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卧槽，Codex 五折渠道被我找到了！！兄弟们，我算了一下之前在官方订阅花的钱，心在滴血......同样的额度同样的能力，我硬生生多花了一倍之前用 Codex 的流程大家都懂：注册海外账号、搞🪜、绑外币卡、找代充，每一步都是坑。更离谱的是有些人为了省钱去拼车共享账号，数据全裸奔，项目文件谁都能看到后来朋友推荐我试了下 AgentSpace，直接把我之前的折腾全省了.. 它把 Codex 聚合进了一个统一的工作空间，官方同款额度，价格直接砍到五折，关键是独立账号，不是拼车不是共享号，你的代码你的数据都是你自己的而且有几个点是我没想到的： 1、买了套餐可以直接接入本地 Codex 跑，对国内用户来说等于不用🪜就能在本地环境里用上 Codex 了，这个太香了 2、支持团队协作，多个人可以在同一个 workspace 里一起搞项目，文件、任务进度、运行结果全共享，一个人没干完别人直接接手 3、不止 Codex，Claude Code、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek 这些也都在，一个平台一站式搞定，不用再分别管好几个订阅了现在邀请好友双方还能各送7 天 ChatGPT Plus 使用权，等于好友砍一刀了属于是! 不知道这个价格能维持多久，兄弟们能冲的先冲吧！！！链接放评论区：或者用邀请码：3VC7-JDWU

超级个体｜柿子

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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。

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墓碑科技

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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。

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说个暴论，90%的Claude中转站，都在偷偷给你跑Sonnet冒充Opus！兄弟们，Claude 中转站里，终于出了一个自己人做的了！老板是我朋友，他自己就是重度 Claude Code 用户，饱受封号之苦，外面的站也用烂了，干脆自己搭了一套，叫号池、防封、风控全链路自研。用中转站的人，最怕的就一件事就是：不知道对面给你跑的，到底是啥模型。所以搭完我第一件事就是拿去测，一口气跑了两个独立检测平台，结果我直接懵了： 1️⃣ 跑出来 100%，判定结论直接写着：100%，判定为官方满血 Claude Opus / Max 行为指纹。 2️⃣ 跑了两次，100%，九项全过，延迟 3.5s，速度 17.3 tokens / 秒。卧槽，那种 "不知道对面是谁" 的感觉，两份报告直接给我打没了。然后价格方面也是我见过最直接的，100 元人民币，到账 150 美金额度，1:1.5 倍率，真的太香了！最反直觉的地方来了，现在公测期充 100 元，正式上线时还额外返 75 额度（按 150 / 2 = 75）等于现在进去的人，相当于拿内测价，提前享受正式服务。另外渠道方面也做了分层： 1️⃣官方直连 Max 号池（最稳最快，和官方体验完全一致）， 2️⃣AWS Bedrock 兜底（亚马逊官方渠道，永远不会炸）， 3️⃣逆向渠道备用（极端情况救急，多一层保险），大家用的时候按预算和稳定性自己选，别乱冲。还有个大部分中转站都解决不了的最大痛点，这次也被解决了—— 以前找中转站，要么贵，要么不稳，最怕的是出了问题，连个人影都找不到。但这个站不一样，假一赔三，支持开票，对公也能走。这一点真的太顶了，最起码出了问题，咱们知道找谁。如果有需要稳定 Claude 额度的，去试试啊~ 遇到啥解决不了的问题也可以直接找我！

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AYi

116,606 просмотров • 4 месяцев назад

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：

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

62,768 просмотров • 21 дней назад

卧槽，兄弟们，Grok 是真的耐用啊，我今天让 Grok 剪辑了两个视频，一个十几分钟长的，一个6分钟长的，还让 Grok 把昨天用 Codex 制作的，完整的公众号文章工作流全部跑了一遍，还做了一个读书号的视频竟然只用了一周的9%的额度~~ 这些事情要放在 Codex 上我估计一周的额度都会给干光了

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bbshare

17,954 просмотров • 1 месяц назад

昨天发了一个Codex真能破解软件吗？引起很多讨论。猪脚饭只是略懂一点有人还是说可以，说我Codex破甲都没有说一大堆废话关于破甲我就不去破了，强行修改Codex突破它的限制，我看很多人封号了。我看了一些老师的教程：都是本地程序让它操作去找密码找关键点程序都没有任何加密这种给一个新手小白学几分钟也会。大家想的那种逆向是把市场上辅助一些收费软件逆向成直接绕过收费得到免费使用这种。我认为： AI肯定有逆向的能力，但在逆向软件这块还有很长的路，也不是大家想象的那么简单，不要想着买个Codex就能去逆向软件，免费使用软件。下面是我做的一个小测试仅供于学习研究。

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撸毛吃猪脚饭|Gate美股0费率

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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。

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Martin

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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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歸藏(guizang.ai)

30,595 просмотров • 7 месяцев назад

上次分享了用codex自动扒小红书对标，受到了很多兄弟关注为了进一步提升采集效率，我又顺手用 Codex 开发了一个 Chrome 插件，就叫它小红书 Clipper吧！有了这个插件之后，我就能直接在电脑上刷小红书看到优质的小红书帖子，直接点击右上角的clipper插件就能把这个视频的封面、标题、脚本、视频结构、数据、博主相关的所有信息丝滑地拉取下来，并一键把保存到我的飞书多维表格中这样我就可以真正地实现无痛扒对标，不用再手动把链接复制给 Codex 了可以等到一次性刷完视频后，再去精细化地复盘和学习这两天除了这个项目之外，还在用 Codex 自动剪视频和练口播一不留神又已经烧了好几亿 token 了，真的是越烧越爽 Codex 真的太好玩了😇

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Lovable 月访问量多少？ AI 给了我两个数：3340 万，6280 万。差了将近一倍！竞品报告里该写哪个，我不知道。这并不是个例。我以前让 Agent 做竞品分析基本都这样：流量从公开页面东拼西凑，用户评论从二手网站抄。看着有理有据，一个都经不起问。所以我做了个对照实验同一句提示词、同一个模型（WorkBuddy 里的 Kimi K3），跑两遍。唯一的区别是有没有接 AIsa。第一遍没接。流量是从 Semrush 公开页和评测文里拼出来的，两个口径对不上；用户评价是评测小编转述的，一条原帖都没有。第二遍接上 AIsa。提示词一个字没改：“识别竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道，然后生成报告。"我没告诉它去哪查，它自己规划了整条链路： Firecrawl 抓官网 Tavily 搜出 5 个竞品调 Similarweb 官方 API 拉流量，7 个域名同一个口径去 Reddit 翻原帖看真实评价生成报告 22 次数据调用全部留痕，报告里每个数字都能点开看来源。而第一遍那份报告，一个数都验不了。顺手用它给做了遍 SEO 检查，Semrush、Ahrefs、Similarweb 三个来源互相验证，抓出 5 个要修的问题，列了 10 个要补的页面。两轮竞品分析加两轮 SEO 检查，28刀。收获一份带官方数据的报告，仅仅只花了一顿饭的钱。有人会问，直接订 Similarweb 不行吗？当然行，但官方服务主要面向企业，一年起步好几万美元，以我这个用量实在不划算。 AIsa 是全球第二家接入 Similarweb 官方 API 的平台，拿到的是官方接口直接返回、持续更新的数据，不是爬虫拼出来的镜像数据。更关键的是，那些镜像站最多只能让你在网页上查一查，根本不提供 API，也没办法接进 Agent 里自动跑；但AIsa 可以。对我来说，这才是真正的区别。视频是两遍的完整录屏，圈出来的是它每一步调了什么数据源。你也要做竞品分析或者 GTM 的，入口在这 👇

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huangserva

18,867 просмотров • 1 день назад

真的有点兴奋，终于等来营销圈的 Codex 了，不管你是独立开发还是OPC一人公司，找客户扒联系方式写破冰信这些破事，直接给你干得明明白白！甚至你用来做副业搞钱都是一个超级神器！我们都知道，AI现在已经把写代码的门槛拉平了，Codex能让一个人顶一个开发团队，而现在，营销领域的Codex也出现了——它叫Lev8，找客户这种脏活累活，现在被它直接干碎了，我真的吹爆！我们先来看下benchmark数据，真的炸裂， 1️⃣找海外客户这个场景里，有效结果量Lev8 90个，Exa 58.2个，Codex只拉出20个， 2️⃣匹配精度Lev8 83.3%，Exa 76.5%，Codex 71.8%， 3️⃣单条匹配成本Lev8 $0.052，竟然比Exa的$0.061还低。不只是勉强赢一个点啊兄弟们，搜得更多、准头更高、还更便宜，这三项全中！讲真看到Lev8这个产品，我真的觉得AI真正落地的路径越来越清楚了，我非常笃定的相信，以后不会是一个万能AI模型包打天下，会是一群垂直Agent各自钻进一个完整工作流，把通用模型一件一件替换掉，代码领域Codex已经证明了，现在终于轮到营销了。而且讲真，未来独立开发者和一人公司最稀缺的能力一定是营销能力，也就怎么把产品卖出去，那卖出去的前提是找到目标客户和潜在客户。 Lev8 背后聚合了50+实时数据源，LinkedIn、X、YouTube、Instagram、GitHub全网在跑，10亿+职场人脉做底子，拿到的永远是活数据，而不是那些买来的僵尸名单。而且它不是搜完就扔给你，会帮你盯着搞钱信号——哪家刚融资、哪家在招人、哪家刚改版、哪家创始人在论坛上吐槽某个问题，这就意味着现在出手最不突兀的时机它都全帮你盯着，抓到信号之后自动给你写定制的破冰开场白，而且不是那种千篇一律的模板，然后邮件、LinkedIn、WhatsApp、Instagram、X五个渠道一键发出去，回复统一收回来。过去要开四五个工具、建一堆表格、自己手动盯半年才能跑完的找人→调研→写开场白→发消息→跟动态，现在在一个聊天框里大白话讲一句，它替你全跑了！这和Codex赢的逻辑一模一样，Codex能这么火爆不是因为比GPT聪明，是它嵌入进了代码的整个工作流——懂仓库、能跑终端、能看报错、能跑测试， Lev8在营销上干的就是这件事，从帮你搜个邮箱变成替你把找人这摊事跑起来，是比通用模型注做的可深多了。具体大家可以看下方我实际跑测的视频👇

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AYi

114,753 просмотров • 2 месяцев назад

你永远不会知道临门差一脚的感受，与自由失之交臂的感受有多难受———致敬🫡重仓撸三傻的撸猫人！在讲starknet的故事前，我给大家讲个小故事先说结论：这次的starkent，总共撸了3000个账号，总投入400eth（纯资金投入）最后钱包归集eth大概在 312eth（还没归集），净磨损88eth左右。收获starknet 315有效账户，单钱包650个，总stark=20万4750个因为基于之前对所有的项目的空投女巫准则的判断，我从一开始就制定了一ip下双号，所有账号必须纯手动撸的错开交互时间，交互金额差异化的准则给工作室的小弟们，并且出于对资金安全的考虑，提前购置20了个硬件钱包，一个硬件钱包下面挂了150个账号。但后来小弟们发现 stark非evm无法用硬件钱包交互所以在strk的交互的时候，小弟们就开始随心所欲自由发挥了，一天两天这样刷似乎没问题，时间久了，其中几个小弟就开始用起同步器，本能的觉得只要一部分号用同步器应该也没啥问题（基于对arbi和op的判断），当然我也默许了，本身撸毛这件事枯燥又乏味，如果硬要让小弟一个一个手点手刷金额我确实也有点于心不忍，没想到就这样一个小小的举动竟让几乎所有账号全军覆没，唯一存活的315个账号都是其中一个小弟撸的！你敢信！给他分配了550个账户活了315！！！！而这个小弟是今年才进来，也是亲戚的朋友小孩，他因为不太懂如何用ads的同步器，所以一直都是像老黄牛一样一个一个点，这也成了我现在唯一的慰藉！！😷 说个开心的事，我们的eth的成本大概在1600-1800之间，其实如果算u本位的话，哪怕我现在一个没撸到也已经回本了，更何况现在2.8刀的币价我已经很满意了。接下来就要看zksync了，zksync因为硬件钱包的关系，所有的小弟都没有用同步器，并且ip独立，这也是starknet之后我最大的自由希望源泉了，如果strk保持这个价格，基本上zksync的3000个号和L0 100个号的磨损我都能靠这次的利润完全覆盖了。这样我也不用整天悬着心怕被反撸，整个人的状态应该也会好起来，毕竟压力一下子都释放了。愿好运降临，也希望所有的撸猫人今年都能有好的收获！

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你永远不会知道临门差一脚的感受，与自由失之交臂的感受有多难受———致敬🫡重仓撸三傻的撸猫人！在讲starknet的故事前，我给大家讲个小故事先说结论：这次的starkent，总共撸了3000个账号，总投入400eth（纯资金投入）最后钱包归集eth大概在 312eth（还没归集），净磨损88eth左右。收获starknet 315有效账户，单钱包650个，总stark=20万4750个因为基于之前对所有的项目的空投女巫准则的判断，我从一开始就制定了一ip下双号，所有账号必须纯手动撸的错开交互时间，交互金额差异化的准则给工作室的小弟们，并且出于对资金安全的考虑，提前购置20了个硬件钱包，一个硬件钱包下面挂了150个账号。但后来小弟们发现 stark非evm无法用硬件钱包交互所以在strk的交互的时候，小弟们就开始随心所欲自由发挥了，一天两天这样刷似乎没问题，时间久了，其中几个小弟就开始用起同步器，本能的觉得只要一部分号用同步器应该也没啥问题（基于对arbi和op的判断），当然我也默许了，本身撸毛这件事枯燥又乏味，如果硬要让小弟一个一个手点手刷金额我确实也有点于心不忍，没想到就这样一个小小的举动竟让几乎所有账号全军覆没，唯一存活的315个账号都是其中一个小弟撸的！你敢信！给他分配了550个账户活了315！！！！而这个小弟是今年才进来，也是亲戚的朋友小孩，他因为不太懂如何用ads的同步器，所以一直都是像老黄牛一样一个一个点，这也成了我现在唯一的慰藉！！😷 说个开心的事，我们的eth的成本大概在1600-1800之间，其实如果算u本位的话，哪怕我现在一个没撸到也已经回本了，更何况现在2.8刀的币价我已经很满意了。接下来就要看zksync了，zksync因为硬件钱包的关系，所有的小弟都没有用同步器，并且ip独立，这也是starknet之后我最大的自由希望源泉了，如果strk保持这个价格，基本上zksync的3000个号和L0 100个号的磨损我都能靠这次的利润完全覆盖了。这样我也不用整天悬着心怕被反撸，整个人的状态应该也会好起来，毕竟压力一下子都释放了。愿好运降临，也希望所有的撸猫人今年都能有好的收获！

ChrisZCT

185,991 просмотров • 2 лет назад

朋友们我来了！！！今天用ChatCut 和Codex剪了两个视频！！下面这个分享视频也是chatcut给我剪的嘿嘿！也跟大家分享下怎么用～目前用下来觉得比较爽的点在于智能剪口播！非常丝滑流畅！而且张张嘴就能剪视频还是直接重塑了我手搓的工作流。。有几个我觉得用下来大家需要注意的 1.字体选择不是特别多，期待可以用自己安装的字体的一天 2.断句用起来不那么方便，我是直接把他的这个逐字稿改成了.md，然后调给他之后让他根据.md的断句来重新断（人工活 3.第一次的时候可以给他一个SOP，然后一步一步跟他磨合一下，等全部都磨合好了，就让他自己做一个skill，把这个流程全部都定下来后面就很爽了！目前我只尝试了我已有的视频类型，但是看起来应该还有很多其他的还没用上的功能哈哈哈

朋友们我来了！！！今天用ChatCut 和Codex剪了两个视频！！下面这个分享视频也是chatcut给我剪的嘿嘿！也跟大家分享下怎么用～目前用下来觉得比较爽的点在于智能剪口播！非常丝滑流畅！而且张张嘴就能剪视频还是直接重塑了我手搓的工作流。。有几个我觉得用下来大家需要注意的 1.字体选择不是特别多，期待可以用自己安装的字体的一天 2.断句用起来不那么方便，我是直接把他的这个逐字稿改成了.md，然后调给他之后让他根据.md的断句来重新断（人工活 3.第一次的时候可以给他一个SOP，然后一步一步跟他磨合一下，等全部都磨合好了，就让他自己做一个skill，把这个流程全部都定下来后面就很爽了！目前我只尝试了我已有的视频类型，但是看起来应该还有很多其他的还没用上的功能哈哈哈

Esther

41,193 просмотров • 1 месяц назад

CES刚刚结束，就收到几个朋友的反馈. 一个说他找的搭建商给他的案子全搞砸了，我问搞砸的原因？说是这个搭建商基本没人，单子接多了，很多收尾的活都没做好. 一个说是摊位的海报全都是气泡皱褶，做工粗糙，还有一个就是我的前同事，说他在一个人那里上班帮忙做CES，觉得大家理念不同他现在不想做了，提出辞职结果不发工资给人家，他问我能不能告他，我说这还用说吗？美国职场遵循的就是双方来去自由，如果他不给你工资，那必须告，小法庭花个100多美元就可以立案，一告一个准，在美国还有敢不发工资的主，那可真是胆子大！ CES就是一面照妖镜，照出了人性贪婪，照出了人品恶劣，照出了道德低下. 那些贪婪接单，低价接单，克扣工人工资的同行行为，我一旦了解到就会敬而远之，不是我道德多高尚，而是这是做人的基本底线，做生意的基本原则. 这样的人多了会给我们这些在这里真正打拼的群体带来负面影响，可谓一颗老鼠屎搞坏一锅粥就是这样来的. 不超能力接单、不低价接单，不隐瞒费用、不甩锅客户，每做一个案子就认真交付一个案子，你才能在这个行业走的长久. CES大展会，在工厂资源缺少，求大于供的市场面前，是个人都能接到单，当有人跟你说他做了多少多少个的时候，这没什么可骄傲的，如果他的服务能够获得所有客户100%满意度，那才是值得骄傲的事情，这也是我对我的所有同事这样要求的😄 CES这样的展会表面是产品与服务的较量，背后其实是人性与道德的博弈.

CES刚刚结束，就收到几个朋友的反馈. 一个说他找的搭建商给他的案子全搞砸了，我问搞砸的原因？说是这个搭建商基本没人，单子接多了，很多收尾的活都没做好. 一个说是摊位的海报全都是气泡皱褶，做工粗糙，还有一个就是我的前同事，说他在一个人那里上班帮忙做CES，觉得大家理念不同他现在不想做了，提出辞职结果不发工资给人家，他问我能不能告他，我说这还用说吗？美国职场遵循的就是双方来去自由，如果他不给你工资，那必须告，小法庭花个100多美元就可以立案，一告一个准，在美国还有敢不发工资的主，那可真是胆子大！ CES就是一面照妖镜，照出了人性贪婪，照出了人品恶劣，照出了道德低下. 那些贪婪接单，低价接单，克扣工人工资的同行行为，我一旦了解到就会敬而远之，不是我道德多高尚，而是这是做人的基本底线，做生意的基本原则. 这样的人多了会给我们这些在这里真正打拼的群体带来负面影响，可谓一颗老鼠屎搞坏一锅粥就是这样来的. 不超能力接单、不低价接单，不隐瞒费用、不甩锅客户，每做一个案子就认真交付一个案子，你才能在这个行业走的长久. CES大展会，在工厂资源缺少，求大于供的市场面前，是个人都能接到单，当有人跟你说他做了多少多少个的时候，这没什么可骄傲的，如果他的服务能够获得所有客户100%满意度，那才是值得骄傲的事情，这也是我对我的所有同事这样要求的😄 CES这样的展会表面是产品与服务的较量，背后其实是人性与道德的博弈.

Daisy

14,987 просмотров • 1 год назад

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👇

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 просмотров • 4 месяцев назад

最近大家都在搞哪个短信转发我就分享一下我的方案吧我算高频使用了我不是那种收藏玩的，我是正儿八经在用的，因为撸港美卡家里人的都是在管理，一个地区都要好几个号码。

最近大家都在搞哪个短信转发我就分享一下我的方案吧我算高频使用了我不是那种收藏玩的，我是正儿八经在用的，因为撸港美卡家里人的都是在管理，一个地区都要好几个号码。

贝利Baily

10,509 просмотров • 2 месяцев назад

DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

DoorDash CTO Andy Fang 这句太狠了： “用AI的目标不是写代码更快，而是再也不用亲手写代码了。” 他们公司现在全员跑agent。有个代码迁移项目，原本要4个工程师干满一个季度。现在一个人，三周搞定。结果就是：专家团队变成了“一个专家+一堆规则和agent”。这哥们跟Claude Code创始人聊了25分钟，全是干货。看完我算是明白了，大多数人用AI的方式还是最原始那种：手动输入、等待、修改、再问。效率低到离谱。真正的玩法早就不一样了。

淘沙者(TheSandPicker)

92,216 просмотров • 2 месяцев назад

这个项目，真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。一个 14.5k stars 的开源项目，直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。上传 PDF、网页、YouTube，它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。但官方网页版有个很难受的问题：太慢了。传个 PDF，等解析；点生成音频，再等；下载，再等。一套流程跑完，时间全浪费在等待上。更关键的是：它根本不适合批量搞内容。你想一次处理几十个链接？想自动生成一批播客？想接到自己的工作流里？网页版基本没法玩。直到我发现了 notebooklm-py。这是一个非官方 Python API，等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。很多功能甚至比网页版还狠： - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是：它还能接进 Claude Code，当 Agent 技能用。看到这里我脑子里第一反应就是：这不就是账号矩阵生产线吗？热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发整个链路都能串起来。以前做矩阵，拼的是人多。现在越来越像拼工作流了。很多以前需要团队才能做的事情，现在一个人也能跑起来。

这个项目，真的让我重新燃起了做账号矩阵的冲动。一个 14.5k stars 的开源项目，直接把 Google NotebookLM 变成内容生产流水线。 NotebookLM 很多人应该都用过。上传 PDF、网页、YouTube，它就能帮你整理资料、生成播客、做学习指南。但官方网页版有个很难受的问题：太慢了。传个 PDF，等解析；点生成音频，再等；下载，再等。一套流程跑完，时间全浪费在等待上。更关键的是：它根本不适合批量搞内容。你想一次处理几十个链接？想自动生成一批播客？想接到自己的工作流里？网页版基本没法玩。直到我发现了 notebooklm-py。这是一个非官方 Python API，等于把 NotebookLM 的能力全拆出来了。很多功能甚至比网页版还狠： - 一行命令生成播客 - 支持不同风格、时长、语言 - 批量导入 YouTube / PDF / URL - 幻灯片直接导出 PPTX - 思维导图导出 JSON - 数据导出 CSV - 测验题结构化导出 - 还能用自然语言改单页 PPT 最强的是：它还能接进 Claude Code，当 Agent 技能用。看到这里我脑子里第一反应就是：这不就是账号矩阵生产线吗？热点抓取 → AI研究 → 播客生成 → 图文整理 → PPT生成 → 自动分发整个链路都能串起来。以前做矩阵，拼的是人多。现在越来越像拼工作流了。很多以前需要团队才能做的事情，现在一个人也能跑起来。

开发者Hailey

21,316 просмотров • 3 месяцев назад

昨天帮一个做个护品牌的朋友省了 8 万块，他差点给我跪下，哈哈哈事情是这样的：他做了一个头皮护理的新品牌，准备上市前做一轮消费者测试，找了两家调研公司报价一家 8 万，一家 12 万，周期都要一个多月 8 万块买什么呢？招募 8-10 个真实用户，坐一起聊两个小时，录音整理成报告，完事… 说实话，这个价格在行业里还算便宜的，海外调研公司同样的活直接翻 3 倍！！？但他是个小团队，4 个人，天使轮刚拿到，账上的钱要省着花我说你这不是纯扔钱吗，有这钱你给我，我给你打1折😆 然后我反手打开了 Atypica atypica.AI 的 Solution 页面它的 Solution 页面是按人群分的——创业者、品牌方、咨询顾问、产品团队，每类人进去看到的东西不一样他是创业者，我直接帮他点进了创业者那个页面页面中间的互动区域——一张地图上会随机冒出来一堆 AI Persona 的头像，带绿色光效的那种，你点一个就能直接跟他对话这些不是 ChatGPT 扮演的角色，是基于 100 万+ 真实社媒内容以及用户访谈语料构建出来的 AI Persona 每个人有完整的背景、性格、消费偏好、决策框架我随手点了一个欧美地区的目标用户画像直接问：你买头皮护理产品最看重什么？「敏感肌友好」这个卖点能打动你吗？价格到多少你觉得合理？对方的回答让我俩都愣了，竟然能写的这么好？？？不是那种 AI 编出来的「我觉得品质很重要」的废话人家说：我最看重三件事——有效、低摩擦、可信度「敏感肌友好」会让我停下来了解，但不会让我直接下单我会看具体成分：成分是否精简、有没有香精和刺激性酒精、是否经过皮肤科测试、真实用户反馈，品牌有没有把使用边界讲清楚等等尤其是头皮产品，我不想买一个号称温和、结果让我发痒出油的东西价格方面，普通洗护大概接受 20-35 美元，针对头皮的精华可以接受 50-80 美元，超过 100 美元也不是不可能，但必须有明显的产品差异和持续使用价值还说了一句让我朋友直接沉默的话：敏感友好只是入场券，不是购买理由，真正让我复购的是没有刺激、没有油腻残留、早上五分钟内能用完，而且连续几周后能看到改善这种颗粒度的反馈，传统调研要花两周招人 + 一周访谈才能拿到我们 10 分钟就拿到了然后我帮他又多聊了几个不同画像的 Persona，交叉验证 20 分钟后，他已经拿到了三个关键洞察： 1、他原来主打的「敏感肌友好」，目标用户根本不买账，人家要的是具体证据——成分表、皮肤科测试、真实用户反馈，光喊口号没用 2、他的定价偏高了，普通洗护线用户心理价位在 20-35 美元，他定了 45，直接劝退 3、真正驱动复购的不是「温和」这个概念，而是「没有油腻残留、五分钟内用完、几周后能看到改善」这些体感层面的东西——他的整个营销方向都在讲成分，没人在意如果没有这 20 分钟，他大概率会带着错误的卖点、错误的定价、投错误的渠道上市然后花三个月发现卖不动，再花 8 万块做调研找原因现在他省了 8 万块调研费，还省了可能浪费的几十万投放费当然，这不能完全替代真人调研的最终验证，但至少让他在花 8 万之前就知道方向对不对而且这个页面不是用一次就没了，产品迭代了，再来问一次，同一群 Persona 持续追踪态度变化你是创业者就进创业者页面，你是品牌方就进品牌方页面，做咨询的进咨询顾问页面，每个入口给你的东西都不一样这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高，现在一个人就能做我后来想了想，这件事真正改变的不是调研的效率是让「理解你的用户」这件事，从一个季度一次的大项目，变成了随时可以做的日常动作以前只有大厂养得起用研团队，现在一个人的小团队也能在写第一行代码之前就知道方向对不对我觉得这才是基础设施级别的变化：

昨天帮一个做个护品牌的朋友省了 8 万块，他差点给我跪下，哈哈哈事情是这样的：他做了一个头皮护理的新品牌，准备上市前做一轮消费者测试，找了两家调研公司报价一家 8 万，一家 12 万，周期都要一个多月 8 万块买什么呢？招募 8-10 个真实用户，坐一起聊两个小时，录音整理成报告，完事… 说实话，这个价格在行业里还算便宜的，海外调研公司同样的活直接翻 3 倍！！？但他是个小团队，4 个人，天使轮刚拿到，账上的钱要省着花我说你这不是纯扔钱吗，有这钱你给我，我给你打1折😆 然后我反手打开了 Atypica atypica.AI 的 Solution 页面它的 Solution 页面是按人群分的——创业者、品牌方、咨询顾问、产品团队，每类人进去看到的东西不一样他是创业者，我直接帮他点进了创业者那个页面页面中间的互动区域——一张地图上会随机冒出来一堆 AI Persona 的头像，带绿色光效的那种，你点一个就能直接跟他对话这些不是 ChatGPT 扮演的角色，是基于 100 万+ 真实社媒内容以及用户访谈语料构建出来的 AI Persona 每个人有完整的背景、性格、消费偏好、决策框架我随手点了一个欧美地区的目标用户画像直接问：你买头皮护理产品最看重什么？「敏感肌友好」这个卖点能打动你吗？价格到多少你觉得合理？对方的回答让我俩都愣了，竟然能写的这么好？？？不是那种 AI 编出来的「我觉得品质很重要」的废话人家说：我最看重三件事——有效、低摩擦、可信度「敏感肌友好」会让我停下来了解，但不会让我直接下单我会看具体成分：成分是否精简、有没有香精和刺激性酒精、是否经过皮肤科测试、真实用户反馈，品牌有没有把使用边界讲清楚等等尤其是头皮产品，我不想买一个号称温和、结果让我发痒出油的东西价格方面，普通洗护大概接受 20-35 美元，针对头皮的精华可以接受 50-80 美元，超过 100 美元也不是不可能，但必须有明显的产品差异和持续使用价值还说了一句让我朋友直接沉默的话：敏感友好只是入场券，不是购买理由，真正让我复购的是没有刺激、没有油腻残留、早上五分钟内能用完，而且连续几周后能看到改善这种颗粒度的反馈，传统调研要花两周招人 + 一周访谈才能拿到我们 10 分钟就拿到了然后我帮他又多聊了几个不同画像的 Persona，交叉验证 20 分钟后，他已经拿到了三个关键洞察： 1、他原来主打的「敏感肌友好」，目标用户根本不买账，人家要的是具体证据——成分表、皮肤科测试、真实用户反馈，光喊口号没用 2、他的定价偏高了，普通洗护线用户心理价位在 20-35 美元，他定了 45，直接劝退 3、真正驱动复购的不是「温和」这个概念，而是「没有油腻残留、五分钟内用完、几周后能看到改善」这些体感层面的东西——他的整个营销方向都在讲成分，没人在意如果没有这 20 分钟，他大概率会带着错误的卖点、错误的定价、投错误的渠道上市然后花三个月发现卖不动，再花 8 万块做调研找原因现在他省了 8 万块调研费，还省了可能浪费的几十万投放费当然，这不能完全替代真人调研的最终验证，但至少让他在花 8 万之前就知道方向对不对而且这个页面不是用一次就没了，产品迭代了，再来问一次，同一群 Persona 持续追踪态度变化你是创业者就进创业者页面，你是品牌方就进品牌方页面，做咨询的进咨询顾问页面，每个入口给你的东西都不一样这在传统调研里叫 longitudinal study，成本极高，现在一个人就能做我后来想了想，这件事真正改变的不是调研的效率是让「理解你的用户」这件事，从一个季度一次的大项目，变成了随时可以做的日常动作以前只有大厂养得起用研团队，现在一个人的小团队也能在写第一行代码之前就知道方向对不对我觉得这才是基础设施级别的变化：

超级个体｜柿子

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