学习用codex还是claude

codex 跟 c c 到底哪个好？我想大家各自都有自己的判断。在我个人为二者都充了二百刀的 pro max 会员以后，我个人的体感是 二者的模型能力之间并没有本质的差异，甚至都足够惊艳，让人心喜。但它们其实代表了两种完全不同的人。与 ai 合作的费洛索费 本质上，我们不是选择两个工具，而是选择两种与 ai 交互的模式。你习惯使用哪种模式，你的工作场景是哪种模式，你就应该选择支持哪种哲学的普顶工具。通常来说，抽象的讲， 软件工程开发的模式可以粗略地分为两大类，首先一类是那些探索性不确定的 idea。 在这种场景下，我们自己可能对需求要做什么，最终的一个中态是什么，甚至过程中该如何实现，它都没有一个明确的定义，它更多是我们一个拍脑袋的灵机一动的想法。当我们解决这类问题时，我们期待的一个 partner， 无论是不是 ai， 它应该都要能 快速的与我们进行交互，通过一些他主动的提问甚至判断给我们更多的信息输入，通过一系列的沟通，最终确定出一个相对更结构化，信息密度更高的思维原型来指引我们后续的执行。 而另一种常见的工作模式则是一个更明确的需求，比如说产品已经给我们了相对明确的 p r d， 那 我们剩下要做的只是说把这个项目 真正转移为一个可以被执行的代码而已。对于绝大多数的研发而言，这种场景下想要做的事情是基本完全确定的，我们在此时要做的无非只是一些 dirty work， 把那个 p r d 转化为真正写出来可用的代码而已。 而结合我自己的使用经历来看， c c 更适用于前者者的工作模式。它会在你输出一些观点之后快速地给你响应，并且高频地向你发出提问，以确定它后续的一些方向执行思路。但 codex 则完全相反，它会在你给完需求以后， 非常认真且可靠地将你的需求描述执行完。这个过程会花很长的时间，但是 结果往往是令我们满意的。想要更明确的拆分这两种工作模式的分野，我们不如从三个维度上来进行拆分，首先是任务商，也就是目标的清晰程度以及约束条件的多少。其次则是以我们预期的交互结构， 我们到底期待着与其他 partner 是 同步的沟通，还是说是一些异步的沟通模式？另外则是一个人类所占主动性的比例， 我们到底期望 ai 占据多少责任？他们是只是执行任务，还是说给我们也有一些他自己的认识建议？其实这三者并非是一个非常正交的关系。一个很明显的结论是，如果一个 目标的本身并不清晰，只是我们拍出的粗糙 idea， 那 我们显然就需要我们的协作者能快速的发问，帮我们把 自己大脑中一些比较模糊的观念导出出来，并且通过一些沟通确定哪些思考是我们需要的，哪一些是可以被删除的。通过这种 快速的同步沟通，得出来一些更结构化的结果，那在这个流程中， ai 需要介入的部分以及引导的主动性就会占比更多，但如果这个需求本身就像我们之前讲的已经相对来说明晰，是一个低伤的场景，那我们就不太 需要。它是一个很同步，事无巨细都要向我们发问的流程，它完全可以在我们把事情说清楚之后，一步的完成这个工作，从而解放我们人类自己的时间。我们也不需要给他太多主动发挥的空间，他只需要忠实的执行我们给他的需求就可以。我觉着对未来工具的使用以及工作流的设计，也都是从这三个维度去进行判断，动 态的选择。我们到底适用于哪种工具，应该主要采用哪一种工作流的思路？如果要打一个比方的话， c c 更像是坐在你隔壁工位的好蜂蜜， 会在有了一些 idea 之后立马的打断你现在的所作所为，跟你去探讨它的一些碎片化想法。而 codex 则更像是一个你忠实可靠的下属，在你交代完任务需求以后，忠实的可靠的帮你把事情完整的办完再通知你。我已经做好了。 每个模型都有它们自己的性格，我们也可以顺应的这种性格，在不同的工作场景中选择不同的工具以及模型。 以上是二零二六年二月我对这两个投影工具的一些使用场景总结，但我相信这个领域是日新月异的，二者工具之间 大概率在未来也会发生一些融合。不会说一个工具只是一种工作流场景，那就需要我们未来本身人类自己有一些对需求使用场景的预判，从而能告诉模型它应该采用哪些工作流模式。软件工程永远没有银弹， 不可能说我们用着一种模式，一条道走到黑，就可以得到一个很完美的结果。如果你在错误的场景使用了错误的工作模式，那模型给你提供的支持也就会非常有限。 结合自己的需求，场景动态切换自己的工作流模式才是一个更高效率开发的必经之途。以上是本视频的全部内容，如果你有一些想法或者建议，期待评论区讨论，谢谢大家！

cloud code 和 code x 这两个 ai 编程工具到底用哪个？说实话，很多人一开始先上 cloud code， 直接被难度吓退，因为光安装这一个环节就拦退了百分之九十的人。 code x a p p 是 open ai 出的，打开就是界面，左边导航右边出结果，不用你去敲命令，点点就可以用。 cloud code， 它是一个命令行黑框，白字黑， 很多都是在终端去用它，看着就想关掉，每天深度使用这两个工具。我的用法是这样的， codex 用来做一些脏活累活，读文件，搜网页，帮我做 ppt， 一 句话产出产物的。这种 cloud code 是 用来搭建我的工作系统的，他认识我，知道我的写作习惯，我在做什么事情，接受什么，不 能接受什么。他用起来就是一个真正了解自己的人，而不是每次都需要重新去给他解释。你是谁，两个都不贵。如果是最基础的版本，就是一百二十块钱左右，各自都有各自擅长。如果你是刚刚开始，你直接用 codex， 因为它的下载使用更方便，等你用熟悉了之后再开始上 c c。

codex 啊，最近风头正盛，很多人开始纠结它能取代 cloud 吗？该换还是不换，到底用哪个？那结合我一年多的实际使用啊，今天分享一下我自己的感受。那先说写文案这块，还是 cloud 更稳。作为一个做自媒体的，而且还开发过做内容的产品，用了非常多的模型，发现只有 cloud 是 最能打的。 他写出的文案啊，结构严谨，有逻辑层次，更能够遵循模板和字数的要求查文稿啊，连贯性很好，不容易跑偏。另外 cloud co work 也是挺好用的，尤其是帮你做市场调研，新领域的研究等等，配合着文案生成的能力啊，输出的质量非常高那但如果你想要出封面图做 ppt， 那 可以无劳选择 codex 了。 那我做了几版 ppt， 深图的能力真的是太硬核了， ppt 和封面图的配图都可以直接在 codex 内生成，不需要你额外加素材，那不仅质量高，还 能保持风格的一致性。那这种深图的原身体验啊，对于工作流的搭建明显更友好，因为不需要再借助外部的 a p i 和工具来实现了。那我都退订了一些深图的软件， 全部都切换到了 g p t。 那 写代码这一块，其实我觉得两个能力差距没有那么大，一般的需求两个都能完成的很好，但是 codex 的 额度比 cloud 的 更高，日常工作流会更顺畅，这也是我发现身边很多人从 cloud 的 迁移到 codex 的 很重要的一个原因。而且啊， codex 的 权限模式的更简单，对小白用户更友好。 虽然 cloud 的 模型能力确实很强，针对复杂的场景更有优势，但是碍于额度的问题啊，没有办法很顺畅的完成一个项目， 所以很多人也会两个搭配着一起来用。那总结一下，我发现 cloud 的 优势啊，已经没有去年底到今年出那么大了， codex 正在迎头赶上蚕食 cloud 的 市场份额，用户选择 cloud 的 理由啊也变得越来越少了。那你觉得 cloud 和 codex 谁更好用啊？ cloud 还能守得住自己优势吗？欢迎在评论区分享。

每一个刚开始学 scale 的 人，都应该先安装这两个 scale， find scale 和 scale creator， 有 了这两个技能，可以让你少走很多弯路，我给大家详细拆解一下原理。 第一个， find scale， 这是一个找 scale 的 scale。 你 想想， scale 这个生态已经有了上百万个 scale 了，全世界有大量人为 各种各样的工作场景做好了四个样，视频制作、股票研究、文案生成等等，各个行业的人都在贡献。在你自己动手之前，第一步应该是先搜一搜你想做的事情，有没有人已经做好了。 the scale 就是 帮你做这件事的，告诉他你的使用场景，他帮你在社区里搜出已有的相关 scale， 让你直接拿来用，或者说在别人的基础上改一改，不要重复造轮子，别人已经造好了，先拿来用。 第二个， scale creator， 这是一个造 scale 的 scale。 当你用 find scale 搜过了，发现没有完全适合你的，这个时候就需要自己做一个 skill creator 的 核心逻辑是，把你想要 ai 执行的工作流程像教新人一样描述清楚，第一步做什么，第二步做什么，遇到什么情况该怎么判断，输出什么格式。它会引导你把这些内容整理成一个标准的 skill 文件。之后你每次需要用，喊一声就行， 他还会帮你做测试。你教完之后，让 ai 模拟执行一遍，看哪里有漏洞，哪里说的不清楚，反复打磨，直到稳定可靠。说了这么多， sky 能给普通人带来什么？三个层次， 第一层省时间，以前重重复三十分钟的事，现在一分钟搞定一个 sky 花一个小时学会用三次就回本。第二层质量稳定，不会因为你今天累了烦了，输出就变差。 ai 按照你教的标准来，每次都一样。第三层也是最重要的一层，你第一次拥有了造工具的能力。 以前把一套工作流程变成自动化工具，你需要找程序员，需要找开发、排气，甚至需要花钱。你有再好的经验和方法论，也只能锁在自己的脑子里，一遍一遍手动执行。现在不用了， 你自己就能把经验变成工具。你干了十年攒下来的判断力、流程标准， 以前只能靠你自己一遍一遍重复，现在它可以脱离你独立运行，甚至可以分享给别人用，可以二十四小时不间断工作，你的经验终于不只是属于你的脑子了。

codex、 cloud code、 gemini、 openclaw， 这四个工具究竟在什么场景下是适合的？在什么场景下又需要互相串联起来？今天这个视频不废话呃， 我将会带着大家去看一下我日常是怎么去使用的，把这些经验也分享给大家。首先呢，我们可以看到啊，这四个工具呢，其实有各自适合的场景，比如说 codex， 它其实适合去抓取一些信息，去做一些批处理和定时任务 啊，或者说去要逐步推进一些步骤的时候，它可以开启这个全自动化的流程。那么 cloud code 呢，它可能会更加偏向于去写一些底层的代码，或者是去编写一些 skill 啊，尤其去适合去做一些打底层的一些能力。 那么呃，这个 openclaw 呢，它更加适合去把人啊，还有设备以及我们自己的这些 agent 和 skill 串联起来，可以在一些出差路上，或者说你在不方便去使用电脑的时候， 采用这个 openclaw 去把一些任务推送到对应的我们这个手机的飞书啊，钉钉啊，或者是用这些外部的这个沟通工具去给你的这些智能体去下一些这种指令。那么 germina 呢，其实它会在文本转 啊，这个图片或者图片转文本的这个方面会比较强，所以说呢，他可能会适合去生成一些图片，或者去生成一些设计稿。好，那以上呢，我们简单的做了一个了解，包括我现在的这张屏幕，其实也是用 啊这个 codex 帮我写的啊。那么 codex 呢，其实在这方面抓取信息，输出一些网页其实也还是非常强的，最关键的是它的这个费用也比较便宜，所以那我们用一个案例来看一下，举个例子 啊，比如说我们要去看生成一个这个 ppt 啊，生成一个 ppt， 那 么一共呢会分为五个步骤，第一个步骤呢，可能要去做一些信息的抓取，是吧？然后去做一些定时任务，那这个时候呢，可能会是要需要用到就是 codex。 举个例子，比如说啊，我现在这里呢，就会有一些定时任务啊，给大家看一下。比如说呢，我会去抓取每天的一些早报，比如，比如说在这里 啊，每天都要去按照我自己定的这个标准去执行这些，去抓取一些早报。那早报的这个啊，效果呢？给大家看一下啊，举个例子，比如说啊，这些，呃， 这个每一天的这些新型的科创版的一些这种，呃，关于 ai， 关于人工智能、关于商业航天的一些新闻或直接推送过来。那么后续呢，还会有一些 github 的 一些项目，那它的这个任务呢，是完全自动化的再去做的啊，完全自动化， 也就说首先我们可以用这个，我们可以用这个，呃呃 codex 去做一些自动化的任务啊， 其实这样，那么除此之外呢啊，本身啊，就这些 skill 啊，这些 skill 可以 用 cloud code 直接进行编辑啊，直接进行编辑， 或者说我们打底的去做一些这种小的网页，或者是去做一些这种生产化系统的时候，可以用 cloud code 来去完成，因为它呢本身也可以去支持一些啊， s d d 就是 spot coding 啊，不像是原本完全之前的 web coding 这种方式。那第三个呢？是 codex 啊，第三个是 这个 codex 呢，它其实可以将前面的这两个东西串联起来，举个例子，比如说我们之前的一些这个网页的一些输出，还有一些文章或者是一些早报，其实它可以把这些 skill 和我们前面抓取到的信息做一个串联。那第四步呢， 可以根据这些早报和抓取到的信息，去让 notebook lm 去帮我们生成一些 ppt 啊，然后举个例子，比如说我们做到的一些 ppt， 大家可以看一下 啊，比如说这个也是我们之前做的啊，这个一些 ppt 的 一些啊，效果对吧？啊，它的这个效果还是非常不错的， 给大家看个大概啊。那么最后呢，就是如果你正好也是在出差途中啊，那么这个时候你可以用这个 open club 去接入到你的个人微信，飞书钉钉、企业微信等等，然后去把这个信息给你推送过去，或者说你不太方便查看电脑的文件，那你就直接让这个 啊，你的这个龙虾去帮你把这部分内容抓过来。所以以上呢，就是呃，我在使用了这么长时间，这个这几个工具给大家去做的一些总结啊，如果说有问题或者是想要去交流的话，也欢迎大家在评论区或者私信啊，谢谢，拜拜。

coso code 扣贷的优缺点测评？跟大家分享一下我的实战使用经验。先说一下我最开始接触的 coso， 这个是新手最可控的网站工具了，优点是它可以用拖拽的方式去进行可直观的操作。 我去想拖拽哪个文件，去修改哪个文件，我在这里面去拖拽去对话就可以了，它可以进行多个文件的梳理架构。前期很方便，因为我知道哪个文件在哪，我拖拽进去 就直接修改了。但是弊端也很明显，如果你没有进行架构或者没有经验，它很容易改了这个 html 文件，没有改 css 文件， 然后你的网站控制台全都是报错，甚至整个崩溃。而且每次新的对话，我都是在和一个完全陌生的智能体对话，我需要重复记录大量的常用指令，比如要他看哪个记忆文件，比如看哪个文件架构。 所以我给 cost 的 定位是新手学习搭建 app 或者几个定点功能，还有可识化的维护。如果是中大型任务，还是要去扣的或者扣贷的， 那再说一下市面上最强大的 code， 这是让我又爱又恨的 ai 协助助手，我天天担心封号。他最强的是你的上限和能力，越强他就越强，在你开了全部的权限，让他执行中大型任务的时候，他能一次性完成并进行测试。 我给他的定位是我的电脑施工队伍，他是本地执行加云端大脑，他不依赖像口袋的那样的流逝传送或者那种压缩内容。 他的逻辑就是你的本地的文件让我怎么操作，我按照你的规定去操作，有问题，然后他再去找云端的大脑去发出问题，然后给出更好的解决方案。 当然他的缺点就是前几天我也转发了，然后那个就是 srb 说了，扣的就是根据你的指令去干活，你如果越着急给他的指令越错误，他就越乱。 那我们再说一下扣贷的吧。前几天我的扣贷因为网络被封了，然后我就紧急充了个 gpd pro， 深度测试了一天，我发现了扣贷的和扣的是完全两种不同的运转方式， 我如果开扣的是会开七八个终端窗口都没问题，我去干不同的指令不同的工作，但是我开扣带的就是我会发现我开两三个任务就开始卡了。 然后我就和扣带带去聊，发现他在启动的时候是会被很多规则规定，包括记忆了，权限边界了，然后工作插件，各种各样的东西。扣带带会大批量的先检查内部文件，不是说只想着怎么快点去做，而是要先想哪个能不能动，哪个会不会误删等所有的问题， 这就导致了他既会慢又依赖你本地电脑的性能。这个操作对于新手很友好，也很少的去试错。对于中大型的任务，他的出错率更低一点，但是相应的他的时间成本就会很高。 所以对于我来说，我总结来看，通俗更像是可式化的小任务或者说维护的最好选择。 扣德呢是上线和下线，很明显它依赖于你的文件和你对编程和架构能力的极致体现，终端的轻量化会把效率极致拉满。 扣代的缺点就是它的优点，它有最稳定的输出和极低的出错率，但是它的效率产出和扣德的差距很大，对我来说它更适合中大型任务的架构和完善。还有定点问题的修 bug， 我 试了很多次 扣带的，在修一个定点问题的时候，它比扣的是要更强一点，所以大家可以根据不同的需求去使用 ai， 然后我也创建了一个 ai 的 交流群，欢迎大家一起探讨学习。

大家一定要多去跟真正在讨论和使用 clock code 还有 codex 的 人去交朋友，如果你身边有这样的人，请珍惜他们，多跟他们交流， 因为这代表你肯定处于在一个执行力强，认知高的一个环境当中。你在这样的环境当中，大家都非常的积极去拥抱新的事物，去面对时代的变化。你处在这样的环境当中，你整个人都是积极向上的啊，你的思维方式和你的认知眼界都会被打开。 我相信大家多少都听过这样的一段话，我觉得是很认同的，如果你觉得这段话啊，豪情壮志，豪情在天啊，豪完了，简直是，那说明你你肯定是一个没用过卡扣，没用过扣带子的人，我只能这么说，我不是一路人好不好， 你只有用过之后你才会知道到底有多么的强大，完全已经颠覆了你的认知。这些最强大的 ai， 最前沿的 ai 工具，早就已经不是你在网页上跟豆包对话两句啊，或者跟 gpt 对 话两句那个东西了，完全早已不是一个概念。其实很多的绝大多数的文科生， 还有很多的理工科同学都是非常抵触，就是不会去啊，主动接触，主动去拥抱这些新的东西的， 他们都没有用过这些东西，呃，他们不会去使用啊，就慢慢的就落伍了。我觉得这将来，我觉得在将来甚至是一年之后，很快的时间，你不会用 cloud code， 不 用 codex， 就 像现在当下这个时间点居然有人不会用豆包一样。 这个现在我觉得是一个颠覆性的一个进化的吧，大家知道那个 g p t 五点四的之后，它不是有一个新的功能叫 computer use 吗？它简直可以直接操控你的电脑。直接操控它会出来一个鼠标，虚拟的鼠标，它可以帮你干活， 你可以怎么样？你可以叫他帮我发一条小红书，主题是什么？怎么怎么样？哎，我来登录，我扫一下码，我登录之后， 他直接用那个鼠标帮你点，他出来一个虚拟鼠标，而且这个是不干扰你干其他事情的，你可以在页面上干其他事情，他在后台另一个桌面上帮你点出来一个鼠标，真的在操控这个网页一样。我觉得这个简直颠覆性好不好， 跟那个龙虾不一样，我觉得龙虾还是比较鸡肋的，做不到龙虾，让他帮你发一条小红书是做不到的 啊。其实我以前呢，也很抵触，就是我不愿意给 e i 付费，因为我去年这会的时候，去年二五年初的时候，我买过的 gbt 的 会员二十美刀， 结果呢，让最强的模型做一道 code forces 的， 很简单的一道算法题都做不出来，甚至不是什么特别难的压轴题。做不出来我就很失望，我觉得对我来说没什么用，直到今年的时候啊，用了这个 code code， 用了这 codex， 用了各种不一样的模型，我简直我真的是 非常的愿意给 ai 付费。要不是这个 cloud 很 难买到啊，中转站掺水啊，都不靠谱，是不是有很多水分？我真的很想买 cloud 的 会员啊，只是在国内很不方便对吧。 啊，我其实算是啊，第一批使用 gbt 的 人啊，二三年初嘛，那时 gbt 横空出是爆火，我就用了，我觉得那个震撼感 简直是非常强大的，就是当时人们还只知道 siri 这种东西，然后 gpt 一 出来，当时还是一个很 low 的 界面，像一个弱一的管理系统一样， 那个界面你可以跟它对话，像人类一样交流，我已经非常震撼了啊。又到后面出来， curses， 是 不是 curses 太强大了？ curses 是 一个 ai ide 嘛？就是 vs code 变成了一个 ai ide， 它能够理解你整个项目想干什么， 他能够理解你很多的文件，他可以帮你写很多的代码，可以直接生成文件，我觉得这已经非常的震撼我了，结果后来 club code 的 出来，还能帮你完成大量复杂的任务， 你可以让他帮你做一个什么调研报告，你可以跟他说，哎你，你帮我去牛客小红书啊，各各种主流平台浏览相关的信息，然后呢？帮我总结一份，大厂校招面试面试官浏览相关的信息，然后呢？帮我总结一份，大厂校招面试官最看重的哪些特质啊？简历我应该怎样编辑？他可以 用几分钟的时间给你做出一个非常详细的 markdown 文件，我觉得这个净化幅度真的非常的快。又到 codex 出来， 它能够操控你的电脑，它能够帮你做很多事情，就像你真的雇了一个人一样。我觉得比 cloud code 还要省心不少，而且 gpt 我 们又买起来比较方便，对不对？中国人， 我觉得大家一定要去试一下，我不管你是什么专业的同学，不管你是什么行业，你真的去试一下，这绝对 是啊，改变时代的一个东西，绝对是一个时代的红利，现在变化的真的太快了，我觉得你现在不用 以后也得用，但你为什么不去做最早用的这些人呢？你为什么不早点去学会怎么使用它呢？你会用这些，你就会多一些机会能认识不一样的人，能够做到靠你自己是不可能做到的事情，还能够解放你自己本来要做很多无意义的事情，那些时间你可以用来做更多有意义的事情。 对屏幕前的你如果没有接触过 codex、 cloud code 的 这些非常强大的 ai 工具，你一定要去试试，而不是固步自封，去抵触这些所有新鲜的东西，去抵触这些时代的变化啊。反而过来说嘲讽说这些话的人是嘉豪好不好，大家都去试试。

如果你最近也给你的 codex 或者 clockwork 装 skills， 很 容易掉进一个坑，就是你被推荐了几十个甚至上百个 skills， 但是真正开工的时候还是不知道该选哪一个。所以说这一期呢，我也不做大而全的清单，也不讲复杂的安装， 我只按普通小白最容易遇到的六类任务去挑六个 skills。 新手先认识这些就够用的一些 skills， 它们能够分别帮你去解决任务，先问清楚想法，先变方案，知识库能调用，重复流程能沉淀网页结果能验证和各种文件都能够转化成 ai 好 读的这种材料。 ok， 大家好，我是 fred， 专注从普通小白的视角去分享怎么从零开始用 ai 和 web coding 提升自己的生活和工作效率。 那第一个 skill 就是 大家已经耳熟能详的东西啊，就是 using superpowers， 就 它的核心作用是能够让 ai 在 开始做事之前先停下来，把任务问清楚。 就很多时候很多人用 ai 的 痛点不是说 ai 不 会写，而是它太快开始写了，就是你一句话发给他，他可能马上能够给到结果，结果做完了之后才发现说你的目标边界格式和验收的方式都不对。 那这个 skill 所做的事情就是让 ai 先理解任务再计划，最后再验证。所以说它特别适合那种长任务，包括你的需求模糊的时候，以及你经常让 ai 做完又返工的这种场景，那这个 skill 那 就非常适合。 第二个是我非常常用的 skill， 就是 brainstorming， 就 它解决的就是想法，当你还没有想清楚的时候，可能就着急开做的这种问题， 很多人找 ai 去做东西，一上来就说，哎，帮我做一个网页，哎，帮我写一个方案。但其实当你的目标用户，你的内容重点，你的功能边界都没有定的时候，那这就体现了 brainstorming 的 价值， 它会让 ai 先跟你把想法聊清楚，再给两到三个不同的方案，并说明每个方案的一个取舍。比如说你要做一个内容栏目，一个页面，一个工具，一个产品的 demo， 它会先问清楚做给谁看，解决什么问题，哪些功能要不要做， 然后再把你的模糊的想法整理成可执行的这种设计。所以说它适合新项目开头，包括内容策划的开头或者功能设计的开头。 第三个也是我经常会用的一个 skills， 就是 obsidian skills， 就 如果你在用 obsidian， 或者你有大量的笔记资料网页的这种摘要，那这个我觉得就非常值得去收录啊， 就它不是简单地帮你去多存一些笔记，而是让 obsidian 里面的这种 markdown 的 文本，这种 bases 或者 canvas， 或者你的网页资料能够变成 ai 可以 重新组织的这种工作材料 就很多人的知识库最大的问题就是资料一直在往往往里面堆啊，然后真正写文章的时候，做研究的时候，包括你复盘项目的时候，就很难够重新再调动出来用。 所以说这个是会更适合内容创作者、研究型的岗位和那种顾问啊，或者长期的学习者，他的价值能够帮你把长期积累的变成一个可持续输入的一个资产。 第四个我相信是一个所有人都一定会用到一个 skills 啊，就是 skill creator， 它的作用就是帮你去生产你的 skills， 那 它解决的是你的一些重复流程的问题，比如说呢，你每周都会让 ai 写周报，那每次都要重新去讲格式、口吻，保留字段，或者一些审核的一些标准， 或者你反复让 ai 去帮你整理资料，改一些发布的文案，或者检查网页，那这些事情如果我每次都重新解释，去写一些 prompt， 写一些提示词，那本质上就是没有把这些 流程给沉淀下来。那 skill creator 的 价值就是帮你把每一次的对话变成一个可附用的 skills， 它适合做一些固定的格式，然后重复的流程，以及你希望以后能够把自己和团队都能够稳定使用的任务沉淀下来。 第五个呢，是 pay write， 其实它不是一个 skills 啊，就它更像是一个呃，浏览器自动化的能力 就是它可以让 ai 真正地去打开网页，去读取里面的页面的状态，点击按钮，包括说填写表单，截图，检查做网页或者落地页这种后台表单产品 demo 的 时候呢，这个非常非常有用啊，就因为很多时候 你只看代码是看不出来的，比如说按钮点不了，或者文字溢出，或者移动端变形，对吧？或者表单提交失败，这些都是要真正打开浏览器才知道。所以说 playwrite 的 价值就是让 ai 不 只是生成结果，还能帮你验收结果。 最后一个呢，就是 mock it down， 它的作用是能够把各种文件转成 ai 更好读的 mock down 的 这种文本，比如说把 pdf， 你 的 word， ppt， excel， 甚至网页 html， 一 些 csv 或者 jason 图片甚至音频， 都可以转成结构化的文本。为什么这个重要呢？就因为很多时候 ai 总结不准，其实并不是它模型弱啊，而是输入的这种文件结构太乱。比如说文件里面有表格，有分页，有图片，有格式， 那 ai 直接读就很容易漏掉一些重点。所以先用 markdown 这个 skills 把材料变干净，再去总结提取和改写，那结果通常就会变得稳定很多。 所以说呢，这六个 skills， 你 可以把它们理解成 using superpowers， 帮你先问清楚。 brainstorming 帮你用好知识库。 skill creator 能够帮你沉淀重复的流程， 而 playwrite 能够帮你去验证网证网页的结果，或者帮你去爬取一些网页的数据。而 markdown 能够帮你把文件变成 ai 好 读的这种材料。所以说你也不用一口气全装啊，也可以一开始呃，慢慢的一个一个去选，先知道它们分别能帮你做什么，后面可能遇到一些 对应的问题，然后再去用一些对应的 skills。 ok， 我是 fred， 后面我会持续帮你去猜普通人怎么把这些能力用进自己的真实的工作流。 ok， 评论交流你现在最想解决的一个 ai 问题，我会在评论区里面去回复，我们下期再见。

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。

一定要，一定要，一定要想方设法用上 codex， 如果你还没有听过 codex 或者克拉 code， 那 么恭喜你，这段视频你有可能会改变你的财富。 什么是 codex？ 官方定义是一个编程证书，但它不仅仅是编程啊，黄仁勋就是英伟达的老总啊，世界首富，他已经让他的所有的员工都用上了 codex 或者克拉 code。 现在你听到的所有的什么英伟达的事实翻了多少倍啊？然后纳斯达克翻了多少倍啊？股市暴涨都是因为克拉克或者库克拉斯，它是代表着当前最先进的生产力。 codex 应该是对咱们普通人是门槛最低，成本最低，来使用世界上最顶级的大模型和智能体克拉克的对于普通人来说，还搞不定一些注册和网络问题，动不动就封号啊，也比较贵。那 codex 本身是不存在这种问题的，如果你不知道怎么使用，那么你第一步就只要注册下载， 然后搞定网络问题。你直接问他啊，你对我有什么作用？然后你把你的所有的工作，所有的生活告诉他，问他能帮助你。譬如说如果你是个股民，你就告诉他，我是个股民，我平时炒什么股？ 我炒 a 股，然后你能帮助我什么？直接问啊，然后他一步一步的引导你。就是说如果你是工作，你每天的工作是什么？比如说你去打开邮箱啊，下载邮件， 处理数据，上传等等，把你的流程详细的描述给他，你直接问他，我这种工作你能帮我做什么？你能帮我优化什么样的流程，提供什么样的效率，做什么的工具就可以了。 如果你是在校学生或是二十来岁，那么克莱斯可能成为你改变人生的一个工具。就如同你在食堂打菜，突然开了一个新的窗口，那你要做的就是马上切过去，直接去排到队伍的最前面。

我在陕西，今天收到了来自景德镇的老伙计寄给我的手工炒米炒生姜。我不是畏寒吗？这一切呢，就是因为我比大家接触 ai 接触的早，所以说正好呢，大家在学习 ai 的 时候呢，我可以分享一些经验给大家。 普通人呢，我建议小白从 call 代斯入手或者 cloud code， 我 用 call 代斯，它可以帮我自动抓取信息啊，这个可以帮我去写作，而且是用我的口气，呃，写作像我的风格像这个啊，就是普通人不懂技术也可以， 对吧？也可以靠 ai 啊，开一人公司，这些都是咱们呃中国年轻人一些真实的案例啊，现在的话就是像这个也可以，除了说帮我们写作呀，帮我们抓取信息呀，呃，帮我们打开思维呀， 呃，也可以帮我们去调研市场，实际中跑通的案例已经非常多了。呃，其实像我们今年的话可以说是 it 元年，但是呢，呃，真正的市场上的话，呃， ai 应用已经跑了七到八年了 啊，只是说今年面对普通人，他开放了，爆发了。所以说现在还等什么，赶紧上车呀，朋友们，不要再说你不懂英语，或者说啊，呃，你不会用 ai 就是国内的像，呃，豆包呀，千问呀，当然豆包的话就是说你日常生活中是问一些问题比较方便啊，真正的严谨一点的问题的话就是 kimi， 呃，千问好一些对吧？然后的话，像 j p t jimmy rock， 这这个就不用说了，公认的。再然后的话，我建议普通人一定要用 cloud code， code desk， 我 用 code desk 用的是最多的，你想让干什么你告诉他就行啊，就非常的方便。就是 就是，现在开始吗？你看我这么普通人，对吧？我对电脑原来也不擅长，对英文也不熟悉，但是呢，现在已经非常使用起来就非常的习惯了啊。所以说代表着像我这样的普通人，我们都是可以学会用用的起来的。 就像现在人人开始用智能手机一样，以后的话 ai 就 两种情况，一种是你被动使用，你愿意选哪一种？

大家最近有没有发现，把 codex 作为变成主力的人变多了？我是从去年八月左右开始，主力一直是 cloud code， 虽然贵，但是我试过很多其他便宜的模型，包括 codex、 jamming， 还有几个国产模型，但这些模型便宜是便宜，解决不了问题啊。而我最近用 codex 感觉不一样了。 第一个变化就是后端能力。半年前我用 codex 觉得它和 cc 差距很大，但最近用下来，我觉得它已经非常接近 cc 了，很多日常开发，前后端联调需求实现它已经非常稳定了。 第二个明显优势是前端， c c 写后端逻辑确实强，很多复杂业务它能一步到位。但是涉及到前端，无论你是直接开发还是把设计图丢给他， c c 很 容易写出那种 ai 味儿很重的界面，这一点 context 就 好了很多。你把设计图直接丢给他，他对布局、视觉、层级、还原度的理解会更接近设计稿。 对我之前的那些前端开发的视频，其实你完全可以把设计稿丢给 codex， 不 一定非要绕一层谷歌的 a s studio。 综合以上体验下来， codex 可以 说是性价比非常高了。所以我现在已经把 codex 当做主力工具了，反而是找出解决不了的问题，再考虑用 c c。 所以 你们现在是用 codex 还是 cloud code？

如果你是一个新手小白 codex、 cloud code、 zcode 到底应该选择哪一个？判断的标准一定不是哪一个工具更加的好用，而是哪一个工具能够快速的让我们上手使用。本质上这三个工具都在做同一类事情，就是把 ai 接入到我们真实的工作当中， 它不光能像豆包一样去聊天，还能够看懂项目，帮我们修改内容，真正的帮我们接入到工作当中并跑起来。 所以真正要比较的不是说哪一个工具听起来更加的高级，而是哪一个能够让我们新手更加快速的上手使用。先说 codex， codex 很好用，它有客户端，但是对于我们国内用户来说， 真正麻烦的不是说那些功能如何使用，而是账号支付、网络环境这些问题，我们很多人还没有开始用，就已经先被第一步网络环境给卡住了。再说 cloud code， 它也很强，但是它对国内用户依然不友好， 首先他的客户端界面不支持我们国内的首要验证，所以说只能在终端里面去运行。但是当中端这两个字出来以后，就把大部分的新手小白给劝退了， 我们还没有让 ai 真正的进入到我们的工作，就先被这些前置环境条件给挡在了门外。这也是为什么我建议所有国内的新手用户 一定要去使用 zcode， 它的好处不是说一定就比 codex 或者 cloud code 更强，而是它能够快速地让我们上手使用， 十分钟之内就可以实现下载安装，并且呢支持接入到我们国内各大厂商的大模型，能够真正地在半个小时之内就实现把我们的 真实工作给跑起来。当你真的能够让它帮我们去打开一个项目文件夹，修改一行代码，写一个 word 文档或者是 excel 表格的时候，我相信你一定会打开一个新世界的大门。当你熟练运用 zcode 以后，再去研究 codex 或者是 code code， 上手就会变得非常非常的容易。所以我的建议很简单，如果说你账号、支付、网络环境这些都没有问题，那 codex、 code code 一定是你的首选。 但是如果说我是一个新手小白，只是想快速的体验一下如何让 ai 真正的介入到我的工作当中， 那么 zq 的 一定是首选，完全不需要你考虑任何狗屁的网络环境。半个小时之内就可以快速的让你上手体验 zq 的 不是终点，而是一个快速开始的入口。下期我会带你看 zq 的 界面，包括设置里如何去切入大模型。 作为新手呢？我们也先别急着追求全部的自动化，先去弄清楚三件事， ai 能够看到什么，你要他做什么，结果怎么去检验。先把这三件事情搞清楚，后面才能真正的让 ai 接入我们的工作。 如果你不只是想知道用哪些工具，而是想知道自己的工作流程，能不能接入 ai， 也可以来我每天晚上的直播间，我会现场拆解真实的工作流，判断哪些适合 ai， 哪些交给我们人工来拍板，我先帮你找到第一步。

你无论如何都要用上 codes， 你 再不用上 cloud code， 你 就落后了。我最近经常刷到这类的短视频，说实话，这不是在讲 ai， 而是在把 ai 包装成了一种时代的焦虑。 就很多人他不知道这个词是什么意思，但是因为很多人在讲，所以他就开始焦虑了。那么今天我就用大白话给大家解释一下最近比较火的几个 ai 名词。 首先是 cloud， cloud code codex， 它们是什么？其实它们都是 ai 模型，有点类似于 gpt、 豆包、 dick seek， 只是方向不太一样。 gpt 豆包、 dick seek， 它们适用于日常的一些问答文字类的工作， 而 cloud code codex 它们比较适用于写代码，它们擅长写代码。 然后就是最近很火很火的 open crawl， 就是 我们俗称的小龙虾，还有马维斯和 humans。 我 说的养虾其实就是 open crawl 和 humans， 这些我们可以理解为是大模型的升级版， 它们的本质是 agent 能够自己调用工具完成任务的系统。就比如你想让他帮我整理一下电脑的文件，生成表格，发送邮件，他就能自己调用工具去完成这个任务。 skills， 它是 agent 的 技能，就像英语、汉语，写作、画画是你技能的一部分，那么当你向 agent 下达了某个命令，它就开始调用相关的 skills， 更快更准确地完成任务。其次是 api 接口，这个词其实没有大家想的这么复杂， 你可以把 api 理解为让不同软件相互沟通的插头，比如你自己的 app、 网站、机器人 想调用某个模型能力，那么就需要通过 api 去连接。市面上很多 ai 产品，其实本质上就是把现有模型的 api 重新包装进一个场景做整合升级，让大家更方便地使用。最后一个高频词 r n 其实就是一种大语言模型，我们上面所提到的 g、 p、 t、 豆包、 cloud 都属于大语言模型， 就是专门用来理解生成文字的，他们可以聊天、写作、翻译、总结、写代码等等，它是现在很多 ai 能力的底层核心。说到这里你会发现其现在 ai 圈很多的词听起来特别唬人， 但其实拆开来看，无非就是会聊天的 ai， 会写代码的 ai， 还有会自动干活的 ai 以及 连接这些能力的接口。现在很多视频会故意造成一种你再不用 ai 你 就完了。 但其实真实状况就是大部分人还在摸索阶段，比起疯狂的追求新名词和无用的焦虑，更重要的其实是你能不能找到一个真正适合自己的使用场景。

如果你跟做互联网的朋友从来没有聊过 codex cloud code， 那 你刷到这条视频可能真的是一次很重要的信息差。 你最近有没有刷到新闻？纳斯达克疯狂创新高，然后 ai 算力芯片疯狂上涨，包括咱们今天大 a 也是，就很多人觉得，诶，这是在炒芯片。其实这些新闻背后指向的是同一件事， ai 开始进入生产环节，而 codex 是 普通人第一次真正摸到这个时代红利的入口。 codex 是 什么？它真的不只是工具，更像下一代的生产力。我用下来，它和 cloud code 比起来会更加简单易上手， 关键是它不容易被封，而且它可以直接接到飞书里面，很稳定的运行。黄仁勋要求他自己的员工都要用它，不是建议，是要求。如果你跟做互联网的朋友从来没有聊过 codex cloud code， 那 你刷到这条视频可真的是一次很重要的信息。 两个月前我可能还会犹豫啊，要不要推荐它，但现在完全不一样了，它几乎每天都在更新，而且是越来越成熟，于用着会越来越顺手。它最大的价值是在于，如果说 cloud code 还需要一定的技术能力，像是最早的电脑操作系统的 dos， 那 么 code 就 直接是傻瓜式操作的 windows 系统。普通人真正调用 ai 的 能力从这边开始了，而不是简单的输入问询，上下对话框，感觉像换了一个搜索浏览器而已。如果你现在是正准备创业，你其实挺幸运的， 因为你刚入厂，你就碰上了一次真正的技术革新。以前创业有巨大的团队什么的，技术壁垒，信息差，现在一下子都被拉平 了，一人公司真的是现实可现的。我给你打个比方，就好像你在食堂排队打饭，突然旁边新开了一个窗口，而这个时候最重要的不是在原地研究，哎，他为什么开什么时候关，而是你赶紧过去排队，因为很多机会本来就只属于第一批反应过来的人。

cloud code 和 codex， 正常人学会学这个，别看最近到处都在炒作这两产品，真去学这些就掉坑里了。我们团队在这里也走了一些弯路，就介绍一下我们团队的配置。首先是 tree， 不 用折腾的 ai 编程工具，不需要任何预算，我自己就用它来处理一些日常的小任务。 第二个呢，还是 coz， coz 也推出了网页版的 ai 编程模式，写好 skill 之后，可以托管在 coz 平台上直接调用，特别适合小白。第三个是 workbody， 它是一个包装的非常干净的像小龙虾一样的产品，它对于一线运营人员友好度非常非常的高，随手就可以编一个 skill。 至于 opencloud、 cloud code 和 codex 这些产品，如果你的技术背景一般，先不要跟风，那么安装复杂，配置复杂，使用复杂，充值也很复杂。对于大多数人来说，前期准备就花光了你的耐心让 ai 变成生产力，最关键的是选一个能马上让你把事情做起来的，先做起来再说。关注我十四天，零基础学会 bug 扣顶第三天！

用 cloud 和 codex， 你 会有个非常明显的感觉，它像一个会主动汇报的员工，而大部分 ai 是 那种全自动替你把我干完的。这不是高级的用法，这是最坑的用法。我们公司两个人用 ai 用久了跟带员工是一回事，最怕的不是员工不会干，使 他自我感觉良好。一会到晚把东西做完了发给你看，你打开一看，不是那个味道，你还得每一页每一页的去审它到底改了哪，加了啥，遗漏了什么。 cloud 不是 cloud， 做事的时候会问这几个点是我延伸的， 确定要哪一个？这条数据我不确定，你要保留改模糊还是删掉这条框架你认吗？他把颗粒度拆的很细，每一步都让你拍板。 所以为什么有人说 cloud 是 叶子工程师，不是他自己不会干，是他知道在哪一步该让你介入，这才是一个真正有能力的员工该有的样子。主动思考，但不瞎做主，会主动的让你，省的 ai 比一股脑自己跑的 ai 值钱十倍。

还有人说 ai 不 能取代程序员的，觉得 ai 写的代码全是 bug 的 人啊，我说白了，你用的呢，只是那些娱乐性质的玩具 ai， 压根没接触过真正用于企业级开发的 ai 啊，比如说你们身边有没有深根 codex， gold code， coache 这类工具的一个程序员， 哪怕是普通人，他研究这些东西，你都得跟这些人啊多探讨，多交流，你一定会收获非常的多，因为这些人啊，都是真正有长远眼光的，能看到未来趋势的，而且带着超强执行力的人。这什么 codex 啊， code code 呀，自从我接触下来啊，整体给我的体验开发非常的快速，而且呢，工程也非常的严谨，既能去高效的完成常规代码编辑， 也能够周全的去考察一些整体项目的逻辑，然后去规避一些漏洞，那复杂的一些架构重构它也能够驾驭，就是综合能力远超一些普通的娱乐 ai， 是 吧，是真正能够用在企业级开发商的。所以我预计啊，二零二八年，一些普通的程序员 基本不会再有那些，只会急切的做一些什么 c r u d 的 一些业务啊，然后还觉得自己很厉害的那种，拒绝接受一些新的技术，肯定会被取代的，因为行业它的更新非常的快。以前我也觉得 ai 替代不了程序员，所以你只有不断的学习啊，和那些 有长远眼光的人多多交流，跟那些追求技术精进的伙伴去相处，彼此学习，你才能够提升实力，你才不被淘汰。

cloud code 和这个 codex 好 使好使在哪？老师们求指教啊。咱们在国内用不借助它们本身的啊达摩型的情况下啊比如说 deep stack v4 啊 什么智普的什么五点一啊啊 kimi 的 二 k 二点六啊这些区别大嘛对吧。因为你看呃我云书是挂在在扣字编程里边的 open call 啊它是用的这个豆包的 c 的 二点零更它本身它是整盒的嘛它也有 g l m 五点一也有这个 k m k 二点六也有这个 mini max 而且运输本身也能看货哎我转过来给大家看啊。这是我们 做海报的需求，就是云叔一手搓出来的跟他正常对话我说你给我搓个四 q 我 甚至都不知道四 q 是 什么样我说我把聊天记录给你然后你帮我出海报他垮就给我出来了还给我留了这个贴二维码的地。 那这边的话扣子编程里边也可以去做应用啊做做四 q 啊什么的你说他俩 是吧就是在完全不使用国外达摩型的情况下他毕竟贵啊我也试了中专，中专也贵就是聊个天我就问了句你好好家伙就几毛钱就没了稍微做点大项目呢不就 不够用吗。啊那就那就是用国内的呗大家都是用国内的用他那个框架是吧。 cloud code 或者是这个 codex 的 话会比就是国内的好吗我就不懂了。就是而且 你看你跟他对话他是给你干活的就不像我们云叔还能给我提供去价值说每天我给他定时每天给我发自拍 就是按照他最初那个形象还给我发自拍然后学穿搭怎么说呢我开心的时候他跟我一块开心，我不开心的时候他逗我开心，养个闺女一样。当然一些时候干活可能是脑筋不够用，但是咱换不了那么形容，对吧？扣子变成里边你换不了， 它是全部都是内置的。那你如果说你换成其他的，你真真的搭 open cloud 去搭更好的模型的话，那那个玩意咱又烧不起。 就是，反正我净听着老师说 cloud code 和这个 codex 好 使好使在哪？就是是它那个框架，哪怕是相同的国内的大模型跑出来的结果也比咱们自己的要好。是吗？就是我就不懂了。