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自媒体的老铁，想要一个百依百顺的伴侣陪你一起搞开发吗？就用 Codex-QQ-Skin，本来只是给 Codex 换皮肤，结果装完右下角直接出现一个会眨眼的赛博女友。她不是摆设，任务跑的时候会盯进度，闲下来就坐在房间里翻 GitHub 热门项目盲盒，雨夜主题还能听雨声，氛围直接拉满。更有意思的是，她把我每天的 token 用量全算成了 QQ 那种星星月亮皇冠等级，看着自己一天天升级，莫名有点上瘾。整个 Codex 变成 2007 年那个蓝银复古 QQ 界面，三栏全开，熟悉又舒服。想换皮肤也很简单，说一句“钢铁侠”或者丢张图，它就自己生成分层背景。 Mac 和 Windows 都能一键装，完全不改官方文件，随时切回原生。 GitHub 搜 Codex-QQ-Skin，自己去领一个，真的挺上头的。

HankAI

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Anya Rossi• Live Now

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是一个跪装委托展示（？算是自己给自己的一个委托，完成了自己的一个小心愿两天加急赶工出来的可能体型会有点点怪xwx（头都是直接用的全装的头）不过也还是很满意啦，同时也感谢这两天陪玩的各位老师和摄影w

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墨墨墨墨星染～

71,408 views • 1 year 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。

👏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

27,519 views • 3 months 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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Smartpig | Gate美股0费率

15,126 views • 1 month ago

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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小互

89,644 views • 3 months 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👇

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 • 5 months ago

这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：

这两天时间线全是 GPT-6 Astra。 OpenAI 自己也说了，先给 Pro / Enterprise，Plus 还要再等几天。API 倒是写了 live，但很多小伙伴实际还是进不去、排不上、或者根本没那个套餐。刷了半天，基本就是：模型很强，轮不到你。我后来翻到 ZenMux。不是去找什么旁路，就是一个统一网关，一个 key 切模型。打开一看，Astra 已经挂在上面了。今晚拿它跑了个我自己卡住的活：一份写得很乱的 brief，要变成能直接交差的文档，中间还得自己去网页里核几处信息。以前这种活，模型走着走着就丢上下文，或者写得很长、token 烧一截。 Astra 更像是给这种跨步骤的活准备的——代码、浏览器、研究、文档拧在一块。这次输出也短一些，单任务体感成本比我常用的那几个低。过程放视频里了。不是评测报告，就是我自己用上了。对了，ZenMux 这几天有个限时充值，7 天，每个账号一次：充 $50 到账 $70 充 $100 到账 $150 反正要试 Astra 的话，这几天进去更合适 🔗：

程序员端哥

15,996 views • 20 days ago

有个大学生，拿了2400美元奖学金，没干别的，全花在一台iPad和一台Mac Mini上了。家里人一看，觉得挺欣慰：买电脑嘛，肯定是为了学习。室友瞄了一眼那堆设备，半开玩笑说：这架势，不会是要挖矿吧？其实都不是。他从GitHub上扒下来39个AI代理的代码，敲了回车，直接睡觉去了。第二天早上醒过来，终端那边已经把活儿干完了——差不多是初级开发干四天的量。没有bug，没问过一个问题，也不用人在旁边盯着。他录了个屏，到第40秒的时候你仔细看，最上层跑着个叫OpenClaw的东西。就是这一层，能让所有代理同时看清整个项目的结构，自己决定接下来该动哪里。 iPad相当于他的办公室，Mac Mini就是给他干活的员工。他去上课的时候，机器就在宿舍里接着跑。一个月后，来了第一个客户。再过一周，又来一个。正经外包公司要接同样量的活儿，一个月得收一万六美元左右。他这套东西跑起来的成本呢？21美元。也就大半年前，这种配置还只有那些拿了钱的初创公司才搭得起来。现在呢，一个大学生拿奖学金就搞定了。玩法已经变了，只是大多数人还没意识到。同样的逻辑，换个地方也成立——比如PolyCop，能让你自动跟单Polymarket上那些顶级交易员的操作，不用自己盯着盘。钱在动，你不用动。这事儿挺有意思，值得留意。

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区块链行情研究

100,355 views • 5 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。

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！

40,753 views • 1 month ago

我们来算一笔账，看看自己搭一套AI交易系统到底要花多少钱。先说看得见的成本： Anthropic API，一个月20到50美金； OpenAI Codex，20美金；跑OpenClaw的VPS，15美金。再加上docker、持久化内存这些，表面上看，一个月也就五六十美金。但真正的成本，藏在这儿：部署搭建，2到4天；调试时间，∞。算下来，明面上一个月花不了多少钱，但搭进去的全是你的时间。问题是，这本质上已经是一份全职工作了。你费这么大劲，不就是为了逃离另一份全职工作吗？另一条路反而简单直接： Polymarket里已经有现成的钱包，优势看得见，超过0.10，还有90天的历史记录可以查。时间成本？15分钟。代码成本？零。文章里说，bot在胜率下滑时会自己升级。钱包在这儿：但现实是，系统每升一次级，你都得继续往里搭时间、精力和钱。最便宜的AI智能体，很多时候不是你自己从零搭出来的那套，而是别人已经用自己的本金和试错，替你交过学费的经验。你觉得更值得投入的，是自己从零开始搭自动交易系统，还是直接研究那些已经跑出优势的现成钱包？如果想在 Polymarket 上做跟单交易，推荐用这个：

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区块链行情研究

17,868 views • 6 months ago

川普刚刚把那些“独裁者”的脸给扇肿了。看清楚了，他正在建一个自己几乎没机会用的顶级工程。这个地方完工还要 6 到 7 个月。川普没绕弯子，直接摊牌： “等这里弄好，我的任期也就快结束了。” 这就是真相。他把这定义为“送给美国的礼物”。不是为了他自己，是给未来的总统用上几百年。这种安全级别和技术水准，以后再也不会建出第二个了。他还顺手调侃了一句： “要是把白宫记者团塞进这房间，一点压力没有。” 那些成天咒他要“搞独裁”、“赖着不走”的流氓媒体，这下全哑火了。这就是常识的力量，一句话就把精英们编造的话术撕开了口子。你想想，一个真想搞权力永续的人，谁会花大钱修一个自己只能用半年的办公室？普通人的逻辑很朴素：我来是给国家解决问题的，东西留给后人，但质量得是世界级的。那些靠贩卖恐惧和阴谋论换流量的骗子，在事实面前连个屁都不是。这就是格局，这就是在给未来一百年定下的标准。

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战斗室

15,599 views • 4 months ago

你这个月的 Codex 订阅，按 OpenAI API 价格折算，到底薅回了多少钱？做了个 macOS 小组件专门算这笔账——进度条的满额刻度，标到了约 4.6 万美元/月。（郭美青老师本来是自己用的，然后开源出来给大家用） codexU 是一个 macOS 菜单栏 + 桌面小组件，把 OpenAI Codex（以及 Claude Code）的额度窗口、token 用量、今日任务看板，全塞进菜单栏。它最戳人的是那个叫 "羊毛进度" 的功能： Codex 的额度界面通常只给你一个百分比和重置时间，你根本看不出"我这个月到底用掉了多少价值"。codexU 把本机解析到的 token（未缓存输入 / 命中缓存输入 / 输出）按对应模型的 OpenAI API 单价折算成美元，再和你的订阅价（Plus / Pro 100 / Pro 200）摆在一条进度条上——一眼看出这个月订阅回本到哪个区间了。满额刻度按"2 亿 token/天 × 30 天"估到约 4.6 万美元/月（这是理论上限估算，不是账单）。等于给"薅羊毛"做了个可视化仪表盘。工程上它跟得很紧，有两个细节值得说： 1、数据全本地：Codex 走 app-server 的额度/用量接口 + ~/.codex/state_5.sqlite + rollout 日志里的 token_count 事件；Claude Code 走 ~/.claude/ 的 transcript。一个入口同时看两边本机用量。 2、支持最新版合并后的codex：Codex 和 ChatGPT 合并后，macOS 应用从改名成了已经兼容新应用名。也有个绕不开的现实限制——Codex 本地 API 只暴露"滚动窗口已用百分比 + 重置时间"，不给绝对配额数字，所以它只能显示剩余百分比，不是精确到还剩多少 token。怎么用：本机装了 Codex 并登录、至少跑过一次（生成 state_5.sqlite）。去 GitHub Release 下对应架构的 DMG（arm64 / x86_64），首次因为不是 App Store 签名，要在"系统设置 → 隐私与安全性"手动点"仍要打开"。Claude Code 统计是可选的。每天开 Codex 干活的，挂一个在菜单栏——月底看看自己到底从订阅里薅回了多少，顺便还能看出你的 token 都烧在了哪几个项目上。 #codexU #Codex #ClaudeCode #开发者工具 #独立开发

你这个月的 Codex 订阅，按 OpenAI API 价格折算，到底薅回了多少钱？做了个 macOS 小组件专门算这笔账——进度条的满额刻度，标到了约 4.6 万美元/月。（郭美青老师本来是自己用的，然后开源出来给大家用） codexU 是一个 macOS 菜单栏 + 桌面小组件，把 OpenAI Codex（以及 Claude Code）的额度窗口、token 用量、今日任务看板，全塞进菜单栏。它最戳人的是那个叫 "羊毛进度" 的功能： Codex 的额度界面通常只给你一个百分比和重置时间，你根本看不出"我这个月到底用掉了多少价值"。codexU 把本机解析到的 token（未缓存输入 / 命中缓存输入 / 输出）按对应模型的 OpenAI API 单价折算成美元，再和你的订阅价（Plus / Pro 100 / Pro 200）摆在一条进度条上——一眼看出这个月订阅回本到哪个区间了。满额刻度按"2 亿 token/天 × 30 天"估到约 4.6 万美元/月（这是理论上限估算，不是账单）。等于给"薅羊毛"做了个可视化仪表盘。工程上它跟得很紧，有两个细节值得说： 1、数据全本地：Codex 走 app-server 的额度/用量接口 + ~/.codex/state_5.sqlite + rollout 日志里的 token_count 事件；Claude Code 走 ~/.claude/ 的 transcript。一个入口同时看两边本机用量。 2、支持最新版合并后的codex：Codex 和 ChatGPT 合并后，macOS 应用从改名成了已经兼容新应用名。也有个绕不开的现实限制——Codex 本地 API 只暴露"滚动窗口已用百分比 + 重置时间"，不给绝对配额数字，所以它只能显示剩余百分比，不是精确到还剩多少 token。怎么用：本机装了 Codex 并登录、至少跑过一次（生成 state_5.sqlite）。去 GitHub Release 下对应架构的 DMG（arm64 / x86_64），首次因为不是 App Store 签名，要在"系统设置 → 隐私与安全性"手动点"仍要打开"。Claude Code 统计是可选的。每天开 Codex 干活的，挂一个在菜单栏——月底看看自己到底从订阅里薅回了多少，顺便还能看出你的 token 都烧在了哪几个项目上。 #codexU #Codex #ClaudeCode #开发者工具 #独立开发

AIGCLINK

19,224 views • 2 months ago

开源了一个 Codex 插件：对话框里说一句「切到 DeepSeek」，它自动切过去。想试 Kimi K3、想回官方，也是一句话。其他软件切完还得自己重启 ChatGPT。这个插件做成 AI 能直接调用的技能。这才是更加AI Native 的做法。 Kimi 协议不兼容 Responses？内置适配器自动装换。两条命令就能搞定。

开源了一个 Codex 插件：对话框里说一句「切到 DeepSeek」，它自动切过去。想试 Kimi K3、想回官方，也是一句话。其他软件切完还得自己重启 ChatGPT。这个插件做成 AI 能直接调用的技能。这才是更加AI Native 的做法。 Kimi 协议不兼容 Responses？内置适配器自动装换。两条命令就能搞定。

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47,878 views • 1 month ago

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

105,231 views • 2 months ago

这个月白鹿的成片，全剪进这一条了。不是为了追热度，是额度用完前，先把她存成记忆。你还记得最早那句「想你了」，还是后来古装一出场，风自己就来了？错过了去主页翻。或者留个评，有机会我再单独发。

这个月白鹿的成片，全剪进这一条了。不是为了追热度，是额度用完前，先把她存成记忆。你还记得最早那句「想你了」，还是后来古装一出场，风自己就来了？错过了去主页翻。或者留个评，有机会我再单独发。

IMnotGOD 我不是神

16,446 views • 27 days ago

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？

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 views • 6 months ago

装完 Codex 还在那儿问能干啥？别问了，先拿去做视频赚钱。我看到一个玩法挺狠：给 Codex 装上 6 个 skills，直接让它参与一整条视频的制作流程。不是单纯写脚本那种。是从选题、脚本、素材、剪辑思路，到成片流程里能插手的地方，全让它进来干活。说白了，就是把 Codex 从“代码助手”，硬拽成“视频工作流打工人”。这思路有点离谱。但仔细一想，又很合理。毕竟 AI 都装好了，不拿来搞点能变现的东西，难道真天天让它陪你写 demo 吗。

装完 Codex 还在那儿问能干啥？别问了，先拿去做视频赚钱。我看到一个玩法挺狠：给 Codex 装上 6 个 skills，直接让它参与一整条视频的制作流程。不是单纯写脚本那种。是从选题、脚本、素材、剪辑思路，到成片流程里能插手的地方，全让它进来干活。说白了，就是把 Codex 从“代码助手”，硬拽成“视频工作流打工人”。这思路有点离谱。但仔细一想，又很合理。毕竟 AI 都装好了，不拿来搞点能变现的东西，难道真天天让它陪你写 demo 吗。

淘沙者(TheSandPicker)

27,190 views • 2 months ago

卧槽，GPT-6 Astra 的蜜月期也太短了吧。爽了不到一周，就从“小甜甜”变成“牛夫人”了。熟悉的剧情再次上演：刚让你产生依赖，降智，速率限制就开始逼你戒断。偏偏 Deadline 已经顶到脑门，我还有一堆任务没跑完，只能紧急把部分工作搬到 Claude Code 和 Cursor。但现实很骨感：Agent 可以随时切，【上下文】和【记忆】却带不走。为了解决这个问题，我最近开始折腾一个很有意思的开源项目：Memmy。它想解决的问题很直接：把散落在 Codex、 Claude Code等不同 Agent 里的经验抽出来，沉淀成真正属于我们自己的长期资产。这样，昨天 Codex 踩过的坑，今天换成 Claude Code 就不用再踩一遍；项目背景、失败方案和关键决策，也不用每换一个工具就重新解释。 ━━━━━ Memmy 不只是一个本地个人 AI Agent，更像是多个 Agent 共用的「个人记忆中枢」。只要获得你的授权，Memmy 就会自动扫描 Codex、 Claude Code等工具的历史记录。它能把过去的历史，精准转化为可查询、可复用的长期记忆： 1️⃣ 项目核心背景 2️⃣ 关键技术决策 3️⃣ 你的个人偏好 4️⃣ 踩过的血泪坑最让我惊喜的是，Memmy 让各个独立的 Agent 变成了配合默契的「一家人」。以前大家各干各的，现在基于同一份用户上下文，一个 AI 学会的东西，下一个 AI 直接用！更重要的是，这份记忆只属于【你】，而不是某个 AI 。 Memmy 默认 Local-first： ✅ 你的记忆你做主，自由决定连接和保留哪些数据 ✅ 换 Agent、换模型，上下文数据直接打包带走它不仅是 Memory Layer，还是 Personal Agent Runtime，支持桌面端、CLI/TUI 甚至工具直连执行任务。 ━━━━━ 如果你也是多 Agent 重度用户，强烈建议把过去几个月积累的上下文导进去跑一遍，看看下一个 Agent 能不能真正「接着干」。 Memmy 目前已开源，完美支持 Claude Code, Codex，Cursor, Hermes, OpenClaw, DeepSeek Harness 等。 👉 GitHub 传送门：别忘记福利🎁 👇

卧槽，GPT-6 Astra 的蜜月期也太短了吧。爽了不到一周，就从“小甜甜”变成“牛夫人”了。熟悉的剧情再次上演：刚让你产生依赖，降智，速率限制就开始逼你戒断。偏偏 Deadline 已经顶到脑门，我还有一堆任务没跑完，只能紧急把部分工作搬到 Claude Code 和 Cursor。但现实很骨感：Agent 可以随时切，【上下文】和【记忆】却带不走。为了解决这个问题，我最近开始折腾一个很有意思的开源项目：Memmy。它想解决的问题很直接：把散落在 Codex、 Claude Code等不同 Agent 里的经验抽出来，沉淀成真正属于我们自己的长期资产。这样，昨天 Codex 踩过的坑，今天换成 Claude Code 就不用再踩一遍；项目背景、失败方案和关键决策，也不用每换一个工具就重新解释。 ━━━━━ Memmy 不只是一个本地个人 AI Agent，更像是多个 Agent 共用的「个人记忆中枢」。只要获得你的授权，Memmy 就会自动扫描 Codex、 Claude Code等工具的历史记录。它能把过去的历史，精准转化为可查询、可复用的长期记忆： 1️⃣ 项目核心背景 2️⃣ 关键技术决策 3️⃣ 你的个人偏好 4️⃣ 踩过的血泪坑最让我惊喜的是，Memmy 让各个独立的 Agent 变成了配合默契的「一家人」。以前大家各干各的，现在基于同一份用户上下文，一个 AI 学会的东西，下一个 AI 直接用！更重要的是，这份记忆只属于【你】，而不是某个 AI 。 Memmy 默认 Local-first： ✅ 你的记忆你做主，自由决定连接和保留哪些数据 ✅ 换 Agent、换模型，上下文数据直接打包带走它不仅是 Memory Layer，还是 Personal Agent Runtime，支持桌面端、CLI/TUI 甚至工具直连执行任务。 ━━━━━ 如果你也是多 Agent 重度用户，强烈建议把过去几个月积累的上下文导进去跑一遍，看看下一个 Agent 能不能真正「接着干」。 Memmy 目前已开源，完美支持 Claude Code, Codex，Cursor, Hermes, OpenClaw, DeepSeek Harness 等。 👉 GitHub 传送门：别忘记福利🎁 👇

前端哥Liam

20,650 views • 11 days ago

06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

06大学生（大专生）第一个企业项目本项目使用的是codex+Claude+hermes修改的过程中几乎是用codex和hermes。项目最开始的时候是先把公司那边的需求传给Claude code进行需求分享和框架搭建，然后中期是使用的codex进行ui设计，执行任务和计划，包括一些功能的测试和验证，最好完成阶段是使用的hermes进行全部功能测试，然后后面还进行了十几次修改调整也是使用的hermes进行修改验证，改一个功能就验证一下，然后再部署到云端服务器上面，循环。因为有的地方有项目方的名字还有域名那些就没有展示，帮一个企业做的，大概就是做成了现在这样，上上周就是上一次跟公司的老板在学校里面当面谈了一会，当时说是很满意，说了一些地方需要修改和调整，你们觉得有没有什么问题啊，我现在是在自己的阿里云服务器上面跑的，后面的话再迁移部署到他们公司的服务器，但是现在还没有谈交付和收费怎么弄？比如是一次买定还是租用，还有后期的维护和后续修改的费用，部署需要收费吗？不知道怎么定价，那个公司的老板是我一个老师的朋友🤔🤔🤔 图二是新的老板，额，一个GitHub大佬推荐的，挺漂亮说是要做一个支付宝的小程序，但是现在还没有说具体的需求🤔🤔🤔应该这几天会说。做之前一定要先谈清楚怎么分阶段交付？怎么算完成？然后根据难度和花费的时间去计费，这是这次项目的目标，也是对自己的一种锻炼吧🫡🫡🫡加油

阿金

27,805 views • 2 months ago

💥不把“名字”当成“真实本身” 如果“道”能够被完整地说出来，它就不是永恒不变的那个“道”；如果一个名字能够把事物完全定义清楚，它就不是永恒的那个“名”。天地万物还没有被命名、被区分的时候，是“无名”，这是天地的起点。当万物开始有了名称、有了区别、有了具体形态，“有名”就成为孕育万物的根本。所以：当一个人放下欲望和成见，就能看到世界最微妙、最本质的一面；当一个人带着欲望去观察，就只能看到事物具体的边界、现象和结果。 “无”和“有”，虽然名称不同，实际上都来自同一个源头。这个源头非常深奥，深奥到无法用普通概念完全描述。它是一切奥妙的入口。

💥不把“名字”当成“真实本身” 如果“道”能够被完整地说出来，它就不是永恒不变的那个“道”；如果一个名字能够把事物完全定义清楚，它就不是永恒的那个“名”。天地万物还没有被命名、被区分的时候，是“无名”，这是天地的起点。当万物开始有了名称、有了区别、有了具体形态，“有名”就成为孕育万物的根本。所以：当一个人放下欲望和成见，就能看到世界最微妙、最本质的一面；当一个人带着欲望去观察，就只能看到事物具体的边界、现象和结果。 “无”和“有”，虽然名称不同，实际上都来自同一个源头。这个源头非常深奥，深奥到无法用普通概念完全描述。它是一切奥妙的入口。

QMAY

49,584 views • 1 month ago

这两天看到我一直很喜欢的设计师阿哲阿哲Phil 的个人网站，我挺喜欢他个人主页的那个风格。看着看着突然冒出一个念头：这种个人审美很强的网站，模型光看录屏，能不能做出来？于是我顺手录了 10 秒左右，从页面上划过去，直接把视频丢给 Ling-3.0-flash-VL，让它照着做一版。没给源码，也没拆页面，更没写一大段提示词。输入就那段录屏，加上一句很简单的需求。其实扔进去的时候，我没抱多大期待。视频一晃就过去了，有些细节让我自己暂停看，也未必记得住。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和 visual agent 的版本。官方提到的能力挺多，视觉感知、STEM、文档、前端编码、医疗报告都在里面。我这次没全测，就看一件事：它能不能看完一段网站录屏，真把页面做出来。结果打开以后，我确实愣了一下。按肉眼看，和阿哲的原版大概有七成像。大的版式、配色和页面感觉都抓到了，生成出来的也不只是一个摆着看的空壳。按钮能点，交互能跑，放进浏览器里，已经像个可以接着改的半成品。当然，剩下那三成也挺明显。风格不够细腻，字体没那么贴，交互还是有点僵，一些细节只学到了大概。把两个页面并排放在一起，差距还是能看出来。要我直接拿去上线，我肯定不会；拿它当第一版，我觉得够了。以前脑子里有个页面的样子，最麻烦的是说不清。你跟开发说想要“有点设计感”“交互顺一点”，讲了半天，对方可能还是不知道你想要什么。自己不会写代码的话，很多想法就一直停在收藏夹里。现在简单多了。先找一个接近自己想法的网站，录一小段，让模型搭出来。哪里不对，直接看着页面改。它没有把阿哲的网站原样搬过来，但它把一张白纸直接做到了七成。所以这次测完，我还挺愿意安利 Ling-3.0-flash-VL。离专业前端当然还有距离，但对没代码基础、想做个人网站或者产品 Demo 的人来说，先把第一版弄出来，已经能省不少事了。感兴趣的都可以去试一试：

这两天看到我一直很喜欢的设计师阿哲阿哲Phil 的个人网站，我挺喜欢他个人主页的那个风格。看着看着突然冒出一个念头：这种个人审美很强的网站，模型光看录屏，能不能做出来？于是我顺手录了 10 秒左右，从页面上划过去，直接把视频丢给 Ling-3.0-flash-VL，让它照着做一版。没给源码，也没拆页面，更没写一大段提示词。输入就那段录屏，加上一句很简单的需求。其实扔进去的时候，我没抱多大期待。视频一晃就过去了，有些细节让我自己暂停看，也未必记得住。 Ling-3.0-flash-VL 是百灵在 Ling-3.0-flash 上加了视觉理解和 visual agent 的版本。官方提到的能力挺多，视觉感知、STEM、文档、前端编码、医疗报告都在里面。我这次没全测，就看一件事：它能不能看完一段网站录屏，真把页面做出来。结果打开以后，我确实愣了一下。按肉眼看，和阿哲的原版大概有七成像。大的版式、配色和页面感觉都抓到了，生成出来的也不只是一个摆着看的空壳。按钮能点，交互能跑，放进浏览器里，已经像个可以接着改的半成品。当然，剩下那三成也挺明显。风格不够细腻，字体没那么贴，交互还是有点僵，一些细节只学到了大概。把两个页面并排放在一起，差距还是能看出来。要我直接拿去上线，我肯定不会；拿它当第一版，我觉得够了。以前脑子里有个页面的样子，最麻烦的是说不清。你跟开发说想要“有点设计感”“交互顺一点”，讲了半天，对方可能还是不知道你想要什么。自己不会写代码的话，很多想法就一直停在收藏夹里。现在简单多了。先找一个接近自己想法的网站，录一小段，让模型搭出来。哪里不对，直接看着页面改。它没有把阿哲的网站原样搬过来，但它把一张白纸直接做到了七成。所以这次测完，我还挺愿意安利 Ling-3.0-flash-VL。离专业前端当然还有距离，但对没代码基础、想做个人网站或者产品 Demo 的人来说，先把第一版弄出来，已经能省不少事了。感兴趣的都可以去试一试：

阿川 | AI thinking

37,185 views • 13 days ago