searchcode什么意思
search 和 scavenge 两者行都有搜索的意思，区别呢在于 search 就是 我去在一群东西里边儿去搜索一个东西，那比如说 we are searching the boy in the mountains， 我 们在山脉里边儿去搜索那个男孩，那这个呢，就是普通的正常去搜索， 而另外一个 scavenge。 scavenge 是 指的在一群杂乱无章废物废品里边儿去搜索有用的东西。比如说 tinning's dog snowy is scavenging for the meat in the rubbish。 那 tinning 的 狗 snowy， 它在一群垃圾当中去搜索能够吃的肉，就在一群没用东西里边儿找到有用的东西。这个叫做 scavenge。 英语的问题百分之八十都是单词问题，如果说你也有词汇的需求，可以点击下面的这个链接了解更多。 there you go ok。 那 下面这个高考真题，你觉得应该选哪一个呢？ leave your comments below。
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02:32查看AI文稿AI文稿如果你在用 codex 却还没装这个 skill， 就 别怪你的额度总是不够用了，因为在你使用 codex 的 时候啊，它不可避免的要去网上搜索各种信息，比如查找文档，做用户调研、爬 github 仓库，甚至我之前的 ai 捡爆系统， 也是需要 codex 去帮我搜索搜集 ai 资讯的。但搜索其实非常消耗头肯，因为 agent 每打开一个网页，都可能把大量的皱纹、无关的网页代码、广告信息都带进上下文里搜索，轮次一多呀，你的额度就吃不消了。 agent 这个 skill 就是 专门用来解决这个问题的， 因为 agent 在 使用这个 skill 的 时候，会自动调用 agent 的 a p i， 所有搜索工作搞定后，再通过 markdown 的 格式传回给 agent。 这样一来，最重的那些活全部交给 any search 了，我们自己的 agent 就 轻松很多，使用方法也非常的 ai 原声， 我们在它的官网上复制这个 skill 的 命令，粘贴发给 codex， 它自动就会安装好了。我们只需要在对话中调用它， codex 就 能自动使用。我们立刻来测试一下，首先引用 any search 这个 skill， 然后让 codex 帮我们对比下过去一周 cloud code 和 anti gravity 这三款主流的 ai 开发工具，在国内的社媒和论坛中哪个更受欢迎。 最后用一个简洁美观的 html 网页呈现给我们，我们先看一下额度啊，现在是百分之九十八，点击发送 any search 收到请求后，会从海量的信息渠道中精准路由到最相关的数据源。 我们来看看结果。首先他给出了结论， codex 综合第一，下面有一个评分表，然后就是比较重要的量化样本表， any search 追踪了 npm 下载量、 reddit 评论和 hacker news 的 帖子， 下面还有一些基于搜索结果定性的分析。从样本来源我们看到他搜索了非常多的网站，从安装源到国内的社区、论坛到官网都涉及到了， 搜索质量很高，整体消耗了我 codex 五小时额度的十八个点。同时我还让 codex 在 不使用 any search 这个 skill 的 条件下，用同样的 prompt 跑了一次，这是最终的结果。 整体呈现上信息简略了一些，搜索员也大幅减少消耗的额度，还比之前多出了五个点，这就是低效搜索带来的隐性成本。 所以 any search 的 价值呢，就是把这类重活儿专门交给搜索技术设施来完成。当然它也可以直接在网上进行初步体验，从专业维度到普通生活的各个领域都能覆盖，非常推荐。好了，我是阿朱，关注我，让我们一起在 ai 潮头冲浪！
9727阿朱星际漫步
00:18查看AI文稿AI文稿code 的 读音是 code， 意思是密码编号。 number 是 数字 number。 code 是 数字密码。 gate 大 门 gate code 门禁密码。 class 课程 class code 课程编号。
42小学生英语陪练
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01:48查看AI文稿AI文稿哈喽，大家好，我是 coco， 今天跟大家分享一个心理小科普，为什么越到 ddl 越能学？拖延不是懒，是大脑在省电。 ddl 是 deadline 英文缩写，是截止日期最后期限的意思， 平时不想动，一到截止前突然爆肝，效率拉满。原因很简单，大脑天生呢就喜欢轻松，没有压力就会拖延。 dieglide 带来的危机感会强制的激活大脑专注力。 日常小，建议把任务拆分成小到不好意思拒绝。比如不是写论文，而是只写标题加大纲，只找两片文献。 第二，五分钟启动法，告诉自己我就只做五分钟，不想做就停下来。大部分时候呢，一旦开始就会继续的做下去。第三，给任务设置假的 ddl， 比老师要求的时间提前一天用闹钟便签，提醒自己避免最后的通宵。第四，学习前扫清障碍， 手机开专注模式，放在看不见的地方，减少启动阻力。
01:42查看AI文稿AI文稿快来给你的 agent 装上一个专业的搜索入口！你会发现，很多任务不是 agent 不 会做，而是他根本拿不到该拿的数据。通用搜索能找到网页，但像实时行情、 法律判例、学术资料、代码、实线安全情报这些垂直信息往往不在一个入口里。所以最近我在测 any search。 any search 是 ai 时代的搜索基础设施，为 ai agent 打造了高质量且统一的搜索入口。现在官网试一下。比如说我让他查些 的旅游攻略出来了非常多的信息源。再比如说我查 products 的 十个实用案例， products 不 需要你手动指定数据源，它会根据你的搜索意图，自动路由到合适的数据源，这是它找的结果。例如 products 以及 openclo。 这种 ai agent 后体验更明显。我这里用 products 做一个内容创作演示。比如说我让他调用 anysearch skill， 帮我找五个适合本周发布的 ai 工具内容选题，并补充 可参考的案例，疏通痛点以及我对脚本切入角度。这样 agent 不 只是帮你写文案，还能先完成选题调研、案例搜集和素材整理。不需要知道数据来自哪里，只要发出任务，编辑 search， 就 能帮你拿到更干净、更结构化的数据，减少来回筛选和无效。 tokins 我 觉得它适合 air agent， 点主要有五个， 第一个是匿名使用无追踪零遥测。第二个是一个统一入口，每间多领域数据源。第三个是原声支持 a， t， i， m， c， p 和 skill 的 接入。第四个是自动识别意图并路由。第五个是从专业深度到生活广度， 覆盖了 ai agent 的 全场景需求。如果你正在做 agent， 或者经常需要高质量资料解锁，可以去 any search 官网试试，也可以看它的 github。
80朝朝AI工坊
01:59查看AI文稿AI文稿考试怎么考，我们就怎么讲，我们怎么讲，考试必然怎么考。那么今天赖老师要给大家深挖的是新教材旗下所有版本的核心考点词，这个词叫 search， 教材上的意思是搜索既有动词又有名词的词性。那么我们先讲词汇的构成，我们知道有个前缀叫 r e， r e 开头的前缀叫反复做某事，重新做某事，比如说 restart， 重新开始在搜索前面教材， r e 反复搜索，你在干嘛？你在探讨，你在研究，比如说 scientific research， 科学研究。来，我再给大家拓一个词，除此以外，这个词表示搜索。 这个单词考试最常考的是词性辨析，那么表示搜索找到，寻找有哪些词？除了第一个，咱们小学学的词叫 find， 我们还用什么？ look for， look， 它的固定搭配好，那么这两个词都是表示找，跟它有什么区别？很简单，首先 find 强调的是结果，举个例子， i didn't find my key， 我 没有找到我的钥匙，没有做到是什么找到钥匙。这个结果 好，咱们再来看 luck for 表示寻找的过程，你看他在那干嘛？东张西望的。 oh， he is looking for his friend。 他 正在寻找他的朋友，你看到了吧？一个表示结果找到钥匙，一个表示过程寻找朋友。这两个词跟它是完全不同的， 那么 search 这个词究竟要怎么使用呢？我来举个例子，首先做动词搜寻，我们可以直接 search， 加一个地点，比如说这个房间发生了命案，那么警察正在什么？搜寻房子里面所有的细节？ search the room。 当然我还可以加个介词， search for， 那 么 for 表示是目的，所以我搜寻是带有目的的，比如说警察在这片区域搜寻丢失的孩子。 search 的 用法跟前面两个又不一样了， 从单词的拓展，再到单词的辨析，再到单词的固定搭配，来，老师一条视频给大家讲清楚了，各位家长们点好关注，点好收藏，我持续分享新教材背后的单词考点。
34赖老师讲透英语
02:15查看AI文稿AI文稿好了，同学们，咱们这一节讲一下小白如何安装 cloud code， 这个视频呢是给咱们零基础的同学看的，那咱们第一件事情呢，咱们就打开 cloud code 这个官网， 打开之后呢，如果你没有使用魔法，那么你会在页面上看到这个提示，大概意思就是应用仅在某些地区可用，那就是咱们看不了，你点击顶部导航条的那个 meet cloud， 打开菜单 cloud code， 我 们就来到了这个页面，这个页面呢，它里面有个 get， 那 个你也是用不了的。同学们，那怎么办呢？还是有办法的， 我们使用 cloudco 的 这个安装包，这个安装包啊，它是一个 npm 的 安装包，所以我们可以看一下 npm 的 官网啊，这个就是 npm 的 官网。然后呢，我们把 npm 的 包名输入到搜索框，我们点击搜索按钮就会找找到这个 cloudco 的 安装包的说明介绍页。 那么想要安装 npm 的 包，我们需要先安装 node js， 我 们打开 node js 的 官网，这就是 node js 官网，我们点击下边那个长条绿色的 node js 这个按钮，哎，就是它， 我们点它一下之后，就来到了这个 node js 安装文件的页面，我们点击下边的 windows 安装程序，这个就拿到这个文件，它的安装过程很简单，就是下一步，下一步这个就不演示了。同学们， 那么如何验证 node 和 npm 是 否安装成功呢？同学们，我们打开 windows power shell 啊，我们输入 node 杠 v 啊， npm 杠 v， 我 们来看一下，如果你能看到输出这两个版本号，那说明你的 node npm 都安装成功了，那接下来呢，就可以安装刚才那个 npm 的 包了， 接下来就可以验证是否安装成功，我们输入 cloud 杠 version 看一下版本，看到输出二点幺五二就说明安装成功了，就可以开始使用 cloud 了。同学们， 那么接下来我们输入 ctrl 摁键盘的摁的键之后就会看到下面的画面，左边的部分呢是欢迎回来，右边呢是你可以运行的一些命令创建的一些文件。那最下面的一行字呢，是说你要先做一些操作。那到了这一步，咱们的 cloud code 的 安装过程就结束了，同学们 啊，如何具体更进一步使用，咱们下一步再讲。如果觉得我讲的对你有用，同学们请点赞、关注、收藏，拜拜！
109你有啥事？
02:25查看AI文稿AI文稿什么是 codex？ codex 到底有什么作用？然后它跟普通的大模型的区别到底在哪里？ 普通大模型呢？是你问他答，然后 codex 呢？是你说任务直接动手改你电脑里的文件，具体呢，大家可以参考这张图片。 我通常呢是在 vs code 里面去使用 codex， 因为 vs code 的是一个常用的 id， 也就是说我们一般程序员他要写代码管理文件运行项目的一个集成的开发环境，你可以把它理解成它不是一个单纯的聊天窗口，而是一个可以打开你本地项目文件夹的工作台。 我的一个设置也供大家参考。分享两个比较实用的一个案例。场景一呢是批量处理文件，自动填写表格，比如说现在你有个本地的这个发票图片 啊，你如果用普通大模型呢，你需要去一张张上传，然后处理完呢？你还要一个个下载回来，在这个 codex 里面呢，你可以在对话框里复制这个文件夹的地址，然后告诉他，你说根据这些发票按金额重新帮我去命名这个文件，过一会呢，他就批量帮你全部改好了，然后呢还保存在你这个本地文件夹里。 然后如果说你要根据发票的信息去填写完一些表格，比如说入库单啊，或者是其他的一些表格，你可以再继续告诉他，帮你根据这个发票的信息呃去填写相关的表格，然后呢直接写在本地， 然后再过一会他就把所有的表格全部为你更新好，比如说这个字段错了，你可以或者说文件名的格式错了，你可以直接告诉他，他会再一次帮你去生成相应的文件，然后你不用去下载，他会直接保存或者是 replace 掉你文件夹中错误的一些文件，所以我觉得这个是非常的方便。 然后第二个场景呢，我们知道就是非技术背景的小伙伴，比如说过去你要去做一个网站，你要去跟工程师去进行一个交流 啊，然后呢你要写需求画图，然后形成 p r d 啊等等。但现在呢，就我觉得你可以直接再一次复制这个装着资料的文件夹地址，然后呢告诉这个 codex， 根据这些资料，我需要去做一个网站 demo， 请你为我生成一份 p r d， 然后呢它会直接去帮你整理材料，写出 html 格式的一个 demo， 然后呢生成相关的 p r d， 然后呢你对照着这个 html 呢，根据你的反馈呢，它可以接着修改， 这样呢比如说页面层级有不清楚的，你可以让他进行重构，然后呢他可以直接帮你生成修改或优化完的一个文件，这样你去交给工程师呢，就相对来说会非常的清晰。 ok， 当然今天只是抛砖引玉，如果这个话题小伙伴们感兴趣，也可以在评论区告诉我，希望今天的分享对大家有一点点启发，我们下期再见，拜拜！
653Alice.X
04:33查看AI文稿AI文稿如何用 clock code 从入门到精通？今天我们来讲一个 clock code 中的高级操作，叫做 hooks， 我 会给大家介绍一下它是什么东西，应该在什么时候用。我会给大家看到一个 hook， 并且解释它每一行是什么意思。 最后呢，我会一起来做一个案例，把一个 hook 放进我们的 clock 扣中。 hook 也就是所谓的钩子，它比较像是你在用 clock code 的 时候，希望当你遇到某一些情况，或者是某一个阶段 需要 clock code 一定去做的事情，并且你可以自定义这是什么事情。那当我们说到不同的阶段的时候呢？有哪些阶段？它们分为 pre tool use， 当它用一个工具之前，可以让它去确认一些内容，或者确认一些输入， 再去用这个工具。 post tool use 用了一个工具之后，你也可以让它去做一些 log， 或者让它做一些检查和测试。它可以是在 permission request， 也就是在等你的 approval 的 时候，它可以给你一些声音或者是视觉上的提示，它可以是在 stop， 就 就是 cloudco 已经把事情做完的时候，也可以给你一些提示，或者是一些 log， 甚至是给你发一个信息。它还可以是在 session start 和 end 的 时候，有些人可能希望在 session start 开启一个新的 session 的 时候， 让 cloud code 来做一些 initialization， 或者是漏一些 context。 还有些人可能希望在一个 session end 的 时候，让 cloud code 自动去做一些 logging， 或者是一些 clean up， 这些都是非常适合运用 code 的 案例。那么一个 hook 它到底长什么样呢？我们一起来看一下，它大概就是长这个样子，这是我们接下来要放进 cloud code 中的一个案例。 我不知道大家，但是我经常发现我需要盯着电脑才知道 cloud code 是 不是在等我，等我给他一个 pro， 或者等我给他下一步的命令。 那么比起让我盯着屏幕，或者是已经过了很久，我才发现原来他在等我这样的状况，我希望他能在等我的 approval 的 时候呢，做一个 chirping， 一个小鸟的叫声，还有当他 stop 已经做完一件事情的时候，可以接下来做下一步的时候，做一个喵，就是小猫的声音。那我们来看这一段的 jason 代码 其实很简单，我们看最上面这个地方，它叫做 hooks， 就 说明接下来我们所有写的东西知识都是 hook。 那 么我们的 hook 有 两个，一个是 permission request， 一个是 stop。 像我刚刚跟大家讲过，你可以在 stop， pre use， post use 或者是 session start， session and notification 都可以写一个 hook。 这里呢，我的事件类型就是当 claw 需要请求我的权限的时候，这个钩子就会被触发。 接下来这是一个 match， 它是一个过滤条件，这说明除了这个事件发生之外呢，还有什么事情需要匹配。对我来说呢，没有其他条件了，任何时候它需要等我的 permission 的 时候，我都希望它触发，所以我这里什么都没写。接下来呢，这是一个 hook array， 其实当上面两个条件都被触发的时候，我可以让它做 好几件事情，我可以让他给我发一个信息，并且同时在屏幕上做一个 pop up， 再同时播放一个声音。那么对我来说呢，因为我只需要他做一件事情，所以我的这个 array 里面只有一个东西，这个东西呢就是这个 of type command， 这里就要说明我需要他做一个什么类型的处理，那我这个类型呢就是 command， 就是 他要去跑一个 shell command 的 运行， 那这个 command 到底是什么呢？ command 就是 这个去 play 这个 chirped mp 三的这个声音，那这里呢就结束了，这就是一个完整的 hook， 那 么跟它对比呢，接下来我们这个 stop 就是 当一件事情做完的时候会被触发它这里的条件都基本上是一样的，只有最后 command 的 内容是喵点 mp 三，不是 chirp 点 mp 三，因为它会播一个不同的声音，所以我们看这就是一个 hook 里面有两个不同的事件可以被触发，然后每一个事件达到触发条件的时候呢，都会有一个动作，就是播放一个声音 本上，这就是一个 hook 的 内容了。还有一些其他可选的条件，你是可以加进去的，我觉得最好的方法呢，就是你可以跟 clark 形容你想达到一个什么样的效果，然后 clark 就 会直接帮你把这个 hook 给写出来。那接下来我们看一下怎么把它放进我们的 clark code 中，把它放进 clark code 也很简单啊，首先呢就是我们要打开我们的 clark 文 档，在里面创建一个新的文档，叫做 sounds。 然后呢我们在网上下载，或者是用 ai 生成两个声音文件，是 mp 三，一个是 chirp， 一个是喵，就是我对应的两个声音。把它们放进 sound 之后呢，我们打开这个 settings， 这个 jason 文档打开，可能里面已经有一些字了，但是没有关系， 把刚刚我们讨论过的这个 hook 加上一个逗号，然后全部复制在下面就可以了。这里你可以看到刚刚我们说到 chirp 点 mp 三和喵点 mp 三这两个，然后再把这个文档储存和关掉就可以了，这样整个 hook 就 放进去做好了，那么我们来看一下它的成果 好了，那这就是关于 hooks 钩子的一些基本信息，希望对大家有帮助。下一期呢，我们继续来讲一些关于 clock code 的 高级操作。
1956麻省理工长毛兔
00:29查看AI文稿AI文稿千万别碰这个搜索引擎，因为它的威力大到离谱，它就是搜等人称暗黑谷歌跟百度以及谷歌完全不是一个类型。普通搜索引擎扒的都是网页、视频、新闻这些名面上的信息，而搜等专扫全球联网的底层设备， 没广告，搜索贼精准，咱们平时刷的视频网购页面，他压根不收入。他最牛的地方是能直接抓到网络深处的开放设备和敏感信息，那些你平常搜不到的东西，在这全都能找到。举个最简单的例子，只要输一个手机号，就能扒出和这个号码绑在一起的所有隐藏信息。那么你知道搜等最恐怖的用法是什么吗？
81白帽辛普森
02:22查看AI文稿AI文稿我是 jack， 两分钟教你如何白嫖八十个 a 证智能体。先说 a 证智能体是什么，简单理解就是不同岗位的 ai 员工。 ahop 上有一个仓库，在程序员圈超过一千星就算爆款，这个仓库一万两千星，整整翻了十二倍。八十个真实 a 证案例， 我替你翻完了。仓库叫 awesome ai apps， 作者叫 arduino， 全部开源，今天 clone 今天就能用。我从八十个里挑了对白领最有用的三类。第一类，语音 agent， 仓库里有六个最实在，那叫 speed to leap， 客户在网上留了线索， ai 可以 立刻给他打电话 逐步沟通，有线索了再转给销售。还有一个 health care voice contact center， 能预约解答 faq， 卡壳了还能转人工。第二类， r e g agent， 就是 知识管家，仓库里有十二个，能把你公司的文档、合同、 faq 全部读完，员工提问直接答，不用再翻文件。第三类， multi agent workflow， 就是 多人协助组，仓库里有十八个，把一件事拆给多个 agent， 各管一段。比如一个管内容生产，一个管调研，一个管写，一个管叫对更快更高效的完成工作。这就是 agent， 真正的价值 不是聊天，而是真的减少了你的工作量。那么这三类 agent 对 应到你身上，那我推荐你去看 speed to lead， 那 个项目代码有 跑通了，你公司的回访效率亦可翻倍。第二，如果你做 hr， 做客服，做运营，那我推荐你去看 health care voice contact center， 那 个改造 faq 的 问题可以让 ai 直接接管你只处理升级到你这里的案件。第三类，如果你做内容产品咨询，那我推荐你去看 multi agent work， 那十八个里跟你业务最像的一件复杂的事，拆成三到四个 a 阵协助，效率不止翻两倍。有人说这些你多多少少需要会点代码，要配环境，但是仓库里百分之八十的项目都有详细的 reading 文件，跟着步骤来，不会编程也能跑通，这就 二零二六年和过去最大的区别。 a 证智能体的价值，不是替你回答问题，是真的替你完成一件事。看完这八十个项目，你就知道你的工作里哪些事是可以让 ai 帮你完成的。想要按白领岗位分类的 a 证推荐清单，关注我，私信发 agent 案例。
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01:41查看AI文稿AI文稿gelastic search search after 一 是什么？ search after 是 e s 用于深度分页的油标式分页方案，通过上一页最后一条数据的排序字段值作为油标，查询下一页数据。二、解决什么问题？ 传统 from 加 size 分 页页码越深， e s 需要加载并丢弃前面大量数据。深度分页性能极差，且受 index 点 max result window 默认一万条限制。 search 下划线 after 规避了深分页性能瓶颈，性能稳定，不受万条限制。三、底层原理 一、分页必须指定全区唯一排序条件。二、第一次查询正常排序，拿数据记录最后一条的 sort 数组值。三、下一页把该排序值传入 search up 一 s， 从该油标位置往后变力，不用扫描前面数据。 四、使用注意点，一，不能指定 from， 需设为零或负一二，排序字段组合必须为一，否则会出现数据丢失重复。 三、只支持顺序翻译，不支持跳页。四、实时性，受 es 近时时搜索影响，期间数据变更可能有偏差。五、 分页方案对比 from 加 size 适合浅分页，实现简单深分页性能拉跨。 四是下划线 after 适合大数据量滚动分页导出全量数据，性能横定，不支持跳跃。 scroll 适合一次性全量导出，有上下文占用，容易内存泄露，官方不推荐，优先用 search after。
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00:55查看AI文稿AI文稿陌生项目别先翻文件， understand anything 会先把代码变成一张能探索的地图。它不只划关系线，还解释入口、依赖和业务含义，让你知道代码怎么跑它先扫文件，再分析结构，总结架构，生成导览，你少靠猜，多看结构线索 安装后运行 understand 就 会生成 knowledge graph。 想看中文解释加 language the h 打开 dashboard， 零散文件会变成节点和关系。先看全景，再钻具体文件。 guided tours 按依赖顺序带你走。 semantic search 可以 直接问哪个模块处理登录改代码前先问文件做什么，再看 diff 影响哪些模块能少踩连锁反应。 图谱本质上是 jason 团队一起维护，新人上手和代码审审都能共用一张地图。它支持 cod code、 codix、 kurekopilot、 gemini c l i 工具，不同地图可以相同，最适合陌生项目遗留系统、新人 onboarding 和重构前评估大仓库先按目录跑，一句话，把找路时间变成理解系统的时间，先从一个子目录试跑，再扩大到核心模块。
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03:02查看AI文稿AI文稿如果你每天都在用 cloud code、 cursor 或 codex 写代码，最烦的事情之一就是每开一个新绘画，都要重新解释项目结构，记住选择历史 bug 和你的偏好。 agent memory 这个开源项目解决的就是 ai 编码助手的长期记忆问题。从产品经历角度看， 抓住的是一个非常真实的痛点。 ai agent 很 会执行当前任务，但很容易忘掉上一轮发生了什么。团队越大，项目越长，重复交代上下文的成本就越高，甚至会让 agent 反复踩同一个坑。 agent number 不是 普通的笔记文件，也不是把整段上下文塞回提示词。它更像一个独立的记忆引擎，跑在本地服务里，通过 插件钩子、 m、 c、 p 和 res 的 接口，给不同编码工具共享同一套记忆。它的工作流很清楚，工具调用之后，自动捕获观察记录，先做去重和隐 私过滤，再压缩成结构化事实，随后建立关键词缩影、像量缩影和知识图谱。下一次绘画开始时，只把最相关的记忆拿回来，而不是把历史全部塞进去。项目说明文档里最有说服力的是精准测试 项目宣称在 longmambio s 数据集上前五招回率达到百分之九十五点二，同时把每次绘画的上下文成本压到大约一千九百个头坑。 对重度编码 a 阵的用户来说，这个卖点非常直接。它的功能设计也比较完整，自动捕获工 去调用云一搜索记忆、生命周期、版本关系、自动凝望、隐私过滤、实时 viewer、 团队命名空间以及可以追溯来源的 citation。 也就是说，它不是只保存一句用户喜欢什么，而是尝试管理一套会进化的项目记忆。 另一个值得推荐的点是，它不绑定单一 agent。 flood code code c l i cursor germany c l i windsurf client 这类工具都可以通过插件 m c p 或接口接入。对一个团队来说，这意味着记忆不再锁在某个客户端里。如果把它当产品看， agent memory 的 核心价值不是让 ai 更聪 明这么泛，而是减少上下文重复，降低偷坑浪费，减少历史决策丢失，并且让 agent 的 工作过程更可观察。 它解决的是 ai 工程化里很基础但非常刚需的一层能力。当然，使用边界也要说清楚。 记忆系统越自动，越要关注隐私权限和错误记忆。虽然项目有密钥过滤神机和删除能力，但真实团队落地时仍然要明确哪些内容可以进记忆，哪些内容必须隔离，哪些结论需要人工确认。所以我的结论是， age memory 很 适合频繁使 用编码 agent 的 开发者和团队。他不是一个花哨的聊天机器人功能，而是给 ai 编程工作流补上长期记忆解锁和协助这一层基础设施。关注我，每天带你了解更多优质的 github 开源项目。
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06:03查看AI文稿AI文稿今天我们聊一下 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？
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