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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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工作队列是异步中断的最佳搭档。它能帮我们卸载中断里的复杂任务,让中断服务函数实现快进快出,既保证中断响应速度,又不影响常规任务执行。 先在代码中创建一个工作队列,相当于搭建一个任务中转站,用来接收中断提交的复杂任务。这一步有固定代码模板,直接复用即可,不用自己编写复杂逻辑。 当中断触发后,中断服务函数只做一件事,把需要处理的复杂任务,比如读取传感器数据、控制设备,封装好,提交到之前创建的工作队列中,然后立即退出中断,不做任何耗时操作。 CPU空闲时,会自动读取工作队列中的任务,按顺序逐一执行,执行完成后,释放任务资源,不影响中断响应和常规任务的正常执行。 工作队列的核心作用,就是分离中断与复杂任务。中断负责触发、提交任务,工作队列负责执行复杂任务,两者各司其职,既保证中断响应速度,又避免程序卡顿 传感器数据处理中断。 家电的温度、湿度传感器触发中断后,中断服务函数只提交读取数据、校准数据的任务到工作队列,然后立即退出。工作队列空闲时,再慢慢处理数据校准、上传数据,不影响中断响应速度,也不耽误常规的控温任务。 红外遥控中断。 遥控器按下按键触发中断后,中断服务函数只提交解码红外信号、解析按键值的任务,然后退出。工作队列负责解码和解析,解析完成后,再执行对应的家电控制指令,比如开机、换挡,避免解码耗时导致中断卡顿。 传感器报警中断。 电机过热、水位过高触发中断后,中断服务函数只提交切断电源、记录报警日志的任务,立即退出。工作队列负责执行切断电源、保存日志的操作,既保证报警响应的及时性,又避免复杂操作占用中断资源。 不要把简单任务交给工作队列——耗时极短的操作,直接放在中断里执行即可,不用麻烦工作队列。只有耗时、复杂的任务,才交给工作队列,避免画蛇添足。 工作队列创建。用现成的代码模板,指定队列名称、任务执行函数,不管是STM32还是Linux驱动,都有固定API可以调用,直接复用,不用修改核心逻辑。 任务提交注意。 提交到工作队列的任务,不要包含中断相关的操作,比如修改中断优先级,避免出现程序冲突。任务尽量拆分,不要把多个耗时操作合并成一个,方便队列有序执行。 避坑点。工作队列是异步执行的,提交任务后不会立即执行,而是等待CPU空闲,所以不要把需要立即执行的紧急操作,比如紧急切断电源,交给工作队列,这类操作还是要放在中断里,确保及时性。
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别再让AI单打独斗了!3步掌握Codex子代理,让开发效率翻倍 在 AI 辅助编程处理大型项目时,我们常常会遇到“上下文膨胀”的问题:主对话框产生巨量日志,导致 AI 消耗完上下文额度,甚至引发系统自动压缩、影响对话质量 。 为了解决这一问题,Codex 引入了**“子代理”(Subagents)**机制。今天我们来客观拆解一下它的工作原理及应用方式。 1. 核心概念:主代理 vs 子代理 主代理(Main Agent): 你在对话框中直接交互的 AI。它的核心作用是理解意图、协调并拉起多个子代理去完成任务。在子代理运作期间,它会进入等待状态,直到收集齐所有结果才会继续执行。 子代理(Subagents): 专注且功能单一的后台执行者(例如专门负责代码审查或生成文档)。重要的是,每个子代理都拥有独立的上下文、提示词、运行模式以及调用的工具 。 通俗比喻: 就像餐厅后厨,主代理是调度的主厨。如果让主厨一个人炒8道菜会很慢;但如果分给4个帮厨(子代理)同时每人炒2道,并行处理的效率就会大幅提升。 2. 核心优势 防止上下文污染: 脏活累活由独立的子代理在专属空间完成,彻底保持主对话的干净 。 并行处理: 多个子代理在后台同时开工,互不干扰。 3. 如何在工作流中使用? 快速唤醒: 在对话框中输入自然语言指令,明确划分具体事项。AI 就会自动为每个子代理构建专属提示词并开始并行运作。你可以直观地监控它们的执行过程。 创建自定义子代理(进阶): 针对需要反复执行的特定任务,可以在项目目录中创建以 .toml 结尾的配置文件(注意:与 Claude Code 使用的 .md 格式不同) 。你可以在文件中配置名称、模型、描述以及允许调用的 MCP 服务器等参数。 4. 配置自定义子代理的“四大原则”如果你打算自己编写 .toml 配置文件,建议遵循以下最佳实践: 低耦合拆分: 子代理之间必须相互独立,避免职责重叠导致修改同一段代码引发冲突 5。 职责范围单一: 让子代理聚焦极度单一的任务,不要试图构建全能代理 。 返回特定结构: 在指令中要求子代理返回特定格式化文档或结构 。 失败隔离: 确保单个子代理执行失败时可以直接略过,不影响整体主流程。 (💡 补充:目前开源社区已有许多针对 Codex 的 .toml 格式子代理库,新手也可以直接参考) #每天跟我涨知识 #stud
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