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今天用 Kimi K3 给 CatReader 增加一广场的功能呢，其实改动量不少，包括前端后端和设计，差不多折腾了一天，上线了。Token 消耗比网传的少太多了。K3 的表现相当出色。 我觉得 Kimi 犯了一个宣传上的大问题，导致很多用户直接用 做 Coding 的事，但 Kimi App 做的是 Work 的事，用 Work 做 Coding，Token 消耗是急剧增加的。 我的 Vibe 群一堆用户用 Kimi App 而不是 Kimi Code cli 工具做编程，不烧 Token 才怪。

说个暴论，未来编程还是要分前端和后端。 后端做构架，设计API，考虑系统安全和扩展性。 前端负责用户看见部分的体验，但做这个事情的人可能是现在的运营，产品，设计，和传统意义的前端。 前端岗对人的综合能力要求变高了。

金山办公 CEO 章庆元：未来只需要两种工程师，一种是全栈工程师，能做产品、能做开发、能做测试、能做交付，是全能的。 第二类，在某些领域特别精，我们公司有个同事是个汇编高手。因为很多浮点数运算在不同 CPU 上表现不一样，他就天天在写汇编，绝对是顶级的。 未来公司的架构，可能就是由一小撮顶级的架构师、顶级的专家，再加上很多全栈工程师组成，规模会变得很小。 编码的能力已经不重要了。你的鉴别能力，你的设计能力，你对 AI 的工程管理能力变得更重要了。 全文

他去看前段销售，发现过去主播有惯性，喜欢卖低价单袋，因为电商就是价格低好卖，消费者下单门槛小。但对企业来说，单袋订单的物流费率最高。所以又强制要求改主推，通过组合装和价格设计，引导消费者一次买两袋、三袋，把每袋分摊的运费降下来。

有人用GPT-5.6 Sol和Codex开发了一个完全交互式的3D人体解剖应用， 仅从一张设计图开始。 GPT Image 2.0生成了设计图。 每个器官图像都由它生成， 通过Tripo AI转换为3D模型。 Codex利用这些模型、主提示词和设计图， 构建了第一个版本。 模型最初各150MB， 运行速度仅16fps。 Codex优化了所有内容， 将每个模型缩小到2-5.5MB， 总资源从900MB减至28.6MB， 同时保持视觉质量完整。 Codex还生成了解剖插图， 标注每个器官位置， 创建了交互热点标记， 解释每个器官的不同部分。 现已上线且完全开源。

Fable 和 Codex 一起用开发效率真的绝了 有个开源 Skill 叫 /codex-build，专门为这个组合设计的 Fable 负责规划和决策，Codex 写代码。中间有审核卡点，代码必须过 review 和测试才能上线 装这个 Skill 就能直接用，不用自己再折腾流程了

Codex 5.6 真的绝了 用了这么久，最值得装的插件就这几个 👇 ① Browser AI 自动操作浏览器，点击、输入、端到端测试全能干，再也不用手动验证了 ② GitHub 和 Issue、PR 打通，丢个任务给它，从编码到审核全搞定，开发流程快到飞起 ③ Codex Security 自动扫代码漏洞和密钥泄露，还能给出修复方案，省了一堆安全问题 ④ Build Web Apps 描述想法就行，设计、开发、测试一条龙，全栈项目的时间能省一半 ⑤ Figma Figma 设计直接转代码，响应式自动搞定，设计稿和代码终于能对上了 ⑥ Sentry 线上报错自动分析，帮你定位问题还给出修复代码，线上问题不再头大 但最绝的其实是「Sites」功能 开发完直接在里面预览，一键公开分享 还能用自定义域名 这意味着什么？原型秒送客户看 把这些组合起来用 Codex 就从单纯的「写代码 AI」变成了真的开发团队——设计、编码、测试、调试、上线全包

哈，挖到一位法国 OPC 卖铲子的玩法 1/ Claude 搞定内容工厂 AFFISEO OS 2/ 社媒全部由含 Road 在内的 19个 AI Agent 维护 3/ 2个产品：AFFISEO OS - 3000欧单价，和 Skool 社群-100美刀/月 他用 Road 演示一个案例就给 Youtube 频道增加 1挑内容，工作和社媒完美结合，这个设计非常讨巧 多少自媒体人，拼命做选题，拍摄，内容与交付分得很开，但卖铲子不用 照搬这个思路，到国内也通，特别是闲鱼，小红书这种需要矩阵的地方。后端还可以接全案陪跑