AFei Liang

AI编程 + n8n工作流 + AI绘画实战干货 | 帮你避坑落地项目 | 每天分享可复制工具

[AFei Liang @afei_AI]

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2026最火的不是模型，是AI Agents！

它们不只是聊天，而是自己监控趋势、写帖、互动、带
货……

全自动执行策略

到底还有多少手动发推的？

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OpenAI和Anthropic都冲着万亿估值去了，结果中国模型
便宜60-90%还差不多强？

这波AI泡沫要破还是要继续吹？🤔

我押注实用AI工具（写文、剪视频、自动化）才是真王
道，你们觉得呢？

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@yunxi0623 又增加一项技能，感谢分享，细节讲的很详细

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非常认同“入口要放在用户已在高频操作的地方”

很多AI工具做出来却没人用，核心问题就是强迫用户去学
新习惯、开新App

真正聪明的做法是把AI无缝嵌入飞书、钉钉、浏览器New
Tab、微信聊天框等用户每天刷几十次的地方，让AI主动找
到人，而不是人去找AI

这样才能真正实现“让产品用起来”，而不是又一个被束之
高阁的“先进工具”

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@zhouluobo 的确，现在���开源很厉害，话说回来，闭源也好，开源也好，都是工具，工具厉害不厉害，要看用工具的人。

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又重置了额度……

刚刚一看，codex 又重置了一周的额度🤣

给的重置额度估计用不上了

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A社这是顶不住了么

看来 codex 以及刚刚发布的 Kimi3 带来的压力显而易见

Fable 5 直接加入了 Max 和 Team Premium 的订阅中

但是现在 codex 用的很好，还可以接其它大模型，到底还有没有必要去用 Claude ……

[Claude @claudeai]

Beginning July 20, Claude Fable 5 will be included in all Max and Team Premium plans, at 50% of limits.

Pro and Team Standard users will continue to have access to Fable via usage credits, and will receive a one-time $100 credit.

Demand for Fable has been challenging to predict, which is why we rolled it out to subscription plans in stages, extending access several times as we secured additional capacity.

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@Arvinral 一直以来我都是继续，还没有走偏过😂，一般会根据上下文继续执行的

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@thsottiaux @maxedapps @AnthropicAI 有没有感觉，codex 现在很慢。。有同感的么~~

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@keji88keji 欢迎你分享“更优美”的方案，我也很想学习！
不同项目适合不同打法，交流才是目的～

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很多人在用 Codex App 时，都会掉进同一个坑：

打开项目后，只开一条线程，把所有需求一股脑塞进去：
改首页、修登录、加测试、写 README，最后还要打包
发布

刚开始还���，但越到后面任务边界越模糊，前面的改动容
易被后面需求搞乱，最终效率低下、代码混乱

更好的解决方案是：

把项目拆成多个独立任务，每条线程只专注一件事（功能
开发、Bug 修复、文档整理、测试验证等），并利用
Codex App 的 worktree 为每条线程创建独立施工区

这样修改不会相互冲突，每条线程都有清晰的 diff，便于
审查、回滚和按顺序合并

核心思路：AI 负责执行具体任务，人负责拆解任务、划
定边界和最终把关

当你学会用“多线程 + 有限范围”的方式管理项目，Codex
App 才能真正发挥威力

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@Stanley83784547 也不用，Codex App 的 worktree 主要用本地 Git worktree（独立工作目录，共享 .git 元数据），任务期间通常在 detached HEAD 或临时分支上工作，不必提前推多个远程分支，人工审核后，再合并到���分支，再提交也行

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是的，Codex App 不会自动根据你扔进去的大任务，自己拆成多个子进程/线程

它更像一个“多线程工作台”，但线程的开启和任务拆分主
要还是靠人来驱动的

你需要自己判断任务边界，然后手动开新线程（或者明确指示它“新建一条 worktree 线程，专门做XXX”）

每条线程的提示词里必须明确划边界，至少要说清楚这四
点：
• 具体要做什么（目标要窄）
• 能改哪些文件/模块
• 不能碰哪些东西
• 完成的标准是什么

这样 Codex 才能在 worktree 里给你一个独立的施工区，
改动才有清晰的 diff，便于你单独审查、回滚或合并

如果只开一条线程塞一堆需求，上下文越来越乱是大概率
事件

把任务拆得越清楚、边界越窄，多线程的优势才真正能发挥出来。

人负责拆解 + 把关，AI 负责在限定范围内执行，这才是
Codex App 目前比较稳的用法

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@zhouluobo 之前给朋友做个这个，当���用的 n8n ，接上 comfy UI 效果也不错

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@dotey 我的 Gemini Pro 已经吃灰很长时间了😂

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@xiaoluv12o 非常认同第4点！很多客户最初觉得“现有流程就够了”，但一旦用上AI工作流体验到效率翻倍和创意解放，就彻底回不去了

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@pyang1235005 不错，借鉴一下

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@bozhou_ai 的确，音频是一道坎，我用的本地部署的方式，比如voicebox

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@zstmfhy 针对快就有了，还不便宜呢😂😂