万物皆可 Skill:如何基于 Codex 把任何内容变成可复用 AI 能力
文章提出了“万物皆可 Skill”的理念,指出高阶的 AI 使用方式应从临时性的提示词升级为可复用的 Skill(能力包)。文章详细阐述了 Skill 的本质(任务边界、流程、标准及失败处理)、与 Prompt 及 Workflow 的区别,并介绍了基于 Codex 构建 Skill 的标准结构、设计原则(如渐进披露)以及通过“元编程”视角实现 Skill 递归进化的方法。
文章提出了“万物皆可 Skill”的理念,指出高阶的 AI 使用方式应从临时性的提示词升级为可复用的 Skill(能力包)。文章详细阐述了 Skill 的本质(任务边界、流程、标准及失败处理)、与 Prompt 及 Workflow 的区别,并介绍了基于 Codex 构建 Skill 的标准结构、设计原则(如渐进披露)以及通过“元编程”视角实现 Skill 递归进化的方法。
这是一份面向小用户的 Codex(OpenAI coding agent)入门指南。文章指出 Codex 不是单纯的聊天机器人,而是能读写文件、运行命令的“工作搭档”。作者通过对比 ChatGPT,明确了 Codex 的适用场景,并介绍了 App、CLI、IDE 插件等多种入口。核心内容包含四段式提示词模板、常用工作流(解释项目、修 Bug、加功能、审代码)、配置文件 AGENTS.md 的编写方法,以及 MCP、Skills 和 Automations 的区别与用法。最后强调了安全使用原则及新手从只读理解到自动化的进阶路线。
文章介绍 OpenAI 发布的 GPT-6 Astra:它能直接操作电脑、跨上下文保留记忆、在缺信息时继续推进任务,AutomationBench 成绩从 18.1% 升到 41.4%。作者提出'Agent 夜班'工作方式——睡前把边界清楚、易撤回的长任务交给 Agent 并行运行。随着执行时间变便宜,瓶颈转向人的验收能力,因此需要权限分级、明确任务七要素(目标、完成标准、自主范围、确认节点等)以及长期记忆管理。未来个人 OPC 将像小团队一样管理多个 Agent,上限取决于把机器工作组织成可信结果的能力。
文章介绍了 OpenAI 工程师 Jason Liu 分享的 9 条 Codex 高效工作法,包括持久线程、共享记忆、语音输入、实时纠偏、操作电脑浏览器等。这些方法将 Agent 从单纯的聊天工具转变为能记住上下文、主动执行任务并操作真实应用的长期资产。作者指出,这套通用的 Agent 逻辑不仅适用于 Codex,通过 OpenCode、Playwright 等工具,在 DeepSeek 环境下也能完美复现。
本文详细介绍了 Riley Brown 关于 OpenAI Codex 的使用教程。文章指出 Codex 整合了编程与业务工作流,确立了新的界面标准(左侧聊天、中间代理、右侧成果)。内容包括如何利用 Skills 压缩重复工作流、设置多任务并行、连接 Notion 权限管理,以及四个上手实战项目。Riley 强调 GPT 5.5 时代浏览器代理的潜力,并鼓励用户通过探索和试错来掌握 AI 工具。
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。
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。
本文是一篇面向零基础用户的Codex保姆级使用教程,系统介绍了OpenAI将Codex与ChatGPT桌面端整合后的完整使用方法。文章包括:Codex与Claude Code的区别对比(来源、模型、价格、易用性);安装与账号注册流程;界面三大区域(功能区、项目区、工作区)介绍;三种工作模式(ChatGPT聊天、ChatGPT工作、Codex)的选择建议;基础功能详解(项目、工作位置、添加文件、权限设置、模型选择、语音功能);高级功能(插件连接Gmail/GitHub、Skill技能复用、图像生成、定时任务、资料库);以及远程手机连接功能的使用方法,帮助用户高效完成各类任务。
作者分享了使用 OpenAI 新产品 dots 的体验。Dots 是基于 Codex 开源 harness 构建的主动式个人智能体,可在 Slack、电话、桌面等多渠道间保持上下文连续性,并支持个性化设置。相比传统 Codex,dots 三大优势:一是跨渠道的连续性与个性化,可共享 ChatGPT 记忆和插件;二是协调能力,可并行启动子代理任务,调度本地与 Codex Cloud 云端环境;三是主动性,无需明确提示即可追踪 PR 部署、监控 Slack 消息等并主动汇报。作者认为 dots 大幅释放了心智带宽,已成为其日常工作不可或缺的助手。
OpenAI 将拥有超 500 万周活用户的 Codex 编程应用合并进新的 ChatGPT 桌面应用,旧版更名为 ChatGPT Classic。新应用提供 Chat、Work、Codex 三种模式,其中 Work 模式是本次更新的核心:用户可交付完整任务而非简单提问,它能自主拆解目标、执行数小时,并产出文档、表格、幻灯片甚至网页。文中引用维珍航空将数周工作缩短至数小时、英伟达节省 40% 活动筹备时间等案例。此外还介绍了 Projects 长期上下文、Recents 统一管理、活动视图、跨设备同步及 Quick chat 快捷入口等功能。
文章介绍了 OpenAI 在 DevDay 上发布的重大更新,重点讲解了 Dots——一个拥有独立云电脑、可执行后台任务的个人智能体。作者以产品发布协调为例,分10步详细讲解如何从零开始设置和使用 Dots:创建 Dot 并赋予明确职责、连接所需的应用和云电脑、委派任务并保留上下文、设置定时任务和自定义规则以保持控制权等。文章还提及新模型 Sol 6.1、GPT-6 Astra 驱动的 Dots、Codex Cloud 编码环境等新功能,并强调核实智能体输出来源、区分建议与决策的重要性。
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。
作者提出九条原则,帮助判断 Agent Skill 是否真正有效,覆盖 Skill 生命周期三个阶段:被选中、可靠执行、经受现实检验。核心观点包括:元数据描述是触发与否的关键入口;上下文是共享预算,需渐进式加载;流程与检查点优于长篇散文;规则应解释原因以应对边缘情况;预先记录并反驳模型常见的跳过理由;确定性逻辑写成脚本代码而非依赖推理;严格限定修改范围;Skill 会随库更新和约定变化而腐化,需版本化管理;上线前必须用真实用例运行验证,从观察到的行为而非想象中调试。