5分钟教会你用 Codex 做生图词库插件
本文介绍了如何使用 Codex 从零开始构建一个最小可用版 Chrome 生图词库插件。文章阐述了通过右键菜单收录、侧栏管理、本地同步服务以及数据分层（原始收录、原子词、组合配方）的完整流程，并详细演示了如何拆解长 Prompt 以实现词卡的独立复用。
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玩转 X 回复与互动（工具篇）
作者在学习完《玩转 X 回复与互动》视频后，发现原有 Reply Counter 插件功能简陋，于是借助 Codex 和 Claude Code 自制了一个更完善的浏览器插件“互动工作台”。文章记录了完整过程：一是用 AI 深入学习视频内容，包括自制字幕双语翻译插件；二是用提示词让 AI 把视频字幕逐段改写为完整中文文章；三是发现工具缺口后，用 Codex 快速做出原型，并基于 Claude Code 细致优化，实现多列工作台展示、每日待办跟踪、快捷键换列、回复统计等功能，减少对昂贵 X Pro 档位的依赖，并帮助作者坚持每天高质量社交互动。插件已开源在 GitHub 并申请上架 Chrome 商店。
让 Codex 与 Claude Code 联手分析 Codex 开源仓库：能学到什么
文章分析了 John Wang 对 OpenAI Codex 开源仓库的研究。Codex 从 2025 年 5 月的 98 个月提交、单一主作者，增长到 2026 年的 900+ 月提交、35 位常规贡献者，归因于大量使用 coding agent、团队扩招和对护栏规则的重投资。核心经验包括：AGENTS.md 把 review 踩过的坑编码成规则；规则按 Review → AGENTS.md → Lint/CI 三级演进；测试代码占 40%，分层执行保证速度；迁移通过 feature flag 推进并用 lint 锁定成果。结论是工程实现变便宜后，测试、边界、自动化和招人等经典工程要素反而更重要。
做 AI Agent 一年，90% 的时间都在做表面功夫
作者通过一年的 AI Agent 开发实践，发现 90% 的时间浪费在手动测试上。受芯片“验证不对称”理念启发，作者提出构建可验证的架构：通过前后端分离（ACI）使系统对 AI 友好，并引入“确定性断言”和“LLM 裁判”两级回归测试体系。最终实现了由 Coding Agent 自动运行的闭环开发，将开发者从繁琐的手工验证中解放出来，重塑了 AI 时代的开发效率。
The AI Agent Complexity Ratchet: Why 90% Test Coverage Is Required
文章探讨了 AI 编程代理（Agent）如何改变软件开发的范式。作者通过 GStack 和 GBrain 两个开源项目的经验，指出 AI 使得同时实现高速度和高质量成为可能。核心在于构建“复杂度棘轮”：即 90% 的测试覆盖率。AI 代理能伴随代码编写测试、文档和评估结果，确保每次迭代都建立在质量底线之上，防止退化，从而实现只能变好不能变坏的“单向运动”开发模式。
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。
不会写代码，怎么给家乡特产搞一个能收钱的网站？全过程拆解
作者作为一名不会写代码的文科生，详细拆解了如何在24小时内借助AI为家乡苹果搭建一个可收款的电商网站。文章分九步讲解：准备资料（商品信息、成本、库存、售后规则）、开通域名和Cloudflare、Stripe、GitHub等账号、用AI追问生成PRD、交给Codex开发（Astro+React+Cloudflare Workers技术栈）、在Stripe沙盒测试支付、分开部署测试站与正式站、上线前清理与检查，以及后台登录、订单通知、代码备份、移动端优化等后续迭代要点。文中还给出多段实用提示词，强调AI能包办写码，但资料、账号和决策需自己完成。
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。
开源AI Skill全自动视频号带货流水线 Story Studio 实战拆解
作者开源了一个名为 Story Studio 的 AI Agent Skill，用于自动化生产历史/人物故事类短视频，涵盖选题策划、黄金钩子文案、豆包大模型配音、毫秒级字音对齐、三套画风分镜生图、自动生成剪映草稿等全链路。作者靠该流水线在视频号实现单条爆款播放100W+、单日带货4000+的战绩。文章详细拆解了各环节实操方法，并分享图书带货、银发健康产品、创作者分成计划、私域导流等四条变现路径，强调工具完全免费开源。
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。
分享6个新提示语去掉DeepSeek新模型和codex的AI味
作者分享了6个提示语技巧，用于消除DeepSeek和Codex生成代码动画/UI时的AI味。包括：删除重复无信息的文案、去掉多余的装饰框和阴影、为颜色分配固定用途、统一字号和图标对齐、一屏只讲一件事、优化动效使其服务于叙事和反馈。文中每个技巧都配有具体可用的提示语。作者还预告了正在开发的大剪辑Skill，能用DeepSeek剪出十分钟真人口播视频。
用 AI 做短片：8 个素材入口，以及 Opus、Codex 的实际用法
文章介绍了用 AI 写代码制作短片的完整流程。作者整理了 8 个免费素材入口，包括 Pexels、Pixabay、Internet Archive、Wikimedia Commons、美国国会图书馆、British Council Film Archive、Open Beelden 和 Europeana，并说明各平台的许可注意事项。文章强调先列镜头清单、再按需求搜索素材的方法，讲解了版权核对的四个要点（下载、改编、发布、署名）及常见 CC 许可含义。最后详细展示了在 Claude Opus 和 Codex 中操作的具体步骤，并提供了两段可直接使用的提示词，涵盖找素材、生成小样、修改反馈和素材归档等环节。
Claude Code 团队如何进行代码评审
本文介绍了 Claude Code 团队在 AI 生成约 90% 代码的情况下如何重构代码评审流程。团队将代码评审从人工逐行阅读转变为分层自动化体系：包括 PR 前的 Claude 自验证、子代理 diff 审查、内部 skill（bug 猎捕、diff 缩减等）、以及每个 PR 的 AI 评审，仅将人类注意力保留给高风险决策。通过 CLAUDE.md 和 REVIEW.md 等文件向评审者注入项目上下文，并快速回滚机制兜底。6 月至 9 月间合并 PR 数量翻倍，回滚率下降超 40%，实现了用最少人工环节保障代码质量的目标。
