为用 AI 写代码的人而生

一份可以直接交给你的 AI 的方案。

针对你的 AI 总是出错的任务，由云端 Agent 编写方案：要改什么、按什么顺序改，以及如何确认改动生效。你的 AI 会严格照此执行。

查看示例方案

由 Frely 提供。并非 OpenAI 产品。以 Frely Credit 计价。

你将获得

一份完成的计划，而不是一堆建议。

每份计划的结构都相同：一个目标、注明文件和命令的编号步骤，以及在宣布完成前要运行的一项检查。这一份是虚构的示例。

计划：为订单列表添加分页

由云端 Agent 编写 · 供你的 AI 执行

目标

为 GET /orders 添加游标分页，且不改变现有客户端收到的内容。

步骤

在 src/routes/orders.ts 中，从查询参数读取 limit 和 cursor。limit 默认为 50，最大允许 200。
在 src/db/orders.ts 中，添加 listOrders({ limit, cursor })，按 created_at 再按 id 排序，同时返回 nextCursor。
当两个参数都未传时，照旧返回完整列表。否则返回 { items, nextCursor }。
在 tests/orders.test.ts 中为第一页、下一页和最后一页添加测试。

验证

运行 npm test -- orders。然后请求 /orders?limit=2 两次，第二次传入 nextCursor：应得到四个不同的订单，无一重复。

禁止事项

更改 orders 表，或更改未传参数时的响应。

解决什么问题

当你的 AI 边做边规划时，复杂任务就容易出错。

本地 AI 会先选定一种做法，做到一半才发现问题。云端 Agent 可以先把整个任务想清楚，让你的 AI 一开始就带着答案动手。

没有计划

你的 AI 单打独斗

任务还没完全弄清就开始修改。
做到一半才发现冲突，只好中途退出。
声称完成了，却没有任何依据可供核对。

有计划

你的 AI 配上云端计划

清楚哪些文件要改，按什么顺序改。
动手之前已列出风险点。
汇报之前先按计划执行检查。

快速开始

只需一句提示词，需要方案时再开口要。

把这段提示词粘贴到你正在使用的 AI 中。它会安装 Agent，并只需一次输入你的邮箱。之后遇到难题时，说一句“让云端 Agent 先做个方案”即可。

把这段提示词粘贴到你的 AI 中

Follow https://frely.cloud/prompt/install.md to install frely/gpt800

Agent 只会看到你的 AI 发送的内容，也只返回文本。如何处理方案由你的 AI 决定。

常见问题

试用前你可能想问

我的代码会到哪里去？

只有你的 AI 选择发送的内容才会传到云端 Agent 及其背后的模型服务商。Agent 无法读取你的文件或聊天内容。如果有不想发送的内容，告诉你的 AI 不要包含它即可。

Agent 会修改我的文件吗？

不会。它只返回文本。由你的 AI 决定如何使用这份方案，并按照其一贯规则先征求你的意见。

这支持哪些 AI 应用？

任何能在你的电脑上运行命令的 AI，例如终端里的编程助手或桌面应用。

Credit 用完了怎么办？

你的 AI 会提醒你，并提供支付链接。你在浏览器中完成支付后，你的 AI 会重试同一请求。

方案可能需要较长时间吗？

可能。深度分析可能需要几分钟。我们已指示你的 AI 等待其完成，而不是中途打断。

准备试试了吗？

在云端规划。在家里执行。

一句提示词，即可在你已有的 AI 中完成设置。

复制设置提示词