Codex 子 Agent 使用技巧：怎么拆任务、怎么省钱、怎么避坑
本文分享了 Codex 中子 Agent 的使用技巧。子 Agent 可并行执行任务、节省成本并控制上下文膨胀。文章介绍了适合并行的任务类型、成本分析、自定义 Agent 的创建方法及配置继承的坑，并提供了实用的 Team Mode Skill 和提示词建议。
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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。
国产模型到底多能打？实测Step 5 Preview造古墓、算金账
作者实测阶跃Step 5 Preview模型，通过两个任务检验其工程交付能力：一是三分钟生成可在浏览器运行的3D古墓逃脱解谜游戏，模型自主完成技术选型（three.js）、代码实现及缺陷修复，并通过多轮反馈优化画面、操作与音效；二是根据详细PRD开发黄金分析助手，实现行情监控、成本计算与买点提醒，将26项修复任务按依赖顺序推进，完成47项测试并修复3个真实bug，最终辅助判断当天黄金不宜买入。作者总结该模型具备真正的工程可交付能力和长任务迭代修正能力，总消耗约1.2亿token，成本可控，在国产模型中表现出色。
AI 使用实战复盘——怎么写SKILL
文章提出 Skill 本质是一个微型 Harness，一个完整 AI 工作系统包含六层：信息边界、执行编排、记忆与状态、工具系统、约束恢复、评估观测。作者给出六步写作法：先写 description 作为触发开关，再按任务脆弱程度定正文松紧，超过 500 行的资料拆成参考文件，重复操作固化为脚本，写明失败时的默认行为，最后用真实任务验证迭代。文章强调 description 是主要触发机制、模型天生欠触发、上下文窗口是公共资源、卡的下限由失败处理决定等实战经验，并提供最小可用卡模板和发布前检查清单。
Skill 持续升级指南：让 AI 从记住方法走向自动驾驶
文章讨论 Skill 写完后的持续维护问题，指出 Skill 会随时间腐烂：重复规则、过时参数、失败补丁不断堆积。作者在 Matt Pocock 六种失效模式基础上，扩展为八项检查：过早完成、重复、沉积、蔓延、空操作、否定式引导、样本过拟合和分支串线。针对每种问题，文章给出症状、成因和修复方法，强调先给失败命名再修改，修复后做回归测试。最后提供一份十项体检清单和可直接使用的审计提示词，帮助诊断和优化正在使用的 Skill，让 AI 在正确时间稳定执行正确过程。
10分钟学会CLAUDE.md：从入门到精通
本文系统讲解如何编写和维护 Claude Code 的 CLAUDE.md 与 Codex 的 AGENTS.md 等长期指令文件。核心观点是：规则越多 Agent 反而越容易跑偏，指令文件应只保存 Agent 无法从代码推断的隐性知识。作者提出先做减法（三问：能否从项目找到、是否多数任务都用、是否长期成立），再做加法（五个问题提取业务规则、固定入口、联动关系、完成标准和权威资料），并给出内容分流表、最小模板、双工具共用一份文件的方案、加载验证方法、修剪维护节奏，以及一段可直接使用的审计提示词。
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。
CODEX 高效工作指南：给小白用户的实用入门课
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。
新手小白装Codex最容易被忽视的十行配置
本文介绍了针对 Codex 的新手向十行核心配置。通过修改 `~/.codex/config.toml`，用户可以设置默认强模型、提高推理深度、优化审批策略、配置沙盒模式（限制仅修改当前项目并默认断网）、使用缓存搜索、保留终端历史及关闭日志与数据记录。这些配置旨在解决 AI 权限过大、思考不足及界面干扰等问题，提升日常开发的安全性与体验。
让 Codex 在你睡觉时自己写代码
文章分享了作者利用 Codex 进行夜间代码自动化的实战经验。核心观点是：不能将 Codex 视为可随意许愿的全能工程师，而应通过清晰的任务边界、明确的范围限制和严格的验收标准（如 AGENTS.md），将其转化为高效执行者。文章详细列举了适合夜间运行的任务（如安全审计、补测试、更新文档）和应避免的任务（如产品判断、大重构），并提供了具体的 Prompt 模板和验收流程。
Harness Engineering: 为编程代理准备 TypeScript 代码库
本文探讨了在利用 Claude Code 和 Codex 等 AI 编程代理进行“氛围编程”时，如何构建高可维护性的 TypeScript 代码库。文章提出了“Harness Engineering”的概念，强调通过 Monorepo 结构、统一的 ESLint 配置、标准化的 Skill 文件夹结构以及详尽的 CLAUDE.md 文档，为 AI 代理提供明确的“行动线索”和约束机制，从而避免产生难以维护的“AI 垃圾代码”。
我评估了 369 个 Claude/CodeX AI 视频与自动化剪辑开源项目
作者系统整理了 369 个开源仓库清单，聚焦于能让 Claude Code、Codex 等编程 Agent 实现视频生成、自动化剪辑与代码动效渲染的工具、Skill 和提示词库。文章收录规则强调视频/动效产出、专供 Agent 调用、完整文档三大标准，并打破高星滤镜。重点介绍了四大现象级框架：lemo-opuscar（59 种风格引擎）、huashu-art-motion（艺术动画）、huashu-motion（商业发布片）、sweety-handdraw-video（手绘口播流水线），以及自动化剪辑、代码直出成片、数字人与音乐 MV 等垂直领域的硬核项目，最后给出 2026 年 AI 视频生产工具选型决策表。
AI 视频情报站开放 MCP，接上 Claude、Codex 每天替你找新选题
作者宣布其 AI 视频情报站正式开放 MCP 接口，支持 Claude Code、Codex 等 Agent 直接接入查询。文章介绍了接入方法（一条命令即可），并展示了几种典型用法：每天早上让 Agent 查询新起和升温的视频题材、查询某个题材的来源和时间线、追踪特定 AI 模型的动态，以及将情报站接入自己的工作流（如自动生成选题卡、晨会材料等）。情报站每天早上更新一期，提供题材归类、X 热议、开源项目、题材溯源等数据，同时说明了查询范围限制。不接 MCP 也可通过网页或开源版自行部署使用。
