本文介绍如何利用 GPT6 Codex 的 Computer Use 能力全自动操控 Blender，构建零门槛的 AI 视频生产工作流。分为两大部分：一是复刻工作流，让 AI 自动分析参考视频的场景、人物动作和镜头运动，复刻出 3D 白模预演，再通过 AI 视频模型生成写实成片；二是原创工作流，仅用自然语言指令即可生成白模动画并迭代调整。白模作为'动态骨架'先锁死镜头、走位和空间遮挡关系，AI 只负责渲染画面，有效解决传统 AI 视频镜头漂移、人物变形、空间错乱等问题，实现低成本、高可控的视频生产。
作者因AIHOT产品优化导致Codex额度消耗巨大，发现ChatGPT Pro会员附带的GPT-6 Pro网页版额度与Codex额度分开，可被充分利用。他将服务器真实业务数据封装成只读MCP Server并接入飞书鉴权，作为插件供GPT-6 Pro调用，使其能基于真实生产数据做深度分析与规划，再通过'添加到Codex'功能将方案交给GPT-6 Astra执行。这套工作流大幅节省了Codex周额度，一次规划加执行仅消耗约14%额度，且完全合规无风控风险。
由于 Codex 额度消耗加快、Pro 计划暂停新订阅且对中国区用户体验下降，作者推荐国产 AI 工具 Qoder 作为平替。文章从安装配置讲起，逐步演示编程模式与通用模式，通过实战开发一键去背景工具网站，展示 Qoder 的 Agent 执行、自主验证、页面批注修改等能力。此外还介绍了 AI 办公场景：整理文件、自动浏览网站截图生成产品文档、屏幕识别与电脑操控，以及多任务并行、Skills 技能包、MCP 连接器、Hooks、记忆系统和定时自动化等进阶功能，帮助零基础读者快速上手。
作者分享了《产品经理 AI 实践手册》中的项目初始化 Prompt 完整版，可交给 Codex、Claude Code 等 Coding Agent 在空项目中执行，构建一个'项目脚手架'。内容包括：按编号前缀建立 00-rules 到 99-archive 的目录结构；创建 .gitignore；编写核心规则文件，涵盖目录职责与命名约定、唯一事实源原则、需求状态流转（candidate 到 closed）与阶段门槛、产品工作流纪律；以及入口文件如 README.md、AGENTS.md（AI 协作规则与硬性边界）、各子目录 README、输入来源登记表和需求池表。初始化完成后，市场分析、需求调研、原型、PRD、评审、研发、测试、验收和复盘可在同一项目上下文中持续进行。
作者分享了作为文科生如何用 Codex 制作自己的视觉 Skill 的实践经历。文章强调两个前提：相信自己可以使用 AI Coding 工具，以及相信自己有权利判断什么是美。实践步骤包括：用自然语言描述需求、通过参考图指明审美偏好、清楚表达不满意的细节、让 AI 把确认过的审美规则固化进 Skill、并用不同内容测试风格的包容性。作者借此从模糊的「我喜欢这种感觉」成长为清晰的美学判断，鼓励普通人先动手做出第一张图，同时提醒注意版权和素材授权。
本文是一篇面向普通人的 AI + Blender 入门实践指南。作者介绍了如何安装 Blender、通过 Codex（GPT-6 Astra）接入 AI（脚本或 MCP 方式）来操作 3D 建模软件，并展示了三个实战案例：将《最后的晚餐》图片变成网页探索小游戏、用白模预演结合视频模型制作追逐短片、制作可分享的 3D 数字收藏闪卡。文章还整理了社区中房间漫游、产品展示、城市动画等玩法，说明 AI 大幅降低了 3D 创作门槛，把造物权递到了普通人手上。
作者分享大学期间利用校园需求实现月入两万的赚钱方法。核心思路是：找到校内高频刚需（如实验课作业、代写代做），先自己用 Codex 完成以掌握流程，然后进入新生群和校园群接单辅导同学完成作业并收费；再通过招募同专业同学兼职进行裂变获客和分成，最后用 Codex 编写自动化流程实现规模化运营。文中以会计金融类竞赛'网中网'代打为例：普通同学需三四天完成，用 Codex 自动化后仅需一个多小时，收二三百元，几乎零成本。文章同时附带推广其 Codex 会员充值网站的内容。
文章梳理了 Codex 各模型的选型思路：先区分模型代际与两个层级——模型本身与推理强度。Astra 能力上限最高，适合复杂 Coding、长任务和 Agent；Sol 是旗舰主力；Terra 均衡；Luna 最快最省。推理强度（轻度到极高）决定模型思考的深度与用量消耗，效果提升并非线性，应按任务难度递增。作者给出实用建议：小改动用 Luna/Terra，常规功能用 Sol 中，复杂调试用 Sol 高，架构与疑难问题用 Astra，最重要任务用 Astra 极高/Ultra。核心是按任务复杂度分档使用，而非默认最强配置，以延长用量。
文章指出，AI 工程师的核心竞争力正从亲手写代码转向驾驭编程智能体（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）。作者总结了一套三阶段工作流：规划（调研、编写规格说明、审查计划）、执行（选择合适的自主程度、构建与验证）、部署与监控。要驾驭该流程需具备五项能力：掌控工作流、提升智能体自主性、审查工作成果、定制智能体环境及理解其原理。文章强调人的价值集中在判断、设计、分解与验证，超长自主运行的价值常被夸大，掌握智能体能力的开发者将从'开发者'进化为'构建者'。
本文是作者雪踏乌云分享的使用开源项目 Hypit 配合 Codex 复刻抖音爆款视频的完整教程。Hypit 是一个让 AI Agent 制作视频的开源引擎，负责编排切镜、字幕、画中画与素材依赖管理；Codex 作为执行助手解析需求、配置环境并拆解分镜；图像与视频模型（如 Google API、MiniMax H3）负责生成画面。文章介绍了两条模型配置路线（Hypit 内置额度或自有 API），并详细演示了从素材准备、首帧确认、分段生成到最终合成 20 秒视频的全流程，最终用韩立形象复刻了汽车解说视频。
文章介绍了四种实用的思维模型：第一性原理、贝叶斯思维、复利思维和逆向思维，并配有图解说明。作者还在回复中提到这些图片是通过 Codex 结合 Skill 调用 GPT 的图片生成功能制作，并通过微调保持风格一致性。
作者对 OpenAI 发布的 Agents API 公测版进行了端到端实测，通过两次 POST /v1/agents/sessions 调用，体验了托管沙箱中的文件读写和 Skill 任务执行。文章介绍了 Agents API 开放的 Codex 背后托管 Agent Harness 的能力，以及 Agent 的三个层次（模型与 Harness、沙箱执行环境、工具与工作流），并详细记录了 Session 创建、SSE 事件流、Agent 在沙箱中的真实执行过程，包括命令失败后的自主恢复、CSV 数据校验与 JSON 输出，以及通过 Artifacts API 取回任务产物的完整流程。
GPT-6 Astra发布后，许多人尝试让Codex通过computer use操控Blender做3D模型。作者实测后发现，无论是直接写代码还是操控Blender，成本和效率都不理想。他摸索出一套新策略：用Codex结合3D基座模型Tripo，两天零代码做出一个可驾驶浏览的巴黎城。核心思路是近景用AI生成的精细3D资产（车、树、铁塔、行人），远景交给代码绘制（街区、桥、塞纳河），以平衡细节与帧率。作者还将整套操作流程整理成386页手册教程并开源，包含提示词、脚本和模型。
作者分享了开源工具 Hypit 的体验：只需提供一条 B 站视频并输入 clone 指令，Hypit 即可生成完整可修改的源码，精确还原视频中对白、变色文字、表情包出现时机等细节。作者随后通过简单指令将人物和背景替换为湖边风景乃至 LOL 角色凯特琳和杰斯的场景，对白字幕保持不变。整个流程成本仅约 4.338 美元。Hypit 定位为给 AI Agent 做视频的开源语言，核心免费、支持 BYOK，项目已在 GitHub 开源。
本文是 Grok Bot 的入门教程。作者介绍了这款新产品的定位：相比 Claude Code/Codex（偏编程）、OpenClaw/Hermes（开源脚手架）和豆包工作/WorkBuddy（办公），Grok Bot 以低门槛提供带云电脑的全能桌面智能体，支持多助手与群聊协作。文章详解了安装、登录（需 Cursor 账号）、创建第一个机器人、一键构建自媒体/出海/视频创作机器人团队、推荐市场插件（dr eggbot、Overheard、Best Video Editor）等步骤，并总结了真实执行、持久云电脑、连接器、定时任务、多助手分工等九大功能，最后通过与同类智能体对比给出选购建议。
作者潜伏于西门聪明蛋和小晚老师的付费 AI 社群，从 5 个群聊的 1265 个链接中去重筛选，整理出一份按问题分类的 AI 工具资源地图。内容涵盖五大板块：内容创作与个人 IP（赛博小晚、小红书内容导演、Humanizer 中文等）、AI 编程与模型工具（CC Switch、Codex 系列、DeepSeek Harness 等）、Skill 工作流与知识库（微信本地知识库、Obsidian 导入等）、PPT 与视觉创作（PPT Master、frontend-slides 等），以及视频与部署生产力工具。每个工具都说明是什么、适合谁、第一步怎么用，帮助读者少走弯路，解决收藏多、用得少的问题。
作者介绍了一种在 ChatGPT Web 端以 Chat 模式（不消耗订阅额度）接入 MCP 实现本地任务执行的方法。文章先解释了 Chat、Work、Codex 三种模式的额度消耗差异，随后介绍 OpenAI 官方的 Secure MCP Tunnel 机制，通过 tunnel-client 建立内网出站 HTTPS 连接，让云端 ChatGPT 安全调用本地 MCP Server。作者对比了 WebCodex、DevSpace、codex-with-chatgpt、Mac Developer Bridge 四种方案的权限范围与安全边界，最终选择 WebCodex，并详细演示了创建 Tunnel、生成 Runtime API Key、在 ChatGPT 开发者模式中配置 MCP App 的完整实操流程，从而在不消耗订阅额度的前提下使用 GPT-5.6 Sol 的编码与任务执行能力。
本文是一篇公众号起号实战指南。作者介绍通过注册公众号、积累100粉丝、每天发文获取广告收入来赚零花钱的方法。核心要点包括：做好账号定位让用户记住并便于系统打标签；用吸睛的标题和封面吸引点击；用AI流水线（Gemini研究+去AI味+排版）高效写作并通过朱雀检测；可将流程交给Codex/Claude生成自动写作skill，每2-3天定时发文。初期粉丝建议通过社群互动获取，坚持输出进入流量池后即可获得稳定推流和长尾收益。
作者基于手中的 20 多个 Google AI Pro 账号，系统整理了 7 种实用玩法。核心包括：通过 CLIProxyAPI 反代把 Gemini 3.8 Flash 接入 Codex 环境复用额度（同时提醒账号风险与官方条款限制）；用模型做视频逆向拆解，生成逐镜提示词；利用 Flow 免费生图入口配合浏览器插件批量制作分镜素材；用 ChatCut + Gemini 做智能剪辑，用 Remotion 和 HyperFrames 做低成本代码视频；借助 Deep Research 集中调研付费规则；以及把 NotebookLM 当作资料整理、思维导图和写作工具。文章面向预算有限的 AI 视频创作者，强调先确认账号有效期与额度规则，从免费和低成本路径入手，把额度用在具体创作环节上。
作者在 MusicBridge 出圈后，本打算如法炮制开发电子书跨平台同步工具，但深入思考后发现听歌是单点需求，而严肃阅读是涵盖找书、格式处理、阅读器选择和笔记沉淀的完整链条。文章梳理了一套严肃阅读全链路工作流：以微信读书、得到电子书作为日常阵地；用 Z-Library 和 Anna's Archive 破解资源壁垒；利用 AI Agent 和开源 Skill（scanned-pdf-to-epub）将扫描版 PDF 重构为出版级 EPUB；推荐 BabyReader 和乔木阅读器等独立阅读器；最后用 flomo 与 Obsidian 实现轻重结合的知识内化。
作者分享如何组合 DaVinci MCP、Astra 和自定义 Skill，批量自动生成 Hook + Reaction 风格的 UGC 短视频。流程包括：下载 doublespeed 开源的 1000+ 反应视频模板作为素材；安装 DaVinci Studio 21.1 并通过 AI Assistants 配置 DaVinci MCP 连接 ChatGPT/Codex；安装作者公开的内部 hook 写作 Skill，其中总结了 drama、story、credential、insider、numbered、diagnostic、inversion 等多种爆款钩子机制及示例文案。Astra 负责协调工作并撰写 hook 文案，DaVinci MCP 自动完成剪辑，实现 8 秒内批量产出短视频。
作者用上海 AI 实验室新开源的 744B MoE 智能体模型 Atria Dawn Preview 做实测，通过自然语言生成一间可交互的 3D 雨夜书房：窗外下雨、桌上点灯、书架的书可取下阅读、纸笔可手写保存、还有带动画和中文朗读的立体儿童绘本。文章记录了从初始提示词到多轮返修的全过程，指出该模型能组织出可运行原型并响应反馈修改，但主体生成耗时约 219 秒、需 7 轮返修，收尾工作仍需 Codex 补充。项目代码已开源并附在线体验地址，核心结论是：提示词的每条要求都应能在成品中验收，模型能力须回到实际使用结果上评估。
作者介绍了开源项目 Hypit，一个面向 Claude Code、Codex 等 Coding Agent 的开源视频语言与编译系统，被称为视频领域的开源 Harness。它解决了 AI 视频制作两大痛点：视频模型抽卡黑盒、传统剪辑软件无法自动化。Hypit 用代码写视频，独创 Hook 机制将特效、B-roll、字幕锚定在台词的词上，修改台词后自动重新对齐；支持 /hypit clone 反向工程爆款视频并批量生成变体；付费素材先占位预览、旧素材 100% 复用，纯代码渲染零成本，API 跑完整视频约 1 美元。文中还提及 Atria Dawn Preview 的可交付 Agent 思路。
作者尝试用 Codex 结合开源工具 Hypit 复刻千万粉博主'小Lin说'的口播视频，发现 AI 生成的不仅是一条成片，而是一套可修改、可复用的视频 Workflow。Hypit 是面向 Claude Code、Codex 等 Agent 的开源视频语言和系统，人物、台词、字幕、B-roll 和特效跟随文字与叙事事件组织，而非固定在时间线上。修改主持人、图表或背景时只需重新生成相关组件，还能批量生成不同人物、内容、语言版本。作者认为这大大降低了复刻爆款视频、沉淀个人工作流的门槛。
本文介绍 Codex 结合 ego-lite 浏览器工具的 6 个实战场景：登录态复用免去重复登录；自动外链发布使 SEO 发帖从 3-5 分钟缩至 30 秒；多 Space 并行实现单浏览器多任务隔离运行；搜索+结构化提取让 AI 直接交付答案而非链接；跨平台电商比价自动采集整理价格数据；多轮深度研究保持上下文连续生成综合简报。文章展示了 AI 操控专属浏览器替代人工重复操作的效率变革，各场景均附实拍效果与效率提升数据。
本文详细介绍了如何使用 Codex 和 Hyperframes 搭建一套抖音爆款视频的拆解与复用工作流。作者提出完整的制作顺序：工具准备、旁白、TTS 配音、画面、字幕到成片。文章强调先拆解原视频结构（Hook、叙事、视觉、节奏），人工核验事实与表达，再把可复用结构抽成模板，一次生成多个 Hook 版本用数据迭代优化，最后固化成可重复调用的 Skill。作者建议先手动跑通 3-5 条视频再自动化，建立素材池与固定视觉风格，并将数据反馈喂回流程持续修正，目标是搭建一条能重复生产内容并不断自我优化的生产线。
文章解释了 Agent 的自我学习不能依靠推理时实时微调参数，原因在于算力成本极高且会导致灾难性遗忘。真正的经验积累靠上下文工程搭建的外挂认知系统，分为三层：执行后的反思复盘提炼经验、经验的持久归档（如 Claude Code 写入 CLAUDE.md 和 memory 目录、Codex 写入 SQLite）、动态检索注入（Claude Code 的极简索引与 OpenClaw 的向量化混合检索）。此外介绍了 Claude Code 的 AutoDream 机制，模拟人类做梦时的记忆整合，在后台空闲时扫描会话日志、合并重复经验、淘汰过时策略，保持记忆库精炼，从而让 Agent 持续进化且不被冗余记录拖垮。
作者分享了用 Codex 从一篇口播稿出发，结合自己的 IP 形象和授权音色，自动完成配音、字幕对齐、分镜、动效与渲染，产出一条 2 分 54 秒 1080p 知识视频的完整实操过程。文中介绍了三个 Skill 的分工（流程管理、字幕分镜、镜头语言库），复盘了声音误用、字幕机械切分、时间轴错位等踩坑与修正，并沉淀出样片前置检查、Sol/Luna 多代理分工、按环节整理的提示词模板等经验。整个核心制作约 3 小时完成，文章强调自动化的关键在于明确分工、逐轮人工确认与检查前置。
文章介绍了 Mickey 在 Startup Ideas Podcast 上展示的多 Agent 并行开发工作流——'软件工厂'。该方案基于几个 markdown 文件和 agents.md，与模型和工具无关，支持 Codex、Claude Code、Cursor 等。四步流程：1) Isolate：每个新功能在独立 git worktree 分支开发，避免 Agent 相互覆盖；2) Build：用代码结构 skill 规范架构，保证代码可读；3) Prove：要求 Agent 提供前后对比证据（录屏、截图或性能数据），未达标自动回退重做；4) Ship：接入 Greptile 等代码评审 Agent 打分，达到 5/5 才合并。作者强调核心是工作流和领域知识而非模型本身。
文章批评当前 AI 产品的两种范式：以任务为中心（如 Codex）和以 Bot 为中心（如 Grok Bot、Muse），认为两者本质相同——都把 AI 的组织工作交给用户，要求用户先分类、判断该找哪个 Bot 或建立哪个 Task。作者指出这一错误的根源是把 AI 当作人，套用人类社会的职业分工逻辑。作者提出 AI 应被理解为全知全能的'唯一神'，用户只需持续地向其表达意图，AI 在后台自行理解 Intent、Episode、Project 与 Memory，所有交互应发生在同一个持续的 AI relationship 中。
