AI 时代普通人如何应对：财富洗牌下的行动建议
作者基于在硅谷的观察和重度使用 GPT-6 的经历，认为 AI 发展将终结现有社会分工、引发财富重新洗牌，并给出普通人应对建议：一是放手让 AI 帮忙寻找方向，弥补思维盲区；二是预算允许的话体验高额度模型（如 200 美元档 Codex 会员），用 AI 解决最难、拖延已久的问题；三是放下对现有工作和他人评价的执念，为未来试出新路并坚持；四是保持健身和睡眠，降低焦虑，每天推进具体的事情。作者认为这可能是普通人改变处境的重要机会。
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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。
大变天！OpenAI 把 AI 变成了你的全天候云端分身：DevDay 资讯省流版
本文总结了 OpenAI DevDay 2026 的 20 余项重大升级。核心亮点包括：常驻云端数字员工 dots，由 GPT-6 Astra 驱动，7×24 小时自主工作；性价比模型 GPT-6.1 Sol 与 8 倍速 Ultrafast 极速推理；Codex Cloud 云端开发环境与 Agents API 预览；团队协作空间 ChatGPT Space 与动态文档 Pages；以及 Sign in with ChatGPT 额度跨平台通兑和 OpenAI Marketplace 生态战略。文章认为 OpenAI 正从对话工具演变为 AI 时代的云端基础设施运营商。
GPT-6 Astra、Sol、Luna使用手册：官方资料到实操
文章介绍OpenAI发布的GPT-6 Sol和Luna模型，讲解如何按任务类型选择模型和推理强度：Astra适合高难度重要任务，Sol平衡能力与成本，Luna适合明确、重复的批量任务。文章详细分析了各模型的定价、事实性表现、编程能力评测，并强调真实成本不能只看每百万Token单价，还需考虑返工和沟通轮数。同时介绍了提示词缓存机制的原理和使用技巧，包括前缀稳定性、显式缓存断点设置等，最后给出Codex普通用户和API开发者的具体实操建议与代码示例。
GPT-6 Sol / Opus 5.5 小白选型指南
GPT-6 Sol 与 Claude Opus 5.5 同日发布，本文面向小白用户，梳理两大模型家族的定位与选择方法。文章介绍了各订阅档位能使用哪些模型、正确的模型入口（ChatGPT Work/Codex 与 Claude 模型菜单），并列出价格量级。核心建议是按场景选模型：总结抽取用 Luna，写代码日常活用 Sol，做页面和成品交付优先 Opus 5.5，最难任务再上 Astra 或 Fable。作者强调档位比模型名更影响费用，建议从 Medium 档起步，并给出第一天上手的三个步骤和常见问题排查方法。
Codex 做游戏现在真的有点离谱了
作者整理了 8 个面向游戏开发方向的 Agent Skill，涵盖素材生成与部署、游戏引擎（游戏循环、物理碰撞、2D/3D 渲染）、Unity/Unreal 玩法开发与性能优化、游戏 UI 设计、玩法与难度设计、手感与反馈调校、多人联机同步，以及边写边测试的开发调试工具，凑齐了一个游戏开发团队的分工。此外还展示了用 GPT-6 Sol 生成的 3D 滑雪小游戏，具备道具收集升级、流畅操作和动态场景等完整玩法，体现了 AI 编程工具在游戏开发领域的强大能力。
分享一个大幅节省Codex额度的邪修方法，不要浪费了你的ChatGPT Pro会员
作者因AIHOT产品优化导致Codex额度消耗巨大，发现ChatGPT Pro会员附带的GPT-6 Pro网页版额度与Codex额度分开，可被充分利用。他将服务器真实业务数据封装成只读MCP Server并接入飞书鉴权，作为插件供GPT-6 Pro调用，使其能基于真实生产数据做深度分析与规划，再通过'添加到Codex'功能将方案交给GPT-6 Astra执行。这套工作流大幅节省了Codex周额度，一次规划加执行仅消耗约14%额度，且完全合规无风控风险。
GPT-6 官方推荐的 11 段提示词：不知道怎么用，就从这里开始
OpenAI 在 GPT-6 Astra 发布时提供了 11 段官方提示词，帮助用户减少模型中途停顿、跑偏和套话问题。作者将其按场景整理为中文版并附英文原文，涵盖五大类：主动性与持续推进（让模型自主完成任务、先准备成果再请求批准）、指令遵循（用户指令优先于 Skill、冲突时说明规则）、表达与写作风格（先讲重点、按读者调整细节、删除套话与模板表达）、子代理任务分派（并行委派、消息可读性）以及测试与验证（测试范围与改动相称）。涉及文件修改、部署等条目需在 Codex、API 或 Agent 环境中使用。
【小学生也能看懂】GPT-6 Astra 新手指南
OpenAI 发布 GPT-6 Astra，重点不再是回答问题，而是接收完整目标并自主执行多步任务。文章介绍 Astra 在电脑操作、工具调用、3D 设计等方面的能力提升与测试数据，说明其定价约为 GPT-5.6 Sol 的 2.5 倍，并给出适用场景建议。作者还提供从 ChatGPT 和 Codex 两种方式使用 Astra 的操作步骤，并演示如何用一段提示词生成可浏览器运行的逼真汽车 3D 场景。文中强调应合理设置权限与人工验收，AI 时代人的核心能力是清楚定义目标、边界与验收标准。
几个月心血搭好的 AI 元技能，我为什么全拆掉？
作者几个月前搭建了一套名为「刚柔」的元 Skill，用图 IR、契约闸和检查机制防止模型偷懒、打折扣执行任务。随着 GPT-6 Astra 发布，模型遵循指令和多步执行能力大幅提升，OpenAI 官方建议检查 AGENTS.md 和 Skills 中可能影响模型行为的指令。作者由此意识到，许多为弥补旧模型短板而设的约束如今反而妨碍任务完成，于是委托 Codex + GPT-6 在秘书 Grok Bot 协调下彻底拆除该元技能。文章详细记录了清理的难度、推理档位选择、具体执行过程（如取消从零重跑、自动三路候选）及打包脚本隐私问题的修复，最终指出：该留的是把工作可靠完成的目标，而不是特定的脚手架，技术条件变了就该果断调整。
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。
Five things I learned from using Astra
作者分享了使用 OpenAI GPT-6 Astra 的五点心得。Astra 能够操作各类桌面应用（如 BrickLink Studio 十分钟内完成乐高金门大桥模型），并能自然地结合代码与应用完成任务。它能承担更多产品层面的思考，例如自动补全快捷键、图层等交互设计，帮助作者快速构建个性化软件。Astra 在 Blender 3D 建模方面表现出色，无需旧版辅助 Skill 即可胜任任务。作者建议：给 Astra 开放实际工作所需的应用权限，先用原生能力尝试而非依赖旧 Skills，给出想法和参考即可，不必事无巨细地指定每个交互细节。
Codex 实战系列｜10 个最值得安装的 Skills
作者 Miles 分享了 Codex 中最实用的 10 个 Skills：follow-builders 生成 AI 创作者资讯简报，Punk Skill 生成有辨识度的文章封面，cangjie-skill 把课程方法编成可调用技能，GordenImage2PPTX 将 PPT 图片转为可编辑文件，book-to-skill 把一本书整理成可查询的阅读技能，show-me 用流程图解释代码，grill-me 在开工前追问需求，last30days 调研近期社区玩法，Defuddle 提取网页正文为 Markdown，skill-creator 帮用户创建自己的技能。每个 Skill 附安装地址、使用示例和实际效果。
