字节跳动正式加入了AI编程大战，野心尽显。大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲AI编程的故事。

一直有人在跟我讲一个话题，叫什么呢？就是“我有一个idea，就差一个程序员了”。非常非常多有想法的人，他们被写程序这件事情拦截了，无法实现他们的想法。AI来了以后，这个问题得到了一部分的解决，但并没有彻底解决。

AIGC，也就是我们这一波的AI，是从哪里开始的呢？就是从写程序开始的，不是从ChatGPT开始的，也不是从MidJourney画图开始的。最早的AIGC项目，或者说被广泛传播和使用的项目，叫GitHub Copilot，就是帮助程序员写程序的。当然，这个项目并不能让那些真正的程序小白，或者说完全没有学过程序的人写出程序来，它只能帮助这些会写程序的人，或者对程序还相对比较了解的人提高编程效率。它是这样的一个工具。

AI辅助编程，或者叫AI程序员，这个事情经历了这么多年的发展，现在到底发展成什么样了呢？你说我现在是一个小白，是不是就可以去用了呢？字节跳动这样的一个明显ToC的公司，大量的用户是C端用户，是个人用户，他们加入AI编程大战，是不是意味着他们推出的产品普通人就可以用了呢？咱们慢慢来讲一下。

现在的AI编程的发展，首先，它是分成三个大的组成部分：第一个叫插件，第二个叫大模型，第三个叫AI IDEE，叫AI集成开发环境。现在的插件，从最早的GitHub Copilot依然在不断更新升级，然后有一个叫Continue，叫继续的一个插件，这个做得也还是相当不错。还有一个插件叫C L I N E，这个插件现在用的人也比较多了。其他还有一些插件，比如说LLama Codesr，是可以使用LLama模型来进行编程的插件；MazCodes是字节跳动在国内推出的编程插件；还有一个叫通意零码。

大家一听就知道这是阿里做的。所谓的编程插件呢，就是你需要把这些插件插到你的集成开发环境里去，比如说微软的VS Code或者是IntelliJ。插进去以后，它就可以进行自动编程了。当然，这并不是说你告诉他说要有光，于是就有了光这样的自动编程。而是什么呢？就是你已经写好了一个程序，然后问他说我这里应该添点什么、补点什么，他会给你完成这样的工作。甚至呢，你告诉他说我这有一个错误，告诉我应该怎么去修改，他们会帮你去改错误。这是插件。

第二块呢就是大模型。现在我们使用AI编程的大模型呢，最主要的两个，一个是GPT-4，另外一个呢是Claude 3.5 Sonnet。其他的呢，GPT-1以及Llama专门有一个对编程重新训练或微调过的一个模型，叫Llama Coders。千问呢，也有千问Coders，这是专门给通义千问做的编程的微调。DeepSeek现在做编程的效果也还是不错的。这就是各种大模型去做编程。

再往后一个呢，就是IDE。IDE叫集成开发环境，就是从写程序到编译、运行、部署，所有这个东西在一起。AI IDE呢，除了刚才我们讲的这个VS Code，你加各种插件来实现AI编程之外，现在也有一些专门的AI编程那种IDE，比如说最有名的叫Cursor，它出来的比较早，这个呢是20美金一个月，主要使用Claude大模型进行AI编程。然后呢，有一个叫Windsurf，这个是前面咱们讲的Continue这个插件，他们公司做的一个AI IDE。

今天我们要讲的这个东西呢，Trae，这个应该怎么念，是字节跳动最新出的AI IDE产品。都是在VS Code的基础上，加上他们自己的AI agent，加上他们自己挂的一些模型，形成的完整的IDE。这就是现在AI发展到的一个状态。那么整个AI编程发展的各种历程是什么样的呢？从最早的叫代码补全，就是你写完了几句话以后。

他给你告诉你下边几句该怎么写。再往后呢，是开始进行自动的代码提示，或者多代码的这个更正。经常我们写的很多项目，需要在不同的代码文件里边去进行调整。再往后一步的话，他就会自动地给你在多代码文件里边进行调整，以及多代码文件进行阅读和建议。因为原来代码补全，就是你给他一个文件，他读这一个文件，现在他可以读整个的项目了。

再往后呢，就开始进行完整的脚本执行。这个什么意思呢？因为我们去写程序的时候，并不是说上来说，我们开一个新文件程序，第一句写什么，第二句写什么，不是这样。经常有很多这种叫做要执行的脚本，比如说命令他创建一个什么样的程序，或者命令他加载哪些库，命令他开始执行，命令他去做各种的清理。他有非常非常多这样的脚本。现在的AI编程工具呢，这块都可以自动做了，甚至呢，最终可以做成一个完整的流。什么样的流呢？比如说你告诉他，现在我想要做个博客，他就说行吧，我想想该怎么办。比如说执行了一个脚本，执行完脚本以后呢，说我根据你的要求生成了博客的页面，而又生成了什么东西。然后，这里还缺一些这个样式库，再执行一个脚本，他得一步一步这样去执行下去。基本上可以完全自动化，可以把这事搞定了。这就是目前来说，AI IDE可以达到的一个效果。

待会儿我们会看一个案例。那么，AI IDE到底是不是可以让小白去写程序了呢？给大家一个结论：很遗憾，还是不行的。前面有人说了，9岁小姑娘40分钟写一个游戏出来，这不是应该可以吗？这个呢，只是一个样例而已。这个9岁的小姑娘应该还是接受过一点点的编程训练的。如果完全没有任何编程训练的人，甭管是9岁还是九十岁，给你AI IDE，你还是写不出程序来的。而且呢，还要注意什么呢？就是很多这种让你觉得哇哦、这种眼前一亮的案例，都是特别编排出来的。可能这个9岁小朋友只能去写这样的一个用例出来，你让他换一个用例，他就写不出来了，里面会有很多的错误抛出来。

他就根本不知道该后面怎么办。这个事情，而且按道理说，按完回车，他自己再去确认确认，前进，继续什么，做一些这样的点击，为什么需要40分钟？这里头还是有一些bug需要去调整的。待会儿我们去看Demo的时候，你们就知道大概需要去调整哪些东西了。

但是现在的这种AI IDE呢，可以让一些稍微受过一点点快速开发教育或培训的这些人写出快速的原型程序了。工程项目如果变得很大的话，可能还是比较费劲的，但是些小应用已经是可以去跑了。

现在咱们来讲一下今天字节跳动推出的这个叫Trae，它到底有什么不一样？首先呢，要跟大家讲，这一块没有什么特别大的门槛。VsCodes它就是底层，大家都是在这个开源的底层基础上去改的。甭管是今天我们讲的Trae，还是前面讲的Cursor，还有Windsurf，都是在这个基础上进行修改。

他们使用的大模型呢，基本上也都不是自己的，就是Claude 3.5、Sonnet或者是GPT-4O，都是用这样的底层模型来干活的。他们真正在里边做的什么，就是一大堆的提示工程。Trae呢，它可以进行自动的项目完成，你只要告诉他说我要做什么什么事，后边就是确认确认确认就完事了，他就可以给你把整个项目写完。这块呢，做的还可以，跟Cursor、跟Windsurf基本上是可以达成一致的。

至于说生成项目的质量怎么样的话，这个我觉得可能并没有那么容易去评判，因为底层都是Claude 3.5和GPT-4O，最终形成的项目的质量或者有多少个bug或者什么，这些东西的话，有的时候看的不是这些IDE自己的能力，而是看大模型的能力，所以你去评判它意义也不是特别大。

那你说Trae跟其他的Cursor、跟Windsurf比起来到底有多大差异呢？最大的只有一个，免费。至少现在是免费，号称叫限时免费。未来是不是会继续免费呢？看用的人多少，用的人少的话，可能就开始收费了；用的人多可能会继续免费。很多人说不对。

你这个说反了吧，是不是应该用的人少接着免费，用的人多了就该收费了呢？因为用的人多，你需要消耗很多的Claude 3.5 Sonnet的TOKEN，这个东西是要收费的呀。大家想反了，为什么呢？一旦用的人多，说明什么？说明字节跳动抓住用户了，这是一个未来的方向。那么他一定会说：“我继续免费，让大家接着我，慢慢地向我整个的平台去转移。”这才是字节跳动想要的。如果用的人少的话，发现这个产品姥姥不疼舅舅不爱的，算了，收费吧，以后没有拨款倾斜了，不能再去继续赔钱了，他会变成这样。

所以他跟很多这种美国项目是不一样的。美国像Cursor也好，Windsurf也好，都是要收费的，为什么？因为公司很小，就算他融了资了，他也不敢说：“我拿融资的钱去给大家补贴这个TOKEN。”但是字节跳动是谁？像什么豆包这些大模型都是免费的，随便去使用。跟这些国内收费的文心一言，这些模型比起来，那这肯定是打的他满地找牙，用户就直接就回来了。

所以呢，越是用的多的，越说明这个产品可能会成为未来的方向，字节跳动就越会愿意花钱给大家发补贴。现在这个Trae到底怎么样了，未来还有哪些欠缺的地方可以去添加呢？第一个呢是更多的模型可以加入，现在只是GPT4O和Claude 3.5，未来的话还可以加上，比如说DeepSeek，DeepSeek R1，包括千问Codes这些模型，其实都可以加进去。因为国内你是没法使用Claude 3.5，也不能使用GPT4O的。但是呢，你每次换模型了以后，你要重新调这个提示词这块的话，他们可能还需要一些时间跟这些国内比较强的模型去进行匹配。

DeepSeek R1的话，应该是昨天发布的，是DeepSeek做的这种推理模型，那个编程效果杠杠的，很多指标都已经超过了Claude 3.5 Sonnet，而且特别便宜，它的价格是Claude 3.5 Sonnet。

可能1/10或者1/20这样的一个水平，非常非常便宜。那么未来应该是会续加的。而且现在的Trae只支持MacOS操作系统，不支持Windows。也许再过个一两个月会去支持，这个其实也很简单，因为Windows本身的操作系统比较乱，里头各种的环境都比较混乱。特别是现在的各种编程的这种底层的环境，都是在MacOS或者Linux上跑的。你让它去在Windows上跑的话，都会比较费劲。所以目前为止只支持MacOS。你说我是个Windows电脑，稍微再耐心等一等。

从功能角度上讲，现在其实还欠缺几块。现在呢，还不能切图。什么叫切图呢？比如说我用Midjourney画一个设计图给他，说“你给我照这样做出一个网站来”。他呢，现在只能去理解一下这个图的风格，然后我照这个风格给你把这个网站做出来。他并不能把你这个一个完整的设计图切成一小块，这个是一个图标，那是一个按钮，不能给你切出来。你按道理说呢，应该是切好了以后再去应用到网页的不同位置上去。这个实际上就是设计师跟程序员之间配合的一个过程。设计师先把这整个的界面设计出来，然后呢，再把每一小块图标、按钮或者是里边的各种图片都给你切下来，让你去使用。他是这样去工作的。

现在这块还没做。这块呢，我觉得以字节跳动自己在这个AI生成图片这块的这些努力的话，他们去做这一块应该是有机会的，只是现在还需要再去等。而且未来的话，有可能会加上这种自动切图。就是给你一幅图以后，自动去在里边把需要的元素切出来，以及呢，自动的图片生成。假设你有一个生成好的界面的样例了，那么说“OK，我按照这个风格去给大家做”。做完了以后说：“我这里还需要个按钮，那里还需要个图标，哪个地方还需要一个背景图。”你有一个基本的风格之后，他完完全全可以自动再去生成一些图片，把后边的一些东西补上。因为字节跳动自己也有文生图的大模型，那就直接用呗。而且现在字节跳动的文生图大模型。

你在豆包里是可以直接免费用的。那它如果可以把这些功能加上去，让字节的这个AI编程助手，或者叫AI IDE，被大家广泛接受和使用的话，未来这一部分应该都是可能进入的。而且字节跳动家里是什么都有，他不光是可以生成图片，还可以生成视频，还可以去做很多的图片编辑、视频剪辑，以及还可以生成声音。未来字节跳动的这个IDE里边，就有可能把这些东西慢慢都加进去。

那么好了，再往下咱们讲一下这个Trae到底有什么用。第一个，你如果一点编程都不会，这个事情跟你没关系。如果你稍微会了一点点编程，未来很多人就都可以使用Trae这样的AI集成开发环境去编写一些小的应用程序。为什么我要这里专门强调这个小的应用程序呢？新手程序员去写一个完整的应用，这个是非常非常难的。但是你说我去写一个小应用，这个应用只给我自己用，这块呢，难度一下就降低非常多了。为什么在这里强调第一小，第二只给自己用呢？小了，你需要考虑的问题就比较少；第二，只给自己用的话，你就没有什么兼容性的问题。你比如说我这程序跑得好好的，换你机上跑不了了。对于程序员来说，我们经常解决这上的问题。但你说我就写一个程序，自己跑一跑能使就完事了，这个呢，很多的新手程序员都可以去搞定的。

那么这件事情到底有什么意义呢？我为什么需要一个很小的程序，只给我自己用的程序呢？大家有没有听过一个词叫最后一公里？光纤的最后一公里，把这光纤拉到这个小区里了，但是最后挨家挨户去装的，这个叫最后一公里。还有很多人叫快递的最后一公里，比如说我们的快递柜，或者说我们已经把这个快递送到最后的一个集中站点了，再由快递员一家一家的给我们送上门来，这也叫最后一公里。即时零售和外卖的最后一公里，甭管是他有前置仓，或者外卖的小饭馆，最后由这些外卖员把这些东西给我们送到家里边来，这个叫最后一公里。

那你说这件事情跟我们有什么关系呢？有，现在有这么多的大模型。

还有很多的叫AI agent的工具，比如Codess也是字节跳动自己家的，或者是Defi这样的工具出来以后，但总是觉得好像跟我们最终的使用场景稍微差那么一点点。这个时候，就需要“最后一公里”。我们怎么把最后差的这一点点补上呢？而这一点点，对于Codes、Defi等平台来说，他们去补是很麻烦的，包括像GPT或者Claude这些大的模型公司，让他们去补这个东西也是非常烦的。

那怎么办呢？干脆你们每一个人回去自己去写最后这一公里吧。每一个人只要接受一点点的编程教育，大概知道程序是怎么回事，就可以使用这种AI集中开发环境去把这个最后一公里补上。我就可以把Codes里的很多AI agent运用到我们的生活当中去。这个其实才是字节跳动的巨大野心，他们要继续推动豆包、豆包的大模型、豆包自己的应用以及Codes，他们的AI IDE平台向前走。

如果他们可以通过Trae这样的AI集成开发环境，让所有用户把这个最后一公里弥补上，Codes就可以在所有的AI agent平台竞赛中胜出了。大家要注意，字节跳动虽然豆包的大模型现在不是那么被人看好，在各种比赛和使用体验上，豆包的大模型还是稍微差一些的。但是，Codes现在在各种AI agent的竞赛里面已经是比较名列前茅了。

豆包的APP聊天应用在国内绝对是异军突起，遥遥领先的一个位置。另外，还要注意一点，全世界买CPU最多的公司，除了微软、梅塔、XAI之外，就是字节跳动了。他手里有大量的显卡，字节在AI这一块的野心一直都是非常大的。那么，他们推出的这个Trae应该也是为了补全他们野心中的一个缺口。如果这个缺口补上去了，能够一直免费下去，后边就没有cursor和Windsurf什么事情了，可能未来就只能往这个方向走了。而且，就算是GPT也是要付钱的。

微软给的 GitHub Copilot 也是要一个月 10 美金，要付钱的。再怎么着，你也没有这个纯免费的香。在这一块，字节跳动应该有可能在未来 AI 战争中拔得头筹。

再往后呢，我们去做一个 Demo，让大家看一看这个东西到底能干什么。下面呢，我们来做一下演示。第一件事呢，是要去下载网址，就是这里 Trae.AI。如果你是 MacOS 电脑，就可以去下载了。下面我们去看一下 Trae 到底长什么样子。

大家注意，这里是有一个聊天，有一个 build 构建。build 现在还是 Beta，也就是说如果 build 出什么问题了，别怪我。正常的聊天的话，就跟我们使用普通的这种 AI 编程工具是一样的。你跟他聊天，说我有这样的问题，有那样的问题，他会一点一点的帮你去调整。但如果使用 build 就全自动了。

上面还给你两个案例，一个是生成贪吃蛇游戏，一个是生成 to do list 的应用。大家看到那种 9 岁小女孩快速完成一个应用的这种事情呢，基本上都是点击，他们这种案例是可以出来的。你稍微改一点，他就出不来了。

所以今天呢，咱们稍微难为他一下。咱们先去打开一个文件夹，创建个新的吧。咱们找个他不太熟悉的东西去玩一下。现在给大家演示呢，很多人都是玩什么 note GS 或者是这种 next GS，使用这样的这种纯前端的项目给大家去做演示。今天呢，咱们去稍微的给大家演示一个它没那么熟的跨端应用。

Flutter 应用就是可以在 MacOS、Windows、iOS 和安卓上，以及 Web 上运行的一个应用。不这么复杂，今天我们就只展示这个 MacOS 和 Web 的应用吧。第一件事先整给他张图片，是一张咖啡手绘风格的一个博客的图片，这个图片是 Midjourney 画的。

好，现在我来写提示词了，请按照设计稿，在当前目录做一个 Flutter 应用，可以在 Web 和 MacOS 平台上使用。回车，干活去了。上来大家看到吗？

叫AI思考中。首先告诉我们，我会帮你创造一个Flutter的博客应用。从设计稿来看，我采用了温暖的咖啡色调作为主色调，创建一个优雅的博客界面。然后说说我要执行这句话了，你要点执行点运行。你看，这边开始干活了。这呢也告诉你说，我已经创建好了这些基础的文件。

然后他后边又思考中了，说我要再去修改文件了，说我要去修改mean.Dart和mean.dot文件，然后要去改下边这个文件。首先现在先把这个文件先拿出来读了读，读完了以后进去改去了。这边还在转呢，就是我们要耐心等着他慢慢转去。转完了以后他会告诉我说，我要加点什么减点什么。说我现在要改这文件了，你说我们全部接受，就给你都写进去了。他实际上改什么？改颜色去了。他要按照这个咖啡师的这个方式去改颜色。说做完这个，我们就可以执行一下了。

那执行吧，他要再思考一下。这执行起来了，这个颜色有了，但是呢，你看里头所有图都没了。刚才我们也讲了，他缺一些什么呢？缺这个切图的功能。如果你没有切图的功能的话，这个出来就会变成这样。好，你看他上面写了说，请检查一下Flutter Web应用是否已经成功运行了，以便我们可以预览博客的界面。

看，已经成功完成了Flutter博客应用的基本实现，创建了支持Web和Mac OS平台的Flutter项目，实现了主页面的布局，包含了博客列表展示，设计了温暖的棕色调主题。因为我给了这张咖啡的相关的图片嘛，待会我们来看一下这图片长什么样。然后呢，添加了搜索和这个新建博客的入口按钮，实现了响应式的卡片博客布局。每个博客卡片包含了标题、预览内容和发布时间，成功启动了Web版本的预览和测试。

他做了这样的一个东西出来，让我们来看看这东西长什么样。你们应该还没有看到运行的一个结果，这个东西长成这样了。告诉我们说，我这是有博客的主题，博客的预览的信息，一个发布的时间，做了这样的一个东西，还有一个添加文章的一个按钮。

但是，他后边并没有去实现这个按钮。搞定了，那你说这种东西我要他干嘛使呢？那么丑陋，对吧？来吧，咱们干一个有趣的事情吧。我们来加一个调AI agent的API吧。来，先把这个应用的停止共享，关掉，重新共享脐橙开发环境。在这里添加一个页面，可以和AI agent聊天，要聊天界面。AI agent上哪去询问呢？我们用Defi吧。这是一个什么样的Defi功能呢？就是每次我给他一句话，他就给我写一个Midjourney的提示词出来。它实际上是用的DeepSeek V3的大模型来实现的相关功能。下一步怎么办呢？来，发布访问API。我们要使用它的API，我就把这些东西贴到Trae里面了。现在就不给大家看那边了，因为这个切来切去的太麻烦。

再往下一件事呢，是需要key。我怎么调用这个API？来，我们也告诉他API。好，看一下，我现在写了一个很长的提示词，说我要添加一个页面，可以和AI agent聊天，要聊天的界面。API的输入格式是这样的，这个是刚才我们从Defi里面去抄的，输出格式长这样，具体就不跟大家仔细看了。API key是这样，然后再写一个将输入改成阻断模式。好，回车，他干活去了。跟大家讲这个，什么叫阻断模式？就是我们经常看到，甭管是ChatGPT或者其他AI agent聊天的时候，那个字是一个一个蹦出来的，它叫流模式。如果是说我打完回车之后，一次性把所有的结果都出来，叫阻断模式。我们就不去处理流模式，稍微麻烦一点点。

好了，首先呢，他说我们要去增加一个按钮，接受。有了这个按钮以后，点击这个按钮就可以到新的页面里去了。他现在去创建新的，叫做chat page，那就是一个聊天的页面了。大家看嘛，这儿还有错呢，这个地方是有错的。为什么呢？因为那个chat page还没有创建出来，这块呢要稍微的等它一小会儿，全部接受，等于又给你做了一个200多页的文件出来。

这里也还有一些错误。这个错误是什么呢？AI修复一下。我估计应该是没有引用对这个东西。接受，应该在这个里边添加这个。这就属于比较笨了，所以大家看到了吗？这东西还没有那么聪明，就是需要改一些其他文件的时候，有时候没改对。所谓这个pop space.YAML，这个文件是干嘛使的呢？看他哈，还是没有自己把它加进去哈，那我们来手动添加吧，手动添加，添到这里吧。

Dio，这就是我们需要哪些库，就是干这个的。这还有个错误，AI修复。我现在就把自己当成完全不会写程序的人选，当然会稍微会一点点。如果完全不会的话，你们会看到说这个还是有一点难度的。修复接受，这是什么错误？缺了一个引用，就是我们做了一个新的文件，他忘了引用了。那么这块你说一点都不会咋弄，还是会有一点难度的。

OK，这个程序我们就可以去跑了。给大家看一下它运行起来以后的结果。这一次呢，我们并没有用Web的方式启动，它现在是一个Mac OS上的APP的一个应用。看，这里这个debug后面有一个按钮，这个就进入到我们的聊天的界面里来了。抱歉，发生了一些错误，请稍后重试。我们要来看一下发生了一些什么样的错误，经常还是会有错误的嘛。

还有呢，这个debug很丑陋，我们要看看怎么把它消掉。让我们回到开发环境里面去。首先我们要求删除主界面上debug的标签，还要思考一下，他想清楚了，要加哪句话。然后呢，说我现在要去修改程序了，全部接受，搞定。然后呢，我们再告诉他说AI聊天的时候报错误了，但是没有看到错误信息，将错误信息放在页面底部显示展示。他只告诉我们一个有错，这事你让我怎么去改这个东西嘛。

其实我们还可以去debug，这个事是可以的，但是我们用一些更简单的方式来去处理它。他要在这个文件里边去调整，全部接受，执行。首先看我们这里刚才有一个debug的，这个标签就没了，刚才我们做的第一项修改。然后进来，这个是什么意思呢？

实际上是他拒绝了为我们去连接。这个也是一个很常见的错误。什么意思呢？就是我们这是一个Mac OS应用。在做这个应用的时候，需要向本地的操作系统申请权限。我们没有申请去联网这个权限，所以他就给我们拒绝了。

我们先用一些简单的方式来测试吧。我们先不让他通过MacOS的方式来启动，这个需要去修改很多东西。当然，你具体也可以在项目里边去修改。你就是直接要求说：“我这现在缺一个权限，请给我加上。”这个事是可以的。

下面，我们用这个Chrome的方式来去执行Web的方式，它就没有这种问题了，它就可以直接去跑了。好，让我们开了一个页面，展示咖啡。好，你看，它给我们写好了提示词回来了：“午后，阳光洒在咖啡桌上，桌上有咖啡、糕点和一本书。”我们已经成功地自己写了一个程序，然后自己跑到我们的defi的服务器上去调用了。这个程序是大家眼巴瞅着我写的吧？一个舒适的咖啡桌，温暖的下午的阳光，有一杯咖啡，一个糕点，打开的书，阳光的角度，直接给你去写去了。就拿它去画MidJourney，不是效果很好吗？就可以得到我们想要的东西了。

但是你说，我们现在还想再看一眼，在Mac OS上怎么把刚才咱们这bug解决掉？好吧，咱们稍微再花一点点的时间来去解决这个问题。首先，我们要在Mac OS上去执行，然后告诉他说：“现在操作系统禁止我的MacOS应用访问HTTPS的网址，请帮我打开权限并刷新执行环境。”回车他就去干活去了，又开始AI思考中。呀，好喜欢这几个字。他告诉我会帮你配置MacOS应用的这个网络访问权限，需要在这个里面添加权限声明。他告诉你这个文件是在什么什么地方， 说我们需要在这个文件里头去配置。那么接受再release一个东西出去，再接受执行。它要Flutter clean，如果不clean的话，他是有问题的。Flutter clean完了以后，怎么给了我一堆错误？执行，他去执行去了，看看这次对不对。

执行起来了。好，我们的MacOS应用在这里呢。点咖啡，看着有点像哦。出来了！我们在AI的帮助下，又把这个错误修复掉了。

但是你们有没有发现，如果你没有任何的编程经验的话，出了错误你是不知道该怎么办呢？但是像我这种稍微有一点点编程经验的业余程序员，就可以拿这种程序去进行调整了。而且这个程序，因为我是用Flutter写的嘛，我可以在Mac OS上运行，也可以在iOS和安卓上运行。以后我就可以把自己的一些AI agent，包括本地知识库，建立在网站上去。然后呢，自己写一个程序，在手机上就可以随时调用了。

这个就可以去展示什么叫“最后一公里”。否则的话，甭管是Defi也好，还是直接跳动自己做的Codes也好，都没有那么方便，最后一公里没有那么完善。现在所做的这些AI IDE或者AI集成工具，实际上就是帮助大家去补齐最后一公里的。

今天讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见！

Grok 2出来了，老板马斯克就是拿来开涮。马斯克各种梗图突然开始满天飞了，这是什么东西呢？就是XAI做的Grok大模型的第二版，Grok 2发布了，包括特朗普跟贺锦利的各种梗图也在飞了。其中有一张是特朗普去抚摸贺锦利怀孕的肚子呀。但其实玩的呢，并不是Grok 2，而是什么叫Flux 1。

首先分析下时间点，为什么在这个时间要去出Grok 2呢？第一个，3月份我开始测试了，Grok 2已经开始测试了，测试到8月份呢，也差不多开始出了。而且3月份，Grok一开源了，然而开源之后就再也没有更新过任何的代码，也没有去回答过任何的issues或者是Pull request，这个都再也没有动过，完全死水一潭。马斯克的开源就是这么开的，我开了，用不用是你的事，我反正不理你，我也不会再更新任何代码。

包括推特，原来开源的推荐算法，包括Grok 1都是这样的，开了就挂在这了，爱使不使。而且它开出来以后，你自己到底能不能部署得上去，能不能把他们这个用起来去测试，他就完全不管了。你提任何问题，他也不理你啊，这就是马斯克开源。

现在是AIGC的集中爆发，谷歌、苹果、美塔、OpenAI、Anthropic都不消停，都在疯狂的你方唱罢我登场。我发一个东西，互相在这别苗头。马斯克别地发出点声音来，特别是在他撤销了对OpenAI的诉讼之后，最近又重启了对OpenAI的诉讼重新起诉他。

现在分析为什么马斯克会在撤诉之后再重启。因为他每一次诉讼，过一段时间以后，法院会去判定说你这个案子是不是要撤诉，而如果发现你的证据不足，就不要浪费纳税人的钱，我就给你撤诉了。

所以，上一次呢，马斯克是在法官宣布可以撤诉之前的一天，自己跑去撤诉的，算是他主动撤诉。等过了这么几个月以后，说来咱们再诉讼。要知道，这种诉讼挂在身上的时候，你要再去做各种融资，是非常麻烦的，因为你身上挂的有诉讼，而且是跟马斯克打官司，官司还没打完，还在那挂着。在这个时候做融资，都很讨厌。

所以，他还在不停地折腾 OpenAI 的算力中心，10万张 H100 的这个算力中心，7月22号正式上线。3.5万张 H100 的特斯拉算力中心是去年上线的，年底计划再来9万张 H100。就是本来这些 H100 应该是属于特斯拉算力中心的，被他挪给了 XAI 的算力中心。XAI 那批订货的 H100 今年的9月份到货，所以特斯拉的算力中心是晚一些，可以继续使用这些 X100 和 P100。

而且呢，XAI 的估值是所有 AI GC 公司里的老二，最贵的是 OpenAI，860 亿美金，第二贵的就是 XAI，240 亿美金。你这么贵的公司，前面人家都说了这么多声音来了，在这样的一个月份里不发出点声来，有点过不去。所以，马斯克也就没有办法，只能在这个时候把 Grok 2 拿出来了。

Grok 2 到底算不算开源呢？哼，不能算，因为 Grok 1 是开源的，虽然开源了，也是个假开源，没什么人用。而现在给出的数据是 Grok 1 有 13,140 亿参数，使用谷歌 Jax 和 Dax 的架构进行训练，MOE 就是多模型的这种专家结构进行搭建的。这是 Grok 1。Grok 2 到底是什么样的模型，谁也不知道，他也没说，说这东西就来了，也没有任何问答出来。这就是马斯克现在拿出来的东西。当时 Grok 1 出来的时候，我都感觉 Grok 这个模型是准备放弃了，不玩了。

结果，马斯克现在发了2，而且据说还在训练Grok 3，都在开干。但是Grok 2现在还不知道到底是不是开源。理论上说，未来不定什么时候他就开了，而马斯克都是比较随性，可能会突然开源，夸嚓把代码往那一扔就不动了，你爱使不使。能用不起来他就不管了。

现在GitHub上，XAI组织架构下只有一个开源项目，就是Grok 1。现在马斯克也好，大家都在喊一个什么事，说这是你们可以用到的最好的AI，而且最便宜。为什么呢？你只需要花8美元订阅，就可以用起来了。因为ChatGPT是需要20美元订阅的，AnswerOpen Cloud、谷歌的Gemini、微软的Copilot都是20美元一个月，只有XAI说我们家的Grok 8美元一个月，他比别人便宜。

Grok订阅的最大优势就是便宜，而且是可以实时地获得推特内容进行回复。我现在有很多事情需要去查询的时候，我都是去问Grok的，在Grok 2出来之前就开始这么干了。为什么呢？就知道别人在说什么，特别是有很多发布会，比如明开发布会。你今儿问说发布会要说什么呀，Grok预测的极准确吧，因为有一堆人在下头做预测。他给你搜索完了，总结归纳一下，啪，把东西拿出来一看，第二天就发这些东西，这个还是非常棒的。

风格很独特，风趣幽默，内容有更好的传播性。你用Google生成的内容，再去转发，再去到Twitter里面去流传，他会更加容易被人点赞。其实我们玩Twitter、玩YouTube、玩Facebook，这所有的这些社交媒体，我们要的就是互动。说我发完了以后没有人理我，这是一个很无聊的事情，一定要有人理你。那么API更简单，适合快速集成。

这个呢是Grok自己给出的答案。但是我找了半天，并没有找到Grok API的使用方法，可能还没有放出来。数据处理的政策更加开放透明，而不像是很多其他的公司，他们有很多隐私侵犯的问题。原因其实也很简单，Grok训练就是用我们推特数据训练。我们使用推特，就默认同意把数据交给Grok去训练，他也不到外边再去拿别的数据了。而且你发推特的目的就是为了让人看。既然已经被人看了，Grok再给我训练一下，也就这样。所以他的数据政策相对来说比较简单。

而且呢，它后边还写说Grok有非常小的、但是很活跃的社区支持的文档更加集中。这个意思特别逗，什么意思呢？就是Grok的功能很少，文档也很少，基本上没有文档，也不需要文档，直接上去使就完了。但是呢，用他的话讲起来，就是这个很小的社区很活跃，知识文档很集中。就是一个话，你看他怎么说，但这个话是Grok自己说的。

Grok还有一个很大的优点，就是回答问题的时候更加百无禁忌。马斯克希望有一个偏右的AI，因为现在绝大部分的AI大模型都是偏左的。那么稍微偏右一点，这个还是可以稍微中和一下。如果所有AI大模型都偏左的话，也是非常让人困扰的事情。这个8美元以后，还有Twitter Premium的一大堆的功能，比如减少广告、增加曝光，这些功能都是送给你的。

所以现在我们能够花最少的钱，使用到的GPT-4级别的大模型，就是Grok了。当然还可以画画了，也是相对比较百无禁忌的画法。Grok到底有什么不一样呢？现在大家其实都接近GPT-4了。Grok 2 mini是在RAG的情况下去使用，所以其实看不太出来差异。

我们现在去Twitter上使用，就是你一个月交了8美金以后，也只能使用Google 2的Mini版，而且是Google 2 Mini的Beta版。Grok 2的这个全量版本到底怎么放出来，什么时候放，现在我们还不确定。从XAI公布的数据来看，已经接近或者是部分超越了GPT-4O了，不过它是跟GPT-4O 5月份的版本相比，现在GPT-4O在外边是有8月7号的版本。那个版本现在还是比不过的，GPT-4O的版本也是在不断更新迭代的。

在使用上，对于问题的理解，比起Bing和Co-pilot，包括国内的豆包，还是有一些差距。我测试了一下，比如说我问了一个问题，这个问题是什么呢？是做了Flux 1的公司，现在拿了哪些投资，估值多少。等于我把这个原问题扔进去，在Grok 2里进去以后，它说我没有找到一个叫Flux 1的公司，也没有找到相关的投融资数据。数据是这样的，而其他几个呢，都很好地理解到了Flux 1是Stability公司的核心人员离职创立的，现在的公司名字不叫Flux 1，而是叫做Black Forest Labs（黑森林实验室），拿了A16Z领投的3200万美金的种子轮投资，而且是没有估值，估值没有公布出来。其他的投资人也有一些罗列，除了A16Z之外，其他都是哪些人投资的。

在这一点上，Grok 2还是要稍微的弱一些。那么现在的Grok 2能干什么呢？第一个就是幽默，他回答你的问题经常是比较幽默的，比如说有人问他说：“你给我画一个蒙娜丽莎行吧。”我说行，但是这个蒙娜丽莎我画出来是歪嘴的行吗？他都是这样来幽默的。最有用的是基于推特内容的检索，就是你问任何问题，他都说我检查了一下推特。

现在大家都在讨论这个问题。那么现在的风向是向哪个方向偏移的？这个是最好用的，可以进行简单问题的回答。像刚才我去问的，Flux 1的这个公司融了多少钱，估值多少，他就没有办法去正确理解和回答了。

而最后的一个，也就是Grok 2最出圈的是什么？就是画画。大家现在都在拼命地画画，靠图出圈。Flux 1的这个模型是可以随意调用的，但是还是有一定频度限制。8美元的用户应该是每多少个小时吧，可以花二三十张。还有一种是16美元的用户，就是Twitter。有一个更贵的叫Premier加的一种用户，他们是完全没有广告，而且可以画更多的图，对于图片基本上是不设限的。

咱们从几个方面来讲这个图片受限的问题。第一个叫引用风格。我说我要宫崎骏风格的动画，或者是迪士尼风格的绘画。OpenAI的DALL·E 3，对不起啊，这个已经违反了我的政策，不跟你玩了。Midjourney和Flux 1不理你，照样出一点问题没有。

如果你使用名人，这个特别有意思。比如你使用马斯克，使他的名字作为主体句话，DALL·E 3直接拒绝工作，说对不起，我不能去用名人给你画画。用Midjourney画了，而且效果极好。用Flux 1去画也能画得不太像。当然，咱们在推特上看到很多非常像的马斯克的绘画，那是怎么弄的？多从事几次，可能就能得到一个比较好的结果。

那你说我去画一个卡马拉·哈里斯，行不行？DALL·E 3直接拒绝了，说对不起，我不能画。Midjourney也拒绝了，说对不起，我也不能画。说现在是大选期间，所有的总统候选人我都是不画的。Grok 2的模型，也就是Flux 1，它就画了，没有任何问题。画完了以后还提醒说……

选举期间，所有跟选举相关的信息，请到官网上去查询。我就是个画画的，你别问我啊，不要说我这给你造谣了啊。我给你告诉官网在什么地方。那你说这个川普给不给我画？我说给我画一个川普举枪射击的图，还有暴力，还有鸣人。达里3拒绝了，Midjourney也拒绝了，Grok 2二话不说，给你画了一个川普举着枪在那打枪的图画。但是呢，后边也是提醒说，请到VOTE.GOV官方网站去看选举信息。

所有这种名人的Grok 2都是百无禁忌，想画啥画啥。色情内容、比基尼可以画，再衣服变少他就不干活了。这就是现在的Grok 2的这种百无禁忌的绘画。当你问Grok 2说，你画画有这个禁忌没有啊？你不能这么画啊。Grok 2自己的回答是什么？那我限制什么呢？

第一，生成的图片不应该包含过多的暴力与血腥内容，但你看川普开枪的得给你放。第二，色情与露骨内容，任何形式的色情或露骨内容都是禁止的。仇恨和歧视内容，不生成包含仇恨言论、歧视性内容的图片。版权和知识产权，复制版权内容，生成图片不应该直接复制或模仿现有版权保护的作品。名人肖像，对于知名人物的肖像需要谨慎处理，避免直接复制或者使用其肖像权。

反正我在Grok 2里头画的贺锦丽、画的川普、画的马斯克，都是能看出人的，没有任何问题。所以这个就形同虚设。第三，技术限制，分辨率和细节，生成的图片可能在分辨率和细节上有所限制，具体取决于生成模型的性能。然后复杂度，过度复杂的场景或细节可能无法准确生成。他说给我生成1万个小人就别想了。然后隐私和个人信息，个人身份信息不应生成包含个人身份信息，如身份证号、地址等的图片。文化和社会敏感性。

文化敏感性，就是避免生成可能被视为对特定文化或宗教不敬的图片。政策与当地法律生成的图片必须符合当地法律法规，特别是在涉及到版权、隐私、儿童保护等方面。生成频率可能存在每日或每月生成次数限制，以防止过度使用。我估计像我这种交8美元的，每天应该可以生成20-30张。

内容审查自动审查生成的图片，可能需要通过日常自动或人工审查，以确保符合上述限制。这就是现在GROK 2对自己进行图片审核的一个解答。虽然我觉得他做得不好，特别是名人肖像又搞得非常棒，完全都已经拿出来了。甚至我去尝试了一下，我说让疯狂马里奥穿上星球大战里边的风暴兵的制服去追赶米老鼠和机器猫，所有的一种IP人物都给你画在上面。他反正是百无禁忌，看看地表最强保护部到底要干嘛。

马斯克呢，肯定是被玩坏了，各种马斯克的梗图在X上满天飞，包括马斯克跟扎克伯格两个人在对打，打擂台。马斯克把自己吃成了个大胖子，这些都在上面有。各种名人、各种IP、各种风格也是满天飞。刚才我们讲这个疯狂马里奥身着星球大战暴风兵制服，正在追逐米老鼠和机器猫，这一条达利直接拒绝了。Midjourney和Grok 2画的都还是不错的，地表最强法务部一般指的是任天堂和迪士尼，他们就该努力折腾了。

那么AI生图的版权问题，包括这种叫侵犯商标权和侵犯特定的注册商业形象的这种群，可能应该在未来一段时间就会去诉讼了。否则没法整，因为大多数人其实还是关起门来用。一旦把这个图拿出来以后，谁说这个到底是生成的还是自己改的，你是说不清楚的。但是在这种YouTube里头，大家是在Twitter上用，在这样的情况下。

你把它生成的很像米老鼠，一眼就看出来这是米老鼠，那是奥利奥，这个肯定是会被告的。马斯克算是真正的找到了X和XAI正确的打开方式。大模型好不好用其实并不重要，大模型该做的事情，XAI基本上都没做，什么意思？比如API，XAI现在就没开，TOKEN计费也没有，微调什么，怎么去嵌入多模态理解，这些东西实际上都没有多模态理解。据说Grok 2上是有这个功能，但是现在还没有办法去调用，因为现在我们使用的Twitter上的Grok的这个接口，是没有上传图片的这个按钮，所以你并没有办法去让他说这个图片在讲什么。开源现在AI其实做得并不好，各种第三方插件和系统的适配与集成，现在他也没干。真正的大模型公司，其实每一次推出新的大模型以后，就要很努力地来去做这些事情，这些事XAI都没干，那他干了一个什么呢？Grok 2其实是一个很好的基于X的应用，他给了你一个可以在X上真正用起来的东西。它可以很好地利用x.com的数据，回答各种各样的问题，他回答其实还算靠谱。现在只有Grok可以调用，其他人你都是调用不了Twitter的数据的，因为非常的贵。刚才我们在上一个故事里边讲到的Wordware就是因为实在太贵了，玩不起了。你去调用Twitter数据是非常麻烦的，生成的内容特别是图片，极大地提升了x.com的价值，因为他现在这些图片大量地在推特里边去流传。为什么这个活跃度？如果我们看到了一个马斯克跟这个川普两个人在这打情骂俏的图片，那用户的活跃度就会直线上升，大家都会去点一下，都会去转发一下，都会去点个赞，评论两句，这个带来的是什么？带来的是更多的广告展示机会。

更多的广告收益，所以这个东西对推的是非常有利的。而且前面我们讲了8美元一个月，也是所有的这些AI应用里边最便宜的一个。那大家就定呗，订阅用户上升，也会直接提升整个的会员收入。而且我告诉你，你一旦订阅了XAI 8美元一个月的这个套餐，大家会变成话痨了，会七差咔嚓上去说的，要不然那8美元不亏了吗？

我现在每个月大概能挣回4-5美元来，但是我这8美元还没有一起挣回来。最终，Grok2对于X来说，算是一个肥水不流外人田。我自己的内容发到推特上去，让推特能够产生更好的互动，能够挣到广告费，这就是他们现在在干的事情。

对于马斯克来说，推特440亿美金把它买下来，现在再值多少钱已经不好说了，但是外边还有一个230亿美金的XAI。所以Twitter买下来的过程中，如果把XAI的这个价值算上去，其实应该并不亏。这一段时间，未来不排除说再把这两个项目捆绑在一起去上市，或者说重新把其中的一个扔上市，再把这个钱再挣回来。

而这个才是马斯克再去推Grok的初衷。他不会去说我要跟OpenAI竞争，或者跟Anthropic、谷歌Gemini去跟他们竞争。我就在这一亩三分地上把Twitter伺候好就完事了。希望国内的，比如像微信、抖音就字节跳动，他们也可以以这个为核心，真正的做一些与自己家的社交类产品结合更紧密的大模型应用出来，而不是说一个一个的都惦记出来，说我去做一个对第三方开放友好的大模型。我希望靠大模型成为新时代的平台，不要走那条路。

所以我觉得，马斯克的AI算是给我们打了一个很好的样本，这就是我们今天讲的第二个故事。

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，我们来讲一讲AIGC如何改变我的工作与生活。之所以录这个视频，是因为我应邀参加了一个访谈，题目就是“生成式AI如何改变我的生活与工作”。

啊，我是从什么时候开始接触到AIGC的呢？或者叫生成式AI的呢？应该说，第一个产品是Github Copilot，啊，一个自动生成代码的产品。第二个产品呢，是Midjourney，啊，一个可以画图的产品。这应该是在2022年，5月6月左右的时间。大家注意啊，那个时候，ChatGPT 还没有爆火。应该是在2022年11月左右，啊，GPT 3.5突然爆火，大家才知道，说有AIGC这样的一个东西出来。在这个之前的话，一般管这个叫做生成式AI。当时呢，我还录了节目啊，有节目为证。Github Copilot如何震惊到我了。我们觉得，有了这样的一种生成式AI以后，程序员的工作与生活会变得多么不一样。Midjourney刚刚发布的时候，当时Midjourney应该还是啊3.0的版本，还没有到4.0版本。现在我们使用的是Mijourney的6.0版本了。当时我们已经可以画出很多很有趣的图画出来。我记得啊，Midjourney最早改变我生活的是什么呢？就是我生成了一个自己的迪斯尼风格的3D头像，把这个头像发布到了推特上去。呃，我正常一个推特的阅读量，应该是几百条，因为当时的推特的关注数还比较少。这一条推特发出去以后，阅读量突然飙升，我收获了成千上万的点赞和评论，这让我意识到生成式AI的影响力，以及它如何迅速地融入并改变了我们的生活和工作方式。

我的这一条推特的阅读量，应该可以达到几十万，甚至还要更高一些。到不到百万，这也算是改变我生活的一个案例吧。原来，一个不会画画的人，一个只能在推特上用他匮乏的言辞去表达自我思想的人，可以通过一幅画得到这么多的流量，得到这么多的关注啊。这深深震撼到了我。再到2022年的11月份啊，DALL·E横空出世，AIGC这个名头就算彻底火了。对于我来说，流量才是AIGC天生的组合。你说我用AIGC生成了内容，这些内容我拿它去做了科学研究，拿它去做了各种各样的伟大的事情，其实意义没有那么大啊。对于我来说，AIGC可以获得流量，可以被更多的人关注，可以被推荐算法所推荐，这才是AIGC真正有价值的地方。AIGC极大地降低了内容创作成本，提升了生产质量，提升了生产效率。当有了更多内容之后，下一件事呢，就是要争夺更多的用户时长。在DALL·E刚刚发布的时候，我就已经预见到了这一点。我们的用户量没有上升，我们的用户使用时长没有上升，那么当内容不值钱了以后，人和流量就会变得越来越贵。经过了两年啊，我觉得我当时的猜测和预言吧，逐渐在被证实。我们讲一个小故事啊，以前经常有很多饭馆和包括一些酒店，会去做抽奖啊。怎么做呢？就是往一个盒子里头，不透明的盒子往里去扔名片。等这个饭馆的老板或者酒店的老板，从这个盒子里头摸出某一张名片的时候，你就可以免单啊，或者是得到一些住房券。怎么能够提高中奖的概率呢？

大家有没有思考过这个问题？方法很简单啊。多放几张——你想啊，一大家都在往这个盒子里头放名片。如果你只放一张的话，比如说这盒子里有啊，100张名片，你中奖的几率就是1%。当我放两张的话，就是2%啊。当我一次把一整盒名片，一整盒应该是100张名片，把都扔进去，那我不肯定中奖吗？

AIGC来了以后，我们可以往盒子里多放一些名片了啊。你中奖的机会就会上升。而且呢，AICC给我们赋能，让我们拥有了一些原来没有的能力。一个不会画画儿的人，现在可以去画画儿了。而画儿对于用户的点击，对于情绪的感染，绝对是比文字高非常多的。所以，AIGC呢，可以让我们创造更大量的内容，在推荐算法，在流量的洪流里边去获得更多的流量，获得更多的关注，也就是说，获得更多的金钱。这是AIGC对于我来说最大的改进啊。

让我来还原一下，一个日更科技、创投、互联网、流量方向的博主，每天是怎么工作的啊。然后我们再去看，说AIGC到底怎么改变这个工作。我每天的工作是从阅读和选题开始。我先要看看今天有什么新闻，然后选一些题目来进行个人的演绎。对于我们来说呢，讲的永远是叫大众话题的小众观点，对吧。你说我如果讲一个很小众的话题，没人听。如果我也讲一个很大众的观点啊，大家都这么讲，我也这么讲，也没有人听，而且讲的也没意思。那么一定是大众话题的小众观点。所以第一件事呢，我们先要去筛选话题啊。那你说，你不能自己去讲一些独特的东西吗？人生短短几十年。

你要是讲自己的人生经历，估计一个礼拜就讲完了。啊，所以每天第一件事是阅读和选题；第二件事是撰稿。撰稿的话，就是具体要讲什么，还是要去写一个简单的稿件呢？对于我来说，写的是提纲，对于我，逐字稿是不适用的啊，因为阅读起来有一些障碍。然后呢，是录制，就是真正拿设备也好，拿手机也好，把整个的稿件讲出来。再下一步呢，是剪辑——你录完了以后，肯定还是有一些不是那么满意的地方，要把它剪掉。再下一步呢，是进行点击率和SEO优化。什么意思？呃，就是YouTube也好啊，TikTok也好，任何这种视频平台，想去推荐我们的内容，或者想去理解我们到底在说什么，其实是有难度的。那在这种情况下，我们就需要给他一些信息，说我们今天到底想什么，通过标题，通过简介，通过分段信息，通过标签，把这些东西呢，告诉YouTube也好，告诉TikTok也好，告诉这一些推荐算法啊，推荐引擎，然后呢，他们才可以啊，根据我们提供的这些信息，去将我们的内容，推荐给他们认为应该看的人。这一块呢，是有很多需要优化的地方，包括用户看完了以后，如何提高点击率，比如说，YouTube把我的视频给一些用户看了，然后看的过程是展示在这个页面上，用户到底点不点，这是我要关心的事情。用户点击率上升了，那么YouTube认为说，哎，这是一条很好的视频啊，我应该推荐给更多的人看。如果用户去搜索了，那我怎么能够让这些搜索关键词，命中我的视频，而且在最后。

YouTube给出的视频搜索结果里头，排的性可能是靠前一些。而这也是我们需要去思考的问题。这个是我们录完剪辑完视频以后，要去干的事情。做完这个事情以后，我们就可以把视频发布到平台上去。然后呢，进行数据回收。啊，什么叫数据回收？就是到底有多少人看了呀，点击率怎么样啊，评论都是什么样的，有多少人点赞了呀。然后呢，再进行新内容的调整。我下次怎么吸取经验教训，把它做的更好一点。总之呢，要形成一个闭环。当我总结了一定经验教训以后啊，我再去选题的时候，我看选一些什么样的题目。这是一个完整闭环啊。

那么，从一个Youtuber的角度上来看，让我们来看看AIGC到底是如何来提高我的效率的。先说错误的选项啊，首先，要告诉大家啊，他到底什么不能干。因为AIGC现在有很多课程，很多人上来去告诉你啊，这个东西无所不能，你什么都不用干，就可以躺在这挣钱了啊。首先，要告诉你他不能做什么。第一个，要放弃AIGC肯定是不可取的。你说别人都用，我不用这事肯定不行。为什么呢？逆水行舟，不进则退。AIGC是提高我们创作效率的。你创作一条，我可以创作10条。就像我们在一个名片箱子里头，去抽奖的过程中一样，这个箱子里头有你一张名片，有我10张名片啊。那么，抽出来我的名字的几率，一定是更大的啊。所以，一定不能放弃。第二个呢，叫不劳而获，也是错误的。任何人告诉你说哎，你使了AICC以后，你就可以自动起稿，就可以自动生成稿件。请注意，这里应该是AIGC，不是AICC。

在当今的数字时代，确实存在一些关于数字人或虚拟人物能够自动创造收益的神话，你或许会听到这样的话：“拥有一个数字人，你就可以躺着挣钱，无需任何努力。”然而，对于这些言论，你需要保持警惕，因为它们往往出自那些意图收取智商税、推销课程的骗子之口。切勿轻信这些承诺，它们通常都是虚假的。

在构建个人品牌或内容创作的过程中，我有一套完整的闭环策略，特别是在作为Youtuber的旅程中，我巧妙地结合了人工智能生成内容（AIGC）的应用。这一切的起点是阅读和选题。为了提升阅读效率，我自建了一个RAG系统，亦即个人知识库。这个系统能够存储我从网络上筛选出的大量信息，随后，我通过向知识库提问的方式，快速获取所需知识，极大地提高了阅读速度。这样一来，我不必通读整篇文章，特别是针对那些为了吸引点击率和延长阅读时间而采用夸张标题的文章。这些文章往往利用夸张的标题吸引点击，一旦点击量增加，推荐算法就会给予更多曝光。同时，为了在文章中插入多次广告，一些写手会将关键信息放在文章后半部分，迫使读者阅读冗长的无关内容。面对这样的文章，阅读体验无疑是痛苦的，浪费时间且信息重复。

因此，在这个信息泛滥的时代，构建高效的信息筛选和处理系统，显得尤为重要。通过使用RAG系统和AIGC技术，我能够更高效地获取和利用信息，避免时间的浪费，专注于创造真正有价值的内容。

没有意义的内容啊，但是，我一旦把它扔到这种个人知识库里，以后我就可以通过AI搜索，直接找到相对应的重要信息出来啊。这是我用的第一个工具。第二件事呢，是撰稿——就是我还是要去写这个提纲。现在呢，我也用AI提示词做了一个专门的保健，或者说提纲优化的一个过程。在这一块呢，我觉得AI起到的作用还没有那么大，因为AI给我的结果并没有那么让我满意。经常是它出了一个稿件之后，我最后会扔掉重写啊，这个没有办法，因为我没法确定，到底是自己直接做的稿件更好一些，还是AI写的稿件更好一些。因为这种内容的结果回收周期太长，污染因素太大，所以没有办法简单地做A/B测试啊。但是，作为一个视频博主，我是要坐在这讲这个故事的，只有我自己写的稿件，我可能讲得更痛快一点。做视频博主很重要的一点，不是说有多少人看你，你自己先得把自己讲开心了。如果你讲得越讲越痛苦，越讲越难受啊，那么听的人也会感受到这一点的啊。所以在撰稿这一块，我虽然使用AI，但是并不依赖它啊，而且我觉得AI在这块还有待提高吧。录制这一部分呢，我只能说，我的各种设备都号称使用上AI了，但是具体怎么用的我也搞不清楚，就据说是有各种AI优化美颜啊。对，你们看到了我吧，这个还是有一定的AI参与。在剪辑这一块的话，AI其实是帮了大忙的。现在呢，各种的剪辑软件，都有专门的AI剪口播的这种功能啊，他会先把我们讲的内容，整个识别成文字，然后根据内容的连贯性和重要性，自动剪辑成一段流畅的视频。这个过程大大提高了我的工作效率，让我有更多的时间专注于创作本身，而不是技术细节。虽然AI在某些方面还有待提高，但在剪辑方面，它的表现确实令人满意。

然后，再将其中的重复语气词删掉，把空白时间直接自动删掉。我们还可以直接根据文字去剪辑视频。原来剪辑视频是很麻烦的，你需要看这个地方说重复了，需要找到这句开始的地方，一句结束的地方，再把它删掉。现在，已经完全不用了。现在，你只要在文字上去删删改改，就可以得到最终的视频了。但是，这一块还不是那么成熟，就是你删是没问题的。你说，我想改几个字，这事就费劲了。因为改的话，它需要重新平衡你的语音，重新生成你的口型。在这块，有一些工具在做，但是成本很高，效果也还没有那么好。我相信，可能在不久的将来，这一块也可以补上。

至于说自动配音和数字人，我尝试过，效果一般。我可以写一段话，它就自动的给我配音去了。也找了一个人在那给我稍微演绎一下。这个有，但是不喜欢。至于说自动的字幕优化、翻译和高亮这一块，这是现在剪辑软件最新的功能。原来，这些字幕会自动的给你识别出来，但是这个识别，是做的传统语音识别。传统语音识别的话，就有一个很严重的问题，就是一句话，它其实很难去判断里头每一个字具体是什么，所以它错误率很高。那你说，AI怎么这么笨。这个跟AI没关系，我们如果是人的话，去听别人单独的说某一句话或者某一个单词，你可能识别正确的几率也是不高的。但你说，我们没感觉，听人说话听不明白，那是因为什么？有上下文，以及有各种生活习惯。你把它这些东西综合在一起，进行考量的时候。

识别的准确率就会上升。所以现在，在AI识别字幕的这个板块里头，也应用上了这些知识和功能。现在的字幕识别已经相当准确了，但不是完全准确。然而，准确率已经上升很高了。而且，AI识别完字幕后，还会自动地将它认为相对重点的地方标注成比较明显的高亮，让用户看到字幕的时候知道这一块相对来说重要一些。它还可以进行自动翻译。其实，翻译对于它来说相对容易，就是它可以把我们的内容变成中英双语字幕。只是，现在这个交互的过程还有一些问题。你想让它再提高准确率，其实已经挺难的了。应该是什么呢？就是先去识别，然后呢，有一个跟用户交互的过程，让用户去进行错误修改，或者告诉它说哪一块你没听清楚的词应该如何去纠正。这样的话，可以慢慢地让AI熟悉我们的语气语调，熟悉我们各种口头禅，熟悉我们的各种发音，然后可以逐渐提高准确率，也可以进行一些特定的修订。应该在这个之后再去做翻译，否则的话，就是属于完全单纯的浪费算力了。所以，很多跟AI相关的操作，不是AI有多厉害，而是我们的交互应该如何设计的问题。这一块呢，也有待提升。

待字幕处理完了以后，我现在的整个拍摄环境还是相对比较杂乱的。所以呢，我会进行AI抠像。这也算是多模态识别吧，把人抠出来。后面呢，用me journey再去画一幅跟我们今天讲的话题相对来说比较贴近的背景，再把人放上去。哎，也算是一个AI应用。

这是关于剪辑相关的内容。再往后，点击率和SEO优化也全都是AI干的事情。封面很重要，因为用户在决定是否点进去之前，先要看封面。这个时候，Mijourney又大显神通了。我们现在能够使用到的画图软件，基本上是三个：第一个是Mijourney，第二个是Open AI的DALL·E 3，第三个是Stable Diffusion。国内使用的，诸如“同1,000问”、字节跳动，基本上都是Stable Diffusion的各个版本。

在这三个画图软件里头，Stable Diffusion的特点很明确：稳定性非常好，但是艺术性差一点。操控要稍微麻烦一些，而它的优点就是稳定性。你要求它按照统一的风格，出连续的内容的时候，它相对来说要好一点，所以更适合工业生产。DALL·E 3是Open AI的这个产品，它语言理解能力非常强。当你跟它说我要画什么的时候，它是所有这些工具里头理解能力最强的一个。但是它的艺术性要稍微差一些。但是看各取所需吧，有些人说我不需要那么精细、那么艺术的这种内容，但是我希望我讲的所有东西都给我画出来，那么在这个时候，DALL·E 3会更适合一些。

我也在用，Stability AI我用的很少。最后一个就是我常用的Mijourney。Mijourney的最大好处是什么？就是它的艺术性最强，感染力也最好。但是它的缺陷是什么呢？就是稳定性可能没有Stable Diffusion那么好，而语言理解能力可能没有DALL·E 3那么强。不过，如果你追求的是艺术性和感染力，Mijourney无疑是最佳选择。

稳定性没有那么好啊。你每次让他画的时候，他未必会出来统一风格的内容啊。第二个是什么呢？就是他对于文字的理解能力呢，也要稍微差一些啊。他毕竟不是一个语言模型，对吧？他是一个画图的。你给了他太复杂的描述了以后，他可能理解不了啊。这是它的各自优缺点啊。对于我来说呢，啊，最主要的是用me journey，用me journey画封面了以后啊，再加上一些其他的工具，做出视频的封面来。再下一步是做标题啊。标题这个东西呢，呃，我现在基本上都是让AI去声称标题。要注意啊，前半截，或者说前面十几个字是给人看，后面呢是给机器看的。它什么意思？因为人会会看到标题，然后他看到标题以后，会决定点不点进来。对吧？所以前面是给人看的。那为什么人不看后面的呢？因为我们的标题后面的部分，都变成点点点了。甭管是YouTube还是TikTok，后面都是点点点啊。TikTok你可能连标题都看不见啊，直接划过去了。YouTube是可以看到标题的。那你说我就写前面这个简短标题，不就完事了吗？啊，不要这样啊。当你去搜索的时候，比如说吧，我今天要搜索open AI这个词，你的视频里它出现了，我的视频里也出现了，那么谁排前头呢？如果我这个open AI这几个字，出现在标题里头，我这排前头。如果是出现在简介里头，也可以排的相对靠前一些。你说我标题简介里都没出啊，我只是出现在啊标签里面了。因为它是允许我们在里面去打标签的。那这个呢？

就会出现在最后，或者可能压根对这个搜索结果排序影响就会比较小。它是有权重的，所以，我们要利用人看不到的这个部分标题，尽量呢把一些搜索高频的词放上去。这样的话啊，在用户使用搜索的时候，我们可以占到一些小便宜。那么你想去啊，写出这么复杂要求的标题来，你还是让AI去干吧。甚至呢现在还有人去总结出经验，比如说这种咆哮体标题啊，我不能允许你不知道，99%的人都不知道，就属于咆哮体。包括像小红书，二极管式标题也是这样的啊，只有我知道的秘密这个事情，难道你还不知道。反正有很多这样的标题风格啊，这个也是允许我们直接写提示词，让AI来替我们生成的。这是标题啊，简介呢也是如此的啊。简介我们会呃给机器看，你说有没有人去看那个简介，有啊但是很少。绝大部分的简介是机器看的，在谷歌啊，或者在其他的这种平台上，在搜索推荐的时候，由机器来去读取这些内容，来决定把我们的内容推荐给谁。所以简介呢，我现在完全是由机器生成的啊，我的标题，我一般是机器生成完了以后，会人工去改。简介基本机器生成完了我是不改的。

再往后呢，是做分段信息。AI呢，也可以去自动的给我生成分段信息，我这个视频第从哪个时间点开始讲哪一段，从哪个时间点开始讲哪一段。这个呢是盖码史啊。如果用户点开你的视频以后啊，他不想从头看，他想从中间哪个地方开始看，他可以直接点击分段信息往后走。另外呢，所有分段信息是先加入搜索的。用户搜完了以后说。

我想搜一个什么什么内容啊，你这里的写好分段了。我的视频是从几分几秒以后讲，这一段内容，你有可能直接被搜索命中啊。搜索命中了以后，一点就进去就可以看了。然后是视频的标签啊，你可以给视频打很多很多标签啊。那么这些呢，通通都是由AI自动生成的。我呢，自己写了一个AI agent啊，写了一个很长的流程。这个流程输入什么？输入的是字幕。刚才我们讲了，我们在剪辑的时候，已经生成了字幕了。我把字幕扔给这个AI agent，它会一步一步的去完成，刚才我们讲的所有工作：生成标题，生成简介，生成标签，生成分段信息啊，生成一个完整的博客。最后我还会把所有内容，生成一个完整的博客。这些博客呢，我也会贴到一些博客网站上去啊。为什么呢？啊，有些人说我不，我不能给你字幕。你给了你字幕以后，你们就不好好看我的视频了。啊，你都用YouTube GPT啊，或者说Tube GPT，用这样的工具去看。我不开心了，你让我没有挣到广告费啊。千万别这么想，哈哈，为什么？就是，当你提供更多的内容到网上去以后，啊，真正能够看到这些内容的，其实不是人啊，而是搜索引擎的爬虫。当他爬到了以后，我们就又有被谷歌，搜索引擎去命中的机会了。比如说我写了一篇博客，把我的一个视频录完了以后，把博客贴到我自己的网站上去了，那么就有可能会被谷歌搜索命中啊。命中了以后呢，用户大概率还是会回来看视频的。永远不要跟流量过不去。我们到啊这一步了。

是后期点击与SEO优化啊，再下一步是数据回收与再优化。这一块呢，基本上目前还是人工在处理啊。未来是不是有机会改成AI处理呢？啊，那是未来的问题了，现在还搞不定啊。我每天还会去看数据啊，看评论，然后来决定未来的内容怎么做。下一步说，我们可以如何更进一步的使用AI来改进我的工作呢？前面是我现在已经做到的，未来的是，以后边是一些未来畅想。

第一个呢，内容收集和整理还可以进一步优化。那我现在的处理方式是先去阅读啊，然后录入到机器的数据库，或者本地知识库里头。以后再通过AI智能搜索，得到我所需要的信息。但是我们真正去做研究的时候，会怎么样呢？会进行延展的阅读。那么我可能会再去写一个更复杂的AI侦探流程啊。当我搜索结果之后，然后我会在搜索结果中啊，自动的，再去生成进一步需要去探索的信息啊，进一步需要去收集的数据。把这些东西拿出来以后，再进一步去搜索，再进一步啊，结合我内部的个人知识库，或者是外部搜索的一些结果，得出更复杂的或更完整的调查结果出来啊。这是可能未来要做的事情。

我的评论内容啊，应该会自动的阅读，至少要统计，这个事还是应该去做的。现在呢，并没有做啊。我现在是人工去阅读所有的评论啊，找有趣的去回复啊。以后的话，我会去啊，让AI去读所有的评论，但我不会让AI去回复的啊，因为AI回复的话，是对所有给我发评论的人不够尊重啊。但是我会让AI去统计啊，哪些评论特别有趣。

在评论区中，一些明显的风向或思潮正在流行，这是AI可以自动总结的。下一步的目标是自动总结评论中的主流观点或情感倾向。至于短视频的自动剪辑，这是一项我尚未着手的工作，但我认为这是应该去做的，也希望AI能在这方面给予我一定的帮助，或是提供剪辑建议。不过，这可能还需等待AI剪辑软件的进一步进化。我自己直接完成AI短视频剪辑，可能仍有些许难度。

AI视频生成，以及音乐和音效的智能生成，这些领域我正在尝试，但尚未找到实际应用的方法。之前我提到过，AI在内容生成、代码编写、图片生成方面，我都有所涉猎。对于AI生成视频，我试用了目前几个较为领先的产品，但使用方法仍需探索。我曾尝试将用majority画好的图交给AI视频生成软件，让它生成动图，再将这些动图作为视频背景，但用户反馈不佳，他们认为太过杂乱，甚至不如静态背景图，这样他们可以专心听我讲故事。

当前AI视频生成的可控性和艺术性尚未达到理想状态，我们还需等待其进一步进化。至于音乐生成，我尝试过几次，但生成的音乐连我自己都难以忍受，因此未敢拿出来“污染”大家的耳朵。期待未来AI音乐生成能有更合适的发展。

技术，或者更进一步说，技术的进步，有了更好的商业模式。有的时候，其实跟技术没关系。就是当大家都生成了很好的AI音乐，因为它成本降低了，决定把这些音乐无版权的开放出来，给大家用。然后再有一些筛选的机制，能够自动的筛选出来，我应该用的音乐的话，可能我以后会去用这些音乐。但你让我自己去生成音乐，短期内应该不会去做。至于更进一步的剪辑呢，比如说AI的一些，呃，阿巴塔，不是说数字人，而是什么呢？我可以跟AI的一些虚拟形象进行问答。这个，可能是未来我希望有的一些功能吧。至少现在还做不了运营数据，或者说，我视频播放数据的回收，以及优化建议呢。嗯，未来应该也还是会用AI agent，再去做一个。目前还没有开始做这个，工程量稍微大了那么一点点。这也是未来需要去思考的一个问题。还有一些什么可以用AI来做的呢？就是更多的，人与人之间沟通的润滑剂，也是很适合AI去在里边去尝试的一个方向。什么叫人与人之间沟通？比如很多的博主，我们经常会一起去录一些节目。那么在这个过程中，AI可以去给我建议说，哎，这个话题你去找谁谁谁去录，其实会更好。包括他可以帮我去看一些别人的视频。因为我现在每天自己去阅读，撰稿，录制，剪辑，上传，优化等等，这个过程的话，没有那么多的时间去看其他人在做什么。嗯，这一块的话，AI其实是可以给我一些帮助。其他人都在做什么？哪些话题更有趣？哪个话题更受欢迎？

技术的进步，尤其是AI技术的发展，正在改变商业模式和人与人之间的沟通方式。AI音乐的低成本生成和无版权开放，使得音乐的使用变得更加便捷。AI的筛选机制能够帮助用户快速找到适合的音乐。未来，AI将不仅限于音乐领域，还能实现与虚拟形象的问答互动，提供更个性化的体验。在数据分析方面，AI能够回收和分析运营数据及视频播放数据，为优化提供科学建议。此外，AI还能在人与人沟通中发挥润滑剂的作用，例如，为博主提供话题建议，分析他人视频，节省时间，提高效率。AI技术的广泛应用，正逐步改变我们的工作和生活方式。

你可以跟谁谁谁去讨论一下啊，或者两个人一起去做一些联合直播。这是AI可能能够大展身手的一个地方吧。总结一下，AIGC或者叫生成式AI呢，肯定是一场革命。在AIGC时代呢，一个人就是一支团队啊。像刚才我分享了我工作的整个过程啊，所以你们看看啊，我基本上是按照一个整个团队在工作的啊。与AI在一起呢，主要是要卷那些不用AI的人啊。有一些人说我就不使啊，那我们就卷死他，不用AI的人。最后呢，只会留下来很少的一部分精英，作为文化遗产传承下去也就可以了。给大家表演一下，就跟日本这个寿司仙人一样，你就去看一下他的表演。但你说所有日本人吃寿司，都是需要那么做吗？这个事是不行的。找到自己的定位啊，做人适合做的事情，让AI去做AI适合做的事情。这是非常重要的啊。就是在我们去使用AI的时候，一定要注意：AI不是无所不能的。里头怎么去让他干他擅长的事情啊，这是我们需要注意，需要不断尝试和碰撞的地方。永远不要相信不劳而获啊，这个一定要大家记住啊。大家都在寻找新的机会与定位，社会是不允许不劳而获的啊。为什么呢？因为如果不劳而获可以在社会中生存的话，整个社会会发生崩塌的。这会破坏社会的稳定性与发展啊。所以千万不要相信不劳而获，所有对外宣传不劳而获的人都是享受智商税的人。好啊，这就是这一期的内容啊。这一期内容里边提到的各种的流程，我一般会在付费频道里头跟大家分享。

说：“哎，这个流程具体是怎么做的，对吧？或者有人希望说：‘啊，我希望了解一些很特殊的流程，应该如何去做。’你也可以跟我讲，我会在付费频道里去录出来。好，啊，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我的付费频道。再见。”