我让 Codex 整理个人知识库,它反过来给了我 6 条工作建议
作者利用 Codex 整理知识库并获得了一套高效工作流程建议,包括明确任务合同、只关注关键节点、验收真实结果、沉淀流程资产、评估新工具及制定不做清单。文章强调 AI 应帮助形成工作闭环,而非单纯增加产出。
作者利用 Codex 整理知识库并获得了一套高效工作流程建议,包括明确任务合同、只关注关键节点、验收真实结果、沉淀流程资产、评估新工具及制定不做清单。文章强调 AI 应帮助形成工作闭环,而非单纯增加产出。
作者因GPT-6额度消耗过快,重新审视自己的AI内容创作工作流,发现最大的浪费不是Token,而是与AI做过的工作没有沉淀为可复用的资产。文章提出按任务分工使用Chat、Work、Codex三类工具,并系统总结了创作者值得长期积累的六类内容资产:个人母体、用户世界、生活和观察、同行与市场研究、解决方案库、选题系统,强调从对话驱动转向资产驱动,让AI基于积累的资产持续工作,实现真正的复利效应。
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。
本文从不同职业角度介绍OpenAI Codex的实际应用,涵盖财务、教师、运营、咨询、法律、科研和程序员七大场景。案例包括Excel数据处理、SQL取数分析、PPT生成、海报图片制作、合同审查、文献综述、数据分析等,并介绍以Codex为大脑搭建自定义工作流的进阶玩法。作者强调Codex与聊天AI的区别:它交付的是做完的活,而非文字建议。
本文是作者对 Codex 工具全面使用的经验分享,涵盖基础使用、定时任务、拉取请求、插件与技能(Skill)的安装与推荐,以及高级工作流架构。作者强调通过 prompt 四步法、先问后做、语音输入等技巧提升效率,并介绍了如何将 Codex 与 MCP、插件结合,实现从需求描述到产品开发、内容创作的自动化流程。文章还提供了个人工作流设计原则,如长期任务用 Skill、一次性任务用 Prompt,并推荐了多个实用的 Skill 和插件。