本文是表情包制作教程的续篇，讲解了如何把整套静态表情批量变成动态 GIF 并制作成个人 IP 桌面宠物。作者详细介绍了完整流程：用 ChatGPT 生成无外描边的透明九宫格表情并切分打包，填充纯色背景以便后续抠图；然后对比两种批量生成动态 GIF 的方案——用 Grok/豆包等视频模型生成动作后逐帧抠图转透明 GIF，或用 Codex 编写 Pillow 脚本直接生成关键帧动画 GIF。文章分析了两种方案在自然度、一致性、稳定性上的差异，最后介绍了如何将 9 个动作 GIF 制作为 ChatGPT 桌面端的自定义 Pet 桌面宠物。
本文介绍了DeepSeek Harness（简称dsh）的概念，它是一个为AI大模型提供“身体”的开源Agent框架，让模型能够执行文件读写、命令运行等实际操作。文章详细对比了Harness与DeepSeek模型、Codex、WorkBuddy的区别，并提供了使用WorkBuddy一键部署Harness的详细教程，包括安装、配置API Key、选择工作区等步骤。此外，文章还介绍了Harness的四种模式（标准、极简、PTC、创造）及其对应的玩法示例，如制作桌面宠物、整理文件夹、生成网页、定制皮肤等。最后，作者建议读者尝试Harness，并预告了后续的反馈收集。
文章介绍了一种在等待 Codex 长任务时的有趣玩法：通过 GPT Image 2 生成人物动作素材，利用 Codex 将其转换为动态 GIF 表情包，并配置 AGENTS.md 规则，使 Codex 能根据不同工作状态（如敲代码、修 Bug、报错）自动展示对应的动态桌宠。作者认为这种软性的交互能有效缓解等待的焦虑感，让技术工具更具温度。
文章详细介绍了 OpenAI 旗下 Codex 工具推出的全新「桌面宠物」功能。该功能通过像素风宠物实时反映 AI 编程状态，不仅比 Claude Code 的虚拟宠物更具实用性和交互性，还支持用户自定义生成（如 QQ 企鹅）及社区分享。作者认为，这种设计在提升效率的同时，为枯燥的编程工作增添了陪伴感和人情味。
