为什么codex调用的cmd

要解决这样控制台的乱码问题，在程序开发中，统一编码是 utf 八，这一点很重要。出现乱码问题，归根结底是编码与解码标准不一样。要解决控制台的乱码问题，有两个办法，第一个临时办法， 输入这个命令，输入六五零零一，就可以把控制台的编码改成 utf 八。现在看就已经 utf 八的编码了，再输入这个命令，就可以切回到 gpk 的编码， 我们平时用的最多的常用编码就是这几个。还有另一种长期有效的就是改注册表，在注册表里面找到这个控制台的节点，在这个位置新建一个 折就扣配置，然后把那个折选择折进这六五零零一，就可以把控制台的编码改成 utf 八了。

好，这节我们一起来看一下 codex 怎样接入 deepstack。 因为有时候我们的默认的模型其实并不够用，所以我们会去接入外部的模型，像 deepstack 这样的模型，那我们来讲一下整体的流程，那首先最后实现的效果就是这样子的，我们可以通过在 codex 里面去调用 deepstack 的 模型。 好，那我们来看一下整体的步操作步骤。首先我会给大家推荐啊，就是我这里呢啊编辑了一个启动的脚本，那这个脚本的作用就是可以帮助我们直接将这个 codex 的 底层模型切换成 deepstack 模型。那我们先来看实际效果，再讲实际的原理。那通过这个 start 模型，如果第一次使用的话，建议大家去加入一个授权的操作， 然后去欸把这个授权授权完之后，我们再启动这一个脚本。好，启动的时候它会去修改我们当前的 codex 的 啊配置，将它转发成 github 的 本地的啊 api key， 然后我们来试一下。 好，可以看到重启完成了，那我们再打开我们的 despic， 那 这时候我的新 despic， 我 们就可以看到在我们的这个右下角变成了 despic 模型，对吧？那我们还可以把它回滚成原来的配置。有时候我们可能我们的额度恢复了，对吧？那这时候我们可能需要哎，变回原来的模型，所以就使用另外一个脚本 notebook， 对 吧？我们就直接使用 notebook 也是一样的，我们把整个流程跑通啊回滚，那回滚的话相当于重置嘛，重置成我们最早之前的，那我觉得这种方式是最好的，最友好的，对于我们来说是白盒的脚本代码都在我们手上，我们并不需要去关心它是一个黑盒的操作，然后有人去获取我们的 api key， 你 看是吧？恢复了一模一样，对吧？好， 我们来讲下核心的原理啊，其实核心的原理非常简单，我们来看一下，那这两个脚本的作用，主要就是修改了 codex 的 config 的 这么一个文件，建立了这么一个啊， deepspec 的 本地 property， 然后接收到了我们的这 codex 的 请求之后，自动呢将它转发成 deepspec 的 api， 然后最后呢再把 deepspec 的 结果进行返回， 返回的过程当中呢，我们可以看到整个流程是非常流畅的，并且呢我们通过 deep stack 去管理了我们整个的这个上下文，对吧？嗯，就通过这个 codex 去管理了我们整个 deep stack 的 上下文啊。最后呢再给大家，嗯， 讲一个风险啊，就是很多时候我们通过这种 c c x 和 c c c 外驱的方式也可以建立这个啊 deep cache 的 连接。但还有一个问题就是它的流程是怎样子呢？就我们启动一个 c c x， 就是 这个代理中转，比如说我们开启一个 c c x， 对 吧？它配置一个 api key， 但这个时候我们有时候可能从外部的渠道拿到这个 c c x 的 包， 有时候他会存在一些这个上传的风险，比如说你在这里填一个 key， 那 我可以把你的 key 呢直接获取到你，比如说这里，对不对？你获取到这里是给大家演示啊，这是一个风险站点的演示啊，确实可以拿到这个 key， 而且并且还会有通知，那 为什么呢？因为这个时候我们在这里形成一个 key 呢，实际上他会发一个请求 pos， 请求上升到别人的这个网站上，所以大家可以通过抓包工具可以去看一下，对吧？ 或者说我们再通过这个 c c c 外旋， c c c 外旋，有时候我们也会有一些不法分子去打一些包，对吧？这个包对我们来说是黑盒的，那我们直接使用这个包呢，往往会出现一个情况，也会上传你的 key， 所以 会存在一个风险的啊， key 的 暴露对不对？ 是吧？那这时候呢，黑客的这个黑盒的组建就带来了比较大的隐患，那如果说大家使用啊，像我这种脚板的形式呢，是属于白盒的，大家你可以看到，对吧？所有的代码这里都可以看得到，是不是所有的流程都可以看的到？你直接问一下 q 代码这个道理是不是存在上传 key 的 操作，那就可以看出，哎，他是一个白盒的操作， 黑盒打包好的，你是不是就没办法判断对不对？所以呢我建议大家使用这种方式啊，那这个方式呢？嗯，首先大家会得到一个这样的一个 呃，这样的一个文件夹，对吧？这样一个文件夹，然后呢执行第一个脚本啊，就是这个 start， 它会帮助我们去安装好配置的 python 环境，那因为本质来说，这个脚本呢，是通过一些 python 环境去操作的，对吧？那你切换完之后呢，就直接变成了 python 模型，但是呢，你使用的时候有两个步骤，第一步呢是把它 下载好这个啊切换包，然后呢这个时候我们干嘛呢？我们会得到一个什么？得到一个这样一个文件，这个 type c 的 key， 所以 我们就把这个东西呢给它复制一份，对吧？ ctrl c， 对 吧？ ctrl 加 v， 那 把这个后面的这个啊后缀给它去掉，你看会去掉这个音，这个点 copy 的 后缀。 好，这就给大家的一键打包包好，然后这时候我们在这里呢改成我们自己的 key， 然后再去执行我们刚刚前面说的这么几个脚本，比如第一个是吗？ start 对 吧？回滚呢？就执行这个 rebook， 对 吧？那通过这样的方式呢？那就，哎，直接完成了我们整个的这个 deptych 的 切换。好吧， 原理也给大家讲清楚了，其实我觉得，呃，这两个脚本呢，主要就是这两个功能，第一个是一键切换 desac， 第二个是一键回滚默认配置，那帮助我们去切换，当然这个脚本还有很多优化的点，我觉得主要就是，哎，我们可以切换成这个小米的 mini 模型，对吧？还有我们的 kimi 模型，对吧？ 那主要就是这些点。好了，那以上就是本期视频的全部内容了，我是小刘，我们下期再见。

接入本地 api 后， codex 插件全灰，模型能聊，但 browser use 找不到，这通常不是模型坏了，核心就三件事，登录模式、模型源插件缓存 api key 只负责跑模型，插件界面还需要 all off。 所以正确修法不是换模型，而是分离两条链路，模型继续走，本地 a p i 插件继续吃。官方登录台 codex desktop doctor 会先备份再修插件， browser use， cloudflair 和绘画 release 页只下载一个 c m d 关 codex 双击重开折腾 deep sick v 四或国产 a p i 前先收藏这个。

大家好，欢迎来到 codex mcp 配置教程，你是否希望你的 ai 编程助手能够自动访问文件、系统操作浏览器、调用、远程服务？ 今天我将用最简单的三步配置，教你释放 ai 编程的无限潜能。 mcp， 也就是模型上下文协议，能够让 codex 连接外部工具和服务，实现十倍效率提升。仅需一个配置文件，你就能让 ai 助手拥有文件操作、浏览器控制、 http 服务调用等强大能力。 这是一个最小化教程，只讲核心要点，让你快速上手。准备好了吗？让我们开始吧！首先，让我们了解什么是 m c p。 m c p 的 全称是 model context protocol， 翻译过来就是模型上下文协议，它是连接 ai 与外部世界的桥梁。 mcp 带来三大核心价值，第一，连接外部工具。通过 mcp， codex 可以 访问文件、系统操作、浏览器调用、 http 服务等各种外部资源。这意味着 ai 不 再局限于文本对话，而是能够真正与你的开发环境交互。第二，扩展 ai 能力。 mcp 让 ai 从纯文本交互升级到真实环境操作。 你可以让 ai 帮你自动提取文件、批量处理数据，甚至操作网页元素，实现真正的自动化任务处理。 第三，提升开发效率。有了 m c p， 那 些重复性的、机械性的工作都可以交给 ai 自动完成， 你可以专注于更有创造性的工作，开发效率轻松提升十倍，这就是 m c p 的 强大之处。接下来让我们看看如何配置它。配置 m c p 非常简单，只需要三个步骤。第一步，找到配置文件，你需要定位或创建一个名为 config and tomml 的 配置文件，这个文件是 m c p 配置的核心。 第二步，添加 m c p 配置。在配置文件中编辑内容，添加你需要的 m c p 服务，并定义相关参数。这一步决定了你要使用哪些外部工具。第三步，启动并测试启动 codex， 验证 m c p 服务是否正常加载，然后就可以开始使用了。是不是很简单， 整个过程不超过五分钟，接下来让我们详细看看每一步该怎么做。第一步，找到配置文件。配置文件的位置取决于你的操作系统。如果你使用 linux 或者 mac os 系统，配置文件路径是波浪线斜杠点 codex 斜杠 config 点 toml。 波浪线代表你的用户瞩目路。如果你使用 windows 系统，配置文件路径是 c 盘反斜杠 users 反斜杠，你的用户名反斜杠点 codex 反斜杠， config 点 tom l。 这里有个小提示，如果配置文件不存在，不用担心，你可以手动创建它。 只需要创建点 codex 目录，然后在里面新建一个 config 点 toml 文件就可以了。找到或创建好配置文件后，我们就可以进入下一步了。第二步，添加 mcp 服务配置。打开刚才找到的 config 点 toml 文件，我们需要按照特定格式添加 mcp 服务配置模板是这样的， 方括号， m c p 下滑线 servers 点服务名称，这是服务的标识，你可以自定义。下面是 command 等于引号 m p x 引号，这是执行命令，然后是 argus 等号。方括号里面是命令参数数组， 还可以选择性添加 env， 用来设置环境变量。让我给你个实际的例子，配置文件系统服务，我们写 m c p 下滑线 servers， 点 file system command 等于引号 m p x 引号 argus 等号方括号 里面写引号减 y 引号，引号 at 符号 model context protocol 斜杠 server 加 file system add 符号 latest 引号。最后是你的工作目录路径，比如引号斜杠 workspace 引号。就是这样简单的几行配置，就能让 codex 访问你的文件系统了。第三步，启动并测试保存配置文件后，我们来验证配置是否成功。 第一个操作，在终端中输入 codex， 启动 codex， 查看已加载的 codex 服务列表。 如果配置成功，你会看到类似这样的输出， m c p services 冒号 file system 括号已连接，这个绿色的对勾表示服务已经成功连接。恭喜你，配置完成了。 现在你的 codex 已经具备了访问文件系统的能力，你可以让 ai 帮你读取文件，创建目录，批量处理文件。所有这些操作都变得自动化了。当然， m c p 不 仅仅是文件系统服务，还有更多强大的服务可以使用。让我给你介绍几个常用的 m c p 服务， 每一个都能大幅提升你的工作效率。第一个，文件系统服务，这是最基础也是最常用的服务。 通过它， ai 可以 访问你的文件和目录，帮你读写文件，批量处理数据。配置方式我们刚才已经演示过了。第二个框，开发工具，这个服务让 ai 能够操作浏览器，实现网页自动化，你可以用它来进行网页抓取、 ui 测试、数据采集等任务。 配置也很简单，服务名写 chrome command， 用 npx arcsoft 写 chrome 减 devtools 减 mcp at 符号 latest。 第三个远程 http 服务， 通过这个服务， ai 可以 连接远程 api， 调用第三方服务或云端资源。配置方式略有不同，需要指定 url 参数指向远程服务地址，并设置 experimental 下划线 use 下划线 r m c p 下划线 client 为 true。 这三个服务覆盖了大部分使用场景， 你可以根据需要选择配置一个或多个服务。让我们看一个完整的配置视力，在 config 点 toml 文件中，你可以同时配置多个 mcp 服务，比如这个视力。我们配置了文件系统服务和 chrome 开发工具，保存文件后重启 codex， 这两个服务就都可以使用了。 让我们总结一下今天学到的核心要点。第一，三步配置快速上手，找到配置文件，添加服务配置，启动测试，整个流程不超过五分钟。 第二，连接外部工具服务 mcp， 让 ai 能够访问文件系统，操作浏览器，调用远程 api， 将 ai 从文本世界带入真实开发环境。 第三，十倍效率提升自动化重复任务，让你专注于创造性工作，真正实现高效开发。 mcp 是 提升 ai 编程效率的关键技术，配置简单，效果显著。现在就开始配置 mcp， 释放 ai 编程的无限潜能吧。感谢观看，如果对你有帮助，请点赞关注我们，下期再见！

分享一个特别实用的小技巧，很多朋友现在喜欢在 gpt 的 官网生成图片，但是如果你想批量做图，做分镜，做短片素材，其实我更推荐的用 codex， 我 为大家演示一下。首先我在 codex 里边告诉他，我想做一个跨服追日的短片，让他帮我生成一个完整的故事，故事出来之后，我再让他继续拆成文字分镜， 这个时候我只需要判断一下这个节奏对不对，画面感够不够。确定分镜没有问题之后，我告诉他，按照这些分镜生成对应的图片，统一放到指定的文件夹里边， 他就会自动的一张一张的生成。结果生成完毕之后，我突然有点后悔了，于是我又让他重新生成竖版的分镜， 它就继续的开始生成。这就是智能体真正有意思的地方，它不只是一个聊天工具，还能围绕着你的目标，一步步的把事情推进下去。我相信未来的 codex， 它很有可能会成为一个超级应用， 它不只是写代码，也不只是生成图片，而是帮助我们普通人把想法变成流程，变成工具，变成作品。

呃，大家好，今天我大概说一下在 windows 系统上面玩呃类似 opencloud 的 这样子的软件的一个操作吧。对， 呃，很多时候我们选择在 mac 或者在 windows 上面部署 opencloud， 是 因为它们这两个系统呢，很多时候可以用命令行来操作，就比如说你新建一个文件夹，打开一个程序啊，都是可以非常 完美的兼容命令行的，就是无缝操作的。在 windows 上如果用 c， m、 d 或者用抛绣的， 他们的兼容性并不是很好，因为微软团队对他们的一个维护知识会比较弱啊。因此呢，想要在 windows 上面实现类似 windows 这样子的类似办公车的话，或者说是网页抓取啊，要么就是你自己手搓轮子 就用啊，要么就找现成的轮子嘛。要手搓轮子，呃，不外乎让 cody 自己去用拍选呢，或者用 west 自己去选轮子。 嗯，然后现成的轮子呢，你可以上去叉谱上面找，叉谱上面有非常多现成的轮子。但是我最近发现了一个比较快而且稳定的方法，就直接是用呃引刀 就影刀 ipa， 或者说是啊，其他类似的一些 ipa 工具啊，因为影刀 ipa 它的底层其实就是用拍选库来写的。对，包括它的 excel 操作啊，桌面操作啊，鼠标操作啊，都是已经给你封装好了，就非常的方便。 就你，呃，首先的话，你不需要二次，呃，你是需要二次开发的，但是它已经给你验证过一遍了，你可以直接调用它的 api 就 行了，中间省去了非常多的麻烦。车影到 ipa， 它本身是一个低代码工具， 也是得益于它 d 代码的这一个优点，可以让啊 codex 写程序的时候少走弯路啊，就是不需要调用这么多参数，就很多参数它已经给你封装好了，你直接调用就行了。嗯 嗯，我最近的话是尝试了使用啊 codex 结合啊，引导 ipa， 晚上别说豆瓣的一个排名作曲啊，还有说 b 站的热门视频分析啊， 这样子的一些工具。呃，还有一点就是因为影拉 k 它是一个免费的工具，同时它的代码是都是本地化的嘛，就也就说你可以比较方便的用呃， gitlab 备份，这也是我喜欢它的一个优势啊。对， 就是可以做比较好的版本管理。 反正大今天的分享就大概到这里了，感谢大家的观看，就大家有兴趣的话可以尝试一下。 当然这套方法并不是说最完美的，后续可能还会有更新，因为这种知识的话可能随时会腐化吗？那我相信在一两个月这样子的维度下，这一套打法应该还是比较的有效的，或者说暂时不会落后。 当然也不排除后面后面 windows 微软团队直接就支持 opencloud 的， 这也是一个可能性。这也不能排除 就是说在现在这个情况下，这样的方法比较方便，就是两个工具相互调用，而且影刀他也是天生的支持命令行的，他有一个一键工具支持支持呃，直接就可以支持命令行了， 这也是它的一个优势吧，像其他的，比如说什么八爪鱼啊，或者说是呃呃， 这样啊，那一个或者是 n 八 n 啊，这种也是理论上也是 ok 的， 理论上也是 ok 的， 只不过影刀 ipa 我 比较熟悉，所以只有用了这一个工具而已。

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。

全网爆火的 codex 和 opcode 到底该怎么用？普通人如何搭建自己的本地知识库和知识资产框架？这两天我终于把这个给跑通了，并且已经卖出去了好几份的产品都是用 codex 和 opcodex 做出来的。 所以说我们这条视频就聊一个问题，为什么你收藏了那么多的干货链接和笔记，但是用的时候你会发现还是用不出来，该如何用 codex 和 opcodex 联合调用， 让你的这些笔记不只是一个高级收藏家。很多人上来就问，哪个 ai 工具更强，哪个提示词更好，哪个项目能赚钱？但是呢，普通人真正缺的其实并不是一个更强的 ai 工具，而是一个能让 ai 发挥作用的系统。因此我们可以得出一个结论，就是少追工具，多借系统。 这些看起来很努力的东西都是散的，为什么？因为问题都散在了聊天记录当中，你的经验，你的框架，你的技能，都在你脑子里， 而这些东西的最后结果就是你每天都在用 ai， 但你并没有产生积累，沉淀为资产。这才是真正最可惜的地方。 每次都要从零开始，想写一个小题，要重新翻收藏夹，想做一条短视频，要重新找案例，导致你的东西很多，但是根本掉不出来，灵感很多，用不上，笔记很多，但是不能变成内容产品和商业动作。 所以说一定要记住一个词，就是你缺的不是更多的资料，而是一个能被调用的知识系统。而 codex 和 obsidian 联合起来，是可以帮助我们解决这个痛点和问题的。 就像我开头所说的一样，我昨天就是系统费了将近四位数。通过实操之后，我现在非常重视一件事情，就是用 obsidian 管本机知识库，再用 codex 去调用、整理、改写和生成。 我有了一个负责沉淀经验，一个负责放大经验的系统。这件事的核心其实并不是说 codex 有 多厉害，也不是 opcode 有 多高级，核心是你要把 o a i 放进自己的工作流当中。 ai 不是 方向盘， ai 是 我们的放大器，如果你本来没有方向， ai 只会把你的混乱放大。但如果你有自己的经验、案例判断和项目记录，哪怕你只是爱阅读、爱收藏，你也可以把这些放大成你的个人资产。这才是普通人做一人公司的关键， 没有那么的复杂。第一步，建立三个文件夹，项目复盘，主要是放你做过的事情，踩过的坑，验证过的经验、内容素材，放你的选题、京剧案例，包括你的收藏、干货等等。产品资产放你的模板清单、 sop、 交互流程、课程灵感等等。 好吧。第二步，每天只记录一件真实发生的事，你今天干了什么？ u a n 解决了什么问题？卡在了哪，发现了什么用户痛点，做了什么小复盘，这些都是真实发生的事。 然后每周让库德克斯帮你做一次提炼，哪些可以变成短视频，哪些可以变成公众号文章，哪些可以变成产品去售卖。这样下来之后你会发现这是库，不只是存资料，它开始帮你判断、定位、生产内容、设计产品， 其实整个路径。今天就可以开始去实操，每天只写三句话，我遇到了什么问题？怎么用 ai 处理的？这个经验能帮助到谁？写完之后丢给 q 代码，让他帮你提炼成三个短视频选择题， 你会发现内容并不是憋出来的，内容是从你的真实工作流当中长出来的。不要再把 o、 b、 c、 d 当笔记软件，也别把 q 代码当成一个 ai 编程的工具，他们是一个系统。

只需要四步，就能够让你的 cloud code 直接调用 codex， 实现 ai 生态最强的一套组合。这套组合可能是普通人能够把想法变成真实落地项目的最优解。 为什么这么说呢？现在 ai 写代码本质上就很离谱，一个模型自己规划，自己生成，自己修，最后再自己说一句，我写的挺好，这像什么？像一个学生自己出卷，自己答题，最后自己在批卷， 这个事听着就不对。 ai 编程最大的问题从来不是不会写，而是太敢写。很多代码表面看起来没问没毛病，能跑也能翻译，甚至功能也是通的，但一上生产，坑就开始疯狂往外冒。 所以这套组合真正的价值就体现出来了。我从两个维度给大家分解一下。第一个维度， code 负责干。 这是一种非常自然的分工复杂，项目里最贵的部分往往不是把代码敲出来， 而是怎么拆任务，怎么定价购，怎么判断方向，以及怎么选择实现方式。这些事交给可洛的这种强模型非常合理， 但后面的执行 codex 完全可以接过去，这样一来，整个工作流会变得更顺，也更省。说白了就是贵的模型干贵的活，便宜的模型干重体力活。第二个维度， codex 最狠的不是执行，而是审查。 这个点我必须要单独拎出来说。就是 codex 有 一个我特别喜欢的思路，叫 underwear review， 翻译成人话就是别对这段代码太客气，默认他有坑，带着敌意去审。因为大模型写代码最大的幻觉之一就是他很容易对自己太宽容。 一到自查这一步，很多时候他就开始放水，而对抗性审查的意思是，我不信你，我先默认你写答了。 那这套组合到底适合哪些人？第一种，重度使用 cloud code 的 用户。第二种，对成本特别敏感的人。第三种，已经开始做真实项目的人。 以上就是我对 c c 和 callex 的 个人感受，希望这期视频对大家有所帮助，感谢观看，下期见。

今天分享 codex 如何安装技能，通过斜杠加名称，可直接调用技能斜杠，找到官方 skill 英斯操乐技能，选择输入，帮我添加这个技能，粘贴技能 发送执行即可。技能添加成功，出现斜杠库里面，这样就可以指定技能干活。这是我让技能生成的 p r d 文档，这是让技能生成的交互原型，大家若想要这个需求文档及原型技能，可在评论区留言想要。

小白也能一键安装的 codeast， 它终于来了，比起来 openclo， 它更适合普通人，它能够操控电脑做 ppt， 调用 emoji 二拓图，还能自动执行你每天的任务。今天就手把手教你安装 codeast， 五点五 再带你使用四个能够真正提高工作效率的用法，记得点赞收藏。第一个就是内容自动化，在左侧点击自动化， 新建自动化功能。其实自动化就相当于定时任务，可以帮你自动执行很多重复的工作，你也可以在这里面选你想用的一个项目自动化的一个时间段，比如在这里，我就让他每一天发给我前一天的 ai 资讯后，点击这里的立即执行，就可以使用了。 同理，不管是日报、周报还是一些重复性的工作，比如签到都可以交给他，这样就可以省下非常多的时间。第二个就是办公软件的调用，你只需要告诉他，比如我想让他收集一下近两个月的金价波动，他就可以自己联网帮我搜集资料，整理成 word， 还帮我编辑了一个表格， 像栽秧的部分，甚至关键的一些节点，也帮我标明了图标，整个都非常的详细。接下来我们可以让它把这个 word 变成一个清晰可见的一个 excel， 分了不同类型，有价格节点、政策节点阶段，一个解读获取，一个观察，还是比较清晰的。可以把一个 sale 内容让它再帮我做成 ppt， 以及调用它的 emoji 二的升图功能。第三个就是 skill， 我 觉得 call this 的 在这一点上非常的友好，因为它安装 skill 过程非常简单， 几乎是我用过最省时的，你只需要给他一句话，或者是发一张截图，他就可以直接帮你安好 skill。 另外呢，你也可以点击左侧的技能，在里面选择你觉得比较好用的一些技能。这里给大家推荐几个我常用的 skill， 能够大大的提升工作的效率，操作电脑和浏览器，这也是 codex 的 非常好用的一个功能。 比如我现在可以让它帮我打开 b 站，替我搜索一下 codex 相关的搜索词，并帮我整理成 word 文档，你就可以看到它可以直接操控我的电脑使用，真正实现了电脑替我打工的美梦。现在你就会发现， codex 它不仅是一个聊天工具，还是一个可以直接帮你干活的 ai 助手。

用 codex 做内容，一定要装这三个 skill， 否则它只会一直停在写代码。它们不是让 codex 继续改页面，而是让它直接生成图片、视频和数字人素材。 这三个 skill 来自模型调用技能库，让 codex 把内容模型接近工作流。离谱的是，很多人用 codex 做产品，最后还要手动去别的平台找素材。最关键的问题是，代码都写好了，封面演示视频和口播人像为什么还要重做呢？ 第一个 ai 生图 skill， 能把文字需求直接变成可用图片素材现出来，比如封面主、视觉产品图、角色图、场景图，不需要再让 codex 只写占位图，它解决的是 codex 会搭页面，没有真正视觉资产这个问题。第二个 ai 视频 skill， 负责把脚本或画面需求变成可用视频素材，产品演示、开场镜头、转场、氛围画面，不用每次都手动去素材库里面反复找， 它解决的是 codex 会搭页面，但不会帮你把展示内容做出来的问题。第三个数字人 skill， 负责生成口播视频，适合教程讲解和产品介绍。以前你要录屏、配音、剪辑，现在可以让 codex 把人物讲解也接近流程里。 这三个 skill 合在一起，不是炫技，而是把内容生产变成视频片段。最后用数字人把核心卖点直接讲出来。 codex 真正变强不是只会写代码，而是能把项目包装成别人愿意看的内容。所以这期讲的不是 ai 生图，而是让 codex 从开发助手变成内容制作助手。

想用 codex 改老代码，挑错了模块，改一个地方牵动半个项目，回滚两天才稳住分模块隔离这一步，不少开发者拍脑袋就挑了。我用这三条标准选过几十次，中间没回滚过。 第一条看依赖度，挑被依赖少的叶子，模块先动怎么找叶子模块？让 codex 跑一遍，静态分析，把模块之间的调用关系输出成依赖图 处理。出度高入度低的是高风险节点，改一个地方会牵动一大片，先放着不动，出度低入度也低的才是真叶子。这种模块改坏了影响面也小，适合作为起点。第二条，看测试覆盖度，优先，挑已经有单元测试的模块，没有测试的，要先让 codex 补一轮再动手。 codex 这种工具改完没东西验证对错，出问题的概率会高很多。有测试，当对照改坏了，立刻能看出来，回滚也快。 第三条看业务边界，挑那些职责单一、对外接口少的模块。判断方法很简单，你能用一句话讲清楚这个模块干什么，就是边界清晰，讲不清楚的，说明他和其他模块藕合太深。这种留到后面再动，再补一个返利。有人挑模块时只看代码行数，挑那个看起来体积小的先动， 结果那个小模块是个公共工具类，几乎所有业务都引用他改一个签名，整个项目变异都过不去。代码行数小不等于依赖少，这是分模块隔离里很常见的反直觉坑。这三条标准用下来 call 代码，改老代码不会一改一大片，改完跑测试也能兜底。 我重构那个十年扎马项目时，就是这套流程，中间没有回滚过，你挑模块时是按什么标准评论区，聊聊踩过哪些坑？

codex 的 野心不是做一个更聪明的程序员，而是做一个不会断线的工作流执行层。它能记住上下文排队任务、调用工具、定时回来检查，等待反馈再继续推进。 这意味着 ai 编程正在从生成代码进入托管任务的阶段。这才是 codex 真正值得看的地方，它不只是一个代码助手， 而是在把开发过程里那些查资料、跑命令等反馈、改文件，生成结果，继续下一步的动作，串成一套 a 整工作流。以前我们用 ai 编程，大多是让它看代码、改 bug、 跑测试、开 pr， 这当然重要， 但 codex 的 新方向是从代码往外延伸。第一层是 doable threads， 你 可以把它理解成长期工作空间。一个 thread 专门审文档， 一个 thread 专门盯外部数据，一个 thread 向你的目僚长长期帮你处理日常任务。他不是聊完就没了，而是能记住之前的决定偏好和当前进度。所以 codex 不 再只是这次帮你做点事儿， 而是开始变成一个持续跟进某条工作线的 agent。 第二层是 steering 和 cueing， steering 是 中途跟预当你发现 codex 跑偏了，不用等它全部做完，你可以直接打断它。这个方向不对，这里改一下，这段先别做。 qing 是 任务排队，你可以告诉他，等这一步做完再去做下一步。一个是修正他正在做的事，一个是安排他接下来要做的事。这让人不再只是发命令，而是在调度一个正在工作的 agent。 第三层是工具触达范围变大了。 codex 不 止在代码库里活动， 它可以用浏览器检查网页，用 chrome 继承你的登录状态，用 computer use 操作桌面界面，用 m c p 连接内部工具、文档、数据源和 api。 这意味着很多任务，哪怕不是纯代码，也能被 codex 接住一个需求。最开始可能只是 slack 里的一句话，然后 codex 去查资料、读文档、改代码、生成文件、跑测试，再把结果放回写作流里。这已经不是传统编程助手了，这是跨工具的工作流 agent。 第四层是 automations 和 goals。 automations 可以 让 codex 定时醒来，比如每隔一段时间检查消息、追踪反馈、整理进展，准备回复你回来时最耗时间的背景收集已经做完了。 goals 则适合长任务，但好的 go 不是 一句把这个计划实现一下， 而是要有清晰终点，比如直到所有单元测试全部通过迁移才算完成。这很关键，因为没有验证器的长期任务只是在许愿。有了测试机准附件、 bug 验证矩阵， codex 才知道自己是不是离终点更近。 第五层是 side panel 和 shared memory 侧边栏，不是简单预览区，它是你和 codex 共同操作成果的地方。网页、 pdf、 换登篇、表格、数据应用都可以放在旁边直接看，你边看边标注， codex 边改边验证。 而 shared memory 解决的是另一个问题，重要上下文不能锁死。在某一次聊天里，人、项目、决策卡点、代办链接都应该写到一个长期知识库里，这样下一个 thread， 下一个 agent 才能接着干。 所以 codex 真正的方向不是从七十分代码助手变成九十分代码助手，而是从代码向外延伸，变成一个能听指令、跑任务、调工具、生成文件、接受反馈、持续推进的工作系统。一句话总结， codex 的 上限不在它会不会写代码， 而在他能不能把你的代码、工具、文件、网页、消息和记忆换成一条完整的工作流。你觉得未来 codex 更像代码助手，还是一个真正的电脑工作流？ agent？ 评论区聊聊，关注我，下期继续带你拆。

今天教大家用 codex 一 分钟做出精美的 ppt 文档，上传你的文章后啊，复制这段提示词，就会生成 md 大 纲，大纲标题、目录这些都没有问题之后啊， 然后复制这段提示词， codex 就 会生成一整套的 ppt 视觉方案，方案也敲定了。最后我们粘贴这段提示词到指令框中，记住要调用 emoji 这个功能， 稍等片刻就会生成完整的 ppt 文件。这个文件是可以下载的，不管你是学术答辩还是工作汇报，都可以用这一套提示词。提示词我放评论区点赞收藏！

codex 的 image 二功能大家用了吗？感觉这功能很强，但是我自己也尝试了一下，我怎么遇到点问题呢？一开始我让他输出一个大纲啊，这大纲也没有问题是吧？ 然后呢，我紧接着让他去调用这个隐秘制的阵的这个技能去输出页面，风格就跟网上的博主一样，对吧？啊，好像他也调用了，但是在这就出问题了，就是他说我先用这个隐秘制的技能来做这个方案，但是呢，他又跟我讲没有 暴露独立内置的这个工具入口，就是我在这个技能里边是有的，但是在这就不行 啊，一起初呢，我还怀疑是我的这个提示词写的不好，就比如说这张图，感觉好像还像那么点意思是吧？但是感觉好像不是生出来的图片，而是他直接生成了一个前端代码，或者是这种 svg 的 网页的这种格式。因为他有的字是叠在一起的 啊，因为你比如说生图的话，他至少不会叠在一起，直到啊，直到我让他输出一个这个咖啡的照片，我发现问题出在哪了， 他好像就是这个直接生成的这种 png 格式的，就直接用 python 脚本跑的。但这个问题呢，我现在还没有解决，有没有知道的同学可以在线帮我解答解答，在线等啊， 如果有相同的问题的同学可以码住我，看看有没有大神能帮我们解决一下的。

一定要一定要，一定要用 codex， 不 用再去研究其他的一堆 ai 软件了，直接用一个就是 codex， 因为别的 ai 只是工具，而 codex 是 ai 之王。你不会做视频，它会帮你调用 cds。 积木，不会做图片，它会帮你调用 image two。 不 会写文案，它会帮你调用 mandace。 不 会做音乐，它会帮你调用 solo， 它自己知道谁最擅长干什么。所以你根本不用去研究一堆软件，你只需要做一件事情，就是把话讲清楚了。 大道至简，未来最值钱的能力不是去操作软件，而是思想表达还有审美。你只需要会讲普通话，哪怕你的普通话带点口音都没关系。因为扣奈斯听得懂，所以擒贼先擒王，扣奈斯就是 ai 之王。