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🇰🇷 韩国硕士｜AI 产品经理｜28天涨万粉分享 AI 工具、Agent、产品洞察和赚钱实践 5年 Web3｜铭文 7位数收益一个懂 Crypto 的 AI × Web3 探索者关注趋势，沉淀认知，寻找新机会合作/交流：DM / TG @goan999999 Build · Explore · Share

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Codex 6 必装 Product Hunt 插件，直接让你当老板我现在很多赚钱想法，都是这样来的，现在公司朋友帮我管着，收益6位数，这个办法我认为最少价值10万不是坐着硬想项目，也不是问 AI “最近有什么风口”，多总结分析例子很关键，直接让 Codex 6 去 Product Hunt 找直接丢这段提示词，这是我优化过的，你可以直接用：「使用 Product Hunt 插件，分析最近 30 天发布或热度明显上升的 AI 产品，重点关注 AI Agent、效率工具、内容创作、开发者工具、销售自动化。筛选 20 个值得研究的产品，分析它们解决的核心问题、目标用户、收费方式、用户为什么愿意付费、评论区高频抱怨、竞品缺陷和仍未被满足的需求。然后从中筛出 5 个适合个人开发者切入的赚钱机会，每个机会输出：真实用户痛点、现有竞品、竞品缺陷、差异化切入点、最小 MVP、建议定价、第一批用户获取渠道、7 天验证方案。不要给泛泛的创业建议，只选择已经有真实付费需求、但现有方案明显不够好的机会。最后按：机会｜用户｜痛点｜竞品｜市场空白｜MVP｜定价｜获客｜验证方法输出」直接找出了最近 30 天增长快、已经有人付钱的产品，再看用户还在骂什么、竞品哪里没做好、有没有个人开发者能切进去的空白先找已经赚钱的需求 → 再找没解决好的问题 → 最后切一个更便宜、更简单的小市场千问别凭空想项目，这个方法我用了半年多，很靠谱

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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

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兄弟们！我最近找到一个很有意思的 AI 论文工具：ScienceBuddy，代码已经免费开源了之前给我一篇论文，我看一眼就困了！现在用 AI 看论文，我他给我总结好我直接能看懂了我拿了 3 篇公开论文测试 ScienceBuddy： “这几篇研究对“睡眠不足会不会让人变胖”分别怎么解释？整理成表格，列出实验对象、关键证据、出处和局限。” 它给了我一张研究对比表，还归纳了三篇论文的共同结论、证据差异和研究边界，整个过程用了约 1 分钟。它直接告诉我：睡眠不足更可能让人因为清醒时间变长、深夜进食增加而增重，而不是单纯因为代谢下降其中一项实验发现，连续5晚每晚只睡4小时的人，平均增重 0.97kg，对照组为 0.11kg，深夜平均多摄入约 553千卡。另一项研究则发现，每晚多睡约 1.2小时的人，每天能量摄入相对减少约 270千卡。对于看不懂论文，或者正在赶开题、综述和组会的人来说，这种把多篇论文放在一起读、提取证据、整理差异的方式，确实能省下不少时间，最主要的是我一眼就看懂了，还有数据支撑。 ScienceBuddy 由 PhAI Labs 推出，目前免费。比较适合文献证据整理、公开组学数据分析、研究方案拆解和实验排错科学家界最权威的就是论文，我们普通人终于能看懂了！快试试吧！链接我放评论区👇

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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。

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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。

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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 "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后： 1️⃣主 Agent：负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent：负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。让不同 Agent 负责不同任务，这样非常节省token，用plus进行vibe coding基本够用。$