Codex 5.6 必装插件：Sentry 很多人都遇到过：刚修好一个 Bug，旧问题又出现，项目陷入反复返工的循环 那是因为你丢给Codex的截图或者日志通常只有最后一条报错。真正决定能不能修好的调用链、影响范围、发生频率、版本信息和运行上下文，可能全都丢了。 最近我给 Codex 接入了... Sentry 插件，整个排查流程完全不一样。 现在不需要反复搬运报错，只要告诉它： 用 Sentry 找出当前的线上 Bug，别只看报错信息，结合调用链和当前代码查出真正根因。 Codex 就可以直接读取你有权限的错误数据，再结合当前项目代码完成： 1️⃣ 还原现场：查看完整调用链和运行上下文，确认 Bug 在什么条件下发生。 2️⃣ 定位根因：把线上错误对应到具体代码，避免只根据最后一条报错猜答案。 3️⃣ 验证修复：先复现问题并补充回归测试，再修改代码，避免修好这里又弄坏那里。 彻底告别 Bug 修了又坏、坏了再修的循环。show more

兄弟们，我发现 Codex 改 Bug 最狠的玩法，不是让它直接修。 是先让它亲手证明：这个 Bug 真的存在。 直接把这段丢给它：... “先别改源码。写一个最小测试把问题复现出来，运行给我看；找到根因后再修，然后重新跑同一个测试。” 跑完后，红的。 Codex找到问题改完，再跑一次，绿了。 这下codex他就不会嘴硬了。 有时候它会偷懒说“已经修复”，按照这个给他跑。 现在失败和通过全摆在屏幕上，它想嘴硬都不行。 这个对付codex偷懒小秘法我是百试百灵。 别只听它说好了，让它现场证明。show more

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show more

Codex 5.6 这个 GitHub 插件一定要装，能让你省下90%的token！ 90% 的人都把 Codex 用反了。... 一上来就让它： 帮我写一个 App。 分享一条我在用的绝佳省token技巧，先给 Codex 连接 GitHub 插件，然后输入提示词： 我要开发一个 XXX。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在 GitHub 调研同类开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析它们解决了什么问题、采用什么架构、依赖哪些技术、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。最后结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。 这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到经过真实项目验证的方案 2️⃣ 研究别人已经踩过的坑 3️⃣ 根据你的需求做出技术取舍 等方向确定后，再让它开始写代码。show more

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show more

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！show more

哈草，太逆天了！Codex 效率直接提高 20 倍，这个开源神器必须装！ Codex + Context7 = 给... AI 开挂 1、不用再翻文档了：写 React、Next.js、Supabase，直接让 Codex 获取对应的最新文档和代码示例，省掉大量查资料的时间 2、减少 AI 一本正经地瞎写：API 名称、参数、配置方式不对，代码写得再快也白搭。Context7 把相关文档塞进上下文，让 Codex 有据可查。 3、少返工才是真提效：遇到陌生框架、SDK 集成、版本升级，先查文档再写代码，减少过时用法和错误示例带来的折腾。 4、安装直接交给 Codex：复制下面这段提示词，让它自动阅读项目文档、完成配置并验证是否可用 安装直接用这段提示词： “ 请先阅读 upstash/context7 的官方文档，了解 Context7 的安装方式、配置要求和使用方法。然后为当前 Codex 环境安装并配置 Context7，优先采用官方推荐的方案；检查运行环境和依赖，完成必要的 MCP 或 CLI + Skills 配置。配置完成后，验证工具是否能够正常调用、能否检索指定技术栈的最新文档，并测试一次真实的代码查询任务。最后告诉我具体修改了哪些配置、如何使用，以及后续如何让 Codex 在编写代码、调用 API、安装 SDK、排查报错时，优先检索对应版本的官方文档。遇到需要授权、API Key 或人工操作的步骤时，明确告诉我，不要假装安装成功 ” 以后写代码，别光让 AI 埋头干活，先让它找到正确的说明书！show more

Codex 5.6 装上这 6 个插件，你比别人厉害 10 倍！ 你知道你和专业工程师的差距在哪里吗？ 真正的... Vibe Coding 全栈工程师，不只是让 AI 写代码，而是让 AI Agent 参与到完整的软件交付流程中 这 6 个插件，就是 Codex 5.6 的全栈工作流套装： 1️⃣ Figma：UI/UX 设计稿直接连接开发流程，解析页面布局、组件结构和 Design System，快速转换为可运行的响应式代码。 2️⃣ Build Web Apps：从产品需求、技术架构、前后端开发到 Web App 测试验证，覆盖完整 Full Stack 开发流程。 3️⃣ GitHub：打通代码仓库、Pull Request 和 Issue 管理，让 AI Agent 参与代码分析、Bug 修复和版本迭代。 4️⃣ Browser：AI 驱动浏览器自动化测试，模拟真实用户操作，验证页面交互、用户流程和功能稳定性。 5️⃣ Codex Security：代码安全扫描，识别漏洞、敏感信息泄露和潜在风险，并提供安全修复方向。 6️⃣ Sentry：连接线上监控系统，自动分析 Error、定位异常原因，辅助生成问题修复方案。 让 Codex 真正做到完整的链路闭环： 设计 → 开发 → 测试 → 安全 → 部署 → 监控 从此让你成为真正的软件交付专家。赶快去安装插件，试试吧！show more

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！show more

99%的人用AI做预测，从第一步就错了！ 大多数人找AI问未来，本质是在找电子算命先生。 要一个确定答案，对了就吹AI神，错了就当没发生。 但AI预测真正的价值，从来就不是猜对结果。 而是把混乱、打架、定义模糊的零散信息，结构化成有证据、可迭代、能自纠错的概率判断。 绝大多数人用AI预测都死在三步上。 题目不写死，会不会上市这种模糊问题，从根上就是废问题。 信源平权，官方公告和自媒体八卦混在一起，最后只能和出一团稀泥。 只要结论不要过程，中了当玄学，错了没复盘，永远不会进步。... 真正有效的用法，是给AI搭一套完整的认知脚手架。 先把题写死，明确定义、层级、截止时间，堵死所有偷换概念的空间。 再钉死已发生的事实，把没发生的事也明确列出来，负面信息和正面信息同等重要。 然后给信源分层加权，官方权重最高，主流媒体次之，预测市场做对照，二手内容只当气氛组。 接着分情景输出概率，基准、上行、下行各配对应的观察信号，什么情况该上修，什么情况该下修。 最后一定要追问，逼它自洽，逼它解释冲突，逼它承认之前的判断偏差。 其实最值钱的环节恰恰是AI改口， 就像Anthropic上市的预测，三刀追问之后，模型主动把9月1日前上市的概率从8到12个百分点，下修到4到7个百分点。 敢当面认错并讲清原因，比一次性给出一个漂亮的答案，可信一百倍。 这套方法不止能用在公司上市上， 产品发布，政策节点，竞品动态，甚至个人的职业选择，只要是答案在未来、信源互相打架的场景，全部可以复用。 它本质上是把专业分析师的思考过程，外化出来强制AI走完全链路。 AI当然也有局限，它拿不到内部信息，它会过度自信，它的概率永远是判断不是事实。 但真正的高级用法，就是承认这些局限，然后用结构和流程，把局限变成可管理的部分。 求答案永远是最低级的用法， 借AI的算力，打磨自己的判断系统，才是真正的长期杠杆。show more

1）整活！想不想像黑客一样撞击钱包密钥？😁 最好能把 V 神的钱包给破解了？ 很简单： 1️⃣ 跟 ChatGPT 描述清楚你的需求... 2️⃣ 修改 Infura Key，运行生成的代码 3️⃣ 将报错告诉 ChatGPT 4️⃣ 修改，运行 很简单吧 这是我正在破解的过程演示视频 仅供娱乐 先赞后看，源代码在下文😁show more

太牛了，Codex 能直接做 3D 了！！！ 这位大佬用 GPT-5.6 Sol 做了一个 Codex... 插件，只要给它任意一张照片，它就能直接把图里的物体反向编译成纯代码构建的 3D 模型。效果是真的很不错啊。 关键是完全免费，已经开源了，人人都能用。show more

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show more

兄弟们今天给大家一个正确打开GPT5.6的方式。 很多人用 Codex，第一步就错了。 上来一句：帮我写个 App。 这不是让 AI 写代码，这是让它烧你的 token。... Codex 5.6 记得接 GitHub 插件，然后先别让它动手写。 直接丢这段： 我要开发某某X。先别创建文件，也别输出代码。去 GitHub 调研同类开源项目，筛出最值得参考的方案，分析架构、依赖、活跃度、坑点和可复用设计。最后给我技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序，等我确认再写代码。 这一步做完，省 token 真的离谱。 先让它抄作业，再让它干活。 兄弟们，这才是 Codex 的正确打开方式。show more

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show more

兄弟们，很多人用 Codex 最大的问题，不是不会写代码。 是项目一大，AI直接失忆。 昨天聊了几个小时，今天换个窗口，又得重新解释： 项目干嘛的。 改了什么。 哪里有坑。 最烦的是，你自己都快忘了。... 我现在更喜欢让 Codex 先给项目做一个“记忆文件”。 直接丢： 扫描当前项目，生成 SESSION_HANDOFF.md 记录： 1. 当前架构 2. 已完成内容 3. 未完成任务 4. 技术决策 5. 已知问题 只读分析，不修改代码。 以后不管换窗口还是换模型。 先读这个文件。 几十轮聊天压缩成一份项目档案。 这个东西看起来简单。 但项目越大，价值越明显。show more

Codex 这个用法一定要改，结果会好一个量级 90% 的人都把 Codex 当神仙了，一上来就直接 /goal： 帮我写一个 App，实际上它很难理解你的具体需求... 分享一条OpenAI研究员 Vaibhav (VB) Srivastav 都在用的技巧：先让 Codex 做 research，再根据结论设置一个合适的 /goal，而不是一上来就直接 /goal 例如： 我要开发一个 XXX。 暂时不要写代码。 先帮我做 requirements gathering 和 research： 这个问题的核心约束是什么 有哪些成熟方案 / 同类实现可以参考 主要技术风险和容易踩的坑 最小可交付版本应该包含什么、排除什么 把调研结果整理清楚后，再根据结论 set 一个合适的 /goal 你也可以跟 Codex 对话： 1️⃣ 把需求和边界问清楚 2️⃣ 把现有方案和风险摸透 3️⃣ 再锁定一个真正可执行的 goal 等 goal 定准了，再让它开始写代码，结果会明显稳很多show more

如果家里面出现了个亿万富翁，会全族欢庆，但如果出现了修行人，亲朋好友看你都不是什么好眼神，知道为什么吗？没福报的人他是看不懂的，修行者才是整个家族真正的引路人，因为一个真正走上修行之路的人，看的不再只是眼前的一日三餐、得失成败，而是整个家族的气运走向与兴衰周期。这种人的出现是祖坟里面冒青烟都求不来的机缘， 这个时代最稀缺的是什么？ 是慎独之心，是敬畏之念，这才是立根之本 一个真修行人，往上能承五代之因，往下能护五代之运 这样的机缘，是整个家族几代积下的福报，才换来这么一个人出现，

Codex 5.6 别再疯狂堆 prompt 了，少写 41%–66% token，执行效果反而能提高 90% 很多人用... Codex 最大的问题，就是怕 AI 不懂，于是把规则、背景、工具、要求一股脑全塞进去。 结果就是，prompt 越来越长、无关工具越来越多、上下文越来越脏，agent 反而更容易跑偏。 正确的做法，只保留当前任务真正需要的指令和工具。 直接在 Codex 里输入这段重要prompt： 请优化当前 Codex 工作上下文，删除重复、冲突、低价值以及与当前任务无关的指令，只保留当前目标、核心约束、验收标准和必要工具；同时检查 agent 当前可调用的工具，移除本任务不会使用的工具。优化前后分别统计 prompt 长度、工具数量和保留的核心信息，确保减少上下文占用的同时不丢失关键执行要求。 核心目的就这两件事： 1️⃣ 减少重复指令 同一条规则不要同时出现在 System Prompt、AGENTS.md、项目说明和当前对话里，保留一个权威版本即可。 2️⃣ 减少无关工具暴露 当前只做 Code Review，就别同时把 Figma、Browser、数据库、部署工具全部塞给 Agent。 真正高效的 Context Engineering，是让 Codex 只看到当前任务最重要的信息。show more

用 Claude Code 写到一半，弹出一句 “You’re out of usage credits”。... Codex 的额度还剩一大半，可切过去它什么都不知道：刚定下的两个方案、改了一半的文件、为什么这么改。 只能从头再讲一遍。 最近看到一个开源项目 Orbital，专门解决这件事。它有句话我很认同： 上下文资产应该属于你自己，不应该被任何agent厂商锁定 它的做法很朴素：每一次agent的每一个会话，都会维护和提取成项目目录里的普通文件。 PROJECT_STATE.md：项目现在的状态（记忆缓存） DECISIONS.md：项目里任何agent定过的决定和原因 LESSONS.md：项目里所有agent踩过的坑 INDEX.md：项目的索引，各个产物的用处和位置 不管换哪个 Agent 接手，都先读这几份文件。Codex 卡在额度上，就在选择器里换成 Claude Code，它接着回答同一个问题，不用你重新交代。 我觉得最实用的是两点。 一是选择器里直接显示每个 Agent 还剩多少额度，哪个有余量就用哪个。 二是直接描述你的工作流，他会自动派发其他agent，比如说bugfix就用claude code，生图生海报用codex 作者：Keaneshow more

没有 AI 的时候，我一直有个想法： 怎么才能最快看懂一个项目？ 我想要的是一个可视化界面： 从发起一个请求开始 能一步一步看到它经过了哪些模块 数据怎么流转，最后怎么返回 就像那道经典面试题：... 在浏览器里输入一个网址，按下回车，背后发生了什么？ 以前这只能靠自己一行行读代码、在脑子里拼 现在有了 AI，我把这个想法做出来了 第一个拿来试的，是 DeepSeek Harness 左边是整个项目的架构图 请求走到哪一步，对应的模块就亮起来 连线上能看到数据往哪儿流 右边同步显示这一步的真实代码，精确到具体哪几行 一边看流程，一边看代码，整条链路一下子就清楚了 先放一段录屏预览，完整版做好后再再发出来show more