Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

Codex 隐藏玩法：把你每天重复教 AI 的提示词，直接做成 Skill 90% 的人用 Codex，其实都在重复做同一件事： 开一个新任务，把同一套要求再告诉它一遍。这些 Prompt 你可能已经复制粘贴了几十次。 但其实，这种反复使用的工作方法，完全可以直接做成 Codex Skill。 详细教程如下： 1️⃣先找一段你经常重复使用的 Prompt，比如我最近一直在用这类提示词： “执行任务前先检查需求漏洞和潜在风险，不要默认接受我的方案。涉及代码和结论必须验证，完成后按验收标准逐项检查。” 这类 Prompt 很好用，但最大的问题是：每开一个新任务，都要重新贴一次。 2️⃣直接让 Codex 把它做成 Skill把原来的 Prompt 发给 Codex，然后告诉它： 请把上面这套工作方式整理成一个可重复调用的 Codex Skill。 要求： · 明确这个 Skill 适合在什么情况下使用 · 把原来的要求整理成清晰的执行步骤 · 区分任务开始前、执行过程中和完成后的检查 · 保留必要的验证流程 · 删除重复和模糊的要求 · 不要改变原来的核心工作原则 Codex 就会把原来散乱的一段 Prompt，整理成一套完整的...

BTCqzy1's profile picture

爱丽丝呀！

22,796 subscribers

40,828 görüntüleme • 1 ay önce •via X (Twitter)

LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

32 Yorum

小孩💢 profil fotoğrafı
小孩💢1 ay önce

以后每个项目都能重复调用

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

对的 一般我的提示词超过3次的 我都直接做成skill，不然保存了一堆提示词🤣🤣

web3 八方 profil fotoğrafı
web3 八方1 ay önce

超级实用，感谢了

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

不用客气～八方老师～

spark🌟 profil fotoğrafı
spark🌟1 ay önce

爱丽丝老师把AI玩出花了！

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

哈哈 暑假正好好好研究一下～

小赵|🕊️| 🎒 profil fotoğrafı
小赵|🕊️| 🎒1 ay önce

这样省事儿了很多

黑色马里奥 profil fotoğrafı
黑色马里奥1 ay önce

其他 Agent 也应该是可以的吧这个

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

嗯嗯 可以的 这个教程别的agent也适用的，我一般用codex多点，所以说了codex

Louis.霍霍 profil fotoğrafı
Louis.霍霍1 ay önce

我天，爱丽丝老师你这都是平时自学的吗

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

嗯嗯 程序员～ 喜欢研究这些

YuChen 大王 profil fotoğrafı
YuChen 大王1 ay önce

这波操作绝了，直接省下复制粘贴的时间。

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

是的，省下来的时间可以继续调教下一个 Skill 了～

yaya profil fotoğrafı
yaya1 ay önce

老师那么厉害呀，自学的那么好

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

yaya老师也很厉害的哈

南山币胜客 profil fotoğrafı
南山币胜客1 ay önce

这比写一堆规则文件灵活多了，毕竟Skill是跟着对话上下文走的。

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

是的。规则文件是静态约束，Skill 则是把工作方法嵌进对话上下文里。 既能复用，又能根据当前任务实时调整，这才是真正灵活的地方～

MOSS 中文 profil fotoğrafı
MOSS 中文1 ay önce

再给爱丽丝老师补充一个小建议🙋 每个任务都要遵守的规则放 AGENTS.md，特定场景才使用的流程做成 Skill。频繁做 Skill，最后容易互相抢触发、规则打架还慢👀

爱丽丝呀！ profil fotoğrafı
爱丽丝呀！1 ay önce

收到 moss老师～

ProvenDaily🔶BNB profil fotoğrafı
ProvenDaily🔶BNB1 ay önce

这个不错 挺好玩

路边AI观察员 profil fotoğrafı
路边AI观察员1 ay önce

我最近也在把反复强调的规则写进Skill。今天又踩了一个坑：规则写进去不等于验收完整。自动化把发布日期选错，因为我只写了“检查时间”，没有写“检查完整年月日”。失败条件也得一起写进去。

败犬女王~ profil fotoğrafı
败犬女王~1 ay önce

真的好厉害啊，我后面跟着学

Vesper profil fotoğrafı
Vesper1 ay önce

做成技能后就不用来回贴了呀

慧姐姐 profil fotoğrafı
慧姐姐1 ay önce

厉害呀老师，感谢老师分享

Chasen profil fotoğrafı
Chasen1 ay önce

重复三次以上的操作直接固化为 Skill 才是长期复利的做法，把静态规则变成可随时调用的执行步骤能大幅减少会话漂移

旧城以西 profil fotoğrafı
旧城以西1 ay önce

非常实用，谢谢

Ox糖豆 profil fotoğrafı
Ox糖豆1 ay önce

这个还挺好玩

大深拆AI profil fotoğrafı
大深拆AI1 ay önce

我有个疑问，保存的skills多了自己都记不住如何调用了，请问下您是怎么解决这个问题的？

阿台🕊️ profil fotoğrafı
阿台🕊️1 ay önce

流动性溢价来自 Skill 的复用价值。

VastSea瀚海加速器 profil fotoğrafı
VastSea瀚海加速器1 ay önce

专为Codex等各ai优化，升级版iepl专线几乎不断连的VPN节点就在 支持小火箭clash电脑端几乎不断连

Nana profil fotoğrafı
Nana1 ay önce

哇！这好实用 马上去用起来

Govin.AI profil fotoğrafı
Govin.AI1 ay önce

看下DM

Benzer Videolar

🎬 90% 的人没用明白 Codex。 因为一开始就把它当成了 ChatGPT。 但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。 我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。 当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。
17:56

🎬 90% 的人没用明白 Codex。 因为一开始就把它当成了 ChatGPT。 但 Codex 最厉害的地方，从来不是聊天，而是动手。它会读项目、改文件、做表格、操作浏览器，直接在你的电脑里完成任务。 💡 真正决定体验的也不是 Prompt，而是四件事：Project、Permissions、Context 和 AGENTS.md。少一个都能用，多一个才开始好用。 我后来甚至不把它当 AI，而是当新人来带：先教它，再纠正它，最后把经验沉淀成 Skill。 当你开始这样用 Codex，它就不再是助手，而是一套持续进化的工作系统。

Martin

27,648 görüntüleme • 3 ay önce

【Plus订阅用户——无限额度的神级工具】 Plus 的 Codex 5 小时额度完全不够用？ 先别急，交给这个神级工具，让你的plus额度也够用 很多 Plus 用户不是不会用 Codex，而是把规划、执行和审查全塞给 Codex，让它变得太“全能”。 先让它通读仓库、自己想方案，再写代码、跑测试，最后还要重新读取全部上下文，审查自己刚才做过的改动。 等到 5 小时额度窗口开始紧张，真正需要 Codex 动手的工作，可能才刚刚开始。 如果你也经常觉得 Plus 的 Codex 额度不够用，我更建议先优化任务分工，而不是继续压缩提示词，或者把所有步骤都塞进同一次调用。 我现在使用的工作流是 Codex with ChatGPT： ChatGPT → PLAN Codex → EXECUTE / TEST ChatGPT → REVIEW 简单来说：ChatGPT 负责把问题想清楚，Codex 负责把改动做出来。 第一步是 PLAN。 在进入 Codex 之前，先让 ChatGPT 网页版明确： • 这次到底要解决什么问题？ • 哪些内容属于本次范围，哪些明确不改？ • 可能涉及哪些文件和依赖？ • 需要运行哪些测试？ • 什么结果才算完成，出问题怎样回滚？ 计划至少要回答这五件事：改什么、不改什么、碰哪些文件、怎样测试、什么结果才算完成。 没有边界的“帮我优化一下整个项目”，往往才是最消耗额度的用法。 第二步是 EXECUTE / TEST。 规划完成后，再把清晰的施工单交给 Codex。此时 Codex 不需要重新做一轮开放式研究，而是专注它最擅长的本地工作： • 编辑文件 • 运行 Shell 和项目命令 • 使用 Git 检查改动 • 执行测试 • 根据真实错误继续修复 给 Codex 的不再是一道没有边界的研究题，而是一项可以直接执行、可以测试、可以验收的任务。 一轮调用最好只有一个明确闭环： 修改 → 测试 → 报告结果 第三步是 REVIEW。 代码完成后，我不会只让执行者重新通读整个仓库，然后告诉我“看起来没问题”。 ChatGPT 会通过只读连接，按需查看相关文件、diff 和测试记录，再从原计划出发做一次独立审查： • 改动有没有超出范围？ • 测试是否真的覆盖了目标？ • 有没有隐藏失败或未经验证的结论？ • 文档、实现和最终结果是否一致？ 只有发现具体问题时，才向 Codex 发回最小修复任务。 这套分工的关键不是让两个 AI 重复干活，而是让每一层只负责自己最合适的事情。 在当前这个视频工程里就有一个真实例子：ChatGPT 审查时发现首帧工作台遮挡了标题；Codex 随后把 `.workspace` 的位置从 `top:128px` 调整到 `430px`。基线检查有 10 个重叠错误，修改后 Layout 变为 0 issues，最后再由 ChatGPT 读取事务 diff 和验证记录完成复核。 这就是完整闭环： 发现问题 → 明确修改 → 本地执行 → 运行检查 → 独立复核 对于 Plus 用户，这套方法最直接的作用，不是把官方额度变多，而是减少 Codex 执行通道里的重复阅读、开放式探索和自我复盘。 普通任务可以先在 ChatGPT 网页版锁定范围，再让 Codex 本地执行；完成后，只让审查层按需读取必要的 diff 和测试记录。这样能把更宝贵的 Codex 调用留给真正需要编辑、命令和测试的步骤。 如果你是 Pro 用户，还可以把最困难的架构规划、跨文件风险分析和最终审查，交给 ChatGPT 网页版中最高能力的 Pro 模型选项；复杂推理由 Pro 负责，本地执行仍由 Codex 完成。具体模型名称和开放范围可能调整，以你账户里的模型选择器为准。 需要说明的是： 这不是增加官方额度，也不会解除 5 小时窗口，更不是绕过平台限制。 它做的事情更朴素：不再让 Codex 同时扮演产品经理、架构师、程序员和审计员，而是让每一次调用都有明确范围、明确任务和明确验收标准。 Codex with ChatGPT 使用只读连接，按需读取完成规划和审查所需的工作区内容；不是一次性上传整个仓库，也不会把写文件、删除文件或执行 Shell 的权限交给 ChatGPT。 如果你也在用 Plus，最近又经常撞到 5 小时额度限制，可以试试先把任务分工做好，再开始下一次编码。 项目地址： 安装后可以直接对 Codex 说： “使用 Codex with ChatGPT 完成首次配置并应用。” #Codex #ChatGPT
0:45

【Plus订阅用户——无限额度的神级工具】 Plus 的 Codex 5 小时额度完全不够用？ 先别急，交给这个神级工具，让你的plus额度也够用 很多 Plus 用户不是不会用 Codex，而是把规划、执行和审查全塞给 Codex，让它变得太“全能”。 先让它通读仓库、自己想方案，再写代码、跑测试，最后还要重新读取全部上下文，审查自己刚才做过的改动。 等到 5 小时额度窗口开始紧张，真正需要 Codex 动手的工作，可能才刚刚开始。 如果你也经常觉得 Plus 的 Codex 额度不够用，我更建议先优化任务分工，而不是继续压缩提示词，或者把所有步骤都塞进同一次调用。 我现在使用的工作流是 Codex with ChatGPT： ChatGPT → PLAN Codex → EXECUTE / TEST ChatGPT → REVIEW 简单来说：ChatGPT 负责把问题想清楚，Codex 负责把改动做出来。 第一步是 PLAN。 在进入 Codex 之前，先让 ChatGPT 网页版明确： • 这次到底要解决什么问题？ • 哪些内容属于本次范围，哪些明确不改？ • 可能涉及哪些文件和依赖？ • 需要运行哪些测试？ • 什么结果才算完成，出问题怎样回滚？ 计划至少要回答这五件事：改什么、不改什么、碰哪些文件、怎样测试、什么结果才算完成。 没有边界的“帮我优化一下整个项目”，往往才是最消耗额度的用法。 第二步是 EXECUTE / TEST。 规划完成后，再把清晰的施工单交给 Codex。此时 Codex 不需要重新做一轮开放式研究，而是专注它最擅长的本地工作： • 编辑文件 • 运行 Shell 和项目命令 • 使用 Git 检查改动 • 执行测试 • 根据真实错误继续修复 给 Codex 的不再是一道没有边界的研究题，而是一项可以直接执行、可以测试、可以验收的任务。 一轮调用最好只有一个明确闭环： 修改 → 测试 → 报告结果 第三步是 REVIEW。 代码完成后，我不会只让执行者重新通读整个仓库，然后告诉我“看起来没问题”。 ChatGPT 会通过只读连接，按需查看相关文件、diff 和测试记录，再从原计划出发做一次独立审查： • 改动有没有超出范围？ • 测试是否真的覆盖了目标？ • 有没有隐藏失败或未经验证的结论？ • 文档、实现和最终结果是否一致？ 只有发现具体问题时，才向 Codex 发回最小修复任务。 这套分工的关键不是让两个 AI 重复干活，而是让每一层只负责自己最合适的事情。 在当前这个视频工程里就有一个真实例子：ChatGPT 审查时发现首帧工作台遮挡了标题；Codex 随后把 `.workspace` 的位置从 `top:128px` 调整到 `430px`。基线检查有 10 个重叠错误，修改后 Layout 变为 0 issues，最后再由 ChatGPT 读取事务 diff 和验证记录完成复核。 这就是完整闭环： 发现问题 → 明确修改 → 本地执行 → 运行检查 → 独立复核 对于 Plus 用户，这套方法最直接的作用，不是把官方额度变多，而是减少 Codex 执行通道里的重复阅读、开放式探索和自我复盘。 普通任务可以先在 ChatGPT 网页版锁定范围，再让 Codex 本地执行；完成后，只让审查层按需读取必要的 diff 和测试记录。这样能把更宝贵的 Codex 调用留给真正需要编辑、命令和测试的步骤。 如果你是 Pro 用户，还可以把最困难的架构规划、跨文件风险分析和最终审查，交给 ChatGPT 网页版中最高能力的 Pro 模型选项；复杂推理由 Pro 负责，本地执行仍由 Codex 完成。具体模型名称和开放范围可能调整，以你账户里的模型选择器为准。 需要说明的是： 这不是增加官方额度，也不会解除 5 小时窗口，更不是绕过平台限制。 它做的事情更朴素：不再让 Codex 同时扮演产品经理、架构师、程序员和审计员，而是让每一次调用都有明确范围、明确任务和明确验收标准。 Codex with ChatGPT 使用只读连接，按需读取完成规划和审查所需的工作区内容；不是一次性上传整个仓库，也不会把写文件、删除文件或执行 Shell 的权限交给 ChatGPT。 如果你也在用 Plus，最近又经常撞到 5 小时额度限制，可以试试先把任务分工做好，再开始下一次编码。 项目地址： 安装后可以直接对 Codex 说： “使用 Codex with ChatGPT 完成首次配置并应用。” #Codex #ChatGPT

18168

34,355 görüntüleme • 1 ay önce

牛P了 Codex推出一个 Record & Replay功能 也就是你可以教Codex干活 你把你在电脑上经常操作的人物给它演示一遍 Codex 会观察学习你的整个操作过程，然后自动生成一个 Skill 技能... 下次遇到同样的任务，Codex 就能按照你教它的流程和操作替直接替你干活... 官方拿"发 YouTube 视频"来演示： 他手动走一遍全套流程，拉元数据、配缩略图和英文字幕、上传存成私密、逐项核对。Codex 就在旁边看着，看完把整套流程记成了一个可复用的技能。 然后他新开一个对话，挂上下一条视频，Codex 自己照着全做完了，一步没差。 而且不只是发视频，你平时那些重复的电脑活都行: • 每个月报销，贴发票、填那张固定的单子 • 把一堆乱命名的文件批量重命名、归档 • 每周把数据导出来，填进固定的周报表 • 网上订票订酒店，重复填一遍又一遍的信息 干活的时候它自己调电脑操作、浏览器、你连的那些插件，组合着把事办完。 你不用再教 AI 每一步怎么做，只要做给它看一次,下次它就替你做... 从"每次写提示词"到"演示一次就够"，这是一个跨越...
2:04

牛P了 Codex推出一个 Record & Replay功能 也就是你可以教Codex干活 你把你在电脑上经常操作的人物给它演示一遍 Codex 会观察学习你的整个操作过程，然后自动生成一个 Skill 技能... 下次遇到同样的任务，Codex 就能按照你教它的流程和操作替直接替你干活... 官方拿"发 YouTube 视频"来演示： 他手动走一遍全套流程，拉元数据、配缩略图和英文字幕、上传存成私密、逐项核对。Codex 就在旁边看着，看完把整套流程记成了一个可复用的技能。 然后他新开一个对话，挂上下一条视频，Codex 自己照着全做完了，一步没差。 而且不只是发视频，你平时那些重复的电脑活都行: • 每个月报销，贴发票、填那张固定的单子 • 把一堆乱命名的文件批量重命名、归档 • 每周把数据导出来，填进固定的周报表 • 网上订票订酒店，重复填一遍又一遍的信息 干活的时候它自己调电脑操作、浏览器、你连的那些插件，组合着把事办完。 你不用再教 AI 每一步怎么做，只要做给它看一次,下次它就替你做... 从"每次写提示词"到"演示一次就够"，这是一个跨越...

小互

89,845 görüntüleme • 3 ay önce

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！ 他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。 只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。 之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。 这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式： 你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。 你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。 这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题： 《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》 很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。 模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。 正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。
1:58

看完 Charlie Guo 用 GPT-5.6 + Codex 做卡牌游戏，我对前几天那篇文章里的判断更确定了！ 他没有先写一份很长的 PRD，也没有把任务拆成几十个 tickets。 只是给了 Codex 一个相对开放的目标，GPT-5.6 就开始自己设计玩法、编写代码、生成美术，并交付了一个可以运行的版本。 之后再追加关卡、机制、配乐和美术要求，它也能继续沿着原来的项目往下推进，甚至会自己判断什么时候需要调用 sub-agents，把不同任务并行完成。 这段演示真正值得看的是，它展示了一种新的协作方式： 你不再需要提前规定模型每一步该怎么思考、怎么拆任务、怎么执行。 你需要把真正重要的事情说清楚，然后让模型在工具和项目环境中持续推进。 这也正是我在这篇文章里想讲清楚的问题： 《GPT-5.6 Prompt 到底该怎么写？OpenAI 官方指南，一篇讲透！》 很多人升级模型之后，仍然沿用过去那套很长、很重、充满过程控制的 Prompt。 模型变了，Prompt 的重心也应该跟着改变。 Charlie 的演示给出了一个很直观的答案，而文章里我把背后的官方建议、改写方法和可直接复用的 Prompt 框架完整整理了出来。 正在使用 GPT-5.6、Codex，或者准备搭建 Agent Workflow 的人，可以把视频和文章放在一起看。

CodeAlpha

62,172 görüntüleme • 3 ay önce

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex #chatgpt @thsottaux
8:55

我用掉 100 亿 Token 后，最大的变化不是更会写 Prompt。 而是 Codex 已经从一个聊天框，慢慢变成了我的： - 自我认识系统 - 工作系统 - 信息系统 - 学习系统 - 甚至是桌面陪伴系统 我把自己最常用的 20 个技巧整理出来了。 如果你也想把 AI 从“偶尔问一句”变成真正能长期协作的伙伴，建议先收藏。 一、让 Codex 逐渐认识你 1. 每天让它问你一个问题 我设了一个自动化：每天问我一个能帮助它更了解我、也帮助我认识自己的问题。它会避开已经问过的话题，围绕一个主题慢慢聊。 2. 把对话当成自我观察 现在可以直接语音聊。长期积累下来，它能看到我的情绪、偏好、反复出现的困扰和思考方式。 3. 让它把“它眼中的你”画出来 把你们的对话和一张漫画参考图交给它，让它生成多格漫画。你会发现：很多时候我们要的不是答案，而是被理解。 二、把 Codex 变成工作系统 4. 每周做一次 Codex 使用复盘 让它回顾这周我怎么使用它、哪些沟通方式有效、哪些任务返工了、哪些项目该继续推进。 5. 把失败经验写进“第二大脑” 不只是存笔记。把失败原因、偏好、最近关注点沉淀下来，让以后不同 Agent 都能调用同一份上下文。 6. 创意任务先开 Plan Mode 创意型工作最容易“没想清楚就批量执行，最后返工”。先用计划模式讨论目标、方案、数据体系和风险，再开始做。 7. 把 Codex 当思考顾问，而不是执行员 你甚至不需要有明确答案。只要说“我想做什么”，让它帮你一起把模糊的想法拆成可执行路径。 8. 需求清楚后切到 Goal Mode 需求确认后，把结果设成目标，让它自己持续推进。我的任务最长跑过 10 小时 44 分钟。 9. 用自动化处理重复但重要的事 日报、周报、账号监控、邮箱监控、回复策略、内容归档、同步到个人网站——这些都适合交给自动化。 10. 明确任务就开多 Agent 对于翻译、多语言网站、图片生成、资料整理这类边界清晰的工作，让多个 Agent 分工并行，比一个人盯着快得多。 三、让 Codex 跨出聊天框 11. 用 Sites 一键分享作品 做好网站后，不要卡在“怎么部署”。Sites 可以直接把成品变成能分享的站点。 12. 把插件当成能力扩展包 Computer Use、数据分析、Investment Banking、GitHub、Outlook / Gmail……很多工作不是“AI 会不会”，而是你有没有给它接上正确的能力。 13. 把生图能力接进日常工作 我已经用它生成了 300 多张图。做内容、配图、产品原型和视觉探索，速度会完全不一样。 14. 接入飞书，让手机也能操控 Codex 真正高频的协作不该只发生在电脑前。把它接到飞书后，我在手机上也能下任务、收结果、继续对话。 15. 用 ChatCut 把剪视频变成工作流 不是只让 AI 帮忙剪一刀，而是把素材整理、脚本、配图、剪辑一起接进创作链路。 四、建立自己的信息雷达 16. 每天订阅 Builder 信息 我会用 Follow Builders Skill 定时追踪 Builder 的新想法、新产品和讨论，再把重要信息推送给自己。 17. 做一个“灵感箱” 任何一闪而过的想法都丢进去。后面让 AI 自动搜索、补充背景、分类、处理，而不是靠脑子记住。 18. 盯住 GitHub 和 Product Hunt 让 Agent 帮你筛新项目、周榜、日榜和真正值得试的工具。看见感兴趣的，直接让它安装或进一步研究。 五、把输入变成你的输出 19. 把任何学习材料做成 HTML 学习页 看到一场好访谈、一个视频、一篇文章：让 AI 拉取内容、生成中文文字稿，边看边记评论，最后再变成摘要或短视频。 20. 给 Codex 一个“实体感”：做成桌宠 我很喜欢 Hatch Pet。它会根据状态跑动、办公、提示待办，甚至在你切换文件夹和工作区时给建议。AI 不一定要冷冰冰地躲在聊天框里。 100 亿 Token 给我最大的启发是： 不要把 AI 只当作“问答工具”或“临时外包”。 当它拥有你的上下文、目标、工作流和反馈后，它会越来越像一个能长期协作的系统。 换电脑时，我第一个装的软件就是 Codex。 写文档、做网站、剪视频、找资料、整理灵感……它已经覆盖了我工作和生活里非常大的一部分。 你最想让我把上面哪一条展开成教程？ 评论区告诉我，我下一条就拆！ #codex #chatgpt @thsottaux

Vivi Xiao

106,387 görüntüleme • 2 ay önce

Codex、Claude 用了这么久，还分不清 Agent、MCP 和 Skill？ 别背那些复杂定义。 把 AI 想象成一家公司，Agent、MCP、Skill 一下就全懂了。 今天直接用大白话告诉你它们到底是干嘛的。 1️⃣ Agent 智能体 = AI 员工 可以理解任务、安排步骤、调用工具，并一步步把工作完成。 2️⃣ LLM 大模型 = AI 员工的大脑 负责理解、推理和生成内容，很大程度上决定这个员工聪不聪明。 3️⃣ Prompt 提示词 = 交给员工的任务单 告诉它要做什么、有什么要求，以及什么不能做。 4️⃣ API 接口 = 软件之间的办事窗口 让不同软件按照约定好的方式交换数据、调用能力。 5️⃣ Token = AI 读写内容的基本单位 你输入的文字和 AI 输出的内容，都会被拆成一个个 Token 来处理。 6️⃣ MCP = AI 连接外部工具和数据的统一插座标准 它规定 AI 应用如何连接 GitHub、数据库和各种外部服务。 不同工具只要遵守同一套标准，AI 就能用相似的方式接入。 7️⃣ Tool 工具 = AI 员工干活的双手 终端、浏览器、搜索、文件编辑，都可以是 AI 真正执行任务时使用的工具。 8️⃣ Skill 技能 = AI 员工的工作 SOP 告诉 AI 某类任务应该怎么做、按什么步骤执行、检查什么，以及最后怎么交付。 9️⃣ Plugin 插件 = 给 AI 安装的能力扩展包 不同平台对 Plugin 的定义不完全一样。 简单理解，就是给 AI 扩展一组额外的工具、连接或者能力。 🔟 Context 上下文 = AI 员工当前桌面上的资料 当前聊天、文件、代码和任务要求，都属于它这次工作能够看到和利用的信息。 1️⃣1️⃣ LTM 长期记忆 = AI 员工的长期档案 用来保存跨任务、跨对话仍然有价值的偏好、经验和项目信息。 它不是大模型天然拥有的长期记忆能力，通常需要额外的记忆机制支持。 最后一句话，把最容易搞混的几个概念记住： Tool 决定它能做什么，Skill 告诉它应该怎么做，MCP 规定工具怎么接进来，Plugin 则负责扩展一组能力。 所以：LLM 是大脑，Agent 是员工，Prompt 是任务单，API 是办事窗口，Token 是读写单位，Tool 是双手，Skill 是 SOP，MCP 是统一插座，Plugin 是扩展包，Context 是桌面资料，LTM 是长期档案。 所谓 AI 工作流，本质上就是： 给一个数字员工配好大脑、任务单、双手、SOP、桌面资料和长期记忆，再让它按照固定流程把事情做完～
2:11

Codex、Claude 用了这么久，还分不清 Agent、MCP 和 Skill？ 别背那些复杂定义。 把 AI 想象成一家公司，Agent、MCP、Skill 一下就全懂了。 今天直接用大白话告诉你它们到底是干嘛的。 1️⃣ Agent 智能体 = AI 员工 可以理解任务、安排步骤、调用工具，并一步步把工作完成。 2️⃣ LLM 大模型 = AI 员工的大脑 负责理解、推理和生成内容，很大程度上决定这个员工聪不聪明。 3️⃣ Prompt 提示词 = 交给员工的任务单 告诉它要做什么、有什么要求，以及什么不能做。 4️⃣ API 接口 = 软件之间的办事窗口 让不同软件按照约定好的方式交换数据、调用能力。 5️⃣ Token = AI 读写内容的基本单位 你输入的文字和 AI 输出的内容，都会被拆成一个个 Token 来处理。 6️⃣ MCP = AI 连接外部工具和数据的统一插座标准 它规定 AI 应用如何连接 GitHub、数据库和各种外部服务。 不同工具只要遵守同一套标准，AI 就能用相似的方式接入。 7️⃣ Tool 工具 = AI 员工干活的双手 终端、浏览器、搜索、文件编辑，都可以是 AI 真正执行任务时使用的工具。 8️⃣ Skill 技能 = AI 员工的工作 SOP 告诉 AI 某类任务应该怎么做、按什么步骤执行、检查什么，以及最后怎么交付。 9️⃣ Plugin 插件 = 给 AI 安装的能力扩展包 不同平台对 Plugin 的定义不完全一样。 简单理解，就是给 AI 扩展一组额外的工具、连接或者能力。 🔟 Context 上下文 = AI 员工当前桌面上的资料 当前聊天、文件、代码和任务要求，都属于它这次工作能够看到和利用的信息。 1️⃣1️⃣ LTM 长期记忆 = AI 员工的长期档案 用来保存跨任务、跨对话仍然有价值的偏好、经验和项目信息。 它不是大模型天然拥有的长期记忆能力，通常需要额外的记忆机制支持。 最后一句话，把最容易搞混的几个概念记住： Tool 决定它能做什么，Skill 告诉它应该怎么做，MCP 规定工具怎么接进来，Plugin 则负责扩展一组能力。 所以：LLM 是大脑，Agent 是员工，Prompt 是任务单，API 是办事窗口，Token 是读写单位，Tool 是双手，Skill 是 SOP，MCP 是统一插座，Plugin 是扩展包，Context 是桌面资料，LTM 是长期档案。 所谓 AI 工作流，本质上就是： 给一个数字员工配好大脑、任务单、双手、SOP、桌面资料和长期记忆，再让它按照固定流程把事情做完～

爱丽丝呀！

164,350 görüntüleme • 2 ay önce

很多人可能不知道，你和Codex的聊天记录隐藏了大量节省上下文token消耗的方法 输入下面这段提示词，让 Codex 找出过去 30 天的重复工作，并判断该做成 skill、subagent、还是自动化任务。 之后，你的工作效率将大幅提升： “检查我最近 30 天的 Codex 会话、Memories、Chronicle，以及已有的 Skills、Agents 和 Automations。 找出至少重复出现两次、耗时、容易出错、需要大量上下文的人工工作。 对每个候选项给出：实际证据和日期、出现频率、适合做成 Skill / Agent / Automation，或者暂时跳过、预计能节省什么。 先输出候选清单，不要直接修改文件。只保留高置信度、输入稳定、流程可重复、结果可验收的任务”
0:20

很多人可能不知道，你和Codex的聊天记录隐藏了大量节省上下文token消耗的方法 输入下面这段提示词，让 Codex 找出过去 30 天的重复工作，并判断该做成 skill、subagent、还是自动化任务。 之后，你的工作效率将大幅提升： “检查我最近 30 天的 Codex 会话、Memories、Chronicle，以及已有的 Skills、Agents 和 Automations。 找出至少重复出现两次、耗时、容易出错、需要大量上下文的人工工作。 对每个候选项给出：实际证据和日期、出现频率、适合做成 Skill / Agent / Automation，或者暂时跳过、预计能节省什么。 先输出候选清单，不要直接修改文件。只保留高置信度、输入稳定、流程可重复、结果可验收的任务”

Sac

99,911 görüntüleme • 2 ay önce

Codex最新的录制技能开启方法给大家更新一版，大家赶紧去体验一下！ 打开 Plugins → + → Record a skill，亲自操作一遍，Codex 就能把流程保存为可重复执行的 Skill。 需满足：macOS、Codex 26.616+、启用 Computer Use，并获得功能灰度。 优势：不用写代码，演示一次即可自动化重复工作，还支持更换文件、日期等参数复用。
1:55

Codex最新的录制技能开启方法给大家更新一版，大家赶紧去体验一下！ 打开 Plugins → + → Record a skill，亲自操作一遍，Codex 就能把流程保存为可重复执行的 Skill。 需满足：macOS、Codex 26.616+、启用 Computer Use，并获得功能灰度。 优势：不用写代码，演示一次即可自动化重复工作，还支持更换文件、日期等参数复用。

雨哥向前冲

33,876 görüntüleme • 3 ay önce

以后的工作方式，不会是一个人指挥一堆 AI，而是几个人加几个 Agent 在同一个群里一起干活 Teamily AI 是我见过第一个把这件事做顺的 Humans + Agents 平台：项目做到一半突然改主意，人和 Agent 都能接着彼此的成果往下做，越做越像一支真正的团队 这次我就拿自己一直在用的美股研究站： Teamily 里做了个真实测试。 Product Agent 先分析现在网站的问题，UX Agent 接着重新设计首页，最后直接用 Website Builder 做出新版。 我还把一起合作的伙伴拉进了群，他看完第一版在群里说：“不要再像普通 AI SaaS 官网，我要用户打开就能直接研究股票，更像一个专业的 Research Terminal。”，Builder 把这条也一起做进了新版。 最后出来的新版，Ticker 搜索、热门股票、最近研究这些都被提到了前面，整体也从一个普通工具站变得更像真正的美股研究终端 我自己其实完全不懂网站设计，所以这次最有感觉的不是“AI 会写网页”，而是我真的可以像拉一个项目群一样，把 Product、UX、Builder 都放进去，各自负责一块 我只负责说我要什么、哪里不满意，中间临时改方向，它们自己继续往下接，最后直接在 Website Builder 里把东西做成。 这也是我觉得 Teamily AI Teamily AI 比较特别的地方：它不是让我去管理一堆独立的 AI，而是把人和 Agent 放进同一个工作空间里，聊天、任务、修改记录和最终交付物都在一起。 所以Teamily AI 是一个人和 Agent 协作的工作空间，特别适合小企业和小团队 像网站可以直接做到 Website Builder 里，研究、文档、Dashboard 这些也能从对话继续变成实际产物；一些反复要做的事情，还可以用 Loop 把整套人 + Agent 流程留下来，下次直接再跑。 对我这种一个人同时做产品、研究、内容的人来说，这个思路挺舒服的：我不用每个领域都变成专家，只要能把合适的事情交给合适的 Agent 新版研究终端在这： 产品：
0:52

以后的工作方式，不会是一个人指挥一堆 AI，而是几个人加几个 Agent 在同一个群里一起干活 Teamily AI 是我见过第一个把这件事做顺的 Humans + Agents 平台：项目做到一半突然改主意，人和 Agent 都能接着彼此的成果往下做，越做越像一支真正的团队 这次我就拿自己一直在用的美股研究站： Teamily 里做了个真实测试。 Product Agent 先分析现在网站的问题，UX Agent 接着重新设计首页，最后直接用 Website Builder 做出新版。 我还把一起合作的伙伴拉进了群，他看完第一版在群里说：“不要再像普通 AI SaaS 官网，我要用户打开就能直接研究股票，更像一个专业的 Research Terminal。”，Builder 把这条也一起做进了新版。 最后出来的新版，Ticker 搜索、热门股票、最近研究这些都被提到了前面，整体也从一个普通工具站变得更像真正的美股研究终端 我自己其实完全不懂网站设计，所以这次最有感觉的不是“AI 会写网页”，而是我真的可以像拉一个项目群一样，把 Product、UX、Builder 都放进去，各自负责一块 我只负责说我要什么、哪里不满意，中间临时改方向，它们自己继续往下接，最后直接在 Website Builder 里把东西做成。 这也是我觉得 Teamily AI Teamily AI 比较特别的地方：它不是让我去管理一堆独立的 AI，而是把人和 Agent 放进同一个工作空间里，聊天、任务、修改记录和最终交付物都在一起。 所以Teamily AI 是一个人和 Agent 协作的工作空间，特别适合小企业和小团队 像网站可以直接做到 Website Builder 里，研究、文档、Dashboard 这些也能从对话继续变成实际产物；一些反复要做的事情，还可以用 Loop 把整套人 + Agent 流程留下来，下次直接再跑。 对我这种一个人同时做产品、研究、内容的人来说，这个思路挺舒服的：我不用每个领域都变成专家，只要能把合适的事情交给合适的 Agent 新版研究终端在这： 产品：

梭哈.AI

14,669 görüntüleme • 4 gün önce

飞书+豆包这个组合真的太牛逼了！自从豆包和飞书集成之后，结合抖音的字节生态，可以直接提取某个抖音博主的（don哥、李守洲等人）逐字稿了 如果你觉得一个博主的方法论特别有用，那你就可以和豆包说直接把它提取出来，并分门别类进行多维表格化的整理 你就会发现他变成一组数据进入到你的飞书了 我这次用飞书里的豆包，做了一件原来很烦的事，并最后形成了一套用AI做选题的方法论 我这次抓 20 个“用 AI 做选题”的视频，直接把这些视频的内容转成逐字稿，再放进飞书多维表格里 这件事我一开始是没想到的，因为按原来的做法，你想拆一个视频的方法论，基本就是：用Get笔记复制一下项目链接，再复制再粘贴，最后拿到的东西很散 说豆包和飞书这次结合起来，我就直接把任务派给了豆包，看视频就行了 我把任务丢给豆包「先抓 20 个 AI 找选题相关视频」 再把视频内容转成逐字稿，然后落到飞书多维表格里，继续做分类、提炼、整理 最后出来了 3 个交付物，这些我觉得都很实用： 一张原始素材表：20 条视频记录，带逐字稿、点赞数据和视频链接 一张方法论整理表：32 条方法论，拆成 5 大类，做了 13 个字段 一篇约 6000 字的文章：从工具使用者到系统构建者的五层进阶 这才是我觉得飞书里的豆包最适合内容创作者的地方，这也是它和WorkBuddy等仅仅切入B端市场不同的地方，就是它真的在照顾每一个使用飞书的人，每一个使用字节产品的人，把生态打造成了一个绝对的壁垒 它能把“找素材”和飞书结合起来，往后推进成一个可以继续用的工作台 最有意义的就是它先帮我把别人视频里的有效表达扒出来 再把这些逐字稿变成结构化表格，再从表格里提炼方法论 最后沉淀成一篇可以发出去的文章，甚至可以反过来做成一个“AI 找选题方法论”的 skill 这条链路很像我最近一直在讲的那句话：AI 内容创作不是生成，而是消化 而豆包进入飞书表格之后，飞书多维表格在这里就不是普通表格了 它更像一个内容生产的中控台：原始素材、逐字稿、方法分类、适用场景、后续文章，都能接在一起，还有更多玩法，我后面慢慢来更新 飞书还有各类免费的直播课！想听的直接扫描评论区的二维码及时接收提醒，量大管饱！！！
1:00

飞书+豆包这个组合真的太牛逼了！自从豆包和飞书集成之后，结合抖音的字节生态，可以直接提取某个抖音博主的（don哥、李守洲等人）逐字稿了 如果你觉得一个博主的方法论特别有用，那你就可以和豆包说直接把它提取出来，并分门别类进行多维表格化的整理 你就会发现他变成一组数据进入到你的飞书了 我这次用飞书里的豆包，做了一件原来很烦的事，并最后形成了一套用AI做选题的方法论 我这次抓 20 个“用 AI 做选题”的视频，直接把这些视频的内容转成逐字稿，再放进飞书多维表格里 这件事我一开始是没想到的，因为按原来的做法，你想拆一个视频的方法论，基本就是：用Get笔记复制一下项目链接，再复制再粘贴，最后拿到的东西很散 说豆包和飞书这次结合起来，我就直接把任务派给了豆包，看视频就行了 我把任务丢给豆包「先抓 20 个 AI 找选题相关视频」 再把视频内容转成逐字稿，然后落到飞书多维表格里，继续做分类、提炼、整理 最后出来了 3 个交付物，这些我觉得都很实用： 一张原始素材表：20 条视频记录，带逐字稿、点赞数据和视频链接 一张方法论整理表：32 条方法论，拆成 5 大类，做了 13 个字段 一篇约 6000 字的文章：从工具使用者到系统构建者的五层进阶 这才是我觉得飞书里的豆包最适合内容创作者的地方，这也是它和WorkBuddy等仅仅切入B端市场不同的地方，就是它真的在照顾每一个使用飞书的人，每一个使用字节产品的人，把生态打造成了一个绝对的壁垒 它能把“找素材”和飞书结合起来，往后推进成一个可以继续用的工作台 最有意义的就是它先帮我把别人视频里的有效表达扒出来 再把这些逐字稿变成结构化表格，再从表格里提炼方法论 最后沉淀成一篇可以发出去的文章，甚至可以反过来做成一个“AI 找选题方法论”的 skill 这条链路很像我最近一直在讲的那句话：AI 内容创作不是生成，而是消化 而豆包进入飞书表格之后，飞书多维表格在这里就不是普通表格了 它更像一个内容生产的中控台：原始素材、逐字稿、方法分类、适用场景、后续文章，都能接在一起，还有更多玩法，我后面慢慢来更新 飞书还有各类免费的直播课！想听的直接扫描评论区的二维码及时接收提醒，量大管饱！！！

叫我阿杭

36,623 görüntüleme • 2 ay önce

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。 核心问题是什么？它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。
3:26

试了一下 OpenAI 新出的 Codex App，有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题，模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍： Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面，预置了一些官方 skills，也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的，本地创建的（比如在 Claude Code 里创建的）扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills，可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能，这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务，比如每周给你一个解决问题的报告，定期去解决某个项目的 PR 问题，或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说，这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端，所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤，让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚，一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式，可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测：用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill，可以一键给视频添加视频包装，比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的，所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作，但第一次它选了 PIL 这个方案，比较差。 核心问题是什么？它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了：要先问用户要哪套方案，再给出包装方案让用户确认，用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里，明显没有交互。它就直接跑，把所有决定都自己做了，跑完就完了。出错了也不管，直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后，它倒是能修复。重新跑了一遍，效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行： ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式，所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控： ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了，也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行，不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范，只是简单做了一下适配，没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

歸藏(guizang.ai)

30,595 görüntüleme • 8 ay önce

这绝对是 Codex 中最能赚钱的插件组合 ：Higgsfield + Computer Use Higgsfield 通过最新的 Codex 扩展接入了 Computer Use，由 GPT-6.1 Sol 驱动，可以操作完整的 Higgsfield 界面，把创意、生图、视频生成、修改直接串成一套工作流 这套工作流值钱的地方，主要在这三点： 1、从创意、生图到视频抽卡，Codex 直接操作 Higgsfield 完成，减少自己反复切换页面、调整参数的操作 2、Higgsfield 已经提供广告、动效、UGC 等现成工作流，可以按需求调用 3、可以读取电脑里的本地素材，生成后 Codex 接着编辑和迭代，最后再由你检查成品 那这套能力怎么用来赚钱？看下面视频中的案例，直接给 Codex 说：“帮我赚点外快！” Codex 直接去搜索了潜在客户：它发现三家咖啡店的菜单里，菜品照片的位置还是灰色占位框。于是它直接操作 Higgsfield 根据菜单文字生成菜品展示图，再制作宣传短视频。最后再通过邮件向商家推销，直接赚了 450 刀 好家伙，这才是我期待的 Computer Use，也是我希望 OpenClaw、Hermes 这类 Agent 能干的活：给它一个目标，让它把创作、修改和导出这些步骤接着做完 而且，这套流程就在 Codex 中，不用专门准备一台 Mac mini 来部署 Agent
0:25

这绝对是 Codex 中最能赚钱的插件组合 ：Higgsfield + Computer Use Higgsfield 通过最新的 Codex 扩展接入了 Computer Use，由 GPT-6.1 Sol 驱动，可以操作完整的 Higgsfield 界面，把创意、生图、视频生成、修改直接串成一套工作流 这套工作流值钱的地方，主要在这三点： 1、从创意、生图到视频抽卡，Codex 直接操作 Higgsfield 完成，减少自己反复切换页面、调整参数的操作 2、Higgsfield 已经提供广告、动效、UGC 等现成工作流，可以按需求调用 3、可以读取电脑里的本地素材，生成后 Codex 接着编辑和迭代，最后再由你检查成品 那这套能力怎么用来赚钱？看下面视频中的案例，直接给 Codex 说：“帮我赚点外快！” Codex 直接去搜索了潜在客户：它发现三家咖啡店的菜单里，菜品照片的位置还是灰色占位框。于是它直接操作 Higgsfield 根据菜单文字生成菜品展示图，再制作宣传短视频。最后再通过邮件向商家推销，直接赚了 450 刀 好家伙，这才是我期待的 Computer Use，也是我希望 OpenClaw、Hermes 这类 Agent 能干的活：给它一个目标，让它把创作、修改和导出这些步骤接着做完 而且，这套流程就在 Codex 中，不用专门准备一台 Mac mini 来部署 Agent

Sac

66,754 görüntüleme • 12 gün önce

最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显： 凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。 我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。 不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。 相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。 一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。 有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。 （总结一下这篇文章）
1:27

最近我们在用 Claude Code Skills 做内容发布自动化，体感非常明显： 凡是能整理成 SOP 的重复工作，都应该交给 AI。 我们的流程很简单：内容本地用 Markdown 管理，首发公众号，发布后只给 Claude 一句指令，它就会自动通知飞书、记录发布状态，并同步到博客和其他网站。以前这些步骤不难，但每天重复做，本质就是在消耗人力。 Skills 的核心价值是：把一整套 SOP 固化成 AI 能执行的能力。 不需要点流程、配节点，用自然语言描述需求，Claude 会自己判断是否调用 Skill 并按步骤执行。 相比 Make / n8n 这类自动化工具，我更看好 Skills 的原因是：它既有流程性，又有 AI 的判断能力，而且 Token 成本更可控。 一句话：80% 的日常提效场景，用 Skills 就已经够了。 有一点技术基础的小伙伴，下一步不该只是“用 AI 干活”，而是开始把你每天重复做的事情，直接封装成一个 Skill。 （总结一下这篇文章）

sitin

78,153 görüntüleme • 9 ay önce

Codex 最值得装的 10 个 skills，装完后，你的 Codex 直接开挂！ 熬夜肝出来的，废话不多说，有需要的直接看视频 但是真正拉开差距的，是装上 Skill 之后，你愿意花多少时间用起来： 1、follow-builders：给 Codex 配一个 AI 资讯编辑 张咋啦做的资讯技能，把 AI 创作者的动态、博客和播客整理成中文简报，保留来源链接。每天看一份，不用挨个翻信息流。 2、Punk Skill：一句话主题，生成有风格的封面 朋友做的，我的核心配图工具。剪纸风知识库封面、像素风游戏教程，告诉它主题和用途就能做，省去反复描述风格的工夫。 3、cangjie-skill：把学过的课程，变成能调用的方法 把访谈课程交给它，就能生成检查访谈题的技能。比如把“你喜欢自动提醒吗”，改成追问最近一次报销经历，让学过的知识用起来。 4、GordenImage2PPTX：把一张图片，拆成可编辑的 PPT 原本只能整张插入的幻灯片图片，处理后文字能改、图标能单独移动。拿到喜欢的 PPT 图片，就能继续调整；部分对象仍会保留为图片。 5、book-to-skill：解码一本书，留下随时能用的方法 把书整理成章节入口、概念和判断方法。比如解码《孙子兵法》后，再问怎么安排一场 20 分钟分享，它会结合相关篇目帮你取舍内容。 6、show-me：解释看不懂，就让 Codex 画出来 把代码逻辑、调用关系和修改前后的差别，变成流程图或 HTML 图示。比如页面滚动什么时候等待、完成、取消，顺着箭头就能看清。 7、grill-me：开工之前，先把需求问明白 你说想做课程资料站，它会追问：给谁看？哪些资料能公开？第一版要解决什么？把模糊想法问具体，再动手，减少后面的反复修改。 8、last30days：先研究最近的玩法，再给你具体做法 围绕一个主题调研近期讨论，再整理成可用的提示词。比如先研究“宠物变人”，再交给 ChatGPT 生图，把毛色、神态和配饰变成人物特征。 9、Defuddle：把杂乱网页，收成干净的 Markdown 去掉导航和页面装饰，留下正文、标题与列表。比如把月球知识网页提取成笔记，后续整理资料、引用内容都方便得多。 10、skill-creator：把反复交代的要求，做成自己的技能 把任务、规则和输出要求告诉它，就能创建或完善 Skill。比如做一个文章链接检查器，指出失效链接在哪一行，下次不用重新交代检查标准。 如果觉得对你有帮助，点赞、收藏、转发给你身边的朋友，大家一起进步！
4:51

Codex 最值得装的 10 个 skills，装完后，你的 Codex 直接开挂！ 熬夜肝出来的，废话不多说，有需要的直接看视频 但是真正拉开差距的，是装上 Skill 之后，你愿意花多少时间用起来： 1、follow-builders：给 Codex 配一个 AI 资讯编辑 张咋啦做的资讯技能，把 AI 创作者的动态、博客和播客整理成中文简报，保留来源链接。每天看一份，不用挨个翻信息流。 2、Punk Skill：一句话主题，生成有风格的封面 朋友做的，我的核心配图工具。剪纸风知识库封面、像素风游戏教程，告诉它主题和用途就能做，省去反复描述风格的工夫。 3、cangjie-skill：把学过的课程，变成能调用的方法 把访谈课程交给它，就能生成检查访谈题的技能。比如把“你喜欢自动提醒吗”，改成追问最近一次报销经历，让学过的知识用起来。 4、GordenImage2PPTX：把一张图片，拆成可编辑的 PPT 原本只能整张插入的幻灯片图片，处理后文字能改、图标能单独移动。拿到喜欢的 PPT 图片，就能继续调整；部分对象仍会保留为图片。 5、book-to-skill：解码一本书，留下随时能用的方法 把书整理成章节入口、概念和判断方法。比如解码《孙子兵法》后，再问怎么安排一场 20 分钟分享，它会结合相关篇目帮你取舍内容。 6、show-me：解释看不懂，就让 Codex 画出来 把代码逻辑、调用关系和修改前后的差别，变成流程图或 HTML 图示。比如页面滚动什么时候等待、完成、取消，顺着箭头就能看清。 7、grill-me：开工之前，先把需求问明白 你说想做课程资料站，它会追问：给谁看？哪些资料能公开？第一版要解决什么？把模糊想法问具体，再动手，减少后面的反复修改。 8、last30days：先研究最近的玩法，再给你具体做法 围绕一个主题调研近期讨论，再整理成可用的提示词。比如先研究“宠物变人”，再交给 ChatGPT 生图，把毛色、神态和配饰变成人物特征。 9、Defuddle：把杂乱网页，收成干净的 Markdown 去掉导航和页面装饰，留下正文、标题与列表。比如把月球知识网页提取成笔记，后续整理资料、引用内容都方便得多。 10、skill-creator：把反复交代的要求，做成自己的技能 把任务、规则和输出要求告诉它，就能创建或完善 Skill。比如做一个文章链接检查器，指出失效链接在哪一行，下次不用重新交代检查标准。 如果觉得对你有帮助，点赞、收藏、转发给你身边的朋友，大家一起进步！

Miles Ma

65,300 görüntüleme • 1 ay önce

学AI半年还在纠结用哪个工具，你不是不会，是在用准备逃避开始 一个零基础就能用的方法，四步闭环 ① 工具准备 下两个免费 APP，Workbody 和 Coder Work，现在有羊毛薅，每天送积分，足够你用 不用配环境，拿来就用。别一上来就纠结 Claude Code、Codex，那些以后再说 ② 建档案 打开以后直接告诉 AI：你是谁、干嘛的、优点、缺点、目标、卡点 把它当几十万的咨询顾问，把你的底牌摊给它，让它记住你。然后说：以后我需要你给建议、给方法、帮我朝目标走 ③ 喂内容 网上看到好东西，不要点收藏 收藏有个屁用，点完就是心理安慰 好文章直接复制给 AI，好视频好音频把链接扔给它。然后说：这个内容我觉得好，好在哪我想了想，你帮我看看，根据我的情况怎么用 它会告诉你哪些现在就能用，一二三列出来，照做。哪些以后能用，整理成知识块存起来，到时候拿出来 ④ 每天复盘 用完跟 AI 说：我是这么用的，结果是这样，你给我复盘，告诉我下面怎么改进 一天两天三天四天五天，你就和别人完全不一样了 然后你会发现，那个不会用的 Claude Code，你问它，它就告诉你怎么用。Codex 不会用，它也告诉你怎么用 一定是先用出来 很多人学东西学傻了，一定要先学会了再用 打球的方法是什么？先上场。不是在网上看十年教学视频，看了十年还不会打球 先上场，边学边用，甚至你都不需要懂，干就完了
3:39

学AI半年还在纠结用哪个工具，你不是不会，是在用准备逃避开始 一个零基础就能用的方法，四步闭环 ① 工具准备 下两个免费 APP，Workbody 和 Coder Work，现在有羊毛薅，每天送积分，足够你用 不用配环境，拿来就用。别一上来就纠结 Claude Code、Codex，那些以后再说 ② 建档案 打开以后直接告诉 AI：你是谁、干嘛的、优点、缺点、目标、卡点 把它当几十万的咨询顾问，把你的底牌摊给它，让它记住你。然后说：以后我需要你给建议、给方法、帮我朝目标走 ③ 喂内容 网上看到好东西，不要点收藏 收藏有个屁用，点完就是心理安慰 好文章直接复制给 AI，好视频好音频把链接扔给它。然后说：这个内容我觉得好，好在哪我想了想，你帮我看看，根据我的情况怎么用 它会告诉你哪些现在就能用，一二三列出来，照做。哪些以后能用，整理成知识块存起来，到时候拿出来 ④ 每天复盘 用完跟 AI 说：我是这么用的，结果是这样，你给我复盘，告诉我下面怎么改进 一天两天三天四天五天，你就和别人完全不一样了 然后你会发现，那个不会用的 Claude Code，你问它，它就告诉你怎么用。Codex 不会用，它也告诉你怎么用 一定是先用出来 很多人学东西学傻了，一定要先学会了再用 打球的方法是什么？先上场。不是在网上看十年教学视频，看了十年还不会打球 先上场，边学边用，甚至你都不需要懂，干就完了

熊三金Cole

11,008 görüntüleme • 2 ay önce

这次用 Pexo 做了一条个人品牌宣传片，一上来我就提了要求：做一条 40 秒的视频 它会自己规划需要哪些片段，先生成一部分让我确认效果，方向确认后，再继续制作后面的素材，最后把它们剪辑、组合成一条完整视频 这个区别挺重要的 有些 AI 视频工具给你的是一段段素材，后面怎么拼、怎么剪，还得自己处理，Pexo 接到的是“做一条 40 秒宣传片”的任务，最后交付的也是一条完整的视频，不用我再拿着零散片段去组装 最 6 的还是修改环节 这次有一段效果不是我想要的，我可以直接在画面上圈出不满意的细节，留下评论，说明想怎么改就行 不用自己操作剪辑，也不用打上一大段话，直接圈出来、说清楚，再看修改后的效果，这个方式蛮直观的 整个过程下来，我觉得 Pexo 最大的特点就是容易上手 没有一堆复杂的功能操作需要先学，模型、参数也不用自己逐个研究。整体需求在对话里说，然后结合画面圈圈画画，就能一步步把视频往下做 效果还是要自己判断，修改也少不了，但不用先把自己训练成剪辑师，才能开始做视频 如果你是新手小白，想给自己的品牌或产品做条宣传片，这种方式很适合试试 成片在下面 Pexo
0:34

这次用 Pexo 做了一条个人品牌宣传片，一上来我就提了要求：做一条 40 秒的视频 它会自己规划需要哪些片段，先生成一部分让我确认效果，方向确认后，再继续制作后面的素材，最后把它们剪辑、组合成一条完整视频 这个区别挺重要的 有些 AI 视频工具给你的是一段段素材，后面怎么拼、怎么剪，还得自己处理，Pexo 接到的是“做一条 40 秒宣传片”的任务，最后交付的也是一条完整的视频，不用我再拿着零散片段去组装 最 6 的还是修改环节 这次有一段效果不是我想要的，我可以直接在画面上圈出不满意的细节，留下评论，说明想怎么改就行 不用自己操作剪辑，也不用打上一大段话，直接圈出来、说清楚，再看修改后的效果，这个方式蛮直观的 整个过程下来，我觉得 Pexo 最大的特点就是容易上手 没有一堆复杂的功能操作需要先学，模型、参数也不用自己逐个研究。整体需求在对话里说，然后结合画面圈圈画画，就能一步步把视频往下做 效果还是要自己判断，修改也少不了，但不用先把自己训练成剪辑师，才能开始做视频 如果你是新手小白，想给自己的品牌或产品做条宣传片，这种方式很适合试试 成片在下面 Pexo

Jackywine

60,296 görüntüleme • 21 gün önce

3r k12自助开通，可用自己的账号，接码即可用codex 很多用户在QQ咨询这个到底怎么用，所以出了一期教程 由于官方的限制，我们的成品号目前没有接码无法直接使用codex，只能用于反代。 而需要codex的用户请看这个教学视频，会一步一步教你如何低成本蹬codex #gpt #gptplus #codex #chatgpt #claude
1:08

3r k12自助开通，可用自己的账号，接码即可用codex 很多用户在QQ咨询这个到底怎么用，所以出了一期教程 由于官方的限制，我们的成品号目前没有接码无法直接使用codex，只能用于反代。 而需要codex的用户请看这个教学视频，会一步一步教你如何低成本蹬codex #gpt #gptplus #codex #chatgpt #claude

18168

48,452 görüntüleme • 3 ay önce

人们已经开始用 NotebookLM， 几分钟内批量生成专属 Claude Skills。 它的核心思路很简单： 把精选资料丢进去， 让 NotebookLM 先理解、整理、提炼， 再转成可复用的 skill.md 文件。 这样一来，Claude 不再需要你反复写提示词， 而是可以直接像一个“被训练过的垂直专家”一样工作。
8:43

人们已经开始用 NotebookLM， 几分钟内批量生成专属 Claude Skills。 它的核心思路很简单： 把精选资料丢进去， 让 NotebookLM 先理解、整理、提炼， 再转成可复用的 skill.md 文件。 这样一来，Claude 不再需要你反复写提示词， 而是可以直接像一个“被训练过的垂直专家”一样工作。

AI探路者Tim

160,295 görüntüleme • 5 ay önce

Codex 5.6 最强的隐藏技巧：不仅能省下 90% 的 Token，还能让 AI 少交半成品、少做无效返工！ 很多人Vibe Coding，第一句话就是： 帮我把这个功能做出来。 但结果常通常是半成品，因为它拿到的只是需求，不是交付标准。 分享一条我反复调整后一直在用的提示词，直接开启 Codex 的交付工程师模式： 暂时不要写代码。请先确认需求，最多向我提出 5 个决定方案方向的关键问题，每次只问一个；已有信息不要重复确认，非关键细节请自行做合理假设。 提问结束后，把需求整理成一份精简、可验证的验收清单，覆盖核心流程、异常情况、空状态、加载状态和不同设备适配，并单独列出你的假设、本次范围以及明确不做的内容。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目，按照验收清单逐项验证并汇报结果；未通过的项目继续修改，直到达到验收标准。 换成这种方式后，Codex 的产出质量会明显提升： 1️⃣ 在开发前补齐模糊需求，发现逻辑漏洞和遗漏场景。 2️⃣ 不再改完文件就交差，而是主动运行项目、检查页面、验证核心流程。 3️⃣ 方向提前对齐，避免反复推倒重写，节省时间和 Token。
0:29

Codex 5.6 最强的隐藏技巧：不仅能省下 90% 的 Token，还能让 AI 少交半成品、少做无效返工！ 很多人Vibe Coding，第一句话就是： 帮我把这个功能做出来。 但结果常通常是半成品，因为它拿到的只是需求，不是交付标准。 分享一条我反复调整后一直在用的提示词，直接开启 Codex 的交付工程师模式： 暂时不要写代码。请先确认需求，最多向我提出 5 个决定方案方向的关键问题，每次只问一个；已有信息不要重复确认，非关键细节请自行做合理假设。 提问结束后，把需求整理成一份精简、可验证的验收清单，覆盖核心流程、异常情况、空状态、加载状态和不同设备适配，并单独列出你的假设、本次范围以及明确不做的内容。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目，按照验收清单逐项验证并汇报结果；未通过的项目继续修改，直到达到验收标准。 换成这种方式后，Codex 的产出质量会明显提升： 1️⃣ 在开发前补齐模糊需求，发现逻辑漏洞和遗漏场景。 2️⃣ 不再改完文件就交差，而是主动运行项目、检查页面、验证核心流程。 3️⃣ 方向提前对齐，避免反复推倒重写，节省时间和 Token。

爱丽丝呀！

152,949 görüntüleme • 2 ay önce

🔥 AI 任务终于看得见了！Flowtrace 把复杂工作变成可视 Trace：一步步走、每步可查、可追溯、可复用、还能持续进化！ 我每天用 Claude、Cursor 干活：写报告、研究股票、做方案、优化简历…… 用得越多越崩溃： - 今天花几个小时跟 AI 聊出来的东西，明天想再用一次，又得从头重新说一遍 - AI 给的答案看起来很专业，但我根本不知道它哪来的依据，靠不靠谱心里没底 - 好不容易调教出一个好 Prompt，下次就作废了，全是沉没成本 - 改一个想法，整个对话就乱套，得全部重来 - 领导问“你这个结论怎么来的？”我只能尴尬地说……AI 说的 真的太没有安全感了，用完就忘，越用越焦虑。 直到我刷到 Flowtrace 这个开源项目，它直接解决了我这些痛点。 现在我做事情时，AI 不再是扔个 prompt 吐一大堆看不懂的黑箱内容，而是： - 整个过程一步一步清清楚楚，我全程看得见 - 每一步都有单独的文件，想查哪步就点哪步，依据一目了然 - 做完一次以后，下次直接复用，改改输入就能出新结果 - 只想改哪里，就只重新跑哪里，不用全部重来 - 做完之后心里特别踏实，因为每一步都有痕迹、有证据 最打动我的是：AI 终于不再是一次性聊天工具，而是变成了我真正能掌控、能重复使用、越用越强的个人助手。 现在做股票分析、写周报、准备方案，都会用它跑一遍，心里安心多了，不再担心“明天又得重来”。 作为一个普通人，我完全不需要懂技术。 把仓库丢给 AI，说一句“帮我安装并跑 tailored-resume 示例”就能立刻上手。 项目自带 9 个现成例子，普通用户也能马上感受到巨大差别： - 股票投资决策：完整研究报告 + 图表 + 依据，最后生成可引用 PDF - SaaS 尽职调查：多维度分析，每一步证据链完整 - 定制简历生成：一步步优化，轻松复用 - 行业深度报告、Bug 修复循环、周报、广告优化…… - 甚至能把别人的 Skill / Chat Log 直接转成 Trace！ 如果你也和我一样，天天靠 AI 干正事，却总觉得不踏实、怕沉没成本，真的强烈推荐你去试试！
0:47

🔥 AI 任务终于看得见了！Flowtrace 把复杂工作变成可视 Trace：一步步走、每步可查、可追溯、可复用、还能持续进化！ 我每天用 Claude、Cursor 干活：写报告、研究股票、做方案、优化简历…… 用得越多越崩溃： - 今天花几个小时跟 AI 聊出来的东西，明天想再用一次，又得从头重新说一遍 - AI 给的答案看起来很专业，但我根本不知道它哪来的依据，靠不靠谱心里没底 - 好不容易调教出一个好 Prompt，下次就作废了，全是沉没成本 - 改一个想法，整个对话就乱套，得全部重来 - 领导问“你这个结论怎么来的？”我只能尴尬地说……AI 说的 真的太没有安全感了，用完就忘，越用越焦虑。 直到我刷到 Flowtrace 这个开源项目，它直接解决了我这些痛点。 现在我做事情时，AI 不再是扔个 prompt 吐一大堆看不懂的黑箱内容，而是： - 整个过程一步一步清清楚楚，我全程看得见 - 每一步都有单独的文件，想查哪步就点哪步，依据一目了然 - 做完一次以后，下次直接复用，改改输入就能出新结果 - 只想改哪里，就只重新跑哪里，不用全部重来 - 做完之后心里特别踏实，因为每一步都有痕迹、有证据 最打动我的是：AI 终于不再是一次性聊天工具，而是变成了我真正能掌控、能重复使用、越用越强的个人助手。 现在做股票分析、写周报、准备方案，都会用它跑一遍，心里安心多了，不再担心“明天又得重来”。 作为一个普通人，我完全不需要懂技术。 把仓库丢给 AI，说一句“帮我安装并跑 tailored-resume 示例”就能立刻上手。 项目自带 9 个现成例子，普通用户也能马上感受到巨大差别： - 股票投资决策：完整研究报告 + 图表 + 依据，最后生成可引用 PDF - SaaS 尽职调查：多维度分析，每一步证据链完整 - 定制简历生成：一步步优化，轻松复用 - 行业深度报告、Bug 修复循环、周报、广告优化…… - 甚至能把别人的 Skill / Chat Log 直接转成 Trace！ 如果你也和我一样，天天靠 AI 干正事，却总觉得不踏实、怕沉没成本，真的强烈推荐你去试试！

开发者Hailey

13,621 görüntüleme • 3 ay önce