影片筆記：3個步驟，從0打造你的AI儀表板

一句話總結

影片講解如何基於 Cloud Code 生態系，利用 Cloud Code Agent SDK 與 Cloud Design，在三個步驟內建立一個整合個人知識、技能與外部工具的 AIOS（AI 作業系統）儀表板，並可部署至 VPS 實現團隊共享。

核心重點

• 解決痛點：解決開發者在 Cloud Code 與外部工具（如 YouTube、School、Telegram 等）之間頻繁切換、多分頁操作耗時，以及難以將專業環境分享給團隊的問題。
• AIOS 架構：建立包含四個核心層級的系統：

1. Context（上下文/記憶）：儲存 AI 的偏好、背景與過往決定。
2. Skills（技能）：將業務邏輯轉為 AI 可重複執行的技能。
3. Connectors（連接器）：AI 接上外部世界（如 YouTube, Google Calendar, Obsidian）的管道。
4. Cadence（節奏）：安排每日或定期執行的任務排程。

• 實作流程：

1. 建立 AIOS 基礎架構（Context, Skills, Connectors, Cadence）。
2. 使用 Cloud Design 進行界面設計與原型確認。
3. 利用 Cloud Agent SDK 與 Cloud Code 進行後端開發與整合。

• 團隊應用：最終可將系統部署於 VPS 或 Hosting 平台，實現團隊共享同一套系統與邏輯。

詳細大綱

一、 為什麼需要一個儀表板？

• 當前問題：
• Cloud Code 與常用工具（YouTube, School, 後台）各自獨立。
• 頻繁切換工具與分頁耗費時間。
• 難以將程式碼環境分享給同事，缺乏專業展示介面。
• 解決方案：
• 整合自動化、資訊與聊天功能於單一儀表板。
• 透過按鈕自動執行工作。
• 系統可直接分享給整個團隊共用。

二、 關鍵技術與工具介紹

• Cloud Code Agent SDK：
• Entropic 開放的開發套件。
• 利用 Cloud Code 背後的 Agent 邏輯打造自訂介面。
• 可將讀檔案、跑腳本、串接工具等功能包裝成自訂產品。
• AIOS 架構（四個核心）：

1. Context（上下文/記憶）：儲存 AI 的偏好、背景、過往決定。避免每次對話需重新說明身份與任務。
2. Skills（技能）：將業務邏輯轉為 AI 可重複執行的技能。以自然語言定義規則，AI 依流程執行，無需重複解釋。
3. Connectors（連接器）：AI 接上外部世界的管道（如 YouTube, School, Google Calendar, Obsidian）。讓 AI 直接操作這些工具。
4. Cadence（節奏）：安排每日或定期執行的任務排程。

• AIOS 本質：非單一 App，而是一套讓 AI 真正幫你做事的架構。

三、 實作儀表板的三個步驟

1. 建立 AIOS 架構：

• 先完成 Context, Skills, Connectors, Cadence 四層架構。
• 這是地基，否則儀表板僅有外觀無功能。

1. 使用 Cloud Design 設計界面：

• 在架構完成後，使用 Cloud Design 設計 UI。
• 可選擇預設 Template 或自訂 Prototype。
• 透過 Prompt 與截圖溝通需求，生成第一版儀表板原型。

1. Cloud Code 與 Agent SDK 開發：

• 將設計好的 Workspace（含 cloud.nd, skills 等）上傳給 Cloud Code。
• 利用 Agent SDK 進行開發與測試。
• 整合前端（Vite, React, TS）與後端（Fast API, Cloud HNSDK, Segle Lite）。

四、 實作細節與操作演示

• Skill 範例：
• Meal Plan：計算卡路里與蛋白質攝取，並透過 Telegram 發送早、午、晚餐及零食建議。
• Context 範例：
• 包含 Investing（投資）、Go, Me, Routine 等個人資訊，支援中文或其他語言。
• 排程任務（Cadence）：
• 可放置於 Model 平台或 Trigger.dev 平台。
• Cloud Design 操作：
• 網址：claw.ni/design（註：聽似此網址，需查證）。
• 流程：選擇 Template -> 設定 Prototype -> 輸入 Prompt（描述功能、語言、Skill 內容、Click Behavior）-> 生成第一版儀表板。
• 上傳程式碼資料夾（Local Code）給 AI 進行開發。
• 開發與測試：
• 開啟 Plan 模式，回答 AI 提問。
• 接受（Accept）開發報告。
• 進行 Edge Case 測試，確保功能按鈕正常運作並連接到真實資料。
• 開發時間約 10-15 分鐘。
• 安裝 HNSDK（需透過網址或 School 社群取得資源）。
• 最終功能驗證：
• 執行 Skill（如 Meal Plan）並確認 Telegram 收到訊息。
• 確認 Token 用量與 Skill 列表（如 Run Dashboard, Meal Plan）。
• 設計 Runaios Skill：透過在 Cloud Code 輸入斜線指令 /runaios 直接啟動儀表板，無需打開終端機。

五、 團隊共享與未來擴展

• 部署方式：
• 將系統部署於 VPS、Hosting 平台或其他雲主機。
• 團隊效益：
• Context 與 Skills 可與團隊共享。
• 團隊成員使用同一套系統與大邏輯工作。
• 資源獲取：
• PDF 資源：於 YouTube 影片資源中搜尋影片標題取得。
• 社群資源：Cloud Code 與 M8N AI 導物關鍵思維整理於 School 社群。
• 諮詢服務：
• 提供一對一教學諮詢，協助拆解應用與行動方向。

工具 / 模型 / 名詞整理

• Cloud Code：主要開發與操作環境。
• Cloud Code Agent SDK：開發套件，用於打造自訂介面與系統。
• AIOS：作者自用的系統架構名稱。
• Cloud Design：用於設計儀表板界面的工具/網站。
• Entropic：開放 Cloud Code Agent SDK 的實體或組織。
• Telegram：用於接收 Skill 執行結果（如 Meal Plan 訊息）。
• YouTube：列為常用工具之一。
• School：列為常用工具之一，亦為作者社群名稱。
• Obsidian：列為可透過 Connector 連接的外部工具。
• Google Calendar：列為可透過 Connector 連接的外部工具。
• Trigger.dev：建議用於放置排程任務（Cadence）的平台。
• Model：提及可放置排程任務的平台（疑點，需查證具體指代）。
• VPS：虛擬專用伺服器，建議部署儀表板的環境。
• Hosting：建議部署儀表板的平台類型。
• Fast API：後端開發框架。
• Vite：前端構建工具。
• React：前端庫。
• TS (TypeScript)：程式語言。
• Cloud HNSDK：開發過程中提及的 SDK（疑點，聽似此名稱）。
• Segle Lite：開發過程中提及的元件（疑點，聽似此名稱）。
• ReadMe.tmd：下載 Zip 檔中包含的說明文件（疑點，通常為 .md）。
• Meal Plan：作者自訂的 Skill 名稱。
• Run Dashboard：作者自訂的 Skill 名稱。
• Runaios：作者設計的啟動儀表板的 Skill 名稱。
• M8N AI：影片結尾提及的關鍵思維相關詞彙（疑點，聽似此名稱）。
• Cadence：在 AIOS 核心中提及，通常指節奏/排程。
• Connectors：連接器。
• Skills：技能。
• Context：上下文/記憶。

操作流程整理

1. 架構規劃：

• 定義 Context（個人偏好、投資資訊等）。
• 定義 Skills（如 Meal Plan 計算卡路里與蛋白質）。
• 設定 Connectors（串接 Telegram, YouTube, School 等）。
• 設定 Cadence（排程任務，可放於 Model 平台或 Trigger.dev）。

1. 界面設計 (Cloud Design)：

• 進入 claw.ni/design（聽似網址）。
• 選擇 Template 或設定 Prototype。
• 輸入 Prompt 描述功能、語言、Skill 內容及 Click Behavior。
• 生成第一版儀表板原型。

1. 開發與整合 (Cloud Code)：

• 將設計好的 Workspace（含 cloud.nd, skills 等檔案）上傳給 Cloud Code。
• 利用 Cloud Code Agent SDK 進行開發。
• 整合前端技術棧（Vite, React, TS）與後端（Fast API, Cloud HNSDK, Segle Lite）。
• 安裝 HNSDK（透過網址或 School 社群取得）。

1. 測試與驗證：

• 開啟 Plan 模式，回答 AI 提問並接受開發報告。
• 進行 Edge Case 測試，確保按鈕連接到真實資料。
• 驗證 Skill 執行結果（例如確認 Telegram 收到 Meal Plan 訊息）。
• 確認 Token 用量與 Skill 列表。

1. 部署與共享：

• 設計 Runaios Skill，透過 /runaios 指令啟動儀表板。
• 將系統部署至 VPS 或 Hosting 平台。
• 分享給團隊成員共用 Context 與 Skills。

值得注意的限制或風險

• 技術名稱不確定性：影片中提到多個技術名稱聽似與常見名稱不同（如 Cloud HNSDK, Segle Lite, Model 平台），實際應用時需確認正確名稱與相容性。
• 資源獲取門檻：部分資源（如 HNSDK）需透過特定網址或 School 社群取得，非公開直接下載。
• 開發時間預估：影片提及開發時間約 10-15 分鐘，這可能基於高度自動化與特定架構，實際複雜度可能更高。
• 團隊共享的技術細節：雖提及可共享 Context 與 Skills，但未詳細說明多用戶並發或權限管理的具體實現方式。

逐字稿辨識疑點

• Cloud Code HNSDK / Cloud HNSDK：逐字稿中提及「Cloud Code HNSDK」及「Cloud HNSDK」，需查證正確 SDK 名稱。
• claw.ni slash design slash：網址格式聽似 claw.ni/design，需查證正確網址。
• Model 平台：提及「放在這個 model 這個平台」，疑點為具體平台名稱。
• ReadMe.tmd：通常為 README.md，逐字稿聽似 .tmd。
• Segle Lite：聽似此名稱，需查證是否為特定庫或產品。
• M8N AI：結尾提及「Clock Code M8N AI 導物的關鍵思維」，疑點為「M8N AI」是否為正確名稱或聽寫錯誤。
• Entropic：提及「Entropic 開放出了一個開發套件」，需查證該組織或公司名稱是否正確。
• School：多次提及「School」作為工具或社群，需確認是否為特定平台名稱（如 Notion 或其他工具的誤聽）。
• YouTube：在工具列表中出現，通常為影片平台，此處作為被連接的工具，語境上可能指代某種內部工具或特定整合，需確認是否為口誤。
• PayPal：在 Cloud Design 對話中提及「那這邊有個 PayPal」，疑點為為何在此處提及 PayPal，可能為口誤或特定功能名稱。
• J：提及「左下角這邊呢，就会有这个 J」，疑點為指代何種圖示或元件。
• Chain：提及「这边有个 chain」，疑點為指代何種功能或元件。
• Cloud.nd：提及「cloud.nd」，疑點為通常為 cloud.json 或 config.yaml 等，需查證正確檔名。
• Mill Plan / MulePlan：後文更正為「Meal Plan」，前文聽似「Mill Plan」或「MulePlan」。
• Clock Code：多次聽似「Clock Code」，應為「Cloud Code」。
• 意标板 / 预标板 / 仪标盘 / 仪标版 / 仪表版 / 仪表板：逐字稿中對 Dashboard 的翻譯不一致，筆記中統一整理為「儀表板」，但原始聽似詞彙包括「意标板」、「预标板」、「仪标盘」、「仪标版」、「仪表版」。
• Cloud Agents DK：聽似「Cloud Agent SDK」。
• Edge Case：提及「edge case 的测试」，為常見術語，但需確認是否為特定測試名稱。