本文是2026年10月ChatGPT桌面端大改版后的全面使用教程。作者从安装登录开始，系统讲解桌面界面三栏布局，包括功能入口、Space空间、Dot常驻Agent、项目与聊天管理等新特性。随后重点介绍Codex工作模式的实战用法：如何选择工作目录、区分Chat/Work/Codex三种模式、理解新的订阅额度体系，以及Astra、GPT-6.1 Sol、Luma等模型与思考档位的选择策略。文章还涵盖权限设置、文件/终端/浏览器面板使用、任务撰写四要素（材料、动作、交付物、验收标准）等实用技巧，帮助读者从入门到精通掌握新版ChatGPT桌面应用。
文章从AI对话缺乏长期记忆的痛点切入，系统讲解了个人知识库的作用、分类与搭建方法。作者介绍了两大主流方案：以检索为中心的RAG知识库和以持续维护页面为中心的LLM Wiki知识库。RAG部分通过Dify演示了从资料上传、切片、混合检索索引建立到Agent接入的完整流程；LLM Wiki部分则介绍了Karpathy提出的三层结构（raw sources、wiki、schema），强调Markdown页面对AI友好且透明可查。最后作者分享了自己结合两者优势的混合方案，帮助读者根据实际需求选择合适的知识库路线。
文章讨论了如何搭建真正对 AI 协作有用的个人知识库。作者认为对通用内容做无脑模板蒸馏价值有限，知识库的关键在于加入个人增量：聊天记录、人生经历、收藏的筛选理由与批注、任务复盘等。文章具体介绍了四套流程：微信聊天记录的本地脱敏与全量地图提取、AI 人生回顾式采访、收藏内容的分层入库与横向比对、按事实-原因-规则三层复盘。这些方法被封装为 lab-wx-distillation、lab-life-reviewer、lab-intake、lab-retrospective 四个 Skill，配合 Lab Ontology 系统组织检索，让知识库成为个人经历与判断的长期上下文。
作者分享用AI为海外小商户建网站实现月入3万英镑的经验，从营销、搭建、交付三方面补充细节。营销上通过GoogleMap等渠道检索联系方式，以学生身份降低信任成本；搭建采用基于Hermes的自研多agent架构，实现自动化工作流；交付注重低维护和合理定价。最后提醒市场已饱和，但方法可迁移。
作者分享了自己利用AI工具（如Claude、GPT、Codex等）为海外小商户（尤其是旅游小镇的餐厅）搭建网站，实现月收入突破3万英镑的创业经历。文章详细介绍了从市场选择、客户获取、工作流优化到交付的全过程，强调了定制化demo和人工审核的重要性，并指出部分客户为情绪价值付费。作者认为AI变现门槛不高但落地不易，无需购买课程。
