作者分享了用GPT-6 Astra、群核科技的Aholo Lux3D和Blender设计拍摄间的完整流程。先与GPT对话生成比例平面图和家具尺寸推荐，再用Aholo Lux3D根据商品尺寸图生成精细PBR材质的3D家具模型，然后在Blender中组装完整场景，可切换白天夜晚光照、尝试不同家具布局，还能通过BlendMotion插件用手机沉浸式浏览。此外GPT还顺带给出了吸音方案。作者认为这套AI工作流让空间设计从脑补变成可视验证，还可延伸到游戏场景、线上展厅、3D打印等领域。
作者零基础（未学过 C# 和 Unity），借助 Codex 和 Cursor 用 AI 开发了一款 Unity 汉堡店经营游戏 Burger Shop 的 Android 原型。游戏采用斜俯视竖屏单指摇杆玩法，包含烤台、取餐、收银、雇员、店铺升级扩建等经营循环。作者采用 AI Native 工作流：自己定方向写规格，AI 写代码和测试，本地 Unity 验证。核心设计理念是让玩家始终觉得下一步就能获得新东西。版本 0.3.0，源码已在 GitHub 公开，这是作者挑战用 AI 开发游戏并盈利的第一步。
文章探讨了一个 AI 时代的悖论：Codex、Claude 等顶尖 AI 大幅降低了开发门槛，普通人也能做出完整产品，但很多人却依然赚不到钱。作者指出核心问题不是能力而是需求——AI 解决了'怎么做'，而商业的关键在于'做什么'以及'谁愿意付钱'。作者将需求分为三级：好奇、麻烦、正在付费的痛点，强调真正稀缺的不是软件，而是有人愿意花钱解决的具体问题。未来人与人的差距将从技术能力转移到发现问题、判断需求和完成交易的能力上。
作者开源了一个Codex Skill，实现从一张角色图片自动生成游戏帧动画的完整流程：角色图 → 动作描述 → AI生成短视频 → 自动抽帧 → 角色对齐 → 输出PNG帧动画或Sprite Sheet。Skill支持有角色图或仅凭文字描述两种方式，通过SKILL.md让Codex理解整个工作流，并抽象出video_provider层以支持Seedance、Veo等不同视频模型的灵活切换。当前为V1版本，链路已跑通，未来计划优化关键帧挑选、动作循环质量判断及输出Unity/Godot等引擎格式。作者认为视频模型将改变游戏美术素材的生产方式。
本文介绍了 ego-lite——一个专为 AI Agent 设计的 Chromium 内核浏览器，解决 Codex 处理需登录网页时体验糟糕的问题。ego-lite 通过'任务空间'机制提供隔离的浏览上下文，原生继承真实登录态，免去重复登录和 2FA 验证。相比 Computer Use 的视觉截图+模拟鼠标方式，它采用 DOM 语义树实现快速、静默、不打扰人的操作；相比 Playwright 等传统工具，无需手动注入 Cookie。文章详细讲解了安装配置、语义工作流、视觉工作流、CDP 模式三种使用方式，以及验证码等场景下的人机控制权无缝交接机制，并强调任务空间的状态保持与提示词技巧，帮助将 Codex 的能力边界大幅推进。
文章介绍GitHub上57.3K Stars的开源项目OpenMontage。它并非简单的文生视频工具，而是将Claude Code、Codex、Cursor等AI Coding Agent改造成完整视频制作团队。用户只需一句话，Agent即可自主完成从资料研究、脚本、分镜、素材生成、配音、字幕、音乐到剪辑渲染的全流程，甚至能分析参考视频的节奏和视觉语言来规划制作方案。项目包含12套制作Pipeline、100+工具、700+ Agent Skill，接入Remotion、FFmpeg及多种AI模型。作者认为这代表了AI从'帮你做素材'到'替你完成工作'的转变，未来将是管理Agent而非操作工具的时代。
作者得否（文科生、非程序员）分享开发 X 长文归档 macOS 应用 MarkX 的全过程与工具清单：使用 M3 Max Mac、Swift/SwiftUI 开发客户端，通过 Chrome 复用登录态替代付费 API 采集，用 uPic+Cloudflare R2 做图床，GitHub 存代码、Vercel 部署官网。核心开发由 Codex 和 Grok 完成，作者只负责提需求、测试和迭代。文章强调：工具不重要，关键在于反复追问产品质量问题，如内容是否存完整、失败时是否撒谎、安装包与在用软件是否一致。
本文介绍了一套AI视频生成工作流：使用Codex（GPT 6）进行分镜设计和空间推理，操作Blender完成白模预演，再结合Seedance 2.5进行视频渲染。该方法可提前预演视频骨架，节省视频生成积分，并通过自然语言多轮修改分镜。文章提供了复杂运镜控制和人物对话正反打两个案例的详细提示词，涵盖角色资产锚点、场景描述、镜头节奏、音效设计和负面提示词，实现高可控性的AI视频生成。
Ars Umbris 是一款可塑的 Agent 原生 IDE，将知识库视为代码库，通过类型引擎为笔记、来源等知识对象定义类型与关系，并像编译器一样对知识结构进行校验。其仓库以本地 Markdown/YAML 文件组织，包含知识、类型、技能、MCP 工具、投影与 Agent 配置，支持跨仓库引用与依赖复用。它通过 MCP 适配器连接 Claude Code、Codex 等 Agent 框架，让多个会话共享同一份持久化状态，形成「元 harness」。项目目前处于早期 Alpha，仅支持 macOS 且需自行编译。
本文探讨 Agent 会话的持久化与恢复机制，区分 Session、Run、Event、Context 四个概念，强调 workspace 绑定的重要性，并介绍使用 session.json 与 events.jsonl 分离存储、通过统一 emit 入口逐条追加事件、以及 JSONL 与 SQLite 的选型权衡，最后以 Codex CLI 的真实存储结构为例说明实践方式。
作者分享与AI协作时失去心流的体验，描述等待AI时刷手机停不下来、多任务切换导致疲惫等场景，引用吴恩达、Simon Willison的观点及认知心理学研究，分析切换成本和内疚感带来的消耗，并尝试减少并发、拆小任务、调整节奏、优化AI输出等方法来适应新工作方式，反思人在向更强智能妥协的过程中如何找回沉浸与满足感。
本文介绍了如何将WorkBuddy平台上的专家（由Agent角色配置、插件清单和多个Skill技能组成的安装包）打包成zip文件，并迁移到其他Agent软件（如Codex、Hermes、OpenClaw、豆包工作、千问办公等）中安装使用。操作步骤包括：在WorkBuddy中召唤专家、关闭引用并删除默认提示词、输入打包提示词让WorkBuddy查询并打包专家文件、将zip包上传至目标Agent并安装。同时建议定期清理不常用的专家以节省token消耗。
作者分享了用AI写短篇小说并在番茄小说平台变现的三个月副业经历，合计赚取2371.97元。文章详细介绍了从账号准备、选题立项、AI辅助生成、人工修改到发布签约的完整流程，并总结了选择短篇小说的理由、内容生成方法（Skill+SOP化）、提现签约技巧及收益经验（约1万播放对应100元）。最终因收入逐月下降、平台对AI内容监管趋严、时间成本高等原因停掉项目，并总结了这类副业适合与不适合的人群。
本文深入解析 OpenAI Codex 的 apply_patch 编辑文件工具的设计与实现。作者拆解了从模型生成 patch 到文件系统实际变更的五层链路：自定义 patch 语言生成、Lark grammar 解析、验证定位、安全审批与执行。文章对比了 Codex 自定义 patch 格式与标准 unified diff 的异同，详细说明了 hunk 匹配的四轮渐进容错策略、从后向前的替换顺序、写入前整份 patch 验证的意义，以及路径收集与 sandbox 权限审批机制，为 Agent 开发者提供了连接大模型文本生成与确定性文件操作的工程参考。
文章从零讲解 Harness Engineering（线束工程）的概念：模型只负责生成文本，而 harness 是围绕模型的软件系统，负责将模型的输出转化为实际工作。作者通过 OpenAI、LangChain、Anthropic 的案例说明，不换模型也能大幅提升 Agent 能力，关键在于模型周围的系统建设。文章以'给文章添加点赞按钮'为例，逐步拆解 harness 的构成：给模型的六件套（tools、循环、记忆、上下文、工作环境、目标与验证），以及给用户的三件套（权限限制、可观测性、评估），展示了模型'提出请求'、harness'执行动作'的协作模式。
作者介绍了如何用免费的 GitHub 组织为企业搭建 AI 可读的知识库。核心做法：以企业名义创建 GitHub 组织，在私有仓库中按领域（销售、运营、财务等）分层存放 SOP、决策日志和参考数据；同时排除密码、客户个人信息和银行流水。知识库归企业所有，人员变动不影响知识沉淀。作者以自己的亚马逊品牌业务为例，通过 ChatGPT/Codex 拉取仓库并提问理想客户画像，AI 准确引用 icp.md 文件作答。建议本周先建组织、放一份真实文档、问一个问题上手验证。
本文系统讲解 OpenAI 桌面执行型 Agent——Codex 的使用方法。作者首先介绍 Codex 的能力边界与 Prompt→Plan→Execute→Verify 四步执行逻辑，强调人工验证的重要性。随后详解桌面 App 三栏界面结构（项目任务管理、对话控制台、Diff 审查），并说明 Local、Worktree、Cloud 三种工作区模式的适用场景与选择原则。文章还涵盖 Plan 执行计划的开启时机、沙盒权限三档控制与审批弹窗处理方法，以及 Skill、Plugin、MCP、Automation、/goal 五类扩展功能的分工。最后提出从入门到熟练的四阶段学习路径，全文包含大量排错提示、上手练习与手绘图解，帮助读者快速建立可落地的操作直觉。
本期早报围绕三条主线展开：一是 Anthropic CEO Dario Amodei 提出前沿模型能力提升需放慢节奏、为安全核验留出时间，并建议引入嵌入式独立评估者；二是 a16z 讨论如何改写风险投资幂律，认为 AI 让资本更直接转化为规模优势，但只有嵌入客户工作流才形成护城河；三是 Paul Bakaus 谈 Impeccable 设计技能，强调团队需为智能体建立共享设计语言。速览部分还涵盖 AI 科学发现、数学与 AI 宣言、OpenAI Agents API、Claude 安全对齐缺陷、空间智能及 AI 搜索抗菌分子等内容。
作者用 Codex 对抖音、小红书、视频号上 50+ 国内头部及腰部 AI 博主的置顶视频和万赞爆款进行地毯式复盘，揭示国内 AI 自媒体生态真相：纯工具清单号涨粉为零，短平快口播失效，超长实操视频反而爆火；名字带 AI 易掉粉；教软件涨僵尸粉，解决具体问题才是真铁粉。文章总结出 5 大爆款生态位（单点闭环、自动化流水线、帮用户甩锅、真实踩坑叙事、低门槛副业）和 3 套标题公式，并起底变现路径：播放分成微薄，真正造血靠品牌商单和 B 端企业定制交付，核心指标是近 10 条内容的播放中位数。
作者复盘了一场 99 元 Codex 小白实操直播课从发售到交付的全过程：合作伙伴销售时承诺'今晚手把手全部用上'，导致交付从预想的一小时演示崩坏为一场一对一排障救火，拖到凌晨 1 点才收尾。文章提炼出核心教训：专家眼中的简单步骤对小白是黑洞，销售承诺必须与交付承载力对齐；同时论证了短周期、小切口直播带练优于录播课——交付即收口、迭代敏捷，而录播易沦为低效遮羞布。最后给出'一张纸交付约定'和 90 分钟时间切块等可复用的避坑方案。
作者用Codex花半个月时间Vibe Coding了一个微信AI助手，解决前女友被100多个工作群消息淹没的问题。助手定时读取电脑端微信新增消息，通过规则与本地大模型筛选，将消息按'待你处理'、'你需知道'、'群聊摘要'三类整理成摘要并推送到手机。文章分享了开发过程中的踩坑经验：从关键词过滤翻车到改为'人+事情+状态'的摘要逻辑，以及未接通话、群聊@等细节的处理难点。目前Windows版已跑通完整流程，计划首批试用后整理部署教程并开源。
作者因在 X 上发布 Markdown 长文时格式丢失、编辑器选区混乱等问题，开发了开源工具 X Article Workbench。该工具将 Markdown 生成一个离线发布工作台，标题和正文分开处理，复制后以富文本形式保留层级、加粗、引用和链接格式，无需在 X 编辑器中重新排版。工具还会按发布顺序整理图片并标记插入位置，自动识别封面图，生成完整发布材料包，且只读取本地文件、拦截危险内容。安装一次即可全局使用，可通过 Codex 等 AI 工具以 Skill 形式调用。
程序员鱼皮在收到B站100万粉丝奖牌后，整理了征集到的40多个热门问题的完整文字版回答。内容涵盖9个部分：自己的编程启蒙经历、日常使用的AI编程工具（Cursor、Codex、Claude Code等）、Vibe Coding时代如何提升编程能力、给学生和求职者的建议、如何坚持编程之路、创业历程与公司经营情况等。文章传递了拥抱AI编程趋势、多动手实践、持续学习适应变化的核心理念。
作者开发了一个可在 Claude Code 或 Codex 中使用的 Previz 独立版 Skill，用于在 AI 视频生成前对提示词进行导演台分镜预览。该工具将视频提示词整理为画幅、时长、空间陈设、人物和逐镜描述，转换成三维场景数据，并用 three.js 在浏览器中渲染成三维白模导演台，支持逐镜播放、自由环视、场记平面图、轴线与接缝检查等，不消耗图像或视频生成额度。文章详细介绍了提示词的识别拆分、缺失信息的处理规则、景别与机位换算、空间坐标组织、场景 JSON 结构、引擎预制件以及自检机制。
本文是一篇纯小白向实战教程，作者分享了如何在Windows上通过MCP协议让ChatGPT读取本地Codex工程和知识库的完整过程。文章详述了使用开源项目codex-with-chatgpt进行本地安装、通过ngrok配置固定访问地址、在ChatGPT网页创建自定义连接、完成OAuth登录与配对、以及验证文件读取的七个步骤。作者重点强调了安全注意事项（不泄露令牌、只开放必要目录）和常见踩坑点，如ngrok产品选错、OAuth报错需刷新插件等。最终实现ChatGPT负责规划审查、Codex负责本地制作的协作分工，让视频制作的复盘和规划建立在真实工程之上。
作者分享通过代充GPT/Codex订阅赚取信息差的全流程教程。需要闲鱼、小红书、抖音账号，核心逻辑是把自媒体流量导向私域变现。具体包括：闲鱼发布宝贝时避免敏感词、完善主页树立AI服务形象；小红书开通店铺用0.1元链接导流，通过点赞评论让算法识别账号领域；抖音复制同样策略，通过粉丝群和置顶微信引流。内容上主打贩卖AI焦虑吸引新用户和续费用户，成交时让客户提供Token充值卡密赚差价。作者称最大成本是时间，业务稳定后接近躺赚，积累300个稳定月充值用户即可获得可观收入。
文章介绍了近期火爆的「监控视角视频/图片」风格，并交付一套完整的 Skill 提示词，可直接用于任何生图模型。核心思路是利用固定机位、超广角畸变、低分辨率画质、时间戳叠加等元素营造「机器一直在看」的观察感。流程为：定主体锚点、选摄像头类型、写事件道具、叠加时间戳、批量出图。支持 n=10 模式（同一主体 10 种机位）和 series=9 模式（同一摄像头连续 9 天），并详细给出主体锚点规则、摄像头类型库、事件库、画质缺陷和输出规范，附橘猫和 2B cos 两组实例效果。
作者分享了帮助一位失业同事用AI在头条号写作赚钱的完整实操流程。核心方法包括：选择反馈快的头条平台；从公众号收集宠物类爆款标题建立选题库；用AI分析优质文章形成统一写作风格档案；写作时先让AI给切入点和标题，再通过问答注入个人观点保证内容有'人味'；初稿必须修改废话、硬塞连接词、强行总结等问题。发布策略上建议每天三到五篇、下午4-7点发布、两篇间隔一小时以上、手动发布。新号五天累计收益三百多元，帮助同事重建信心。
文章分析了 OpenAI Agents API、Anthropic Claude Managed Agents、AWS AgentCore Harness 和 Microsoft Foundry Agent Service 等托管式 Agent 基础设施的共同架构趋势。前沿实验室主张模型与 harness（代理执行框架）协同构建，以获得更好的效果。文中总结了四个关键模式：将 Agent 声明式资源化、为 Agent 引入版本化发布工程（含 A/B 测试）、在会话内动态选择模型实现解耦、以及将工具移出 Agent 之外的共享基础设施（MCP、Toolbox、Gateway）。作者提出开发者需要思考两个问题：应保留多少 Agent 循环的控制权，以及 harness 是否必须来自模型提供商。
作者在发布 Gongwen 公文排版 Skill 后，发现红头模式下标题几乎贴着红线、字体不对等问题。他重新对照 GB/T 9704-2012 国标，逐条核查生成器和校验器，生成18份Word和18份PDF共37页进行验证，修复了版头字段定位、红线间距、标题样式等问题，并拆分了红头的使用场景。同时坦诚说明了字体缺失、打印套打等尚未解决的问题，将新版发布到 GitHub。
