傻猫网络日志 Samool's blog - 二十年老博客 - 科技
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items: Codex 用了 55 亿 token 都干了啥
items: 中文版Superpowers使用方法
items: 我一次性给codex安装了266个特色AI专家
items: Hermes满配指南：让Agent真正替你干活
items: 一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析
items: AI时代，真正拉开职场差距的，不是会不会用AI，而是用完之后你还剩什么
items: 一文看懂 Agent Skills 运行全流程
items: Windows 版 Codex 已经支持Computer Use插件
items: Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总
items: OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南

Codex 用了 55 亿 token 都干了啥
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date: 2026-07-09T09:59:09+08:00
description: AI摘要 Codex作为一个AI助手，在过去的时间里，已经超越了简单的问答阶段，成为了一个全面的工程助手。它帮助用户进行资料整理、工程验证、前端和原型设计、自动化和脚本编写、AI工作流建设、多媒体实验和架构方案等工作。Codex的使用重心已经从单点生产力转变为工作系统，它不仅能够写作和修改代码，还能将资料转化为结构化、流程化的可执行计划。通过Codex，用户学到了如何将想法拆分成工程问题，管理AI协作的上下文，验证AI产出的质量，以及将AI作为学习放大器。Codex还帮助用户完成了多个项目，如Codex使用方法与知识库建设、KDBOSS3 MVP验收与SaaS UI原型、信息化模块工厂30天工程落地计划等，展示了Codex在不同领域的应用能力。总的来说，Codex不仅仅是一个临时的问答工具，而是变成了一个持续协作的工程系统，帮助用户形成了一种新的工作方式。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Codex 用了 55 亿 token 都干了啥过去这段时间，我对 Codex 的使用已经不再停留在“问一个问题、拿一个答案”的阶段。更准确地说，它变成了一个长期陪跑的工程助手、资料整理员、方案参谋、测试搭子、代码审查员和自动化工作流实验场。如果把 55 亿 token 看成一条很长的工作轨迹，那它并不是被消耗在闲聊里，而是被消耗在反复试错、方案打磨、项目拆解、代码验证、文档整理、知识沉淀和工具链建设上。很多事情单看都不大，但连在一起，就形成了一套越来越清晰的个人 AI 工程工作方式。1. 这段时间使用 Codex 的总结这段时间使用 Codex，最大的变化是从“让 AI 给答案”，逐渐变成“让 AI 参与完整工作流”。一开始，Codex 更多像一个随叫随到的助手：帮忙写文档、整理教程、生成页面、处理 Markdown、做一些小工具。但用得越多，越发现它真正的价值不只是生成内容，而是把一个模糊想法推进成可落地的结果。比如一个方案，不只是写几段介绍，而是可以拆成背景、目标、架构、部署、策略、流程、容量、验收；一个系统，不只是看页面能不能打开，而是可以按接口、按钮、权限、审计、真实数据、上线准入逐项检查。这三个月里，Codex 被用在了几类事情上：写作和资料整理：把微信文章、教程、AGENTS.md、Codex 使用手册、工程计划、安全方案等整理成可阅读、可复用的 Markdown。工程验证：对 KDBOSS3 这类业务系统做页面验收、接口抓包、按钮下钻、风险清单和上线准入判断。前端和原型：生成 SaaS 风格界面、资产台账页面、侧边栏、菜单、预览图，并用浏览器和截图做验证。自动化和脚本：写 Python/Node 脚本，抓取音乐元数据、处理视频帧、生成素材和转换文档。AI 工作流建设：安装中文 agents、安装 superpowers-zh、整理 Codex 全局配置，让 Codex 自己变得更好用。多媒体实验：做 Codex 宠物、咖啡猫、番茄发芽视频、图片裁切、帧标注等偏创意的项目。架构和方案：输出软件系统评审方案、信息化模块工厂 30 天落地计划、南凌入侵防御与检测建设方案。这说明 Codex 的使用重心已经从“单点生产力”变成了“工作系统”。它可以写，但不只是写；可以改代码，但不只是改代码；可以查资料，但更重要的是能把资料变成结构、流程、检查项和可执行计划。另一个明显变化是，Codex 开始承担“第二双眼睛”的角色。比如 KDBOSS3 验收时，它不是只看页面好不好看，而是去确认有没有 404、有没有真实后端接口、按钮是不是真的下钻、AI 助手有没有越权、操作日志能不能支撑审计。这类检查很适合 Codex，因为它耐心、细、可以反复走流程，也能把发现的问题整理成 P0/P1 缺陷清单。还有一个收获是，AI 的产出质量很依赖约束。只说“写个方案”，它会写成通用方案；明确目录、业务背景、南凌场景、MPLS-VPN、ISP/BGP、SD-WAN、数据中心、SOC 联动后，方案马上就能从“看起来正确”变成“更像能拿去评审”。这也是这段时间最重要的经验之一：AI 不怕复杂，怕的是目标不清。2. 我通过 Codex 都学到了什么？第一，学到了如何把一个想法拆成工程问题。以前一个需求可能只是“做个方案”“写个页面”“检查一下系统”。现在会自然地追问：背景是什么，目标是什么，边界在哪里，验收标准是什么，风险点在…

中文版Superpowers使用方法
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date: 2026-07-05T15:36:47+08:00
description: AI摘要 Superpowers是一套工作流技能，可通过Codex提示词调用。它包含14个翻译技能和6个中国特色技能，支持18款主流AI编程工具。与英文上游相比，中文增强版增加了工具适配、国内Git/CI生态和中文化表达习惯。安装方式为`npx superpowers-zh`，可自动识别项目中的工具并安装。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 中文版Superpowers使用方法Superpowers 不是一个“单独 agent”，而是一组工作流 skills。你可以直接在 Codex 提示词里用 $skill-name 调用。常用方式：$brainstorming 帮我把这个需求先梳理清楚，不要急着写代码。$writing-plans 根据 系统构架设计.md 输出可执行开发计划。$executing-plans 按 docs/implementation-plan.md 执行开发，每完成一步就验证。$systematic-debugging 帮我定位这个 bug 的根因，先不要直接改代码。$test-driven-development 给用户导出功能做 TDD，实现前先写失败测试。$requesting-code-review 审查当前改动，重点看 bug、安全风险和测试缺口。中文版增强 skill 可以这样用：$chinese-code-review 用中文团队风格审查当前代码改动。$chinese-documentation 帮我整理中文技术文档，注意中英文混排和工程表达。$chinese-commit-conventions 根据当前改动生成中文 commit message。$chinese-git-workflow 按国内团队 Git 工作流帮我规划分支、提交和发布步骤。如果你不想记名字，也可以自然语言说：使用 superpowers 的调试方法帮我排查这个问题。或：用中文版 superpowers 帮我先做需求澄清和实现计划。你刚装完后，需要新开 Codex 会话或重启 Codex，才能稳定加载这 20 个 skills。加载后，在 CLI/IDE 里通常也可以输入 $ 或 /skills 查看可用 skill。中文版开源地址https://github.com/jnMetaCode/superpowers-zh🆚 与英文上游的区别（老被问，一次说清）维度superpowers（英文上游）superpowers-zh（中文增强版）⭐ Star 数233k+—📦 Skills 总数1420（14 翻译 + 4 国产原创 + 2 上游历史保留）🌐 语言英文中文（技术术语保留英文）🤖 支持工具6 款：Claude Code / Cursor / Codex / OpenCode / Copilot CLI / Gemini CLI18 款：上述 6 款 + Hermes Agent / Trae / Kiro / Qwen Code（通义灵码）/ OpenClaw / Claw Code / Antigravity / DeerFlow / VS Code / Windsurf / Aider / Qoder⚡ 安装方式按工具分别装（每款一条不同的 plugin marketplace 命令）npx superpowers-zh 一条命令自动识别项目里的工具并安装；识别不出可 --tool <name> 显式指定🇨🇳 Git 平台GitHub 为主GitHub + Gitee + Coding + 极狐 GitLab + CNB（腾讯云原生构建）🇨🇳 CI/CD 示例GitHub ActionsGitHub Actions + Gitee Go + Coding CI + 极狐 CI + .cnb.yml🇨🇳 代码审查风格西方直接风格适配国内团队沟通文化🇨🇳 Git 提交规范无Conventional Commits 中文适配🇨🇳 中文文档规范无中文排版 + 中英混排规则 + 告别机翻味➕ MCP 服务器构建无独立 mcp-builder skill➕ 工作流执行器无独立 workflow-runner skill（多角色 YAML 编排）🔄 版本跟进独立迭代同步上游 + 国产增量叠加🤝 接受新 skill PR一般不接受（原文："we don't generally acce…

我一次性给codex安装了266个特色AI专家
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date: 2026-07-05T13:54:00+08:00
description: AI摘要 文章介绍了如何为Codex安装266个特色AI专家，这些专家覆盖了工程、设计、营销、金融等多个部门，并且支持多种工具。用户可以通过对话明确要求Codex使用某个子代理来激活这些专家。项目提供了一键安装、手动复制和作为提示词参考的安装方法，方便用户根据自己的需求进行选择。这些AI专家能够根据用户的需求提供专业的服务和建议。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 先看安装后效果专家老爷住在这里：C:\Users\samoo.codex\agents这是使用效果如何让专家老爷干活在Codex里，不是用/xxx 直接使用，而是在对话里明确要求 Codex 使用某个 子代理例如：请启动 `engineering-frontend-developer` 子代理，帮我检查当前前端实现问题。只读分析，完成后汇总文件位置、问题和建议。 或者请使用并行 subagents： 1. `engineering-security-engineer` 检查安全风险 2. `engineering-code-reviewer` 检查代码质量和潜在 bug 3. `testing-api-tester` 检查 API 测试缺口 等待所有 agent 完成后，按严重程度汇总结果，并给出文件路径。 注意两点：Codex 官方说明里 subagent 不会自动启动，需要你明确说 “spawn/use subagent”；CLI 里的 /agent 主要用于查看和切换正在运行的 agent 线程。刚安装后如果当前会话识别不到这些 agent，开一个新的 Codex 会话或重启 Codex，让它重新加载 /.codex/agents项目介绍🎭 266 个即插即用的 AI 专家角色 — 支持 Hermes Agent/Claude Code/Cursor/Copilot 等 18 种工具，覆盖工程/设计/营销/金融等 20 个部门。含 50 个中国市场原创智能体（小红书/抖音/微信/飞书/钉钉等）。搭配编排器代理编排器，一句话即可让多位专家按 DAG 自动协作。源项目地址：https://github.com/msitarzewski/agency-agents （截止2026-7-5日，已有127K星）中文版地址：https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh （截止2026-7-5日，已有16.6K星）傻子都会的安装方法直接把 这个网址 https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh 复制到Codex对话框里，告诉Codex安装一下Codex会自动将这些专家老爷请到你电脑，哈哈这是什么？一套开箱即用的 AI 角色库。每个智能体都有明确的身份定义、关键规则、工作流程和交付物，安装到你的 AI 编程工具后用自然语言激活。和普通提示词的区别：普通提示词告诉 AI "你是一个专家"；这里的智能体定义了专家怎么思考、怎么做事、交付什么。例如安全工程师会按 OWASP Top 10 逐项审查代码，小红书运营专家会输出完整的种草笔记策略和达人合作方案。快速开始方式一：一键安装到你的 AI 工具支持 18 种主流 AI 编程工具，一条命令搞定：# 自动检测已安装的工具，一键安装 ./scripts/install.sh # 或指定安装到特定工具 ./scripts/install.sh --tool openclaw # OpenClaw ⭐ 推荐 ./scripts/install.sh --tool claude-code # Claude Code ./scripts/install.sh --tool copilot # GitHub Copilot ./scripts/install.sh --tool cursor # Cursor ./scripts/install.sh --tool kiro # Kiro (Amazon) ./scripts/install.sh --tool trae # Trae ./scripts/install.sh --tool opencode # OpenCode ./scripts/install.sh --tool aider # Aider ./scripts/install.sh --to…

Hermes满配指南：让Agent真正替你干活
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date: 2026-06-24T11:38:47+08:00
description: AI摘要 本文详细介绍了如何配置一个高效的AI助手Agent，包括身份层、记忆层、技能层、模型层、工具层和执行层六个方面的具体操作。作者强调，要让Agent真正替你干活，需要明确其身份和职责，管理好记忆，固化有效流程为Skill，合理使用不同模型，设定清晰的工具边界，并选择合适的命令执行位置。此外，迁移到新Agent时，应进行清理而非简单继承旧系统。通过这些步骤，Agent可以成为一个可持续运转的工作系统。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Hermes满配指南：让Agent真正替你干活作者：mEngineerHub发布时间：2026年5月25日 17:24原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/N63FYn4S6n2VJS3_lEUeVw身份层、记忆层、技能层、模型层、工具层、执行层——六层拆解一个反常识的事实：大多数AI助手都在假装工作。它们能聊天，能回答问题，甚至能写代码。但你让它做一件稍微复杂一点的事——比如"帮我配置一台服务器"或者"把今天的客户需求整理成文档"——它就开始乱猜、遗漏、反复问同样的问题。问题不在于模型不够聪明，而在于这个Agent根本没有被配置成一个可持续运转的工作系统。本文不讲概念，只讲怎么落地。只讲最真实的Agent配置实践，踩坑踩出来的六层框架。一、身份层：先把它当员工，不是当工具很多人配置Agent，第一步是写"你是一个专业的售前工程师，熟悉服务器架构"。这句话写了等于没写——它既不能告诉Agent该怎么工作，也不能告诉它遇到模糊问题该怎么做。真正有用的身份层配置，是给Agent写一份岗位说明书。这份说明书要回答这些问题：它怎么称呼你？遇到不确定的信息是自己猜还是先查证？什么时候必须停下来问你，什么时候可以直接自己做决定？做完任务是自己验证还是直接交付？失败几次还没成功就必须停止并报告？这些规则写清楚之后，Agent的行为模式会发生根本性的变化——它不再是一个每次都要你盯着看的实习生，而是一个知道边界在哪里、知道什么时候该汇报的正式员工。SOUL.md 文件就是这份岗位说明书的载体。写清楚它，比给它装再多技能都重要。二、记忆层：越准越好，不是越多越好很多人把Agent的长期记忆当成数据库，恨不得把每次对话都存进去。结果就是Agent翻记忆的时候比重新做一遍还慢，而且大量过期信息干扰判断。长期记忆只应该保存四类信息：用户的稳定偏好（比如你不喜欢列表格式，段落之间要空行），当前机器和项目环境（哪台服务器、什么配置、哪些文件不能动），已经做过的重要决策（为什么选了那个方案，而不是另一个），以及以后不能再踩的坑。不应该放进记忆的：一次性闲聊、原始聊天记录、过期的任务状态、过程数据。这些东西唯一的价值是存档，存档是给人看的，不是给Agent看的。记忆的本质是减少重复试错，不是记录历史。记太多反而让Agent的判断变得更慢、更不准。三、技能层：会不会复用，比记不记得重要很多人有一种执念：Agent用多了就会"越来越聪明"。这是一种幻觉。Agent不会自己变聪明，除非你主动把有效的流程固化下来。这个固化机制就是Skill。Skill解决的不是"记不记得"的问题，而是"会不会复用"的问题。每次踩坑之后问自己一句：这个坑以后还会不会遇到？如果会，就立刻把解决方案写成Skill。下次遇到同样的情况，Agent照着Skill跑，直接跳过试错阶段。一个很具体的例子：你今天解决了一个NPU驱动报错的问题，花了三个小时。三个月后遇到同样的问题，你不可能记得当时怎么解决的。但如果当时就把步骤写进Skill，Agent可以直接告诉你步骤一、步骤二、步骤三，三个小时变成三分钟。Skill的价值是把经验从脑子里搬到系统里，让Agent替你记住，而不是让你自己记住。四、模型层：分层使用，而不是全程最贵这是最多人浪费预算的地方。Agent背后通常有多个模型可用：最强的模型处理复杂推理和关键决策，中等模型处理会话总结和上下文压缩，视觉模型专门处理图片和截图，搜索模型负责资料整理。大量任务根本不需要最强模型。让最强模型去读一张截图、去总结一段对话，是用牛刀杀鸡，既贵又慢，还浪费上下文窗口。分层使用的核心逻辑是让对的模型做对的事：读图用视觉模型，搜索用搜索模型，复杂推理才上主模型。这样做既省预算，又快，而且主模型的上下文不会被无关内容填满。一个简单的判断标准：如果你觉得"这个…

一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析
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date: 2026-06-13T10:08:00+08:00
description: AI摘要 本文全面解析了Agent Skills的概念、原理、架构和代码实现，以及AI工程化落地的策略。Agent Skills是一系列可被Agent在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块，旨在解决AI助手在执行任务时缺乏稳定、可复用的能力链的问题。文章通过比较Skill和Prompt的区别，强调了Skill在发现性、执行性和复用性方面的优势。同时，文章还讨论了Agent Skills在工程架构中解决的三个痛点，包括巨型提示词灾难、执行能力和专业知识脱节以及企业级可靠性缺失。文章详细介绍了Agent如何决定调用哪个Skill的决策流程，以及Skill的结构和代码实现，包括使用OpenAI SDK和LangChain框架的示例。最后，文章讨论了Skills、Function Calling和MCP之间的边界，并分享了生产环境中常见的问题和解决方案。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析作者：多模态智能体发布时间：2026年6月9日 08:21原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hWtN3cPszsVKJd94tSQM7A你有没有遇到过这种情况：写了一个函数，需要补充单元测试。你打开 AI 助手，发了一句话过去。AI 给了你几个测试用例。但你看了一眼，发现边界条件根本没有覆盖，Jest 框架也没用，覆盖率更是没有任何说明。你只好重新发一条："要用 Jest 框架，要覆盖边界情况，要生成覆盖率报告……"下周同样的事情再发生一次，你又要从头解释一遍。或者这个场景：团队里积累了几十个 Markdown 文档，格式乱、目录缺、链接死。你告诉 AI "帮我整理一下这些文档"，AI 只是改了改标题格式，其他什么都没动。你想要的是统一格式、提取关键信息、生成目录、验证链接——这些它压根不知道。问题不是 AI 不聪明。问题是：它没有一套稳定的、可复用的能力链来完成这类任务。每次都要重新解释，每次执行结果都不一样，每次都是一次性的。这才是真正的痛点。Agent Skills 要解决的，就是这个问题。 什么是 Agent Skills 先给一个干净的定义： Skill 是一个可被 Agent 在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块。 这句话里有四个动词——发现、理解、调用、组合——缺少任何一个，它都不能叫 Skill。用一个生活场景来理解：你手机里装了几十个 App。当你想导航的时候，不需要自己写路线规划算法，直接打开地图 App 就好。App 帮你把"导航这件事"封装好了——如何定位、如何规划、如何播报，全在里面。Agent Skills 的逻辑完全一样。Agent 是那部手机，负责理解你的意图并调度能力Skill 是那个 App，给 Agent 增加一项可调用的能力生态 是应用商店，让能力被发现、安装和管理再讲一个更贴近工程场景的类比是：你刚入职一家公司。你智商很高，学东西快，但完全不懂这家公司的业务。老板让你"处理一下这批退款并生成财务报告"。如果没有任何参考资料，你大概率会做错。但如果书架上有一本《退款处理与财务报告生成 SOP》，你只需要按照手册里的步骤，用公司的工具（电脑、系统账号）一步步执行，结果就会是对的。这本手册，就是 Skill。它给 Agent 发的不是命令，而是一张图书馆借阅证——不是强迫它背下整个图书馆，而是让它在需要的时候去查。 Skill 和 Prompt 有什么本质区别 很多人第一反应是：Skill 不就是一个很长的 Prompt 吗？写详细点，不就行了？不一样，差别很大。我们从三个维度来看：发现性Prompt 需要用户主动提供。你每次要用，就得自己把 Prompt 粘贴进去。Skill 不一样，Agent 可以根据你的任务描述，自动匹配到合适的 Skill，你不需要知道它叫什么名字。执行性Prompt 本质上是"告诉 AI 做什么"，但执行过程是 AI 自由发挥的。Skill 内部有结构化的 Workflow，每一步要做什么、怎么做、不能做什么，全都有明确规定。复用性Prompt 是一次性的，散落在对话历史里，下次遇到同样的任务，你还得从头写。Skill 是独立的模块，一次定义，到处复用，还能持续迭代优化。举个具体例子：用 Prompt 的方式补充单元测试，你需要写…

AI时代，真正拉开职场差距的，不是会不会用AI，而是用完之后你还剩什么
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date: 2026-06-13T09:57:32+08:00
description: AI摘要 在AI时代，职场竞争力的关键在于使用AI后剩余的能力。这些能力包括：品味（判断力）、适应性（学习新工具和方法）、沟通能力（清晰表达和连接不同角色）、想象力（提出新问题和方案）和信任（可靠性和承诺兑现）。这些能力难以被AI替代，且随着使用和积累，价值会越来越高。因此，要在AI时代保持竞争力，需要发挥人类独有的能力。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); AI时代，真正拉开职场差距的，不是会不会用AI，而是用完之后你还剩什么作者：多模态智能体发布时间：2026-06-11 07:30原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/N-4BPsM8K-4EDjEQr57icA同一个项目，两个人都用AI做了方案。第一个人把AI输出的内容整理了一下，直接发出去。第二个人看了AI写的东西，改掉了两处明显跑偏的判断，调整了一段逻辑顺序，最后在结尾加了一个对方团队没有想到的角度。项目给了第二个人。差距不在于"会不会用AI"。两个人都会用。差距在于：用完AI之后，你还剩下什么。这是AI时代职场竞争真正值得想清楚的问题。不是"我的岗位会不会消失"，也不是"我该不该去学提示词工程"，而是——什么样的能力，是AI越强反而越值钱的？我把它总结成五种，首字母合在一起，是TACIT——一个英文词，意思是"不言而喻的"。某种程度上，这个词本身也是一种隐喻：这些能力，很难被明确编码，很难被系统化复制，但在真实的职场里，它们一直在起作用。 ︱品味：AI负责产量，人负责质量 先说一个很多人没意识到的问题。AI普及之后，大多数人的工作量并没有减少，反而增加了。因为生产内容的速度快了，但判断内容好坏的工作量根本没有减少——甚至变多了。以前写一份方案，可能要花两天。现在AI半小时给你出十版，但你要从这十版里判断哪一版真正适合客户，判断哪些表达有问题，判断哪个方向值得深化。这个判断的工作，AI没办法替你完成。这就是品味/鉴别能力的本质：不是审美，而是判断力。它包括：这个结论准不准确？这个方案符不符合目标？这个表达有没有穿透力？这个方向长期来看对不对？普通执行者只需要完成任务。更难被替代的人，是那些能判断"这件事值不值得做""怎么做才算真的好"的人。怎么训练：看同类优秀案例，每次都追问"好在哪里"。每次做完一个项目，复盘一下：如果重来，哪里可以更好？不要追求完成，要追求有判断。 ︱适应：真正稳定的不是某个岗位 有一类焦虑在职场人中很普遍：我现在用的工具会不会过时？我现在做的方向会不会没了？这个问题本身没错，但很多人给出了错误的解法——去学最新的工具，追最热的方向。工具会过时。热点会转移。真正的护城河，是学习本身。可以用一个问题来检验自己当前的工作积累：如果明天这个平台关了、这家公司倒了、这个系统换了，你现在积累的能力还剩多少？如果答案是"几乎没有"，那就要警惕了。太窄、太僵化、只依赖单一流程的工作路径，是高风险的。更值得积累的是：解决问题的方法论、理解用户和业务的能力、跨岗位协作的经验、在新环境里快速上手的能力。举个例子。同样是运营，一个人每天机械发内容、做报表，做了三年；另一个人花时间理解用户心理、拆解增长逻辑、设计活动策略。前者的经验很难迁移，后者换一个行业也能快速站稳。怎么训练：每个月主动学一个新工具，不要等到"必须学"才开始。定期问自己：我现在的能力结构，三年后还值钱吗？ ︱沟通：未来最稀缺的，是会连接人的人 沟通能力被严重低估了——不是因为人们不重视它，而是因为大多数人对它的理解太窄。"能说会道"不是沟通能力。沟通能力的核心，是三件事：把模糊需求问清楚，把复杂问题讲明白，把不同角色连接起来。很多项目失败，不是因为执行能力不够，而是因为：需求在最开始就没对齐，预期没有提前管理，分工没有讲清楚，出了问题没有人主动沟通。这些环节，AI一个都解决不了。还有一个容易被忽视的维度：人机沟通。会写好提示词，本质上是一种结构化表达能力——你要把自己的意图、背景、约束条件、期望输出，清晰地传达给一个不懂上下文的系统。这和向客户汇报、向上级汇报，其实是同一种能力。技术越发达，能连接人的人反而越稀缺。因为技术解决了很多执行问题，却解决不了人和人之间的理解问题、信任问题、预期问题。怎么训练：汇报工作时，先说结论，再说依据，控制在对方能接住的信息量。沟通之前先想清楚：对方最关心的是什么？ ︱想象力：AI能帮你完成答案，但提问还是…

一文看懂 Agent Skills 运行全流程
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date: 2026-06-13T08:15:00+08:00
description: AI摘要 本文详细解析了AI助手Agent Skills的运行全流程，从用户请求到结果返回共16步，分为任务接收、技能发现、技能执行和结果回传四个阶段。文章通过泳道图展示了7个角色和5个层次的协作过程，强调了职责边界清晰、Agent与工具解耦以及工具链支撑复杂任务的重要性。最后，提出了几个技术问题供读者思考，以深入理解Agent体系的工程逻辑。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 一文看懂 Agent Skills 运行全流程：从用户请求到结果返回的 16 步拆解作者：多模态智能体发布时间：2026年6月12日 07:30原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hz82vgn5n6Y8E4VSqCQKIQ你有没有想过，当你对着一个 AI 助手说"帮我分析上个月各区域的销售数据，生成一份经营报告"，它背后到底在做什么？直觉上，可能会觉得这无非就是模型接收了你的话，然后吐出一段文字。但如果这件事真的是这样完成的，那你拿到的报告大概率是一堆凭空捏造的数字。事实上，一个真正能干活的 Agent，背后跑的是一套完整的调度链路。这篇文章就从下面这张泳道图出发，把这条链路从头到尾拆清楚。 ︱一、先看全局：7 个角色，分 5 层 读泳道图有个窍门：先别急着看箭头，先看"泳道"本身——每一列代表一个角色，每个角色只做自己这一列里的事。这张图里一共有 7 个角色，从左到右排开，但它们并不是平等的。按职责层次来看，可以分成 5 层：交互决策层：用户 + Agent用户是任务的发起方，不关心背后用了什么技能，只关心最后拿到的结果。Agent 是决策中枢，负责理解意图，判断这件事能不能自己解决，解决不了的就往下传。路由调度层：Skill Router这是整张图里参与步骤最多的模块——从第②步开始介入，一直到第⑮步才完成使命。它的核心职责只有一件事：找到合适的技能，并把任务交出去。注册发现层：Skill Registry看图会发现，Skill Registry 只出现在第④⑤两步，进来、出去，干净利落。它的角色很像一本"技能目录"，被查的时候出现，查完就退场。很多文章会把它描述成一个复杂的管理系统，但从执行链路来看，它的职责其实非常单一。执行管理层：Skill Center技能找到了之后，真正负责把任务跑起来的是 Skill Center。它负责加载能力体、下发任务、汇总结果，是链路里的执行调度者。能力承载层 + 底层执行层：能力体 + 工具/引擎能力体是具体业务逻辑的载体，比如数据分析、文档总结、报告生成等等。而工具/引擎是更底层的资源，比如数据库、代码执行器、搜索接口。能力体调用工具，工具真正干活。有了这个分层概念，再回头看泳道图，箭头的流向会清晰很多。 ︱二、16 步流程，分 4 个阶段来看 图里的 16 个步骤乍看密密麻麻，但如果按流程阶段分组，结构马上就清楚了。 第一阶段：任务接收（步骤①②） ① 用户发送消息 → Agent这一步没什么好说的，就是用户输入了一个请求。值得注意的是，用户输入的往往是自然语言，比如"帮我生成一份报告"，这背后隐含了大量模糊性——分析哪些数据？什么维度？什么格式？② Agent 接收请求，并向 Skill Router 发起技能请求这一步才是真正有意思的地方。Agent 在这里需要做一个判断：这件事我自己能搞定吗？如果是"明天天气怎么样"这类简单问题，Agent 大概率直接回答，不会触发后面那 14 步。但如果是"分析数据并生成报告"，Agent 判断出这需要外部能力，于是才会把请求转发给 Skill Router。这个判断逻辑，是 Agent 系统能不能用好的关键之一。 第二阶段：技能发现（步骤③④⑤⑥） ③ Skill Router 向 Skill Registry 发起查询Skill Router 接手请求后，先要解决的问题是：现在系统里有哪些技能可以用？于是它向 Skill Registry 发起查询请求。这里要注意，③是 Skill Router 发出的查询动作，而④是 Skill Registry 内部的处理动作——两者是不同主体的行为，不能混在一起说。④ Skill Registry 查询内部技能注册表Skill Registry 里存的是每个技能的元信息：名称、适用场景、输入输出参数、版本、权限等等。收到查询请求后，它在自己的注册表里比对…

Windows 版 Codex 已经支持Computer Use插件
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date: 2026-05-31T15:47:52+08:00
description: AI摘要 Windows版Codex现在支持Computer Use插件，可以让用户通过自然语言指令来操作Windows桌面应用，如打开应用、选择窗口、截图观察界面、点击、输入、按快捷键、拖拽、滚动等。这个插件适合操作传统桌面软件、Office自动化和检查、桌面应用测试、GUI-only流程代办以及设计/画布/复杂界面操作等场景，但不适用于浏览器网页自动化、自动化终端、处理高风险动作以及有外部影响的动作。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Computer Use 插件就是让我可以“看见并操作”你的 Windows 桌面应用：打开应用、选择窗口、截图观察界面、点击、输入、按快捷键、拖拽、滚动，并在操作后再截图验证结果。在当前 Codex 里你不需要自己写调用代码，直接用自然语言告诉我就行，比如：用 computer use 打开 Excel，把这个表格调整一下格式。 用 computer use 看一下微信窗口里最新一条消息是什么，不要回复。 用 computer use 操作这个本地 BOSS 客户端，查询用户 138xxxx 的套餐信息。 用 computer use 打开 PowerPoint，把第一页标题改成“月度经营分析”。 用 computer use 帮我复现一下这个桌面程序的按钮点击异常。典型使用流程 我会先识别当前可操作的 Windows 应用和窗口，然后选择目标窗口，截图/读取可访问控件，执行点击、输入、快捷键等动作，最后再检查界面确认是否完成。适合的应用场景操作传统桌面软件 比如老版 BOSS/CRM/营业厅客户端、ERP、财务软件、网管工具、配置工具等没有 API 或不好自动化的系统。Office 自动化和检查 Word、Excel、PowerPoint 的排版、简单录入、按钮操作、菜单设置、最终视觉确认。大量结构化改文档时，我通常会优先用文件级工具，Computer Use 更适合界面验证和少量交互。桌面应用测试 启动程序、点击流程、复现 Bug、截图验证、检查弹窗、验证按钮/菜单/输入框行为。GUI-only 流程代办 某些只能通过图形界面完成的查询、录入、导出、配置检查，都可以用它辅助完成。设计/画布/复杂界面操作 对设计工具、画布类软件、3D/可视化工具，可以用点击、拖拽、快捷键来操作和验证界面状态。不太适合或不能做的事浏览器网页自动化通常优先用 Browser 或 Chrome 插件，不首选 Computer Use。不自动化终端、PowerShell、命令行窗口。不处理密码管理器、验证码、CAPTCHA、安全绕过、支付确认等高风险动作。删除数据、发送消息、上传文件、提交表单、改权限、购买/付款等有外部影响的动作，我会在真正执行前明确向你确认。一句话：Computer Use 适合“没有好 API、必须像人一样点桌面软件”的场景。你只要说“用 computer use 操作某某应用完成某某事”，我就可以接手。

Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总
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date: 2026-05-31T09:38:47+08:00
description: AI摘要 本文是一份专为Codex新手设计的手册，旨在帮助初学者快速上手Codex的基础命令。手册内容包括Codex命令的基本格式、核心概念、安装与基础配置、不同形态的启动与选择、CLI核心基础命令、Slash Commands斜杠命令、运维与扩展命令、效率技巧以及新手学习建议等。通过这份手册，新手可以快速理解Codex的工作原理，并掌握日常使用中必备的基础命令。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 从会用到好用 | Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总作者：芯智荟发布时间：2026年5月28日 19:12原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xaT3wk3sYZfjE2QiRkPKGg这份手册专为 Codex 新手设计，用最直白的语言覆盖日常使用必备的基础命令。不需要死记硬背——先理解「Codex App / CLI / 交互式会话」的核心逻辑，再动手练习，遇到记不住的随时翻这份手册就行。虽然部分时候在Codex中用自然语言提要求也可行，但命令有其准确性和简洁性的优势。本手册基于 codex-cli 0.134.0 核对（2026 年 5 月），斜杠命令在桌面APP也可用。子命令与 flag 在不同版本可能略有差异，最权威的方式是 codex --help 或 codex help <子命令>。目录〇、写在前面：Codex 命令长什么样？一、安装与基础配置二、不同形态的启动与选择三、CLI 核心基础命令四、Slash Commands 斜杠命令（交互式必备）五、运维与扩展命令六、效率技巧七、新手学习建议附录：高频命令速查表*〇、写在前面：Codex 命令长什么样？Codex CLI 命令的基本格式：codex <subcommand> [-options] [parameter]部分含义举例‎codex主命令（固定）所有 Codex 操作的入口‎subcommand子命令（核心操作）‎exec、‎login、‎resume、‎review‎-options选项，控制命令行为‎-m（指定模型）、‎--last（操作最近会话）‎parameter参数，命令操作的对象任务描述、会话 ID、项目路径核心概念先理清（新手必懂）：形态含义通俗理解Codex App桌面图形客户端带界面的可视化工具，新手友好，不用记命令Codex CLI命令行工具终端里的命令版本，适合习惯命令行的开发者，高效灵活交互式 TUICLI 里的交互模式进入后可以和 Codex 对话，类似 App 的聊天体验，支持斜杠命令非交互 ExecCLI 里的脚本模式不用对话，直接执行任务，适合自动化、CI/CD 场景Slash Commands交互式会话的快捷命令TUI 里输入 ‎/ 即可触发的内置命令💡 小技巧：输入 codex help <子命令> 可查任意命令的帮助，比如 codex help exec、codex help resume，比搜索引擎更精准。除了上述 CLI 命令，另外一类命令是 Slash Commands 也就是斜杠命令，直接在 Codex 界面中敲 / 然后带上命令即可。一般会有命令提示。另外，虽然部分情况下，用自然语言描述，也可起到替代斜杠命令的作用，但是斜杠命令有其准确性和简洁性的优势，可以更快更放心的完成所想要完成的任务。一、安装与基础配置首次使用 Codex 必须先完成安装和登录，优先做这一步。1.1 安装 Codex CLI根据你的系统选择安装方式：# 官方一键脚本（macOS / Linux，最新推荐） curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows PowerShell 一键脚本 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # 使用 npm 全局安装（全平台通用） npm install -g @openai/codex # 使用 Homebrew 安装（macOS / Linux 用户） brew install --cask codex三种方式都可以；一键脚本最省心，npm / brew 适合已经习惯包管理器的人。装好后用 codex --…

OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南
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date: 2026-05-23T06:56:00+08:00
description: AI摘要 本文是一份关于OpenAI Codex的使用研究与插件/MCP实战指南，适用于有成熟工程体系、数据库和业务系统经验的开发者/架构师。Codex是OpenAI面向软件工程的AI编程代理，具备代码阅读、修改、运行命令、代码审查等功能。文章详细介绍了Codex的安装方式、核心能力、使用技巧、插件概念、MCP扩展机制、插件开发概要以及面向KDOBSS/AI客服的推荐Codex架构。同时，文章还提供了安全与权限建议和推荐日常工作流，旨在帮助开发者更好地利用Codex提高软件工程效率。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南适用对象：有成熟工程体系、数据库和业务系统经验的开发者/架构师 说明：本文基于 OpenAI 官方文档、OpenAI Codex GitHub 仓库、MCP 官方规范、MCP 目录站和公开社区资料整理。Codex 插件目前没有公开的全球真实安装量/调用量榜单，所以“使用量最多”部分分为两类：一类是有公开榜单数据支撑的 MCP server 排名；另一类是结合 OpenAI 官方推荐、当前 Codex 插件生态和软件工程高频工作流整理的“高频实战插件/集成推荐”。1. 一句话理解 CodexCodex 是 OpenAI 面向软件工程的 AI coding agent。它可以在本地 CLI、IDE、Codex 桌面 App、ChatGPT/Codex Web 和云端环境中读取代码、修改代码、运行命令、做代码审查、拆分任务、调用外部工具，并把结果整理成可 review 的 diff、报告或 PR。官方定位可以概括为三层：本地结对编程：在终端或 IDE 中，让 Codex 读项目、改文件、跑测试。云端委派任务：把较长的修复、迁移、重构、代码审查任务交给隔离环境中的 Codex agent。多工具/多 agent 工作流：通过插件、Skills、MCP、Subagents、浏览器、GitHub 等能力，把 Codex 变成工程自动化中枢。2. 官方入口与安装方式2.1 Codex CLIOpenAI 官方 CLI 文档说明：Codex CLI 是可以在本地终端运行的 coding agent，能够在选定目录中读取、修改和运行代码，并且是开源项目。常用安装方式：npm i -g @openai/codex codexWindows 也可以使用官方安装脚本：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"升级：npm i -g @openai/codex@latest首次运行时可以选择用 ChatGPT 账号登录，也可以使用 OpenAI API key。官方 GitHub README 也列出了 npm、Homebrew、安装脚本和 GitHub release 二进制包等安装方式。2.2 Codex App / IDE / WebCodex 当前不是单一 CLI 工具，而是一组 coding agent 入口：入口适合场景Codex CLI本地工程、终端操作、脚本化、快速改代码IDE ExtensionVS Code、Cursor、Windsurf 等编辑器内结对开发Codex App多项目、多 worktree、多 agent 管理，适合桌面工作台Codex Web / ChatGPT 中的 Codex云端委派任务、后台跑长任务、PR/Issue 类工作Codex SDK / GitHub Action自动化、CI、批处理、工程流水线3. Codex 的核心能力3.1 代码理解让 Codex 先读代码，而不是直接改代码，适合接手遗留系统、定位复杂业务链路：请先不要修改代码。阅读这个仓库，整理： 1. 主要模块和目录职责 2. 数据库访问层在哪里 3. 登录、计费、客户状态变更的关键流程 4. 你认为最适合开始改动的文件3.2 代码修改与测试适合明确目标的小步迭代：修复客户状态同步中的空值异常。范围限制在 billing/customer-sync 相关文件。 保持现有数据库表结构不变。修改后运行相关测试，并说明你改了什么。3.3 代码审查Codex 很适合在提交前做一次独立 review：请 revi…