Codex，他真的，我哭死
作者分享了利用 Codex 与 GPT 5.5 搭建 Agent 网络的实战体验。通过 A2A（Agent-to-Agent）机制，实现了 Echo（设计助手）与 Friday（日程助理）之间的协作。Codex 展现了强大的长任务执行与 Computer Use 能力，能主动跨 Agent 获取信息并完成如 O1 签证材料整理等复杂任务，体现了 Agent 生态的巨大潜力。
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画过10,000+张 UI 高保真，我的设计审美心得（1）：8 条原则 + 5 个常用 AI 设计 Skill
作者基于 10 年 UI/UX 设计经验，结合 AI 工具实践，总结出一套设计审美方法论。文章实测了 5 个 GitHub 上星数最多的 AI 设计 Skill：UI UX Pro Max（自动匹配行业风格）、Taste Skill（原创设计方向）、Impeccable（逐块打磨去 AI 味）、Emil Kowalski Skills（动效细节）、Hallmark（上线前检查），并配以场景演示。作者还分享了 8 条可复用的设计原则，包括先定义再动手、拆解好设计不照搬、先出全貌再逐块改、统一视觉规则等，强调工具在变但好的设计判断力依然无法被 AI 替代。
这设计真的长在了审美上：AI Design Skills 与 Fantastic Posters 开源项目推荐
作者推荐了两个开源 AI 设计 Skill：一是 AI Design Skills 中的 landing-page-design，为 Claude Code、Cursor、Codex 等编程工具提供从内容规划到视觉系统的落地页制作规则，包括卖点组织、统一字体配色、按钮悬停、空页面、移动端和无障碍支持等交付细节；二是 Fantastic Posters，内置 33 种设计风格提示词（如瑞士极简、包豪斯、Riso 印刷等），支持自动选风格、上传参考图和 Logo、批量生成海报。作者强调把设计风格沉淀为可反复调用的 AI 工作流，比一次性提示词更有价值，并能解决风格不稳定的问题。
用完 12 个 Personal Agent 后，我找到了决定好用上限的五个标准
作者实测 12 个 Personal Agent，基于 1505 条覆盖 11 类的用例，总结出评判 Personal Agent 好用程度的五个维度：记忆能力、信息获取、Computer Use、主动性和多端联动。文章通过记账、海鲜市场自动回复、自动剪辑视频、跨设备调度 Codex/Claude Code/Grok 等 9 个真实案例展开分析，指出 Agent 与个人已有账号和应用生态的重叠度决定其上限，并对比了 Today、Grok Bot、OpenAI Dots、千问等产品的差异，最终分享了以手机远程调度多台电脑多 Agent 协同的工作流。
用 magpie + Kiro 订阅，在 Claude Code 中稳定使用 Claude Opus 5.5
文章介绍了通过 magpie 本地网关与 Kiro 订阅，在 Claude Code 和 Claude Desktop 中使用 Claude Opus 5.5 的方案。Kiro 是亚马逊的 Coding Agent 产品，作者利用 magpie 插件将 Kiro 订阅中的 Claude 模型反代给 Claude Code，省去单独购买 Anthropic API 额度。文章详解了技术原理（请求经 magpie 网关和 Kiro Auth 插件转发）、安装配置步骤（Kiro 付费计划、插件安装、模型选择），并说明如何通过路由记录、订阅用量和工具调用验证模型真实性。最后提醒账号政策风险、额度消耗、数据安全和兼容性等注意事项。
花两千踩坑四大 Personal Agent，我用 3 个提示语把 33% 成功率救活了
作者花费两千元和两周时间实测 Google Muse、Grok Bot、OpenAI Dots、Manus Cue 四大 Personal Agent，测了 12 个自媒体平台的数据采集，最终成功委托率仅 33%。文章指出 Personal Agent 无法完全替代本机，存在账号登录、多任务管理等问题。作者最终选择 OpenAI Dots 作为云端方案，配合本机 Codex，总结出三个核心提示语：多任务进度条追踪、Computer Use 六道门采集验证、云端融合日报生成，并分享了邮件自动分拣回复、飞书文档中转等实用技巧，搭建了一套覆盖数据采集、日报和 AI 选题的完整工作流。
Dot 自动化运营小红书 新手保姆级终极教程
作者分享了一套基于 AI 助理 Dot 的小红书自动化内容运营体系。通过 Codex 云端电脑的 Computer Use 能力模拟浏览器操作，结合飞书 CLI 读写四张运营多维表格，实现每日定时选题、做图、发布和复盘的完整闭环。文章详细介绍了账号定位与内容标准制定、选题库存管理、角色出处核验与主图生成、排版检查与单次提交、公开状态核验与登记、按 D2/D3/D5/D7 阶段复盘等八个环节，并强调异常停止与恢复规则、去重机制和授权安全。运行五天未见平台异常，流量稳定上涨。核心思路也可迁移到其他具备虚拟鼠标能力的 AI 助理。
Codex 自媒体运营 Skill 大全｜20 个装完，一个人顶一个团队
文章系统梳理了面向 Codex、Claude Code、Openclaw 等终端 Agent 的自媒体运营 Skill 清单，共 20 个，覆盖自媒体全流程：选题策划、文章排版与配图、视频剪辑与分发、以及小红书、公众号、抖音、B站、YouTube、推特等平台的运营。每个 Skill 附 GitHub 仓库地址、星标数、功能说明和一键安装指令，并指出使用时的坑点，如不要全装导致 context 膨胀、版本兼容、商业授权限制等。作者强调星标仅供参考，合手才是好工具，帮助个人创作者用 AI Agent 搭建一人内容生产线。
2 万 Star，我的 AI 编程教程被豆包推荐了！
程序员鱼皮开源的《Vibe Coding 零基础入门教程》9个月内 GitHub 突破 2 万 Star，内容从几十篇扩充到 170 篇，并被豆包等 AI 平台推荐。教程覆盖基础入门、AI 编程工具（Cursor、Codex、Claude Code 等）、模型实测横评、近 30 套项目实战、经验技巧、产品变现和编程学习资源，还包含 18 篇 OpenClaw 保姆级教程。文章介绍了教程结构、适合人群、学习路线及近 3 个月的更新内容，同时推广配套的 B 站霸榜视频课程，强调教程完全免费开源并将持续更新。
AI 开发中的关键二元选择：现成能力、Agent 与脚本边界
作者总结了 AI 开发中四个关键的二元选择：一是优先使用现成的开源能力（skill）而非从零开发，通过 GitHub star 数判断成熟度；二是 OpenClaw（龙虾）适合已搭好管道的日常自动化（BAU），而搭建复杂系统应使用 Claude Code、Codex、Jules 等开发工具；三是多 agent 并非越多越好，应先单 agent，确实不够用再逐个增加，复杂度是敌人；四是确定性逻辑用脚本执行，大模型只用于需要判断的环节，高风险决策需人工审批，最终形成脚本+大模型+human approval gate 的结构。正确选择可节省大量时间。
amontlabs/lcu：让任意 Agent 调用 Codex 的 Computer Use 能力
作者介绍了 amontlabs/lcu 项目，它将 Codex 的 Computer Use 能力（让 AI 看屏幕、点鼠标、敲键盘操作电脑）拆分出来，通过 MCP 接口供 Claude Code、Codex CLI、Pi 等其他 AI Agent 工具调用。该项目并非重新实现，而是直接调用本机 ChatGPT 桌面版内置的 OpenAI 原版 Computer Use 运行时。它只提供 js 和 js_reset 两个工具，模型通过预置的 cua 对象编写 JavaScript 代码完成点击、输入、截图等操作，环境保留状态，并支持读取无障碍信息按元素点击。已适配 Pi、Codex CLI、Claude Code，支持 Apple Silicon Mac 和 X11 Linux，Windows 11 处于候选阶段。
浅谈 AI 进化史
作者以个人技术视角回顾了 2022 年底 ChatGPT 上线至 2026 年约四年的 AI 发展历程。从最初围绕聊天框的 Prompt Engineering，到 2023-2024 年 RAG、工具调用与工作流编排（LangChain、n8n、Dify、MCP）；2025 年 Codex CLI、Claude Code 等编程 Agent 兴起，本地部署与浏览器 Agent 出现，长任务催生上下文工程与 Harness 机制；2026 年 Skills 生态、OpenClaw 个人助手、多 Agent 协作与电脑操作能力成熟。文章梳理了从聊天框到完整任务执行系统的演进脉络，展示了 Agent 工具、技能与协作形态的迭代过程。
从0到20000粉丝，我的X起号攻略
程序员小灰分享其入驻X平台10个月从0涨粉到20000的完整经验。文章讲述了选择X平台的三大优势（用户质量高、审核宽松、国内刚兴起）、遭遇的限流与ShadowBan困境、通过故事推文与老号主助力获得第一波流量、突破瓶颈期的方法（持续输出干货与借势AI热点话题），以及成功反击黑粉网暴的经历。最后总结了新人起号的四大核心因素：持续创作优质内容、寻找第一推力、与大V互动共赢、不惧黑粉合理回击。
