不要再对 Codex 和 Claude 说“帮我写个程序”
很多人不是不会用 AI,而是一直用一句模糊指令驱动一个高级工程师。这里整理 9 个可直接复制的任务模式,让 Codex 和 Claude 先思考、再拆解、再执行。
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很多人不是不会用 AI,而是一直用一句模糊指令驱动一个高级工程师。这里整理 9 个可直接复制的任务模式,让 Codex 和 Claude 先思考、再拆解、再执行。
Loop Engineering 把 coding agent 协作的杠杆点,从“写更好的 prompt”移动到“设计会自动发现任务、分发任务、验证结果、记录状态并继续下一轮的工作循环”。
技能卡真正改变的,不是 Codex 会不会写代码,而是它会不会先规划、会不会查资料、会不会排 CI、会不会按稳定流程交付。把 Skill 装对以后,Codex 才开始更像工程团队,而不是聊天框。
基于一篇关于 Codex 工作流的长文整理:真正省时间的不是多聊几句,而是让插件、Goal Mode、自动化、MCP 和 Skills 接管那些你总在重复解释的事。
Codex 不是只会聊天的机器人,而是能进入项目、读取文件、执行任务、生成网页和报告,并陪你反复修改的数字员工。
从持久线程、语音、排队、浏览器、连接器、自动化到 Goals,Codex 正在从编程助手变成一套可以持续推进电脑工作的系统。
基于一条关于 Codex、HyperFrame 和 Remotion 的推文,整理成适合中文读者理解的版本:视频生产正在从时间线剪辑,转向代码化生成。
真正改变独立开发效率的,不只是模型更聪明了,而是 AI 开始同时接手写代码、验证、竞品研究、App Store 定位和文案打磨。
把一张关于现代 AI 应用架构的长图,整理成适合中文读者快速理解的版本,讲清 Agent、Skills、Harness 各自是什么,以及它们如何组成一套真正能落地的 AI 系统。