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这可能是目前最全的 Codex 入门教程了，80分钟，已加中文字幕，建议收藏慢慢看 Codex 是 OpenAI 的 AI 编程代理，跟 Claude Code 是直接竞品。很多人听说了但一直没上手，要么不知道从哪开始，要么看了官方文档还是一头雾水 这个教程从零开始讲，适合完全没用过的人。80分钟很长，但看完基本就能上手了 为什么值得现在学 Codex： 之前发过 openai/skills 技能目录（22k Star）、Codex 黑客松上有人用 MCP 打通 ChatGPT 实现额度翻倍、还有人用它做赛博朋克动画网站。Codex 的生态正在快速成型 Claude Code 和 Codex 现在是 AI 编程工具的两极。只会用一个不够，两个都会才能在不同场景选最合适的 80分钟一次性讲透，比你自己零散摸索省很多时间 先收藏，周末找个整块时间跟着做一遍，比看十篇碎片文章都有用

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Vincent

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如果你翻墙之后，还只会刷每日大赛，那真的有点浪费了 因为互联网真正值钱的东西，其实大量都藏在 GitHub 很多最新的 AI 工具、自动化项目、效率工作流，几乎都会第一时间出现在那里 这两年越来越明显的一件事是： 会用 GitHub 的人，已经开始用 AI 放大自己的效率了 很多原本需要团队完成的事情，现在一个人就能做 我的建议是收藏起来，认真看看这个视频 它真正有价值的地方，不是教你“看网站”， 而是让你开始理解： AI 时代里，普通人该去哪里找机会
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Codex从入门到精通完整视频教程 大家收藏了很多万字长文教程，但是会觉得读起来太累 所以我花费15小时时间做了视频版本完整教程。从安装开始，一步一步带你从入门到完全精通使用Codex，总时长7分14秒 有需要的朋友直接看视频 觉得还不错可以收藏、点赞、转发给你身边的朋友！
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govin.eth | G哥

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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)

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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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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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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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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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渡边君

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说个扎心的真相，90%的AI工程师，其实什么都没做出来 Cluely的CEO Roy Lee在NYU做活动，当场掏500美元现金，问在场所有学AI的学生和工程师，谁在LinkedIn上真正上线过一个公开的项目，结果全场几乎没人举手。 太真实了，现在的AI圈就是这样，人人都能跟你聊大模型，聊Agent，聊世界模型，刷过几百篇论文，调过几十个demo，但你问他有没有上线过一个能让别人用的东西，大部分人都沉默了。 我们总以为AI时代拼的是谁懂的多，谁的技术深，其实根本不是。 LLM能帮你写80%的代码，能帮你解决大部分技术问题，但剩下那20%的脏活累活，部署，边缘case，用户体验，成本控制，才是真正能区分你和别人的地方。 所以别再当那个只会看教程的工程师了，去做去实践，去解决实际问题，，离线小模型App，自我迭代的代码Agent，个人生活OS，哪个都行。 不用等你学完所有东西，不用等完美，这个周末开干，下周就公开上线。哪怕做的很烂，哪怕只有几个人用，也比你藏在电脑里的一百个demo强一万倍。 在AI时代，知识已经变成了最不值钱的东西，到处都是教程，到处都是论文，真正稀缺的，是把知识变成公开可验证的产品的执行力。 别当那个坐在NYU教室里，连500美元都拿不到的人，动起来兄弟们
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AYi

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说句不夸张的，这可能是目前最全面的 Claude Code 零基础教程了。 整整40分钟，从打开界面开始，纯用自然语言带你跑通网页、小游戏、Chrome插件、自动化工作流、AI识图应用，连MCP接入、API key处理、Vercel部署这些新手最容易卡壳的地方都讲透了。 非技术人想靠AI做点自己的东西，看这一个视频就够了。 建议先收藏，周末跟着实操一遍 👇
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Vincent

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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
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AIGCLINK

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Anthropic官方团队亲自演示Claude Code正确打开方式， 这才是真正的高阶用法！ 全程仅需30分钟，完全免费，主讲人就是Claude Code的核心开发者。 一定要去看这场工作坊，建议直接收藏！ 它带来的价值，远比那些标价几百美元的付费课程要高得多。 你平时也在用Claude，但大概率还不知道它藏着40个实用指令…… 看完直接上手，效率和玩法直接起飞！ 搜索“Anthropic Claude Code Workshop”就能找到，抓紧时间！
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Huan

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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。
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Codex 从 0 到 1 全攻略，只要 60 分钟。 就能让你真正搞懂 为什么整个 AI 圈最近都在疯狂讨论它。 大部分人现在还停留在： 用 AI 聊天 写文案 问问题 生成图片 但真正会玩的人。 已经开始让 AI 帮自己： 写代码 修 Bug 搭项目 自动执行复杂任务 你以为大家还在卷提示词。 但新的游戏规则已经变了。 未来真正拉开差距的。 不是谁更会提问。 而是谁先学会 让 AI 帮你直接干活。 而 Codex。 就是目前最值得花时间研究的东西之一。 别等所有人都开始用了 你才后知后觉。 花 60 分钟看完。 你会比 90% 的人 更早看懂下一波 AI 机会。
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