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GPT-5.2-Codex评测,千行代码写在一个文件 🚀开发者必看!Codex新增Agent Skills!GPT-5.2-Codex三大编程任务实测,结果出乎意料!实战开发iOS App,它真的能取代程序员吗?到底是“生产力核弹”还是“又慢又贵”? 🚀🚀🚀 视频简介: ✅ 干货满满!OpenAI Codex Agent Skills全攻略:从零配置到实战演示,GPT-5.2模型编程能力真实水平大揭秘! ⚡️ 本期视频详细演示了OpenAI Codex最新支持的Agent Skills功能,以及GPT-5.2-Codex模型的真实编程能力测试! 📌 核心内容: Agent Skills概念解析:将AI从聊天助手升级为可控工程工具 Codex配置教程:手把手教你启用和安装Skills 三大实战测试:前端UI开发、PPT自动制作、智能体框架转换 💡 重点测试: UI复刻:耗时19分钟完成(Claude Code不到1分钟) iOS背单词App开发:耗时33分钟,多次报错修复 代码质量:2000+行代码堆在单文件,MVVM架构部分合规 ⚠️ 结论: GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4%,编程能力有提升,但速度是最大短板,简单任务可能需要5分钟以上! 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 开场介绍 - OpenAI Codex终于支持Agent Skills,GPT-5.2-Codex发布 00:52 概念讲解 - 什么是Agent Skills?将AI从聊天助手变成可控工程工具 02:47 配置教程 - 如何在Codex中启用Agent Skills功能 03:19 Skills安装 - 从Anthropic仓库安装前端设计等Skills 03:57 实战演示 - 使用前端设计Skill开发登录页UI 04:17 PPT制作 - 用Skills将文章自动转换为10页精美PPT 05:00 基准测试 - GPT-5.2-Codex在SWE-bench Pro达到56.4% 05:36 UI复刻测试 - 19分钟完成复杂UI界面复刻 06:25 框架转换 08:41 完整项目 11:30 代码分析 12:22 总结评价 #gpt52 #codex #skills #ai编程 #ai
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OpenAI前首席科学家一句话让AI回答质量翻倍 #OpenAI #AI #karpathy #提示词 #skills OpenAI 前首席科学家 Andrej Karpathy 发了一个推特 看到那一刻,我感觉我半年的探索都白费了 我用了这个办法,AI 回答质量翻倍 以前为标题卡壳的时候,我的办法是什么呢?写提示词 写了很长很长的提示词——什么数字要、情绪词要、对比要、反常识要,一大堆 输入进去,AI 出来一堆标题,选一个还不错的 但我现在的做法不一样了 我直接问:"最强大脑怎么写标题?" 差异是什么?长提示词能给我一堆还不错的选项 但这个问法,AI 会自动召唤咪蒙、召唤李教授——那些真正懂标题的人 质量反而比我写一大堆提示词出来的东西还更好 写代码的时候也一样 遇到问题,我现在不是问"怎样优化这个函数",而是问"最强大脑怎么处理这个代码问题" 效果?同样有效 有时候我遇到产品问题,说实话,我不知道怎么去思考 那我就问:"最强大脑怎么思考这个产品问题?" 结果非常好 AI 给出来的思路,完全不同于我自己能想到的东西 最有意思的是人生焦点问题 当我遇到一些问题,我想要去深度思考的时候,我现在不会再满足于我原来写的那些提示词了 我直接问:"最强大脑会怎么思考?" 结果呢?AI 自动召集一些我根本不知道的人,给出来的答案非常好 Karpathy 发的那个推特,核心意思是这样的: 不要把 LLM 当成一个有想法的实体,而是把它当成一个能模拟任何人的模拟器 LLM 本身没有'观点',但它能呈现出任何人的思维方式 当你问'你怎么看'的时候,你实际上是在触发 AI 的某种'平均观点' 但当你问'某个大师会怎么说'的时候,你就是在让 AI 模拟那个人的真实思维方式 一个是模糊的综合,一个是精准的深度 这就是我半年探索都没想明白的东西 长提示词做什么呢?它在限制 AI 的模拟能力 你给 AI 设定了一堆规则——必须包含数字、必须有反差、必须有情绪——然后 AI 按照你这些规则去综合,出来的东西就是在你的框架内的最优解 但"最强大脑"这个问法不一样 它没有限制,反而是在激发 AI 的模拟能力 它让 AI 直接呈现出那个领域最强的人会怎样思考、怎样处理这个问题 一个是"指导",一个是"模拟" 指导有上限,模拟没有上限
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