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兄弟们看我发现了什么！ Codex 目前是公认最好用的交互界面，但是Harness却不尽如人意，那么如何在Codex 中随意切换不同厂家的 Harness 呢？ 那么这个开源项目 CodexHost 它来了！ 它可以直接把 Claude Code、DeepSeek Harness、Pi、Grok Build 等等各家顶级的 Harness 全部集成在 Codex 里切换使用 而且 Codex 的 Thread、Diff、工具状态、审批、Fork、上下文压缩这些交互都能继续保留。 甚至它还支持跨 Agent 协作： 让 Codex 写代码 → @ Claude Code 单独 Review → @ Pi 去调查 Bug 每个 Agent 都会创建自己的独立 Thread，不用再开几个终端来回切换了

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小奇说

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Anya Rossi• Live Now

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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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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：

木马人

62,453 views • 15 days ago

👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。 我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论 我第一时间就上手了。 先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。 然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。 我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。
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👏扣子3.0 发布了。这版我最期待的两个功能：一是"多人多 Agent 协作"——把不同的 Agent 拉进同一个项目，@ 来 @ 去分工干活；二是能把本地的 Claude Code、Codex 直接接进去托管。 我平时主力就用 Claude Code，自己还折腾过几个让多 Agent 协作的小工具： - multi-agent：用 tmux 分屏把 Claude、Codex 拉起来，按顺序调度 - hero-coding：一个 Go 写的小程序，让 Agent 写完代码自动跑测试、再过一遍审查 - roundtable：让几个不同的模型对着同一个问题互相辩论，出一个结论 我第一时间就上手了。 先接入：本地配好的 Claude Code、Codex 点几下就接进来托管，不用重配；一个项目里我拉三个 Agent —— 本地的 Claude Code、本地的 Codex、Coze Agent。 然后我在项目里 @ Claude Code，让它读我本地那个 hero-coding，它确实能读到内容，而且不单单是能读文件。 我又让它调我本地的 imgen SKILL（我自己写的文生图工具）生成一张图，再通过我自己的 coze-bridge 把图发回聊天里——图真出来了，一张未来感城市夜景。也就是说，我电脑上的整套工具链、skill 它都能调起来用，云端和本地直接打通。

劳伦斯

27,511 views • 3 months ago

最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。 它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图， 而是在教你一件更底层的事： 怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。 这个项目最有意思的观点是： 真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。 所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”， 而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。 说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。 我觉得这个视角很重要。 因为很多人现在做 Agent， 还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。 但真正决定 Agent 能不能跑起来的， 往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。 这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。 如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering， 这个项目很值得看看。👇
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最近看到一个很值得研究的开源项目：learn-claude-code。 它不是在教你怎么堆 prompt、连工作流、搭节点图， 而是在教你一件更底层的事： 怎么从 0 到 1 搭一个类 Claude Code 的 agent harness。 这个项目最有意思的观点是： 真正的 Agent 是模型本身，外面的代码只是 harness。 所以它讨论的重点，不是“怎么把流程编排得更复杂”， 而是怎么给模型准备一个真正能工作的环境。 README 里把 harness 拆成了： Tools Knowledge Observation Action Interfaces Permissions 也就是工具、知识、观察、动作接口和权限边界。 说白了，模型负责思考， harness 负责让它看见世界、调用工具、执行动作。 我觉得这个视角很重要。 因为很多人现在做 Agent， 还停留在“拼工作流”和“堆胶水代码”的阶段。 但真正决定 Agent 能不能跑起来的， 往往是你给它什么环境，而不是你给它多少层 prompt。 这个项目现在 GitHub 已经有 36k Stars、5.8k Forks。 如果你在关注 AI Agent、Claude Code，或者 agent engineering， 这个项目很值得看看。👇

axiaisacat

44,334 views • 5 months ago

一个完整的 AI 公司团队，现在可以直接装进你电脑里。 爆火的agency-agents ：打包了 230+ 个专业 Agent，前端开发、后端架构、产品经理、文案写手、Reddit 运营、创意注入、现实检查……每个都有明确人设、工作流程和可交付成果。 它跟 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex 等主流工具全部打通。 装完后在对话里直接调对应 Agent，不用来回切换环境。
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一个完整的 AI 公司团队，现在可以直接装进你电脑里。 爆火的agency-agents ：打包了 230+ 个专业 Agent，前端开发、后端架构、产品经理、文案写手、Reddit 运营、创意注入、现实检查……每个都有明确人设、工作流程和可交付成果。 它跟 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Codex 等主流工具全部打通。 装完后在对话里直接调对应 Agent，不用来回切换环境。

Amto

12,681 views • 24 days ago

Codex 好像终于把插件的 Widget 也开放给第三方开发者了，现在可以像官方插件一样直接打开一个专属于这个插件的操作界面了。 之前 Cowart 用内置浏览器什么都好就是不能实现网页内的交互可以向 Codex 主对话发送提示，但如果是放在 Widget 里就支持这个协议了。 目前官方的开发者文档里还没介绍这部分，但可以直接让Codex 参考官方插件 Creative Production 来做了。
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Codex 好像终于把插件的 Widget 也开放给第三方开发者了，现在可以像官方插件一样直接打开一个专属于这个插件的操作界面了。 之前 Cowart 用内置浏览器什么都好就是不能实现网页内的交互可以向 Codex 主对话发送提示，但如果是放在 Widget 里就支持这个协议了。 目前官方的开发者文档里还没介绍这部分，但可以直接让Codex 参考官方插件 Creative Production 来做了。

钟二信

23,961 views • 2 months ago

最近发现一个实用的开源项目：OpenCodex。 它可以让 Codex 不再局限于 GPT 模型，还能接入 Kimi、Grok、GLM 等其他大模型。配置一次后，原来的 Codex 应用和工作流基本不用变，需要时直接切换模型即可。 开源地址
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最近发现一个实用的开源项目：OpenCodex。 它可以让 Codex 不再局限于 GPT 模型，还能接入 Kimi、Grok、GLM 等其他大模型。配置一次后，原来的 Codex 应用和工作流基本不用变，需要时直接切换模型即可。 开源地址

雪踏乌云

336,167 views • 1 month ago

🎬 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。
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🎬 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

27,494 views • 2 months ago

Claude Code 和 Codex，已经能直接“说话”了。 没走 API。 没上专用协议。 中间只隔着一个终端。 关键不是把两个模型硬绑在一起。 而是让它们都能创建、读取、操作 terminal。 smux 做的，就是这件事。 于是终端不再只是人类的黑窗口。 它成了 agent 之间共享的接口。 很多人以为，agent 协作的门槛是统一 API。 这次给了一个更朴素的答案。 先共享操作面，再谈协议层。 能读。 能写。 能执行。 沟通就自然发生了。 Claude Code 和 Codex，现在真能“牵手”了。
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Claude Code 和 Codex，已经能直接“说话”了。 没走 API。 没上专用协议。 中间只隔着一个终端。 关键不是把两个模型硬绑在一起。 而是让它们都能创建、读取、操作 terminal。 smux 做的，就是这件事。 于是终端不再只是人类的黑窗口。 它成了 agent 之间共享的接口。 很多人以为，agent 协作的门槛是统一 API。 这次给了一个更朴素的答案。 先共享操作面，再谈协议层。 能读。 能写。 能执行。 沟通就自然发生了。 Claude Code 和 Codex，现在真能“牵手”了。

墓碑科技

59,626 views • 5 months ago

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
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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

45,863 views • 2 months ago

花了一天时间用 DeepSeek Harness 的插件做了一个内容管理的工作台，之前一直想做但是感觉没那么刚需，但是看到 DeepSeek Harness 的插件拓展性那么强，而且很多原本预想和 Agent 联动的地方开发成本都很低。 这次的插件并没有使用 DeepSeek 的创造模式，而是用 Grok 4.6 开发的，DeepSeek v4 pro 相对来说还是差点意思，没办法那么快的实现我的定制化需求。 整体来说，现在我的内容管理已经比之前方便了不少，很多固定的工作流我也不用老是去 CodeX 新开话题执行了，而且最主要是之前我总是得。复制视频工程的路径，或者去，复制视频的路径来告诉 Codex 具体的文件位置，现在整体使用下来会减少很多文件和 Agent 之间切换的成本。 这次开发过程中我顺便实现了一个用于给其他 Agent 开发 DeepSeek 插件时可以使用的 Skill： 希望对大家有帮助～
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花了一天时间用 DeepSeek Harness 的插件做了一个内容管理的工作台，之前一直想做但是感觉没那么刚需，但是看到 DeepSeek Harness 的插件拓展性那么强，而且很多原本预想和 Agent 联动的地方开发成本都很低。 这次的插件并没有使用 DeepSeek 的创造模式，而是用 Grok 4.6 开发的，DeepSeek v4 pro 相对来说还是差点意思，没办法那么快的实现我的定制化需求。 整体来说，现在我的内容管理已经比之前方便了不少，很多固定的工作流我也不用老是去 CodeX 新开话题执行了，而且最主要是之前我总是得。复制视频工程的路径，或者去，复制视频的路径来告诉 Codex 具体的文件位置，现在整体使用下来会减少很多文件和 Agent 之间切换的成本。 这次开发过程中我顺便实现了一个用于给其他 Agent 开发 DeepSeek 插件时可以使用的 Skill： 希望对大家有帮助～

oil-oil

22,711 views • 18 days ago

我误充的一年grok高级会员终于有用了😭😭 xAI发布 Grok Build（对标Codex） -终端优先的 AI 编码 Agent -支持多 Agent 协作、自主完成开发任务、项目构建等 -被很多人认为是目前 xAI 最直接打 Codex / Claude Code 的产品 现已处于测试阶段 所有 SuperGrok 和 X Premium+用户均可使用该功能 以下为新手视频：如何安装和使用 Grok Build（专为那些不懂技术的 SuperGrok 和 X Premium+用户准备）
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我误充的一年grok高级会员终于有用了😭😭 xAI发布 Grok Build（对标Codex） -终端优先的 AI 编码 Agent -支持多 Agent 协作、自主完成开发任务、项目构建等 -被很多人认为是目前 xAI 最直接打 Codex / Claude Code 的产品 现已处于测试阶段 所有 SuperGrok 和 X Premium+用户均可使用该功能 以下为新手视频：如何安装和使用 Grok Build（专为那些不懂技术的 SuperGrok 和 X Premium+用户准备）

AKa | Golden.S

14,904 views • 3 months ago

给 DeepSeek Harness、Hermes、OpenClaw 等Agent做记忆底座的那个 GitHub 万星团队（MemOS） 刚开源的这个新项目，我真的要吹爆， 可能是今年最值得装的本地 AI 基础设施之一了， 它解决了一个我使用AI Agent 忍了大半年的痛点问题： 换一个 AI 工具就要重新解释一遍项目背景、技术选型、踩过的坑。 每天在 Cursor、Claude Code 和 Codex 之间来回切的人，应该都懂那种吃了苍蝇一样的恶心感， 换个工具就等于给AI重新做一遍入职培训， 项目背景、踩过的坑、做过的重要决策全部要跟它从头再讲一遍。 刚刚开源的 Memmy 直接把这个问题给干掉了， 让所有 AI 都记得同一个你。 它干的事简单且极度务实，但之前几乎没人愿意做。 更关键的是，它本身就是一个形态非常丰满的本地 Agent，支持多种接入方式： →日常用有桌面端 GUI， →极客可以走 CLI/TUI， →还自带 OpenAI 兼容 API 和 MCP 协议， →最新版连 Linux 也已经全平台支持了。 授权后直接去翻你本地所有 Agent 的历史日志， Cursor 的数据库、Claude Code 的 jsonl、Codex 的 session， 几分钟把你过去几个月在各个工具里聊过的废墟， 自动整理成结构化记忆， 然后通过 Skill、Hook、MCP 按需注入到你当前正在用的任何 Agent 里。 全量存在本地 SQLite 数据库， 完全 local-first 不上传， 敏感项目不用慌。 Memmy 这个项目跟 Mem0、Zep 那些记忆库完全不是一个赛道。 那些是给开发者写代码集成的 API， 你要自己写代码接入，或者从今天起重新积累。 Memmy 是直接面向我们这种终端用户， 把你过去几个月在各工具里已经产生的历史一键接管过来。 这一步大多数工具都没做，毕竟是纯脏活累活。 技术底座是同团队的 MemOS，GitHub 一万多星， 做的是记忆操作系统，不是简单的向量库加摘要。 再说几个极其真实的场景： 你在 Codex 里确认了一个架构选型， 切到 Claude Code 它立刻知道， 你在 Cursor 里试错踩过的坑， 新开一个 DeepSeek Harness 不会再踩第二遍。 一个 Agent 额度用完了换另一个，上下文再也不会归零。 代码靠 Git 能同步状态， 记忆同步的， 是你在对话里留下的决策和意图。 这层资产以前被困在每个工具的 session 里， 现在可以跟着你走了。 当然照例泼盆冷水， 这个项目还在 v1.0.x 早期， GitHub 约 1000 星， 各家工具本地格式一升级可能带来兼容问题， 记忆蒸馏和跨项目隔离也还在持续迭代， 但方向我认为是非常对的。 多 Agent 并行时代， 记忆本来就该属于用户自己， 凭什么被锁死在某个工具里。 Switch agents, not context， 让所有 AI 都记得同一个你！！！
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给 DeepSeek Harness、Hermes、OpenClaw 等Agent做记忆底座的那个 GitHub 万星团队（MemOS） 刚开源的这个新项目，我真的要吹爆， 可能是今年最值得装的本地 AI 基础设施之一了， 它解决了一个我使用AI Agent 忍了大半年的痛点问题： 换一个 AI 工具就要重新解释一遍项目背景、技术选型、踩过的坑。 每天在 Cursor、Claude Code 和 Codex 之间来回切的人，应该都懂那种吃了苍蝇一样的恶心感， 换个工具就等于给AI重新做一遍入职培训， 项目背景、踩过的坑、做过的重要决策全部要跟它从头再讲一遍。 刚刚开源的 Memmy 直接把这个问题给干掉了， 让所有 AI 都记得同一个你。 它干的事简单且极度务实，但之前几乎没人愿意做。 更关键的是，它本身就是一个形态非常丰满的本地 Agent，支持多种接入方式： →日常用有桌面端 GUI， →极客可以走 CLI/TUI， →还自带 OpenAI 兼容 API 和 MCP 协议， →最新版连 Linux 也已经全平台支持了。 授权后直接去翻你本地所有 Agent 的历史日志， Cursor 的数据库、Claude Code 的 jsonl、Codex 的 session， 几分钟把你过去几个月在各个工具里聊过的废墟， 自动整理成结构化记忆， 然后通过 Skill、Hook、MCP 按需注入到你当前正在用的任何 Agent 里。 全量存在本地 SQLite 数据库， 完全 local-first 不上传， 敏感项目不用慌。 Memmy 这个项目跟 Mem0、Zep 那些记忆库完全不是一个赛道。 那些是给开发者写代码集成的 API， 你要自己写代码接入，或者从今天起重新积累。 Memmy 是直接面向我们这种终端用户， 把你过去几个月在各工具里已经产生的历史一键接管过来。 这一步大多数工具都没做，毕竟是纯脏活累活。 技术底座是同团队的 MemOS，GitHub 一万多星， 做的是记忆操作系统，不是简单的向量库加摘要。 再说几个极其真实的场景： 你在 Codex 里确认了一个架构选型， 切到 Claude Code 它立刻知道， 你在 Cursor 里试错踩过的坑， 新开一个 DeepSeek Harness 不会再踩第二遍。 一个 Agent 额度用完了换另一个，上下文再也不会归零。 代码靠 Git 能同步状态， 记忆同步的， 是你在对话里留下的决策和意图。 这层资产以前被困在每个工具的 session 里， 现在可以跟着你走了。 当然照例泼盆冷水， 这个项目还在 v1.0.x 早期， GitHub 约 1000 星， 各家工具本地格式一升级可能带来兼容问题， 记忆蒸馏和跨项目隔离也还在持续迭代， 但方向我认为是非常对的。 多 Agent 并行时代， 记忆本来就该属于用户自己， 凭什么被锁死在某个工具里。 Switch agents, not context， 让所有 AI 都记得同一个你！！！

AYi

57,891 views • 7 days ago

把一个需求，同时扔给 Codex、Claude Code 和 Pi，会发生什么？ Orca 会给每个 Agent 单独准备一份代码副本。三个 Agent 同时改，谁也盖不掉谁；跑完直接对比 diff，留下最好的一份。 网页哪里不对，直接点中元素，HTML、CSS 和截图会一起交给 Agent；人不在电脑前，也能用手机看进度、继续回复。 全平台支持，MIT 开源。
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把一个需求，同时扔给 Codex、Claude Code 和 Pi，会发生什么？ Orca 会给每个 Agent 单独准备一份代码副本。三个 Agent 同时改，谁也盖不掉谁；跑完直接对比 diff，留下最好的一份。 网页哪里不对，直接点中元素，HTML、CSS 和截图会一起交给 Agent；人不在电脑前，也能用手机看进度、继续回复。 全平台支持，MIT 开源。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

36,201 views • 1 month ago

OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇
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OpenAI刚刚开源的这个东西，感觉要把程序员的工作方式给整个改写了。 现在大家都在卷模型写代码有多强，但其实真正的瓶颈早就不是生成了。 一个人每天最多同时有效监督3-5个编码Agent，再多就会注意力崩溃，生产力直接归零。 有了Symphony，直接把这个上限干到了几十个。 它把你的Linear、GitHub Issues直接变成了永远在线的Agent调度器。 你开一个任务，它自动启动一个独立隔离的Codex Agent。 自己写代码，自己跑测试，自己做交叉Review，damn！ 全部搞定之后，会给你提交一个完整的证据包。 CI全绿，安全和性能专项审查通过，改了UI就自动录好操作视频。 所有验证全过了，才会出现在你的Human Review队列里。 以后人类的角色可能会被彻底颠覆了。 以前你是监工，盯着Agent一步一步写代码，上下文切到吐。 现在你是老板，只需要看最终的结果。 满意就点合并，不满意就去仓库里补规则补文档补Guardrails。 记住兄弟们，永远不要手把手指挥Agent，永远不要替它干活。 这可不是啥实验室概念，OpenAI自己已经这么干了。 三个工程师，五个月，写了一百万行代码，0行人工写的。 产品已经有几百个内部用户，每天都在迭代。 我觉得他们最厉害的不是模型，是他们把整个仓库变成了Agent能看懂能自主工作的乐园。 现在很多人都搞错了Agent时代的核心竞争力。未来不是谁的模型更聪明，而是看谁能设计出让Agent可靠自主工作的环境。 我觉得未来最好的工程师，再也不是写代码最快的人，而是那些最会写规则，最会设计反馈回路，最会给Agent搭舞台的人。 现在Symphony已经开源了，它甚至不是一个成品。 是一个17k token的完整SPEC。 你把这个SPEC喂给任何一个编码Agent，十分钟就能生成你自己定制版的Symphony。 GitHub地址评论区自取👇

AYi

63,210 views • 4 months ago

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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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 views • 7 months ago

Damn，这可能是2026年最被低估的开发者生产力工具💻🤖！ The harness is the bottleneck，喵个咪，同样的Claude，换个壳，内存省20倍，启动快245倍。 所以信息差不仅省钱，还省 token 啊，你如果觉得用Claude慢，其实不是Claude的问题，是这个harness的问题。 Claude Code单开一个会话吃掉230MB内存，启动一次要3.4秒，你说它慢，它也没法辩解，但换掉harness，同样的Claude，启动快245倍，10个并行会话总内存只用260MB。 这是一个叫jcode的开源项目做到的，作者1jehuang，Rust写的，GitHub repo就在那摆着，benchmark数据完整可查，没有任何营销成分。 有意思的是，它还支持一个叫Self-Dev的模式，代理可以直接改jcode自己的源码，编译，重载，用来迭代自己，这不是demo，作者每天都在把这套跑在生产上。 说白了就是，Anthropic把最好的模型卖给你，但没人说harness必须用他们的，开源社区的进化速度，从来不输大厂，只是他们不打广告。 当然风险是真实的，Anthropic明确禁止OAuth第三方接入，封号灰色地带，建议先拿API Key跑，不要用主号赌，但这个方向依然值得盯着。
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Damn，这可能是2026年最被低估的开发者生产力工具💻🤖！ The harness is the bottleneck，喵个咪，同样的Claude，换个壳，内存省20倍，启动快245倍。 所以信息差不仅省钱，还省 token 啊，你如果觉得用Claude慢，其实不是Claude的问题，是这个harness的问题。 Claude Code单开一个会话吃掉230MB内存，启动一次要3.4秒，你说它慢，它也没法辩解，但换掉harness，同样的Claude，启动快245倍，10个并行会话总内存只用260MB。 这是一个叫jcode的开源项目做到的，作者1jehuang，Rust写的，GitHub repo就在那摆着，benchmark数据完整可查，没有任何营销成分。 有意思的是，它还支持一个叫Self-Dev的模式，代理可以直接改jcode自己的源码，编译，重载，用来迭代自己，这不是demo，作者每天都在把这套跑在生产上。 说白了就是，Anthropic把最好的模型卖给你，但没人说harness必须用他们的，开源社区的进化速度，从来不输大厂，只是他们不打广告。 当然风险是真实的，Anthropic明确禁止OAuth第三方接入，封号灰色地带，建议先拿API Key跑，不要用主号赌，但这个方向依然值得盯着。

AYi

133,628 views • 4 months ago

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 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。
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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 Skill 工作流。 以后这些规则就不用一直躺在聊天记录里了。 3️⃣ 后面直接调用这个 Skill 再开新任务时，不需要重新复制那一大段 Prompt。 直接告诉 Codex：使用这个 Skill 完成当前任务。 最后你的 Codex 里保存的，就不再是一堆 Prompt，而是你自己的一整套工作流。 Prompt 是教 AI 这一次怎么做。 Skill 是把你的工作方法直接固化下来，以后每个项目都能重复调用。

爱丽丝呀！

39,408 views • 17 days ago

Codex 最浪费 token 的阶段之一，可能是刚进一个陌生仓库的时候。 你让它改一个功能，它往往先开始： 读目录。 找入口。 搜 routes。 看 schema。 翻依赖。 再打开一堆文件确认项目结构。 真正开始写代码之前，已经烧掉不少 context。 CodeSight 做的事情，就是提前给 Codex 准备一张 代码库地图。 它会扫描整个 repo，把项目结构、关键文件、routes、schema、依赖关系等信息整理成更紧凑的上下文，再通过 MCP 提供给 Codex。 这样 Codex 不需要每次都从零开始探索仓库。 简单理解： 以前： “你自己把这个 repo 看一遍，再告诉我怎么改。” 现在： “这是整个 repo 的地图，直接去该去的地方。” 对于大项目尤其有用。 省下来的不只是 token，还有 Agent 在各种目录里来回探索的时间。 如果你经常让 Codex 接手陌生项目，这个值得试试。
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Codex 最浪费 token 的阶段之一，可能是刚进一个陌生仓库的时候。 你让它改一个功能，它往往先开始： 读目录。 找入口。 搜 routes。 看 schema。 翻依赖。 再打开一堆文件确认项目结构。 真正开始写代码之前，已经烧掉不少 context。 CodeSight 做的事情，就是提前给 Codex 准备一张 代码库地图。 它会扫描整个 repo，把项目结构、关键文件、routes、schema、依赖关系等信息整理成更紧凑的上下文，再通过 MCP 提供给 Codex。 这样 Codex 不需要每次都从零开始探索仓库。 简单理解： 以前： “你自己把这个 repo 看一遍，再告诉我怎么改。” 现在： “这是整个 repo 的地图，直接去该去的地方。” 对于大项目尤其有用。 省下来的不只是 token，还有 Agent 在各种目录里来回探索的时间。 如果你经常让 Codex 接手陌生项目，这个值得试试。

Smartpig | Gate美股0费率

15,126 views • 23 days ago

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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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！

钟二信

16,941 views • 1 month ago

还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。 我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。 如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。 如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。 觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。 我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。
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还没体验过 Pi 或 Craft agent 的朋友，建议现在就去试一次。你会立刻明白我上个月说那句话时是什么心情。 我之前就讲过：未来程序员不再主要“做需求”，而是“做 agent”。agent 用来把你的能力蒸馏出来：你只要把需求说清楚，剩下的交给它完成。 如果你要研究怎么做一个 code agent，别从 0 开始，直接从 Pi agent 起步。它的可扩展性很好，集成进现有业务会省掉大量时间。 如果你要研究怎么做一个类似 codex desktop 的产品，那就从 Craft agent 入手。它基于 Pi agent 和 Claude agent，功能完整、覆盖面也足。 觉得复杂也没关系：能裁就裁。Claude agent sdk、messaging-gateway 这些都可以精简掉，留下的就是实打实的核心能力。 我已经基于它二开了一个新产品，叫 Echo，接入了技能市场，流程非常顺滑。它现在就是我的独立开发搭子，后续开发、运营我都在它上面跑。

Indie Fox

112,322 views • 2 months ago