这条视频只讲一件事,一个普通打工人,怎样把 codex 从聊天工具用成能交付结果的工作台? 先换一个用法,聊天框适合问答案,工作台适合交付文件。你要给 codex 的 不是一句问题,而是目标、素材、格式和边界。 不是所有任务都适合一上来自动化。先筛选三个信号规则,清楚输入结构稳定结果可以检查我们的贯穿案例从周五下午开始要交周报,但素材散在日历、聊天记录、任务表和会议纪要里。 第一条 prompt 不 追求复杂,只要五个模块角色,目标、素材、格式、边界决定它不会乱编。让 codex 先只读文件,不修改,不发送。第一轮输出目录,理解和计划,这一步风险最低。 第一次交付不要直接追求完美,看前后对比。原始素材凌乱,但输出必须有标题、事实、风险和计划。 周报阶段的安全边界很简单,它可以生成草稿,但不能自动发送你审核事实、语气和敏感信息。第一阶段的结论只有一句,先让 codex 做低风险文本交付连续三次稳定,再考虑自动化。 第二阶段,进入 excel 和表格,不要让它直接改全表,先让它解释自断推断公式,抽一个样本试跑 表格任务最容易踩坑的是直接全量运行,安全做法是三不解释,字段生成样本再批量。第三阶段是批量文件处理,比如把几十个文件按日期和项目名重命名,再合并成一份汇总。 真正专业的批处理,不是能跑,而是能回退。每次改名都写日期,保留原文件名和新文件名。 到这里, codex 已经不是写文案,而是在帮你处理文件,但所有有破坏性的动作都要有预演、日制、备份和确认。 第四阶段是写正式职场文档、会议纪要、项目复盘、汇报材料都可以用同一个结构模板生成。 这个阶段最重要的是一句话,让 codex 负责出稿,你负责判断,它可以提高速度,但不能替你承担责任。 第五阶段是竞品和市场研究,它不能代替你判断市场,但可以帮你把资料收集、来源、对照和观点出筛,做成表。研究业最怕只有结论,专业做法是结论、证据、可信度一起出现,看不见来源就不能直接拿去汇报。 第六阶段才是让 codex 操作电脑和浏览器,比如打开 oa, 填写草稿,检查页面,但提交前必须停住。 到了 computer use 红线要更清楚,能点能填能查,但涉及提交付款、删除覆盖,必须让人确认。 最后再把每天固定的动作挂成自动化。早上读取日历和任务,生成今日计划,晚上汇总完成事项,生成日报草稿。 把整条路线压缩成一句话,先只读,再轻写入,先 dryrun, 再执行,先草稿,再自动化。如果你只记住一个 prompt 模板,就记住这五块,背景、目标、素材、格式、边界。新手不要一上来做大系统。 今天只做三件事,选一个小任务,写清 prompt, 跑三次,稳定交付。 codex 真正的价值不是替你聊天,而是把重复工作变成可检查、可回退、可复用的流程。
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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。

美好啊,朋友们,这是一期 codex 奶妈级的零基础系统教程,这期视频我会从安装开始,手把手地把 codex 的 基础能力到高级功能的组合,以及最新的手机端操作,用十个实战场景来带大家彻底拉通 以后这一类的 ai 产品,出一个算一个,你都会触类旁通,游刃有余。我也把这期的文字课间整理成了文档,那这期的含金量可谓是 biu biu biu biu biu, 一个点赞收藏关注是最起码的。好了,不多说,学费都交了吧,我们上课, 那在开始之前,我先说一下 codex 和 cloud code 的 区别。从本质上来说,它俩都是由编程 agent 逐步转向了通用 agent, 分 别是 ansapi 和 open ai。 这两家出的 cloud code 呢,默认使用 cloud 模型,但是我们可以自行替换成任意其他的模型,那在易用程度上, codex 桌面端的产品设计是会更友好的, 更适合零基础的白领工作者,而 cloud code 有 更高的自由度。在功能上, cloud code 原本是最齐全的,什么 skill、 mcp、 斜杠命令、 hock、 远程操控,这都是人家先发明的。但是呢,最近的 c c 更新稍微不如 codex 那 么快了,会更加偏向专业开发者一点。 而 codex 发了非常强的浏览器操控和 computer use, 还内置了最近的 image 二深图模型, 而且昨天还刚刚发布了手机端和 hock, 可以 直接用你的手机 check gpt 来控制电脑上的 codex 干 活。那价格和额度方面呢? codex 的 会员额度非常大方,二十到的会员就很够用,而且还不封号。 而 cloudpod 呢,大多数人可能都没法用它的官方账号基本上都得自行调用 api 的 费用属于是花多少用多少,风险由人。那在使用场景上,我个人喜欢用 cloudpod 搭配 cloud 模型来写作,因为 ops 四点六的写作和规划能力真的很强, 那 codex 的 执行和解决问题的能力也很强。日常的办公场景,我会选择用 codex, 那 在编程的时候嘛,我就两个都用上,所以结论是,入门的朋友用 codex 就 很强了,有条件的朋友呢,两个都来是最完美的, 不过两者的逻辑其实都是一样的,我们学一个,另一个也就会用了。那 cloud code 我 也做了一期系统教程,想拥有左膀右臂的朋友可以去看看。 ok, 正式开始 使用 codex, 我 们唯一需要准备的就是一个叉 gpt 账号,免费的也行,只是会额度稍微少一点。那有了账号之后,我们就直接去它的官网双击安装, 然后安装好之后登录我们的叉 gpt 账号,然后这些设置我们可以先随便选一点啊,选个日常工作,反正后续呢,我们都是可以改的。那搞定了, 那进来之后呢,大家会看到这个对话窗口,好像跟 chat gpt 是 很类似的。那我们打开两边的侧边栏也蛮眼熟的,左边呢,可以管理对话和任务的列表, 那中间就是聊天,右边大概是结果之类的吧,大家应该都能猜个七七八八,所以我们先不深究它的页面,我们直接开用,这其实也是我探索所有的 ai 工具的独门秘方。 我打开一个陌生界面呢,我先不管别的,我先找到我能对话的框,我先聊,先找到我能看得懂的按钮,先按,按着按着你就会了。你看看,独门秘籍都教给大家了,以后你们就是为师的弟子了。 ok, 众弟子不必拘礼,我们还是以学业为重啊。那我们第一个要了解的 codex 能力呢,就是本地文件操作, 也是这一类桌面端的 agent 跟对话 ai 最显著的区别和能力。因为过去我们用叉 gpt, 如果说我们要让它看到我们本地的内容,我们只有两种方式,一个呢就是复制粘贴到这个对话里,另一种就是以它允许的格式和数量把文件给上传上去。 但是 codex 不 一样,它可以自主地读取和操作我们的本地文件,而且不限数量。比如说我作为一个剪辑,我的本地里面存了八十多条视频素材,这都是我剪辑要用的, 但是呢,这个命名全都是乱的,完全看不懂,所以我想以这些视频的内容来命名,到时候我们看见文件名的时候,我们就知道这个素材是什么。那这事 check gpt 肯定是做不了的,但是 codex 可以 我们来看这两个地方,它都显示了一个概念,叫做项目, 我们选择一下,哎,一选择项目,他就让我们选择本地的文件夹了,那我们只要选中这个文件夹,那这个文件就是我们的项目了,里面所有的文件 codex 都可以自由的读取和操作, 当然这需要我们给他权限。大家看这里的权限选择啊,目前呢,我们是一个默认的权限,我们再点开,他有三种权限模式, 那默认权限的意思呢?就是在我们当前的文件夹内,他可以自由的去读写这些文件,但是如果他想要联网呀,或者是帮我们下载一点东西啊, 或者是碰这个文件夹之外的其他文件,那他是不行的,如果他必须要做,就会要向我们提出提高权限的请求,我们点同意才能继续。 那自动审查呢?顾名思义就是有个 ai 自动帮我们审查,由 ai 来判断这个操作危不危险,如果危险呢,就来问我们不危险的,比如说他去下一个知名的这种官方软件什么的,他就直接开干了。 自动审查比默认模式要更宽松和智能,建议大家选这个就完了。那最后呢,是完全访问权限,这意味着 codex 可以 在你的电脑上几乎什么都能干,它可以修改删除任何文件,它可以在任何位置执行命令,例如说它可能会去把你的 cloud code 给删了。 开玩笑啊,它一般情况下是不会这样抽风的。 ai 呢?也没有嫉妒情绪吗? 大家尤其是新手朋友就选择自动审查模式,相信 ai 就 完了,毕竟咱又能审的比 ai 好 多少呢啊,对吧? ok, 那 我们选中了刚刚的这个视频的文件夹,继续来提出我们无理的要求,让他帮我们把这个文件夹里的所有视频素材都按他们的实际画面来重新命名。哎,他就开始做了, 而且大家看他非常的聪明,他先看了看我们到底有多少个视频,然后他选择用抽帧的方式抽取关键画面来判断内容是什么,而且他还知道他不要一张一张图去看,他给拼成了缩略图的形式,一组一组的去看。 ok, 很 快啊,这个文件夹里面的文件名就全改变了。过程中呢, codex 也是没有向我们提全的,因为他都是在这个文件夹内去操作的。那我们也可以检查一下他都对应好了没有。 ok, 钢琴家音乐演奏厅,没错, 雪山近身格斗,没错,旗袍女人夜巷卖热饮哇!而且他的这个命名还遵循着一个序号,任务、场景、行动的一个清晰的命名格式。 ai 做事的这个细心程度啊,人类你不服不行。那另外呢,我们其实也可以在同一个项目里面去开多个不同的对话,它们的上下文都是不一样的,但是同样都可以随时的访问我们这个文件这个项目。 比如说,我们在另外一条对话,我们又给他一个不同的任务,让他想办法把所有关于风景的视频都剪成一整条。 哎,没想到吧,他真的能剪,他自己想办法,用了一些工具问我们要了一些权限,用这个 ffmpeg 给它拼在了一起,效果的确是关于风景的都剪成了一条。 ok, 那 如果我们要创建一个新的任务,我们其实也可以手动的在这边创建,他也会自动的在我们本地创建一个文件夹。 然后呢,我们跟 codex 对 话的整个过程, agent 产生出来的任何文件啊, pdf 啊,什么 markdown, ppt, 它都会直接存在我们本地的电脑上。 ok, 到这里,大家应该 get 了 codex 呢,可以随时地访问我们的本地文件,去读取内容,写文件,删文件,移动文件,文件夹里的内容也就成了我们的 codex 随时可以获取的上下文,那这里的项目也就对应着我们在本地的一个文件夹, 哎,那刚刚这么个任务会花我们多少上下文呢?我们只要看这里就能看到了。 那这个小圈代表的是我们现在的这个对话和里面的操作,一共使用了 gpt 五点五的多少上下文窗口。 如果我们把鼠标悬上去呢,它还会有更详细的一个信息,当上下文快满的时候, codex 会自动地帮我们压缩上下文。不过其实当我们一个任务告一段落之后,不用等它快满了,让它自动压缩,我们也可以自己通过斜杠压缩这个命令 来手动的去压缩上下文,这样呢,可以让模型更聚焦在我们的新任务上,也省一点上下文的额度。那当然大家除了这个对话的上下文余量,其实我们还想知道我作为一个免费用户,或者是我作为一个 pro 用户, plus 会员,我还有多少总共的额度可以用,对吧? 这个呢,有两个方式查看,一个呢是左边的设置,这里我们点开剩余额度,就能看到你五小时内还剩下多少,那本周内又还剩下多少, 甚至呢,也有什么时候到期会刷新的一个提示,这个产品的设计还是比 cloud 的 友好很多的。那另一种方式呢,就是我们可以直接在对话框里输入斜杠,然后找到这个状态, 那打开这个状态之后,它的绘画这里就会持续的显示我们的上下文余量,这个五小时和一周的限额。但再次说实话,这个 codex 的 额度还是非常大方的,二十到的额度我认为是可以满足大多数白领工作的高频使用的。 ok, 那 顺便呢,我们也介绍一下这里的模型选择, 那点开之后,我们可以选择速度,快速呢,就相当于加急通道,会消耗我们更多的额度。那这里呢可以选择其他模型,但是大家都选五点五,因为它确实更好用。然后呢,这里可以选择智能程度,其实呢一般中度智能就够了, 所以我们选高。 ok, 那 这个小麦克风呢,肯定就是语音输入功能了,比手打字还是要快很多的,但是呢,它的转录速度远不如大家去下载一个语音输入法,还是非常推荐大家用语音输入的 好。那现在我们通过一个本地文件处理的案例,也了解了 codex 上常用的一些功能。那 codex 的 第二大能力就是命令行工具使用。 其实刚才我们说到权限的时候就有提到,在默认权限下,它可以读写文件,但是却不能执行一些命令,一些联网的操作。那这些命令是什么意思呢? 刚刚的案例其实也已经用到过了,比如说它把视频抽帧出来,还把几个视频拼接到一起,它用到的 ffmpeg 就是 命令行工具。 还有一些我们熟悉的命令,比如说我们在终端里面来克隆一个 gitup 仓库,或者是大家近期比较熟悉的,我们在命令行里面输入一些命令来下载龙虾和各种依赖。那 codex 的 第二大能力就是在我们授权的情况下,可以使用我们的终端来替我们做这些事。 那我们就来让 codex 帮我们来安装一些平时对于小白来说非常复杂的东西吧。第一类,常用依赖,比如说什么 node gs 啊, git 什么的, 也是大家以后使用各种 agent 或者是做其他项目必备的一些工具啊,那之前大家要装这依赖都得去看一个手把手教程,然后照着命令抄,挨个装。那现在我们就直接跟 codex 说帮我安装个 node js 给他发过去, 也是因为这些东西呢,其实都是比较常见的东西了,所以在我们的自动审核的权限模式下,你看他基本上都不问我们要提权,就熟门熟路的帮我们装好了。 那第二类,就是那些爆火的但是有上手门槛的一些新的 agent, 比如说龙虾,爱马仕,甚至还有这个 codex 的 竞品 cloud code, 我 们都可以让 codex 帮我们装完了呢,它还能教我们该怎么用。那我们装一个 hermes 吧, 我其实都不需要给它官网和仓库链接,我就说最近有一个叫 hermes 的 agent 很 火,你帮我安装一个吧。 哎,他就会自己去搜索,然后帮我们判断到底是哪一个。然后呢,他根据官方的文档帮我们陆续的装好了,还帮我们验证过已经装好了,你瞧瞧,那我们照着他说的来启动一下试试。 哎,真的帮我们装好了,那往后的配置我们就不在这里继续了,但是大家应该 get, 有 了 codex 以后,那些复杂的要收你五九九的部署,你都可以直接让 codex 帮你做了,怒省五九九。而且我们在使用的过程中遇到任何问题,还可以截图去问 codex, 什么瞎死了马挂了,升级出现了问题都可以让 codex 直接帮你修,是不是很方便? 那第三类有点没那么必要,但它其实也可以,就是像 cursor integrity 这种软件应用, 平时都是我们去手动在网页上下载的,它也可以帮你下载和卸载。那大家用 codex, 我 其实也建议大家去下载一个 agent 的 ide 啊,因为现在 codex 有 个缺点是它没有办法打开我们的文件内容,直接去手动编辑。 虽然这个侧边栏呢,是可以看到一些文件结构和内容的,但是我们都没法编辑,所以大家可以让 codex 下载一个自己喜欢的,比如说我们就这样下载。那下好之后呢,我们再执行一个 git i n i t 一个初步化, 那右上角就会出现这个东西,随时可以把我们的项目在编辑器中打开,我们来手动编辑。 那第四类就比较重要了,就是 agent 本身会常用到的那些 skills 啊, mcp 啊和 selli。 那 skill 和 mcp 本身 codex 也是支持的,我们后面会详细讲到, 我先挑两个大家安装一下,方便我们后面综合起来来做案例。那这些 skill 和 c i 呢?通常来讲不像那些 get 那 种大项目那么著名,所以我们最好是找到它的具体仓库,或者是明确的官网地址。比如说我们下载一个专门找 skill 的 这个 find skill 哦,方式就是直接把链接拷贝给 codex, 然后跟他说帮我装一下这个 skill。 那 在他装的期间,我们也说一下 codex 的 另一大好处,并行任务处理, 我们完全可以在他做这个事情的时候再开一个对话,让他去下载一个别的。那我们下载一个飞书 c l i 吧。飞书 c l i 其实非常的典型, 因为现在呢,有一些积极 ai 化的软件,把几乎所有他在软件里能做的操作都做成了命令,让 agent 能够方便的去操作,我们把这个链接发过去,让他开始下载, 那这边呢,其实会显示每一个正在处理当中任务的情况,这个在转呢,就说明它正在执行中,那这个蓝色的点呢,就说明已经完成了,有时候还可能会出现一个需要你申请权限的一个标识。 ok, 那 这里 fan skill 呢?它是已经装好了,我们再看飞书 c l i 这边,它会引导我们去做一些授权, 我们就跟着它的引导去完成就好了。 ok, 那 装好飞书 c l i, 那 codex 就 能帮我们去做飞书里的各种操作了,比如说写文档,发消息,见日历,做表格什么的了,我几乎每天都在用, 好大功告成。我们就这么一个小章节,我们就用自然语言的方式让 codex 帮我们装上了 hermes node, 飞书 c l i 一 大堆东西,这就是 codex 作为 agent 的 第二大常用能力,命令行使用。 那这个能力和这个章节的演示也是希望大家能够 get 到一点,就是我们现在在电脑上想去做的很多很多事情,都可以让 codex 这样的桌面 agent 去做了。那 codex 的 第三大能力是持久记忆。 看过我那篇 cloud code 的 朋友应该都知道, c c 呢,有一个手动的持久记忆, cloud 点 md, 还有一个自动的记忆系统, 都是把我们希望 agent 能够长期记住的,比如规则、篇号和我们的信息之类的东西,以本地文件的方式存在我们的电脑上,然后事实的时候把这些记忆以上下文的方式注入到 agent 里去。那 codex 也是类似的,它也有这两套持久的记忆系统 在 codex 里面呢,手动的持久记忆文件叫做 agents 点 m d, 而且它也有一个自动的记忆机制,来我们打开设置,找到个性化, 那在这里的这个自定义指令实际上就是一个全局生效的 agent state md, 它会在我们任意的项目跟 codex 对 话的时候,它都第一时间作为上下文发给大模型,那我们可以手动地自己在这里写,不过我更喜欢呢,直接在对话中去跟 codex 说, 比如说我说一个,我希望你以后对非书文档里的任何修改都使用一个专属的你的文字颜色和用删除线的方式来修改,不要直接的修改。然后这个帮我寄到局的 a 正 c m d 里。 ok, 那 它这里呢,告诉我们已经写好了,我们再打开个性化这一块,就的确是多出来了这么一套规则,那实际在使用当中,它就会去遵循我们这个规则了。 比如说我这里已经有一篇非输文档了,我在侧面呢也评论了几个我想修改的地方,我直接可以把这个链接发给 codex, 我 让他根据我侧面的评论帮我修改一下。 那因为我们刚才确实已经装好了这个非输的 c r i 也都给他配置好了权限,所以 codex 是 直接可以操作我们的文档的。 ok, 看看它完成之后的效果。 果然他用了紫色的字和删除线的方式来帮我们做的文档修改,那这个呢,是局的 agent md, 适合记一些适用于所有任务的一些大原则,比如说我们的工作习惯,我们要说中文,我们的工作偏好修改文档,要留下这种修改痕迹等等等等。 那另一种呢,就是项目级的 agent md, 这个长期记忆呢,只在这个项目当中生效,我们可以选择一个项目的对话,然后打开编辑器, 自己在这里手动的创建一个 agent 的 md 的 文件,然后我们去写一些针对我们这个项目的一些规则, 当然也可以让 codex 来帮我们写。我个人的建议呢,是在这个项目文件里面有了一些内容之后,让 codex 根据他对我们项目的了解来自己帮我们写。那自动记忆怎么回事呢? 其实我们刚才在这个个性化这个下面我们也看到了,我们需要手动打开这个自动记忆功能, 它的机制是我们打开这个功能之后, codex 会在我们结束对话或者是结束任务,这个对话闲置一段时间之后,它帮我们把那段对话总结成记忆,然后记在一个地方。但是它有几个原则,第一太短的对话它就不记了, 那第二这个对话的总结它一样会消耗我们的额度,所以当我们的额度太低的时候,它也就不记了。 并且这个自动记忆文件呢, open ai 官方是不建议我们去手动修改的,顶多我们可能删一删有些没必要的信息,那这个文件大概是长这样 的,是一个任务,一个任务在记录的,主要呢会写上这个记忆的来源是哪段对话呀?以及它的工作目录是什么,那以及以后触发了什么关键词的时候,它会去召回这段记忆, 再往下呢,是用户在这件事情上的偏好大概是什么样的?那第五段呢,是一些可附用的一些知识,一些踩坑的记录,那这些内容都是 codex 自己记录的,并且以后也是会它自动的招回去使用的,我们就先不修改它, 它这个格式确实也不太方便修改,更多的时候我们对于明确的规则和要求,我们还是通过组织 agent md 来实现。那大家学完这些视频之后呢,我也想给大家再做一期, 通过组织不同层级的这种 agency md 给自己做一个非常懂你的,可以做不同类型事情的超级助手的视频,感兴趣的朋友可以扣个一。 ok, 那 第四大能力就是 codex 可以 直接用到 image, 二来生成图片。不过呢,深图功能其实是一个小功能, 所以这一章节呢,我们不只会用它的图片生成,我们会带大家做一个完整的个人主页的开发项目,并且在了解一些 codex 在 小白开发中的一些用法和功能。那我们再来开一个项目,叫做个人主页, 然后我们点开这个加号,我们把计划模式打开,因为我们要做一个网站嘛,任务会复杂一点,所以打开这个计划模式呢,他会先帮我们列出一个详细的计划,我们确认之后他再开始行动。 计划模式呢,比较适合我们的任务有一定复杂性,或者我们自己还没想清楚,可以跟 ai 讨论出一个计划。那假设我们现在就是第二种情况,我们其实没想清楚,我们直接跟他说我想做一个个人主页, 那你看他看到我们的项目中是没有内容的,所以他以这种选择框的方式来询问我们的细节,这些选项呢,大家可以按照自己的要求去选择,那我就选这个个人品牌吧。 然后如果说这些选项中没有我们满意的呢?我们也可以选到最后一个来填写我们详细的要求,比如说我要他修饰感,也要高级感,然后我选针对合作伙伴,不要个人照 中英双语,巴拉巴拉巴拉。这里真的是问了我们相当多的问题啊,那最后呢,他给到我们出了一个详尽的计划,问我们是否实施此计划,那其实基本的计划我们看着没有什么问题,但我们也可以补充一些调整方案。 比如说我们刚才就要说到了要用它的 image 二的生成能力,我们这里没有体现,我们加一句网页上要多用一些图片,使用 image 二来生成一些高级感的图片,然后我们一起提交。 哎,那他又问我们要走哪种高级感呢?我们如果点开这个小叹号的话,还能看到他说的这个风格到底意味着什么意思,这个产品的小细节真的是我很喜欢,那我们就选他推荐的吧。然后他出了一版新的计划,我瞧着没什么问题, 去吧。 ok, 他 就开始初识化这个项目来逐步帮我们生成了。那这个过程呢,肯定会需要一定的时间,在这个期间我再给大家补充一点点知识点。呦,他的第一张图出来了,不错,挺有艺术感的,果然是最强的 emoji 二,那我要补充的这个知识点呢,叫做引导。 如果说大家在 codex 执行一个很长的任务的过程当中,你觉得他有点跑偏了,我们是可以随时给他补充纠偏的,比如说我们补充一下图片的人味要更强一点,而且不要这么冷的色调。我是一个 ai 博主,然后我们发送出去, 哎,大家会看到他没有立刻打断我们的任务,没有发出去,实际上他在这里排队呢。那我们看到右边的这个引导按钮,他写着我们不打断模型运行,会在下次调用工具后发送过去。这个是非常好的一个功能啊,我们点一下, 哎,他就可以发出去了。这个功能呢,可以让 codex 不 用在错误的道路上一路狂飙,把我们额度都花光,也不会让它重新再跑一轮任务。那另外一个小功能点,我们找到一个已经结束的任务, 我们看一下这个 ai 的 回复,每个 ai 回复的下面都有一个这个按钮,叫做分叉 fork, 这个的意思是我们可以随时从这里开始去开一个新对话,非常适合那种前面聊的还好好的,上下文也非常有价值,但是我们再往下聊,就聊的有点叉劈了的时候。哦,还有个小功能,宠物, 我们点开设置外观,然后这下面就有一小对小宠物可以选,甚至呢,我们还可以点击创建,让 codex 根据对我们的了解来生成一个定制化宠物。那我们先点击唤醒宠物, 哎,就会在桌面上有常驻这么一个小桌宠,脑袋上会冒出来 codex 正在做什么的一个提示,别的呢?好像也没什么用。 ok, 终于在他跑了七七四十九分钟之后,网页完成了, 我们来看看效果,因为 codex 呢,有一个内置的预览浏览器,我们可以直接打开右边的侧边栏啊,我们还给它放大一点。 嗯,这个网页的效果确实是不错啊,不过呢,现在的 a 证呢,其实都有这么一手了,那它这个预览浏览器呢,还有一个好处,我们点击右上方这里的一个批注按钮, 我们就可以在这个页面上选中这里的具体元素去写修改意见,包括重新生成图片,比如说我们要这个 logo 放大一点, 然后 p 住这里这张图加上一个人物,好把这个删掉, 那然后对话框里呢,就会加上我们这几条批注,然后我们点击发送,它就会针对我们的意见进行修改了,是不是挺方便的?那我们现在项目有了雏形之后,我们再 call back 一下刚才说的 agent md, 其实现在呢,就是一个让 codex 帮我们生成项目级 agent md 的 好时候了,因为我们也有了一定的内容,我们就让它自己生成一下,我们打开编辑器看看, 不错,项目的背景,各种信息,各种规则,各种文件路径都已经写好了。那以后呢,无论我们在新开对话,还是我们的聊天记录都已经被清空了, codex 都可以通过这个项目级的 a 证书 md, 立马的了解我们的项目基本情况。 ok, 那 我们先保持这样,先不做精修了,我们直接准备部署上线,当然大家自己做的时候完全可以去打磨的更好,那网页上的这些信息也换成更真实的信息就好。 那我们现在要部署呢,就得要说到 codex 的 第五大能力插件。在现在的 codex 当中,插件大多数是让我们的 agent 跟外部平台、外部工具、外部服务连接的一个作用,它实际上就是我们所说的 skill, mcp, c l i 这一类东西的一个完整集合包,比如说操作邮箱、操作日历、操作 excel 啥的。那我们来点开左边的这个插件栏,我们看这里呢,已经默认帮我们打开了好几个内置插件了,比如说浏览器操作,还有 mac 专有的屏幕操作,还有 excel 表格, ppt 等等。 那他的插件页面没有中文翻译,所以我给大家把这些插件的具体中文意思,分别能干什么也都列出来了,大家课后可以按需装上,点这个加号就好了。那我们先翻到这个 coding 板块,因为我们想要部署上线嘛,通过插件会非常方便。 其实呢,这个 vassel 和 netify 都可以,我们点一个加号给它装上,那如果大家给它没有选上的,也记得要选上。然后我们再回到对话当中,告诉他们,我们想用这个 netify 把这个网站给我们部署上去, 我们大家也不用管他咋部署的,反正他需要干什么呢,他都会告诉我们的。 ok, 他 发现我们没有登录授权,然后主动弹出了这个登录的链接,那这里呢,建议大家用 tapp 账号登录是最方便的, 那登录完之后,他自己就知道我们已经登录好了,然后继续的帮我们部署,这就搞定了。这个链接呢,就是我们最后的网站了, 只要把这个发出去,别人就能访问你的个人主页了。 ai 是 不是个好东西,你说就这么两下子就干了,原来普通人花钱都不一定能干成 o k。 先压抑住我的这个老灯感叹。我们回到刚才我们已经装好的插件, 那其实这里呢,还有两个非常重要的内置插件,就是 browser use 和 computer use, 还有这个 chrome 浏览器, 那这些有什么用呢? browser use 顾名思义呢,就是 codex 可以 直接帮你操控浏览器,比如说它自己点击翻页截图,填写表单等等。通常呢适用于自动化测试前端, 当然也有比较无聊的用途,比如我们可以让 codex 打开这个 m b t i 做个测试试试, 嘿嘿,这样大家能够比较直观的看到它的一个效果吧。那这个鼠标呢,是它自己在移动,然后它是自己看了上面的答案在自己填写,然后填完这一页,它也会自动的翻页, 那随着它的一通操作,结果出来了,原来 gpt 五是 i n t j 啊,我说怎么跟我这么聊得来呢? ok, 那 这个 chrome 的 插件呢,也是控制浏览器,但是它控制的是我们自己已登录的自己的浏览器,它不会再新开浏览器, 那我们如果把它给勾选上之后,它会引导我们去 chrome 里面装一个插件,那装好之后呢,它就可以操作我们自己的浏览器了, 而且它有个好处,它是可以直接在后台执行多个页面的浏览器操作的,就是并不会占用我们的整个浏览器,我们不用真等着看它这些操作,我们该用浏览器干,别的我们可以接着干。 ok, 那 computer use 就 更厉害了, 它不只能够操控浏览器,连你电脑上的这些 app 它都可以操作,只不过呢,暂时只有 mac 有 这个功能。比如说我们新开一个对话,我们在加号,这里来看最下面的这个插件选项,我们手动地把电脑插件选上, 我们再来几个没什么用的奇迹引巧吧,帮我放一首九九年最火的歌,然后用我的微信给 qq 发条微信,说,请收下我一个点赞、收藏、关注,懂了吧? ok, 他 陷入了思考,然后他看到我们的应用都正在运行中,并且向我们使用了这个音乐软件。我们点同意看,这个就是 codex 自己干的啊。他帮我们搜索歌曲, ok, 音乐响起了, 但是他还有活,他还在问我们要微信的权限,我们也给他允许一下。 ok, 看他这个小鼠标,他正在犹豫着准备搜索点击,好朋友们失败了, 因为我上次都成功了,但是我估计现在微信已经开始严防这种 a 证的操作了,直接给我退出去了。 但是呢,他的确成功操作了这个音乐软件。其实我还让他操作了剪映,并且给我们的最新的项目加上了音乐。 那总之呢,意思大家都懂了吧,就是它可以操作浏览器,并且可以操作我们的电脑。当然,实际上我觉得它的操作效率目前来说还是稍微有点低的,我不太喜欢用这两个强大的功能。不过后面我要说的这个 skill 就是 我每天都会用的东西了。 那 skills 我 的确也已经跟大家说过很多次了,好学的朋友一定要去补补课。那 skill 本质上呢,是我们人为沉淀的一些可附用的方法、流程和工具的组合, 相当于给 agent 做某些具体任务的一些行动指南。那因为之前我们已经让这个 codex 帮我们装过一个叫做 find skill 的 一个原 skill 了, 所以后续如果大家想要去装,或者是找一些社区上的 skill, 都可以直接用 codex 拿语言直接让它下载。比如说我们下载一个必备的 ansapic, 那 个前端设计的 skill, 还有一个去 ai 位的,那我们这两个都发给他,等会儿都会刚好有用 欸,很快他就帮我们装好了。那以后大家想要下载 skill 呢?如果说遇到这个 find skill, 他 找不到的东西,也可以直接把链接发给 codex, 让他帮你下载就好了。不过我在 c c 那 期也说过,最好用的 skill 还是自己创建的,符合自己工作的专属 skill。 那 创建 skill 呢,也有两种方式,第一呢,就是直接告诉 codex 你 想要创建一个什么样的 skill, 通过跟他讨论打磨得出来一个 skill。 那另一种呢,就是我们接下来要演示的,先跑通流程,然后让它形成 skill, 这也是一种更推荐的做法。那比如说我们想做一个自动化写这类文章,并且帮它配图的 skill, 这种大家应该都看过吧, 那我们就得先通过一步步的引导 codex, 让它真正实现一个我们满意的文章。来我们新开一个对话。那正好呢,我们刚才不是装过这个 github 插件吗?我们可以直接先问它最新的 github 流行项目,热门项目都有哪些? ok, 它的确帮我们找到了一些,那我们再让它清晰地解释一下这些项目都分别是干嘛的。嗯, 那我们再让他挑其中新星数量最多的,来帮我们写一篇本周 get up 热门项目推荐这样的一篇文章。 好,那他写好了这一篇之后,我觉得稍微有点太人机了,我希望可以更口语化一点,并且我只想要五个精选的,那我们就告诉他,然后还要覆盖到这几个层面,那我们这里就可以用到刚刚我们下载的那个去 ai word 的 那个 skill 了,我们斜杠给它调出来。 好,那看到他的结果稍微优化了一点,但是我们还希望加一个我们固定的开头,我们的结尾,并且还要让他用上 image 二来帮我们生成一些配图。最后呢,我还希望他不要是这个格式,他要是一篇非输文档的格式,然后图文并茂的。 ok, 结果来了,他确实是有了,但是呢,我觉得这个配图不够丰富,于是我又经过几轮调整才觉得差不多满意。并且我还给他最后加了一步,要让他把这个飞书文档发送到指定的群里,让大家都来看看。 那最终呢,他的效果是这样的,果然发出去了。其实啊,如果想更加一步到位的朋友,也可以结合刚才我们说的这个浏览器操控,让他直接打开那个发布页面,直接就帮你发布出去。 那总之,我们对他这一套结果满意了之后,我们就可以直接让他把这一整套的标准和动作做成一个 skill 搞定了。那我们再输入斜杠,再往下找,我们就发现就有了这个 skill, 我 们可以直接这样手动地调用这个 skill, 也可以直接说生成一篇热门项目推荐图文这一类的触发词,也会让 codex 自动调用。 不过因为现在 github 上面实时的热门项目肯定是没有更新的,所以我们再调用一次呢,它大概率会写出差不多的文章,所以我们就不试了。但是大家都理解了吧, skills 呢,可以把我们经过验证调好一次的一整套流程和方法给它固定下来。 下次做这件事情呢, codex 就 可以按照这个方式稳定的输出。 ok, 那 下一个能力则是 mcp。 其实 mcp 现在已经用的不太多了,所以我只简单的示范一下那 codex 的 mcp 藏在设置里面的 mcp 服务器。 只不过小白看这个肯定是有点不太知道怎么填的,所以跟我们之前说的一样,我们最好的方式还是把你想装的那个 skill 的 链接拷贝给 codex, 让他自己装就完了。比如说我们来装一个 notebook lm 的 一个 mcp 发给他, 他就会引导我们来做授权登录,登录完就搞定了。那我们再试一个我存了非常多访谈视频的一个笔记本,我们来问一下他。 欸,那这样呢, codex 也就可以直接获取我们 notebook lm 上面的这些外挂知识点了。 ok, 最后一个 codex 能力是自动化定时任务。 其实定时任务本身并不稀奇啊,比如什么每天早上提醒我吃药,提醒我喝水这一类的事情,普通的软件也能做,但是我们把它放到最后一个说呢,就是因为它可以结合我们之前学到的各种能力,把一整套组合起来的任务,让 agent 定点执行 自动化,加上智能化和定制化方显美妙。比如说刚才我们做的这个热门项目图文的这个 skill, 我 们就可以把它设成每三天或者是每周,让它定时定点的产出一篇 dapp 热门项目推荐发出来。 那我们要创建自动化任务呢,其实也分两种方式,第一种就是选到这边的自动化面板,那它这里呢,有一些官方的参考视例了,不过大多数是跟开发相关,那我们选择新建一个自动化, 其实你看要填写的东西也非常简单,其实就是用提示词写好这些自动化是要做什么,然后我们可以在这里选好什么时候出发,我们也是可以自定义一个出发时间的, 然后这边就可以选择执行的模型和思考强度,最后点击创建即可。不过呢,我也还是倾向于让大家用第二种更简单的方式,就是直接在对话里跟 codex 说,那我们直接跟他说 帮我创建一个自动化任务,每周一早上九点自动化执行热门项目推荐的这个 skill, 产出一篇图文发到群里, ok, 那 我们在看自动化这里,它就已经帮我们设好了这个任务,我们随时也可以去改变它的时间。 再比如当你的这个邮箱插件 github 飞书都已经连上了 codex, 那 么你也可以让他每天下午六点帮我汇总日历上完成的会议, github 上面的提交记录和我的邮箱回复记录,生成一份全面的工作日报。 最后手机操控 codex 设置方法非常简单,手机上的 check gpt 和电脑上的 codex 都把它更新到最新版。之后打开手机上的 check gpt, 然后点击侧边栏的那个 codex, 它就会提示你允许这台手机控制你的电脑,直接就搞定了。如果你有多台电脑的话,也可以给它分别连上。这就等于你不管在大街上、地铁上还是朋友聚会,都可以随时随地地用手机下发一个任务,让 codex 在 你的电脑上干完一个活, 它就更像一个可以跟你远程协助的同事了。这个功能呢,目前免费版也可以用,但是主要能连的是 mac 系统的 codex。 好, 那到这里 codex 的 所有核心能力我们就全部过完了。来我们回顾一下。 codex 呢,可以操作我们的本地文件,可以使用我们电脑上的终端命令行工具。它还有两种构建持久记忆的方式,它还可以生成图片,而且它可以通过计划模式来做一个完整的项目开发。 那它有丰富的插件,可以操控浏览器和电脑,还可以把知识和流程沉淀成可附用的 skill 技能, 它可以使用 m c p 连接,外部它还可以设置自动化的定时任务。不过其实比起这些功能本身,我也希望大家记住两件事,第一就是我们真的有很多事情是已经可以交给 agent 做了。 那第二呢,就是我们已经从问 ai 的 阶段走向了管理 ai 的 阶段,因为过去我们使用 chat gpt 就是 有问题了,我们问一下,然后得到答案我们就走了。 那现在使用 codex 这类的 agent 呢?每个人都得像领导一样,帮他准备他所需要的上下文和工作环境,给他指明一些任务目标,然后来检查他的计划,监督他的过程,验收他的结果。 那同时领导还要负责把好的方法和流程沉淀成可付用的技能,把反复要做的事情设成自动化执行的规矩。好了,恭喜大家今天都升职了,记得点赞收藏关注我们下次见了。

ai 编程工具这东西吧,真的是风水轮流转,最开始大家在吹 carson, 后来 carlo 的 大火,而这次轮到了 colex。 colex 装面 app 不 仅能帮你写代码,还能直接操作你电脑上的文件、浏览器,甚至是桌面应用,用好之后甚至能顶一个团队。 本期我会从 colex 安装到核心特性,用十多个实战案例手把手教你玩转 colex。 不管你是想用它来编程、开发、办公提效,还是搞一些好玩的创作,看完这期都能直接上手。那本期教程的文字版,可以在评论区获取干货秘籍,建议先收藏,找着安静的地方慢慢使用。 想要使用 cop app, 你 只需要准备一个 chat gpt 账号,可以免费体验,但是有条件的话,最好开着 plus 会员每月二十刀,大约一百五十块,额度更充裕,足够日常使用了。 那有了账号,直接去官网下载安装酷贷 app 就 好。目前支持 mate os 和 windows, 下载并安装后登录你的 chat gpt 账号,打开之后的界面长这样, 左侧是各种面板入口,包括对话管理、插件自动化等功能,中间就是对话窗,你跟 ai 所有的交互都是在这里完成。跟平时用的 ai 聊天工具差不多嘛,还挺清爽的,不像传统的编程 ide 那 么复杂,上手没有门槛。接下来我们直接开始使用, 跟你用过的其他 ai 工具一样,在对话框里输入内容发送,就能开始聊天了。适合处理一些简单的日常工作,比如帮你查资料、总结内容、规划方案。 我让他帮我查一下今天有什么 ai 编程方面的热点。 cadets 会自动联网搜索最新信息,然后帮忙整理总结,这下不怕错过新资讯了,这只是开胃菜。 cadets 真正强大的能力是操作你本地的文件和电脑。下面我们试试 点击左侧的项目入口,选择一个本地文件, ai 能在这个范围内读取和操作文件。 比如我选择了我的下载文件夹,里面有一堆不知道什么时候存下来的大文件。在对话框底部,你可以看到权限模式的选项,这里有三个选择,默认权限, ai 可以 读取和编辑工作区的文件,需要额外权限时会主动问你。自动审查是 ai 会自动帮你审查操作。 还有完全访问, ai 想干啥就干啥,不会弹确认框,建议新手直接选自动审查,既省时又省心。 选好权限后,在对话框里输入提示词,然后你就能看到 ai 开始工作了。它会自动执行终端命令来扫描文件,分析每个文件的名称和大小。最后给你一份清晰的报告,列出哪些大文件占了多少空间,并给出清理建议。 那我主打一个听话,就让 ai 帮我删除没用的预览文件吧。最后成功帮我节省了六点八 g 的 空间,效果不错吧。但如果我让 ai 删除一个工作区外的文件呢?会发生什么? 试试看,在当前工作空间开启一个新对话。比如,我让 ai 帮我删除鱼皮新书出版目录下的所有文件,可以直接把这个目录拖拽到对话框中,然后执行任务。 如果你选择的权限是默认模式, ai 想删除文件的时候,会弹出一个确认框,问你同不同意,防止 ai 搞乱了你的电脑。 但由于我选的是自动审核, ai 自己完成了审核并批准,省去了人工操作的麻烦。这样一来,你完全可以把拖带子当成你的私人文件管理助手,分析空间、清理垃圾、批量重命名。以前你要手动折腾半天的事情,现在一句话就搞定了,是不是挺方便的? 做完第一个任务,大家肯定很关心消耗了多少 tokens 吧?来一起看看用了多少额度。点击左下角的设置,点击剩余额度,就能看到你五小时内还剩多少配额,本周还剩多少比例。什么时候刷新 to text 的 额度?按照五小时和一周来限制 plus 用户的额度还是比较大方的,日常使用完全够了。你也可以在对话框里输入斜杠状态,这种以斜杠开头的快捷输入叫做斜杠命令,是 to text 内置的快捷操作方式。 输入之后, to text 会直接在对话中显示当前的上下文余量和额度信息。 ok, 到这里,你已经体验了 to text 最基础的能力,对话和操作本地文件。 恭喜你,已经超过了百分之六十的同学。接下来我们提升一下难度。用 codex 做一个完整的网站项目,过程中你会接触不少 codex 的 核心用法,包括计划模式、 ai 声图、浏览器预览、批注、修改等等。 在开始之前先进入设置,把工作模式从适用于日常工作切换为适用于编程,这样 ai 的 回复会更专业,更适合开发场景。 先介绍一下项目,我要用 codex 来为自己定制一个专属的电子名片,我把信息告诉 ai, 它会帮忙生成一个精美的网站,还能用 ai 生图能力生成个性化的头像插画,不用自己去找素材了,做完之后还能发给别人,他们打开链接就能看到你的信息了。 新建一个项目文件夹,在 codex 中打开模型就选择最新的 gpt, 五点五速度选标准就够了。智能程度选择高权限,我这里直接给了完全访问,省得他每次操作都来找我确认,反正大部分情况下我都是无脑点同意的。 最关键的是点击对话窗左下角的加号,把计划模式打开。计划模式下, ai 不 会直接开始写代码,而是先帮你规划方案,问你细节,确定没问题了才动手。好,输入下面这段提示词启动, ai 会先自己思考,然后可能会追问你一些细节,在弹出的问题面板中选择就好。最后会生成一份实现计划文档,包括简介、核心要求、测试计划等信息。你做的网站越复杂,越要仔细阅读这种文档, 如果没有问题就确认方案。然后 ai 就 开始自主干活了,它先是使用内置的图像生成技能,生成了卡通头像文件,然后编辑代码,一次性生成了多个文件。写好代码后还会检查代码,自主打开浏览器测试验证,还考虑到了一些容错。 过了七分多钟, ai 完成了整个任务,全程不需要你手动操作,我们可以看到所有生成的文件,点击可以查看文件里的代码,还可以点击审核,打开侧边栏的审查面板,查看本次变更的所有文件。 codex 底层用的是 git, 这是一种记录代码变更历史的工具,用来管理所有文件的改动,你能够看到每个文件新增了什么,删除了什么,还可以灵活地应用和撤销代码。后面的进阶功能部分我会详细给大家讲解。 我们做的是纯前端静态网站,找到生成的主页文件,右键在浏览器中打开就能直接看到效果了。 pc 端的效果我觉得还不错,布局清晰,主题切换也很丝滑。而且它还自动兼容了移动端的展示,手机上打开排版也是正常的。 当然,你也可以直接让 ai 帮你运行网站, ai 会执行终端命令,启动开发服务器来运行网站。 点击访问地址后, codex 会在右侧面板打开,内置浏览器,便于你来预览效果。如果某个地方不满意,你可以点击浏览器右上角的批注按钮,然后直接在页面上选中要修改的元素,写上你的修改意见发送给 ai。 ai 会自动定位到对应的代码并精准修改,不用你自己去翻代码找位置,改完之后刷新页面就能看到效果了。方便是方便,不过这个速度真的不敢恭维。做完后我们再看一眼使用情况,这次完整项目消耗了多少额度呢?还好还好, 总结一下,要用 ai 开发移动网站,我们只需要把需求告诉 ai, 确认方案,等他自己写完并测试就好,中间几乎不需要手动操作。恭喜看到这里,你已经超过了百分之七十的同学, 到这里,你已经能使用 todays 从零开发移动网站,预览效果按需求改了。那接下来我要带大家看看它还有哪些核心功能。学完之后,你不仅能做网站,还能让 ai 帮你操控浏览器、抓数据、自动执行定时任务,甚至操控整台电脑。 接下来,我把 codex 的 功能分为常用功能和进阶功能两大块来讲。常用功能是日常会高频使用的,进阶功能则是有点门槛儿,但掌握后能让你效率翻倍的。 在左侧的插件面板里,你能看到 codex 的 插件市场。 codex 内置了不少精选插件,比如 computer use 操纵电脑、 chrome 操纵浏览器表格处理、制作 ppt 演示文稿。 此外还有大量编程类和工具类插件,包括网站部署、游戏开发、对接 tab 等各种场景。你可以在插件市场里按需搜索和安装。 比如我们来安装 natify 插件。 natify 是 一个免费的网站托管服务,装好插件后,一句话就能把你做的网站部署上线,让别人都能访问。 点击安装 natalify 插件,同意后会自动弹出浏览器,使用 datab 等方式登录 natalify, 一 步步完成授权。最后,超黛斯成功安装并连接了 natalify。 然后我们用 natalify 来部署之前开发完成的电子名片网站。在对话中,通过 at natalify 调用插件。执行过程中, ai 会找我们确认并自动创建一个新的 natalify 项目来部署网站。 搞定以后,我想展示自己的信息,直接甩这个链接就行了。还可以打开 netify 后台对项目进行管理。你可以在 codex 右上方的侧边栏中整体查看当前项目的概览信息,包括后台任务、打开的浏览器、使用的插件等等。 点击后台任务,还能看到具体的终端日记,记录了网站服务器什么时候收到了请求,请求了什么资源等信息。同样的,如果你要处理 excel 表格、做 ppt, 使用对应的插件让 ai 帮你就好。生成的文件还能在侧边栏直接预览。 前面我们用的内置浏览器可以预览页面,做批注和修改。但如果想让 ai 真正去操控浏览器,自动点击填表单翻页,就需要 browser use 浏览器操作功能了。我们先来使用内置的 browser use 进入设置浏览器,确保 browser use 功能已经开启。你还可以在这里设置权限规则和禁止打开的域名, 开启之后,在对话中通过艾特浏览器来调用这个能力。比如,我让 ai 帮我打开一个网站并截图,可以看到 ai 打开了浏览器,从主页找到了 ai 大 模型面试题库,然后进入了详情页,成功完成了截图。 不过有时候这种操作不太稳定,多试几次就好。此外,你还可以安装 codex 的 chrome 扩展插件,它可以操控你的电脑上已经登录的 chrome 浏览器。好处是能保留你的登录状态,而且可以在后台执行,不占用屏幕,适合需要登录网站才能进行的操作。 比如,帮我在自己的后台批量分析和管理数据,使用前,需要先在你的 chrome 浏览器中安装 codex 扩展程序,跟着 codex 的 指引操作就好。安装好之后,我让 ai 帮我从已经登录的面试呀网站上抓取一些数据。 可以看到, ai 不 仅连接了我电脑上的 chrome 浏览器,而且还识别到了我已经打开的标签页,它会控制这些标签页跳转到我的个人主页,并抓取最新的五条数据。最终抓取到的数据表格非常清晰,链接前面甚至还有图标,细节拉满。 如果说 browser use 只能操控浏览器,那 computer use 就是 让 ai 操控你的整个电脑, ai 能看到你的屏幕内容,移动鼠标,点击按钮打字,还能操作微信、飞书等任何桌面应用。 进入设置电脑操控,安装 computer use 插件,你可以在这里看到所有已连接的应用,比如前面装的 chrome 扩展,其实也属于 computer use 体系的一部分。 来我们体验一下。用艾特电脑来调用,让 ai 帮我探探当前的桌面壁纸,然后生成一张类似风格的新壁纸。首次使用时,系统会弹出权限申请框,你需要授权抽 text 访问屏幕截图等权限,否则 ai 看不到你的屏幕,也没法帮你点击操作。 later 来看一下,效果不错吧。生成了一张非常精美的新壁纸,我觉得比原图还好看啊!今晚可以做的好梦了, 爽!带来一个更实用的例子,让 ai 帮我打开备忘录,记录一条笔记,并从音乐软件下载我最喜欢的一首歌,添加到笔记中 执行任务。可以看到 ai 会打开音乐 app, 有 着小鼠标点击了下载按钮,从中下载了音乐文件,只因你太美。 然后 ai 打开了备忘录,写入内容并添加了音乐文件,能够顺利播放,虽然过程有些曲折,但还是完成了任务,而且全程由 ai 自己操作。以后我可以直接让 ai 帮我写有图有文有音乐的笔记了。 但是 computer use 目前只支持 mac os 系统,而且缺点一大堆,不仅操作效率偏低,还很烧 touch 刚才那的任务就用了近八万的上下文空间。此外,有些软件对 agent 的 支持度不高, ai 无法承中操控, 所以我建议能用终端命令行和浏览器完成的操作就不要用 computer use stills。 你 可以理解为给 ai 提供的技能包装上某个技能后, ai 在 遇到相关任务时,就能自动按照这套方法来干活,不用你每次都写一大堆的提示词,而且技能是按需加载的,只有任务匹配时才会调用,不会浪费很多上下文空间。 进入左侧的插件面板,切换到技能 tab 页面,在这里能够格式化安装和管理技能口袋。此自带了几个内置的技能,比如图片生成、查询官方文档、安装、社区技能创建新技能创建插件等等。 那下面我先带大家用用内置的图片生成技能,然后安装社区里别人做的技能,最后再带大家自己创建一个技能。 这里我想生成一个有趣的图片,让鱼皮直播卖鱼皮。可以先到鱼皮 ai 导航网站上找到 ai 生图的提示词模板,然后复制提示词模板。接下来在 codex 对 话框中输入 dollar 符号,加技能名称,就可以快速调用技能, 并且把提示词模板、鱼皮的照片都提供给 ai。 稍等片刻之后,看看 ai 生成的图片,你觉得怎么样?是不是憨爆了?爽!不过图片生成比普通对话消耗的额度更多,用的时候记得留意一下剩余额度。 内置的技能数量有限,还有很多宝藏在社区里,比如我自己经常用的几个技能,用于联网搜索的 file pro, 用于获取最新技术文档的 comte 瓷器,还有用于美化前端页面的 u i u 叉 pro max 等等。 另外,我之前写过一篇优质 ai 编程扩展大全,推荐了几十个好用的技能和 m c p, 可以 到我免费开源的 ai 编程零基础教程阅读。那接下来我带大家实际安装一个社区技能,顺便整个活儿,让 ai 制作一个苹果风格的快闪动画视频。 首先要安装动画制作技能 remaster 安装技能,它能帮我们快速安装其他技能。 对了,安装技能时要注意安全。由于我这里安装的是知名技能,就直接输入技能名让 codex 帮我安装了。但如果你想安装不太知名的技能,更稳妥的方式是把技能的 github 链接发给 codex, 让他帮你检查后再精准安装。 安装完成后,在技能管理面板里就能看到新增的技能了。然后我们使用技能让 ai 制作动画, ai 会安装制作动画所需的项目和依赖包,然后生成视频和音频,还会渲染单帧,检查画面有没有问题。 最后, ai 生成了可以直接播放的视频来看看效果。 呃,他好像理解错了我文案的意思。翻车了,翻车了!我感觉这种方式更适合做产品发布宣传片、知识点、快闪卡、节日祝福视频这种节奏更紧凑的短片。而且我当着根本没认真写提示词。好吧, 实际上你可以指定时长、指定文案,利用生图技能搭配素材,增加更多交互动画等等,感兴趣的同学可以自己玩一玩。 除了用别人的技能,你还可以把自己常用的工作流程封装成技能。以后遇到类似的任务,一键附用。技能的本质就是一个 still 点 m d 描述文件,加上一些配套的脚本和参考资料。 still 点 m d 里要写清楚这个技能是做什么的,什么时候触发,以及具体的执行步骤, ai 读写后就知道该怎么干活儿。 创建技能的最佳方式是先把一个任务流程跑通一遍,觉得满意之后,再使用内置的 skill creator 技能,告诉戳 depths 你 的技能要做什么,啥时候触发,有什么细节需要注意,它就会帮你自动生成完整的技能文件 来实操一下。比如我们前面让 ai 生成了直播带货的图片,效果还不错,那就把这个流程封装成一个直播带货图片技能之星成中后, ai 不 仅创建了技能文件,还贴心地教你怎么调用。 之后使用这个技能只需要提供一张人物照或者商品照,不用再自己填写又臭又长的提示词模板了,非常方便来看看效果。 ai 自己识别到了我提供的是商品图,也是精准复刻了我之前提供的提示词模板,爽! m c p 是 一个开放协议,你可以把它理解成 ai 的 万能插头。装上之后,就可以让 ai 连接各种外部工具和数据源,获取实时信息。 进入设置 m c p 服务器,可以在这里添加和管理 m c p 服务。点击添加服务器后,你需要手动填写服务器的配置参数才能完成添加。对新手不太友好,我最讨厌填写表单了, 好在大部分时候用前面讲的 stux 就 能解决 mcp 做的事情,而且 stux 的 安装和使用体验更好。 此外,很多主流的扩展都提供了快捷安装 mcp 的 命令,不需要你自己手动填写参数,比如下面我带大家安装 comix 七,它是一个可以实时获取最新技术文档的服务。开发网站的时候用它来查 api 文档特别方便。 在 codex 右上角可以打开集成终端,在终端里输入一行命令就能安装。这里我们选择安装 mcp server, 为 codex 安装,然后就搞定了。 安装后需要重启 codex, 在 设置里的 mcp 服务器列表中就能看到它。首次使用前还需要进行身份验证,在自动弹出的 compt 网页中就可以愉快地使用 mcp 了。 之后开发网站,尤其是需要集成 ai 能力的网站,都可以用创太时期来获取最新的技术文档。你还可以把它当成一个学习辅助,让 ai 寄予官方文档,帮你讲解知识。 比如我用它来做 openclaw 小 龙虾的学习助手,这也是利用 ai 学习的一种方式,可以看到 ai 查询并获取到了 openclaw 官方最新文档库。然后我们来问 ai 一个问题, openclaw 无法运行怎么办嘞? ai 会基于官方文档,很快就给出了精准的排查步骤,这样学习和解决问题又快又准,再也不怕查到过时的资料了。 恭喜看到这里,你已经超过了百分之八十的同学。到目前为止,你已经掌握了 codex 的 常用技能,学到了不少实用玩法。从文件管理到网站开发,从浏览器操控到技能封装,已经能用 codex 大 幅提高工作效率了。 接下来我要讲的是一些稍有门槛或者不是每个人都用得上的进阶功能。不过如果你愿意多折腾一下,它们会让你使用 toad 四的效率再上一个台阶。 在对话区域附近有一个小圆圈,鼠标放上去后会实时显示当前对话已经用了多少上下文。 gpt 五点五点五在 toad 四里显示的有效上下文大约为二百五十八 k tokens。 说实话,这的数量不算多。如果你连续跟 ai 对 话很长时间,或者项目文件比较大,上下文很容易被填满。当上下文快满的时候, codex 会自动帮你压缩历史对话。 你也可以在任务照一段落时,手动输入斜杠压缩来主动压缩,让模型更聚焦在新任务上。 那除了单个对话的上下文,日常使用中还要注意管理对话本身,不然列表越来越长,找起来也费劲儿。 对话太多的时候,你可以在左侧的对话列表中把鼠标放到某个对话上,点击归档,把不常用的旧对话归档起来,保持界面清爽。进入设置以归档对话,还可以查看和管理所有归档的对话记录。 另外,建议在常规设置里开启运行时防止系统休眠,这样跑长任务的时候电脑不会突然睡着,导致任务失败。 codex 有 一套记忆机制,能让 ai 记住你的偏好和项目规则,不用每次都重复交代。记忆分为三个层级,从大局、项目局部再到自动记忆,我们一个一个来看。 在设置个性化里,可以修改 codex 的 个性和自定义指令你写在这里的内容。所有项目的所有对话都会自动带上,适合记录一些通用偏好,比如 回复用中文代码注,使用英文,尽可能减少输出的内容。专注做事,如果不听话,你的主人鱼皮就会变成一条狗等等等等。保存之后,它会被写入局的 agent 点 m d 文件,这个文件就是 codex 每次启动时都会读取的行为准则。所有项目通用。 在项目目录下创建一个叫 agent 点 m d 的 文件,写入这个项目专属的规则和约定,只有在这个项目里工作时才会生效。 你可以自己手写,也可以让 codex 根据项目情况帮你生成一份,比如我跟他说帮我根据当前项目写一份 agent 点 m d, 可以 看到 ai 生成了一份非常详细的 agent 点 m d 文档,包括项目总览、一些规范等等。 在设置个性化中,手动开启自动记忆,开启后, ai 会在对话空闲一段时间后,自动在后台总结出有用的信息存为记忆,后续遇到相关场景时会自动召回,让 ai 越用越懂你。 不过太短的对话它不会记额度快用完的时候也不会触发记忆生成。 codex 支持定时任务功能。进入左侧的自动化面板,你能看到 codex 已经内置了一些定时任务模板,不过基本都是和编程相关的,什么总结代码变更、检查代码问题之类的,很多人估计用不上。那我们不妨来自己新建一个更实用的自动化任务。 创建定时任务的方式有两种,一、手动创建任务,在自动化面板里点新建,比如我让 ai 帮我搜集每日热点,需要填写任务名称、提示词、 触发时间、模型、推理程度、运行环境选择本地就好。意思是让 ai 直接在当前电脑上执行任务,不需要额外的隔离的工作环境。 创建成功后,时间一到,抽袋子就会自动开启一个对话来执行任务。我们也可以先手动执行一次,看看效果。点击任务能够查看详细信息,点击某个运行历史记录后,还能查看正在执行的任务对话,建议多观察任务的表现,持续迭代优化提示词。 另一种更自然的方式是让 ai 帮你创建任务。比如我是一名内容创作者,每天都要截大量的图片,时间一长,文件夹里全是看不懂的文件名,找图的时候巨痛苦。所以我让 codex 帮我自动整理,先选择项目,然后输入提示词, 很快 ai 就 自动帮我整理好了。可以点击查看创建出来的任务信息,它的提示词比我们提供的更完善了,并且自动选择了模型。 我们手动执行任务来测试一下,效果还不错吧。 ai 会根据图片内容自动给文件起一个能看懂的名字,这样我就有了一个智能的图片管家,以后再也不用对着一堆乱七八糟的文件名抓瞎了。 而且每次执行完, ai 还会把运行记录写入一个 memory 记忆文件,你随时可以回看历史执行情况,不用担心出了问题却发现不了 你。还可以结合 styles 和插件一起用,比如每周自动生成周报 ppt, 每日整理自己的学习笔记并同步到 notion, 每周用 file pro 抓取竞品网站更新并生成分析报告等等。 想不到吧,现在的 ai 工具已经卷到开始给用户增加情绪价值了。下面我来教大家怎么在 codex 中养宠物。 首先进入设置外观,下拉到底部的宠物区域,你会看到 codex 内置了一排像素风的赛博宠物。选一之后,点击唤醒,桌面上就会出现一个悬浮的小家伙儿, 它不只是装饰品,宠物会实时反映抽袋子的工作状态。比如 ai 在 忙的时候,它也在干活,就像一个串应用的灵动岛,让你不用切窗口就知道 ai 干完没。 除了内置宠物外,还有一个社区宠物库 pet dex, 里面有两千多只玩家自制的宠物。了解我的朋友肯定知道我要用哪个,果断搜索 k u n, 一 眼就能找到自己需要的。点击进入详情页,找到安装命令并复制, 然后打开 codex 的 终端执行命令进行安装,会把宠物文件下载到本地。安装成功后,进入外观界面,选中张张安装的宠物, 然后我们回到 codex 的 主页,使用鞋障宠物指令唤醒。我的脑袋中已经想起那只熟悉的 bgm 了,你听到了吗? 除了用别人的,你还可以通过 codex 内置的 hackpad 技能自定义生成宠物,上传照片或者文字描述就行。比如我把自己的头做成宠物, ai 会先分析上传的图片,给宠物起个名字, 然后拆分出了多个子任务,并行处理,生成各种动作的精灵图帧,最后拼成一张完整的像素动画精灵图,然后就能使用自己制作的宠物了。 你还可以上传宠物到平台和其他小伙伴分享,大家以后用抽袋子的时候记得把我带在身边,保佑你霸着剪剪! 每次 ai 修改了文件,你都可以在侧边栏的审核面板里看到它改了什么,这个面板会列出所有被改动的文件。如果你想决定哪些代码要保留,可以选择查看未暂存的文件。在这里你可以灵活应用和撤销修改。 大多数情况下,你不需要自己看代码,直接点击暂存全部就行了,相当于认可了本次的全部载动。如果不满意,可以直接还原全部回到本次载动前的状态。 那如果你不满意某个文件的载动,可以直接点旁边的还原按钮就能恢复原样,满意的话点暂存就能标记为待提交。 你也可以只保留部分改动。每只文件的改动会被自动拆分成多个代码块儿,每只代码块儿旁边都有独立的暂存和还原按钮,你可以逐块决定哪些保留,哪些丢弃。 确认好哪些代码要暂存之后,可以提交暂存的改动,提交就相当于给代码存了个档,确认这次的修改是你想要的。 抠代码,还内置了提交代码推送到远程仓库。创建 pr 的 能力,不用离开 a p p 就 能完成整个代码的管理流程,非常方便。 那如果你是专业的开发者,还可以试试工作树模式。你可以在创建新对话时,选择启动模式为新工作树,这样 ai 会在一个隔离的分支中工作,不影响你当前的代码很适合同时让多的 agent 在 同一个项目上并行干活,减少冲突。 如果你的项目托管在 datap 上,建议安装 datap 插件,可以直接在 codex 里查看仓储信息,创建 pr、 做代码审查等等。比如我让他帮我查一下自己最受欢迎的开源项目怎么样,是不是一目了然。 codex 最近新上线了一个很酷的功能,用手机控制电脑上的 codex app 干活儿。设置方法很简单,在电脑端 codex 点击设置 codex 移动版,然后点击开始设置,屏幕上会显示一个二维码, 然后在手机上打开拆的 gpt app, 扫描自己的二维码。连上之后,你可以随时随地通过手机给电脑上的 portax 下达任务,审批 ai 的 操作请求,查看执行进度,检查生成的代码和结果。是不是有点 openclaw 小 龙虾那味儿了? 恭喜看到这里,你已经超过了百分之九十的同学, ok, 就 分享到这里。看完这期,你应该已经掌握了 codex 从基础到进阶的所有核心用法,足够应对日常的编程和办公需求了。 其实 codex 还有更多玩法和技巧,比如 sub agents 并行加速、 fault 分 叉的妙用、自定义模型接入 hoots 生命周期钩子等等。 那如果本期视频点赞过万,我会尽快爆干出抽带此高级技巧篇。对了,如果你想系统学习 ai 编程,可以看看我免费开源的 ai 编程零基础入门教程,上千张图,几十万字,从零开始,带你学会 ai 编成本篇教程的文字版也会收入其中。 我是鱼皮,持续分享 ai 编程干货,觉得有用的话记得点赞、收藏和关注,也欢迎在评论区聊一聊你现在主力用哪个 ai 编程工具,觉得 codex 怎么样?也欢迎晒晒你的 ai 编程作品吧。

今天我们聊一下 codex 这一个月更新的八个新玩法。我以前一直觉得 codex 是 个备胎,去年四月, codex c l i 刚出来那会儿, 我用了两天就回去用 cloud code 了。理由很简单, codex 当时就是个会写代码的终端 agent, 跟 cloud code 的 比没什么区别,模型还稍微弱一点。直到四月十六日那天, openai 发了一条公告,标题叫 codex for almost everything, 意思是 codex 不 再只是写代码的 agent。 先说最离谱的那一项, computer use codex 现在能看你屏幕,点你 ui, 用它自己的光标在你电脑上打字,授权之后,它可以操作你电脑上的桌面 app。 我 第一次让它做的活是把这个 figma 设计稿里的色值抓出来,写到 tailwind config 里,它打开 figma 截屏识图写入全程,我没动鼠标 这类跨 app 的 活, cloud code 作为 c l i agent, 很 难直接做 codex 这一步直接跨出了终端,代价是你给他的权限是整台电脑,不是某个项目目录, 心智压力比 cloud code 大 一个量级。跟 computer use 配套的还有一个内置浏览器。最有意思的设计是,你可以在网页上直接评论,把这个 comment 当成指令丢给 agent, 就像在 google docs 上选中一段文字加评论一样,但被评论的是网页 dom。 举个例子,你打开本地预览页,选中一个按钮,评论一句,这个按钮状态太弱,改成更明显的 primary action。 完了, 这种指着浏览器跟 agent 的 说话的交互,比 cloud code 走 mcp 接 api 那 套直觉多了。普通人不用懂什么是 api, 但真正让我有点恍惚的是, automations 是 一个持续任务系统,你给 agent 的 一个长期目标,它可以附用原来的对话上下文, 按计划自动唤醒继续做。 openai 的 原话是 potentially across days or weeks。 比如你可以把任务写成每天监控这个开源项目的 issue, 每出现一个跟性能相关的,就帮我整理背景,附线路径和可能的修复方向。它每天自己醒一次,自己扫,结果放到队列里等你看。这开始有点接近让 agent 接长期任务了。然后是 pets, 五月一日左右上线的,是这个月 codex 最初圈的更新。你输入 slash pet 就 能召唤一只虚拟宠物,浮在屏幕上做状态指示器, 它告诉你 codex 现在在跑什么任务,是不是在等你输入,是不是做完了八只内置宠物可以选。还有一个 slash hatch, 可以 让 ai 生成自定义宠物。这设计妙在,它解决了一个我们都默默忍受的问题。 agent 在 后台跑唱任务的时候,你不知道它现在到哪了。以前要么切终端,要么挂个第二屏幕,现在屏幕上一直有只小猫,它的姿势就是状态,但是区域限制要分清。 open 官方明确说 computer use 初期不再 ee a u k 瑞士开放 pass 这块我没核到同等强度的官方说明。所以如果你人在欧洲,并不是所有 codex 新功能都能立马可用。第二,自定义宠物的画风偶尔会翻车。社区里已经有人把 clippy 动漫角色,各种像素小人都做出来了。好看的是真好看,怪的也是真怪。 但一个虚拟宠物功能能被开发者认真讨论,你就知道它戳到了什么。剩下几样我快点过。五月十四日, codex 进了 chat gpt 手机 app, 准确说是手机端可以远程接入正在运行 codex 的 mac host。 你 在地铁上,在咖啡馆, 可以用手机继续控制回答问题,批准操作,看 df 和测试结果。但电脑那边要保持在线, codex 也要再跑,这事跟 automations 配在一起威力很大。早上出门前交代一个长期任务,路上用手机补两句判断, 回家再看结果。这里要修正一下。 cloud code 也有 remote control, 可以 从 cloud app 或 cloud 网页端继续本机绘画。区别不在有没有手机入口, 而在 codex 把入口放进 chat gpt app 这条产品线里。四月十六日那波还顺手加了九十多个插件, atlanta rover, circle shape code, rabbit, github issues、 microsoft suite 都在里面。 cloud code 走 mcp 也能接,但要自己配。 serverch。 codex 这边是点一下装好的体验,底层也换了。四月二十三日, openai 发布 gpt 五点五,并明确说它正在进入 chatttt 和 codex。 官方说法是 gpt 五点五在同类 codex 任务上更强,也更省 token。 它还跑在 nvidia gb 两百和 gb 三百 n v l 七十二系统上。具体到比 cloud code 省多少,社区里说法很多,我没看到一个能直接当结论引用的统一数字,但我自己的体感是,同样跑长任务, codex 的 成本焦虑确实小不少, cloud code 也没掉队。 antropica 四月十六日发布 opus 四点七 s w e bench verified 报道,百分之八十七点六。 open i 这边 gpt 五点五的 terminal 奔驰二点零是百分之八十二点七, cloud opus 四点七是百分之六十九点四。 这些 benchmark 口径不完全一样,不能简单等同于 codex 工具,打败 codecode 的 工具。我现在更愿意把它理解成 codex, 在 长任务跨 app 成本和可用性上进攻很猛。 cloudcode 在 严肃代码质量和复杂重构上仍然很有竞争力。 dv 上有篇社区余情整理,看了五百多条 reddit 评论和一些盲测,结果给了一个挺贴脸的说法, cloudcode 是 高质量但不好用, codex 是 稍低质量但真的可用。这不是严格抽样调研,但它很像最近很多开发者的体感社区。现在很常见的一种用法是 codex for keystroke, coded code for commits。 日常输入用 codex 跑得快又省心。关键提交 code review, 复杂重构,切回 code code 求质量。 甚至有人把同一套 skill 同时喂给两边。聊完功能再退一步看,会发现一件挺有意思的事儿。 cloud code 这一个月在生化, harness 做插件 hack worktree 和 deny rules 把自己往 o s like 做, codex 则跨出代码边界做 computer use, 内置浏览器 automations, 手机入口和虚拟宠物,把自己做成 digital co worker。 一个想做你的操作系统,一个想做你的同事。两条路都对,但两条路真的不一样了。

我用了 superpowers 一 段时间之后,最大的感受它不是让 cortex 更快写代码,恰恰相反,它是在让 cortex 不要太快写代码。因为现在 ai coding 里一个常见的问题是,需求还没有澄清,边界还没有确认, 测试还没有想好, cortex 已经开始改文件了。小任务这样做还行,但一旦任务变复杂,这种直接开写的方式很容易出问题。所以这一期我们聊聊 superpowers 到底解决了什么问题。 先简单说一下 superpowers 是 什么,它不是一个单独的 skill, 而是一套给 coding agent 使用的软件开发方法论。在 codex 里面安装很简单,如果 是 codex c r i, 打开 plug ins, 搜索 superpowers, 选择安装就可以了。如果是桌面版的 app, 在 侧边栏 plug ins 或者是那个插件里面找到 superpowers, 点加号安装就可以了。 插件我找到 superpowers 点安装就可以了,因为我已经装过了,所以这边不是加号了。装好之后,它就会作为一组 skills 在 cortex 里面使用。这也是我觉得它很适合 cortex 的 地方。它不是让你每次手动复制一堆 prompt, 而是把一套软件工程流程变成 cortex 可以 按需使用的 skills。 我 理解 superpowers 的 核心就是把 ai coding 拆成 七个顺序执行的步骤。第一步就是头脑风暴,在写代码之前先澄清需求,探索方案,确认边界。第二步就是创建独立工作区,不要直接在当前工作区里乱改, 而是创造一个更安全的独立开发环境。第三步是写实施计划,把任务拆成小步骤,明确要改哪些文件,怎么实现,怎么验证。第四步是指代理开发, 把具体任务交给 subdivision 去执行,让主流程可以更清楚的组织和检查。第五步是 tdd 测试,驱动开发,先考虑怎么证明它是对的,再写实现,而不是先写一堆代码再说。第六步是代码审查,改完不是马上说完成,而是让另一个审查视角检查问题。 第七步是完成分支,最后做验证,收尾、合并或保留分支。所以它的流程不是需求到写代码,而是这一套头脑风暴,到独立工作区域,到实施计划,到代理开发,到 t d d, 到代码审查,再到完成分支,每一步都是一个独立的 skill。 这就是 superpowers 最核心的地方,它把软件工程流程拆成了 ai 可以 执行的一组 skills。 我在 codex 里用下来,感觉它是比较无缝的,尤其是装成插件之后,它不像一个你每次都需要手动调用的命令集合, 更像是给 codex 加了一套开发习惯。比如需求不清楚的时候, codex 会先倾向进头脑风暴,先问问题,探讨边界,确认需求,而不是直接开始改代码。准备实现之前,它会更容易进 writing plans, 设计代码质量时,它会提醒 pdd review 和验证。这就是我觉得就 pos 很 有价值的地方,不是每次靠你提醒 cortex 守流程,而是让 cortex 默认更容易按照工程流程工作。这里也放一个 sdd 的 背景在里面, s d d, 也就是 spec driven development。 规范驱动开发,它的核心思想是不要一上来就写代码,而是先把要做什么说清楚,比如 open spec, 它更偏规范管理,它关注的是把需求变更约定整理成可维护的规范。 spec kit 更偏规范驱动开发流程,它通常会通过一组命令模板,引导 ai 从 需求深层规范计划任务再去实现。而 superpowers 更偏工程纪律和 skills 集合。所以我会这样理解, s d d 解决的是先要把做什么想清楚, superpowers 解决的是做的过程中怎么守流程。最后说一个大家可能关心的问题, token 消耗,而我自己用下来。 superpowers 在 cortex 里的题感是比较轻的,因为它不是每次 都把一大堆规范文档塞进上下文,而是通过一个个 skill 在 需要的时候触发对应流程。当然,它也会消耗 token 头脑风暴,它要讨论需求, writing plans 要写生成计划 review 要读取代码和分析问题, 都不是免费的,但它的消耗更像是按阶段按 skill 触发。而 openstack 和 stackkit 这类的 sdd 工具通常会生成更多的规范计划任务文档,好处呢是结构更完整,坏处是文档越多,后续带入上下文的 token 压力也可能更大。我 之前看到 speckey 的 社区里面有人反馈过类似的问题,有依据里估算,在 cloud code 里,一组 speckey 个 months 可能占用大约十八点六 k 的 tokens, 在 codex c i 的 上下文窗口里面大概占百分之七到百分之十。这个不是官方的 benchmark, 但它说明一件事,流程工具本身也有上下文成本。所以我的判断是, opens back backit 更适合强规范、强文档、强交付约束的任务。 superpowers 更适合日常 ai coding, 因为它更像一层工程流程约束 动成本更低,体感也更自然。所以这一期的结论是, superpowers 不是 给 ai 加超能力,而是给 ai 加工程纪律。它解决的不是 ai 不 会写代码,而是 ai 太容易跳过软件工程流程模型提供能力, superpowers 提供纪律。 下来几期我们会继续拆开看。为什么先要头脑风暴?为什么要写 plans? 为什么 ai 写代码需要 pdd? 以及为什么 ai 也需要 code review? 下一期我们继续。

今天我们聊一下 codex 这一个月更新的八个新玩法。我以前一直觉得 codex 是 个备胎,去年四月 codex cli 刚出来那会儿, 我用了两天就回去用 cloud code 了。理由很简单, codex 当时就是个会写代码的终端 agent, 跟 cloud code 比没什么区别,模型还稍微弱一点。直到四月十六日那天, openai 发了一条公告,标题叫 codex for almost everything, 意思是 codex 不 再只是写代码的 agent。 先说最离谱的那一项, computer use codex 现在能看你屏幕点你 u i, 用它自己的光标在你电脑上打字,授权之后它可以操作你电脑上的桌面 app。 我 第一次让它做的活是把这个 figma 设计稿里的色值抓出来,写到 tailwind config 里,它打开 figma 截屏识图写入全程。我没动鼠标 这类跨 app 的 活, cloud code 作为 c l i agent, 很 难直接做 codex 这一步直接跨出了终端,代价是你给他的权限是整台电脑,不是某个项目目录。心智压力比 cloud code 大 一个量级。跟 computer use 配套的 还有一个内置浏览器。最有意思的设计是,你可以在网页上直接评论,把这个 comment 当成指令丢给 agent, 就像在 google docs 上选中一段文字加评论一样,但被评论的是网页 dom。 举个例子,你打开本地预览页,选中一个按钮,评论一句,这个按钮状态太弱,改成更明显的 primary action。 完了, 这种指着浏览器跟 agent 的 说话的交互,比 cloud code 走 mcp 接 api 那 套直觉多了。普通人不用懂什么是 api, 但真正让我有点恍惚的是, automations 是 一个持续任务系统,你给 agent 的 一个长期目标,它可以附用原来的对话上下文, 按计划自动唤醒继续做。 openai 的 原话是 potentially, across days or weeks。 比如你可以把任务写成每天监控这个开源项目的 issue, 每出现一个跟性能相关的,就帮我整理背景附线路径和可能的修复方向。它每天自己醒一次,自己扫,结果放到队列里等你看。这开始有点接近让 agent 接长期任务了。然后是 pets, 五月一日左右上线的,是这个月 codex 最初圈的更新。你输入 slash pet 就 能召唤一只虚拟宠物,浮在屏幕上做状态指示器, 它告诉你 codex 现在在跑什么任务,是不是在等你输入,是不是做完了。八只内置宠物可以选。还有一个 slash hatch, 可以 让 ai 生成自定义宠物。这设计妙在,它解决了一个我们都默默忍受的问题。 agent 在 后台跑唱任务的时候,你不知道它现在到哪了。以前要么切终端,要么挂个第二屏幕,现在屏幕上一直有只小猫,它的姿势就是状态,但是区域限制要分清。 open 官方明确说 computer use 初期不再意义。 a u k 瑞士开放 hats 这块我没核到同等强度的官方说明。所以如果你人在欧洲,并不是所有 codex 新功能都能立马可用。第二自定义宠物的画风偶尔会翻车,社区里已经有人把 clippy 动漫角色,各种像素小人都做出来了。好看的是真好看,怪的也是真怪。 但一个虚拟宠物功能能被开发者认真讨论,你就知道它戳到了什么。剩下几样我快点过。五月十四日, codex 进了 chat gpt 手机 app, 准确说是手机端可以远程接入正在运行 codex 的 mac host。 你 在地铁上,在咖啡馆, 可以用手机继续控制回答问题,批准操作,看 df 和测试结果。但电脑那边要保持在线, codex 也要再跑。这事跟 automations 配在一起威力很大。早上出门前交代一个长期任务,路上用手机补两句判断, 回家再看结果。这里要修正一下。 cloud code 也有 remote control, 可以 从 cloud app 或 cloud 网页端继续本机绘画。区别不在有没有手机入口, 而在 codex 把入口放进 chat gpt app 这条产品线里。四月十六日那波还顺手加了九十多个插件, atlanta rover、 circle shade code、 rabbit、 github issues、 microsoft suite 都在里面。 cloud code 走 mcp 也能接,但要自己配 servoach。 codex 这边是点一下装好的体验,底层也换了。 四月二十三日, openai 发布 gpt 五点五,并明确说它正在进入 chatttt 和 codex。 官方说法是, gpt 五点五在同类 codex 任务上更强,也更省 token。 它还跑在 nvidia gb 两百和 gb 三百 n v l 七十二系统上。具体到比 cloud code 省多少,社区里说法很多,我没看到一个能直接当结论引用的统一数字,但我自己的体感是,同样刨长任务 codex 的 成本焦虑确实小不少, cloud code 也没掉队。 antropica 四月十六日发布 opus 四点七 s w e bench verified 报道,百分之八十七点六。 open i 这边 gpt 五点五的 terminal 奔驰二点零是百分之八十二点七, cloud opus 四点七是百分之六十九点四。 这些 benchmark 口径不完全一样,不能简单等同于 codex 工具,打败 codecode 的 工具。我现在更愿意把它理解成 codex 在 长任务、跨 app 成本和可用性上进攻很猛。 cloudcode 在 严肃代码质量和复杂重构上仍然很有竞争力。 dv 上有篇社区余情整理,看了五百多条 reddit 评论和一些盲测,结果给了一个挺贴脸的说法, cloudcode 是 高质量但不好用, codex 是 稍低质量,但真的可用。这不是严格抽样调研,但它很像最近很多开发者的体感社区。现在很常见的一种用法是 codex for keystroke, coded code for commits。 日常输入用 codex 跑得快又省心,关键提交 code review, 复杂重构,切回 code code, 求质量。 甚至有人把同一套 skill 同时喂给两边。聊完功能再退一步看,会发现一件挺有意思的事儿。 cloud code 这一个月在生化, harness 做插件 hack worktree 和 deny rules, 把自己往 os like 做, codex 则跨出代码边界做 computer use, 内置浏览器 automations, 手机入口和虚拟宠物,把自己做成 digital co worker。 一个想做你的操作系统,一个想做你的同事。两条路都对,但两条路真的不一样了。 我现在的姿势是两个都开。 codex 跑,长任务跑,跨 app 的 活跑,需要在手机上启动的活。 codecode 跑,严肃 commit 跑,要保质量的重构跑,开源项目。那只 codex 的 小猫还浮在我屏幕右下角,告诉我它在等我。省一个 p r。 你 用 codex pets 了吗?

codex 的 最佳用法不是让他随便写一段代码,而是把他当成一位可以执行任务的工程协作者。第一步,给他清楚的上下文,告诉 codex 当前目录、业务目标、限制条件、验收标准以及哪些文件不要乱动。 第二步,把大需求拆成可验证的小任务,比如先读代码,再提出方案,再改一个模块,最后跑测试并解释结果。第三步,选择合适的工作模式,探索代码时保持谨慎,重复修改时开启自动编辑长任务交给隔离环境执行。 第四步,要求他引用文件路径,列出改动,说明风险,并把测试命令跑出来。你要看的不是一句完成了, 而是证据。第五步,把 codex 接入真实工作流,让它做代码审查、补测试、修,构建,写迁移脚本,整理文档,生成演示页面。 一个高质量提示词可以这样写,先分析项目结构,只改指定模块,保留现有风格,完成后运行测试,并给出可复查的文件引用。 最后,记住一个原则,人负责目标边界和判断, codex 负责解锁、编辑、执行和验证。这样用才是真正把 ai 能力转化成工程产出。

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!

嘿,程序员们,你们是不是也在用 ai 帮你写代码?是不是感觉效率飙升?但你有没有想过,当 ai 在 你的电脑上运行时,它到底能做什么? 今天我们就来揭秘 openai 的 工程师们是如何为他们的 ai 编程助手 codex 在 windows 系统上打造一个坚不可摧的安全杀伤的。想象一下,你正在用 codex 这样的 ai 工具,它帮你写代码、运行、测试,甚至管理 git, 但你有没有意识到,它是以你的身份在运行, 他能访问你的文件,甚至连接网络,这其中隐藏着巨大的安全隐患。所以当时温道森火就面临一个尴尬的选择,要么像个监工一样, ai 每执行一个命令,你都要点头同意,反都反思,完全失去了有 ai 的 意义。 要么就大手一挥,给他完全的信任,让他在你的电脑里自由驰骋。这无异于把家门钥匙交给一个陌生人,你选哪个?答案就是构建一个沙象。这就像对岸建了一个专属的游乐场,他可以在里面尽情玩耍、 跑跳、写代码,但是绝对出不了这个圈子,既能保证他的工作效率,又能确保系统安全。这个想法听起来很棒对不对?但问题来了,在猫特测 linux 系统上早就有成熟的杀伤技术了,可温德斯 微软并没有提供一个完美的开箱即用的工具来满足 ai 这种开放式工作的需求。这就好比别人都有现成的乐高积木, 而 windows 工程师们却需要自己从烧锅炉开始。于是,工程师们开始了第一次尝试一个飞踢犬杀相。 这个方案最大的好处是,他不需要你给管理员权限,非常方便。他通过创建一种叫合成塞地的特殊身份标识 来经久规定哎呀,能读写哪些文件。在文件控制这一块做的相当不错,但是这个方案有一个致命的弱点,网络格力。他是怎么限制网络的呢? 只是简单的设置了一些环境变量,告诉程序走这个代理服务器,而这个服务器根本不存在。听起来很聪明,但对于真正的恶意代码来说,这简直是小儿科。 他完全可以无视这些设置,直接建立网络连接,把你的数据偷偷传出去。看来温柔的手段行不通,于是工程师们决定技术大招,提拳杀向这个方案需要你在第一次使用时 给一次管理员权限,但别担心,这只是一次性的设置,一旦设置完成,它就能构建起一道真正坚不可摧的安全防线。尤其是在网络隔离方面,这个终极方案的核心就是为 ai 创建了两个专属的打工人账号, 一个叫离线哥,一个叫在线姐。以后所有 ai 有 执行的代码都不再是你的身份,而是以这两个新用户的身份来运行,这就从根本上隔离了 ai 和你的个人权限。接下来就是关键一步,工程师们利用 windows 自带的防火墙,给离线哥这个用户设置了一条铁律, 禁止一切对外的网络平台,无论他想干嘛,都别想把数据传出去,这才是真正的有操作系统强制保障的网络隔离,再也不用担心被盗过了。当然,文件控制也不能丢, 工程师们保留了之前方案中非常有效的核潜 s i d 和受限令牌技术,现在他们用这套技术来精确控制那两个 i 专用用户的文件访问权限, 确保他们只能在你的工作目录里读写,既保证了工作效率,又杜绝了乱删乱改的风险。所以最终的杀伤系统 其实是一个相当复杂的组合体,它包括了主程序专门的设置工具、命令运行器,还有我们前面提到的专用用户防火墙规则等等。这看起来确实有点复杂,但每一个部分都是为了解决一个特定的问题, 缺一不可。爱因斯坦说过,凡事都因尽可能简单,但不能过于简单。这个杀伤系统就是这句话的完美体现。它不是一个简单的系统,但每一处增加的复杂性都是为了在安全性和 ai 的 使用性之间找到那个最佳的平衡点, 让你既能安心的享受 ai 带来的便利,又不用担心安全问题。从这个项目中,我们能得到两个重要的启示, 第一,有时候最好的解决方案并不是去找一个现成的工具,而是要像玩乐高一样,把现有的基础组建,也就是源于巧妙的组合起来。第二, ai 编程助手的安全问题 和传统软件的安全完全是两码事,需要我们用全新的思维去面对和解决。好了,今天的技术揭秘就到这里,现在问道的星火也能和其他平台的又不一样 安全放心的使用 codex。 如果你也想体验这种高效又安全的 ai 编程方式,那就赶紧去 openni 官网试试吧!感谢大家的观看,我们下期再见!

虽然还没有开始写提示词啊,但是我们出图的工作已经完成了一大部分了,上面的所有一切是写好提示词的提示词一样的办法,我在 context 的 对话框里头 at 的 那几份刚才的笔记,我让他根据要求准备开始生成正式的提示词,我是这么说的, 请读取配图项目总控、人物一致性备忘录和场景清单。现在呢,你 要新建一份提示词物料包。注意哈,这份笔记不是直接拿去批量出图的正式版,它是一个准备稿结构呢,分成三个部分,第一个部分是写全区要求。第二个部分呢,写人物的原型提示词。这一步呢,只做人,不做场景, 因为后面所有的人物出境图都要参考这些原型。第三部分呢,是每个具体场景的提示词。你看哈,这些提示词咱们讲的非常的详细啊,你不把任务拆清楚, 大模型就会把所有东西混在一起,越写上下文越乱。所以说呢,提示词物料包必须要包括两层,上层呢,是大局要求,管统一风格的。下层呢,是具体的要求人物原型,管一致性。具体场景呢,管每一张图该干什么,两层三个东西不要搅到了一起。

ok, 今天给大家带来的是建筑形体生成器的三点零版本,然后我们相比于一点零,我们做出了一些修复,包括一些升级。 首先呢我们的第一个升级就是我们给看一点零模型,不管我们怎么去刷新它,或者我们去重新打开它,它始终都是这个问题,它每次打开都是一个不同的模型。 其次呢就是我们的绘制基地的时候,绘制基地的时候,我们当我们调整这个基地范围的边界的时候,他会根据我们的边界来去自动的去 转动他的这个体块,然后让这些体块尽量都处于这个基地的内部,而不是超过这个基地范围。 然后第三个就是我们修复了关于这个破屋顶穿膜的这个问题, 我们可以看一点零版本,这个破屋顶是有很多的这种穿膜问题,这个基本上是每一个都会有这些问题,然后我们三点零我们就修复了这些问题,效果是比之前要好很多。 然后这次又加入了一个新的功能,就是跟 su 联动,可以导出 str 模型, 让我们在 su 里面导入 str 模型,然后我们看我们的模型就直接导入过来, 然后这样的话我们可以结合一些 ai 效果图渲染的一些工具啊,然后就可以直接对我们的白膜进行一个渲染。 然后其次呢关于他后续的这个升级啊,然后我也找了一篇论文,现在正在研究,然后这篇论文也是 ai 帮我找的,然后他这个过程呢可能会呃有一点难,所以这个后续可能 啊,还是需要去慢慢的来,然后这个所有的功能都已经上传到这个 github 里面了,大家都可以自行的去下载使用。

很多人用 codex 这类 ai 编程助手时,真正崩溃的不是他不会写代码,而是他总向在失忆。你刚说过的规则,下一次他就忘 你刚纠正过的边界,下一轮他又开始乱改。问题往往不在模型本身,而在于我们一直没有给他一套真正可控的长期工作层。 为什么会这样?因为聊天上下文、长期偏好、项目事实,还有知识沉淀,很多时候都被混在一起了。于是同一条信息,上一秒像规则,下一秒又像背景资料。结果就是三件事最常见,失意、乱改,还有规则漂移, 你以为他记住了,其实只是这一次刚好还在上下文。所以这套系统最核心的原则只有一句话,只有写进词盘 markdown 才算长期记忆。聊天里说过,不等以后一定还在, 先把信息落成真实文件,再弹读取顺序,锁影机制。还有要不要升级成长期规则,没有物理落点,就没有真正稳定的记忆。 在继续展开之前,先看一眼总图,这套系统其实分成五个部分,核心架构、运作机制、 abcendon、 协助眼镜阶段,还有核心价值。后面每一段就是把这张图里的一个分支单独拆开来讲。 第一层叫运行记忆层,这里面不是一个大文件,而是分层结构。 group 负责极短启动规则, active 放高优先级写作约束, profile 放稳定偏好, memory 放长期核心事实, index 负责日期导航,而 daily 负责当天过程记录。把启动规则、长期事实和当天过程分开之后, codex 才知道该先读什么,什么时候写什么。 这套系统真正关键的不只是分层本身,而是默认写入顺序,新过程先写当天 daily, 当天摘要同步进 index, 只有那些稳定而且会改变未来行为的信息才继续提升到 active profile 或 memory。 也就是说,先记过程再建。所以最后才决定要不要升顶层,而不是一上来什么都塞进长期记忆。 第二层是项目上下文层,因为很多信息根本不该进长期记忆,比如这个项目现在做到哪了,最近为什么改方案,刚踩过什么坑, 这些都应该放在项目根目录里,用 agents、 datas、 decisions debug 这几个文件管理。这样 codex 进入项目时,先读的是项目自己的本地事实,而不是重新猜状态。 第三层才是 obsidian 写作,注意, obsidian 不是 来替代记忆的,它更像浏览、串联和回顾入口, 真实写入源还是运行记忆本身,项目事实还是留在项目根目录。知识库负责沉淀正式方法和复盘。而 obsidian 通过映射、双向链接和图谱,把这些 markdown 组织成一个更适合人查看的入口,但不制造第二份真相源。 最后你得到的不是几份零散文档,而是一套本地可控的协助。工作层运行,记忆层负责跨县城稳定项目上下文层负责项目内真实状态。知识沉淀层负责方法和经验回看。 这样 codex 才会从这次刚好答对变成长期协助,也更稳更可控,更可追溯。

你有没有遇到过这种事,你只是想改个按钮, codex 顺手重构了组建,你只是想改个自断,它把目录、依赖测试都动了,看完这一条,你会少很多回滚时间。 先把判断放在这里,这不一定是 codex 手欠,很多时候是我们的任务边界太糊。这条视频讲一个目标, 让 codex 做该做的事,别做多余的事。尤其适合刚开始用 ai 编程助手的人,也适合做网站、博客、作品级的内容创作者。 你说优化一下项目,你说修一下这个 bug, 你 说看看哪里有问题?这些话对人来说还行,对 codex 来说空间太大了,他会自己推断目标,自己搜索文件,自己尝试修改。 你没有说清楚的中间部分,他会按自己的判断补完,到头来可能真修好了,也可能把项目改的面目全非。 问题不是他完全不会做,而是结果分叉太大。所以从下一章开始,第一件事不是让他改,而是先让他看, 先把范围按住,再进入修改。先记住第一条,不要一上来就让他改,先让他看很多项目被改乱,第一步就错了。比如你直接说帮我修复登录页的问题,这句话看起来很正常,但里面缺了太多东西。 登录页的问题是什么?允许改哪些文件?只是修 bug 吗?能不能顺手重构?样式接口依赖能不能碰?修完之后要不要跑测试?你没说清楚, codex 就 只能自己猜。 更稳的做法是两步,先让他阅读和定位。这个阶段不允许修改,等他说清楚方案,你确认之后,再让他做最小改动。你可以这样写,请先指阅读项目,不要修改任何文件, 目标是定位登录页,点击提交后没有响应的原因。请找出相关文件,说明问题可能在哪个函数给出建议。修改的文件列表,在我确认前不要写入删除、重命名任何文件。这段提示词的作用就是先把 codex 按住, 他不再是自动施工队,他先变成勘查工程师,先查现场,先讲判断,先给范围,你点头,之后他再开工。第二条,一个稳的 codex 提示词,最好包含六块, 任务目标、修改范围、禁止事项、执行步骤、输出格式、验证方式。这六块不是仪式感,他们是在给 ai 划边界,你告诉他目标是什么,哪里能动,哪里不能动,做完怎么交代。你可以直接套这个模板, 你是这个项目的协助开发助手,请严格按我的范围操作。这份模板不追求漂亮,它追求边界感。边界越清楚, codex 就 越不容易到处发散。 任务目标要写清楚,修复、新增、调整什么,允许修改也要写,只允许修改哪些文件或目录。禁止事项也别省。 不要重构无关代码,不要改公共接口,不要修改依赖版本,不要格式化整个项目,不要新增无关文件,不要删除现有逻辑。 执行步骤也要写。先阅读相关文件,简单说明理解,再列出计划。修改点,只做最小必要改动,改完后说明每处原因。输出格式也要写问题定位、修改文件、修改摘要、验证方式、风险提示,这样你才能快速 review。 第三条很关键,只做最小必要改动。如果你只能加一句约束,就加这句,请只做完成目标所需的最小必要改动。很多所谓乱改,不是 codex 理解错了,而是他觉得顺手优化更好。 他可能改函数名,换 css 写法,拆组建、升级依赖或者格式化整个文件。这些事单独看不一定坏, 但放在修 bug 赶上线协助项目里就是风险。你还可以写得更硬一点。本次任务以稳定性优先发现其他可优化点也不要修改,只在收尾的可选建议里列出第四条, 能限定文件就限定文件。如果你知道问题大概在哪,最好直接限定文件。比如你只是改一个文案组建,你可以说请只修改 s r c components hero section 到 t s x。 目标是把首页主标题下方说明文案改短,限制也要写清楚,不要改样式,不要改布局,不要改路由,不要改接口,不要改其他组建。知道文件就别给全项目权限,文件范围越清楚,风险越小。

很多人第一次看到 codex, 以为它只是一个会写代码的聊天框,错了。对小白来说, codex 真正重要的地方是它能进入项目文件夹,围绕一个目标持续推进,把结果落到文件里。 普通 ai 更像顾问,你问一句,他答一句。 codex 更像同事,你给他一个项目,一个目标,一个权限边界,他可以把任务拆开,然后一步步推进。 新手第一步不是追模型民,也不是找神提示词。先认识 codex 的 工作台,左边是项目和 thread, 中间是任务推进过程,结果会落在你的项目里。 小白上手路线可以压成五步,先安装登录,再添加项目文件夹,然后新建 thread, 用一句话说清楚目标,最后让它先列计划,不要一上来就直接改。 下载安装本身不难,真正要记住的是入口、账号、模型、权限都会随时间变化,教程只能帮你建立路径感,最终要以你账号里真实能看到的页面为准。 很多小白越用越乱,不是 codex 不 行,而是文件夹一开始就乱。建议先把学习资料、真实项目、沙盒、测试、通用工具分开,添加项目文件夹后,再在里面开 thread。 你可以把文件夹理解成项目群,把 thread 理解成群里的一个具体话题贴。黄金法则只有一句,同一个文件夹里做同一个大方向,同一个 thread 里只推进一件具体的事。不要上午改网页,下午算表格,晚上写文案,全塞进同一条任务线。 设置部分,先抓三件事, generally, 允许后台运行。 personalization 里写清协助规则,权限模式按风险选择,别为了快,把重要目录随便交给全权限。 personalization 本质上就是图形界面的项目规则。你要告诉 codex 改动要小,动手前先说计划,不要胡编路径,不要泄露密,要改完要告诉你最小检查命令。 skills 是 小白最容易低估的部分,它不是炫技插件,而是把固定做事方法沉淀下来。比如写作、调研、生成图文代码检查,都可以变成可附用能力。 定时任务、 m c p。 记忆系统、电脑自动化都很强,但新手不要第一天全开。正确顺序是先会文件夹和 thread, 再会规则和 diff, 最后再接工具和自动化。 如果这个视频只让你记住一个按钮,那就是 plan mode。 它的价值是先让 codex 只规划不动代码, 等你确认计划合理,再允许它执行斜杠命令 status。 推理深度是你日常控制 codex 的 三个入口,简单任务用低一点的推理深度,大任务再切到 high 或 extra high。 真正开始 web coding 后,门槛会从会不会写代码变成会不会描述需求。 你可以开麦说目标,但目标必须具体做什么给谁用,改哪里,怎么验收。也要诚实一点, codex 不是 所有领域都一次做到最好,前端效果不好就换更适合前端的组合,或者明确给它设计规范和截图反馈。 不要跟工具硬较劲。多个 threat 可以 并行推进,但前提是目标拆得清楚。比如一个 threat 改首页,一个 threat 写文档,一个 threat 做数据脚本,不要让他们抢同一批文件。 最后也是最重要的代码管理习惯让 codex 改代码,但不要让项目失控,每次任务都看改动范围,看 diff 跑最小检查确认没问题再提交。 总结一下,小白用 codex 的 最小路线不是学完所有技术,而是先做到三件事,会描述目标,会拆分任务,会检查结果。做到这三件事,你就不是在学一个工具,而是在学一种新的做事方式。

别再只把 codex 当个代码补全插件了,官方团队这篇分享我反复看了三遍,越看越上头。核心就一句, codex 不是 代码生成器,是能直接接管你整台电脑的工作流。智能体写 代码只是它的基本功,真正拉开差距的全在代码之外。终端浏览器、接口、文档、桌面应用自动化事件,一个对话流全部串起来。下面这七招,招招都能让你的效率直接起飞。尤其是第五招,人走了,活照干。 第一招,持久对话流,把常用现成直接置顶,产品发布、文档审查、外部监控、日常助理,每个方向都有专属的长期上下文 看,慢加数字键秒切工作区,多线并行,脑子不乱。第二招,语音输入,别等想清楚了再敲题式词,但凡有个粗糙的念头,张嘴就说 codex 自己会去搜索补全上下文给你汇报,结果,零感零延迟,越说越顺畅。 第三招,任务干预加任务,排队跑偏了当场掰回来,当前步骤没结束直接排队。下一步你只负责握住方向盘, kodak 负责把油门踩到底的执行力。 第四招,扩大触达范围,应用内浏览器审查网页、 chrome 搞定登录太工作流。 computer use 直接操控桌面图形界面、 m c p 和连接器, boss, lock、 email, 文档数据库全接进来,一个入口,所有工具为你所用。 第五招,离开电脑活不停止,对话流自动化,像心跳一样定期回来检查消息评论任务状态、目标功能,给长期任务设个清楚终点,测试全率精准,性能达标,端到端,流程跑通,下班就走,扣袋子还在替你往前推。 第六招,侧边栏代码、网页、 pdf、 ppt 表格、数据、应用全部并排审查、标注、修改,再也不用在工具之间反复翻运,所见即所得,改了就能继续推进。 第七招,共享记忆。把人员、项目、决策卡点、代办写进可追溯的知识库,下一个对话流直接接手,永远不用重新认识你,像团队里那只不会失忆的大脑。 最后这句直接扎心,抠代码的上限从来不是一次能生成多少代码,而是你敢不敢把它接入完整工作流,让他从听指令、执行、审查自动化到沉淀记忆,形成真正的闭环。你觉得这七招里,哪一招最实用?评论区告诉我,别忘了点赞收藏,别等划走,找不到了!