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最近这几个月分享了太多关于Codex的玩法了，横跨了赚钱、自媒体、视频、记忆系统、APP开发上架、教程等多个领域，大家进行系统学习的时候，可以把这篇推文发给Codex，让它给你推荐阅读路径。 一、边玩边赚钱与实战变现 1. Codex进阶实战教程，办公四件套、3D视频、电商自动化 2. GPT2-image变现杠杆思路，6步赚钱路线图 3. 第一款App已有上百付费用户，全程用Codex完成 4. GUI可视化数据中台想法，打通微信飞书X数据 二、Codex App 新手入门 1. Codex App 小白完整入门指南，界面设置权限全解析 2. Codex新对话代理问题完整修复方案 3. Codex App是普通人最佳本地AI选择，对比Claude Code 三、记忆系统优化 1. 基于EverOS重构Codex记忆系统并开源模板 2. Codex+Obsidian+SQLite+向量检索迭代升级 3. 一键搭建Obsidian长期记忆系统完整提示词 4. 外接Obsidian大脑优化版提示词，Token大幅节省 5. Codex记忆系统开源模板，支持多Agent共用 四、Agent开发与部署 1. 从0到1开发并部署生产级Agent实战视频教程 2. 非技术小白用Codex完整开发项目的最佳路径 五、工具集成与自动化 1. Codex打通微信飞书自动归档合同交付物 2. Computer Use打通Codex与ChatGPT Pro调用最强模型 3. Codex最好用插件推荐，Computer Use与Playwright优先 4. Codex官方支持开源模型DeepSeek GLM Kimi 5. Codex+GPT5.5实现微信双开Skill 六、Computer Use与实战案例 1. Computer Use冰山一角用法大清单，10+真实案例 2. 用Codex完成App备案与华为审核全流程 3. Codex修复自家WiFi连接问题仅用2分钟 七、产品比较与日常使用 1. Claude Fable5 vs Codex，坚持使用Codex理由 2. Codex /Sites命令构建团队网站或App 3. Claude vs GPT Codex全面对比分析 4. 学习Codex最简单方法，搜索主页所有Codex推文 5. 重庆线下Codex分享，下沉市场仍有巨大空间

插件推荐：plannotator 可评论、编辑和共享的 Plan，结合 pi 好用（也支持别的 Agent）。 基本的工作流程： 1. /plannotator 实现xxx功能 2. 生成plan，保存到本地并打开一个web评审页面 3. 类似 Code Review，可以评论后提交，agent 迭代 Plan 4. 接受 Plan，Agent 开始执行 Demo 请看视频

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这个插件真香,而且是多平台的,不懂的单词把鼠标放上去就会显示意思,右边还有解说字幕,不管是学英文还是做翻译类的都超级简便.好用推荐.#好用插件推荐# #languagereactor# 直达地址:

本来我想的是，DeepSeek出了Harness，我就推荐国内的用户全部用DeepSeek全家桶，现在看还不如克服困难订阅Codex。 可能是非常早期，这个Harness就不是面向普通用户的，命令行安装和启动，界面只有webui，梦回龙虾。 设计理念很先进，一切皆是插件，程序运行时可以安全地加载、卸载、替换一个插件，同时保证插件之间的依赖关系能被正确地建立和撤销。为此还特意写了论文从数学上做了证明。任务执行的完整过程也很透明，能观测全貌。 但这些都是面向技术的，更像是底层框架，给其他开发者基于这套框架做自己的Agent。对小白不友好，再加上涨价，整体不如订阅Codex。 DSH Github：

推荐给产品经理们的「PM Skills Marketplace」 开源作者 @PawelHuryn 把经典产品管理方法论封装成 AI 可调用的「68 Skills + 42 Commands + 9 Plugins」，让 Codex、Cursor、Claude Code、WorkBuddy 等变成"懂 PM 方法论的工作伙伴"。 # 三层架构、九个插件：Skills -> Commands -> Plugins 1. pm-product-discovery（13 Skills / 5 Commands） 创意发散、假设识别与排序、OST 机会树、用户访谈脚本、实验设计 2. pm-product-strategy（12 / 5） 战略画布、愿景、价值主张、Lean/BMC 画布、定价、SWOT/PESTLE/波特五力/Ansoff 3. pm-execution（16 / 11） 日常执行核心：PRD、OKR、成果导向路线图、冲刺/复盘、发布说明、利益相关者地图、用户故事、9 种优先级框架、红队压力测试 4. pm-market-research（7 / 3） 用户画像、细分、旅程地图、TAM/SAM/SOM、竞品分析、情感分析 5. pm-data-analytics（3 / 3） 自然语言转 SQL、同期群分析、A/B 测试统计显著性分析 6. pm-go-to-market（6 / 3） 滩头市场、ICP、增长飞轮、GTM 模式、竞品作战卡 7. pm-marketing-growth（5 / 2） 定位、价值主张、命名、北极星指标 8. pm-toolkit（4 / 5） 简历评审、NDA/隐私政策起草、校对 9. pm-ai-shipping（2 / 5） 最有特色的一个：为" vibe-coded 代码"补齐可审查性——逆向生成系统文档、静态安全/性能审计、测试覆盖映射，专门发现"文档说的与代码实际做的之间的差距"这类通用扫描器漏掉的问题

推荐一个开源项目 RogueCleaner，专门收拾各种流氓软件留下的系统残留：右键菜单、自启动项、计划任务、系统服务、浏览器插件、文件关联等都能扫描出来集中处理。 特别适合电脑装过一堆国产软件，卸载之后系统还是各种弹窗、右键菜单乱七八糟的情况。 GitHub：

Pi Agent 是怎么做上下文压缩的？尝试使用 @Remotion 和 @raft_hq 类似的新粗野风格做了一个拆解视频： 主线逻辑其实不复杂： 1. 超过「上下文窗口 − 16K」这条线，触发压缩。当然也有一些 OOM 的处理。 2. 找一个 cut point，切点之前的消息交给 LLM 写成结构化摘要，摘要本身也作为新记录写回 JSONL 3. 新 input = 摘要 + 切点之后的所有消息 这一步是有损的，旧细节只剩摘要，但 JSONL 的设计让你随时可以回溯。 看起来虽然 Pi Agent 本身的实现并不复杂，但由于强大的 Extension 机制，使用者完全可以自定义自己的压缩策略。 我想社区插件里应该有很多优秀的实现，有没有推荐的可以学习学习。

最近工作不好找，好几次都被鸽了，gap 一个多月期间也看了不少，最近挺焦虑的，想听听各位大佬的一些建议。 我是一名偏 infra 的嵌入式软件工程师，做过应用、RTOS、驱动框架、SDK，以及 pre/post-silicon 软件验证；也涉及上位机、VS Code 插件和嵌入式 Agent Harness 希望大家可以推荐一些产品有意思的智能硬件团队，或者是半导体的 SDK、工具链、验证的infra相关工作。目标城市是上海/深圳/南京，完整的简历可以私聊我 求各位大佬内推或聊聊行业方向，评论私信都可以，非常感谢大家的关注🥹🥹