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🇰🇷 韩国硕士|AI 产品经理 分享 AI 工具、Agent、产品洞察和赚钱实践 一个懂金融的 AI 探索者 关注趋势,沉淀认知,寻找新机会 合作/交流:DM · TG @goan999999 · VX:goan888888 Build · Explore · Share

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卧槽!!!Codex 这次是真的要起飞了! 28.6 万 Star!71 个 Agent!311 个 Skills! 兄弟们,赶紧给你们的 Codex 装上 ECC!【视频后段有实测数据】 这玩意儿简直是给 Codex 免费配了一支 AI 软件开发团队! 以前用 Codex,一个 Agent 从头干到尾,写代码、查 Bug、做测试、改架构,干着干着上下文就乱了。 现在直接给它装上 ECC,玩法完全不一样了!你先看看他的价值: 1、71 个专业 Agent:架构师、程序员、代码审查、安全专家各司其职,复杂任务不用一个 Agent 硬扛。 2、311 个 Skills:前后端开发、自动化测试、性能优化、安全审计,现成的开发经验直接拿来用。 3、完整开发流水线:需求规划→测试→编码→审查→验证,减少反复返工,告别一边写一边救火。 4、长期记忆 + 持续学习:自动沉淀重要经验和上下文,避免每次新开会话都从头交代。 5、内置安全扫描:检查密钥泄露、权限风险、MCP 配置等问题,写代码的同时还能帮你排雷。 最离谱的是,这么一整套东西,居然开源免费! 安装甚至不用自己折腾命令,直接把这段提示词扔进 Codex: “阅读 affaan-m/ECC ,按照官方文档为当前 Codex 安装并配置 ECC,优先使用官方原生插件方式,检查已有配置避免重复安装,完成后验证 Skills 和 Agent 是否正常可用” 还在裸奔用 Codex 的兄弟,这个项目真值得折腾一下!

卧槽!!!Codex 这次是真的要起飞了! 28.6 万 Star!71 个 Agent!311 个 Skills! 兄弟们,赶紧给你们的 Codex 装上 ECC!【视频后段有实测数据】 这玩意儿简直是给 Codex 免费配了一支 AI 软件开发团队! 以前用 Codex,一个 Agent 从头干到尾,写代码、查 Bug、做测试、改架构,干着干着上下文就乱了。 现在直接给它装上 ECC,玩法完全不一样了!你先看看他的价值: 1、71 个专业 Agent:架构师、程序员、代码审查、安全专家各司其职,复杂任务不用一个 Agent 硬扛。 2、311 个 Skills:前后端开发、自动化测试、性能优化、安全审计,现成的开发经验直接拿来用。 3、完整开发流水线:需求规划→测试→编码→审查→验证,减少反复返工,告别一边写一边救火。 4、长期记忆 + 持续学习:自动沉淀重要经验和上下文,避免每次新开会话都从头交代。 5、内置安全扫描:检查密钥泄露、权限风险、MCP 配置等问题,写代码的同时还能帮你排雷。 最离谱的是,这么一整套东西,居然开源免费! 安装甚至不用自己折腾命令,直接把这段提示词扔进 Codex: “阅读 affaan-m/ECC ,按照官方文档为当前 Codex 安装并配置 ECC,优先使用官方原生插件方式,检查已有配置避免重复安装,完成后验证 Skills 和 Agent 是否正常可用” 还在裸奔用 Codex 的兄弟,这个项目真值得折腾一下!

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大肥鱼(DeepSeek Harness)真的牛逼啊!!这次直接把自媒体人的搞钱工作流做成了一个 AI 工作台!! 一个插件,把自媒体团队的活儿全给串起来了 以前做自媒体,一个人恨不得长出六只手: 找选题、追热点、写文案、做封面、找配图、剪视频、排期、数据复盘…… 每天不是在创作,就是在各种软件之间反复横跳 DeepSeek Harness 里直接有了一个自媒体创作者工作台:dsh-media-desk 这几个功能真的有点东西: 1️⃣ 灵感收集:突然想到一个选题,一句话就能记录,随时沉淀创作素材 2️⃣ 脚本生产:从灵感到内容脚本,让 AI 帮你完成创作初稿 3️⃣ 视觉设计:封面、配图、视频分镜,内容包装一条龙 4️⃣ 内容资产库:历史作品统一归档,优秀内容可以持续复用 5️⃣ 发布排期:选题、创作、发布计划统一管理,不再靠脑子记 6️⃣ 数据复盘:把内容运营流程串起来,让每次创作都有积累 最让我兴奋的是它背后的思路: 不是让 AI 帮你写一篇帖子,而是让 AI 帮你搭建一套持续生产内容的流水线 以前一个人做自媒体,要同时扮演编辑、文案、设计师、视频策划和运营 现在一个人负责创意、判断和方向,Agent 辅助完成大量生产工作 一个人也能逐渐拥有一支 AI 内容团队 尤其是做 X、公众号、短视频、个人 IP 和商业内容的朋友,这种工作台值得研究 未来真正有竞争力的创作者,可能不是每天写得最多的人,而是最早建立起 AI 内容生产系统的人 Agent 时代,一个人就是一支内容团队,这才是真正的生产力升级! GitHub 开源地址: 大肥鱼这波,确实把创意玩明白了!! 安装使用教程看视频

大肥鱼(DeepSeek Harness)真的牛逼啊!!这次直接把自媒体人的搞钱工作流做成了一个 AI 工作台!! 一个插件,把自媒体团队的活儿全给串起来了 以前做自媒体,一个人恨不得长出六只手: 找选题、追热点、写文案、做封面、找配图、剪视频、排期、数据复盘…… 每天不是在创作,就是在各种软件之间反复横跳 DeepSeek Harness 里直接有了一个自媒体创作者工作台:dsh-media-desk 这几个功能真的有点东西: 1️⃣ 灵感收集:突然想到一个选题,一句话就能记录,随时沉淀创作素材 2️⃣ 脚本生产:从灵感到内容脚本,让 AI 帮你完成创作初稿 3️⃣ 视觉设计:封面、配图、视频分镜,内容包装一条龙 4️⃣ 内容资产库:历史作品统一归档,优秀内容可以持续复用 5️⃣ 发布排期:选题、创作、发布计划统一管理,不再靠脑子记 6️⃣ 数据复盘:把内容运营流程串起来,让每次创作都有积累 最让我兴奋的是它背后的思路: 不是让 AI 帮你写一篇帖子,而是让 AI 帮你搭建一套持续生产内容的流水线 以前一个人做自媒体,要同时扮演编辑、文案、设计师、视频策划和运营 现在一个人负责创意、判断和方向,Agent 辅助完成大量生产工作 一个人也能逐渐拥有一支 AI 内容团队 尤其是做 X、公众号、短视频、个人 IP 和商业内容的朋友,这种工作台值得研究 未来真正有竞争力的创作者,可能不是每天写得最多的人,而是最早建立起 AI 内容生产系统的人 Agent 时代,一个人就是一支内容团队,这才是真正的生产力升级! GitHub 开源地址: 大肥鱼这波,确实把创意玩明白了!! 安装使用教程看视频

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卧槽!Codex 又有新外挂了!这次连代码都不用自己翻了! GitHub 超逆天!开源项目:CodeGraph(colbymchenry/codegraph)【视频有安装教程和使用说明】 实测数据:7 个开源仓库参与测试,Token 消耗平均降低 62%,执行成本降低 44%,工具调用次数减少 88%,部分任务耗时缩短 53% 它能把代码库转换成一张可查询的知识图谱,让 Codex 不再依赖传统的逐文件搜索,而是直接理解代码之间的关联。 它到底能做什么? 以前让 Codex 修改一个功能,可能需要先读十几个文件,再追踪函数、寻找依赖,来回折腾好几轮 现在 CodeGraph 可以提前建立代码索引 快速摸清代码结构,直接查询类、函数和模块之间的关系。 1.精准追踪调用链,知道一个函数被哪些地方调用 2.减少无效搜索,不用反复读取相同文件 3.辅助排查 Bug,快速找到关联代码和潜在影响范围 4.加快开发节奏,减少 AI 探索代码所花费的时间 相当于给 Codex 配了一个随时可以查询的代码地图 不想手动折腾的,直接把这段任务交给 Codex: 帮我将 colbymchenry/codegraph 接入当前 Codex 环境。检查运行依赖和兼容性,完成安装、MCP 配置与代码索引初始化。随后验证代码搜索、函数调用追踪和依赖关系查询是否可用,确保 Codex 能正常调用。不要覆盖现有配置,完成后给出测试结果和日常使用说明

卧槽!Codex 又有新外挂了!这次连代码都不用自己翻了! GitHub 超逆天!开源项目:CodeGraph(colbymchenry/codegraph)【视频有安装教程和使用说明】 实测数据:7 个开源仓库参与测试,Token 消耗平均降低 62%,执行成本降低 44%,工具调用次数减少 88%,部分任务耗时缩短 53% 它能把代码库转换成一张可查询的知识图谱,让 Codex 不再依赖传统的逐文件搜索,而是直接理解代码之间的关联。 它到底能做什么? 以前让 Codex 修改一个功能,可能需要先读十几个文件,再追踪函数、寻找依赖,来回折腾好几轮 现在 CodeGraph 可以提前建立代码索引 快速摸清代码结构,直接查询类、函数和模块之间的关系。 1.精准追踪调用链,知道一个函数被哪些地方调用 2.减少无效搜索,不用反复读取相同文件 3.辅助排查 Bug,快速找到关联代码和潜在影响范围 4.加快开发节奏,减少 AI 探索代码所花费的时间 相当于给 Codex 配了一个随时可以查询的代码地图 不想手动折腾的,直接把这段任务交给 Codex: 帮我将 colbymchenry/codegraph 接入当前 Codex 环境。检查运行依赖和兼容性,完成安装、MCP 配置与代码索引初始化。随后验证代码搜索、函数调用追踪和依赖关系查询是否可用,确保 Codex 能正常调用。不要覆盖现有配置,完成后给出测试结果和日常使用说明

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真逆天!Codex 6.1 接入 Serena,token 消耗直接降低 90% 昨天让 AI 改个 Bug,动不动就把整个文件读一遍。项目越大,代码没改多少,Token 先烧了一堆 今天发现,给 Codex 接上 Serena MCP,直接按函数、类、引用精准定位代码,跨文件查找和重构也更方便,消耗大幅降低 参照视频,用上这段提示词,用过后你会感谢我的: “ 请阅读 Serena 官方 GitHub 项目:oraios/serena 检查当前环境与 Codex 配置,按照官方推荐方式安装 Serena,并将其配置为 Codex MCP 服务。优先使用官方支持的安装方式,保留现有 MCP 配置,不要覆盖或删除已有内容 ” 真正省钱的地方: 1、精准定位:不用反复读取整个文件,直接找到需要修改的代码。 2、大型项目:跨文件查找函数、类和引用,复杂代码也能快速定位。 3、节省 Token:减少无效上下文,把额度留给真正需要推理的任务。 Codex 负责思考和写代码,Serena 负责精准定位代码,这绝对是双胞胎兄弟

真逆天!Codex 6.1 接入 Serena,token 消耗直接降低 90% 昨天让 AI 改个 Bug,动不动就把整个文件读一遍。项目越大,代码没改多少,Token 先烧了一堆 今天发现,给 Codex 接上 Serena MCP,直接按函数、类、引用精准定位代码,跨文件查找和重构也更方便,消耗大幅降低 参照视频,用上这段提示词,用过后你会感谢我的: “ 请阅读 Serena 官方 GitHub 项目:oraios/serena 检查当前环境与 Codex 配置,按照官方推荐方式安装 Serena,并将其配置为 Codex MCP 服务。优先使用官方支持的安装方式,保留现有 MCP 配置,不要覆盖或删除已有内容 ” 真正省钱的地方: 1、精准定位:不用反复读取整个文件,直接找到需要修改的代码。 2、大型项目:跨文件查找函数、类和引用,复杂代码也能快速定位。 3、节省 Token:减少无效上下文,把额度留给真正需要推理的任务。 Codex 负责思考和写代码,Serena 负责精准定位代码,这绝对是双胞胎兄弟

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卧槽!!!Codex 这次不只是会写代码了,连产品经理、架构师、开发、测试的工作流都给你安排上了! 兄弟们,赶紧给你们的 Codex 装上 BMAD-METHOD! 这玩意儿不是普通的 Skill 集合,而是一套完整的 AI 敏捷开发方法,专门解决 AI 写代码最头疼的问题:需求没想清楚就开干,做到一半推翻重来! 这价值可牛了: 1、产品经理先行:先梳理需求、明确目标,把模糊的想法变成可执行的开发任务。 2、架构师参与规划:复杂项目先设计技术架构,明确模块划分和实现方案,不再上来就堆代码。 3、多角色协作:产品、架构、UX、开发、测试等专业视角按需参与,让不同阶段都有对应的工作流。 4、完整开发闭环:从需求规划、技术设计到编码、验证和迭代,让 AI 不只是写完代码就交差。 5、新项目、老项目都能用:既能从零开发,也能先梳理现有代码库,再继续迭代。 最关键的是,开源免费,还能根据任务复杂度调整流程。简单需求直接开发,复杂项目再做完整规划,不用每次都走一套繁琐流程 安装也不用自己折腾,直接把这段提示词扔进 Codex: “阅读 bmad-code-org/BMAD-METHOD 官方文档,为当前 Codex 项目安装并配置兼容版本的 BMAD-METHOD,检查现有配置,完成安装后验证相关技能,并演示如何从需求规划推进到代码实现与测试。” 装完直接试试: 使用 BMAD-METHOD 帮我开发一个在线记账网页,支持添加收入和支出、分类统计、月度收支汇总,并用图表展示消费情况。先制定简要开发计划,再直接实现页面,确保按钮可交互、数据可新增,完成后启动预览。 还在让 AI 一上来就闷头写代码的兄弟,试试先把开发流程搭起来! 对了,在线记账《妙计账本》我给开源了,代码如下自取

卧槽!!!Codex 这次不只是会写代码了,连产品经理、架构师、开发、测试的工作流都给你安排上了! 兄弟们,赶紧给你们的 Codex 装上 BMAD-METHOD! 这玩意儿不是普通的 Skill 集合,而是一套完整的 AI 敏捷开发方法,专门解决 AI 写代码最头疼的问题:需求没想清楚就开干,做到一半推翻重来! 这价值可牛了: 1、产品经理先行:先梳理需求、明确目标,把模糊的想法变成可执行的开发任务。 2、架构师参与规划:复杂项目先设计技术架构,明确模块划分和实现方案,不再上来就堆代码。 3、多角色协作:产品、架构、UX、开发、测试等专业视角按需参与,让不同阶段都有对应的工作流。 4、完整开发闭环:从需求规划、技术设计到编码、验证和迭代,让 AI 不只是写完代码就交差。 5、新项目、老项目都能用:既能从零开发,也能先梳理现有代码库,再继续迭代。 最关键的是,开源免费,还能根据任务复杂度调整流程。简单需求直接开发,复杂项目再做完整规划,不用每次都走一套繁琐流程 安装也不用自己折腾,直接把这段提示词扔进 Codex: “阅读 bmad-code-org/BMAD-METHOD 官方文档,为当前 Codex 项目安装并配置兼容版本的 BMAD-METHOD,检查现有配置,完成安装后验证相关技能,并演示如何从需求规划推进到代码实现与测试。” 装完直接试试: 使用 BMAD-METHOD 帮我开发一个在线记账网页,支持添加收入和支出、分类统计、月度收支汇总,并用图表展示消费情况。先制定简要开发计划,再直接实现页面,确保按钮可交互、数据可新增,完成后启动预览。 还在让 AI 一上来就闷头写代码的兄弟,试试先把开发流程搭起来! 对了,在线记账《妙计账本》我给开源了,代码如下自取

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Codex 5.6 必装 Obsidian,直接给 AI 装上安全免费的本地永久记忆库! 很多人想给 AI 增加长期记忆,但又担心云端 Memory 成本、隐私和数据安全问题 今天我找到了正确的解决方法:让 Obsidian 成为 Codex 的外部知识中枢,让Codex 根据当前需求检索相关知识;完成任务后,再把新的经验、结论和变化同步回知识库。 检索知识 → 执行任务 → 沉淀经验 → 优化知识库 直接用下面这段prompt(提示词): “请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆系统,为所有项目建立统一索引和知识结构。持续整理并维护项目背景、长期偏好、关键决策、已完成内容、当前进度、失败方案、踩坑记录、技术方案和下一步计划。 每次开始新任务前,先检索 Obsidian 中与当前任务相关的笔记,补充必要上下文后再执行任务;任务完成后,将新增的结论、重要决策、代码变更记录和项目进度同步更新到对应文档。 只保留未来有价值的信息,避免记录无关对话、重复内容或临时信息;不要保存密码、api Key、token 等敏感信息。” 还可以创建个自动化流程: “每次完成重要任务后,让 Codex 自动提取本次开发中的关键经验,包括技术决策、解决方案、踩坑原因和可复用方法,沉淀回 Obsidian,持续完善项目知识库。” 随着项目不断推进,Obsidian 不只是存储文件,将逐渐成为属于你的 AI 知识库大脑。

Codex 5.6 必装 Obsidian,直接给 AI 装上安全免费的本地永久记忆库! 很多人想给 AI 增加长期记忆,但又担心云端 Memory 成本、隐私和数据安全问题 今天我找到了正确的解决方法:让 Obsidian 成为 Codex 的外部知识中枢,让Codex 根据当前需求检索相关知识;完成任务后,再把新的经验、结论和变化同步回知识库。 检索知识 → 执行任务 → 沉淀经验 → 优化知识库 直接用下面这段prompt(提示词): “请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆系统,为所有项目建立统一索引和知识结构。持续整理并维护项目背景、长期偏好、关键决策、已完成内容、当前进度、失败方案、踩坑记录、技术方案和下一步计划。 每次开始新任务前,先检索 Obsidian 中与当前任务相关的笔记,补充必要上下文后再执行任务;任务完成后,将新增的结论、重要决策、代码变更记录和项目进度同步更新到对应文档。 只保留未来有价值的信息,避免记录无关对话、重复内容或临时信息;不要保存密码、api Key、token 等敏感信息。” 还可以创建个自动化流程: “每次完成重要任务后,让 Codex 自动提取本次开发中的关键经验,包括技术决策、解决方案、踩坑原因和可复用方法,沉淀回 Obsidian,持续完善项目知识库。” 随着项目不断推进,Obsidian 不只是存储文件,将逐渐成为属于你的 AI 知识库大脑。

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Codex 终于有自己的 UI/UX 设计外挂了 192 条行业设计规则!79 种 UI 风格!192 套配色方案! 这玩意儿简直是给 Codex 免费配了一位专业 UI/UX 设计师!【视频后部分有实际效果展示】 以前用 Codex 写网页,功能是做出来了,但页面总有一股廉价的 AI 味,配色乱、布局普通、设计千篇一律 现在直接给它装上 UI UX Pro Max,玩法完全不一样了!你先看看它的价值: 1、192 条行业设计规则:AI SaaS、电商、金融、医疗这些不同产品领域,都能匹配对应的设计方案 2、79 种 UI 风格:极简主义、玻璃拟态、粗野主义多种风格可选,告别千篇一律的模板 3、192 套配色方案:根据产品定位选择合适的颜色,不用再反复试配色 4、74 种字体组合:字体、排版、视觉层次一起规划,让页面更有专业产品的质感 5、支持 22 种技术栈:React、Next.js、Vue、Flutter 开发场景都能直接找到设计指导 安装也不用自己折腾命令,直接把这段提示词扔进 Codex: “阅读 nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill,按照官方文档为当前 Codex 环境安装并配置 UI UX Pro Max,检查依赖与配置,完成后验证 Skill 是否可正常调用” 装完直接实测,再扔给它这句【不想浪费token,直接看视频效果】: “用 UI UX Pro Max 为我开发一个高端 AI SaaS 官网,包含主视觉、功能卡片和定价区,自动规划设计系统,使用 React + Tailwind CSS 实现,完成后启动预览” 还在让 Codex 裸写前端的兄弟,赶紧试试这个!

Codex 终于有自己的 UI/UX 设计外挂了 192 条行业设计规则!79 种 UI 风格!192 套配色方案! 这玩意儿简直是给 Codex 免费配了一位专业 UI/UX 设计师!【视频后部分有实际效果展示】 以前用 Codex 写网页,功能是做出来了,但页面总有一股廉价的 AI 味,配色乱、布局普通、设计千篇一律 现在直接给它装上 UI UX Pro Max,玩法完全不一样了!你先看看它的价值: 1、192 条行业设计规则:AI SaaS、电商、金融、医疗这些不同产品领域,都能匹配对应的设计方案 2、79 种 UI 风格:极简主义、玻璃拟态、粗野主义多种风格可选,告别千篇一律的模板 3、192 套配色方案:根据产品定位选择合适的颜色,不用再反复试配色 4、74 种字体组合:字体、排版、视觉层次一起规划,让页面更有专业产品的质感 5、支持 22 种技术栈:React、Next.js、Vue、Flutter 开发场景都能直接找到设计指导 安装也不用自己折腾命令,直接把这段提示词扔进 Codex: “阅读 nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill,按照官方文档为当前 Codex 环境安装并配置 UI UX Pro Max,检查依赖与配置,完成后验证 Skill 是否可正常调用” 装完直接实测,再扔给它这句【不想浪费token,直接看视频效果】: “用 UI UX Pro Max 为我开发一个高端 AI SaaS 官网,包含主视觉、功能卡片和定价区,自动规划设计系统,使用 React + Tailwind CSS 实现,完成后启动预览” 还在让 Codex 裸写前端的兄弟,赶紧试试这个!

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Codex 5.6 如何拥有用不完的token? 你是不是还在为ChatGPT plus 额度不够用而发愁?是不是每天都在等待Tibo Tibo 重置额度? 别等了!告诉你一个能让Codex拥有无限子弹的办法。 如果你是 Mac 系统,在 Codex 对话中输入的prompt: 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。 使用以下配置: model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 如果你是 Windows 系统,在PowerShell 中执行: New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex\agents" @' model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" '@ | Set-Content "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后: 1️⃣主 Agent:负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent:负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。 让不同 Agent 负责不同任务,这样非常节省token,用plus进行vibe coding基本够用。

Codex 5.6 如何拥有用不完的token? 你是不是还在为ChatGPT plus 额度不够用而发愁?是不是每天都在等待Tibo Tibo 重置额度? 别等了!告诉你一个能让Codex拥有无限子弹的办法。 如果你是 Mac 系统,在 Codex 对话中输入的prompt: 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。 使用以下配置: model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 如果你是 Windows 系统,在PowerShell 中执行: New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex\agents" @' model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" '@ | Set-Content "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后: 1️⃣主 Agent:负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent:负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。 让不同 Agent 负责不同任务,这样非常节省token,用plus进行vibe coding基本够用。

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WTF 逆天!Codex 装上 oh-my-codex,直接把你升级成一支 AI 开发团队 这个开源项目是真有点东西!跟oh-my-zshell我感觉一个量级 用 Codex 写直接项目,需求、前端、后端、测试、修 Bug,基本都得一件件安排 现在有了 oh-my-codex(OMX),可以让多个 AI Agent 同时干活,主 Agent 负责统筹,其他 Agent 分工执行 直接复制这段话给 Codex: “ 帮我安装并配置 Yeachan-Heo/oh-my-codex ,先阅读官方 README,检查环境和依赖,按照最新文档完成安装、初始化和健康检查。安装成功后介绍 Team 多 Agent 协作模式,并给出一个启动 6 个 Agent 协作开发的示例。 ” 最让我心动的是这 6 个优势: 1、多 Agent 并行:原生子 Agent 最多支持 6 个并发,复杂任务可以同时推进,不用一个个排队 2、能自动拆解任务:一句需求,先梳理方案、明确分工,再进入开发,减少 AI 写到一半跑偏 3、团队协作开发:前端、后端、测试、代码审查可以分开处理,主 Agent 负责协调和整合 4、持续执行任务:支持长任务目标、检查点和恢复机制,不用每次都从头解释项目 5、自动审查和测试:提供代码审查、QA 验证工作流,写完代码还能继续检查、修复问题 6、项目进度可追踪:计划、日志和状态保存在 .omx/,方便查看进度、恢复任务 更重要的是,它直接增强现有 Codex CLI,不需要你重新换一套 AI 编程工具 你只需要负责提需求,Codex 帮你组织一支 AI 开发团队

WTF 逆天!Codex 装上 oh-my-codex,直接把你升级成一支 AI 开发团队 这个开源项目是真有点东西!跟oh-my-zshell我感觉一个量级 用 Codex 写直接项目,需求、前端、后端、测试、修 Bug,基本都得一件件安排 现在有了 oh-my-codex(OMX),可以让多个 AI Agent 同时干活,主 Agent 负责统筹,其他 Agent 分工执行 直接复制这段话给 Codex: “ 帮我安装并配置 Yeachan-Heo/oh-my-codex ,先阅读官方 README,检查环境和依赖,按照最新文档完成安装、初始化和健康检查。安装成功后介绍 Team 多 Agent 协作模式,并给出一个启动 6 个 Agent 协作开发的示例。 ” 最让我心动的是这 6 个优势: 1、多 Agent 并行:原生子 Agent 最多支持 6 个并发,复杂任务可以同时推进,不用一个个排队 2、能自动拆解任务:一句需求,先梳理方案、明确分工,再进入开发,减少 AI 写到一半跑偏 3、团队协作开发:前端、后端、测试、代码审查可以分开处理,主 Agent 负责协调和整合 4、持续执行任务:支持长任务目标、检查点和恢复机制,不用每次都从头解释项目 5、自动审查和测试:提供代码审查、QA 验证工作流,写完代码还能继续检查、修复问题 6、项目进度可追踪:计划、日志和状态保存在 .omx/,方便查看进度、恢复任务 更重要的是,它直接增强现有 Codex CLI,不需要你重新换一套 AI 编程工具 你只需要负责提需求,Codex 帮你组织一支 AI 开发团队

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Codex 5.6 这 4 个设置,能砍掉 80% 无效 token 浪费,复杂长任务效率还能提升 70% 很多时候不是模型不够强,而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面,经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存,减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文 不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。 直接输入prompt: “请整理当前任务上下文,清理失效方案、重复日志和无关历史,只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动,后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强,但工具越多,上下文负担也越大。当前项目需要什么,就加载什么,别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定 不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构,更容易持续复用缓存,也能减少 Agent 反复重新理解项目。 真正高效的 Codex 工作流: 高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置 很多时候 Codex 不需要再变强,你只需要做的,就是别再浪费它的上下文。

Codex 5.6 这 4 个设置,能砍掉 80% 无效 token 浪费,复杂长任务效率还能提升 70% 很多时候不是模型不够强,而是你的上下文、缓存和工具配置正在拖后腿。 1️⃣ 尽量吃满 prompt cache 固定不变的项目规则、AGENTS.md、开发规范、长期 prompt 放前面,经常变化的需求放后面。这样更容易命中缓存,减少重复计算和重复上下文token消耗。 2️⃣ 长任务要及时压缩上下文 不要让日志、失败方案和旧历史一直堆在会话里。 直接输入prompt: “请整理当前任务上下文,清理失效方案、重复日志和无关历史,只保留当前目标、关键决策、核心约束、当前进度、未解决问题和下一步行动,后续基于最新摘要继续执行。” 3️⃣ MCP 不要装一堆不用的 Browser、Figma、GitHub、文档 MCP 都很强,但工具越多,上下文负担也越大。当前项目需要什么,就加载什么,别让一堆无关工具长期占着上下文。 4️⃣ 保持项目配置稳定 不要频繁切模型、工作目录、工具配置和开发规则。稳定的 prompt、稳定的工具链和固定项目结构,更容易持续复用缓存,也能减少 Agent 反复重新理解项目。 真正高效的 Codex 工作流: 高缓存命中 → 干净上下文 → 必要工具 → 稳定配置 很多时候 Codex 不需要再变强,你只需要做的,就是别再浪费它的上下文。

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Codex 切换到 GPT-6 Sol 后,我实测开发时间直接减少 90%,token 消耗也降低了 50% 更离谱的是,整个过程不需要装任何 Skill,千万别再用5.6 Sol了 我只是让它做个扫雷,想尝试可以用这个prompt: “从 0 做一个可以直接玩的网页版扫雷,要求 9×9 棋盘、10 个雷、左键翻格、右键插旗、自动展开空白区域、显示雷数和计时、支持胜负判断和重新开始,UI 做成高级深色风格;不需要调用任何 Skill,你自己完成规划、开发、测试、找 Bug 和修复,直到游戏可以正常运行。” 只说最终结果,剩下的让它自己干,3分钟游戏就给我做好了,效果贼棒!视频后段有演示效果

Codex 切换到 GPT-6 Sol 后,我实测开发时间直接减少 90%,token 消耗也降低了 50% 更离谱的是,整个过程不需要装任何 Skill,千万别再用5.6 Sol了 我只是让它做个扫雷,想尝试可以用这个prompt: “从 0 做一个可以直接玩的网页版扫雷,要求 9×9 棋盘、10 个雷、左键翻格、右键插旗、自动展开空白区域、显示雷数和计时、支持胜负判断和重新开始,UI 做成高级深色风格;不需要调用任何 Skill,你自己完成规划、开发、测试、找 Bug 和修复,直到游戏可以正常运行。” 只说最终结果,剩下的让它自己干,3分钟游戏就给我做好了,效果贼棒!视频后段有演示效果

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Codex 6.1 一定要安装Github,能节省85%的token 别这么干了,以前写代码真是白白烧 Token!按照我这样来: 我想做一个「知识小屋」,第一句话就是: 「我要做一个知识小屋,请先给我检测 GitHub 有没有开源代码」 结果 Codex 真找到了现成项目! 直接拿成熟开源项目二次开发,省钱又省时间! 以后用 Codex,记住这三步: 1、先搜索 GitHub 有没有现成项目 2、能复用的代码绝不重新写 3、只让 Codex 开发缺少的功能

Codex 6.1 一定要安装Github,能节省85%的token 别这么干了,以前写代码真是白白烧 Token!按照我这样来: 我想做一个「知识小屋」,第一句话就是: 「我要做一个知识小屋,请先给我检测 GitHub 有没有开源代码」 结果 Codex 真找到了现成项目! 直接拿成熟开源项目二次开发,省钱又省时间! 以后用 Codex,记住这三步: 1、先搜索 GitHub 有没有现成项目 2、能复用的代码绝不重新写 3、只让 Codex 开发缺少的功能

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Token 消耗减少 90%,P95 延迟降低 91%! 我用 Codex + mem0 给 AI 装上长期记忆,真的爽透了!! 直接把下面这段提示词扔给 Codex,让它帮你完成集成: 安装提示词【视频是完整教程】: “请阅读 mem0 官方文档和 GitHub 仓库,检查当前 Codex 开发环境及项目技术栈,为项目集成 mem0 长期记忆系统。实现记忆的自动写入、检索、更新和去重,让 AI 在执行新任务前能够自动检索相关历史记忆,并持续沉淀项目架构、技术决策、代码规范、业务规则和历史问题解决方案。要求合理控制 Token 消耗,避免无关记忆污染上下文,做好 API Key 管理、异常处理和隐私保护。请不要只给我操作教程,而是直接完成实际配置、代码集成和测试,最后提供完整的使用说明” 以前用 Codex 开发项目,最烦的就是上下文问题: 聊得越久,Token 消耗越多;开一个新会话,之前讨论的需求、技术方案、项目细节又得重新交代一遍 mem0 的思路不一样,相当于给 AI Agent 装上长期记忆层,不需要每次都发送完整对话历史,而是根据当前任务检索真正相关的记忆 比如:项目架构和技术选型、个人代码风格和开发习惯、项目业务规则和技术约束、历史问题和解决方案 论文评测数据也很夸张: 每段对话平均约 1,800 Token 全量上下文约 26,000 Token Token 消耗减少约 90% P95 延迟降低约 91% Codex 负责干活,mem0 负责记忆;一个负责执行,一个负责沉淀经验。 对于长期使用 Codex、开发 Agent、做 AI 应用的人来说,这个组合爽透了

Token 消耗减少 90%,P95 延迟降低 91%! 我用 Codex + mem0 给 AI 装上长期记忆,真的爽透了!! 直接把下面这段提示词扔给 Codex,让它帮你完成集成: 安装提示词【视频是完整教程】: “请阅读 mem0 官方文档和 GitHub 仓库,检查当前 Codex 开发环境及项目技术栈,为项目集成 mem0 长期记忆系统。实现记忆的自动写入、检索、更新和去重,让 AI 在执行新任务前能够自动检索相关历史记忆,并持续沉淀项目架构、技术决策、代码规范、业务规则和历史问题解决方案。要求合理控制 Token 消耗,避免无关记忆污染上下文,做好 API Key 管理、异常处理和隐私保护。请不要只给我操作教程,而是直接完成实际配置、代码集成和测试,最后提供完整的使用说明” 以前用 Codex 开发项目,最烦的就是上下文问题: 聊得越久,Token 消耗越多;开一个新会话,之前讨论的需求、技术方案、项目细节又得重新交代一遍 mem0 的思路不一样,相当于给 AI Agent 装上长期记忆层,不需要每次都发送完整对话历史,而是根据当前任务检索真正相关的记忆 比如:项目架构和技术选型、个人代码风格和开发习惯、项目业务规则和技术约束、历史问题和解决方案 论文评测数据也很夸张: 每段对话平均约 1,800 Token 全量上下文约 26,000 Token Token 消耗减少约 90% P95 延迟降低约 91% Codex 负责干活,mem0 负责记忆;一个负责执行,一个负责沉淀经验。 对于长期使用 Codex、开发 Agent、做 AI 应用的人来说,这个组合爽透了

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卧槽!我终于知道,为什么有些人做自媒体、搞营销,赚钱就是比别人快了! 普通人做内容:想选题、写文案、做封面,凭感觉发出去,根本没人买单 会玩的人已经开始用 AI 模拟消费者了! 发现一个超牛的工具叫 Atypica,atypica.AI | Consumer Simulation 简直把营销人的思路打开了 它拥有 100 万+ 基于真实社交媒体数据和真人访谈构建的模拟用户,可以提前帮你测试: 1、发现 10 个 AI 搞钱项目,不知道哪个最值得做?让模拟用户帮你筛选真实需求,找到更值得投入时间的方向 2、找到 3 个 GitHub 开源项目,想靠它们做副业变现?先测试目标用户是否真的需要这些功能,以及他们愿不愿意付费 3、想用 Codex、Claude Code 开发 AI 产品,却怕做出来没人买?先让模拟消费者评估产品创意、目标人群和付费动机,再决定要不要投入开发成本 官方公布的真人对比实验准确度超过 85% 这意味着什么? 别人花钱买流量、花时间试错,你可以先用模拟消费者筛选创意,把钱留给更值得测试的方案 尤其是做自媒体、跨境电商、广告投放和个人创业的人,每天都要做大量选择。每次都找真人调研,成本高、速度慢;完全靠自己判断,又容易踩坑 Atypica 更像一个随时待命的 Personal Research Agent。选题能测,创意能测,商品图和广告素材也能测,而且可以持续测试。 更狠的是,还能通过 MCP 接入 Claude 或 Codex,把消费者研究直接融入自己的工作流。 现在注册会给600K额度: 以前拼谁的创意多,现在还要拼谁能更快找到值得投入的创意

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Codex 5.6 必须养成的习惯:记得给 AI “存档”!节省80%的token 长期vibe coding最怕上下文越来越长,需求、方案、Bug、废弃思路全堆在对话里,AI 不断重复读取和分析历史记录。 大量 Token 都浪费在“回忆过去”,而不是“解决现在”的问题。 正确的做法,直接让 Codex 做一次项目状态压缩,prompt如下,直接拿去用: 「根据当前项目实际状态,检查代码、Git diff、现有 DEV_STATE.md 和测试结果,创建或更新项目根目录下的 DEV_STATE.md。仅记录已确认的信息,不猜测或虚构;用一段简洁、连贯的文字概括当前目标、已完成内容、关键决策、核心文件、测试结果、已知问题、失败方案和下一步任务,删除无效讨论、重复信息和过时内容,不粘贴代码,不记录密码、Token、API Key、私钥、Cookie 等敏感信息,重点让下一次开发能够快速了解“当前做到哪里、为什么这样做、哪些已验证、哪些未完成以及下一步做什么。」 当下一次继续开发时,只需要说这样一句提示词即可: 「读取 DEV_STATE.md文档,继续按照文档中的项目进度进行开发」 这相当于给 Codex 建了一份项目记忆快照。长项目、多人协作、Vibe Coding,必须养成这个习惯。 把上下文压缩成状态文件,省的是 Token,提升的是整个开发循环的速度。

Codex 5.6 必须养成的习惯:记得给 AI “存档”!节省80%的token 长期vibe coding最怕上下文越来越长,需求、方案、Bug、废弃思路全堆在对话里,AI 不断重复读取和分析历史记录。 大量 Token 都浪费在“回忆过去”,而不是“解决现在”的问题。 正确的做法,直接让 Codex 做一次项目状态压缩,prompt如下,直接拿去用: 「根据当前项目实际状态,检查代码、Git diff、现有 DEV_STATE.md 和测试结果,创建或更新项目根目录下的 DEV_STATE.md。仅记录已确认的信息,不猜测或虚构;用一段简洁、连贯的文字概括当前目标、已完成内容、关键决策、核心文件、测试结果、已知问题、失败方案和下一步任务,删除无效讨论、重复信息和过时内容,不粘贴代码,不记录密码、Token、API Key、私钥、Cookie 等敏感信息,重点让下一次开发能够快速了解“当前做到哪里、为什么这样做、哪些已验证、哪些未完成以及下一步做什么。」 当下一次继续开发时,只需要说这样一句提示词即可: 「读取 DEV_STATE.md文档,继续按照文档中的项目进度进行开发」 这相当于给 Codex 建了一份项目记忆快照。长项目、多人协作、Vibe Coding,必须养成这个习惯。 把上下文压缩成状态文件,省的是 Token,提升的是整个开发循环的速度。

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Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的,不是 prompt,而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”,但真正重度使用的人,早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置: 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml,日常任务追求速度,复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt: 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置,不要猜测或使用已经废弃的参数;然后修改 ~/.codex/config.toml,为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度,并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置,最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构,根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles,可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt,直接用: 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile:fast-dev 用于快速开发和小修改,code-review 用于 PR 和代码审查,deep-architecture 用于复杂系统设计;分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略,不使用已经废弃的配置项,并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”,项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml,不要每开新会话都重新解释。 直接输入: 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具,为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml,只写当前项目真正需要的配置,不覆盖无关的全局设置;完成后解释每项配置的作用,并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式,就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks,在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段: 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks,并为我建立最精简的一套自动化流程:代码修改完成后运行必要测试和 lint,关键变更执行安全检查,提交前执行最终验证;只配置真正必要的 Hook,避免重复执行和拖慢开发速度,完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧!

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的,不是 prompt,而是你会不会配置 config.toml 很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”,但真正重度使用的人,早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。 现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置: 1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort 别每开一个任务都重新选模型。 把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml,日常任务追求速度,复杂架构任务再提高 reasoning effort。 输入prompt: 请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置,不要猜测或使用已经废弃的参数;然后修改 ~/.codex/config.toml,为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度,并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置,最后验证配置是否成功生效。 2️⃣ 不同任务建立 Profile 写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构,根本不应该用完全相同的配置。 Codex 支持 Profiles,可以针对不同任务切换不同工作模式。 配置用的prompt,直接用: 请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile:fast-dev 用于快速开发和小修改,code-review 用于 PR 和代码审查,deep-architecture 用于复杂系统设计;分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略,不使用已经废弃的配置项,并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。 3️⃣ 给每个项目建立独立配置 全局配置解决“你习惯怎么工作”,项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。 把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml,不要每开新会话都重新解释。 直接输入: 请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具,为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml,只写当前项目真正需要的配置,不覆盖无关的全局设置;完成后解释每项配置的作用,并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。 4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行 最浪费时间的方式,就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。 现在可以直接把这些规则做成 Hooks,在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。 直接用这段: 请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks,并为我建立最精简的一套自动化流程:代码修改完成后运行必要测试和 lint,关键变更执行安全检查,提交前执行最终验证;只配置真正必要的 Hook,避免重复执行和拖慢开发速度,完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。 真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。 赶紧配置试试吧!

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ChatGPT image 2.6真强,以后微信斗图,可以发自己了 😂 我用头像试了一下,做了 6 个 GIF:嗨、收到、爱你、哈哈哈、加油、谢谢 黑框眼镜和黑色卫衣都留着,变成了一个 Q 版小人看着自己的脸在那儿比心、鞠躬,还挺好笑的 本来只想做张九宫格,生成后又觉得:都做到这了,能不能让它动起来? 于是先试了「嗨」,让小人挥挥手。效果还行,又接着做了剩下几个。 这里有个坑:让 AI “生成 GIF”,它可能只给你一张画着动作线的静态图。看着很有动感,实际一动不动。 得让它先画出连续的几帧,再合成 GIF。 这组还没到特别丝滑的程度,仔细看,头发和文字会有一点跳。但拿自己的头像做出一套会动的表情,已经挺有意思了。 实操见视频,很可爱哦。想试的,用下面提示词,你也可以调整提示词👇

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Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧:能缓存的,就别让它重新读第二遍 很多人在用 Codex 进行vibe coding的时候,每次任务都让模型重新读一遍,项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是:动态信息让 Codex 直接看,静态信息让缓存背。 你可以直接丢这段 Prompt: “请先分析当前项目,把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文,后续任务优先复用这些已有信息,不要重复读取或重新总结;只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取,并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息,以及哪些内容无需重复读取,在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接: 1️⃣ 少读重复内容,Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净,Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。

Codex 5.6 能省下 80% 重复 token 的技巧:能缓存的,就别让它重新读第二遍 很多人在用 Codex 进行vibe coding的时候,每次任务都让模型重新读一遍,项目说明、技术架构、测试规范、固定 Prompt 这就是在白烧 Token 正确做法是:动态信息让 Codex 直接看,静态信息让缓存背。 你可以直接丢这段 Prompt: “请先分析当前项目,把长期不变的项目背景、技术架构、编码规范、测试规则、固定业务约束等内容识别并整理成精简的静态上下文,后续任务优先复用这些已有信息,不要重复读取或重新总结;只有出现新需求、代码修改、新文件、报错日志、测试结果或运行结果等动态变化时才重新读取,并且每次执行任务前告诉我本次复用了哪些静态上下文、新读取了哪些动态信息,以及哪些内容无需重复读取,在保证准确性的前提下尽可能减少重复上下文和 Token 消耗。” 这样做的好处很直接: 1️⃣ 少读重复内容,Token 消耗大幅下降。 2️⃣ 上下文更干净,Codex 能把注意力放在真正变化的代码和需求上。

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GPT-6 Astra + Three.js 我直接开掉了4000美金聘请的3D设计师 用Astra制作了天坛祈年殿3D模型,它自己还直接制作了网页效果展示 效果真的太炸裂了,直接看视频效果 想尝试的 提示词我放评论区👇

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太深了!Codex 配上 Graphify,token 消耗目标直降 80%! 很多人用 Codex,项目越大,token 烧得越快!【直接用视频中实测提示词配置】 明明只是修改一个小功能,AI 却要反复读取文件、梳理依赖、重新理解整个项目。上下文越堆越多,开发成本也跟着上涨。 Graphify 的思路很直接:把整个项目文件夹变成一张可查询的知识图谱!它能帮助 Codex 梳理代码、文档和模块之间的关系,把原本分散的信息组织起来,让 AI 更容易定位需要的上下文 为什么值得装? 1、减少重复读取:帮助 Codex 快速找到相关文件,减少不必要的上下文开销 2、理清项目结构:把代码之间的关联可视化、结构化,降低理解复杂项目的成本 3、提升开发效率:面对大型项目,排查问题、修改功能时更容易找到切入点 4、沉淀项目知识:不必每次都从零梳理项目,后续开发也能复用已有的知识图谱 重点是,它不是让 AI 一味塞进更多上下文,而是尝试让 AI 更高效地找到真正需要的信息

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goan999999's profile picture

装完这 9 个 Skill,你的 Codex 直接开挂 很多人还在把 Codex 当聊天工具用:写几句 Prompt、改几行代码、遇到复杂任务就卡住 真正拉开差距的,是给它装上这套能复用的 Skill: 1、Ponytail:少写 50% 无效代码,Token 节省 94% 它会先判断代码有没有必要写,避免 AI 过度开发。该省的 Token 省掉,该保留的功能保留,相当于给 Codex 塞进一个资深工程师。 2、Guizang PPT Skill:10 种设计风格、22 种版式 不会在生成满屏文字的屎一样的 PPT,直接输出排版、内容、视觉都能用的可编辑成品,微调后就能交付 3、GSAP Skills:一句话,让网页拥有专业级动效 卡片、文字、滚动、转场全都能做,把静态网页升级成有镜头感、互动感和品牌感的产品官网。 4、AI Product Video:152 张动态卡片、209 个动画模板 上传文案、产品介绍或 Logo,自动拆卖点、配镜头、做动效,快速生成能直接用于推广的产品宣传片。 5、Smart Charts:3 种文件格式,1 键生成数据看板 CSV、Excel、JSON 丢进去,自动分析数据、推荐图表类型,生成可筛选、可点击的交互式图表,还能导出图片放进 PPT 6、Gathered Scenes Zine Skill:一张照片,变一份高级视觉作品 自动理解照片场景和构图,完成插画、配色、拼贴和风格重构,普通素材也能做出原创视觉感。 7、Taste Skill:从 5 个维度干掉 AI 味 字体、配色、留白、间距、层级全部重审;不好看就调整重做,让 AI 页面从“能用”变成“能展示”。 8、Video Use:一条原始视频,自动剪成完整成片 自动识别废话、口误、停顿、跳帧和字幕遮挡,省掉反复听素材、拉时间轴、手动找重点的剪辑时间 9、ELI5:把 100 分难懂的知识,讲到 5 岁孩子都能懂 复杂代码、术语和论文,直接变成少文字、多图片的解释页面。学习一个陌生领域,不再从硬啃开始 直接给 Codex 补上「省 Token、做 PPT、做网页、做视频、做图表、提升审美」的能力。 完整视频3分22秒,展示具体效果,觉得好用你就安装 内容制作不易,觉得有价值欢迎关注 +❤️+ 收藏、转发给你的朋友,大家一起进步!

govin.eth | G哥

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goan999999's profile picture

Codex Plus 也能当 Pro 用,相当于token额度放大 20 倍 大部分人用 Codex,还是让一个模型把读取项目、搜索资料、推理、改代码、测试全部做完,复杂任务一长,Plus 额度很快就被吃掉。 真正省扩大额度的方式,不是继续压 Prompt,而是把 Reasoning 和 Execution 拆开 Luna 负责执行,Sol 负责重推理,具体流程: 1️⃣ Luna 先读取代码库、搜索资料、跑命令,把当前任务相关信息整理出来。 2️⃣ 再把目标、关键代码、核心约束、已尝试方案和问题点,压缩成 1~3K Token 的 Task Packet。 3️⃣ 把 Packet 交给 ChatGPT 5.6 Sol,只做架构判断、复杂推理、疑难 Bug 分析和方案设计。 4️⃣ Sol 输出结构化方案后,Luna 再回来修改代码、运行测试、修复问题并完成验证。 直接让 Codex 自己配置: “请为当前 Codex 工作流建立“Luna 执行 + Sol 推理”的双模型模式。默认使用 Luna 负责读取代码库、搜索资料、运行命令、修改代码和测试验证;遇到复杂架构设计、跨模块决策、疑难 Bug 或需要深度推理的任务时,先把当前目标、关键代码、核心约束、已尝试方案和待解决问题压缩成 1~3K Token 的 Task Packet,再交给 ChatGPT 5.6 Sol 进行深度分析并输出结构化方案。拿到方案后由 Luna 继续执行修改、测试和验证。不要把完整项目上下文重复发送给 Sol,只提供真正影响判断的信息。” 配置完成后,可以直接拿一个复杂 Bug 测试: “分析当前项目登录模块偶发 500 的问题。先由 Luna 检查代码、日志、依赖和最近改动,把真正相关的信息压缩成 1~3K Token 的 Task Packet;再交给 Sol 判断最可能的根因、影响范围和修复方案;最后由 Luna 按方案修改代码、补测试并实际运行验证,直到问题解决。” 官方 Pro 是 Plus 20 倍额度,这种模型分工的思路,就是尽量让 Plus 的每一份额度都花在真正需要的地方。 兄弟们可以自己测一下: 单模型从头跑到底 VS Luna 执行 + Sol 推理,看看复杂任务到底哪个更省、更稳。

govin.eth | G哥

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