ipad能玩codex吗
大家好，我是大叔大，昨晚 openclaw v 二零二六点五点三一又更新了一版，这速度实在快，距离上一版才几天时间。上两个版本大家反馈较多的飞书消息，从试失败问题， 这版终于修了，我一大早实测下来确实稳了不少。这次贝塔斯有一百多项修复和优化技能功放全流程先划六个重点，第一，技能功放 control， ui 全流程补齐提案到发布格式端更舒服。第三， code mode 命名空间首发作用域 agent 和全局对话都支持， 工具分发更精确。第四，多模型源数据扩展， minimax、 m 三 vertex 静态目录、方嘴推理对齐， copilot、 cloud em 都加上了。 第五，稳定性继续生化， codex 对 话锁 a c p 运行时媒体完成可重试。第六， workboard 任务评论上线，多 agent 编排和任务评论追溯，让团队协助更有条理。这六个方向加起来是 beta 三之后的扎实延续。技能功法是这版 beta 四的大头。 beta 三上的是后端流程，提案审批、回滚都得命令行操作。这版 ctrl u i 单到端补齐 提案列表，今日代办修改文件预览审查状态控件都在控制台里，走权提案可以在线修改，版本号加日期 frontmatter 自动化支持，文件模态框里可搜索预览扫描器加哈希校验加回滚保护，三重保险本地化制服算和赋用对话路由也加上了跨地区省和媒障碍，整套实现都是 second earth 做的。从 beta 三的后端到这版的 ui 全包了，挺不容易的。 插件这块继续打磨 token juice 和 copilot 这两个插件，从核心玻璃后，这版补齐了周边能力。 secret rev provider 集成清单合约有了，插件开发者能更规范地写清单。 l m m 核心包可附用， provider 和插件之间能共享底层逻辑。 插件安装缩影持久化到 escrow at 从起后茶包不用再扫盘，速度明显提升，安装也简单。终端跑一下 n p m install at open claw 斜杠 token juice 或者 copylate 那 个也一样。一句话总结，插件从大而全变成按需组合了，装个 n p m 包就扩能力。移动端这版最大变化是 ipad ios 端 beta 三的三大增强，这版都还在，加上 ipad 的 原声布局，一共四个亮点， 托管、 push、 中继、默认开启、消息推送更可靠。实时 talk 播放接入了 gay 腿对话语音， web socket 加了带首位的 ping 路径，对话更稳定。各个渠道也都升级了。电报飞书 works have imessage nautilus zolo next cloud 全有份请求和从世纪时期全绑定了进度草稿能自动恢复 discord the rest 缓存加了限制， whatsapp 登录四零八超时自动重试。飞书这版继续优化，保留长流式回复，无回复时发送，可见回退。这部分 valdyslove left choke 和詹盖品都有贡献。 workboard 这版加了任务评论，之前的痛点是多 agent 写作缺统一，任务追踪，评论散落在聊天里，难以追溯。 现在 workboard 编排源于有了任务创建、分配跟踪，全流程都走，任务评论在编辑模态框里显示沟通记录和任务同源。 agent 的 活跃状态，可适化多任务能并行跑。 code mode 这版首发命名空间，支持作用于 agent 和全局对话，加上精确命名空间工具分发工具调度更准。 m c p a p i。 文件和文档也有集成，开发更便捷。适用场景就是多个 agent 干不同活。 workboard 统一调度， code mode 精确率有 control ui 和 gateway。 这版有几处重要改进。 control ui 三块，启动期发送保活，历史加载期保持发送活跃，首条消息不再被吞，增量流逝渲染 deltime 增量推送 流失期间跳过 markdown 解析聊天失败可见化。 getaway 聊天失败显示为可见助手消息不在指示错误状态。 getaway 方面支持 tail scale serve 服务名绑定，加密隧道暴露更安全。 agents add 命令不依赖 provider。 录入了离线眼的家父 agent， 这是瞻拐频弄的。整体看， control ui 从能用走向好用，启动更稳，反馈也更及时了。稳定性这块是 beta 四的延续， agent 和 codex 运行时继续加固。以前的问题是 codex 对 话所泄露， a c p。 运行时中断，媒体完成失败，无法重试， 现在这些改了。 codex app server 流逝部分答案到实时预览。 a c p。 原数据持久化到 x twilight 运行时重写，不再丢媒体完成可从视 session 所超时自动释放。 a c p。 首选真实工具，结果不再用合成修复输出。全链路定时器绑定式基础改进，所有超时路径全绑了。 stakecore i 全面落地， imessage 状态插件锁影呼叫，日制入站队列都签了，性能也有优化。 for rider 据柄附用 skimmer 缓存原数据，预计算单条目写入合并对话提示序列化， memory 也增强了。 qmd 写入序列化将为信号保留转写路径重写，这是 open perf 的 功劳，实际感受就是常对话断线恢复更稳。 a p p 任务不丢工具，结果媒体生成失败，可自动重试。其他更新也值得提一下。模型原数据扩展了 minimax， m 三 vertex 静态目录， function 推理对齐 copilot， cloud em， openruler， issquarelight 模型缓存都有了 媒体发送允许验证过的 txt jason y a a m l y m l 本地文档发送新增了 y m l 伪装文件会被去掉。 simply curl 九百一十二的安全解析，加固了去掉不安全的 os 生命周期，从试延时、时间戳命令、超时网关、 webshop 后调用这些危险配置。 getaway 也加固引导令牌验证限流 对话显示明首位关闭后拒绝 w s 调用。 c i 和 crabbox 也有优化。 agor 第四类满载改 p n p m runner， 新配对挑战对齐 libra 做的 crown 也增强了 stacolyte 协议，兼容旧表现速自动重置退役。 m c p 隔离 plug in 隔离，隔离方面失败，插件不污染兄弟路径， 缓存工具运行时隔离， web provider 隔离。再感谢一下八位贡献者， stephenie perry libra、 薄力夫、 livchuk， open perf， secondard， jaguiper x y d t z h 九五九 simple clever 九一四总结一下， open cloud v 二零二六点五点三一 beta 四在技能功放完善 code mode 落地 ipad 与多模型几个方向上都是 beta 三的扎实延续。 技能功放 ctrl u i 全流程补齐，让题案到发布真正可式化。 code mode 命名空间首发多 agent 协助，有了精确工具路由， ipad 终于有了原生布局大屏体验，补齐 多模型原数据扩展给用户更多选择。配合 codex 对 话锁加固 a c p 原数据持久化媒体完成，可从四等一百多项稳定性修复，整个系统更稳了。我是大叔大，感谢观看，后续会继续更新 openclaw 动态，下期见。
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03:15查看AI文稿AI文稿今天带大家体验一下 codex 开发嵌入式的能力到底有多强大，以及 codex 目前的短板。如果让 codex 在 这个开发板上做一款贪吃蛇游戏，然后让他自己测试，也就是自己玩贪吃蛇，他能不能胜任呢？ codex 是 openai 发布的一款 ai 智能体，除了支持本地文件读写和命令行执行之外， 还新增了电脑操控功能，就是它能真实看到你电脑的屏幕，然后真实操控电脑的鼠标和键盘。有这样的功能，那么想象空间就太大了。先简单介绍一下这个在佳立创 s m t。 制作的开发版，它有一块三点五寸的电容触摸屏， 移植了 l v g l 图形库。经过 ui 与其他模块的解偶，我实现了电脑端的模拟器，也就是说，嵌入式端的 ui 代码是可以在电脑上运行的。 这样做的好处是开发 ui 部分的代码时可以完全脱离硬件，省去了烧录程序的步骤，效率增加了很多。如今有了 codex 在 电脑端运行 ui 模拟器又有了一个更大的好处，那就是 codex 可以 通过操控电脑直接测试 ui 的 功能了。 在开始之前，在 codex 的 设置里打开控制任意应用的开关，这样 codex 就 可以通过对鼠标和键盘的控制来操作任意窗口应用了。 现在开始让 codex 来写贪吃蛇游戏吧。 ui 的 home page 上目前有四个卡片，让它新增加一个卡片，点击进去是贪吃蛇游戏，通过在屏幕上下左右滑动来控制方向以及要显示游戏积分，并且交代 codex 使用 ui 模拟器配合电脑操控在 pc 端做测试，测试没问题，稍录制板子里，然后 codex 就 开始干活了。他先读取了项目 cq， 了解了项目的 ui 架构之后该怎么做他就很清楚了。按照 ui 架构新增了贪吃蛇的页面，使用 lvgl 的 定时器绘图接口和滑动事件来实现贪吃蛇的功能。 贪吃蛇总共写了三百多行代码，结束之后运行了模拟器，主页里贪吃蛇的入口已经有了，现在 codex 准备操控电脑，点击卡片进入游戏，然后测试贪吃蛇。 codex 开始操控电脑之后，录屏软件报异常，主动关闭了，所以只能用手机录屏了。 鼠标箭头变成了蓝色的发光样式，表明这时候已经是 codex 在 控制电脑了。可以看到 codex 已经成功进入游戏，并且知道贪吃蛇撞墙了。他在想办法上下滑动测试滑动改变贪吃蛇的方向的功能没有成功，他怀疑是自己代码的问题，改了一点滑动事件的逻辑 翻译，启动模拟器，再来一轮测试。 codex 操控电脑还是挺慢的，每一步都要思考好一会儿，视频已经是加速后的，实际等待时间还是挺长的。 codex 点击贪吃蛇卡片，再次进入游戏，可以看到 codex 尝试滑动改变贪吃蛇的方向，还是没有成功。 codex 尝试了好多次滑动改变贪吃蛇的方向，始终不成功，他自己也绷不住了，意识到应该不是程序的问题，而是自己操控鼠标有问题，承认了 codex 的 computer use 模拟不出来触屏的滑动，最后他烧录了程序。看来只能我自己试了， 我自己先试了一下模拟器，进入贪吃蛇，尝试滑动改变贪吃蛇的方向是没问题的。看来确实是 codex 操控的问题，刚才 codex 已经帮我稍露到板子上了，现在在板子上实测一下。你别说，还怪好玩的，连着玩了半个小时。总结一下， codex 真的 很强大，不过操控电脑还是很慢， 而且多多少少存在一些问题，比如今天这个滑动，它怎么都模拟不出来。不过这些问题肯定会很快解决的。关注我，下次带你继续探索 ai 开发嵌入式的能力边界。好了，下期再见。
1.1万电流秩序
03:36查看AI文稿AI文稿如果我们只有一张游戏的截图，有没有可能用 code desk 把这个游戏还原出来？这是我最近在探索的东西，今天会给大家分享一下这样一套工作流，做这个游戏 demo 的 整个工作流是在 code desk 下完成的。首先我们要安装两个 skill， 一个是 superpose 的 这个脑爆的 skill， 这个如果是经常用 ai 的 小伙伴应该非常熟悉了。第二个是这个 agent sprite 的 skill， 这个 skill 是 用来拆解和设计一些游戏素材的。安装好这两个 skill， 那 我们第一步是通过脑爆来驱动的， 我们首先要脑爆出来我们想要做一个怎样的游戏，我们可以让 g p t 一 一米九二去画出来对应的游戏截图。比如说我就是在脑爆的过程中跟 ai 去得到了一个游戏截图，说我想做一个类似这样子一个截图的一个游戏。 有了初步的这个游戏的截图和一些想法之后，我们可以进一步的跟 codex 去脑爆这一步脑爆的核心目的是为了得到整个的设计，比如说是游戏玩法的设计，游戏素材的设计， 还有整个技术架构的设计，这个脑爆的过程中人跟 a 整去协助去完成的。有了这个初步的设计之后，我们就可以让 a 整自动的去实现这个目标，这个过程会用到游戏素材拆解的 skill， 还有 gpt 一 米九二去绘图，它再次会自动把我们去拆解成类似这样的素材去实现这个游戏。最后我们可以进行人工验证， 如果不符合溯存可以继续这个循环，大概就是这样一个流程，接下来给大家详细的演示一下， 我们打开 code desk， 那 在项目这边我们去新建一个项目，那我这边其实已经有现成的项目，我们开始项目下进行第一轮对话，就是刚刚说的我们需要脑爆， 首先我们要斜杠，然后找到这个脑爆的 skill， 我 们可以大概去跟 agent 描述清楚需求，比如说我们想做一个坦克大战游戏，第一次描述的时候其实是很多细节我们想不到的， 那整个脑爆的过程中其实是一个需求澄清的一个过程，在这个脑爆的过程中，扣代词会不断的去问我们一些问题，然后通过这种方式把我们的一些需求细化下来，我们可以让 gdp 一 米九二，把我们想象中的截图给绘图出来。在所有的需求都清之后呢，会把我们刚刚探讨的设计呢写成一个设计文档，接下来我们就来实现它， 那我们先来实现刚刚那个坦克大战的游戏，那我会这样跟扣代词说，这方案就是我们刚刚制定的那个脑爆出来的方案，然后目标这里的话，我们会 给他制定一个目标点，目标是我通过我自己做了一个 skill 去设计的个 go， 这个如果你用的是目标模式的话会非常的重要，但是真正的定好一个目标呢，他是比较难的，有兴趣的话大家可以在评论区告诉我，我后面可以独立做一些视频分享一下。怎么设计一个好的目标，让你的 a 整不会提前结束， 然后会让 codex 呢去使用这两个 skill， 这两个 skill 呢就是 agent spy forge 的 skill， 然后我会选这个目标模式，设计好目标之后呢， agent 就 可以开始持续的给我干活了，比如说现在这里已经做了三十分钟了，那我们可以看下他在做啥，这是我给他提供的参考截图，就是我要做成这个样子， 然后他开始会去实现，比如说第一版他做成了这个样子，他发现不对，然后他就会去重新去修改，去改成这个样子，就是这样子，他会按照我设定的目标不断的去叠带循环 接近我给他的目标。那这期间呢？我们是可以完全不用管这个 a 整的，他可能会做几个小时，这个就是通过我们这个工作流叠带了几轮，从一张图片还原出来的效果。 本期视频就分享到这里，这个工作流的核心就是通过 g p d 引擎去把我们的想法去具象化，再把这个具象化的截图作为我们的其中一个验收标准，让 a 整去自动实现的一个过程。 如果你想尝试自己去做一些应用或者游戏，你可以去试试这套工作流，相信它会帮助你从零起步，将你的想法变成一个具象化的代码。
1253爱因赛特
00:17查看AI文稿AI文稿为了能爽玩 codex， 我 又搞了一台 macbook pro， 权限直接拉到最大，要啥给啥。比如说 computer user， codex 会直接冒出一个小鼠标控制你的电脑，什么误删文件啊，误操作全都不怕，反正不是主力机，随便折腾。那么你把 codex 装哪了？敢给权限吗？评论区说说，我正在搞 y y 答图，下个视频见。
411阿图AI
02:26查看AI文稿AI文稿你有没有发现， codex 最厉害的地方不是它会写几行代码，而是当你给它装上合适的技能，它会从一个单独的助手，变成一只可以协助的小团队。 这只小团队里至少要有三类人，第一个人负责出去看市场。第二个人负责把目标拆开，并且一直推进。第三个人负责把文案素材和节奏变成可以发布的视频。先看第一个 chrome 浏览器自动化， 它的价值不是简单打开网页，而是把逛网页这件枯燥的事，变成可重复的市场侦查。你可以让他去看竞品官网、评论区、价格页、教程页，也可以让他记录用户在夸什么、抱怨什么、反复问什么。 以前你做这些调研，可能要开十几个标签页，一页一页复制，看到后面脑子已经糊了。现在你只要给他一个目标，比如帮我看三家同行怎么讲 ai 工具， 它就能持续浏览，提取重点。第二个是 go 技能，它更像团队里的项目推进者，你不需要每一步都盯着它，只要把重点说清楚。我要做一个选题库，我要优化一个落地页，我要把这个视频改成横版。 他会先拆任务，再列步骤，然后一项一项往前推。这个技能真正有用的地方是，遇到问题以后不会立刻停下。缺素材他会先找替代方案，格式不对，他会先转换某个命令，失败他会换路径继续试。你给他的是目标，他反馈给你的是进度结果。 第三个是 hibframes， 它相当于视频剪辑工作室，你给他文案、配音、字幕、图片、视频素材，他可以把这些东西放进一个时间线里，做标题卡、信息卡转场，字幕同步，最后渲染成一条完整的视频。 这就很适合知识类短视频。因为知识视频最麻烦的往往不是某一个镜头，而是整条片子的结构。开头要抓人，中间要讲清楚，画面不能空，字幕不能乱结尾还要给观众一个明确动作。 hoverframes 负责把这些细节变成可控的工程， 把三个技能连起来，效果就出来了。所以它不是让 ai 随便帮我做点东西，而是把一个人的工作流拆成几个专业岗位，调研岗负责找信息，项目岗负责推进，剪辑岗负责交付。你仍然是导演，负责判断方向，取舍观点决定最终版本。 如果你刚开始用 codex， 不要一上来就追求很多复杂配置。先把这三个能力跑通，能自动看网页，能围绕目标持续推进，能把内容做成视频。跑通以后，你会发现它不是一个工具，而是一个能被你调度的小团队。
16西西学Ai
02:04查看AI文稿AI文稿codex 可以 做什么？从做游戏设计和开发，到搭建一个品牌官网，以及做一份高质量的 ppt， 这三个超强用法普通人一定要学。第一个，用 codex 做游戏开发。首先我们打开 codex， 在 输入框这里输入指令， 我让他做的是类似天天爱消除这样的游戏美术风格，是水果主题。然后点击按钮， codex 就 开始帮我们做游戏开发了。等个几分钟游戏就做好了， 我们来试玩一下这个水果风格的消除类游戏，美术质量还是很高的，游戏玩起来也非常有趣，运行很流畅，没有 bug， 完成度极高。 普通人用 codex 不 需要懂代码，也能轻松搞定游戏开发了。第二个，用 codex 做网站，同样我们还是在 codex 中输入做网站的指令，我让他做的是 ai 家务机器人的品牌官网，品牌名是 nova。 codex 很 快就理解了我的要求，先帮我做网站的设计，然后开始编辑网站代码，稍等一会，我们的机器人品牌官网就开发完成了。我们可以在 codex 里简单预览，然后在浏览器里面完整打开这个网站。网站的页面设计非常高级，有科技感， 而且内容详细，甚至有很多页面特效。网站的完整代码你也可以在 codex 里面查看，全程就几句话就做完网站开发了，非常适合普通人。第三个，用 codex 做高质量 ppt。 我 们只需在 codex 里输入 ppt 的 主题，比如刚刚的 ai 家务机器人 nova 的 发布会 ppt， codex 会调用它的图像生成等技能，快速的帮我们生成这份 ppt 文件。我们可以在 codex 里预览一下它的效果，然后在电脑的文件夹里找到这份已经下载好的 ppt 文件。你可以选择用办公软件打开它。这份 ppt 的 质量还是非常好的，设计感很高级， 不是简单的套模板，是认真的设计出来的。当然， ppt 的 内容支持自由编辑和修改，可用性极高。这就是 codex 强大的能力，通过对话就能帮我们干活了。我是汤姆喵喵，持续分享超好用的 ai 工具！
227汤姆喵喵
