把 Codex 用成一支长期在线的个人团队
文章介绍了 OpenAI 的 Jason Liu 如何利用 Codex 构建长期线程，将 AI 视为拥有固定责任和长期记忆的队友。核心在于通过固定角色、持久化状态、自动唤醒和边界验证，让 AI 负责可持续追踪的任务，而非单次问答。
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OpenAI 工程师的 9 条 Codex 用法，DeepSeek 用户也能用
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。
告别繁琐指令：利用 Codex 记忆与 Chronicle 实现上下文感知编程
作者介绍了 Codex 推出的新功能（如 Chronicle 和 Memories）如何彻底改变了他的工作方式。通过结合自动化知识库和屏幕上下文感知，Codex 能像同事一样理解隐含背景、自主获取信息并执行复杂任务（如同步文档、发 PR、Slack 通知），极大地减少了思维负担和重复解释的成本。
适合零基础小白的Codex保姆级教程
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。
How dots took over my Codex
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。
ChatGPT 桌面应用重大更新：Codex 合并，Work 模式登场
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。
OpenAI 新时代：10步设置并使用 Dots 智能体、Sol 6.1 等新功能（从零开始）
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。
万字长文｜从 Skill 到工作流：复制三段提示词，做出你的第一条 AI 工作流
这是一篇面向零基础读者的实战教程，教读者通过复制三段提示词，让具备本地文件读写能力的 AI（以 Codex 为例）依次创建内容分析、写作、审校三个 Skill，完成一篇文章的素材分析、大纲初稿和审校验收全流程。文章强调'先做出东西，再弄懂原理'，每段提示词后设有操作后检查清单，帮助读者验证 AI 是否真实创建文件、守住事实边界（如虚构案例性质、不把相关性写成因果）。教程把重复性的提示、纠错动作固化为可复用的工作流，实现长期复用，无需手写代码或安装软件。
GPT-6 来了，OPC 开始给 Agent 排夜班
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。
如何在手机上设置 Codex 实时语音模式：完整新手教程
本文是 Allie K. Miller 撰写的详细教程，指导用户如何在 Mac 上安装 ChatGPT 桌面应用、通过手机配对远程控制电脑，并从手机启动 Codex 实时语音对话模式。文章强调 Codex 中的实时语音模式（基于 GPT-Live 双工语音模型）比 ChatGPT 的语音模式强大得多，可将 AI 从一次性任务工具变为持续的'环境型劳动力'。教程还介绍了晨间简报、邮件分拣、会议准备等实用工作流场景。
看完 Jason Liu 75 分钟实战，Codex 真正好用的分界线出现了
文章深入剖析了 Jason Liu 关于 Codex 的实战 workshop，指出 AI 并发提升了效率，但也带来记忆负担。真正的分界线在于构建可持续、可审阅的工作闭环：利用长线程、文件化记忆、Heartbeat 与 Goal 机制，以及明确的权限边界，让 Agent 从单纯的工具转变为可靠的长期工作搭档。
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。
我让 Codex 自动调用提示词库
本文解决了提示词库沦为“收藏夹”而无法被 AI 有效调用的问题。作者通过建立文件目录分类 Prompt，并在 RULES.md 中编写“任务路由”规则，成功让 Codex 能够根据任务自动读取对应的 Prompt 文件。文章强调了 Prompt 库接入工作流的三层要素：分类存储、路由规则、验证读取。
