BoubooZUO

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[阿蔺A-Lin @alin_zone]

卧槽，我 Mac 电脑一直清理不掉的系统数据被 Codex 搞定了

从占用 248G 降到 126G，直接释放了一百多个 G。

妈的，我就说我怎么可能使用这么多数据呢，给了 Codex 无数的权限之后终于查询到是 Spotlight 元数据索引异常膨胀导致的系统数据异常占用。

直接一波操作重建索引解决，大家发现自己 Mac 电脑系统数据占用过大的情况直接让 Codex 去分析就完事了。

[宝玉 @dotey]

HTML 转 PPTX 相对还是比较成熟的，有一个库叫 pptxgenjs，可以做到，我基于这个完善过一个版本叫gen-pptx，完整的可以看这个skill：

https://t.co/7BdakDaEVn

[孟岩-Mike Meng @myanTokenGeek]

任何强大的工具都有杠杆效用，能同时放大能力和错误。使用新的工具需要新思维和新技能。AI 给普通人最大的挑战就是，它要求的思维和技能是系统化的、战略层面的，而具体技能又是非常具体的，目前没有任何教育系统教授和训练过，全靠自悟。

[Ding @dingyi]

https://t.co/L4X6NcT1vf 和 https://t.co/bRfScHh4ix 免费版就足够好用了，付费版也很便宜，真没必要用那个。

[govin.eth | G哥 @goan999999]

Codex 5.6 真正与普通人拉开 90% 差距的，不是 prompt，而是你会不会配置 config.toml

很多人用 Codex 还停留在“打开就聊”，但真正重度使用的人，早就把模型、任务模式、项目规则和自动化流程写进配置里了。

现在 Codex 5.6 最值得折腾的 4 个专业设置：

1️⃣ 固定模型 + Reasoning Effort

别每开一个任务都重新选模型。

把默认模型和推理强度写进 ~/.codex/config.toml，日常任务追求速度，复杂架构任务再提高 reasoning effort。

输入prompt：

请检查我当前 Codex 5.6 实际支持的模型和 reasoning effort 配置，不要猜测或使用已经废弃的参数；然后修改 ~/.codex/config.toml，为日常 Coding 设置合理的默认模型与推理强度，并告诉我具体修改了哪些字段、为什么这样配置，最后验证配置是否成功生效。

2️⃣ 不同任务建立 Profile

写功能、修 Bug、Code Review、做系统架构，根本不应该用完全相同的配置。

Codex 支持 Profiles，可以针对不同任务切换不同工作模式。

配置用的prompt，直接用：

请基于我当前 Codex 5.6 配置创建 3 套 Profile：fast-dev 用于快速开发和小修改，code-review 用于 PR 和代码审查，deep-architecture 用于复杂系统设计；分别配置合适的模型、reasoning effort 和执行策略，不使用已经废弃的配置项，并告诉我之后如何通过 --profile 切换使用。

3️⃣ 给每个项目建立独立配置

全局配置解决“你习惯怎么工作”，项目配置解决“这个项目必须怎么工作”。

把技术栈、测试方式、项目约束和工具配置放进项目自己的 .codex/config.toml，不要每开新会话都重新解释。

直接输入：

请分析当前项目的技术栈、目录结构、测试方式和开发工具，为这个项目设计一份最小化的 .codex/config.toml，只写当前项目真正需要的配置，不覆盖无关的全局设置；完成后解释每项配置的作用，并检查项目级配置是否能够被当前 Codex 正确加载。

4️⃣ 用 Hooks 把规则变成自动执行

最浪费时间的方式，就是每次都提醒 Codex 改完记得跑测试、提交前记得检查、别忘了扫安全问题。

现在可以直接把这些规则做成 Hooks，在生命周期节点自动触发。Codex 当前官方配置已经支持 lifecycle hooks。

直接用这段：

请检查当前项目适合配置哪些 Codex lifecycle hooks，并为我建立最精简的一套自动化流程：代码修改完成后运行必要测试和 lint，关键变更执行安全检查，提交前执行最终验证；只配置真正必要的 Hook，避免重复执行和拖慢开发速度，完成后实际触发一次并验证每个 Hook 是否正常工作。

真正高效的 Codex 启动就知道该怎么工作。

赶紧配置试试吧！

[柴郡🔔｜Crypto+AI Plus @0xCheshire]

作者用来提升 Opus 5 和 GPT-5.6 输出质量的 5 个 skills：

1. /grill-me：先把需求问清楚再开工
https://t.co/2aJIWRBURe

2. /taste-review：给设计补一层审美判断
https://t.co/EFGir6G1dw

3. /vercel-react-best-practices：提高 React 代码质量
https://t.co/Xs048DtRzH

4. /simplify：把 AI 写出来的废话和复杂度砍掉
https://t.co/3DOsUTk7DB

5. /test-desktop-app：让 Agent 真正把 App 跑一遍
https://t.co/fjhIl8nFTE

这 5 个 Skill 刚好串起一套完整流程：

想清楚 → 做好设计 → 写对代码 → 删除冗余 → 实际验证。

[Kieran Zhang @ninthbit_ai]

@dotey 前几天也做了一个视频去看 Pi 的压缩，看下来确实过于朴实，但用户能通过插件自定义自己的压缩行为，也可以在 jsonl 文件中检索完整历史。
https://t.co/TMB7FLSpTT

[Tony出海 @iamtonyzhu]

做 App 开发的同学可以看看这个指南。

在 2013 年的时候，我为公司做的行业App，当时摸索走过流程。

[Kevin Ma @kevinma_dev_zh]

如果你也在考虑精简自己的 AGENTS.md，很推荐读一下 @mattpocockuk 的这篇文章，里面还附了一个可以直接让 Agent 帮你重构 AGENTS.md 的 Prompt：

https://t.co/WvAD4AOlvW

看完以后，我觉得其中有几个观点特别值得分享。

1. 尽量不要用 /init 自动生成 AGENTS.md

这一点是我过去没有意识到的。

自动生成往往会追求“全面”，把项目结构、命令、技术栈、代码路径、实现方式等大量信息都塞进去。

其中很多内容 Agent 本来就可以自己从代码和配置文件中发现，还有一些会随着项目演进很快过时。

一旦这些过期信息长期存在于 AGENTS.md 里，每次任务都会进入上下文，反而可能干扰 Agent 的判断。

2. 不要重复 Agent 可以轻易发现的信息，也尽量避免维护容易过时的实现细节

比如具体代码在哪个目录、某个模块目前位于哪个文件、某项功能当前由哪个 Service 实现。

代码一直在变化，这类信息很容易失效。

更值得写进去的，是一些稳定、重要，同时又很难单纯从代码里推断出来的信息：

项目目标、关键约束、特殊工具链，以及几乎所有任务都应该遵守的原则。

那些 Agent 可以通过搜索代码找到的信息，就让它在真正需要时再去探索。

3. 一个很重要的原则是 Progressive Disclosure，也就是渐进式披露

不要试图把所有规则都塞进根目录的 AGENTS.md。

测试规范、TypeScript 约定、API 设计、数据库规则、Git Workflow 等，都可以拆到独立文档或 Skills 中。

根目录的 AGENTS.md 更适合做一个很薄的“入口”和“路由器”：

做什么事情时，应该去哪里读取对应的规则和上下文。

这样 Agent 只有在真正需要的时候才会加载那部分内容，可以减少上下文噪音，也能降低不同指令互相干扰的概率。

Monorepo 还可以进一步使用不同目录下的 AGENTS.md，让规则跟着作用域走。

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这篇文章也让我重新理解了 AGENTS.md 的定位。

以前很容易把它当成一份“尽可能完整的项目说明书”，什么都想往里面加。

现在我更倾向于把它看成：

Agent 每次开始工作时都会读取的一组高优先级上下文。

既然它会影响几乎每一次任务，那么每增加一条内容，都值得问一句：

这条信息真的值得在每一次任务里占用 Agent 的注意力吗？

如果答案是否定的，就可以考虑把它交给代码本身、独立文档、Skills、Hooks，或者其他按需加载的机制。

所以，AGENTS.md 值得认真写，也值得定期删。

精简它的意义也不只是节省 Token。

更重要的是管理 Agent 的注意力，以及有限的 Instruction Budget。

很多时候，少一点，Agent 反而工作得更好。

[宝玉 @dotey]

我不喜欢用 grill-me，可能因为我不擅长空想，也不喜欢被拷问。我需要那种看得见摸得着的东西才能进一步得出结论。

我更喜欢用 Claude Design 这种快速出一版原型，做出来一个真实的东西，才能感觉出来哪不对；或者 AI 写一份文档来理解方案，或者干脆 AI 实现一个 PoC 版本出来。

这在以前是很成本很高的事情，现在 AI 生成真的太容易了，所以对我来说不依赖 grill me 也还好。

[sitin @sitinme]

一个挺实用的 Codex 使用小技巧：

Codex 在执行任务时，经常会自己在后台搜索、打开网页、检查内容。虽然效率挺高，但有时候我其实更希望看到它正在做什么，尤其是需要我参与判断的时候。

以前我每次都要单独告诉它：
用浏览器或者 Computer Use 操作时，把右侧面板打开，让我也能看到过程。

后来发现，可以直接把这个偏好写进 AGENTS.md，让 Codex 默认按照这种方式工作：

交互可见性
- 任务涉及网页搜索、网页操作或视觉检查时，打开 Codex 右侧浏览器面板并保持可见，方便我旁观和参与决策。
- 纯本地代码、文件和文本搜索可以在后台执行，不必打开面板。
- 遇到关键方案选择或不可逆操作时，先说明选项和取舍，等待我确认。
- 每完成一个关键阶段，简短汇报当前发现和下一步。

这样设置后，再让 Codex 查资料或者操作网页时，我就不用每次重复提醒它打开侧边栏了。

这里有两个小细节：

如果希望所有项目都生效，可以把规则放到：
~/.codex/AGENTS.md

如果只希望当前项目生效，就放到项目根目录的：
AGENTS.md

另外，“打开右侧面板”和“使用 Computer Use 点击”其实不是一回事。

普通网页搜索用应用内浏览器通常更稳定；只有确实需要模拟鼠标点击、操作网页界面时，才需要特别强调使用 Computer Use。

把 AGENTS.md 当成一份“我和 Codex 的长期协作说明书”：凡是每次都要重复说的话，都可以考虑写进去。

修改之后最好新开一个任务，让 Codex 重新读取规则。

[Ding @dingyi]

如果你对这个感兴趣，我做了一个收录创业公司和个人开发者产品发布视频的网站。每天自动用 Grok 搜索 X 上面的产品发布或宣传视频，可以看到当天有哪些新产品发布了，也可以学习一下人家的视频风格。

https://t.co/D9Y3jHwVvE

[小互 @xiaohu]

ChatGPT 和 Codex 加入了 Computer History功能：

打开Computer Use功能后，它会记录你在电脑上的所有操作行为

并变成记忆和时间线：不截屏也不录音，只记点击、打字、切换应用这类交互事件

然后它会根据你经常重复做的活或者动作，主动建议你将一些重复的操作生成技能和搞成自动化...

三个用例：

1. 问「我最后看的那个 Google Doc 是哪个」：它去查最近的活动记录，报出文档名和时间

2. 接着问「这份文档有没有在之前那个群聊里发给 Josh 和 Priya」：它知道「之前那个群聊」指的是哪段对话，直接去查、去分享，回来报告两人已有查看权限

3. 问「简单说说我今天上午时间花在哪了」：它用本地活动历史生成回顾：上午主要在推进这条发布视频（写初稿、打磨脚本、和同事改结构节奏），另外在 Codex 里做了个 3D 世界搭建器的原型，还处理了一些用量上限的反馈

[Frank Wang 玉伯 @lifesinger]

这个图标设计 Skill 有点强
太精致好看 + 强烈推荐

[Ding @dingyi]

发现这个有点牛逼：https://t.co/cfsvcNbA53

[小互 @xiaohu]

OpenAI 发布 GPT-5.6 构建者指南：

同样的效果，账单从 33 美元降到 1.33 美元

OpenAI 发布了一份给开发者的 GPT-5.6 构建者指南，主题是怎么把 Agent 的账单砍下来：

型号选哪个、推理档位开多大、三个新的 API 开关怎么用，全是能直接照着改的配置

主要思想就是：不再需要“无脑上最贵的顶配模型”，通过更聪明的模型搭配、架构优化和 API 新特性，可以用骨折级的价格做出更强、更快的应用。

6家已经把 Agent 跑在线上的创业公司，各交了一条实测数字。

它推翻的是过去搭 Agent 的默认姿势，上最贵的旗舰模型，把推理拉满。

到了 5.6 这一代，中小型号多想一会儿就能顶到上一代旗舰的水平，价钱只是零头。

[宝玉 @dotey]

我最近在 ~/.claude/CLAUDE.md 里面加了一段提示词，让它多开 SubAgent（Opus）去执行，这样我默认开 Fable 5 High，Token 消耗也不算厉害。

Fable 5 则主要做需求澄清、方案拆解、任务分发和结果验收。

之所以不用 Opus 5 是因为太太太慢了，而且 Token 消耗巨大！

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注意你的主要任务是分析、编排和验证，具体任务尽可能交给 subagent（Opus）去执行。当主 agent 是 Fable 5 时尤其如此：自己只做需求澄清、方案拆解、任务分发和结果验收，实现类工作（读大量代码、写代码、跑测试、批量修改）一律用 Agent 工具派给 Opus subagent 执行。

[govin.eth | G哥 @goan999999]

Codex 5.6 必须养成的习惯：记得给 AI “存档”！节省80%的token

长期vibe coding最怕上下文越来越长，需求、方案、Bug、废弃思路全堆在对话里，AI 不断重复读取和分析历史记录。

大量 Token 都浪费在“回忆过去”，而不是“解决现在”的问题。

正确的做法，直接让 Codex 做一次项目状态压缩，prompt如下，直接拿去用：

「根据当前项目实际状态，检查代码、Git diff、现有 DEV_STATE.md 和测试结果，创建或更新项目根目录下的 DEV_STATE.md。仅记录已确认的信息，不猜测或虚构；用一段简洁、连贯的文字概括当前目标、已完成内容、关键决策、核心文件、测试结果、已知问题、失败方案和下一步任务，删除无效讨论、重复信息和过时内容，不粘贴代码，不记录密码、Token、API Key、私钥、Cookie 等敏感信息，重点让下一次开发能够快速了解“当前做到哪里、为什么这样做、哪些已验证、哪些未完成以及下一步做什么。」

当下一次继续开发时，只需要说这样一句提示词即可：

「读取 DEV_STATE.md文档，继续按照文档中的项目进度进行开发」

这相当于给 Codex 建了一份项目记忆快照。长项目、多人协作、Vibe Coding，必须养成这个习惯。

把上下文压缩成状态文件，省的是 Token，提升的是整个开发循环的速度。

[Jackywine @Jackywine]

说实话，这种 Harness 生产级源代码和文档

搞通一个就能一通百通

先看 Claude Code，再研究 Pi 其他的就重点看一下它们的差异和优势就可以了

@dotey 宝玉老师的教诲得听