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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

2026年，如果只学一个AI工具，我会选Codex。 ChatGPT、豆包更像老师：告诉你应该怎么做。 Codex更像员工：可以调用电脑、文件和各种插件，直接替你完成任务。 新手上手，先搞懂这几个设置： 1. 插件 根据任务安装Computer Use、Notion、Figma、Vercel等插件。 如果要做网站、PPT、动画或者视频，再调用对应的设计工具。 2. 工作模式 需求还没想清楚，就用计划模式。 Codex会先拆解任务、列出步骤，确认后再执行。 目标和验收标准已经明确，就用目标模式。 它会持续工作，直到结果符合要求。 3. 权限 新手先用默认权限，关键操作由自己确认。 完全访问权限虽然省事，但不要在不了解风险时随便打开。 4. 实际使用 你可以把图片、文档和参考资料直接上传，然后告诉它最终想要什么。 比如让它做一套PPT，它会先给出计划，再自动完成内容和排版。 执行过程中临时想到新要求，也不用重新开始。 直接补充一句，让它按照最新要求继续修改就行。 我现在越来越觉得，AI真正拉开差距的地方，已经不是会不会提问。 而是你能不能把一个完整的任务交给它，并且把结果验收清楚。 会聊天的人很多。 会让AI真正干活的人，才刚刚开始。

Grok Build is becoming a complete environment for building, deploying and managing real-world applications Its plugin marketplace brings the entire development stack into one connected workflow: • Vercel for deployment • Sentry for monitoring • Chrome DevTools for debugging • Cloudflare for infrastructure • Supabase, MongoDB and Neon for databases • Firecrawl for web data • Figma for design • Railway for hosting • Stripe for payments You are not just asking Grok to write code You can build, test, debug, connect infrastructure, deploy and manage production without constantly switching between tools Grok Build combines a frontier model, a powerful agentic harness and all the tools needed to go from an idea to a shipped product

Codex 5.6 确实牛！ 重度使用了几天，筛选出这几个最值得装的插件，生产力直接起飞： 1️⃣Browser ：自动化 QA，写完交互直接让它点、测、验收，比手动快太多 2️⃣GitHub ：实时 PR/Issue，Issue 一丢它直接写代码，开发流程瞬间闭环 3️⃣Codex Security：自动扫漏洞+密钥泄露，还给修复建议 4️⃣Build Web Apps：全栈工厂。打通了从构思到架构生成的全路径。从设计、开发到浏览器测试一套跑完 5️⃣Figma ：像素级还原，设计稿丢进去，几分钟出响应式代码 6️⃣Sentry：线上报错自动定位+推修复代码 王炸功能：Sites —— 做完直接预览、发布、分享，还能绑自定义域名！ 这套装完，你的codex能力会更上一层楼～

最年轻的女性亿万富翁，你可能从没听说过她。 Melanie Perkins从大学教师到创办400亿美元公司。 她的策略让Photoshop、Illustrator和Figma都坐不住。 完整故事来了 🧵

推荐 @MengTo 为设计师和开发者们开源的 Skills MengTo 是 @designcodeio 和 创始人，在设计和开发结合方面有非常深的积累，他的分享必须关注起来，这个开源项目把设计指令、工作流、风格系统、抓取与调试经验都沉淀成了「四大类、75 个 Skills」 1. Codex workflows - 10 个 可复用的 Agent 操作流程（抓取、转 prompt、性能剖析、内容生产） video-to-superprompt、stitched-full-page-capture、html-to-interaction-prompts、daily-ui-inspiration-capture、optimize-web-animations、performance-profiling 2. Media - 2 个 按用途/裁切/比例挑选高质量图片素材 aura-asset-images、unsplash-asset-images 3. UI - 1 个 “像设计系统一样写 prompt”的方法论 design-first-ui-prompting 4. Web design - 62 个 落地页结构、动效系统、WebGL/3D、CSS 处理、布局系统、视觉风格 landing-page、pricing-page、gsap、threejs、tailwindcss、animation-on-scroll、globe-gl、cobejs、vantajs、progressive-blur、css-border-gradient、各种 dark/glass/skeuomorphic 风格包 ... 旗舰工作流：从参考视频到一键 HTML 1. video-to-superprompt —— 输入一段参考视频（设计稿/落地页/动画录屏），用 ffprobe+ffmpeg 抽帧，按“故事 / 布局 / 运动 / 视觉 / 技术重建 / 可访问性”六层分析，输出一个长到不看原视频也能重建的 paste-ready prompt，明确点名 GSAP ScrollTrigger、Lenis、Three.js、video.currentTime scrubbing 等具体机制。 2. html-to-interaction-prompts —— 把已有 HTML 页面（如 Aura Build 产物）拆成“单段/单动画/单按钮/单 hover/单 WebGL 效果”的可复用 prompt 文章。 3. stitched-full-page-capture —— 解决 Framer 等懒加载/滚动动画站点 fullPage 截图发白的痛点：滚动预热 → 视口分步截图 → 垂直拼接 → 用拼接图重切 section crop，并写回 manifest。配套 Playwright + ffmpeg 脚本。 4. daily-ui-inspiration-capture —— 把“浏览 + 抓取 + 参考研究 + prompt 生成”组合成每日自动循环，产出 prompt pack。 两个值得细读的 Skill 范式 1. design-first-ui-prompting 给出了一套固定 prompt 骨架：GOAL → FORMAT → LAYOUT → TYPE SYSTEM → COLOR+MATERIAL → IMAGERY → COPY → CONSTRAINTS → NEGATIVE PROMPT，并强调三个关键技巧： · “Variants > rerolls”：先锁定布局+层级+文案，再每次只改一个变量（角度/强调色/卡片排布/背景调子）。 · 2-pass 字体工作流：模型常拼错字时，先无字生成留出文字安全区，再回 Figma 排版。 · Constraints card：用 FONT / STYLE / MODE 三行小面板像 mini style guide 一样锚定输出。 2. landing-page 则示范了一个“设计 + 转化 + SEO”三合一 SOP：先收集页面目的/受众/证据/约束，再给核心结构（首屏 5 要素 → 中段论证 → 底部异议处理），列出 4 种布局选型、6 条高转化策略、headline/CTA 文案模板、逐节迭代顺序、SEO/AEO 清单和常见坑——典型地体现了“Skill = 操作规程”的写法。

Palantir 的 CEO Alex Karp 前几天在 CNBC 当众开炮：企业把数据交给 AI 巨头，"简直是疯了"。是电视直播翻车，还是他戳破了行业最大的猫腻？ 恰好，All-In 最新一期把这件事聊透了。我把节目听完了，先说结论： Karp 说的是真的，可以说，Figma 和 Cursor都被Anthropic“偷家”了。Figma 的股价今年已经跌了 40%。 我估计，未来忽悠更多企业认识到OpenAI 和 Anthropic的猫腻。一旦 6-12 个月之后，开源模型的能力达到 Opus4.8 这种能干大部分活的能力，会有越来越多的企业离开OpenAI 和 Anthropic，转而使用私有化部署/私有云+开源模型。“主权 AI”，已经不是特指一个国家独有的 AI，而是一个企业在使用 AI 时，硬件、数据、权重全部自持。这大概率会成为趋势。 另外，节目里还聊到了： - 巨头收割合作伙伴的戏码，历史上演过几次？ - 英伟达是如何布局这个趋势的 内容非常精彩，详情请见视频。