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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 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 必须知道的技巧：清理上下文，减少 85% 的无效 token 消耗你以为 Agent 聊得越久，能力越强但实际上，长对话很可能正在拖慢 Agent。因为上下文里会不断堆积无效信息，包括废弃方案、失败尝试、调试日志、重复输出和过期内容，最终不仅浪费 token，还会干扰 Agent 的判断。正确的做法：不要让上下文变成垃圾桶，定期让 Codex 清理当前状态。这段提示词prompt你直接使用： “请整理当前任务的上下文，清理无效信息，删除或标记已废弃方案、已完成无需参考的内容、与当前目标无关的历史记录以及低价值重复输出，并重新生成一份精简任务摘要，仅保留当前目标、核心约束、已确认决策、当前进度、未解决问题和下一步计划；后续执行任务时，以最新摘要作为主要依据，不再依赖已失效信息。” 这样做的好处： 1️⃣ 能避免 Agent 不被旧信息干扰，减少沿着错误路径继续执行 2️⃣ 保持上下文始终围绕当前目标，提高复杂任务的稳定性 3️⃣ 长时间开发不会因为历史信息堆积而导致 Agent 判断能力下降很多时候，你缺的不是更多 token，而是一个干净、有效的上下文！

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一个不错的个人知识库项目：Supermemory，可以保存网络信息，比如网页、推特、笔记等内容，然后基于这些内容进行AI搜索开源的，比X的书签搜索好用特点： 1、ChatGPT for Bookmarks：支持将网页、推特帖子等保存到 Supermemory，使用其内置的 AI 功能进行搜索、提问 2、知识画布：以二维画布的形式组织信息，方便理解和关联 3、写作助手：支持基于保存的数据进行AI写作 4、集成：支持 Telegram 和 Twitter 等平台的集成 github：网站： #个人知识库 #AI搜索 #Supermemory #知识库

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在 GitHub 上发现一个开源项目：Memvid，颠覆传统的向量数据库处理方式，直接将文本数据编码成视频文件。通过将数百万文本块压缩到单个 MP4 文件中，不仅实现了 10 倍的存储压缩率，还能在亚秒级时间内完成语义搜索，完全无需数据库服务器。 GitHub：并且内置对话功能，可与知识库进行上下文感知的对话，同时支持直接导入 PDF 文档并自动索引处理。可完全离线工作，视频生成后无需网络连接。正在构建大型知识库的 AI 开发者不妨看下这个项目。

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GitHubDaily

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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。

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爱丽丝呀！

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我用Codex从零搓出来的GPT 5.6 Router 版正式开源了！无需手动操作，自动帮你根据任务复杂度选择对应5.6模型版本！帮你省下不必要的推理时间的同时还能降低Token费用！同时，这个项目和原生codex cli 完全隔离，不影响常规使用！安装和使用的步骤非常简单第一步：把这个链接发给你的 CodeX，让它帮你安装第二步：打开终端工具，输入codex-router 就可以在cli中使用该模型了欢迎各位老师来试用这个项目，点点star，给给建议～关于缓存和记忆优化也在持续进行当中继续坚持build in public，冲冲冲！

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来碗牛肉粉

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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。

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爱丽丝呀！

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为什么很多人的 Agent 用不起来？不管 Agent 多聪明，像Claude Code、Codex、OpenClaw，都会遇到同一个问题：上次说好的偏好，下次对话全忘了。不是模型不够聪明，是记忆架构本身的问题。很多市面上的Agent Memory，说的好听点叫长期记忆，其实就是个聊天记录仓库。最近在 GitHub 看到 MemOS 出的一个本地记忆插件，叫 MemOS Local Plugin，上线没多久就斩获了近万 Star。直接装进你的 Agent 里就能用，Hermes 和 OpenClaw 都已经支持，核心思路是执行即学习。 Agent 每跑一次任务，过程本身就在转化成经验，下次遇到类似的事能直接调用。最近 Local Plugin 2.0 还升级了记忆架构，让 Agent 能从任务里学到东西、沉淀经验。具体3件事： 1、每步操作都会被打分不只记录做了什么，还会标注是怎么做的、哪一步起了作用。这些被拆解成一个个可学习的单元，慢慢积累成可复用的经验。 2、记忆分层，按需读取记忆按层分类存放，短期的、任务相关的、长期沉淀的各归各处。用什么取什么，不会把不相关的东西一起翻出来干扰判断。 3、换 Agent也没事，经验不清零在一个Agent里积累的东西，换另一个也能直接用，记忆资产一直都在。

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阿西_出海

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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。

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爱丽丝呀！

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卧槽，这个仓库思路我是挺佩服的～能把任意公开的 GitHub 仓库逆向工程成“原始自然语言提示（prompt）”。简单说就是：你输入一个 GitHub 仓库链接，它就会自动抓取仓库的结构、README、文件树等信息，用 AI（比如 Gemini）帮你生成一个完整、自然的提示词。把这个提示词直接丢给 Claude、Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，AI 就能更好的理解。主要用处：快速学习一个项目的“构建思路”和提示风格（不用一行一行读代码）复制/重现别人用 AI 写的项目（学习提示词）仓库&体验地址👇👇👇

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听说 Kaito AI 🌊 算法又更新了，对项目有深刻的理解，文章有自己的独特见解，这样才能有头部yapper互动，yaps才能增长，这样不仅能防止作弊，而且还逼着中低端yapper成长，没办法时代在进步我们也要跟上我想试着写写 MemeMax ，最早的一次活动应该是五六月份，项目方的奖励也是直接给的U，印象深刻的是和💩有关，当时X被💩攻占了，满屏的都是屎味，掀起了一股有味道的活动经过半年多的沉淀，#MemeMax 从原来的社交项目转变成了永续合约的去中心化交易平台，这一步很关键，持续稳定的收入对项目很重要，也是项目继续生存发展的根基，虽然前期有融资，但这个钱是有数的，项目只有自身能够创造收益，这才是运作下去的因素，比如 $uni $hype 项目方在我看来是很有魄力和格局的，也不缺资金，只要方向选对，成功对它来说并不难

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近日关于我发布的捐款截图引起了讨论，我想在这里做一次清晰的说明。此前发布的捐款截图为在处理信息时调整过的版本，我承担全部责任。无论出于何种原因，都是我的严重失误。实际的捐款20万港币已完成，由救援项目方确认接收。正式回执已在办理流程中需要时间，我将在收到后第一时间向公众公开，一切以机构正式信息为准。这次经历让我意识到公益相关信息必须更谨慎、透明。未来我会严格自查，确保所有公开内容的准确性，不辜负大家的提醒与信任。感谢所有关心与监督的人，最后我再次向所有关心此事的人致以诚挚的歉意。

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🚀 Nice ! 终于可以把视频号、小红书、抖音直接喂给 Obsidian 了刚发现一个不错的 Obsidian 插件，直接打通了内容消费到知识沉淀支持以下功能： - 视频号：字幕提取 + AI 总结 - 小红书：字幕提取 + AI 总结 - 抖音：字幕提取 + AI 总结 - 小宇宙：AI 总结 - 公众号文章 - 聊天记录另外，它不仅能同步内容，还能自动提取字幕、生成总结，直接沉淀到 Obsidian。以后刷到有价值的内容，不用再手动整理，直接进入自己的第二大脑。 AI时代，牛逼的工具越来越多了，真好😆 传送门👉🏻：

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Lonely

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现在用 Hermes 最聪明的做法，不是堆提示词，而是给它搭一个会自己复盘迭代的记忆循环，越用越贴合你的工作习惯，能力拉满。核心靠一份 [Memory.md](Memory.md)，跑「会话学习 - 记录沉淀 - 迭代优化」闭环，每次对话都承接过往经验，不再重复踩坑、反复重说偏好。精准落地 4 步流程 1️⃣桌面新建 [Memory.md](Memory.md)，固定分层框架 ## 偏好 ## 更正 ## 模式 ## 学到的经验 2️⃣粘贴绑定提示词，接入代理每次会话开始，阅读 [Memory.md](Memory.md) 并完整应用全部内容。每项任务结束完成三件事：・记录有效做法 + 核心原因・记录失败问题 + 根源分析・总结提炼下次复用规则，不重复堆砌条目，新结论覆盖旧内容 3️⃣每周执行精炼提示词压缩收敛通读 [Memory.md](Memory.md)，提炼零散经验为精简通用规则，移除过时被覆盖内容，压缩留存高质量核心逻辑 4️⃣定期日期命名归档备份文件，避免改写出错丢失历史不用微调模型、无需开发部署，几分钟就能启动运行。从零散随机输出，慢慢收敛成贴合你的行文节奏、工作逻辑、纠错记录的专属智能代理，成倍放大日常效率。收藏留存，立刻就能改造你的代理工作流，把单次会话的临时效果，变成长期滚动成长的核心资产。

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分享 GitHub 上一款能自动生成 Cursor 高质量的 MDC 规则文件开源工具：MDC Rules Generator。利用 Exa 语义搜索和 LLM 技术，自动收集各种库的最佳实践并生成结构化内容，还支持并行处理和进度跟踪，简化 Cursor 规则创建过程。 GitHub：主要功能： - 为各种库自动生成全面的 MDC 规则文件； - 使用 Exa 语义搜索智能收集最佳实践指南； - 利用 LLM 创建详细、结构化的内容； - 支持并行处理多个库，大幅提高效率； - 智能跟踪进度，允许随时恢复中断的任务。通过克隆代码到本地，安装依赖并配置 API 密钥即可使用，正在使用 Cursor 同学可以看下。

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GitHubDaily

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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。

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火山哥🕊️

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OpenClaw 已经过时了。如果你现在还在用 OpenClaw，说明你可能还没看到 Hermes Agent。很多人对 agent 的理解，还停留在“会调工具”“会自动执行”这一层。但这套东西很快就要卷废了。下一阶段比的根本不是谁能多 call 几个 tool，而是谁的 agent 会学习、会记忆、会随着任务一起成长。 Hermes Agent 真正有意思的地方就在这：会从经验里沉淀 skill 会在使用中自我改进会搜索过去的对话和任务会逐渐建立对你的理解还能跨 Telegram、Discord、Slack、CLI 持续工作说白了，别的 agent 还在想办法“替你执行”， Hermes 已经在试图变成“你的长期数字分身”了。所以不是 OpenClaw 不行，而是这条路线已经开始落后了。接下来真正值得看的，不是哪个 agent 更像 demo，而是哪个 agent 越用越强。项目：👇

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axiaisacat

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在这个瞬息万变的加密世界里，技术的创新和突破不断推动着我们向前发展。今天，我们再聚焦一个真正值得关注的项目 Miden Miden 通过其创新性的 ZK-Rollups 技术，正在彻底改变我们对链上隐私和可扩展性的认知。它不仅仅是一个技术方案，它是一种对区块链未来的深远思考。随着 ZK-Rollups 的推广，Miden 打破了传统区块链的性能瓶颈，为更大规模的应用提供了可能性。通过 Miden 的零知识证明（ZKPs），用户的数据隐私得到保护，同时其交易的处理速度和可扩展性也大幅提升。这种技术的结合为去中心化应用（dApps）提供了更高效且安全的运行环境。不只是技术层面的突破，Miden 还在去中心化生态系统中实现了真正的价值创造。它的架构不仅解决了链上隐私和扩展性的矛盾，还为开发者提供了一个可操作、可验证的环境，使得开发更为高效、无缝对接。站在未来的视角，Miden 提供的技术解决方案将为去中心化网络的发展打下坚实的基础。它的出现，将推动更多创新应用的落地，让区块链在更多实际场景中实现价值。随着 Miden 的不断完善和进化，我们期待它在未来几年能带来更多突破，助力去中心化世界迈向一个全新的阶段。 #Miden

在这个瞬息万变的加密世界里，技术的创新和突破不断推动着我们向前发展。今天，我们再聚焦一个真正值得关注的项目 Miden Miden 通过其创新性的 ZK-Rollups 技术，正在彻底改变我们对链上隐私和可扩展性的认知。它不仅仅是一个技术方案，它是一种对区块链未来的深远思考。随着 ZK-Rollups 的推广，Miden 打破了传统区块链的性能瓶颈，为更大规模的应用提供了可能性。通过 Miden 的零知识证明（ZKPs），用户的数据隐私得到保护，同时其交易的处理速度和可扩展性也大幅提升。这种技术的结合为去中心化应用（dApps）提供了更高效且安全的运行环境。不只是技术层面的突破，Miden 还在去中心化生态系统中实现了真正的价值创造。它的架构不仅解决了链上隐私和扩展性的矛盾，还为开发者提供了一个可操作、可验证的环境，使得开发更为高效、无缝对接。站在未来的视角，Miden 提供的技术解决方案将为去中心化网络的发展打下坚实的基础。它的出现，将推动更多创新应用的落地，让区块链在更多实际场景中实现价值。随着 Miden 的不断完善和进化，我们期待它在未来几年能带来更多突破，助力去中心化世界迈向一个全新的阶段。 #Miden

阿乐

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