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第二条露脸视频来了。小白的AI成就感，来源于一个微小的进步。 这次讲一个更适合小白的东西： 怎么用 Codex 搭建自己的自动化流程。 不是写代码。 不是背命令。 也不是看一堆复杂文档。 你只要知道自己每天重复做什么， 剩下的交给 Codex、插件和 Skill。 比如： 自动抓取信息 自动分析重点 自动生成总结 自动发送结果 每天固定完成 以前这些东西听起来像程序员专属。 但现在更像是搭积木： 你告诉 Codex 目标， 它帮你把工具接起来， 再一步一步跑完流程。 这条视频适合完全没基础的人看。 有手就能跟。 时间轴👇 00:00 第二条露脸：为什么普通人也该学 AI 自动化 00:20 什么是 Codex 自动化流程？一句话讲明白 00:50 插件、Skill、CLI 分别是干什么的 01:30 小白最容易卡住的地方：不是代码，是不知道怎么拆任务 02:10 用 Codex 把一个重复任务拆成步骤 03:00 接入工具：让 Codex 不只是聊天，而是能干活...

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Adrian Punk

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47,604 次观看 • 2 个月前 •via X (Twitter)

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第一次发露脸视频，我让小白1min就能学会 只要你有手，跟着点，1 分钟也能跑起来。 用 Codex Desktop 连接 bilibili-cli， 让 Codex 帮你自动操作 B 站工具。 你不用懂代码。 不用会命令行。 不用知道什么是环境变量。 跟着视频做就行。 最后你会看到： Codex 可以自己安装工具、登录账号、搜索 B 站视频、读取结果、整理内容。 这不是“AI 聊天”。 这是让 AI 开始替你干活。 工具链接👇 Codex 下载： bilibili-cli GitHub： 时间轴👇 00:00 第一次露脸：小白也能做 AI 自动化 00:20 什么是 CLI？一句话讲明白 01:20 打开 Codex Desktop 01:40 找到 bilibili-cli 工具 02:00 让 Codex 看安装方法 02:20 创建一个新项目 03:00 让 Codex 自动判断怎么装 03:20 Codex 自动安装 bilibili-cli 03:40 开始登录 B 站 04:20 运行 bili login 04:40 手机 / 网页确认登录 05:20 验证 B 站账号信息 06:00 接入 Skill.md，让 Codex 学会用工具 06:40 开始真正实战 07:00 让 Codex 搜索 B 站关键词 07:20 Codex 自动筛选结果 08:00 输出搜索结果和总结 08:20 收尾：小白也能开启 AI 自动化 如果你一直觉得 AI 工具很复杂， 先看这个。 有手就会。 1 分钟入门。
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第一次发露脸视频，我让小白1min就能学会 只要你有手，跟着点，1 分钟也能跑起来。 用 Codex Desktop 连接 bilibili-cli， 让 Codex 帮你自动操作 B 站工具。 你不用懂代码。 不用会命令行。 不用知道什么是环境变量。 跟着视频做就行。 最后你会看到： Codex 可以自己安装工具、登录账号、搜索 B 站视频、读取结果、整理内容。 这不是“AI 聊天”。 这是让 AI 开始替你干活。 工具链接👇 Codex 下载： bilibili-cli GitHub： 时间轴👇 00:00 第一次露脸：小白也能做 AI 自动化 00:20 什么是 CLI？一句话讲明白 01:20 打开 Codex Desktop 01:40 找到 bilibili-cli 工具 02:00 让 Codex 看安装方法 02:20 创建一个新项目 03:00 让 Codex 自动判断怎么装 03:20 Codex 自动安装 bilibili-cli 03:40 开始登录 B 站 04:20 运行 bili login 04:40 手机 / 网页确认登录 05:20 验证 B 站账号信息 06:00 接入 Skill.md，让 Codex 学会用工具 06:40 开始真正实战 07:00 让 Codex 搜索 B 站关键词 07:20 Codex 自动筛选结果 08:00 输出搜索结果和总结 08:20 收尾：小白也能开启 AI 自动化 如果你一直觉得 AI 工具很复杂， 先看这个。 有手就会。 1 分钟入门。

Adrian Punk

67,136 次观看 • 2 个月前

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）
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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 次观看 • 7 个月前

想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆
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想认真做小红书个人号或者矩阵的朋友，这个 Skill 真的能帮你省掉 80% 的重复劳动。 看了我的 AI 工作流分享以后，很多宝子问有没有小红书自动化运营的工具，我GitHub上找了下，这个还不错， 说实话，我之前也以为所有小红书自动化工具都是垃圾， 要么用两天就封号，要么复杂到要写几百行代码，要么就是个只能发文字的残废，直到我试了这个， 最牛逼的是它的安全机制：完全不用小红书 API，全程用浏览器自动化模拟真人点击和输入。 第一次扫码登录后，后续所有操作都和你自己手动点一模一样，目前是我见过封号风险最低的方案。 而且它真的零代码，你不需要懂任何编程，只要对着 你的龙虾或者 hermes 说一句话就行： • 帮我分析一下我的首页推荐流 • 帮我生成五个今天能发的选题 • 帮我复刻这篇爆款笔记 • 帮我回复一下最新的评论 它全都能自己干完， 最狠的是它不只是一个单纯的发稿工具，它还有一个完整的运营闭环： 会分析你的账号数据、拆解别人爆款的结构、生成内容+封面、自动发布、自动回评， 还会把所有分析结果和操作自动存成 Markdown 知识库，方便你后续复盘。 安装也简单到离谱： 打开 Openclaw，直接说 “帮我安装这个 skill 就完事了。 仓库地址老规矩评论区自取鸭🦆

AYi

20,947 次观看 • 2 个月前

AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？
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AI 最猛的一步，不是替你工作。 而是开始自己赚钱了。 刚看到一个开源项目 CashClaw，有点离谱。 它不是普通 AI 助手， 而是一个会自己找任务、自己报价、自己干活、自己交付、自己收款的 Agent。 你只要装上它、接好 LLM， 它就能自己评估任务、提交结果， 甚至把整套流程跑完。 更关键的是， 它不是做完就结束， 而是会从每一次任务和反馈里继续学习， 把经验变成下一次任务的能力。 这意味着一件事： 我们可能正在从“AI 提高效率”的阶段， 走向“AI 直接成为生产者”的阶段。 以前你雇人接单。 以后你可能是部署一个 Agent 去接单。 以前 AI 是工具。 现在 AI 开始像个微型公司。 一句话总结： AI 的下一场竞争， 不是谁更聪明， 而是谁先拥有能自己变现的 Agent。 更狠的是，CashClaw 还是开源的。 你甚至可以 fork 之后接到自己的客户和业务上， 把它变成你自己的赚钱系统。 如果这条路跑通， 很多人会第一次真正意识到： AI 不是在辅助工作， AI 是在进入劳动力市场。 你觉得下一波先被重构的， 会是自由职业、外包团队，还是 SaaS？

axiaisacat

29,514 次观看 • 4 个月前

兄弟们给大家推荐一个价值10万刀的Hermes免费课程。 开始我以为是卖课的，结果点进去一看，Hermes 完整课程，整整 2 小时 11 分钟，讲的是怎么构建和自动化几乎任何东西。 这种东西最离谱的地方是： 你本来只是想随便看看，结果看完脑子里已经开始拆自己的工作流了。 AI 圈现在最狠的，不是模型多强。 是会自动化的人，已经开始悄悄把一堆重复劳动干没了。 最离谱的是我以为他要卖课。 看完最后居然是免费。
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兄弟们给大家推荐一个价值10万刀的Hermes免费课程。 开始我以为是卖课的，结果点进去一看，Hermes 完整课程，整整 2 小时 11 分钟，讲的是怎么构建和自动化几乎任何东西。 这种东西最离谱的地方是： 你本来只是想随便看看，结果看完脑子里已经开始拆自己的工作流了。 AI 圈现在最狠的，不是模型多强。 是会自动化的人，已经开始悄悄把一堆重复劳动干没了。 最离谱的是我以为他要卖课。 看完最后居然是免费。

火山哥🕊️

64,788 次观看 • 1 个月前

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...
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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

88,942 次观看 • 1 个月前

🎬 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

27,271 次观看 • 1 个月前

90%的程序员都在裸奔用Codex，难怪效率起不来。很多人装了Codex，打开终端就开始用。结果发现，它动不动就问你：“要不要执行这个命令？”跑个任务卡半天，还不如自己写还来得快。 不是Codex不行，是你根本没配置过它。 今天给你讲5个配置， 配完之后效率直接翻倍。
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90%的程序员都在裸奔用Codex，难怪效率起不来。很多人装了Codex，打开终端就开始用。结果发现，它动不动就问你：“要不要执行这个命令？”跑个任务卡半天，还不如自己写还来得快。 不是Codex不行，是你根本没配置过它。 今天给你讲5个配置， 配完之后效率直接翻倍。

另一面

108,525 次观看 • 1 个月前

和AI Agent一起工作是一种什么样的体验？ 扣子空间详细体验评测 （下面有邀请码）🧵↓ 字节跳动发布新一代 AI Agent 平台：扣子空间，Slogan为：在扣子空间，和 Agent 一起开始你的工作。 也就是你可以像和真人协作一样，和AI一起完成特定任务。 通过自然语言交流直接交付结果🫡 例如这个↓ 这个测试是模拟你通过AI来简化你的工作或者提高你的工作效率或者成果，例如假如你是一个幼儿园老师就可以通过AI生成一个交互式的英语学习应用。 提高孩子们学习英语的乐趣。它支持调用MCP，这个测试调用了两个MCP，一个是图像生成一个是语音生成。 扣子空间，它可以是： ✅「通用实习生」：可以处理各种基础任务，比如整理资料、写文案、查数据等。 ✅「领域专家」：针对具体行业或专业的问题（如法律、医学、设计等）有深入理解，能给出专业建议或完成复杂任务。 你可以根据自己的需要选择不同AI来协助你完成任务。它不只是回答问题，AI还能主动帮你做事：比如生成报告、整理数据、写代码、规划日程等。 支持两种工作方式： 自动模式：AI自动帮你完成任务。 协作模式：你可以一步步与AI互动，逐步推进任务，更适合复杂工作。
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小互

27,254 次观看 • 1 年前

短视频自动化神器！一个人就是一支内容团队 这个开源项目 Video Autopilot Kit 它不是单纯的AI剪辑工具，而是一套完整的短视频自动化生产框架。 - 自动生成 CapCut 可编辑工程 - FFmpeg 批量处理剪辑、字幕、转码 - AI 自动匹配 B-roll 素材 - 标准化内容生产流程 - 支持 YouTube、TikTok、Shorts 内容矩阵 很多人做短视频，真正耗时间的不是写文案，而是： 找素材 → 配画面 → 加字幕 → 调节奏 → 导出 这些重复工作占了80%以上时间。 Video Autopilot Kit 的价值，就是把这些流程拆解、标准化、自动化，让内容生产从手工作坊升级成流水线。 如果你在做内容创作这个项目非常值得研究。
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开发者Hailey

19,853 次观看 • 26 天前

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
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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

97,538 次观看 • 15 天前

别傻傻手剪视频了！Codex装上这个插件，直接“写代码”生成MP4！普通人也能批量做号！ 还在用剪映一帧帧调？太慢了！今天教你个降维打击的野路子：Codex + HyperFrames。不用懂代码，不用会剪辑，HTML直接变视频，效率提升10倍！ 1⃣ 安装与开启： 在Codex的插件市场找到“HyperFrames by HeyGen”，一键启用。它能把Codex变成你的“视频导演+剪辑师”。 2⃣ 下达指令（参数锁定）： 直接告诉Codex你要做什么。公式：用途 + 尺寸 + 时长 + 风格 + 平台。 例：“用HyperFrames做一个3:4竖屏教程视频，45秒，Swiss Pulse风格，用来发抖音。” Codex会自动拆结构、写分镜、安排时间轴。 3⃣ 全自动执行流： 你只需看着它跑。Codex会自动生成HTML源文件、GSAP动画、同步字幕、甚至配音。 核心逻辑：HTML就是视频源文件。文字、卡片、时间轴全用代码精确控制，改一个参数，整个视频自动更新。 4⃣ 一键导出： 跑完流程，直接预览并渲染成MP4。特别适合做工具教程、产品宣传片、数据图表视频。 别把时间浪费在重复劳动上。这套SOP跑通了，你一个人就是一个MCN。
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别傻傻手剪视频了！Codex装上这个插件，直接“写代码”生成MP4！普通人也能批量做号！ 还在用剪映一帧帧调？太慢了！今天教你个降维打击的野路子：Codex + HyperFrames。不用懂代码，不用会剪辑，HTML直接变视频，效率提升10倍！ 1⃣ 安装与开启： 在Codex的插件市场找到“HyperFrames by HeyGen”，一键启用。它能把Codex变成你的“视频导演+剪辑师”。 2⃣ 下达指令（参数锁定）： 直接告诉Codex你要做什么。公式：用途 + 尺寸 + 时长 + 风格 + 平台。 例：“用HyperFrames做一个3:4竖屏教程视频，45秒，Swiss Pulse风格，用来发抖音。” Codex会自动拆结构、写分镜、安排时间轴。 3⃣ 全自动执行流： 你只需看着它跑。Codex会自动生成HTML源文件、GSAP动画、同步字幕、甚至配音。 核心逻辑：HTML就是视频源文件。文字、卡片、时间轴全用代码精确控制，改一个参数，整个视频自动更新。 4⃣ 一键导出： 跑完流程，直接预览并渲染成MP4。特别适合做工具教程、产品宣传片、数据图表视频。 别把时间浪费在重复劳动上。这套SOP跑通了，你一个人就是一个MCN。

Vincent

87,061 次观看 • 3 个月前

今天给大家分享一个2026年最全最实用的 Codex 副业教程。 2026 年，主打一个从 0 到 1。 小白也能跟着跑通，不是那种上来就甩一堆概念、看完更懵的教程。 重点是实用。 Codex 怎么用、流程怎么搭、项目怎么跑、怎么拿它去做副业，基本都按步骤拆开了。 说白了，不是教你“了解 AI 编程”。 是直接带你把东西做出来。 今年还不会用 Codex 搞点小项目，真的有点说不过去了。 AI 圈卷成这样，最离谱的是： 很多人还在收藏教程，别人已经开始接单月入3万了。
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今天给大家分享一个2026年最全最实用的 Codex 副业教程。 2026 年，主打一个从 0 到 1。 小白也能跟着跑通，不是那种上来就甩一堆概念、看完更懵的教程。 重点是实用。 Codex 怎么用、流程怎么搭、项目怎么跑、怎么拿它去做副业，基本都按步骤拆开了。 说白了，不是教你“了解 AI 编程”。 是直接带你把东西做出来。 今年还不会用 Codex 搞点小项目，真的有点说不过去了。 AI 圈卷成这样，最离谱的是： 很多人还在收藏教程，别人已经开始接单月入3万了。

火山哥🕊️

22,898 次观看 • 12 天前

Codex 现在太方便了，你有什么需求直接在work里提，Codex自动帮你定时完成。 每天早上我会收到A股分析，投资建议 AI Crypto的最新动态 Crypto最新的动态，热点，投资建议 美股投资报告以及投资标的推荐 全部自动完成，AI领域最不能做的就是AI应用了感觉，大模型厂商稍微Update下，就能干死一堆小应用。
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Codex 现在太方便了，你有什么需求直接在work里提，Codex自动帮你定时完成。 每天早上我会收到A股分析，投资建议 AI Crypto的最新动态 Crypto最新的动态，热点，投资建议 美股投资报告以及投资标的推荐 全部自动完成，AI领域最不能做的就是AI应用了感觉，大模型厂商稍微Update下，就能干死一堆小应用。

比特币橙子Trader

13,509 次观看 • 1 个月前

昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具，专门盯头部账号互动和事件市场信号。 起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人，回复了一条内容账号的推文，底下还顺手点了个赞。 我切到相关代币的 K 线看了一眼，市值直接拉了几千万！这种机会如果只靠人一直刷推，很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme，很多注意力信号本来就不是从公告开始的。 可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。 我当时就在想，这种信号如果能自动抓下来，再接一层策略判断，自动买入，那岂不是能赚麻了！比别人先看到消息，然后提前卖出获利 刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例，思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息，而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。 我就顺着这个方向，用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。 测试版本： 流程大概是这样：推特那边一出现新互动信号，系统先自动抓下来，抓完之后，先过一层策略匹配，只有命中我设定的规则，才继续往下走。然后查一遍白名单库，筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存，看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。 如果是 Polymarket 这类事件市场，还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容，提交到预设链上流程里。 这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号，变成一套可以执行的交易观察链路。 以前我是刷到相关信号之后，再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程，系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。 这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方，不是帮我生成一段代码，而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。 我这次做的，其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。 这条链路跑通之后，它就不只是一个工具，而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。 这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身，而是端到端的业务服务。 对小团队和个人来说，真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”，而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP 系统，核心就是把这个门槛压低。你可以用它做世界杯周边商城，把商品页、素材、收款和订单流程快速串起来。也可以做交规学习产品，把内容流量和私域转化接起来。也可以做本地服务入口，让用户看服务、提交需求、完成支付。 也可以像我这样，做一个 Web3 事件检测、头部账号信号追踪、Polymarket 交易辅助工具。 这些需求都有一个共同点很垂直，很细分，很贴近真实生意。它们不一定需要一个庞大的技术团队，但需要一套能快速上线、持续修改、直接承接收入的执行流程。 这正是 xBubble 适合 OPC 的地方。 一个人或者一个小团队，只要知道自己要服务谁、抓什么信号、卖什么产品、怎么完成交付，就可以用 SOP 把业务搭起来。 更重要的是，xBubble 不是只有固定模板。成熟场景可以直接用现成 SOP 快速启动，新的细分需求则可以通过 Bubble Engine 继续生成更贴合场景的专用 SOP。 这点对 Web3 特别重要。因为这里的机会变化很快。今天可能是头部账号互动。明天可能是 Polymarket 事件变化。后天可能是某个钱包行为。下一轮又可能变成社区积分、空投任务、链上数据面板。 如果工具只能做一种固定场景，空间会很有限。但如果 SOP 可以跟着新场景继续生成，个人和小团队就能把自己的细分判断，不断沉淀成新的业务流程。 我这次搭头部账号和 Polymarket 事件监控，就是一个很小但很具体的例子。它把我平时刷推、盯盘、查币、看钱包、看事件赔率的动作，变成了一条可以自动跑的流程。 以后我想加新的账号源，可以继续扩展。想换策略匹配规则，可以继续调整。想把简报字段做细，也可以继续改。想接更多链上动作，也能继续往后接。 这才是 OPC 时代 AI 工具真正该有的样子。不是让个人去模仿大公司搭团队，而是让个人用 SOP 获得接近专业团队的执行能力。 内容自动生成、多平台宣发、稳定币结算、链上任务执行、客户承接、后台管理，这些原本需要多人协作的环节，被压缩进一套更轻的业务系统里。 所以我现在看 xBubble Coding，已经不只是把它当成 AI Coding 工具。它更像是给个人创业者和小团队准备的业务启动基础设施。 对我来说，头部账号互动不再只是一个我刷到之后才处理的信息点。Polymarket 事件变化也不再只是一个我想起来才去看的页面。它们都可以变成自动进入系统、自动筛选、自动整理、自动触发后续流程的策略输入。这类细分需求过去很少有人专门做，因为太个人化、太垂直、变化也快。 但 xBubble 的 SOP 思路，刚好适合把这种需求做成可以低成本验证、持续迭代、甚至沉淀成服务的东西。这可能就是它最值得看的地方。AI Coding 的上半场，是让更多人可以做出应用。 xBubble 想做的下半场，是让这些应用真正变成能跑业务、能接收入、能持续迭代的商业流程。对 OPC 来说，这比一个好看的 Demo 重要得多。
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昨天用 DAPPOS 的 xBubble Coding 搭了个小工具，专门盯头部账号互动和事件市场信号。 起因很简单。我刷到某个头部交易所创始人，回复了一条内容账号的推文，底下还顺手点了个赞。 我切到相关代币的 K 线看了一眼，市值直接拉了几千万！这种机会如果只靠人一直刷推，很难卡到前面的位置。尤其是链上 meme，很多注意力信号本来就不是从公告开始的。 可能是头部账号的一次点赞。也许是交易所创始人的一次回复。或者是项目方和 KOL 之间的一次互动。 我当时就在想，这种信号如果能自动抓下来，再接一层策略判断，自动买入，那岂不是能赚麻了！比别人先看到消息，然后提前卖出获利 刚好最近看到 xBubble 官方演示里有一个 Polymarket 事件检测和交易辅助案例，思路跟这个很像不是让人手动盯每条信息，而是把事件、信号、价格、市场变化串成一条流程。 我就顺着这个方向，用 xBubble Coding 搭了一套 Web3 交易信号工具。 测试版本： 流程大概是这样：推特那边一出现新互动信号，系统先自动抓下来，抓完之后，先过一层策略匹配，只有命中我设定的规则，才继续往下走。然后查一遍白名单库，筛出我真正关注的资产。再查一次钱包缓存，看有没有相关地址和历史行为。接着生成一份代币价格简报。 如果是 Polymarket 这类事件市场，还会同步整理事件状态、赔率变化、相关信息源和潜在交易方向。最后把符合条件的内容，提交到预设链上流程里。 这就是“追头部账号”和“追事件市场”真正能产生的结果。是把一个轻互动信号，变成一套可以执行的交易观察链路。 以前我是刷到相关信号之后，再手动去查币、看价格、翻钱包、看链上数据。那时候已经到接盘的时间了。现在是信号自己进入流程，系统帮我先完成筛选、整理和下一步动作。 这个变化很关键。因为 xBubble Coding 真正有价值的地方，不是帮我生成一段代码，而是把一个具体场景封装成一条端到端的业务 SOP。 我这次做的，其实更像是一套小型 Web3 交易信息服务。前端是头部账号互动监控和事件市场检测。中间是策略匹配、资产筛选和信息源整理。后面接价格简报、钱包缓存、赔率变化和链上流程。 这条链路跑通之后，它就不只是一个工具，而是一个可以持续迭代的个人信息优势系统。 这也是我理解 xBubble 商业价值的地方。它卖的不是代码本身，而是端到端的业务服务。 对小团队和个人来说，真正卡住人的往往不是“能不能生成一个页面”，而是能不能把内容、数据、流程、支付、执行和后续修改串成一个闭环。 xBubble 的 SOP 系统，核心就是把这个门槛压低。你可以用它做世界杯周边商城，把商品页、素材、收款和订单流程快速串起来。也可以做交规学习产品，把内容流量和私域转化接起来。也可以做本地服务入口，让用户看服务、提交需求、完成支付。 也可以像我这样，做一个 Web3 事件检测、头部账号信号追踪、Polymarket 交易辅助工具。 这些需求都有一个共同点很垂直，很细分，很贴近真实生意。它们不一定需要一个庞大的技术团队，但需要一套能快速上线、持续修改、直接承接收入的执行流程。 这正是 xBubble 适合 OPC 的地方。 一个人或者一个小团队，只要知道自己要服务谁、抓什么信号、卖什么产品、怎么完成交付，就可以用 SOP 把业务搭起来。 更重要的是，xBubble 不是只有固定模板。成熟场景可以直接用现成 SOP 快速启动，新的细分需求则可以通过 Bubble Engine 继续生成更贴合场景的专用 SOP。 这点对 Web3 特别重要。因为这里的机会变化很快。今天可能是头部账号互动。明天可能是 Polymarket 事件变化。后天可能是某个钱包行为。下一轮又可能变成社区积分、空投任务、链上数据面板。 如果工具只能做一种固定场景，空间会很有限。但如果 SOP 可以跟着新场景继续生成，个人和小团队就能把自己的细分判断，不断沉淀成新的业务流程。 我这次搭头部账号和 Polymarket 事件监控，就是一个很小但很具体的例子。它把我平时刷推、盯盘、查币、看钱包、看事件赔率的动作，变成了一条可以自动跑的流程。 以后我想加新的账号源，可以继续扩展。想换策略匹配规则，可以继续调整。想把简报字段做细，也可以继续改。想接更多链上动作，也能继续往后接。 这才是 OPC 时代 AI 工具真正该有的样子。不是让个人去模仿大公司搭团队，而是让个人用 SOP 获得接近专业团队的执行能力。 内容自动生成、多平台宣发、稳定币结算、链上任务执行、客户承接、后台管理，这些原本需要多人协作的环节，被压缩进一套更轻的业务系统里。 所以我现在看 xBubble Coding，已经不只是把它当成 AI Coding 工具。它更像是给个人创业者和小团队准备的业务启动基础设施。 对我来说，头部账号互动不再只是一个我刷到之后才处理的信息点。Polymarket 事件变化也不再只是一个我想起来才去看的页面。它们都可以变成自动进入系统、自动筛选、自动整理、自动触发后续流程的策略输入。这类细分需求过去很少有人专门做，因为太个人化、太垂直、变化也快。 但 xBubble 的 SOP 思路，刚好适合把这种需求做成可以低成本验证、持续迭代、甚至沉淀成服务的东西。这可能就是它最值得看的地方。AI Coding 的上半场，是让更多人可以做出应用。 xBubble 想做的下半场，是让这些应用真正变成能跑业务、能接收入、能持续迭代的商业流程。对 OPC 来说，这比一个好看的 Demo 重要得多。

币圈荒木｜Araki🪵

30,150 次观看 • 1 个月前

这是 YouTube 最火爆的 Codex 零基础上手教程。 Youtube 140 万粉丝的大佬 Charlie Chang（Hook AI 创始人），14 分钟带你从下载到实战，全程跟着做一遍： 让搭载 GPT-5.5 的 Codex 自己做落地页、写营销方案、跑定时任务、还能生成宣传视频——一条 prompt 就能产出一整套素材。 章节： 00:00 Codex 是什么，为什么比 Claude/Gemini 强 00:44 第一步：下载安装 Codex 01:08 走一遍引导设置 01:38 吃透主界面：项目、聊天、权限、模型档 03:44 实战介绍 03:57 配连接器：GitHub / 浏览器 / HeyGen 04:35 Plan 模式做一个 AI 落地页 05:50 Codex 自带浏览器，自己截图测试 06:14 加自动化：每天 9 点自动出报告 07:25 让 Codex 回头改进落地页 08:39 接 Google Drive，自动生成营销方案 10:24 一条 prompt 生成宣传视频 12:37 做社媒轮播图 12:45 去试、去迭代，做自己的东西 14 分钟，把 Codex 用成全能助手。
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这是 YouTube 最火爆的 Codex 零基础上手教程。 Youtube 140 万粉丝的大佬 Charlie Chang（Hook AI 创始人），14 分钟带你从下载到实战，全程跟着做一遍： 让搭载 GPT-5.5 的 Codex 自己做落地页、写营销方案、跑定时任务、还能生成宣传视频——一条 prompt 就能产出一整套素材。 章节： 00:00 Codex 是什么，为什么比 Claude/Gemini 强 00:44 第一步：下载安装 Codex 01:08 走一遍引导设置 01:38 吃透主界面：项目、聊天、权限、模型档 03:44 实战介绍 03:57 配连接器：GitHub / 浏览器 / HeyGen 04:35 Plan 模式做一个 AI 落地页 05:50 Codex 自带浏览器，自己截图测试 06:14 加自动化：每天 9 点自动出报告 07:25 让 Codex 回头改进落地页 08:39 接 Google Drive，自动生成营销方案 10:24 一条 prompt 生成宣传视频 12:37 做社媒轮播图 12:45 去试、去迭代，做自己的东西 14 分钟，把 Codex 用成全能助手。

Ren

83,737 次观看 • 1 个月前

🧵 Codex 深度拆解 完整视频 Codex 不只是个聊天框，而是能帮你从 Web 应用一路做到桌面客户端、甚至远程操控电脑的全栈开发平台。 视频里详细拆解了 10 个核心功能： 1. 用 Annotate 框选预览区直接改 UI，比反复打字描述更直观 2. 通过 Fork 功能复制会话，配合 Git worktree 实现并行开发不冲突 3. 创建 AGENTS.md 文件，让 Codex 每次自动执行 Git Commit 等全局指令 4. 安装 Computer Use 和 Chrome Plugin，让 Codex 自动操作浏览器和电脑 5. 设置定时任务，每天自动审查代码，再通过 Codex Mobile 用手机远程下发指令 看完这个视频，你就能把 Codex 从玩具变成真正能 7x24 小时帮你干活的 AI 开发助手。
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🧵 Codex 深度拆解 完整视频 Codex 不只是个聊天框，而是能帮你从 Web 应用一路做到桌面客户端、甚至远程操控电脑的全栈开发平台。 视频里详细拆解了 10 个核心功能： 1. 用 Annotate 框选预览区直接改 UI，比反复打字描述更直观 2. 通过 Fork 功能复制会话，配合 Git worktree 实现并行开发不冲突 3. 创建 AGENTS.md 文件，让 Codex 每次自动执行 Git Commit 等全局指令 4. 安装 Computer Use 和 Chrome Plugin，让 Codex 自动操作浏览器和电脑 5. 设置定时任务，每天自动审查代码，再通过 Codex Mobile 用手机远程下发指令 看完这个视频，你就能把 Codex 从玩具变成真正能 7x24 小时帮你干活的 AI 开发助手。

Martin

51,316 次观看 • 2 个月前

黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么 他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互 他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人 要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚 这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令 不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"
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黄仁勋被问到如果自己是今天的学生，会先学什么 他的回答不是编程，不是数学，是学 AI 但他说的"学AI"不是让你去研究底层算法，是学会怎么跟 AI 交互 他的原话是：学会跟 AI 对话，本质上就是学会成为一个擅长提问的人 要问得好，你需要两样东西：专业知识和表达的艺术性。你得知道自己领域的东西，然后用 AI 听得懂的方式把需求说清楚 这个能力他管它叫"提示词工程"，但其实不用想得那么技术化。说白了就是：你能不能把一个模糊的想法，拆解成AI能执行的具体指令 不管你学什么专业、做什么工作，他觉得你都应该问自己一个问题："我怎么用 AI 来更好地完成我现在的工作？"

Vincent | 信号＞噪音

18,700 次观看 • 1 个月前

ComfyUI-Copilot 赋予ComfyUI工作流能实现和GPT 4o一样的自然语言图像生成和编辑能力 可以通过聊天来帮你搭建图像生成流程，即使你不懂复杂的 AI 流程，也能轻松使用 ComfyUI 来生成和编辑图像和视频等内容。 它就像 ChatGPT + SD + 节点图 的结合体，可以帮你自动： -自动搭建节点流程图 -推荐合适的模型和节点 -解释每个节点是干什么的 -帮你诊断错误，修复问题 -用中文/英文回答问题，甚至推荐下载链接 📝 举个例子：生成一张森林中的梦幻女孩图 你只需输入： “我想生成一张SDXL风格的森林中的女孩图像，用LoRA模型，有雾气感。” Copilot 会自动： 选择 SDXL 模型 插入相关 LoRA 节点 自动连接 Encode、Sampler、Output 等节点 优化提示词 搭建好整个流程 你几乎什么都不用动手，直接可以生成图像！
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ComfyUI-Copilot 赋予ComfyUI工作流能实现和GPT 4o一样的自然语言图像生成和编辑能力 可以通过聊天来帮你搭建图像生成流程，即使你不懂复杂的 AI 流程，也能轻松使用 ComfyUI 来生成和编辑图像和视频等内容。 它就像 ChatGPT + SD + 节点图 的结合体，可以帮你自动： -自动搭建节点流程图 -推荐合适的模型和节点 -解释每个节点是干什么的 -帮你诊断错误，修复问题 -用中文/英文回答问题，甚至推荐下载链接 📝 举个例子：生成一张森林中的梦幻女孩图 你只需输入： “我想生成一张SDXL风格的森林中的女孩图像，用LoRA模型，有雾气感。” Copilot 会自动： 选择 SDXL 模型 插入相关 LoRA 节点 自动连接 Encode、Sampler、Output 等节点 优化提示词 搭建好整个流程 你几乎什么都不用动手，直接可以生成图像！

小互

26,544 次观看 • 1 年前

Manus 体验报告 能自动完成任务并交付结果的AI代理 全部是在一个云端电脑上完成，AI自动思考分析、自动通过浏览器访问网站收集数据、完成内容撰写 最后在云端电脑运行各种程序并编写代码给你交付出相应的文档、音频、视觉、网站交互结果。 真实体验是一个任务运行的时间会很长，但是你可以干别的事情等待它完成。 总体来看交付的结果还是不错的。
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Manus 体验报告 能自动完成任务并交付结果的AI代理 全部是在一个云端电脑上完成，AI自动思考分析、自动通过浏览器访问网站收集数据、完成内容撰写 最后在云端电脑运行各种程序并编写代码给你交付出相应的文档、音频、视觉、网站交互结果。 真实体验是一个任务运行的时间会很长，但是你可以干别的事情等待它完成。 总体来看交付的结果还是不错的。

小互

304,203 次观看 • 1 年前