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Codex 必改的8 个基础配置
我是饼干哥哥，我给NGS每人配了200美金的Codex Pro。
结果上周团队有人跟我说：
Codex不如豆包好用，离了他一点活都干不了！！
我大为震撼，明明同一套餐，另一边已经蹬疯了。。
我把两边的设置拉出来一对比，不是Codex 的问题，是这8个配置没动，大家自查！
01 权限模式
点设置 → 常规 → 权限 → 打开完全访问权限。
默认权限每次改文件都要问一遍，平时我都无脑开最大权限，省得被弹窗打断。
02 个性化
点开左下角设置，找到个性化。
语气从默认"亲和"改成"务实"，少说废话；
记忆功能打开，记住用户偏好；
自定义指令上GitHub搜"forrestchang/andrej-karpathy-skills"，卡帕西吐槽Agent写的那份开源规则，整段复制粘贴进去就行。
03 跟进行为
点开左下角设置，找到常规。
编辑器下面把默认的"排队"切成"引导"；
任务跑到一半能随时插话纠错，不用等跑完再返工。
04 会话管理
会话卡死、上下文太长没救了。
右键任务"复制会话ID"，给到另一个对话框继续改；
如果是背景全但想另开路线，选"在新任务中继续"。
05 电脑操控
设置里找"电脑操控"，打开"任意应用"和Google Chrome这两栏；
日常操作App、刷网页，让 Codex 爽玩你的电脑。
06 搜索任务
任务多了翻不到，点左侧边栏上方搜索图标🔍
弹出面板直接搜任务，比翻列表快。
07 语音听写
设置里点"语音"，设好快捷键；
随时随地开始口喷，自动转中文，比打字都快。
08 重连接问题
如果总遇到"正在重新连接5/5"这问题，是Codex想走WebSocket，代理不支持就反复重连。
先把下面提示词丢给Codex修复：
“
请帮我修复"重连接"问题：
备份config.toml为config.toml.bak，新增provider（名openai_http，wire_api=responses，supports_websockets=false，requires_openai_auth=true，已有同名则跳过），顶部model_provider改成openai_http，完成后告诉我改了什么。
”
如果还卡，还有个方法：
“
帮我检测本地代理端口，先检查.codex/.env是否已存在并备份现有内容，查到端口就更新或追加代理这两行，不要整体覆盖；
查不到再问我；完成后告诉我具体改了什么、端口怎么确定的。
”
然后重启就 ok 了。
（* 改完如果发现会话变少了，是按 provider 分组的正常现象，改回去就行了。）
我是饼干哥哥，我给NGS每人配了200美金的Codex Pro。
结果上周团队有人跟我说：
Codex不如豆包好用，离了他一点活都干不了！！
我大为震撼，明明同一套餐，另一边已经蹬疯了。。
我把两边的设置拉出来一对比，不是Codex 的问题，是这8个配置没动，大家自查！
01 权限模式
点设置 → 常规 → 权限 → 打开完全访问权限。
默认权限每次改文件都要问一遍，平时我都无脑开最大权限，省得被弹窗打断。
02 个性化
点开左下角设置，找到个性化。
语气从默认"亲和"改成"务实"，少说废话；
记忆功能打开，记住用户偏好；
自定义指令上GitHub搜"forrestchang/andrej-karpathy-skills"，卡帕西吐槽Agent写的那份开源规则，整段复制粘贴进去就行。
03 跟进行为
点开左下角设置，找到常规。
编辑器下面把默认的"排队"切成"引导"；
任务跑到一半能随时插话纠错，不用等跑完再返工。
04 会话管理
会话卡死、上下文太长没救了。
右键任务"复制会话ID"，给到另一个对话框继续改；
如果是背景全但想另开路线，选"在新任务中继续"。
05 电脑操控
设置里找"电脑操控"，打开"任意应用"和Google Chrome这两栏；
日常操作App、刷网页，让 Codex 爽玩你的电脑。
06 搜索任务
任务多了翻不到，点左侧边栏上方搜索图标🔍
弹出面板直接搜任务，比翻列表快。
07 语音听写
设置里点"语音"，设好快捷键；
随时随地开始口喷，自动转中文，比打字都快。
08 重连接问题
如果总遇到"正在重新连接5/5"这问题，是Codex想走WebSocket，代理不支持就反复重连。
先把下面提示词丢给Codex修复：
“
请帮我修复"重连接"问题：
备份config.toml为config.toml.bak，新增provider（名openai_http，wire_api=responses，supports_websockets=false，requires_openai_auth=true，已有同名则跳过），顶部model_provider改成openai_http，完成后告诉我改了什么。
”
如果还卡，还有个方法：
“
帮我检测本地代理端口，先检查.codex/.env是否已存在并备份现有内容，查到端口就更新或追加代理这两行，不要整体覆盖；
查不到再问我；完成后告诉我具体改了什么、端口怎么确定的。
”
然后重启就 ok 了。
（* 改完如果发现会话变少了，是按 provider 分组的正常现象，改回去就行了。）
9 11
真的看不懂高铁的售票逻辑
我自己一个人出行
上车的时候，诺大的车厢空无一人
庆幸可以以 1 个人坐的时候
就上来一位乘客，非常精准的坐到了我的旁边
不是，这么多位置，为什么要匹配我啊？
整个车厢就我们俩，这合理吗？
我自己一个人出行
上车的时候，诺大的车厢空无一人
庆幸可以以 1 个人坐的时候
就上来一位乘客，非常精准的坐到了我的旁边
不是，这么多位置，为什么要匹配我啊？
整个车厢就我们俩，这合理吗？
5 21
如何给传统网站加上 Agent，让 AI 操作一切
上一篇提到我在做的 ngsFlow，要加一个 Canvas Agent 操作画布的踩坑经验。
现在跑出来了，关键在网站要把自己的业务能力整理成一套 Agent 可以理解和调用的产品协议。
如果你也在经营网站，想让 Codex 帮你加一个 Agent 让 AI 替用户操作功能，可以参考提示词：
```text
请分析当前网站代码库，并设计一套让 Agent 深度操作网站功能的改造方案。
要求：
1. 不替换现有业务流程、数据库、API 和任务系统，Agent 只作为旁路编排层。
2. 梳理网站现有核心能力，建立统一 Capability Catalog，避免在不同页面、CLI、MCP 中重复维护工具定义。
3. Agent 每次先读取当前页面和项目状态，再生成声明式执行计划。
4. 所有写操作必须支持 dry-run、变更预览、一次确认、原子提交、版本冲突检测和撤销。
5. 付费、删除、覆盖、发布、本地命令等操作增加独立审批和预算限制。
6. 长任务使用持久化 Run/Job 状态，不依赖一个长 HTTP 请求。
7. 执行完成后必须通过确定性条件验证，不能仅凭模型回复判断成功。
8. 建立统一 Trace，记录 run、turn、tool、审批、耗时、结果、失败原因和敏感信息脱敏。
9. 全局 Agent UI 可以常驻，但会话、权限和上下文必须按用户、项目和页面隔离。
10. 保持旧功能和旧客户端兼容，给出分阶段实施方案、公共接口、数据表、核心类型、测试计划和回滚策略。
请先进行只读代码审计，再输出：
- 当前架构与主要问题
- 目标架构图
- 分阶段改造计划
- 需要新增或修改的模块
- 风险与兼容策略
- 可验证的验收标准
不要直接大规模重写代码，优先复用现有业务能力和任务系统。
```
协议整理好之后，接入方随便换：网页侧栏 Agent、本地 Codex / Claude Code 走 CLI 和 MCP 都能用
上一篇提到我在做的 ngsFlow，要加一个 Canvas Agent 操作画布的踩坑经验。
现在跑出来了，关键在网站要把自己的业务能力整理成一套 Agent 可以理解和调用的产品协议。
如果你也在经营网站，想让 Codex 帮你加一个 Agent 让 AI 替用户操作功能，可以参考提示词：
```text
请分析当前网站代码库，并设计一套让 Agent 深度操作网站功能的改造方案。
要求：
1. 不替换现有业务流程、数据库、API 和任务系统，Agent 只作为旁路编排层。
2. 梳理网站现有核心能力，建立统一 Capability Catalog，避免在不同页面、CLI、MCP 中重复维护工具定义。
3. Agent 每次先读取当前页面和项目状态，再生成声明式执行计划。
4. 所有写操作必须支持 dry-run、变更预览、一次确认、原子提交、版本冲突检测和撤销。
5. 付费、删除、覆盖、发布、本地命令等操作增加独立审批和预算限制。
6. 长任务使用持久化 Run/Job 状态，不依赖一个长 HTTP 请求。
7. 执行完成后必须通过确定性条件验证，不能仅凭模型回复判断成功。
8. 建立统一 Trace，记录 run、turn、tool、审批、耗时、结果、失败原因和敏感信息脱敏。
9. 全局 Agent UI 可以常驻，但会话、权限和上下文必须按用户、项目和页面隔离。
10. 保持旧功能和旧客户端兼容，给出分阶段实施方案、公共接口、数据表、核心类型、测试计划和回滚策略。
请先进行只读代码审计，再输出：
- 当前架构与主要问题
- 目标架构图
- 分阶段改造计划
- 需要新增或修改的模块
- 风险与兼容策略
- 可验证的验收标准
不要直接大规模重写代码，优先复用现有业务能力和任务系统。
```
协议整理好之后，接入方随便换：网页侧栏 Agent、本地 Codex / Claude Code 走 CLI 和 MCP 都能用
2 00
复盘一个典型的 Agent Harness 问题
上篇讲到我在开发 ngsFlow AI画布，有个 Canvas Agent 可以帮用户直接搭工作流。但结果很尴尬：它只能稳定完成 3 个节点左右的简单连线，一旦涉及复杂需求，就开始漏节点、连错线、做到一半停下来说"完成了"。
后来专门去读了 Anthropic、OpenAI 的公开实践分享，才发现这是个典型的 Agent Harness 问题。（可以直接拉到文末看解决方案）
Harness 不是模型，而是模型外面的整套执行环境：
Agent 怎么理解产品状态，怎么选择工具，怎么规划步骤，怎么安全执行，怎么验证结果，失败之后怎么恢复。
MCP 解决的是“怎么接进来”，CLI 解决的是“怎么调用”。
但它们都不保证 Agent 能完成复杂任务。
具体到 ngsFlow，问题有三个。
第一，工具重叠严重：多个工具都能建节点，Agent 每一步都要先纠结用哪个，工具越多选择越差。
第二，Agent 要自己管理节点 UUID、自己算坐标、自己维持十几步调用之间的状态，这些恰恰是模型最不擅长的。
第三，没有验证环节，工具调用返回成功，Agent 就认为任务完成了，至于画布上是不是真的有 10 个节点，没人检查。
怎么破？大厂的解法可以总结成 5 个点：
1. 收敛成少量高层工具。
Anthropic 明确说过，把产品 API 原样包成几十个工具是常见错误。应该提供面向完整工作流的工具，比如"创建一条生成流程"，内部的多次操作由产品自己完成。原子工具留在底层，不默认暴露给模型。
2. 让 Agent 提交声明式 Plan，而不是几十次离散调用。
Agent 只需要描述要创建哪些节点、怎么连接、布局目标和完成条件。真实 ID、坐标计算、批量循环和事务提交，都交给确定性的 Runtime。
3. 确认粒度提到计划级。
不要每建一个节点弹一次确认。先 dry-run 展示完整预览和预计费用，用户确认一次，然后原子执行。否则长任务天然被切碎。
4. 复杂批处理交给受限 Code Mode。
创建 10 个节点、批量连线这类任务，让 Agent 在沙箱里调用领域 SDK 写循环，通常比连续调用十几次 MCP 更稳定。
5. 强制验证。
Plan 里内置后置条件：节点数量对不对、有没有断线、有没有重叠。执行完由 Runtime 重新读取状态逐条检查，不通过就进入修复循环，通过才算完成。MCP-Atlas 基准显示，大量失败发生在工具全部调用成功之后——模型提前停了。
一句话概括这套 Harness 的思路：模型负责决定要什么，Runtime 负责保证做对。
上篇讲到我在开发 ngsFlow AI画布，有个 Canvas Agent 可以帮用户直接搭工作流。但结果很尴尬：它只能稳定完成 3 个节点左右的简单连线，一旦涉及复杂需求，就开始漏节点、连错线、做到一半停下来说"完成了"。
后来专门去读了 Anthropic、OpenAI 的公开实践分享，才发现这是个典型的 Agent Harness 问题。（可以直接拉到文末看解决方案）
Harness 不是模型，而是模型外面的整套执行环境：
Agent 怎么理解产品状态，怎么选择工具，怎么规划步骤，怎么安全执行，怎么验证结果，失败之后怎么恢复。
MCP 解决的是“怎么接进来”，CLI 解决的是“怎么调用”。
但它们都不保证 Agent 能完成复杂任务。
具体到 ngsFlow，问题有三个。
第一，工具重叠严重：多个工具都能建节点，Agent 每一步都要先纠结用哪个，工具越多选择越差。
第二，Agent 要自己管理节点 UUID、自己算坐标、自己维持十几步调用之间的状态，这些恰恰是模型最不擅长的。
第三，没有验证环节，工具调用返回成功，Agent 就认为任务完成了，至于画布上是不是真的有 10 个节点，没人检查。
怎么破？大厂的解法可以总结成 5 个点：
1. 收敛成少量高层工具。
Anthropic 明确说过，把产品 API 原样包成几十个工具是常见错误。应该提供面向完整工作流的工具，比如"创建一条生成流程"，内部的多次操作由产品自己完成。原子工具留在底层，不默认暴露给模型。
2. 让 Agent 提交声明式 Plan，而不是几十次离散调用。
Agent 只需要描述要创建哪些节点、怎么连接、布局目标和完成条件。真实 ID、坐标计算、批量循环和事务提交，都交给确定性的 Runtime。
3. 确认粒度提到计划级。
不要每建一个节点弹一次确认。先 dry-run 展示完整预览和预计费用，用户确认一次，然后原子执行。否则长任务天然被切碎。
4. 复杂批处理交给受限 Code Mode。
创建 10 个节点、批量连线这类任务，让 Agent 在沙箱里调用领域 SDK 写循环，通常比连续调用十几次 MCP 更稳定。
5. 强制验证。
Plan 里内置后置条件：节点数量对不对、有没有断线、有没有重叠。执行完由 Runtime 重新读取状态逐条检查，不通过就进入修复循环，通过才算完成。MCP-Atlas 基准显示，大量失败发生在工具全部调用成功之后——模型提前停了。
一句话概括这套 Harness 的思路：模型负责决定要什么，Runtime 负责保证做对。
3 00
小龙虾，终究只是南柯一梦。
不敢说小龙虾已死。要不然又会有人来骂我制造焦虑了。
但事实上，我身边的圈子都已经没人再提了。
取而代之的，是各种「work」产品：workbuddy、kimi work，qoderwork，还有什么 work？
最近一直在思考，变与不变的边界在哪里？但我觉得一切在应用层上投机取巧的产品，都会被大模型级别的超级产品杀死。
例如 codex
所以我选择一步到位，给团队所有人装上了 Codex，有的甚至配上 MacOS，直接操作一切
例如 结合飞书cli 做各种表格文档，甚至搭建多维表格工作流，结合即梦cli 跑 TikTok 视频
接下来所有知名产品都会有 cli作为 Agent 入口。Codex 的生态就能野蛮生长了。
美中不足的是，codex 还没有 ChatGPT 的知识和逻辑推理能力。
但很快 chatpgt 和 codex 会合并，变成超级应用后，一大批做中间管道的产品又会死掉。
而这一切，从 openclaw 过年兴起火出圈至今弥留之际，不过短短 3 个月
不敢说小龙虾已死。要不然又会有人来骂我制造焦虑了。
但事实上，我身边的圈子都已经没人再提了。
取而代之的，是各种「work」产品：workbuddy、kimi work，qoderwork，还有什么 work？
最近一直在思考，变与不变的边界在哪里？但我觉得一切在应用层上投机取巧的产品，都会被大模型级别的超级产品杀死。
例如 codex
所以我选择一步到位，给团队所有人装上了 Codex，有的甚至配上 MacOS，直接操作一切
例如 结合飞书cli 做各种表格文档，甚至搭建多维表格工作流，结合即梦cli 跑 TikTok 视频
接下来所有知名产品都会有 cli作为 Agent 入口。Codex 的生态就能野蛮生长了。
美中不足的是，codex 还没有 ChatGPT 的知识和逻辑推理能力。
但很快 chatpgt 和 codex 会合并，变成超级应用后，一大批做中间管道的产品又会死掉。
而这一切，从 openclaw 过年兴起火出圈至今弥留之际，不过短短 3 个月
5 21
ChatGPT Ads：AI 入口开始变成广告入口
最近一直在看新的海外营销渠道，毕竟我们 NGS 自己就在给跨境品牌做 Reddit
目前我比较看好的两个方向：Reddit Ads 和 ChatGPT Ads。最近问的人明显变多，甚至有朋友说，后台从 ChatGPT 过来的订单比例翻倍了。
再研究，我发现 AI 入口出现后，广告逻辑开始变了。
用户买东西前，他可能直接打开 ChatGPT，问一句：
300 美金以内买什么耳机？
露营用便携电源怎么选？
某两个品牌哪个更适合我？
有什么比 Dyson 更便宜的替代品？
所以 ChatGPT Ads 真正值得关注的地方，是它把广告位放进了用户做决定的过程中。
这和搜索广告不一样。
搜索广告等用户把需求变成关键词。ChatGPT Ads 看的是用户正在聊什么、比较什么、犹豫什么。需求还没完全变成搜索词，广告已经有机会出现。
这也是为什么我觉得它会影响跨境电商投放。尤其是那些需要研究、需要比较、客单价又不低的品类，比如 3C、智能硬件、户外装备、家居小电器、功能型 DTC 产品。
低价冲动品可能还是更适合 TikTok 和 Meta。但如果用户买前会反复问参数、场景、替代品、性价比，ChatGPT 就会变成一个很重要的中间入口。
从目前看到的数据看，这个渠道还早，但已经不是纯概念。
根据《ChatGPT Ads 出海白皮书》，ChatGPT 周活约 9 亿，日均提问量超过 25 亿。广告上线约六周，年化广告收入已经接近 1 亿美元量级。
ChatGPT Ads 的合理 CTR 区间大约在 1.5% 到 6%
行业差异也很明显。
AI 工具 / SaaS 的 CTR 大约 5.4%，CPC 约 1.1 美元；
内容和效率类应用 CTR 约 5.1%；
3C / 智能硬件 CTR 约 2.9%，CPC 约 1.9 美元；
流量加权综合大约是 4.0% CTR、1.6 美元 CPC
再对比一下其他数据。
同样是 AI 对话内广告，ChatGPT Ads 的 CTR 约 3.99%，普通 Chatbot 广告约 0.40%，差不多是 10 倍。CPC 虽然也更高，大约 1.6 美元 vs 0.8 美元，但这里看的不是便宜点击，而是有效点击。
便宜流量不稀缺，能进入真实决策链路的流量才稀缺。很多渠道的问题是点击很多，但用户没有带着问题进来。ChatGPT 反过来，用户先把问题说清楚，广告才有机会出现。
当然，这个渠道还在非常早期。数据样本有限，很多结论只能当方向看，不能直接当稳定 ROI。
但我觉得，越是早期，越值得关注它的广告逻辑变化
下一篇我再专门讲：ChatGPT Ads 现在真正的问题出在哪，以及如果跨境品牌想测试，应该怎么避坑、怎么搭归因、怎么判断它到底有没有带来增量
最近一直在看新的海外营销渠道，毕竟我们 NGS 自己就在给跨境品牌做 Reddit
目前我比较看好的两个方向：Reddit Ads 和 ChatGPT Ads。最近问的人明显变多，甚至有朋友说，后台从 ChatGPT 过来的订单比例翻倍了。
再研究，我发现 AI 入口出现后，广告逻辑开始变了。
用户买东西前，他可能直接打开 ChatGPT，问一句：
300 美金以内买什么耳机？
露营用便携电源怎么选？
某两个品牌哪个更适合我？
有什么比 Dyson 更便宜的替代品？
所以 ChatGPT Ads 真正值得关注的地方，是它把广告位放进了用户做决定的过程中。
这和搜索广告不一样。
搜索广告等用户把需求变成关键词。ChatGPT Ads 看的是用户正在聊什么、比较什么、犹豫什么。需求还没完全变成搜索词，广告已经有机会出现。
这也是为什么我觉得它会影响跨境电商投放。尤其是那些需要研究、需要比较、客单价又不低的品类，比如 3C、智能硬件、户外装备、家居小电器、功能型 DTC 产品。
低价冲动品可能还是更适合 TikTok 和 Meta。但如果用户买前会反复问参数、场景、替代品、性价比，ChatGPT 就会变成一个很重要的中间入口。
从目前看到的数据看，这个渠道还早，但已经不是纯概念。
根据《ChatGPT Ads 出海白皮书》，ChatGPT 周活约 9 亿，日均提问量超过 25 亿。广告上线约六周，年化广告收入已经接近 1 亿美元量级。
ChatGPT Ads 的合理 CTR 区间大约在 1.5% 到 6%
行业差异也很明显。
AI 工具 / SaaS 的 CTR 大约 5.4%，CPC 约 1.1 美元；
内容和效率类应用 CTR 约 5.1%；
3C / 智能硬件 CTR 约 2.9%，CPC 约 1.9 美元；
流量加权综合大约是 4.0% CTR、1.6 美元 CPC
再对比一下其他数据。
同样是 AI 对话内广告，ChatGPT Ads 的 CTR 约 3.99%，普通 Chatbot 广告约 0.40%，差不多是 10 倍。CPC 虽然也更高，大约 1.6 美元 vs 0.8 美元，但这里看的不是便宜点击，而是有效点击。
便宜流量不稀缺，能进入真实决策链路的流量才稀缺。很多渠道的问题是点击很多，但用户没有带着问题进来。ChatGPT 反过来，用户先把问题说清楚，广告才有机会出现。
当然，这个渠道还在非常早期。数据样本有限，很多结论只能当方向看，不能直接当稳定 ROI。
但我觉得，越是早期，越值得关注它的广告逻辑变化
下一篇我再专门讲：ChatGPT Ads 现在真正的问题出在哪，以及如果跨境品牌想测试，应该怎么避坑、怎么搭归因、怎么判断它到底有没有带来增量
3 01
现代 AI 产品开发三件套：GUI、CLI、飞书。
最近一直在开发一个 AI 视频产品。
形式上是 ComfyUI 的自由画布 + n8n 的工作流思维，既能灵活组合各种素材，适配不同的视频需求，又加入了变量系统，去解决批量生成、批量测试这些工作流场景。
开发过程中，我一直在思考一个问题：
还需要 UI 吗？
因为同样的功能，Agent 完全可以直接跑了。
迭代到现在，我的答案是：还是得有。
而且，我越来越觉得，AI 时代的产品，应该同时具备三种形态。
第一，是 Web UI。
很多人觉得，有了 Agent，页面就没意义了。
但实际上，页面最大的价值已经不是点按钮了。
一方面，它降低了使用门槛，可视化操作更容易激发灵感，尤其是画布这种东西，很多时候不是你规划出来的，而是拖着拖着就有了新的想法。
另一方面，它更像一个个人 AI 数据中心。
所有生成过的视频、图片、提示词、工作流、变量、历史记录，都沉淀在这里，而不是散落在一个个聊天窗口里。
第二，是 CLI。
我把页面上的所有能力，都做成了 MCP，打包成 cli
除了给页面内置的 Agent 调用之外，本地的 Claude Code、Codex 都可以直接调用。
甚至还能反过来，让本地的 Codex 来操作网页上的画布、节点、工作流。
第三，是飞书。
这是我考虑移动端之后想到的。
怎么才能随时随地用到自己的产品？
做 App，前期完全没必要。
做移动端网页，体验又很蠢。
最后想到，直接在飞书聊天框里操作不就行了吗？
借鉴了张咋啦用飞书操作 Claude Code 的思路，我直接把页面上的能力全部桥接进去。
以后发一句话，就能生成视频、修改工作流、查询素材、调用 Agent。
飞书本身，就成了移动端。
而这三个入口，其实是互补的。
平时直接找 Agent 干活，最大的缺点就是过程看不到，生成的文件也很乱，过几天自己都找不到。
所以，不管是 CLI，还是飞书，最终所有结果都会回流到 Web UI。
视频、提示词、工作流、运行记录、变量、素材，全都自动沉淀进去。
Web UI 负责沉淀数据。
CLI 负责高效率。
飞书负责随时随地。
三者共用同一套能力、同一套数据。
这下就闭环了。
大家觉得靠谱吗？
最近一直在开发一个 AI 视频产品。
形式上是 ComfyUI 的自由画布 + n8n 的工作流思维，既能灵活组合各种素材，适配不同的视频需求，又加入了变量系统，去解决批量生成、批量测试这些工作流场景。
开发过程中，我一直在思考一个问题：
还需要 UI 吗？
因为同样的功能，Agent 完全可以直接跑了。
迭代到现在，我的答案是：还是得有。
而且，我越来越觉得，AI 时代的产品，应该同时具备三种形态。
第一，是 Web UI。
很多人觉得，有了 Agent，页面就没意义了。
但实际上，页面最大的价值已经不是点按钮了。
一方面，它降低了使用门槛，可视化操作更容易激发灵感，尤其是画布这种东西，很多时候不是你规划出来的，而是拖着拖着就有了新的想法。
另一方面，它更像一个个人 AI 数据中心。
所有生成过的视频、图片、提示词、工作流、变量、历史记录，都沉淀在这里，而不是散落在一个个聊天窗口里。
第二，是 CLI。
我把页面上的所有能力，都做成了 MCP，打包成 cli
除了给页面内置的 Agent 调用之外，本地的 Claude Code、Codex 都可以直接调用。
甚至还能反过来，让本地的 Codex 来操作网页上的画布、节点、工作流。
第三，是飞书。
这是我考虑移动端之后想到的。
怎么才能随时随地用到自己的产品？
做 App，前期完全没必要。
做移动端网页，体验又很蠢。
最后想到，直接在飞书聊天框里操作不就行了吗？
借鉴了张咋啦用飞书操作 Claude Code 的思路，我直接把页面上的能力全部桥接进去。
以后发一句话，就能生成视频、修改工作流、查询素材、调用 Agent。
飞书本身，就成了移动端。
而这三个入口，其实是互补的。
平时直接找 Agent 干活，最大的缺点就是过程看不到，生成的文件也很乱，过几天自己都找不到。
所以，不管是 CLI，还是飞书，最终所有结果都会回流到 Web UI。
视频、提示词、工作流、运行记录、变量、素材，全都自动沉淀进去。
Web UI 负责沉淀数据。
CLI 负责高效率。
飞书负责随时随地。
三者共用同一套能力、同一套数据。
这下就闭环了。
大家觉得靠谱吗？
4 01
开源 skill： 一句话把图片转成可编辑pptx
昨天开源了把图片转成 psd 的 skill
我把GPT-image-2生成PSD的能力打包成了Skill，免费开源
评论区就有同学问 ppt可以吗？
可以！
甚至一句话就让 codex 把图片拆成 57 个可编辑节点的 pptx文件（图一）
经过一晚的打磨，现在开源出来了
依然放在 bggg-skills下
github.com
叫 bggg-creator-image2ppt，支持把 png/jpeg 图、以及 html、svg格式的 ppt 图转成 pptx 文件。
逻辑跟 image2psd 类似，同样要用到 codex 的 imagegen 能力，复刻组件图片后，再重新组成可编辑文件， 但对文本框等的识别要好很多。
欢迎 stars 支持👏
这个 skill 对于日常要做分享的人来说非常有用，例如我自己现在ppt页面都是 nano banana 跑的，跑完手动再贴进 pptx文件里， 但要是遇到有问题的、或者要改个标题啥的，就要重跑，很麻烦。
现在有这个skill 后，直接局部改一下就完事了。
问为什么不让 codex 直接生成 pptx呢？
因为这样的想象力大大受限了，只能按以前代码的方式去跑一些固定模板、老套版式
现在等于整个做 ppt 的逻辑都变了，先用image2 放大想象力做漂亮 ppt 页面，再转成 pptx处理细节
感兴趣的都可以去跑一下，目前仅支持 codex里用。
总之，对codex➕imagegen 潜力的开发还在持续。。。
昨天开源了把图片转成 psd 的 skill
我把GPT-image-2生成PSD的能力打包成了Skill，免费开源
评论区就有同学问 ppt可以吗？
可以！
甚至一句话就让 codex 把图片拆成 57 个可编辑节点的 pptx文件（图一）
经过一晚的打磨，现在开源出来了
依然放在 bggg-skills下
github.com
叫 bggg-creator-image2ppt，支持把 png/jpeg 图、以及 html、svg格式的 ppt 图转成 pptx 文件。
逻辑跟 image2psd 类似，同样要用到 codex 的 imagegen 能力，复刻组件图片后，再重新组成可编辑文件， 但对文本框等的识别要好很多。
欢迎 stars 支持👏
这个 skill 对于日常要做分享的人来说非常有用，例如我自己现在ppt页面都是 nano banana 跑的，跑完手动再贴进 pptx文件里， 但要是遇到有问题的、或者要改个标题啥的，就要重跑，很麻烦。
现在有这个skill 后，直接局部改一下就完事了。
问为什么不让 codex 直接生成 pptx呢？
因为这样的想象力大大受限了，只能按以前代码的方式去跑一些固定模板、老套版式
现在等于整个做 ppt 的逻辑都变了，先用image2 放大想象力做漂亮 ppt 页面，再转成 pptx处理细节
感兴趣的都可以去跑一下，目前仅支持 codex里用。
总之，对codex➕imagegen 潜力的开发还在持续。。。
3 00
创业复盘：2026 年怎么做 AI Native 公司？
饼干哥哥转眼出来创业 3 个多月了。
但有个很大的问题：我们只是一家「传统公司很会用 AI」
过去几个月团队管理等问题暴露后，我才下定决心要重新做成基于 AI设计的公司
正好今早刷到 YC partner Diana Hu 讲的《How To Build A Company With AI From The Ground Up》，讲AI 如何重构公司的组织形态、流程系统和岗位分工。
先说结论。
AI Native 公司，不是“人在原流程里用 AI 工具”，而是把 AI 变成公司的操作系统，让每个流程、决策、结果都进入一个可查询、可反馈、可自动优化的闭环系统。
第一，不要把 AI 只理解成“生产力工具”。
传统说法是：AI 让工程师写代码更快、让员工处理任务更快。
但 Diana 的判断更激进：AI 带来的不是 20% 或 50% 提效，而是让一个人能完成过去一个团队才能完成的事，甚至产生以前根本做不了的新能力。
第二，AI 应该成为公司的“操作系统”。
她的意思是，公司里的工作流、决策、会议、销售、工程、招聘、运营，不应该散落在人的脑子、微信群、邮件、口头同步里，而应该全部进入一个智能层。
这个智能层持续读取信息、理解上下文、给出建议、推动执行。
第三，公司要从 open-loop 变成 closed-loop。
传统公司是开放环：做决策、执行、开会汇报，但很多结果没有被系统化记录，也不会自动反哺下一次决策。
AI 原生公司要做闭环：每个重要动作都产生结构化数据，AI 能读到结果，并持续改进下一轮流程。
第四，组织要变成“可查询组织”。
她建议公司要尽量减少私聊、邮件和散落信息，把会议记录、Slack/Linear/GitHub、收入、销售、工程、招聘、运营等数据都变成 AI 能查询的资产。
这样 AI 才不是外挂工具，而是公司中枢。
第五，传统中层管理会被压缩。
组织判断我感触很深：过去很多管理层的价值，是帮公司压缩信息、传递状态、协调事项。但如果 AI 能做信息路由、任务协调、进度总结和异常提醒，组织层级会被压扁。
未来更重要的角色会变成三类：
IC，也就是直接做事的人；
DRI，也就是对结果负责的人；
以及真正懂 AI、能亲自设计系统的 founder
第六，衡量公司效率的指标会从“人数”变成“token 使用量”。
AI 公司不应该盲目扩人，而应该最大化 AI 的调用能力。高 API 账单不一定是坏事，它可能是在替代一大堆传统人力成本。
换句话说，未来公司要问的不是“我们有多少员工”，而是“我们把 AI 杠杆打满了吗”
接下来会按这个去重新实践。
感兴趣可以催更👌
饼干哥哥转眼出来创业 3 个多月了。
但有个很大的问题：我们只是一家「传统公司很会用 AI」
过去几个月团队管理等问题暴露后，我才下定决心要重新做成基于 AI设计的公司
正好今早刷到 YC partner Diana Hu 讲的《How To Build A Company With AI From The Ground Up》，讲AI 如何重构公司的组织形态、流程系统和岗位分工。
先说结论。
AI Native 公司，不是“人在原流程里用 AI 工具”，而是把 AI 变成公司的操作系统，让每个流程、决策、结果都进入一个可查询、可反馈、可自动优化的闭环系统。
第一，不要把 AI 只理解成“生产力工具”。
传统说法是：AI 让工程师写代码更快、让员工处理任务更快。
但 Diana 的判断更激进：AI 带来的不是 20% 或 50% 提效，而是让一个人能完成过去一个团队才能完成的事，甚至产生以前根本做不了的新能力。
第二，AI 应该成为公司的“操作系统”。
她的意思是，公司里的工作流、决策、会议、销售、工程、招聘、运营，不应该散落在人的脑子、微信群、邮件、口头同步里，而应该全部进入一个智能层。
这个智能层持续读取信息、理解上下文、给出建议、推动执行。
第三，公司要从 open-loop 变成 closed-loop。
传统公司是开放环：做决策、执行、开会汇报，但很多结果没有被系统化记录，也不会自动反哺下一次决策。
AI 原生公司要做闭环：每个重要动作都产生结构化数据，AI 能读到结果，并持续改进下一轮流程。
第四，组织要变成“可查询组织”。
她建议公司要尽量减少私聊、邮件和散落信息，把会议记录、Slack/Linear/GitHub、收入、销售、工程、招聘、运营等数据都变成 AI 能查询的资产。
这样 AI 才不是外挂工具，而是公司中枢。
第五，传统中层管理会被压缩。
组织判断我感触很深：过去很多管理层的价值，是帮公司压缩信息、传递状态、协调事项。但如果 AI 能做信息路由、任务协调、进度总结和异常提醒，组织层级会被压扁。
未来更重要的角色会变成三类：
IC，也就是直接做事的人；
DRI，也就是对结果负责的人；
以及真正懂 AI、能亲自设计系统的 founder
第六，衡量公司效率的指标会从“人数”变成“token 使用量”。
AI 公司不应该盲目扩人，而应该最大化 AI 的调用能力。高 API 账单不一定是坏事，它可能是在替代一大堆传统人力成本。
换句话说，未来公司要问的不是“我们有多少员工”，而是“我们把 AI 杠杆打满了吗”
接下来会按这个去重新实践。
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MiMo罗福莉的3.5小时访谈，讲了 10个观点
01 明明Claude Code更强，OpenClaw为什么反而火了？
开发者喜欢能改的东西，而cc的源码只能等再次泄露了。罗福莉说，改OpenClaw，是非常非常激发人的创造力的。看着一个工具在自己的手上不断进化，确实是很有成就感的事情。
02 一套好的Agent框架，能让中层模型在85%的任务上发挥出顶尖模型的水准。
这就是Harness工程做的事，用框架补模型的短板：记忆、工具调度、主动性。罗福莉把没有专门训练过的小模型接进OpenClaw，发现能完成超出预期的任务。
03 市场上大部分Multi-Agent是伪的。
速度快了，成本低了，但任务能做到的上限没有因此突破。多加几个Agent，不等于能做更难的事，更多时候只是把事情更复杂化了。
04 A社虽然很可恶，但它仍然是行业天花板。
很长一段时间，大家觉得Anthropic做Context Engineering是因为模型不够强，是省成本的无奈之举。Context管理、Skill Fold、Agent架构，现在回头看都是提前布局。
05 连AI研究员的工作，也开始能被Workflow化了。
罗福莉原话：「我之前认为我们自己做的工作足够有创造力、不会被Skill化。但我现在发现，它竟然也能。」这意味着AI也可以训练更强的AI了。
06 1T参数是进入Agent时代的门槛，不是终点。
接近Claude Opus 4.6水准的Agent能力，1T是最低要求。国内目前迈过这个门槛的有Kimi、MiMo、DeepSeek还有几家。但上一个时代的成功不代表下一个时代的领先。接下来考验谁反应更快。
07 环境比经验重要。驱动团队靠的不是管理，是愿力。
罗福莉倾向于招本科生：「他们的灵活性和适应程度，都感觉没有被污染」。作为初创团队，我们也是同样的判断，更期望找到「新脑子」。一方面是足够热情，你得先相信这件事值得做，才能真的做好。另一方面很残酷，从某种程度而言，他们足够省钱。
08 Code在每次范式转变里，都是最优雅的路径。
AI经历了三次范式：Chat、Reasoning、Agent。每一次，Code都是最核心的训练材料。罗福莉说，每次赛场换了，从Code出发永远是最稳的突破口。
09 算力比例从3:5:1变成了3:1:1。
Chat时代预训练吃掉大头。现在后训练的算力投入已经跟预训练持平，顶尖团队是1:1。重心从「把模型训大」转向「让模型真的能完成任务」。
10 两年内实现AGI。现在进度20%，今年能到60%-70%。
她的判断：工作模式会先被颠覆，生活模式慢一步。工作先变，是因为工作直接产生经济价值。而生活要等更多机器人进入现实世界，才会真正跟着变。
01 明明Claude Code更强，OpenClaw为什么反而火了？
开发者喜欢能改的东西，而cc的源码只能等再次泄露了。罗福莉说，改OpenClaw，是非常非常激发人的创造力的。看着一个工具在自己的手上不断进化，确实是很有成就感的事情。
02 一套好的Agent框架，能让中层模型在85%的任务上发挥出顶尖模型的水准。
这就是Harness工程做的事，用框架补模型的短板：记忆、工具调度、主动性。罗福莉把没有专门训练过的小模型接进OpenClaw，发现能完成超出预期的任务。
03 市场上大部分Multi-Agent是伪的。
速度快了，成本低了，但任务能做到的上限没有因此突破。多加几个Agent，不等于能做更难的事，更多时候只是把事情更复杂化了。
04 A社虽然很可恶，但它仍然是行业天花板。
很长一段时间，大家觉得Anthropic做Context Engineering是因为模型不够强，是省成本的无奈之举。Context管理、Skill Fold、Agent架构，现在回头看都是提前布局。
05 连AI研究员的工作，也开始能被Workflow化了。
罗福莉原话：「我之前认为我们自己做的工作足够有创造力、不会被Skill化。但我现在发现，它竟然也能。」这意味着AI也可以训练更强的AI了。
06 1T参数是进入Agent时代的门槛，不是终点。
接近Claude Opus 4.6水准的Agent能力，1T是最低要求。国内目前迈过这个门槛的有Kimi、MiMo、DeepSeek还有几家。但上一个时代的成功不代表下一个时代的领先。接下来考验谁反应更快。
07 环境比经验重要。驱动团队靠的不是管理，是愿力。
罗福莉倾向于招本科生：「他们的灵活性和适应程度，都感觉没有被污染」。作为初创团队，我们也是同样的判断，更期望找到「新脑子」。一方面是足够热情，你得先相信这件事值得做，才能真的做好。另一方面很残酷，从某种程度而言，他们足够省钱。
08 Code在每次范式转变里，都是最优雅的路径。
AI经历了三次范式：Chat、Reasoning、Agent。每一次，Code都是最核心的训练材料。罗福莉说，每次赛场换了，从Code出发永远是最稳的突破口。
09 算力比例从3:5:1变成了3:1:1。
Chat时代预训练吃掉大头。现在后训练的算力投入已经跟预训练持平，顶尖团队是1:1。重心从「把模型训大」转向「让模型真的能完成任务」。
10 两年内实现AGI。现在进度20%，今年能到60%-70%。
她的判断：工作模式会先被颠覆，生活模式慢一步。工作先变，是因为工作直接产生经济价值。而生活要等更多机器人进入现实世界，才会真正跟着变。
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