文章介绍了 OpenAI 对 Codex hooks 机制的重大升级：hook 现在支持异步执行和直接调用 MCP 工具。作者将 hooks 比作'闸机'，与 AGENTS.md、Skill 这类'规章制度'不同，它能在运行时真正拦截工具调用。文章详细讲解了 11 个事件类型（SessionStart、PreToolUse、PermissionRequest、PostToolUse、Stop 等）的触发时机与拦截姿势，配置文件的加载规则、异步 hook 的限制（最多 8 个并发、无法拦截）、MCP 工具 hook 的占位符机制，以及基于哈希绑定的信任机制。作者强调 hooks 是有用的护栏而非完整安全边界，真正防越权还需沙箱和权限体系配合。
本文系统讲解 OpenAI 桌面执行型 Agent——Codex 的使用方法。作者首先介绍 Codex 的能力边界与 Prompt→Plan→Execute→Verify 四步执行逻辑，强调人工验证的重要性。随后详解桌面 App 三栏界面结构（项目任务管理、对话控制台、Diff 审查），并说明 Local、Worktree、Cloud 三种工作区模式的适用场景与选择原则。文章还涵盖 Plan 执行计划的开启时机、沙盒权限三档控制与审批弹窗处理方法，以及 Skill、Plugin、MCP、Automation、/goal 五类扩展功能的分工。最后提出从入门到熟练的四阶段学习路径，全文包含大量排错提示、上手练习与手绘图解，帮助读者快速建立可落地的操作直觉。
文章系统解释了 AI 领域中 harness（套件/执行框架）的概念。作者指出 LLM 默认只能生成文本，要真正执行操作需要工具、调用语法、解析系统、结果回传和工具清单，这一切组成了 harness。文中区分了界面（如 Claude Code 的 TUI/GUI）与底层 harness（如 Anthropic Agent SDK、Codex App Server），并用厨房比喻说明 harness 与工具的关系。文章还解释了 MCP 的作用——类似'食谱'，让代码可以在外部运行，以及 agent 的定义：LLM 与 harness 的结合体。
作者耗时5天对 REA 增强版 Codex 与原生 Codex 进行了108次对照实验，其中35对可同条件比较。文章详细记录了三个阶段：首先是六次小型探索，测试笔记导出、桌面应用复制、.NET 计价函数复现三组任务，两边均通过全部用例但 REA 组耗时略长；随后扩展至六档难度、两种模型共72次正式运行。文章分析了 REA 作为调查工具为模型提供的模块关系、函数位置等线索，以及原生 Codex 借助普通工具自行调查的能力，指出在小规模任务中两者能力差距不明显，差异更多体现在调查入口和验证路径上，并对实验边界与结论适用范围做了严谨说明。
作者介绍了 amontlabs/lcu 项目，它将 Codex 的 Computer Use 能力（让 AI 看屏幕、点鼠标、敲键盘操作电脑）拆分出来，通过 MCP 接口供 Claude Code、Codex CLI、Pi 等其他 AI Agent 工具调用。该项目并非重新实现，而是直接调用本机 ChatGPT 桌面版内置的 OpenAI 原版 Computer Use 运行时。它只提供 js 和 js_reset 两个工具，模型通过预置的 cua 对象编写 JavaScript 代码完成点击、输入、截图等操作，环境保留状态，并支持读取无障碍信息按元素点击。已适配 Pi、Codex CLI、Claude Code，支持 Apple Silicon Mac 和 X11 Linux，Windows 11 处于候选阶段。
本文深入解析 OpenAI Codex 的 apply_patch 编辑文件工具的设计与实现。作者拆解了从模型生成 patch 到文件系统实际变更的五层链路：自定义 patch 语言生成、Lark grammar 解析、验证定位、安全审批与执行。文章对比了 Codex 自定义 patch 格式与标准 unified diff 的异同，详细说明了 hunk 匹配的四轮渐进容错策略、从后向前的替换顺序、写入前整份 patch 验证的意义，以及路径收集与 sandbox 权限审批机制，为 Agent 开发者提供了连接大模型文本生成与确定性文件操作的工程参考。
文章梳理了 OpenAI Codex 中 Plugin、Skill、App/Connector 和 MCP 四个概念的区别与协作关系。Plugin 相当于安装包，可包含 Skills、Connector、MCP 工具、浏览器扩展和 Hooks；Skill 负责记住做事步骤和方法，不涉及外部账号权限；App/Connector 负责连接真实外部账号；MCP server 则提供连接背后的具体工具。作者以 Cloudflare 和 Canva 两个插件为例对比差异，并提醒用户安装后需新开任务才能加载，带外部连接的插件需单独配置账号权限，建议先用只读任务验证，再考虑创建和修改操作。
本文从《给宝宝的机器人学》类比切入，系统讲解 Agent 的核心概念与发展脉络：大模型只负责生成回答，而 Agent 能借助工具、API、Agent Loop 和文件/终端等真实工作现场，把任务完整做完。文章依次介绍模型、Tool 与 API、Agent Loop、computer use、MCP 协议，以及 Claude Code、Codex CLI 到 Codex 桌面端的产品演进，说明为何同一个模型放进不同 Harness 表现差异巨大。最后以实战演示如何用 Codex 搭建论文资料整理 Agent，从建立项目结构、规划执行到接入 PubMed 检索工具，展现普通人也能上手的 Agent 工作流。
这是一篇面向新手的 Codex 全面教程，系统讲解了 OpenAI Codex 这一可实际操作的 Agent 工具。文章从界面布局、项目与任务管理讲起，详细介绍了 Local、Worktree、Cloud 三种工作区模式的选择，Plan 计划模式的适用场景，权限与沙盒的配置方法。还覆盖了集成终端、内置浏览器、Computer Use、Memory 等基础工具，CLI 常用命令与快捷键，AGENTS.md 项目规则文件的写法，并厘清了 Skills、Plugins、MCP 三者的区别与用法，帮助读者独立上手 Codex 完成实际任务。
本文详细拆解了DeepSeek Harness，一个开源的Agent执行框架。作者通过本地测试验证了其文件写入、Shell执行、权限拦截和会话轨迹功能，并指出当前版本更适合Agent开发者而非普通用户。文章对比了DeepSeek Harness与WorkBuddy、Codex的差异，分析了其插件化设计、权限控制和在企业落地中的不足，最后给出了适用人群建议。
DeepSeek-V4-Flash虽性能卓越且价格低廉，但缺乏原生视觉能力。文章介绍了五种为其“装上眼睛”的方法，包括官方识图模式、视觉MCP、Codex视觉代理、Hermes内置路由及手动OCR。建议根据使用频率选择合适方案，并优化视觉提示词以确保信息提取准确性。
文章深入解析了 OpenAI Codex CLI 的内存架构，该工具通过本地 Markdown 文件异步生成和汇总记忆。文章详细介绍了记忆的写入与加载流程，指出其缺乏向量数据库、仅依赖关键词匹配及受限于本地文件系统等局限。最后，文章引入 Mem0 作为解决方案，通过 MCP 协议提供跨机器、跨工具的持久化智能记忆层，解决原生功能在扩展性和同步方面的不足。
这是一份面向非技术背景用户的 Codex App 完整上手指南。文章抽丝剥茧地介绍了 Codex App 的核心概念、界面布局（左侧导航、中间对话、右侧结果）、设置选项（如工作模式、权限、个性化）以及高级功能（插件、自动化、MCP、电脑操控）。它旨在帮助小白用户区分本地 App、云端 Codex 与普通 ChatGPT 的区别，并掌握如何安全、高效地使用这款 AI 工作台。
