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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如何通过 Codex 实现编码自动化 如何才能让 Codex APP 编程一个像 OpenClaw 一样的 “自动化” 的编码助手?来自 Codex 团队的 Andrew 把工作中那些最不想做、但又绕不开的事情,基本都交给 Codex APP,让它自动化处理。 最简单的一类 “自动化” 是信息汇总。每天早上,Codex 会自动查看过去一天代码仓库里的提交记录,把谁做了什么、完成了哪些事情、有没有需要注意的变化整理好,直接呈现在应用里。效果有点像一个只属于自己的技术早报,打开就能知道昨天发生了什么,不需要再翻 Git 记录或消息。 接下来一招是让 Codex APP 对自身能力的改进。Andrew 给 Codex 配了一个夜间运行的自动化,用来回顾前一天技能和脚本的使用情况。如果某个技能出错了,脚本跑得不顺,或者有明显可以优化的地方,Codex 会自己去修正。人去睡觉了,工具在后台学习,第二天醒来用起来就顺了一点。 还有一类自动化能够减少沟通成本。Codex 会定期回顾和使用者之间的交互,看有没有反复解释的问题,或者因为缩写和习惯不同造成的误解,然后把这些内容更新到个性化设置和相关文档里。时间久了,工具会越来越贴合你的工作方式。 在更复杂的场景里,Codex 还能接管问题排查。比如和 Sentry 集成后,它会按照固定频率挑选优先级最高的错误或性能问题,结合日志、Source Map 和代码库来分析,然后尝试修复。关键是它有记忆,不会每次都盯着同一个问题反复提 PR,而是知道上一次处理到哪一步。 对很多工程师来说,最消耗精力的往往是 CI 失败和合并冲突。Andrew 的做法是让 Codex 定期检查所有未合并的 PR,找出因为 lint、测试或分支更新导致的问题,自动更新 base 分支,并在理解各自改动意图的前提下解决冲突。目标只有一个,让 PR 保持可合并状态。 这些自动化都有几个共同点。它们是按计划运行的,不需要人盯着。它们会带着上下文持续工作,而不是每次从零开始。更重要的是,它们把人从重复、零碎、容易让人分心的事情中解放出来,让注意力留给真正需要判断和创造的工作。 #氛围编程 #CodexAPP #编码助手 #AI技术 #AI教程
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悟红尘6天前
新AI技术分享- 2026.2.8 ### 1. OpenAI的GPT-5.3 Codex 介绍OpenAI的GPT-5.3 Codex,它可是编程领域的佼佼者,适配多种编程语言,上手特别便捷。 不管是简单的代码编写,还是复杂程序的调试优化,它都能高效完成,帮程序员节省大量时间成本。 ### 2. Anthropic的Claude Opus 4.6 接下来这款是Anthropic的Claude Opus 4.6,和GPT-5.3 Codex一样,在编程领域表现十分突出。 它不仅能精准理解编程需求,生成的代码容错率还特别低,同时支持多语言协同编程,实用性拉满。 ### 3. 阿里Qwen3-Coder-Next 说到开源AI模型,就不能不提阿里的Qwen3-Coder-Next,它兼顾实用性和开放性,适合各类开发者使用。 无论是新手练习编程,还是资深开发者搭建项目,它都能提供稳定支持,而且开源免费,性价比超高。 ### 4. ACE-Step 1.5 专注音乐生成领域的ACE-Step 1.5,绝对是音乐爱好者和创作者的宝藏工具,操作简单且功能强大。 只需输入音乐风格、旋律偏好,它就能生成原创旋律,还能适配歌词编曲,轻松解决创作灵感不足的问题。 ### 5. 上海AI Lab的Intern-S1-Pro 上海AI Lab推出的Intern-S1-Pro,也是一款实力不俗的开源AI模型,聚焦编程领域的精准赋能。 它优化了代码生成的速度和精度,还支持自定义调试参数,适配不同场景的编程需求,深受开发者青睐。 ### 6. Voxtral Transcribe 2 最后这款Voxtral Transcribe 2,专注于语音转写领域,转写速度快、准确率高,适配多种场景。 无论是会议录音、访谈素材,还是短视频语音,它都能快速转化为文字,还支持多语言转写,实用性极强。 ### 7. Nanobot Nanobot 是香港大学数据智能实验室开源的超轻量级个人 AI 助手,仅约 4000 行代码完整复刻了OpenClaw智能体的核心功能。 ### 8. 字节Seedance 2.0 不同于前面几款编程模型,字节Seedance 2.0主打AI视频生成,这次升级后,能力有了大幅提升。 #AI #openai #千问 #cloude #音乐
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OpenAI发布了GPT-5.3-Codex 能够接管电脑 OpenAI发布GPT-5.3-Codex:从代码助手升级为“电脑管家” OpenAI于2月5日发布新一代代码模型GPT-5.3-Codex,标志着AI编程工具从“代码补全器”向“数字员工”的重大转变。该模型不仅能编写代码,更能直接接管电脑,自主运行测试、调试程序、管理数据库,并在不同应用程序间切换完成复杂多步骤任务。 核心突破:智能代理能力质变 与传统编程工具相比,GPT-5.3-Codex在智能代理能力上实现突破性提升: 运行速度:比GPT-5.2-Codex快25% 交互创新:支持“中途转向”功能,用户可在模型执行长时间任务时实时插入指令纠偏 基准表现:在SWE-Bench Pro达到56.8%,终端操作基准Terminal-Bench 2.0得分77.3% 与Claude Opus 4.6形成差异化竞争 在同日Anthropic发布Claude Opus 4.6的激烈竞争下,两大模型展现出不同定位: Codex:强调交互式协作,擅长后端逻辑、大规模重构和网络安全 Claude:侧重深度自主规划,在前端设计和长上下文关联方面更具优势 工作模式变革:从执行者到指挥者 这一技术变革正在重塑软件开发工作流程。OpenAI产品设计负责人表示,其编程时间占比从10%提升至90%,反映传统“产品-开发-测试”流水线被大幅压缩。程序员角色正从代码“执行者”转变为AI的“指挥者”。 行业影响与未来展望 GPT-5.3-Codex是首个“自己造自己”的AI模型,OpenAI使用Codex监控训练过程并优化代码质量,形成自我进化闭环。这场AI编程战争的核心是重新定义人与AI在软件开发中的分工边界,预示着整个行业的人才需求和教育体系将面临根本性变革。
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