00:00 / 01:27
连播
清屏
智能
倍速
点赞2269
00:00 / 03:21
连播
清屏
智能
倍速
点赞56
00:00 / 03:06
连播
清屏
智能
倍速
点赞15
OpenAI Codex CLI 实用最佳实践 很难得看到介绍 Codex 实践的文章,好容易找到一篇,朋友们如果有这方面文章,感谢分享! AGENTS.md 与自定义配置 首先澄清一个常见误解:AGENTS. md 文件并非自动生成,而是需要手动维护。这是 Codex CLI 的行为策略配置文件,类似于给 AI agent 设定"行事准则"。 关键建议: · 从默认配置开始,仅在反复出现同类问题时才添加定向规则。这是一条"最小干预"原则——过度定制反而会引入不可预期的副作用 · 配置内容应聚焦于策略、优先级、约束条件三个维度,而非事无巨细地规定每一步操作 · 绝不在配置中硬编码密钥,同时要为破坏性操作设置明确的升级确认规则 · 任何自动化脚本都应在 README 和 PR 中记录其来源、触发时机和入口点 模型选择策略 决策公式:"难度 x 成本 x 长度"三维平衡 · 高难度推理:最强推理模型,用于架构设计、复杂重构、深层 bug 排查 · 机械性工作:小型高性价比模型,用于代码批量阅读、摘要生成、格式化操作 · 长上下文任务:大窗口模型,用于审阅大型 diff、跨文件分析 另一条重要建议:按阶段锁定模型选择(设计阶段 → 实现阶段 → 验证阶段各用固定模型),以确保可复现性。 上下文与 Token 管理 · 精准定位而非全量输入:使用 rg 先定位代码片段,再以不超过 250 行的块分段读取。避免将整个文件粘贴给模型 · 跨轮次摘要传递:在多轮交互中,将关键假设和决策浓缩为简短笔记传递,而非让模型重新消化完整历史 · 单一主题原则:每个任务保持 diff 聚焦于一个主题,不要在一次交互中混杂多个不相关的变更 · 指针优于内容:引用代码时优先给路径指针,而不是粘贴大段代码 · 日志节选:只包含决定性的日志片段,不要把完整日志倾倒给模型 资源使用百分比指示器 Codex CLI 界面中显示的百分比数值反映的是综合资源消耗信号,主要由 token 消耗构成,也包含工具 I/O 开销。当该数值接近极限时,会触发截断或强制摘要,导致回答质量下降 成本优化用强模型做决策,用弱模型做执行 · 将发现和探索阶段的工作交给小模型和本地搜索工具 · 只在需要深度推理时调用强模型 · 先在本地验证变更正确性,确认后再扩大操作范围 · 维护简短的决策笔记,避免因上下文丢失而重复处理 #ai #openai #软件
00:00 / 00:37
连播
清屏
智能
倍速
点赞25
17 分钟,Codex 从入门到精通 OpenAI 的编程智能体 Codex 正成为开发者们的新宠。国外技术达人 Alex Finn 分享了自己摸索出来的一套 Codex 工作流,能够让高质量代码的产出提升 10 倍 ! Codex 最大的特点就是可以跨平台在云端运行。因此,不论你通过手机、电脑,用的是什么操作系统,都能用同一套工具和代码。比如你可以在手机上用 ChatGPT APP 里的 Codex 随时派发一个任务,回到电脑上用 Cursor 或 VS Code 里的 Codex 插件继续接着做,所有进度和代码都能无缝同步。这样,即便你在回家的路上,排队购物时,只要有创意都能随时让 Codex 开干! 这种方式,好比你有了一群 “虚拟员工”,你可以随时随地分配开发任务,等他们在后台把人物完成,你负责验收就行。你可以让 Codex 帮你写新功能、优化提示词、写博客、做产品路线图……甚至市场文案都能自动生成。所有任务都能在不同平台之间来回切换和管理,而且支持和 GitHub 集成,代码协作和同步都会变得非常简单。 相比传统的 AI 编码助手,Codex 不需要你全程盯着,和它互动。小的任务你直接通过手机分配,它会在云端自动处理,做好了你再拉回本地。这种工作流能够大大提升项目开发的效率,尤其适合初创团队或个人开发者。如果你 “灵感” 充沛、可随时随地添加新的功能。 正如 Alex Finn 所说,Codex 不再只是一个“代码助手”,而是一支 “开发者军团”! #AI编程 #氛围编程 #vibecoding #codex #AI教程
00:00 / 16:56
连播
清屏
智能
倍速
点赞70
00:00 / 04:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞51
00:00 / 03:07
连播
清屏
智能
倍速
点赞2
00:00 / 03:59
连播
清屏
智能
倍速
点赞10
00:00 / 01:31
连播
清屏
智能
倍速
点赞42