codex是编译器吗和gpt5.5

codex 到底是什么？它到底能干嘛？到底什么样的人才会用到它？不是程序员到底能不能用？不会写代码到底能不能用？本来呢，昨天我想出一个基础教程，结果没发出去，现在呢，我就简单口述一下。 首先我要说一下，不一定非得要用 codex， 我 说 codex 就是 指 codex 这一类工具，其实还有很多种工具，比如说像最近开源界比较火的 open code， 像字节出品的 tree， 还有像 carson 等等等等都可以。我只是拿 codex 举个例子，那 codex 到底是什么呢？ codex 一 句话总结就是它是 gpt 的 亲兄弟， gpt 呢，就是用来聊天的，而 codex 呢，就是用来干活的。它能干什么活呢？现在能干的活非常多，如果你现在还花大量的时间去做 ppt， 你 现在就可以把这些任务丢给它。现在 ai 做 ppt 能力已经非常强了，我之前做过一次测评， ai 现在直出的 ppt， 简单修改一下，基本上就能够汇报，它还可以帮你做视频，其实我的很多视频都是 koex 或者是 cloud code 帮我做的。 koex 现在能帮我省掉很多剪辑工作，比如说你的电脑驱动坏了，你不知道怎么修，你现在就可以让 koex 帮你修一下，你还可以让 koex 做一个个性化的简报， 如果你真的有想法，你还可以做一个网站，做一个 app。 我 上面说的都是 koex 能力的冰山一角。那 koex 适合什么样的人群？ 会写代码？到底能不能用 codex？ 很多人以为啊， codex 这类软件就是一个非常专业的软件，这可能是最大的误解之一，你可以问一下你周边程序员的朋友，看看他们现在还写不写代码。今天刚刚刷到谷歌帝麦的研究员姚顺宇的播客， 他说现在大部分项目都不用写代码了，全部都在用 ai coding。 更主要的是像 codex 这类工具，它的使用难度绝对不会比豆包高，当年我学 cad 画图还学了好几个月，才能勉勉强强上手。 而现在的 ai coding 软件，基本上几天的时间就能够学会，最重要的是它不是一个很枯燥的软件。很多人开始 ai coding 之后，它现在连游戏都不玩了， 每天都在等着额度恢复，因为它很容易让你有一个 builder 的 感觉。 codex 其实它的能力跟它的竞争对手 cloud code 还是有一定距离的。 cloud 它更像是一个谋士，在你不知道干什么的时候，它会帮你出主意，而当你确定了想要干什么的时候，并且做好这些规划的时候， codex 就 会派上用场了。它更像是一个总经理，它会帮你认真的完成这些工作，所以两者要结合起来用。

我用 callix 加 gpt 五点五，只花了五分钟就做了一个自媒体选择题工具，不仅可以一键给选择题打分，分析流量潜力，还能自动生成封面图，效率直接翻三倍。这就是今天要给大家分享的 gpt 五点五加 callix 氛围感编程工作流。它解决了 ai 开发两大痛点，单轮生成无法叠代，优化 没法同时推进多个项目搭配 callix 桌面应用，你不用写复杂代码，可以直接像搭积木一样能做出能用的产品， 使用方法超级简单。第一步，新建项目文件夹，给出基础提示词，搭核心框架。第二步，边跑边叠带，在终端实时修改，不用重来。第三步，跨项目无缝切换，还能调用 cloud 的 优化前端样式。下面给大家分享三个实战场景。场景一， 自媒体博主开头给大家展示的这个工具，高智能筛选、高潜力选择题，自动配图，帮你少走弯路，快速解号，节省大量创作时间。场景二，副业创业者，十几分钟搭建 size 创业验证器，前后端一次性配齐，快速验证商业模式。场景三， 自由职业者不用每次手写题案，直接一键生成专业客户方案，自带报价交付系统和服务流程， 专业度拉满，省时又专业。如果你在做副业自媒体，或者是觉得自己的 ai 产出又丑又难用这个玩法，一定要试试！我是天眼锁，关注我，解锁更多 ai 落地实操技巧，记得点赞关注哦！

codex 太厉害了，给你们看一下啊，就是我跟他说我的需求啊，就是自动化生成图片，然后对应的 cds 二点零的分镜提示词，然后直接生成视频，你看这个流程，直接他就能帮我做了啊， 他先让我啊，登录授权我们这个呃节目的账号啊， 然后我登上去之后啊，他说让我确认，我说我的意思是用 image 二模型生成图片啊， 就是目前来说最强的生图模型，然后好，他用了 gpt 的 生成了这四张啊图片看，然后他就写好了这个完整的分镜提示词， 点进来看一下啊，我对他这一版其实是不是很满意啊，我就又上传了我的塑身形象和这个音频音色一起给他生产啊，他就直接啊添加进去后啊，升级后的，其实是看见没有啊， 他的运镜啊，他的音频音色，还有啊他的模型啊，比例， 分辨率描述，他都会一并成交，让我确认，确认之后，好，你看八分钟之后生成完成， 虽说非常的厉害。你看到这边我自己来剪一下。看这套新中式 主楼加旁边小院房，一进门就是双层挑空门厅气场一下就出来了，面宽十三米，进深十一米五，屋檐声带一亮，晚上比白天还好看。细节看这里，门厅线条，灯光，院子比例，这房子盖的讲究，老家准备建房的评论区打别墅，我把这套思路讲给你听， 怎么样，是不是非常的厉害，就是现在哦，如果说你还没有体验过这种 and just give 就是 这种自动化的啊， 模型就真的是，呃，你现在所有的工作方式都可以通过它给你复制出来了，不信你你问一问他，他都能给你复制出来， 真的。所以如果你还没有体验过的可以好在评论区啊，打个一啊，或者说想体验我会教你怎么去做。我真的想在 ai 时代啊他们大家一起无限进步啊。

现在的 codex 已经不只是写代码，而是开始直接接管电脑了。它能做的事很杂，但也很完整，数据分析、应用开发、游戏构建、网页开发，甚至浏览器操作和电脑控制都能串起来做。 重点不是会不会写，而是它已经能把开发、测试、交互、自动化这些环节连成一条线。更关键的是， browser use 和 computer use 这类能力已经不是掩饰级别，而是能真正落地的工作流工具。这 真正让人注意到它的是 o s world firewall 这个机准。这个测试看的不是答题能力，而是模型能不能在真实电脑环境里自己完成操作。 g p t 五点五，在这里拿到百分之七十八点七，而且 toc 效率也更高， 也就是说，它不只是能做，还能更省的做。更绝的是， codex 现在加了 browser use 插件，能直接进入 build and firewall 的 闭环，先生成前端，再打开浏览器，像真实用户一样点击浏览验证，发现问题就继续修。这一步的意义很大， 因为他不是只看页面表面，还能同时读取视觉信息， console 报错和 network logs 页面哪里卡住了接口哪里失败了，模型都能自己判断。 于是他做的就不只是自动点网页，而是像一个持续工作的测试员，边操作边截图边看结果边迭代，直到任务真的跑通。这个能力一旦稳定下来，很多原本需要人工盯着的前端测试流程验证、基础自动化都会被他接过去。 而且这次更新还把 computer use 的 速度直接提了百分之四十二。这很关键，因为真正用起来，瓶颈往往不是能不能做，而是做得够不够快。 现在它在框架上的操作已经接近人类节奏，甚至可以打开本地页面，测试 checkout flow， 发送邮件，访问 youtube 页面。使用方式也很直接，插件预装在 codex 里，调用 act 命令就能起用。 更实用的是，复杂任务不一定要开高强度推理 de intelligence， 反而更省额度。结论很清楚， ai 正在从帮你写一段代码走向，替你把整个电脑工作流跑完。关注全球 ai 速递，获取更多 ai 前沿资讯！

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。

codex 真的 很好用，但是 g p t 五的模型太贵了，再用下去我的钱包要顶不住了， 所以呢，今天呢，我就给大家分享两个 codex 很 实用的插件。呃，第一个插件呢，可以接入我们国内的一些大模型，比如说 deepsafe 啊，字谱啊。好，第一个呢，就这个这个插件 打开之后呢，我们可以先点击模型中心，然后这里可以选择我们这些国内很优质的大模型。然后呢我们点击加号，复制好之后呢保存，保存之后我们再点击应用管理，选到我们的 codex， 选择其中应用 就可以了，而且如果你有多个国内的大模型的话，你切换模型的话，它对话是不会清除的，我觉得这个就很好用。好，现在通过这个插件打开的话，那就是使用的就是我们的这个 啊质朴的模型了。那如果我们是通过 api 的 方式登录的这个 codex 的 桌面版的，那它这个插件是灰色的啊，那我们也可以通过一个插件来把它解锁，就是这个插件 好，把它部署。安装好之后呢，我们先退出我们的 codex。 好 的，然后通过这个插件启动之后呢，就可以看见我们的插件已经解锁了，快去试试吧，让你的 codex 更好用。

经常在 coding 的 朋友们一定发现了这个问题，自从 open ai 发布了 g t 五点五模型之后， codex 的 额度消耗的非常快。之前我在用五点四模型的时候，额度好像永远都用不完，经过五点五更新之后，发现刚恢复了五个小时的额度之后，紧接着又被周额度限制住了。 我相信有很多朋友被这个问题所困扰，今天我们就用一条视频来解决这个问题。 hello， 大家好，我是南希，之前在快手做过测的运营银行代码都不懂的纯小白，我的视频都是从纯小白的视角来分享 web coding 的。 要知道 web coding 最怕的就是被中途打断思路，刚捋顺任务，刚推进了一点，但是额度却没了。那么应该怎么解决这个问题 呢？我发现其实我是没有用对模型的，我平时在用 codex 的 时候，会把五点五默认当成产品经理、前端、后端等多个角色，不管是写 p r d， 写功能啊，改页面、修 bug， 还是补文档调样式，全部都让它来做。但是五点五不应该用来干杂活，它最强大的能力在于做规划和做判断， 比如说这个需求到底该怎么拆？这一段代码为什么总修不好？按照现在这个框架，代码后面会不会越写越乱？这次改动有没有潜在的风险？这条路线值不值得继续做？ 说白了，五点五更适合做的是大脑应该做的事情，而不是简单的执行。那大量执行的事情应该交给谁来做呢？我现在的分工是，五点五负责判断、拆解，负责做关键的工作，五点四迷你 打杂，第三负责做质检，比如说正常的写功能，接接口，改前后端的逻辑，我会交给五点四，比如说像修改文案，调样式，补测试数据整理 redmi 这种小事，我就交给五点四 mini， 最后再让五点三来过一遍，看看有没有明显的风险遗漏或者是低级的问题。这样一套下来，我发现基本不会被额度限制。 如果你觉得今天的内容对你有帮助的话，可以点个关注收藏赞我。下一条内容可以直接继续讲。我现在具体怎么分配五点五、五点四迷你和审查模型的来搭一套日常的考勤工作流。

大家好，上期视频我简单介绍了一个用 codex 开发的 btc 均值回归策略，评论区有网友和大佬提了一些问题，所以今天我用 codex 做了一次复盘和二次审查。先回答一个大家比较关心的问题。我这边使用的是 gpt 五点 five， 高推理强度， 并且会让多个 agent 分 工协助。审查时我先参考了一些比较权威的量化资料和代码审查思路，然后让 codex 结合这些标准，对策略代码回测逻辑和模拟盘执行逻辑重新检查了一遍。 今天主要修的是模拟盘执行层。第一个问题是 ter mat， 我 一开始以为 ter mat 是 live 运行后才暴露出来的新情况，重新审查历史回测代码后发现回测里本身就有 ter mat 机制，一米最多持仓六十根 k 线， 五米最多持仓十二根 k 线，如果期间没有触发止盈或止损，就按最后一根 k 线的收盘价出场。第二个问题是止盈止损的执行方式。策略在开仓时就会固定止盈止损点位，相当于在本地账本里放了一组虚拟 bracket o 的。 后续每次扫描 balance 十盘 k 线， 只要 high 或 low 触达止盈止损就按对应的虚拟挂单价格结算。第三个问题是多周期仓位隔离。之前一米和五米策略都在同一个脚本里运行，本地可以区分不同 sleeve。 但以后如果接真实交易所，同一个 symbol， 同一个方向的仓位可能会在交易所里合并。 今天我把脚本拆成了一米和五米两个独立入口，后面可以分别接不同账户或者不同交易所。这次主要修了这些内容，一、开仓时记录 virtual t p price 和 virtual l price。 二、 t p s l 处驾驶记录 trigger virtual order。 三、 ta mod 沿用回测逻辑，一米是六十根，五米是十二根。四、默认改成本地账本模拟，不再默认使用 balance testnet。 五、 新增一米和五米两个独立运行脚本。六、健康监控和 trading view 导出，支持读取拆分后的账本。七、 如果以后启用 testnet， 必须确认订单真正 field 后才写入本地状态。目前这个策略还在模拟盘验证阶段。 今天这次调整主要是为了让模拟盘执行逻辑和历史回测逻辑保持一致，让后续一百比样本更干净。 leave 执行和回测是否一致也非常关键。

跑一整页 gpt 五点五加 codex 如何跑一整页？我这两天有一个感觉， ai 编程的下一步不是辅助编程，而是可托管的执行单元。 gpt 五点五真正的红利不是少写几行代码，而是把一个人能托管的工作块变大。有人给 gpt 五点五 codex 一 份新项目 prd 只说了一个 go， 他 就跑了几个小时，从 bill 到 visual review， 再继续补功能。 gpt 五点五的变化从更聪明改写成更能被托管。 g p t。 五点五不像以前的模型，需要你一步步指导，它更能理解你的意图后自己把活干完，包括构建、调试、跨文件修改。 g p t。 五点五在 codex 里强化了闭环自主性。 g p t。 五点五在 codex 里对高层次指令响应极强。 openai 的 norm brown 说自己明明是 manager， 但用了 g p t。 五点五以后，比过去任何时候都更像一个有效 i c。 他作为经理，却觉得自己在技术产出上达到了新高峰。 ai 编程这件事，好像开始从你在旁边指挥他写，变成你能不能把一块工作托管给他。这就不像传统意义上的在旁盯着一次次交互改的 ai 辅助编程了。代理式编程越来越关乎时间跨度，而不仅仅是单次智能。 当 codex 这种 agent 可以 连续跑几个小时，十几个小时，甚至官方展示到二十五小时以后，未来我们该怎么把它从辅助编程当成可托管执行单元来管理？这我觉得很重要。 这里面会有一种更大的变化，高级人类会越来越像经理加架构师加验收者的混合体。 大家应该有好奇怎么跑长任务，我时常的提示也喜欢让它跑得久一点，把时间跨度拉长的端到端的来验收。 许多人知道它能写代码，但不知道怎么让它把一个大任务跑完。早在 cloud code 泄露的时候，有人用 oh my codex 赶在天亮之前把它用 python 重构了一遍。据它所述，全程都是 codex 自主执行。 o max 系列还有 cloud code 属于是同一作者所做。 o m x 是 在给 codex 包一层长跑工作流和团队运行时，一句话丢给你的 ai 它自己装完。还有一个可能很多人听过的 superpowers， 它长跑不是靠模型硬扛，是靠方法论，把人类判断外质成流程。回到官方材料里，这件事其实更清楚。 open ai 今年二月发过一篇文章，叫 run long horizon tasks with codex， 里面有一个很夸张的实验， 他们给 codex 一个空 report， 一个任务，让他从零构建一个 design tool。 codex 用 gpt 五点三， codex 在 extra high reasoning 下连续跑了大概二十五个小时，大概十三米 tokens， 大 概三十 k 行代码。 这组数字很容易被拿来当标题党，二十五小时十三密 tokens 三十 k 行代码，一看就很爽。但我觉得这篇官方文章最重要的地方，反而不是这些数字。最重要的是， openai 把它为什么没跑丢 拆给你看了。它不是靠一句神奇 prompt， 它靠的是一套很土但是很工程化的东西。四个 markdown 文件，你得给它项目记忆， 你得给他计划，你得给他验收标准，你得让他在跑的过程中持续写状态，像是在给一个会干活但会忘事的人建工位、排日程，留工单做验收一位 gpt 五点二。早期实践者说 codex 诺任长跑会 do outcome， 需要 continuity guidance， 它的连续运行三小时且思路连贯的方法是下面这个提示词。另外我翻了一下 codex chain log， childgo 中出现 memory extensions、 window 等等相关变更。这些不是宣传剧，但它们说明底层工程也在补。状态恢复、审批上下文本事 越长跑越不像单纯模型，能力越像状态机。权限恢复和审计系统状态机有点不一样，它植入硬编码程序来支撑长跑，在一定时间还能清空上下文。这个值得聊，以后再论。 我看到 reddit 上有人问怎么让 codex autonomous 地跑几个小时，它的痛点很直白，它不想把 codex 当 chat assistant， 它想让它像 autonomous agent 一 样连续做 feature 或 refactor， 但现实是它坐一轮就停，等你继续说 continue。 还有人想让 codex cloud 并行处理四到五个任务，自己只 review code， 每个 runner 大 约每小时仍要人工 approval 一 轮，步骤有限，做完就 summary， 然后等确认 步骤塞多了又容易碰 context limit 或 compression。 cloud 有 时像黑盒任务卡住，但不知道为什么。 github issue 里也有类似的具体症状，用户想形成 continuous loop， 但 codex 每做一个小块就 report back 打断连续执行，最后用户只能 q 多条 continue。 跑 codex 的 关键矛盾不是模型能不能连续工作，而是人能不能在他连续工作的时候保留控制权、证据链和恢复能力。这就是为什么最近很多相关东西都在往智力层长。接着这里还有一些内容，你可以在原文这里阅读。 g p t 五点五是入口， codex 二十五小时是证据，但下一个问题不是它还能跑多久。下一个问题是，跑完以后你凭什么相信它？ 如果没有状态机，长跑只是一次更贵的走神。如果没有证据链，睡醒验收就会变成开盲盒。如果没有熔断器，它可能会在错误方向上越跑越勤奋。 如果没有恢复包，你中途打断一次，下一轮就要重新考古好了。这里是 ai 进修生，持续分享前沿 ai 实践，如果不错，点个赞，关注一下，我们下期不见不散！

我最近发现 qdux 已经不是帮你写代码了，现在它能自己操作电脑改网页，长期挂机跑任务，甚至我人在外面手机还能远程接力。最离谱的是，很多人还把它当 ai 工具，但我已经开始拿它当全天在线的 ai 员工了。你们觉得以后最先被 ai 改变的会是程序员还是普通办公室？

哈喽，下班了。今天一位运营的同事问我，如果让我只推荐一款 ai 智能体工作助手到底是推荐哪一款？ 其实所有的智能体分为两类，第一种是云端智能体，譬如说克拉扣， china c p t 啊， kolex 这种产品呢，它的智能体和它的模型相对绑定。另外一种是智能体和模型是结偶的，譬如说 hermes， open claw， 还有克拉克本身也可以解釜，然后配上背后的大模型，譬如说 deepsea， 譬如说千万，譬如说小米现在所有的奇异投肯的小米 mini， 还有一些原单智能体，像 millers， 后来我去帮他推荐的就是 q 代 x， 为什么我推荐这一款，其实这段时间我一直在试用到底，探索一款到底，对于普通人来说是低门槛的，我可以花点钱，但是要好用的， 我发现克莱斯的确是首选之一，为什么？首先，克拉克的确好用，但是他对我们是有一些门槛的，即使你搞定网络问题，他也会封号，他也有有开号的门槛，也有封号的风险，而风险极大。 但是柯达斯呢？他对这一块，嗯，相对没有那么大的门槛和风险。其次，柯达斯对于中文的理解是非常的到位的，以及配上他的现在 e m g two 的 一个功能，你可以迅速的处理想要的 ppt 图片 啊，以及相关的汇报材料，完全没问题，一句话就可以生成。还有柯达斯另外一个好处，他的量大啊，你花了同样的钱，他能够做更多的事，他 基本上是克拉克的好几倍的一个突破量。而且这一次嵌子 gbt 的 这个升级啊，嵌子 gbt 五点五的升级， 它相对于五点四来说真的改变很大，最大的特点就是说它的黑化变少了。以前使用嵌子 gbt 五点四的时候就感觉招聘个阿里 p 七 p 八一样，黑化一大堆， 动不动就是转折词，啰嗦一大堆。但是五点五这一次啊，它变得干脆利落 啊，更接近于克拉克的这个风格。如果你爱折腾，如果能能够动手去做的话，我建议 hermes 或者是克拉克加 deepsea 这种组合还是最好的，它是终端智能体加上云端大模型的这种组合， 你可能要买 token， 买的 api 的 形式，然后配上你的本地智能体，你的本地智能体对于你的个人的信息的存储啊，你的数据的安全性啊，会有更好的一个本地化的一个模式。

真的是不得不充钱，先充啊，充好了，我用的是 gpt 五点五。昨天我有一个任务是要去修改教学大纲的，这里呢，我用了很多程序去修改，比如说就 workbody， qqlab 是 直接没有使用， 还使用了有道的龙虾，还使用了清华的龙虾。昨天我使用了 codex 里面的内盒，用的是 gpt 五点五，这个效果真的是太好。他帮我改的这个大纲是唯一一个可以复制粘贴直接去使用的文档， 可以看一下它的运行时间，运行了三十三分钟。这个任务运行完毕以后呢，一共是花了一块钱，一共是用了零点九七兆的 talking， 这是它帮我改完以后的 大纲的一个效果。这个大纲内容格式直接都是可以使用的，按照字体的要求完全匹配的。 在这之前呢，我也用了很多的智能体，这里 workbody 呢，昨天我看到了有一个专家团的功能模块，我也是使用了一下，专家团跟他来回问了很多回合，他把我给出来的东西根本用不了，我们可以打开看一下，这就是他给的最终版本，啥也用不了。 但是他给的内容，网页版的这个内容还可以从 html 转到 word 去处理成规范格式的时候，它的效果很差。 colo 的 话， 这个我就没有尝试，因为它的效果肯定不行。我还用了清华的 autoclave， 这个内容的额度是非常少的，而且它用的内核只有清华自己的大模型， 这个用完了以后只能去买。我还使用了有道内核，更差，因为免费的，它只提供千万的模型。还使用了一下豆包，还有 kimi 去修改，这个豆包就是昨天晚上运行的，今天早上它还在这转圈，这已经是卡住了， 直接用豆包去处理这个文件不太行。 kimi 呢，也是给我给了个版本，它的格式稍微有点乱，但是内容的话大差不差，这个是模板格式，模板格式在这里 我们也可以打开看一下，这个是 kimi 给的版本，中间有一些空行格式的话稍微乱一些，这个离直接用也是差的比较远。 最后再看一下用 gpt 五点五 call dex 版本，这个版本的排版是直接可以使用了。这个任务场景是这样子，本来我想要用阿迪帮我生成的网页版去自己动手做一个粘贴， 但是粘贴的速度还是很慢的，而且我昨天晚上有点受凉了，所以就直接去睡觉了。在睡觉之前我把这个任务又发给了 dex， 内盒是 gpt 五点五， 今天早上起来也是非常的惊艳，这工作相当于就帮我完成了，所以我用完以后不得不考虑去充钱了。 这个第一个账号我已经用了它免费的额度，登录以后它就会给八块钱的额度，然后里面也有相关的 cloud code 安装， codex 安装， jimi 安装它，这个好处就是不需要去翻墙，而且网络比较稳定，你也不用考虑注册账号什么的了。刚才我用的是黑白命令框的，它可以集成到 v s code 里面， 最近也是有五一的活动，直接可以领取一个七折的优惠券，那如果说昨天晚上帮我改一个文档，花了一块钱打个折，那就是七毛钱，七毛钱帮我完成了一个两小时的任务， 我觉得这个是非常划算的。最后呢，我再给大家给一个使用建议，邀请别人去使用，如果他充钱的话会有奖励的，我也不薅大家的羊毛，大家可以自己注册两个号，两个号的话十六块钱你就大概可以用明白这个适不适合你， 这里注意下第二个号要使用自己第一个号的邀请码，大家感兴趣的话可以去使用一下，我把这个链接呢也发在评论区下面。

你听我说，有人用 qbox 搭配的负五点五整了个大国搭建的网站，能实现真实布料物理模拟焊互动风效果，而且是实时运行，不是渲染出来的布料随风动态超动的物理反馈无比丝滑，交互体验直接拉满。这波操作让 ai 万能解决方案的说法更有 底气了。从代码生成到物理引擎交互设计的全球层卡通， ai 在 技术融合领域的能力又上了一个新台阶。

你现在看到的这条视频就是 codex 加 hyperframes 做出来的，包括所有的动画字母以及里面的图片生成内容，包括这条视频也是 codex 自己发出来的。接下来我给大家拆解流程。首先我把这个视频的文文本案复制到 index t t s 去做配音生成，没错，这个视频的配音 也是 ai 的。 接下来在 codex 当中找到插件，下拉找到 hyperframes 白黑键，点击加号，再点击安装，然后就可以到对话窗口艾特这个插件，再把这段音频 一起放到聊天窗口，然后把要求给到它， codex 就 会根据 hyperframes 这个插件做出对应的动画。值得惊讶的是，当我看到这条视频的成片时， codex 居然自己去文件夹看了我的录屏素材，然后自己剪进了成片当中。所以你们会看到鼠标动画，但是我从来没有告诉过 codex， 我 提前录了屏。 这就是 codex agent 的 聪明之处，整个动画都是由 ai 自己调用技能做出来的，包括你看到这里可能会觉得这个动画有点看腻了，那这个时候应该有点真实的动画有点看腻了，比如一个玩美女的滑板，或者一个正在喝帅哥的咖啡， 是因为这个部分啊，调用了今天的 emerge 二生成图片，所以你看起来这个视频才不会那么枯燥。包括这期视频的封面也是 codex 做的， 视频发布也是他自己发出来的，既 computer use 功能发布之后，随之又上线了 chrome 的 功能，所以我就提前登录了视频后台，你才能看到这条完整由 aint 全流程制作，自动发布出来的视频。

今天我们学扣蛋斯制作定做好软件，做跨境电商的算账，是不是算到头？大类目佣金不一样，汇率天天变，采购价、运费、关税、佣金、汇率哪一项算错不得白干。今天就用扣蛋斯做一个 tiktok 定价计算器，数字一填，售价和利润自动出来。废话不多说，上实操一共分为三个步骤，第一步， 需求定义，打开扣蛋斯选模型， gpt 五点五，智能度调到超高，直接输入，帮我做一款日本 tiktok 定价计算器， 等他几秒钟，抠蛋子会给我们一个基础的框架，如果不对直接跟他说，重新生成，让他调整。这一步的目的不是直接出成品，是让 ai 先跑起来，再根据他给的框架去修改或填词。第二步，数据准备让 deepstack 帮我们整理好以下数据，日本 tiktok shop 各类目与佣金抽成比 例、中国银行外汇网站 tiktok、 日本官方直邮电物流价格表以及生成好的软件 mac 和 windows 系统后缀分别是什么格式，然后按这个框架填写清楚， 输入哪些字段，用什么公式显示哪些结果，打开哪些链接，写完后让 deepsafe 帮我们整理，不会写的可以参考我这份。第三步部署交付，把刚刚 deepsafe 整理好的信息指令一次性发给抠蛋斯进行初步生成。 生成出来后，我们紧接着把日本 tiktok shop 各类目的抽成比例以及 mac 和 windows 系统的后缀信息一并发送给抠蛋斯。 这时候我们已经完成了百分之九十的工作。接下来我们点击右上角的批注中，根据我们的画面顺序与按键进行一些调整，例如增加 logo、 增加多币种、设置滚动式的浏览，以及显示实时汇率的位置，包括删除多余的功能和按键。这里我一次标注了十五个需要修改的地方，一次性发送给扣袋子。 最后大家看成品抠蛋死绝对是小白定制专属软件的最强 ai， 全程没有输入一行代码就能精准生成你想要的功能。只能说 ai 的 进化真的离谱到颠覆认知。如果大家需要这款 tiktok 定价计算器，评论区留言猪小范已整理好文档自行领取！最后点赞点关注，祝大家爆单！

大家平时用 ai 写大码儿，是不是总觉得像在开盲盒？运气不好的时候，修 bug 的 时间比自己从头写还要长对吧？ 其实问题可能出在你用错工具了。欢迎来到这期解读，今天我们不说废话，直接教你如何停置，把通用 ai 当做万能药，手把手在你打造一个专属的高效率的 ai 工程师小团队，准备好颠覆你的开发习惯了吗？ 今天这期解读我们的路线图非常明确，首先看看什么是 ai 编程的新范式，接着聊聊思考与执行该怎么完美配合。然后是核心的任务拆解策略，新手最好怎么练手。最后还会教你怎么像资深大佬一样严格把关。 好，我们直接切入第一部分， ai 编程新范式 reddit 论坛上有个资深开发者总结得特别精辟，简直一语道破天机，他说， chat gpt 是 你的思考伙伴，而 codex 才是你的执行引擎。 大家别再试图让一个 ai 干完所有事儿了，那样逻辑肯定会乱套，咱们得把大脑和双手彻底分开，你得记住，这也是我们今天接下来所有高级战术的绝对基石。接着进入第二部分，我们具体看看大脑和双手怎么才能打出完美配合。 你想啊，如果非要给 ai 定个职级， gpt 绝对是那个天天帮你画架构图的系统架构师， 他负责深思熟虑搞定业务逻辑。而 codex 呢？他就是你手底下那个贼能干、不知疲倦的初级开发小弟。小弟不负责定大方向，他就负责挽起袖子钻进项目里去读文件、改代码，分工明确了，各自发挥特长，才会越帮越忙，你说是不是？ 所以说，这几个工具根本不是在打雷台，它们拼在一起，刚好构成了一条超强的自动化流水线。遇到架构难题，先找掐 gpt 聊聊，想清楚了，把魂扔给 codex， 让它在你的 ide 环境里疯狂输出代码。最后，如果你想把这套经验的能力做成长，停给最终用户体验，再去调用 api， 这就是现代 ai 开发行云流水的三部曲。 明白了神仙分工之后，第三部分，咱们聊聊极其关键的任务拆解策略。 面对复杂的项目，千万别上来就跟 ai 说嗨，帮我写个淘宝，那他绝对当场崩溃给你看。 你得先跟你的架构师 check gpt 一 块儿把大项目一点点儿切碎，切成剁碎吗？举个例子，别说写个登录系统，你要说写一个验证邮箱格式的正左函数，然后把这种微型任务一步一步地喂给库尔德斯， 就跟带真正的欣然一样，一口吃不成个胖子，循序渐进才是最搞笑的。肯定有人会问，干嘛费的气这么碎嫌麻烦吗？实战教训太惨痛了各位！ 首先， ai 的 记忆力是真的有限，代码塞多了，它直接失忆，上下文全丢了。其次，如果它吐出一堆乱七八糟的半成品，你手动去拼凑的交接成本简直高得吓人。最后，小任务能防患于未然，避免 ai 写嗨了完全跑题， 这就叫防止代码漂移。那么对于刚上手的朋友，第四部分，咱们来看看针对初学者的最佳实践。 如果你刚接触 codex， 听我一句劝，先从小规模任务练起，把它当成一块块拼图，先让它帮你修个极小极小的 bug， 或者写个单一功能的工具函数，千万别指望它一上来就给你建一座大城堡，不然你接下来的日子就只剩无休止的第八个噩梦了。真不是开玩笑的， 我们来个特别经典的实战例子，这可是直接从 codex 的 研究论文里拿出来的。你看这个自然语言指令，简直是教科书级别的。人 家没有含糊其辞地说算个欺术，而是极其精准地定义了输入是什么，甚至举例说明，如果输入这个列表，必须给我返回那个结果。你的指令写得越像一道简的数学大题，它给你的代码就越完美，几乎不用你怎么修改。 咱们得记住一条铁律， ai 可不会读心术，你绝对不能丢下一句，帮我把这页面修好就走人。你得极其明确地告诉他，去找到 header 组建，把背景换成蓝色，并且确保移动端标题是居中的。 必须得啰嗦一点，精准一点，给足上下文一点，瞎猜的空间都别给他留，这才是驾驭他的正确姿势。好了，戴玛尔写完了就行了吗？绝对不是！第五部分，我们要聊聊你的新身份。资深把官人 说真的，代码生成那一刻，好戏才刚刚开始。这时候，不管你真实的编程水平怎样，你必须立马戏精上身，把自己当成公司的资深技术大牛。你不再是个被动接受代码的人了。你是个极其严苛的审查员， 去一行行看逻辑，去跑测试，去盯日制。记住啊，他毕竟只是个干活的 ai 实习生，出了事要在代码上签字，负责的可是你本人呐！ 这份权威报告里，有一张图表揭示了一个特别吓人的现象， ai 其实适应性特别强，强到连你的坏习惯它也会全盘接受。 也就是说，如果你提供给它的上下文理本来就有极其细微的 bug， 或者命名一塌糊涂， codex 根本不会去提醒你。它会顺着你的糟糕逻辑完美复制，甚至放大你的不良习惯，惊不惊喜？你的坑最终变成了它挖给你的更大的坑。 所以，在把任何 ai 生成的代码合并上线之前，这几条安全清单必须死死焊在脑子里，认真盯紧测试结果，每一行逻辑都要亲自过目，尤其是那些自贡生成的 pr， 千万别让它悄悄混进去了。最重要的一点，永远永远不要盲目信任 ai， 不管他平时表现得多绳，一旦系统挂了，大半夜爬起来连夜修 bug 的 还是屏幕前的你。好了，咱们把工具边界和工作流都梳理得明明白白了，别再把 ai 当许愿池了，把它当成你手下真实的数字员工去管理吧。 那么，你是想继续靠运气去试那些玄学的提示词呢？还是准备好挺身而出，成为你专属的高校 ai 开发团队的超级经理？掌控带瓦的权力就在你手里。希望这期解读能帮你拨开迷雾，赶紧去构建你的下一个经验项目吧！

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。 如果你跟你做互联网的朋友从来没有谈论过 codex、 cloud code 或者 gmail， 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 gpt 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。黄仁勋现在让殷伟大所有的员工都要使用 codex， 这可是全球市值最高公司的老板都要让他的员工使用他，那为什么呢？因为他就是未来的财富密码。 你最近看了那么多新闻，什么纳斯达克又创新高了，航空股市又涨疯了，存储芯片又缺货了，这么多乱七八糟的芯片，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。 cloud code 对 于大部分人来说门槛还是有点高的，机密的体验呢，我觉得还不是特别友好。而如果你三个月前问我扣 dax， 我 可能还会犹豫，但是这三个月以来，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 dax 的 能力啊，真的很爆了，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。