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明日の19:58〜 テレビ東京さんの【THE無人島～上陸したら...超絶景＆超発見の連発SP～】出演させて頂いてます！ 徳島県の牟岐大島に行ってきました！！ 見たことないものだらけで興奮の連続でした！ 是非見てね🥰

📷十一月作品（14日發售） 『鸣潮-守岸人』120P+2Video “我感覺得到，與你無異的溫度，正順著你的掌心傳到我的胸口” "I can feel the same warmth as yours, flowing from your palm to my chest." 盒岛： Subscription： Fantia購入：

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【注意喚起です】 旧ファンサイト(bitfan)のストアで販売されているデジタル写真集は無断販売です。 販売について聞いていないし、許可もしていないし、現時点では私にお金も入ってきてません。 また以前の会社の責任者の方と連絡も取れずストア編集もできないので販売停止ができません。 SNSを見ていたら、返信をもらいたいです。 ファンの方は買わないでもらえたら助かります🙇 The digital photo book being sold on the store of my old fan site (bitfan) is being sold without permission. I have no knowledge or permission of the sale, and I have not received any money from it. 🥲 Also, I can't stop sales because I can't contact the person in charge at my previous company and can't edit the store. 😭 I would appreciate it if fans would refrain from purchasing it. 🙇 我之前在粉絲專區（bitfan）的商店裡出售的電子相簿未經授權出售。我對此毫不知情，也未獲得任何許可，也沒有從中獲利。 🥲 而且，我無法停止銷售，因為我無法聯繫上一家公司的負責人，也無法編輯商店資訊。 😭 如果粉絲們能停止購買，我將不勝感激。 🙇

这期播客是 The Pragmatic Engineer 对 OpenAI Codex 团队负责人 Thibault（Tibo）的访谈，聊了 Codex 的诞生、技术决策、工程文化以及软件开发方式的变迁。 以下是核心要点： 个人经历与加入 OpenAI Thibault 是比利时人，学应用数学出身，先后做过制药供应链优化的创业公司，在 Google 做过加速移动网页的项目（后被砍掉，让他学到了要时刻审视项目真实影响力的教训），之后在 Google Maps 做评论，再转到 DeepMind。在 DeepMind 期间，他参与了一个内部聊天机器人的开发——本质上就是 ChatGPT，但比 ChatGPT 早了一年。内部传播很快，大家都在分享对话，但 DeepMind 不具备把它作为产品发布的机制，最终没能推出。 后来他得知 ChatGPT 只有大约 20 个人在维护，这让他既震惊又觉得很有吸引力——这意味着极高的个人影响力。于是他加入 OpenAI，进去就赶上了推理模型的冲刺，大约一个月后 o1 preview 就发布了。 为什么用 Rust 写 Codex 这是一个反直觉的决定——当时模型对 Rust 的支持并不好，业界其他 AI 编码工具基本都用 TypeScript 或 Python。但团队从第一性原理出发，认为智能体的核心需要健壮、安全、高效，而 Rust 的编译时验证特性天然适合智能体场景。同时用不同语言也强制建立了产品界面和智能体核心之间的清晰边界，避免代码耦合。事实证明 Rust 确实"很快就变得非常适合智能体开发"。 开源和模型无关的策略 Codex CLI、SDK 都是开源的，而且支持非 OpenAI 模型——这在主要 AI 实验室中是独一无二的。理由很实际：如果不开源，别人只需改十行代码就能 fork 出一个支持其他模型的版本，那还不如自己直接支持。开源的好处包括新员工入职前就已经熟悉代码库、社区贡献、以及逼迫自己靠模型和产品体验赢用户而非靠锁定。 代价也很明显：竞争对手会在你还没发布的时候就抄走你正在公开开发的功能，"确实有点刺痛"；还有大量低质量 PR 需要处理。 工程文化与代码审查的变革 新员工入职后听到最多的一句话是"你问过 Codex 了吗？"——因为 Codex 在 OpenAI 内部接入了 Slack、文档、所有代码，几乎任何问题都能给出不错的回答。 代码审查正在发生质变。OpenAI 开发了专门的代码审查模型，能在逻辑推理和安全漏洞检测上达到"超人水平"——可以深入三四层依赖去发现文档错误导致的不变量违反。安全审查已经是强制自动化的，发现安全问题会直接阻止合并。一个 PR 可以当天提交、当天上线到十亿用户的 ChatGPT 上。 代码审查的角色正在从"正确性检查"转向"意图讨论"——你到底想做什么？这件事值不值得做？这种讨论不一定要围绕代码发生。 维护成本和重构的变化 维护一直是软件工程的"税"，但现在大量维护工作（依赖升级、安全补丁）可以完全自动化。更重要的是，重新架构的成本也急剧下降——以前可能要花几个月甚至几年的重构，现在快得多。但好的架构设计反而更重要了：设计好"盒子"和不变量，盒子内部随便改都不影响其他部分。 Harness 与模型的关系 一个有趣的洞察：harness（工具/脚手架）总是"走在模型前面"。Codex 团队的工作本质上是为模型搭建拐杖——提醒它跑测试、保持目标一致等。然后下一代模型训练时会把这些能力内化，拐杖就可以去掉，developer message 也会越来越短。最新一代模型已经不再需要 /goal 命令来保持长期任务的专注，"你直接告诉模型去工作一周，它就真的会做到"。 Codex 与 ChatGPT 的合并 这是一个重大工程挑战：Codex 原本完全本地运行，ChatGPT 是托管云服务，两套完全不同的技术栈要统一。目标是让云端版本具备本地版本同样的能力，同时高效到能纳入 20 美元/月的 Plus 计划。ChatGPT Work 模式本质上是在云端虚拟机里运行完整的 Codex harness，机器配置强大到用户可以在里面训练模型、安装 Blender 做 3D 建模。 有趣的是，Codex 在整个合并过程中还充当了"记者"角色，因为它能访问所有 Slack 讨论和文档，记录了团队的辩论和决策过程。 Thibault 的个人用法与建议 他大量使用手机上的 ChatGPT Work，通过语音口述发送任务，定制了专属的技能和指令来生成他能高效消化的报告和幻灯片。任何问题——公众舆情、生产日志、功能使用率分析、团队动态——30 分钟内都能得到答案。周末他还会用 Codex 做代码探索和原型，"一天之内就能把脑子里的想法变成可以展示给人看的东西"。 对工程师的建议：保持深度好奇心，训练自己快速理解系统的能力（"五个为什么"不断追问），以及与你服务的用户群体保持同步——如果你无法清晰表达意图，就很难做出好的工作。

🤖 AI信号 (SOL) 🔥 推荐 📌 The Gigette ($Anastasia) CA: CLWEH4eYqG8x2xmuXKF3Utv6A9ijqLAGF8r1ex7upump ⏰ 信号时间: 18:29:59 (46秒前) | 币龄: 5分钟内 💰 MC: $15,528 | 流动性: $12,163 👥 Holders: 108 | 1h涨幅: +377% | 1h成交: $32,405 🧠 聪明钱包: 5个买入 (SW-106b, SW-c911, SW-896b, SW-54c1, SW-874f) 🤖 AI 分析（推文4条） ① 叙事：无公开叙事，仅一个名字，疑似跟风盘。 ② 推特热度：有4条提及，但CA互不一致，疑似撞名；仅两条低粉账号喊单及一条数据机器人推送，真热度存疑。 ③ 风险评语：缺description/社交，dev历史无数据；推文撞名混乱，信息极薄。虽已放弃铸币/冻结权限，仍需高度警惕。 ⚠️ 非买入信号·可实现中位−23% DYOR Telegram频道: @ memmememjk

🤖 AI信号 (SOL) ⚪ 观望 📌 Melman the Giraffe ($MELMAN) CA: 3enbdJEPciHJDy55KgVzcEpCrVop9LFfPivNpFpPpump ⏰ 信号时间: 19:08:04 (45秒前) | 币龄: 1小时内 💰 MC: $34,529 | 流动性: $16,162 👥 Holders: 208 | 1h涨幅: +8% | 1h成交: $41,690 🧠 聪明钱包: 3个买入 (SW-07e0, SW-253d, SW-c1b1) 🚨 风险红旗: 捆绑125·狙击24·新钱包146(疑控盘) · dev连发5币(死亡率80%)·1毕业·最高$39K 🤖 AI 分析（推文12条） ① 叙事：无公开官方描述；推文自称 Melman the Giraffe，借长颈鹿角色梗，无深层故事线。 ② 推特热度：有讨论但多为低粉账号/扫描机器人；windieseller 反复刷屏发 CA，无高粉 KOL 实锤。 ③ 风险评语：deployer 历史发 5 币、80% 夭折，疑似 rug 工厂；无官方社交/描述，社区推文为主；Top10 持有 26.15% 集中。 ⚠️ 非买入信号·可实现中位−23% DYOR Telegram频道: @ memmememjk

明末使得我的历史认知上了一个大台阶，因为之前从未深刻体验过文化上，语言上都如此高带宽，且相对来说如此接近现代的一段王朝衰落史。 加上被中国人对历史特有的细致记录下丰富得跃然纸上的‘个人’们，给我史观增添了以前看罗马史，波斯史，拜占庭史都没有给我的细腻质感，都没有到每一个人物如此真实而且动机丰富。 李成梁，熊廷弼，孙承宗，袁崇焕，毛文龙，祖大寿，孔有德，洪承畴，卢象升，孙传庭，左良玉，吴三桂，光是武将就有一大批我清晰记得生平故事的；这里面不少人尝试力挽狂澜，结局各不相同，记录可谓详尽，但最终全部难免失败。 那是一种大厦将倾，却不能挽狂澜于既倒，几乎《基地》式的，吉本式的不可挽回的加速衰落，被Spengler称为Ossification Phase的制度僵死期；加上一个有一定程度性格缺陷的皇帝，这里提到的每一个人都多少尽力尝试过挽救明朝的命运，但都无济于事 这里不得不提到我个人最欣赏的文官杨嗣昌，崇祯朝可能是最现实主义，从现在角度最接近realpolitik的崇祯朝文官；然到最后堂堂督师最后不得不亲自领兵，在四川大山里整整一年，带着明军追着张献忠兜圈子，最后把自己给累死在荆州 紧接着大城开封被淹毁，大城济南被洗劫，陈新甲案更是让人看得哭笑不得； 洪承畴被催促而大败于松锦，孙传庭被催出关被李自成全歼 - 辽饷/剿饷恶性循环和气候等宏观因素滚雪球，使得任何个人的力挽狂澜都无法丝毫改变结局，只能眼看着局势加速恶化 - 到最后北京城防都无人愿意参与，皇帝自己一人吊死在一棵野树上。 任何虚构作品都无法企及明末历史的荒唐和精彩绝伦 明史我越是读到后面，越是仿佛读到罗马城被西哥特人洗劫一空之时西罗马皇帝Honorius全程在找他那只叫“罗马”的鸡； 读到五世纪亚历山大利亚一个叫 Peter the 'Reader' 的基督教zealot领着一帮暴徒把当时城里最后一个古典知识领袖Hypatia 肢解扔到城墙外面.... 但明史提供的footage远远更detailed，纪录更充分，resolution更清晰 后面也就只有太平天国史给我有类似的体验，那种荒诞和真实，和历史千万人生死的重量夹杂在一起的狂风骤雨，一旦体验过你只会觉得除了中国史以外的历史都黯然失色

无上限畅用 GPT-5.6-sol的办法 如果你还在用 5.5 的习惯跑 GPT-5.6(Sol),那你现在大概率天天触碰limit 5.6 是真强,但它有个副作用: 单条消息用量暴涨,高推理下一跳就是 5 小时上限的 15%。 Theo 实测了一套省额度、又不掉质量的用法, 按重要性给你捋一遍。 先说为什么会触顶。 5.6 把 5.5 那个"动不动停下来问你要权限"的毛病治好了, 但它会一路干下去,用量跟着翻翻。 很多人还拿 5.5 的习惯在跑,自然天天顶格。 OpenAI 这边也挺坏,Codex 里有些设计就是在推着你多用。 1、Ultra 尽量别碰。 新功能,特别烧额度,等 Theo 专门那期出来再说,现在就当它不存在。 2、Fast 模式关掉。 它提速 1.5 倍,消耗快 2.5 倍。5.6 本来跑得就久,瓶颈在工具调用和跑测试,不在推理速度，关掉体感几乎没差,用量掉一大截。 3、推理级别默认挂 High。 deep SWE 实测: Low 45% Medium 61% High 69%($3.47) X-high 71% Max 73% 过了 High,成本翻倍只换来几个点,不划算。 4、模型选 Sol,别选 Luna 和 Terra。 Luna 适合 API 批处理数据,写代码不行;Terra 在智能和成本上全面落后。 5、最重要的一条,在 prompt 里自己给它设停止点。 5.6 太积极,你不拦它就一路做下去。得明确告诉它做到哪停,比如"先写计划,写完停下来等我反馈",或者"一路做完、提 PR、处理完第一轮 review 就停,剩下的交给我"。 停止点可以放得很远,这个点靠 prompt 定,调推理级别或工具配置都控不住它。 6、子代理谨慎用。 Codex 的 V1/V2 实现都一般,5.6 又爱乱开。 要是发现额度掉得特别快、子代理还乱起,往 AGENTS.md 里加一句:"Only use sub-agents if the user explicitly requests them." 还有两个坑单独拎出来: 别手改 context window 和压缩阈值。 模型是按默认 compaction 训出来的,你手改它会变笨还更费钱。 OpenAI 的 Tebo 确认过,默认 272k 就是给 5.6 调好的。 别盲抄别人的 config。 自己去 .codex / AGENTS.md / CLAUDE.md 里改、看 trace、再调,手感是这么试出来的。 最省的就这三条: 关 Fast、推理挂 High、prompt 里自己设停止点。 建议收藏,配置的时候对着调👇