Codex审核代码怎么通过

兄弟们，我能想象出五点三很强，但是没想到这么强，这速度已经快赶上 o case 了吧。以前五点二的时候，虽然它的代码能力很强，但是实在是太慢了，导致很多人都不喜欢用它，只有出了 bug 的 时候才会想到 code。 但现在你们看，这个速度 跟之前的模型完全不是一个东西。最最最最重要的是五点三格式它除了速度快以外，写代码的能力也并没有丢失，依然稳得可怕，依然是言出法随，大家快去试试吧！ 本视频仅为程序员实测对比胡拉踩结果，仅供参考。你用 gpg 五点三还是卡的四点六？评论区说说你的真实感受！

好吧，我的朋友们，现在我们已经设置好 codex cloud 来处理我们的项目。我们可以开始让它运行一些任务并进行一些代码更改。但在我们做任何更改之前，我想先向你们展示一下应用程序的当前状态。它将进行一些工作。 这是一个 next js 应用程序，目前它基本上只是一个名为 ym 二的小项目的用户界面。目的是一个食物搭配网站，用户可以将不同的食物进行搭配。其他用户可以对这些搭配进行评分的。现在并没有后端或其他任何东西与之连接。我， 我们将只关注前端及用户界面的相关内容。现在我们将让 codex 负责处理这个项目中的一些小任务。 那么我们现在如何将任务分配给 codex 在 云端运行这个应用程序呢？嗯，我们需要做的就是首先确保在这里选择了正确的环境。 接下来需要选择正确的分支。 codex 将查看或从中分支的那个分支。在我们的例子中，这将是主分支。然后我们可以在这里开始输入一些内容。现在，在我们这样做之前，实际上我们有两个选择。我们可以选择与 codex 聊聊项目中的代码。 codex 并 不会实际进行任何更改，只是读取你的代码并与你讨论。或者我们可以请求 codex 对 项目进行一些代码更改。因此，让我们首先向 codex 提出一个关于代码库的问题，以检查它是否对项目的内容及各个组成部分有良好的理解。 我们将说你能否探索代码库，并给我这个项目的简要总结。 一旦你写完这个，只需要选择询问选项而不是代码选项，这样 codex 就 不会开始进行任何代码更改。 当我们这样做时， codex 将启动这个任务。即使我们只是问他一个问题，他仍然被视为一个任务。 codex 仍然会启动一个容器来运行代码，以便进行分析。稍后，我们将在任务列表中看到这个任务， 这里就是您当前所有任务将被列出的地方。然后您可以在任务完成后将其归档。 现在，我将点击这个任务，已查看发生了什么。点击后，我们可以选择在这个屏幕上等待 codex 完成任务，并在这里回复我们。 或者我们可以点击这个链接实时查看任务日制。如果我们这样做，我们将看到 codex 在 右侧所做的一切，从设置环境到读取文件，以及它在此过程中所采取的所有推理和步骤。

就在今天， astonovic 放出了他们的最强模型 cloud office 四点六这个最强的头衔，它只保住了二十七分钟，半个小时不到， openai 直接在线狙击发布了 gpt 五点三 codex。 这里放一张今天特别火的图，美国的 ai 大 战 vs 中国的 ai 大 战，大家怎么看？熟悉我的朋友都知道我的 ai 大 战 vs 中国的 ai 大 战，大家怎么看？熟悉我的朋友都知道，我的模型评测风格一般，不去看一些奔驰实测， 两个模型同一个 problem， 正面硬钢，剧透一下哈，结果挺意外的，一个功能做全了，但代码有坑，一个代码漂亮，但他前端漏了功能，到底两个模型哪个写代码更能打？看完这个视频你心里就有数了。 好，我们下面来快速过一下模型树懒部分 off。 四点六这边三大亮点，第一个， 它的一个上下文翻了五倍，到了一百万 token， 但目前只能按 api 付费的用户才能去体验。第二个 agent teams， 多代理协助，不是以前那种只代理模式，是真正的团队多个 agent 并行干活，互相沟通，质疑，不通过这个负责人去中转。第三个的话，它整个的一个输出 token 啊，翻倍了，由原来的六十四 k 到现在一百二十八 k， 可以 执行一个更长的一个任务，不中断。好，我们来看一下 gbt 五点三 ko deck 这边在第一项这一块， terminal bridge mark 这个参数呢，它是比 office 四点五要强接近十二个百分点，并且 这个速度相较于它的上一代模型快了百分之二十五左右，我的一个体感非常的明显，特别快。第二个的话是它的一个 首个参与构建自身的一个模型，也就是说他用早期的版本来 diabag 自己的个训练管理部署，然后针对评估 ai 帮自己 diabag， 想想就挺科幻的是不是？第三个的话是以前扣贷干活你只能等着，现在你可以随时介入，随时去调方向，不用先停止了。 那真实项目这一块的话，我给他准备了两个项目，第一个让他去做一个跨项目的一个迁移认证体系，也就是说我有一个纹身图的一个 agent， 我 要让他去参考另外一个项目，把那部分啊，谷歌邮箱登录、 github 邮箱登录 认证全部给他摘过来，这个考验他对另外一个项目的探索能力、架构适配能力。但第二个项目的话，我之前做了一期视频，是讲 skill 的 加载原理的，那并且我也做了一个开源项目，把它放出来了，那个时候是一个终端交互的一个性质，现在我把它做成一个外部 y。 第一个是 cloud 四点六完成的一个落地页，大家觉得怎么样？就一般般吧。那它在登录这一块的话， github 谷歌邮箱注册全部搞定了，没有任何的问题，我们也可以试一下，点击 可以看到它能登录成功邮箱也是对的，那整体这一块的话，它是整个完成度还 ok 的。 我们来看一下 gbt 五点三 codex 表现怎么样。 首先落地说实话不太行，比较简陋，大家看它的那个集成登录的情况，只实现了 get up 后端的代码，谷歌那边它也完成了，但是它没有在前端上写一个按钮。整体这一块的话，我会把票投给 cloud off 四点六 单看功能这一块哈，但是后面还有坑，待会我再慢慢讲。好，下面我们来看另外一个项目，就是给一个 skills agent 去加一个 外部 ui 嘛，因为之前是终端，我们来看一下，也就说我有这样的一个项目啊，这个项目是去使用当前一点零去构建了一个 skills agent， 演示了这个三层加载的一个原理嘛， 那主要的一些特性的话，就是有一些流势输出，然后托肯的响应，显示工具的名称，执行的过程，展示三层 skills 的 一个加载过程。原来的话是通过终端 ui 去交互的嘛，现在我希望他给我们做成一个外部版本，我们直接来看结果， 这个是 cloud 的 off 四点六完成的，这个 ui 太简陋了。 ok 来给了一个这个平台的文章，让他去做 思考，他会去做加载技能，然后去分析，再提取，再做其他的一些任务，看他能不能做到。 ok， 可以 看到他有调用的 skill 去加载这一个 skill， 然后他去执行那些命令，他发现这是命令有问题，他这个时候需要去安装相关的依赖， 那这个的话就是 gpt 五点三 codex 完成的，左边是他发现了我安装了哪些 skills， 并且右边你可以开多个聊天框去聊天，我在提示词里面其实有让他去要去实现对应的一些指令，那 gpt 五点三这一边的话是完成的非常好的。好，我们来试一下， 可以看到这边它加载了就是新闻提取器，这个时候它会去执行霸性，跟那边一样，因为一些依赖问题，这个先忽略它，总之就展示这一个加载的过程嘛， 很明显 gpt 五点三 codex 完成这个版本会比 off 四点六会好很多，我感觉不管从 ui 上交互上， 这一轮我会给他投票。好，我们来看一下完整的一个对比结果。第一个项目就是给这个 agent 加上一个用户认证体系嘛，主要是 email， 谷歌认证 get up， 然后从另外一个项目迁移过来。我们来看一下评分情况， 对话人数大家都用了第一轮，那功能完整程度的话， off 四点六这边要完整一些，所以给了他九点五分。 那 gpt 五点三这边因为它漏了嘛，所以说它的评分要低一些，在 ui 上的话也是这边会好一些。在代码架构上这个就有有的说了，在代码架构上的话， off 四点六这一边就是快，但它整体的实现其实有有一些漏洞， 那 gpt 五点三扣带这边它就像一个更有经验的工程师一样，然后整体的代码架构，工程规范都很完美， 为什么会得到这一个评分呢？给大家解释一下这个评分怎么来的。他们两个模型把代码写完， get commit 提交完了之后， 我用了他们两个最顶尖的模型去 review 代码，先让 off 四点六去 review 啊，两个人写的，再让 gpt 五点三 code 是 两个人写的，大家得到的结果都一样，就是 gpt 五点三 code 写的代码要好， 只不过在功能实现上它漏了，以及在落地页上它的实线会没有 off 四点六那么好看。但是代码这一块的话， gdp 五点三扣袋子这边肯定是要厉害一点的。 那整体总结一下的话，在代码架构上扣袋子要领先一些，它全链路的用户隔离、迁移、脚本测试覆盖都写到了。但实际功能体验上的话， off 是 因为它三种登录都可用， 然后 codex 它这边缺少了一个谷歌的，我不知道它为什么会缺少的。哈，那 ui 设计上也是 office 更优。那第二个想法，就我们刚刚看到的，我们把这个 skills agent 的 一个终端 ui 变成一个 web ui 嘛，那这块的话， gpt 五点三就明显领先了，不管是在 ui 上还是整体的代码实现上， 都要领先于这个 off 四点六。所以说我觉得整个这一次的发布来看的话， off 四点六它的代码提升并不是特别明显，反而这个 gpt 五点三 codex 相较于 gpt 五点二 codex， 我 认为它们提升了蛮多的。因为这几天我也一直在用 gpt 五点二 codex， 以前是速度有点慢，现在是速度又快，质量又高，我觉得未来 g p t 五点三 codex 大家会用的特别多，不像以往一样，大家可能都用 cloud code 的， 现在的话多了一个选择，并且它更便宜。我做这一期测试，我把这个 off 四点六这个模型的 整个五个小时的窗口全部用完了，但是这个我只花了二十道订阅了，它还没用完，一直可用，一直可用，很爽，速度又快，那为什么不选择一一个便宜，质量又高的呢？所以这一轮总结来看的话，就是 codex 整个代码实现明显领先，功能实现也领先，整个 uiux 都领先，所以说我把票投给了 codex。 好，我们来一个总结，第一个项目去做跨项目的一个迁移认证，这轮 off 四点六渗出， 第二个把一个终端 ui 变成外部 ui， 这一个 gpt 五点三 codex 渗出。那整体平均来看的话， codex 是 要领先一些，因为它这一次提升真的非常明显，速度快，成本更友好，而且后续的话我会更加的去增加我整个 codex 的 一个使用频率。 ok， 这就是这一期视频的全部内容了，如果你觉得视频做的不错，可以给我一键三连，谢谢大家，拜拜。拜拜。

我把可乐扣的变成了黑心老板，专门压大扣单词写代码，结果效率翻了，成本还降了。如果你想彻底解放双手，那么我这一套工作流的方案一定可以帮到你。使用可乐扣的扣单词这类工具久了， 慢慢的就想让他们自己长久运行，但又怕写偏或上下文爆了。针对这个需求，我设计了一道可乐扣的监督扣单词的工作流，今天就把这套工作流以及设计思路分享给大家， 不仅仅是个方案，更是一种思路，大家完全可以拿去改成适合自己的方案。我先讲解一下这个思路，大家如果不想听这部分，可以跳到这个时间点直接抄作业。 我自己的情况是有切尔克 ppt plus 可以 使用扣带子，同时还有质朴的扣领 part 会员可以被摄到可乐扣的中使用。 gmail 我 也有，但是 gmail 的 c u i 我 个人感觉体验不太好，所以这里就使用卡拉扣的以及扣带子。 总结一下就是智普的扣令牌栏额度非常多，我基本上没有碰到过限额的情况。可乐扣的功能非常多，非常齐全，但有时会出现过着完成任务的情况。扣袋子则相对稳定一点，但模型对我来说相对较贵，所以要省着点用。 我这里的策略是让可乐扣的来充当监督者，让扣袋子去干活。关于扣袋子模型，我建议使用切的 gpt 五点二 mini， 但 扣袋子后缀官方说法是专门针对边层和代理任务优化，但我实际拆下来干活效果不太理想。 medium 类似于 auto， 你 也可以选择 high， 但是最好不要选择 x high 我 之前试过，效果是真的很好， 但是一天就跑完了，一周的额度，钱包真的收不住。最近出的五点三扣袋子也可以试试看，速度是真的很快，但多多少少也存的 爱的、偷懒的情况。决策分工是可乐扣的充当监督者。扣代词则是工人，这里使用两个 a 级的进行工作，最大程度上防止某些作弊。一个只负责写，一个只负责验收。整个流程开始于我使用扣代词生成的一份 open spark 偏更题案，这些题案会被转化为 test m d 中的具体代码是将列表。每当需要执行一项新任务时，可拉库尔就会启动一个 sub agent， 使用 codex e x e c 调用 codex， 然后使用自按语言调用 open spark。 open spark 最好是 零点二一点零版本，因为在新的版本， open spark 的 工作流就重构了，也支持自按语言调用，但使用的是 skills。 出发后续我研究一下怎么配合到这个工作流里。 托马斯在写完代码后，他必须制作一个可复现的测试方案作为完工凭证。 c u i 任务他必须提供一个智能化的测试脚本。 g u i 任务则提供一份 m c p 的 操作方案，可劳克勒会亲自运行脚本并进行验收。对于 g u i 任务，他会严格按照流程调用 payload m c p 辅 物，驱动浏览器并抓取截图作为证据，确保代码不仅写了，而且真实可用。只有当可拉库的亲自确认测试方案运行通过，且手中的证据链完整无误时，他才会执行一系列的确凿操作。在 tasks md 中勾选任务，更新 feature list， 点最省的 pass 状态，直接 get 提交存档，将日期写进 progress 点 t s t。 如果遇到技术卡点卡拉扣的，会利用 ctrl 七或浏览器搜索工具自主寻找解决方案，便知道 ctrl 进行重试。 我最在意的就是防止 ai 跑偏以及 ai 假装完成的任务。为了解决这个问题，我设计了一个双保险机制，分别是用 tasks m t 记录过程， 可使用 finisherlist 点击率记录结果。我们先说 tasks m d， 它是给人类以及 ai 件的文件，包含具体的任务以及详细的需求和实施步骤。我们先使用 codex 进行一个完整的体验， 可靠的会在这里记录具体的验证命令、截图路径和报错日期。如果有阻碍， codex 只能在这里写。具体的问题是什么？ 是由当可拉扣的执行验证后，由可拉扣的写通过，确保我们知道代码是怎么出来的，而不是凭空变出来的。 有的过程还不够，我们还需要一个绝对理性的验收机制，就是 file list 检测这个解释给 ai 的 使用的。这里不记录任何过程，请关注任务是否通过完成了。它是一个结构化的交付清单，所有任务默认状态全是 false， 只有到某个任务真正被验证无了，它才会变成出。那么这两个文件是怎么配合，以此来防止 ai 作弊的呢？核心就在于标签印刷和单向流程。首先是标签印刷，我们在 tasks m d 里的具体任务后，会打算像简号 r e 这样的标签会对应 for list 点击层里 id 为 r e 的 功能条目。其次是单向的流程，可拉克的必须先在 task 四 m d 里跑通代码，拿到缺少的 pass 证据，然后才会去 for list 里面去更改状态。 首先是安装可拉克的和 code， 这个就不列据了，安装奥巴斯 bug 这里要说一下，最好是零点二一点零的版本 使用这个命令安装 open spark。 然后回到项目目录，使用 open spark 抽象化加项目，然后再把它的这些提示给复制到扩展词里面。 首先是 palette m c p， 可以 让可乐扣的去检验 g o i 界面，选自动化确认浏览器并收集证据，再配一个 control 器，遇到卡点时能查资料，浏览器搜索 m c p。 我 这里使用的是这幅的档案，你也可以换成其他的。大家可以去我的簿客或 知乎 app 上，也可以去云盘上进行下载复制，下载后就是这些内容了。 skills 大家可以配置到它们的根目录或者是项目目录，配置到项目目录的话直接粘贴过来就可以了。 skills 这里一共有三个，两个是给 cosys 用的，第一个是 使用采访式反问，把我们的需求和 ai 界的对齐。第二个是生成 fairlist 点 jason， 最后一个则是给可拉克的一道卡点石使用的。为了让这道流程跑起来，我们需要覆盖和新建几个配置文件。首先是 windows 八 pro pro 点 o d 需要添加的 windows 的 位置在这里， ios 的 就是这个，直接在这个 step 六后面添加内容。下面则就在项目目录里面的 openstack 文件夹下的 project dmd 的 末尾添加这个。它和上一个的目的都是为了让 openstack 生成的 test dmd 符合我们的要求。 这里需要着重说一下更改 open spark 端口， 点 m d， 则需要在输入 open spark int， 也就是说实话命令后再更改，否则会重置掉。下面则是在项目目录下完全覆盖 colocode， 点 m d， 目的则是为了明确 colocode 的 身份以及任务流。最后则需要新建一个自定义命令，位置则是在这个 新建一个昂迪脚本，这是我们自动化的核心，它定义了克拉克的如何自动循环调用 codex， 同时也避免了我们重复输入。下面则是重复流程了，先打开 codex， 使用自然语言作为一个变更体验，例如为我这个项目添加一个支持夜间模式自动切换的 openstack 体验。然后再使用 skills openstack 劝解 interviewer id， 让模型通过采访的方式引起我们的需求对其需求。这里的 id 是项目目录下的 open spark 文件夹劝诫词文件夹下的当前提案的文件夹名称。再用 open spark future list id 这个 skills 让模型创建一个 future list addition。 最后就是打开查找 code， 输入斜杠 monitor open spark codes id 就 可以开始工作了。本期视频到这里就结束了，视频创作不易，还请您点赞、关注、支持。如果您有任何问题，欢迎在评论区交流讨论。

codex 免费了！就在刚刚， openai 发布了 codex 的 桌面版 app， 并且这段时间可以免费使用 gpt、 五点二等最新模型。这可不仅仅是简单的代码工具，而是你的全天候 ai 助理。它能够自动化执行每天定时任务，比如每天拉取金融信息、 ai 资讯生成进度报告等，省掉大量机械操作。 同时还内置了诸多 skills， 甚至还支持一键创建 skills， 以及如飞格玛、 m c p 等也都内置其中，多肉并行也不在话下，后台执行多个县城每个都在为你卖命干活，这简直就是河东牛马！趁着免费赶紧下载体验吧！关注我，了解更多 ai 干货！

我应该在本地的这个分支上拥有所有更改。我可以直接在 vs code 中查看这些更改和代码，同时也可以在浏览器中预览这些更改。 现在我已经启动了开发服务器，现在只需访问 local host 端口三千来查看这个网站。顺便说一下，我之所以能这样做，是因为我已经有了 codex 正在使用的仓库的本地副本。在我的电脑上，它在 kodak 开始做任何更改之前就与远程版本完全同步。因此，我所需要做的就是将那个新分支拉到我的本地仓库中。如果你对 get 和 get 完全不熟悉感到困惑，我建议你先学习一些基本知识，再深入探索 kodaks cloud 的 内容，这样 你会更容易理解和使用这些工具。因为 codex 在 其工作流程中大量涉及 get up， 包括创建新分支，打开 p r s 等。好的，如果我们去到创建 y p r 页面，也就是表单所在的位置，然后向下滚动，我们可以在这里看到那两个新字段。我们有描述， 我会说是一个很棒的配对。然后我们有标签。我们应该能够添加一些。假设是 sweet， 然后加一个逗号。是的，出现了，看起来很不错。如果我们点击叉号，它就消失了。我们试着添加一个重复项，因为我们说过不应该允许重复。我会再说一遍 sweet， 然后评论并添加它。放心， 他不会重复添加 sweet。 我 们说 fruit， 然后加一个逗号。所有内容都正常工作。因此，我们还可以尝试通过点击重置按钮来重置这些字段。这也有效太好。 好的，此时我可能对 codex 所做的工作感到满意，我想把那个新特性分支合并到主分支。哦，我们快点来做这个吧。我们也可以删除它正在工作的分支，因为我们不再需要它了。此时，我可能想通过拉取主分支上的更改来更新我的本地主分支。 现在，我们可以回到 codex 仪表板任务列表中仍然可以找到那个任务。由于那个任务已经完成，我们现在可以通过点击这个小图标来归档它。 然后我们可以通过点击规章标签切换到规章任务。到目前为止，我认为没有办法永久删除任务，我相信这在未来某个时候会实现。无论如何，刚才我们与 codex 聊了聊我们的项目。我们还给 codex 分 配了一个编码任务，它在自己的特性分支上完成了。 然后我们让他为那个新特性创建一个 p r。 我 们在本地预览了该特性，然后将其合并到远程仓库的主分支。下一课，我们将看看 codex 如何在 getsup 上审核自己的代码更改和拉取请求。

openai 今天发了 codex 的 桌面 app 啊，就是一个能让你同时指挥一群 ai 帮你做不同领域的代码迸发编程的工具。 现在的因为也已经过去快三个月了。什么三个月了？就是顶级大模型更新。举个例子，谷歌 gemini pro 十一月底，然后可洛他们的 opps 四点五是十一月底，这不快三个月了，就要又要迎来大更新了，据说马上就是索尼特五就要来了啊，可洛家族的新的这个神级玩意儿。然， 然后马上怎么样？ openai 抢先发了一个叫做 codex， 直接是原声在 mac 上面的工具。有些人会说，哎呀操，不就是写个代码吗，给我那装的没好激动啥的， 他是把根本逻辑改了。以前是你告诉 ai 怎么写代码，现在是你定任务， codex 直接迸发一堆 ai 去做不同的任务，也就是多现成 ai， agent 也可以称之为 agent 的 集群。 一个负责新功能，一个重修老代码，一个负责跑测试，各干各的，相互不影响，你只负责最后的审核。 openai 这一次 macos 上首发的这个 codex 原声就 就是把这件事做了，也就是说既当爹又当妈啊，把设计师，把程序员，把测试的工作一口气儿拉表，任务清单全做完。但是我觉得更狠的是定价，我说白了， g p t 的 两百刀我一直在定，但是我现在越来越觉得不值，唯独 deep research 和这个 g p t 五点二 pro 偶尔用一用， 但是现在你发现它什么东西都下放到免费，真的，这些二百刀以上的我全都定最值的，听我的兄弟们， cloud 二十 max is the real money 挂着 其他那些东西免费版都给太多了啊，你就像那 g b d 这玩意，我到时候看看你免费版的你 codex 到底能用多少就完事了。以后啊， codex 就是 你的 ai 团队 leader 了，不管你是不是程序员，只要有嘴就行。以前是 talk is cheap show me the code， 现在时代变了， code is cheap show me the talk。 一 抹波浪。

兄弟们， open ai 的 代码编程软件真的是太让我震撼了，他一步步的帮我去解决掉我想要什么，就是我只是设计一个记账软件，然后呢？他之前已经给了我一个老版本，比较简单，而且 是一个安卓软件，我让他继续升级去做新的功能，你看我每一步动作，他都会问我， 哎，然后我需要如何确认，就像你真的是一个超强的程序，人家产品经理跟我去做对话，哎呀，今天都已经到 半夜一点三十分了，简直睡不着，哎，太强太强了，简直要命啊！做完之后他给我一个报告，是不是要按照这个计划执行？管他呢，先执行再说。然后给大家看一下我之前他给我写的代码啊， 而且之前因为我电脑的关系，国内的原因啊，大家都知道网络的问题，人都帮我解决掉了，太恐怖了。之前我用了腾讯 的代码编程软件，很多都失败，但是他一天晚上就给我搞定了，真的是服了，所有人都可以当程序员啊，即使是代码小白也可以，就像我一样。

好，今天我来带大家从零到一搭建一个自动选择题的 skills。 首先我们来演示一下效果，这里我已经告诉他给出今天的选择题，然后柯带斯就会自动调用我的这个 skill 来生成今天的选择题，就是二零二六年二月十四号的一一个选择题，他能够把选择题写入一个 csv 文档里面，然后自动上传到飞书这里，他是在问我们要权限，我们选择 yes， 然后他就会去自动知心里面的代码。我先来讲一下 skill 的 一个原理，首先就是我们在这个 codex 或者 cloud code 里面去给他发送信息或者提示词的时候，他就会去我们的 skills 里面的 这个 markdown 文件里面去查找看哪个 markdown 文件符合我们的，符合我们给他发送的这个内容。 比如说这里我给他发出的是给出今天的选题好，那么他就会去 bugdown 里面的这一部分， 这部分是这个 skills 的 meta 信息，也就是原信息，他就会根据这段原信息去匹配你的这个题词，如果他们匹配到的话，他就会进行下面的这些步骤， 比如说这里我还有一个自动写脚本的一个提示词，那么这里的原信息就是 以内容选择题记录生成可执行的视频生产包，包括可播放镜、镜头拍摄清单等等，那么这里它的原信息就不符合我们的 这个给出给出选择题的这个源信息，所以它就所以它就不会执行这一个 skill， 而是执行我们的这个 每日选择题的 skill。 它这里的描述就是生成每日的内容选择题，主要是为 ai 创作者来进行生成，那么就符合我们的这个题词词，那它就会去执行这个 skill。 首先我的这个 skill 会去网络上搜索当天的一些关于 ai 的 信息，然后自动给我生成 三条长视频的选择题和七条短视频的选择题，然后还会额外给我增加二十条选择题，这个是我 后来增加了一个功能，如果你们觉得十条选择题足够的话，也可以不用加这个选择题，可以看到它已经生成了今天的选择题，并且写入到了 c c a 文件里面，我们可以来看一下， 是二月十四号的，这就是生成的一个 c s v 文件，然后它还会自动上传到飞书，嗯，可以来飞书里面查看一下，它就会上传到这个小题灵感库，这里面 把它拉过来，然后往下滑，可以看到这里就是二月十四号的，它就给我们自动上传到了飞速，然后我在飞速里面还实现了一个功能，就是 就是这里的状态，如果我选如果我想选择某一个选择题的话，我就把它的这个状态改为已选入，可以看到它这里就自动为我们导入了刚才的这个选择题， 并且这里的状态也自动改成了已选入选择题， 就是就是这一个选择题。好，这就是大概的一个功能，然后我们就来重新搭建一个这样的 skill。 首先我们来下载 codex， 来到 codex 的 guitar 页面就是这个网址， 然后我们可以到下面的这里，这里它有最新的发布页， 我们不用管其他的下载方式，这里面 windows 和 mac 都可以下载对应的这个安装包， 你可以按照自己的操作系统来对进行对应的下载。那这里我已经安装好了，我就不下载了，那因为 oppo 现在可以 免费的使用他们的最新的模型，这是 gpt 五点三 codex， 所以 我现在比较推荐用 codex 而不是 cloud code 的。 然后我们打开 codex 之后 就会让你进登录，正常登录就行，登录完进来之后就会在这里的 thread， 这里我们可以点击添加一个新的 project， 然后这里我用的是一个 test 文件夹，然后点击这里的打开 就行，就进入到这个工作区里面了。然后下载好的酷派斯里面是默认自带了 skill creator 这个 skill 的， 它的作用就是用来帮助你创建 skill， 然后我们可以通过键盘上面的斜杠， 这里我们就在这个搜索框里面搜索 skill 来选择这个 skill creator。 好， 这里我就使用我之前的那个 skill， 这里你就可以向 正常与 excel gpt 对 话一样去告诉这个 skill creator 你 的需求，然后我这里就告诉他帮我创建一个 skill， 每天帮我获取不同的自媒体。选择题主要聚焦于 ai、 n 班自动化、 ai 工具、扣子、 vip coding、 igc 等。 我的视频包含了长视频和短视频，长视频发 b 站，短视频发国内的平台，然后后面是我发布视频的频率，然后是我要面向的一个观众的受众。然后这里可以把这个 play mode 打开，也就是 计划模式，它可以根据你的这个提示词来呃问你一些问题，然后帮你完善你的 skill。 那 我们选择发送，然后可以看到它就会去调用这个 skill creator 这个技能来帮我创建新的 skill。 这里他说继续现有环境，我可以把这个新 skill 放在这个目录下，这个目录就是一个全军目录，就是 skill， 你 可以安装到全军目录，也可以安装到每一个指定的工作目录。 比如说这里就是我安装的全军目录，然后这里就有个 skill creator。 全军目录的意思就是我可以在不同的工作区域下 去使用我的这个全剧目录下的 skill。 就 比如说这里我是在 test 目录下，如果我在这个 n 八 n 或者这个 project 目录下，我都可以去使用这个 skill creator 这个 技能，那这个时候我希望他把这个 skill 安装到我的现在这个工作目录 test， 所以 我就可以在这里进行输入， 把这个 skill 安装到当前工作目录下，那我们直接点击继续，先不用管它的这些 skill， 可以看到他说我们刚才在选题来源里面填的安装路径，我理解你希望安装到当前工作目录好，这个时候他就会把这个 skill 安装到当前目录了。然后接下来我们需要补充一些信息，首先就是选题来源策略 有纯热点和纯长清，这里还有一个混合，这里我们就选混合，然后短视频测要不要在输出里区分平台版本，这里我们可以选择他推荐的统一脚本加平台改写建议。 然后这个 skill 是 否需要附带每日自动运行方案，这里我们就填一个，暂时不需要。然后我们补充了这信息之后，它就会去给我们生成一个 plan， 我们可以把这个计划展开，可以看到这里的总结就是为你创建一个可复用的 skill， 目标是每天产出不重复，可直接拿去做内容的选择题清单，覆盖长视频、短视频，还有主题聚焦受众。 这里是他交付的一些文件内容，然后这里他生成的目录是有一个问题的，我们待会来告诉他怎么放在正确的目录下，然后这里是设计的一些细节， 这里我们基本上就可以不用管，然后我们直接划到最下面，因为他创建的位置不对，所以我们 我们在这里给它进行一个提示。我们来到我的这个 workspace 里面的这个视例，来看一下 skills 是 放到哪个文件夹下的。 我们需要把具体的 skill 放在点 agents 杠 skills 下，因为像 codex 和 cloud code， 它们去查找 skills 的 时候就会去这些目录下进行查找， 但是这里 q d s 给我们给出的创建的位置是 test， 那 么这个目录位置就不对，然后我让我们就告诉他，一创建的位置 是点 a 键值，点 scale 杠 scales 下，然后我们点击提交， 可以看到它就更新了我们的这个计划，并且生成的目录也是正确的，那我们就点击执行，可以看到它现在正在使用 skill creator 里面的脚本来帮我们自动创建我们的这个 skill， 我 们把这个工作目录给它打开， 可以看到它这里正在为我们创建这个 skill。 其中 skill 里面最重要的就是这个 markdown 文件，这里在 codex 里面它是 skill 点 markdown， 如果是使用的 cloud code， 它这里就是 cloud， 点 md 文件， 然后它又需要我们的一个权限，你直接点 yes 就 行， 直接无脑。下一步 如果你们想让它获取所有的权限的话，可以在这里的这里有一个默认的一个权限，你们可以把它改成 focus， 改成这个模式，它就不会再询问你索要权限，它就会自动的去执行所有的操作。然后我们让它中 可以看到它已经为我们创建成功了，然后我们来问它如何使用这个 skill， 它这里给出的步骤是进入进入 skill 的 目录， 然后通过命令行来传参数，生成运行摇本，然后查看输出。那它这里给出的步骤太麻烦了，我们需要它能够自动识别我们的一个意图。我们在聊天框这里输入 获取今天的选择题时，他就自动的去帮我们完成这些操作，让我们来教他更新。 这里我就告诉他你给出的操作步骤太复杂了，当我说给出今天的选择题后，他就自动来进行这些操作。 这里我们还是点击 yes， 他 可以看到他去更新的 skill， 点 md 文件，然后他然后他会去运行脚本去进行一次测试。 好，现在他说已经改好了，只要你说给出今天的选择题，他就会自动执行脚本，那我们来测试一下。 好，可以看到他已经给出了今天的选择题，长视频三条，短视频五条，然后有一个结果文件。 好，我们可以在这个 outbox 目录下看到他给我们输出的选择题的内容，有长视频的选择题，还有短视频的选择题，他给出了标题勾子，还有来源标签，还有内容的大纲等等， 但是他给出的这个文件不符合我们上传到飞书多位表格里面的这个格式，然后我们这个时候需要继续告诉他，你需要输出一个 cs 文件， 用来用来上传到飞书的多位表格里， 以修改输出文件为点 c s v 二、新增添加 文件到多维表格的功能。越飞速的多维表格可以通过导入 excel 或者 c s v 文件， 所以我们输出的这个点 c c 文件用来导入到非数作表格是非常方便的，可以看到它现在就会 更改这个脚本，然后给我们新增一个把文件上传到非数的作表格的一个功能，这里我们就等待它执行就行，然后这里还它还是需要我们的一个权限，我们直接点 yes， 然后无脑 yes 就 行，如果我们待会遇到问题再叫它修改就可以。 好，可以看到它已经为我们变更的结果。输出的文件默认为点 csdf 文件，并且新增了写出非输多位表格的能力，那这个时候我们先来测试一下它是否为我们输出了 csdf 文件。 我们还是让他给出今天的选择题，然后让他去执行， 让他选择题已经生成了，然后我们来到的文件夹里面，好，这里我们就可以看到确实是已经生成了 c s c 文件了，然后我们就需要去到飞速里面配置这些参数。 首先我们进入到飞速的开发者后台，就是这个 u i l， 然后点击创建企业自建应用，这里我就填一个 course， 然后应用的描述就填一个教程，那点击创建 总结完之后，在凭证与基础信息这里就有一个 app id 和 app secret， 然后我们来文件夹里面看一下它，它是否有为我们存储环境变量的一个文件， 可以发现并没有，然后我们就告诉他，我们需要把飞书的文件变量存储到点 e v a 文件里面， 这时候就让他继续修改就行。 好，他已经为我配置好了点 e v a 文件了，那我们就可以在里面填入 一些关键的信息，这里这里就是飞书的 app id， 就是 这个我们复制然后粘贴进去，这里是 secret， 给它粘贴进去，然后然后下面就是飞书多位表格的信息，这里我们就去新建一个多位表格，在飞书多位表格这里添加一个， 然后点击新建这里我们点击新建多维表格，新建一个多维表格， 然后是我们会发现我们新创建的这个数据表与它的与它给我们生成的这个数据表的字段是不一致的。所以第一次我们这里可以先把它的这个 c s v 文件给它导入进去， 先把它复制出来，然后点击这里的导入选择文件 这个给它导入进来。 好，导入进来之后我们就有了这些字段了，然后你就可以暂时把其他的都删除掉， 那这里我就给它命名为选题灵感库。这个时候，那这个时候我们需要填写的是多余表格的 token 和 table id， token id 就是 我们看我们来到这上面的这个 u r 幺，这里 token id 就是 这个 table 问号前面的这一串制服串，你给它复制，然后粘贴进来， table id 就是 table， 等于就是这里 table 等于后，后面这里 这一串就不要不要把这个按的符号给它复制进去了，就是等于和按的符号中间这一串 复制，然后给它粘贴进去，然后我们点击保存这里我们的环境变量就填写完了。来接下来我们需要给我们的这个应用添加权限，在这个开发配置的权限管理这里， 我们点击开通权限，然后我们的类型选择，应用身份权限，选择多位表格，然后我们把它都打开确认开通 用完之后，我们就可以点击发布创建版本，就是在应用发布的版本管理这里版本号选择一点零点零 更新就是第一次发布，然后我们点击保存，点击确认发布。 我发布完成之后，我们再来到分数的多位表格里面 上找的这三个点，这里我们在这里点击更多，然后选择添加文档应用， 在这里搜索我们刚才创建的应用，就是 course， 我 们需要把它添加进来，我们需要把这个应用添加进来，它才能够对我们的这个表格来进行操作，然后我们点击添加 好，添加完了，然后，然后我们就告诉他我已经配置好了飞书的内容，你来测试一下， 我们先把我们的这些记录给他都删除掉，看他看他是否能帮我们自动上传到飞速，他中间可能会遇到一些问题，如果遇到问题直接叫他修改就行 啊。现在应该在请求飞速的接口，第一次请求可能会等的时间比较长，我们就等它继续执行就行， 可以看到它说当前进程没有返回日期什么什么的，这里我们就选择 yes， 让它自动去进行调整 好，这里可以看到他遇到了一些问题，他现在需要先验证只生成 csv 文件是正常的，然后再去单独测试飞书的接口， 可以看到他现在找到原因了，他说脚本在同一天反复执行时触发了去重死循环，然后他就会去继续修复，然后现在已经修复完成了， 他现在会再来进行测试。描述的全键成功了，但是写入失败了，是因为字断的原因，这里我们继续让他进行修改。 在完成这个自动化的过程当中，是没有去写一行代码的， 就他给这里，其实他给我们这里我们导入的这个 excel 其实是有点问题的，因为他都给我们设成了多选，我们先我们先把这个流程来跑通， 你再自己创建 skill 或者使用我之前的那个 skill 的 话， 就可以在导入 excel 之后把这些字段的类型都给它进行修改一下，它这里全都给我选成了多选了，所以所以导致它一直出错。 好，这里可以看到它测试成功了，已经把这些已经把 c c 文件里面的内容都给它导入进来了， 看到测试已经完成，并且我们也可以在这里面看到上传的内容，所以之后，所以之后你们在所以之后你们在 q 代码里面再给他说给出今天的选择题，他就会自动的去帮你完成这整个流程，那就是飞速里面的这个自动化，这个这里我就用我的那个飞速表格来进行演示了， 首先有灵感选库和选题两个表，然后我们在进行自动化的时候 可以可以点击创建自动化流程，然后就会进入到像我的这个界面一样，首先你的第一步，第一步选的就是新增修改的记录，满足条件时， 这里我们选择新增的记录的表，就是灵感选题库表，然后然后我们设置的满足条件，因为我们需要把我们的状态改为已选入，所以这里设置的条件设置状态等于已选入，并且关联内容为空。 接下来的第二步就是我们需要在我们的选题表里面新增一条记录，所以这里我们就选择一个，所以这里我们就选择我们的选题表，然后那下面就是我们需要新增的记录里面的所有的字段。这里需要注意的是 我们在点击这，我们在添加动态的值的时候，需要点击这个加号，然后我们这里选择第一步满足条件的记录， 然后我们直接在这里进行点击就行，不要不要点击它下面的这两个内容，你直接点击点击这个，比如说我这里就点击选填 id， 它就会把里面的值传给我们，而不是把这个字段的名称传给我们。 然后第三步就是我们需要把灵感选择题，呃，选择题灵感库里面的这个状态给它改为已选入选择题，接着我们点击保存就可以了，这就是整个选择题的工作流程。

在之前的视频中，我为大家演示过多种与 cloud code 和 codex 相关的开发工作流，包括 be my method、 spiket、 openstack 等。 最近我又发现了一个更加工程化、更完整的开源工作流 superpowers， 它是一个面向 ai 编程助手的完整软件开发工作流系统。它支持 cloud code， 还支持 open ai 的 codex， 还支持开源的 ai 编程助手 open code。 而且我在 cloud code 中使用 superpowers 开发了一款 ios 的 时间线笔记的原声应用。在这个时间线笔记中，我们可以记笔记， 比如说这里我们输入一个笔记内容，还可以输入标签，在这里还可以选择图像，比如说我随便选择两张图像， 我们就可以点击发布，然后它就会以时间线的方式显示在最顶部，底下是我之前发布的这一些笔记内容，而且我们还可以对笔记进行编辑或者删除，还可以点击放大这些图像。 superpowers 它的功能不是让 ai 随心所欲的写代码，也就是我们通常所说的 web coding， 而是把一整套接近专业工程团队的开发方法论固化下来，让 ai 编程助手在写代码时能够自动遵循最佳的实践，包括先澄清需求，再编辑计划，再分布实现，而且每一步都有检查点， 从而避免 ai 编程助手采用 web 扣顶的方式把项目越写越乱。它最大的特色就是测试驱动开发贯穿始终，作为铁律，强制执行 每个任务都会委派一个新的 sub agent， 这样就不会造成上下文污染。它的实现方式是把研发流程打包成一组可组合的 skills 与启动指令，并通过指令还有技能库，还有工作流编排的组合，让 ai 在 不同阶段按流程做正确的事。 好，本期视频我们将结合实际项目，带大家测试 superpowers 这个开源工作流的使用方式以及使用效果。因为 superpowers 它对 cloud code 的 支持要更好。 在 cloud code 里它可以借助 cloud code 原声支持的 skills 功能以及插件功能，实现一键安装、加载与自动触发。 所以本期视频我们将重点在 cloud code 中来测试这个开源的工作流项目。在 cloud code 中使用 superpowers 这一个插件非常简单。首先我们打开终端命令行，然后进入 cloud code， 再复制官方给出的这一条命令，然后回到 cloud code 中进行粘贴并且执行。下面我们再复制官方给出的第二条命令，然后粘贴到 cloud code 中直接执行。 在 codex 中安装也非常简单，我们只需要复制官方给出的这个提示词，在 codex 中直接粘贴这个提示词并且执行就可以。在 opencode 中安装也非常简单，我们也是直接复制官方给出的提示词，然后在 opencode 中直接粘贴提示词并且运行就可以。 下面我们就可以在 cloudcode 中输入斜杠命令，再加 super， 然后我们就可以看到 superpowers 它支持的这三条命令。 第一条命令是用于头脑风暴，也就是我们只需要简单的描述我们要开发的内容，与 ai 进行苏格拉底式对话，从而帮助我们厘清我们真正的需求。然后这一条命令是用来写开发计划，它能实现编辑二到五分钟的小任务，包含精确的文件路径， 完整的代码片段，还有明确的验证步骤。在这里还包含第三条命令，也就是执行计划，所以他的执行流程非常简单，先是实现头脑风暴，再实现工作区隔离，他会创建新的分支来隔离开发环境， 再实现项目部署化，再验证测试的基线。然后就是编辑计划，当计划编辑好之后，再分配给这些子代理进行开发。它的原则就是测试驱动开发循环，包括写失败测试最小实现，最后清理优化。 而且它的特点就是两阶段代码审查，第一阶段是规格符合性审查，第二阶段就是代码质量审查。当 superpowers 设置好之后，下面我们就可以用一个实际的例子来测试一下使用 superpowers 它的开发流程以及开发效果。 在开始执行之前，我们可以先在 xcode 中虚化一个 ios 的 项目，然后用 cd 命令进入到我们创建的这个路径，再启动 cloud code。 我们可以直接用斜杠命令来开启 superpowers 的 头脑风暴模式，然后还可以直接输入开发需求，这样的话会自动激活头脑风暴这个 skill。 我 这里输入的开发需求就是开发一个个人时间线笔记的 ios 应用， 像 x 一 样能够发布短笔记，按时间线浏览，还能支持图片和标签。然后我们直接运行，先看一下效果，这里就提示使用头脑风暴这个 skill， 然后这里我们就允许他执行这个头脑风暴。像这样的话，不需要我们去执行命令，我们只需要输入开发需求，他就能自动激活 superpowers 的 头脑风暴，这个技能 好，这里他看到了我刚才创建了一个空的 xcode 项目，他需要查看这个项目的结构，这里提示这是一个新的 xcode 项目。然后他说他理解了我们想创建一个时间线的笔记 app。 这里他需要我们来澄清下面这几个问题。第一个问题就是他希望我们如何来创建笔记，包括他提到是采用类似 x 右下角的加号按钮，点击即可打开拽写窗口。 第二项就是顶部拽写栏，时间线顶部始终可见的文本框，直接输入即可发布。然后第三项是下拉拽写，在时间线上下拉即可显示拽写区域。然后他问我们选择哪种方式，这里我们就选择。第一项，我们直接输入一， 这里他很快输出了回答，他说悬浮按钮既方便又能保持时间线的简洁。然后这里他又开始询问我们问题，他这里询问的是笔记在时间线上应该如何显示。 一种就是卡片样式，每条笔记以圆角卡片的形式呈现。第二种就是扁平列表，形式类似 x。 第三种方式就是气泡形式，类似聊天气泡的显示方式。然后这里我们就选择第一种，让他实现这种圆角卡片的风格，我们直接输入一。 紧接着他又开始询问我们笔记中的图片应该如何显示？第一种就是内嵌式展开图片，在卡片内全宽显示，类似于 x 风格。第二种方式就是缩略图，网格 多张图片显示为小缩略图，点击展开。第三种方式就是单张预览，如果有更多图片则显示徽章。然后他问我们哪种方式最合适，然后这里我们就选择第二项，让他实现缩略图的网格，我们就输入二，然后发送。 下面他又询问我们标签如何运作？第一种方式就是在笔记中内嵌标签，第二种就是单独的标签选择器。第三种就是两者兼备，这里我们就选择第一种， 直接输入一，也就是像 x 中一样，输入井号键就能填写标签。好，下面这里他询问当点击标签后会发生什么？ 一种就是筛选时间线，仅显示带有该标签的笔记。第二种就是标签详情页，跳转到专门的页面。 第三种就是快速筛选栏，将标签添加到顶部的筛选栏，可以组合多个标签，这样的话这里我们选择第二项，也就当点击这个标签之后，就能跳转到专门的页面，然后我们这里输入二。 好，下面这里他又询问我们是否需要搜索功能。第一种就是权威搜索，第二种就是锦标签搜索，然后这里我们就选择第三项，我们直接输入三，直接发送。 下面他开始问我们笔记编辑还有删除应该如何操作？第一种是向左滑动删除，向右滑动编辑。第二种方式是长按来显示编辑删除或者复制的选项。第三种是点击查看详情，在详情中包含删除按钮， 然后这里我们就选择第三项。好，这里他又生成了一个问题，他问我们是否需要数据的备份， 一个选项就是不需要备份，为了快速开发，这里我们就选择第一项，不需要备份好，这里他就生成了一个最终的方案， 下面这里就是他分析的这个设计，最后这里他询问这个数据模型看起来是否正确，然后我们直接输入正确，然后发送好。这里他紧接着输出了第二部分，也就是这个项目的结构，还有导航，这里包含详细的交互设计， 然后我们直接让他继续去执行。好，这里他又输出了这个 u i 设计，包括时间线，还有这些笔记卡片。然后我们直接让他继续去执行。 这里紧接着生成了这个项目结构，然后他询问这个结构是否合理，并且询问是否准备执行，然后下面我们就可以输入提示词，然后我输的是这个结构看起来很好，并且让他按照 superpowers 的 工作流继续执行， 让他创建隔离的工作区，然后再使用这个技能创建详细的 t d d 实现计划，然后我们直接运行，看一下效果，这里提示他将先保存这个设计文档，然后继续执行这些工作流， 这里他需要执行 get 命令，我们让他继续去执行。这里他开始使用创建工作区的这个技能，我们允许他执行。这里他选用我们将在哪里创建独立开发的这个工作数。然后我们就直接按照他给出的推荐的第一项，我们直接运行， 像这样的话，它就执行到创建工作区，包含创建新分制隔离开发环境，项目部署化，还有验证测试基线。现在开始运行到了写计划的这个步骤，然后我们直接让它来执行， 这里提示调用了这个 writing plans 的 这个 skill， 这里提示它会创建一个综合性的 t d d 执行计划，在这里它提示它将使用 writing plans 这个 skill 来创建这个执行计划。好，这里提示这个执行计划已经存入到了这个文件里， 在这里它给出了两种选择方式，第一种就是使用 sub agent 驱动的，然后这里我们就选择第一种输入一，然后直接发送，这里提示它需要调用这个 skill， 然后我们这里允许它执行，它将使用 sub agent 来执行我们这个计划。 好，现在生成了这些任务，这里一共生成了十三个任务，像这样的话就到了 sub agent 开发的这个步骤，在这个步骤中，每个任务都会有一个 sub agent， 而且会进行刚才我们提到的两阶段检查， 包括规格检查，还有代码质量检查，通过 tdd 循环，直到通过为止。在等待了大概十多分钟之后，他执行到了这一步，他需要调用这个 skills， 然后我们这里允许他执行好，这里提示在执行第一步，验证测试好，这里提示测试成功，下面他需要执行第二步。 好，这里开始执行第三步，这里给出了三个选项，第一个选项就是本地合并回主分支，我们就选一 让他合并回主分支。好，我们这里允许他执行命令。好，这里提示执行完成，这里合并到了主分支，在这里就提示我们可以运行这个项目了，下面我们就可以测试一下， 在 xcode 中打开这个项目，然后我们运行，这里提示构建成功。打开之后我们就看到了他为我们生成的这个时间线的笔记，我们可以先添加一个测试一下， 然后我们点击发布，这里我们就看到了我们发布的笔记，然后我们再测试一下，然后我们点击图片库，点击添加一个图像查看一下，这里我们随便添加一个，然后我们再添加一个图像，然后点击发布，这里我们就看到了我们发布的第二篇笔记，我们再添加一个， 我们再添加几张图像，然后我们点击发布，这样的话这个图像就按照缩略图的方式进行了显示，然后我们就可以向下滑动来查看我们所发布的这些笔记，然后我们再选一篇笔记，点击进入详情。 好，这样的话就进入到了这个笔记的详情，下面我们点一下这个标签，看一下，这里就将带有这个标签的所有笔记显示在了这里，然后我们点击第二篇笔记，然后测试一下删除，我们点击这个删除这里，确认 好，这里删除成功。这样的话我们就在 cloud code 中使用 superpowers 为我们完成了这个时间线风格的笔记应用的开发，而且一次就通过测试没有出现任何报错。

我们继续精读 openai 的 工程博克 harness engineering leveraging codex in an agent first world。 当代码生成速度不再是瓶颈，验证能力就成了新的瓶颈。 openai 的 解法是让 agent 自己验证自己，但这里有一个前提条件， agent 得先看得见系统的状态。什么意思呢？ 一个人类工程师修完一个 bug， 它会打开浏览器，看看有没有报错，看看性能监控面板， 确认响应时间正常。这些动作的本质是人在用眼睛和听诊器感知系统的状态。但以前的 ai agent 不 具备这些感官，它只能写代码，写完就甩手了。 它看不到页面渲染成什么样，不知道系统有没有报错，更不知道性能有没有变差，需要人验证后截图告诉它哪里有问题。而现在，如果让 agent 自己验证自己需要可读性 legibility， 它的意思不是代码写得好不好读，而是 系统的状态对 agent 来说是不是透明的、可解析的、可验证的。这给我们带来的思维转变是，不要问 agent 能为你做什么，而是问你能为 agent 提供什么。那 open i i 的 团队具体是怎么做的呢？首先要解决一个前提问题， agent 需要一个独立的工作空间。在技术上，他们用了一个叫 gitworktree 的 方案，你可以把它理解为从主代码库附了一份独立的副本， agent 在 这个副本里自由折腾， 改什么都不影响别人。就像每个厨师有自己独立的操作台，各做各的菜，互不干扰。有了这个独立空间之后，接下来就是装感官了。第一个方向， 给 agent 装眼睛。把 chrome 浏览器的开发者工具协议接入了 agent 的 运行时，你在 chrome 里按 f 十二，会弹出一个开发者工具面板，可以检查页面结构、看网络请求、调试代码。 现在 agent 它也可以用这套工具了，它可以启动应用，打开页面，看到页面上每个按钮、每段文字、每个输入框的位置和状态。它们还给 agent 创建了专门的技能，来处理 dom 快 照、截图和页面导航。 dom 快 照是什么？你可以把它想象成网页的 x 光片，网页表面上是你看到的按钮和文字，但在底层，它是一棵树状的结构，叫 dom。 dom 快 照就是把这棵树在某一刻的状态完整拍下来，交给 agent 的 分析。 有了这些， agent 就 能够直接复现 bug， 验证修复结果，并推理 ui 的 行为。注意这里的直接，以前 agent 写完代码就结束了，现在他可以自己打开应用，自己看效果，发现不对自己修。第二个方向，给 agent 装听诊器， 光看 ui 还不够。系统内部的状态、日制、性能、指标、请求、链路，这些肉眼看不到的信息同样重要。 open ui 对 可观测性工具做了同样的改造。可观测性是什么？简单说就是系统运行时的体检报告，包含三样东西，日制记录、发生了什么事、指标、各项性能数据是多少。 链路追踪一个用户请求从进来到出去，经过了哪些环节。他们给每个 agent 任务搭建了一套临时的可观测性环境，每个任务有自己独立的日制和指标， 用完就销毁。这就像给每个 agent 配了一间隔音室，他看到的日制只属于自己，这个任务不会被其他并行任务的信息干扰。然后 agent 可以 用 log ql 查日制，用 prom ql 查性能指标。 log q l 和 prom q l 是 什么？可以理解为专用的搜索引群。 log p l 用来在海量日记里精确搜索某一条错误记录， prom q l 用来查询最近五分钟的平均响应时间是多少这样的性能数据。 有了这些工具之后，像确保服务启动在八百毫秒内完成这样的 prompt 就 变得可执行了。还有更复杂的，比如这四个关键，用户旅程中没有任何一个环节超过两秒。以前，这些约束不容易被 agent 验证，需要靠人类盯着监控面板去看。现在 agent 自己就能查， 就能判断，就能通过或者打回这两个方向的投入。装眼睛和装听诊器带来的最终效果是什么呢？三次 codex 运行在一个任务上，工作经常超过六个小时，通常是在人类睡觉的时候。这就是可读性投资的回报，因为 agent 有 了眼睛和听诊器，它可以自主地写代码， 看效果，查日记，发现问题，修复再验证。这个循环完全不需要人盯着才能干活儿， 变成了可以自主干活儿值班。总结一下，这一期讲的是状态可读，让 agent 能看见 ui， 得知系统内部状态，从而实现闭环自主工作。下一期我们聊如何让知识被 agent 发现。这里是慢学 ai， 我 们下期再见。

这是我被 cloud code 封的第三个号了，申诉也没有用，我现在已经准备放弃官方订阅了，不想折腾了。那 open code 一 直很火，最近我也在开始用它了，尤其是 cloud off 四点六和 gpt 五点三 codex 出来之后， 我现在是多个模型配合去干活。那发挥每个模型的优势，用四点六去做架构设计，用五点三 codex 去做代码执行，如果有前端的一个 ui 需求的话，再拿 gmail 三点零 pro 去做前端的一个 ui。 那 opencode 到底是什么呢？用一句话，它其实就是一个开源版的 curlcode， 功能上的话两者差不多，但 opencode 有 一些独特的优势，就是它是一个任意模型，你可以支持多家厂商的， 你也可以用国产的，你也可以用国外的模型都支持。第二点就是代码完全开源免费，这一点非常重要，你可以自己去改，自己去定制。同时代码开源之后，那开源社区的人就可以去围绕它做很多功能，毕竟人多力量大嘛。比如这个插件 opencode， 这就是社区去搞的，现在已经三十 k star 了。 这个插件其实是一套多 agent 多魔性去协助干活的一个插件，最近我体验下来也挺好用的。它这边准备了十个 agent， 有 主控 agent， 有 去专门干代码的，专门去探索代码的，也专门去做前端 ui 的， 挺好用的。 open code 整个的架构的话，其实跟那个 cloud code 差不多，用户输入成有绘画管理嘛，然后有 agent， 有 plan 就 计划，那 kolco 的 那边也有，那有 build 就是 直接干活的嘛，还有些探索的，其实 kolco 的 那边不是都有吗？以及你制定一些 agent 都有，那调度层这边就有些差别了。关于大模型的调度，因为 kolco 的 那边他只支持 angelic 协议的嘛，那这边的话就是实现了一套支持其他各种供应商的整体的架构的话，其实有很多值得学习的地方，如果大家对 kolco 感兴趣了，可以去他官方原码仓库去拉下来去学一下，那个仓库现在已经一百多 k 了，特别火。 那下面就是这个 oh my open code， 这个是我们今天讲的重点，因为他这一套多 a 镜的多模型的一个机制， 能让一个任务去拆解成各个阶段去开发，有复杂的用复杂的模型，简单的用简单的模型，这种才是一个 理想状态下的一个写作的方式嘛。那它本质上就是我刚才说的，它就是一个插件，通过 open code 暴露的一些钩子去拦截这一个 ai 的 一些行为，它的整个工作流程就是来一个用户输入之后，它去拦截 open code 的 一些钩子，这时候去做一些增强上下文呀，或者去选择多 a 帧特有可能是多个模型去协助，最后返回结果整体的一个流程就是这样子的。 那为什么需要多个代理？哈？他这边说的一个说法是专业的代理去做专业的事情，然后规划和执行分离，可以并行执行，按需去选模型，并且节省成本。那他现在这一个多代理的话， 就像最近 cloud code 新出的那个 agent teams 一 样，只不过 cloud code 它是很久很久之后才出的嘛，这个是老早就有了 omago code， 那 下面是它的一些 agent 的 一个分工，这一个是它的一个主要 agent 是 用了 cloud 的 off 四点六这个模型。 还有一些规划师就是在规划方面以及编排方面，他用的卡尔的最顶尖的模型，那代码磁性这一块的话是用的是 gbt 五点三 codex， 如果是一些比较轻量的任务，你可以用 gm 啊，或者 mini max 啊，以及其他都可以。那些前端这块的话，他用的 jimmy 三 plus 或者 pro， 这样子的话就一个任务进来之后他由这个去规划，规划完了之后，他让 jimmy 五点三去做执行，然后发现有前端任务，他这个时候就用 jimmy。 如果涉及到一些小修小改啊，比如说是一些国际化处理啊，多语言处理，这个时候它就完全可以用很低的那种模型去做这个事情嘛。这样的一个搭配其实我体验下来挺好的。 好，下面我们就开始分别去安装 opencode 和 oemopencode 的 这个插件。桌面端它现在也支持了，支持 macos、 windows、 linux， 我 体验下来的话，它有一些断流的情况，所以说我更推荐大家在使用 cio 版本，我们先来安装一下。 好，它提示我们已经安装了，我们来进去看一下，我们先切到一个免费的模型，你上面搜一个 free 这些模型的免费，我就用 mini max m 二点一吧，我们输入一下测试一下，看它安装好没有。 ok， 如果看到这步就证明你 open code 已经安装好了，这个时候我们就有安装那个插件，因为现在在 ai 时代，其实你安装东西都非常方便，尤其是它如果有文档，有开箱库的话， 你看这一个插件哈，欧麦 opencode 的 一个官方仓库里面直接就告诉你了，你直接用 qq 编辑的去装就行了，我就把这个复制一下，然后粘到刚刚我们开的这个 opencode 的 里面，用免费的 mini max 让他给我们去装，那下面就是他会弹出来让你做一些选择， 可以看到他让我们回答一些问题嘛，你有没有订阅 cloud code， 有 没有订阅 openai， 有 没有一些 jimmy 的 一些 model， 你 就根据自己的情况去选择就行了。强烈建议你不要在 open code 里面去用 cloud 的 模型，通过订阅的方式去用封号的概率非常高。那这边我就说都没有， 待会我也给大家一个配置，直接就可以用了，你只需要去搞一个 api k 过来，你就可以直接把这些模型都用上了，这时候我们都说都没有就完事了，因为这个配置后期都可以去改的。可以看到我们把插件安装成功之后，下面的这一个 a 镜头就变了，变成了 omone code， 它的那一套多 a 型的体系，可以看到它有好几个 a 型的体系可以去用，并且 这个插件那还有个好处，它的兼容性做得比较好。它已经把 cloud code 那 边你有的一些 skills， mcp， 还有那些自定义的命令全部弄过来了，比如说 skills 可以看到我的那些 script 它全部弄过来了，这样非常好。也就是说你可以来回签嘛，你有时候你要回去 copy 到那边用也可以。现在我们开始配模型，你可以通过 connect 这个命令去连接你想要的一些模型， 如果你有恰当的 gpt， 里面就选恰当的 gpt， 你 有其他的你就选其他的。那我这边的话，平时会用 jimmy 三点零去写前端嘛 code， 四点六去写架构和具体的一些代码，然后 gpt 五点三 codex 去做一些代码之星，以及解决一些疑难杂症。我喜欢用每一个模型擅长的能力哈，但是对大家来说的话，你如果像我一样去订阅三家的 ai 模型，其实你要花三分钱。我 订阅的一百刀的 code code， 然后今门来我订阅了两个号，一百四十刀， open ai 我 订阅了二十刀，那加起来就是一百六十刀。并且哈，我们刚也说了，如果你用 code code 的 去 授权到这边 opencode 的 去用的话，你封号的概率特别高。之前我还出了一期视频，专门去讲这个 curlcode 的 大面积去封禁 opencode 的 用户的一个事件， 因为刚开始他是不管的，后面他发现这个 opencode 的 日渐壮大之后，他就开始封禁了，你就不能授权到这里面用。 所以如果你要在 opencode 里面去用 cloudof 四点六的一个模型，我建议大家去用中转站，通过按 api 去计费用多少就算多少。那我这边推荐一个我一直在用的中转站接口 i， opencode 的 这边也已经支持了接口 i， 也就官方支持了嘛。 那前面几期视频我也推荐过，如果我要用到一些国外的模型，按 api 调用的话，我都用的是接口 i， 挺稳定的。最关键的一点，你不需要模仿网络，而且是国内付款的一个方式。 最近他们还专门针对海外的顶尖模型增加了一个套餐的方式，也就是说你可以用一份钱去用国外这些顶尖模型呢，目前有三个档位哈，可以按自己的一个需要去选择，相较于官方 api 按量计费的话，这一个套餐模式帮你省了百分之二十五的钱。 好，下面我们先来去创建一个 api key， 在 这个地方新建，我就随便取一个，我们就取 opencode 的 点击复制。这个时候我们回到 opencode 的 这边 附着 apk 之后，我们供应商选择接口，点 ai 敲击回车，把我们的 apk 输入下，然后保存，这时候你可以看到国内国外的模型都可以用，用一个 apk 你 就解决了多模型的一个适配问题。好，下面我们来进行一些其他的配置。 当你安装完 open code 以及欧曼 open code 插件之后，你会在你的工作目录下面点 config， 下面有一个 open code 目录，这里面有两个节省的配置文件，一个是配置 open code 的 一些模型的，另外一个是配置我们这一个 多 a 帧的协助的时候，它具体用哪些模型。这边的话我给大家直接准备了现成的，你直接到我的一个开源仓库里面直接去复制就可以了。下面来我这一个开源仓库里面，直接把这两个配置可以复制一下，把它粘过去就完事了。 好，我们把它覆盖一下保存，再把 omecode 的 也复制一下回来点击复制。 那这一块的话，你可以根据你自己的需要哈，因为 gpt 五点三这一个扣袋子模型的话，官方是没有出 api 的 版本，那后续如果 open i 那 边出了 api 版本接口， i 这边也会跟上，你就根据自己的需要嘛去看这块要不要注视这个内容，我们来复制一下。 好，我们把它覆盖完了，覆盖完了之后，我们重启一下，你就可以看到 color 的 open 四点六已经可用了， 就这几个 a 帧的，它配置的模型都可用了。那下面我们开始进入实战的一个环节，有了 o my open code 插件之后，我们看一下多 a 帧多模型协助的一个流程。我这边有一个纹身图的 a 帧，我希望让它去加一些功能，在这边加一些删除的动作，能把历史记录删除掉，同时在左下角 做一些设置的动作，可以去更新你的一些头像啊，以及我们那些历史提示词，能支持去快速的复制展开开干， 那提示词的话也比较简单，我们这边加一个 alterwork， 让它去更深入的去工作，去分析。 好，我们切到 opencode 这边，这个就是它的整个架构 agent， 它用的是 off 四点六，那这个的话是干活的 agent， 它用的 gpt 五点三，还有些其他的 agent， 也就说它是多 agent 多模型去写作的一个流程。好，我们把提示词粘过来让它干活， 这里提示 autowork 已经开启了，这个时候可以看到它开启了一个探索的沙背 a 技能吗？用的是很便宜的一个模型，这个过程就跟在 clockcode 的是一样的，这里又开了一个新的， 可以看到它一直在开一些新的沙背 a 技能的任务去做探索。啊。好，这里又开启了一个计划的 task， 也就是一个沙背 a 技能，我可以点进去看一下它在做什么， 可以看到他就是把已有收集到的一些代码信息，整个代码空间来去做一轮分析，让这个 off 四点六做一个计划出来，这个时候他这一个主要的协调 a 技能在等，等他这个后台的这个计划任务完成完了之后，这个时候他再去协调其他的 a 技能去干活。 可以看到它这一个经过几轮的一个探索之后哈它得到了一个突突像，那这个突突像的话，它根据后端、前端以及一些小需求拆成了很多突突像，这个时候它就开始去并行执行修改任务了，可以看到它这里又开启了几个 safari 的。 有一个点要看的话是他的这个三倍镜，他开的时候，他其实这个时候是用的 jamal 三 plus 这个模型，也就说他认为这个任务其你根本就没必要用一个很高的模型去做这个事情，所以说他默认给你路由到了一个简单模型， 它这种规划任务的方式就能把模型最大化的利用起来。复杂的任务用复杂的模型，简单的任务用简单的模型就很完美。可以看到它开始去执行 t 四跟 t 六这两个任务了，而且它依赖关系也找出来了。这个就像前两天发布的 cloud agent teams 的 一个写作流程，只不过这个是老早就有了这个插件老早就有了这种多 a 的 写作，最终被 cloud code 写到一个官方的库里面去了。 然后他们那种通信机制就跟爱信的 tim 是 很像。哎呀妈这个系统通知 coco 的， 其实他很多方案是借鉴了社区的，因为社区搞出来之后， 他觉得确实是 ok， 可以 的，那他就把它集成到 coco 的 里面。所以这 coco 的 从它诞生之后的很多功能迭代都参考了开元社区的一些做法，而且他的也在他的一些技术博克里面有，感谢一些开元社区的人提供了一些解决方案。 就像你做产品一样，你产品迭代的过程中，你光靠产品经理去，有时候发觉不了用户的一些真实的需求，那真实的需求暴露出来之后，社区他就解决了，那你就可以去把一些已经解决的痛点的问题提升到自己的产品里面。 可以看到这所有的凸凸像它全部完成了哈，包含三个任务，我们现在来看一下它整体的效果怎么样。首先是左侧的这个删除功能好，确认删除 ok， 确认可以，并且弹窗也是正常的。其实我们看这个可以复制已有的提示词， 可以复制折叠展开是 ok 的。 下面就是这一个左下角的设置，可以去更新昵称跟头像这一些啊，可以看到他这边其实也做好了。 好，我找一张图像试一下看可以吗？前面加一个我的名字吧，看可以吗？ 可以，已经保存了。可以的，这个看起来他做的挺好的，英文啊，英文设置也是 ok 的， 多源设置也是 ok 的。 整体这一次任务的话，他全部搞定了呀，就是虽然不是特别难的，但是他协调了多个 a 镜的去干活，而且都能交付的很完美，中间我没有做任何的介入， 所以说这个工具啊，真的推荐大家去用一下这个多 a 镜的协助真的挺好用的，下面我来总结一下。使用 open code 再加那个插件， open code 再配合你用一个接口外的中转站，可以做到 模型自由稳定，省心，你也不怕被封号。第二个的话是成本灵活，这就是今天所有的视频内容，如果你觉得这期视频对你有帮助的话，可以给我一件善良，谢谢大家。拜拜。拜拜。

boris 的 第十三条建议时，这也是最重要的一点，就是给 cloud 一个验证其工作的方法哦。如果 cloud 拥有这个反馈的循环，最终结果的质量会提升两到三倍。 boris 使用 cloud room 扩展程序测试每一处改动。 cloud 会自动打开浏览器测试 ui 定位问题，完成修复并再次测试，直到代码正常工作，请用户体验良好。对于非常耗时的任务，他给出了第十二条建 议，采用三种方法，方案 a 是 提示 cloud 完成后用后台代理验证。方案 b 使用 agent stop 勾 自动触发。方案 c 使用 roping 插件自动循环直到完成。后端 api 可以 用拜师命令或 c u i l 测试，前端 u i 用浏览器测试或截图对比，移动端用手机模拟器测试， 数据处理用四十套件和数据校验。核心原则是让 cloud code 能够获取自身工作的反馈结果，而非停留在写完即结束的模式。 接下来会是本系列的总结篇，核心心法，看完这个系列，相信你使用 cloud code 乃至你的 ai coding 能力 都会有一个全新的提升。后面的每一集都是干货，千万别错过。欢迎你继续观看，点赞加关注，获取更多的有价值的 ai 新信息！

各位开发者们， openai 刚刚放出的这个 codex app 演示，可能会重新定义我们写代码的方式。这不是一个简单的自动补全插件，而是一个完整的智能开发环境。首先看它的丛林构建能力，你想做一个 photo boot 的 应用， 直接打字告诉他，他立刻生成项目结构，甚至你只要说一句，加上推页上传功能，他就会自动去修改，立刻的组建，添加逻辑。整个过程就像你有一个极其资深的高级工程师在旁边，绝对编程。 更厉害的是多任务处理，你可以在左边让他帮你写贪吃蛇游戏，右边让他帮你检查另一个项目的 bug。 他 支持 walkthrough， 意味着你可以同时在多个分支上工作，互不干扰。然后就是自动化与协助，你可以设置一个定时任务，让他每天早上自动审查代码变更， 或者在 gethelp 的 p i 里自动回复评论。注意看这个细节，当他给出的建议你不满意时，你甚至可以直接用语音跟他说，把字体改大一点，他立刻就改。最后他还能够帮你进行扣的 review， 在 代码提交前，让 gpt 四帮你最后把关， 甚至直接把生成的建议一键写到应用代码里。从写代码秀 bug 到代码审查，酷狗 x a p p 正在把编程变成一种指挥的艺术，这才是真正的 ai 辅助开发。

大家好呀，又到了一起来补 coding 的 时间了，那经过我的前端方案的调整呢？我的 coding 整体已经完成了，那在 coding 完成的情况下，你可以让第三方进来来审查你的代码， 这个时候我们就可以用到 skills 了。我是这样跟 cloud code 去讲的， codex 已经完成了全部的开发，现在需要您进行 code review 并给出报告。对，那这个时候 cloud code 才是这样说的，我来为您进行全面的代码审查， 让我使用专门的代码审查工具生成详细的一个报告，所以这里他其实就去调用了 code review skills， 大 概过个两三分钟时间啊，他就会给到一个评估的结果。 那我们来说一下这个 skills 怎么用啊？如果大家那个 cloud code 里面还没有 skills， 可以 复制这句话去进行一个安装，在评论区里面我也会有写到，那我这边是因为已经之前已经安装过了我们斜杠 skills， 你就能看到他自己内置的 skills 有 非常多，然后我自己创建的有两个，有一个 code review 是 我自己让他创建的，在这个思维训练工具在 m 一 模块开发的时候，我就已经让 cloud code 来介入进行这个 code review 了。那我当时就跟他讲，我说请将以上的代码审查和报告 作为 skills 进行保存，那么他当时其实就会调用到 cloud code 的 自己内置的 skill creator， 最终创建一个 个 skills 点 md 的 一个文档，后面可以供他自己进行一个调用。那后面的话就是相当于我只要跟他说进行 code review， 那 么他都会去调用这个 skills 的 这个技能同时生成的这个报告也是一个，就是按照之前他编排的一个格式， 所以 skills 其实更多的就是把你固化的一些 sop 或者是操作流程，或者是你的一些知识技能可附用的保存下来，或者比如说选题加口不搞的生成，都可以作为一个 skills 来进行一个输出。 所以 skills 的 这个技能大家去用起来啊。第一步你在 cloud code 里面安装 skills， 第二个你就跟他说请将以上内容提炼为 skills 以什么什么命名，那这样它就会内置了。那后面在用的时候请用 什么什么 skills 帮我做什么什么事情啊，就可以了，就非常方便大家去用起来了吧。好，今天就分享到这里，拜拜。