作者对 OpenAI 发布的 Agents API 公测版进行了端到端实测，通过两次 POST /v1/agents/sessions 调用，体验了托管沙箱中的文件读写和 Skill 任务执行。文章介绍了 Agents API 开放的 Codex 背后托管 Agent Harness 的能力，以及 Agent 的三个层次（模型与 Harness、沙箱执行环境、工具与工作流），并详细记录了 Session 创建、SSE 事件流、Agent 在沙箱中的真实执行过程，包括命令失败后的自主恢复、CSV 数据校验与 JSON 输出，以及通过 Artifacts API 取回任务产物的完整流程。
本文是对 OpenAI Codex 团队负责人 Tibo Sottiaux 的深度访谈编译。访谈回顾了 Codex 从内部研究项目成长为热门 AI 编码工具的历程，详解三个反直觉决策：用 Rust 编写、全面开源、模型无关。核心洞察包括“harness 永远领先模型一点”的拐杖理论，以及 AI 重写软件开发生命周期：代码评审自动化、维护成本坍塌、意图讨论成为人类评审核心。还介绍了 Codex 与 ChatGPT 合并的架构工程、未来混合执行环境，以及 Tibo 对工程师职业发展的建议。
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。
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。
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。
文章介绍如何通过配置优化 Codex 的额度消耗：主线使用贵的 GPT-6.1 Sol 负责思考决策，把读文件、搜代码、跑测试等杂活派给单价仅为二十分之一的 GPT-6 Luna 子代理。作者给出 6 段配置：让 Codex 自动配置、设置默认子代理模型、创建只读侦察兵 scout 和执行修理工 fixer 两个子代理、在 AGENTS.md 写入自动派活规则、日常派活提示词，以及在 ChatGPT 普通聊天中先聊透需求生成任务单。还提醒避免 Fast 模式、滥用子代理等白烧额度的坑，附具体配置文件与提示词模板。
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。
本文是2026年10月ChatGPT桌面端大改版后的全面使用教程。作者从安装登录开始，系统讲解桌面界面三栏布局，包括功能入口、Space空间、Dot常驻Agent、项目与聊天管理等新特性。随后重点介绍Codex工作模式的实战用法：如何选择工作目录、区分Chat/Work/Codex三种模式、理解新的订阅额度体系，以及Astra、GPT-6.1 Sol、Luma等模型与思考档位的选择策略。文章还涵盖权限设置、文件/终端/浏览器面板使用、任务撰写四要素（材料、动作、交付物、验收标准）等实用技巧，帮助读者从入门到精通掌握新版ChatGPT桌面应用。
文章探讨如何为智能体（Agent）构建知识工作系统。作者认为需要三点：持久化的知识与工作上下文、契合个人工作方式的系统、可复用的基础。提出“知识系统”概念，整合领域对象、证据、工作方法、进行中的工作和界面。介绍其开发的本地优先框架 ars umbris：agent repo 将类型化 Markdown 知识、Agent 能力（skills、MCP 工具）和界面捆绑在一起，仓库间可像代码包一样相互依赖。核心思想是让知识库像代码库一样工作，具备类型系统、诊断、包管理等机制，让编码 Agent 将其代码能力迁移到研究和企业经营等知识工作领域。
本文是一篇 Codex 桌面版的零基础入门教程。作者从确认 Codex 形态讲起，介绍了安装登录、额度机制（Plus/Pro 的 5 小时和每周限额）、界面布局（全局导航、侧边栏、工作区）、输入框下的模型选择与推理强度滑杆，并重点讲解权限设置的四种档位及安全建议。随后通过完整实操演示：创建项目目录、按模板撰写提示词、跑通一个番茄钟网页任务、查看变更与验收成果，还介绍了侧边聊天、分叉、内置终端及常用斜杠命令（如 /plan、/model、/init）等实用功能，帮助新人从装好到跑通第一个任务。
本文盘点Codex发布半年来的重要更新，并分享4个省Token技巧。主要内容包括：Codex与ChatGPT桌面端合并，形成Chat、Work、Codex三种模式；省Token技巧包括巧用不消耗订阅额的Chat模式（配合Remote Desktop Commander插件读写本地文件）、使用廉价的GPT-6-Luna小模型处理重复任务、利用计划模式与grilling Skill对齐需求避免返工、通过定时任务凌晨激活获得更多额度重置周期。此外还介绍了如何将Codex订阅接入个人项目、0成本部署网站、接入国产模型等新奇玩法，帮助用户最大化利用订阅额度。
OpenAI 宣布 Agents API 进入公测，将支撑 Codex 的同一套 harness 和基础设施通过 API 开放给开发者。文章提出 Agent ≈ Model + Harness 的简化框架，解释了 Harness 如何组织上下文、工具调用、Session 状态和子 Agent，使模型能够持续执行长任务。文章以老项目依赖升级为例，说明长任务并非让模型持续思考，而是通过工具调用循环、留下可复用的工作产物来推进。同时强调工具权限应按任务开放、子 Agent 适合并行独立工作、验收标准应写入任务目标。Codex 是现成的 Agent 工作环境，而 Agents API 让开发者把这种能力接入自己的产品。
本文介绍了如何将WorkBuddy平台上的专家（由Agent角色配置、插件清单和多个Skill技能组成的安装包）打包成zip文件，并迁移到其他Agent软件（如Codex、Hermes、OpenClaw、豆包工作、千问办公等）中安装使用。操作步骤包括：在WorkBuddy中召唤专家、关闭引用并删除默认提示词、输入打包提示词让WorkBuddy查询并打包专家文件、将zip包上传至目标Agent并安装。同时建议定期清理不常用的专家以节省token消耗。
