Codex扶持计划申请要求
你是不是也觉得，一遇到复杂的 ai 任务就头大？别急，今天咱们就来聊一个能帮你轻松搞定它的神器 codex 的 计划模式。哎，我相信大家肯定都遇到过这种情况，对吧？你给 ai 一个稍微复杂点的任务，它就开始放飞自我，东搞一点，西搞一点，给你的代码乱七八糟，最后还得自己一点点改，简直要崩溃了。 你看啊，普通人一般怎么做，直接就把需求一股脑全扔给 ai， 结果呢，十有八九是一团糟。但高手就不一样了，他们有个秘密武器，在让 ai 动手之前，他们会先激活一个战略计划。没错，这个武器就是计划模式， 他一下子就把那个只会闷头干活的 ai 变成了你的一个超级聪明的项目经理。那问题来了，这么厉害的功能，要怎么打开呢？是不是听起来特别复杂，哎，完全不用，其实超级简单，你只要记住一个快捷键就行了， shift 再加上 tab 键，就这么简单。 整个过程啊，特别清楚，就三步，第一步，你别给 ai 下零碎的命令，而是直接告诉他，你最终想要完成的那个大目标是啥。第二步呢， ai 这时候不会傻乎乎的马上写代码，他会先像个靠谱的项目经理一样，给你列一个详细的计划清单，然后也是最关键的。第三步，等你检查完这个计划，觉得，嗯，没问题了，你一点头， ai 才会开始动手，保证每一步都精准执行。 不过啊，说到这，你可能会问，用这个方法到底最大的好处是什么？我跟你说，这个好处啊，绝对会让你大吃一惊，答案就是省 token。 这个 token 呢，说白了就是 ai 干活要消耗的资源。你想啊，因为计划模式从一开始就把路给你指的明明白白的， ai 就 不用再像个无头苍蝇一样乱撞反复试错了，这样一来，不必要的计算资源消耗自然就大大减少了。 那省下了 token 对 咱们来说到底有啥实际好处呢？首先，最直接的就是你再也不用没完没了的改代码了，告别返工。其次呢，产出的东西质量肯定更高更准。最后呢，还有一个很重要的点，就是你的账户能一直保持一个特别健康的状态，不会因为瞎消耗而碰到各种限制，省心多了。 好了，干货都给你了，现在就轮到你上手试试了。学会了这么强大的计划模式，你第一个想用它来搞定的复杂项目是什么呢？赶紧在评论区告诉我们，我可是非常期待看到大家的奇思妙想哦！
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05:04查看AI文稿AI文稿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！
2.3万阿朱星际漫步
04:12查看AI文稿AI文稿想报三支一服的同学看过来！报名条件、服务内容、福利待遇，还有大家最关心的招募流程，这条视频一次性给你讲清楚，建议、点赞、收藏，报名前看一遍，避免踩坑。 一、报名条件一共是有核心四点。第一点，学历与身份，普通高等学校应届毕业生本科或专科均可，部分省份允许毕业两年内未就业的往届生。部分岗位面向基层服务项目人员或本地户籍人员。 二、专业要求多数岗位有专业限制，如职教需师范或相关专业学科之一，需医学类专业制农需社农类专业，部分基层岗位不限专业。 三、基本素养，拥护中国共产党领导，热爱祖国、品行良好，愿意扎根基层服务且具备正常履行职责的身体条件。 四、其他要求通过各省统一组织体检，部分省份对年龄有明确要求，一般为三十周岁以下，有基层工作或志愿服务经历者优先录用。 差距。题外话，很多同学问，专科或非日制能报吗？全日制专科符合岗位要求即可报考，非全日制学历需看各省的具体公告，多数省份仅认可全日制普通高校学历。 二、服务内容有四大核心方向，同学们报名时可根据专业和意愿选择，核心是服务基层，助力乡村振兴。方向一、支教到乡镇级以下中小学从事教育教学工作，负责课堂教学、课后辅导、学生管理、示范类专业优先 方向二、之一，到乡镇卫生院、社区卫生服务中心等基层医疗机构参与临床诊疗、公共卫生服务、防疫宣传、健康科普等工作。医学类专业优先方向三、之农到乡镇农业、农村相关部门参与农业技术推广、 乡村产业发展、水利工程建设、农村电商运营、农村规划等工作。社农工科类专业优先方向四、帮扶乡村振兴参与基层防返贫监测、乡村建设、民生保障、基层治理、政策宣传等工作，部分岗位不限专业。 三、福利待遇主要是由补贴和政策红利组成。服务期间发放生活补贴，同时享受多项政策保障。生活补贴由中央和地方财政共同承担，每月约三千到五千元，含交通补贴。艰苦边远地区有津贴按月足额发放。 社会保障，统一缴纳五险，部分地区缴纳住房公积金，服务期间计算为工龄。生活保障服务单位提供免费住宿或住房补贴。部分地区发放一次性安家费，大概是三千到一万元。 年度体检、节日慰问等福利齐全。最后给大家讲一下政策红利，服务期满考核合格，可享受定向考录、公务员、事业单位招聘加分、考研加十分、免试入读成人本科等政策。部分省份直接落实事业编制。 四、招募流程以各省最新公告为准，流程大致如下，报名阶段在四到六月登录各省人社厅官网或三支一服报名系统， 注册天报信息，选择意向岗位，一般现报一个岗位。资格审核，报名后的一到三天，各省项目办审核报名材料，确认报考资格，审核通过后缴纳考试费。部分省份是免费的。 笔试考试通常在五到七月统一笔试科目为公共基础知识、职业能力测试或综合知识，重点考察基层工作相关知识。面试选拔，七到八月按岗位比例进面，结构化面试为主。常见问题，为什么选择三支一服？如何适应基层相关工作？ 体检公示，八月统一体检合格后公示你录取名单无异后发放录取通知书。最后是岗位培训，在九月集中岗前培训后派遣到服务单位，正式上岗。 视频最后博主想对大家说，三支一服是扎根基层、历练成长的优质选择，也是进入体制内的重要跳板。如果有其他疑问，欢迎大家在评论区留言，我会一一给大家进行解答，我们下期再见！拜拜！
4.6万鹏友别EMO
08:12查看AI文稿AI文稿如果你没有任何技术背景，看不懂代码，更不会写代码，但又想试试 webcody， 应该选择什么样的工具呢？我整理了目前市面上四个最主流的产品，然后我会从上手难度，谁的能力最强，谁最省钱这三个维度啊，给大家来做一个全面的分析。 看完这期节目，我相信你一定能找到最适合你的那一个。好，我们直奔主题。首先上手难度， tree 应该是毫无争议最低的一个， 因为我们主要都在国内嘛，剩下那三个工具不能直接流畅的使用而吹国内版呢，大家下载下来就可以直接用了，并且是完全免费的。所以单从能不能用的上的这个维度上来说呀，它是最友好的。说到使用体验呢，我觉得对新手来说，其实我们根本看不懂，也不想看 ai 写的代码， 我们需要的是一个纯粹的 agent 模式，也就是我们说出需求，后续我们就放手不管了。 tree 呢，刚好提供了一个叫做 solo 的 模式，说到用户需求啊，他就会完全自主的去建目录，创建文件夹，写文件，这种不需要管理底层工程的体验啊，其实非常适合零基础的小白。 不过客观来讲，翠目前本质上呢，还是一个代码编辑器加半 agent 结合体，它的界面上依然保留了很大一块区域，是用来展示正在编辑的代码。对于咱们只想提需求，像产品经理一样的编程小白来说，这个代码页面甚至有点多余， 这就导致 tree 整个界面呢，是针对代码编辑做优化的，搞的页面很复杂，如果未来能进化成更纯粹的对话页面会更好，但整体来说，新手友好度 tree 肯定是排第一，是最简单的。 接下来是 cursor， 它和 tree 非常像，也是代码编辑器的风格。界面呢比较复杂，你可以把它理解为是一个国际版的 tree。 如果你能搞定网络，其实 cursor 和 tree 的 上手难度是差不多的，但因为有网络这个门槛， cursor 只能排到第三。接下来我们说说 cloud code， 我 觉得它可能是目前对新手最不友好的开发工具，因为你看，这就是它的界面，所有沟通都是通过命令行这个小黑框， 你前期还要花时间专门去学怎么用命令行，这对小白来说非常劝退。更要命的是， cloud code 的 封号太多了，如果你不是那种硬核玩家，搞不定这些复杂的网络配置，它的上手难度绝对是地狱级的， 所以直接排到倒数第一。最后是 codex， codex 就 没有乱封号的问题，只要你越过了网络的门槛，那 codex 的 上手难度其实是非常低的， 因为他完全采取了我刚才说的那种纯 agent 模式。特别是他最近推出了一个 windows 桌面端，界面跟 check gpt 非常像，没有那些复杂的编辑代码的页面和设置，下面是个输入框，左边就是对话记录， 你感觉就像是在跟一个真实的程序员面对面聊天一样，你也不用在意他具体写了啥代码，沟通起来特别简单，要不是有网络问题，我真想给他排第一。 好了，接下来我们说第二个维度，谁的能力最强，还是先说 tree。 坦白说，在这个维度，我觉得 tree 应该是垫底的，尤其是国内版， 虽然免费，但他使用的是 timi、 豆包智、普通易这些国产模型。客观来说，国产模型的进步非常大，做一些不复杂的任务完全能够胜任。但如果你要做逻辑复杂的产品， 它离目前市面上最好的模型还是有差距的。而且我之前之所以说 tree 是 个半 agent， 就是 因为它目前只能负责帮你创建文件，然后写代码。但一个真正在你电脑上的 agent， 它应该是可以帮你操作电脑，然后去调用浏览器， 就帮你搜索，去使用各种各样的 skill， 比如它可以用 versio 的 skill 去帮你部署啊等等，这些目前看起来 tree 都还做不到，所以它不能算得上是一个完整的编程 agent， 所以 抱歉， tree 就 只能垫底了。 再来说 ctrl， 它曾经是一个非常厉害的工具，最早是用来 ai 补全代码，然后自动帮你写代码的，跟 chris 很 像。但是随着现在这种全自动的 agent 的 趋势越来越明显， ctrl 就 显得有点跟不上了。因为之前它在 ai 编辑器的形态上探索了太多，而纯 a 键的这一块呢，就做得少一点。 所以你会发现， cloud code 和 codex 出来之后啊， cursor 的 用户流失非常严重。当然，肯定很多老程序员会觉得 cursor 好 用，因为他们会亲自参与改代码，审查代码。但对于希望完全放开手让 ai 去干的新手来说， cursor 就 和 tree 一 样，有点不太对口了。 如果说 tree 和 cursor 是 半自动的 ai 编程工具，那么 cloud code 和 codex 就 算得上是全自动的 ai 工具了。 autocode 出来之后的很长一段时间，它都是地表最强的编程工具，因为它一开始就是基于纯 agent 角度去设计的，甚至脱离了编程工具的概念，完完全全就是一个在电脑上的自由人。它可以帮你整理电脑上的垃圾文件， 去上网搜索，甚至自己操控浏览器去上网找图，生成图片。比如你想做一个三 d 赛车游戏，那他就需要建模对吧？他直接就可以帮你下载建模工具，然后通过 m c p 工具来操控软件，帮你做出来。他给人的感觉就是一个极度智能的电脑助理， 只要是电脑上的任务，他几乎无所不能。所以你就可以理解为什么他的出现啊，对 cursor 冲击非常大。后来 codex 抑菌突起， openai 作为 ai 界的这个老大哥，他怎么会放弃编程这块市场呢？ codex 刚推出的时候和 cloud code 一 样，也是命令行工具， 能力基本一模一样，都是全能 a 键。其实竞争到这一层，很难说 cloud code 和 codex 谁最强，因为拼到最后就是拼底层的模型。 cloud code 最强的是 cloud opus 四点六， codex 最强的是 gpt 五点四，这两模型呢，就是数月有专攻了。 cloud code 在 前端更牛一点，而 codex 在 后端更强一点。但整体上呢，它们都是六边形战士，只是略有侧重， 所以这两个我觉得可以并列排第一。最后我们来说第三个维度，谁最省钱？最省钱毫无疑问是吹的。国内版对于个人开发者来说，它是完全免费的， 偶尔可能需要排队，但如果你只是想上手体验一下 web coding， 那 么这绝对是首选。它的国际版呢，是按 token 收费，有点贵，但如果你都能用国际版了，那其实也没有必要选错了。第二，划算的啊，我觉得是 codex， 你 只要办一个叉 gpt plus 的 计划就基本够用了，完全能满足新手的日常开发需求，额度给的也是非常慷慨。 如果你本身就是叉七 p d 的 长期用户呢？那这个简直就是最经济最划算的选择了。然后是 curser， 他 也是二十刀一个月，但 curser 毕竟是个初创团队，没有大公司那种拿算力补贴的底气，所以很多人都反映他的额度不够用，其实不太划算了。 那么最不划算就是 cloud code 了，价格名义上跟 codex 一 样，但问题是它非常不稳定，你开个会员一不小心号就被封了，这种体验极差，而且额度也没有 codex 给的多，所以整体来说， cloud code 是 最不划算的。 最后，我给大家总结一下我的最终推荐，如果你追求能力最强，综合性价比最高，我首推 codex。 如果你只是想强，先是个技术小白，那我首先推荐是锐，国内版，免费不用配环境安装就能用，做个简单的网站完全没问题。 我不太推荐的是 cursor， 它现在的形态稍微有点过时了，价格也不太实惠。至于 cloud code， 除非你真的能搞定网络和封号的问题，否则我不建议新手去碰去用和它同级别的 codex 就 行了。为了让大家有个直观感受啊，我最后用 tree 的 免费版和 codex 做了一个小小的对比， 我让它生成一个卡通版的地球，并且演示火山爆发、龙卷风这样的极端天气，两边都是同样一句提示词生成的，你可以感受一下它们工作模式的区别。 吹的做法呢，是在本地创建了一个项目文件夹，然后生成了常规的前端文件，跑出来的效果呢，看起来就比较简陋了。但 codex 的 风格就完全不一样，因为它是一个纯 agent， 它判断这种三 d 地球最好用 blender 这种三维建模引擎去做。于是他直接写了一个控制 blender 的 方案，甚至教我去怎么打开这个引擎。 虽然画质还需要优化，但你能明显感觉到同样一句话，两者解决的思路和层级是完全不一样的。好了，以上就是我这期分享的全部内容，希望对想尝试 web coding 的 小白朋友们有一定帮助。我是阿朱，关注我，让我们一起在 ai 潮头冲浪！
231阿朱星际漫步
02:05查看AI文稿AI文稿你让 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。
1672大力AI
02:58查看AI文稿AI文稿大家好，今天是视频记录一百天的第十天，今天接着昨天的话题接着聊。昨天是做 n to n 的 测试的一个计划，今天花了挺多时间再来梳理这个， 讲一下这个流程吧。自己是先用 cloud 基于我们现在的 代码仓库和已实现的单页面测试，用力做了一个出版的一个端到端测试，计划 完了又把这个测试计划丢给了 codex， 让 codex 做了一些 review， 这样就左右手互博了很多。轮完之后初步看起来这个计划 没有什么问题了，但是自己在详细去看的时候发现了有几类的问题。第一个就是 ai 在 review 的 时候，他不会对代码做一些过多深层次的一些理解，或者说我前期给他的提示词没有强制要求他去做这一部分的工作。所以的话，对于我们一些业务流程里边的 一些像一步操作，他基本上就没有识别到，或者说一些需要 类似于邮件通信，或者说需要业务流程完整性这部分的话，他其实是没有识别到。还有一大块就是 端端端场景，他其实主导的是从这个业务流程到又一个另外一个业务流程一个完整性，但是其实很多系统他的业务流程完整性 不是通过代码可以完全读懂的，他需要人工的去介入，比如说你 a 端的流程结束了，你要通过 b 端再去把它串起来， 这个时候的话就 ai 就 很难做到这一部分，就需要我们人工的去介入，去引导 ai 进一步识别到这一部分的完整的业务流程。 还有一部分的话就是针对一些端到端的一些 边缘场景，让他如何能确保不够遗漏？这个要求就是其实我们自己作为一个 vivo， 如何能识别到 ai 没有识别到的一个需求，但对我们自身的要求是，首先我们得对我们这个项目的整体的一个 架构比较了解，再就是对整个业务流程是比较清晰的，这样我们才能做到对这一部分的查漏补缺。 呃，当前的话，整个分寸的测试计划已经梳理的差不多了，当然也是经过了很多人的沟通梳理和调整吧。好，今天就聊到这里，谢谢大家。再见。
00:41查看AI文稿AI文稿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。
931焱垚言夏
03:41查看AI文稿AI文稿copilot 这一波更新的本地背景云选项以及 cloud codex 究竟是做什么的？看完这一期视频，你会得到答案。这两天你可能发现 copilot 编辑左下方多了这样的选项。先说结论，本地就是原先的使用方式，在 id 中进行对话，读取文件，执行任务。 而背景模式实则是一种更偏向于后台执行任务的方式，因此它只支持 agent 模式。两者主要的区别的话，本地模式更加会偏向于实时性的协助，比如你和 ai 实时对话，实时迭代你的代码产物等等的。但是背景模式则更偏向于在后台去进行独立的处理， 在完整执行好整个的工作之后再给出你结果，因此会更加的结果导向。所以如果是比较复杂而又不需要实时检查他的执行路径的任务，比如大规模调研等，会更加适合的来用背景模式。最后是云模式，他跑在 github 的 远程基础设施上，完全脱离你的本地环境，因此非常适合团队协助的 github 项目。 比如我们这里可以看到，我能够在这里选择我的代码仓库，比如说我选择了我的这个飞书机器人构建的 scale 仓库，然后输入让他做的任务， 比如说在 readme 文件最后加上一行谢谢这里它就会自动去云端执行，并且提交 pr。 ok， 我 们这里可以看到 go play 已经完成了这一次 port request 的 提交，包括呃，我们原生的这个 prompt 在 这里也有体现。并且我们可以看一下最后的文件修改情况，确实是在 readme 文件最后加上的一行谢谢是符合我们的需求的， 所以对于这个云模式来讲的话，确实对于团队合作的 github 项目会特别的适合，而且这也是 coop 了的对于 github 生态适配的一个优势点所在。我们再来聊聊这里的 cloud 和 codex。 二月四号 github 官宣， cloud 和 codex 作为 coding agent 进入了育发的阶段， 这一支是我最关注的更新，因为可以在用官方的 sdk 的 情况下仍然享受 code 的 模型或者 codex 模型本身，因为 codex 原本就已经可以调用这些模型了， 而关键词是 s d k。 以前你在 call python 里面切模型的时候，本质只是换了一个回答问题的大脑，系统的提示词不会变，工具不会变，行为逻辑也不会变，只是底层替换了一个处理任务的大模型。 而现在接入的 cloud 和 codex 并不一样。我们先说 cloud， cloud agent 用的是 aspropack 自己的 s d k， 它是有自己的一整套工具链的。比如我们可以看一下，在 c l i 中，我们输入斜杠会看到这里就是 cloud cloud code 的 c l i 的 相关的命令行指令，它跟 copilot c l i 的 命令行指令是完全不一样的， 包括我们可以在这里通过斜杠 memory 之类的来像 cloud code 里面一样管理专属的 cloud 点， m d 记忆文件等等的。并且它也有与 coopilot 相似的三种模式，自动编辑、编辑圈询问以及计划模式等等的。而 codex agent 则更像是直接用的 codex 的 可儿。我们在这里切换 codex 模式，跟我们直接从聊天框这里 打开 codex 是 一个效果，我们测试一下，我们这里直接用 github copilot 的 账号登录来共享我们所剩的额度以及按次计费的逻辑后，我们测试一下看看它能否正常的读取并且修改当前工作区的文件啊。 ok， 我 们可以看到它正常的列出了我们工作区所有的两个文件，以及并且完成了第二个文件的修改，把 thanks 添加进去了。所以只要我们在这里开启 id context 之后，它就能够向 copic 的 对话框一样正常的读取我们工作区中所有的内容。为我们小结一下，我们今天介绍了 copic 的 五个更新，以及它们的区别和适用场景。本地模式适合实时写作，背景模式适合复杂的结果，导向性的独立任务。云模式适合团队协助的 get up 项目。 而 cloud 和 codex 的 接入本质上并不只是换了个模型，而是引入了各自的 agent sdk 和工具链，在享受 cocopic 的 暗自记费的逻辑下，提供了另一种更加原生的 agent 的 体验。如果这期视频对你有帮助，希望你能给我点赞，双击三连，我是 carl， 关注我们下期见！
183卡尔AI工坊
00:56查看AI文稿AI文稿二零二六年开年，不会写代码的普通人的机会来了，用 skill， 再调用 agent， 哇，用你的自然语言来写代码，变得非常简。那你可能会问，代码不是程序员用的吗？那当然不是，我们普通人可以用来写论文啊，写项目计划呀，写 ppt 啊，干什么都可以。 相信大家这两天肯定刷到了大名鼎鼎的 cloud code， 虽然它很强大，但我们又不是程序员。这玩意儿啊，对不会用代码的小白来说呀，上手还是有点门槛儿的。 现在我们可以用完全免费的 codex 安装，就跟 gpt 没什么区别。更简单的是呢，它对安装跟使用 skill 啊，变得非常简单，鼠标点一点就行了， 然后一切的操作都可以靠你的自然语言在这个输入框里敲出来。哎，你还可以为自己去做一个 skill 哎，来让 agent 来定制你的服务，这在之前我们这种对话式的 ai 聊天窗口是完全做不到的。你想深入工作，又觉得 cloud code 这些又要付费，门槛又高，那真的不如从 codex 开始。
33居里老师
06:04查看AI文稿AI文稿现在全网都在讨论欧盟这个 ai 神器，但很多朋友都在问，这东西在我们普通人的生活里到底也能干嘛？今天咱们不讲干巴巴的代码，直接手把手教你如何在生活中养好这只 ai 小 龙虾，并且零代码创建都属于我们自己的专属技能， 就像小说的主角一样，都有独独属于自己的必杀技。市面上等而全的 ai 技能数不胜数，能够找到适合自己的也是难上加难，适合自己的肯定才是最好的。 为了证明我们的小虾有多听话，自然咱们就拿家里最让人头疼的一个大麻缝开刀查份子钱。每次放假回家，我妈总让我去翻那些泛黄的一些纸质旧账本，查了一下十几年前谁谁谁到我们家上了多少份子钱， 不仅要翻好几个账本，眼睛都看的花，简直是一种折磨。为了解决这个事，我经历了三次方法，一个眼镜也踩了不少坑。 第一版，我是把所谓的账本分写成 excel 文件，这招一开始确实有奇效，但因为父母对电子软件不熟悉，经常也不知道文件在哪，也不知道怎么去增删这些信息， 因此我去做第二版，我把数据喂给了市面上的基础大模型，比如说豆包，效果一开始挺好，但没过几天，因为大模型的长短记忆的限制，他把我们家的账本给忘了。后来我就引入了 cos 平台，接了工作流， 在调试过程中效果都挺好，结果在线上环境发现有数据隔离，根本无法独取，我后台的一些私有数据方案也无疾而终。直到我掏出了第三种终极方案，把 oppo 扣接入了飞书，给他打造了一个独有的 人情记事本查询技能的小龙虾，我只要想查到我的小龙虾，就会自动去调取这个专属技能，精准出击。这里必须要科普一个核心的概念，到底什么是四点， 千万别把它想成父子，他的携带码，你可以把它理解成为给你的小龙虾助理量身定制了一套岗位说明书加办公装备。普通的 ai 就 像一个现在的实习生，懂的多，但也容易用上乱发挥装。而装上了 skill 的 ai 就像个老员工。这里有四，这套装备里常有四套四样东西，一是港文说明书，也就是 skill me 的 文档，告诉我他遇到查账，他要做核反应，工作流是怎么样。 第二是习惯设置，定好三账本钱，需不需要向他来进行确认，一些小规矩，以及我们的一些代码文件夹放置的位置。 第三是专属的文件柜，专门锁着我咱家的 excel 账本来进行安全隔离。第四是行动的工具箱，也就是代码脚本给他了，比如说查数据、写数据、删数据的一些能力。最爽的是建立这整套装备， 咱不需要亲自写一行代码，全都是由大冒险来帮我们完成的。具体怎么做了，完全是让 ai 来帮我们打工。 第一步，我们直接用大白话向 g p t 或者是其他大冒险来表达我们的诉求。我想让欧风扣来帮我创建一个个人查询的 skin。 我 提供了几个文件， excel 文件，它们的作用分别是 g p t， 就 会帮我们生成一份标准的一个需求文档。第二步，我们把 最终版本的需求文档发给小龙虾，然后我们就可以见证奇迹，他可以自动帮我们生成对应的文档和代码脚本，把技能 建立起来。第三，我们来听测试，如果报错了，让小龙虾自己去修复，如果还是不行，就让他问题点出，咱们不动，能不动手的就不动手， 必要的时候我们就手动解决。这里我们必须要划个重点，在针对一些需求文档和比如说 style midi 文档的时候，我们必须要人工亲自过一遍文档的逻辑审核以及一些细节问题，确保它符合我们的需求。 只有这样，这个技能才能真正符合我的心意。费了这么多心思，接下来直接看一下最终的效果。你看，只要爸妈在飞书里像微信聊天一样发谁谁，帮我查一下谁谁谁到我们家上了多少钱， 后台就会自动调用这个技能，要查十几年前的记录，不管是查找还是加一笔新账，还是删除一些我们写出的一些记录，全都是有一些极大极简的大白话去操作的。这样一只听得懂人话，管得了时事的小龙虾，谁能不爱？反正 我删了。看到这里，大家的思路一定要打开。人情账其实其实在这里只是一个影子。通过这个案例，你其实已经掌握了一套零代码解决繁琐任务的万能法则。 只要你有私有数据，哪怕只是几个破表格，再加上一句代码而已的需求和包括，就能帮你生成一个全自动的专属助理。 你看屏幕，你看屏幕，既然这套法则能够帮我们搞定生活中查账本、交水费这些小麻烦，但你试想一下，如果他的这样的技能平移到我们每天被各种会议周报折磨的工作大繁琐中了， 发现了吗？我都可。如果他搬到你真实的工作场景中，比如说你是一名天天被各种成绩单 家长的一些沟通老师的数据淹没的老师，你会在这个场景下，你会怎么做？下一期我将为你硬核拆解如何将奥考毕业生成为你最强的教师辅助，干货满满，记得点赞关注我们，下期见！
04:26查看AI文稿AI文稿大家好，我是一个完全看不懂代码的 ai 智能体开发爱好者，如果你也喜欢使用 ai 编程工具，那今天分享给你的这个技巧你必须要学会，在开发外包应用时，必须学会让 ai 帮你跑自动化测试。 那目前测试和审查效果最好的是 google 加上 gpt 五点四开发一款应用后，其实最难的是后面， 因为是要不断的去测试验证，测试验证，如果完全靠手动去测试，我们完全无法完成这项任务，因为人为的测试，你只能通过肉眼来辨认是否存在 bug， 但开发项目很多时候隐藏的问题，我们测试是看不见的，这个时候就需要让 ai 来帮我们执行自动化的测试和审查。 那今天我就来分享一下如何在 codex 里使用 play rate mcp 来进行自动化的蹲闹蹲测试。那为什么 codex 加上五 gpt 五点十更适合承担测试任务？如果只看浏览器自动化动作，很多工具都能做到，但当便发现问题 跟解释问题，还有补测试，补修复，在这方面勾带更加稳定。而且在最近新版本发布后，我最近深度的去使用，我感觉他不单单是跑一次测试，他还能根据结果继续定位问题补验证， 或者是给你去补一些脚本，来帮你推进更深度的审查跟修复。那搭配 playrite 这个 m c p 工具可以不需要打开浏览器，它在后端里面去自动化的去运行测试，反复的测试，直到我们的问题被修复，或者说所有的问题 被查找到。像这种适合登录表单、关键业务流程页面跳准交互的一些测试， 这个 m c p 工具完全都可以去做，那这样的开发需求对于我们这些不懂代码的人来说是非常关键的，我们就利用 ai 去完成 ai 需要的测试，这样就形成了一个更完整的 ai 开发并划我们仅需在 q 代码思里面 就可以让 ai 完成测试复测修复，还能根据测试结果继续定位问题，制定一个新的方案，帮我们完成更深度的一些修复。同样的问题，我在使用 anti gravity 加上 cloud opus 四点六模型， 确实有些问题他解决不了。同样使用这个 m c p 测试工具，但是我在 q d x 里面就能非常好的把这个问题解决。那我们大家在使用 ai 编程工具做开发的时候，如果不学会怎么让 ai 去帮我们跑测试，那你开发的项目可能就是个半成品，他一上线之后可能会出现各种问题，那如何使用 codex 加上 playwrite mcp 来进行自动化测试呢？那首先我们打开这个 codex 也变成工具，然后在左侧设置这里，进去左侧的 mcp 服务器， 那下方他会自带这样一个 mcp 工具，你点击安装就可以了，最好重启一下。那回到我们开发的页面，回到项目的对号框里， 如果你的项目已经开发完成，需要执行测试了，那你就跟 ai 说，请制定一个追演方案来使用 playwrite mcp 进行测试，他会给你设计一个测试方案，你看了没问题之后，你就说可以让他执行，那 ai 就 会调用这个 playwrite mcp， 然后去读取我们的网页，当然你这个项目一定要是网页的项目为这个 m c p 工具，它是通过网页浏览器来去帮你做测试的，那如果在测试中它发现问题，它就会给你修复，而且这个工具 他会在后端给你去执行，不需要你打开你的浏览器。那 ai 在 完成真实测试之后，他会告诉我们他测试了些什么内容，做了一些什么测试，非常详细。那我们在使用其他的 ai 编程工具做自动化测试时，给我的感受是 像 anti gravity 加上 cloud opus 四点六去做这种自动化测试，很多时候他会出现遗漏，或者说他的测试不够深度，不够准确。但是使用 code 时 来使用这个 m c p 工具来做自动化测试，它的效果真的是非常好，这可能跟 ai 编程工具和模型的关系有关吧。好了，今天的分享就到这里，感谢大家的点赞和关注，我将持续为大家分享更多实用的 ai 技能，谢谢大家！
138AI华哥
