codex可以编程单片机

今天这期视频我们只讲一件事，就是普通人怎么用 codex 开发一个小项目，并且部署上线。很多人可能一听到 code 代码就会产生畏难情绪，但你肯定听说过之前的 open cloud， 很 简单，在手机上给他发个信息，他全自动的就给你干完了，但是他贵啊，帮你发一个小红书就可能花你几块钱， 更别说开发一个工具了。但是 codex 作为 ai， 一个 open ai 的 出品，不但可以像 open cloud 一 样帮你完成几乎任何事情， 而且赠送的免费额度就能满足日常所需，如果你是会员，那更是用不完了。更重要的是，学会这种最顶级的 ai 工具，你就具备了做任何产品的能力。这期视频是 codex 的 入门视频， 我会带你从零上手，从怎么安装 codex， 怎么启动 codex， 如何与 codex 对 话，然后我会带着大家从零开始构建一个电影评分网站，并且部署上线。注意啊，就算你完全不懂开发也没关系，这期视频就是为你准备的。 我们开始首先在开始菜单中搜索 cmd， 打开命令行，这是我们与电脑和 codex 沟通的窗口，我们所有的对话都会在这里完成。与此同时呢，我们需要打开一个 check gpt 的 窗口，因为我们都是新手嘛，怎么用这个命令行都需要让 gpt 来告诉我们。 第一个问题，如何在命令行中安装 codex。 他 告诉我，首先确保安装了 node 点 gs， 我 这里已经安装了，如果没有，你可以让他告诉你怎么去安装，这里就略过了。第二步，复制他给我的安装命令，然后 ctrl 加 v 复制到命令行中， 命令行没有报错就说明安装完成了。在命令行中输入 codex， 如果能打开这个界面，就说明我们成功启动了 codex。 第一步，登录 codex 通常都会选择第一个，通过网页端完成登录，登录后回到命令行页面， 点击回车。继续我给大家讲一下最基础的配置。首先点击键盘上的这个斜杠，你可以看到 codex 的 一些基础配置项就出来了，比较重要的是模型选择和权限设置，模型我一般都会选择最新的思考时长，选择 extra high， 这样生成的质量最高。 第二个 permission， 我 选的是 full access， 所有的权限都交给 codex， 不 然它在执行任务中会一直让你去授权，很麻烦。当然这样也是有风险的，有比较小的概率它会删除你的文件，网上就有人遇到过，但是我目前还没有啊。 接下来我们就正式的来做这个电影评分网站，真的超级简单。首先我们创建一个文件夹，作为整个项目的根目录，然后我们要让 codex 进入我们这个项目，怎么操作呢？回到命令行，连续按两下 ctrl 加 c， 退出 codex， 然后复制我们这个项目的地址，打开 gpt， 问他如何让命令行进入这个地址，按照 gpt 的 指示进入后呢？ 输入 codex， 这样就在电影打分的这个项目中打开 codex 了。每次重启 codex 后啊，都需要重新设置一下权限，改成 full access。 接着很关键的一步，执行一次启动命令斜杠 i n i t。 执行完毕后，它会在项目下生成一个 agent 点 m d 的 文件，这是 codex 的 一套默认行为规范手册，它会根据文件中的行为规范来完成你的具体任务。 后续你玩熟了，就可以按照自己的要求来修改这个文件了。现在呢，咱们暂时不管它，然后我们就可以来描述具体的需求了。我是这样写的， 由于豆瓣网站的电影评分已经严重失真，我打算做一个新的电影评分网站，基本实现电影的评分和评论功能。你需要完成整个项目的完整开发，并且部署上线。 你需要自动抓取豆瓣上正在上映的电影自动更新。这是一个完整的项目，你负责完整流程，最终交付给我。部署后的网址，你可以利用相关的部署 skill 来帮助你完成。如果没有这些 skill， 你 可以自己去网上搜下载下来用回车发送。 你看，他已经开始自己执行了。突然我想起来忘了跟他说一句话，按一下键盘左上角的暂停键，然后我跟他说，在交付前用肉眼检查一下，没有问题再交付给我， 这样他就会自己用浏览器打开看一下，确保没什么问题。接着他执行了大概二十分钟，最终你看他给我交付了上线的地址，后面简要说了一下他具体交付的内容，我们立刻把这个网址打开，看看效果咋样。 嗯，整体感觉还行，春节档的这几部电影也都在，不过很多图片没有加载出来，界面呢，也不怎么好看。这就是后续你需要不断地跟 codax 沟通来优化迭代的了，包括你后续想用自己的域名，也可以通过跟 codax 沟通来帮你实现。 好了，这期 codex 小 白教学就到这里了，其实还有很多使用的细节技巧，我没有涉及到，你都可以直接通过 codex 或者和 gpt 聊天快速掌握，赶快用起来吧！我是阿猪，关注我，让我们一起在 ai 潮头冲浪！

今天分享一款我最近写的一个 app， 就是 一款可以借用手机直接连接电脑去指挥 call dash 去编程的一个软件，然后这里有一个 app 端，还有一个就是苹果的一个服务端，这两端进行一个配合， 然后这个 app 叫做同站，英文名叫星扣，然后现在我们演示的就是可以在就我们打开一个项目，然后可以用语音输入，输入转成文字发给他，他就会进行去工作。然后我们先叫他给我们一个设计方案， 这个我们是支持就是多个 a 卷同时进行并发工作的，然后我们这也可以进行一些绘画的一些管理，有权限的一些配置，然后还有 git 的 一个状态可以查看还有文件的一个状态， 然后这里他已经很快就回复出一个设计方案，我们可以看一下我们这个设计方案，如果没问题那就开始叫他做了，然后我们刚才也叫他帮我们新建了一个仓库， 然后我们可以叫他帮我们就是加一个 get 一个 null 的 文件，这样去指挥他。其实我们都各绘画是可以同时去同步去进行的， 然后也可以多个项目同时去协助进行，然后我们还可以看到它里面的一些文件去浏览文件啊，然后它支持一个 g 的 一个啊，就是可以看它的一个版本的一个变化， 我们还可以就是让它帮我们编辑到我们的手机上，就它改好之后编辑到我们手机上。

为什么我说现在就是你开始 vaping 的 最佳时机？因为现在开始的成本真的很低。 openai 的 创始人 sam ottoman 在 推向上宣布，他家旗下的 codex 能免费用了，而且免费的不是什么渣渣模型，而是 openai 最新的 gpt 五点三。 codex 速度更快，逻辑更强，完全不输隔壁添加了 cloud ops 四点六，那我已经深度使用一个月了，并且已经手搓上线了自己的产品。那么这期视频我们一起来学习一下如何正确使用 codex， 开启你的 web coding 旅程。 给还不了解 codex 的 同学简单介绍一下， codex 是 open ai 旗下的编程智能体，而隔壁 cloud code 是 同一种产品，有了 codex， 再加上 gpt 五点三的模型，就可以愉快的编程了。 一般人看到黑底白字的命令行界面估计就被劝退了。别担心， codex 不是 硬核的即刻工具，它有正儿八经的图形界面，官网下载、安装、登录一气呵成，没有什么要你做的复杂配置， 接下来的内容很关键，你要搞清楚两个概念，工作区和 thread 工作区。你可以理解为你的项目文件夹，比如你想做一个网站， 先建立好文件夹之后，所有的代码文件都会保存在这里。而 thread 就是 一个个的聊天窗，这些聊天窗就是 一个个的任务线。这里有个黄金法则，大家一定要记住，不同的任务要开不同的 thread， 千万别在一个窗口，一会让它改 bug， 一 会让它写新功能。另外你也不用傻，等任务完成，你可以同时开多个 thread， 同时处理多个任务，效率直接起飞。前段时间爆火的 skills 在 codex 里直接格式化了，内置了几十种的 skills， 鼠标点点就能安装了。这些 skills 能让你的 agent 如虎添翼，关键省去了繁琐的搜索和安装过程。 最后分享一点个人使用心得。上一个视频里我推荐了谷歌的 anti gravity， 其实这两个产品你可以一起用，把 codex 的 插件装在了 anti gravity 里面，这样你可以同 同时要用多个模型，比如让 g p t 五点三改 back， 让 jammer 做前端，让 cloud 出方案，不用切屏，不用复制粘贴，一个界面汇集世界上最好的三种模型帮你干活。这套 web coding 的 形态， 你值得拥有。以上就是本期视频的所有内容，欢迎关注艾伦，二零二六年，我会持续创作更多 web coding 和 ai 工作流的相关内容，我们下期再见。

今天我装了个扣带子软件，听说这个 ai 很 聪明，于是我们开聊，我先给安排他一个简单的活儿，电脑 usb 口插了一块 esp 八千二百六十六，单片机接了一个 led， 我 需要让 led 闪烁。 他想了一会儿，试了几次，最后实现了。他有点沾沾自喜。我说增加难度，再加了两个 led， 共红黄绿三个颜色。 你先做一段音乐，然后随着音乐的律动，让 led 有 节奏的交换闪烁吗？我们一起聊天，一起折腾，玩了很久，中间就略过了，还是看我的文字版吧。 我说到此为止吧，等我有了新设备再搞。他说这套已经很顺手了，后面你接新设备，我们可以直接在这个基础上继续扩展。我说好的，再见。他说再见，祝你玩的开心。

hello， 大家好，我是 d p。 在 一天前，也就是三月十八日， openair 发布了 gpt 五点四 mini 和 nano 两款小模型。伴随着这次发布， codex 的 免费账号恢复了对高级模型 gpt 五点四和五点三 codex 的 使用权限。这也是时隔八天， openair 再次恢复了免费账号对高级模型的使用权限。录一个视频跟大家分享一下相关情况。 首先我进行了一些本地测试，以下的测试结果仅限我本地测试呃，给大家做一个简单的分享。 首先我进行了第一组测试，是在 vs code 的 插件里使用的是，呃，大家可以看一下这张图，上面分别标出了一二三，一号位代表我用的是五点四模型， 思考强度是中等。二号位，我问他的问题是非常简单的一个问题， which model are you？ 你 是什么模型？三号位，他给出了一个中规中矩简单的回答。然后我 提供了一下这次请求的数据情况，分别访问了两个模型， gpt 五点四和 gpt 五点一 codex mini。 然后一号位是模型，二号位是输入 talk， 三号位是输出 talk， 四号位是总 talk。 所以 我们进行了一个简单的统计， 模型是 gpt 五点四中等思考强度十五点二 k 的 总 top 用量，然后占了免费账号的周额度的百分之四。 好的，紧接着我又做了第二组测试，因为我的机器上还有那个 codex app， 然后分别是一二三四五，我都在图上标出来了一号位代表我用的是五点三 codex， 呃，高，高级思考。 然后二号位我问的问题是一样的，然后三号位是回答，呃，四号位是上下文的一个长度，然后五号位是我当时使用的 codex 的 版本，也就是当时的最新版， 然后同样的这边也提供呃，这次请求的一个详情情况，分别是一二三四，一号位输入。啊，说错了，二号位输入，三号位输出，然后四号位总 top 数， 然后进了，进行了一个简单的总结，分别是模型 gpd， 五点三 codex 思考强度是高等，就是 high， 然后总套根数是二十一 k， 然后它用的周额度比例是百分之六。 好的，这就是我的测试的详细情况，下面我们来做一个额度的计算。首先第一点需要确认的是，免费账号在 codex 里只有周额度， 然后本次测试我们用了十五点二 k 和二十一 k， 总总的 talk 是 三十六点二 k， 然后占周额度的百分之十，那么可以推算出周额度在零点三六 m， 然后同时我们拉入 tim 账号来做对比， tim 账号分别有五小时额度和周额度。 在我之前的测试中， team 账号的五小时额度大概是这么一个关系，六点八 m 的 talk 对 应百分之二十七的五小时额度，那么 可以测算出五小时的额度大概是二十五到三十 m。 这里有一个范围是因为我发现后面它的那个 talk 是 浮动的， 因为它的额度比较大，所以我们这次测试中取呃，三十 m， 然后五小时额度大概是周额度的三分之一，也就是一周可以用三次五小时， 那么经过简短的换算，九十个免费账号才能等于 一周的一次的五小时额度，因为免费账号只有周额度，对吧？然后再计算，如果想要和 team 账号的周额度打平，需要两百七十个免费账号。好，这就是我计算的一个结果，下面我们来做一些思考和总结。 首先，无论如何，这是一个好消息，因为它是免费的，并且这对初次接触 codex 想要尝试的用户来说是非常友好的一件事情。 但正是因为如此，我想说它也只能做测试用途，因为一周零点三 m 的 额度其实干不了什么事。大家回想一下我刚刚的两个问题，两次问了简单的问题，它就用了百分之十，也就是相同的问题，我可以用问 二十次，然后这个额度就结束了，所以它只能做非常少的事情。然后这边我还想提醒大家的是，当前是在两倍额度的优惠期间，我不确定这个免费账号这次恢复的额度是否能吃到两倍额度的这个红利。 不确定，但是有可能它没有，没有两倍额度的一个福利在里面。然后下面是我的一些思考。首先对于这种逆节奏周期的这种开放，我不太能理解，为什么说呢？因为，呃，像 google， 呃，吉米纳、 c l i 和 antigravity 都进行了额度的收紧，包括 co pilot。 我 们之前也报道过，对学生订阅的额度也进行了收紧，所以整个趋势来看，额度是收紧的。但是 open a r 居然反节奏而行，我没太看得懂。然后紧接着我在思考一个问题，这种 高级权限对免费账号的违规是临时的还是持久的？然后在网上有一种呃说法，就大家的讨论说，因为发布了五点四， mini 和 nano， 由于这次 bug 导致了这个高级模型的临时回归，但我觉得好像也不太像，为什么呢？因为它的模，它的模型的额度少的可怜，所以我觉得不太像是一个 bug 性的回归，反而像是一种象征性的回归。 然后还有一种说法说会把五点四呃路由到五点四 mini 上进行一些降置的操作，我觉得也不太可能。为什么呢？因为他给的额度真的太少了，这么点额度再转到小模型上去有点没意义。 好的，以上只是我的一些思考，欢迎大家留言参与讨论。另外在最后也推荐大家 尝试测试 codex， 首选的模型是 gpt 五点四，如果觉得额度不太够用，可以考虑用五点三 codex 这个模型。 另外，关于呃发布的小模型五点四 mini， 在 小模型领域它是值得一试的一个模型。好的，这就是这一期 openai 恢复 codex 免费账号使用高级的 gpt 五点三 codex 模型视频的全部内容。 如果这期视频对你有帮助，请帮忙点赞和转发。如果你有相同的经验，想要分享或者遇到相关问题，欢迎留言。我们最近开放了呃 ar 相关的讨论组，如果有兴趣欢迎私信我。好，就这样，我是 d p， 谢谢！

哈喽，大家好，我们现在来教大家去如何去安装和使用酷呆斯增强版。我们首先 拿到这个 get up 的 地址，我们会在评论区放出来，我们首先访问这个 get up 的 仓库，先进来首先点一个 star， 然后我们再看 安装方法。 mark linux wsl 的 话可以直接使用这一行命令，我们复制它，直接在终端粘贴就可以安装了。 windows 的 也是一样的，复制这一行命令，然后在你的终端 粘贴，然后就可以继续安装了。我们打开我们的终端，然后粘贴刚才的命令，我们直接回车等待它的安装。 安装话跟你的网速有关系，如果你的网速不够快的话，可能需要等一会， 不快，它安装好了，它默认的话会把你二进字文件安装在你的 logo 并目落下的。我们可以检查一下使用命令，我们检查一下它安装好了是不是 ok， 确定安装好之后，我们可以查看一下它的最新版本， 最新版本的话是一点二点零，默认的脚本安装就会安装最新版本到你的本地。 然后我们查看一下当前酷带 s 增强版具体有哪些新增的功能，比如 agent， teams， hux， 繁琐拎拎， ip agent 以及 webui。 我们可以先看一下路由 server 是 怎么实现的，可以看到路由 server 是 使用 httpss 去进行实现的，这样最大的优势呢就是， 呃，你启动多个 c 型只会占用一个进程，这样的话你的进程消耗就会非常少。我们直接使用路由 server 将微博 ui 启动起来。 cordless server 会随机启动一个端口和随机的托克密钥，你拿到这个端口和密钥呢？可以在本地启动一个内网穿透，这样你在外面就可以通过手机访问微博 ui 去进行远程的微博扩顶。 我们可以直接切换到移动界面去进行测试，先随机选择一个目录 发送嗨来进行测试。 ok， 我 们开始测试下一个功能，我们回到仓库地址，我们看一下 agent team 和 hux 以及奥斯突击 api agent， 我 们首先演示一下 agent team， 使 我们来到这个仓库，我们通过 code s 启动。然后怎么使用呢？首先第一步你需要在配置文件里面去启动多媒体的配置，我们 可以看一下在这个配置文件 copy 里面去将这个配置多媒体给它启动， 我们就可以开始那个尝试这个功能了。比如说我们 use agent teams 这样子告诉模型，告诉模型，比如说告诉了五点二， 我们需要需要启动 a 键的 team 来去做接下来的工作。比如说我们分析当前项目，就代表了我们使用 a 键的 team 来分析当前项目， ai 会分析任务难度来判断具体创建多少个 a 帧。 ok， 我 们看到它根据呃项目复杂度启动了五个 a 帧，五个分析帧 这个中括号括起来的这个就是我们的具体的一个执行 aint， 比如说是其中的五个分析的 aint， 然后来去并行的执行分析当前项目，它对于仓库结构 rooster 的 库的代码，然后 build c i 以及文档以及安全 sandbox， 然后去单独的 每一个单独的去进行分析。啊，这五个的话就是在并行的那五个都是同时创建，然后在并行的这里就会有一个等待所有的 a 帧，我们现在可以等他返回。 ok， 全部 a 帧已经返回了，五个 a 帧都已经执行完成，然后返回了他的一个结果，分析结果， 然后五个 a 帧的全部返回成功之后呢？慢 a 帧就会去收集五个 a 帧返回的内容，做一个汇总，然后再去判断当前的分析是否完成了，然后模型会自己去判断 是否还会需要继续的去进行分析，如果不需要的话，他就会直接返回结果，如果需要的，他还会去再次的创建 a 帧去进行分析。 ok， agent teams 全部结束，返回了最终的结果，这就是整个 agent teams 的 一个调用过程。

web 扣定一定会超越当年的抖音，迎来一波疯狂式的井喷增长，而谁最先抢住这个风口，谁就是下一波阶级跃迁的人。别觉得我在吹牛，今天我看到这个博主在二月份的时候还在讽刺 web 扣定啊，只是这个外行在蹭热度 啊，然后什么真正的大项目根本就没人用，结果三月份他就发现自己被打脸了。当然，我没有任何嘲讽这个博主的意思啊，他只是站在了这个时代的一个前沿。二月份的时候啊，他还看到了这个 webcointing， 其实没有什么东西，但是到了三月份，这个东西它已经变了，就是这么快，就是一个月，就一个月，夸就变了。就突然发现 一个专业的程序员，他也完全离不开 ai coding 了。这两天我又在某书上发现，有些人通过 web coding 去做了一些这种测试的小程序，然后卖给别人，基本上一个月就能挣个大几万。而我前天用 code x 只用了两个小时就生成了一个个人产品的主页。你们听到这里一定以为我要卖课了，抱歉， 我可以告诉，明确告诉你的是， web coding 完全不需要你买任何课，我也不会去卖课，因为 web coding 这个东西， 只需要你会说人话就可以了。而至于我刚才提到那个 codex， 我 们具体应该怎么用，怎么去下载这些的，到时候我们明天出一些视频，我来慢慢的全部的教给你们，好吧。

如果你正在用 cc switch 给 cloud code 接入 chat gpt 或者 codex 模型，大概率会遇到这种代理，明明开着 cc switch 也显示接管成功了，结果一发请求一个五零三 service temporarily unavailable 甩你脸上。 今天这期视频我就把这整个排错过程拆开，讲清楚问题到底出在哪。其实我们需要搞清楚请求地址的模型 id 填写是否正确，并且建议开启 cc switch 的 日制设置，这样我们就可以通过日制来提交给 ai， 协助我们修复报错。 在配置好之后，首次使用 clod code 需要同意代理的登录，而不是选择 no， 如果选择按 o 之后就会强制让你登录。当我们把配置修复好之后，开启代理就能看到我们的 clod code 正常使用嵌的 gpt 模型了。

好，大家好，我是小刘。呃，今天我们一起来快速学一下这个 codex， 最近两个月我一直在使用这个 i 编工具，然后用 codex 的 话用的是最多的，然后我心想为什么要用它啊？因为它用起来非常的顺手，冰非常的爽啊。比如说我们看今天我想要打开任何的 i 工具都可以无缝的去集成，那我用的最多的是这个 iq 啊，打开速度非常快。然后呢，我们在这边开发完之后，想看效果，直接打开任何的地方全部集成过来了 啊，比如说像我们要开发一个东西，对吧？那你要开发两倍速率，你可以看到这个地方有一个 fast， 你 点一下就代表当前的速度是两倍，那很很很有一个细节的点是什么呢？就是你看这是空心的，空心代表什么？标准的你点开来之后呢， 它就变成实心的，代表当前速度是两倍，你也可以选择关掉它。然后呢每一个模型都分为推你的低中高、超高，对吧？然后比如说像我现在开发一个简单功能，对吧？一个学生管理系统给大家演示一下，对吧？那这个时候效果是把它长这样子，这个样子像它的这个啊本地的工作数， 那这时候你可以点这个地方，可以给他派生出去一个新工作数，你可以点这个斜杠，点这个派生，相当于他会把当前的这个节点呢给他来复制一份，在那个复制这个节点上进行开发， 就会有一个数的图标运行在工作树当中，如果你输入 pwd 呢，这时候你会发现它创建一个 walking trees 的 这么一个啊分支，然后呢？相当于在这里开发，你开发觉得 ok 了，然后这时候你点击 提交到本地，它会，哎，相当于给你干嘛给你提交到本地，为什么这里没有提交？是说你本地有一个修改，对吧？你没提交它不允许你你你提交，所以它其实很多地方它整的挺规范的，对吧？你看我现在随便提交一下，你看这时候我要提交本地，你看就可以了嘛，是吧？提交本地， 然后呢？你所有的变更可以在这个地方看，然后你所有的终端，比如说我想从这个地方打开终端，点这个，你看它就就开启这个地方当前的终端， 它就有一个区别嘛。还有就是为什么我很喜欢用 q 代词，我一定要讲一下，就是安装 skill 特别方便，我给大家举个例子啊，比如说我现在安装 skill 这个 skill 呢？我安装下来我可能用了呃几，就是呃三十四秒，我给大家举个例子，就是它这个 skill 呢， 是我目前见过安装最方便的一个工具，没有之一。真的特别方便啊，比如说我现在安装十个 skills， 那 非常简单，我就只需要把这一堆 skills， 哎，我这我这么，我这么跟他说啊，就是你看啊，我安装这个，对不对？按这个我我直接，我直接这样子，哎， 我就这样子，截个图，对吧？截个图好，对吧？帮我安装 skills， 你 就跟他说，然后那帮我安装 skills 回收，然后他会干嘛呢？他就真的吭哧吭哧的全部给你安装，对吧？全部安装 你不用管，就这么简单，你看他会全部的给你一个一个的安装，就是很神奇，你看他就已经开始在读了，你你，你懂吗？他就已经在安装了，就就你看这是我就全部安装好了，你看这这都是我刚刚的那些 skills， 像这些什么 u i pro max， 你 看他会自动的去，哎，去查，然后去给你安装，我就不跳过了，就是就是， 不讲这个了。然后呢，就是第一个 skill 是 安装方便，第二个自动化也方便，比如说我想要定时定点的是创建一个什么样的任务，对不对？你创一个新任务你可以去，比如说帮我总结项目，总结项目 那这个时候它会告诉你，哎，每天你选择某一个文件夹，然后呢？哪一个工作树下面，哎，就几点执行，它自动去帮你执行这个任务，真的用起来特别舒服。还有一个点什么，就是它这个额度你很难用得完， 你即使在那个你你你用起来的时候真的怎么都用不完，然后就这个地方是它的指定，就类似于 curses 的 rose 嘛，对吧？就我一般喜欢用 andy 站六去开发，我觉得这个效果还挺不错的。 还有就是 m c p 服务器也是特别方便，你这边你可以选择添加自己的 m c p 服务器。还有这个环境，你看规章就是当前你它的规章不是给你删除，就类似于回收站那个地方放十五天，然后给你消消失，它是这样子给你删除的，然后呢？包括它的整个风格我都特别喜欢，真的，我是特别的爱这个靠 text 真的 越用越好用， 就是它的功能，你会发现啊，更像是一个聚合体，就是把那些好的特性全部给你进行过来，点这个状态，你看就当前，对吧？就跟是 play 模式对吧？ play 模式 i shift 加 table 一 样的，对吧？你看你开发什么东西？开发学生， 呃，管理系统，这时候他会问你问题，就相当于问你你要开发什么样的管理系统，就是相当于，哎，作为一个问群， 嗯，问题，然后还有这个权限啊，就你一般来说不要开这个，除非你对自己的这个，呃，电脑上的文件没有任何的这种，嗯，很很高贵的东西，你就可以开， 对吧？然后你看他，他就会问你一些，弹出一个 question 就 让你去选，做选项，选项题，选择题一样的，噔噔噔噔，你选完，你选完之后，哎，就就就结束了，还有就是这个可以关联云端， 然后呢，你这边有一个剩余额度，你可以从这里看嘛，就是他这个额度，我简单说一下吧，就是五小时，啥意思？就是说你这五个小时里面你能用的数量，你这还有还剩多少？归零之后你就不能用了，但是你过完五小时他会给你刷新，就是给你刷到这个全新的这么一个情况。 嗯，当然了，如果一周的额度清零了，代表你所有的这个额度都清零了，你看啊，现在这个 question 就 出来了，你看它有三个 question， 你 可以选择一次性给他回答了，对吧？你点一下，比如说我要开发一个啊，学习管理，你要开发一个什么风格呢？ rockaway 加 and 赞，对吧？啊？他就会去思考，根据你这个，根据你的模式去这个文，这个 贴图也特别有意思，你看我随便截个图，你看贴个图，哎，我回车你看放大是吧，就很用的，很很丝滑。我我觉得我真的是特别的喜欢这个 codex 啊。就是用过我现在用过的好多工具啊。我先先用过了，我用过 cursor。 我 用过这个 kylou 的， 还用过 codex 的 之前的终端版嘛，对吧？我用过的特别特别多，我自己都数不出来了，对吧？ 还有真的还有很多很多这种主流我就不会一个一个列了啊，我主要列是常用的。那就那你发现没有，我还是觉得扣袋子是最好用的。扣袋子 app 就是 尤其它这个技能这一块，真的，你比如说我想要部署 cloud flair， 对 吧？你安装这个部署哎步就可以部署了。我想要去跟 gitlab 进行关联，对吧？我想要去和这个 losen 进行关联。点一下又可以玩了，是吧？ 非常的 nice， 真的 用的很丝滑，当然它有一些不好的点。那不好的点我，我其实也能够列出很多条条框啊。第一个对吧？它没有自己的这个 id， 呃，第二个就是整个这边居然没有个搜索，真的你要搜索某一个记名称搜不出来，这就很很很蠢的一个设置啊。我觉得真的最好就是有一个搜索， 嗯，我觉得会好很多，然后，呃，就大概这些核心功能吧，简单说了一下，我觉得就已经包含了所有核心功能了。那分支也是一样，你就可以切换你自己合适的分支，和之前一样吗？艾特斜杠，然后你可以去看你当前的这个，当前的这个状态，嗯，当前这个额度， 还有就是当前的这个，你回答的一个个性，嗯，就是学你自己嘛，对吧？好，我觉得现在没有什么核心功能，一般看的懂中文的都都都能学的会吧？这个这个工具没有没有啥好讲的，但是我还是想跟大家分享一下。这个工具真的很好用，很好用，我强烈推荐大家试试。

今天教你两个小技巧，让你的 codex 变得又快又聪明。首先我们打开 codex， 打开 codex 前呢，我们运行这条命令去更新，我们分为两块来说，一个是如何让 gpt 变得更加聪明，一个是让 gpt 如何变得更加快， 变得更加聪明呢？其实我就是我们在模型选择上，我们需要去适配自己的一个这个需求，并且我们要设置好一些模型的思考深度。 我们在选择模型上，其实我平时用的比较多的可能是 gpt 五点四啊，但 gpt 五点三 codex 在 部分场景下，它的性能其实会优于 gpt 五点四。那为什么这么说呢？因为 gpt 五点四它在更新中啊，我们上期视频有提到它的这个工具搜索的能力， 它是会去适配你的需求，然后去搜索想要调用的工具，这样就导致一个问题，就是它在一些场景下，其实我不想让它调用工具，它非要去调用工具，因为它为了 token 嘛， 它会调用一个工具去写一个 python， 写完 python 之后用这个 python 脚本去改代码啊，就是这样一套流程操作完之后呢，我觉得它的效率和精准度我觉得其实是不如 gpt 五点三 codex 的， 他直接改，他哪怕多费点 token， 但是大部分场景下其实五点四还是不错的啊，我这边就选择五点四了。 好，那进来之后呢？这边有思考深度，很多人就不知道这个应该怎么选了，他有低中高和超级高， 我个人在大部分情况下我都选择茶嗨，也就是超级高。思考的模式的话，大部分情况下就是匹配你自己的需求吗？如果你的这个问题呢，是比较大的，比较重的一个任务。 我举个例子，你从零开始构建一个非常大的项目，或者说你把别人项目，你想要完全的重构，那这样一个比较大的工程的话，那必须要去选择超级高啊， 但他花的时间会非常长，但是他的模型的智商啊，也是会非常的在线，基本上一遍或者两遍就能改好 啊。那还有一种情况下选择超级高是什么呢？就是比如说你布置了一个任务之后，不管这任务大小哈，你布置了一个任务之后，你就不不管他了，我可能去吃饭，我跟你出门了，那就选择超级高，因为你就让他慢慢做，就就不差这个时间。 实际上他这四种模式呢，其实关键的差距就在于时间。当然 token 也有差距，平时你比如说一些小的改动，改动就涉及几行代码，或者说就涉及一个文件的时候，那你就选择中的啊，这个第一是不建议去选了，我们这选择超级高 这个智商讲完呢，就是速度，那速度其实有很多方面，第一个是这个 fast 模式，我们一定要开启，它可以提升你这个模型 token 的 输出速度 啊，但他会两倍计费啊。我这边是已经开启，再再点一下，就是这边要 on the mode set to on 啊，这就是开启了，如果是 set to off， 那 就是关闭，因为你可能之前已经开启过了。然后还有一个就是这个权限的问题， 如果你不知重的任务，我建议也是给他完全权限，那为什么这么说呢？就是他有可能中断了， 那我可能一个小时，两个小时，那我都得盯着，对吧？其实大部分情况下做不到的，那我就选择完全开启，在完全开启的情况下呢，他是可以直接不经过你的授权修改删除任何的文件。 所以我们在开启这个模式之后呢，我们一定要去做好备份啊，或者是用 get 去做好这个仓库的管理啊，不然的话有可能你的代码会完全丢失啊。你如果仓库管理做好，他误伤了你什么文件，你直接回退一个版本就好了。其实我自己用是开启，但是大家要注意一下，就是 如果是一些老版本你们不愿意更新的话，那就在这个选项里面，它是一个实验性的功能，它有一个叫 marty agent， 也就是呃窝代理的这个功能。新版我刚刚看了，已经是默认开启了 这个功能。之前你在斜杠输入命令 m u 的 话，如果他有的话，他会直接在这里跳出来，就是有一些老版本他是在这边，有一些是在那个呃实验性功能，这这个设置里面都有可能。那个东西他是干嘛用的呢？ 就比如说你读取文件啊，我现在有三个文件，对不对？我现在要让他读取这个项目，理解这个项目，那如果你开启 martingale 的 话，他会同时去， 就是多县城的去读取，三个并行去读取，那他的速度就会快非常多。最后读取完之后呢，再统一导入到主代理上，让主代理去理解。所以说你有非常多文件，像像这个文件夹，它有非常多文件，比如说十个文件， 但之前的老版本他需要一个一个去读取，我比如说读完这个去读这个，读完这个去读这个就是太慢了。 那现在的这个 martingale 呢？这个模式是非常非常重要的，所以说大家一定要开启这个对于你的速度的优化是有一个 质的飞跃啊。但整体以 codex 目前的这个使用技巧也就这些，过去如果 codex 有 一些新的更新，我也会同步给大家。好，那本期视频到此结束，我是程序员秃头哥，学 ai， 关注我不迷路。

嘿，作为开发者朋友们，如果你正在用 ai 做项目，那接下来这两分钟，绝对能让你的工作效率原地起飞。咱们来聊聊一个核心功能， codex 子代理。好，咱们直接说痛点，你有没有感觉，项目一大， ai 的 日制和代码就堆成山，那个上下文搞得特别臃肿？ 结果就是 ai 反应越来越慢，给出的结果质量也开始掉链子。我懂，真的那种感觉太让人头疼。 那怎么办呢？其实解决思路很简单，别再让你的人工智能像一个厨师那样手忙脚乱地想同时做八道菜了。咱们换个玩法，把它变成一个高效的后厨团队，请四个厨师，每个人专心做两道菜。 你看，就是 codx 子代理 sub agency 的 魔力，让工作并行起来，效率自然就上去了。那么，用子代理和不用核心区别到底在哪？咱们来扒一扒 来看这张图，对比一下。左边是一般用户 bob， 他 呢？把代码审查、安全检查，所有任务一股脑全扔给主代理，结果就是一个任务卡住，所有都对等着，又骂又容易错误。再看右边的高手 sally， 他 就聪明多了，给每个任务都分派一个专门的子代理， 这些小助手在后台同时开工，互不干扰，主聊天框干干净净，这小吕简直没法比。而且啊，这里最妙的一点是，当这些子代理在后台拼命干活的时候，你的主代理是暂停的。这意味着什么？意味着你的主对话界面永远清爽专注，再也没有乱七八糟的信息干扰你了。 听起来是不是很爽？别急，用起来也超级简单。来，这是你的三步操作指南。第一步，最简单粗暴的方法，直接用大白话在聊天框里下命令就行， ai 会自动给任务创建独立的运行空间。第二步，如果你有些任务要反复做，那就创建一个点 t o m l 文件配置， 别被这名字吓到，它就是个简单的文本文件。第三步呢，就在这个文件里写清楚子代理叫什么，干什么，用哪个模型，你看，就这么几下齐活了。 当然了，想让你的子代理团队稳定又高效，那这四个黄金法则你得记牢了。记住这四条，第一，低 call， 让他们各干各的，互补影响。第二，单一职责，一个子代理就干好一件事，把它干到极致。第三，结构化结果，要求他们按你指定的格式交作业。最后，也是最重要的失败隔离， 绝对不能让一个子代理的失误把整个系统给带崩了。最后，给大伙一个超级实用的建议，你根本不用从零开始，网上有大把开源的，到滔墨子代理库，直接去社区里找你需要的拿过来改一改就能用，这不就是咱们开源社区的魅力吗？ 好了，现在轮到你了，动动脑筋，你第一个想创建的子代理是什么？是让他帮你做代码审查还是自动生成文档？快在评论区分现你的想法，我特别想看看大家的创意。

强烈推荐大家去使用 open ai 的 ai agent 编程助手的终端 codex， 甚至你可以用 codex 来修复龙虾中的 bug， context 加 openclaw， 简直是天作之合，完美的搭配。而且啊， open ai 在 这个点上还真的是比较大方的， 如果原来你是 openai 的 plus 或者是 pro 会员订阅用户的话，在 codex 上面会给你配备一定额度的 token 的 使用配额。 大家好，欢迎来到玲姐说一 i 这期视频啊，我们聊聊同步在 windows 上线的 codex 的 使用，非常推荐，之前其实他在苹果的终端也上线了，所以我在这里给大家做一波强烈的推荐。 原来你在使用 cloud code， 同样的二十美金或者两百美金的这个订阅计划。大家知道那个配额啊，是很不够用的，稍微干点活就不能用了，就要另外买 token 了。但是 codex 使用的配额还是相对比较充沛的。 open ai 你 花二十美金每个月的订阅啊，给你整个的配额还是挺多的，又可以聊天，又可以申图，还可以用 sora 每天大概十到三十条的 这个使用条数，同时你还可以使用 codex， 现在苹果用户和 windows 用户都可以使用了，赶紧在电脑端把它下载下来。这个编码助手啊，也可以说是 cloud code 的 平替， 当然叫平替啊，也不太合适，我只是说 cloud code 在 这个领域上面我之前讲过，它做过很多刻意的练习，解决过很多开放性的生产任务，所以它整体的位置是行业老大的位置。我说这个领域啊，不是说呃，所有领域 是在这个生产工具的 call 顶的领域啊，它是属于引领的位置，而且它也一直在定义行业的标准，包括大家熟知的 m c p， skill， co work 等等的工作方式。但是呢， codex 这一波的上新呢，确实是有它的创新点在里面的，它用户的交互界面体验比较好， 对于那种比较厌恶命令行的这种交互方式的用法会特别的丝滑。它会有自己的特色，比如说像工作数这样的任务的并行的方式啊，我觉得对于多任务并行啊也特别的友好。另外使用它你基本不用付出 额外的成本和费用，更重要的是加持上了它最新的五点四的模型。 五点四最重要的一个优化是什么？就是它加强了在 computer use 上面的能力，也就是这个 agent 的 编码助手，它有更强的执行操作和理解的能力，相当于它的闭环能力更强了。 所以听到这里，是不是已经迫不及待去微软商店下载 codex 了？这期视频我会给大家介绍 codex 的 特性，以及如何从零到一。使用 codex 我 会给它几个实战任务，看看它这个过程中会遇到什么 bug， 怎么执行解决，会不会有翻车的情况。 如果你是苹果用户呢，直接在 app store 里面去下载就可以了。如果说你是 windows 用户啊，你是 win 十及以上的用户， 你就直接在微软的这个 microsoft store 里面直接下载就可以了，它的整个的下载安装非常丝滑，你就按着它的引导一步步完成就可以了，这里我就不做深入的演示了，这个就是 codex 安装后打开的界面， 是不是一股熟悉的味道扑面而来，特别像 try gpt 的 聊天窗口，对于那种使用命令式的交互窗口，仍然有一些抗拒的。这份使用者 codex 我 认为是一个非常好的选择。 在这里啊，你可以很好地过渡。我就结合 codex 的 使用，从零到一实操，给大家也讲讲 codex 的 使用特性。 首先啊，在设置这个地方，点开，大家在这里登录自己的 try gpt 的 账号，同时在这里可以很快地切换你经常使用的语言，英语或者中文都可以。在这个地方会显示你这个账号的额度， 它是通过两个维度限制你，一个是五小时的使用量，还有一周的使用量。如果说你真的做很多深度密集的 这个使用任务的话，我觉得这个额度可能还是不够。但是对于大部分的使用者而言，我认为这个额度啊，已经比 cloud code 要大方很多了，基本你们都是够用的。 在出事安装的时候，在这个地方，现在我已经弹点掉了啊，就是它会弹一个窗口让你安装这个沙箱。 这个专用的沙箱也是 codex 针对 windows 的 一个设计，有这样的沙箱，让它的整个的命令的执行在一定受控的环境里面，也可以有效地保护你系统本身运行的文件， 就按照它默认的配置去选就可以了。在下面这个位置啊，可以更改权限的范围，除非你非常笃定啊，给它完全的访问权限， 大份情况下建议使用默认权限。另外，在模型这个位置，可以选择不同类型的模型。 现在比较推荐初学者使用的是 g p t 五点四，因为五点四是一个综合型的模型，它既有理解能力，又有推理能力，还有 computer use 的 能力，还有 coding 的 能力，它是一个综合型的模型。另外呢，如果是针对专门的 扣顶的工作，可以选择五点三 context， 它是针对 context 这个环境和 context 的 任务，专门进行过优化的这么一个模型。 在这个地方，推理强度一般默认是高，也可以选择超高，当然这个背后所消耗的 token 数就会不一样。另外在加号这里啊，你可以去上传文件和照片， 这里就会有很多的玩法了，又可以对一些多模态的内容啊进行加工，比如说对视频进行剪辑。同时在这里可以调它的 speed standard 和 fast。 这里啊，我觉得它有一个做得很好的地方，相当于它在用户体验侧的一个优化，它这里有一个计划模式， plan 模式。其实这个技巧呢，我在之前给大家教学 chain 这个软件的时候，也会讲过类似的技巧， 只是说他现在把它单独拎出来了，对于这个功能进行了优化。你在做一些项目的时候，你可以先计划，先和这个 gpt 去沟通， 这个项目怎么规划，它的框架是什么，怎么设计，计划完了之后再开始执行 coding。 所以 从这个层面来说， context 它的定位啊，其实分为三层，第一层它是一个代码助手，它可以帮你写代码，解释代码，审裁代码。第二层，它是一个工程型的 agent， 它可以帮你去识别 bug， 修 bug、 提 pr 等等。而且它还可以做很多并行的任务， 比如说我在这里有个任务啊，你点击这个右击鼠标，在这里啊，它就有一个特色，叫做派生到新的工作树，叫做 walk g， 就是 你在做一个项目的时候，当它出现问题的时候， 你会发现可能有好几个东西要修。如果做过生产实践，你会发现啊，你修 a 的 时候， b 也在修，那么它们有可能把 a 修好了， b 又出了问题，就是它会出现相互的交叉污染这个情况。有了这样的 work tree， 你 就能够并行地进行很多工作任务，那么你发现没有，你的效率就提上来了。 codex 的 第三层，它还是一个电脑操作型的 agent， 比如说我刚刚讲的剪辑视频这样的任务，或者说其他的这个文件名批量命名的任务，整理会议资料的这样的任务，它其实都是电脑操作型的， 它也是一个电脑操作型的 agent， 这是我对 codex 这个 agent 工具的三层的理解。当你需要新建一个项目的时候，可以点击这个位置，这里点击 add project， 新建一个项目文档，然后在里面呢点击这个新县城。 同时呢，它这里有一个功能啊，叫做自动化，你可以让它定期的帮你制作一些任务，那么你就可以设置一些定时任务，比如说让它每天定期的帮你去搜集某个领域的专业信息，或者定期的跑一些这个整理文件文档的这么一个信息 等等等等。这里需要关注的一个点就是它的权限问题啊，你给它开多大的权限？当然它这里也少不了最近最流行的 skill 技能 这个板块我在 cloud code 的 这个视频里面讲过，它也是类似的，你看它这里，它的官方 skill 里面放在最前面的也就是 skill create 创建一个新技能的技能， 你在这里可以去调用它的技能啊，它不是那种命令的交付窗口。比如说你想要用这个 figure 码，你就可以点击这个加号，它就直接帮你安装了这个 skill。 如果说你想用这里面的视频生成工具，你就可以用这个 sora 生成视频的技能，并且啊，你想生成新的技能，点击右上角的新技能， 这里呢，它就自动调用了 skill creator， 你 就可以跟它去交互聊天，告诉你你要创建怎么样的技能，然后它帮你进行封装。并且啊，如果说历史你用的是 vs code 这样的终端，你也可以同步很好地去打开对应的项目， 很好的平移切换到这里。而且我自己用下来的体验，它会比 vs code 更好用一点。所以对于 vs code， 我 觉得大家可以放一放，然后平移切换到 context 这个终端来使用。下面我就讲一些具体的实操的案例来启发一下大家，可以用 context 做什么任务？它有哪些魔力？效果怎么样？好，我们进入任务实操，我先给他一个任务，我让他给我批量修改文件的名称。在这个文件夹里面我放了五条视频，这个视频是我 youtube 上面已经剪辑好的成品视频。 现在他的命名啊，只是有日期的标签，是没有主题的，我希望他能够基于这个视频的前六十秒所表达出来的内容抽取主题，把这个主题加上日期，对这些文件进行批量命名。 在 context 里面，我就把我的要求和希望达到的结果告诉给他，这里是我写的提示词。在任务的进行过程中啊，因为我们对它进行的是一个有限的授权，在一些关键步骤上面，它会来询问你的授权和意见。 比如说这里啊，它问你是不是直接就对这些文件名进行重命名了，你可以回答是，或者一直允许，或者是告诉他如何调整。这里啊，我就允许是 在这个思考过程中啊，他也会说，从命名的这个动作是越过沙箱的一步，可以看到，在这个过程中，你的文件，你的系统内的东西是比较安全的，这也是我比较推荐大家使用 context 的 一个原因。同时在这个任务跑的过程中啊，我再同步地开一个新的项目，新的县城， 点击这里的 add project， 创建一个新的文件夹， orange cad game， 然后选择这个文件夹，这样我就进入了一个新的项目文档。我现在想做的这个任务是类似这个经典的 flappy bird 的 这个网页小游戏这样的开发，把这个游戏的主角形象换一下，把那只经典的黄鸟 换成一只橘猫，飞行员稍微做一个调整。但是整个游戏的框架和逻辑啊，还是去参考 flappy bird 的 这个设计。在这里啊，我就把这个游戏的要求放到这个 context 里面。 注意啊，这个游戏的要求的需求文档和整体的项目框架，我也是让 g p t 给我写的，为什么我会这样操作呢？其实这也是一个技巧，因为虽然 open ai 在 codex 上面的配额还是相对比较大方的， 但是如果你要做比较极致的生产任务，这个配额可能还是不够，所以我就尽量可以省一点，把前面的需求设计和构建的这个阶段蓝图规划的内容交给 gptchat 去聊，用五点四 thinking， 这样子相当于前后的模型，是前后连贯的这么一个状态。先把需求沟通好， 然后呢，再回到 context 里面，在这里面我们还可以再极致一下，再细划一下，打开这里的计划模式，让它再给我规划一下这个游戏开发的任务。这里的推理功能，我选择一个超高，然后点击发送， 在右侧，这里就可以看到不同的项目文档，不同的县城，它们就在并行。如果说你比较关心的县城呢，你还可以使用这里的这个钉钉一下，它就会置顶在前面，这样子你关心的核心在修的一些 bug， 重点在做的项目就在最前面。使用了这么多款 编程助手的终端 app， 我 自己的感觉 projects 是 我整体用下来觉得最丝滑的。这里帮我把整个的开发计划规划出来了，包括需求理解，文件结构，关键接口，七步 mvp 开发计划，以及最后的验收，还有第二阶段的功能等等，都包含了。 他问我是否实施此计划，我点击确认实施。哎，这个文件夹从命名的任务已经完成了，他告诉我每个文件分别从命名了什么，而且他这里还讲了这个转写的逻辑是什么。前六十秒他识别出了 这个视频主要是讲什么内容的，然后提炼出的主题是什么，然后把这个主题加上日期格式的转写，变成了这个新的命名。我们打开 d 盘看一下， 欸，都命名好了，完成的很棒哦，以后这种批量重复的工作啊，都可以尝试交给 codex 来使用。当然对于这个 codex 这个工具啊， gpt 对 它的定位，还是说把它作为一个 agent coding 的 工具， 你要尽量让他做他擅长的工作。再回过头来看，他的执行路径是比较清晰的，因为他扫描发现我这台计算机没有装离线的音频转文字的转写的工具，这个不可用， 所以他就通过工具把这个视频的前六十秒进行抽帧，核心去保留底部的字幕区域。因为我的这个视频啊，有时候也会有这个背后贴了这个 ppt 的 信息，所以他会同时用 windows 的 ocr 去读这个字幕，以及 ppt 的 标题和页面的文字 综合来形成对这段视频主题的判断。最后呢，再把它整合成新的文件名，并且啊，它强调这次的授权仅在这个指定的文件夹里面进行操作，不能够碰其他目录的文件。 整个过程流程清晰，权限的边界也很清晰。这个任务其实对于 codex 都是非常简单的任务啊，我给他上一个高的推理权限，实际上也是有点大炮打蚊子的感觉。我想表达的是可以用 这个工具去执行以往我介绍的在其他终端的其他任务都是可以的，它的能力上限啊，和智能程度还是比较高的，甚至你可以用 codex 来修复龙虾中的 bug。 context 加 openclaw 简直是天作之合，完美的搭配。这个游戏的任务它完成了，总共花了十七多分钟，给了我这个试跑的链接。这个试跑的链接啊，就存在我的 d 盘里面的项目文档里面一个 html， 我 们在浏览器里面打开这个界面啊， 空格，点击上升穿门就得分，我们开始飞行试试。哎呦哎呀，碰到柱子了，再试一下。哎呀，还挺难的，再试一下。哎呀，这个有点难通过呀。 一分，哎呀，一分，结束了， 得两分。哎呀，得两分，这是我的最好成绩了。以上就是 context 的 介绍和实操，它可以帮你写项目，写代码，也可以帮你修 bug， 提 pr， 还能够做电脑的 computer use。 你 打算用它来做什么呢？欢迎在评论区分享你的想法，我们下期再见！记得订阅玲姐说 ai 的 频道哦，拜拜！

codex 跟 c c 到底哪个好？我想大家各自都有自己的判断。在我个人为二者都充了二百刀的 pro max 会员以后，我个人的体感是 二者的模型能力之间并没有本质的差异，甚至都足够惊艳，让人心喜。但它们其实代表了两种完全不同的人。与 ai 合作的费洛索费 本质上，我们不是选择两个工具，而是选择两种与 ai 交互的模式。你习惯使用哪种模式，你的工作场景是哪种模式，你就应该选择支持哪种哲学的普顶工具。通常来说，抽象的讲， 软件工程开发的模式可以粗略地分为两大类，首先一类是那些探索性不确定的 idea。 在这种场景下，我们自己可能对需求要做什么，最终的一个中态是什么，甚至过程中该如何实现，它都没有一个明确的定义，它更多是我们一个拍脑袋的灵机一动的想法。当我们解决这类问题时，我们期待的一个 partner， 无论是不是 ai， 它应该都要能 快速的与我们进行交互，通过一些他主动的提问甚至判断给我们更多的信息输入，通过一系列的沟通，最终确定出一个相对更结构化，信息密度更高的思维原型来指引我们后续的执行。 而另一种常见的工作模式则是一个更明确的需求，比如说产品已经给我们了相对明确的 p r d， 那 我们剩下要做的只是说把这个项目 真正转移为一个可以被执行的代码而已。对于绝大多数的研发而言，这种场景下想要做的事情是基本完全确定的，我们在此时要做的无非只是一些 dirty work， 把那个 p r d 转化为真正写出来可用的代码而已。 而结合我自己的使用经历来看， c c 更适用于前者者的工作模式。它会在你输出一些观点之后快速地给你响应，并且高频地向你发出提问，以确定它后续的一些方向执行思路。但 codex 则完全相反，它会在你给完需求以后， 非常认真且可靠地将你的需求描述执行完。这个过程会花很长的时间，但是 结果往往是令我们满意的。想要更明确的拆分这两种工作模式的分野，我们不如从三个维度上来进行拆分，首先是任务商，也就是目标的清晰程度以及约束条件的多少。其次则是以我们预期的交互结构， 我们到底期待着与其他 partner 是 同步的沟通，还是说是一些异步的沟通模式？另外则是一个人类所占主动性的比例， 我们到底期望 ai 占据多少责任？他们是只是执行任务，还是说给我们也有一些他自己的认识建议？其实这三者并非是一个非常正交的关系。一个很明显的结论是，如果一个 目标的本身并不清晰，只是我们拍出的粗糙 idea， 那 我们显然就需要我们的协作者能快速的发问，帮我们把 自己大脑中一些比较模糊的观念导出出来，并且通过一些沟通确定哪些思考是我们需要的，哪一些是可以被删除的。通过这种 快速的同步沟通，得出来一些更结构化的结果，那在这个流程中， ai 需要介入的部分以及引导的主动性就会占比更多，但如果这个需求本身就像我们之前讲的已经相对来说明晰，是一个低伤的场景，那我们就不太 需要。它是一个很同步，事无巨细都要向我们发问的流程，它完全可以在我们把事情说清楚之后，一步的完成这个工作，从而解放我们人类自己的时间。我们也不需要给他太多主动发挥的空间，他只需要忠实的执行我们给他的需求就可以。我觉着对未来工具的使用以及工作流的设计，也都是从这三个维度去进行判断，动 态的选择。我们到底适用于哪种工具，应该主要采用哪一种工作流的思路？如果要打一个比方的话， c c 更像是坐在你隔壁工位的好蜂蜜， 会在有了一些 idea 之后立马的打断你现在的所作所为，跟你去探讨它的一些碎片化想法。而 codex 则更像是一个你忠实可靠的下属，在你交代完任务需求以后，忠实的可靠的帮你把事情完整的办完再通知你。我已经做好了。 每个模型都有它们自己的性格，我们也可以顺应的这种性格，在不同的工作场景中选择不同的工具以及模型。 以上是二零二六年二月我对这两个投影工具的一些使用场景总结，但我相信这个领域是日新月异的，二者工具之间 大概率在未来也会发生一些融合。不会说一个工具只是一种工作流场景，那就需要我们未来本身人类自己有一些对需求使用场景的预判，从而能告诉模型它应该采用哪些工作流模式。软件工程永远没有银弹， 不可能说我们用着一种模式，一条道走到黑，就可以得到一个很完美的结果。如果你在错误的场景使用了错误的工作模式，那模型给你提供的支持也就会非常有限。 结合自己的需求，场景动态切换自己的工作流模式才是一个更高效率开发的必经之途。以上是本视频的全部内容，如果你有一些想法或者建议，期待评论区讨论，谢谢大家！

我们熟悉的一个编程模式，正在迎来它的终局。这不是我瞎猜，这是 open ai 内部管 cortex 的 大脑。呃， alice and the emerald cores 在 最近播课里面的段言， 首先，你先知道 cortex 是 什么东西，就是给全球几千万程序员写代码提供大脑的那个底层逻辑。你可以这么理解吧，他就是那个亲手把 ai 队友塞到编程软件里面的人。在他的眼里，现在编程行业正处在一个巨大的十字路口里面。 最震撼的一点就是 open ai 自家的工程师现在基本也不怎么打开代码编程器了。以前是人带着 ai 敲代码，现在变成了人下指令 ai 跑全流程。 这条视频在火爆，火得一塌糊涂，很多人都在担心自己会不会被时代给优化，但是 employ course 反而非常的乐观，它提到了一个历史规律，就是二战那会儿所谓的计算机，其实是一群人手动算数的职员。 后来自动化办公软件一出，虽然人肉计算消失了，但是真正的财务和分析岗反而翻了十几倍。在他看来，我们不是在见证一个行业的消失，而是在经历一次史无前例的工具大升级。 那么这种终极到底长啥样呢？普通人又该怎么接招？我们细细拆解 the course 的 原话，里面藏着两个特别关键的讯号。第一，他说我们过去熟悉的编程已经画上了句号， 翻译成人话，就是那种靠手动一行一行磨代码，通宵补修 bug 的 苦力模式。该交棒了。 以后，你负责想清楚产品需要解决什么问题， ai 负责帮你在后台把路铺好，就像从手动挡，一下子快到了无人驾驶。第二个信号更绝。他说， open ai 的 工程师几乎不碰代码库了，这意味着什么？ 这意味着从写代码、做测试到最后上线， ai 已经能跑通闭环了。他做出这番判断，主要基于三个底层逻辑，首先，人的生理是有极限的，你打字再快，也快不过 ai 的 推理。其次，写作逻辑变了， 现在的 ai 模型之间能自己开会、分工，甚至互相纠错，这种效率是人类开会比不了的。最后，社会对软件的需求其实不是变少了，而是呈指数级爆发。 所以编程不是消失了，而是门槛往上挪了一大截以后，程序员的身份更像是产品的总导演。 不过话说回来，我看很多人把这番话理解成了马农药丸，这误会啊，咱们必须先白扯清楚。很多人听完之后的第一反应是恐慌，嗯，觉得哎呀，要被抢饭碗了。 但在我看来，这反倒是一个普通人弯道超车的绝佳创口器。我们需要纠正一个最大的认知偏差，工具的进化，从来都不是为了让你无路可走的，而是为了放飞你的想象力。 为什么这种要玩的论调是错的呢？咱们看历史啊， excel 出来的时候，账房先生觉得天都塌了， 而且很流行的时候，老一辈觉得这叫写脚本，不叫编程。结果呢？这几十年因为软件门槛的降低，互联网创造了多少高价值的岗位？ number core 想表达的本质就是，机械化的编程确实结束了，但创造性的开发才刚刚开始。 它具有一个非常有意思的内部取件，就是 a 证。这是什么呢？就是一种让 ai 理解人类意图的一个剧本。 比如说，你要做一个自动办公小助手，在过去，你要学框架、学数据库，学上千行代码，但现在，你只需要把业务逻辑写清楚，第一步接哪个接口，第二步怎么存数据，第三步怎么反馈给用户，剩下的呢？哎呀，自己去仓库里找工具去部署。 你看你的护城河，不再是你记住了多少语法，而是你对业务流程的深刻理解。以前一个好的工程师值钱，是因为他手稳，代码写的少， bug 出的少。 现在呢？一个优秀的开发者值钱，是因为他的脑子清楚，能把复杂的需求拆解成 ai 能听懂的长短句。这就是为什么我说，其实你完全不会写代码，只要你能把事情说清楚，你就拥有了改变规则的能力。这个变化为什么值钱？ 因为它极大的缩短了想法到成品的距离， open ui 内部的效率提升了十倍不止。这意味着原本一年的研发周期，现在可能两周就能出成果了。这种生产力的狂飙，必然会带来整个数字化需求的紧迫。 所以，别再盯着那几个过时的语法点死磕了，抬头看路，看看意图指挥官这个新身份。那么具体到我们明天的工位上，该怎么把这套思维落地呢？ 如果咱们把这番话落到现实生活里，它最直接的影响就是你的个人能力模型得动大手术了。 别再迷信那种闭关修炼半年框架的打法了，在 ai 时代，这种纯执行的能力，贬值速度是最快的。我们要重构的是这三层，职场溢价的能力。第一层，超级需求拆解力 number cores 反复强调人类意图的模糊性是目前最大的障碍。 大部分人跟 ai 交通只会说，嗯，帮我做个网站吧， ai 当然会给你一堆废纸。你要练的是把你的意图拆解成逻辑严密的步骤清单。 比如，呃，做一个通过邮件自动抓取发票的信息，并分类整理分存到文档的一个工具。这种把模糊想法翻译成结构化直营的能力，就是你未来的核心竞争力。建议你从明天起尝试用逻辑流的方式记录需求，你会发现 ai 突然变聪明了。 嗯，第二层， ai 产出的质检与审阅， ai 给你的东西只能算半成品吧，你要学会像主编审稿一样去审代码逻辑对吗？安全有没有保障？能不能扛住大流量？ 现在的工程师工作时间分配已经变了，百分之二十的时间下指令，百分之八十的时间在做质量把关。 这就是我为什么一直在建议，基础的逻辑你得懂，但不一定要亲手写。我认识一个做文案的朋友，利用这套方法，在完全没有学过代码的情况下，硬是让 ai 帮他搭了一套全网爆款监控系统。他现在的职场溢价比同级别的运营高出一大步， 靠的就是这种善用 ai 解决问题的战绩。第三层，快速迭代的闭环思维在以前，改革需求那可是大手术啊，得求爷爷告奶奶找技术呢。现在呢，哪怕是错的，重启一遍 ai 也就几分钟的事情。 这种低成本试错的能力会让你在公司的决策价值变得非常的高。所以别在那纠结我适不适合学编程了， 现在的门槛不是技术啊，而是你愿不愿意放下偏见，尝试去驾驭这台最强的指挥棒。只要你的能力结构对了，未来的机会不是变少了，而是成翻倍的增长。 想了这么多，其实整条视频收回来也就一句话的事。其实这期访谈拆到最后，其实是在给我们每个人提供了一个未来五年的一个职业坐标系。如果我会把这段干货最终收入成一句话的话， 以前的编程就是人适应机器的逻辑，那么未来的编程呢？是让机器去执行人类的每一个意图。 为什么我觉得这句话最能定掉呢？因为他告诉你了，那个靠熟练度吃饭的旧脚本时代结束了，一个靠深度思考的新脚本正在开启。以后你再去看网上的一些焦虑题啊，心里大概就有底了。只要你还在思考业务逻辑，你就是那个发号施令的指挥官， ai 就是 你手中的兵。 从现在开始，咱们别光顾着看热闹，今晚回去，试着把你工作中最繁忙的一件事拆解成一二三步扔给大模型，看他能帮你走到哪一步， 你会发现，这种掌控感真的会上瘾的。如果你觉得这次拆解有点意思，点个赞，关注一下，咱们下回再见，拜拜！

这一期我们不做工具评测榜单，而是回答一个更高频的问题，真正开始写代码时，到底该用哪个 ai 编程工具？ 我的核心观点很简单，先在 cursor、 cloud code 这些主流工具里选一个顺手的主力，然后持续用下去，比反复横跳更重要。 开发者一接触 ai 编程，几乎都会遇到同一个困惑， cursor、 cloud code、 codex、 统一领码、 tray 看起来都能写代码，也都有人推荐。 问题不是工具太少，而是信息太多。于是很多人还没真正建立工作流，就先陷进 endless 对 比和迁移焦虑里。 如果你想要一个直接可执行的建议，那就是先选一个主力工具，不要再比较礼炮太久。因为 ai 编程不是一次性体验，而是高频写作， 你对上下文机制、限制边界和失败模式越熟，真实生产率就越高。熟悉度本身就是效率 不同。工具表面上功能很多，但拆到底层，核心差异主要还是 pumped 封装、生态集成和模型接入方式。真正决定上线的依然是模型够不够强，以及围绕模型的生态够不够成熟。 包装会影响手感，但底盘能力决定了你能走多远。 对个人来说，光看模型和生态还不够，你还要看它是不是适合自己。当前的开发场景成本是不是可接受，以及你愿不愿意长期熟悉它。 也就是说，最好的工具不是网上升量最大那个，而是适合你的场景成本合适你愿意持续使用的那个。 很多人真正浪费掉的不是订阅费，而是切换成本。今天是这个，明天换那个，看起来是在优化工具，实际上是在打断自己的写作习惯。 ai 编程需要长期磨合，你只有持续使用，才会真正知道它什么时候可靠，什么时候该接管，什么时候该换提问方式。 以我自己为例，因为公司买了 cursor 企业版，所以工作里的主力就是 cursor。 而且我不会为了尝鲜频烦换 id。 自己写一些东西时，我会更看重性价比，所以会用 codex。 重点不在于工具必须唯一，而在于主攻做流，一旦稳定，就别轻易打散。 这一两年，我越来越强烈地感受到，真正昂贵的不是模型订阅费，而是你为了迁就。若模型不断补 prompt， 重复解释来回修正结果所消耗的注意力。 模型越强，你越接近一种理想状态，就是把问题交代清楚，然后持续往前推进。 我在写 cooker 的 时候，曾经为了便宜选过一套并不顺手的模型方案，最直接的感受就是太卡了，不是不能用，而是高延迟和不稳定输出，会不断打断思路。 后来模型迭代变快了，但那个教训一直没变，不要为了省一点钱，长期忍受低效工具。 所以这篇文章如果只留下一个判断，那就是 a a i。 编程工具的选择，本质上是在选模型能力上限和生态成熟度。 对个人来说，适合自己场景、性价比、合适自己熟悉并愿意长期使用的工具，就是当前最好的工具。下一篇，我们就进入更具体的实战。