OPENAI 的反思：PRD 没死，PM 别砍
本文基于 OpenAI Codex 负责人 Andrew Ambrosino 的播客访谈，探讨了 AI 时代下产品管理与开发流程的反思。文章指出 PRD 未死，关键在于选对媒介；反对盲目裁撤 PM，强调学科积累的最佳实践不应被抛弃。Andrew 提出角色应由实际交付内容定义，而非头衔。他警示人们应与结果而非流程结婚，在 AI 降低实现成本的当下，人的判断力、品味与经验变得更为昂贵和稀缺。
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从 X 跳槽 OpenAI：OpenAI 工程师谈马斯克、AGI 与工程师的未来
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成为 Codex 高级用户的完整指南
本文是一篇进阶指南，旨在帮助用户将 Codex 打造为“常驻 AI 团队”，从而实现单人高效运作。文章指出，普通用户倾向于单步提示，而高级用户应转变为“设定目标与边界”的指挥者。作者提供了构建专属工作区、利用语音输入、使用 /goal 设定长期目标、让 AI 先勘察后执行等实用技巧。此外，文章还深入探讨了如何通过多智能体并行处理任务、云端运行长任务以及使用手机进行远程控制，从而打破设备与时间的限制，最大化提升工作流效率。
别再伺候 AI 了：5 个方法狠狠压榨 Codex
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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。
兄弟们，我耗费5天把 REA 和原生 Codex 对跑了 108 次：它到底给 Codex 增加了多少实际能力？
作者耗时5天对 REA 增强版 Codex 与原生 Codex 进行了108次对照实验，其中35对可同条件比较。文章详细记录了三个阶段：首先是六次小型探索，测试笔记导出、桌面应用复制、.NET 计价函数复现三组任务，两边均通过全部用例但 REA 组耗时略长；随后扩展至六档难度、两种模型共72次正式运行。文章分析了 REA 作为调查工具为模型提供的模块关系、函数位置等线索，以及原生 Codex 借助普通工具自行调查的能力，指出在小规模任务中两者能力差距不明显，差异更多体现在调查入口和验证路径上，并对实验边界与结论适用范围做了严谨说明。
CodeX 额度不够用？一招让它多干 10 倍活【附 6 段配置】
文章介绍如何通过配置优化 Codex 的额度消耗：主线使用贵的 GPT-6.1 Sol 负责思考决策，把读文件、搜代码、跑测试等杂活派给单价仅为二十分之一的 GPT-6 Luna 子代理。作者给出 6 段配置：让 Codex 自动配置、设置默认子代理模型、创建只读侦察兵 scout 和执行修理工 fixer 两个子代理、在 AGENTS.md 写入自动派活规则、日常派活提示词，以及在 ChatGPT 普通聊天中先聊透需求生成任务单。还提醒避免 Fast 模式、滥用子代理等白烧额度的坑，附具体配置文件与提示词模板。
当软件像牛奶一样便宜，我们还要交付什么 - INDIGO TALK EP52
本期 INDIGO TALK 对谈字节前工程师郭宇，从 2015 年字节作为神经网络驱动公司的往事讲起，谈到抖音意外胜出的内幕、Vibe Coding 背后的决策负担与工程师倦怠、Agent OS 的未来图景、智能的五个层次与商品化，以及软件为何会像牛奶一样便宜。当软件可以随时生成、用完即丢，个人化软件让分发失去意义，我们真正要交付的是什么？最后讨论当工作不再是必选项时，年轻人该如何选择人生方向。
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Personal Agent 大战：Dots、Muse、Instinct 各自走到了哪一步
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分享一个大幅节省Codex额度的邪修方法，不要浪费了你的ChatGPT Pro会员
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。
