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

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 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

Claude Code 工具调用砍 94% 本地代码知识图谱神器 这就是 CodeGraph-Rust，MCP 服务器直接把你的整个代码库提前索引成本地知识图谱的神器！ 一句话干翻... Claude Code / Cursor / 所有 Agent：提前建图，后续查询直接走图谱，不再每次都全量扫文件，工具调用数量暴降 94%，速度起飞、Token 狂省、体验直接起飞！ 用了就回不去了 😭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 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！！！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

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

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

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。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 5.6 必装插件：Sentry，让 AI 修 Bug (缺陷) 不再靠猜 最近做... Vibe Coding 项目经常遇到，刚修好一个 Bug，又出现新的问题，反反复复改特别浪费时间。 之后我开始找工具，发现 Codex 插件里有 Sentry，安装之后整个 Debug 流程完全不一样了。 现在不用反复截图、复制日志、手动排查问题了，只需要告诉它这段 prompt： “使用 Sentry 排查当前线上 Bug。先读取完整 Error、Stack Trace、运行上下文、发生频率和版本信息，再结合当前代码定位根因，不要只根据最后一条报错直接修改。确认原因后先复现问题并补充回归测试，再完成修复，最后重新运行验证；如果发现同类潜在问题，一并指出并处理。” Sentry 就可以直接完成： 1️⃣ 先读取完整 Stack Trace、运行上下文和版本信息，把 Bug 发生时的真实现场还原出来。 2️⃣ 再把线上 Error 对应到具体代码和调用链，结合当前项目直接定位真正根因，不再只看最后一条报错猜答案。 3️⃣ 最后复现问题、补回归测试、修改代码并重新运行验证，确认修复有效，同时避免同类 Bug 再次出现。 这样彻底告别 Bug 修了又坏、坏了再修的问题，快试试吧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

OpenAI 刚给 Codex 加了个录屏回放功能，有点意思。 你在 Codex 里做的那些操作流程——写代码、调 API、跑测试、部署上线——它全给你录下来，存成一个可复用的 "AI... 技能"。 下次遇到类似的活儿，直接回放，不用重新来一遍。 说白了就是把你的人工操作变成了一段 AI 可以自己重复跑的自动化流程。show more

卧槽，麻了，兄弟们。虽然 Manus 经常半死不活，但出活是真管用啊 前两天在酝酿一个公众号文章提取的机器人，突发奇想先从 github 开源的搞起。于是想做一个 github 相关的搜索 问了下... Manus, 它直接丢给了我一个能用的，天哪 一行代码未改，直接调起使用，程序在这：show more

我真的被惊呆了 做网页动画，复杂动效 直接用 Codex + HyperFrames， 纯前端代码直接变成自动化视频流水线。 这才是Vibe Coding的正确打开方式（附使用教程）：... I 代码写动效，告别打关键帧 让 Agent接管视觉。不用打开AE，不用折腾 AE脚本管家。Codex直接输出 HTML + GSAP缓动和进出场逻辑。创意变成干净、可复用的代码资产，效率直接起飞。 I 云端静默渲染，全自动出片 写完代码还能直接渲片。部署到Vast. ai 或 TensorDock 这类算力平台，给个执行权限，Codex后台就调 hyperframes-cli非交互式导出高清MP4。等于免费多了一个永不宕机的渲染节点。 I 像素级精准 跟那些每次生成都像开盲盒的视觉大模型不一样，这套是纯代码渲染。每一帧的位置、每个转场的时机都你说了算，跑起来稳得一批。 使用教程 比如：让 Agent 自动抓取 GMGN上的 SOL或 BNB 链上聪明钱动向，动态填入写好的数据可视化模板，紧接着调用 HyperFrames一键生成带有时序动效的行情复盘视频 分辨率1920*1080, 帧率每秒30s，总时长15s 整个“数据获取-视频产出”的流程，只需要你的一句话授权！ 代码即视频的时代，真的来了。 项目直达地址： CODEX: HyperFrames: codex://plugins/hyperframes@openai-curatedshow 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 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。show more

可视化预览任何 Github 仓库源码！ 只需要将 Github 仓库 URL 中的 "hub"... 替换为 "diagram"，就可以用交互式图表查看，方便理解代码组织结构。 项目代码也是开源的 😋show more