距離Cloud的正式推出也已經超過了兩年的時間
相信有不少小夥伴都試用過Cloud
用在自己的工作內容創作
甚至是線上視野的經營當中
但是絕大多數的情況都只是淺嘗遮止
沒有真正感受到Cloud的強大之處
那種感覺就好像你拿到了一把瑞士軍刀
但是你只用了開屏器那個功能
其他的二十幾個工具你根本不知道在做什麼
特別在最近Cloud推出了Cloud Code
還有Skills, Cowork, MCP, CRI生態的這些功能
現在的Cloud不僅僅可以幫你寫文案
問問題,整理資料
它真正的核心能力
是可以連線到你的電腦
你的工具
你的工作流程
直接在你的電腦上幫你做事
比如幫你自動爬去網頁資料
生成落地業並且部署上線
把你的知識做成短影音或者長影片
全程不需要你干預
一切都是自動執行
甚至每天早上
自動會把一份選題報告
傳送到你的手機上
最關鍵的是
這一切的實現
全部都不需要你懂任何的程式碼
你描述你要什麼
它做完給你確認
就像一個真正坐在你旁邊的A員工
而不是一個只能在網頁裡回答問題的聊天機器人
既然知道了這個根本的差異
那今天這期內容就是Cloud生態
從入門到進階的完整省攻略
從CloudChat的基礎用法
到CloudCorework Skills
一路到CloudCode以及MCP的完整攻略
最後還要現場示範三個真實在跑的AI自動化系統
YouTube選題日報
產品落地頁部署
還有YouTube知識場影片全自動的生產流水線
說起來可能有點複雜
但即便你是一個純小白的新手
只要認真看完今天這期內容
你也可以開始跟著動手做
輕鬆掌握Cloud的使用技巧
那麼Failbot說
直接進入正題
那麼正式使用Cloud的方法
一般分為三種
第一種就是直接來到Cloud的官網
在web上面去進行使用和對話
第二種方法就是我們可以下載
Cloud的桌面端應用
去使用Cloud Chat
Cloud Coworker
以及Cloud Code的所有完整的全部功能
第三種使用方法更進階一點
就是我們可以直接在終端命令列裡面
通過CRI的方式
去跟我們的Cloud Cloud Code
去進行對話和處理工作
那今天這期內容
我們只會涵蓋前面的兩種使用方式
也是我最建議所有新手
剛開始學習和嘗試的時候
重點學習的方式
但是我最推薦所有新手
去優先重點學習和使用的方式
依然是Cloud的桌面端
我們可以直接在谷歌搜尋Cloud
然後點選Cloud Desktop Download入口
然後找到這裡面的一個桌面端的
一個下載入口
點選Download
那下載完成之後
大家開啟就可以看到Cloud桌面端的一個視覺
雖然有時它的UI UX會進行更新
但是基本可以分為三個主要的使用層次
第一個就是Cloud的Chat功能
大家可以看到左上角點選的小的圖示
就是Cloud Chat的功能入口
中間這個就是Cloud的Cowork
最右邊的就是Cloud Code的入口
Cloud Chat的使用方式本質上就是你問他答
Cloud Chat就像一個沒有手腳的圖書館
懂很多東西
但沒辦法幫你做事
你說幫我寫電子郵件
他寫完了
還是要自己複製貼上
自己寄出
這也是絕大多數人
現在用的方式
特別是2025年以前
AI的主流的使用方式
第二層就是Cloud Cowork
在這個層次
Cloud已經擁有了
你電腦本身的一點點許可權
它可以幫你整理
特定資料夾裡面的資料和檔案
爬你的Gmail
看你的谷歌日曆
整理你的Excel
就像一個外包的整理師
它幫你整理現有的所有東西
但是還沒有辦法幫你從頭創造
並且因為它是執行在一個受限的沙盒環境當中
所以可能在處理工作的過程當中
經常會遇到它提示自己沒有許可權
什麼什麼的一些操作
還是需要你自己去進行操作
那第三個層次就是Cloud Code
這也是今天的主角
一句話設清楚它的功能就是你描述它創造
同時它還是你的全能管家
和其兩次最大的差別是什麼
以前你用XGPT設定了一個旅遊周際助手
你就只能在那個對話方塊裡面去使用它
換一個對話方塊
它就失憶了
什麼都不知道
現在不用這樣
Cloud Code可以把你所有的工具
所有的技能
所有的記憶
全部都放在同一個AI身上
你直接跟這個AI對話
它知道你是誰
知道你的習慣
知道你要用什麼工具來完成這件事情
它等於是你整個公司的AI團隊
壓縮成了一個對話視窗
很多人聽到Code這個organism
就會產生恐懼和抗拒
但是千萬不要被它的外表所迷惑
我們不需要用它來進行復雜的程式設計
或者需要去理解任何的程式碼
一樣能夠用好Cloud Code
Cloud Code的三個核心優勢就是
第一它真的瞭解你
你的所有資料習慣偏好都儲存在本地
每次開啟它都記得你是誰
你喜歡什麼格式
你的語氣要求是什麼
不用每一次進行重複的自我介紹
這裡面起到決定性幫助的
就是cloud.imd這個文件
它是cloud的長期記憶檔案
放在專案的資料夾根目錄裡面
它會包含你的工作背景
偏好
要求
以及禁止事項
相當於它就是給新員工的入職手冊
每次Cloud Code在進行工作處理的過程當中
都會優先去讀取cloud.md的文件
第二就是Cloud Code可以拿到你所有工具的鑰匙
你可以授權它直接連進你的職業後臺
你的Wordpress後臺
你的Gmail
Notion
Line等等等等
不是告訴它你應該這樣做
而是它直接替你做完
我把記憶體草稿在本地寫好
Cloud Code可以直接幫我上去調樣式發文
以前一兩個小時
現在它直接代勞了
第三就是近乎無限的外掛工具
不管是API MCP還是CLI
安裝好這些萬能轉插頭
Cloud Code今天就能爬網頁
明天就能控制你的瀏覽器
後天就可以直接操作你的slug
最關鍵的是它的工具生態還在快速成長
這就是為什麼用Chat的人和用Cloud Code的人
差距只會越來越大
那我們在正式進入Cloud CodeWork
以及Cloud Code的學習之前
我們先把Chat功能徹底的聊透
雖然Chat是Cloud的最基礎的應用
但是絕大多數人也只用對了其中的30%
那第一個
大家在開始對話之前需要優先選擇的就是
你要對話的模型
Cloud有三個主要的模型
Hiku, Sonnet和Opus
Hiku主打的就是輕量快速
摘醫藥,簡單問答,分類都可以輕鬆搞定
省錢但是品質有限
Sonnet就是我們日常工作的主要使用的主力
90%的任務交給Sonnet就完全足夠了
不需要每一件事情都去問Opus
Opus就是最強最貴的模型
我們在處理比較複雜的商業決策
多層邏輯
需要真正的深度思考的時候才值得開
那在選擇模型的時候
這裡也可以注意
Cloud還提供了一個小的開關
Adaptive Thinking
大多數人可能都沒有留意到這個開關的存在
開了它之後
Cloud不是直接給你答案
而是先在內部推演
把各種可能性想過一遍再給你結論
什麼時候要開
當你面對複雜的商業決策
有很多相互矛盾的條件
或者你需要的不是一個答案
而是一個分析框架的時候
就可以選擇開啟
那在對話方塊的左下角
大家可以看到一個加號
那這裡除了我們常見
會去進行檔案上傳
圖片上傳的這個功能以外
還有兩三個特別值得大家注意的
功能使用入口
那第一個就是這裡面的
Add to Project
這可能也是Cloud的最被低估的功能之一
Projects可以讓你上傳品牌手冊
SOP
產品資料
歷史文案
然後所有的對話
都會在這個脈絡下面進行
以前你每次可能都要重新去說
我是做什麼的
我的這個專案的目標是什麼
我要達成什麼樣的一個結果
那有了projects之後
這些cloud都知道
你每一次輸出
都是基於你對於業務的深度理解
那麼怎麼具體去使用呢
就是可以點選這裡面的
at project
我們可以點選start a new project
或者選擇我們已經建立好的project
然後我們再去進行對話
是不是非常簡單
那我們在建立一個新的project的時候
比如說我在這裡建立了一個
YouTube教本寫作的一個project
我就可以把我頻道過去的指令碼檔案全部通通上傳到這裡
那這樣的話每次跟他對話的時候
他都會清楚的知道我過去的指令碼語言風格是什麼
我進行內容創作的習慣是什麼
他都會非常清楚
那如果你是想要建立一個網頁應用
可以把自己的品牌手冊品牌logo
產品說明等等的一些檔案資料都同樣
都通通上傳到這裡面
在開始對話的時候就不需要重複了
那除了Projects這個功能以外
這核心最重要也是決定了普通人使用AI
以及一個AI專家
或者一個聰明的AI工作者
他們輸出結果的品質差距
核心的秘密就是在於你是否使用Skill
Skill是什麼
就像你請了一個分析師
你給他一個詳細的說明書
你的職責是什麼
工作流程是什麼
輸出格式要求是什麼
遇到什麼情況要怎麼樣去進行處理
同時你還給了這個分析師
他需要用到的所有的軟體工具
比如說股票的分析工具
PPT的製作工具等等
Skill就是包含了整個詳細的崗位說明書
包含了他要做到的內容的一個內容模板的
這樣一個資料夾
就是你的Skill
那一般來說
獲取skill的方式有三種
我們可以通過
Atherapic官方的skill庫裡面
去進行搜尋獲取
也可以通過一些第三方的skill庫
比如說Cloud Hub或者skill Hub
這樣的一些第三方的skill的一些集合網站
那第二個獲取skill的方式
就是可以通過Github
這樣的一個開源社群
去獲取各種各樣的skill
最後一種也是最建議
最強大的獲取skill的方式
以及真正好用的skill的一個獲取來源
就是你自己去建立一個
適用於你自己工作流程的一個Skill
建立自己Skill的方法也很簡單
總共只有三步
第一步就是準備對應的一個標準檔案
這個檔案裡面存放了你的判斷維度
閃查標準
輸出的一些格式要求
第二步就是告訴Cloud
去進行Skill的一個創作
比如說根據這份檔案幫我建立一個Skill
Cloud就會自動的去生成Skill.md文件
然後再通過不斷的對話和測試
迭代去進行實際的執行
根據輸出的品質
不斷的調整Skill檔案
那中間調整的具體操作都不需要你進行操作
你只需要反饋告訴AI
你想要怎麼樣去調整
你希望輸出的結果達到什麼樣的一個要求
那關於Cloud Cowork這個功能
其實是在Cloud Chat以及Cloud Code這個功能
正式推出了一段時間之後
才最後推出的一個最新的一個這樣的一個工作模式
那這個工作模式的推出主要是為了解決一個核心的問題
就是過去很多非技術工作者
在嘗試了Cloud Code的工作方式之後
發現即便不用懂程式碼
不用懂程式設計
不去進行任何的軟體開發和網頁開發
使用Cloud Code依然會有很好的幫助
可以處理大量繁瑣的日常工作
或者進行各種各樣的一些自動化的工作處理
來到Cloud Code的後臺
首先最主要的這個對話方塊裡面
我們需要去選擇一個我們本地的檔案目錄
或者是建立一個新的專案工作目錄
當我們選擇了一個檔案目錄之後
在這個檔案目錄裡面的所有操作許可權
CrowCoword都是擁有的
它沒有系統級別的這樣的一個操作許可權
但它針對專案級的許可權
都是可以自由的去操作
這個目錄裡面所有的檔案資料
包括可以去幫你整理新建檔案等等等等
在X這裡面它提供了兩種模式
第一種模式就是需要經過你的同意之後
再去進行一個工作和任務的處理
那第二種模式就是可以去跳過所有的這種許可權請求
默認同意
那我們比如說在這裡面已經選擇了一個Eason AI Agent這個一個工作目錄
我們可以問一下我是誰
目前有什麼skill
他就給到了根據我目錄裡面的一個專案檔案
他就識別到了我過去的一些資料和內容
革新工作比如說內容創作
AI智慧體態發等等
然後你目前擁有30項可用的skill
只要分成幾個方向
內容營銷設計工程
生產力文件格式等等等等
那在這裡面我們可以通過簡單的對話
讓Cloud Cowork幫我們去進行一些
簡單的選題調研
和整理成一個選題的日報
那我們的Cloud Cowork
就可以在我們的電腦本地的資料夾
去進行工作處理
先去了解我的頻道風格
然後開始幫我去搜集和整理
agent的相關的一些熱門選題
然後再呼叫這樣一個skill去整理成一個視覺化的選題報告
OK那稍等三五分鐘的時間
可以看到Cloud Coworker已經幫我們完整的去搜集了網上的一些資料和資訊
並且呼叫我們的skill生成了一個視覺化的選題日報
我們就可以點選一下這個選題日報
大家就可以看到
給到我的一個選題日報的這個結構啊
就是AI Agent的選題日報今天拍什麼
根據Eason頻道風格整理
蓋蓋YouTube微信公眾號小紅書的一個資訊搜尋來源
主題聚焦就是AI agent的實戰
非開發者的視角
加上工具的深度評測
在正面就可以看到給到我的爆款選題
還有創作的一些框架
那在正面給到的一些選題
比如說像Cloud Computer Use的實測
幫你操控電腦是什麼體驗
Cloud Managed Agents
剛剛釋出
就是Cloud提供了一個可以支援遠端託管的一個agent功能
那MCP是什麼
這也是很多人有的一些非技術人員
經常會有提問的一些問題
比如說什麼是MCP
什麼是CRI
什麼是API
然後還有就是AIA agent相關的一個市場洞察
等等這樣的一個非常完善的選題日報
就給我們展示在了眼前
那假設說我們現在想要每天早上的8點9點或者10點
定時的都收穫到這樣一份非常完善詳細
世界體驗非常良好的這樣一個選題報告
我們就可以來到這個schedule這裡面
去建立一個新的task
我們點選new task
然後在這個名字上面
我們就可以寫一個每日時點選題日報
然後具體的一個描述的話
我們可以把剛剛的這個提示詞複製過來
然後這個工作區
我們依然選擇Ethan AI agent的這個工作區
然後可以讓它有足夠的這個許可權
那預設的一個模型
我們可以選擇sonate 4.6
這個頻率的話
我們就可以選擇daily
每天早上9點
或者每天早上10點
那儲存之後
大家可以看到
這裡面就已經預約了一個
每天的一個定時任務
那這個定時任務的開啟
我們需要留意的一個小點
我們需要開啟這個keep awake這個功能
需要讓我們的這個電腦
保持開啟的這個狀態
如果我們的電腦進入睡眠或者吸屏
它是沒有辦法在後臺工作的
所以我們需要讓我們的電腦
保持一個開啟的狀態
建議大家如果是想要使用定時功能
尤其本地定時的一個處理功能
大家可以選擇使用一些桌面的電腦
或者是使用像Mac mini這樣的一些工作站
來去設定這樣的一些定時任務
LiveVertifacts這個功能入口是可以用來幹什麼的
它的主要工作就是它可以通過Connector這樣的一個數據源
比如說我們可以通過在這裡面去新增一些資料來源
連線上我們的這個Google Drive
連線上我們的Gmail
連線上Google Calendar
假設說我們在這邊連線上了我們自己的Google Calendar
或者連線上了Zapier Slack等等
其他的一些第三方的一些軟體
我們都可以即時的從這些軟體上面
去獲取到一些資訊的推送
那麼有了這樣一些即時的資訊推送之後
我們就可以在這邊去建立一些工作的面板
比如說我們在這裡面就可以讓AI幫我們檢查一下
是不是有收到一些新的email
沒有去及時檢查
我的Google Calendar
有沒有新的一些會議安排
我的今日的一些代辦事項
是否有完成
都可以在這個Live Artifacts
這邊去建立一個面板來實現
那我們建立面板的方式也很簡單
當我們在這個Artifacts這裡面
Browse Connector
然後點選新增
點選選擇這些已有的
這樣的一些資料來源
Connector
都可以去進行自由的新增
比如說N8NStrap
如果我們連線上了Strap
當我們的後臺收到一個新的訂單
我們就可以得到對應的訂單的一個
當我們後臺比如說有新的一個會議
或者有人來預約了一個新的諮詢
我在前端在cloud的這個面板上面
就可以得到即時的一個通知
那當我們新增好資料來源之後
我們就可以Youtro Cloud建立一個即時的畫面
然後去展示我們比如說收到的一些email
收到的會議的一些日曆事件
還有一些代辦事項
包括我們比如說收到了什麼樣的一些新的訂單
或者我們的calendar裡有什麼樣新的一個諮詢預約
我們都可以讓它彙總在這樣一個即時的一個頁面裡面
我們可以去進行隨時的檢視
那dispatch這個功能就是可以支援我們通過手機端來去操控我們電腦桌面的cloud
那麼當我們在dispatch功能這裡面根據它的這個引導下載了對應的cloud的這個手機端的app
然後並且關聯好賬號之後就可以通過手機遠端操控我們電腦上的cloud
來進行各種各樣的一些工作任務的處理
那瞭解了cloud cowork的使用方法之後
我們需要進一步的瞭解比如說cowork和cloudcode究竟有什麼區別
核心的一個區別就是在於
我們如果是使用Cloud Code
它的擁有的許可權
擁有的操作本地電腦的
這個許可權範圍會更大
它可以做的事情更多
不會被一個沙河環境所侷限
當我們已經制作好
對應的一些skill了之後
我們就可以呼叫skill
讓我們的Cloud Code
幫我們去生成IG的一些貼文
比如說在這裡面
我們就輸入這樣一個提示詞
結合這樣一個網頁資訊
調取IG的skill
生成一個AI-agent的學習地圖的一個IG貼文
它就開始生成了對應的IG貼文的文字和圖片的一個設計
給到我第一張生成的圖片
你還在用ChatGPT
別人已經在管AI員工團隊
2026 AI進化的分水裡你在哪個階段
這個就是一個很不錯的首頁封面的一個貼文配圖
除了IG貼文以外
比如說我們同樣的方法
我們來到桌面端Cloud Code的這樣一個功能介面
然後輸入這樣一段提示詞
基於這裡的資訊
這裡面的資訊
我提供的是一個
Facial Lark的文件
就是我們過去整理的
給大家提供的一個免費資料
基於這裡面的資料和資訊
以及Cloud Code相關的資訊
幫我呼叫我們的這個Skill
整理一份AI Agent的新手學習實戰地圖
大家可以看到在這裡面
他就去先去抓取了
兩個廢數頁面的內容
抓取到完整的內容之後
開始生成對應的HTML
然後開始生成對應的視覺化報告
然後我們再通過一句簡單的提示詞
我們可以讓它用Verso這個工具
把它直接部署上線
我們可以直接輸入這樣一個提示詞
它就可以幫我們把剛剛生成好的
這樣的一個報告
直接部署成一個網頁
我們點選這個網頁
就可以看到完整的生成好的
這樣一個視覺化的一個報告
也就是我們AI agent的新手學習地圖
比如說我們新手學習一定會有四個階段
比如說AI工具提示對話的階段
AI工作流自動化的一個階段
以及如何使用AI agent的加Skill
比如說AI會有人設計以及技能
從思考規劃到執行
能夠搜尋網路能夠讀取文章
它使用到的工具
比如說就是Cloud Code和Gemini
那第四個階段就是Agent Team
我們可以管理整個AI員工
我們只需要在關鍵的節點說yes或no
然後所有的選題指令碼審稿分發
所有的東西都可以讓你的AI員工團隊來幫你工作
這個就是我們AI agent的一個新手學習地圖
包括有哪一些型別的AI員工
Cloud Code學習的一個位置和方法
Cloud Code在這裡面起到的一個作用和幫助
都會在這個地圖裡面完整的去進行介紹
那除了這樣的簡報生成網頁設計的Skill以外
我們也可以去製作比如說影片生成的Skill
我在之前製作過一個貓咪經濟學長影片的這樣的一個Skill
我們就可以輸入這樣一句提論詞
結合這個網頁資訊幫我呼叫貓咪經濟學的Skill
製作一期影片分享講解AI agent的學習知識
要求內容只要三分鐘的時長即可
形式是16比9的長影片
那這樣在收到指令之後
Cloud Code就會去先抓取網頁的內容作為素材
同步準備工作目錄
然後第一步第二步就是基於網頁素材
去撰寫三分鐘的指令碼
然後第三步開始生成配音
第四步生成SRT的時間軸
第五步批次生成十張場景圖
生成完圖片之後
它會進行合成音軌的處理
以及最後的剪輯和渲染
剪輯完成之後
第六步就是部署上線
我們就可以直接通過連結進行預覽
我們點選一下這個預覽連結
那這個就是我們剛剛通過一句提示詞
加上一個skill
生成了三分鐘的這種知識長影片
我們可以來看一下生成的效果
你有沒有想過
你的貓咪助理
有一天會比你更能幹
在喵心國
有一場悄悄發生的進化革命
大多數貓咪
現在都還停在AI1.0的階段
就是把AI當成一本超級百科全書
每次問每次答
問完就結束了
它記不住你是誰
也不記得你上次說了什麼
更不會主動幫你做任何事
這就叫做AI工具
也是大多數貓咪現在的用法
然後是2.0
叫做AI工作流
就像在工廠裡設計一條流水線
你先設定好流程
先摘要再翻譯
再自動生成配圖
最後釋出
大家覺得這個生成的效果怎麼樣
我覺得已經非常不錯
只是中間還有一些細節可能需要微調
那麼我們只需要不斷的去調整和最佳化
我們這個skill就可以製作出來
節奏非常明快
知識含量資訊密度也非常高
整個畫面的體驗也非常不錯的
這樣風格的知識場影片
那這樣的影片到底能不能獲取到流量
能不能開通APP
能不能去積累你的潛在客戶
能不能去進行流量變現
或者是產品銷售變現
大家可以去看這幾個頻道
像這樣的頻道光我自己發現的就有處低於8個
都是已經得到了市場的資料驗證
在過去我們製作一期長達5分鐘8分鐘的知識場影片
我們可能至少需要一整週的時間
我們需要先確定選題
然後寫指令碼
寫完指令碼之後我們要去收集對應的畫面素材
或者是自己去進行拍攝和錄製
然後再進行剪輯
剪輯的時候我們還需要先進行粗剪
再進行精簡
最後我們去生成一個完整的影片
上傳到我們的YouTube頻道
但是現在我們只需要一句提示詞
加上一個完整的skill
就可以自動完成YouTube的知識長影片
所有的操作都可以自動完成
中間不需要我們進行任何的介入和干預
那這裡核心的關鍵其實就是在於skill
關於skill的建立
我們在之後也會有具體的教程
帶大家一步一步實操
但是我們在真正開始skill的建立之前
我們還需要先理解另外一個非常重要的概念
那就是如何給你的AI agent新增上手和腳
那這裡面的手和腳
其實就是很多外部的工具
大模型的能力
以及第三方軟體的一些能力
比如你本地的Cloud Code
OpenCloud或Hermes Agent
能夠去呼叫外部的第三方的軟體工具
那麼就需要理解這裡面所用到的
一個軟體工具之間的資料傳送的一個介面方式
主要的介面方式就是這三種
API MCP和CRI
這三個都是iAgent的接入外部世界的
三種不同的介面方式
本質區別就是在於誰在呼叫以及怎麼呼叫
第一種方式就是城市對城市
Agent通過htb方式去請求外部的服務
比如說叫cloud去查天氣
背後的Agent去發的是一個get的請求
給到一個天氣的服務
MCP是一個標準化的工具插座
這個協議也是按Sloropic提出的一個協議
它把工具包裝成一個統一的格式
讓AI能夠直接理解這個工具能夠做什麼
要給什麼引數
它的特點就是不用每次都自己寫整合邏輯
只要裝好 mcp server 就能夠直接使用
AI自己知道怎麼呼叫
相當於 api的標準化封裝
那CLI的話
是一個人機互動的介面
Command Line Interface
就是給人用的終端指令工具
Cloud Code本身就是一個CLI
你打指令它就可以執行
這也是最早我們在沒有GUI
也就是沒有Windows系統
沒有蘋果系統以前
我們最主要跟機器具進行互動的方式
那CLA的方式本身也是機器最適合的一種互動方式
那在這邊我們假設說
想要讓我們的Cloud Code可以實現網頁搜尋
我們就可以讓Cloud Code去安裝FairCloud的這個CLA
FairCloud它是一個網路搜尋爬蟲的一個工具
我們只要安裝好FairCloud的CLA
相當於你的Cloud Code
就擁有了網頁搜尋網頁爬蟲的一個能力
那如果你想要讓你的Cloud Code可以去操控
比如說你的Google Drive
可以去操控你的Google Sheet
可以去操控你的Google Slide
或者是Google Doc
可以去建立一個Google Doc的文件
那麼你就需要去安裝Google Workspace CLI
這個就是谷歌官方提供的一個CLI工具
如果你想要讓你的Cloud Code
可以去操控飛書
操控LARC
你就需要去安裝飛書LARC的CLI
在這裡面大家可以看到
其實我已經在本地
已經安裝好了這樣的一些CLI工具
比如說飛書的CLI
包括像FFMPG的一些進行影片剪輯的一個CLI
還有進行Whisper CLI
這個是可以進行語音轉文字的這樣一個工具
那還有其他的一些CLI
比如說我們這個Verso CLI
Verso的話它可以提供一個前端部署的能力
我們可以直接讓我們的Cloud Code
在建立好網頁之後就可以部署在線上
提供我們一個預覽連結去進行預覽
那當我們安裝好這樣的一些CLI工具之後
我們就可以輸入一個這樣的提示詞
就可以讓我們的Cloud Code去告訴他
幫我搜集今天的AI熱點資訊
然後整理到Google Docs裡面
然後給到我們一個檔案連結去進行預覽
首先他回覆我們
就是兩件事情可以並行
蒐集AI的熱點
同時確認Google Docs的一個連線狀態
這個連線狀態
Clasp已經登入
那就說明這個連線狀態沒有問題
就開始蒐集今天的這個AI熱點
當我們的Google Doc建立好之後
他就會提供一個檔案的連結
跟我們預覽
那這個是我們剛剛又讓他另外生成了一個
關於Henrys Agent 101相關的一個網頁內容的一個備份
他把一個網頁上面的資訊幫我備份存檔到了
Google Doc的文件裡面
那我們要安裝類似的CLI其實也很簡單
只需要輸入這樣的一個提示詞
幫我安裝什麼什麼CLI
比如說Google Workspace CLI
比如說Figma CLI
Lark CLI
Verso CLI
並且讓他告訴我們怎麼樣去一步步操作
Cloud Code就會指引你進行一步步的操作
並且完成整個CRI的安裝
它會自己去找安裝檔案
自己裝好
然後自己告訴你下一步該怎麼做
如果你有認真聽到這裡
目前應該也已經理解了
Cloud的桌面端的具體的一個行方式
包括Cloud Chat Cloud Cowork
以及Cloud Code
三者之間的區別
以及具體的應用方法和實戰技巧
我們來到最後
也讓我誠實問你一個問題
你現在是哪個層次的Cloud使用者
初級使用者就是Chad問答
當Google用
省一點查詢的時間
那中級使用者就是學會使用
Cloud的Projects
Cloud Cowork
以及Skills的相關基礎應用
讓自己平時的工作效率提升3到5倍
那進階的使用者就是開始真正理解
API CRI MCP之間的區別
以及Cloud Code的進階的使用方法
以及自動化的部署運作方案
那大多數人還停留在初級的階段
這沒有什麼問題
但是現在你知道了還有什麼可能
那從今天開始就可以完成三件具體的事情
下載Cloud桌面端應用
建立你的第一個project
把你最重要的工作檔案
品牌資料
SOP產品說明
一一上傳上去
如果你是內容創作者
也可以上傳你過去的指令碼檔案
影片影片
或者是你認為值得學習的指令碼和影片
那接下來第一週
可以去找出你每週花費時間最多
最重複的一個任務
嘗試用Cowork執行一次
記錄你節省了多少時間
那第一個月
你可以去慢慢學會
如何設定自己的Cloud.md文件
去安裝一個CLI或者MCP工具
嘗試建立你第一個skill
你不需要一次做完所有的事情
但沒往前一步
你跟那些還在用拆的問答的人
差距就會拉開一格
最後回到開頭的演示
YouTube的選題日報
產品落地頁
知識長影片
這三個東西不是展示我們有多厲害
而是在告訴你這些
也都是你能夠完成的事情
你只需要現在開始執行
OK那也歡迎大家留言告訴我
你現在最想用Cloud Code
Cloud Cowork自動化的工作是什麼
可能就是我們下一支影片的主題
那如果今天這一期內容對你有所幫助
也別忘了點贊收藏
那麼下支影片見
拜拜