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之前我做的【♠️德扑插件】在 Codex 上也上架了(看来 Codex 是完全和 ChatGPT 的插件打通了),直接去 Codex 插件搜索:PocketMind 就能安装玩起来!这是一个让我曾经付出了比 Cowart 更多精力的小项目,整体来说它也比 Cowart 精致一些些。 和 AI 玩德扑有很多意想不到的玩法,比如你可以随便诈唬它;和它玩完之后可以让它复盘;甚至因为现在是在 Codex 里,你可以让它先写一个德州扑克胜率计算器,用这个计算器辅助来和你玩!

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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。

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我想很多人都有这个困扰:之前经常需要在Codex和Claude Code之间来回切换,现在又加上了最近爆火的DeepSeek Harness。 但是每次来回切换、或者想尝尝DSH的鲜的时候,我都得把背景重新讲一遍,确实挺烦的~ 最近在GitHub上发现的一个开源项目 memmy-agent,把 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code接了进去,直接解决了困扰我很久的跨Agent 记忆的问题。 我用它做的事情很简单:把分散在不同 Agent 里的历史,沉淀到同一份个人上下文里,默认 Local-first,让它们都能调用。 我把它分别接入 Codex、DeepSeek Harness、Claude Code 之后,我做了一个信号中继站小游戏。 我先在Codex 写完基础玩法,然后对话里说一句话: 第一次失败时,给玩家一次翻盘机会,别直接结束游戏。 但这句话我故意不写入代码、README 或者是本地记忆文件。 然后新开 DeepSeek Harness,它从 Memmy 直接读出了这条决定,非常丝滑。 再新开 Claude Code,它读代码前先复述了规则,再按这个方向把后续功能补完。 代码只能告诉下一个 Agent 项目做到哪,但那些留在对话里的决策,才影响着项目接下来往哪走。 以后,Agent 要记住的,不只是代码,还有你前面已经决定的决策和经验。 Memmy 不仅帮我解决了Agent记忆的问题,还让这些经验不再独属于某一个 Agent,而是只属于你。 Switch agents, not context。 Memmy 支持桌面端、CLI、API、MCP 和 Skills多种方式,可以直接接着执行任务。 如果你也经常在多个 Agent 之间切换,可以拿自己的项目试一下。 项目GitHub:

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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

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ChatGPT 桌面端(原来的 Codex App)今天加入了语音控制,macOS 和 Windows 用户可以直接用嘴指挥 AI 干活了。 具体来说,你可以一边跟 ChatGPT 说话,一边让它操控电脑、启动 Codex 写代码、调度 ChatGPT Work 执行任务,全程不用打字。开着一个语音对话,同时管理多个后台 Agent(智能体),有点像一个人坐在那里口述指令,几个助手分头干活。 这个功能基于 GPT-Live,OpenAI 在 7 月 8 日刚上线的新一代语音模型。GPT-Live 最大的变化是全双工架构,也就是它能同时听你说话和给你回话,不用像以前那样等你说完、停顿、它再开口。遇到复杂问题,它会把推理任务丢给后台的 GPT-5.5 处理,自己继续跟你聊,不会卡住。 macOS 用户多了一个叫 Appshots 的功能:语音对话时,ChatGPT 可以直接看到你当前最前面的窗口,了解你在做什么,回答就更贴合上下文。比如你正在看一段代码,直接说“这个函数有什么问题”,它能看到屏幕内容来回答。Windows 用户暂时没有这个能力。 此外,iPhone 用户可以通过远程配对的方式,用 iOS 上的 ChatGPT 语音来操控桌面端的 Codex。等于你拿着手机在沙发上就能指挥电脑写代码。Android 支持还在路上。 今天全球同步推出,面向 Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 用户。免费用户暂不可用。

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