Chase Chou

⚙️ Engineer by craft, philosopher by practice.
🧠 Building JanusPath — a cognitive framework.
🏗️ Business-logic & technology architect.
🧩 INTJ-A.

[Chase Chou @janus_path]

写了一篇关于如何使用codex的SOP，涉及到OpenSpec+Superpowers，方便在团队中宣贯，尤其适合想全面拥抱codex的团队，当然适应用于claude code，workBuddy等其他AI Agent平台。

https://t.co/Mmsq4trFbj

[Chase Chou @janus_path]

@skywind3000 只要你跑的比光快，跑到足够远的地方，你就可以看到1亿年前地球的样子了。

[Chase Chou @janus_path]

在使用codex的时候，我喜欢先评估，再动手，先思考，规划，跟AI一起确定方向，然后再行动。

[Chase Chou @janus_path]

@jinchenma_ai workBuddy，Qoder，Trae-SOLO

[Chase Chou @janus_path]

在使用codex推进长期的，结构复杂的项目时，要注意每次迭代结束后，一定要让codex使用openSpec总结本次更新并整理好分支。

比如提示词可以简单写成：

1. 这次任务告一段落，记得在openSpec中记录好，注意做好工作区级的和项目级的粒度区分，项目级也需要创建OpenSpec来记录，并梳理好文档之间的关系。创建前先检查之前是否已经有OpenSpec。

2. 有更新的项目帮我整理好相关分支，该合并master的就合并master，不需要合并的就不合并。

[Chase Chou @janus_path]

@Russell3402 https://t.co/ajserrQ0EO

[Chase Chou @janus_path]

很多人可能还没意识到codex最近的这波发力其实已经让codex成为了“全球通用 / 编程 Agent”��一哥。

我一直在关注chatGPT的长期人格连续性、长周期上下文治理、人格思维模拟相关能力，并且我借助chatGPT成功训练出了自己的“思维镜像体”，但是近半年明显感觉到OpenAI的资源投入从这方面减少了很多，可能是因为这方面短期不够赚钱。

但是这方面能力的底层逻辑和范式与codex高度互通，其本质都是在逼近同一个核心问题：

“如何维持长期结构稳定性。”

所以，其实要做好通用 AI Agent，关键不是模型有多强，而是如何让大量能力形成“稳定协同结构”。

这才是通用 AI Agent 最难的地方。

我很少关注或者发关于“术”层面的内容，这次这篇codex指南也算是恰逢其时。
https://t.co/jUp7eLxO6f

[Chase Chou @janus_path]

@howie_serious 再试试这个小工具。

https://t.co/XACVGUVM9E

[Chase Chou @janus_path]

推荐一个小工具codexbar，主要作用是实时监控多个 AI 编程助手（如 OpenAI Codex、Claude Code、Cursor、Gemini、Copilot 等）的使用额度、限额和重置时间。

通过 brew install --cask codexbar
就可以直接安装。

[Chase Chou @janus_path]

推荐一个小工具codexbar，主要作用是实时监控多个 AI 编程助手（如 OpenAI Codex、Claude Code、Cursor、Gemini、Copilot 等）的使用额度、限额和重置时间。

通过 brew install --cask codexbar
就可以直接安装。

[Chase Chou @janus_path]

经过这段时间高频使用 Codex，我越来越意识到一件事：

AI Agent 并不会替代“系统思维”，它只会放大它。

在干净的新项目里，很多人都能感受到 “10 倍效率”。

但一旦进入：

历史包袱严重
文档缺失
配置漂移
隐式依赖复杂
多人长期演化

这样的真实生产系统后，

真正的瓶颈就已经不是“写代码”了。

而是：

能不能及时发现结构已经跑偏
能不能在上下文污染前纠偏
能不能判断系统“真实状态”到底是什么

很多人觉得 AI Agent 不稳定、容易失控。

但很多时候真正失控的，
其实不是 AI。
而是人类自己没有及时进行“���构纠偏”。

AI 时代最重要的能力，
可能不再是“写代码”。

而是：
在复杂性不断膨胀的系统中，
维持系统结构稳定性的能力。

[Chase Chou @janus_path]

@tangjinzhou 老牌iTerm一直都很稳，我用了一阵Ghostty新鲜感过了，还是用回了iTerm

[Chase Chou @janus_path]

额度又重置了，根本肝不完，性价比真的是拉满了……

[Tibo @thsottiaux]

Some of you noticed limits drained faster in Codex, we root caused it to an optimization that we rolled back that had an impact on cache hit rates when compacting across long running sessions.

We fixed this and have now reset usage limits for all accounts. Enjoy the weekend.

[Chase Chou @janus_path]

@AriXZone OpenAI一开始想走的其实还是使用chatGPT进行人类思维的模拟，也就是借助其地表最强的“中间层记忆系统”。
估计是后来觉得这个方向短时间内很难有很好收益，所以现在集中资源在codex上了。

其实“中间层记忆系统”相关的底层技术都适用于codex��所以，codex一定会比Claude Code更强。

[宝玉 @dotey]

一个正在进行中的 /goal 任务，如何知道进展如何了？如何暂停、继续、添加更新？

有时候一个长任务，执行很久了，也不知道进展如何了，这时候可以借助 /side 指令开启一个side chat，不影响当前会话，并且有当前会话所有上下文，比如：

> /side 目前进度如何了？预计还要多久

[Chase Chou @janus_path]

很多人可能还没意识到codex最近的这波发力其实已经让codex成为了“全球通用 / 编程 Agent”的一哥。

我一直在关注chatGPT的长期人格连续性、长周期上下文治理、人格思维模拟相关能力，并且我借助chatGPT成功训练出了自己的“思维镜像体”，但是近半年明显感觉到OpenAI的资源投入从这方面减少了很多，可能是因为这方面短期不够赚钱。

但是这方面能力的底层逻辑和范式与codex高度互通，其本质都是在逼近同一个核心问题：

“如何维持长期结构稳定性。”

所以，其实要做好通用 AI Agent，关键不是模型有多强，而是如何让大量能力形成“稳定协同结构”。

这才是通用 AI Agent 最难的地方。

���很少关注或者发关于“术”层面的内容，这次这篇codex指南也算是恰逢其时。
https://t.co/jUp7eLxO6f

[Chase Chou @janus_path]

@OpenAIDevs https://t.co/lu6Xx2uM3Q

[Chase Chou @janus_path]

The real bottleneck in AI-assisted teamwork is not prompting.

It is context preservation.

I wrote a practical SOP for using Codex, OpenSpec, and Superpowers so teams can preserve decisions, recover work, and reuse complex workflows.

https://t.co/X4mQ82PmI7

[Chase Chou @janus_path]

The real bottleneck in AI-assisted teamwork is not prompting.

It is context preservation.

I wrote a practical SOP for using Codex, OpenSpec, and Superpowers so teams can preserve decisions, recover work, and reuse complex workflows.

https://t.co/X4mQ82PmI7

[Chase Chou @janus_path]

其实真正能用好AI的最高心法很简单，就是：
以道御术。
当然你可能需要先以术入道，不过随着AI Agent越来越强大，可能以术入道的机会会越来越少。

[Chase Chou @janus_path]

@dotey 不谋而合，深以为然。我DIY了一个通用版T型人才

[Chase Chou @janus_path]

我们在使用AI的时候如何判断是否认知外包？

核心思路：
如果一件事你不用 AI 也能完成，只是花时间更长，那它不是认知外包；
如果一件事你本身无法独立完成，AI 却帮你完成了核心判断或思考，那么就是认知外包。

[Chase Chou @janus_path]

@dotey 真巧，我昨天也写了一篇关于codex使用的SOP
https://t.co/qf3PnqPsLN

[Chase Chou @janus_path]

写了一篇关于如何使用codex的SOP，涉及到OpenSpec+Superpowers，方便在团队中宣贯，尤其适合想全面拥抱codex的团队，当然适应用于claude code，workBuddy等其他AI Agent平台。

https://t.co/Mmsq4trFbj