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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。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
03:26
18 20
昨晚 OpenAI 发布了 Codex 的 Mac App
早上满心欢喜用一下，结果不断地报错，真服了
我主要遇到两个问题，如果大家也遇到了，可以按照我这个方法去处理：
首先是配置文件错误
首先是配置文件有个错误，提示有不该有的符号，但那个配置文件居然达到了 26 万行。
解决方法：移除并备份这个文件。我移除以后，报错就不再出现了。
可以参考一下这两个命令：
cd /Users/your user name/.codex/
mv config.toml config.toml.bak
第二个错误就是说我的登录 key 无法刷新，“Your access token could not be refreshed”。
一般来说，这个时候我们重新登录一下就行。
结果我找了半天，没有在它的界面上找到登录和注册的个人页面。最后发现登录居然在左上角的选项里，太不符合逻辑了。
这时候大家退出登录，再重新登录就可以了。
早上满心欢喜用一下，结果不断地报错，真服了
我主要遇到两个问题，如果大家也遇到了，可以按照我这个方法去处理：
首先是配置文件错误
首先是配置文件有个错误，提示有不该有的符号，但那个配置文件居然达到了 26 万行。
解决方法：移除并备份这个文件。我移除以后，报错就不再出现了。
可以参考一下这两个命令：
cd /Users/your user name/.codex/
mv config.toml config.toml.bak
第二个错误就是说我的登录 key 无法刷新，“Your access token could not be refreshed”。
一般来说，这个时候我们重新登录一下就行。
结果我找了半天，没有在它的界面上找到登录和注册的个人页面。最后发现登录居然在左上角的选项里，太不符合逻辑了。
这时候大家退出登录，再重新登录就可以了。
18 27
小道消息 Claude Sonnet 5 即将发布，也有说是 4.6：
Fennec 代号： 泄露的 Claude Sonnet 5 内部代号。据称其技术水平比 Gemini 的 “Snow Bunny” 领先整整一代。
发布在即： Vertex AI 的一条错误日志中列出了 claude-sonnet-5@20260203，预示其发布窗口指向 2026 年 2 月 3 日。
激进定价： 据传其价格比 Claude Opus 4.5 便宜 50%，但在各项指标上均能实现超越。
海量上下文： 保留了 100 万（1M）token 的上下文窗口，但运行速度显著提升。
TPU 加速： 据称该模型在 Google TPU 上进行了训练与优化，从而实现了更高的吞吐量和更低的延迟。
Claude Code 进化： 能够派生出专业化子智能体（如后端、QA、研究员），这些智能体可在终端同步并行工作。
“开发团队”模式： 智能体在后台自主运行；你只需提供简要说明，它们就能像人类队友一样构建出完整的功能。
跑分猛兽： 内部泄露声称其在 SWE-bench 上超过了 80.9%，有效超越了目前所有的编程模型。
Vertex 侧面证实： 针对特定 Sonnet 5 ID 的 404 错误表明，该模型已经存在于 Google 的基础设施中，正等待激活。
来源 X：pankajkumar_dev
Fennec 代号： 泄露的 Claude Sonnet 5 内部代号。据称其技术水平比 Gemini 的 “Snow Bunny” 领先整整一代。
发布在即： Vertex AI 的一条错误日志中列出了 claude-sonnet-5@20260203，预示其发布窗口指向 2026 年 2 月 3 日。
激进定价： 据传其价格比 Claude Opus 4.5 便宜 50%，但在各项指标上均能实现超越。
海量上下文： 保留了 100 万（1M）token 的上下文窗口，但运行速度显著提升。
TPU 加速： 据称该模型在 Google TPU 上进行了训练与优化，从而实现了更高的吞吐量和更低的延迟。
Claude Code 进化： 能够派生出专业化子智能体（如后端、QA、研究员），这些智能体可在终端同步并行工作。
“开发团队”模式： 智能体在后台自主运行；你只需提供简要说明，它们就能像人类队友一样构建出完整的功能。
跑分猛兽： 内部泄露声称其在 SWE-bench 上超过了 80.9%，有效超越了目前所有的编程模型。
Vertex 侧面证实： 针对特定 Sonnet 5 ID 的 404 错误表明，该模型已经存在于 Google 的基础设施中，正等待激活。
来源 X：pankajkumar_dev
21 410
Claude Code 的创建者 Boris 再次分享
Anthropic 内部总结的 Claude Code 使用技巧
简短而清晰，很多技巧都非常有用，强烈推荐看看：
------
并行工作是头号生产力秘诀
同时开 3-5 个 git worktree，每个跑一个独立的 Claude 会话。这是团队公认的最大生产力提升点。
Boris 自己用多个 git checkout，但团队大多数人更喜欢 worktree。这也是为什么 Claude 桌面应用专门加了原生支持。
有人给 worktree 起名字，设置 shell 别名（za、zb、zc），一个按键就能切换。还有人专门准备一个"分析"worktree，只用来读日志和跑 BigQuery。
------
复杂任务先做计划
每个复杂任务都从计划模式开始。把精力投入到计划里，Claude 就能一次性完成实现。
有人让一个 Claude 写计划，然后启动第二个 Claude 以幕僚工程师的身份审查。另一个人说，一旦事情跑偏，立刻切回计划模式重新规划，不要硬推。
他们还会明确要求 Claude 在验证步骤进入计划模式，不只是构建步骤。
======
维护 CLAUDE. md 是长期投资
每次纠正错误后，都以这句话结尾："更新你的 CLAUDE. md，确保不再犯同样的错误。"
Claude 非常擅长为自己写规则。随着时间推移，毫不留情地编辑你的 CLAUDE md，不断迭代直到 Claude 的错误率明显下降。
有个工程师让 Claude 为每个任务/项目维护笔记目录，每次 PR 后更新，然后把 CLAUDE. md 指向那个目录。
======
把重复操作做成技能
创建自己的技能并提交到 git，在每个项目中复用。
团队的建议：
▸ 如果你每天做某件事超过一次，就把它变成技能或命令
▸ 做个 /techdebt 命令，每次会话结束时运行，找出并消除重复代码
▸ 设置一个命令，把 7 天的 Slack、Google Drive、Asana 和 GitHub 同步到一个上下文转储
▸ 构建分析工程师风格的智能体，写 dbt 模型、审查代码、在开发环境测试变更
------
让 Claude 自动修复 bug
大部分 bug Claude 都能自己修。
启用 Slack MCP，把 Slack 里的 bug 讨论帖粘贴给 Claude，只说一句"修复它"。不需要切换上下文。
或者直接说"去修复失败的 CI 测试"，不要微观管理怎么做。
让 Claude 看 Docker 日志来排查分布式系统故障，它在这方面能力出奇地强。
======
提升提示词水平
挑战 Claude。说"针对这些改动严厉审查我，在我通过测试之前不要创建 PR"。让 Claude 当你的审查员。
或者说"向我证明这行得通"，让 Claude 对比 main 分支和功能分支的行为差异。
------
在平庸的修复后，说："基于你现在掌握的所有信息，废弃这个方案，实现那个更优雅的解决方案。"
------
交付任务前，写详细的规格说明，减少歧义。你描述得越具体，输出越好。
======
终端和环境设置
团队很喜欢 Ghostty。很多人看中它的同步渲染、24 位色彩和完善的 Unicode 支持。
用 /statusline 自定义状态栏，让它始终显示上下文使用情况和当前 git 分支。
很多人给终端标签页做颜色编码和命名，有时配合 tmux，每个任务或 worktree 一个标签页。
------
用语音听写。你说话比打字快 3 倍，提示词会变得详细得多。macOS 上连按两次 fn 键就能开启。
======
使用子代理
在任何希望 Claude 投入更多算力的请求中，加上"use subagents"。
把单个任务分给子代理，保持主代理的上下文窗口整洁专注。
通过钩子把权限请求路由到 Opus 4.5，让它扫描潜在攻击并自动批准安全请求。
======
用 Claude 做数据分析
让 Claude Code 用 "bq" CLI 即时提取和分析指标。
团队在代码库里集成了 BigQuery 技能，每个人都直接在 Claude Code 里用它做分析查询。Boris 说他已经 6 个多月没写过一行 SQL 了。
这适用于任何有 CLI、MCP 或 API 的数据库。
======
用 Claude 学习
在 /config 里启用"解释型"或"学习型"输出风格，让 Claude 解释它改动背后的"原因"。
让 Claude 生成可视化的 HTML 演示文稿来解释不熟悉的代码。它做幻灯片的水平出奇地好。
让 Claude 画新协议和代码库的 ASCII 图表，帮你理解它们。
构建间隔重复学习技能：你解释自己的理解，Claude 通过提问填补知识空白，并存储结果。
详情：x.com/bcherny/status/2017742741636321619?s=20
Anthropic 内部总结的 Claude Code 使用技巧
简短而清晰，很多技巧都非常有用，强烈推荐看看：
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并行工作是头号生产力秘诀
同时开 3-5 个 git worktree，每个跑一个独立的 Claude 会话。这是团队公认的最大生产力提升点。
Boris 自己用多个 git checkout，但团队大多数人更喜欢 worktree。这也是为什么 Claude 桌面应用专门加了原生支持。
有人给 worktree 起名字，设置 shell 别名（za、zb、zc），一个按键就能切换。还有人专门准备一个"分析"worktree，只用来读日志和跑 BigQuery。
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复杂任务先做计划
每个复杂任务都从计划模式开始。把精力投入到计划里，Claude 就能一次性完成实现。
有人让一个 Claude 写计划，然后启动第二个 Claude 以幕僚工程师的身份审查。另一个人说，一旦事情跑偏，立刻切回计划模式重新规划，不要硬推。
他们还会明确要求 Claude 在验证步骤进入计划模式，不只是构建步骤。
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维护 CLAUDE. md 是长期投资
每次纠正错误后，都以这句话结尾："更新你的 CLAUDE. md，确保不再犯同样的错误。"
Claude 非常擅长为自己写规则。随着时间推移，毫不留情地编辑你的 CLAUDE md，不断迭代直到 Claude 的错误率明显下降。
有个工程师让 Claude 为每个任务/项目维护笔记目录，每次 PR 后更新，然后把 CLAUDE. md 指向那个目录。
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把重复操作做成技能
创建自己的技能并提交到 git，在每个项目中复用。
团队的建议：
▸ 如果你每天做某件事超过一次，就把它变成技能或命令
▸ 做个 /techdebt 命令，每次会话结束时运行，找出并消除重复代码
▸ 设置一个命令，把 7 天的 Slack、Google Drive、Asana 和 GitHub 同步到一个上下文转储
▸ 构建分析工程师风格的智能体，写 dbt 模型、审查代码、在开发环境测试变更
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让 Claude 自动修复 bug
大部分 bug Claude 都能自己修。
启用 Slack MCP，把 Slack 里的 bug 讨论帖粘贴给 Claude，只说一句"修复它"。不需要切换上下文。
或者直接说"去修复失败的 CI 测试"，不要微观管理怎么做。
让 Claude 看 Docker 日志来排查分布式系统故障，它在这方面能力出奇地强。
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提升提示词水平
挑战 Claude。说"针对这些改动严厉审查我，在我通过测试之前不要创建 PR"。让 Claude 当你的审查员。
或者说"向我证明这行得通"，让 Claude 对比 main 分支和功能分支的行为差异。
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在平庸的修复后，说："基于你现在掌握的所有信息，废弃这个方案，实现那个更优雅的解决方案。"
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交付任务前，写详细的规格说明，减少歧义。你描述得越具体，输出越好。
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终端和环境设置
团队很喜欢 Ghostty。很多人看中它的同步渲染、24 位色彩和完善的 Unicode 支持。
用 /statusline 自定义状态栏，让它始终显示上下文使用情况和当前 git 分支。
很多人给终端标签页做颜色编码和命名，有时配合 tmux，每个任务或 worktree 一个标签页。
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用语音听写。你说话比打字快 3 倍，提示词会变得详细得多。macOS 上连按两次 fn 键就能开启。
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使用子代理
在任何希望 Claude 投入更多算力的请求中，加上"use subagents"。
把单个任务分给子代理，保持主代理的上下文窗口整洁专注。
通过钩子把权限请求路由到 Opus 4.5，让它扫描潜在攻击并自动批准安全请求。
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用 Claude 做数据分析
让 Claude Code 用 "bq" CLI 即时提取和分析指标。
团队在代码库里集成了 BigQuery 技能，每个人都直接在 Claude Code 里用它做分析查询。Boris 说他已经 6 个多月没写过一行 SQL 了。
这适用于任何有 CLI、MCP 或 API 的数据库。
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用 Claude 学习
在 /config 里启用"解释型"或"学习型"输出风格，让 Claude 解释它改动背后的"原因"。
让 Claude 生成可视化的 HTML 演示文稿来解释不熟悉的代码。它做幻灯片的水平出奇地好。
让 Claude 画新协议和代码库的 ASCII 图表，帮你理解它们。
构建间隔重复学习技能：你解释自己的理解，Claude 通过提问填补知识空白，并存储结果。
详情：x.com/bcherny/status/2017742741636321619?s=20
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没想到 Clawdbot 里的 K2.5 还真能免费
但需要选择 OpenCode Zen 的渠道
所以这里的免费用的是 OpenCode 提供的免费 K2.5
如果想体验 K2.5 也可以去 OpenCode 里面玩
但需要选择 OpenCode Zen 的渠道
所以这里的免费用的是 OpenCode 提供的免费 K2.5
如果想体验 K2.5 也可以去 OpenCode 里面玩
32 47
Clawdbot 昨晚的更新 ：
将moonshotai/Kimi-K2.5 添加到了模型库；
MiniMax Coding Plan 现在支持直接通过网页授权登录。
如果你也被这俩模型的添加困扰可以更新一下。
更新推荐直接重新运行安装命令，他会自动升级和修复
将moonshotai/Kimi-K2.5 添加到了模型库；
MiniMax Coding Plan 现在支持直接通过网页授权登录。
如果你也被这俩模型的添加困扰可以更新一下。
更新推荐直接重新运行安装命令，他会自动升级和修复
14 02
