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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

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宝玉

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我用Codex重建了自己的知识库，发现一件事：大多数人的Obsidian，本质上是个高级剪贴板。笔记存进去，就再也没出来过。问题不在工具，在于缺了一个会”思考”的中间层。 Codex的出现，补上了这个缺口。它不是另一个AI聊天框，而是OpenAI专门为知识工作设计的编码代理——能读懂你的文件结构，能跨文档检索，能把零散的信息片段重新组织成有逻辑的输出。接入Obsidian之后，发生了什么变化？以前：我记录一篇投资笔记，它就躺在某个文件夹里。现在：Codex能跨越我三年积累的vault，把巴菲特笔记、行业分析、个人反思串联起来，给我一个没想到的视角。这不是搜索，是知识的重新激活。本教程会手把手带你完成三件事：一、配置Codex读取本地Obsidian vault的权限和路径；二、建立让AI真正”看懂”你笔记的文件命名与标签规范；三、设计5个高频prompt模板，让Codex帮你做知识综合、生成MOC（内容地图）、以及输出可直接发布的内容草稿。适合有Obsidian使用基础、对AI工作流感兴趣、但还没找到高效接入方式的知识工作者。跟着视频做一遍，你的vault会第一次真正”活”起来。

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给大家汇报一下 AI 自动做短视频项目的探索进度 1️⃣ codex 5.6 sol 推理强度中的模式下，/goal 命令从选题到视频输出耗时 44分钟，这个过程完全不需要人工干预 2️⃣ 但是消耗也非常的高，差不多是 5%的周限额下一步行动： 1️⃣ 优化 skill，让 codex 5.5 甚至5.4，或者是其他国产模型也能跑通流程 2️⃣ 测试自动上传的节点，把最后一块🧩补齐下面的视频就是这次全自动生成的内容，请大家提提意见，对工作流感兴趣的小伙伴，可以看我的置顶贴，详细分享了所有涉及的工具

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Codex 5.6 必装插件GitHub，节省90%的token！别一上来就让它：帮我做个某某APP、功能或者程序。这样你就把 Codex 用反了。你现在应该先安装上GitHub插件。往往你要做的项目，别人已经做好并且开源了，你可以直接拿过来用。比如：我要开发一个 “番茄钟” 项目，你可以先跟CodeX说的提示词prompt：我需要做一个简洁可爱的，新年拟物风格的番茄钟。先在 GitHub 上搜搜有没有类似的开源项目，筛选出最有参考价值的方案。分析解决了什么问题、面向的用户人群是什么、采用什么技术架构、代码是否安全、目前是否活跃，以及有哪些设计值得复用或避开。先不要创建文件，也不要输出代码。需要结合我的需求，给出技术选型、系统架构、MVP 范围和开发顺序。得到我的确认后，再进入实现阶段。并告诉我置信度。这样 Codex 会先做三件事： 1️⃣ 找到真实项目直接输出复用的方案 2️⃣ 梳理别人已经踩过的坑和需要注意的问题 3️⃣ 结合你的需求做出更合理的技术取舍和开发路径赶紧去尝试吧！别再浪费自己的token了！

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我第一次用 Ling 3.0 flash，做的只是一个很基础的任务，整理50条用户评论。评论来自不同用户，内容很杂。有 bug 报告，有功能请求，也有对整体体验的评价。过去处理这类材料，我得一条条读，再手动归类重复问题，统计出现频率，最后才能开始写汇总报告。这个过程不难，却很耗时间，也很容易漏掉信息。 ## 把重复劳动交给模型这次我把全部反馈一次性发给 Ling 3.0 flash，同时给了它一套更清楚的处理流程。它需要完成的事情包括。 - 对评论按主题分类。 - 提取每条反馈里的核心信息。 - 合并重复或高度相似的建议。 - 去掉无关和冗余内容。 - 输出一份可直接查看的汇总报告。几分钟后，结果就出来了，结构很清楚，查看起来也很省力。像记录问题，增加深色模式，一次性导出多条消息这类反复出现的建议，都被归到了一起。不同类别的反馈也完成了统计，哪些问题出现得更多，一眼就能看出来。 ## 模型负责产出，人负责判断这件事帮我省下来的，不只是阅读五十条评论的时间。我不需要反复检查有没有遗漏，也不用重新核算相似评论，更少了很多手动整理时容易发生的小错误。模型没有替我决定产品该怎么做，它只是把杂乱的信息整理成了我能判断的材料。产品要不要做深色模式，导出功能该排在什么优先级，bug 修复要投入多少资源，这些决定依然要由人来做。我觉得这才是更接近真实工作场景的 AI 用法。人掌握目标，规则和最终决策，模型承担整理，归纳，格式化和生成这些执行工作。 ## 很多办公任务，不需要顶级推理不少办公场景并不缺复杂思考，真正缺的是稳定完成重复任务的能力。日常工作里，经常会遇到这些事情。 - 阅读一批文档。 - 汇总不同来源的材料。 - 统一格式。 - 按既定规则分类。 - 生成可以直接交付的内容。这类流程每天可能发生很多次。它们不一定需要一个负责规划全局，决定方向的模型，却很需要一个响应快，输出稳，能按要求执行的工具。 Ling 3.0 flash 给我的感觉，更像项目流程里可靠的执行环节，而不是替代负责人做判断的控制中心。只要我把目标和流程交代清楚，它就能更快完成后续步骤。我也能把时间留给更需要批判性思考，沟通协调和决策判断的事情。并不是每个问题都要动用最强的推理能力。把高频，重复，规则明确的流程交给更快更稳定的模型处理，往往才是效率真正提升的地方。体验地址： 👇以下视频是我亲自体验录制的过程

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冰糖雪梨

15,661 просмотров • 23 дней назад

你们需要的推文写作神器来了：tweet-skills，它是一组自动创作技能包。这个 repo 真正在做的一件事，是把内容创作工程化。怎么说？它有 8 个 skill： - hot-topics 负责采集 - topic-research 负责调研 - opinion-generator 负责观点 - tweet-writer 负责写作 - tweet-polish 负责去 AI 味 - title-optimizer 负责标题 - tweet-closing 负责结尾 - tweet-pipeline 负责串联。每个 skill 职责明确，每个 skill 可以独立运行，每个 skill 可以单独迭代升级。这是什么思路？软件工程的思路。模块化、可复用、可测试、可迭代。 skill 就是内容创作的「函数」。pipeline 就是内容创作的「工作流」。收藏价值设计就是内容创作的「代码审查」。市面上所有 AI 写作工具，本质上都是一个巨大的 prompt 加一个输入框。你进去一堆文字，出来一段文字。 tweet-skills 不一样。它把创作过程拆成了系统。你可以看到每一步在做什么，每一步的输入输出是什么，每一步的质量标准是什么。这才是 AI 时代内容创作该有的样子。不是用 AI 替代创作，是用工程化思维重构创作。这个 repo 值 star。先收下，以后会明白我在说什么。 #skill #openclaw 源码：

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tiantian

17,822 просмотров • 3 месяцев назад

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～

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！

139,836 просмотров • 7 дней назад

HackerNews 上面的这个热门文章：推荐大家看下，作者创建了一种 Context Mode 来节省上下文 token 当调用 MCP 的时候，工具调用会从两个方向消耗上下文窗口，输入和输出都会耗费 token。作者的解决方案是：Context Mode 在 Claude Code 和外部工具输出之间再添加一层，核心目标是防止原始大块数据进入上下文窗口，实现高达 98% 的上下文节省主要的实现原理： 1 沙箱隔离执行，每个工具调用在独立的子进程中运行，支持 10 种语言运行时（JS、Python 等），只把 stdout 结果返回，原始输出数据留在沙箱内不进上下文。 2 知识库 + 精简输出：使用 SQLite FTS5 虚拟表 + BM25 排名 + Porter stemming 对 Markdown 内容建索引，模型需要时再精准拉取代码块，而不是塞摘要或全文。作者的测试数据： Playwright 快照：56 KB → 299 B 20 个 GitHub Issue：59 KB → 1.1 KB 500 次访问日志：45 KB → 155 B 500 行 CSV 分析：85 KB → 222 B 153 次 git 提交日志：11.6 KB → 107 B 和 Cloudflare 之前推出的 Code Mode 非常类似项目地址在这里：

HackerNews 上面的这个热门文章：推荐大家看下，作者创建了一种 Context Mode 来节省上下文 token 当调用 MCP 的时候，工具调用会从两个方向消耗上下文窗口，输入和输出都会耗费 token。作者的解决方案是：Context Mode 在 Claude Code 和外部工具输出之间再添加一层，核心目标是防止原始大块数据进入上下文窗口，实现高达 98% 的上下文节省主要的实现原理： 1 沙箱隔离执行，每个工具调用在独立的子进程中运行，支持 10 种语言运行时（JS、Python 等），只把 stdout 结果返回，原始输出数据留在沙箱内不进上下文。 2 知识库 + 精简输出：使用 SQLite FTS5 虚拟表 + BM25 排名 + Porter stemming 对 Markdown 内容建索引，模型需要时再精准拉取代码块，而不是塞摘要或全文。作者的测试数据： Playwright 快照：56 KB → 299 B 20 个 GitHub Issue：59 KB → 1.1 KB 500 次访问日志：45 KB → 155 B 500 行 CSV 分析：85 KB → 222 B 153 次 git 提交日志：11.6 KB → 107 B 和 Cloudflare 之前推出的 Code Mode 非常类似项目地址在这里：

Viking

36,511 просмотров • 5 месяцев назад

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

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

101,831 просмотров • 23 дней назад

Codex 5.6 最值得养成的收尾习惯：把长对话压缩成项目交接文档，能节省大量 Token！长期项目对话一旦过长，就会充斥失效决定和报错垃圾，导致 AI 频繁重复扫描代码、重踩旧坑，浪费大量 Token。分享一个我在用的提示词，能省不少无效token： “当前阶段即将结束。请创建或更PROJECT_STATUS.md，把本次工作沉淀成一份可以继续执行的项目交接文档。文档需要包含：当前目标、已完成内容、关键技术决策、修改过的核心文件、测试与验证结果、已知问题、尝试过但失败的方案，以及下一步开发顺序。请结合当前代码、Git 变更和测试结果核对内容。只保留后续开发真正需要的信息，不记录无关讨论，不猜测未确认的结论，也不要写入密码、密钥等敏感信息。” 下次继续项目时，第一句话只需要输入： “请先阅读 PROJECT_STATUS.md，确认当前进度、已知问题和下一步，再继续开发。” 这个习惯真正有价值的地方，是它会让 AI 少读取冗长上下文，少重新分析已经确认的方案，也不会轻易再走一遍之前踩过的坑。更重要的是，这份交接文档不绑定某一次 Session，也不绑定某个平台。你可以把同一个项目交给 Codex、Claude Code、Cursor甚至下一个开发者继续执行。

Codex 5.6 最值得养成的收尾习惯：把长对话压缩成项目交接文档，能节省大量 Token！长期项目对话一旦过长，就会充斥失效决定和报错垃圾，导致 AI 频繁重复扫描代码、重踩旧坑，浪费大量 Token。分享一个我在用的提示词，能省不少无效token： “当前阶段即将结束。请创建或更PROJECT_STATUS.md，把本次工作沉淀成一份可以继续执行的项目交接文档。文档需要包含：当前目标、已完成内容、关键技术决策、修改过的核心文件、测试与验证结果、已知问题、尝试过但失败的方案，以及下一步开发顺序。请结合当前代码、Git 变更和测试结果核对内容。只保留后续开发真正需要的信息，不记录无关讨论，不猜测未确认的结论，也不要写入密码、密钥等敏感信息。” 下次继续项目时，第一句话只需要输入： “请先阅读 PROJECT_STATUS.md，确认当前进度、已知问题和下一步，再继续开发。” 这个习惯真正有价值的地方，是它会让 AI 少读取冗长上下文，少重新分析已经确认的方案，也不会轻易再走一遍之前踩过的坑。更重要的是，这份交接文档不绑定某一次 Session，也不绑定某个平台。你可以把同一个项目交给 Codex、Claude Code、Cursor甚至下一个开发者继续执行。

爱丽丝呀！

142,685 просмотров • 13 дней назад

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。

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

33,506 просмотров • 2 месяцев назад

兄弟们，我用gemini pro 每天3次视频生成的机会，配合做了一个半自动的vox风格的skill，让它帮我再codex里打开gemini网站完成视频制作，并且下载回来继续完成视频的拼接，全程不需要我输入提示词，可能需要上传一些参考图授权几次，这效果一次出的感觉效果还可以。

兄弟们，我用gemini pro 每天3次视频生成的机会，配合做了一个半自动的vox风格的skill，让它帮我再codex里打开gemini网站完成视频制作，并且下载回来继续完成视频的拼接，全程不需要我输入提示词，可能需要上传一些参考图授权几次，这效果一次出的感觉效果还可以。

知识猫AI实验室

23,423 просмотров • 1 месяц назад

讲真的，现在的提示词网站都还有很大的优化空间：大部分提示词网站以“堆量”为主，靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值，内容很丰富，但也存在大量重复、低质的提示词出现如果是自动爬取的帖子，还会出现提示词空档的情况，因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中，所以识别不到在这样的网站想要使用提示词，往往需要经历以下几个步骤： 1️⃣翻了很久，终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词，只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通，看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案，需要手动删除 3️⃣折腾十分钟，终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好，发现提示词效果根本不是作者提供的那样，卒想要丝滑的把中意的提示词变成图片，基本做不到直到我用了MeiGen，一个开源的项目，它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站因为MeiGen不是传统的提示词网站，它不只是收录，而是解决了从提示词源到创作的整条链路想要什么效果，只需要轻轻拖动画面到右侧，点击生成就结束了，从查看到生成，只需要两步「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说，保持心流状态是非常重要的，在MeiGen，你可以先收藏喜欢的提示词，不用担心找不到，在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图，或者把提示词翻译成中文再进行修改，这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示，这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词，由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏，保证提示词可用性和质量想要享受丝滑的创作体验，来试试MeiGen吧：

讲真的，现在的提示词网站都还有很大的优化空间：大部分提示词网站以“堆量”为主，靠着上千上万的提示词数量来堆砌价值，内容很丰富，但也存在大量重复、低质的提示词出现如果是自动爬取的帖子，还会出现提示词空档的情况，因为并不是每一个作者都会把提示词直接写在正文中，所以识别不到在这样的网站想要使用提示词，往往需要经历以下几个步骤： 1️⃣翻了很久，终于找到自己想要的图片效果 2️⃣点进去后会出现几种情况 - 没有提示词，只能放弃或者去原帖中找 - 语言不通，看不懂提示词 - 复制的文本里有其他文案，需要手动删除 3️⃣折腾十分钟，终于把提示词处理好了 4️⃣打开gemini/第三方生图网站 5️⃣复制提示词进行生图 6️⃣运气不好，发现提示词效果根本不是作者提供的那样，卒想要丝滑的把中意的提示词变成图片，基本做不到直到我用了MeiGen，一个开源的项目，它可能是今年使用体验最丝滑的提示词网站因为MeiGen不是传统的提示词网站，它不只是收录，而是解决了从提示词源到创作的整条链路想要什么效果，只需要轻轻拖动画面到右侧，点击生成就结束了，从查看到生成，只需要两步「拖动-生成」结束 1. 对于AI创作来说，保持心流状态是非常重要的，在MeiGen，你可以先收藏喜欢的提示词，不用担心找不到，在素材收集完成后进行统一的创作 2. 你可以上传参考图，或者把提示词翻译成中文再进行修改，这些都可以在MeiGen中一站式完成 3. 精选热门 AI 图片提示，这些都是已被证实能够生成高质量图片的提示词，由开发者亲自把关 4. 网站采用周更的节奏，保证提示词可用性和质量想要享受丝滑的创作体验，来试试MeiGen吧：

骑司Chase

30,759 просмотров • 6 месяцев назад