vibecoding需要多大内存
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02:02查看AI文稿AI文稿我花了几天的时间，只想做一件事情，就是让西藏他真实的地貌能够展示在我的屏幕上，但是实际上山没有长出来，但是我的电脑先崩了。这件事情的起头是比较火的麻省理工瑞同学，我看到他做的东西，那种把地行为起点，然后去 宣传中华的传统文化的这种方式，一下子就击中了我，我当时心想这个我也能做，而且我想通过真实的西藏的特殊的这种地形特征来去跟大家介绍西藏它特别的景点。 那么当时我相信一件事情就是越真实它一定就会越高级。于是呢，我找了很多的西藏的 d、 e、 m 高层数据， 就是记录地表每一个海拔的地理文件，这些文件都有五六个 g。 我 花了很多的方式，比如说像二 d 的， 比如说像这种卷轴的，还有像这种真实的这种 章程的，还有就是刚刚看到的这种浮雕，这些其实都是我尝试的方案，那大家可以发现，从视觉上来说都跟人家做的会相差甚远。 突然有一天我发现一件事，后面也有很多人来去模仿瑞同学去做类似的产品，我发现他们原来不是用真实的地形来去做自己的产品的，这让我非常的恍惚，相当于我一开始的方向就是错的，我死磕了好几天的这种真实，其实人家根本就没有用， 我以为真实会等于好看，越真越高级，但是好看他从来不是真实的副产品，所以说真实的数据是死的，他不懂什么叫重点，也不懂什么叫情绪，叫留白。那么真正那些打动人的这种产品作品 其实背后是给观众做了取舍的，把不重要的真实的这种地形压平了，把这种动人的 地方放大。所以这次失败给我的结论也很简单，太真实反而不好看，打动人的从来他都不是还原世界，而是表达世界。好，谢谢大家，那这个就是我今天的分享。
05:57查看AI文稿AI文稿从零开始， web 编辑你需要下载的七个工具是我过去这段时间做了十几个项目用下来觉得最好用的七个工具。 正好我刚把电脑升级到 m 五 pro， 四十八 gb 内存，苹果真的是 web 编辑最大赢家。 给大家分享我在这个新电脑上下载的七个工具。首先是两个 web coding， 我 会用到的是 cloud 和 codex， 我 就下了这两个的 desktop 版本， 就是它的 desktop， 它会分三个 type。 首先 cloud chat， 你 可以跟它聊天，随便说什么或者问问题，它其实也可以写一些代码，比如说有时候我做前端的 ui 设计的时候，我会跟它聊我想要做一个什么，它也是能给我产出一个页面让我看的。 还有我之前分享的一些 skill， 放上之后，比如你可以直接给大家说帮我生成这个公司的财报分析，这种也是可以在这个 cloud chat 里做。还有这个是 co work， co work 它还可以做这种 schedule task， 我 之前有分享过，我现在有设的是， 比如说每天给我发一些 ai 的 新闻，我的 portfolio 里边的公司如果发财报了，给我总结下财报，每周给我分享一下我的 portfolio 事业公司有没有什么新闻，你就不用每次调用，你设了每周或者每天他就自己总结了给你发，直接看结果就 ok 了。 cloud code， 对 这个主要是 web coding 的， 但我一般不在这里用，我一般会在 terminal 用。我给大家分享另外一个工具的时候，再聊这个 cloud code， 我 现在的用法就是有什么想法。我会先跟 cloud code 聊，我们会一起做 design， 写 plan， 写完之后有时候执行我会交给 codex 去执行，或者是有时候 fix 什么 bug， 我 也用 codex， 因为 codex 写代码能力还是挺强的。 codex 这里它还有一个比较好一点，它可以有很多个项目 是我，因为我现在都是好几个项目同时在做。你这里可以直接再 add new projects， 你 每个 project 里边它会变成一个一个的 thread， 你 这里可以列好几个它，就好几个 thread 一 起跑。 我觉得这个 colise 这个 desktop 版本也挺好用的，一些我 web coding 的 时候用的一些工具， 比如说这个就是我 cloud code 用到的 terminal， 我 其实一开始是被这个颜值吸引了，你看它可以你可以换很多不同的主题， 但是我觉得它好用的，因为我现在每次都是好几个项目同时开，会有很多 size 一 起做，它这里你就可以这样 这样一个一个 tab 就 可以一个 tab 开一个 size 这样，而且更好用的是你在同一个页面里，你还可以这样这个变成两个下，这样 你就可以一个页面同时看四个项目在跑。对，当你有很多想跑的时候比较需要的一个点。另外一个我 web coding 会用到的工具就是这个 id， 这个 cursor 我用它，因为它比较好的是你看它这边，我可以看到我所有的项目的 folder 可以 列在这里，我可以把好几个不同的 project 放在一个 workspace 里面，都会列在这里。这边还能连 git， 你 就可以看到你的所有的 repo， 所有的 branch 都可以列在这里，比较清晰。 对， git 也是一个需要的工具，用来做版本管理，做 web 编码的时候，这个 是我非常喜欢的一个语音识别的 web 扣定的时候，我什么场景会用它？比如说我在做一个产品的时候，比如做一个 web app， 给我写好了，我开始瑞瑞的时候，你就会看到有很多问题嘛，这个时候就这种语音输入法就特别好用，你就可以对着那个页面一直在说你的 feedback， 因为你打字真的你就会觉得太费事了，就感觉打字已经跟不上这个 web 扣定的节奏了。 我用这个语音识别就是从我开始 web 浏览器之后，这个 app 我 一开始用的时候，我还没觉得它有多惊艳，就我觉得说不就是一个语音识别吗？现在很多 app 都在做语音识别，直到我去尝试了其他的语音识别的产品之后， 有了对比，你才知道这个 tablas 做的有多好，它的识别真的非常自然，识别都非常精准，用户体验真的贼好。而且它还会整理你的话，把它整理成非常有逻辑， 你有时候说的一大堆，可能不是很条理清晰，它会把你的话整理的非常条理清晰，但我觉得最重要的是它识别真的非常准确。 我用其他语音识别的产品，我觉得体验不好，就是它识别的不准确。我本来用你这个语音产品，我就是为了省事，然后你又识别很多错的，我又还得自己去修改，就特别麻烦，我就不想用了。 这个真的是我用下来我最喜欢的一个产品，这个 markdown 的 笔记软件，因为 ai 它读这种 markdown 的 文件是友好的，比如说很多人会用 这个这个笔记软件再加 cloud 就 会能做成自己的一个个人知识体系，而且这个用下来真的我觉得非常好用，用来写 markdown， 就 它你直接就这样 输入就非常方便，不用调格式什么就会给你生成，写笔记就贼方便。 而且它有非常多好用的插件，比如说我就用它微信读书的插件，它就可以把你微信读书上的画线笔记都同步过来， 存成一些 markdown 的 文件，我就用它这个插件，同步完之后用这个数据 web 拷定了一个个人图书馆， ok， 之后给大家分享。
66我是十六
02:45查看AI文稿AI文稿现在 code 可以 直接使用 dc v 四了， code 确实好用，但是额度真的是不经烧，随便几个问题直接就清空了，又得等五个小时。所以我试着把 dc v 四接进去，烧了四 e token 之后，发现操作竟然很丝滑，体验也完全不输原版，关键是真的大碗便宜， 后面我会带你一步步接好。其实步骤是非常简单的，就三样东西， c c 叉， d c 的 a p i， 还有 c c switch， 而且工具我都已经整理好，你照着我这几部点，基本几分钟就可以搞定。 解压后先打开 c c 叉的文档，然后打开 emv 文件，里面会有一个密钥，这里你可以保持默认，也可以自己去修改一个。改完之后记得先保存，然后启动 c c 叉，它会弹出一个终端，你找到这个管理界面的地址， 然后按住 ctrl 键再点击，就会来到这个页面。进去之后把刚才 e v m 里面的密钥粘进去，就能够进入到后台，这里你可以顺手切成中文就行，这部分就基本搞定了。接下来我们去到 d c 的 官网，点击 api 开发平台，第一次进来得先注册一下，然后点击左边的 api key， 新建一个 key， 名字可以随便填。创建完记得先保存好，因为它只会显示一次。然后回到 c c 叉上面，选择 code， 中间点击添加频道，这里就可以直接把这个文档粘进去。最下面把刚才复制的 a p i 粘进去，创建就算成功了。记得顺手做两个设置，一个是选一下 openchain， 另外一个是把规范化，非常健 打开。这一步搞定， d c 其实已经接近来了，然后打开 cc switch， 点击上面的这个标志，右边新增一个配置，具体的参数你可以按照这个来就好。这里有三点是需要注意一下， 首先，这里的 api key 不是 d c 的 那个，是一开始 emv 里面的那个密钥。第二点，点击一下这个获取模型列表，就不用自己手动去填写了。第三点，把 e m 上下文窗口勾上，这样子才能全力去跑，下面这些都不用管，填完之后直接点击保存， 然后点击启动，最后把 codex 安装或重启一下，到了这一步就已经接好了。打开之后， codex 这里不是显示 d c， 它只会显示自定义。别慌，这个时候你随便发一句话，先试试能不能是正常使用。然后直接去看看 cc switch 的 使用记录，你会看到模型这一栏已经变成了 d c v 四 pro， 来源是 codex， 那 说明已经是链接成功了，也就是说后台真正在跑的已经是 deepsea 了。最后我补两个词，已踩过的坑。第一个坑是 cc switch 最新的版本，现在有 bug 会连不上 codex， 所以 别手痒去更新，直接用包里面的版本就行。 第二个坑是 d c v 四没有视觉能力，所以一旦你平时有看图识图这类型的需求，进来之后可能会有部分的能力用不上。不过好消息是这套流程本身是通用的，你可以直接换成其他的多模态模型，思路也是一样的。我是木马，陪你一起玩 air 赛博达子，咱们下期见，拜拜！
2.2万木马_MUMAI
02:27查看AI文稿AI文稿这是我的数据科学家，能够获取全网平台的数据指标，方便我进行复盘。他也打通了我的一人公司，协助系统。我的运营助理呢，会每周对数据进行复盘，然后通过非输的小龙虾通知给我他的建议。这就是我一名 ai 自媒体博主 webc 点的产品矩阵。我们先来讲讲数据科学家， 这是他的首页，十分简单，我们授权的平台各类操作按钮。启动科学家之前呢，你需要打开导航栏目的系统设置，选择非书同步，这里你会进入到抽象的页面，我们选择创建新表格，系统就会启动进程，授权后就大功告成了。 选择采集日期，点击全面同步。同步完成后，我们就可以看到本次获取的全部数据。这里有两种导出方式， excel 导出和非输导出。一般我会选择非输的导出。这里就是我的各类数据表格，包含了一些视频数据分析的常用信息，比如每个平台的点赞量、收藏量、点赞率等等，一共五个分表，几十列的数据 会把它们整合成自己的仪表盘中，里面包含了我的作品，点赞率、收藏率、走势、涨粉量等等。你可以自由组合各类指标进行量化分析，看看频道的表现是否达到了你的预期。这是我自己搭建的仪表盘，我觉得我看着哈，其实还是蛮喜欢。关于功能的扩展，科学家会在后续的版本迭代中更新。脚本分析 是那种随便给一个奇瑞词的分析，哈，是那种根据实际的数据反馈，结合脚本给出针对性的建议。不知道你会不会期待，我想跟大家聊一聊开发背后的故事。科学家看似功能特别简单，但最困难的点在于数据的获取和不同平台的指标归一化。这什么意思哈？我们现在讲讲。第一个， 每个平台导出的数据逻辑是不一样的，你需要定位到很多不同的网址，而有一些平台呢，他的网址甚至需要你点击一些非常犄角旮旯的地方才能够找到定位，这些地方花了我巨量的时间。 而归一化呢？我们举一个例子，抖音官方的数据可能有二十多个，什么粉丝留存率，观众点赞率、五 s 跳出率，三 s 跳出率等等等等。但同样的快手呢，可能只有最基本的一些指标，比如说点赞量、收藏量、评论量， 所有的指标都需要进行清洗归一，然后才能合并到所有的作品中。这其实是一个超级繁琐的事情，花了我很多的时间自动脑入飞出，这个过程也走了一些弯路。如何让用户最便捷的通过一步的所有授权就创建所有的表格更新，还有表格更新的逻辑，作品之间的印刷真的很费脑筋。 总的来说，数据科学家已经是一个可以上战场的生产力工具。不论呢，它最后是否能够获得好的市场表现，我开发它的过程和整个的复盘，对于我的 web coding 已经有了非常巨大的提升，所以我觉得这一切也很值得。评论区可以留下你们的作品，我们可以一起交流，我是逍遥，我们下期。
1010赵逍遥Xavier
01:46查看AI文稿AI文稿hello， 小 伙伴们，我是菜鸡的老李，这一期我们来聊一下这个 m s a 准的那个主机最低配置要求， 来看一下我这台的服务器，然后二核二 g， 然后我往里面塞了一个 m s a 准，然后目前占用的话是接近八百 m， 它除了 m s a 准，其实我还运行了一些网络程序， 所以整体来说 msa 呢，最低配置是一个两 g 的 运行内存，低于两 g 内存的话可能是在运行上面勉强能走，但是整体运行可能是不行的。 而这个配置呢，对 opencore 来说又不行，因为 opencore 它最低的运行配置应该是要四 g 以上，两 g 的 话连启动都做不到， 因为我也往这个服务器主机上面塞塞过一个 opengl， 但是启动不了，这就是那个 m s a 准的最低的配置要求，然后在服务器主机上面， 服务器主机上面搭建的 a 准的好处呢，就是很多不懂的东西呢，你都可以通过自然语言去沟通，叫他帮你去搭建，比如说网络项目，然后网页项目 啊，自己个人的网站，这些都可以通过 a 准去帮你去构建，完全不需要像以前那样就自己去找那些教程啊或者什么的， 这就是 ai 带给我们的一些便利性，好沿近一些，这一期就聊到这里。
20菜鸡的老黎
00:45查看AI文稿AI文稿现在路由接 dc 不 用那么麻烦了，以前中间还要加一层 c c 叉，现在 c c switch 更新后可以直接在里面配置了，你按上下文也能够正常开启，额度不够用时可以试试让 dc 接上，毕竟真的大碗便宜。 下面一分钟带你配好。先打开 c c switch， 接到路由这一栏，点击右上角的加号，然后找到 dc， 选好后默认信息都会帮你填好，只需要填你自己的 api key 就 可以。再检查一下这两项有没有打开， 然后保存配置，回到首页，点击左上角的这个开关，最后重启一下 c c switch 还有 codex， 这样子 codex 就 可以成功的接上 d c 了。现在整个流程会简单很多，也少一些麻烦，还有不稳定。今天的分享就到这了，我是木马，陪您一起玩 a 的 赛博达子，咱们下期见，拜拜！
7427木马_MUMAI
02:00查看AI文稿AI文稿经常在 coding 的 朋友们一定发现了这个问题，自从 open ai 发布了 g t 五点五模型之后， codex 的 额度消耗的非常快。之前我在用五点四模型的时候，额度好像永远都用不完，经过五点五更新之后，发现刚恢复了五个小时的额度之后，紧接着又被周额度限制住了。 我相信有很多朋友被这个问题所困扰，今天我们就用一条视频来解决这个问题。 hello， 大家好，我是南希，之前在快手做过测的运营银行代码都不懂的纯小白，我的视频都是从纯小白的视角来分享 web coding 的。 要知道 web coding 最怕的就是被中途打断思路，刚捋顺任务，刚推进了一点，但是额度却没了。那么应该怎么解决这个问题 呢？我发现其实我是没有用对模型的，我平时在用 codex 的 时候，会把五点五默认当成产品经理、前端、后端等多个角色，不管是写 p r d， 写功能啊，改页面、修 bug， 还是补文档调样式，全部都让它来做。但是五点五不应该用来干杂活，它最强大的能力在于做规划和做判断， 比如说这个需求到底该怎么拆？这一段代码为什么总修不好？按照现在这个框架，代码后面会不会越写越乱？这次改动有没有潜在的风险？这条路线值不值得继续做？ 说白了，五点五更适合做的是大脑应该做的事情，而不是简单的执行。那大量执行的事情应该交给谁来做呢？我现在的分工是，五点五负责判断、拆解，负责做关键的工作，五点四迷你 打杂，第三负责做质检，比如说正常的写功能，接接口，改前后端的逻辑，我会交给五点四，比如说像修改文案，调样式，补测试数据整理 redmi 这种小事，我就交给五点四 mini， 最后再让五点三来过一遍，看看有没有明显的风险遗漏或者是低级的问题。这样一套下来，我发现基本不会被额度限制。 如果你觉得今天的内容对你有帮助的话，可以点个关注收藏赞我。下一条内容可以直接继续讲。我现在具体怎么分配五点五、五点四迷你和审查模型的来搭一套日常的考勤工作流。
553南汐（AI版）
03:36查看AI文稿AI文稿这是我 web coding 的 第四十周，目前我花了一千六百二十一美金，约等于一万一千四百人民币。今天跟大家分析一下，这十个月我每一笔钱都花在了哪里，希望对其他也在做 web coding 的 小伙伴有 帮助。就在前几天，我收到一个留言，他说如果你知道自己在做什么的话，其实 web coding 的 花费不需要这么多。其实我觉得虽然都叫 web coding， 但实际上有两波人。 一波人呢，是有经验的开发师，是可以手写出整个软件，但是用 ai 来帮助他可以更有效的从业者。另外一波人呢，就像我一样，是纯纯的新手小白，所以软件开发这件事情，连同 web coding 是 从零开始学起的。 对于第一波人来说呢，我觉得他们可能只需要一个类似于 cursor， cloud code 或者是 winsolef 这样的工具，一个月花个二十到二十五美金就够了。 但是对于第二波人呢，可能就有更多的试错成本，包括哪些东西该花钱，哪些不该花，哪些软件适合我，哪些 不适合。所以等一下大家能看到我有很多探索中和试错中留下来的花费。先给大家看第一张图啊，这是我今年三月份到十二月份来所有的花费，这个深蓝色的柱状呢，是我每个月的美金花费， 然后这个浅蓝色的线条呢，是花费的总数。所以大家可以看到大部分的情况下呢，我一个月的花费可能也就是个二十到四十美金左右，但是偶尔像九月份和十二月份呢，会有两个比较突出的增长。那九月份的时候，我就是买了一个自己的区域名，是 mit 邦尼岛 ai， 这个区域名我一次性需要交十二个月的钱，并且包括了我整个的电子邮箱，所以它的花费比较高。然后十二月份呢，我是买了一个苹果电脑， macbook air， 我 也是趁着黑五的时候考虑了一下，如果我早晚都要投资这个电脑来做 ios app 的 话，那可能 现在买还是最划算的。所以虽然总数是一千六百二十一美金，但它并不是一个比较平均的每个月的花费。 那然后我们再看第二张图，我在这里罗列了我每一笔钱都花在了哪里，由高到低的这样的一个排列。那我花钱最多的部分呢，就是我的电脑了， 占总比是百分之六十三，这大部分的钱都花在了这里。其次呢是这个 ionos， 百分之十二，那这个就是我刚刚说的区域名字和我的邮箱。第三个呢，是 tiny host， 这个占了百分之十一，并且我花了十一笔钱是因为我早期的时候不懂得如何 host 一个网站，所以我找了一个 hosting 的 服务。 至于我花了十一笔钱，是当时我 host 了两个网站，每个 host 了五六个月。然后接下来呢， loveable 和 n a n 每个我都用了四个月左右，它们都是二十五二十四块钱这样的 一个月费。然后再接下来呢，有三个都是我只花了一次钱的，就是我现在用的 cursor 的 月费，还有 open ai 的 api， 我 充了五块钱。最后呢就是 minimax 这个 coding plan 两美金。那现在在看这个呢，其实我已经没有再用 tiny host 了，这已经被我停掉了。 之后我是用 lovable host 我 的网站的，然后接下来呢，我准备把 lovable 也停掉去直接用 versle 来 host 我 的网站。但这一步一步走过来也是需要一个过程的，所以一开始我不知道怎么做，只是需要它好用的时候还是交了一点学费，包括我觉得作为一个小白，同时我只能兼顾认真的用一到两个 ai 产品。 那早期呢？我可能用的是 lovable 和 n 八 n 比较多，现在我准备把两个都停掉去用 cursor， 也算是我交的一笔学费。所以如果你觉得在 by coding 这条路上你也花了一些冤枉钱的话，不用担心，我觉得这些都是过程的一部分，特别是作为新手小白。其实每个人最适用的产品不 太一样，我们尽量用免费的版本，或者是比较少的成本去尝试不同的软件，找到自己最适合的。但有的时候也是必须适当的花一点钱的，只要不过分，我们就把它当做学费，不必过于担心。
1304麻省理工长毛兔
06:35查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，在之前的视频里我还没有分享过杰瑞的模型，但是我之前用过杰瑞的那个桌面助手，然后我觉得是做的很用心的一个产品。然后今天我看到这个 step 三点七 flash 推出了，然后之前杰瑞给我了一个印象，就是它的速度很快，然后它的性价比很高。然后这两天我就体验了一下这个 step 三点七 flash 这个模型， 然后它的模型呢，上下文长度是二百五十六 k 的， 也是二十五万，价格是两块钱一百万透光输出，然后相比于其他模型已经是非常非常顶级的性价比了。 然后这次我还看到就是这个呃， step 三点七 flash 支持多模态的，那我觉得在这个 价位的模型来说，它是独立党的存在，因为很多价格便宜的模型，它大多都是这种呃，纯文本的模型，缺少了多模态能力切入官方他们是支持联网搜索的 a p i 的， 而且这个模型还也是这种思考模型， 我觉得各种工具以及它的这个推理能力，将它的性价比加起来是非常适合用在 a 卷的情况下的。不过说这么说，我们还是得看一下它实际的使用效果。然后这里呢，我已经提前在我的 a 卷里面配置好了 step on 的 这个模型，走的是官方的 a p i， 然后用的是 step 三点七 flash， 然后底下这个 tools。 这里呢，你可以看到我们没有，我没有开启任何的第三方的联网调研，然后我们保存，然后我们跟他说帮我做一个呼伦贝尔五天的旅行攻略，要联网调研，然后我们在这里让他调用一个 skill， 好，然后我们回车。好，我们可以看他的输出速度，他的思考速度已经快到快到离谱了。他在这里已经开始调用他自自己的这个官方的联网调研工具了，那现在在读这个 skill 了， 好，这里我们可以看到他已经把这个呼伦贝尔五天四晚的旅行攻略给做好了，然后他这个过程中我们可以看到他其实有进行这个联网调研的，而且从他开始调研，从我输入这个命令，到调研完成把这个报告给写出来，写这个 html， 呃，写 html， 然后转成 html， 花费的时间不到两分钟，我觉得已经快到离谱了。现在在这个呃模型的输出速度可以看到整个报告它的结构是很完整的，而且我觉得呃内容上来说也是比较丰富的，还有门票与体验价格都是他自己调研到的。这些公开信息， 我对于这份报告我觉得已经比较满意的了，起码对于我初步的对这个呼伦贝尔有一个基础的认知了。然后我们再看一下他其他的能力。刚刚我们有提到这个啊， stefan， 他 是支持多模态的，那我们可以试试看，把这个网页直接截图给他，让他看什么风格啊？我这里 截个图啊，到这里发给他，帮我看看这个页面是什么设计风格的，然后我们发送给他，看他识别速度要多久。 好，一瞬间，几乎是一瞬间，好，他已经把这个文档的风格给总结出来了。然后接下来我们让他参考我们这个文档，做一个新的 html， 你 参考这个设计风格，做一个新的 html， 我 看看越接近原始设计风格越好。 ok， 我 们看一下他学习的怎么样？ ok， 他 做出来了。这个是 stepfun 参考我之前的设计风格，自己做的一个 html， 我们可以看到对于一个性价比很高的模型来说，我认为已经很不错了，做的很清爽。虽然说结构上会有一点点的不同，但是能够看出来他是模仿了原本的这个设计风格的，包括这个小红线，配色上有一点点的不一样，不过无关紧要，而且他做这个 h tm 的 速度 只只需要一分钟。然后这里呢，我们再测试一下它基于一个复杂 skill 去还原一个落地页的效果怎么样。然后这里我自己会有一个我之前呃自己做的一个设计风格的一个 skill， 它比较复杂，有很多参考文件，然后参考这个设计风格，设计一个丰富的 html 落地页， 好让我们看一下它的执行速度。你看这个思考速度是噼里啪啦的在狂出啊，它开始去读一些 reference 文件了 啊，几乎是我觉得十秒钟里面他就已经把这个 skill 给读遍了，然后已经开始去做 html 了。 好，这里他大概花了一分钟就已经把这个 html 给创建出来了。不得不说这个效果还是非常棒的，而且这就是我喜欢的那种风格，就是简约刻制，有一点点这种小质感。 而且这个 stefan 我 自己这几天使用的时候，发现它的这个对话的感觉还是蛮不错的，挺有人味的，没有太重 ai 味，它做这些落地页也是。然后刚才我们测试了一下 stefan， 它基础的调研能力就是它能够帮我们做旅行攻略，那接下来我们试一下它深度调研的能力，这里我就让它调研我现在这个账号， 帮我调研一下，越深度越好，利用你所有的联网调研工具。 好，然后这里我让他去帮我做这个联网调研了，但这一次不一样，我这里可以看到啊， step 三点七 flash 把我从呃 github， c s， d n 还有呃掘金，只要是国内互联网的一些信息全部都爬到了好了，然后我们可以看一下 啊这个报告，它的这个效果其实很长的一份报告啊，确实把我很多产品都给找到了一些 skill， 然后还有我自己的一些独立作品， ok， 这里联盟我的这种啊，说话风格都给他提炼出来了。还有我的选择题逻辑啊，他知道我是博主。 好，这里还有一些技术站的分析，都是基于我互联网上那些信息把我找到的。好，然后这里他还会告诉我还有一些信息缺口啊，他不确定我真实姓名，还有过往的一些职业经历，这些的他没有没有找到，其实也是能找到的，但是我觉得对于现在这样的一份报告，我已经 觉得还不错了，而且这还是用它自己的这个调研工具，它能够自己很好的去组织关键词搜索信息，然后再基于搜索的信息再去生成新的策略，然后不断的调研，直到最终信息充足，再生成这个报告。 然后像是这种 step 三点七 flash 这一类比较高性价比，然后它的 age 高度可用的模型出现，其实我自己是觉得挺好的，挺开心的，因为现在很多国产模型的性价比都很高，而且效果都很出乎意料。呃，日常的这些 a 卷，它的开销已经降到了一个很低的水准。然后只要我们不是那种非常复杂的编程任务，我们日常的这种文档处理任务调研自动化工作 就是我们使用这些高性价比的模型，就是每个人日常都有机会天天去使用了，它成本很低了，我觉得这才是真正的技术平权吧。好，我今天的分享就到这里，谢谢大家，拜拜。
33oil欧呦
03:15查看AI文稿AI文稿五月十五号，微软已经开始取消大部分员工的 cloud code 的 内部许可，截止日期六月三十日就到。六月三十号之后，大家都没法使用 cloud code 了。六月三十日呢，也是微软团年的最后一天，什么概念呢？就是微软现在已经 不愿意为员工的 vip 定价买单了。仅仅在六个月前呢，微软还在做一个完全相反的事情，二零二五年的十二月，他把 cloud code 开放给数千名员工，包括了工程师、产品经理、设计师，鼓励所有人用 vip coding 的 方式来重塑 工作流，员工呢，也非常的喜欢这个工作，当然了，可能消耗透支量呢，也指数型的上升。六个月之后呢，微软自己是服输了，因为这个透支量，一句话说的话就是烧 token 已经比员工更贵了。 y c 的 合伙人 tom blumfield 在 一次 bash talk 就是 分享会上说一句话，如果你的 a p i 账单不让你心痛，说明你烧的不够。类似的话，詹曾皇也说过， 希望每招一个员工的费用，其中他的薪资的一半会匹配对应的 ai a p i 的 使用 token。 那 为什么微软会取消 web coding 呢？其中一个原因呢，就是微软自己在推自己内部产品叫 coopart， 这产品呢，目前看呢，其实是有点受冷的，原因呢，就是 color code 的 使用量太大了。实际上微软呢，并不是孤立这一段时间呢，很多的公司呢，都为透看的销量犯愁，比如说 uber 的 cto privin 就 曾经透露，公司二零二六年全年的 ai 编程的预算在前四个月就烧光了。因为呢，应用深度学习的副总裁 brian 曾经在采访中说过一句，对我的团队来说，算力的成本远远超过员工的成本。那为什么这么多公司，特别小公司还在用 web coding 呢？因 这里面的一个核心逻辑是， web coding 对 于大部分的初创公司来说，是在替代人力成本，而不是增加人力成本。比如说 yc 的 合伙人达恩达湖曾经就说过一句话，一个人配上 ai 工具，就等于过去一支大工程师团队。这里面的核心逻辑呢，是替代而不是增加。微软呢？作为一个大公司，他不可能裁员百分之八十 全替换成 ai coding。 而目前的团队增加了这部分的 ai coding 之后，也没法快速的让自己的业务以两倍、三倍甚至五到十倍的做增长。所以微软也好，我 y c 说的初创公司也好，他们烧的本质上不是一种价值的 token， 微软的 token 呢，是给原班人马副驾加油，相当于增加了额外支出。而 y c 说的初创公司的 token 是 替代原本的驾驶员。另外，前段时间有个新闻就是 meta 裁员，那裁员之前呢？ zacabark 的 团队呢，是一直用自己的 vip coding 的 方式呢，去蒸馏员工的能力，所以呢，让整个裁员变得更加的丝滑，让很多的技巧跟技能呢，是沉淀在团队里面。那这个事情你应该怎么理解呢？我觉得对于很多的 ai 创业者来说呢，其实是一个颠覆性的机会，因为很多大厂，因为 因为它的结构性的原因，因为传统业务，因为 incumbent 就是 既有业务团大难掉头，导致它的成本结构并没法做大幅度的变化，没法自我革命，反而呢，对于创业公司来说，没有这样的压力，可以用一个更小的团队，更多 white coding 的 实力来实现大公司的能力。那另外方面呢，对于很多大公司来说，他要想改革呢，就没有那么容易， 因为他的业务呢，是相对来说比较稳定的，裁员呢，又会造成很多的社会恐慌。对他们来说，选择更低成本的构建模型以及 coding harness， 反而是更好的选择。 像 s 账号上面的一个网红 sick dot dev 说的， my company's cloud account got exhausted now my legendary manager is asking if we can build our own l l m like cloud to reduce costs。 就是 类似他们一样的，很多公司的 cloud 的 账户已经用完了，公司的管理层呢，在思考如何寻找更低成本的大模型的方案。这个呢，就对于无论是 deep sea 还是像我们这样的高性价比的模型公司的一波新的市场奇迹。
2509杨博士说AI
01:38查看AI文稿AI文稿我今天突然发现用 cloud code 来清理一下 c 盘是一个很不错的方法。呃，之前在网上我就刷到过有人会用 cloud code 去清理 c 盘，然后就抱着 试一试的心态，因为我一直都不太感动 c 盘里面的东西，就我之前也经历过，我自己手动去删一些东西，不知道删到什么了，然后后面整个电脑就出了一些问题，然后就捧着电脑去重装了 c 盘。那我给他的命令也很简单，就是直接问他 说让他推荐一个方案给我先不要执行，然后也告诉他我会比较担心电脑不能正常使用了，这里面还有错别字，但是也并没有影响他去理解我的这个需求，就真的返回给我了 一个很清晰的一个报告，里面包括了很多文件，它的占用的大小，以及后面他还给我排了个序，就觉得最安全的需要我确认的，还有需要最好是我自己亲自去操作的，然后分别都能释放多少的空间。一顿操作下来， 很快就已经把这些东西都处理好了，然后直接把内存从五点六个 gb 直接提升到了二十一点九个 gb， 然后可以看到我现在的这个电脑 变得非常的健康了，因为我原先还在想说，哎呀，这电脑用不了了，我是不是又要换一个空间更大一点的，就觉得可以再坚持一下，所以很多跟你电脑相关的一些东西，呃，你都不太懂的都可以， 就是跟他讨论，让他去代替你去执行。那整个过程我只会在这个 vs code 的 界面跟他用自然语言去做一些交互，那全程我是没有去真的去到 c 盘里去做任何操作的，感谢 cc 大 神。
946Lori嘤嘤怪
04:46查看AI文稿AI文稿这个月我的 deep sec 足足烧了三十亿 tok。 你 没听错，三十个亿，其中百分之八十都用来写代码了。但说出来你可能不信，两个月前我一行代码都不会写，这三十亿 tok 大 部分都是浪费掉的，真的走了太多的弯路了。如果让我重来一遍，我一定按照下面这九个点来做。 如果你也想体验 webcoding 的 乐趣，或者是你已经开始做了，那么这九条我用三十亿 talk 换来的经验，你值得听一听。第一，新手别折腾，工具先动起来。很多人代码一行没写，先花两个星期研究哪个工具好，怎么搞，国外账号， 怎么翻墙。说实话，完全没必要，你个新手做的又不是什么专业的项目，先动起来比什么都重要。国产工具完全够用，打开就能写，也别给自己加门槛。而且现在很多国产工具都有免费的额度，随便选一个能用的，今天就开始先跑起来。 第二，好模型大于好工具。工具只是个壳，模型才是大脑，你选不对模型，再好的工具也写不出来好代码，但一个好模型配一个普通工具，效果一样顶。所以你应该选择第一梯队的大模型来做项目。国产这边推荐大家使用智普五点一， deepsea v 四千吻三点七。 国外大模型固然好，但我不推荐新手去使用，因为门槛太高。第三，模型和工具不要绑在一起，这个坑太多人踩了。你在某个工具上充了会员，用了不到一个月，发现更好的工具，更好的模型出来了，这个时候你换还是不换，换了吧，你的会员费就亏进去了， 如果不换的话，你又没办法用到更好的模型，还有更好的工具，这就是沉没成本。你被一个工具的会员费给框住了，所以模型和工具分开，选 模型，按 api 按量使用，工具用支持 api 接入的，这样你就可以随便换工具，换模型，不会被任何一家绑死，灵活自由，还没有什么沉没成本。第四，国产大模型的 calling plan 性价比最高。现在主流的国产大模型都有自己的 calling plan， 价格便宜，完全够用，你不需要去折腾国外的又贵又麻烦，找一个支持 a p i 接入的国产工具，把模型和工具组合起来使用，绝对是目前性价比最高的方案，妥妥的花小钱办大事，做小项目完全是够用了。第五，先做小项目，先做最小的东西，别一上来就搞大的。 首先，你不确定自己的方向对不对，做个小工具只需要十几分钟，错了也完全不心疼你上来就搞系统，搞了一个月，发现方向不对，前面不就白干了？而且小东西有人用 才有反馈，有了反馈你才知道自己做的对不对，没有反馈的开发全部都是盲打。所以不管你想做多大，先做出来一个最小的可运行的版本出来，哪怕是命令行脚本也可以，解决一个痛点就够了。记住一句话，有人用的需求才是真需求。第六，多人使用的工具 直接上服务器，不要搞内网穿透。多人用的工具最核心的一点就是稳定部署在自己的电脑上，走内网穿透你的电脑，一旦网络不稳定，那么所有人的体验都要挂掉。几十块钱租个服务器，用 ai 把工具部署上去， 一个小时都用不了。要知道多人使用的工具稳定远比省钱重要的多。第七，系统越简单， bug 越少越好维护。代码量和 bug 量是成正比的，系统只有核心系统出了 bug 一 眼就能定位。但是 功能一旦堆多了，改一个地方可能你就有十几个地方需要调整，真就是千一发而动全身了。那怎么判断你的系统是不是太复杂了？其实很简单，就一句话，你能不能一句话说清楚，你这个系统是做什么用的？说不清楚，那么这个系统就做的太复杂了。 第八，写代码之前多跟 ai 聊一聊，直接让 ai 写代码，写出来的大概跟你想象的不一样。然后就是改来改去， hash 和时间一起烧花半个小时。先跟 ai 去聊清楚，用什么技术站， 数据怎么流转，未来怎么扩展方向，只要对了，后面基本上不需要大改，你完全可以找三四个不同的顶尖大模型去跟它们聊， 聊清楚了，那么接下来你做的时候就会非常好做。最后不会写代码反而是你的优势，你不懂代码，你看问题的核心在于 这个工具能不能帮某些人去解决某些事情，而不是怎么样才能选到一个合适的框架去做这个项目。程序员很容易陷入技术思维，但你关心的是用户的核心问题是什么？ ai 能帮你写代码，但 ai 却不能帮你发现需求， 发现需求，判断什么值得去做，这件事才是你真正该干的。这九条说完了，先动起来，选对模型，别绑工具，国产方案 先小后大，上服务器保持简单，先聊后写，零基础反而是优势，这每一条都是我花费三十亿 tock 换来的。如果你现在就想写一个自己的工具，千万别等了，你的第一行代码就让 ai 帮你写出来。我是刘明，我们下期见。拜拜。
80流明AI笔记
03:32查看AI文稿AI文稿兄弟们，真的建议每个人都把 codex 用起来啊，我用它写了一份八万字的标书，然后我给大家分享一下我是怎么做的。第一步啊，因为我投的是软件标，然后我就去网上找了一堆软件的这么软件投标的这么一些模板， 然后呢，我把这个模板全部的投喂给 codex， 然后加上我这个投标的原先的一些内容，然后让他去给我申请一版最基本的一个标书，这是第一步，然后第二步我就慢慢的看我这标书哪里不合适，包括比如说目录不合适， 我的这个格式不合适，然后我慢慢的去告诉他，让他去帮我修改啊，比如说我这里写的是，我跟我可能跟他说，哎，这里有一些 顺序可能跟我要的这个标书的顺序不太一致，然后我就告诉他啊，这顺序不太一致，然后他就去帮我核对了这么一个章节的这个顺序，然后我又告诉他， 哎，这个字体和这个格式可能不太对，这个首行的间距可能不太对，然后我就告诉他，他就去帮我直接去修改掉了。全程我不需要去像以前我们操作 word 一 样，我们一行一行的， 或者给他框起来，然后去给他挑选字体啊，怎么样？完全不需要， codex 能直接去帮你把这些东西全部做掉， 但是这里要注意一个点啊，就是说你去写标书之前，你一定要心里是能够知道这整体的过程是怎么样的，你不能完全的说，哎， codex 你 帮我生成一份标书，这是完全不对的，你心里是要有一份自己写标书的逻辑的，这样你才能够去做到，哎，我这个标书完全是按照我的心意来做的，包括现在大家很多人用 codex 去 web coding， 但是它完全没有编程基础的情况下， 他会发现，哎，这个东西越来越难，越来越难，完全不是我想要的东西。所以最后给这个口袋子下一个结论就是说，哎，这东西是个垃圾。其实不是这么多的，就是你要去做一个项目，你要去完成一个任务之前，你一定要先把自己的这个过程 逻辑全部梳理好，你心里是要有底的，每一个节点，每一个步骤你都是清楚的，这个时候你才能去开工啊。如果说你完全不知道，就比如说我让他生成一个网站，或者克里斯生成一个网站啊，巴拉巴拉，他生成出来的绝对是垃圾。 而如果你告诉他，哎，我这个网站我是用什么东西去做的，然后我的数据库是什么啊？我是用的什么框架，这样你去跟他说了，以后他去做成一个网站或者网页可能才是你想要的这么一个效果。所以说大家第一步先把 codex 用起来，第二步去摸清楚自己的这个 任务，到底他的任务的每一个步骤是什么样的，只要你能掌握自己的这个任务，就会如鱼得水啊。 然后我自己的话，我也是在工作中，或者说我去向老板汇报的时候，我 excel 啊， ppt 啊，网页啊、 html 啊， macdaw 啊，其实我都有去申请，包括 我几乎工作上任何的事情我都用酷睿斯去做，所以我是真够真的能够感觉到它至少给我带来了五倍以上的这么一个效率，所以我真的很建议大家去把它用起来。今天就先分享一下标书的 这个案例啊，然后如果以后有机会的话，我再给大家分享怎么去做一个网页，怎么去跟老板去做汇报， ok。
01:30查看AI文稿AI文稿很多程序员一直瞧不起文科生 web coding， 我 就是学商科的产品经理，这是我写的模型训练算法，用我之前清洗好的网文和剧本的数据，微调了一个去 ai 味的写作模型，效果非常好，很多小说已经拿到成绩了。 很多所谓的资深程序员都和我强调，你一个文商科的，看不懂代码，你还想做算法？你做的东西全都是玩具，一点用没有。但是呢，经过我这半年的外部考核，我发现只要我能对结果做判断，我就不需要懂代码底层逻辑， 所有不懂的问题， ai 出的 bug 都可以和 ai 一 起讨论解决。反而是判断结果的能力，需要好的品位，需要对业务的理解，程序员不一定擅长。 我在十年前刚入行互联网的时候，身边的程序员对我们这些产品经理有非常深的成见，经常跟我说，你提的什么需求根本实现不了，你们不懂 app 的 开发，你们根本不懂互联网。 那个时候啊，我很苦恼，当时流行全民学拍档，我也想学，但是呢，被程序员知道了，还要笑话我 啊，你一个产品经理学这个有什么用呢？但这一回，外部定制让世界完全不一样了。就像是很多年前，司机也是一个专门的岗位，老司机瞧不起新手，男司机瞧不起女司机，但是现在呢，所有人都可以自己开车， 而且自动驾驶已经快取代司机了。我觉得外部定制也是一样的，只要你知道自己要去哪，中间的路已经不用专门的人带你走了。
170Jimmy聊AI
02:10查看AI文稿AI文稿如果你的 cloud 用不了，可以接入 deep sync。 v 四，用很低的预算解锁一百万上下文，加 max 思考等级。第一步，安装 c c switch c c switch 是 一个开源工具，专门解决 cloud code 切换模型的问题，一键将供应商导入应用， 一键在不同的供应商之间进行切换，内置五十家供应商预设软件可以进粉丝群获取。第二步，买 deepsea 的 a p i 并配置。打开 deepsea 官网，进 a p i 开放平台，网页版聊天是免费的， 但调 a p i 必须先充值。他们目前没有按约定约那种 token plan， 纯粹用多少花多少，对个人用户其实更友好。 v 四 pro 现在打二点五折， 每百万头肯缓存，命中输入零点零二五元，未命中三元，输出六元，这个价格到五月三十一号截止。点充值，选金额和支付方式，建议先小额试一笔，用完再补 付款完进左边 api keys 点创建，随便起个名字，把生成的密钥复制下来。注意，这个密钥只在创建那一刻能看到， 关掉就再也看不见了，丢了只能重建。打开 c c switch， 点 cloud 图标，添加预设供应商，选 deepsafe， 把刚才的 key 填进去，默认模型写 deepsafe vs pro， 然后添加后缀，这个后缀是官方公告里指定的，加了才会起用。一百万上下文 填完点添加，列表里就会多出 deep seek 这一项点测试按钮，验证 api 是 否可用。最后点起用 cloud code 就 可以正常用了。打开 vs code， 输入 model， 启动的就是 v 四 pro， 加一百万上下文，输 context， 验证一下，确实是一百万 tokens， 默默认思考等级是 medium， 敲 effort 加空格会列出所有可选档位，填 max 车就拉到最高 切模型用 model 社会列出来。 opus 和 sonnet 都映射到 v 四 pro haiku 是 v 四。 flash 上下键选中回车确认切到 flash 之后再敲 contacts 能看到上下纹变成二百 k。
6541吉米AI工作流
01:31查看AI文稿AI文稿呃，非常吓人家，人们，昨天我用 deepsea 开发了一个量化策略网站，只花了三块钱人民币，便宜到荒诞，有感觉吗？给你们看一下网页和代码，这就是我做的量化平台，首页的话就是各股的股价，点进去呢，可以看到 k 线图，还可以放大哦， 还有它的主要功能就是这个策略实验室啊，可以进行一个回测的运算，我们随便输一个， 随便选一个，这些我都不懂，我随便选给他一百万吧， ok， 看到这边会展示他的收益，年化收益，最终的资产现在变成三百多万了，然后底下的话是资金取现，还有下面他做的交易的记录， 这些所有的内容都是他自己设计的，我一个字都没参与过。这个是他给我的一个产品文档，这是一个面向 ai 投资者的 a 股量化，然后这个就是代码前后端， 后端用的是 python， 前端用的是 vue。 当然其实用大模型做开发早也不是一个。呃，新鲜事了，就实话实说， deepsea 能写出这个网页来，我完全是很意内，但是真让我震惊的是，居然只花了三块钱， 那我想如果要我自己去做这个开发的话，怎么也得半个月到一个月啊，因为我都完全不懂量化嘛，有很多知识要自己去学习啊。但是 deepsea 的 话呢？哎，它只需要三个小时，三块钱。 最后看一下我 dp 的 消费记录，这一天我是写代码的，花了两块钱，昨天花了一块钱，今天花了二毛九。
8992不好惹人士