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前两天发的 cloud 指挥 codex 干活的视频火了,评论区两级分化,有人说这套架构确实提效明显,也有人说纯玩具卵用没有。 今天我们就一步步把这套写作系统搭起来,建议先点个赞,关注加收藏。我的态度很简单,没有调查就没有发言权,跑一遍再下结论。 好,先说清楚这套架构到底有什么好处呢?第一,在复杂编码场景下,极大降低 cloud token 消耗。 cloud 最贵,但我们不让他写一行代码,只让他当甲方领导,当项目经理,分析需求、拆分任务、验收结果,最费钱的代码实现全部交给别人来做。第二,实现监工效果。 cloud 充当甲方领导和项目经理,负责规划和验收。 codex 是 后端开发,负责服务端代码编辑和单元测试。 gemini 是 前端工程师, 担任代码审查和安全审计。第三, codex 和 gemini 成本几乎为零,量大管保。结论就是 cloud 出脑子, codex 和 gemini 出力气,钱花在刀刃上, 真正花钱的只有 cloud 做决策那一小部分。在开始之前,你需要确保三样东西都装好了,分别是 cloud code、 codex client 和 gemini client, 执行视频中的三个查看版本的命令,如果都有版本号输出,那环境就没问题,没装好的先暂停视频去装一下。 第四,也是很多人漏掉的一步,理解整个工具链的使用顺序。这三层是有先后关系的。第一层 cloud md 是 规则层, cloud 启动时自动读取,里面定义了协助、规范和角色分工。 第二层, superpowers 是 能力层,提供标准化的规划、审查、调试流程。第三层, c、 c、 b 是 通信层,让 cloud 能通过 ask、 pen、 ping 指挥 codex 和 gemini。 第五,在 cloud md 里写好协作规范。接下来看我本地的文件。首先定义了 cloud 是 架构师、项目经理, codex 是 后端开发, gemini 是 前端开发,这是最基础的角色分工,简单明了 降级机制,明确了异常情况下的接管规则。接着明确了协助方式,使用 superpowers 进行任务设计,通过 c c b 相关命令指派任务。 同时还定义了 linus 三问以及 get 代码提交规范等。这些规则 cloud 启动时会自动读取,不需要每次手动告诉他。你只要把规则写好, cloud 就 会严格按照规则来执行 好。接下来我们进入 cloud 执行视频中的命令,进行 superpowers 插件安装,执行视频中的两条 plugin 命令就可以出现, successfully 就 证明安装成功。 安装完成后, cloud 就 具备了标准化的规划、审查、调试能力,这些能力后面实战中会用到,非常关键。接着要安装终端附用器。 ccb 是 依靠终端附用实现多个模型之间的通信, linux 和 mac 用户安装 tmax 即可, windows 用户需要安装 winterm 或者使用 wsl。 本教程以 tmax 为例,安装方法很简单,一条命令就搞定,执行命令后,我们进入新的终端环境。第八,安装 ccb, 全称 cloud code bridge, 这是让三个 ai 互相通信的桥接器。注意, ccb 是 社区开源项目。特别感谢 bfi 幺二三作者的贡献,它不是官方内置功能。 ccb 依赖 python 三点一零以上版本,安装前先确认你的 python 版本没问题。 python 版本确认无误后,我们执行 git clone 下载 ccb 项目,下载完成后 cd 到项目目录, linux 和 mac 用户执行 install h install 命令, windows 用户用 powershell 执行安装脚本,安装过程中 c c b 会自动配置通信组建,并在 cloud md 里注册 ask、 pinned、 ping 这些命令,等安装脚本跑完就可以使用了。你可以看到终端输出了安装成功的提示信息,整个安装过程非常顺畅,基本不会遇到什么问题。 好总结一下安装步骤,第一步,编辑局域, cloud md 定义协助规则。第二步,安装 superpowers, 提供标准化工作流程。第三步,下载安装 ccb, 打通多模型通信。三步走完,整套系统就搭好了。接下来我们进入实战环节,执行 ccb、 codex、 gemini、 cloud 命令,启动协助系统。 第二部分, cloud 是 项目经理,只动嘴不动手, codex 和 gemini 是 干活的,成本几乎为零,这就是省钱的核心逻辑。 cloud 现在开始下发任务,我们用一个真实案例实现用户注册功能需求如视频所示, cloud 调用 superpowers 开始收集用户需求,制定开发计划,可以看到它在分析需求,确认技术栈,设计系统架构,整个过程完全自动化,不需要人工干预。我们简单看一下 cloud 生成的计划, 规划的非常清晰, gemini 和 codex 的 分工非常明确,甚至还详细列出了项目的文件、架构、接口文档、验收标准等内容,这就是 superpowers 规划能力的价值,省去了大量的沟通成本。 cloud 把规划好的后端任务通过 ccb 发送给了 codex, 你 看画面上, codex 收到命令后,立刻开始疯狂扣顶,速度非常快,文件在不断滚动, 可以看到 cloud 已经获取到 codex 正在执行任务的状态。与此同时,他又通过 ccb 给 gemini 下达了前端开发任务, 两个模型现在是并行工作的,互不干扰,效率拉满。 gemini 收到了任务。你看,任务里面明确列出了前端开发功能、验收清单、注意事项等内容。任务描述非常详细, 这就是 cloud 作为项目经理的价值,把需求拆得清清楚楚。两个打工人正在努力完成需求,我们稍等一下,看看他们的执行结果。 cloud 为了更精确地掌握开发进度,建立了三个 task, 用于跟踪前后端开发及代码审查任务。你看,它自动创建了任务列表,标注了负责人和当前状态,这就是项目经理该干的事情,实时监控进度,确保项目按计划推进。 这时候, cloud 发现 gemini 只是确认了任务,而并没有真正开始执行。随后, cloud 重新将任务委派给 gemini, 催他赶紧开工,你看这个监工效果是不是很到位。另一边, cloud 跟踪到 codex 已经完成了开发和测试工作。接着 cloud 去查看 gemini 的 执行进度,结果发现 gemini 还是只确认了任务,没有动手, 这已经触发了降级规则。于是 cloud 果断让 codex 接管前端开发。这也是这套架构的另一个特色,无需让用户去处理这种特殊情况, 只需要把任务交给 cloud, cloud 就 会根据 cloud md 里定义的降级规则自行安排处理,直到完成项目要求。整个过程完全自动化。 codex 此时正在飞速编写前端代码,一个人干两个人的活。这里我们跳过执行过程,直接看最终结果。 完美 codex 已经完成了前端开发工作,但是由于我们在掩饰中故意让 gemini 不 可用,所以 cloud 只能亲自开展代码审查工作。他调用了 superpowers 的 审查能力, cloud 完成了代码审查,出具了详细的 review 报告。接下来他开始创建 git 提交。我们来看一下 cloud 做的 review 报告, 报告内容非常清晰,详细总结了前后端代码的完成度、安全审查结果是否存在潜在漏洞,以及整个写作过程的总结和验收标准的达成情况,质量相当高。 好,我们来做一个总结, c c b 加 superpowers 这套架构的核心特点是灵活高效,节省 token, 合理分工。 cloud 只做最关键的决策和验收,所有编码工作全部委派出去, 降级机制保证了系统的容错能力,任何一个模型出问题都不会影响项目的正常推进。多 ai 写作的关键不是模型数量,而是统一输出和统一验收。建议先用 cloud 加 codex, 两个模型跑通一个完整流程,稳了再加 gemini。 下一期我们讲 crcd 与自动化,把今天搭的这套工作流接入,持续集成流水线。点赞关注不迷路,我们下期见!

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!

windows 的 windows 桌面端已经出来了,我深度体验了三天,接下来就跟大家录一个视频,说一下我在使用的过程中遇到的一些问题。首先这个页面就是我们下载的这个页面,直接点进去就可以下载,它是直接连接 微软的软件商店的,所以我下载的时候遇到的一个问题就是我的版本跟这个商店他不符合,因为我的电脑版本我是 win 十,我没有升级到 win 十一,所以说我在下载的时候他就说跟版本不符,我这个时候就准备了一个这样的升级,就是关闭系统防护的升级,还有一个是这里升级的一个文件,就做了一个升级就可以下载了。 下载之后我看到有朋友说下载之后有闪白的问题,所以我没有遇到闪白的问题, 下载了之后就进入到这个界面,其实因为我是代码的小白,我不知道这个界面之后应该怎么去按嘛,我看网上的教程大部分都直接是这个界面了,所以我当时还研究了半天这个地方直接添加项目就好了,添加项目它会让你选择一个文件夹, 我就建建了一个这样的文件夹,再添加项目,选中这个文件夹之后就能来到这样的一个界面。这样一个界面之后,主要我是看一下我们的左下角,它这个地方有一个剩余的额度好像,因为我 gpt 开的是 plus 版本,好像是可以额外再给两倍,反正这个剩余的额度,比如说百分之百,百分之七十六,这个是一周的,每天会给你多少小时,这个就是剩余的额度反,每天都非常的够用, 我看遇到最多的一个问题,包括我自己也遇到,你给他发了一个东西之后,他一直在思考,你看我这个,我三天之前发的,他一直在思考,我又开了一个新的任务,他仍然在思考,这个是怎么解决的呢?我换了一个节点,把 gpt 的 网页版,网页版打开,打开 gpt 的 网页版,打开了之后,换一个节点,我们可以在新建一个新县城,相当于是在这里去给它输入新的任务,最新的应该一一的,它就可以正常的去操作了。 好,下一个就是关于怎么能更好地使用它,其实我是一个代码的小白,我不知道该怎么去使用,有人说这个地方会有一些 skills, 我 没有额外的安装,我觉得基础的就够了。我这里其实主要是想说不要把它当成一个 ai 工具,就把它当成一个纯写代码的一个东西。那么其他的我建议要跟一些 ai 的 工具去做一些搭配着使用。比如说我最开始是搭配着 gpt 去使用的,就相当于用 gpt 给我的一些指令,我再导入到 codex 里面,让它去给我运行。 但是我深度测试了三两天,我发现 gpt 出来的东西仍然不能看,最后出来的这个效果不尽如人意。我在昨天下午我又深度的去换了一下,我换了一个 germanlab juma 之后,我用的 pro 的 模式,虽然我的 gpt 也是 plus 版本的,但是出来的效果不太好。我又用到了 pro 的 这个版本,就 juma pro 的 版本,给它输出我想要的东西, juma 会把它翻译成机器能读懂的这个代码语言,我再导入到这个 codex 里面,让它去给我运行,最后花了半天的时间,昨天满打满算应该是一天的时间,我最终把这个东西给研究出来了,当然 最后的结果是失败了,我开发的这个东西它是失败了,但是我建议大家如果要去使用它的软件搭配着用,就用其他 ai 工具搭配着用,不要直接在 codex 里面去提问。你看我之前就是遇到一部,我就问那个 codex 它该怎么弄,它就给我弄得很乱,因为我不知道怎么写,所以我就跟着它的步骤去, 但是他给我的步骤就又长,他会你问他一句,他说一句,他就不站在那种能完完全全解决这个事情的基础之上。但是 german 呢?给我的感觉就是他想他能够对准我们的这一个核心的目标去给你拆解,因为这是我整体使用 codex 的 一个感想,如果大家有其他的问题,也可以积极的去交流。

hello, 大家好,我是 d p, 今天是二零二六年的三月十日, open a r 在 几个小时前对 codex 中免费账号的使用模型进行了限制,简单地说,取消了五点三 codex 和五点四两模型。录一个视频跟大家分享一下相关情况。 首先我们来看这次 oppo ar 的 限制的具体情况,我们能在使用中得到的错误信息就是图上这一条,比如说这次是 gpt 五点三 codex 这个模型不再支持在呃这个账号在 codex 里使用。 然后这次限制的主要情况是针对免费账号取消了 gpt 五点三 codex 和 gpt 五点四两个模型的使用权限。当然这也是我们 用的最多的两个模型,保留的权限是 gpt 五点二和 gpt 五点二 codex, 然后付费账号不受影响。这时候我就需要拿出 五点二和五点四的对比图,五点二里如果使用 codex 的 话,应该用的是 gpt 五点二 codex 这个模型,那么从对比上来发现编程能力还好,唯一的差别我想呢,就是可能五点二会慢一些, 毕竟五点四本身就已经加速,还有 fast 模式。然后目前这样看,好像 免费账号也没被限制到完全不能用。但是我想问大家一个问题是,免费账号的限制真的就到此为止吗?给大家三秒钟思考一下。一二三,好,我相信大家心里已经有答案了。 据这个问题我有一些思考。首先是一个五万个账号的故事,这是一个粉丝告诉我的,大概的意思就是说他们有一个群,群里面每个人都有几千到几万个账号不等,都是免费账号,大家都用的很嗨。 呃,后来我去了解了一下,确实有相关的技术实现或者什么,然后,但是我本意不愿意相信这是真的,因为这这个数字实在是太疯狂了,所以我就说这是一个故事。 基于这个故事,我当时就在想,这个免费账号被限制是早晚的事,但没想到来的这么早。 然后后,后来我又联想到了被限制的 antigravity pro 订阅的配额,然后我又联想到了这次的 codex 的 免费账号的限制,然后我心里就在想,下一个被限制的会是什么? 所以我想跟大家,我就是我们大家应该能有一个共识,就是一定会有下一个,对吗? 好,那么接下来的问题就是我们该怎么办?因为我们是一群一定要使用 ar 的 人,我们不可能说因为你限制了我们就不太用,我们有些人会就是去找下一个,但我们留下来的人怎么办?我们需要稳定使用的人怎么办? 这边我提供一下我的一些想法,算是抛砖引玉吧,这是我未来的一个计划。首先我有一个付费的 codex 账号,然后我会用它来完成百分之六十的编码工作。 呃,这边多提一句啊,就是 codex 其实已经很快了,可以可以适应到一个正常的工作流程,但是里面需要一些技巧,这个我们稍后说。 然后我还有 antigravity 的 pro 账号,我会用它负担我百分之四十左右的工作。这百分之四十是这样分配的,首先 u r 设计相关的工作大概占百分之三十,会有基利纳三 pro high 这个模型来完成, 然后剩下的百分之十会交给 opus 四点六,差不多是这么一个比例。这边再提醒一句,就是 codex 在 我的测试中已经足够优秀了,它没有那么的慢 呃可以负担我的百分之六十的使用场景,我相信对大多数人来说也是 ok 的, 所以如果没有尝试 codex 可以 开始尝试一下。但是如果你的 codex 在 使用中会有点慢或者什么,那就代表可能你设置的有问题,或者说可能你选择的方案 技术路线有问题。这个我们再说,反正是有一点技巧在里面的。然后稍后我们会推出 codex 的 一些相关视频,目前我还在准备中,也感谢之前跟我联系的几位呃 codex 大 佬提供的一些技术支持,非常谢谢,也欢迎有经验的 codex 用户继续呃发私信跟我联系,提供相关的技术支持,我们一起来完善这件事。 好的,这就是这一期 open a r 对 呃 context 中免费账号可用模型进行限制视频的全部内容,希望这期视频对大家有帮助, 如果可以,请帮忙点赞和转发,如果有相同的经验想分享或者遇到相关问题,欢迎留言,我是 d p, 祝我们大家一切顺利,谢谢!

你让 cloud 指挥 codex 干活,任务一复杂,最先乱的往往不是实线,而是上下文。 simon wilson 点的很准, sub agents 最适合代码库探索和多步骤计划,因为单个 agent 装不下那么多脏活。 今天我把这层拆给你看,顺便讲清它怎么接近 agent teams 和 ccb。 复杂任务的问题不是模型不会做,而是读代码,找证据,做修改都塞进同一个窗口, 官方文档直接点名。 sub agents 特别适合代码库探索和多步骤功能计划这种天然并行任务。把这些步骤拆开后,主代理只处理结果和决策,上下文才不会越滚越乱。 codex 现在内置三种子代理, default 都得, worker 专注执行和修复, explorer 专注读代码。 这不是三个窗口同时聊天,而是不同角色先分别完成任务,再回到主县城统一汇总。 simon wilson 的 观察很准,这套模式已经成了 coding agent 的 通用结构, agent teams、 ccb code、 sub agents 不是 一回事,而是三层结构, agent teams 解决,上层协助 ccb 解决, cloud 到 codex 的 任务分发, sub agents 解决, codex 内部再拆执行。 前两层决定谁来指挥,最后一层决定 codex 自己怎么改。如果你之前就在用 ccb, 让 cloud 负责拆需求定边界,审结果,现在它终于能更细地指挥 codex 了。 cloud 不 再只把任务扔给一个 codex, 而是能明确要求 codex 先拉 explorer 查,再拉 worker 改。你还能写自定义 t o m l 代理,但先记住三件事,显示 spawn 六个线程一层深度 token 也会更高。 这项更新的意义不是 codex 多了个按钮,而是 coding agent 开始进入角色分工阶段以后,谁还让一个 agent 一 口气查证?改验慢指是副作用,更大的问题是它会越来越糊。

hello, 大家好,我是潜水小高,今天刚好 codex 五点四更新了,刚好下班之后我还剩一千多个 talkin, 嗯,想着给大家录一期我在我 iq 中如何去改写潜水代码的,让 codex 五点四, 然后这是我一个简单一个简单一个代码,然后咱来这边看一下我给 codex 五点四出来是什么功能,让他帮我实现什么效果。 就是我现在代码已经实现了普通的 f o c 去控制电机,就是控制双电机,然后我的代码是先通过 adc 中断采集电压,然后去计算电流,这个方法我已经我实现了,然后去通过串口控制双电音的速度环或者位置环。 嗯,现在呢,我想给我系统加上 f i t s 不 使用 q 慢的生成的,因为这个生成的话就是版本比较老,而且很多东西都不支持。 我给他提供了一个 github 链接,让他去帮我,一直让他并且把所有的任务都进行划分,然后保证没有错误, 然后发布任务之后呢,他先简单去看了一下我的工程结构那个以及那个中断链路,还有 f o c 的 入口,然后他看完这些之后呢,他开始往下一步步的去做做这之后他就直接去拿取了官方的 f r t s 的 一些代码, 然后他然后拉取完之后呢,他要开始去配置 firs 的 一些那个任务层啊,然后再把终端入口切到内核啊等等等,他开始改改代码,改改改很多。然后呢,由于我本地是那个 j b k 编码模式,他为了保留这种编码,编码模式呢,他就是直接用那个 power shell 去改写的一些东西, 然后他后来在那个那个把任务把代码改完之后呢,他在那个 q 里边就加上了些文件组,包括这个包,路径等等等。 然后他又在那我本地进行了一些编辑验证,做一些语法检查,把明显错误先清掉, 然后最后他遇见一个,遇到一个问题帮我改了,直接帮我改了,然后他编辑了之后,然后发现一个小小的问题,不清零的话,什么等等的,他又帮我把这个改了,涉尾阶段他要保证,保证做了什么事情,那咱可以,他大概这段时间用的是二十二分钟十八秒, 然后它完成的事情呢,就是把官方的 fratts 移入了工程,然后增加了 fratts 配置什么任务接口,把调度器那个 svc 碰 svc cct 点 c 接到了 fratts, 还什么等等等,这这条嘛是吧?然后进行任务划分,什么串口解解包嘛?就是那个怎么去控制它?什么电机位置环呢?位置环那个速度环怎么控制? 包括按键那些功能,什么高频 foc 电流音保什么等等,这串口指令如何去用它?用什么串口可以控制它?串口指令控制它,包括包括路径啊等,也帮我配齐了,然后他去用我本地东西去验证这个代码写的成功不成功, 然后这是最后也帮我检验过了,检查过了,最后他还给我提个小建议,下一边可以去做这什么什么规范,对吧?然后咱们去检查看一下,他帮我改改小代码, 这个是这个捆紧考呢,是我之前那个自己那个用 q 按重新生成代码时候自动加载的捆紧考,咱可以去看下其他代码。看其他代码,对吧?他这边还是 jpk 那 个编码模式,他没有去帮我改成乱码的,对吧? 这是检查代码,这是他帮我改的那个新增的 freex 点 c 这个文件在这里边放着任务,什么都帮我规划好, 他大概用的是二十二分钟,事情完成了我大概一周的工作量吧,或者说那个三到四天的工作量, 然后这个配额呢?配额呢?也剩了是四十八个,基本上不能做什么事情了,今天就到此结束,对吧?

发了一个研究报告,是他们内部的一个小团队做了一个应用,在几周的时间交付了一百万行的代码,完全是用 codex 进行编辑的,完全没有使用人工的方式,这也是他们的一个强制的要求,它整体是搭建了这样的一个系统。 他也说了一下他的一些经验,最终达到的结果就是他们只需要一个提示,然后他们的这种智能体代码,智能体会直接去执行这种各种的一个预设的这种流程来进行完成和最终的发布。 他这个经验报告呢,如果说我们能搭出来这样的一件事情的话,肯定是去完成一个项目是绰绰有余的。而且他这个经验里面我个人觉得非常牛的是两件事情, 因为我们现在用这种 codex 或者说 cloud code, 我 们运行出来并不是说它性能好不好,准确度高不高,而是它跑出来的结果。我们人很大的成本现在来自于如何去做测试。 但是他们这个应用不是说这种桌面版的应用,更多的都就是一个网页前端的应用。他们用了这种 chrome 的 开发者模式,让很高的一个权限给到了 codex, 让 codex 去做检查解锁,达到了自己解锁这个内容,然后重现错误,并且修复,并且分析这些 ui dom 的 一些行为, 这是一个比较大的一个点。还有一个点我是认为非常有趣的,就是吞吐量改变了合并的观念,因为我们做一些修改的时候, 其实我们会非常的小心,特别是一些成熟的项目,你做一些修改,你必须要做非常多的验证,觉得完全没问题了之后,你才会把它合并到主项目的文件这个数中。 但是当 codex 大 模型来了之后,它的规范反而成了反作用,因为它做修复非常的快,所以说你只要能简单的测试它是好的,就直接合并,直接上线,如果有错误它马上就拉下来进行修改就完成了,就没有必要去做非常严谨的这种验证, 因为他的纠正错误的成本十分的低廉,而等待去测试的成本是非常的高昂的。所以说现在的一个策略是会有一定的进行转变的。 我们还是详细看一下这篇报告,他主要也分享了很多他们的一些经验。首先他们就说了一下,他们是人类掌舵智能体进行执行,他们有一个规定就是不允许手写一行代码,从开始 他们不编写任何代码,工程师是做这种框架和需求进行转化成 prom 的 一个工作, 然后是由 codex 进行编写,然后他们就发现了一个问题,他们的瓶颈就是如何审核这些 codex 出来的结果,然后他们解决的方案就是让他拿到更多的这种开发者权限,让他自己能去复现错误,然后修复错误,并且这些日制信息都会暴露给这个 codex。 就是他们的一个经验,是给 codex 提供一张地图,而不是一千页的使用手册。因为 codex 它的上下文就是特别稀缺的,所以说你不要给它过多的指导,因为全是重点,那么就是全部没有重点。 它跟 cloud code 它们的方式是一样的,就是你给它的这种文档是分成树状的结构的,它需要的时候它会到对应的文件夹里面去找去查,而不是你把所有都放在一个文件中。 然后就是智能体读取才是最大的目标,因为上下文是有限的,每一次执行的时候他都要去对应的上下文,所以说你的这些项目必须要让一个新的工程师马上拿到之后,他就知道他的上下文他要做什么,所以说他的文档必须要写的非常详细,而且要非常有结构性, 要对应的文档要放在对应的一个项目,对应的一个模块下面。然后就是其实他这个翻译有点问题啊,他这个意思就是你要保证输入输出就可以了,他具体怎么样实现就让智能体自己去实现,甚至尽量不要使用这种 新的一些库,最好就是让大模型他的训练,在最好就是使用大模型在网络上训练常见的一些库,或者常见的一些原则性、 原理性的代码,甚至让大模型他自己去实现,都比他直接使用某一些库,某一些现有的库会效果更好。因为现有的一些库他在他的训练中看到过的比例是非常少的,所以说他是不擅长的,甚至让他自己去实现他还更擅长一点。然后就是吞吐量,就刚才说的, 然后他也说了一下,他们生成的真正的含义是几乎所有的内容都是由智能体生成的, 他们没有做一行代码的更新,只做了这种优先级的排序,然后将用户的反馈转化成验收的标准,或者说一些新的功能工具,然后把这种 pr 提到代码库中,由 codex 自行进行编辑或者修复,最终达到了很高的一个自主水平, 如果能搭建出这么一套智能体编程的系统,那么就非常的牛了,但是他们没有开源他整个系统或者怎么样使用。然后最后他也说了一下,因为智能体他的自主进行写代码,他也会有非常多的问题,就是他的伤他会非常的混乱。可能这里这里的命名是这样,这里的命名是这样, 最开始他们是由人工去做一些修复或者清理这些遗留的问题,然后后面的话他们就使用每一天去做一下扫描,定期的进行这种技术债的消除。 然后他们说了一下他们的一些欠缺,其实就是设计环境、反馈回路和控制系统,他还是很大的原因就是怎么样去做审核,因为他这个都还是比较好判断结果的一些方式,因为他都是这种外部的应用,如果是一些这种桌面级的应用,他这个也不是那么合适。

大家好,今天跟大家分享一下我这几天使用 windows codex 桌面端的一些体验和感受。我先把结论放在这里,我觉得这是一个非常有趣的应用,如果你正在使用 ai 进行 web coding 的 话,我强烈推荐你去试一试, 我觉得它弥补了 web coding 生态里面一个非常有趣的空白点。虽然这个事情见仁见智,但是我会推荐你去尝试一下,因为说不定你会发现它很对你的胃口,或者你会跟我有一个类似的一些感受和想法。 呃,首先呢,怎么得到这个 codex windows 桌面端呢?其实在三月四号的时候,也就是前天,呃, open i 已经给出了 codex windows 版的正式版,不过要注意的是,你必须在微软商店里面下载这个软件,你不能在这个浏览器里面去下 载,所以对于国内的用户来说,这个微软商店的连接可能会构成一个问题,这个需要具体去解决一下, 那么在下载完之后就来到这样一个界面了。呃,首先我要说的是,我不会介绍太多技术面的东西,比方说 gittree, 比方说这个 mcp skills, 自动化,这些东西我不会展开去讲,我主要是谈一谈我对它的一些定位和理解。 那么我当时在第一时间下载完这个东西,打开之后我是懵的,因为我在问我的 coding 界面哪去了?我的代码在哪? 我一开始以为这个东西是一个跟 antigravity 类似的东西,就是 antigravity, 其实就是一个,呃,把谷歌自家的 ai 嵌进了 ide 里面的这个这样一个东西,它的这个整个对环境的控制能力,对这个工具的调用能力,确实比 用 vs code 的, 然后用别家的呃,这个插件会更强一点,但是本质上它还是一个 ide, 所以 在下载这个 codex 之前,我会以为它也是一个 ide, 当时就是抱着一个尝试的心态去的,结果打开之后就发现完全没有 ide 的 影子,完全没有代码的影子。 我就去读了一下 openai 的 官方文档,又去看了一下很多博主已经公开的在 mac 上面的一些评测视频,我在仔细研究了一下之后,就发现这个东西其实是一个 ai 项目管理器, 就是在这个东西的左侧,你会看到有一个你的项目列表,你在这个地方是可以添加非常多项目的,你只需要把你对应的这个项目的文件夹给到他就可以了啊,我随便添加一个都可以啊。然后呢,你可以在这个里面去进行一个跟 ai 的 沟通, 随后如果你想看代码怎么办?在这个右上角,你可以用很多种不同的方式去看代码,比如说使用 cs code, 你就可以打开这个代码。那么这个时候有的人就要问了啊,我当时也有这个疑问,那 open ai 做这个东西是干嘛呢?对吧?它既然我在 vs code 里面,你可以看到我是有 codex 的 插件的,我可以在这里面直接沟通。我为什么需要一个单独的软件来直接跟 ai 沟通,而且还看不到代码呢?啊? 我稍微用了使用了两天,把我的一两个项目放进了这个里面跑了跑,我就发现这个是一个非常聪明的而且有趣的设计,就是在没有 ai web coding 这个概念之前, 我们是没有必要做一个项目管理器的,因为你只需要把你所有的项目放在一个文件夹里面,然后你开很多 vs code 的 窗口去写代码就可以了。就是写代码的重点永远在 coding 上,而不是在对这么多项目的管理上。你只要把它放到文件夹里就可以了 啊。对每一个单独的项目,你单独使用 get 就 可以了,对吧?不需要别的工具。但是现在情况不一样,现在很多时候我们写代码 可能一个小时的拷定时间里面有四十分钟都是 ai 在 思考, ai 在 写代码。如果说 我还需要面对着一个传统的 ide, 需要花大量的精力和这种注意力在代码这个事上,然后我的 ai 的 插件挤在旁边,会觉得有一点点的主次失调。即使在 vs code 里面,你是可以通过调整这个布局,把这个代码缩的小一点,然后把这个插件放到一个更主体的位置上。但是你如果想进行多个项目的话,你终究是需要开很多个窗口的。 在以前你想同时写多个项目的代码,这是一件几乎不可能的事情,因为你所有的注意力都要放在代码上。你不可能说我先写一会这个代码,点击运行,然后又去思考另一个代码,这个人脑是很难接受这样的 呃强度的劳动的,但是 ai 可以。 所以现在对于这样一个管理器来说,你只需要在左边把你所有的项目放进来,每一个项目可以同时调用 codex, 同时并发地去进行操作。你就有点像什么。我打一个比方啊,你是一个很厉害的产品经理, 你手底下同时管着四五个项目,然后你这个时候开了一个微信聊天窗口,这里面有五个人都在跟你聊天,你只需要跟他们不断地提需求,提反馈就可以了,你不需要去一直盯着每个人代码, 当然了,我们有的时候仍然是要 review 代码的,仍然是要去做一些手动的调整的,那这个时候你再调映,调出相应的这个 vs code 或者是别的什么工具的界面再去做,那就可以了。 那么我本来呢是有一块负屏的,我为了方便演示就没有打开它,你如果有一块负屏的话,你就把 vs code 的 界面,把别的 ide 的 界面放到负屏上,你的主屏幕永远就是这样一个项目管理器。 我们来具体看一下,在 codex 这个桌面端的应用里面到底保留了什么,到底有什么,我们才能更好的理解。呃,它的定位就首先第一你会看到 ok, 它有一个项目列表,然后在每一个项目下面是你跟它进行多轮的这种对话。好, 然后呢,在这里你可以使用这个别的 id 去查看代码,然后在这里它有一个 get 的 操作,就是如果你这个项目还没有 get, 你 可以在这里,呃,如果没有 get, 比如说我们换一个,你会在这里有一个创建 get 存储库,然后在这儿就会出现一个 get 相关的东西,就是 vs code 上面的 get 的 插件已经够简单了,但是甚至还是没有它简单。然后呢,包括这个 get 界面,你会发现这个界面现在变成了项目 跟 ai 的 沟通以及 get, 它完完全全地去掉了所有,比如说断点、 debug, 呃环境的这些东西,什么这些东西很多都都没有了,我们只保留了作为一个项目本身最需要的东西。当然还有一个东西是终端,因为你需要终端去对写好的代码进行一个运行调试或者是之类的, 就是它完完全全是以一个项目的视角去看一个代码工作,代码本身是交给 ai 去处理的,我们只需要进行项目管理、版本管理,跟 ai 的 沟通, 我们现在再打开它这个设置界面来看一下,就更理解这个事儿,你会发现它包括怎么打开这个代码文件,然后你的环境是什么?然后关于这个在跟 codex 沟通的过程里面呃它的一些基本的行为, 然后呢你可以呃改变它的语气, m c p, 然后 get, 然后还有就是这个环境我觉得是非常有趣的, 就是在之前在本地运行的时候, ai 都会遇到一个问题,就是对环境的处理是比较差的,然后在这个地方他显示的把环境这个问题给你解决了,就是你可以告诉他该怎么样来访问你正在运行这个项目的环境啊?这个我觉得是超级有用的一个东西,所以就是总体来讲,你 回到这样一个项目的界面,你就会发现非常的干净,非常的清爽。如果说 ai 如果他真的可以完成大部分代码构建,我现在目前对 codex 五点三 extra high 的 这个体验的话,呃可能最多十次, 呃沟通你需要亲自看一次代码,大部分时候我可能二三十次沟通都不需要看,他就可以给到我一个非常好非常好的结果啊,所以我觉得他真的是非常非常有趣的。 我其实也不认为这是一个非常必要的东西,但是当你真的在多个项目并行开发的时候使用这个东西,你会感觉到你变得更加的轻松,你变得更加的专注,而且你的 呃就是你整个工作的流程会让你感觉非常的流畅而舒适,我个人是这样感觉的。 当然了,这个事情完全是见仁见智的,有的人会认为对于高手来说是根本不需要这种 g u i 图形界面的高手都用命令行啊。也有人会认为对小白来说他又太过于复杂了,毕竟你还是得知道终端,还是得知道 get 等等这些东西。但是我觉得 起码对于我这样的用户来讲,我很乐意使用图形界面,我也非常乐意使用 ai 进行多步的开发,所以我觉得 它是有一定的可取之处的。它填补了一个从人的需求到 web coding, coding 本身的空白,就是从人到 coding 中间还有一个 web, 这个 web coding 的 这个 web 的 这个部分其实之前没有被单独拎出来去讨论成一个单独的软件或者工具,但是现在 codex 其实就是这个定位,它填补了中间这个链条上的这个空白 啊。不管你认为他是不是有用的呃,我都推荐你还没有尝试的人去尝试一下,我呢,也不敢说他一定就是正确的。这个生态链上的答案可能过几个月,过半年、一年之后我们才能看到市场对他真正的一些反应。不过目前来说,我觉得他是一个非常值得尝试的工具, 所以如果说,呃,你看到我的这个视频,然后还没有下载他的话,我非常推荐你去尝试一下。

g p t 五点四还是不如 office 四点六? codex 它真的是量大管饱,我每次问他,他都说已经完成了百分之九十三到九十五了,但是最后这三个比拼多多还难砍。 codex 它本身并没有按照我最开始那长文规划的去给我产出内容, 从 readme 上可以看出来。而 office 呢,它明显对我的人话理解的更加精准,它知道我在说什么。而且经过我过去的经验呢,它的产出也非常符合你一开始的计划。 过去了一个星期的时间,我每天晚上回来的时候会不停的坐在 codex 前面点 ok ok, 让它继续继续。虽然目前为止我还没有真正的看到这个 app 的 样子,就从九十天上面就可以看得出它已经偏航了。

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!

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。

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。

我在 windows 系统底下用 color code 和 code x 这个命令行板特别不方便,自己写了一个窗口模式,桌面版可以 color code 又可以 code x, 比较方便。那这个有几种问题啊?就是这个命令行板输入时光标定位特别慢, 他这边用用方向键定位就特别的不就骂,如果很长的话题是词就特别麻烦。这个就是复制那些截图很麻烦,因为有时候我像截图内行版,这个截图就复制就特别累。那我这边的截图就比较轻松啊,接,我喜欢这个截图,截一个 直接在这里,窗口里就直接粘贴就可以复制了,这样比较方便一点。另外呢,窗口监控啊,不知道哪窗口已经完成,因为有时候我会开特别多窗口吗?我能开七八个这种窗口,那这种窗口就不知道哪个完成了,就要点,特别麻烦。 那我这个写了以后就完成了,就是一个红点啊,直接这个红点点进去就取消了,因为他完成了吗? ok。 还有个就是历史记录多查找不方便,有时候我会关掉那历史记录,他特别多,有时候就找头大。那这个地方 历史记录点开以后就往下就比较方便了。这个是扣格勒扣的,这个是扣 x, 历史记录拉下来啊,就搜索比较方便。做了一个自动化运行的工具,剪一下这个地方,先给他一个计划,让他写一个计划,例如罗列了以后就直接点这个自动点一下, 很简单啊,就是会自动的给他弹出一行字,然后执行计划,下一步一个很简单的小程序,他自动就运行了。你可以设置他的这个步数,调那个小脚本 切换的话,用这个 cc, cc 切换,然后我这个已经开源了,代码已经开源了,就是这个分享一下啊?

之前我们用小龙虾让机械臂简单运动了一下,然后我就想尝试进入视觉后能不能直接完成 v l a 动作。后来发现他并不知道如何控制机械臂运动学球解。于是我就想,我之前不是写过机械臂的运动学代码吗?如果我把这个作为上下文,告诉他是否能做到指定抓取呢? 于是就有了 qmax 加叉 gpt 的 api, 完成 vla 指令抓取任务,请把香蕉抓起来。他回复,没有看到香蕉,请把橘子抓起来。于是大模型调用 qmax 生成的代码执行抓取, 发现有点偏了,应该是运行相机代码有问题。