文章系统介绍 ChatGPT Pro 模型的完整用法。首先说明 Pro 是带独立沙箱的对话模型，仅 100/200 美金订阅用户可用，适合复杂规划、高风险分析、难代码题等场景。进阶技巧包括：连接 GitHub 让 Pro 分析仓库并出方案、在 Codex 客户端内带项目上下文调用 Pro 对话、通过 MCP 项目（codex-chatgpt-web）将 Pro 接入 Codex 实现本地工具调用协同，以及反向桥项目 codexpro 让 Pro 反向操作本地文件。作者推荐最实用的是 Codex 内带上下文使用 Pro，可用于调研、出方案、review 代码等，并提醒应对降智路由的方法。
这是一篇面向新手的 Codex 面板使用教学文章。作者 Hardy Chen 详细讲解了新版 Codex 界面的各个区域功能：最左侧功能入口栏（首页、定时任务、资料库、图像、插件与 Skills、远程连接）、第二列的项目与对话管理（区分项目、对话与分支概念）、输入框的使用（任务描述三要素、权限模式选择、/命令、$技能、@文件引用三大入口符号）、任务执行过程中的查看与验收方法、右侧工作台与审查视图，以及对话的整理、侧边聊天和分享功能。最后通过四步实操演练帮助读者掌握面板的基本使用流程。
文章介绍如何通过第三方开源工具 WebCodex，让 ChatGPT 网页版接管部分 Codex 任务，缓解额度不够用的问题。作者详细讲解原理：ChatGPT 通过 OpenAI 官方 Secure MCP Tunnel 连接本机 WebCodex，实现文件读取、代码修改和命令执行。教程涵盖账号权限检查、下载 WebCodex Desktop、创建练习目录、配置 Tunnel 与专用 API Key、在 ChatGPT 中添加自定义 App 及验证连接等步骤，并强调风险提示：不是真正无限额度、存在安全与封号风险、密钥需妥善管理，最后给出常见问题排查和权限回收方法。
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。
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。
本文是一篇纯小白向实战教程，作者分享了如何在Windows上通过MCP协议让ChatGPT读取本地Codex工程和知识库的完整过程。文章详述了使用开源项目codex-with-chatgpt进行本地安装、通过ngrok配置固定访问地址、在ChatGPT网页创建自定义连接、完成OAuth登录与配对、以及验证文件读取的七个步骤。作者重点强调了安全注意事项（不泄露令牌、只开放必要目录）和常见踩坑点，如ngrok产品选错、OAuth报错需刷新插件等。最终实现ChatGPT负责规划审查、Codex负责本地制作的协作分工，让视频制作的复盘和规划建立在真实工程之上。
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。
本文是知乎AI工具（zhihu-cli）的完整教程，涵盖从注册、配置到使用的全过程。文章首先介绍了如何注册知乎数据开放平台账号并获取Access Secret，然后详细说明了通过uv安装CLI、保存密钥、验证配置的步骤。接着，文章重点讲解了zhihu-search（社区封装）和pyzhihu-cli（非官方客户端）两条路线的能力、安装与配置方法，包括Skill和MCP的集成，以及Codex、Claude Code、Cursor等主流AI Agent的接入方式。最后，文章提供了进阶技巧、常见问题解答和组合工作流建议，帮助用户高效利用知乎内容进行AI研究、选题和内容创作。
本文介绍了开源工具 REA（Reverse Engineer Anything），一个拥有 33.5 万星标的 GitHub 项目。REA 通过 MCP（模型上下文协议）接入 Claude Code、Codex、Grok Build 等 AI Agent，让 Agent 能够分析网站、桌面应用、移动应用乃至游戏的功能实现原理，并生成规格文档用于构建自己的版本。文章提供了从零开始的完整新手教程，包括安装步骤（npx 命令或自动化 Agent 安装）、健康检查方法，以及五步工作框架：观察架构、深度理解（X-ray）、制定蓝图、构建实现、迭代升级，并附有各阶段的实用提示词模板。核心价值在于可以借鉴喜爱的应用功能，快速打造自己的版本。
本文是一篇面向新手的 Pi Coding Agent 全面入门教程。Pi 是一个跑在终端里的极简 AI 编程智能体框架，定位为'最小智能体外壳'：内核只保留基本工具循环，计划模式、子智能体、权限系统等能力全部拆给扩展。文章详细介绍了安装方式（官方脚本、npm、Nix）、界面与常用快捷键、模型配置、四种使用模式（交互、打印/JSON、RPC、SDK）、技能/扩展/提示词模板/主题的扩展体系，以及树状会话管理。作者重点总结了七个常见坑：无内置权限系统需容器隔离、默认无 plan mode、npm 不锁传递依赖、grep 等工具默认关闭等。Pi 支持 15 家以上模型商，MIT 协议，与 Claude Code、Codex 是两条路线：要开箱即用选成品，要可自由定制的个人智能体选 Pi。
Latent Space 首期「High Taste Testers」栏目中，五位 AI 重度用户在 OpenAI DevDay 2026 后畅谈产品真相。核心观点：模型前沿没有让人失望，产品执行让人失望；Dots 等功能藏得太深、远程执行与状态迁移未解决；Codex 桌面端更新频遭差评；行业应从 agent 转向 assistant，助手胜负在减负；Jev 决策模型改变的是成本曲线而非能力边界；信任是这一代模型的真正分水岭；分发与深度的矛盾注定产品分裂，各自占据生态位。
本文系统介绍 MCP（模型上下文协议）的概念、架构与应用场景，并以 ESP32 小智 AI 为载体提供 MCP 接入实战教程。文章首先将 MCP 比作 AI 的 USB-C 接口，讲解客户端-服务器架构及个人助理、自动编码、智能家居控制等应用；随后分别说明开源版小智服务端（xiaozhi-esp32-server）和官网版接入 MCP 的前置条件与配置步骤；最后手把手演示如何基于 FastMCP 开发自定义 MCP 工具（如天气查询），涵盖项目结构、通信管道、工具注册与配置管理等完整流程，帮助开发者拓展 AI 的能力边界。
本文是一篇面向零代码基础读者的教程，介绍如何用立创实战派 ESP32-S3 开发板和 Claude Code/Codex 等 AI 编程工具，制作一个桌面 AI 语音聊天助手。作者借助开源项目小智 AI 实现语音识别与合成，通过分步提示词让 AI 自动完成固件备份、下载和烧录，再用手机配网并绑定 xiaozhi.me 后台，即可实现'你好 Claude'唤醒的聊天机器人。进阶部分还讲解了用 MCP 调用电脑工具、自定义唤醒词和像素形象的方法，并附有常见问题排查和恢复出厂固件的方案。
