codex怎么注册额
好的朋友们大家好，今天我想给大家推荐一个我认为阶阶段 ai 做 ppt 最强的一个实践方式，就是用 codex 再加它里面内置的 image generation 的 这个 skill， 也就是去调用它背后的 image 二模型，再加上 codex 里面的一个 presentation 的 插件， 这三者的一个组合，我认为是当下 ai 做 ppt 的 最强的一个组合和实践。为什么我会这么说呢？我给大家拆解一下。首先第一点， codex 它是作为一个总导演， 一个项目经理的一个角色，他负责去理解你要做什么样的 ppt， 然后他去拆解任务，去决定什么时候用 emoji 二，什么时候用 presentation， 他 也负责整个的文件的管理，素材的管理。第二个 emoji 二呢，我们都知道它是现在最好的闭源的一个深图大模型， 而且它对中文的一个支持非常的厉害，所以它承担的自然是最核心的一个视觉素材的一个生产，包括图片背景以及里面的一个素材。但是它产出的只是一个图片的一个素材， 并不是一个完整的一个演示文稿。很多人可能单独用页面 g r， 它也能生成连续的很多页的一个图片的一个 ppt， 但是这并不是我们真正想要的，所以我们就会引出最后一个 presentation 插件，它负责作版式，放置文字、图片、图表渲染、预览，检查页面的效果， 然后最终导出一个可编辑的 ppt x 的 一个 ppt 文件，所以它们三者连在一起，一个完整的一个制作 ppt 的 一个系统。好的，接下来我就简单的演示一下，其实非常简单，我就以我正在做的这个视频为例，我们想要介绍 ppt 的 这一套系统，让它去做一个 ppt。 我首先跟他说，请按照这个内容做一个八页左右的 ppt， 你 可以先去生成每一页的一个大纲和内容，然后给我预览，预览完成之后，等我提示下一步，你再进行下一步的执行。 好的，这一步，为什么我们不直接让他去做一个完整的 ppt？ 虽然他也可以直接去做，但是我想展示的是，其实中间的这些环节，我们也可以通过人为的去把控和一些调整，来达到我们最终想要的一个效果。因为如果你直接让他去跑，能得到的效果不一定是你想要的。好的，现在让我们来看一下，他已经设计好了整个 ppt 的 一个框架， 大纲和里面的内容，包括主线第一页封面标题、副标题页面的一个内容， 还有视觉建议，这里我们大致看了一下，我觉得是没有问题的。好，接下来我们第二步，我们确认好这个内容和大纲之后，如果你觉得这里有问题，你可以跟他说，让他帮你改， 改到满意之后，我们这里就可以跟他说。好的，现在可以调用 image generation 这个 skill 去生产十句的图片的视觉效果，你可以给我三套的视觉风格，每一张图片就浓缩了这八张图片， 然后一张图片里面代表一个视觉风格。好的，接下来这一步，我不是让他给我一张图，一张 ppt 这样输出，因为这样很浪费时间，也很慢，而且可能只是一个单一的视觉风格，万一得到这个风格不是我们想要的，就比较浪费时间，所以我这里采用的一个步骤就是让他把八页 ppt 全部浓缩在一张图里面， 一米九二模型完全有能力做到这一点的，就是一张图里面包含这么多的信息量，然后我可以一次性让他给我三张，且三张的视觉风格不一样，这样我就可以去挑选出一个我认为适合的视觉风格。好的，这边我们看到他已经生成好了，一共给了我们三种不同风格的一个 ppt 缩略图。 第一个是一个比较常规的简约干净的一个 ppt， 第三个是一个非常好看手写风格的一个视觉效果，这三个其实都不错，这个时候就看你喜欢哪一种。这里我就选择第一种常规的简单干净的这种扁平风格。 这里我们检查好里面的一个大概内容，以及确定好我们的视觉风格之后，接下来有两种路径可以选择。第一种比较简单的，如果你不需要编辑这里面的元素文字，你觉得它生成的这个已经够好，你已经可以用了。那么很简单，你直接让 emoji 把这里面的这八张图直接按照图片的格式去生成出来， 最多你可以让他帮你转成一个 pdf， 这样就很快，相当于直接是八个图片去展示好。这是第一种，这种比较简单也很快，但是这不是我今天想真正介绍的，因为这样就没有用上我们刚刚说的 presentation 的 那个插件。我们如果想要得到真正的可编辑的，可拖动每一个元素的这个 pptx 的 文档， 接下来我们就需要调用 imageg 的 所有的元素素材、图片，然后把它们以 png 的 格式生成， 然后再由 presentation 插件去排版排布，然后导出成一个 ppt x 文档。好，接下来让我们就告诉他，请按第一种风格去生成 ppt， 我 需要你把里面的每一个视觉元素、图片、文字都按照 png 的 格式去生成，然后调用 presentation 插件去 制作成一个真正的 ppt x 文档。好的，就这么简单的一句话，这一步可能需要花费的时间会久一点，因为 emoji 它要去生成里面的各种各样不同的元素。好的，这里跑了十分钟，它也是跑完了。我们这边来看一下，可以看到它现在已经生成了一个完整的八页的 ppt 的 内容。我们先简单看一下，内容 基本上都是正确的，它按照这种模式输出出来的。这是一个 ppt x 的 文档，它的每一个元素都是可以去进行编辑的。好的，那么这个就是一个完整的一套用 ai 去生成一个可编辑元素的这么一个 ppt 文件的最佳实践。如果大家有认为更好的一些方法，也可以在评论区分享。
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02:28查看AI文稿AI文稿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。
2.3万我是戴伦
05:55查看AI文稿AI文稿hello， 大家好，今天给大家讲解一下我是如何使用 codex 来驱动 objects 来完成一系列由 ai 驱动的 ce 仿真的。首先我们去 openai 的 官网去下载 codex 这个 agent 桌面单软件。 codex 是 由 openai 推出的一个以编程为主的桌面单应用程序，我们下载完成之后，安装了之后，你可以登录你的账号，这边 codex 它是免费账号，也是有一定的使用额度的， 但是这个额度不多，建议大家还是充一个 plus 会员。下载完成之后，你可以在这边新开一个对话，然后把我这个 呃 qs mcp 的 链接粘到这个对话里面，让它安装一下这个 mcp 插件。这边安装完成之后，我们可以在设置这边看到这边有个 mcp 服务器， 然后这边的话有一个 opcode server， 这个服务器安装完成之后，你的 codex 就 能够和 opcodex 完成一个联通了。至于这个仿真的界面，它是我们完成的另一个项目， 你可以在 task two cae 这个网站下面把链接复制一下，然后交给 codex 让它安装一下。 安装完成之后，我们就可以使用 codex 联合 opcode 来完成一系列仿真了，但在这个过程中，你肯定要把你的 opcode 啊，我们打开 opcode 之后，我们可以在这边的中端窗口下输入 mcp， 然后下划线，然后 looper， 然后过号点击回车，然后这边的话 appux 就 已经开启了一个 m c p。 我 们在 codex 里面，然后我这边新开一个窗口，我们这边的话问他你是否可以和 appux 联通， 他这边是思考了二十四秒之后返回的信息是可以当天可以和 appx 连通了，如果你测试到这一步的话，那说明你已经成功的打通了 codex 和和 opuse， 然后你就可以使用一系列的提示词来对它进行一个仿真。比方说我这边做的一个仿真，仿真专家做一个仿真学分析，要尽可能的贴近真实工况， 不要简化去做。如果是比方说这种动理学仿真的，你就让他要尽可能的贴近真实功放设定播放的帧率也要高，让仿真动画看起来更流畅。我需要在这个 codex 浏览器里面看到最后的仿真的结果。 在这边有一个界面，这边是模型树，我目前是只做了这个项目的，打开预览的一个模型树，后边的话，这个我可能会再完善一下，把这边的零件材料装配，然后分析部都能够去操作和二次编辑， 目前能够你编辑的在这个可编辑窗口，比方说可以编辑一下模型的一些尺寸，比方说我们把这个模型的尺寸圆孔半径改为二十四，在这边点击重新计算，然后这边的话它就在驱动 appui 完成一个重新的计算。 你也可以改，比方说板长板宽，然后其他的一些弹性模量或者是材料属性可以看到它这边就完成了一个模型的重新计算，然后重新进行了一个就是模态分析。我们先在这里讲一下这个 codex 驱动 ios 进行一个由 ai 驱动的 ce 仿真的流程是怎么样的。首先我们在这里的对话框里发一下你的想要仿真的一个提示词，你可以完全照抄这个，当然你想改一下也是可以的， 然后把提示发给这个 codex 之后， codex 就 会去写一系列的脚本，比方说这个模型建立的脚本也是由 codex 的 python 码完成的，当然一些比方说这个像简单的一些模型，它是可以去建立的，当像这个 洗刀模型它就建立的效果不是很好了。这个洗刀模型是由我在 soodeworks 里面去建立的一个模型，把它转化为 str 格式之后，告诉了 codex 在 哪里， 他就可以把他建立的模型和我提供给他的模型进行一个装配。呃，包括后面的像材料定义装配这个分析布载合了的定义，边界条件的定义，以到我们的网格化划分，都是由 codex 来完成的。 到后面的一些结果的后处理也是由 codex 来完成。 codex 完成之后，它会把一系列的脚本发给发送给我们的 opqs， 来完成最后的一些结果的分析，然后到仿真的一些模型的一些计算，它会发送给我们来完成一系列的仿真计算到结果的后处理， 然后完成之后它会创建一个网址，就是这样一个网址，然后我们点击一下就可以在浏览器里面去 看到 oq 所有的仿真结果。目前的一些仿真的话，其实它只能够进行一些简单的动力学或者是心理学仿真心理学效果目前是最好的，动力学的话，其实效果没有那么好， 大家可以当做一个参考。然后我这边再补充一点，就是如何把这个 mcp 给停掉，因为这个 mcp 运行的话，你的 oq 界面是不能进行任何一个点击操作的，就是它是一个主色运行的状态， 然后大家如果想停掉这个 mcp， 呃，然后在 app 里面查看结果的话，可以点击这边的 stop 按钮，然后就可以停掉这个 mcp 服务了，然后就去进行其他的一些操作。 你如果你有问题的话，可以在这个 github 上去提问，或者说你有好的想法可以在这边跟我说一下，我看一下能不能来实现一下。这就是本期的视频内容，大家如果有什么疑问可以向我提问，谢谢大家。
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07:06查看AI文稿AI文稿好的，我们今天给大家带来的是 codex 的 完整教程，那 codex 呢？是 openai 的 一款编程工具，很多人看到编程就已经被劝退了啊，但是不用担心，我们今天这个视频呢就会教给你，因为我自己其实也不会写代码，但它却是我近期使用最多的 ai 产品，甚至让我觉得自己变得厉害了很多。 首先我们来讲一下它跟一般的 ai 产品有什么区别，那它最核心的区别呢？就是能够控制你的电脑去完成很多的任务，这里面有一些关键原因我没有办法在视频里面说，我就放在评论区了，你们可以看一下和其他工具主要的区别是其他工具更像是助手，它会告诉你去怎么做，但你实际还是要你自己做， 但 codex 他 知道怎么做，他告诉你他会怎么做，然后他就自己把它给做掉。那所以今天这个视频呢，我们会分成四个部分，首先我们会讲一下这个工具在哪里去使用。第二呢，我们去讲整个产品的界面跟功能都有哪些，哪些是需要重点需要知道的。然后是我们作为 没有技术背景同学，该怎么样去跟 codex 沟通跟交流。最后就是整个场景，我会带大家一起去尝试做几个场景，如果看完这个视频你真的去尝试去做了，那我的这个视频目标就达成了。首先我们先说一下去哪里使用，如果你已经是下载 gbt 的 用户的话，我们就来到下载 gbt， 然后在它的左侧去点击 codex， 进入到这个页面之后，我们选择中间的版本，或者你也可以直接谷歌搜索 codex， 在 第一个网站里去点击这个页面，进入后下载到对应你电脑的版本。 在一开始呢，他可能会需要你去创建一个文件夹，那这边呢，我们直接在桌面上创建一个以你名字的文件夹就可以了。好的，然后我们来讲一下它的界面和它的功能，从大体上来看，其实它的整个产品界面跟我们一般用的 ai 工具还是很像的。 在左侧是往期的聊天历史跟部分的功能，右侧是 ai 沟通的工作界面。那什么是项目跟现成呢？ projects and thread， 那 这是两个基础的变身概念，你可以把项目理解成是一个大的文件夹，现成理解成一次次的对话， 就跟一般的 ai 产品一样，就每一次我们聊天的内容，就好比是一个新的县城啊，那假设以做网站为例，那这个时候呢，我们就开了一个新的项目，这个项目就叫做网站。那在这个网站的文件夹里，它的县城可能是什么？可能就是 像首页啊，产品页，关于我们这些不同的页面，我们把它分开来，它就是不同的县城。你只需要理解说不同的项目，你要建新的文件夹，在那个文件夹里面去针对性的做不同的任务。在右侧底部 这边就是跟 ai 沟通的地方啊，这边可以上传照片文件，选择对应的模型，我们这边默认去选择 gbt。 五点四推理的强度的话，就按照中来执行。那特别复杂的项目，比如说 app 啊，或者说一些后端的产品，你可以在 啊网上选，但也要注意，就你的 token 的 消耗也会对应的提高下方的本地，它代表的是它会在 你的电脑上运行啊，然后就是权限，那我这边是建议全部打开，这样他就可以完整的去操控你的电脑。那在这个县城里面右下角会显示背景信息的窗口，也就是上下文的记忆，就你可以把它理解为每一个窗口 他能记住多少你聊过的东西，那如果这边显示了百分之三十六的记忆，那剩下的百分之六十四 就是他还能记住的部分，那当你持续在这个窗口去聊天，他会把这些记忆进行压缩，所以你还能继续聊，只不过记忆不会像之前的一样准确， 所以还是建议大家不同的任务开启不同的县城去处理。我们这边不会具体去讲 skills 跟自动化很多篇代码部分的，大家可以先不用看，它并不会影响你的正常使用。在讲完了大致的功能跟界面之后呢，我们再来说一下使用 codex， 尤其是非技术同学你需要注意的点。 呃，首先就是 codex， 它更多是用来执行的，它不是用来聊天的。其次就是在这个产品当中，你给的信息越清楚，它的执行会越准确。最后就是尽量去在它执行完之后去问一下它，你到底改了什么这种方式呢？就可以来判断 它的一个逻辑，然后可以更好的去让它工作。那在使用 codex 的 时候呢，你会经常看到这种指令叫 run 什么什么什么？ 它是什么意思？它就是一个简单的终端指令，它指的是 codex 正在用你的电脑进行操作，完成他想要的任务。 终端是什么呢？你可以把它理解为是一个代码在跟你电脑沟通的一种方式，那平时我们用电脑其实都是用图形交互，就比如说我在用鼠标啊，在滑，在点击，但其实在电脑之间，它是可以用代码的形式更快的沟通，但只不过我们不会，那现在就相当于 你可以用大白话去跟 codex 沟通，而 codex 直接通过代码语言和你的电脑进行交互。那最后呢，我们再来看几个实际的案例，大家手把手的一起来操作一下。首先在开始之前呢，我们先确认一下你已经创建了一个文件夹 啊，然后打开一个新的县城啊，在这个文件夹的框的下方呢，我们去把这个权限给全部打开，将模型切换到五点四，我们的第一个场景就是让 codex 去全面的检查一下你电脑的性能啊，看看有什么地方可以优化的。 直接在对话框里输入，帮我全面检查电脑的性能，看一下有没有什么优化的地方。你在自己做这个案例的时候，重点可以关注一下 codex 是 怎么执行的，并且一步步的分析你电脑性能， 然后呢，你让他去进一步的帮你完成这个操作。第二个场景呢，就是我们让 codex 直接去帮我们整理一下桌面啊，因为现在的桌面全是各种视频啊，图片还有文件夹，那我希望他可以把视频归类到一起，然后图片也归类，我们就直接在对话框输入， 帮我整理桌面，因为现在太乱了啊，把不同的文件进行归类。最后一个场景就是如果我们看了上一期的教程，就是我们谷歌 stitch， 你 可以看一下这是做讲怎么做网站跟做交互的，那我们现在呢就直接让 codex 把这个页面给做出来 啊，直接先来到 stitch 的 这个页面，然后把我们这个首页的代码给复制，然后回到 codex， 把代码粘贴给他，让他把这个前端的页面给直接做出来， 然后这边就是它生成的一个前端页面，是完全根据我们的设计稿来做的。然后还有一种做法呢，就是你可以再一次的把 stitch 里面的设计文件去导入到 figma， 然后在 figma 里面做最后的调整，之后再导出 把这个链接给到 codex， 就 codex 可能会更加的喜欢用这种方式，直接用 figma 的 链接啊，做出来的效果也是一样的。那今天呢，我们就完整的过了一下整个 codex 的 使用方式，那不出意外他们会在近期做一次更加大的更新， 到那个时候呢，我会再去补充一次教程。还没有关注同学记得点赞关注。还有就是大家有什么好的反馈跟需求也可以跟我提，我是瑞哥，那我们下一期再见，拜拜。
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01:20查看AI文稿AI文稿一定要，一定要，一定要想尽一切办法用上 codex， 至少我不允许我的粉丝还没有用上 codex 或者 cloud code。 如果你跟你周围的朋友从来没有谈论过 codex、 cloud code 或者 java， 那 恭喜你，你刷到这条视频可能就是你改变命运的机会。 那有人问 codex 到底是什么东西呢？官方给他的定义就是 gbd 下面的一个编程助手。但是如果你真的这么理解，那你太小看他了。 华人勋现在让因为他所有的员工都要使用 codex， 这可是全球市值最高公司，老板都要让他员工使用它，那为什么呢？因为他就是未来财富的密码。你最近看了这么多新闻，什么纳斯达克又来创新高了，恒大股市又涨疯了，存 储芯片又缺货了，这么多乱七八糟的新闻，其实都在讲述同样一个故事，而这个故事的源头呢，就是因为这几个东西。 卡罗拉的扣的对于大部分人来说门槛还是有点高的。 g m 来体验呢，我感觉还不是特别友好。而如果你两个月前问我扣贷，我可能还会犹豫，但是这两个月以来，它几乎每天都在更新， 甚至有段时间天天都在更新，到现在扣贷能力真的是很爆了，它就是目前最适合普通人上手的 ai 工具了。如果你现在是大学生或者二十多岁，那你太幸运了， 你刚刚进入社会，就迎来了一个弯道超车的机会，它就像是你在食堂打饭排队的时候，突然在旁边开了一个新的窗口，这个时候你最应该做的就是赶快跑到新窗口去打饭。
21.9万麦克Mike
05:47查看AI文稿AI文稿朋友们，今天我们主要来讲解一下，当你已经写完一篇刊刊论文或者毕业论文的方法结果以及结论，而对于整体的背景以及小棕树却无从下手。 接下来我将使用拆了 gpt 五点四以及 codex 对 整体的步骤进行一个完整的讲解。 首先我们要把我们目前已经写好的方法、结果和结论整合成一个完整的 word 文档。这里我选择了上传一篇我已经发表的 其他论文，将其讨论以及背景部分都全部的删除，仅留下了方法、结果一、结论。这时候我们要打开柴的 gpt 五点四的深度研究功能， 输入我们第一个指令。第一个指令主要是利用深度思考，深度研究去对我们目前的方法、结果、结论进行一个整体的分析总结，然后搜寻大量的相关文献，对前期的引言以及相关工作以及小综述进行一个初步的量化。 最后在完成相应的工作之后，深度研究会反馈我们一个 pdf 以及 word 文档。这时候我们把相关的引言部分单独摘出来，复制到我们的论文当中， 再将我们的论文作为第二个附件。这时候我们要采取第二个指令，调动 china gpt 五点四 thinking 大 模型。 这一步的步骤主要是通过五点四 thinking 对 我们整体前期完成的一个引言，一个初步的评判工作，并且要系统解锁我们的真实文献，并且尽可能地下载可获得的 pdf 全书。 这时候我们可以对前期深度研究所给的相应的小综述进行一定的判断。然后在我们第二步的指令当中一定要补全我们的研究方向，例如到底是电力电子电力系统还是相关的控制等等， 补足我们的论文主题以及我们相应的目标刊刊，如果合适的话，我们也可以在这里上传几篇，我们觉得比较满意，可以仿照 参考他的格式以及整体的背景写的格式的论文作为参考。这时候我们需要对我们已经写好的前期的 word 文档进行进一步的修改，补足相应的文献。随后我们要将我们的所有的文献都下载下来， 这时候可以进行第三步。第三步就是我们相应的先找文献，但不马上重写， 有可能前两步他给的文献质量并不是很高，这时候我们就可以先不写正文，先只对我们的研究论文引言以及相关的工作部分所需要的文献检查进行一个整体的筛选以及下载工作。最后可以进一步的提炼我们所需要的参考文献。 这时候我们就已经完成了使用拆的 gpt 的 主要步骤，但是经过我大量的书写，发现其实拆的 gpt 五点四 thinking， 它给的相应的参考文献以及写的小宗数可能会存在文献错乱，就例如它 就例如我们会发现我们看这篇文档像这样的相应的句子，它会引用长达多篇甚至数十篇文献， 但我们经过仔细的发现，其实它这时候引用的文献与我们的实际内容并不相符。这时候我们就需要使用 codex 进行进一步的文献的修改以及追踪。 这时候我们需要在 codex 当中先新建一个任务，然后在任务文件夹当中把我们所有的参考文献按着一二三四五六七八的顺序按着 引用的顺序标好，然后这时候我们再次使用柴德 gpt 五点四去给 codex 写相应的指令， 这时候我们主要的作用是让 codex 去阅读我们文件夹当中的参考文献，然后一一相应地去侦查它给 在我们 word 当中它给的参考文献的顺序以及内容是否正确，然后再让我们的 codex 去一步步的替代。 这时候我们会使用我们的第四个指令，这个指令主要的作用是先让 先要把这个指令给拆了 gpt 五点四，然后同时之后让拆了 gpt 五点四，输出可以直接复制给 codex 的 相应指令，这时候我们使用 codex 直接改我们的相应的论文，让它直接替代我们的 已经标错的参考文献，并最后让它标出来。同时最后这一步 codex 也会 输出相应的表格，就如同我们所示，他会其实会对我们每一个参考文献进行非常详细的总结。这一步在前期的文献调研工作的时候也可以尝试使用，我们会发现他对我们每一篇参考文献都 针对于方法和结论都对了非常详细的改革，并且对可信度都有了一个非常 客观的评价，同时它也会对于我们哪一条要真正的使用修改也会进行标注， 最后它会反馈我们一个新的文档，这时候我们发现对比两者不同的部分，新的使用 codex 修改之后的 word 文档，其参考文献与真实的文献内容可以对应， 这时候我们的小棕树就可以采用并进行最后的润色修改并使用发表。
1.1万右岸讲AI
06:43查看AI文稿AI文稿曾经我对 cloud code 的 终端爱不释手，但现在我只能说一句， codex 真香啊，真香！ 大家好，我是布鲁。随着 codex 近期频繁的更新，我自己的工作站也已经全面的切换过来了。今天就来分享一下我自己的完整使用经验，怎么用 codex 打造一套不打断心流的生产力闭环。 本期视频我把它分成了七个章节，每一张都是我自己实际在用的技巧，希望能对你有所帮助。那我们话不多说，直接开始 第一张，先来介绍一下我的工作站是怎么布局的。左上方是 codex 的 对话框，下方是 terminal 终端。 你可能会问，已经有 codex 的， 为什么还要开一个 terminal 跑 c c？ 因为我发现对于一些需要探索、需要设计的任务， c c 的 表现要更出色一些。所以我的习惯是用 c c 来做方案设计，配合 planning with files 这个 skill， 把设计思路直接落成文件， 然后再让 codex 读这份计划，接手后续的具体实施。这样一来， cloud code 负责想， codex 负责做，两者可以各司其职。 右上方这个区域我用来做任务完成后的查看和审阅，比如代码的 review， 文件的浏览，还有浏览器都在这里。虽然现在浏览器还不支持多标签页，但对于日常的任务来说完全够用。这边我就分享一个实际的案例， 我让 c c 参考了最近很火的这篇卡巴西提出的知识库的文章，让他借鉴里面的思路，出一份设计稿和完整的实施计划。目的呢是做一套前端的页面，方便我日常的维护文档使用。 接着 c c 就 会调用 planning with file 这个技能啊，将所有的计划落成文档，然后我就会回到 colex 这边，让 colex 去阅读当前项目内的这份计划文件，然后基于这份计划文件让他进行开发。开发完结果之后，我会在这边 内置的浏览器里面去进行结果的 review， 包括代码的一个审查，整个过程从设计到开发再到 review， 全都在这一个工作站里面完成，不需要切换任何的窗口，这就是我前面所说的，心流不会被打破。 第二章，批注功能。这个功能是我觉得 codex 真正强大的原因之一，也是最能体现沉浸式开发的地方。 以前我们改代码的方式是找到文件定位到哪一行，描述问题，让 ai 修改，整个过程中你的注意力是在代码上的，但现在 codex 的 批注功能让这件事情变了，你可以直接在文件上进行批注，告诉他哪里怎么改，需要怎么改。 更厉害的是，现在这个批注功能不止限于代码文件，你可以直接在前端页面上进行批注，看到哪个按钮位置不对，哪块布局不满意，直接在页面上标出来， codex 就 能理解你的意图，并帮你进行调整。这件事的意义在于，正好对应了 webcodd 的 核心理念， 开发者的重心不在于怎么写，而在于写出来的东西对不对。批注功能把这个理念落地了。 第三章，上下文管理 codex 项目里可以同时开多个县城，每个县城对应一个任务，互相独立，不干扰。对比 cloud code 需要开多个对话窗口， codex 把所有县城都收在了一个项目下，管理起来会清晰很多， 然后是项目的记忆核心就是 a 键的点 md， 这个文件你可以类比为 cloud md， 把项目的背景、开发规范都写进去， ai 每次进来都会读取，不用反复的交代。 还有一点， codex 的 上下文管理非常省心，它会自动帮你压缩上下文，它也没有提供像 cloud code 中 compact 的 那样的命令，这种事情让 ai 自己处理就好了，你专注于任务本身就行。 第四张，自动化这块是我觉得 codex 比其他 agent 做得更好的地方，几个原因，第一，用起来非常的方便，直接在 gui 里面新建自动化任务，还内置了很多模板可以选择， 大到项目管理技术、眼镜，小到个人的生活习惯，都可以交给它来定期的处理。第二，自动化可以调用 codex 自身的能力，比如插件、 skill、 mcp、 浏览器操作、电脑操作等全都能用进来，这就是为什么我说 codex 在 逐步形成自己的生态。 第三，我们可以根据不同的场景来灵活的选择模型和推理强度，简单的任务用轻量模型，复杂的任务上强推理，这样的话头肯可以用的更加的合理。第四，稳定性，我实测下来， codex 相较于其他的 agent， 定时任务的准确性已经能达到生产级别，相当的靠谱。 第五张插件和技能， codex 有 相当丰富的官方插件和 skill 生态。先说说两者的区别， skill 就是 纯文档，本质是给一份 ai 的 说明书，告诉他在特定场景下应该怎么做事。比如说我前面提到的 planning with files， 就是 一个 skill 插件的概念会更大一些，你可以把它理解为 codex 打补丁，里面可以包含 skill， 也可以带上 mcp 配置，甚至集成其他的 app。 一个插件装下去， codex 就 多一套能力。 另外， codex 在 插件和 skill 的 管理体验上面要比 cloud code 的 友好太多了。 cloud codex 需要改配置文件，而在 codex 里直接在界面上点击安装，或者自己创建，整个过程非常的直观。 第六章浏览器和电脑操作 codex 可以 直接操控浏览器，你可以让它自动填表，抓取数据，验证 ui 效果。 比如我需要批量收集一些网页上的信息，直接告诉 codex 去哪个页面拿什么数据，它就能自己打开浏览器去完成操作，整个过程中都不需要你的介入。除了浏览器， codex 还能直接操作你的电脑文件的整理，应用的打开都可以交给它来处理，相当于有一个助手在帮你操作桌面。 不过这里要说明一点，随着 ai 自动化越来越普及，现在已经有不少软件开始加强安全控制，对自动化操作做了限制，所以实际能操作的范围会因软件而异，遇到限制情况也很正常，大家用的时候留意一下。 第七章通用功能这些功能不是 codex 独有的，很多 agent 都支持，但作为一个完整的工作站，这些基础能力 codex 当然也不会缺少。先说 play mode， 在 执行一个比较复杂的任务之前，先让 codex 把完整的计划列出来，你过一遍觉得方向对了再让他动手， 这个习惯能帮你省掉很多返工的时间，大任务尤其推荐开 play mode。 再说 m c p， 也就是模型上下文协议，通过 m c p 可以 把各种外部的工具和服务接进来，让 q d x 能力边界大幅扩展，无论是连接数据库，调用第三方的 api， 还是接入自己家的服务，配置好之后， q d x 就 能可以直接调用。 另外还有一点， q d x 相较于 logot code 的， 有一个非常关键但很容易被忽视的小功能，语音识别。目前我的任务几乎都是语音发起的，连打字都很少了。 ok 以上就是我在使用扣袋子过程中总结的一些技巧，如果对你有帮助的话，希望能得到你的点赞和关注。 最后我想说一句， ai 发展太快了，各家 a 键的功能越来越趋同，但工具再多，适合自己的才是最好的。有时候做做加法，找到真正需要的，做做减法，去掉用不上的，慢慢摸索出一套自己的工作范式才是最重要的。我是布鲁，我们就下一期再见。
5.5万布鲁404
22:13查看AI文稿AI文稿从零开始，用国内网络把新电脑打造成全能 a a agent 运行平台，解锁 cloud code codex、 hermes agent， open cloud 等等一切 agent 框架，从此搭建环境再也不用求人。本期视频是一个手把手的保姆级教程，我准备了三台刚刚重装完系统的电脑， 分别覆盖 windows， mac os 还有 linux， 使用国内家庭宽带用录屏软件详细记录了全过程，相信大家跟着视频演示，绝大多数问题都能顺利解决。我们先从 windows 开始， note g s 是 一个让你可以在电脑上运行 java script 代码的工具，或者叫做运行环境大量的 aaa 阵的软件，比如说 codex 部分 cloud 等等，都是依赖 node js 才能运行的。我们来到 node js 的 官网，在下面找到 windows 系统的安装程序，下载下来，然后运行安装程序，一路点击下一步完成安装。接下来我们回到桌面，右键开始菜单选， 选择终端管理员，输入这个命令回车。这个命令的意思是允许在控制台运行 power shell 脚本，然后我们输入命令 node 杠位，还有 n p m 杠位，这里都显示了版本号，我们的 node js 就 安装成功了。接下来我们来安装 git。 git 是 全世界最流行的版本控制软件， 比如我们上学写论文的时候，会把论文保存成多个历史版本，如果我们需要某个版本的某个段落，可以很轻松地从历史里面找回来，这就是最原始的版本控制。 get 是 一个帮助我们进行版本控制的软件， 使用 git 对 文件进行版本控制，可以很方便的让 ai 随时回退到某个历史节点重新工作。我们来到 git 的 官网，点击下载 windows 系统的安装包，根据自己的 cpu 架构选择叉八六六十四位还是 am 架构的安装包，一般 windows 电脑的 cpu 架构都是叉八六六十四位的。 下载并且打开这个安装程序，一路点击下一步完成安装。然后我们回到桌面右键，在终端打开，输入命令， git 杠杠 version 回车，这里能够成功地打印版本号，我们的 git 就 安装成功了。接下来我们安装 cloud code， cloud code 是 阶阶段公认的最强的 a a agent 软件。我 我们来到桌面右键，选择使用终端打开，然后输入这个命令来安装 cloud code， 回车，好，安装完成。接下来我们对 cloud code 进行一个基础设置，让它使用国内的模型先跑起来， 等下我再简单介绍怎么获取一个 cloud code 的 官方订阅。这里我们来到 c 盘用户，你的用户名，这个文件夹在顶部菜单点击查看，勾选上显示隐藏文件夹，还有文件扩展名。 接下来我们在这个目录右键新建文文本档，然后把我们新创建的文件的名字改成，点 colog， 点 jason， 双击改名后的文件，选择用记事本打开，然 后把这一大串文本复制进去，内容比较长，你可以暂停视频，截个图发送给 ai 进行文字识别。在这一大串配置里面，大部分内容都是固定的，我们只需要改动两个地方，一个是这里的 token， 也叫做 api k， 第二个是模型厂商的 url， 这个 api k 我 们可以在国内的某家 a i 服务商开通服务后申请创建一个，比如这里。我来到国内的某家 a i 服 务商开通服务后申请创建一个，比如这里，我来到国内某家 a i 服务商，开通服务后申请创建一个。比如这里，我来到国内某家 a i 服务商开通服务后申请创建一个。比如这里，我来到国内某家 a i 服务商。开通服务后申请创建一个。比如这里，我来到国内某家， 便填写个名字，点击新建，把生成出来的这个 a p i k 复制下来，填写到我们的配置里面。接下来第二个需要修改的地方，就是这里的被子 u r l 每家大模型厂商都有自己的对应 a p i 地址这里我们在右上角点击文档，找到最下面的，在第三方中使用。在文档里面有被子 u r l， 我们把这一串复制下来，填写到 cloud code 的 配置里面，按 ctrl 加 s， 保存一下这个配置文件，然后关闭。我们还是来到桌面，右键在终端打开，然后输入命令 cloud 来启动 cloud code， 选择第一个信任这个文件夹，打个招呼，这里给到了回应，我们就配置完成了。 下一步我们来安装 v s code。 v s code 是 一款清亮且功能强大的代码编辑器，几乎支持所有的编程语言， 是我们使用 a a agent 进行代码编辑的必备软件。我们来到 vs code 的 官网，点击下载 windows 系统的安装程序， 然后打开安装程序，一路点击下一步完成安装。接下来我们解锁 github。 刚才我们介绍了 git， 这是一个版本控制软件， hub 的 意思是中心汇聚集合全世界的开发者，会把自己用 git 进行版本控制的仓库， 也就是一个个的文件夹上传到 github 的 网站上面，这个网站就是 git 仓库的集合，也就是 hub， 所以 git 加 hub 就是 github， 它是全球最大的代码仓库托管与协助平台。在国内网络使用 github 经常会因为网络问题导致超时或者打不开。 我们在搜索栏搜索 store， 然后打开 microsoft store， 搜索 word to kite 这款开源免费的软件，然后点击安装，安装完成以后，打开软件，找到网络加速， 勾选上 gitlab， 点击一键启动加速，然后我们就可以顺畅地访问 gitlab 了。如果没有账号的话，可以在右上角点击 sign up， 先注册一个，填写一个用户名，邮箱密码，地区，点击注册，然后去邮箱收一下验证码， 把邮箱里面的验证码填写过来，点击继续，这样就注册完成了，然后点击三印按钮，就登录进了 gitlab。 我们来看一个实战案例，把刚才的几部配置串联起来，首先在桌面新建一个文件夹，然后打开这个文件夹，右键在终端打开，输入命令 cloud， 来启动 cloud code， 这里输入提示词，创建一个 html 的 坦克大战，并且上传到 github 上面，变成一个仓库。 ai 在 执行过程中会申请权限，这里我都选择 yes。 接下来他询问我怎么把项目上传到 github 上面，这里我选择第二个 ai 提示，我先访问这个地址， 创建一个仓库，我点击这个链接，进来以后填写一个仓库的名字，点击创建，然后我把仓库地址复制一下，再粘贴给 cloud code。 接下来 cloud code 继续它的操作，这里会自动打开一个弹窗，让我登录 gitlab， 我 选择使用浏览器登录， 然后再点击授权按钮，回到 cloud code， 我 们看到任务就完成了， ai 编辑的代码也同步上传到了 gitap 上面。接下来我们来安装 python。 python 是 一个非常流行的编程语言，很多 agent skills 附带的脚本都是依赖 python 才能运行的。 我们来到 python 的 官网，在 download 这里点击 python install manager， 下载完成以后运行，点击 install python， 然后会弹出一个终端窗口，我们全部输入外回 车，这样 python 就 安装好了。我们先打开一个终端，输入命令， python 两个横杠 version， 还有 python 三 version 都能打印版本号。 我们使用 p i p install 命令也能安装 python 软件包，这样基础使用就满足了。 agent skills 里面的脚本也都可以运行了，更进阶更推荐的用法是使用 python 的 虚拟环境进行多版本管理，把不同工程的 python 依赖分文件夹存储， 我们可以输入命令 py install 三点一三，这样就可以安装一个指定版本，也就是三点一三版本的 python。 然后我们在桌面新建一个文件夹，右键在终端打开 输入这个命令，它的意思是使用三点一三版本的 python， 在 这个文件夹下面创建一个虚拟环境，接下来使用命令来激活虚拟环境，然后我们再使用 pip 命令来安装 python 包，这样依赖就被安装到了指定版本的指定文件夹下面，相互之间就不会再有冲突。 这里有个注意事项，很多 ai 不 喜欢用虚拟环境，所以我们可以在提示词里面注明，要求 ai 必须使用虚拟环境来进行工作。接下来我们在 windows 电脑上安装 wsl， wsl 的 全称是 windows subsystem for linux， 也就是运行在 windows 上的 linux 子系统。开启了 wsl 以后，你的 windows 电脑就拥有了一个 linux 子系统，很多在 windows 上无法安装或者表现不佳的 agent 软件也都能很好地运行了。 在使用 wsl 之前，我们需要先开启两个 windows 功能，我们来到 windows 的 搜索栏搜索功能，选择起用或关闭 windows 功能，然后勾选上这两个 适用于 linux 的 windows 子系统，还有虚拟机平台，点击确定，然后根据提示重新启动电脑。电脑重启完成以后，我们还是来到桌面 右键，在终端打开，输入这个命令， wsl 两个横杠 install 两个横杠，外部 download， 耐心等待它下载完成。下载完成以后，我们填写一个用户名密码，这样 wsl 就 安装完成了。 然后我们新开一个终端，输入命令 wsl 两个横杠 list。 这里显示的五版图就是我们的 linux 子系统。 乌班图是目前最流行的 linux 发行版，是 wsl 默认安装的版本。我们在顶部点击加号，在下拉列表里面就能找到我们的 linux 子系统，点击乌班图就进入了子系统。 wsl 的 文件系统跟 windows 上是互通的，我们可以在 windows 上打开我的电脑，在左下角可以看到一个 linux 的 图标，我们点击一下，这里显示了一个乌班图的文件夹，我们点击进去，这样就在 windows 里面打开了这个 linux 的 文件系统。 我们可以在 linux 里面用 touch 命令创建一个新的文件，在 windows 这边也可以同步看到。除了在 windows 上查看 linux 的 文件，我们也可以反过来从 linux 上查看 windows 上的文件。我们可以在 linux 这边输入命令， c d 斜杠 m n t 斜杠 c， 这就进入了 windows 电脑的 c 盘。接下来输入 obsidian note， 回车就进入了我在 windows 上存放笔记的文件夹，然后输入 l s 命令，可以查看所有的笔记。 有了 wsl 以后，我们就可以安装运行一些原本 windows 上不支持的 ai 工具，比如这是最近很火的 hermes agent， 它在 windows 上原本是不支持的，但是我们看到这里它支持 wsl。 我 们只需要复制一下这个一键安装命令，来到 wsl 的 窗口粘贴过来直行， 有时候可能会因为网络问题访问这个地址失败，可以多试几次。等待了差不多二十分钟完成了安装，我们看到在国内的网络环境下也可以正常安装。接下来他让我们选择一个模型提供商，这里我选择 openroot， 然后我们根据提示来到 openroot 的 这个地址，创建一个 apikey， 我 把创建的 apikey 分 复制一下， ctrl v 粘贴近 wsl 回车。接下来他让我选择模型，这里我选择这个免费的模型回车。然后我们按照提示启动 hermes agent 的 聊天功能， 这里打个招呼给到了回复。我们的 hermes agent 在 wsl 上也安装成功了。 codex 是 我近期最推荐的 aaa agent 工具，因为 codex 给的额度较高，而且对中国用户比较友好。接下来我们就在电脑上安装一下 codex， 并且配置一下 openai 的 官方套餐。在 openai 的 官网可以看到 codex 至少需要一个 plus 版的订阅套餐才可以使用。我们先来到 chat gpt 的 官网，在这一步需要国外的上网环境才可以访问到这个页面，这里提示一下，在视频的前面我们已经解锁了 github， 在 github 里面可以搜索到一切你需要的知识，在视频里面我就不展开讲了。然后我们点击免费注册，先注册一个账户，使用国内的邮箱就可以注册。 我们在安卓手机上下载一个谷歌 play 商店，登录完成以后，在右上角点击头像，然后点击设置常规设置，找到账号和设备偏好设置，这里把国家跟地区改成美国，注意这一步，你的手机上需要有美国的上网环境。接下来我们回到首页，点击头像点， 点击付款与订阅，这里点击添加卡片，国内的卡片也可以绑定成功。接下来我们还是回到谷歌 play 的 首页，搜索 chat gpt， 下载 chat gpt 的 手机版 app， 打开手机版的 chat gpt， 点 顶部有一个获取 plus， 点击一下订阅方式，选择谷歌 play， 这样我们就获得了 g p t 的 plus 订阅。我们来到桌面右键，在终端打开，这里输入 codex 的 安装命令，然后我们输入 codex 启动起来，在浏览器里会打开一个登录页面，我们登录一下 chad 的 官方订阅，我们来到 codex 官网，注意这里一定要选择 用谷歌账号进行登录，而且这里要注意你的谷歌账号的邮箱必须是机妙的，使用机妙邮箱不会触发手机验证码，那个步骤 接下来跟 chad 的 gpt 很 像，我们还是先下载谷歌 play， 国家跟地区改成美国，然后下载 cloud 的 手机 app， 在 手机 app 里面使用谷歌 play 完成订阅。后面我会单独出一期视频进行详细介绍。 mac 电脑自带的 safari 浏览器被人调侃是新时代的 i e 浏览器，非常的不推荐，我们要做的第一件事就是先把它替换掉。 我们先打开 safari 浏览器，我们在百度搜索 chrome， 第一个就是 chrome 的 官网，然后点击下载 chrome， 下载完成以后双击这个安装包，把 chrome 拖拽进 application 文件夹就完成了安装。安装完成以后，我们在 app 里面找到 chrome， 把它拖拽进程序屋，然 然后把它原来自带的 safari 浏览器在程序屋里面移除掉。下一步我们来安装苹果电脑的命令行开发工具包，内含了很多基础工具，我们在 app 里面往下找有一个终端，打开终端，然后输入这个命令， xcode 杠 select 空格两个横杠 install 进行安装，这里会弹出一个确认窗口，我们点击同意，这样就安装完成了。这里面内含了很多开发工具，比如它就自带了 get， 我 们可以输入命令 get 两个横杠 wash， 我 们看到 get 已经帮我们安装好了。 接下来我们来安装 node js， 注意这里有一个大坑，就是千万不要使用 node js 的 官网安装包，安装包会把 node js 安装到 root 目录，后续会出现很多的权限问题， 这里我们还是来到 note g s 官网，一定要选择使用 nvm 的 安装方式，把下面这几个命令在终端里面依次执行一遍，不过这些命令在国内的网络环境有可能会执行失败，可以替换成我这几个命令。我 我们在 app 里面找到终端，打开终端，输入这个命令，先创建一个 shell 的 配置文件，复制第一个命令粘贴过来，回车执行复制第二个命令，粘贴过来，执行输入，克里尔回车清理一下屏幕。第三个命令，最后一个命令 nv m install 二十四， 这样就把 node js 二十四安装到了电脑上，然后我们输入命令， node js 就 安装完成了。 接下来我们安装 cloud code， cloud code 是 阶阶段公认的最强的 aaa 智能软件，我们在 app 里面找到终端，打开终端，然后输入这个命令来安装 cloud code， 回车好安装完成。然后我们对 cloud code 进行一个基础设置，让它使用国内模型先跑起来。我们在终端里面输入 c d 空格点 jason 创建一个 cloud code 的 配置文件，在访达里面点击用户名， 进入主目录，然后点击 command 加 shift 加点显示隐藏文件，找到我们新创建的文件，右键打开，然后把这一大串文本复制进去。在这一大串配置里面，大部分内容都是固定的，我们只需要改动两个地方，一个是这里的 token， 也叫做 api k， 第二个是模型厂商的 u r l， 这个 api k 我 们可以在国内的某家 ai 服务商开通服务后申请创建一个， 比如这里，我来到国内某家大模型厂商的网站，在右上角点击控制台，然后点击新建 api key， 随便填写个名字，点击新建，把生成出来的这个 api key 复制下来，填写到我们的配置里面。接下来第二个需要修改的地方，就是这里的被子 u r l。 每家大模型厂商都有自己的对应 api 地址，这里我们在右上角点击文档，找到最下面的，在第三方中使用，在文档里面有被子 u r l， 我们把这一串复制下来，填写到 cloud code 的 配置里面，按 command 加 s 保存一下这个配置文件。然后我们还是回到终端，输入命令 cloud 来启动 cloud code， 这里选择第一个信任当前文件夹，然后会弹出一些授权窗口，我们都点击允许， 打个招呼，这里成功给到了回复，我们的 cloud code 就 配置完成了。然后我们来解锁 github。 在 国内网络使用 github 经常会因为网络问题导致超时或者打不开，解决方法是我们来到这个网站下载 what to kit 这个开源免费的工具， 这里我使用的是网盘下载，下载完成以后双击安装包运行，然后把它拖拽进 application。 然后我们打开软件，这里因为安全策略被阻止了，我们可以来到设置 隐私与安全性，点击这里的仍要打开，这样就可以成功进入软件。然后我们找到网络加速，勾选上 gitlab， 点击一键加速，这里又爆了一个权限错误，我们只需要填上自己的 mac 电脑的用户名，然后复制一下下面这条命令，打开终端执行一下，再次尝试加速 gitlab， 这样就成功了， 我们就可以顺畅地使用 github 了。有关怎么注册 github 账号，并且把 cloud code 开发的程序备份上传到 github 上面。在本视频前面的 windows 章节有过详细介绍了，可以去参考一下。接下来我们来安装 homebrew， homebrew 是 mac 上最流行的命令行软件管理器，有了 homebrew 以后，用一行命令就能安装、更新，卸载各种软件和开发工具， 也是 mac os 上的必装软件。我们来到 homebrew 的 官网，这里有一个一键安装命令，我们把命令复制一下，接下来还是打开终端，把命令粘贴过来。我们注意到这个命令它依赖 github 上面的一个执行脚本，所以在前面我们先解决了 github 的 网络问题。接下来我们回车执行一下这个命令，等 等待了一会儿， homebrew 就 安装完成了。有了 homebrew 以后，就可以很方便的安装其他软件，比如可以安装 python， 我 们还是打开终端输入这个命令， blue install python， 艾特三点一二，给我们的电脑安装三点一二版本的 python， 等待了一会儿就安装完成了。我们打开访达，点击用户名，进入主目录， 找到这个点， z s h r c 文件，双击打开，添加这么四行，然后按 command 加 s 保存一下。 以后在命令行里面不论输入的是 python 还是 python 三，都是使用的 python 三点一二版本。这里有个注意事项，使用轰不入安装的 python， 直接在终端执行 p i p 命令，尝试安装 python 依赖会报错，轰不入禁止局安装 python 依赖，也就是说我们必须使用虚拟环境。 使用虚拟环境是 python 最推荐也是最标准的做法。我们先创建一个项目文件夹，然后在终端里面使用 cd 命令进入文件夹， 接下来输入这个命令，在项目文件夹创建虚拟环境，然后下一条命令，激活新创建的虚拟环境。接下来就可以使用 p i p 命令来安装 python 依赖了。使用虚拟环境，让每个项目的依赖都放到自己的文件夹下面，相互之间就不会再有冲突。 这里有个注意事项，很多 a a 不 喜欢用虚拟环境，所以我们可以在提示词里面注明要求 a a 必须使用虚拟环境来进行工作。接下来我们安装使用 codex 还是打开终端输入 codex 的 安装命令，这样就安装完成了。 然后我们可以去 chad 的 gbt 的 官网注册账号获取 plus 订阅。这些内容在前面的 windows 章节已经进行过详细介绍了，大家可以参考一下。同样的方式我们也可以获得 cloud code 的 官方订阅，在前面也已经介绍过了。 这是一台乌班图二十四点零四操作系统的 linux 新电脑，我们来给他配置一下 agent 运行环境。 linux 用户一般动手能力比较强，所以这个章节我讲的就快一些。我们要做的第一件事就是更新 a p t。 锁影。 a p t 是 乌班图系统安装软件的工具， 更新锁影就是让系统知道现在有哪些软件可以装，最新的版本是什么。我们来到桌面，右键在终端打开， 输入这个命令速度 a p t update 更新一下 a p t。 锁影，填写我们电脑的密码，回车，这样就更新完成了。接下来安装两个 linux 系统的必备软件，第一个是 c u r l c u r l 是 一个用命令行访问网址的工具，我们输入命令速度 a p t install c u r l。 接下来我们安装 git， git 是 全世界最流行的版本控制软件， 输入命令速度 a p t install git， 点击 y 回车确认执行，这样两个必备软件就安装完成了。接下来我们安装 node js， 这里还是选择 nvm 的 安装方式，需要依次执行这四个命令。我们复制第一个命令进入终端执行第二个命令，第三个命令， 第四个命令，这样 node js 就 安装完成了。然后我们输入 node 杠位验证一下，这里显示了版本号，我们的 node js 就 安装完成了。接下来我们来安装 cloud code， 还是在终端里面输入 cloud code 的 安装命令，回车，这样就安装完成了。然后我们在终端里面输入命令， c d 斜杠， home 斜杠，你的用户名，进入主目录 touch， 点 cloud， 点 json， 创建一个 cloud code 的 配置文件。然后我们在文件管理器里面来到主文件夹，打开左上角的菜单，点击显示隐藏文件，然后双击打开我们刚才新创建的配置文件， 把这一大段粘贴进去，这里只需要修改两个地方，一个是这里的 api key， 还有一个是模型厂商的 bug 章节，里面我有过详细介绍了， 回去参考一下。然后我们保存一下这个配置文件，输入 cloud 来启动 cloud code， 打个招呼，这里给到了回复，我们的 cloud code 就 配置完成了。我们也可以去 cloud 的 官网获得一个官方订阅， 在视频的前半段我有过详细介绍了，可以回去参考一下。接下来我们来安装 vs code， 这里先来到 vs code 的 官网，它自动识别出了我是 linux 系统 开遍或者无斑图系统，下载左侧的点 d e b 格式的安装包。下载下来以后，我们来到下载目录，右键在终端运行，然后输入这个命令速度 app install， 点斜线，后面是安装包的名字，回车，在左下角的应用程序里面就可以看到 vs code， 点击就可以直接运行了。接下来我们来下载 chrome 浏览器，这里来到 chrome 国内版的官网，点击下载，然后选择点 d、 e、 b 格式的安装包，下载完成以后，我们来到下载目录，右键在终端打开， 输入这个命令速度 app store 点斜线，后面是 chrome 的 安装包的名字，回车，这样 chrome 就 安装完成了。在左下角的 app 里面就可以找到 chrome 浏览器。
4.9万技术爬爬虾
09:01查看AI文稿AI文稿前两天发的 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！
1.1万大力AI
05:12查看AI文稿AI文稿现在全网都在为各种能自动写代码的 ai 编程神器疯狂，但在所有人都盯着最新款的 ai 玩具时，今天我们把时间的时针拨回一切的起点，一口气带你拆解这个开创了 ai 编程纪元， 却经历了最富戏剧性生死轮回的万物起源 codex。 在他出现之前，人类和计算机之间隔着一座难以跨越的高墙。为了打破他， openai 做了一个极其疯狂的决定。 他们将当时的 gpt 三用五千四百万个公开代码仓库、近两百 gb 的 代码重新喂养改造。结果奇迹诞生了。 codex 彻底打通了人类自然语言和 python、 javascript 等编程语言之间的壁垒， 你只需要用大白话敲下一句指令，极其规整的代码就会如瀑布般四动生成。随后，它化身为初代 github co pilot 的 幕后心脏， 直接改变了全球上千万程序员的肌肉记忆。遇到报错不再需要去论坛里苦哈哈的复制粘贴， codex 把写代码的动作硬生生压缩到了键盘上的一个键 tab。 他 是人类历史上第一个被数百万程序员真正纳入日常工作流的 ai 编程搭档， 他站在了专才时代的绝对巅峰。但这场故事却有着一个没人预料到的残酷转折。 就在 codex 刚刚开创了 ai 编程新纪元之后不到两年，二零二三年三月，他被 openai 官方无情弃用，悄悄送进了历史的博物馆。他不是被竞争对手打败的，他是被 openai 自己的下一代通用模型 gpt 三点五和 gpt 四淘汰的。就在被宣布关闭的前一个月， github 自家博客就已经开始介绍更新更强的 codex 继承者原版，甚至等不到对手出手，就被自己的骨肉赶下了王座。当人们发现通用大模型不需要专门训练代码， 也能写出碾压 codex 的 高质量代码时，他的命运就已经注定了。当世界开始需要权财，这个曾经最耀眼的专才便走到了终点， 杀死 codex 的， 正是他亲手打开的那扇大门。然而， codex 消失的那两年， ai 编程战场从未平静，只是主角换人了。 二零二五年二月， antropic 率先亮剑， claw code 横空出世。一个直接跑在命令行里的 ai 编程 agent， 迅速在全球开发者圈子里掀起了狂潮。他走的是高级工程师路线， 代码在你自己的机器上跑， ai 帮你分析、规划、推理，始终让开发者掌控大局。程序员们第一次发资料， ai 不是 帮你查进的工位，而是真的可以坐进你的工位，替你系统性的干活。这一把火直接逼醒了还在睡梦中的 open ai。 二零二五年五月， openai 重新记出了 codex 这个风尘已久的名字，但这一次，他带着原本的名字，却换上了一个完全不同的强悍灵魂。由 o 三和 o 四迷你驱动的新版 codex， 不再是一个等你来问的代码补全工具，它进化成了一个极其恐怖的自主软件工程 agent。 你 给他一个任务，他自己去 git hub 克隆仓库自己并行处理多个任务，干完活直接给你汇报结果。然而还没等硝烟散去，谷歌也坐不住了。 就在 openai 宣布 codex 回归的同一周，谷歌在 google i o 二零二五上紧急推出了自己的 ai 编程 agent juice， 由 gemini 二点五 pro 驱动，走异步委托路线。你把任务丢给他，去做别的事。他在谷歌云的虚拟机里默默把代码写完，最后递上一个 p r， 等你审核。 紧接着， gemini c i i 直接开源免费发布，正面硬钢 quarter code 与新版 codex 三方鼎力，战局彻底失控。到了二零二六年，这场战争已经不再是谁的补全，更聪明的小打小闹。最新机准测试显示， clotco 在 代码质量盲测中以百分之六十七的胜率压过新版 codex， 而新版 codex 则在终端自动化任务上反超。两个王者各有所长，谁也灭不了谁。 而这一切的起点，是二零二一年，那个在 github 代码堆里喝水长大的 codex。 他 不会想到，自己点燃的这把火，四年后会演变成 openai、 anthropic。 谷歌三大巨头你追我赶， 每隔几周就要刷新战局的史诗级军备竞赛。从敲下第一行预言代码的先行者，到被自己的孩子无情淘汰的弃子，再到借尸还魂重回战场的全自动软塞工程师 柯黛斯用四年的时间，完成了 ai 编程史上最悲壮也最燃的戏剧性轮回。现在，这个轮回还没有结束。
7061Coo科技日记
06:25查看AI文稿AI文稿那本期给大家分享一下我是如何用 codex 实现用 ai 来去做一个账号自动化运营的这个过程。除了录视频这个事情以外，那其实还有很多的 运营的一些琐碎的事情，比如说我要去看我的账号数据，视频录完了我还要写封面标题等等，这些琐碎的工作其实很多，它不是光是录制一个这么简单的事情， 现在我的流程是可以这么做的。我现在是用 ai 的 这个 computer use 这个功能，直接去我的创作者中心帮我去把所有的账号拉出来，在本地上分析，分析完以后它会沉淀出几个特定的文档，这个文档呢就是我的这个 粉丝的文档，账号定位的文档，内容策略的文档。那基于这几个文档， ai 就 会去读取了这几个固定的文档以后，去帮我搜索相关的同行的一些对标的文档以后，去帮我搜索相关的内容， ai 就 会一个一个介绍一下。 每一次我视频拍完结束以后导出字幕，它就可以基于我的这套方法论，帮我批量的自动化的把我的视频的封面标题、描述标签全部搞出来。那也就说现在的主要是它在于你 内容我们已经拍摄好以后的那些环节，那内容的生产前面还是主要是由你自己来想的，不是内容生产前面数据分析它会给我选 dj， 它会跟根据你的账号定位去帮我们来看一下实际的效果就好。那你看 在这里我跟他讲我用了那个 codex 里面 computer use， 他 可以操纵我的浏览器嘛？然后去访问我的这些账户，我让他去分析一下，呃，跟我相关的一些对标账号，然后他是优先读取了我四个 m d 的 文档，嗯，这个文档里面是有我的粉丝画像的，呃，有我的所有的账号的策略定位，我的爆款的复盘， 以及我的选题方向的这几个定位，这是我之前就会有一个引导对话，我这边就跟他讲，我说我发现这些内容太过时了， 你要去重新帮我把这些内容梳理出来，他本来已经准备在做了，最后发现他读的内容太旧了，你就改了他的方向。对，我先去帮你更新你的这些账号定位，对，我要去更新，这个时候我就跟他说，我说你去读去账号吧，你看他在这里面先读了五十一条小红书的内容， 又去读了所有抖音的数据内容，那小红书的所有的明细，然后抖音的所有明细他自己全部读完了以后存在本地，基于这些内容 他开始来做重要的判断，他这几个判断内容是自己判断的，还是你给他自己判断？他根据我的数据分析了我的账号内容，爆款的内容梳理出来的， 那他总结了以后，我说好，那你居然已经调研完了。我说你去把我之前的粉丝画像，账号策略，你去更新一轮，他就叭叭叭叭叭叭更新了一轮最新的内容，所以这是他最后给我的一批我的一些材料，基于这些材料以后，他才会帮我去做这件事情，根据我账号的策略定位， 去帮我寻找跟我匹配的账号的数据。好，注意到小细节，这边这个选题推荐这个 skill 是 你自己写的还是你外面找一个？是我跟他之前合作沟通出来，就是你刚才这生成的一些整套 skill 形容一个，对，是的， 这个里面他就会拿了我很拿到了很多的标题数据。嗯，然后他就给出了所有我这个像内容的爆款的一些封面的建议，然后包括他还给我了一些我能做的选举的建议，都是爆款的选举建议。嗯，好。然后这些内容我跟他讲，我说你要去思考一下你怎么样去更新到现有的 skills 里面。对， 你看他就告诉我直接可以写进 skills 里面的一些规则。好，然后我们看一下我怎么使用的。嗯，然后当我这边输入案例包装，它就自动去调用我的 skills， 然后它的 skills 都是关联在一起的，然后当我把我的字幕给他以后，它就会自动唤起它的一个写作的一个 skills， 然后来去把我这个整个包装发布的内容给它写出来啊，包括标签，包括里面的封面。然后呢？有了封面以后，这个时候他会说他去调用封面 skills 来处理这个图，他就做了好多，你俩玩起来啊，然后他就做了很多不同的图，它还会自动去生成， 因为我还有别的平台，所以它就会生成不同尺寸的图片，你看生成各种尺寸的这个图片给我，生成完了以后，它其实是标题描述标签都是有的，我直接复制就结束了。对，这就是一个全的流程，其实这套方法论 就是最重要的，其实它是不断进化，不断迭代之后。现在不是有那个 codex， 不是 有那个定时功能吗？比如说每个礼拜五去 check 我 所有的视频数据，然后去自动化更新我的相关的一些策略。写作啊，对，写作 skill 更更新过去以后，我每次用到都是新的，就它可以跟着我的账号一同成长，我觉得这个是很牛的。然后再比如说你看这这次的内容生成完了以后，我发现有些过程是可以调优的啊，这个时候我就跟让它去 思思考一下他学到了哪些经验，然后将这些经验告诉我，然后我来判断这哪些经验可以沉淀为 skills， 然后这样的话他下一次就不需要我再教他了，你看他会整理出一批，然后呢？我确认过了以后，他会说他更新了 skills， 他 整理了哪一节步骤，所以我的 skills 是 越来越能够符合我的要求的， 而且再加上 image two 这个深普能力来了以后，封面指出的概率非常高了，我几乎很少去调了。那现在你的就是整个工作流程里面，哪些是 ai 帮你做，哪些还需要你人来做？呃，现在目前我在坚持真人拍摄，然后包括其实选集主要还是我们自己来，就是视频剪辑完了以后，我们直接字幕出来了以后， 视频的封面啊，描述、包装、标签，各个平台的封面的差异，全部都是 ai 在 做的啊，你就露了一个前面就是拍摄前面的啊，就说选题的大纲的准备，嗯，对，选举其实我们自己在准备，但是选题大纲我们会让它来梳理 一下。对，其实我先把我自己，因为我们有的时候内容会需要很多配套的一些材料，比如说我今天要讲 q d s， 嗯， q d s 背后很多一些功能背景，它会帮我收集很多资料。准备好或者这样子，然后呢继续接资料，然后一个大纲， 然后呢？大纲我确认好后再去输出一个 ppt 大 纲， ppt 大 纲里每一页需要画什么，嗯，然后时候再用，再用 ppt skill， 它会帮我做 ppt， ok， 这样子。 嗯，所以这是我们拍摄之前的一些准备。对，其实下次我们可以分享一下拍摄前的一些内容准备，对，这个是我们拍摄完以后数据输出，对，运营数据输出盘，对对对，是，然后最后一个想讲的就是我的整套方法论并不能让我的所有的内容都成为爆款， 是因为去不断地才根据我现有的数据去给我提供建议，也就说他其实是跟我一起成长的。嗯，所以他并不能让我一个 偏账号小白的人立刻成为一个每天爆款的大牛，他只是能不断地基于我现在的重复工作帮我去减少跟我的工作量，就是他没办法取代你的经验。对，他也可以取代你的流程。对，是的，所以他不能让我立刻就变成一个大牛啊。对， ai， 现在时代就是这样，就是成为你能力的杠杆。 对，他是我能力的最上限，所以这个就是我们今天想要分享的，然后包括这一期准备了哪些 skills， 到时候我会变成一个文件，然后放在我们的那个群文件里，大家可以去参考一下。好，那本期视频就这样，拜拜。
2.9万珍妮丁丁说AI
02:04查看AI文稿AI文稿codex 是 我过去几个月高频使用的 ai 助手之一，我用它做研究，写文档、做 ppt， 整理内容灵感，做网页原型。上个视频讲了 codex 基础，这期视频讲一个今年很值得先搞懂的 ai 概念 skill， 因为它决定了 codex 到底只是陪你聊天，还是能按你的工作方式反复干活。简单理解一份可以重复使用的工作说明书， 你可以把某类任务的流程规则、检查标准提前写进去，下次再让 codex 做类似的事，他就不用每次重新听你解释一遍。比如你经常让 codex 做网页，你不想每次都重复说页面不要太 ai 味，不要蓝紫配色， 这些都可以写进一个设计类 skill 里。以后你只要让 codex 用这个 skill 检查页面，他就会按那套规则去看代码、改样式，再告诉你改了哪里。 这就是 skill 最实用的地方。把你反复说的要求变成一套固定流程，那么在哪里看和怎么用 skill， 可以 去 codex 的 侧边栏这个入口里看，里面会有一个 skill 子页面， 已经添加或创建过的 skill 会出现在这个列表里。使用的时候，通常可以在聊天里输入 skill 名称，或者用斜杠跳出来。比如你有一个 find skill， 就 可以直接斜杠选中，帮我找一个适合做 ppt 的 skill， codex 就 会按 skill 里的流程去跑。那怎么创建 skill？ 有 两种方法， 第一种最简单直接这样说，请创建一个 skill 以后，我给你一个网页项目时，你要先检查移动端排版按钮样式、文字层级、颜色是否太乱，最后输出修改文件和检查结果。这种叫 prompt skill， 但我更推荐第二种，先把流程跑通，再把流程固化成 skill。 举个我刚实测的例子，我想做一种白板手绘风讲解图，我先给他一个参考图，让 codex 按我的要求生成讲解图 第一版如果不满意我就继续改，比如少一点黄色纸张质感画面更像课堂白板。等到有一版我觉得可以附用，我再说。把它固化成一个 skill， 这时候 codex 会反推刚才的流程，它会把这次反复调整出来的规则写进一个 skill。 md， 这样下次我再用白板手绘讲解图， 就不用重新解释一遍审美和结构，直接调用这个 skill 就 行。如果你想让 codex 使用 skill creator， 它会按更标准的格式帮你生成可附用 skill。 我是 ai 知识派，我们下期见。
4.9万AI芝士派
03:37查看AI文稿AI文稿你看啊，这张图不就全部帮你拆成 ppt 了吗？ gpt 加酷 max 目前啊，是我认为最有效的 ai 工具组合了，不要总想着去订阅一堆工具，才能提高你的工作效率。欧本 ai 现在已经非常全能了， 做 ppt， 做插画，剪动画素材，做编程，还能养养电子宠物，基本上啊，还盖了你在工作中的大部分场景。那废话不多，先来看看做 ppt 到底有多简单。我们出发 ppt 这个东西啊，肯定是属于我们都市牛马的必备技能了。当我们需要做一个全新的 ppt 时，第一个难题就是要找个模板先参考一下，要不然啊，总感觉很难下手。好，那这个好解决啊，我们直接上手就用 ai 来搭建一个模板，一切问题啊，迎刃而解。 先到网上找一张自己觉得满意的风格图片，直接贴给扣带斯，让他根据图片的风格设计一个 ppt 模板，我们来看看他的分享， 深空星河、暖色地平线、山脉剪影、精细型典风格拆解啊，都很到位，要你自己来说啊，这话你可能还描述不出来，毕竟啊，现在 g p t 的 识图能力和作图能力已经是第一题对的了，绝大部分风格啊，都是手拿把枪。其实呢，现在也有很多 ai 工具啊，都可以做 ppt， 我 自己啊，也有试过一些，但是呢，总感觉差点意思。好的啊，这里啊，他已经完成了，我们来打开看一下怎么样， 这个风格啊，是不是比较简约？时间线啊，逻辑线啊，也都是比较清晰的，其中的任意元素如果有什么需要调整的，都可以手动来调。当然啊，如果通用的模板你还觉得不够用的话，我们就再给他升级一下难度， 把这个 ppt 模板改成更适合题案，而且适用于新品上市的投放计划。或者还有更简单粗暴的方法，直接跟他说出你的需求，要调研什么，达成什么目标。如果你没有思路的话，就跟他聊，聊出你想要的内容之后再让他生成 ppt， 一 气呵成。 好，我们来看一下成果，依旧是这个简洁的风格，注意看啊，投放计划的元素都有保留哦，包括人群、场景、节奏，必要的元素啊，全部都有了，怎么样？就这么两三句空话就搭出一个 ppt 模板，老板还满意吗？ 那么接下来啊，我们来说一下做 ppt 的 第二大痛点，引用和借鉴。平时我们在做 ppt 的 时候啊，看到一个不错的内容，或者说啊，做的不错的模板，想引用借鉴一下的时候啊，却发现这是一个 jpg 或者 pdf 文件，没办法编辑，这个时候的心情啊，往往是崩溃的， 还我没事，现在我们来试着解决看看啊，先去网上找一个复杂的 ppt 样式，就拿这个图为例吧，我们使用一下这个 skill， 跟他说帮我拆成 ppt， 你看这不就搞定了吗？每个元素都是可以编辑的，这样是不是省事多了？当然啊，关于图片转 pdf 这件事啊，有很多工具都是可以办到的，并不算稀奇，但是呢，可能需要收费，或者就是要你看一段讨厌的广告。 那既然如此啊，还不如直接就用 codex， 因为叉 gpt 实在是太全能了。没想到除了编程能力以外，别的啊也是样样精通，不管任何需求，全部大白话跟他讲就可以了。 那总体来说啊，这个 ppt 功能就已经让你省心省力，提高工作效率了，基于提升生产力的消费投入都是智慧票价的。好，今天就分享到这里，大家还有什么想知道的评论区留言，我来帮大家试试。我是阿月，我们下期再见。
314阿悦很严格
04:14查看AI文稿AI文稿当年人人嫌他碍眼，今天他成了 ai 时代的超级入口，今天啊，就来看一下如何手搓一个你的专属电子形象怎么走。 其实呢，在二十年前就有一个叫瑞星小狮子的东西了，不过呢，现在玩 ai 的 主力军啊，大多都是零零后了，如果你是八零九零后，看到最近这个扣带子悬在桌面上这个电子形象，脑子里会不会闪回这个老朋友呢？ 那个时候啊，瑞星狮子呢，是常驻桌面会动，会提醒你，但很多人呢，并不喜欢他，对，我也不喜欢，我就觉得他很碍眼，甚至啊，有点烦，他还会打呼噜。 可现在呢，有意思的是呢， ai 时代呢，大家居然又重新爱上了这种桌面前置浮窗。这次啊， codex 更新了一个可以悬在屏幕上的小入口，把一个原本很抽象的功能变成桌面上一个活着的东西。 来这里，我给大家演示一下入口在哪里，这里的设置，点击设置外观最下面宠物这里啊有官方默认的形象，还有很多自定义形象好，如果大家自己感兴趣的话呢，自己就网上找就可以。 然后现在我新开个对话，让他来干个活，帮我在桌面上建一个文件夹，名字呢就叫电子宠物，然后帮我去找几张自定义的 q d x 宠物形象的图片，放在这个文件夹里。 我们看到这个小宠物呢，就在干活了，他会把工作进度显示在最外层，让你知道呢，他没有在偷懒。 其实这个我觉得还挺有用的，有时候因为一忙起来就会忘记他在干活，那有些工作呢，往往是需要你手动去审批权限的啊，一个不注意呢，直接就是一个下午时间浪费掉了。现在我们只需要点一下他，他就会快速的打开 pos。 好 啊，他应该在最后任务结束的时候会提醒我一下。好，我们看啊，已经完成了提醒你回来看看结果，这确实是一个有痛点的提醒功能。 我来看看他帮我搜了什么形象啊，有这个公主还有董王还是蛮有意思的。哈喽，接着我们继续啊，给大家看一下如何自己做一个电子宠物形象，也很简单，全程啊，跟 codex 进行对话就可以了。 首先啊，就是要先安装一个 skill， 叫 hatchpad， 我 跟 colex 确认一下这个插件是不是自定义的宠物，他说是的啊，那就 ok 直接叫他安装啊，我给了他一个明日香的形象， 这个图片啊，真的是做的不错，和我想象中的是一样的。接下来他竟然说还要制作九组动画姿态，那根本想也不用想，直接就是 ok。 继续， 这里我插一句， codex 的 能力啊，你们自己看吧，工作流程显示的很清楚，自己检查自己叫对他现在发现自己做的不合格，还在叫对，我们再等等 好了，已经完成了，我们再去设置里面看一下。 好，已经有了，我们选择然后唤醒一下，效果呢，还是不错的，测试一下这个宠物的工作状态， 整体还是不错啊，动态效果什么的都还做的非常好，其实他还是可以有更多的功能的，有兴趣呢，大家可以自己去研究一下。 其实啊，现在想来啊，当年小狮子大家不喜欢，也未必是桌面橱窗这件事本身大家讨厌呢，其实是一个能力不够强，却总想刷存在感的东西，特别是这个形象，如果不是自己喜欢的，那就是非常的不满意。我讨厌嘟嘟，怪你 以前的小狮子啊，霸屏打呼噜，今天的 ai 宠物呢，是真的要成为一个超级入口了，同一种外形，同一种拟人化思路，换了一个技术底座，用户的感受啊，就彻底变了。好了，那今天就说到这里，希望这次内容对你有所帮助，我是阿月，下期再见。
566阿悦很严格
12:32查看AI文稿AI文稿别再纠结是 codex 还是 cloud code 了，我在实测了数十个 agent 之后，发现真正决定生产力上限的不仅仅是 agent 工具，还有你手里的 skill 配置。如果你的 skill 没配对，换再强的 agent 也是在浪费时间。 所以我根据实际开发场景和我的日常使用，筛选出了这四组最核心的顶级 skill， 包含了原能力扩展、工程化开发、前端设计和内容创作。 它们完全不挑平台，不管你以后切换到哪个 agent 装上都能用。先讲最根本的两把钥匙，我称为原 skill。 你 可以把它理解成让 ai 自我进化的能力，它不负责具体的活，而是专门用来扩展 agent 的 能力边界的。不管你用 ai 做什么，这都是你第一天就应该打好的地基。 第一个是 skill creator， 来自 antropic 官方。如果你想把一套成熟的工作流变成一个新的 skill， 便于后续调用，那么选它就对了。 以前想自己做个 skill 特别麻烦，得先去研究半天复杂的格式，不然可能写出来的 skill 还会报错。就算写出来了，使用效果也不一定尽如人意。但现在有了它，你不需要去研究什么复杂的格式，也不用手动改文件， 你只需要像给同事交代工作一样，用大白话把你的流程说一遍，或者直接把你的操作手册丢给他，他就会自动帮你起草、测试、反复迭代。在你自己完全不用看开发文档的情况下，一分钟就能写出一个既标准又好用的 skill。 安装和使用方式也很简单，在安装完成后， 只需要在 agent 里选中 skill creator， 然后输入你的需求，和它一步步地进行沟通就好。建议直接局安装，这样无论你在哪个项目里，都可以随时进行调用。第二个是 find skills， 大家千万别把它当成一个普通的搜索插件， 觉得还得自己手动去查。真正的用法是你直接给 agent 派任务就行了。比如你让他帮你做个 ui 设计，要是他发现自己不会，他就会自动把你的需求拆解成 ui 抵赞你这种关键词，然后自己去全网搬救兵。他在后台连接的是 skill 点 s h 这个平台，他会自己查看哪个 skill 安装量大，哪个作者靠谱， 然后挑出最好的那个供你进行选择。在你选择好之后，它还能直接一行命令帮你安装上 skill。 creator 是 让它能自己造工具，而 find skills 是 让它能去外面找现成的，这两个配合使用，一定能大大提升你的 agent 的 工作效率。接下来是针对具体场景的 skill。 先说软件开发， 我选了这三个， superpowers， j stack 和一个前端大神的 skill， 它们针对的场景略有区别，但核心都在解决同一个问题，就是终结那种看似逻辑闭环，实则无法落地的代码幻觉，帮你守住工程底线。第一个 superpowers， 他的杀手锏在于他把测试驱动开发这套严苛的工程标准，直接变成了 agent 必须遵守的硬规则。其实很多人刚开始用 ai 编程，最容易上手的场景就是让他写测试，而 superpowers 顺着这个逻辑直接把开发流程给正规化了，他 会强制 agent 进入一套标准的红绿重构循环，先写一个必然失败的测试，证明功能还没实现，然后写最少量的代码，让它变绿，最后再进行优化， 而且它非常稳。 agent 写完之后，它会自动开启两轮内部审计，一轮看代码，实现跟你的需求对不对的上。另一轮则专门盯着代码的质量挑毛病。这种慢思考的模式能帮你抓出很多隐藏的边界问题。 虽然看起来多花了一点点时间，但因为它第一遍就能把代码写到八十分以上，省掉了后面无数次反复抵 bug 的 时间，长期来看反而更省头肯也更省钱。它的整个工作流程大致如下， 首先他会拉着你做头脑风暴，把需求细节彻底磨清楚，先出一份整体的设计文档。然后他会把大任务拆成一个个几分钟就能搞定的小碎活儿，每个活儿都有明确的验证标准。接着就是让紫 a j 特自己去跑， 他自己写，自己查，严禁跳步，你只要在旁边关键节点确认一下就行。最后等测试全部通过了，他会把选项丢给你，是直接合并代码，还是先留着分支，或者觉得不行直接丢掉？第二个是 j stack， 作者是 y c 的 总裁 gary 谭。如果你还不知道 y c 是 什么，简单说，它就是全球最牛的创业孵化器，像 airbnb、 dropbox 这种巨头都是它孵化出来的。所以这位大佬出的工具，骨子里带的就是那种硅谷创业者的实战基因。这个工具有一点不同， 它不是那种功能单一的 skill， 而是在 agent 里内置了二十三个不同的专家角色，从 ceo、 设计师到发布工程师，你都可以通过斜杠命令直接调用，这相当于给 agent 配齐了一整支团队，让他不再是单兵作战。为什么要搞这么多角色？ 因为真正做商业系统，代码行数不值钱，能跑通才值钱。有了这群专家帮你交叉审计， agent 就 能在不同的专业视角下， 把你揪出那些隐藏极深的问题。我来向你介绍一下它的实战流程。首先，在你动手写第一行代码之前，先跑一下 office hours 命令。这就是 yc 最出名的灵魂拷问。 ai 不 会立刻写代码，而是像个严厉导师一样， 反问你六个最尖锐的问题，把不靠谱的假设先掐死。接着可以用 plan ceo review 命令，让 agent 站在 ceo 的 高度审视计划，看看有没有更优解。到了代码复合阶段， review 命令就是你的资深工程师，他不光找小 bug， 更盯着那些 c i 能过，但一上线就可能爆炸的工程隐患。另一个具有实战特色的是 q a 命令，以前 a 阵呢，只能在代码里纸上谈兵，但这个命令是真的，会打开浏览器，像真人测试员一样去点击验证， 直接把 bug 抓出来修掉。最后活干完了，直接执行 shift 命令，它会自动同步跑测试、推代码、开 pr。 整套发布动作一气呵成。该瑞坦统计过，二零二六年，它的代码产出是二零一三年的二百四十倍。这不是说 ai 写的代码行数多就是厉害，而是同样的需求， 他一个人现在能顶一支小团队在干活，这就是角色分工带来的本质变化。第三个是一套前端大神 mod， 自己日常工作用的 skill， 作者是 typescript 的 布道者，如果你平时前端开发比较多，那么可以试试这个。 这套工具重点解决的是人与 agent 之间沟通对不起的问题。 mark 总结过，如果没有好的引导规则， agent 写代码很容易陷入几种困境。首先是理解偏差， agent 可能根本没听懂你需要什么，或者写得太啰嗦，废话很多。然后是执行失败，好不容易写出来的代码，结果发现根本跑不通。最后是架构隐患， 虽然代码能跑，但因为缺乏整体规划，后期维护起来会非常痛苦。所以他的这套 skill 核心逻辑很简单，宁可在前期多花几分钟对其需求， 也不要在后期花几个小时去处理这套低质量的代码。具体到这套 skill 里面的指令，我建议你重点关注这几个。首先是 graeme 系列的命令，这就是刚才提到的拷问模式，当你提了一个模糊的需求，比如说想加个登录功能，他不会马上动手，而 是会回过头来不停地拷问你细节。可能问完之后，他发现你真正想要的是 sso 环境下的多租户登录，这就把隐患消灭在开工之前了。接着是 tree 命令，也就是 aure 分 诊，他会帮你把所有的任务都过一遍， 分清楚轻重缓急，确保你不是在修一些细枝末节的小 bug， 而忽视了真正堵塞进度的核心问题。最后还有一个 improve 命令，这是代码库的架构急救包， 你可以每隔几天就跑一次，让 agent 站在大局的视角审视你的代码库，找出那些以后可能会越来越难改的地方，并给出重构的建议。接下来是前端页面设计，这是最开始编程 agent 出来时，他做的最差的一个领域之一。 agent 化 u i 出来的永远都是那些固定的套路， 固定的字体，蓝紫色的渐变背景、圆角卡片、特定的按钮样式。你在网上看到的那些 ai 生成的界面，十个里面有十二个长的都一样。解决这个问题的 skill 有 两个，第一个是 frontend design， afropic 官方出品。如果你受够了那种千篇一律的 ai 审美， 那它就是你的救星。以前的 ai 画 ui， 一 眼看过去全是圆角卡片加紫色渐变，就像是在共用一套廉价的模板。 而 front and design 的 核心是帮你洗掉这些 ai 位。它不是机械的套用组建，而是根据你的产品调性去推敲更有质感的纹理，或者尝试那种更有呼吸感的非对称布局。比如你给他提一个具体的风格要求，想要一个杂志感带点硬核感的页面，他给出的方案里， 字体的比例和模块间的留白都会处理的很到位。有了这种对视觉细节的把控，你的 ui 就 从一眼 ai 变成了真正意义上的耐看。 第二个是 u i u x pro max。 如果说前面的工具是帮你找灵感，那这个就是直接帮你配了一个设计总监。它的特点在于，它不是在靠直觉画图，而是把专业设计的那些条条框框全部变成了底层的逻辑。比如你要做一个金融或者医疗类的界面，它会非常明确地告诉你 什么样的配色能体现安全感，什么样的字体更显专业。他甚至还会给你列出一份避坑指南，直接点出哪些设计在商业场景里是绝对不能碰的。之所以能这么专业，是因为他后台内置了一百六十多个行业的深度规则， 不管你遇到多冷门的业务，他都能拿出一套成体系的方案，从交互细节到动效走位，都给你安排的明明白白。 而且它有一个很实在的功能，就是能帮你生成一套可以持久化附用的设计系统。有了这套规范，你下次再开发新项目， 直接把文件丢给 agent 就 能用，不用每次都从零开始打磨风格。而且它的上手门槛很低，无论是装插件还是用命令行，都能快速跑起来。 这两款工具的分工也很明确， front and 底钻负责把画面画得出彩，而 u i u x pro max 负责把产品做的更专业。有了它们， ai 的 输出就再也不会有那种廉价感了。最后一类，内容创作。如果你用 agent 做内容创作，那这组宝玉老师的 skill 我 一定要强力推荐给你。 它首先解决的就是内容本身的高质量产出，比如它能帮你生成一张极具审美，完全不输专业设计师的封面图，或者把一大段枯燥的文字直接变成一张高信息密度的格式化信息图。 在内容做漂亮之后，他还会顺手帮你搞定后面那些讨厌的碎活，比如说转格式、做排版，最后还能直接一键发布到各个平台，他把从生产到发布的全流程都打通了，有了它，你就能真正实现生产和发布一体化，把所有的精力都集中在打磨好内容上。 宝玉老师的这套工具箱里包含了十几个好用的 skill， 我 这里简单带大家看几个。首先是用于生成封面图的 cover image skill， 它最强的地方在于有一套五维控制系统，从构图类型、色调方案、渲染风格到文字排版和情绪基调， 全都能精准调优。这七十七种预设组合，能让封面彻底告别开盲盒的随机感，每一张出来的效果都像是为你的文章量身定制的专业设计。 如果你平时觉得画逻辑图、架构图很头疼，那这个信息图相关的 skill 绝对是神器。它内置了二十一种专业的信息布局，像分析原因的鱼骨图、做转化的漏斗图、梳理层级的金字塔图应有尽有。更聪明的是， 它能自动读懂你文案里的逻辑结构，直接推荐最合适的布局方案。以前要在设计软件里磨半天的信息大图， 现在只需要几秒钟就能产出出版级的可量化成果。如果你经营小红书，那么可以使用小红书 image skill， 它能将长文章自动拆解为一到十张卡通风格的轮播卡片。通过内置的十一种视觉风格和八种排版模式， 如对比、清单、流程等，可以快速生成符合平台排版习惯的图文内容。针对排版环节， 这个 markdown to html 的 skill 解决的是一个非常具体的痛点，那就是在微信公众号这种不支持 markdown 的 平台上，如何保留精致的排版。它内置了多套公众号主题，能自动处理代码、高量和数学公式。 最实用的一点是，它能把文中的普通外链自动转为文末的底部引用，彻底解决了公众号里链接打不开或者被截断的尴尬。如果你平时还有翻译文章或者精读外文资料的需求，那这个翻译 skill 就 派上用场了。 他最强的地方在于提供了一个正式出版级的模式，这个模式不是直接进行翻译，而是会走分析、翻译、校正再到润色这整整四步的流程。 而且他有一个非常人性化的功能，就是能让你指定你的读者是谁。比如你告诉他你的读者是资深开发者，他就会自动省略掉那些庸愚的解释， 翻译出来的语气读起来就像是真正的圈内人写的。最后，当你把内容全部准备妥当，可以通过发布微信或者发布微博这两个 skill 来实现一键跨平台分发。 它区分了不同的分发逻辑，你可以发长文形式的文章，也可以选择只发几张图片配一段摘药的贴图模式。它把那些复杂的后台操作全都变成了 agent 里面的一行指令， 从本地草稿到最终发布，整套流程都可以在 agent 里面直接闭环完成。今天分享的这些 skill 只是个开始，其实最关键的是大家要根据自己的工作流程和使用场景，去打磨出真正适合自己的 skill。 如果觉得视频对你有帮助，别忘了点赞和订阅，我是俊旺，我们下期再见！
4.8万Juang_42号搭车客
06:20查看AI文稿AI文稿如果你最近也给你的 codex 或者 clockwork 装 skills， 很 容易掉进一个坑，就是你被推荐了几十个甚至上百个 skills， 但是真正开工的时候还是不知道该选哪一个。所以说这一期呢，我也不做大而全的清单，也不讲复杂的安装， 我只按普通小白最容易遇到的六类任务去挑六个 skills。 新手先认识这些就够用的一些 skills， 它们能够分别帮你去解决任务，先问清楚想法，先变方案，知识库能调用，重复流程能沉淀网页结果能验证和各种文件都能够转化成 ai 好 读的这种材料。 ok， 大家好，我是 fred， 专注从普通小白的视角去分享怎么从零开始用 ai 和 web coding 提升自己的生活和工作效率。 那第一个 skill 就是 大家已经耳熟能详的东西啊，就是 using superpowers， 就 它的核心作用是能够让 ai 在 开始做事之前先停下来，把任务问清楚。 就很多时候很多人用 ai 的 痛点不是说 ai 不 会写，而是它太快开始写了，就是你一句话发给他，他可能马上能够给到结果，结果做完了之后才发现说你的目标边界格式和验收的方式都不对。 那这个 skill 所做的事情就是让 ai 先理解任务再计划，最后再验证。所以说它特别适合那种长任务，包括你的需求模糊的时候，以及你经常让 ai 做完又返工的这种场景，那这个 skill 那 就非常适合。 第二个是我非常常用的 skill， 就是 brainstorming， 就 它解决的就是想法，当你还没有想清楚的时候，可能就着急开做的这种问题， 很多人找 ai 去做东西，一上来就说，哎，帮我做一个网页，哎，帮我写一个方案。但其实当你的目标用户，你的内容重点，你的功能边界都没有定的时候，那这就体现了 brainstorming 的 价值， 它会让 ai 先跟你把想法聊清楚，再给两到三个不同的方案，并说明每个方案的一个取舍。比如说你要做一个内容栏目，一个页面，一个工具，一个产品的 demo， 它会先问清楚做给谁看，解决什么问题，哪些功能要不要做， 然后再把你的模糊的想法整理成可执行的这种设计。所以说它适合新项目开头，包括内容策划的开头或者功能设计的开头。 第三个也是我经常会用的一个 skills， 就是 obsidian skills， 就 如果你在用 obsidian， 或者你有大量的笔记资料网页的这种摘要，那这个我觉得就非常值得去收录啊， 就它不是简单地帮你去多存一些笔记，而是让 obsidian 里面的这种 markdown 的 文本，这种 bases 或者 canvas， 或者你的网页资料能够变成 ai 可以 重新组织的这种工作材料 就很多人的知识库最大的问题就是资料一直在往往往里面堆啊，然后真正写文章的时候，做研究的时候，包括你复盘项目的时候，就很难够重新再调动出来用。 所以说这个是会更适合内容创作者、研究型的岗位和那种顾问啊，或者长期的学习者，他的价值能够帮你把长期积累的变成一个可持续输入的一个资产。 第四个我相信是一个所有人都一定会用到一个 skills 啊，就是 skill creator， 它的作用就是帮你去生产你的 skills， 那 它解决的是你的一些重复流程的问题，比如说呢，你每周都会让 ai 写周报，那每次都要重新去讲格式、口吻，保留字段，或者一些审核的一些标准， 或者你反复让 ai 去帮你整理资料，改一些发布的文案，或者检查网页，那这些事情如果我每次都重新解释，去写一些 prompt， 写一些提示词，那本质上就是没有把这些 流程给沉淀下来。那 skill creator 的 价值就是帮你把每一次的对话变成一个可附用的 skills， 它适合做一些固定的格式，然后重复的流程，以及你希望以后能够把自己和团队都能够稳定使用的任务沉淀下来。 第五个呢，是 pay write， 其实它不是一个 skills 啊，就它更像是一个呃，浏览器自动化的能力 就是它可以让 ai 真正地去打开网页，去读取里面的页面的状态，点击按钮，包括说填写表单，截图，检查做网页或者落地页这种后台表单产品 demo 的 时候呢，这个非常非常有用啊，就因为很多时候 你只看代码是看不出来的，比如说按钮点不了，或者文字溢出，或者移动端变形，对吧？或者表单提交失败，这些都是要真正打开浏览器才知道。所以说 playwrite 的 价值就是让 ai 不 只是生成结果，还能帮你验收结果。 最后一个呢，就是 mock it down， 它的作用是能够把各种文件转成 ai 更好读的 mock down 的 这种文本，比如说把 pdf， 你 的 word， ppt， excel， 甚至网页 html， 一 些 csv 或者 jason 图片甚至音频， 都可以转成结构化的文本。为什么这个重要呢？就因为很多时候 ai 总结不准，其实并不是它模型弱啊，而是输入的这种文件结构太乱。比如说文件里面有表格，有分页，有图片，有格式， 那 ai 直接读就很容易漏掉一些重点。所以先用 markdown 这个 skills 把材料变干净，再去总结提取和改写，那结果通常就会变得稳定很多。 所以说呢，这六个 skills， 你 可以把它们理解成 using superpowers， 帮你先问清楚。 brainstorming 帮你用好知识库。 skill creator 能够帮你沉淀重复的流程， 而 playwrite 能够帮你去验证网证网页的结果，或者帮你去爬取一些网页的数据。而 markdown 能够帮你把文件变成 ai 好 读的这种材料。所以说你也不用一口气全装啊，也可以一开始呃，慢慢的一个一个去选，先知道它们分别能帮你做什么，后面可能遇到一些 对应的问题，然后再去用一些对应的 skills。 ok， 我是 fred， 后面我会持续帮你去猜普通人怎么把这些能力用进自己的真实的工作流。 ok， 评论交流你现在最想解决的一个 ai 问题，我会在评论区里面去回复，我们下期再见。
7.5万FredTalk
05:39查看AI文稿AI文稿只需几天，你就能学会 ai 的 玩炸工具 chat gpt 出品的 codex， 你 信吗？很多人觉得像 codex 这种 能接管电脑的超级应用，肯定是给程序员用的，自己搞不定。其实呢，门槛真的没有你想象中的高。只要你会用 chat gpt 或者豆包之类的对话框， ai， 花点时间转变一下思路， 你就能把 codex 调教成一个极度贴心的私人超级助理。等你用顺手以后，你会发现他什么活都能接， 跑几十张发票算账，去邮箱翻找客户邮件，跨软件做 ppt， 甚至帮你盯着竞争对手的网页。 之前会不会写代码根本不是关键，核心在于你有没有意识去把任务拆解，把重复动作打包。今天这个视频主要是想带着非技术的同学快速上手这个 open ai 推出的 ai agent 的 超级应用。 从云端回到本地，不写代码的同学习惯了查 gpt， 第一步往往不太适用 codex 的 存储逻辑。以前你是在网页上对话 传的文件都存在云端，但在 codex 里面，你给他的文件以及他生成的所有文件，全部都直接保存在你自己的电脑本地。 为了不让文件乱成一锅粥，最好的准备工作是什么？是永远在项目里干活。你可以在文件夹里建一个新的项目，所有相关的聊天和生成的文件都会被 codex 自动归整。在这个文件夹下， 非技术的同学可以设置模式为适合日常工作。 codex 适合什么样的活呢？ codex 拥有对你电脑文件的全权访问的能力，它能自动找对文件夹并完成任务。具体来说，这几类活最适合交给他。 一、处理本地的繁杂文件。比如你的下载文件夹中有六十张发票照片，你只需要说去读取那些发票，帮我提取文字，并在本地建一个 excel 报表，看消费趋势， 它就会自动搞定，并在本地生成一个真实的 excel 文件。跨软件的信息收集， 通过插件 codex 可以 直接联通你的常用工具，目前有上百个。你只要敲一个 at 符号，比如输入 at gmail 或者 at notion， 你 就能让它去翻阅过去两周找我做广告的邮件，整理成表格。 第三呢，是代替你直接点点点，它能直接用鼠标和键盘控制你的电脑。通过 at computer use， 它可以帮你打开电脑上的 camera 软件，新建换灯片。甚至还能用 at browse use 帮你自动去点击浏览器里面的按钮，测试网页好不好用。然后呢，要沉淀你的专属 s o p。 把活变成技能。 最阻碍新人提效的一点是总在下重复的指令。在 code x 里面，你需要习惯把你做好的工作变成可附用的技能。笔一上来就想着写多复杂的指令。按这个节奏来， 先用大白话让他干活，如果不满意就让他改，一直迭代到结果，让你拍他腿说，啊，太棒了！这时最关键的一步来了，你直接对他说，我很满意这个结果。 把它变成一个技能，它会立刻把刚才所有的经验提炼成一个可重复使用的标准文件。以后你只需要敲一个斜杠符号，比如斜杠品牌合作分析，它就能瞬间按最高标准重跑一遍。 如果你过程中又发现了更好的排版格式，随时告诉他请更新这个技能，以后都按这种格式输出。进阶习惯，让他二十四小时替你打工。定时自动化，对着你整理好的报表说一句， 请在每周五早上九点执行一次这个任务。更新这张表。 codex 呢，就会把这是加进日程表到点，自动在后台干活。你可以在 automation 的 面板里随时管理这些任务。白嫖全球最顶尖的画图模型 codex 内置了最强的 gpt image two 的 模型，生成的图片呢，会直接存进你的本地文件夹。如果你直接给出参照图描述需求，立即会生成质量极高的图片。 那根据图片生成梧桐树下的新功能的效果图，看一下避坑与管理他的大脑。用 codex 久了，他会越来越懂你，因为他有两个记忆占卜，一个是手动记忆， 这是你的规矩本。当你对它说以后这种落地页都用左侧边栏的排版格式并记住它的时候，它会写进 agent 的 n d 里面。 那第二个呢，是自动记忆，它会默默观察你的工作习惯并记录下来。那重要的提示是呢，不要去手动修改这个文件，让 ai 自己去更新就好，它会越来越聪明。所以呢， 别怕什么终端或者代码，先把你的日常痛点丢给他，建个项目，存个技能，你的工作方式呢，就会彻底被改变。如果你真的想学 ai， 请留言，想学 codex， 我 来教你。
472十里梧桐
