日记，才出来几周不到一万 star。 但这种自我修复型 a 阵的思路，可能是未来浏览器自动化的主流方向。 第十个工具是 n 八 n 的 m c p server。 n 八 n 这两年确实风光不再，很多人都在唱衰它，但博主的判断是死亡被过度渲染了。这个新版 m c p server 的 核心创新是用 type script 来构建自动化流程，而不是直接生成 jason。 type script 可以 在转化为 jason 之前先做逻辑校验，确认这些节点是否真的能跑通，大幅提升了生成自动化流程的成功率。 如果你还在用 n 八 n， 这是目前最好的 ai 写作方式。好十个工具盘完了。 caveman graphify cloud video， open design， coburn， impeccable design extract career office browser harness， n 八 n m c p server 这个领域的更新速度快到根本追不上我今天介绍的这些，一个月后可能又有新的替代者冒出来。 所以问题来了，你现在每个月在 ai 编程工具上花多少钱？用了这些工具之后，你觉得值不值？弹幕区告诉我，我有点好奇大家的真实数字。

大家好，欢迎来到我的频道，本期节目深度介绍一个被低估的开源 ai agent 项目。拍这个项目目前在 github 上有四点九万 star， 作者是知名游戏框架聊剧 d x 的 作者 mario zackner d p c。 官方也将它收入在自己的 awesome d p c k 阵轻扇里。 拍的次也来，工具本身确实是酷二扣同类的终端编程 agent， 但拍仓库的范围远不止次也来。整个仓库是一个 microreprise， 包含五个 npn 包，一个交互式终端编程 agent， 一个负责 agent 工作循环的核心库，一个统一的多模型 api， 一个高效刷新的终端界面库，还有一套外端聊天组件。 换句话说，拍不只是一个 c i 工具，也是一套可以用来搭建自己 ai 应用的完整工具底座仓库使用 mit 协议，完全开源 typescript 编辑。具体看这五个包的分工。 拍 coding agent 是 面向终端用户的交互式编程 c l i 拍 agent core 是 a 准核心库，负责执行模型给出的工具命令，记住对话状态。 拍 ai 是 统一的模型调用层，把二十五多个模型厂商的接口统一成同一套调用方式。拍 two a 是 底层的终端界面库，采用差异刷新，画面切换不闪烁。 拍 web ui 把同一套对话渲染搬到了浏览器，这种分层让拍的每一层都可以单独拿出来使用。拍对接的模型厂商覆盖面非常广，订阅类支持酷狗 pro plus 和 pro 以及 get 酷拍了直接附用，现有订阅不用另外买额度 api key 一， fga， antropica， openai， google gemini， deepsea azure， bedrock， mastro， grau， cerberus， xai， oprahberto madameau 的 国内阿姆斯特丹、新加坡三个分区，以及 kimi， zai 等中文模型。 只要接口跟 openai 一 样也能直接接入，包括 alama， vl， lm 和 lm studio。 它最独特的能力是它的绘画树，每个绘画保存为一个文本文件，每条消息都记录自己的副消息，整个绘画就形成一棵树，而不是一条线。 在终端里输入斜杠处就能进入竖形式图，跳到任何历史节点继续对话，或者在不同分支间切换。斜杠 for 会从某个用户消息分列出新绘画。斜杠 com 会把当前分支整体拷贝到新文件， 这意味着一次错误的回复不会污染整个上下文，可以随时回到任意分支重新尝试。所有历史都保留在同一个文件里，这是其他主流 agent 目前没有提供的能力。 拍的另一个杀手锏是自扩展能力，它内置四类扩展点， prompt templates 是 用 markdown 写好的常用提示词，输入斜杠加名字就能调出来。 skills 遵循 agent skills 开放标准，按需触发或自动加载。 extension 是 type script 模块，可以注册自定义工具、命令键位、界面组建，甚至完全替换内置工具。作者的势力里甚至有人在拍里跑动，游戏主题改了就生效，不用重启。这四类资源可以打包成拍 package， 通过 n p n 或给一键分发。命令是 pie in star 加上包源地址 拍的。设计哲学比较极端，作者明确声明，不内置 m c p， 不 内置弹窗，不内置 play 模式，不内置词度系统，不内置后台命令行任务。 这里的 mcp 是 按 startup 推的工具协议， play 模式指的是 agent 先列计划再执行，理由是这些功能其他工具已经做了，与其塞进核心，不如让用户用扩展自己装，或者从社区拍 package 安装县城实现。 结果是核心非常薄，启动很快，但所有重型功能都需要靠社区包补齐。这种设计适合愿意定制工作流的资深开发者，但对想开箱即用的用户来说，门槛会高一些。 除了交互式， c o i 拍还提供四种执行模式， pre 模式可以非交互调用，把回答直接打到屏幕，方便接到其他命令。后面这算模式输出完整事件流，适合机器消费。 r p c 模式用标准输入输出走结构化消息，方便其他语言的程序调用。 sdk 模式，可以直接在应用里调用一个函数，把拍当做一个库，嵌入开源项目 open core 就是 基于拍 sdk 实现的非书和微信 a 阵。最后给三类用户的建议，第一类，想找透明可改的，括替代品，又愿意自己折腾扩展拍是目前最合适的选择。 第二类，想做自己的 ai 应用，或者微信非书这种聊天机器人，可以直接基于拍 ai 和拍 a 阵库这两个包搭建，不用从零写各家模型的对接代码。 第三类， d p c 重度用户，想找一个能稳定调用 d p c 模型的终端类。诊派是 d p c。 官方收入的十四款之一，开箱即用。感谢您的观看，如果本期视频对您有所帮助，欢迎一箭三连，您的评价是我最大的动力，咱们下期再见！

帮朋友们在 get up 上挖了一个宝藏级的相貌，养龙虾或者用哈姆斯的朋友都知道，我们要让他们搜一些专业的数据或者资料，用 web search 基本是拿不到专业数据的。但如果我们介绍这个 scar 拿到的数据会让我们眼前一亮，他几乎支持市面上所有主力的 agent。 先给朋友们看看哦，用他和不用他拿到的数据有什么不同？我先让我的 harmes 不用 any sorch， 全网搜索二零二五年选科委历史化学生物科目推荐的五十个专业，并给出未来的就业方向。他开始了哦，我们等他出结果 来了，这是他没用 any search 给的数据。现在呢，我用同样的提示词让他使用 any search， 我们等他出结果啊来了。后面我们看到他给的建议，因为呢，数据太多，所以呢，我直接让 harmers 把这两板数据做一次颗粒级的比对，用表格呈现出 对比结果。这是最终的结论啊，在十个对比维度中，报告二胜出六个，持平四个，并且呢，他有四个核心差异。 其实啊，如果朋友们也想用上这个项目，安装呢，非常简单，我以 hammers 为例，手把手带朋友们走一遍。我们在他的 redmi 文件中呢，找到这个 for hammers， 然后按照指引拿到他的文件包。我把我的 hammers 的模型先切换到 dipsec vs pro。 现在呢，我们复制我们包文件的绝对路径，直接丢给 hammers， 给他说这句话啊， 看，他开始了。在他执行任务的过程中呢，我们去拿一下他的 a p r k。 我们进到这里啊，点击一下，快速集成，点击获取 a p r k 新建密奥，我们开一个新的中段，写入环境变量，我们回到 hammers， 告诉他已经写入环境变量，让他读取看。这样呢，就全部配置结束了。是不是很简单？我现在让 hammers 帮我制定一份计划，探索一下他的能力边界 来了。它的重点呢，在于垂直领域的覆盖和垂直搜索。所以呢，以后我们要想拿到更加专业，更垂直的搜索结果，那爱丽丝是一个非常不错的选择。

tiktok 上面啊，将近有二十万人点赞的 superpowers 到底有多厉害？那作为增长速度最快的开源项目之一啊，连 osrbic 官方都把它给收入了。那 superpowers 啊，它不是一个 skill， 而是一套 skill， 共计十四个，是给 ai 用的工作规范，你可以把它想象成它就像是一个严格的监工。动手之前啊，先把方案写出来，看完没有问题， ai 才能开始干。 另外，不仅 cloud codex 能用，主流的 coding agent 它都可以使用它。那很多人就有疑问，那 superpowers 里面有十几个 skill， 我是 要全部装还是只用装其中几个就可以了？那先说结论啊，新手只需要装这四个核心的 skill 就 够用了。第一个， winstorming， 头脑风暴，装了它之后啊， ai 必须先问完你所有的问题， 确认完需求才能开始写代码，再也不会上来就乱写了。第二个， writing plans， 写计划，它会把你的需求啊确成一个一个小任务，每个任务只有两到五分钟，而且会写清楚要改哪个文件，怎么验证对不对。第三个， test driven development 测试驱动开发，听起来很技术啊，其实就是先写验证，再写功能，确保每一步代码都经过了校验，不会写了又挂。第四个 啊，它会逼着 ai 一 步一步分析原因，而不是瞎猜乱改。那这四个也是 superpowers 要集合中安装次数最多的，放心用，不踩坑安装啊，也比较简单，输入这些命令啊就够了。我把它放在评论区置顶，方便你复制。那下期啊，我会介绍另外一个爆火的开源项目， everything cloud code。 关注奇哥啊，教你从零到一学 ai， 解放你的生产线。

这也有点太恐怖了，使用家庭 wifi 就 能知道隔壁墙后的人在干什么，不用摄像头，也不用红外，通过你家的普通路由器， wifi 信号就能穿透墙体，捕捉到人体姿态。隔壁有几个人，在哪个位置，是走路还是躺着，全看得见。通过十七个关键点 实时捕捉人体姿态，睡觉时自动测呼吸和心率，有人跌倒立刻报警，动作识别超准！这就是开源项目 rubio 在 get up 已经冲到五万加薪。 它的神奇之处就是利用 wifi 的 c s i 捕捉人体对无线信号的轻微扰动，通过神经网络反推出身体的姿态结构。就像平静的湖面丢进一颗石子，利用波纹的正负和象位变化，映射出人体表面的几何细节。 成本也比较低， esp 三十二几块钱就能玩，刀克零，硬件也能直接试。最绝的是，它彻底解决了隐私焦虑，只记录表面形态，不记录脸部特征，在智能看护、行为识别、非接触式监测、隐私友好型交互领域都有很大的想象空间。

这个 get 哈密项目太牛了，它里边内置了一百八十四个各行各业的专业角色，无论我们从事什么工作，无论我们有多么棘手的问题，只需要让指挥员把对应角色拉一个多人会议，他们就会有人提出方案，有人质疑方案，有人补充方案，有人计算成本利润，有人手撕方案， 最终筛出出版方案。然后呢，全网查询可信性。我体验下来啊，无论我给他们多么艰难的任务，他们都能讨论出最优解。大多数时候啊，我们缺的其实不是方案，而是讨论方案的脑暴过程。不管在龙虾中还是蛤蟆丝中， 配上 deepsea v 四 pro， 因为它能力强，还便宜啊。然后呢，把项目地址丢给他，我只需要说深入分析，这个项目完整部署为我们所用。看， 经过他一度神操作，部署完成了，他把所有的角色按照部门分，老类有产品部、测试部、空间计算部、市场部、开发部、学术部。前面我给了他一个任务，我说让他脑爆，如何在我不参与的情况下，在不违法违规的前提下，让他们制定一个在互联网上做任务赚钱的方法？ 马上啊，这个叫 try the researcher 的 就提出了这三个方案，还后面附带了数据啊。然后这个叫 tall evloiter 的 起身，马上说平台有竞售清单，并且可能会违反网络安全法。紧接着呢，有一位就马上进行了再次补充， 提出了三个风险点，直接就把方案给否了，还提出了合规方案。然后啊，下面这个就开始算能赚多少钱了。 接下来啊，这个冷笑的更狠，说他逐个思，他这是在质疑数据的准确性啊。这轮完成后呢，我给他们给了一个思路，我说插件做不得，前几天呢，小红书还搞了一个人，被罚了十万，让他们打开思路，我可以提供一千的启动资金给他们。接下来啊，他们的讨论真的很炸裂，朋友们可以往下看哦。 这整个期间呢，他们当然也遇上了卡点，并且他们无法解决。其实啊，我并不是想让他们真的去赚钱，当然也不是不可能，我就想看看他们的脑剥过程，他们的能力边界。

decopilot 和 cloud code 到底有什么不同？同一个需求，两种完全不同的体验，看完你站哪边？ co pilot 是 编辑器里的补全大师，你写代码，他帮你猜下一行适合已经知道写什么，想写更快的人。 cloud code 是 终端里的编程搭档，你直接说需求，他给你完整方案，不是谁替代谁，而是完全不同的两种思路。 你更喜欢哪种编程方式？评论区告诉我，我看看哪边人多关注我，每天一个 ai 编程效率技巧，下期聊点更刺激的。

每天获得一款高质量开源项目第七十期 obsidian 是 一款闭源的壳，但拥有开源的灵魂的生产力工具，是一个比较好用的知识库软件，拥有的功能其实非常的完全，官方社区也非常好，有很多开源的插件，而且支持直接在软件里面安装和查看， 点击第三方插件，然后点击插件市场就可以了。里面的插件有很多，根据自己喜欢下载，点击名称就能看到是具体有什么用， 对于喜欢写知识库，写笔记的小伙伴来说，属于是记录神器了。

上周，一个神秘 style 包引起了大家的注意，给 half 一 周增了一点八万星，总共九万多星，直接冲到第一，里面全是真实工程师每天用的神级技能。其中最让人上头的两个，首先是 graeme 疯狂拷问模式。 ai 不是 一上来就给你写代码， 而是一个问题接一个问题的追问，你把计划的每一个决策分支都走一遍，直到你俩的想法彻底对齐。这个技能除了代码 实，更加适合非代码场景，比如规划一下课程，写写文档。不过它有个局限性， ai 会反复问一些已有的领域术语，导致对话永长，并且建立好的共识没法保存，下次还得从头解释。于是项目作者又做了第二个神迹代码场景。首选的 google docs， 除了拷问，你还会读取更新 complex、 md、 自动理解术语、业务概念、数据关系等，再加上架构决策记录，为 i 提供决策上下文， 建立一套 ai 和团队共同理解的项目语言系统，后续对话效率直接起飞，回复更简洁，能节省不少头肯。除了这两个，还有项目作者日常推荐的几个 scale， 有 测试驱动开发，帮助 ai 写出更可靠的代码。有把对话转为结构化 p r d 的， 还有个壁装的初设化配置。 想让 ai 真正成为生产力，快去给哈佛安装试试吧！关注机器之心，探索 ai 世界！

我来做个调查，有多少人知道 github 这个网站，它也不仅仅是程序员专属，有了 ai 的 帮助，我们普通人也可以把 github 当做自己的武器库。我来举一些例子， 比如说这里我想要做一个每天自动把我的视频发布到视频号，小红书、抖音的工具，然后我让他先去 github 上搜一下有没有类似的解决方案。他搜索，搜索搜索，他给了我三个不同的方案，然后不同方案的问题是什么？ 比如说，哎，我就先拿拿一个现成的这个方案再来做，然后他就整个来全部帮我部署安装上， 后续我有什么呃个性化的需求，我也可以在这个基础上进行修改。核心的思路就是站在前任的肩膀上，改成完全更适配于自己的方案，他的呃效率就要好很多。而且你要知道，全球这么多人，但凡你有的需求，你有的想法，大概率已经有人 做过类似的东西了，就是不用重复造轮子。这个给大家的启发就是你可以把 github 当成你的武器库， 当你要去做一件什么样子的事情的时候，特别是比较复杂的事情的时候，你第一个先想一下，让 ai 去 github 上搜一下有没有类似的解决方案，如果有的话，再在别人的基础之上再来完成这件事情。

全网都在用的终端神器， oh my z s h 直接打开 github， 足足有一百八十六点六 k 加 star， 点进去你就会发现一个宝藏终端神器自带三百加内置插件， git pad node docker 运维开发全囊括，不用自己找， 不用手写配置，直接开箱即用，百款主题一键换开园免费通用，支持命令缩写加智能补全，开发人手必备的提效神器。

如果你想用 ai 从零到一做 app， 迟早会碰到 git hub， 但你先别把问题想复杂了，这条视频我们不讲复杂的命令，也不讲程序员之间是怎么写作的，我们只搞懂 git hub 到底是干嘛的。对于新手来说，你可以把 git hub 理解成三件事情， 第一，它是项目的文件夹。第二，它是项目的说明书。第三，它会留下修改记录。先理解这三件事情，就够你开始用 ai 做 a p p 了。 那我们分开来讲，第一， gitlab 是 项目的云端文件夹，你的代码、说明书、配置文件都可以放在这里。 如果项目只在你的电脑里， ai 改坏了，换电脑了，换工具了，别人帮你看都会非常的麻烦。 gedit 的 第一层价值，我们叫让项目有一个稳定的位置。第二，我们常会看到 gedit 中有一个文档叫 readme， 这个 readme 就是 一个项目的说明书，它不是装饰，也不是给程序员去炫技用的，它能够写清楚这个项目是做什么的，现在完成了什么，怎么运行，下一步准备怎么做。 对于 ai 编程来讲， readme 非常的重要，因为你写得越清楚， ai 就 越不容易乱猜。第三， readme 会记录你每次修改了什么。 比如说你今天改了首页，明天改了按钮，后天又修改了一个小问题， ai 改代码会非常的快，但同时也可能改坏。有修改记录，你至少知道 ai 工具哪动过哪里，必要的时候可以进行回头查找。新手也不需要学习完整的 git， 但要知道每次改动应该会留下什么记录。 那 github 和 ai 做 a p p 到底有什么样的关系？我的理解是， ai 负责执行， github 负责让项目不失控。无论是说 coser 也好，还是 cloud code 负责帮你修改， readme 则负责告诉 ai 背景。 mate 也是 get 哈普中常用的一种功能，负责记录改动的轨迹。所以 get 哈普不是炫技的工具，它是 ai 做 app 的 基础设施。好，如果你是新手，第一步不用学一堆专业的命令，你先做一个最小的版本就够了。 第一，建一个项目仓库，让项目有稳定的位置。第二，写一份瑞的密，说明你到底需要做什么。 第三，一次只改动一个小任务，说明你到底方便检查有没有这个项目，有没有出问题，这样能够帮你把项目交给 ai 往下推进。总结一下，既得哈普不是所谓的神秘网站，也不是一些所谓的程序员说的炫技。如果你想从零到一去做 app， 那么先要让项目有位置，有说明，有记录，那么下一集我们会讲 cloud code 到底是干什么的？它和 chat、 gpt 和 cooser 到底有什么样的区别？想从零到一学习如何用 ai 来做 app， 可以 先关注起来。