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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。

爱丽丝呀！

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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！

govin.eth | G哥

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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

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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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govin.eth | G哥

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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

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梭哈.AI

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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。

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govin.eth | G哥

142,435 просмотров • 1 месяц назад

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。

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火山哥🕊️

66,744 просмотров • 27 дней назад

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🕊️

105,735 просмотров • 1 месяц назад

Anthropic 发布了 Skill Creator 的重大更新核心变化：内置测试用例生成写完一个 Claude 技能，怎么知道它到底能不能被正确触发？以前靠手动试，现在 Skill Creator 内置了测试功能，帮你自动跑评估。你现在可以给技能定义一组测试提示词，描述"什么样的回答算合格"，然后让系统自动跑测试、出报告。不需要写代码，不需要搭测试框架。具体新增了四个能力：自动化评估（Evals）：定义测试提示词和预期结果，系统自动运行并追踪通过率、耗时、token 用量。当模型更新或基础设施变化时，你能立刻发现技能是否"退步"了。多 Agent 并行测试：测试用例不是排队跑的，而是在独立的 Agent 中并行执行，每条测试互不干扰，各自有独立的 token 和耗时统计。 A/B 对比：系统用"比较器 Agent"对两个版本的技能做盲测对比，去掉主观偏见。你改了技能描述，想知道新版比旧版好还是差，直接跑一轮对比就有答案。触发率优化：这可能是最实用的功能。系统会分析你的技能描述和测试提示词，建议怎么改描述才能减少误触发和漏触发。官方测试中，6 个公开的文档类技能有 5 个的触发准确率得到了提升。

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小互

46,969 просмотров • 6 месяцев назад

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。

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govin.eth | G哥

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这种模仿手绘制图案的动画，叫做手绘动画，是我前面做了 6 年的工具产品，那是在 Vibe Coding 前的古法编程年代... 现在用 Codex，一句提示词要求，一轮就能做出这个动画，确实不得不感叹 AI 的强大，特别是对于简单产品和想法验证，时间成本几乎趋于零记得当时还有对手绘动画的很多好玩的想法，因为所谓排期和产品迭代问题都没有上，现在可以自己 Vibe 一番，纯当做兴趣，和 AI 帮我做生产项目间隙的“小玩意”

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meng shao

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

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。

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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:

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Ashlyn He

15,534 просмотров • 1 месяц назад

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。

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。

AYi

21,675 просмотров • 2 месяцев назад

看 OpenMind 如果还把注意力放在“AGI 能有多强”，其实已经有点落后了。真正开始变难的问题是：当 AI 不再只是给建议，而是直接参与决策，人类还能不能理解并承担后果。现在大多数 AI 项目，都在能力层竞争：模型更大、推理更快、Agent 更自动。只要 AI 还停留在“辅助角色”，黑盒是可以被容忍的。但一旦 AI 进入执行层，开始影响资源分配、规则执行和长期结果，不被理解的决策，本质上就是不可治理的系统。 OpenMind 切入的，并不是能力升级，而是这个更前置的问题：在做决定这件事上，人类是否仍然保留解释、质疑和修正的权力。如果一个系统只能输出结果，却无法说明“为什么这么做”，那它永远只能作为工具被隔离使用，而不可能被真正授权进入现实系统。从这个角度看，OpenMind 更像是在为 AGI 设定一道硬门槛：你可以足够聪明，但你不能不可理解。能力可以不断叠加，但决定 AI 能走多远的，最终一定是人类是否还能对它的决策负责。 #OpenMind

看 OpenMind 如果还把注意力放在“AGI 能有多强”，其实已经有点落后了。真正开始变难的问题是：当 AI 不再只是给建议，而是直接参与决策，人类还能不能理解并承担后果。现在大多数 AI 项目，都在能力层竞争：模型更大、推理更快、Agent 更自动。只要 AI 还停留在“辅助角色”，黑盒是可以被容忍的。但一旦 AI 进入执行层，开始影响资源分配、规则执行和长期结果，不被理解的决策，本质上就是不可治理的系统。 OpenMind 切入的，并不是能力升级，而是这个更前置的问题：在做决定这件事上，人类是否仍然保留解释、质疑和修正的权力。如果一个系统只能输出结果，却无法说明“为什么这么做”，那它永远只能作为工具被隔离使用，而不可能被真正授权进入现实系统。从这个角度看，OpenMind 更像是在为 AGI 设定一道硬门槛：你可以足够聪明，但你不能不可理解。能力可以不断叠加，但决定 AI 能走多远的，最终一定是人类是否还能对它的决策负责。 #OpenMind

DD

84,065 просмотров • 8 месяцев назад

当 AI 走进法庭，它最缺的其实是一份证据当 AI 真正走出实验室，开始大规模进入我们的现实生活时大家讨论最多的其实并不是它的智力到了什么程度，而是这个系统一旦出了问题法律层面到底该怎么判定责任归属，很多人可能还没意识到，目前几乎所有的 AI 系统在法律层面上都有一个致命的伤那就是它们根本拿不出任何可以被第三方采信的证据。想象一下，在未来的金融系统或者交易场景里如果一个 AI 驱动的协议突然出现了巨大的亏损，或者是在清算的时候出了偏差，现在的处理方式其实非常尴尬，模型厂商会说这只是概率问题而开发者会说自己只是写了代码，这种模糊的解释在技术圈里或许能混过去，但在法官或者是仲裁员面前，这种话是完全没有法律效力的，因为法律不相信任何口头上的解释，法律只看证据。现在的情况就是这样，因为 AI 具有天然的黑箱特性，导致法律体系无法对它的行为进行复现和验证，所以一旦真的出了事。现实社会往往只有两种极端的处理办法，要么就是由于风险不可控而直接禁用，要么就是找一个具体的人出来背黑锅。这并不是因为我们的监管机构太守旧，而是法律体系的底层逻辑决定的，它无法接受任何无法自证的黑箱行为。说到底，法律其实从来不关心一个模型到底是聪明还是笨。它关心的只有三件事，那就是你到底做了什么，你是按照什么样的流程去做的，以及最重要的，你能不能拿出实实在在的证据来证明这一切。这就是 Inference Labs 最核心的价值所在，它其实不是在跟人比拼算法的优劣，而是在给 AI 的每一个行为补齐那一层法律意义上的证据结构。这个项目实际上是解决了 AI 的可仲裁性问题，这虽然是一个很少被人提及的法律视角，但它却是 AI 从辅助工具走向核心执行层的必经之路。以前的 AI 推理过程就像一团理不清楚的乱麻，在仲裁机构眼里，它既不是一个能负责的人，也不是一套可以被审计的标准流程，这就导致大家只敢让 AI 提提建议，而不敢让它去真正掌握决策大权。 Inference Labs 提供的推理证明，本质上是在用法律能听懂的语言去记录 AI 的行为，它不需要向外界解释模型当时到底是怎么想的，它只需要负责向法庭或者是受害者证明，在那个特定的时间点，确实是这个版本的模型，在特定的输入环境下，产出了这么一个确定的结果，这在仲裁场景下简直就是定海神针。有了这层证明之后，AI 产生的决策就有了可以被法律认可的证据，在未来的 DeFi 自动风控或者是合约执行中，一旦双方发生了争议。我们就不再需要去争论开发者的初心，而是直接把那份不可篡改的推理证明丢进仲裁程序，系统不需要证明自己是善良的，只需要证明自己是如实执行的。这就是 AI 从灰色地带走向主流市场的关键转折点，所以它的真实用户绝对不是那些每天在推特上找空投的散户，而是那些真正身处一线、需要设计协议并承担合规风险的专业人士，这些人可能平时很低调，但他们对这种能保命的工具极其看重，一旦采用了就很难再换掉。大家习惯了去追逐那些爆发性的技术热点，却往往忽略了 AI 融入社会体系时最真实的摩擦力，这个项目的眼光其实放得很长远，它在赌一个非常确定的趋势，那就是所有的 AI 最终都必须被拉进法律的框架里，到那个时候。那些拿不出证据结构的 AI 都会被迅速淘汰，而像它这样提前搭好仲裁入口的项目，才会真正成为系统的基石。 Inference Labs #inference_labs #KAITO

当 AI 走进法庭，它最缺的其实是一份证据当 AI 真正走出实验室，开始大规模进入我们的现实生活时大家讨论最多的其实并不是它的智力到了什么程度，而是这个系统一旦出了问题法律层面到底该怎么判定责任归属，很多人可能还没意识到，目前几乎所有的 AI 系统在法律层面上都有一个致命的伤那就是它们根本拿不出任何可以被第三方采信的证据。想象一下，在未来的金融系统或者交易场景里如果一个 AI 驱动的协议突然出现了巨大的亏损，或者是在清算的时候出了偏差，现在的处理方式其实非常尴尬，模型厂商会说这只是概率问题而开发者会说自己只是写了代码，这种模糊的解释在技术圈里或许能混过去，但在法官或者是仲裁员面前，这种话是完全没有法律效力的，因为法律不相信任何口头上的解释，法律只看证据。现在的情况就是这样，因为 AI 具有天然的黑箱特性，导致法律体系无法对它的行为进行复现和验证，所以一旦真的出了事。现实社会往往只有两种极端的处理办法，要么就是由于风险不可控而直接禁用，要么就是找一个具体的人出来背黑锅。这并不是因为我们的监管机构太守旧，而是法律体系的底层逻辑决定的，它无法接受任何无法自证的黑箱行为。说到底，法律其实从来不关心一个模型到底是聪明还是笨。它关心的只有三件事，那就是你到底做了什么，你是按照什么样的流程去做的，以及最重要的，你能不能拿出实实在在的证据来证明这一切。这就是 Inference Labs 最核心的价值所在，它其实不是在跟人比拼算法的优劣，而是在给 AI 的每一个行为补齐那一层法律意义上的证据结构。这个项目实际上是解决了 AI 的可仲裁性问题，这虽然是一个很少被人提及的法律视角，但它却是 AI 从辅助工具走向核心执行层的必经之路。以前的 AI 推理过程就像一团理不清楚的乱麻，在仲裁机构眼里，它既不是一个能负责的人，也不是一套可以被审计的标准流程，这就导致大家只敢让 AI 提提建议，而不敢让它去真正掌握决策大权。 Inference Labs 提供的推理证明，本质上是在用法律能听懂的语言去记录 AI 的行为，它不需要向外界解释模型当时到底是怎么想的，它只需要负责向法庭或者是受害者证明，在那个特定的时间点，确实是这个版本的模型，在特定的输入环境下，产出了这么一个确定的结果，这在仲裁场景下简直就是定海神针。有了这层证明之后，AI 产生的决策就有了可以被法律认可的证据，在未来的 DeFi 自动风控或者是合约执行中，一旦双方发生了争议。我们就不再需要去争论开发者的初心，而是直接把那份不可篡改的推理证明丢进仲裁程序，系统不需要证明自己是善良的，只需要证明自己是如实执行的。这就是 AI 从灰色地带走向主流市场的关键转折点，所以它的真实用户绝对不是那些每天在推特上找空投的散户，而是那些真正身处一线、需要设计协议并承担合规风险的专业人士，这些人可能平时很低调，但他们对这种能保命的工具极其看重，一旦采用了就很难再换掉。大家习惯了去追逐那些爆发性的技术热点，却往往忽略了 AI 融入社会体系时最真实的摩擦力，这个项目的眼光其实放得很长远，它在赌一个非常确定的趋势，那就是所有的 AI 最终都必须被拉进法律的框架里，到那个时候。那些拿不出证据结构的 AI 都会被迅速淘汰，而像它这样提前搭好仲裁入口的项目，才会真正成为系统的基石。 Inference Labs #inference_labs #KAITO

阿川

147,843 просмотров • 8 месяцев назад

DEXX被盗，certik的审计有没有责任？外行如何查看审计报告？ ➤首先来说，Certik多少是有些问题的。第一，打开项目页，首先是评分！一个审计机构，你评分是什么鬼？我们看审计报告，需要知道的是风险有多大，而不是项目或代码有多好！第二，上来还有项目亮点。而且你看DEXX这亮点都是啥？推特关注者数量、社群、还有市场稳定性。这和你审计业务有啥关系，就这能叫亮点？第三，可是涉及到审计的关键问题时，点击”查看漏洞信息“，然后接下来，不但没有显示漏洞信息，整个代码审计这块就没了……不信的话大家可以自己去试一下，我也录了个视频。第四，其实页面上有pdf审计报告文件可以查看，但是位置不太明显。另一方面，审计报告里的风险事件情况不写在页面上，反而在页面上写一些与安全无关的亮点和评分…… ➤其次，外行看审计报告，应该至少看一下风险摘要。一般审计报告会把风险划分为致命的、主要的、中度、轻度、信息化几个级别。我们可以看一下每个级别有多少风险问题，有多少已经解决、有多少还没有解决。像DEXX这个审计报告上写了，有1主要问题——中心化。 4个中度问题——易受攻击代码。这个已经比较直白了。已解决2个，未解决2个。 4个轻度问题——设计问题，已解决1个，未解决3个。已解决就是已经解决了问题，已知悉，就是没解决的意思哈哈。这么说吧，审计报告没问题，不一定真的没问题。但审计风险摘要里都有问题的，那确实是真的有问题的。 ➤对比其他DEX的审计报告 ❚ DYDX 既然说到DEX，我们可以看一下著名的DEX #dydx 的审计情况。 DYDX也没有花钱请certik进行审计，而是由不同的代码审计人员组成审计组进行非正式审计共6次。最近一次审计报告显示：共有：中度风险1项，未解决。低风险6项，2个已解决，4个暂未解决。信息性风险7项目，7个暂未解决。 ❚ DeGate 再来看一个基于以太坊二层的DEX #DeGate ，2023年8月上线至今天，一共由3家审计机构进行代码，包括 Trail of Bits 、Least Authority 和 #Secbit 共进行5次代码审计。看一下最近一次的审计报告，审计机构是Secbit。审计报告的地址是。中度风险4个，全部已经解决。低风险8个，其中5个已经解决，3个暂时未解决。信息性风险4个，1个已解决，3个暂时未解决。还有4个讨论级别的风险，2个已解决，2个暂时未解决。这类风险应该是需要讨论的，不确定是否存在问题。没有发现更高级别的风险了，剩下的最高风险是低风险。 DYDX 和 DeGate审计的共同点是：第一，都没有花钱给Certik去"镀金"，而是由多个审计主体进行了多次审计，这样可以相对更充分的发现代码中的安全问题。第二，审计报告发布在Github平台，而不是审计机构或项目方的官网，这样可以看见审计报告文件的提交修改删除等行为，更公开更透明。第三，这两个DEX的审计报告中都没有未解决的中度风险。根据审计情况都把风险控制在低风险级别下。 DYDX V4和DeGate分别已经安全运行了14个月和16个月。可见，无论是大型DEX还是中小型DEX，都可以对比出DEXX的不安全。 ➤写在最后作为代码小白的我们，听说项目方有代码审计，我们要打开审计报告看了一下。而不是听项目方说有多少个安全性通过。以DEXX为例，虽然Certik把它的代码排名在10%以内，但是它的评分只有59.31分。这说明DEXX实际的安全性可能更差。只要我们打开这份审计报告，什么也看不懂，起码能看见59.31这个评分。再仔细往下看就会发现"易受攻击代码"的字样。当时看过这两个细节，估计我们也不会去使用这个DEXX了。打开审计报告以后，即使英文不好，也可以查找Medium这个词，找到风险事件摘要，看一下已发现的各级别的风险问题有多少个，多少已解决、多少未解决。虽然代码审计安全的项目不一定安全，虽然我们可能看不懂具体的代码风险，但是发现风险级别较高的因素尚未解决，很可能说明项目代码可能处于比较潦草的阶段，还有待的完善安全性，我们在使用时要慎之又慎。而参与审计的主体多、审计次数多，项目的安全性可能会相对更好一些。当然，也仅仅是相对安全。毕竟很多风险事件不一定是代码层面上的。提升安全性，我们的资产可以分散存储，大额长期投资使用冷钱包。在应用的用户端，手机电脑的环境保持安全性也非常重要，参与交易和持币的浏览器、设备等与日常使用等进行隔离。在操作资产时，包括交易、游戏等等行为，要慢，要慢，要慢，仔细核对信息……欢迎补充

DEXX被盗，certik的审计有没有责任？外行如何查看审计报告？ ➤首先来说，Certik多少是有些问题的。第一，打开项目页，首先是评分！一个审计机构，你评分是什么鬼？我们看审计报告，需要知道的是风险有多大，而不是项目或代码有多好！第二，上来还有项目亮点。而且你看DEXX这亮点都是啥？推特关注者数量、社群、还有市场稳定性。这和你审计业务有啥关系，就这能叫亮点？第三，可是涉及到审计的关键问题时，点击”查看漏洞信息“，然后接下来，不但没有显示漏洞信息，整个代码审计这块就没了……不信的话大家可以自己去试一下，我也录了个视频。第四，其实页面上有pdf审计报告文件可以查看，但是位置不太明显。另一方面，审计报告里的风险事件情况不写在页面上，反而在页面上写一些与安全无关的亮点和评分…… ➤其次，外行看审计报告，应该至少看一下风险摘要。一般审计报告会把风险划分为致命的、主要的、中度、轻度、信息化几个级别。我们可以看一下每个级别有多少风险问题，有多少已经解决、有多少还没有解决。像DEXX这个审计报告上写了，有1主要问题——中心化。 4个中度问题——易受攻击代码。这个已经比较直白了。已解决2个，未解决2个。 4个轻度问题——设计问题，已解决1个，未解决3个。已解决就是已经解决了问题，已知悉，就是没解决的意思哈哈。这么说吧，审计报告没问题，不一定真的没问题。但审计风险摘要里都有问题的，那确实是真的有问题的。 ➤对比其他DEX的审计报告 ❚ DYDX 既然说到DEX，我们可以看一下著名的DEX #dydx 的审计情况。 DYDX也没有花钱请certik进行审计，而是由不同的代码审计人员组成审计组进行非正式审计共6次。最近一次审计报告显示：共有：中度风险1项，未解决。低风险6项，2个已解决，4个暂未解决。信息性风险7项目，7个暂未解决。 ❚ DeGate 再来看一个基于以太坊二层的DEX #DeGate ，2023年8月上线至今天，一共由3家审计机构进行代码，包括 Trail of Bits 、Least Authority 和 #Secbit 共进行5次代码审计。看一下最近一次的审计报告，审计机构是Secbit。审计报告的地址是。中度风险4个，全部已经解决。低风险8个，其中5个已经解决，3个暂时未解决。信息性风险4个，1个已解决，3个暂时未解决。还有4个讨论级别的风险，2个已解决，2个暂时未解决。这类风险应该是需要讨论的，不确定是否存在问题。没有发现更高级别的风险了，剩下的最高风险是低风险。 DYDX 和 DeGate审计的共同点是：第一，都没有花钱给Certik去"镀金"，而是由多个审计主体进行了多次审计，这样可以相对更充分的发现代码中的安全问题。第二，审计报告发布在Github平台，而不是审计机构或项目方的官网，这样可以看见审计报告文件的提交修改删除等行为，更公开更透明。第三，这两个DEX的审计报告中都没有未解决的中度风险。根据审计情况都把风险控制在低风险级别下。 DYDX V4和DeGate分别已经安全运行了14个月和16个月。可见，无论是大型DEX还是中小型DEX，都可以对比出DEXX的不安全。 ➤写在最后作为代码小白的我们，听说项目方有代码审计，我们要打开审计报告看了一下。而不是听项目方说有多少个安全性通过。以DEXX为例，虽然Certik把它的代码排名在10%以内，但是它的评分只有59.31分。这说明DEXX实际的安全性可能更差。只要我们打开这份审计报告，什么也看不懂，起码能看见59.31这个评分。再仔细往下看就会发现"易受攻击代码"的字样。当时看过这两个细节，估计我们也不会去使用这个DEXX了。打开审计报告以后，即使英文不好，也可以查找Medium这个词，找到风险事件摘要，看一下已发现的各级别的风险问题有多少个，多少已解决、多少未解决。虽然代码审计安全的项目不一定安全，虽然我们可能看不懂具体的代码风险，但是发现风险级别较高的因素尚未解决，很可能说明项目代码可能处于比较潦草的阶段，还有待的完善安全性，我们在使用时要慎之又慎。而参与审计的主体多、审计次数多，项目的安全性可能会相对更好一些。当然，也仅仅是相对安全。毕竟很多风险事件不一定是代码层面上的。提升安全性，我们的资产可以分散存储，大额长期投资使用冷钱包。在应用的用户端，手机电脑的环境保持安全性也非常重要，参与交易和持币的浏览器、设备等与日常使用等进行隔离。在操作资产时，包括交易、游戏等等行为，要慢，要慢，要慢，仔细核对信息……欢迎补充

TVBee🦅

53,242 просмотров • 1 год назад

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。 ⬇️👇

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axiaisacat

24,728 просмотров • 6 месяцев назад

【干货】如何让你的即梦Seedance 2.0 听你的话！ Seedance 2.0 火了，但 90% 的人都在浪费它。你是不是也这样：提示词写得很详细，出来的却像“尴尬的废片”，3 秒就能认出是 AI。问题不在模型，在文本写法。我花 6 小时逆向拆解了两段“电影级” AI 视频，发现一个隐藏结构👇

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波妞PONYO

35,142 просмотров • 7 месяцев назад

CodeX使用小技巧——检查电脑内存，全面优化提速 CodeX不只是编程工具，它的功能十分强大，理论上能用它解决你电脑的任何问题：检查网速、检查内存..... 实测用它检查电脑运行内存，效果非常好，但每个电脑情况不同，建议用审批模式，让它全面诊断你的电脑并给出具体数据+进程列表+优化建议关键操作（关闭/删除/永久禁用）由你确认后再执行，安全有效🧐

CodeX使用小技巧——检查电脑内存，全面优化提速 CodeX不只是编程工具，它的功能十分强大，理论上能用它解决你电脑的任何问题：检查网速、检查内存..... 实测用它检查电脑运行内存，效果非常好，但每个电脑情况不同，建议用审批模式，让它全面诊断你的电脑并给出具体数据+进程列表+优化建议关键操作（关闭/删除/永久禁用）由你确认后再执行，安全有效🧐

梭哈.AI

20,330 просмотров • 3 месяцев назад