如何用codex做meta分析

之前派藏绘图一般需要 p i 辅助修改代码，然后自己运行，现在我们尝试一下利用 codex 全程自动编辑代码并运行的结果如何？首先开启完全访问权限， 点击左侧加号开启计划模式，该模式可以先生成具体操作的思路，然后询问你的意见，之后决定是否继续执行。接下来上传我们制图所需要的要素文件，然后在对话框输入指令，这个指令尽可能的要详细一点， 以便他能够清楚你的具体需求。点击发送就可以解放双手等待出图了。这里我们进行快进 倒车请注意倒车请注意！倒车请注意，倒车！这个时候就是计划模式，弹出的对话框会询问我们的具体需求， 这里选择仅 png， 然后选择全部标注。请注意，倒车请注意！倒车请注意！倒车！这一步生成了一个具体的执行计划，如果没有问题的话，就在弹出的对话框当中选择继续执行。 请注意，倒车请注意！倒车请注意！这里他很聪明，新建了一个拍脏虚拟环境，为了防止影响到原来的拍脏环境，之后也会自动安装绘图所需要的库，之后就开始自动编辑脚本并运行 到这里，图片就制作完成了， 它会自动进行最后的检查。我们来看一下整张图，除了一些细节上的问题还是可以的，如果出现什么大的问题，比如坐标系不一致导致的错位，或者要素图例的位置摆放不正确，都可以继续在对话框当中向它提出，让它继续修改。 后面我也会研究如何让 codex 自己操作 art 及 js 软件来进行绘图分析并分享出来。今天视频就到这里，感谢观看。

codex 虽然功能强大，但是使用 openai 官方的 token 渠道，性价比非常低，这里教大家如何将 codex 接入到国产性价比之王 deepsea k。 平时就把轻量化的任务交给 deepsea。 首先需要安装几个前置的工具， 第一个 node 点 js， 直接搜索官网，点进去，选择自己对应的版本下载即可。下好后一路下一步安装就行。 第二步安装 c c x 和 c c switch， 这俩因为要去 get 掌，这里我就把安装包放简介了，大家自行领取下好安装包后安装。先打开 c c x， 这个 ev 是 环境配置文件，可以用记事本的方式打开，这个密钥是一二三四五六记一下， 然后打开运行程序，把这个管理界面的连接复制到网页，打开， 输入刚才那个密钥，一二三四五六，可以把它切换成简体中文。然后我们先不管它，打开 deepseek 的 官网，点这个 a p i 开放平台，这里大家用自己的账号登录，然后点左边这个接口文档，把这个余额要地址复制一下，然后回到 c c x， 点上面的 codex， 再点添加渠道，在上面粘贴一下 y o r l 地址。接下来回到 d p c 点这里的 a p e k 点创建 a p e k 这个名称，随便填点创建 这个 a p i k， 大家可以自行保存一下，要记得不要暴露出去，不然别人用你的 api 用的就是你的钱。把它复制下来，粘贴到 c c x 这里， 然后点右上角的详细配置，把这个服务类型换成 open ai 下拉，把这个模块化非常键给打开，然后保存配置，接下来再打开 ccc 位置， 一路下一步安装即可， 安装完成后打开它渠道，选择 open ai 这个点右上角的添加，选择自定义配置， 下面供应商名称随便填一个 a p e k， 填一二三四五六。然后这个 api 请求地址，我们回到 c c x， 把这个 api 地址复制过去， 点这个获取模型列表， 就能看到接入的 deepseek 了。选择模型下拉，把这个百万上下文窗口打开，然后保存配置，并且用它。 接下来就可以进入 codex 了。国内直连肯定是有一点慢的，耐心等待一下， 我这里自动登录了，退出重新登录，登录时选这个，使用其他方式登录， 然后输入刚才配置的一二三四五六。可以看到模型这里已经是自定义了，也就是在 c c c 区里配好的 d p c k。 正常的话这里就是 g p t 五点五。当然如果要正常使用的话，肯定是要给 d p c 可充一点钱的，不然就会出现这种五零三报错。最后提一嘴， 如果你有条件的话，还是建议使用 g p t 原声的，肯定是要比我们接入 d p c k 好 用， d p c k 只是胜在更便宜而已。好了，以上是本期全部内容了，我们下期再见。

hello， 大家好，我是阿亮，这期视频呢，教大家如何把 codex 接入国产模型，比如说接入 deepsea codex 和 cloud code 呢，不一样，它不支持修改配置文件来切换模型。最初呢，我也是想直接用其他的工具来接，比如说 c c x， 但是折腾了很长时间，发现问题比较多，也很复杂，所以呢，就自己动手来搞定的一个专门的工具， codex 杠 switch， 用这个切换 codex 的 模型就方便多了。接下来呢，就照着我整理的这份 codex 文档，一步一步带大家操作。 首先点击文档中的 codex 杠 switch， 跳转到下载页面，根据自己的电脑 选择安装包。下载后呢，双击打开，我们就以 deepsafe 为例，这里选择 deepsafe， 然后点击这里到 deepsafe 官网去申请 k， 这里有每个模型的申请 api k 的 链接好，点进去呢，就是开放平台，点击 api case， 创建 api k， 然后把拿到的 k 复制到这里就行了。然后点击蓝色按钮，这个时候呢，就切换成 deepsafe 模型了，现在呢，需要重启 codex， 记住这里一定要把 codex 关掉，重新启动， 可以看见这里的模型变成了 deepsafe， 输入一条消息试试，如果它有回复说明呢，就接入成功了。 点击红色按钮，也可以一键切回官方的 jpt 模型。注意切换后必须重启。 codex 这个小工具呢，目前支持主流的啊，国产模型也可以自定义模型，每次启动 codex 前呢，把这个工具启动了，就可以顺畅地用国产模型了。 这一期呢，我们主要是想要通过一个案例带大家整体走一遍流程，更熟悉这个扣带子的使用。很多人觉得呢，做一个案例或者做一个东西之前呢，要先想清楚做什么功能啊，有什么样的风格等等吧，就想了好久好久。其实我们根本没必要 给他最简单的提示词，让他呢先做一个东西出来，然后我们再挑毛病。好了，接下来我们直接开始 新建一个项目文件夹，直接命名为汉堡店，然后新开一个对话，添加新项目需求呢，就一句话，帮我做一个汉堡店的网页回车 codex， 自己理解，自己拆任务，自己给方案，它还可以自己的生图，因为它接入了目前最好的模型啊， gpt 杠一， mate 二，这个是最好的生图模型，我也没仔细看啊，先让它跑一半问出来再说。 哎，过了一会呢就出来了，但是我发现他的主页呢只有一张图片，这样感觉真的是太干了，餐厅也没有什么特色，我想每天都有一个的特色汉堡啊，以一周七天来循环，让他来修改 主视图，图片改为五张图片轮播，设置每天的特色套餐，每日的优惠套餐以一周为一个单位啊，一周为一个周期。每天的菜单呢，可以点击观看，并且每个套餐呢都有相应的配图。 顺便再说一下， codex 是 内置了当下最牛的生图模型，一面之杠二点零模型，比香蕉呢强了不少，改好了来看看效果啊， 这是汉堡店店内环境呢，是必须要有的，然后我输入加入醒目的店内环境图片，分别有，后厨的呃，制作区，冷藏区，前台用餐区，卫生区，冰激凌帐。每个区域呢都有至少两张图片，图片看起来是在同一家店。 好的，等会效果还不错。我们新开一个对话，打开计划模式输入，把这个项目改造成 next js 框架。如果你不知道 next js 是 什么意思，可以再新开一个对话，问他什么是 next js， 然后使用 codex 内置浏览器，我们点开批注按钮，这样的话，你想改哪里啊？直接就能在这里改。比如我想让这个汉堡的价格是零，直接点击这里，价格改为零， 想改哪里呢？都可以在这里直接进行修改。但如果你想让别人也可以打开这个网页，只需要打开 codex， 问他怎么让别人也能打开这个网页。这个也算是给大家留一个作业啊。总之一句话，遇到不会的或者不懂的就去问 codex， 把我们的思路一定要转变过来， 大家有兴趣呢，也可以去尝试着做一点自己的东西。 ai 时代，我们用 ai 工具呢，最主要的就是用来创作，然后提升自己的效率，让我们成为一个 maker。 好 了，这期视频呢就到这里，下一期我们再继续讲 codex， 大家点点关注哈，跟着阿亮学 ai。

哈喽啊，我是老王，今天给大家展示一下我如何用拖带子做了一份完整的市场调研分析报告，从数据里去反推产品机会。大家都知道，我们卖家在选品的时候，最大的问题不是 没有数据，而是看完了一堆评论和竞品，最后还是不知道这个品可不可以做，能不能去做。今天我用 cold desk 只输入了一个 asian， 他 就直接给我跑出了一份全面的选品决策分析报告。这个结论可不是我拍脑袋想的， 他最核心的设计是不忙干，那启动前 codex 会先跟我确认业务三件套，这次调研到底解决什么决策？他的数据是跑 amazon 还是 reddit 还是 youtube？ 最后我是要 stm 文件还是放进备注文档？ 哎，这一步就叫做对齐目标。他给我的每一步的确认，其实都是为了保证最后的输出 能直接用在我们的业务上。整个流程我拆成五步，输入 asion 或者是品类词，然后确认我要调研的目标，以及抓真实的数据，做 voc 的 句类和价格，带切分，最后输出 go no go！ 建议来，咱来看个耳机的深度案例啊。 他这里不是简单给我做了一个总结的评论，而是把上万条的评论做了语义的巨类，挖出了感官过载、 h d h g 人群和测税通勤两个区分场景。 关键的是他还会做需求分层，哪些是 master， 哪些只是 nice。 他 最后直接给出了一个建议，哪些的方向我们是可以的， ok 的， 哪一些只能是 watch 一下，哪些是低价卷王？ no， 我 们不要去碰。我再给大家换一个衣柜品类去做快扫， 效率同样惊人。他第一件事情是做了市场证明，他这里给我指出了 pro table 这个词太泛了，真正的高转化词是 pro table close it。 这里的痛点洞察更是一针见血。这里显示啊，用户怕的不是容量不够，而是怕这些结构坍塌导致的信任崩盘。所以差异化的定位他直接给到了，我们要主打 这个防坍塌衣柜来强化金属连接件和加厚罩布的显示，你看到了没有？这些句句都打在了竞品差评的死穴上。 整个来说，从数据清洗、 v o c 的 挖掘、价格带切分到最终的逆向决策，它整个 colddes， 它是把一周的整个的流程压缩到了十多分钟，大家可以赶紧去试试啊，一箭三连，我也把我跑的分析的 skill 发给大家，我是老王，和大家一起进屋，一起爆单。

最近在用这个 codex， 呃，写一些 a p p 小 程序，好像是建了一些网站什么的， 然后如果说用它自己的模型的话，这个很贵哈，所以说我现在连接了这个咱们本地的 啊， dickzip 的 这个模型通过什么样的工具呢？那这个就可以给大家介绍一下，有个叫 memo to codex 的 啊，这样的一个开源工具啊，它呢也挺好用的，配置上来讲也比较简单。呃，不定期的话， 呃，它也会做一些更新啊，我用的还可以啊，你看设置上来讲就是非常简单哈， 因为它已经预制了一些模型啊，有 miimo 的 这些模型，还有 decip 的 这个模型， 只需要在那个后端的一个配置文件上把这个 decip 的 这个 api key 贴上去，然后就可以使用了啊，贴上去之后，你看我这上面就变成了已启动的这样的一个状态啊， 然后在 codex 接入的这一块，就直接在你想用什么样的模型，比如说现在有这个 v 四 pro 和这个 v 四 flash 啊，你可以用 pro， 也可以用 flash， 在 这边有一个写入文件并起用点一下， 然后你 codex 退出，重新进一下，就可以切换为这个模型了啊，非常方便。 你看我这个模型，我不光用官方的这 a p i， 我 还用这个 open code 的 这个 a p i 的 这个啊， decip 这个模型也都是可以去用的，比较方便，推荐给大家。

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。

你用 codex 成本高，很可能不是用不起 ai， 而是模型没接对，就很多人用 codex 只会配默认的配置。就是如果你 开始写高频，写文案，做 ppt 或者跑代码处理资料，你会发现一个问题，就是调用成本会越来越明显啊，这时候就去接这个 deepsea v 四这类模型就是一个很实用的思路， 逻辑很简单，就扣袋子负责工作流， deepsea 负责模型能力，就是一个负责操作，一个负责这个输出，就搭配起来成本会降低一点，中文场景也更顺手。 就大概这几个流程啊，第一步就是去 deepsea 后台拿官方的 api key， 第二步准备一个 cc switch， 第三步，把 api key 填配进去 啊。第四步，在这个 c c 维 switch 里面扣代词，去添加模型供应商啊。第五步就把请求地址填成这个本地的这个地址，这里有个坑啊，很多人会填错啊， apikey 就是 delete 的 这个，但是请求地址很多人就不会填，叫后台地址留言哈，我给你模板。 还有一个细节就是 cc 十位工具启动后啊，不要关，要关的话他调用就会失败。所以抠袋子接这个事情老点不在技术，而在你。没搞懂啊，这个模型跟中转的关系， 搞懂以后你就能够用更低的成本去跑不同的 ai 任务。就下一条，我出一个，就是这个小白怎么接的这个教程以及闭坑指南啊，照做。

一定要一定要一定要用 codex！ 别再把时间浪费在研究一堆 ai 软件上了，直接用一个就是 codex。 为什么我一直在强调 codex？ 因为大多数的 ai 只会解决某一个单点的问题。 但是 codex 不 一样，它更像一个真正懂分工、懂协助、懂结果的 ai 中书。你不会做视频没有关系， codex 会帮你调用像 runway、 sit down 这样的专业视频工具。你 不会写文案也没有关系， 他知道应该把任务交给 minus 这类最擅长内容创作的模型。你不会做音乐，也不用焦虑，他还能调用像 solno 这样的音乐生成工具。他真正厉害的地方不是他会某一项功能，而是他知道什么事情应该交给谁来做，并且他能帮你把整个流程串起来。 所以，未来真正拉开人与人差距的，从来不是你会不会操作软件，而是你有没有想法，能不能表达审美够不够好。大道至简。当工具越来越聪明，人最值钱的能力反而变成了更简单的东西， 就是把你想要什么讲清楚。你只需要开口说，哪怕你的普通话不够标准，哪怕带一点口音也没有关系， codex 都能听懂。他不要求你是技术高手，他只要求你有清晰的想法。 所以，如果你真的想提高效率，不要先学一堆技术，先抓住那个最核心的王，擒贼先擒王，在 ai 时代，扣贷就是那个王。

很多人做样本分析，其实第一步就错了，一打开文献呢，就开始找均值标准差 o r 值，然后 r r 值，先不要着急，那这里呢，我们就给大家提供了一个模板，供大家去做参考吧。我们数据提取的第一步呢，不是扣具体的一个数值， 而是先提取一个基本信息，因为基本信息就像一篇文献的说明书一样，说明书没有看懂后面的数据，就算我们提出来，也不知道它到底能不能用，怎么用。那基本信息到底包括什么呢？我们来记住一个顺序，先看这一篇文章，再看人群，再看干预，最后看结局。 那第一呢，看文章信息，比如说他的第一作者是谁？他的翻版年份是谁？他的国家？他的地区？他的研究类型是什么样子？是随机对照研究，还是对照研究，还是病例对照研究？这些看起来很基础，但是呢，他是会直接影响这一个证据的质量。 同一个治疗方法，像二零一零年的研究呢，和二零二四年的研究，他们的这个技术可能就会发生了一个迭代，临床背景可能就会完全不一样。那随机对照研究和观察性的研究，就不建议放到一块去进行直接比较。 那第二呢，就是看人群的信息，那看这篇研究，他到底纳入的是一个什么样的人群，样本量是多少？那有的文章只纳入了五到十个人，那有的文章纳入的是好几百个人，那有的文章纳入的是像儿童或青少年人群，有的人那的是一个成年人群。 然后他的诊断标准可能也不太一样，比如说同一种疾病，轻症的和重症的，那情况肯定都是不一样的。 所以这一块儿人群的基本信息的话，这一块儿我们一定要提得比较清晰一点。比如说像年龄呀，它的性别呀，它的 bmi 呀等等等相关的信息，比如说基本的一种程度。那第三呢，就是要看它的一个干预组和对照组， 也就是说他的干预组到底用了是什么方法？对照组是什么？是常规治疗呢？还是安慰剂还是另一种治疗？那还要看治疗的频率和每次持续的一个时间，他的一个总疗程，他的一个剂量是什么样子，比如说小剂量长时间还是大剂量的一个短时间呢？ 那第四步呢，就是看他具体的一个结局啊，是看他结局的一个 具体的信息。比如说这篇文章它汇报了什么样的结局，它的结局指标是以什么样的去进行汇报的？比如说同样是睡眠，有的文章是汇报的 p、 s、 q i 匹兹宝量表，那有的文章汇报的是 n、 h 一 些失眠量表或者等等。那这样我们要去做一个统计，那有的文章它这个数据是以二分类的这种 数据形式去经汇报的，有的文章它是以联系型的一个数据去经汇报的，那这种情况就不太一样，那比如说都是疼痛这个机制表，有的文章汇报的是这种短期的一个疼痛，比如说肝郁一二三天之后，那有的文章汇报的是一个长期的疼痛，比如说肝郁的一个长时间的疼痛。

当前我们看到的这个后台的活动管理的一个页面，然后的话就是我用 code s 去零到一去生成的一个高保证的一个后台的原型的一个方案的页面。然后接下来的话我将从产品经理的角度去零到一，去用 code s 去做需求分析，然后的话以及生成这一套关于活动管理的一个原型方案的一个全流程的一个讲解，然后以一个例子去讲解这个链路是如何去 完成的。然后的话我们可以看到这个后台的关于活动管理的这原型方案的话，不是一个单纯的静态页面，我们可以看到我们点击查看的时候的话，可以看到具象的一个活动的一个详情，点击返回有具体的交互，我们点击点击编辑的话 啊，可以有对活动化进行编辑，比如说点击这个活动化进行上架处理，我们可以看到有具体的一个弹簧的一个交互，然后点击确认上架成功。 我们可以看到这个 codex 的 话升级的这一套原型方案，从我们之前作为产品里拿这个需求来用 a 格式啊，然后画做需求分析，然后这个炼炉的话，完全是重构了我们产品经理一个 操作的一个方式，直接拿这套方案的话，就可以去跟客户的高保真的一个方案去对接，然后话大大提升我们的产品经理一个提效的一个概念。所以我觉得在 ai 的 一个时代的话，我们产品经理一定要用公 ai 去武装自己，然后提升自己的一个核心竞争力，这样的话才能 跟进这个时代，然后去让更多的产品经理的话拥有不一样的一个想法，然后能快速的让自己的一个职业的一个发展，然后提升到一个质的一个水平，用 ai 去赋能力。那接下来我们可以看到啊，就是我会以活动管理然后去讲一个小例子，这个方案我是第一点的话，我们活到 拿到的一个需求啊，比如说我刚开始说，现在跟 connor 说现在有个新的一个后台的需求叫做活动管理，主要是运营员提出来的目的的话是能够在后台清洁活动，然后的话选择要动活动的话是所属的机构，机构的话是自多选在选择平台上要做的检查项目，选择要做的一个活动的 检查项目能单独修改价格，这个的话就是它的一个核心的点，就是新建活动能够修改价格，然后的话这是主要路径。然后的话以上的话我还会把一些明确的一些聊天记录啊和截图，然后去发给他，然后当时的话我是有点忘记这个需求是放在哪个 呃仓库，然后这时候我告诉他就应该整理哪个仓库，这时候他就告诉我整理在零四的 workspace， 然后这个 prd 的 这个文件夹里面，然后并且帮我需求化进行了一个整理。然后这时候的话第二步的话我会告诉他现在就需求分析，你引导我对某些不精准的内容的话进行一个 结论。那个定义为什么呢？因为很多时候产品力他在用这个 cos 的 时候，他经常会陷入个误区，他希望我们一个需求给到 code s 的 或是 ai 的 时候，他能一下子就把方案给给我，那这时候我觉得是一个很大的误区，为什么呢？因为对于 ai 来说，他如果不能完全知道你的上下文 的一些内容的话，他很难给到你想要的方案。所以我们需要先给一个闭环的一个产品的一个方案的一个思路，或者一个需求 怎么来的前因后果。那这时候 ai 知道你的一个背景的一个足够的信息，那这时候他可能在做方案的时候有一洁面、二洁面、三洁面，那逻辑的话，他也会需要进一步的去确认我们才就像产品一样，我们在做方案的时候也需要向领导或者是需求方，然后去二次沟通，然后我们需要确认一些方案点，那 这个就是一样。就是我们会让 ai， 比如说他先问第一轮，他第一轮的时候会劝四个点，比如说第一活动是谁创建的？然后活动的和机构关系什么？然后活动和检查项目是什么关系？活动的规则什么样？那这时候我会对他的一些疑问进行 第一次一个解答，告诉他是活动是运营负责的这些一些具象的一个回答内容。那第一个阶段的话，他就说活动的一个 目前的一个主滤镜是比较清晰的，那他把结论去收敛一下，就是把我刚刚的回答和去存储到他的一个记忆里面。那接着的话他会问第二轮，就是第二轮的话，就可能是一项具象的一些问题呢？比如活动价格是给谁看的？然后同一个机构，同一个项目，同一些只允许他一个活动价，那你可以发现他在 他这个第二轮问题相比第一轮问题他的颗粒度会变得更细了一点，那说明他的方案的话考虑到的是更深度了一些。那这时候我就进行了第一轮的第二轮的一个回答，然后第二轮我就回答直接直接说啊回复或者要这样子， 那第三轮的话他就回答的就更具象力，比如说活动创建时啊，活动创建，然后再创建是否我们能够允许编辑，比如活动价格是否能够 高于原价，我们发现啊，这就是 ai 的 一个很大好处。我们作为产品来说，其实有时候我们更多的是凭自己的一个个人经验，然后去做方案，或者是自己沉淀的一个方法论，然后去做需求的一个范围的一个考虑。当然的话人在考虑的时候经常会 遗漏哪个点啊？包括我们做的时候，包括说开发过程中开发都会觉得，哎，我们产品可能在前期有一点没有考虑清楚，那我们可以看到 ai， ai 的 话，它就考虑点的话就给我们完全闭环了，就是每一个点它考虑的非常细致，那我们作为产品的话，我们就可以 起到一个指挥家的一个角色，让 ai 把我们的这个需求考虑的非常的一个一个一个闭环吧，就非常的一个穷尽了，就它的需求的一个分析，达到了一个场景，或者一个达到一个穷尽的一个状态，那这时候我们对这些疑问点进行一步 指导，或者是确认的需求的时候，那这时候 ai 的 一个方案的话就是足够入力，然后并且它的方案是足够的一个严谨的，那这是第三轮的方案，然后第四轮的一个问答，然后接着的话它 就会开始要输出对应那个方案了，那这时候我会该告诉他什么，我会让他去参考这个页面，这个的话是我当前的一个后台，就是我们后台就是原有的一个设计的风格页面，我希望 ai 输出的风格是我直接能 不用 ui 再去给我做设计图啊？我直接沿用我们后台的一个设计图的之前的一个方案，告诉他你帮我沿参考这个页面风格生成页面的三个主要的一个页面，这样的话，就这样的话实际上就后续后台这一块可能 ui 就 不用参了，我直接让 ai 给我去输出，那这次的话 他给我输出了一个具体的一个圆形的一个方案，就在就在这一块这一块的一个内容活动的详情，那我们打开这一块的一个左边右边那个范围，这就是他输出了最终的一个 活动的一个页面，那个方案的一个内容。那在这个过程的话，比如说我们点击新建活动啊，然后活动名称，然后选择对应的机构，然后选择对应的机构，然后我们保存并上架。哎，他这时候会提醒，哎，我们有个点没有，没有选择，那这时候的话选择完以后 添加对应的项目，然后选择机构，然后确认添加，那保存并上架，那可以看到我们这个活动的一个项目是正常的上架了， 正常的一个上线了这样一个状态，那可以看到我们就是一个对话的过程，就我们把需求完整的达到一个闭环，并且的话我们可以看到啊，就是 我在我们给它开发的时候，我点击这一个二，哎，可以看到需求描述，就具体的字段和保存效应的过程，活动名称不能为空。这个话就是 p， 我 做了一个 p r d 的 一个 c q， 这样的话就是我们从需求分析，然后到输出高分子原形，到给它开发，我们 p r d 就 可以完整的通过这一个链路去实现。 我觉得的话，这样的话我通过 kols 去对我的原有的一个产品的一个方案去获得工作流吧，去提效，我觉得是大大的提升了我的一个一个对于呃产品工作流的一个重塑或者 ai 的 一个重构，那我也我也就是 期望就是说作为产品的话也要把 ai 给重视起来，然后就像我这一套一样来，然后去 ai， 然后去重塑你的工作流。当然了重塑以后你有 ai 的 加持以后我们的话自己 你要把工作中摘出来，我们有一些好的想法，也可以通过 ai 然后去快速现。就像我现在的话，我自己会做一个网站，单独的我自己的想法需求，然后去跟市场去进行交流。这样的话我们把产品经理的话，我觉得不要定位于一个工具啊，就是我觉得产品经理是一个是一个很不错的角色，他可以，他可能是在一个公司里没有 呃执行的一个 ceo， 是 一个参半的一个角色。所以我们产品的话有时候有个很很好的想法，可以自己用 codex， 如果我们不懂啊，我用 codex 这个工具加持，直接跟直接做这个网站或者做一个产品，然后直接跟市场进行沟通，然后这样的话我们 有哎，比如说我们在学习营销的一些策略，比如流量怎么来，然后我的产品怎么打造，然后我们营销怎么做，那这时候我们通过 a 的 一个加持，就可以跳脱出我们作为打工人的一个角色，这样的话我们对于我们产品也可以反向赋能。我们在工作中，哎， 领导或者老板觉得我们不是一个打工视角，而是一个主人翁的视角，有市场思维。这样的话我觉得对于我们的职场的一个上限，或者自己的一个职业发展，我就是一个很高的一个 一个一个方式的，所以这是我的一个单点的分享。然后的话后续的话我也会重点去讲解关于 codex 的， 就是弱负能产品或者艺人公司或者是其他方面的一些概念，然后欢迎关注，有不亲热的也可以在评论区我们相互的一起去交流。 ok， 以上的话就是我简要的一个一个分享一个内容，然后欢迎去关注，然后留言。

很多人用 codex 做周报，第一步就做错了，他们一上来就说，帮我写一份周报，这样确实会得到一段很像周报的论文。但问题是，这段论文很难验收。你不知道哪些事实来自会议纪要，哪些责任人是他推出来的，哪些风险只是顺手补上的。这期只拿一个场景做完整案例， 用 codex 把一份周报资料包变成老板能看的周报草稿和检查清单。第一步，先做资料包，你准备一个文件夹，里面放三类东西。 第一类是会议纪要，记录发生了什么，谁提了什么问题，有哪些代办。第二类是项目进度表，至少要有事项负责人进度和截止时间。第三类是上周周报告诉 codex 你 原来的格式、管理口径和表达风格。 这一步的重点在于把输入固定下来，资料数量反而是次要问题，输入固定后面才知道输出有没有编造。第二步， 不要只给一句聊天指令，给 codex 的 任务要向一个项目 brief。 你 可以写，先检查 input 文件夹，列出缺失信息，再按本周进展风险问题，下周计划生成周报大纲，然后输出周报草稿，最后付一份人工验收 check list。 这样写的好处是， codex 不 只是生成一段话，而是按步骤完成一个小项目，它会先理解资料结构，再组织内容，最后把需要人确认的地方单独列出来。 第三步，让 codex 输出交付物。一个好的结果至少应该有四个东西。第一，周报大纲让你先看结构对不对。 第二，周报草稿用老板能快速扫读的语言写出来。第三，风险清单，把口径不一致、责任人缺失、截止时间不明确的地方标出来。第四，验收检查清单提醒你逐项确认事实、数据、责任人和风险判断。这就是 codex 适合的用法， 把资料包变成可交付、可检查、可附用的文件。第四步，最后一定要人工验收， ai 能帮你读资料归类、抄和检查遗漏，但不能替你承担管理。判断。周报里最危险的问题是事实不准，语言是否漂亮，反而靠后。 责任人写错、截止时间写错、风险影响写清了，都会让周报失去价值。所以你要按检查清单看四件事， 事实能不能回到原始资料，责任人有没有人工确认、风险有没有影响和下一步动作 栽要和执行清单有没有分开。这套方法可以沉淀成一个固定模板。输入是会议纪要、项目进度表和上周周报，任务是先检查缺口，再生成大纲，最后输出文件。验收是事实可追溯、责任明确、风险可执行。 以后每周做周报，你不需要重新想怎么问，只要替换音库的文件夹里的资料，再附用这份任务说明，就能得到更稳定的结果。 如果你今天想开始，不要直接拿公司的敏感材料式，先做一个低风险版本，新建 weekly report pack 文件夹，放入会议纪要、项目进度表和上周周报，写一份 codex 输出周报草稿和检查清单。 最后，你亲自确认事实、责任人和风险。普通人用 codex 的 正确入门方式是让他按项目流程交付一个能验收的结果。

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

今天这期视频教给大家五种 codex 的 玩法，不只是写代码，让 codex 能更好地融入你的工作和生活中乐趣，那我们废话不多说，直接开始。 那么第一个玩法呢，就是打工人四件套， word、 excel、 ppt 和 pdf。 那 么 codex 可以 直接在你的电脑上把这四种文档给生成出来，就不是那种网页端的 ai， 让你生成一段文字，让你复制进去，它就直接在你的电脑里面生成这四个文件。首先我们需要来到插件商店安装这三个插件， 然后装完之后呢，我们通过艾特符号对它们来进行调用，我们来尝试一下。这里我直接写一段格式词给 codex， 让他帮我分析一下今天的 ai 概念股行情，然后最终输出 pdf、 word、 excel 和 ppt 这四个文件。所有的文件都新建一个日系文件夹放在当前项目里面，然后我们来看一下它的生成效果怎么样。 以前我们做这四件事情可能要花费一个下午的时间，然后我们来看一下它的生成效果怎么样，而且你还可以把它设定成一个自动化的形式。 呃，就跟 codex 说，每天早上八点自动地去帮我搜索一下这个 ai 概念股行情，然后生成 word、 excel 和 ppt， 然后它就会每天早上定时给你跑，你早上一打开电脑就能够看到这几份文件。对绝大部分上班族来说，我觉得这是 codex 最实用的一个用法。 第二个玩法呢，就是用 codex 做视频， ai 视频的模型现在效果是越来越好了，但是它还有一个很大的问题，就是它的可控性还是不太行，就是你很难精准地去控制每一帧的画面，而且它现在的成本也非常高。那么 codex 呢？用的是一条完全不同的路线，它用的不是 ai 视频模型来生成视频， 它使用的是代码来写 html， 然后再把它渲染成动画。 codex 里面内置了两个视频生成插件， hyperframes 和 remote， 这两个插件都是开源的代码驱动视频框架 啊，我们用自然语言的去描述我们想要的画面， ai 就 能够帮我们生成代码动画。这个方法最大的优势就是它的可控性，就是你的字体颜色，还有每一帧的动效都是全部精准可以控制的。那么这里给大家演示一下使用 hackflash 制作的一个视频效果。 生成图片这个功能可能不是特别的新奇，大家在豆包或者是下载 gpt 的 网页端都能够进行图片生成。那么在 codex 里面生成图片，跟在网页端这种 ai 里面生成图片有什么区别呢？ 呃，它主要就是赢在了工作流上面。举个例子，你在下载 g p p 上面手动地把文件上传上去，然后一次画一张，或者说你一次地去输入一段题字词给它生成。 如果你想把本地的五十篇文件批量生成配图，那你就可能传不过来，那么扩展词就不一样，你只需要把文件路径给告诉它，它会自动地读取你本地的文件， 然后自动生成配图。而且它不只是光能够生成图片，它还能够把它自动的迁入进你的 ppt 或者是你的网页，包括我们前面说的 hyper friends 做的一个视频动画，不用你再手动把它放进去，这一点是豆包或者是 gpt 网页端所做不到的事情。还有个比较重要的就是你可以用一个 skills 把你自己的一个图片风格给它固定下来，然后 扣袋子就会读取你这个 skill， 批量生成符合你要求的图片。每次生成呢，你就不用再重新的描述你的图片需求了。 给大家演示一下效果，这里有直接把一个 github 链接丢给 codex， 这个仓库是关于 harness engineer 的 一个学习资料， 呃，我跟他说就是分析这个仓库里面的内容，提炼出最重要的五个知识点，然后把每个知识点生成一张小红书的图片笔记。然后接下来我们看一下它生成的这个效果，只要在以前，它肯定生成不了这种质量的图片的。 呃，以前的 ai 生成模型，它对这个文字的渲染是做不到这么精细的，而 open ai 前段时间发布的这个 image 二模型解决了这个文字渲染的问题，这对我们这种信息图海报就是包括这种有文字的，这种图片质量是一个比较大的提升，而 codex 们又能够直接调用这个 image 二来生成图片效果真的非常的好。 写过教程的朋友应该都清楚，一篇图文有非常多耗时的部分，包括截图，标注，然后写步骤，排版等等等等，那一篇教程可能一天要花费你一整天的时间，那么有了 codex 之后呢？有些活就是让他来替你干了，他能够直接操控你电脑里面的应用，就是一边操作一边截图， 然后来把整篇的文档给它写出来啊，这里给大家演示一下，我这里已经在浏览器里面打开了一个 google stitch 的 网站，然后这个网站呢是用来做设计的，然后我让 codex 来操控我的 google stitch 这个网站，分析它的界面里的每一个按钮，每一个功能，进行截图，制作一个图文教程 啊，我们来看一下它的最终结果。后面我们如果再给大家加一个自己的写作风格的 skill 的 话，效果会好很多，可以省去非常多的时间。 呃，那么最后一个使用方法呢，就是让 codex 来帮你清理系统空间，它能够直接扫描你的整个文件系统，然后挑出占用空间大，但是大概率没有什么用的东西，然后给你列一份清单，告诉你这个文件到底是干嘛的，占了多少内存， 然后给我们确认完之后再手动删除啊，给大家演示一下它的效果，这里我给扩展一个提示词，然后让他帮我扫描一下硬盘，然后找出占用空间最大且无用的文件和缓存，然后列一份清单给我，可以看到他给了我一份详细的这个列表，那这个时候我就可以直接筛选一下我要删除哪些东西和保留哪些东西， 这样我就能够有效的去清理我们的硬盘空间。相比于那种一键清理工具，它更好的地方就在于它能够理解上下文，它能够知道这些东西是干嘛用的。嗯，不过这里还是要注意，就是涉及这种删除的时候，我们自己也要去注意一下，就是尽量让 codex 解释清楚这个文件是干嘛用的， 然后再去进行删除，千万不要无脑的去点击确定，那到时候后果不堪设想。 ok， 以上就是这期视频分享的所有内容啊，如果这期视频对你有帮助的话，记得点赞收藏，后续我会分享更多跟 ai 相关的知识，我们下期视频再见。拜拜。

codex 加 html 才是做 ppt 的 王炸组合，今天教你用 codex， 只要四步就能做出可以编辑修改的精美 ppt。 第一步，上传你的文档，让 codex 根据你的文档生成 ppt 大 纲和主页内容，这里的大纲就是后续 ppt 的 内容框架。第二步，让 codex 调用 html 这个 style， 根据刚才的大纲生成三版不同视觉风格的 ppt 预览，以拼图形式输出。 这一步我们是为了快速选择合适的视觉风格，我更喜欢这一张。第三步，让 codex 寄予我刚才喜欢的视觉方案，继续调用 image 帧这个 skill， 将拼图中的每一页依次生成高清单页视觉稿图片。 和直接生成 ppt 相比，先生成视觉稿能更好地利用 m h two 模型的构图设计能力，露出的 ppt 会更有设计感。第四步，也是最重要的一步，复制我这段已经调教好的提示词，让 codex 把单页视觉稿图片还原成可以编辑修改的 ppt 文件。 这里我建议每次单独还原一页视觉稿，如果效果不满意，重新生成会更方便。我这里先还原第五页视觉稿，看下效果。可以直接用 wps 打开，我们可以看到这页的还原效果很好，而且可以随便编辑修改 ppt 内容。 接下来我们对剩余每一页视觉稿图片都执行刚才的操作，最后把得到的多个 ppt 文件合并起来，一份充满设计感并且可以编辑修改的 ppt 文件就生成好了。

你以为 macbook 的 价值是芯片、屏幕续航？现在可能要加一个新理由， codex openai。 最近几轮 codex 更新，其实释放了一个很强的信号， ai 不 再只是网页里的聊天框，它开始进入你的电脑，进入你的 app， 进入你的本地工作流。二零二六年二月， openai 发布 codex app， 最早就是面向 macos 推出的。这个 app 不是 简单的聊天窗口，而是一个 codex 指挥中心。它能同时管理多个 codex， 一个修 bug， 一个写文档，一个跑测试，一个看 pr。 而且它支持 worktrees， 每个 codex 都在隔离环境里干活，不会互相把代码改乱。但真正让 macbook 含金量上升的，是后面的更新。 codex 现在可以用 computer use 在 mac 上操作桌面应用。 什么意思？它不只是读代码，它可以看屏幕、点按钮、输入文字、操作浏览器，复现图形界面里的 bug， 甚至帮你测试一个 micros app 或 ios 模拟器。流程更狠的是， openai 官方写的很清楚， 多个 codex 可以 在你的 mac 上并行工作，同时不干扰你继续使用其他 app。 这就很关键了。以前 macbook 是 一个人用来干活的电脑，现在它正在变成一个人和 codex 一 起干活的工作站。还有一个很适合 mac 用户的功能，叫 appshots。 你 在 mac 上看到一个报错窗口， 一个设计稿，一个网页，一个设置面板，不用长篇大论描述，直接用快捷键把当前窗口发给 codex， 他 会拿到截图和可读取文本，然后基于这个上下文帮你处理任务。这对程序员、设计师、产品经理、内容创作者都很实用。比如，你打开一个网页设计稿，让 codex 看一眼，然后让它改前 端，你打开一个表格文档后台页面，让 codex 根据当前内容继续干活。再加上手机远程控制， 现在拆的 gpt 手机端可以连接到正在 mac 上运行的 codex， 你 人不在电脑前也能看 codex 的 进度，终端输出测试结果，代码 def， 还能远程批准下一步操作。也就是说，你的 macbook 放在桌上跑任务，你在路上用手机盯进度。这就是为什么我说 macbook 的 含金量在上升， 不是因为 macbook 突然变便宜了，也不是因为参数碾压所有电脑，而是因为 ai 时代的电脑价值正在从性能设备变成 ai 工作流底座。 codex 这种工具越成熟，越需要一个稳定的本地环境，代码仓库、终端、浏览器、 ide 设计工具、文档权限系统、桌面 app。 而 macbook 本来就是大量开发者和创作者的主力工作机，现在 codex 正在深度适配 macos 工作流， macbook 就 不只是生产力工具，而是 codex 可以 长期驻扎持续工作的 ai 工作台。 所以这波不是单纯吹 mac， 真正的变化是，以前你买 macbook 是 为了自己更高效，现在你买 macbook 可能是为了让 codex 也能更高效的替你干活。未来值钱的电脑不只是跑分高， 而是谁能让 ai 更顺畅的看见你的工作，理解你的上下文，操作你的工具，持续完成任务。从这个角度看， macbook 的 含金量确实还在被 codex 往上抬。

hi， 朋友们，接下来我将分享一下如何使用 codex 来设计一个比较美观的网页。 我们可以使用一些 scale， 比如说是 get get 第三点 m d 这个网站上，这里面有很多的网站效果图来让 codex 来参考模仿。如果直接使用这个 网站去模仿的话，我们只能生成一些相似的风格，但是我们无法生成一些，比如说一些网站中的图片素材，这个时候我们就可以让 叉列 dpt 来生成一些设计稿，网站的设计稿，然后根据这些设计稿来生成图片中需要的素材，这样给我们的网站来提供更丰富的元素。 我是这么做的，首先我会在酷略斯里面首先跟他头脑风暴，然后想要得到一个想要的网站结构，包括这个就是一个阿斯玛，这个已经 整体上实现了一个结构，然后我直接把这个阿斯玛发给俏丽 g p t， 让俏丽 g p t 来生成一个这么一个的设计效果， 然后生成这个效果之后，我觉得是比较满意认可之后我再跟他发一句提示词，比如说请根据这些图片中的中的素材，让他全部 可以下载我的素材图片，然后他就会把所有的素材图片都给我，都给我切切出来，然后让他给我一个 zippo 包的地址可以下载，然后我就可以直接把它下载下来，下载完成之后我直接把它丢给我的 codex， 然后让他给我生成一个 html， 这个就是比如说他想想要生成的效果， 我们看整体符合还是比较蛮预期的。到后面生成完成之后，我再把一些细化的组建，让他在一个细化拆分，最终形成这个网站。