一小时掌握 Codex：从零构建到自动化部署的完整指南
本文详细介绍了如何高效使用 Codex 编程工具。作者通过一个 YouTube 评论情报系统的实战案例，展示了 Codex 在本地文件操作、计划模式、API 连接、技能复用及自动化部署等方面的核心功能，并将其与 Claude Code 进行了对比。
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Agent 做视频：7 套现成 Skills 直接抄作业
文章介绍七套可直接用于 Claude Code、Cursor、Codex 等 Agent 的视频制作 Skills。OpenMontage 提供从选题到渲染的全流程视频工厂能力；HyperFrames 用 HTML 加 Puppeteer 和 FFmpeg 做代码驱动渲染；Hypit 擅长拆解爆款视频并批量生成变体；video-use 把视频转成文字和关键帧，让模型对话式完成粗剪；Claude Code Video Toolkit 用云 GPU 跑开源模型串起配音、生图、数字人到成片；MoneyPrinterTurbo 面向短视频批量生产；Remotion Skills 用 React 代码做可批量化修改的视频。作者建议从最繁琐的环节入手逐步搭建视频自动化流程。
Human-in-the-Loop 持续 AI 开发工作流分享
作者受 yetone 分发的 AI 持续开发工作流启发，分享自己基于 Claude Code + Codex CLI 的开发实践。核心思路是：主 Agent 用 Claude Opus 负责需求分析、任务拆解、调度与审查，Codex 负责具体编码，低成本 Claude Subagent 监测 GitHub Issues/PR，并结合 Git Worktree 隔离任务。开发前强调明确需求、复用成熟开源组件（yt-dlp、Whisper、FFmpeg）、不断质疑想法；开发中通过 Human-in-the-Loop 让人负责体验与最终决策，AI 处理重复任务。文末附完整的可复用提示词。
我看谁不学Grok bot -Day0
本文是零基础 Grok Bot 全流程教学。作者介绍了 Grok Bot 与 Codex、Claude Code 等项目型 Agent 的区别：每个 Bot 像有独立身份、职责和 Skill 的个人助手。文章讲解了 Grok Bot 的核心特性——每个账号配备一台云电脑，Bot 之间可互相传话、拉群协作；并给出四类 Bot 搭建方向：固定任务型（定时任务）、专业领域型（安装 Skill）、工具型（接入 Codex、飞书等 CLI）、连接器型（打通推特、密码管理器、邮箱等）。文中还包含安全提醒和额度消耗技巧，是一份实用的 personal AI 入门指南。
10 条必备经验，让你的 Grok Bot 变得更好用
作者总结了 10 条 Grok Bot 使用经验：Bot 适合长期反复的非编程任务，编程任务仍用 Codex、Claude Code、Cursor；摸清 Bots 的上下文机制，善用共用记忆和 Skill；不要一开始就把 Bot 拆得太细，像管理初创公司一样逐步扩展；优化重叠任务职责；成熟的标准化流程交给 CLI Agent 执行以节省额度；通过 Wake on Done Skill 实现 webhook 通知让长任务无人值守；用 Web Access Skill 补足浏览器自动化能力；关闭 App Nap 解决息屏问题；推荐用 Notion 做长期数据看板；最后分享了收件箱、产品反馈、订阅管理、商务财务、社媒数据等多个实用 Bot 搭建案例。
Jev 火了：我整理了 20 个真正适合国内用户的用法
文章介绍了近期海外开发者圈爆火的 AI 工具 Jev。它不是生成型模型，而是专注于毫秒级、极低成本的大量小判断，核心能力包括 Choice（选择）、Score（评分）和 Noul（概率判断）。作者整理了 20 个适合国内用户的应用案例：内容创作领域包括小红书标题爆款体检、检测文章 AI 味、筛选海量新闻素材、个性化信息流过滤；企业场景包括客服工单自动分类、销售线索分级、表单自动填写；开发者场景包括代码审查、AI 代码质检、编码 Agent 监工、MCP 集成、Agent 执行前的安全检查、长期运行 Agent 的记忆清理，以及智能家居和浏览器 Agent 操作等。
OpenMontage：一句话让AI Agent接管整个视频制作流程
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。
企业微信官方开源 wecom-cli：Agent 可正式操作企微
企业微信官方开源了 wecom-cli 命令行工具，GitHub 已获 2.7k Star。安装 CLI 和 Skill 后，Codex、Claude Code 等 Agent 可在终端直接操作企微的消息、邮件、文档、表格、日程、会议、待办、微盘和通讯录。目前限制包括需企微账号授权、不同规模企业可用能力有差异。这意味着国内 Agent 终于有了官方办公'手脚'，无需再逆向接口偷偷搞自动化。文章还附上了安装命令和授权方式。
Phone Harness 实机教程：让 Codex 控制 iPhone，我睡着时 Agent 自己把活干完了
本文是 Phone Harness 的实战教程，作者 Seven 分享了如何让 Codex、Claude Code 等 Agent 无需越狱即可控制锁定的 iPhone，实现开 APP、点按钮、输入文字、读取屏幕等操作。文章详细介绍了本地 Phone Harness 的安装步骤、权限配置（辅助功能、屏幕录制）及常见问题排查，并提供了三个 Demo 演示从读取到写入的完整流程。此外，作者还介绍了云端异步任务方案 Airtap，通过设置 Routine 让 Agent 在睡眠时自动完成岗位信息收集并发送邮件，展示了 AI 自动化在移动端控制与任务执行方面的应用潜力。
Claude 官方关于 Loop Engineer 的入门解读
文章介绍了 Claude 官方提出的 Loop Engineer 概念，该概念将现有的 Agent 工作流程进行了系统化梳理。文中详细讲解了四种 Loop 类型：回合制循环、基于目标的循环（GOAL 模式）、基于时间的循环以及主动循环。此外，作者还分享了关于代码库质量维护和 Token 消耗管理的优化建议，并提及了 Codex、Skills 和 Hooks 等相关工具。
Loop Engineering: 定义 AI 编程代理的未来
本文提出了“Loop Engineering（循环工程）”的概念，即从手动提示 Agent 转向设计自动执行的系统。文章探讨了构建循环的五个核心模块（自动化、Worktree、Skills、插件、子代理），并结合 Claude Code 和 Codex 两大工具，分析了如何实现 AI 编程任务的自主迭代与质量控制。
对话时代正在终结：AI 助手的未来演进
作者 Peter Yang 认为传统的 AI 聊天模式（如 ChatGPT）正在被 Codex、Claude Code 等 Agent 工具取代。虽然普通用户不想学习复杂的技术设置，但未来的 AI 必须将执行能力与极致的易用性结合，演化为拥有深度上下文理解、能主动完成任务的“个人代理”，而不仅仅是聊天机器人。
Codex 零基础小白上手指南（附实战全流程）
本文介绍了 OpenAI 官方客户端 Codex 的安装与使用方法。文章对比了 Codex 与 Claude Code 的优劣，展示了 Codex 在安装便捷度、额度及封号风险上的优势。作者详细演示了四个实用场景：利用 Skill 生成长文配图、一键生成可编辑 PPT、设置定时自动化任务、以及 Mac 专属的 Computer Use 自动操作电脑功能，旨在帮助用户通过 Codex 提升工作效率。
