{"text": "Hello大家好,我是鲜,很開心的在這兒來給大家分享。作為一個連續創了兩年的一個Cursor用戶,作為小白呢,做了一個Webcoding的一個應用App,並上架了App Store的市場。整個數據的話還是非常可觀的。今天呢,我就帶大家用Cursor去安裝Cloud Code,去做一下你人生的第一個Skill。話不多說,現在就開始。我是用Cursor來安裝的Cloud Code和CCSuite,然後在CCSuite裡面去關聯我想去用的一些模型。所以首先第一步呢,我們先打開Cursor,在Cursor裡面呢,創建一個Cursor,一個項目文件夹,在輸入框裡面可以這樣去輸入這個內容,讓Cursor幫你去安裝。之後呢,它整個程序就可以跑起來了,快的給你安裝好。然後這個介面呢,就是它安裝好以後的一Cloud Code。整個圖形ROGO出現的時候呢,就是安裝成功了,也可以直接去告訴它,幫我安裝CCSuite。那麼整個的這個程序,它就可以給你跑起來了。跑完之後呢,在你的整個的應用的桌面裡面,就能看到這個CCSuite這個圖標,點擊這個圖標,然後就可以啟動了。你就可以進行這個模型的一個添加和Skill的添加。可以去接現在主流的。那麼如果沒有可選的呢,就選擇自定義配置。那麼有兩個方式,一個方式呢,就是API的一個接入,獲取的話,一個是它官方渠道的。第二個呢,是需要這個API的一個服務商,有這幾個推薦的。然後第二個呢,你可以使用國內的一個模型,比如說Deep-Sea,Gip,MiniMax等的。這裡呢,我給大家來操作一下MiniMax,共商名稱和官網鏈接和API Key。充完之後呢,你就可以去創建你自己這個API Key。整個這個API Key呢,它的密钥呢,是非常長的一些字母和數字,然後,我們在這個,點開這個複製之後呢,去到剛才我們打開的這個CSCSWITZ裡面,選好的MiniMax API Key這個位置。我們去把它粘過來。現在大家看到的,就是這個添加好的這個MiniMax。點起用以後,它就能夠顯示,當前的這個模型,是MiniMax API的一個模型。分享一下我現在的一個工作的一個區域的劃分。這個工具,右邊這一塊,就常用的一個AIChat的一個對話框,AI工具的一個分區,然後推薦給大家。想看到Cursor裡面,Clock code,交互頁面,作為小白的話,安裝Clock code,插件,這個應用擴展這個地方去搜索官方已經放好的這個插件。安裝好之後,它不會立馬的顯示出來。在它的應用擴展這個地方,有一個箭頭下拉下來,有一個Clock code,點開以後,交互的這個頁面就打開了。下面呢,它有這個收入框,在這個地方進行對話,也可以去打開你的電腦的終端,有什麼需求,然後我要做,你可以直接在這個地方說。接著給大家,去演示一下在Cursor它這個交互介面裡面的一些原則,右下角這個blind mode,非常重要的一個功能。它會給你反饋一些你現在要做的這個需求的場景的一些問題,進行一個頭腦風暴的一個對接。製作一個skill,只用Nodebook.lm裡面的一個筆記,然後我希望你能夠抓取我筆記本裡面的一個數據,給我生成一個skill。這個地方再給大家推薦一下我用的這個tabless,我覺得特別好,它非常有。現在呢,把它給發送,它前面呢,其實是對我整個skill的結構做了充分的一個了解。然後在規劃之前呢,它可能需要,有些問題是需要問我的。那麼這個單狀呢,裡面是一個獲取的一個數據獲取的方式,和一個skill的一個類型。那麼數據獲取的方式呢,它就問我,整個這一塊Nodebook.lm裡面是沒有公開API的,無法直接程序化的抓取數據,我希望用哪個方式去讓它去聊天。然後呢,讓它去幫我分析一下這幾個選項。製作好了之後呢,我可以直接去給Cloud Code,說幫我去總結筆記。那麼,就會掉用剛才我讓它去生成的整個這個skill。這個時候又談刷筆記主題,你的Nodebook.lm筆記主要是關於什麼領域的,這將幫助我設計合適的一個skill的結構和出發的一個條件。它這個地方呢,是希望我能夠幫助它理解我整個設計的這個skill的結構和出發的一個條件。可以就是把整個這個輸入啊,處理啊,輸出啊,prime這個模板啊,自動化的流程,給我打包成一個skill。然後非常的偏向於agent的一個行為。安裝位置這裡非常重要,就是你的skill希望安裝在哪裡。那麼肯定是選第一個全局的。這樣的話呢,你就是在做接下來的一些AI工具和一些做一些AI項目的時候,都能夠反复的去掉用你現在生成的這個skill。你中間的過程中的話,你還可以思考一些問題,丢個你的AI,然後去把你這個skill做得更完散一些。關鍵問題都有了一些答案了。那麼它就會把你這個答案和問題給你總結出來,然後一步一步的去給你去實現和規劃。然後第一步需要我配合的是什麼什麼?要把我的這Nodebook.lm的筆記打開。打開以後呢,找到這個筆記本,選擇這個相關的這個內容。然後全選复制,沾在這個對話框裡面,多次的去沾填這個筆記的內容。內容越多越完整,生成這個skill的質量就會越多。做得你做了skill的一個原整的方式。它拿些場景具體的,你怎麼操作的,完全全都輸入給它。它就會給你生成這個非常結構化的這個skill。它告訴你,你可以多次去沾填這個筆記的內容。然後內容越多呢,你生成這個skill的質量就會越高。我並不知道要沾填哪裡。那麼這個時候我給截圖,截給它。整個筆記的頁面,內容是這些。我需要把哪些內容去複製沾填到你這個對話框裡呢?然後呢,我們根據它的這些提示呢,然後,把它需要的這個內容呢,你給它沾過來就可以了。生成完之後,它就會為你整個skill是否要放在你電腦的這個文件匣下面。這個時候選yes。正在生成的skill的這個主文件,然後呢,下面再生成整個這個詳細模式的一個參考文件。然後呢,下面再生成整個這個詳細模式的一個參考文件。然後呢,下面再生成整個這個詳細模式的一個參考文件。然後就出來了。好,兩大核心的原則,策略,用服務的文文策略,方子幻覺呀,然後檢查假設法呀。然後,檢查假設法呀。其實這工程的本質是迪戴的一個過程呢,它先生成一個組的文件。下面呢,再去生成這個詳細模式的一個參考文件。它已經寫完了整個skill的,已經生成完畢了。它的文件結構是一個組的skill,讓兩大原則,其他策略,應用場景。去打開一個新的cloud code,然後呢,去說幫我寫一個方子幻覺的題詞,看看是否有些變化。因為這個skill已經寫到選舉裡。只要能夠提到這個題詞,提示詞,幻覺,prompt等等這些關鍵詞的時候,它都能夠觸發剛才我去封裝的這個skill。嗯,結果出來了。一個通用的防幻覺的提示詞模板,基於文檔的和知識庫的一個問題的場景,防幻覺。然後它寫好了,我去規則123,輸出一個格式,引用回答和執行度。實用說明是在這個場景裡面,然後做法核心的原則。OK,搞定。下期呢,繼續給大家一起來探討一下,在做項目上有沒有其他更巧妙的一些方法。謝謝大家的收看,然後我們下期再見。- 。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。", "segments": [{"id": 0, "seek": 0, "start": 0.0, "end": 30.0, "text": "Hello大家好,我是鲜,很開心的在這兒來給大家分享。作為一個連續創了兩年的一個Cursor用戶,作為小白呢,做了一個Webcoding的一個應用App,並上架了App Store的市場。整個數據的話還是非常可觀的。今天呢,我就帶大家用Cursor去安裝Cloud Code,去做一下你人生的第一個Skill。話不多說,現在就開始。我是用Cursor來安裝的Cloud Code和CCSuite,然後在CCSuite裡面去關聯我想去用的一些模型。所以首先第一步呢,我們先打開Cursor,在Cursor裡面呢,創建一個Cursor,", "tokens": [50365, 15947, 15248, 11, 15914, 165, 110, 250, 11, 4563, 37809, 1546, 3581, 2664, 35125, 3763, 17798, 6868, 30855, 1543, 11914, 6344, 8990, 36252, 29583, 5935, 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"去打開一個新的cloud code,然後呢,去說幫我寫一個方子幻覺的題詞,看看是否有些變化。", "tokens": [51065, 6734, 12467, 8949, 8990, 12560, 1546, 44495, 3089, 11, 10213, 6240, 11, 6734, 4622, 32187, 1654, 4510, 104, 8990, 9249, 7626, 3509, 119, 9463, 1546, 14475, 6716, 252, 11, 22884, 1541, 45334, 2412, 13824, 26327, 23756, 1543, 51415], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.17866927502202054, "compression_ratio": 1.3758169934640523, "no_speech_prob": 2.1415423254178556e-11}, {"id": 26, "seek": 35396, "start": 374.96, "end": 377.96, "text": "因為這個skill已經寫到選舉裡。", "tokens": [51415, 11471, 6287, 5161, 373, 25338, 4510, 104, 4511, 21625, 42828, 11066, 1543, 51565], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.17866927502202054, "compression_ratio": 1.3758169934640523, "no_speech_prob": 2.1415423254178556e-11}, {"id": 27, "seek": 35396, "start": 377.96, "end": 379.96, "text": "只要能夠提到這個題詞,", "tokens": [51565, 14003, 4275, 8225, 31649, 20949, 4511, 6287, 14475, 6716, 252, 11, 51665], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.17866927502202054, 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"謝謝大家的收看,然後我們下期再見。", "tokens": [51715, 11003, 6868, 1546, 34333, 11, 10213, 5884, 4438, 16786, 30177, 1543, 51815], "temperature": 0, "avg_logprob": -0.17923640752855635, "compression_ratio": 1.3522167487684729, "no_speech_prob": 2.068776053243404e-11}, {"id": 40, "seek": 40896, "start": 408.96, "end": 410.52, "text": "- 。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。-。", "tokens": [50365, 12, 220, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 12, 1543, 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