DanielQiu(📜,🤝)

Programmer

[逸尘 @gengdaJ]

终于用Computer Use把Codex和Chatgpt Pro网页版打通了，现在在Codex进行（产品）调研工作或者思考复杂问题的时候就可以直接调用最强的Pro模型。

skill：https://t.co/CM1SBB31Bh

[Kyrie @KyrieCheungYep]

Codex 公认最强的 6个 Skill，有没有你没装的

1、Superpowers（227k star）

给 Agent 装上一整套资深工程师的工作方法：
先拆需求，再写计划，按测试驱动开发，最后再派一个子 Agent 回头审查自己的代码。
这是目前最强的 Skill 之一，实至名归

2、OpenAI 官方插件

把 Codex 变成不同岗位的员工，让它不只会写代码，而是进入全岗位工作流。
数据分析可以接 Snowflake，销售可以接 Salesforce，另外还能做投研分析、内容创意、PPT 生成等任务。
开箱即接入 62 个商业应用、110 个预置 Skill。
现在非开发者已经占 Codex 用户的两成，而且比例还在持续上升

3、claude-mem（82k star）

给 Codex 装上长期记忆。
每次对话里的关键信息会自动压缩归档，新开会话时自动注入，不用每次都从项目背景讲起。
多个 Agent 通用，多个代理也能共享同一套记忆资源

4、Agent-Reach（27.7k star）

给 Codex 装上一双互联网的眼睛。
一条 CLI 就能让它去读、去搜 Twitter、Reddit、YouTube、小红书、B 站、公众号等 17 个平台。
否则 Agent 只能搜网页；有了它，就能翻帖子、看视频、抓热点和用户反馈

5、GitNexus（42k star）

把几十万行的老项目整理成一张代码图谱，让 Codex 看懂藏在深处的依赖关系、模块边界和抽象命名。
接手老代码、重构项目、排查历史包袱时，不再像两眼一抹黑

6、Humanizer-zh（10.1k star）

专门去掉 AI 写作痕迹，比如滥用的破折号、空话套话、机械句式。
写文档、README、博客时，最后过一遍非常好用

[LinearUncle @LinearUncle]

挖到了一个有意思的项目 💡

当你 Codex 额度用完，但 ChatGPT 网页版的 GPT-5.5 Thinking 还能用——这个项目的思路就是：把网页端的额度也榨干，继续写代码。

核心原理很简单：在 pi agent 之上包了一层 MCP Server，然后在 ChatGPT 网页端连接这个 MCP Server，网页端就能直接调用本机的 pi agent 继续编程了。

为了让外网能访问本机服务，需要做内网穿透。我用了 ngrok，按官网配置就行，更推荐 Cloudflare Tunnel。

本质上就是一个内置了 pi SDK agent 能力的 MCP Server，支持本地文件的增删改查，通过公网暴露后，ChatGPT 网页端配置一下就能调用。

建议人群：Geek / 想把 ChatGPT 订阅用到极致的朋友。

https://t.co/KEnWunNZ3M

[Vincent | 信号＞噪音 @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

[Vincent | 信号＞噪音 @VincentLogic]

有人在 Codex 黑客松上做了一个 MCP 插件，把 ChatGPT 和 Codex 打通了

解决的问题很具体：GPT 5.5 Pro 是目前规划和调研最强的模型，但 Codex 里用不了。Codex 擅长执行，但规划能力不如 5.5 Pro

他的做法是用 MCP 把本地开发环境暴露给 ChatGPT，让 5.5 Pro 负责规划和拆解任务，然后把执行部分交给 Codex 来干

等于让两个 AI 各干自己最擅长的事：一个想，一个做

还有一个意外收获：ChatGPT 和 Codex 的速率限制是分开算的。同一个账号，接上这个之后相当于额度翻倍

这个思路其实挺值得借鉴的。很多人纠结"到底用哪个 AI 工具"，但真正的答案可能是：都用，让它们配合

AI 工具之间的壁垒正在被 MCP 这种协议打通，以后可能不是选一个最强的，而是搭一个最合适的组合

[0xAA @0xAA_Science]

https://t.co/Zrb0jBka64

[逸尘 @gengdaJ]

https://t.co/fZXgHIkQcG

[爱丽丝呀！ @BTCqzy1]

【Codex 真的牛！】

还在剪映里一帧一帧手动抠视频？
醒醒，AI已经把剪辑效率卷疯了

我只在 Codex 里敲了一行字，装上 HyperFrames 插件，
一句话就能生成想要的任何视频。

动效、转场、字幕、配音全自动，不满意继续打字改就行，秒出新版本。 还可以批量生成。

下面这个视频是我让codex生成 【人类编程进化史】的视频，太酷了～

用会 Codex，你就真正打开了 AI 内容创作的新世界大门。

我强烈建议所有自媒体人、内容创作者都要学会codex，这套玩法真的能把效率直接拉高十倍。

还有更多玩法，以后分享哦～

[𝗦𝘁𝗲𝘃𝗲 𝕏 @st7evechou]

Codex 强力插件，codex-plusplus 内建 iOS 模拟器。
https://t.co/bwCgymz1fs

[Yanhua @yanhua1010]

**权衡说明：** 这些准则倾向于谨慎而非速度。对于琐碎的任务，请自行判断。

## 1. 编码前思考

**不要假设。不要隐藏困惑。呈现权衡。**

实现之前：
- 明确说明你的假设。如果不确定，询问。
- 如果存在多种解释，呈现它们 —— 不要默默选择。
- 如果存在更简单的方法，说出来。适时提出异议。
- 如果有不清楚的地方，停下来。指出困惑点。询问。

## 2. 简洁优先

**用最少的代码解决问题。不要过度推测。**

- 不要添加要求之外的功能。
- 不要为一次性代码创建抽象。
- 不要添加未要求的"灵活性"或"可配置性"。
- 不要为不可能发生的场景做错误处理。
- 如果写了 200 行代码而其实 50 行就够，重写它。

自问：资深工程师会觉得这过于复杂吗？如果是，简化。

## 3. 精准修改

**只碰必须碰的。只清理自己造成的混乱。**

编辑现有代码时：
- 不要"改进"相邻的代码、注释或格式。
- 不要重构没坏的东西。
- 匹配现有风格，即使你更倾向于不同的写法。
- 如果注意到无关的死代码，提一下 —— 不要删除它。

当你的改动产生孤儿代码时：
- 删除因你的改动而变得无用的导入/变量/函数。
- 不要删除预先存在的死代码，除非被要求。

**检验标准：** 每一行修改都应该能直接追溯到用户的请求。

## 4. 目标驱动执行

**定义成功标准。循环验证直到达成。**

将任务转化为可验证的目标：
- "添加验证" → "为无效输入编写测试，然后让它们通过"
- "修复 bug" → "编写重现 bug 的测试，然后让它通过"
- "重构 X" → "确保重构前后测试都能通过"

对于多步骤任务，说明一个简短的计划：
```
1. [步骤] → 验证: [检查]
2. [步骤] → 验证: [检查]
3. [步骤] → 验证: [检查]
```

强有力的成功标准让 LLM 能够独立循环执行。弱标准（"让它工作"）需要不断澄清。

## 工作流编排

### 1. 计划模式为默认

- 对任何非琐碎任务（3 步以上或涉及架构决策）进入计划模式
- 一旦事情走偏，立刻停下并重新规划 —— 不要硬推
- 不仅在"构建"时用计划模式，验证环节也要用
- 前期写详尽的规格说明，降低后续歧义

### 2. 子代理策略

- 大胆使用子代理，保持主上下文窗口整洁
- 研究、探索、并行分析都下放给子代理
- 复杂问题用更多子代理堆算力
- 一个子代理只做一件事，保持聚焦

### 3. 自我改进闭环

- 用户每一次纠正之后：把该模式更新到 `tasks/lessons.md`
- 为自己写下防止同一错误再次发生的规则
- 反复迭代这些 lesson，直到错误率下降
- 每次会话开始时回顾与项目相关的 lesson

### 4. 完成前必须验证

- 任务没有被证明可运行之前，绝不标记为完成
- 必要时对比主干和你的改动之间的行为差异
- 自问："高级工程师会批准这段改动吗？"
- 跑测试、看日志、用事实证明正确性

### 5. 追求优雅（有度）

- 对非琐碎改动先停下来问："有没有更优雅的方式？"
- 如果某个修复显得 hacky：用"以我现在所知的一切，实现一个优雅方案"的心态重写
- 简单、显而易见的修复跳过这一步 —— 不要过度设计
- 在交付之前先挑战一下自己的成果

### 6. 自主修 bug

- 接到 bug 报告：直接修，不要等用户牵着手走每一步
- 指向日志、错误、失败的测试 —— 然后逐一解决
- 不让用户承担上下文切换的负担
- 发现 CI 测试失败时，不用被告诉怎么做，直接去修

## 任务管理

1. **先计划**：把计划写入 `tasks/todo.md`，每一项做成可勾选的条目
2. **确认计划**：实施前与用户确认一次
3. **跟踪进度**：做一项勾一项
4. **解释改动**：每一步都给出高层次摘要
5. **记录结果**：在 `tasks/todo.md` 末尾补上 review 段
6. **沉淀经验**：被纠正后更新 `tasks/lessons.md`

## 补充核心原则

- **不偷懒**：定位根因。不要贴临时补丁。按资深开发者标准交付。
- **最小影响面**：改动只动该动的地方，避免引入新 bug。

---

**这些准则正在发挥作用的标志：** diff 中不必要的改动更少；因过度复杂而导致的重写更少；澄清问题在实现之前提出，而不是在犯错之后。

[Akring @ddflj3310]

给各位独立开发者们推荐一下 DebugSwift 这个 GitHub 仓库，可以理解成给 iOS App 内置了一套「开发者控制台」，直接帮你在本机上看日志找问题。

它能在 App 里直接看 HTTP / WebSocket 请求、响应、状态码、格式化 JSON；还能实时查看 CPU、内存、FPS，排查卡顿和内存泄漏。

另外，崩溃日志、控制台日志、设备信息、APNS Token、UserDefaults、Keychain、SQLite、Realm、SwiftData、本地文件这些，也都能在 App 内查看，部分数据还能编辑或导出。

UI 调试也挺全：网格线、触摸点、动画减速、View 边框、3D 视图层级，甚至还有 SwiftUI 重渲染跟踪。

接入方式很简单：Swift Package / CocoaPods 引入后，在 AppDelegate 里调用 debugSwift.setup() 和 https://t.co/CoZbZkLntg()，调试环境会出现一个悬浮球，也支持摇一摇唤出。

https://t.co/ehagm5QzDw

[Geek Lite @QingQ77]

不开 Simulator .app，用命令行或浏览器远程管 iOS 模拟器、点按滑动全搞定。

https://t.co/uhke7zLI8m

baguette 是个 Swift 写的无头 iOS 模拟器管理器，针对 iOS 26。一个 CLI 就能建、启、停模拟器，60 fps 推屏（MPEG 或 H.264 都行），靠 Xcode 26 的 SimulatorKit 私有框架注入触控手势和按键，不用注入 dylib。自带 Web UI，/simulators 管单个设备，/farm 并排管多个，同一条 WebSocket 管道搞定画面和输入。代码分层清晰，110 多个测试，swift test 不用起模拟器就能跑。

[Bitway @BitwayOfficial]

Phase 2 of the Bitway Binance Wallet Booster Campaign starts today!

We're excited to announce a massive 9,000,000 $BTW reward pool for users completing quests via @BinanceWallet

🗓️ April 28, 2025 (3AM UTC) - May 12, 2026 (3AM UTC)

How to Participate & Earn:

Quest 1: Stake ≥ 10 $U
Quest 2: Stake ≥ 500 $BTW

Start boosting your rewards today!

[Sac @Saccc_c]

最全面的 Codex 教程，官方看了都说好

不到两小时教会你如何使用 Codex App + gpt5.5 这个最强组合——从 skill 和插件使用、自动化工作流构建到多线程实战演示

如果你想找到 Vibe Coding 的最佳实践，这绝对是目前最值得看的教程之一

[Sac @Saccc_c]

DeepSeek 官方也出优惠了，直接干到了 2.5 折，免费的蹬完可以直接续上

接入 Claude Code 的方法也很简单，看下面这张图就能懂

[Sac @Saccc_c]

Claude Code免费接入DeepSeek V4教程，零成本爽用

第一步：获取API Key
可选择阿里云百炼或魔塔社区，都提供了一定的免费额度
阿里云百炼（V4 flash和pro各100w token额度） https://t.co/xIJrFGMB7U
魔塔社区（日均2000次免费调用，单模型日均限500次） https://t.co/vf03L72MXQ

第二步：下载 CC Switch 并新建供应商
CC Switch是一个方便切换不同供应商的桌面工具
下载地址：https://t.co/15muVG2bOh
下载完后进入应用，新建供应商，从预设中选 Bailian 或 ModelScope，把对应平台的 API Key 粘贴进去。

第三步：配置模型
按需求来填，我是主模型V4 flash，Opus选V4 pro
有个坑要注意，默认只有 200K 上下文，想开 1M 上下文必须在模型名后面加 [1m]

注意不同平台模型名写法：
- 阿里云百炼：deepseek-v4-flash[1m]、deepseek-v4-pro[1m]
- 魔塔社区：deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash[1m]、deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro[1m]

第四步：保存配置，打开 Claude Code 即可食用

[AYi @AYi_AInotes]

Open AI 认可的最完整的 Codex 入门教程

讲的好细啊，教你一个人干一个团队活的核心方法，从 IOS App 到投资者 deck 全搞定，

掌握自定义 skill 和自动化的指数杠杆，搞懂 AI 时代的真正工作方式。

OpenAI 官方都称赞，看完直接解锁一人团队模式

[Cos(余弦)😶‍🌫️ @evilcos]

最近的实践心得：一个表现不错的 Agent = A + B + C

A. 一个不错的 Agent 框架（如 Hermes Agent，当然 OpenClaw 也可以折腾）

B. 一个还不错的模型（许多时候真不需要最聪明的，钞能力者除外）

C. 一套强大的提示词组合+相关工具+流程（这是灵魂）

[Cos(余弦)😶‍🌫️ @evilcos]

被这个文件吸引了：https://t.co/Q5MQvIAjPO

本来是做提示词注入绕过测试的拿来参考的，但发现这个文件可能是让 Hermes Agent 比 OpenClaw 体感更好的原因之一：

- TOOL_USE_ENFORCEMENT_MODELS
- OPENAI_MODEL_EXECUTION_GUIDANCE
- GOOGLE_MODEL_OPERATIONAL_GUIDANCE

[李老师不是你老师 @whyyoutouzhele]

近日，github上一个名叫“同事.skill”的项目火了。

4月3日，一博主表示，她开发了“反蒸馏skill”的项目。
她表示，大家都是出来做牛马的，没人希望自己被做成skill，然后丢掉工作，所以自己发明了“反蒸馏skill”。希望大家在这个AI浪潮里都能活得久一点吧。