很多人在安thropic寫計劃
所以我們也做了這個內容
叫Claud Code
我沒有再寫劃
我只是問Claud
Claud Code是世界第一次智慧
有一個超級的工程
叫Claud Code
暗西我分享了Claud Code的新手完整教學
沒想到已經有超過20萬人觀看
我的私心裡面也有很多小夥伴在問很多相同的問題
幾乎都集中在同樣的幾件事情
為什麼Claud桌面端的語言選擇沒有中文的選項
而且一直用英文回憶我
沒跑幾個任務配額就沒了怎麼辦
用著用著感覺越來越奔是我的問題嗎
相信這幾個問題有不少小夥伴都有遇到過
問題其實不是工具不行
而是你的設定沒有做好
所以今天這期內容我們就會從基礎的原生力開始
再到第三方便宜模型的介入
再到深度講解10個讓你的卡扣的
真正穩定好用的進階技巧和設定
甚至教你學會如何讓你的AI agent
真正的實現並行工作
同時處理多個複雜的任務
不論你是一個剛剛入門的新手還是穩定執行使用了一段時間的Cloud Code老手
相信看完今天這期影片的設定都會讓你的Cloud Code直接上升一個檔次
那在正式建議之前我需要先確認一件事情
你有發現很多人在裝完之後
其實搞不清楚自己用的到底是哪個東西
Cloud總共有三個介面功能完全不一樣
第一個就是Cloud的網頁版Cloud Chat跟你用ChatGPT是一樣的體驗
那第二個就是Cloud的桌面端
下次安裝在你的電腦上面的桌面應用程式
第三個就是Cloud Code的Cli
它是以中端命令列的形式解釋
擁有Cloud Code的最完整的agent能力
當然對於新手來說
大家可以無腦的選擇第二種方式
直接從Cloud的桌面端開始去進行使用
OK大家清楚了基本的概念之後
我們就直接繼續
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下載入口
點選Download
下載完成之後
大家開啟就可以看到Cloud桌面端的一個視覺
第一個大家會最常見幾乎每個人都會遇到的問題就是
Cloud桌面端顯示的是英文的介面
具體的解決方法有兩個關鍵
第一個就是我們可以把我們的要求寫進Cloud.rmb這個文件
有了這樣一個規則的檔案
無論你在跑什麼任務處理什麼樣的工作
他都永遠知道要用中文回你
針對Cloud桌面端的英文介面
也就是左邊的這樣一系列的對話方塊上面顯示的語言
包括一些具體的功能的應用語言
我們怎麼進行處理讓它變成中文
那在這裡我們可以利用另外一個
類似Cloud Code的超級App超級Agent
Codex來幫我們完成整個Cloud桌面端的中文漢化
如果還有對Codex不太瞭解的小夥伴
可以去看我們之前這一期Codex的新手完整教學攻略
我們只需要在谷歌搜尋Codex
然後下載CodexAPP
安裝完成之後
利用你自己XGV的賬號去進行登入
開啟我們的Codex工作臺
當我們輸入這樣一段提示之後
Codex就會開始工作
並且已經開始核對GitHub上面Cloud桌面端焊化的方案和安裝方式
就可以輕鬆地完成整個Cloud桌面端應用的介面語言的中文焊化
我們可以來看一下具體的效果
那麼重新開啟之後
就會看到它這裡面已經提供了
對於所有的一些選單設定都已經是有中文的一個顯示
包括左下角的這裡面的設定
可以看到我們左邊的繪畫的歷史的這些標題
還都是保留著一個英文的原文
那我們可以截圖一下這個部分
然後回到Codex輸入這樣一句話
Codex就會基於我們的這個需求
然後開始趨勁工作
那現在大家再來看我們Cloud桌面端的
這樣的一個應用介面是不是就舒粉多了
就大家完全沒有感覺到那種英文介面的這種陌生和不習慣的感覺
那除了英文顯示的問題以外
大家最常遇到的也是最頭疼的一個問題
就是token消耗的一個問題
也是今天最多人需要的部分
我們先講清楚問題到底在哪裡
那麼目前來說大家使用cloud桌面端
如果想要使用cowork或code的功能
它是屬於cloud的一個付費版本
就是付費的套餐
大家要訂閱cloud pro的這個每個月20美金的版本
大概摺合臺幣是650元
聽起來不會
但是如果你真的開始使用Cloud Code去跑任務
20美金可能是遠遠不夠你去做一些特別複雜的一個系統開發
原因就是因為Cloud Code跑任務非常消耗Token
Cloud Pro的付費套餐的版本
就是Cloud的大模型
是所有於大元模型當中最貴的一個檔次
所以我們就是在使用最貴的大元模型去跑
這個費用肯定是不低的
可能一個比較複雜的提示詞
就會消耗你可能五分之一十分之一的一整天的配額
那到底怎麼辦
答案就是不要強迫自己只用Cloud的大模型
我們可以把日常的任務交給更便宜的模型
只有真正需要頂尖品質的時候
才使用Cloud Sonnet模型
或者Cloud Opus模型
我們可以來先看一下具體的費用差距
Cloud Sonnet 4.5 4.6
也就是目前的主力模型
每百萬Token
它的輸入是需要花費三美金
它的輸出是需要花費15美金
那Deepseek V4 Pro
它的每百萬Token
輸入只需要0.27美金
輸出更是1.1美金
所以你沒看錯
就即便是官方的一個定價
它的差別就是在10到15倍
那更不用說
大家如果使用的是一些
Coding Plan
Token Plan
這個差距可能還會拉到100倍以上
那整理素材
轉換格式
生成初稿
這樣的一些基礎任務
像Deepseek
Kimi K2.6
Mini Max 2.7
甚至小米的大木材
很多小夥伴也反饋
表現還不錯
品質不會差很多
但是費用卻差了非常多
那具體來說
我們怎麼讓我們的Cloud桌面端
能夠接入這樣的一些第三方的代言模型
這裡面我們可以用到一些開源工具
以及我們可以用到Cloud桌面端
本身帶有的這個開發者模式
我們可以同樣的來到Codex的這個工作臺
我們可以輸入這樣一段提示詞
OK可以看到
Codex已經給到我們最終的一個接入方式的一個結論
那總共有三種接入路線
第一個就是我們可以用Cloud的
這個桌面端的開發者模式去支聯第三方的這種API
比如說我們就可以使用Deepseek的一個API
那具體怎麼樣去進行接入呢
這個也已經有對應的一個官方文件
大家如果不想看這些複雜的一個安裝步驟
可以把這個文件直接丟給我們的codex
然後輸入一句提示詞
他就會一步步的去執行對應的命令
並且教我們一步步怎麼樣去進行執行
那在這裡面唯一我們需要自己去動手操作的
其實就是我們需要在deep seek的後臺
去獲取我們對應的API key
我們可以在這裡面去建立一個API key
可以把API key複製過來
輸入到你codex的一個後臺
然後codex就會基於你的提示詞
幫你去完成接入的動作
在這裡的話
因為我已經本地就已經有接入過
其他的一些第三方的API key
我這裡面就不需要額外的去進行輸入
codex已經自動的去執行
和幫我去進行對應的工作和任務的處理
幫我去接入對應的第三方模型
那接下來的工作就可以完全交給Codex去進行處理
它會自動的幫我們去接入第三方的大模型
然後中間如果它發生了一些什麼樣的一個提示和報錯
我們就把對應的一些錯誤資訊
然後發給Codex
讓它去進行處理和解決
我們不需要理解錯誤資訊代表什麼含義
只要把這個錯誤資訊原文原本的截圖
或者通過文字的形式發給Codex
它就可以幫你去解決對應的這種錯誤資訊
然後完成整個第三方代員模型的這個接入
那當然了除了像我們讓Codex去幫我們去進行接入以外
我們也可以自己手動的來到這個Cloud Code的一個後臺
開啟對應的開發者模式
然後自己手動的去輸入對應的一些資訊
比如說你的API Key的一個請求地址
你的API Key
還有你想要使用的模型ID
要輸入到對應的一個指定的一個欄位
那這些一個
那這些一個手動的一個設定的一個教學文件
我們也會整理成一個圖文的文件
放在影片下方
然後大家也可以點選影片下方描述欄的第二條連結
就可以領取得到對應的一個完整的一個圖文教學
OK,當我們的Codex幫我們完成了所有的配置之後
它就會自動的把你的Cloud桌面單給關閉
然後並且重新開啟
當我們開啟了第三方的開發者模式
然後並且應用了第三方
接入了第三方的大元模型之後
我們打開了一個介面就會變成這樣一個介面
然後同時它依然保留著我們的這個中文翻譯
然後左下角這裡面會變成一個Corework 3P的這樣一個顯示
然後左上角的話就只有保留
Cowork和程式碼Code的這兩個選項
然後在右下角我們就可以在這裡面
去選擇我們接入的第三方的大元模型
因為這裡面我使用的是一個API中轉站
所以它同時接入了大量的一些
其他的大元模型
一次性都接入了
就是我們可以任意選擇自己喜歡的
日常的任務我們其實就可以選擇一些比較便宜
但是能力還不錯的一些模型
比如說像GLM的模型
或者是小米的這個Memo v2.5 pro
或者是Deep Seek v4 pro
如果是要在這樣的一些指令碼初稿
策略規劃
還有以及需要很強推理的任務
都可以用Cloud的Sonet的一些模型
比如說Sonet 4.6或者是Opus 4.7
那這樣算下來一個月
大家實際花費在Token上面的一些費用
可能只有原來的一成或者兩成
那還有一點需要注意的就是
你的Cloud如果使用的是Cloud官方的這個賬號
去進登入並且使用的話
需要充值的就是你的cloud pro賬號
那如果你接入的像我剛剛給大家演示的
這樣接入第三方的大元模型
第三方的API
那你就需要收入為你的這個API單獨付費
那可能有些小伴聽到這裡會有疑問
就是我既想要保留使用cloud官方的模型
去經登入和使用
也想要接入第三方的大元模型
怎麼樣去實現
這也是完全可以的
那我們也可以回到我們codex的後臺
然後直接述這樣一句提示詞
我想要用回這個cloud官方的賬號模型該怎麼處理
怎麼樣可以靈活切換
是不是要做一個cloud的桌面端的一個應用分身
我們輸入這樣一頁提示詞之後
Codex就會幫我們開始進行具體的分析
他推薦的做法就是建立兩個桌面起能器
一個是cloud的官方模型的一個APP啟動器
第二個就是第三方模型的一個APP啟動器
就是讓他直接幫我們去進行落地
那大家如果使用的是macOS系統
然後開啟你的lunchpad
就會在這裡面看到
在這裡面已經建立了兩個圖示
一個是Cloud的官方模式
一個是Cloud的第三方的模型
在使用的時候
可以同時開啟這樣兩個APP去進行使用
這樣是不是就非常方便
那大家完美配置好自己的Cloud的桌面端之後
那大家在正式開始使用的時候
也有避坑的注意事項
想要跟大家分享
第一個的話就是
很多小夥伴會遇到就是Cloud越使用
會發現越來越笨的一些情況
這個一般來說
就是你的Cortex
你的上下文視窗太長了
先解釋一下什麼是context
cloud每一次對話它都會有一個記憶容量
你問它的問題
它給你的回答
你的所有指令都會在這個容量上下文的窗口裡面
一旦這個上下文的視窗容量滿了
cloud就會開始妄動妄息
它可能會重複問你之前說過的事情
可能會忽略你很早之前設定的規則
也可能導致你的輸出品變差
這不是bug而設計限制
就像人類一樣
任何一個人類也不可能記住你所有的細節
那很多新手不知道這件事情
就會一直在同一個對話裡面
去加東西改東西越改越爛
都有以為是cloud壞了
解法其實也很簡單
我們只需要開一個新的對話
那我們的原則就是一個任務一個對話
任務做完之後
我就不要繼續在同一個對話裡面去改需求
那如果你經常遇到一些反覆需要強調的一些規則
反覆需要強調的一些事情
你可以讓cloud寫入到cloud.md這個文件裡面
那每次對話開始的時候
cloud都會重新讀取
所以這個cloud.md裡面文件
寫入的規則就會完全不受影響
第二個比較常見的坑
就是沒有保護好你的重要檔案
cloud code的一個預設行為
就是它被授權做什麼
它就可以做什麼
就假設說你說幫我清理這個資料夾
它可能真的就完全清理掉了
它可能就全部刪掉了
具體的解決辦法就是在cloud.md文件裡面
去設定一定的保護規則
比如說我們可以加上這樣一行
禁止操作的一個規則
不可以刪除任何的檔案
除非我明確說刪除
不可以修改哪一些具體的資料夾目錄
或者進行任何破壞性的操作
我們都可以在這裡面去列出清單
那這樣的cloud code
在動你檔案之前
就會先去詢問你的一個確認
不會直接動手
這個就是我們保護資料
最基本的一個設定
所以建議大家在每次開始
一個新的專案的時候
都一定要新增好
這樣一些相關的一個保護規則
那我們瞭解好了
基本的一些規則之後
那首先我們就來
先嚐試一個最簡單的任務
我們可以先在這裡面
去開啟一個導案夾
或者是我們也可以選擇我們之前建立過的一個這個資料夾
我們點開比如說Eason的AI工作臺這個資料夾
那在這個資料夾大家可以看到
其實我們已經原本有建立好了一系列規整的這樣的一個分類的一個資料夾
然後相當於就是在我們的一個大家平常的一個工作桌面上面
去放了一些大家習慣使用的一些不同的一些區域劃分
那我們在這裡面可以隨便讓AI去幫我們建立一個YouTube指令碼創作的資料夾
做了一件這樣的一句提示詞之後
在這裡面大家可以看到已經建立好了一個YouTube指令碼創作的這個資料夾
然後並且裡面還要以釋出和淘稿
那相當於大家就可以通過自然語言的方式去操作你的所有的電腦本地的一些資料和檔案
這樣的話就會非常方便
那除了這樣的一些基礎操作
我們再進階一點的話
大家就可以開始使用和嘗試學習
接入外部的一些工具和應用
然後讓我們的agent能擁有更多的工具和能力
那大家可能會發現自己在工作的過程中
他經常會彈出一些這樣的一些彈窗提示
來請求你的同意
那大家如果覺得麻煩
就可以在左下角這裡面去選擇對應的一個
給予AI給予Cloud Code的對應的一個許可權模式
第一種比如說就是請求許可權
第二種接受編輯
第三種計劃模式
第四種就是自動模式
第五種就是繞過許可權
如果你選擇繞過許可權的話
就會給到Cloud Code最高的一些許可權
它就不會來反覆的去問你
除非一些特別的一些規則去設定
大家可以看到它現在已經完成了對應的一個查詢動作
我們本地其實已經安裝了很多的一些Cli工具
比如說像Cloud Code的Cli
比如說像FMPEG或者Whisper的Cli
這個主要是用來做影片的剪輯和語音轉文字的一個CLI工具
那還有像Verso這個CLI
Verso的CLI主要是用於我們可以去把我們已經建立好的
比如說一個網頁然後部署上線
那Git的話大家都瞭解就是GitHub的一個CLI
那除了這個CLI的工具以外
當然還有一些MCP的工具以及API的一些Key的管理
那都可以去通過這樣的一個方式進行查詢
然後也可以通過對話的方式去進行安裝
然後我們也可以通過對話方式
讓Cloud Code直接給我們推薦
目前最受歡迎的CRI和MCP工具清單
針對一些非寄付人員
當我們出現一些
比如說要去進行聯網搜尋的一些
或者一些複雜的一個任務的時候
其實大家會發現Cloud Code有新增一個
這樣一個功能
就是它會預設的去執行一些代理
就是它的Subagent
在這裡面去通過建立一個調研的一個Agent
然後讓Agent去進行獨立的一個調研
再把結果返回給我們
Subagent的本質到底是什麼呢
Subagent的本質其實就是一個
擁有自己獨立上下文視窗的
AI的EVagent
我們在呼叫一個Subagent的過程當中
其實我們是看不到
比如說這個Subagent
它自己中間調研的一些狀況
和中間的一些結果
而只能夠看到這個Subagent
給到我們的最終交付物
我們直接用我們的
主Agent去工作的話
相當於我們的這個上下文
可能就很快被塞滿
所以我們就可以把這些工作
丟給我們的Subagent
讓它處理完之後
給我們摘要
保持我們主對話的
一個乾淨和聚焦
那現在可以看到
他已經針對我的情況
給到了一些具體的建議
甚至已經幫我整理好
哪些是我已經擁有的
Cli和MCP
然後哪些是我值得安裝的
比如說在網頁進行
爬取的一個MCP
或者是進行不依靠谷歌的
這樣一個搜尋的一個MCP
除了這樣的以外
還有比如說像谷歌日曆
Gmail
Zapier
Google Workspace
Cli還是比較推薦大家去安裝的
我平常是重度的一個
谷歌的產品使用使用者
就可以和你的谷歌所有的產品去關聯起來
在這裡面還提供推薦了一個YouTube的一個MCP
那通過這個API我們就可以分析頻道的資料
然後以及搜尋一些相關關鍵詞
其實通過我們剛剛的演示
大家也能夠發現了
其實現在來說比較推薦大家的一種學習方式
就是通過Agent的對話來去進行自我的學習和迭代
那比如說你如果有遇到任何不懂的問題
其實都可以去詢問你的Cloud Code或者Codex
那如果你是比如說在安裝Cloud Code
或者是使用Cloud Code
中間遇到了很多的報錯
那去截圖
然後讓Codex去解決對應的bug
但反過來也是一樣的
你同樣可以通過截圖
再加上自然語言的方式
給到Cloud Code
讓Cloud Code去幫你解決Codex上面
遇到的所有的問題
那現在大家可以發現
通過這樣的一個學習方式
大家就可以很高效的瞭解清楚
具體我們怎麼樣去學習和使用Cloud Code
以及怎麼樣去應用到你自己的一些非常具體和個性化的一些任務當中
那比如說現在我們是在給大家去分享一期Cloud Code相關的一些教學的內容
那在這裡面有幾個很重要的基本概念是想要傳達給大家
讓大家理解
那我們就可以輸入這樣一個提示詞之後
我們同時把模式切換為一個計劃模式
就會讓我們的這Cloud Code去進行一個深度的一個調研
那大家可以看到啊
就是我們沒有說任何的一個提示詞
其實Cloud Code已經預設呼叫了兩個Subagent
大家可以看到有兩個Running的一個Subagent
然後同時在跑
第一個Subagent就是在調研Cloud Code的一些核心的基本概念和許可權
第二個Subagent就是在調研這個MCP,CL,IAP,I,Skill
Subagent相關的一些概念
然後他們分別在各自的去跑
那調研完成之後
他就會進入到下一步開始寫對應的一個計劃
然後他就建立好一個計劃之後
會發給我們進行確認
比如說Cloud Code的深度調研的報告
就是它這個設計的一個計劃
我們確認沒問題之後
它就會開始進行下一步的操作
那下一步的操作
它就會開始生成一個呼叫我們本身的一個skill
然後去生成一個試句化的報告
我們可以等待一段時間
那我們先來看一下這個生成的報告怎麼樣
那可以看到它的一個已經給到我們的這個報告結果
就是基本的一個執行原理
就是三階段的agentic loop
那第二個許可權模式就包括了五種的模式
Default 然後接受edits
Plant Auto Bypass
這五種許可權模式
那 CLI API的工序就是
API是底層隱形
CLI是操作的一個介面
就是Agent它比較
和機器具進行互動的一個介面
MCP是外部的工具橋接
那Skill的話
就是一個Markdown文件包裝的
可重複執行的指令
存在Cloud Code的這個Skills資料夾裡面
Subagent就是一個獨立的Cloud function
擁有自己單獨的一個工具許可權和獨立上下文
然後常用的命令給我們去進行了一些簡單的一個描述
在這個下面會有一些更詳細的一個描述
然後它基於這樣的一個調研結果之後
它就開始建立對應的一個視覺化報告
我們可以看一下它生成的對應結果
OK那生成好之後我們就可以看到它生成的一個結果預覽
我們在右邊就可以看到這個結果預覽的視窗
比如說上面就是我們生成好的一個Cloud Code深度調研報告計劃
然後下面的話就是這個生成出來的一個可數化的一個報告
然後我們可以看一下它的這個完整版本
Code不只是AI的聊天工具
然後具體的一個怎麼樣去運作的
三個步驟
看座確認
然後五種的許可權模式
分別是五種許可權模式的一個白話說明
適合怎麼樣場景去進行使用
然後API CLI MCP是什麼關係
API是引擎
CLI是駕駛座
MCP是車載插口
說的還是蠻有意思的
這個介紹通俗易懂的一個表達
這樣大家理解起來是不是就簡單容易很多
然後Skill的話
就是製作你的技能卡片
本質上它的核心就是一個你的操作手冊
但同時它也會具備一些功能工具
比如說它在接入的這些API CLI和MCP之後
這個Skill就預裝了很多的一些工具
我們就可以去進行呼叫
具體怎麼樣去觸發
就是主動呼叫輸入Lash
還有這個Skill的名稱
然後就可以直接載入
如果痊癒的話
會存在Cloud的下面的一個Skills文件裡面
那專案級的skill它會存在你的這個專案裡面的一個skills資料夾裡面
subagent是什麼概念呢
subagent其實就是cloud的分身助理團隊
同時它可以有專業的分工
比如說有編輯的agent
有研究員的agent
審稿的agent
這樣的話就會有各自的不同的角色和許可權設定
cloud本身內建的有三個agent
第一個就是探索型的agent
對吧
可以進行快速搜尋
應位資訊
然後計劃的agent去拆解任務設計方案
通用的agent就可以進行一些多步驟的綜合任務
那cloud 本身它還會有一些常見的命令
這些命令具體的一個代表的含義和它具體要去做的工作
都有詳細的給大家去做一個說明
那還有一些快捷鍵
我們都可以看這裡面的一些快捷鍵
果是在剛剛開始使用cloud code 的時候
大家瞭解清楚我們這邊提到的這些基礎指令
所以一些快捷鍵就是完全足夠的
那大家覺得這個視覺化的報告怎麼樣
是不是已經說明的還是比較完善比較完整的
那我們既然已經瞭解了剛剛的幾個很重要的一些概念
那接下來我們就跟大家去實騷演示一下Subagent到底是怎麼樣去工作的
比如說我們就可以在這裡面去告訴我們的Cloud Code建立三個Subagent
分別是用來做選題調研 創本創作和審稿編輯的
那大家會發現在這裡面我其實不需要太多去介紹我自己或者是相關的一些情況
是因為我們的Cloud.mb文件裡面已經寫入了Eason相關的這個頻道情況
那他就會基於我的這個情況去建立對應的這個agent
他在寫提示詞的時候也會基於我的這個情況去進行這個提示詞的撰寫
所以我們就不需要去重複去做很多上下文的這個反覆輸入
那他在這邊提示我們需要重新載入這個session才能生效
我們因為新建立的三個agent
那我們就可以重新看一個新的對話
那我們可以來看一下他的這個寫出來的這個指令碼啊
而且格式我覺得這個閱讀的體驗也蠻不錯的
我們可以看一下
你有沒有試過看到別人用AI自動整理幾百個檔案心理想我也要學
然後點開教學
第一步就是一個黑色的畫面裡面有一對白字
然後就默默的把視窗關掉了
這個開頭我覺得寫的非常不錯
首先就是用一個痛點來引入
而且用一個很具體的一個場景描述
然後這支影片我要帶你做的一件事
把終端機從不敢碰的東西變成你每天都在用的工具
不是學程式不用等指令
你只需要五分鐘我們直接開始
段落1就是終端機是什麼
然後段落2是安裝Cloud Code
段落3是Cloud.RMD文件
段落4就是先不動手
第一招還有一些結尾的CTA
告訴了我是Eason
我們下支影片見
大家可以發現
就是我的這個上下文裡面
完全沒有提到Eason相關的
這個任何的資訊
但是他已經基於我的文案分隔
基於我們的內容
然後去創作了一個新的YouTube指令碼
那大家覺得這樣一個效果怎麼樣
那除了像這樣的一些文案的創作以外
比如說大家如果經營threads
可以去建立一個threads的一個agent
去進行一些選題的一些創作
和內容的一些創作
我們也
我們也可以比如說讓我們的agent去呼叫一個skill
去幫我們製作一個短影片內容
或者長影片的內容
然後可以看到在這裡面
其實我也只使用了這樣一句提示詞對吧
使用貓咪經濟學的這個skill
製作一兩分鐘的短語音
對吧
主題是AIagent
我們就通過這樣一簡單的一句提示詞
然後輸出之後
AI就會自動的執行這樣一個複雜的工作
包括它會先去生成指令碼
然後開始啟動配音
然後有了配音之後
會生成一個SRT字幕檔案
這個SRT的字幕檔案
其實就是基於我們的這個配音轉成了文字稿
然後開始生成九張對應的場景圖
那完成了生圖的工作之後
它就開始合成影片
合成影片之後
他就給我直接上線到了一個網頁連結裡面
讓我去預覽
我們可以來看一下具體的生成效果
你有沒有想過
一個人也能頂一個團隊
AI Agent就是你的數字員工
他不只是問答機器
他會思考
會規劃
會自己完成任務
你說目標
他搞定一切
普通人怎麼用
三個場景
第一
日常工作
讓AI Agent幫你整理會議記錄
回覆郵件
生成周報
你只要在關鍵時刻確認一下
其他全部自動完成
那當然我們也可以讓我們的AI去調音對應的skill去生成IG的配圖
IG的貼文
那在這裡面生成的這個配圖貼文需要什麼風格
你只需要給到合適的參考圖
給到合適的內容模板
你就可以讓AI去創建出來非常符合你心意的這樣的一些IG配圖貼文
那看到這裡大家應該已經對Cloud Code能夠做到的事情和它的能力
有了一些基本的瞭解
那現在大家就可以開始嘗試去安裝你自己的Cloud的桌面端
去安裝你的Cloud Code
開始去建立一些具體的工作
比如說先去撰寫一個你自己的cloud.md文件
或者是先去讓它幫你完成一件具體的工作和任務
那接下來最核心最重要的
其實就是要思考怎麼樣讓cloud code
以及codex這樣的agent
來幫助你完成日常可能重複的80%的一些重複勞動
重複工作
讓你自己的單位時間價值增值
讓你自己能夠有更多的時間解放出來
去做一些更有價值的事情
比如說陪伴你的家人
或者是思考你未來更長期的事業
那如果你已經是一家公司老闆
那更要開始學會怎麼樣去使用Cloud Code
或者Codex
來去賦能你整個團隊
讓整個團隊能夠開始學會指揮AI員工去工作
或者讓你的整個團隊能夠跟AI agent和AI員工
一起搭配幹活一起去協作
甚至是利用AI開始重構你自己的整個線上的這個商業模型
管理你的整個商業漏斗的所有細節和所有資料
都可以在同一個表格上面去進行呈現
那如果你也對深入系統的學習Cloud Code和Codex感興趣
我和我的團隊也花了非常多的時間
來整理和打造了一門Cloud Code的
從入門到精通的時尚課程
教大家怎麼樣去一步步的指揮Cloud Code
來為你工作
打造屬於你自己的7x24小時的AI員工
甚至部署在線上
部署在你自己常用的辦公軟體裡面
和你日常的工作對話
甚至讓你的人員員工也能夠應用好
這樣的AI Agent的強大能力
那如果你感興趣了
也可以直接點選影片描述欄下方的第一條連結
就可以直接報名
那目前加入的話
大家也可以以一個超早鳥的一個優惠價格
來加入我們的課程
我們的課程在未來幾周也會持續的更新
那不僅是Cloud Code的相關的內容
沒有整理成非常系統的實戰教學
那Codex的實戰課程內容
我們已經在積極的籌備當中
很快也會跟大家見面
相信2026年
你只要掌握好這兩套非常強大的agent工具
就可以超越你的競爭對手同事
讓自己的單位價值真正的實現倍增