codex有cli怎么启动

现在我们已经启动并运行了 codex c l i。 这是我们在上节课开始使用的。为了在新分支上对项目进行更改，我已经将该分支推送到 github 并合并了它。我也拉取了主分支的最新版本，现在我就在这个版本上，所以一切都是最新的。 在这一刻中，我们将查看一些随正确 c l i 附带的内置命令。再说一次，如果你曾经使用过 cloud code， 它的体验与它们自己的命令或者称为斜杠命令非常相似。每个命令都以斜杠开头。在正确的 c l i 中也是完全相同的。 每个内置命令都以正斜杠开始。现在我将通过按控制加 c 来退出。当前的 codex 会让我这样做时，它会让我回到常规终端。然后我将再次运行 codex 命令以启动一个全新的绘画。 当我这样做时， codex 首先会建议尝试一些不同的命令。第一个命令是 init， 它会创建一个 agents md 文件。关于这个文件，我们将在下一节课中进行讨论。第二个命令是 status， 用于显示当前绘画的一些信息。 然后是 approvals 命令，我们可以用它来为 codex 设置自动批准，涉及文件编辑等等。最后还有 model 命令，它让我们选择一个 open ai 模型进行工作。默认情况下，在录制时这被设置为 gpt 五 codex 模型。 我们还可以使用其他命令。如果我们输入一个正斜杠，可以看到这些命令。如果我们向下滚动，可以看到更多，如 new 命令用于启动一个新绘画。还有 compact 命令用于将聊天历史压缩成简洁的摘药，以减少整体绘画上下文。

codex 中可以免费使用的，就在前几天，萨姆奥特曼宣布为了庆祝 codex 用人的发布，添加了免费访问服务， 接着更是直接宣布在活动后将会继续向这个 free 用户提供 codex 服务。在 codex 中，我们能够直接使用最新发布出的 gpt 五点三 codex 模型，接下来介绍如何在 codex 中使用这个最新的 gpt 五点三 codex 模型。首次安装 codex 的 话，我们需要在终端中输入这行指令， 就是如果是我们之前安装过的话，先输入下面的代码，也就是这行代码来更新我们的 codex c l i， 否则就会用的是旧模型。输入后呢会提示添加了几个 package， 代表我们更新完成，然后输入 codex， 显示 codex 得到了升级， 比如就在这里显示我们 codex 已经得到了升级，将会使用这个 gpt 五点三 codex 模型。其中我们点击 try new model， 也就是使用这个新的模型， 然后再进入下面的页面中，我们可以看到就顺利使用上了这个模型。他在问我们要不要给 codex 配一个沙箱的环境来保护我们的文件，并控制网络访问入口。其中有三个选项可以选，第一个是 set up default sandbox， 它需要呢管理员权限，会创建一个隔离环境，限制文件的访问范围，然后控制网络权限，这是一种比较安全的方式。 第二种是 user 默认 sandbox， 不 需要完全权限，配置更简单，但隔离能力会弱一些，可能会发生提示错误的一个风险。还有一种就是退出选择之后，进入以下界面，我们就顺利地升上了 gpt 五点三 codex 也能显示我们当前的工作。一个目录进入了 codex 之后，我先拿我之前做的一个小项目做测试。 作为一个自媒体博主，我经常需要对测评 ai 产品，特别是办公赛道与 excel、 数据处理、数据格式化等等一些问题。之前我用 cloud code 加 glm、 四点七错漏子以及数据生成器就是这个表格，它支持人力资源类，然后财务类、销售类、行政运营类 的一个表格的生成，里面包含各种各样的数据，比如员工画名册、考勤记录表、销售订单表、项目进度表等等。 这个数据生成器呢，可以选择每文件的行数、每类型生成几个文件以及导出的格式，还可以在点击预览数数据之后，可以直接下载选中表格。因为当时生成的这个 ui， 我 个人觉得还是比较 ai 味比较重，不是太好看。于是我把这个项目先投给 codex 帮我优化优化。先优化它的性能方面， 可以看到这个 codex 先快速扫描我这个项目的结构、依赖和关键代码、路径、性能和维护性等等，直接对这个仓库的项目进行可运行的一个优化。优化完成了，它主要改了以下这几个文件中的内容，从性能、交互稳定性、项目与文案文档方面进行一个修改完善， 使用起来比原本的更流畅，下载起来的体验也是更快速、更方便。接着我又让 codex 帮我优化了一下界面 ui， 因为之前的 ui 界面我觉得 ai 味儿挺重的，这个是它优化之后的，我觉得审美还是非常可以的，非常清新淡雅的那种，又让它生成了另一个版本的 ui 界面， 科技味儿比较重的这个深蓝色的样子。之后呢，我又让 codex 重新呢做了一个基于网页的瞬时记忆小游戏，用于训练和测试玩家的短时记忆能力。 这个游戏的玩法就是先记住彩色格子的颜色位置，再在空白网格里选色选色，然后填回正确答案。主要的玩法就是进入关卡后，网格中会短暂显示目标彩盒方块，然后目标方块隐藏。进入一阶段， 玩家先在调色板选择颜色，再点击对应位置，达到本关目标数量后，会自动剔掉并判定结果。整体的首页的 ui 设计，包括可玩性以及这个游戏内的关卡。这个方块的设置评分的规则我觉得都是非常的 优秀，从推出 codex c l i， 再到推出 g p t 五点二 codex， 再到如今推出迈克端的 codex 和 g p t。 五点三 codex open i 的 这款工具也在也在不断进化。从模型性能方面呢， g p t 五点三 codex 在 s w e 奔驰 pro 上达到了顶尖的水平。 这个这个测试基础呢，主要是对真实世界软件工程能力的一个进行评估，它在 terminal 奔驰二点零上的表现也是比以前好一些。 这个测评标准主要是衡量像 codex 这样的编程智能体所需的终端操作技能也都在终端上操作了一个情况。文章写到最后，我们又在看网上呢，看到了许多科技圈的信息，一是无痕 ai 将下线 g p c o g p c o 以我个人来说，它不是最顶尖最厉害的模型，但真的确实是无数人心中最具人味的情感依赖和聊天对象。 第二个就是关于 cloud 的， 它的模型能力真的非常厉害，前几天出了 agent teams 功能，上线了 openstar 六，能力也是非常嘎嘎，提升 token 也是嘎嘎，消耗速度是真的快，能力是真的强，但是也是真的好 token。 最近呢，有的人爆出 cloud code 的 可能，买了一些代码，降低用户使用其他非 cloud 模型式的缓存命中率，这样我们就得多花些 token 的 费用。好了，今天的文章就到这里。

库德叉是真的越来越牛逼了，我是真的不得不佩服他，你看他最近每天都在更新，基本上好像他每天都会给我们推送一个新的版本。 然后啊，我真的是希望库德叉这家母公司 over ai 尽快的把那个非常高傲的卡拉库德这家母公司安史洛克给干下去。 然后我们再来看一下库德叉，他最近在他的一个终端命令行开发工具，从零点幺二八点零这个版本开始， 它增加了一个非常牛逼的类似于 alpha loop 这个功能。在以前我们要实现类似于 alpha loop 这个功能的话，我们必须得通过小脚本来实现。但是这件库尔叉 它直接在它的那个终端命令行开发工具下面直接内置了一条非常有用的命令叫斜杠个， 那么我们以后只要通过斜杠个然后你告诉库德叉要实现一个什么样的任务，那么库德叉啊，他就会不停的在那里开花，迭代测试，开发迭代测试，直到达到你的目标为止。 所以啊，我们现在用库德叉的话，那么就会非常的方便。如果我们出去吃饭了，或者是晚上要睡觉了， 那么我们在吃饭之前，在睡觉之前，我们只要通过斜杠哥告诉库德莎他的一个目标，那么他在你睡觉的时候和在你吃饭的时候 就帮你把你的这个动物和你的这个目标给实现了。大家有时间的话，可以在睡觉之前和在吃饭之前 通过斜杠个这个命令来帮你去开发一个新的产品吧。

很多程序员的工具链里，终端 ai 助手已经成为了标配。不过说实话，想找一个用起来比较顺手，不用魔法并且稳定的方案，其实不太容易。最近我发现了一个叫 iflow c l i 的 工具，内置国产大模型，还支持 skills 啊，我用起来比较舒服。大家好，我是海拉的编乘客，今天我使用 i flow 给大家演示两个用法，一个是在日常生活中用它来写一些想法验证啊，写一些 poc。 老规矩，我们不打开 ide， 不 手写代码。第二个，我们使用 skus 来对我们代码仓库做一个体检。 好，那我们先打开 icl i 的 官网，在这里进来之后呢，我们先安装复制这一个命令，然后粘贴到你的终端中。 好，紧接着我们需要登录，我们敲斜杠 else， 然后选择第一个登录， 接着我们选择默认的模型啊，也就是 g l m 四点七。 好，我们语音输入，你是什么大模型啊？这也是我最喜欢问的。好，它现在说是 g l m 四点七大模型啊，也就是说我们可以在 iphone 里面使用多个大模型。 在日常的开发中呢，我们会经常做一些想法上的验证，比如说验证某个技术方案行不行啊？老板甩过来一个需求，说，这个淘宝上边的搜图，哎，拍张照片搜到对应的这一个商品，能不能做？我们先进入目录， 我们叫 image search。 接着呢，我们开启 i flow， 我就直接和他聊，老板说什么需求呢？老板说淘宝上面的这个搜图是怎么做的，是吧？那我们问一下他。 呃，我想问一下，类似于淘宝上面拍照搜物啊，搜到某一个商品啊，这个背后的原理是什么？这个专业术语叫什么啊？请回答我一下，谢谢。 我们通过刚刚描述很虚的需求啊，就可以拿到一个术语叫做以图搜图啊。紧接着我们就直接把需求告诉他， 我想做一个以图搜图的这一个，呃， poc 啊，我想请你帮我列出这种最小的需求是什么？ 好，我们看一下，这里有一个以图搜图的最小 poc， 核心需求如下，有一个，上传图片特征，提取 相似图片解锁。然后呢，技术组件呢，建议使用 python， 图像模型呢？建议使用 clip， resnet 和 mobile net。 还有一个向量数据库啊，有一个 fast 和一个。呃， milos 啊， 前端呢？简，建议我使用简单的 html， 后端框架呢，使用 fast api 啊，这个包括选型做的都还可以。 呃，这里我有一些不明白的地方，就是图像模型和向量数据库，因为我其实在写 poc， 我 并不完全需要一个数据库，我只需要让他帮我写文件，最后帮我解锁就好了。这一个数据库呢，可能并不是一个必选的像， 而这一个图像模型呢，这里面涉及到很多个模型，我也不知道哪个模型好，但是在写 poc 的 时候呢，我现在需要验证这一个图像解锁是不是 ok 的， 我并不需要做到非常非常精准的图片解锁， 我需要把这一个 poc 跑完。至于模型我们选择什么模型，还是后面选择单独的某一些模型做一个 fight， 这些呢，都是可以在后面考虑的，不属于我们 poc 的 部分，所以我需要问他。 这里我有两个问题啊，第一个问题是模型上的选择，其实我更想选一个比较小的啊，能够跑完这一个是 poc 的 啊，一个模型就好了。然后呢，请你给我一些建议。第二个问题是，我觉得销量数据库其实并不是必要的，我们可以先把东西存在本地，对吧？然后我们就 可以完成这一个 poc 了。呃，你先不要帮我实现它，不要写代码啊，我们验证一下，我们聊一聊， 在实际的过程中，和 ai 聊天的时间应该是占到整个开发比重的四分之三。呃，我的建议是大家尽量花更多的时间和 ai 聊通了。然后呢，再去落实 好。我们大致扫页，针对 poc。 他 建议这一个清亮模型啊， mvnet v 二 resnet efficient net 这个我都不明白。 open clip 啊，这个我是明白的，但是 open clip 我 印象中它的汉语知识不是很好，并且呢，我们只需要做以图搜图，并不需要做一个文字搜图，所以说这个 我们选一个中间一点的吧，选一个四十五的。然后我们看到问题二，向量数据库的必要性啊，说 poc 间呢，确实不需要向量数据库啊，他认同我了。 好，这里面我们看一下，通过 npy 加鱼弦相似度就可以搞定了啊，零依赖，代码简单。然后呢，一千张以上图片会慢啊，慢呢？估计就是解锁方面吧，我觉得这个不是什么大问题。 然后建议方案模型存储后端前端，然后启动时加载模型，从本地 m p y 加载特征库，然后上传图片，提取特征，与所有特征计算相似度啊，这个看起来都还挺 ok 的， 那我们切到一个 呃 plan 模式吧，我们把我们的开发计划再深入的聊一聊。我现在呢，想请你使用呃， esnet 啊，来帮我。这个模型。 后端呢，使用这一个 fast api。 前端呢？呃，我建议你使用这种单页的一个呃页面，然后呢，我希望通过 fast a p i 把这一个网页 host 住啊， 接着呢，样式上我建议你美化一下啊，用一个类似 vs 的 高高科技感的暗黑模式。 然后我们再想一下，在这一个数据流这一边，有一个启动时加载模型，从本地 npy 加载特征库， 然后上传图片，提取特征，与所有特征计算相似度。这里面还漏了一个情况，需要补充一下，我们可以先写，还需要写一个脚本，把这一个几千张图片把它转化成特征库，才能 在上传特征库的时候提取特征，返回 topk。 结果啊，所以说这里面还漏了一点， 是这样子啊，呃，还有一个需求是我需要你，呃，写一个脚本对吧，可以把对应的图片转换成一个，呃，特征 特征库对吧？好，记得一定要开 plan 模式。 他说图片库的数据来源是什么？需要网上下载样本图片的方案吗？啊，这里我已经准备好了， 大家可以看到这里面有 image 啊，我把它这一个移过来， 在这里我们选择 type something。 你说。接着呢，前端页面需要一个拖拽上传图片啊，实时预览上传的图片， 要把它缩小一点。 接着呢，显示相似度的分数，这个需要的点击查看大图呢，我觉得没有必要，然后我们再提交答案，这个时候呢，他就开始做了 技术栈后端前端存储，还有这个计算啊，运行相似度没有任何问题。 呃，有一个 build features 啊，通过特征库来构建脚本啊，也没有什么问题。 核心功能拖拽啊，返回暗黑色的这个科技感 ui， 现在我们可以看到，作为 poc 的 话，一整个规划是比较靠谱的啊，那我们就直接选择第一个， 呃，看一下这个功能特性上面都好，是吧。我们好，我们接下来安装一下依赖 啊，我们大致扫一眼这一个 view feature 这一块有没有问题啊？大致扫一眼，通常情况下不会有问题，但是难说。 好，我们先构建对应的这一个 feature， 接着呢，我们可以给大家看一下对应的这一个图片里面是什么啊，都是些小猫小狗啊 啊，我现在都已经感受到我的这一个风扇在狂转了。 好，这里面已经，哎，已经做完了是吧？然后他写了两个文件来看一下啊，在 matedata 里面写了一些，应该是原数据，然后在这一个，呃， features 啊， py 里面啊，有十四兆啊，它应该是把这一个图片提取成某某些特征啊，它就和人类一样，人类不能像相机一样记住每一个像素，但是人类呢，也是通过照片上的特征来区分的啊。我们启动服务， 能启动吗？哎，能启动能启动，我们打开好拖拽图片。 ok， 接下来我们验证一下啊，我们选一个蓝猫， 把它截图保存下来。哎，蓝猫原来是俄罗斯的， 打开一下，接着呢，我们点击选择把这个图片读过来。哎，我们可以看到，基本上都可以找到懒猫了。 这个输入法真的是变了，选一个吧，选一个放下来保存，接着以图搜图 搜索。哎，我们可以看出来，那这一个小狗就被搜出来了。 poc 写完了，我们还想知道 poc 距离真实的生产还有多远？ 我现在想问一下这一个，如果说我真的要做这种宠物上面的解锁呀，对吧？这个搜索到对应的宠物还有哪些这种非常呃硬核的工作是需要做的啊，我觉得是不是 呃 poc 距离生产还是有一段距离的啊？请你和我聊一聊 poc 层面啊，使用的是这一个 oxford， 还有点意思，它是不是读到了哪些原数据 真实呃，生产需要真实场景的图片啊，手机随手拍，各种角度，光照复杂，宠物遮挡，被主人抱着躲在沙发后啊，这确实是 多宠物同框，这也是，然后模糊低分辨率，这是看起来就是非常多啊，然后数据清洗式，这一块标注式，一块数据增强技术啊，构建更大更多样化的做一些模型的特化，就是模型现代化， 这个生产需要 fight， 然后目标检测，注意力机制，聚焦宠物的关键部位， 多尺度的，多尺度的特征啊，这看起来太多了，太多东西需要做了。现实的建议是先做 mvp， 然后逐步打磨，不要一开始就想做的完美啊，这也是符合咱们这一个就是基本要求的。可以看出来， flog 加 glm 四点七给出的这一个建议啊，都是比较重肯的啊，有哪些东西要做啊？有哪些东西是比较硬核的代码啊？ poc 的 最核心的部分可能也就几十行几百行代码， 但是要真正的把一整套做出来还是需要很庞大的这一个工作量的。 在上一个项目中呢，我们写的是 poc 啊，写 poc 的 时候呢，就需要 web 扣定一些，氛围编成放松一些。 但是当我们在加功能啊，想让这一个代码变得更稳定一些的时候，那我们就需要加入一些这种质量审核。我之前写了一个 skills， 那 我们打开这个 skills 来看一下，这个 skills 是 我专门用来检查代码的，那 基于代码整洁之道，聚焦七个高收益的检查维度。比如说命名，一定要是有意义的，命名函数要尽量的短小啊。就是，而且要单一职责，尽量减少重复， 尽量规避过度的设计啊，一些魔法数字，还有结构清晰度和 项目规范。呃，每一个问题都会给他排上不同的级别输出的格式呢？是像这种有原则、有位置，有级别，有问题，有建议啊。然后有两个 reference， 并且这里面会开启多个 a 键来扫描这个，这里面我们让他帮我全面做一下审查汇总的报告。每一个维度开一个 a 键 啊，但是要串行完成，不要并行。如果开四五个 sub a 键的长时间跑的话，会遇到并发症问题啊。我们建议他一个维度开一个 a 键的串行完成，一步一步做。 iphone 目前还没有开放并行，但是在他们的论坛里面有并行的体验卡，如果大家有需求的话，可以去看一看， 大概二十多分钟就把任务跑出来了。呃，跑了接近七十五个问题啊，应该是非常给力的，高优先级的大概有十二个，中优先级的有二十九个，我们看一下，大致扫一眼吧， 有些命名啊，这个项目规范啊，我们往后拉一拉看 啊，高优先级，看看删除组建或实现集功能啊，这就没写，是不是然后 mcp test 啊，我这个也是没写。 嗯，这个检查确实是挺到位的。然后消除重复的文件，更新逻辑， 这里面有重复的代码哎，看起来符合我的认知。然后提取关键业务，敞亮， 重构核心业务函数啊，总的说来还是不错的啊。这里面包括有这个 run， open code， s t k streaming 啊，这个函数呢，要提取 event buffer， event handler， session manager 这些类。呃，都是蛮符合我的理解的。 用了几天，我的感受是够用，而且比较省心。市面上大部分固定 a 键呢，有的功能它都有，比如说 m c p， 工作流 skills， 开箱就能干活，登录就能使用。另外，零点五版本加了两个非常实用的功能， 一个是 hooks， 可以 用来做一些提醒。一个是 restore， 如果你搞砸了，你可以回退。当然，我也建议大家用好 git， 这样子你可以做一个双重保险。那我在体验的过程中呢，也有一些不足。 c l i 的 这一个界面上的细节， 我觉得可能还需要打磨一下，比如说我看不到上行和下行的 token， 在 写大一点文件的时候，我非常想知道他在写文件还是卡住了 i f o 官方与社区，他也希望社区能够涌现一些类似于欧曼 open code 的 这样 强大的编排系统。怎么说来，如果你喜欢在终端里干活， i f o 绝对值得你试。如果你也在使用 i f o， 欢迎来聊聊你的使用体验。我是海陆编程课 ai 永不眠，我们下期节目再见。拜拜。

今天给大家说一下怎么在 windows 上安装 code， 以及怎么在 windows 上使用。首先我们打开一个浏览器， 然后输入一下 code， 点积木 x y z 点 com， 然后我们把它放大，找到一个 c l a 安装与配置选项，这里有个 context， 找到 windows 这个选项，点击使用说明。 我们这里系统的要求就是需要 windows 十十以上，然后这里可以安装相关的依赖，需要需要安装 note g s 和 git， git 是 可选的，我们首先要安装 note g s， 打开这个网站， 然后点击这里进行下载，下载完毕以后点击下一步就行了，因为我这里已经下载好了，就嗯就不做影视了。然后我们打开一下这个， 这里首先需要环境检测，这里可做可不做，就是大家如果没安装 get 的 话，没安装 get 的 话，这里环境检测就会失败，我们点击复制一下命令，这里点击一下 cmd， 然后把这个命令复制下去，要安装完 get get 以后，这里环境检测就会出现这个绿绿色的部分，这环境检测已经通过， 这里我推荐大家使嗯，不要使用 windows 原生态的 cmd 使用使用，嗯。 vs code， 我 们下载一个 vs code， 在 这里直接搜索一下 vs code， 然后点击这里， 其中类 vs code 也可以，比如 css 等等的。有一些相关的软件可以直接打开终端，然后点击这里进行下载， 这里已经开始下载了，然后大家直接点击下一步，默认进行安装就行了，我们这里已经下载完毕了，就是这个， 然后我们这里是我的相关的项目，然后我们可以新建一个文件夹， 以后写项目就在这个文件夹上面，比如我的项目，然后把这个文件夹拖入 vs core 的 中， 然后点击信任这个作者，然后我们可以在一开始 vs core 的 这里是嗯，英文，然后我们在这在扩展，这里可以搜索一下，搜索一个中文， 然后把这个安装下，安装下来，然后再切换一下语言，这就是中文的显示，然后我们继续看一下它是如何说的。 在环境检测这里相关的终端，就直接在这里点击一个切换面板，就是相关的终端， 然后在这里终端可以任意添加，添加很多个， 我们以第一个终端为例，这就相当于打开一个 c m d， 然后点击粘贴，粘贴粘贴进去了，点击回车键，这里显示文件检测通过， 然后把这个缩小一下，看一下， 这里需要卸载，嗯， codex 如果你没有安装，可以跳过，我们卸载一下，点击复制命令，这里卸载， 已经卸载完毕， 然后需要安装 context， 这里是复制，然后在这边直接粘贴， 等待安装，这里已经安装完毕，然后验证一下安装， 直接复制一下命令，这里相关的提示，如果有错误，直接直接按照这这个错误直接复制这个相关的命令就行，跟不同的电脑有不同的。嗯，要求我们直接复，把这个复复制下来，然后进行粘贴， 可以看到 codex 已经安装完毕，已经出现这绿绿色的小圆点， 这里是可选的，然后我们就不执行，然后需要登录去创建 cortex 的 key， 然后下面就是写一键，用脚本去写，写入这个 key， 我 们先创建一个 key， 嗯，这里就是需要创建 cortex 的 key， 然后就在这里选择一个产品线，点击 cortex， 然后输入一个名称，随便输入一二三，创建这个 key， 这个 key 已经复制过来了，就这就刚我们创建的能复制下来，我们在我的项目这里输一个，创建一个文件夹，把这个 key 复制下来一点。 md， 把这个复制上去，刚刚的 key 复制粘贴， 这就是刚刚我们嗯创建了 key， 然后再回到嗯原来的安装的脚本以及说明，点击这里使用说明， 嗯，创建 key 以后，第六步已经完成，然后就这里有个命令，一键写入脚本，这里这个命令就比较长，还要替换嗯你的 key， 然后就复制下来，然后放到嗯这这里， 这就是刚刚复制的命令，这里注意需要把你的或者是 a p r key 替换成，替换一下，把这删除，然后把这个复制下来，粘贴到这这里，这就是刚刚我们的 key， 然后把这一部分 复制到终端中，点击粘贴， 然后点击回车，这里已经写入完毕。这一行大家不要管 这里，嗯，就是写嗯，写入相关的已经完毕了，然后它显示要重新开一个终端， 下一步就这里，下一步就是手动配置，大家可以嗯自自动进行配置，手手动配置我们就不看了。 然后下一步就是你的进进入你的相关的项目，然后在终端输入一个 context 就 行了，然后把这个 context 和终端叉，嗯，删除和输入一个 context， 然后就进入 context 终端的界面，大家就可以在这里写嗯嗯写项目，比如这里可以输入一个斜杠 model， 这也可以选择相关的模型，目前我们选择的是 g p c 是 五点四，然后输一个二，然后再输一个四，这是 g p c 五点四的模型， 然后再输一个斜杠 app， 这是允许，呃，国泰 s 执行什么范围？我们选择四就是允，允许它全自动， 不需要经过我们的允许，他就可以自行的修改代码，修改文件等等。我们选择个四，那再输一个一， 然后我们把这，嗯，比如我们问一下，或者是你好，你是谁？你可以帮我做什么？ 来看一下他怎么回答的， 它已经回答完毕，这这里就是它相关的回答，然后我们点击这里用量日式，可以看到这是刚刚我们创建的 key 的 名称，然后相关的模型以及消耗的积分， 然后以及时间，然后我们再把这个 context 给擦了，然后如果你想回到原始的，嗯， context 就 输一个 context。 瑞苏米 那点击这是刚刚我们创建的，然后点击一个回车就回到刚刚的相关的，嗯，项目项目的范围中了。同时我们可以也使用 vs code 的 插件，点击扩展这里 下载一个 context， 输入一个 context， 下载第一个，这里有个官方的标识这里， 然后把它下载下来，下载下来的时候大家就就可以看到 vs code 这边有一个 context 的 相关的，嗯，图标在这边，在我图标点击了这里，点击一下 它就会出来相关的 port 的 事，比如刚刚我们两分钟前的它这里显示一个两分，然后我们点击这里，然后就没必要进入，进入到终端中，直接在这里可以进行和它进行对话，比如，嗯，问一下， 你可以帮我写 matelab 代码吗？ 就直接在这里进行工作，终端这里如果大家不方便使用，直接在这里插件部分使用， 他这里他已经进行了回答。

你在用 code c like 或者 clockcode 写代码吗？是不是觉得终端界面看着头疼，每次还得配置 apikey 掏钱订阅？今天这个项目可能就是你要找的 t 三 code 只需要异形命令 npx， t 三零， apikey 零费用零安装。它不是又一个 ai 编程工具，而是给 codex 和 clockcode 加了一个极简的图形界面。 关键来了， t 三扣同时支持 codex 和 cloud code， 两个 ai agent 在 一个界面里随时切换。 cursor 和 winserve 都只能用自家引擎， t 三扣让你不被单一供应商锁定，而且 cursor 支持也在开发中了。 来看价格， cursor 每月二十美元， winserve 十五美元，而 t 三扣完全免费，因为它用的是 codex 和 cloud 的 官方 c l i 登录，不需要额外付费买 api。 这个零成本策略是它爆火的核心原因。 底层设计也很有意思， t 三 code 用了 provider adapter 架构，每个 ai agent 通过统一接口接入 cloud， 支持绘画，中途换模型， codex 需要重启绘画才能切换。这些差异都被 adapter 层屏蔽了，用户完全感知不到。 代码层面 session logic、 ps 有 一千一百行纯派生函数，所有 ui 状态都从 activity 流中计算得出，不依赖副作用。这种设计让界面逻辑和业务逻辑完全分离，非常干净。 桌面端覆盖 windows、 macos、 linux 全平台，而且它还有 web 模式，这是 cursor 和 winsole 都没有的。在任何电脑上， n p x t 三就能开箱即用。 看这张功能矩阵，开源多 agent， winsole 端免费， t 三 code 四项全站， cursor 和 winsole 全是叉号，当然它们是完整的 ide。 t 三 code 是 纯 agent 控制面板，定位不同。但如果你只是想管理 ai 编程助手， t 三 code 已经够了， 社区反应也很真实， ready， 用户说不需要 a p i t， 不 像其他工具要你自掏腰包。 hacknews 上有人评论这个方向是对的， ai coding 确实需要一个统一入口。当然也有人质疑说它完全是 white coding， 代码质量不高。 为什么 t 三 code 现在火？三个原因，第一， ai coding agent 正在爆发， code c i 和 code code 都是今年才发布的， c l i 体验差是公认的痛点。第二，零成本零门槛。第三，不造轮子，只是给已有工具加了个漂亮界面。这种定位让用户觉得终于有人做了这件事。 对国内开发者来说， t 三 code 提供了 cursor 和 win serve 的 免费替代方案，但有两个注意点，一是依赖 codex 和 cloud 的 官方 c l i 国内需要代理。二是社区，有人说它是 fightcode， 用 ai 生成的代码写的 ai 工具，有点套娃， 感兴趣的话，一行命令 npx， t 三就能体验 github 仓库 pingoc。 t 三 code 已经有将近一万 star， ai coding 时代， agent 的 控制面板可能比 agent 本身更重要。

大家好，今天我们来讲一下 codex c l i 里面一个新的功能， go 目标，它是你可以理解为给 codex 设置一个长期任务目标，然后让它围绕这个目标持续工作。 它有一点像之前 cloud code 里面的那个 rough loop 这么一个概念，它在你给定的目标情况下，它会去自己计划，然后编码，然后测试评估，直到完成你的目标，或者是它的 api token 耗尽。 需要怎么样起用它？有一个有，有两个条件，第一个就是你需要升级你的 codex 的 c l i 的 版本，要到 v 一 幺二八之后的一个版本。第二个，因为它目前还是个实验性的功能，所以需要你手动去激活这个功能。你可以选择直接在 codex 里面告诉它，就啊 enable ghost， 或者你自己去手动配置一下你的配置文件。在那个 codex 的 config 里面， 我们可以简单看一下，在这个里面是有，你可以直接在这儿加这么一行，在 features 下面加个 ghost 等于 true， 当然你不要，你可能需要重启一下它才能会真正的生效。它支持哪些功能呢？譬如说我们 go， 它会直接 go 告诉你当前的一个状态， 比如说我说重构当前代码，确保测试所有通过，然后它会有一个显示当前时间，用了多长时间以及 token 使用量。同时你也可以 pause， 你 可以 resume， 让它继续做，就又重新变成激活的状态了。 对，同样你也可以直接地把它清除掉，对，它就会变成 clear 的， 相当于它有这么一些命令的选择。对 go 它最佳使用的一些实践，我觉得也可以简单地讲一下，因为在我们之前的 ai 编程当中，经常会说，你帮我改一下某函数， ai 改完之后，你会说继续，然后它又再继续，最后你说跑测试，它才会。跑测试相当于 啊，一步一步，需要你的一个指导才能去做这个工作。但 go 的 思路不太一样，它不是告诉你下一步做什么，而是告诉它最终要达成什么。 譬如说刚才我们提到的重新写所有的测试，确保向后兼容。这样子说，你说整个把认证系统从 j w t 迁移到 off， 这也是一个比较大的工程，它要对上下位有很好的理解，那它可以进行，会需要运行时间比较长一点点。 那和普通的 prompt 最大的区别是什么？普通 prompt 像是一般都是一次性的输入，而 go 是 一个持久化的目标状态。 比如说，如果你只是在 prompt 里面输入帮我重构认证模块，那 codex 会在当前这一轮里面尽量去完成任任务，但是这一轮结束之后，这个任务就不一定还会作为持续目标被系统记住。但是如果你输入 go snapgo 重重构认证模块，保证保持现有 a p i 兼容并补齐测试，那么这个目标就会变成当前现成的一个状态。系统会知道现在有一个激活的一个一激活的目标， 然后它会记录这个目标是什么，以及是否是它的状态，是否完成，以及是否有预算的限制，消耗了多少资源等等。 它有一个状态的一个持续化的一个东西，所以它就不只是当前这一轮对话，而是有一个长期的目标持续行动。 对，怎么它是为什么能够实现这种感觉？它的背后的原理就是它会把系统，会把当前的目标绑定到当前的县城上，就这样就能够记录的目标内容状态是否完成。没有这一层的，那那么它就是一个普通命令。对， 另外一点需要说明的就是在使用的时候应该注意点什么。第一个就是目标要写得具体一点，不要只写优化项目，这个太宽放，更好的写法可能就是优化某某模块的什么测测试覆盖率啊，覆盖关键的一个路径，确保所有错误都通过， 就相当于这是比较具体。第二个要点就是要写清楚成功的标准。譬如说你要举个例子说，确保所有单元测试都通过，确保不改变现有的 a p i， 确保向后兼容，确保新增的测试覆盖核心场景。 所以 codex 就是 它的 codex 这个 go 的 这个更新，它就是让你从原先的你问一句，他答一句的这种编程助手，变成一个围绕一个目标持续工作的自我编程代理，所以它就有一个状态可以持续的循环， 所以还是挺不错的一个功能。现在在 twitter 或者是在海外的开发工程师当中，这个已经引起了很大的一个关注，有人甚至让它编程了五十多个小时一个功能，所以说。

codex 加小梦 c l i 王炸组合，一句话克隆任意一个视频，比如这个。归藏老师分享了这个 ai 生成的游戏 demo 视频，我觉得很有思想，要做一模一样的， 先录屏下来，然后把整个视频文件丢给 codex， 只需要一句指令，用内置的 g p t max 二生成四张关键帧，再用极梦 c l i 的 cs 二点零复刻一个一模一样的视频。 等一下下，四张关键帧图片和最终的游戏 demo 视频就生成出来了。赶紧抄一下我的作业吧。沧州城哪里可有推荐去处。

首先我们点击启动台，点开 obsidian， 首先打开 obsidian 之后呢，你是一个这样的界面，点击第二个打开，然后 打开咱们的根目录，也就是当时安装的时候，它提示咱们的根目录安装到哪里，你就打开到哪里，点开这个附件文件，点击打开就是我们这样的一个界面了，全部都是空白的。在左边呢，这边有一个小机器人图标，点一下， 然后在这里输入一个英文的斜杠，有一个小白。第一步，然后直接点击回车，在这边你可以看到，欢迎你来到 ai 森学传，我是你的 ai 助理，接下来我会通过五个简单的问题了解你的知识情况，然后帮你搭建一个只属于你自己的知识库结构，别担心没有标准答案， 你只需要凭直觉回答，十分钟之内我们就能搞定。准备好了吗？直接回复开始，或者我们现在就开始问第一个问题，我们在这边直接回复开始。那我们先来了解一下你，你目前的主要身份是什么呢？那么我在这边呢，就可以说我是自媒体内容创作者， 然后偶尔会写一些公众号文章，何止乎文章，你想说什么内容都可以。咱们主要就是先聊，让 ai 去了解我们知道我们目前主要的身份是什么，或者说你在做什么事情等等等，你打的越详细，他了解你越详细， 我们在这边输入完成之后呢，敲击回车。那么接下来第二步，你最希望用这个知识库解决什么实际问题？ 哎，也就是最让你头疼的那一两件事就行，比如东西学了就忘，没有沉淀，灵感来了不记等等等等，或者素材一团乱呀，想发文章啊，或者看了什么东西，在这里你不局限于只在这几个点里面，我甚至可以告诉他，比如说我想快速的筛选 素材，因为我的素材内容实在是太多了，有很多文件文稿都没来得及整理，很多时候呢，也容易时间 久了之后忘记等等等等等。你可以输出你所有的优惠数据，会表示他我在公司还需要经常来处理文件，比如处理数据表勾， 比如做 ppt， 比如需要每周项目汇报，或者开组会等等等等等等，你都可以告诉 ai， 让 ai 来结你现在有哪些内容视频让你比较头痛的，让你可以用 ai 来去优化的， 都可以告诉他。输入完成之后呢，直接敲击回车。在这边我们要仔细看一下 ai 总结的点，你的压力很清楚，素材爆炸工作多线并行，这是一个很现实的问题，那么接下来呢，需要既能沉淀创作素材，也可以管理职务内容。那么第三道题， 你日常最常处理哪几类的信息，可以直接报数字给他。首先我第一肯定是需要，以及我的读书笔记，其实偶尔我也会读书，那么我说一个二，然后第三个我这边暂时不太多，那么第四个 可能我需要他，然后我的素材第五个肯定也是要的，然后第六个也是需要的。第七个呢，偶尔会涉及到一些商务，所以说也需要。身边你可以告诉他，任何你想要的内容，都可以告诉他，没有任何的数量限制。好的，他告诉我说只有六个维度，那么我不仅要创造内容，还有工作，学习，人脉，反思， 哎，典型的上班族吧，哈哈，你打算什么时候用它呢？比如每天早上规划一天，工作中随手机，晚上复盘，想到啥才打开，你想我的话呢？一般就是想到什么才打开了。好，第五个问题， 那么你打算每周或者每天大概花多少时间去维护它呢？比如说每天五到十五分钟，一到两小时，这都无所谓。你想我的话，可能我就不确定，因为我有时候用的其实还挺频繁的。明白了，我听到是这样的，然后吧啦吧啦吧啦，我的建议是 创建一个吧啦吧啦吧啦，你的知库会长这样哎，收件箱，素材库，工作内容，学习人脉，作品库，复盘日记规，当你看到这个结构合适吗？如果说你觉得其中哦，我不想要这个，或者说我不想要这个的话，你就可以直接告诉他，我不需要。第五个，帮我把一素材库 名称改为素材收集，你可以你有任何的想法都可以告诉他，因为咱们这毕竟不是在考试，没有任何的标准答案， 只要你想到的内容咱都可以告诉他，完美。那就确定了他给咱们最后梳理出来这几个的部分，那么现在开始搭建，十分钟搞定。我说 ok， 接下来呢，咱们就不用管了，我们可以去喝杯茶，可以去泡冲杯咖啡，然后静静的等待 ai 帮我们搭建整个知识库就可以了。

ok， 重头戏来了，这一期主要给大家讲一下怎么使用 codex 和其他工程软件连接，然后完成一些工作。首先的话是 thirdworks， 我 们可以看一下它的工作流，可以看出 thirdworks 不 需要接 mcp 的， 它是会调用 thirdworks com 口，然后通过 vbs 脚本进行建模。也就是说我们只需要给它工程图或者描述我们自己的需求就行， 它自己也能打开 thirdworks， 但是我们自己打开的话会省很多启动时间。第二个的话去 matelab， 我 们看一下它的工作流， matelive 也不需要接 m c p， 我 们也只需要描述自己的需求就行。第三个的话就是 ency， ency 是 需要接 m c p 的， 但是我们可以让他自己接好，就是我们给他说一下，给 ency 接一下 m c p 就 行， 他就会自己接好。接好 m c p 之后，我们就可以通过脚本仿真求解了。当然以上这些操作，包括想要达到我在视频中展示的一键全自动生成，都是给他开放的完全访问权限不， 如果开放这个完全访权限也有一定的风险，大家可以根据自己的需求选择开不开。呃，当然也可以开这个默认权限或者是自动审查，这样的话他会在一些关键操作的时候征求你的同意，就很安全了。或者我们让他在指定文件夹工作，这样的话也很安全。

今天是我们 codex 的 第一讲 codex， 它到底解决什么问题呢？其实 codex 最值得讲的地方就是它把 ai 写代码拆成了四种工作方式， c l i、 ide、 桌面 app 和 cloud。 你 可以在终端里面慢慢改，也可以把它 交给 cloud， 在 云端上慢慢跑。那接下来我就带大家一起来看一下这四种形态。好，我们先来看 c l i， c l i 适合及时的迭代，然后来读代码、改文件、跑测试、解释、报错，你坐在旁边验收它，一步一步来推进 c l i， 你 可以在终端里面直接去输入 codex， ok， 当你看到 openai codex 以及它的 model 显示的时候，就代表你已经进入到 c l i 里面了。接下去你就可以直接跟它去进行一个交流，比如说我现在可以切换对目前最高的，它就指到 g p d 五点四， codex 的 桌面板目前已经支持 windows 和 mac， 这里你看到的就是 codex 的 一个桌面版的一个页面，它就比较适合多任务并行。你看我在一个界面里面，这里就打开了深图的，然后打开了很多做课件的，对吧？以前还有一些做项目的，它是完全都可以并行的，包括这里会展示一个自动化的一个入口，就我配置了一个日报和 ai 日报的一个素材沉淀， 还有一些插件。啊，这个我们在后面再去细聊。那接下去我们来看它的第三种形态，是 ide， ide 的 话，你可以在 vs code 或者是 codex 里面都能够看到它的一个 codex 的 面板。我现在点击 codex， 在 codex 里面，我们在左侧面板的上方点击这个下滑箭头，看到这个 codex 就 可以进入了， 那这里恰巧是我用的比较少的地方，像 ide 呢，它比较适合你，左侧就是派发任务，右侧来看代码，比较适合已经习惯在编辑器里面工作的朋友。 好，那最后我们来看一个云端的入口，可以打开你的浏览器啊，上面就会有啊， g p t 点 com code 在 这里呢。云端的入口呢，比较适合后台的任务，你可以把你的仓库和任务交给他，他会在一个隔离环境里面跑，最终给到你一个可 review 的 一个结果，这里你就会可以选择你的一个 github 的 一个远程仓库了。今天这一节呢，我们主要来认识一下 codex 的 四种工作方式。 ok 啊，今天我们就先分享到这里，拜拜。

嘿，各位技术控们， codex kelly 又更新了五月八号刚发布的 v 零一百三十零版本，相比上一个版本可是带来了不少实用的新东西，今天就来给大家快速盘点一下，看看哪些更新最值得咱们关注。 首先是新功能方面，插件系统更完善了，详情可以查看内置的 hux 分享插件的时候还能暴露链接原数据和控制可见性，这对于插件开发者来说可是个好消息。 不过要说最重磅的，那必须是新增的 codex remote control 指令。这玩意儿是个更简单的入口，能帮你启动一个无头的可以远程控制的 app server。 简单说就是你可以跑一个没有界面的 codex 颗粒实力，然后用远程客户端去控制它，特别适合服务端部署的场景。是不是一下子就打开了很多新的使用方式？ app server 的 客户端也有改进，现在可以对大县城进行分页查看了， 还支持未加载加载完整三种矢图模式，这样处理大项目的时候体验应该会好很多，不用一下子加载那么多内容。 认证方面，现在支持使用 a w s console login credentials 了，就是从 os login profiles 里读取，对于用 a w s 的 朋友来说，登录会更方便。 还有 viewimage 命令，在多环境绘画里，能通过你选的环境来解析文件路径。这个细节优化也挺贴心， bug 修复也不少，比如实时的 app server 现尘，现在不用重启就能感知到配置变更了，这个太实用了，省了不少麻烦。 turn def 在 apply patch 之后，包括部分失败的情况也能保持准确。 fred 的 摘要重命名、恢复 fork 这些操作的路径在 swift store 里也更稳定了。 windows sandbox 安装现在还会受与 sandbox 用户访问桌面运行时二进置缓存的权限， windows 用户可以留意一下。另外那个 research preview 的 文字终于去掉了，阵势感满满。文档方面，一宿模板修复了 颗粒报告标签、应用 feature request 的 链接都更准确了。安装说明现在统一用 cargo install locked， 大家按这个来就对了。最后是一些内部优化，比如新增了 cargo 精准测试的 build profile， 还禁用了空的 duck test target 来加速 rest 开发。 c i 流程也强化了。 get up xin 用了完整的 haspin 对 panda bot 有 了冷却机制。卡钩械也升级了，还溢出了不少内部废弃代码，让整体更清爽。总结一下亮点， remot control 指令绝对是这次更新最值得关注的， 服务端部署的朋友可以重点研究一下。另外最爱的的分页加载对大项目的体验提升也很明显。好了，这次的更新就介绍到这里，大家觉得哪个功能最实用？或者你对 codex kelly 还有什么期待，欢迎在评论区告诉我。

这期只说明一个新能力， codex 可以 通过非书克里写入非书。先说边界，这不是 codex 原生内置非书，也不是浏览器自动点页面，而是通过命令型调用非书开放平台。 时间线是这样的，二零二六年三月二十八日， log swift 里发布一零零初始开源版本。 三月三十日前后，国内开始集中报道。四月九日以后，克雷增强了创建文档和表格后的权限授语，也补了表格写入图片等能力。四月十五日以后，又加入了安装引导和 ai skills 配置， 所以它的炼录很简单， codex 在 本地能运行命令，非书颗粒能调用非书文档、表格、多维表格、日历任务。这些接口中间接上之后， codex 就 可以通过颗粒把内容写进非书 配置上。主要有四步，第一，安装 atlark suite clear。 第二，在飞书开放平台准备应用和权限。第三，配置 api key 或登录授权。第四，让 codex 在 本地调用这些 clear 命令。 我刚刚实际跑了一次，先让 codex 创建飞书表格，再写入表头，然后追加内容行，最后再读回表格验证结果。重点是它不是给你一段文字让你复制，而是把数据直接提交到飞书。 这个能力能解决的是办公流理的断点，比如会议纪要可以写进文档，结构化内容可以写进表格，自动日报可以沉淀到团队空间任务数据也可以继续给后续流程使用。 但他也有明确边界需要非书开放平台权限需要表格或文档的访问权限敏感密要，不能写进画面或公开仓库，每次自动写入后，最好再读回验证一次，确认不是只执行了命令，而是真的写进去了。 所以这期的结论很简单，飞书可以把飞书能力变成了命令行接口， codex 能执行本地命令，两者接上后，内容就可以从本地生成，直接进入飞书写作系统。

codex 和 close cly 五个高阶技巧，看完效率翻倍。五个技巧， codex 快 捷键，全局规则加乱码修复 mcp 服务器 get work tree 并行 hook 强制护栏， 每改一个文件，每跑一条命令都要按外长，任务被打断成几十段。解法是封装一个别名，加上危险模式参数启动，让 agent 一 气呵成跑完，最后用 getif 统一审阅。 不会写也没关系，把这一句话直接丢给 ai 检测我当前的 shell， 给 code 和 cloud 各加一个危险模式别名，写完告诉我怎么生效。唯一的提醒只在 get 干净的工作区使用，建议配合后面的 word tree。 第二招是把你的偏好写进局规则文件 code 放在用户目录的 code 下的 cloud md， 所有项目自动继承。 对 windows 用户这一招还能顺手治好乱码。官方 issue 七千二百九十，已经确认 codex 启动字进程时会回退到 c p 九三六，编码中文写进文件就会变成那串经典的筏金口。 解决办法是在规则里写清楚，禁用 bash， 改用 power shell 文件统一 utf 八五泵，必要时执行 chcp 六万五千零一。 第三招是给 agent 装上 m c p 服务器，你可以把它理解成 agent 的 外界神经，插上 playwrite， 它就会自己开浏览器，插上 github， 它就能提 pr， 插上 postchris， 它就能直接查数据库。 codex 的 配置写在 config tommel 里， cloud e 型 m c p i 的 命令就能装好， 配一次，终身受益。第四招是用 github 里，在同一个仓库旁边长出几个独立的工作目录， 每个目录跑一个 agent， 一个修登录，一个改 bug， 一个重构 api， 三个任务同时推进，互不打架和多份 clone 共享同一个 git 省词盘提交立刻可见。但文件物理隔离谁也改不到谁配合第一招的危险模式，效率直接翻三倍。 第五招也是最重要的一招， hoops。 没有 hoops 的 时候， cldmd 里写的规则只是建议 agent 心情好就遵守。 有了 hooks， 违规直接被阻断。 pre to use 在 动手前拦截威胁命令 post to use 在 写完文件后自动跑， prettier stop， 在 收尾时强制跑。测试配置就一份 settings gsn。 从此规则不再是写给空气看的。 五个技巧对应五个真实痛点， codex 解决审批力度，大局规则解决偏好和乱码， m c p 解决能力，边界， worktree 解决并行冲突， hook 解决规则失效全部加起来，你的 cly agent 就 从助手升级成了真正的工作流。点赞收藏，下次见。

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。