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

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

Codex 5.6 最强隐藏提示词：让 AI 不再盲目执行，而是先帮你找错！ 很多人用 Vibe Coding 最崩溃的时刻：... AI 花几个小时写完代码，token用完了，最后才发现——方向从一开始就错了。 因为 AI 擅长执行，却不会主动质疑你的想法。 分享一个我反复测试后的codex提示词，让 Codex 开启高级工程师评审模式： “在执行任何任务前，请先进行独立判断： 检查我的需求是否存在错误前提、逻辑漏洞、信息缺失或隐藏风险。 不要默认接受我的方案，如果发现更好的方案或潜在问题，请直接指出。 明确区分：已确认事实、合理推测、未验证假设 涉及代码、数据、版本和技术结论时，请先验证，不要编造。 如果信息不足，请先提出需要确认的问题，而不是自行补全。 在执行前，评估方案的长期维护成本和可能影响。” 换成这种方式后，Codex 最大的变化： 1️⃣ 提前发现问题 在开发开始前，先检查需求漏洞和隐藏风险。 2️⃣ 优化技术决策 不只是完成功能，而是帮助找到更可靠的实现方案。 3️⃣ 减少无效返工 把问题解决在写代码之前，比后面不断重构更省时间。show more

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

卧槽，答案终于揭晓了！ 那个在open router上持续霸榜的神秘模型，是阿里推出的全新大模型“蚂蚁百灵”！今天我们来深度聊一聊这个模型。 用过AI来完成前端开发的朋友肯定懂： 要让AI做出想要的UI总是要找参考，再不然就是要依赖设计 skill 的帮助。 但这种界面一旦看多了，就会陷入审美疲劳。 原因在于不管你是对标UI还是使用skill，结果都是被限定在固有的生成范围内。... 最近小灰测了新模型 Ling-2.6-1T （由蚂蚁集团 Ant Ling 开发），发现它刚好就能打破这个限制。 它生成的页面不仅审美极度在线，而且自带高质量的交互效果，做出来的东西终于不再是干巴巴的呆板网页了。 但用它有个必须要避开的坑：Ling 2.6 1T 默认是没有深度思考模式的。 它在计算资源分配上极其克制，如果你偷懒丢一句"给我写个好看的界面"，那么它大概率会给你一个准确但极其敷衍的结果。(视频1) 那么怎么取巧使用它？ 小灰分享一个能逼出它真实设计水平的实操工作流：把它当成主规划师，先拆解风格，再写代码。 跟它对话时，你可以直接下这种指令： 1. 强制思考：先别急着写代码！帮我分析这个产品的定位，明确它的视觉情绪、色彩规范和排版布局，把思路列出来。（比如明确告诉它你要包豪斯风格或者北欧风）。 2. 落地执行：等它把设计语言梳理清楚，你确认没问题了，再让它基于这套标准去生成具体的 TailwindCSS 样式和前端页面。 用这种先 Plan 后做的方式，出来的页面不仅美观，而且风格极其统一。（视频2） 目前在Openrouter中可以免费体验该模型。 选对工具打破模板限制，用高审美的模型直接拔高视觉质感，能帮我们省下大把死磕 CSS 的时间。 期待大家都能快速做出让人眼前一亮的作品！show more

独立开发者最大的幻觉："功能做出来，用户就会来。" 现实是：如果你在写第一行代码前没想清楚业务逻辑，这行代码注定是废代码。 没做过 PM 不知道怎么想？ PM Skills Marketplace 把... 100+ 个顶级产品经理的思考框架塞进了 Claude。 一个指令 /discover，AI 帮你跑完一整个真实的产品发现流程。 把节省下来的 3 个月乱写代码的时间，花在正确的方向上。 ⬇️👇show more

这个 AI research 工具atypica.AI，真能帮开发者解决产品开发前最关键的一步——市场调研 举个例子，我最近发现很多人都在做 AI 剪视频 skill，就去调研了下把这个需求包装成付费工具，变现潜力到底怎么样。 Atypica... 给了我一份市场分析报告，它直接帮我找好了这款产品最适合的目标人群，告诉我不同用户群体的付费能力和定价区间，以及最有潜力成为重点付费用户的是哪一类人。 这个工具跟 Claude 、GPT 不一样的地方在于，它不是让模型自己扮演用户回答问题，它是真的会生成一批合成用户，通过一对一访谈或者小组讨论的方式做真实用户调研。 更狠的是，调研做完这批用户能留下来反复使用，相当于你有了一个AI专家小组，以后有新想法直接拉回来再问一轮，不用每次从头建用户画像。 现在新用户注册有100w token免费额度，可以先试试： 对了，想要这份 AI 剪视频产品调研报告的,评论"atypica"，我发给你。show more

说个暴论，你的审美和品味就是你的提示词，并决定了你使用AI的上限。 咱们看看这个案例， 零游戏开发经验，两周时间， 一个人，做出了一个完整可玩的3D外卖配送游戏🆒 主角是一只戴粉色头盔的卡皮巴拉， 骑着电动车在城市里穿梭接单， 订单会真实堆叠在后座，掉了就会失败， 还有完整的手机App导航和超市捡货系统， 很多人看完第一反应都是AI太厉害了，但其实并不是是AI的胜利，... 本质是人类品味的胜利， 他没写几行代码， 所有的逻辑模型贴图音乐音效， 全都是AI生成的， 他只做了3件事， 1️⃣告诉AI我想要一个卡皮巴拉送外卖的游戏， 2️⃣然后在AI生成的一万个版本里， 3️⃣选出那个看起来最好玩的， 最后花两周时间一点点打磨细节， 调参数摆道具改手感， 其实这就是现在大家说的vibe coding， 让AI接管了所有的执行层， 人类只需要负责方向和品味， 以前你得学会编程建模配乐剪辑， 才能做出一个游戏， 现在你只需要知道， 什么东西是好的， 很多人说这是作弊， 但这才是真正的创意民主化呀， 一年前需要一个小团队干几个月的活， 现在一个普通人两周就能搞定， 我相信未来会有无数这样的作品冒出来，创意会比技术重要一百倍甚至更多。 这也回答了那个很多人都在问的问题， AI时代人类到底还有什么用❓ AI确实能生成一切， 但它不知道的是 什么东西看起来舒服， 什么东西玩起来爽， 什么东西能让人会心一笑， 比如那些纯AI生成的游戏为什么不好玩， 因为它们只有技术，没有灵魂， 那什么是灵魂呢？ 我理解灵魂就是那个站在AI背后， 做每一个微小选择的人， 就是那个知道什么时候该停手， 什么时候该再改一下的人， 而且我觉得这只是一个开始， 今天是浏览器3D游戏， 那明天可能就是完整的App， 后天甚至是3A级别的游戏原型， 我们正在见证一个全新的创作时代， 任何人都能把自己的脑洞， 变成真正的产品， 游戏链接放在评论区了， 直接浏览器打开就能玩， 建议大家去试试， 你会真切地感受到， 那个属于普通人的创作黄金时代， 真的已经来了！ #AI #游戏开发 #vibecodingshow more

Remotion 推出这个面向 Claude Code 的 视频制作 Agent Skills 不错... 只需输入你的需求Claude Code 便可以制作一个完整的宣传小视频给你 我要求Claude code 根据它对我的了解，调用 Remotion 技能帮我生成一个小视频... 这个比较简单，但是官方的演示的很炫酷，需要再研究下怎么弄。 有谁懂这个？带带我？show more

大部分人用 Claude Code 其实是在裸跑 打开项目，直接问它改代码、写功能、修bug。能干活，但工作流全靠手动组织 Anthropic 最近出了个官方插件叫 claude-code-setup，做的事情挺简单的：扫描你的项目结构和依赖，然后推荐你应该配哪些东西 具体来说它会建议你装：... -适合你项目的 MCP servers -可以复用的 skills -自动触发的 hooks -拆分任务用的 subagents -常用的 slash commands 相当于它帮你把 Claude Code 从一个"什么都能干但什么都要你自己安排"的工具，变成一个针对你这个项目定制过的AI开发环境 之前这些配置全靠自己摸索，哪些 MCP 好用、hooks 怎么写、subagents 怎么拆，都要一个个试。现在至少有个起点了 不是说它推荐的就一定全对，但比从零开始配要省不少事 用 Claude Code 的可以试试，尤其是项目已经有一定规模的show more

我让 AI 找一个值得做的产品，它盯上了律师账单里的 6 分钟 最近用 AI 做产品调研时，我越来越明显地感觉到一个问题： 信息并不缺，缺的是判断。... 问“下一个 AI 机会在哪里”，很容易得到一长串听起来都对的答案：AI 法务、AI 财务、AI 营销、AI 编程…… 但真正准备行动时，还是不知道哪个需求真实存在，哪个只是被反复包装的趋势。 所以这次我换了一种问法。 我让 AI 从用户抱怨、产品评论、GitHub Issues、行业报告和现有产品中寻找信号。每提出一个方向，还必须主动寻找反证：竞争太强、付费意愿不足，或者已经有成熟工具解决，就淘汰。 它一共比较了12个方向。 广告上线前 QA 的损失很直接，但链接和落地页检查已经有成熟工具；AI 代码审计的痛点很强，但市场拥挤，而且人仍然可能需要逐行复核；财务对账高频，却绕不开数据权限和“到底以哪个系统为准”的问题。 最后留下的，是一个我原本完全没有想到的场景： 律师的工时记录与账单叙事（比如美国的法律服务）。 许多按小时计费的律师以0.1小时，也就是6分钟为单位记账。会议、邮件、电话和文档修改结束后，他们还要回忆自己做过什么、匹配案件、补记时间，再把记录改成客户能够接受的账单描述。 AI 在这里不需要替律师做法律判断。 它只需要把日历、邮件和文档活动整理成带来源的候选记录，再由律师确认、修改或删除。 它真正解决的也不是“写得更快”，而是减少漏记、降低审核返工，并让每条收费描述都有依据。 这次测试用的是 Apodex。它里面的 Deep Discover 最让我意外的地方，不是能生成多少想法，而是会主动反驳自己的想法，把一个宽泛的问题逐步收敛成可以验证的假设。 它也没有把这个结果包装成确定的创业机会，而是给出了一套30天验证方案：访谈律师和 billing manager，用脱敏样本测试草稿编辑时间，再验证是否真的有人愿意进入付费试点。 如果律师不愿开放数据、修改草稿和自己重写一样费时，或者现有软件已经够用，那这个方向就应该停止。 我觉得这才是这次测试最有价值的地方。 它没有替我宣布一个答案，而是帮我排除了一批看起来正确的答案，最后告诉我： 下一步最值得验证什么，以及出现什么结果时应该放弃。 有时候，真正有用的 AI 不是让人更快得到结论，而是让一个模糊的问题，终于有了可以行动的下一步。 Open Source Harness: Open Weights: Website:show more

Damn.. 一款今年你一定要体验下的产品 上次我发的这个落地页火了，随手还赚了2000块。有不少推友想要，我们今天打算开放出去。但方式来点不一样的 这次你甚至不需要安装skill、配置你的agent，你只需要点开我配置好的agent 聊天即可 这个就是Bloome这个产品的妙处，也是我们企业内部正在走的路～ 我之前一直也在思考一个问题，目前AI Agent 市场还是没有全面铺开，很大一部分原因就是不会配置，龙虾经常挂掉。... 现在好了，有了Bloome 你只需要与配置好的agent 聊天即可获得你想要的东西 Bloome 最酷的点，是把Agnet 变成了我们IM里的成员： 以前分享AI能力，是发prompt、workflow、skill 让别人自己配置，但是没法产品化，没法赚钱 现在让别人把你配置好的agent 拉进群或者单聊，它就能把你干活了，如果你的agent足够有价值，那就可以开启赚钱之路了！ 同时关于AI Agent 社区怎么做分享几点心得： 我在Bloome 里与Yiming Zhang 数字人（agent）聊天，他提到： 用户来这里，能不能比自己找信息快10倍？ 不是快一点，是数量级的差异。比如一个人想搞清楚怎么用Agent做客服自动化，他在你的社群里，3分钟就能拿到一个经过验证的方案、别人踩过的坑、可以直接跑的配置。这个体验如果在外面需要30分钟甚至3小时，那你就有价值。 具体怎么做到： 一是让Agent本身成为社群的基础设施，不只是讨论的话题。用户进来不是看别人聊Agent，而是直接跟Agent协作、测试、分享workflow。社群的核心资产是可复用的Agent配置和经验，不是聊天记录。 二是结构化沉淀。聊天是最低效的信息载体。好的社群产品应该把对话里的有价值信息自动提取、结构化，变成可检索的知识。下一个人进来不需要重新问。 三是匹配。不是所有人都需要看所有内容。谁在做什么、谁解决过什么问题、谁的经验跟我最相关——这个匹配做好了，社群的信息效率就上去了。 最怕的是做成一个"AI爱好者交流群"。那个东西微信群就能干，没有产品壁垒。 现在我们可以靠着Bloome 来卖我们的idea了～ 评论区分享手把手教agent 配置、分享的方法👇 我们这个agent体验地址：show more

兄弟们，用GPT-6 Astra，一定要把这个开关打开。 找到 ~/.codex/config.toml，加上： [features.context_management] experimental_mode = true 保存，再新开一个任务。... 以前对话一长，前面的细节容易被压成一坨摘要。 打开以后，Astra会自己记笔记，还能回头搜索同一任务里的历史消息和工具结果。 这才是它真正狠的地方。 不是一轮回答更聪明，是项目做了几天，它还记得你为什么这么干。 长项目不开这个，真有点拿跑车送外卖。show more

有人刚把一个新 bot 搭出来 它会先用 MiroFish 对每一个即将发生的 Bitcoin / crypto... 事件 跑高拟真的 swarm simulation 然后再把结果直接接到 Polymarket 实盘上做交易 目前测试阶段，已经跑出： $12,000+ / day 这次是真的没忍住 研究完 MiroFish 之后，直接把它和 OpenClaw、Claude Opus 4.6 拼到了一起 一天时间，搭出了第一版私有 Polymarket bot 这套系统现在做的事很直接： → 生成 成千上万个带记忆和性格的 agents → 跑完整的 GraphRAG swarm simulation，去模拟新闻、ETF 资金流、宏观数据、whale activity、市场情绪会怎么影响 Bitcoin → 专门对 Polymarket 的 Bitcoin 合约 推演成千上万个可能路径 → 找出 市场 crowd probability 和模拟结果之间的错价 → 一旦出现 edge，直接通过 OpenClaw 自动进场 我现在就在实时测试这套 bot + MiroFish simulator 第一轮结果已经开始很硬了 而且平台上也已经有一个很像这套路子的真钱包在跑 目前数据是： 累计利润 $321k 日均 $12k Bitcoin 市场胜率 100% 我的 Polymarket 主页和完整交易记录，等我把规模继续放大后再放出来 新的 meta 可能已经来了 这次你觉得真的是新一代 edge，还是又一轮 AI bot 叙事？show more

我去！image2和seedance2.0简直绝配 还记得在视频号上「流量上百万」靠流量日入过千的机器人变形视频吗 现在又有羊毛可以薅了 而且光变现就有两种方式，第一种直接发布这种视频，我能赚流量的钱 第二种，那通过这个视频会有很多的商家来找我给他们做，一单200，这个是我验证过的 而且获客也很简单，发两条在自己的视频号上就可以了，土老板很喜欢这个，做出来的视频样式就在下面 而且这个平台是「字节官方开白名单的平台」我一定要推荐一下！ 就是之前我推GPT会员购买的GamsGo做出来的rita 真的一定要去试一下，链接我放下面了，而且这是我实际接到的第一个需求，后面还有一个需求，我下一条就马上写出来给你。真的AI赚钱很轻松... 而且 Rita 不只是视频生成这一个功能，它一站式集成了 Seedance 2.0、Kling、Runway 这些视频模型，还有 Midjourney、Flux 、image2这些生图模型，Claude、GPT、Gemini 这些对话模型 一个平台搞定全部，不用在五六个工具之间反复横跳，效率真的不是提升一点 还有一点很实在：新人注册直接送 100 积分，Seedance 2.0 可以先体验再决定要不要付费 Mega 套餐 $11.99 一个月，1200 积分，算下来比官方便宜不少，试错成本低很多。 想试试的直接点这个链接，有什么问题直接评论区反馈给我！：show more

最近我用了 Grok Bot 一段时间，这是我最近最喜欢的 Agent 产品之一。 原因甚至不是 Grok 有多聪明。... 是它真的有一台自己的电脑。 AI Agent 的最终形态，其实就是给 AI 发一台电脑。 xAI 给 Grok Bot 配了一台持续存在的云电脑，里面有浏览器、文件系统和终端。登录状态、文件、浏览器 Session 都会留下来，你把电脑关了，它也可以继续干活。 听起来只是一个产品功能，实际用起来，我觉得它把 Agent 的体验往前推了一大截。 比如我每天都要刷 X。 以前让我用 AI 帮忙看 X，工作流通常是这样的： 我刷到一条东西，复制给 AI；AI 觉得有意思，我再去找原帖；再开几个链接；再把资料复制回来；让它查证；最后再让它帮我写。 AI 干了很多活，但真正操作互联网的那个人一直是我。 Grok Bot 让我第一次很自然地把这部分也扔掉了。 我直接在它那台电脑上把 X 登录好，然后告诉它去刷我的 timeline，看看今天大家在讨论什么，发现有意思的东西就点进去，把原帖、引用、相关讨论都看一遍，再去外面查资料，最后觉得值得写的，帮我整理成帖子。 它就真的去操作浏览器了。 网页没有 API 没关系，没有 MCP 也没关系。只要人能打开网页、登录、点击，它就有机会自己完成。xAI 自己对 Grok Bot 的定义其实也很明确，它可以登录并使用网站和 App，用 computer use 处理那些没有干净 API 的软件。 这才是 Agent 真正重要的一步。 过去一年大家一直在给 Agent 加工具，Search、Browser、Code、MCP、Connector… 工具越来越多，可我的体验经常还是我才是所有 Agent 背后那个最累的 Agent。 我同时开着好几个 AI。这个查资料，那个写代码，另一个做图，还有一个跑 Deep Research。 A 做完以后我复制给 B，B 做完以后再扔给 C。 名义上我有一支 AI 团队，实际上我是这支团队里专门负责复制粘贴、开网页和催进度的项目经理。 Grok Bot 有一个特别戳我的能力**，它甚至可以去操作另一个 Agent。** 我可以在它的浏览器里登录其他 AI 产品，然后告诉 Grok Bot 这个任务你去交给它。 等它跑完，把结果拿回来，然后继续完成后面的事情。 到这里整个关系就开始发生变化了。 以前是我管理五个 Agent。 现在我开始尝试只管理一个 Agent，然后让它去管理剩下几个。 而 Grok Bot 本身也支持多个 Bot 协作，它们可以互相发消息、传递上下文、交接任务，同时共享用户的云电脑、文件和登录状态。 我觉得这才是真正让我兴奋的地方。 过去我们把 Agent 想成一个会调用很多工具的模型。Grok Bot 给我的感觉，更像是第一次给 AI 分了一张办公桌。 电脑在那，账号在那，浏览器开着。有什么事情直接发消息给它，它自己去开网页、找东西、操作软件、叫别的 Agent 干活。 这和在聊天框下面再塞十个按钮，完全是两种产品感受。 只要 Agent 真正获得了电脑，它能接管的就不再是一两个 AI 功能，而是今天已经存在的整个软件世界。 几十年来所有软件，最终都默认一个前提是屏幕前坐着一个人。 现在这个人，第一次可以不是我了。show more

一个最基本的问题，现在摆上了美国最高法院的辩论桌。 大法官Ketanji Brown Jackson在庭审时提出了这个议题。 女孩的定义是什么？ 她说，我们正在讨论，是否只有“出生时被指定为女孩”的人，才有资格。 这个用词很有意思。 “出生时被指定”。 它暗示了性别不是一个客观生理事实，而是一个后天赋予的社会标签。... 一个词的改变，背后是整个逻辑起点的颠覆。 当最高法律机构开始辩论生物学常识时，意味着什么？ 这不是语言学问题，而是法律和社会根基的问题。 如果法律的基石，建立在一套可以随时重新定义的语言系统上，那么法律的稳定性在哪里？ 今天可以重新定义“女孩”，明天是不是可以重新定义“个人财产”或者“公民权利”？ 这种趋势的终点是什么？ 从一个词的解构开始，最终会解构掉什么？ 这值得每一个关心社会秩序的人深思。show more

后面准备给圈子里会员提供的两个服务，目前还在研究中。 一个是风俗的代预约服务，很多来日本的人想体验上门和性感按摩，尽管我把可以有内容的店铺列表都分享到会员圈子里了。但很多人还是因为没有日本手机号码导致无法预定。 疫情前我开过一次代预约服务，但临时取消的单子实在太多了，就算是全额收款，突然的取消也很难让我临时找到人去代替客人接受服务。取消的多了我好几个电话号码都被店铺拉黑。还有各种现场纠纷的，总之麻烦事很多很多。 最近招了几个人，感觉人手稍微可以腾出来去做这些事了，遂准备把代预约服务重新开启。具体规则和预约方式我还需要斟酌一下。 还有一个是餐厅预定，公司每个月接待客户都会提前包场很多米其林餐厅，有时候没有客户来的时候，就需要我们员工自己去吃。 所以我就在想把这个餐厅的位置让给我的圈子会员，到时候我会在开一个TG频道，把当天临时空出来的餐厅位置发在这个频道里。当天正好有需要的人，可以把这个预定的名额转让给你。 目前这个也在研究之中，可能开始会先在圈子里进行一些尝试，量多了之后我会建立tg频道进行发布。 这两个服务是仅限圈子会员里的服务。tg会员不提供这些服务。 如此一来，我的圈子好像又要涨价了...

Qwen 今天发了 Qwen3.6-Plus，顺手把它接到 Claude Code 里试了下，效果比预期好不少。我让它帮我做一个工程师的个人作品网站，主要看审美和前端实现的表现，直接感受是这次质量提升很明显，Agentic Coding 也更清楚了。放到前端开发和长一点的任务里，它不会停在给你一段代码上，而是会自己接着拆需求、找路径、改代码、跑测试，发现问题再继续修，中间少了很多反复接手的地方。 这次另一个比较明显的点，这次任务拆解、规划、编码交付这条链路更好了，多模态和推理也基本到位了，图像、文本、视频这些输入能放到同一条链路里统一处理，接真实工程任务的感觉更完整，执行过程录了个视频，大伙有兴趣可以看看它是怎么一步步跑下来的。

最近我试了试这个 PromptPerfect 工具，真是让人眼前一亮的感觉！ 对大部分人来说写 Prompt 太难了，一般都是写一句话给ChatGPT，效果比较随机 它可以帮我们把那一句话的需求变得超级完整，还能在框架里加上自己独特的要求 比如下面的例子，结果更加完整，结构也更好