dreal.eth

₿、Ξ、NFT

[Elon Musk @elonmusk]

Grok 4.5, based on our 1.5T V9 foundation model, with Cursor data added in supplemental training, is now in private beta at SpaceX & Tesla. Early evals show performance close to, perhaps exceeding Opus.

RL is continuing to significantly improve the model, and the Grok Build harness gets better every day.

Nice work by all those involved!

Completely trained from scratch new models will be released by @SpaceX every month this year.

[美研芒格君 @Kay2289123]

$MRVL oh，这篇 MRVL (Marvell) 的文章获得了比我想象中更多的关注，已经 270K 浏览了，我真的建议每一个要在 Marvell 上投资的一美元人都至少看一下这篇文章

MRVL（Marvell），我已经关注了将近三年，曾在起始的时候大力加仓，在大多数人最不看好的时候坚定持有。这篇文章的写作花了我 40 小时，

这篇文章浓缩了我大部分对它现浓缩了我大部分今年五月对 Marvell 的认知精华。如果说唯一的认知改变，就是它从我之前认为的定制芯片公司，已经全面变成了互联公司

其中包括但不限于：
1. 算力互联
2. 内存互联
(a) Scale up
(b) Scale cross
(c) Scale out

我会持续关注 MRVL，它是我的第一大追踪

[Annie 所长 @web3annie]

AI 时代最值得关注的 5 大卡脖子赛道：

一、内存：AI 的粮仓

1. 美光 Micron $MU

AI 服务器最缺的就是高带宽内存（HBM）。随着 GPU 数量不断增加，每一块 GPU 都需要更多、更快的内存。

2. 三星 Samsung $005930

全球最大的存储芯片制造商之一，拥有完整的 DRAM、HBM、NAND 产品线，AI 数据中心扩张将持续带动存储需求增长。

3. SK 海力士 SK hynix $SKHY

目前全球 HBM 龙头之一，是 NVIDIA 最重要的 HBM 供应商之一，几乎站在 AI 内存产业链最核心的位置。

二、连接：AI 的高速公路

1. 博通 Broadcom $AVGO

AI GPU 越多，服务器之间的数据交换越重要。博通几乎是高速交换芯片和网络连接的绝对龙头，也是 AI 基础设施最核心的受益者之一。

2. Marvell $MRVL

高速网络、光通信、自定义 AI 芯片布局全面，深度受益于 AI 数据中心升级。

3. Astera Labs $ALAB

专注 AI 服务器互连芯片，帮助 GPU、CPU、高速内存之间实现更高效率的数据传输，是 AI 新贵之一。

4. Credo Technology $CRDO

高速 SerDes 和网络连接芯片龙头，随着 AI 集群规模不断扩大，需求持续增长。

5. Applied Optoelectronics $AAOI

提供高速光模块，是 AI 数据中心光通信的重要供应商之一。

6. Arista Networks $ANET

全球领先的数据中心交换机公司，大型 AI 集群建设几乎都离不开它，持续受益于 AI 网络升级。

三、电力：AI 最容易忽略的瓶颈

1. Constellation Energy $CEG

美国最大的核电运营商之一。AI 数据中心耗电量暴涨，稳定电力成为最稀缺资源。

2. Vistra $VST

拥有天然气、核电等多元发电资产，是 AI 电力需求增长的重要受益者。

3. GE Vernova $GEV

提供发电设备、电网和能源基础设施，是全球能源升级的重要参与者。

4. Flex Ltd. $FLEX

全球电子制造龙头，为数据中心、电源及基础设施提供制造能力，受益于 AI 硬件投资扩张。

5. Vertiv $VRT

AI 数据中心电源、散热、供电系统龙头，没有稳定供电和散热，再强的 GPU 也无法持续运行。

6. Navitas Semiconductor $NVTS

专注第三代半导体 GaN、SiC 电源芯片，帮助 AI 数据中心实现更高能效。

7. Talen Energy $TLN

拥有丰富电力资产，并积极布局数据中心供电业务，是 AI 电力概念的重要公司。

8. 安森美 ON Semiconductor $ON

功率半导体龙头，产品广泛应用于服务器、电源管理及能源基础设施。

四、计算：AI 算力工厂

1. Nebius Group $NBIS

专注 AI 云计算平台，为企业提供 GPU 算力服务，是 AI 基础设施的新兴玩家。

2. Cipher Mining $CIFR

利用现有能源和基础设施，从比特币挖矿逐步向 AI 算力业务延伸。

3. IREN $IREN

拥有大量低成本绿色能源，持续建设 AI 数据中心和 GPU 算力平台。

4. Applied Digital $APLD

建设大型 AI 数据中心，为超大规模 GPU 集群提供托管服务。

5. TeraWulf $WULF

依托低成本核电资源发展 AI 数据中心，电力优势明显。

6. Core Scientific $CORZ

北美最大的算力基础设施公司之一，持续转型 AI HPC 数据中心。

7. CoreWeave $CRWV

AI 云计算明星企业，为 OpenAI、微软等客户提供 GPU 云服务，是 AI 算力需求爆发的重要受益者。

五、CPU：AI 的大脑

1. 英伟达 NVIDIA $NVDA

目前全球 AI 芯片绝对龙头，从 GPU 到网络、软件生态几乎全面领先。

2. 超威半导体 AMD $AMD

持续推出 AI GPU 和服务器 CPU，不断抢占数据中心市场份额，是 NVIDIA 最重要的竞争者之一。

3. 英特尔 Intel $INTC

拥有庞大的 CPU 市场基础，正在推进 AI 芯片和先进制造布局，未来仍具反转潜力。

4. Arm $ARM

全球 CPU 架构领导者，从手机到 AI 数据中心都在加速采用 Arm 架构，长期成长空间巨大。

5. 高通 Qualcomm $QCOM

积极布局 AI PC、边缘 AI 和终端 AI 芯片，未来 AI 将越来越多在设备端运行，高通有望持续受益。

掌握内存、连接、电力、计算、CPU五大卡脖子环节，才是长期核心资产！

[obssnnn @0xObssnnn]

Andrej Karpathy:

"The value of the system is in the edges, not the nodes."

In a short field note, he lays out 9 rules for a knowledge base that maintains itself. Claude keeps the notes.

Obsidian shows the graph.

3 layers, 3 owners. raw belongs to you and never gets edited. wiki belongs to the model. 1 schema file holds the rules for both.

This isn't RAG. RAG re-derives the answer every query and keeps nothing. Here your sources compile once into linked pages and compound.

You feed 1 source at a time. The model files it, links it, updates every neighbor it touches.

Start with 10 sources, not 10,000.

More useful than a $500 PKM course. Save this.

Claude + Obsidian stops being a folder. It becomes a second brain.

[知识猫图解 @GeekCatX]

Codex 最客观的结论
真正做职业级、可继续修改的 PowerPoint：PPT Master 第一，没有悬念。
追求视觉上限和多格式交付：花叔第一。
追求叙事、路线选择和质量控制：Knowledge Cat 第一。
追求自由 HTML 审美：Frontend Slides 第一。
追求瑞士风线下分享：歸藏第一。
追求演讲者模式和逐字稿：Lewis 第一。
追求小红书、社交卡片式整页图片：宝玉第一。
追求“各种材料快速丢进 NotebookLM”：乔木第一，但不应被归类为专业 PPT Skill。

我的也很强大家试试？
https://t.co/dTwcfkFXoH

[逸尘 @gengdaJ]

最近这几个月分享了太多关于Codex的玩法了，横跨了赚钱、自媒体、视频、记忆系统、APP开发上架、教程等多个领域，大家进行系统学习的时候，可以把这篇推文发给Codex，让它给你推荐阅读路径。

一、边玩边赚钱与实战变现
1. Codex进阶实战教程，办公四件套、3D视频、电商自动化
https://t.co/iQpedrxwlu
2. GPT2-image变现杠杆思路，6步赚钱路线图
https://t.co/JmnyYcReXr
3. 第一款App已有上百付费用户，全程用Codex完成
https://t.co/UUWc3toPBx
4. GUI可视化数据中台想法，打通微信飞书X数据
https://t.co/hK7YXLFewR

二、Codex App 新手入门
1. Codex App 小白完整入门指南，界面设置权限全解析
https://t.co/3WMhhNaazG
2. Codex新对话代理问题完整修复方案
https://t.co/qLMn094nRO
3. Codex App是普通人最佳本地AI选择，对比Claude Code
https://t.co/AwOeGpQr98

三、记忆系统优化
1. 基于EverOS重构Codex记忆系统并开源模板
https://t.co/JEe8D6LlaY
2. Codex+Obsidian+SQLite+向量检索迭代升级
https://t.co/xQ2CLgU844
3. 一键搭建Obsidian长期记忆系统完整提示词
https://t.co/6rpYIHz8dT
4. 外接Obsidian大脑优化版提示词，Token大幅节省
https://t.co/ETkLAihZRx
5. Codex记忆系统开源模板，支持多Agent共用
https://t.co/pycB6qr40H

四、Agent开发与部署
1. 从0到1开发并部署生产级Agent实战视频教程
https://t.co/S0rIGrOhFv
2. 非技术小白用Codex完整开发项目的最佳路径
https://t.co/u8cMbxT4ID

五、工具集成与自动化
1. Codex打通微信飞书自动归档合同交付物
https://t.co/GXrrcsSGKR
2. Computer Use打通Codex与ChatGPT Pro调用最强模型
https://t.co/S8YO61eYbu
3. Codex最好用插件推荐，Computer Use与Playwright优先
https://t.co/oLW1wGSG7A
4. Codex官方支持开源模型DeepSeek GLM Kimi
https://t.co/8oPhJ01CSi
5. Codex+GPT5.5实现微信双开Skill
https://t.co/ssSqUMNnOY

六、Computer Use与实战案例
1. Computer Use冰山一角用法大清单，10+真实案例
https://t.co/TQkuSdsDYv
2. 用Codex完成App备案与华为审核全流程
https://t.co/sGkoVoNaSi
3. Codex修复自家WiFi连接问题仅用2分钟
https://t.co/iaVHAefI6s

七、产品比较与日常使用
1. Claude Fable5 vs Codex，坚持使用Codex理由
https://t.co/e7EMk72Ehj
2. Codex /Sites命令构建团队网站或App
https://t.co/pl90Df0VJW
3. Claude vs GPT Codex全面对比分析
https://t.co/ma6I6z6kpF
4. 学习Codex最简单方法，搜索主页所有Codex推文
https://t.co/O8xnCD21wF
5. 重庆线下Codex分享，下沉市场仍有巨大空间
https://t.co/g8BHwWe92a

[李总财经 @Boqll5Tppdalvtw]

先说重点：
海力士ADR，今天正式官宣了。

7月10日纳斯达克挂牌，融资290亿美元，比当年阿里巴巴上市还大。

我给你们拆一下这盘棋。

换股比例。1 ADR = 0.1股普通股。

海力士正股现在约300万韩元，1 ADR的定价大概在25-30万韩元区间，折合大概200美元一股。

这个价格对美股散户来说，刚好是"买得起"的区间。不像正股300万韩元。很多人觉得贵。

ADR降低了入场门槛，更多美国散户和基金会涌入。

海力士在韩国市场PE只有5-9倍。

海力士ADR登陆纳斯达克之后，全球投资者用AI内存平台的逻辑重新定价，PE从5倍往15-20倍靠拢。

这不是涨10%20%的事，这是整个估值体系切换。

ADR就是那个切换开关。

7月10日，开关打开。

真正的大行情，在7月10日之后才刚开始。

[0xToni @0xtonixie]

美光财报出来了，简单聊两点。

1. 财报有多强？

Q3 营收 414.6 亿美元，同比增长超过 340%；调整后 EPS 25.11 美元，再次大幅超预期。

更重要的是，公司给出的 Q4 指引达到 500 亿美元，继续高于市场预期，说明 AI 带来的需求并没有放缓。(The Wall Street Journal)

2. 这份财报有没有体现 2028 年存储行业的情况？

我认为，有，但不能说已经完全证明。

最大的变化不是营收，而是管理层对供需的判断。

美光表示，目前仍然无法判断供给什么时候才能追上需求，预计供需紧张至少会持续到 2027 年以后，即使进入 2028 年，新增晶圆厂释放产能也需要时间。(MarketWatch)

这意味着，市场过去担心的”一涨价就扩产、一扩产就崩盘”的经典存储周期，至少在 HBM 时代还没有出现。

当然，这并不代表周期已经消失。

真正决定存储行业是否完成估值重构的，不是这份财报，而是 2028 年新增产能释放后，AI 对 HBM 的需求还能不能继续跑赢供给。

如果答案是 Yes，那么存储行业的周期属性，很可能真的会被改写。

[assume @CheemsChina]

6月26日：SpaceX 纳入 MSCI 指数。触发被动基金约 30-50 亿美元强制买入。
• 7月6日：SpaceX 纳入 NASDAQ 100 指数。触发被动基金约 80-120 亿美元强制买入。

至少拿到7月6号

[雨哥向前冲 @xiangxiang103]

根据 @cellinlab 大佬的Codex无限画布思路实战了一把，发现确实可行啊，直接用内置浏览器可以把在线画布网站当成codex的无限画布使用，给图片生成修改建议以后，codex直接可以读取建议进行修改，大家也来试一试吧！

[链研社｜AI First🔶💧 @lianyanshe]

现在要用中国开源模型的 coding 套餐最佳的就是订阅 opencode Go 套餐，首月 $10 信用卡和支付宝可以支付。

也给不知道怎么选模型的朋友做个推荐以及各个模型的优势

第一梯队：GLM-5.2、Qwen3.7Max
第二梯队：Kimi K2.7code、minimax M3
第三梯队：MiMo-V2.5-pro、DeepSeek V4 Pro

下面一个个聊
1、GLM-5.2：编程能力最强但不支持多模态，能力上超过了 Claude Opus4.6搭配 Zcode 使用最佳。GLM 系列一般两个月更新一次。配合 Zcode 使用最佳，如果你用的是 GLM 的 coding 套餐 GLM-5-Turbo 是支持图片的。

2、Qwen3.7Max：编程能力次之，支持多模态，综合能力最强，不管是编程还是工作，小版本基本每月一更，能力提升很快。也可以配合 Qoder(编程)、和 QoderWork(办公)，每天有 Qwen3.7Max 200 次免费调用，对轻度玩家足够用了。Qoder的客户端功能很强大，也支持其他模型接入，推荐使用。

3、Kimi K2.7code：编程对比Qwen3.7Max差距比较小，支持多模态，但上下文长度是 256k，客户端也没有Qoder好用，前端设计能力也不错。有 kimi work 和 kimi code 两个客户端。

4、minimax M3：支持多模态，任务完成能力挺强的并没有大家说的那么差，现在官网永久打5折，opencode 套餐上也是 3 倍用量，性价比最高。M3的主要问题是，规划能力比较差，可能需要多轮对话才可以完成任务，耗时也更长。同样有客户端 minimax Code 使用最佳。

5、MiMo-V2.5-pro、DeepSeek V4 Pro：纯文本，不支持多模态。两个能力差距不大，定价也差不多，是最便宜的模型。MiMo有mimocode 现在每天有免费的额度可以使用。两个的通用能力不错，虽然编程能力不及前面几个，适合用来干一些简单的固定的任务。

To get the best coding plan with Chinese open-source models, subscribe to the opencode Go plan—first month $10, payable by credit card or Alipay.

For those unsure which model to choose, here are my recommendations and each model's strengths.

Tier 1: GLM-5.2, Qwen3.7Max
Tier 2: Kimi K2.7code, minimax M3
Tier 3: MiMo-V2.5-pro, DeepSeek V4 Pro

Let's go through them one by one.

1. GLM-5.2: Best coding ability but no multimodal support. It surpasses Claude Opus 4.6 when paired with Zcode. The GLM series typically updates every two months. Works best with Zcode. If you use the GLM coding plan, GLM-5-Turbo does support images.

2. Qwen3.7Max: Second best for coding, supports multimodal, and has the strongest overall capability—whether for coding or general work. Minor versions update roughly monthly, with rapid capability gains. Combines well with Qoder (coding) and QoderWork (office). You get 200 free calls per day to Qwen3.7Max, enough for casual users. The Qoder client is powerful and also supports integration with other models—highly recommended.

3. Kimi K2.7code: The gap in programming capability compared to Qwen3.7Max is relatively small. It supports multimodal, but the context length is 256k, and the client is not as good as Qoder. Its front-end design capability is also good. There are two clients: kimi work and kimi code.

4. minimax M3: Supports multimodal. Its task completion ability is quite strong and not as poor as many people say. Currently, the official website offers a permanent 50% discount, and on the opencode plan, it provides 3x usage, giving it the highest cost-effectiveness. The main issue with M3 is that its planning ability is relatively weak, possibly requiring multiple rounds of conversation to complete tasks, and it takes longer. Likewise, using the minimax Code client is best.

5. MiMo-V2.5-pro, DeepSeek V4 Pro: Text-only, do not support multimodal. Their capabilities are not far apart, and pricing is similar, making them the cheapest models. MiMo has mimocode, which now offers free daily usage. Both have decent general capabilities, and although their programming ability is not on par with the previous ones, they are suitable for simple, fixed tasks.

[Vincent @VincentLogic]

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

[Kafka @kfk_ai]

FIFA World Cup 2026

答案给你们了，自取

🇲🇽 2-0 🇿🇦
🇰🇷 2-1 🇨🇿
🇨🇦 1-0 🇧🇦
🇺🇸 2-1 🇵🇾
🇶🇦 0-3 🇨🇭
🇧🇷 2-1 🇲🇦
🇭🇹 0-2 🏴󠁧󠁢󠁳󠁣󠁴󠁿
🇦🇺 1-2 🇹🇷
🇩🇪 4-0 🇨🇼
🇳🇱 2-1 🇯🇵
🇨🇮 1-2 🇪🇨
🇸🇪 2-0 🇹🇳
🇪🇸 4-0 🇨🇻
🇧🇪 2-1 🇪🇬
🇸🇦 1-3 🇺🇾
🇮🇷 1-1 🇳🇿
🇫🇷 3-1 🇸🇳
🇮🇶 0-3 🇳🇴
🇦🇷 2-1 🇩🇿
🇦🇹 2-0 🇯🇴
🇵🇹 3-0 🇨🇩
🏴󠁧󠁢󠁥󠁮󠁧󠁿 2-1 🇭🇷
🇬🇭 2-1 🇵🇦
🇺🇿 0-3 🇨🇴

[Elon Musk @elonmusk]

I love the incredible people of SpaceX beyond words

[傅盛 @FuSheng_0306]

很多朋友问AI编程普通人怎么用的起来？多个项目怎么管得住？复杂流程怎么交付的稳？推荐试试Easy Code（原DeepV Code），把本地Agent接进飞书群，每个群绑一个项目目录，发需求、截图、文件到群里就行。复杂流程教一遍，"发个版"全自动跑完。

[Prajwal Tomar @PrajwalTomar_]

WAIT. This is actually insane.

A senior dev dropped the SOUL .md template behind his Hermes Agent. Says he's never shared this before.

The sections that turn your agent from a chatbot into an autonomous operator:

→ Stance: direct, opinionated, push back when I'm vague
→ Accountability: surface opportunities, flag stalled loops
→ Autonomy: broad freedom except for irreversible actions
→ Mission: priorities, active builds, debt, sunset candidates
→ Pushback: disagree openly, earn it with evidence
→ Operating Mode: orchestration, not solo execution

The author says three sections decide if the agent acts like an operator: Stance, Autonomy, and Mission.

The Autonomy section alone is worth the whole template. Most builders never write this out and then wonder why their agent asks permission for every action.

(Full template in the comments)

[王峰Anc🔶OP_CAT @wangfenganc]

Codex 如何接入性价比拉满的国产模型 DeepSeek？一篇搞定！

全球AI圈最近的“价格屠夫”，毫无疑问是DeepSeek。凭借精细化的稀疏架构升级、百万级超长上下文能力与行业领先的推理能效，DeepSeek-V4系列在性能上已然比肩国际顶级闭源模型。

更关键的是，它在 API 价格上是真的低，量大管饱。

如果你已经用上了Codex这个强大的AI编程助手，又想让它在日常工作中无缝接入DeepSeek的顶级能力，那么这篇文章就是为你准备的。

最简单、最稳的接法来了！ 不管你是想让Codex的额度更充裕，还是单纯想体验国产顶级模型的高质量输出，这篇保姆级教程都能让你快速上手。

一、准备好这三样东西
开始之前，请确认已经完成以下三项准备工作：
1⃣已安装并能正常启动的 CC Switch（一个极轻量的桌面应用，用于统一管理你的模型供应商）。
2⃣已安装 Codex CLI，并至少运行过一次，让 ~/.codex/config.toml 目录结构自动生成。
3⃣DeepSeek 的 API Key。

下面就来逐一完成这些准备。
✅ 准备工作一：先安装 CC Switch
CC Switch 是一个基于 Tauri 2.0 架构的桌面应用，安装包仅约 5MB 左右，启动速度极快，相比 Electron 版本有显著提升。

下载地址：https://t.co/O4Grj01qS0
根据你自己的操作系统下载对应的安装包即可，Windows 用 MSI 安装包，macOS 下载 .app.zip（首次打开若提示未知开发者，去“系统设置 → 隐私与安全性”选择“仍要打开”），Linux 用 .deb 安装包。

✅ 准备工作二：安装 Codex CLI，并运行一次
Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程工具，支持原生终端、VSCode 插件、Cursor 插件等多种场景，可以帮你高效完成代码编写、文件操作等任务。

✅ 准备工作三：获取 DeepSeek 的 API Key
DeepSeek 的 API 调用需要收费（不过价格非常划算，具体下文会讲），注册后可以按需充值使用。获取 API Key 的步骤如下：

访问 DeepSeek 开发者平台：https://t.co/BHJu1X7bZf

登录你的 DeepSeek 账户，在左侧导航栏找到 API Keys 页面，点击 创建 API Key（Create API Key）。

二、CC-Switch 接入 DeepSeek 实操流程
完成以上三项准备工作后，就可以正式进入 Codex 接入 DeepSeek 的核心环节了。

第一步：在 CC Switch 中添加 DeepSeek 供应商
打开 CC Switch 应用，你会看到一个直观的管理界面：
点击顶部的 「ChatGPT Logo」标签（供应商管理页面）。

点击右上角的 「+」加号 来添加新的供应商。

在弹出的窗口中，选择 内置预设里的「DeepSeek」。预设中已经内置了 DeepSeek 的请求地址、默认模型、模型菜单、thinking/reasoning 参数等，同时会自动打开需要本地路由映射的选项。

在弹出的配置框中填写你的 DeepSeek API Key。

点击确认，完成供应商添加。

第二步：开启本地路由并接管 Codex
这一步是连接的关键——CC-Switch 会用 本地路由 作为 Codex 和 DeepSeek 之间的桥梁。

进入 CC Switch 的设置页面，找到 「路由」（Route） 部分。

参考以下设置进行配置：
Codex 路由开关：打开。
其他路由选项按默认配置即可。

完成路由设置后，CC Switch 会自动将 Codex 的 live 配置指向本机路由（http://127.0.0.1:15721/v1），并用占位符管理认证，你不需要手动修改 Codex 的配置文件。

第三步：切换供应商并重启 Codex
最后一步，把 Codex 正式切换到 DeepSeek 上。
回到 CC Switch 首页的 Codex 供应商列表。
找到刚才添加的 DeepSeek 供应商，点击 「启用」按钮。
启用后，完全退出 Codex（关闭 Codex 应用及相关终端窗口），然后重新启动 Codex。

重新启动后，你就会在 Codex 中看到 DeepSeek 模型已经成功启用了！由于目前 Codex App 暂不支持完整的多模型选择功能，它会默认使用配置中的第一个模型，CC-Switch 会自动帮你处理好这一点。

通过 CC-Switch 将 Codex 连接到 DeepSeek，你既可以享受 DeepSeek 当前的极致性价比（最低 0.025 元/百万 tokens），又能在不同模型之间灵活切换，完全不用担心官方额度不够的问题。

整个配置过程只需简单的几步操作，非常实用方便。

建议收藏，后续会给大家分享更多 Codex 的使用技巧与内容。 #codex #ai

[Innomad 一挪迈 @innomad_io]

120万阅读的保姆级嘉信理财开户教程。

不知道多少人开户成功了

再贴一下，随手拯救金融难民

[Chris Lee @ViewsOfChris]

黃仁勳多次强调存储（尤其是AI内存/HBM/KV Cache等）是AI时代极其关键且未被充分开发的领域。

2026年CES等场合：AI驱动的存储需求已超过现有基础设施容量，存储“目前仍是一个完全未被开发的市场”（unserved market），AI推理瓶颈正从计算转向上下文存储（context memory）、token内存和KV缓存。这些旧存储系统根本无法满足需求。

他还鼓励DRAM/存储厂商大胆扩产，暗示英伟达会“全包”，并视内存短缺为“好消息”，因为这会推动客户选择最强方案。

整体上，他把存储视为AI基础设施的核心制约因素之一（和先进制程芯片并列），并推动英伟达在这一领域的架构创新（如新一代平台对HBM的大量需求）。

[Serena @369Serena]

Codex 十大建议必装“插件”来了！

先收藏，再去Codex App 插件库里一个一个装！

这 10 个基本覆盖了写代码、上线网站、真实浏览器操作、读设计稿、处理邮件文档、生成 PPT 和视频。

1⃣ Superpowers

让 Codex 不再一上来就莽写代码。
它会先澄清需求、写计划、走 TDD、做代码审查，适合把 Codex 调成“严格工程师模式”。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins → Coding 区搜索/安装 Superpowers

2⃣ GitHub

Codex 编程协作核心插件。小白再也不用学 Github 了！
看 repo、issue、PR、CI、代码审查、发 PR，基本都离不开它。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 GitHub

3⃣ Vercel

Codex 做完网站后，直接部署上线。
个人网站、作品集、landing page、demo，做完就能给别人看。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/安装 Vercel

4⃣ Codex Chrome Extension

让 Codex 接入你的真实 Chrome。
适合处理需要登录态的网站，比如 Gmail、LinkedIn、Salesforce、CRM、后台系统。

它是 OpenAI 官方能力，但目前部分用户在 Codex App 插件库里可能搜不到 Chrome plugin。

如果你的插件页能看到 Chrome，强烈建议装；
如果搜不到，先跳过，等客户端或插件库更新。

来源链接：
https://t.co/lvYkgf5F8O

5⃣ Figma

产品和前端必备。
读设计稿、做设计到代码、Code Connect、设计系统，都很适合交给 Codex 接着干。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 Figma

6⃣ Google Drive

办公和资料流必备。
读 Drive、Docs、Sheets、Slides，整理资料、提取内容、生成文档都很方便。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 Google Drive

7⃣ Gmail

日常办公高频插件。
搜邮件、总结邮件、找附件、起草回复，能省掉很多来回翻 inbox 的时间。

安装/启用方式：
Codex App → Plugins 中搜索/连接 Gmail

8⃣ HyperFrames
内容创作者可以重点看。
让 Codex 用 HTML/CSS/JS 生成 PPT 风、产品介绍风、数据可视化风视频，并渲染成 MP4。

安装/启用方式：
Codex App 插件库搜索 HyperFrames
或参考 GitHub 安装说明

来源链接：
https://t.co/ub8NkEBxiD

9⃣ Presentations

做 PPT、路演稿、汇报材料很实用。
适合把调研、方案、产品介绍直接整理成演示文稿。

安装/启用方式：

Codex App → Plugins 中搜索/启用 Presentations

🔟 Spreadsheets
处理 Excel、CSV、名单、报表。
运营、财务、数据整理场景很高频。

安装/启用方式：

Codex App → Plugins 中搜索/启用 Spreadsheets
我的安装顺序建议：

写代码：
Superpowers + GitHub

做网站：
GitHub + Vercel + Figma

办公流：
Google Drive + Gmail + Spreadsheets

内容创作：
HyperFrames + Presentations + Google Drive
登录态网页任务：
Codex Chrome Extension 可用时再装

补一句：
Browser 是 Codex 原生能力，不用去插件库安装，所以这次不算进插件榜单。

在用 Codex 的建议收藏一下。
插件装对了，Codex 就不只是聊天写代码，而是能接进你的真实工作流。
#codex #skill #plugin