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govin.eth | G哥 (@goan999999)

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大肥鱼(DeepSeek Harness)这生态是真的牛逼上天了!!! 挖到 5 个 DSH 神级插件,越来越感觉:一个人配上一套 DSH,真的能把过去一个小团队才能完成的工作压缩到自己手里 我直接说,重头戏是第5个: 1、DSH OpenPencil:直接把 AI 变成设计师 底层 OpenPencil 项目已经有 7,198 GitHub Stars 现在通过 DSH 插件,可以直接在对话里设计、预览、编辑矢量设计稿,支持 .op 格式 不用在 AI 和设计软件之间反复切换,让 Agent 直接参与设计工作 2、DSH Game Studio:一句话开发小游戏 这玩意简直离谱 你只需要描述一句话,Agent 就能帮你生成小游戏,支持 2D、3D、AI 美术、自动试玩、版本回滚,还能导出独立 HTML 和发布到 GitHub Pages 官方测试数据更夸张: 10 个不同的基础玩法需求,10/10 首次生成即可游玩,平均只需要约 14 分钟 其他 10 种游戏类型也全部成功生成可玩版本,中位数约 26 分钟 一个人就能做游戏原型了 3、DSH Noema:给 AI 装上长期记忆 Agent 最头疼的问题之一,就是每次开新会话都要重新交代项目背景 Noema 直接给 Agent 加上跨会话长期记忆,支持记忆检索、搜索、管理,还能从其他 10 种 AI 编程工具导入记忆 不用每次重新解释项目架构、业务规则和开发习惯 4、DSH Crew:让多个 AI Agent 组团干活 支持从 Codex、Claude Code、Antigravity、Grok 等工具向 DSH Agent 派发任务 不仅能分配工作,还能查看执行进度,设置不同任务等级和调度规则 相当于给自己配了一支 AI 开发团队 你负责决策,Agent 负责执行 5、DSH SuperAgent:让 AI 主动找活干 这个更是重量级 DeepSeek AI 的 GitHub 组织开源的研究原型,GitHub 已经达到 22,254 Stars、2,688 Forks 它可以监听 GitHub 和飞书,在授权规则下自主创建任务、执行开发、提交 PR,还提供 Web 管理面板 以前是人给 AI 派任务,现在可以让 Agent 根据事件主动推进任务 这才是真正的主动式编程智能体 为什么我说 DSH 的性价比牛逼? 过去想实现这些功能,你可能需要分别购买设计软件、游戏开发工具、自动化测试工具,还要自己搭建 Agent 协作和记忆系统 现在通过开源插件,就能把这些能力整合进一个工作流 设计、开发、测试、记忆、协作,五个方向全部覆盖 而且很多插件采用 MIT 开源协议,插件本身不收订阅费,主要成本变成模型调用和必要的外部服务费用,这才是我看好 DSH 生态的原因 一个人 + DSH + 一群 Agent,距离真正的一人 AI 公司又近了一步 大肥鱼这次是真的把 AI 工具箱玩出花了!!
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Claude 付费用户注意!!Fable 5.2 免费额度来了,直接送重置卡 Fable 5.2 能力确实强,但有一个问题:烧额度像喝油一样! 尤其是用 Claude Code 跑大型项目,复杂推理、反复读取代码、长上下文,一不小心额度就见底了 先分享几个我自己认为最实用的 Token 节省方法,建议收藏 1、Prompt Caching 提示词缓存 如果经常重复发送相同的项目背景、系统提示词和代码上下文,可以利用提示词缓存 Anthropic 官方 API 文档显示,标准缓存命中时,输入 Token 价格只有原价的 10%,相当于缓存部分输入成本降低 90% 注意,这是 API 缓存命中的成本降幅,不代表 Claude Pro 订阅额度直接节省 90% 2、用 CLAUDE.md 管理项目记忆 不要每次都让 AI 重新理解整个项目,把项目架构、技术选型、业务规则、代码规范和历史问题沉淀到 CLAUDE.md,让 Claude Code 按需读取当前任务涉及的文件,减少重复上下文 3、减少无效推理 修改一个按钮、调整一个样式、修复一个小 Bug,没必要每次都进行全面架构分析,明确修改范围、预期结果和验收标准,避免无意义的思考和工具调用 4、控制输出长度 不要每次都要求 AI 输出完整分析和详细过程,可以直接要求只输出修改结果、关键原因和必要的测试结果,减少冗余输出 Token 5、大项目拆分任务 不要一次性让 AI 完成整个项目,按照功能模块拆分任务,每次只处理一个明确目标,独立任务可以使用 Subagents 并行处理,但要控制 Agent 数量,避免重复读取文件和重复消耗上下文 记住,省 Token 不是让 AI 少干活,而是减少重复读取、无效推理和冗余输出 更重要的是,Anthropic 这次直接给符合条件的 Claude 付费用户送了 Fable 5.2 免费额度和重置机会! 11 月 9 日,Anthropic 正式上线 Fable 5.2,同时推出老付费用户专属福利,相当于额外送了一张免费额度充值卡 怎么免费重置? 进入 Claude 的 Settings → Usage → Limit resets → Reset for free,点击后确认即可恢复额度 注意,必须是在 2026 年 11 月 9 日太平洋时间上午 10 点之前已经开通付费账单的账号,免费版不参与 不同套餐能领多少? Pro / Team 标准席位可以在一周内使用全部 Fable 模型,最多占用每周额度的 50%,额外赠送 1 次免费重置,11 月 16 日太平洋时间到期 Max / Ultra / Team 高级席位则根据订阅时长赠送重置次数,订阅不足 6 个月有 1 次,6–12 个月有 2 次,超过 12 个月有 3 次,有效期至 2027 年 3 月 8 日 这里有一个特别容易搞错的规则 Fable 重置并不是把所有额度全部清零,周额度只返还之前消耗在 Fable 模型上的部分,其他 Claude 模型消耗的额度不会返还,而 5 小时额度会全部补满,包括其他模型消耗的部分 模型越来越强,额度也越来越经不起浪费,真正会用 AI 的人,不仅要会挑模型,更要懂得控制上下文、缓存和 Token 消耗 官方完整规则: 赶紧看看自己的 Claude 账号有没有这波福利!
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Claude 付费用户注意!!Fable 5.2 免费额度来了,直接送重置卡 Fable 5.2 能力确实强,但有一个问题:烧额度像喝油一样! 尤其是用 Claude Code 跑大型项目,复杂推理、反复读取代码、长上下文,一不小心额度就见底了 先分享几个我自己认为最实用的 Token 节省方法,建议收藏 1、Prompt Caching 提示词缓存 如果经常重复发送相同的项目背景、系统提示词和代码上下文,可以利用提示词缓存 Anthropic 官方 API 文档显示,标准缓存命中时,输入 Token 价格只有原价的 10%,相当于缓存部分输入成本降低 90% 注意,这是 API 缓存命中的成本降幅,不代表 Claude Pro 订阅额度直接节省 90% 2、用 CLAUDE.md 管理项目记忆 不要每次都让 AI 重新理解整个项目,把项目架构、技术选型、业务规则、代码规范和历史问题沉淀到 CLAUDE.md,让 Claude Code 按需读取当前任务涉及的文件,减少重复上下文 3、减少无效推理 修改一个按钮、调整一个样式、修复一个小 Bug,没必要每次都进行全面架构分析,明确修改范围、预期结果和验收标准,避免无意义的思考和工具调用 4、控制输出长度 不要每次都要求 AI 输出完整分析和详细过程,可以直接要求只输出修改结果、关键原因和必要的测试结果,减少冗余输出 Token 5、大项目拆分任务 不要一次性让 AI 完成整个项目,按照功能模块拆分任务,每次只处理一个明确目标,独立任务可以使用 Subagents 并行处理,但要控制 Agent 数量,避免重复读取文件和重复消耗上下文 记住,省 Token 不是让 AI 少干活,而是减少重复读取、无效推理和冗余输出 更重要的是,Anthropic 这次直接给符合条件的 Claude 付费用户送了 Fable 5.2 免费额度和重置机会! 11 月 9 日,Anthropic 正式上线 Fable 5.2,同时推出老付费用户专属福利,相当于额外送了一张免费额度充值卡 怎么免费重置? 进入 Claude 的 Settings → Usage → Limit resets → Reset for free,点击后确认即可恢复额度 注意,必须是在 2026 年 11 月 9 日太平洋时间上午 10 点之前已经开通付费账单的账号,免费版不参与 不同套餐能领多少? Pro / Team 标准席位可以在一周内使用全部 Fable 模型,最多占用每周额度的 50%,额外赠送 1 次免费重置,11 月 16 日太平洋时间到期 Max / Ultra / Team 高级席位则根据订阅时长赠送重置次数,订阅不足 6 个月有 1 次,6–12 个月有 2 次,超过 12 个月有 3 次,有效期至 2027 年 3 月 8 日 这里有一个特别容易搞错的规则 Fable 重置并不是把所有额度全部清零,周额度只返还之前消耗在 Fable 模型上的部分,其他 Claude 模型消耗的额度不会返还,而 5 小时额度会全部补满,包括其他模型消耗的部分 模型越来越强,额度也越来越经不起浪费,真正会用 AI 的人,不仅要会挑模型,更要懂得控制上下文、缓存和 Token 消耗 官方完整规则: 赶紧看看自己的 Claude 账号有没有这波福利!
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大肥鱼(DeepSeek Harness)真的牛逼啊!!这次直接把自媒体人的搞钱工作流做成了一个 AI 工作台!! 一个插件,把自媒体团队的活儿全给串起来了 以前做自媒体,一个人恨不得长出六只手: 找选题、追热点、写文案、做封面、找配图、剪视频、排期、数据复盘…… 每天不是在创作,就是在各种软件之间反复横跳 DeepSeek Harness 里直接有了一个自媒体创作者工作台:dsh-media-desk 这几个功能真的有点东西: 1️⃣ 灵感收集:突然想到一个选题,一句话就能记录,随时沉淀创作素材 2️⃣ 脚本生产:从灵感到内容脚本,让 AI 帮你完成创作初稿 3️⃣ 视觉设计:封面、配图、视频分镜,内容包装一条龙 4️⃣ 内容资产库:历史作品统一归档,优秀内容可以持续复用 5️⃣ 发布排期:选题、创作、发布计划统一管理,不再靠脑子记 6️⃣ 数据复盘:把内容运营流程串起来,让每次创作都有积累 最让我兴奋的是它背后的思路: 不是让 AI 帮你写一篇帖子,而是让 AI 帮你搭建一套持续生产内容的流水线 以前一个人做自媒体,要同时扮演编辑、文案、设计师、视频策划和运营 现在一个人负责创意、判断和方向,Agent 辅助完成大量生产工作 一个人也能逐渐拥有一支 AI 内容团队 尤其是做 X、公众号、短视频、个人 IP 和商业内容的朋友,这种工作台值得研究 未来真正有竞争力的创作者,可能不是每天写得最多的人,而是最早建立起 AI 内容生产系统的人 Agent 时代,一个人就是一支内容团队,这才是真正的生产力升级! GitHub 开源地址: 大肥鱼这波,确实把创意玩明白了!! 安装使用教程看视频
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Muse 真的太爱了,男性的福音 单身太久了!我今天玩了一天,真心推荐你去试试,有些我不敢发出来,自己去尝试 不多说了兄弟们,干杯🍻,致敬我们单身的日子,看视频,卧槽,太甜了,爱死了!!!有需要你跟我说......
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太牛逼了!GitHub 这些黑科技,90% 的人不知道 摄像头、定位、设备信息、伪造登录页…… 很多你以为只有“黑客电影”里才有的东西,GitHub 上居然真有开源项目 我翻了半天,挑出 5 个,看完兴奋得我跟蹦极一样,如果你想感谢我给我点个关注 01|Storm-Breaker 这个最狠:摄像头、麦克风、定位、设备信息都能获取。 只要有人把链接伪装得足够像真的,你又顺手点了权限允许,后面的事就开始了。 02|Seeker 这个专门搞定位:可以通过网页获取地理位置,同时收集 IP、浏览器、系统和设备相关信息 你以为自己只是打开一个普通网页,对方想知道的却可能是:你人在哪。 03|SayCheese 这个直接盯上摄像头:诱导打开网页,再请求摄像头权限,授权后就能获取摄像头画面 名字叫 SayCheese,看着人畜无害,实际上就是在赌你会不会顺手点下那个“允许” 04|Zphisher 这个更直接:大量现成钓鱼页面模板,各种仿登录页直接给你准备好了 以前做个像样的钓鱼页面还得懂前端,现在模板一改,门槛直接被打下来了 05|HackingTool 这个属于黑科技“大杂烩”:定位、摄像头、钓鱼、SQL 注入、Web 攻击、取证工具全塞进一个项目 SayCheese、I-See-You、Evilginx2 这类工具都能在它的工具列表里看到
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太牛逼了!GitHub 这些黑科技,90% 的人不知道 摄像头、定位、设备信息、伪造登录页…… 很多你以为只有“黑客电影”里才有的东西,GitHub 上居然真有开源项目 我翻了半天,挑出 5 个,看完兴奋得我跟蹦极一样,如果你想感谢我给我点个关注 01|Storm-Breaker 这个最狠:摄像头、麦克风、定位、设备信息都能获取。 只要有人把链接伪装得足够像真的,你又顺手点了权限允许,后面的事就开始了。 02|Seeker 这个专门搞定位:可以通过网页获取地理位置,同时收集 IP、浏览器、系统和设备相关信息 你以为自己只是打开一个普通网页,对方想知道的却可能是:你人在哪。 03|SayCheese 这个直接盯上摄像头:诱导打开网页,再请求摄像头权限,授权后就能获取摄像头画面 名字叫 SayCheese,看着人畜无害,实际上就是在赌你会不会顺手点下那个“允许” 04|Zphisher 这个更直接:大量现成钓鱼页面模板,各种仿登录页直接给你准备好了 以前做个像样的钓鱼页面还得懂前端,现在模板一改,门槛直接被打下来了 05|HackingTool 这个属于黑科技“大杂烩”:定位、摄像头、钓鱼、SQL 注入、Web 攻击、取证工具全塞进一个项目 SayCheese、I-See-You、Evilginx2 这类工具都能在它的工具列表里看到
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卧槽,看完这个开源工具,吓得我一身冷汗 GitHub 上挖到一个开源 OSINT 工具:GhostTrack。 你以为自己在网上换了昵称、注册了几个账号,就没人知道你是谁,只需要输入一个手机号,直接散落在公开网络里的注册信息全查出来 手机号归属地、运营商、公开关联信息、部分网络痕迹……很多你自己都忘了的信息,一直留在网上 整个项目还是开源的,克隆下来只需要几十秒就能用[Codex可以直接帮你] 自己先去看看吧,别等被别人扒出来你才知道
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Claude 我也是封过5个号了,真怕了 但是opus 5.5是真牛逼啊 我按照这篇防封号指南,完全做了一遍,必须给这篇 55万播放量的帖子点赞,含金量太高了
WTF!太激动了,手现在都在颤抖 这 7 个 GitHub 项目让我兴奋一天,太上隐了! 全是tm搞钱工具,找资源、找 API、抓数据、跑模型、搭 Agent、做 AI 产品,基本覆盖完整链路: 1、Awesome(50.9 万+ Stars)|AI 资源地图 整理所有了AI、开发框架、自动化工具、学习资料等海量资源,相当于一个 GitHub AI 导航站,搜索效率提升 10 倍 2、Public APIs(48.2 万+ Stars)|AI 产品数据宝库 天气、金融、地图、图片、游戏大量公开 API,让你不用花几天时间到处找数据源,开发周期直接缩短 50%+ 做 AI 应用都不用去爬数据了 3、Scrapling(8.3 万+ Stars)|让 AI 获取互联网信息 很多 Agent 最大的问题不是不会思考,而是没有实时数据。 Scrapling 可以帮 AI 快速获取网页内容,把新闻、资料、竞品信息接入工作流,信息收集效率提升 5 倍+。 4、Free for Dev(13.8 万+ Stars)|开发者省钱神器 服务器、数据库、云服务一直是 AI 创业成本 这个项目整理大量免费开发资源和优惠方案,个人开发者可以少花大量试错成本,节省 100 + 美元级投入 5、Ollama(18.1 万+ Stars)|本地 AI 基础设施 直接把开源模型跑到自己的电脑上,搭私人助手、知识库、Agent 工作流,可以减少 90% API 成本 6、Open WebUI(15.2 万+ Stars)|免费打造自己的 ChatGPT 直接拥有网页端 AI 工作台,聊天、文件分析、多模型切换、知识库全部整合,让本地 AI 从“技术玩具”变成真正生产工具 7、Dify(15.7 万+ Stars)|AI 应用开发加速器 之前需要几周验证的 AI 产品想法,现在几个小时就能做出 MVP,开发效率直接提升 10 倍 不会复杂代码,也能快速搭建 AI Agent、知识库和自动化工作流。
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卧槽,兄弟们!Muse 这波已经被 GitHub 玩明白了 Muse爆火!我找到 3 个专门给 用的免费开源项目,直接把 Muse 从“聊天工具”升级成更强的 Agent 工作流 1、让 Muse 真正帮你干活:任务模板库 里面整理了 100+ 个 Agent 工作流模板,覆盖研究、自动化、信息整理等场景,你想要的都有! 不用每次重新设计 Prompt,直接复制修改,几分钟就能搭建自己的 AI 助手 2、让 Muse 进入终端:Muse CLI 支持聊天、目标管理、动态查看、Ideas 和 Sessions 功能,让开发者日常调用效率提升 50%+ 把 Muse 直接搬到 Terminal,不用频繁切换网页了 3、让其他 AI 调用 Muse:Muse MCP 通过 MCP 协议连接 Muse,让 Codex、Claude Code 等多个 Agent 可以调用 Muse 能力 把单个 AI 助手升级成多 Agent 协作流程,扩展效率提升 10 倍
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卧槽,兄弟们!Muse 这波已经被 GitHub 玩明白了 Muse爆火!我找到 3 个专门给 用的免费开源项目,直接把 Muse 从“聊天工具”升级成更强的 Agent 工作流 1、让 Muse 真正帮你干活:任务模板库 里面整理了 100+ 个 Agent 工作流模板,覆盖研究、自动化、信息整理等场景,你想要的都有! 不用每次重新设计 Prompt,直接复制修改,几分钟就能搭建自己的 AI 助手 2、让 Muse 进入终端:Muse CLI 支持聊天、目标管理、动态查看、Ideas 和 Sessions 功能,让开发者日常调用效率提升 50%+ 把 Muse 直接搬到 Terminal,不用频繁切换网页了 3、让其他 AI 调用 Muse:Muse MCP 通过 MCP 协议连接 Muse,让 Codex、Claude Code 等多个 Agent 可以调用 Muse 能力 把单个 AI 助手升级成多 Agent 协作流程,扩展效率提升 10 倍
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你必须关注的 15 个 AI 头部账号 很多人刷推特,想学习AI,却不知道哪些账号值得关注 @eptwts → AI 变现之王 @jackfriks → AI 个人应用之王 @karpathy → LLM / AI 研究之王 @steipete → AI Agent / OpenClaw 之王 @levelsio → 独立开发之王 @goan999999 → Codex / Agent 教程之王 @gregisenberg → 创业 Idea 之王 @rileybrown → Vibe Coding 之王 @godofprompt → 提示词工程之王 @EXM7777 → AI 自动化 / 系统之王 @AmirMushich → AI 广告创意之王 @0xROAS → AI UGC 之王 @egeberkina → AI 图像生成之王 @MengTo → AI 设计 / Landing Page 之王 @corbin_braun → Cursor / AI Coding 之王 与大师同行,关注他们并学习
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用 Codex 5.6+这个工具,普通人也能轻松月入过万 你可能不信,90% 的普通人不知道,MoneyPrinterTurbo 赚钱可以这么简单,下面一步一步教给你。 这个AI 短视频工具直接帮你自动赚钱,目前在 GitHub 已经获得 11 万+Star。 你只需要输入一个主题或关键词,它就能自动完成:生成短视频脚本;制作 AI 旁白 匹配高清素材;添加字幕和背景音乐;导出 TikTok、Reels、YouTube Shorts 成片 不会部署也没关系,直接把下面这段提示词发给 Codex: 「请读取: MoneyPrinterTurbo。检查当前电脑环境和依赖,缺少什么就自动安装;遇到关键步骤再询问我。安装完成后,以『每天一个实用 AI 工具』为主题,生成一条 30 秒、9:16、中文字幕、中文女声的短视频,并返回最终视频文件路径。」 工具部署完成后,真正赚钱只需要三步: 第一步,选择一个垂直赛道,比如 AI 工具、装修、房产、留学、餐饮探店或本地商家。 第二步,让 Codex 5.6 批量生成选题、脚本和任务,再交给 MoneyPrinterTurbo 自动生产短视频。 第三步,开通TikTok、Youtube上传视频,每个月流量收入也能过10000元。或者拿着成片去找商家、博主和工作室,提供短视频代制作服务。一个客户每月收费 2999 元,只需要稳定服务 4 个客户,月收入就是 11996 元。 赚钱公式: Codex 自动执行+MoneyPrinterTurbo 批量出片+垂直行业获客 + 你立即行动=可复制的短视频生意
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用 Codex 5.6+这个工具,普通人也能轻松月入过万 你可能不信,90% 的普通人不知道,MoneyPrinterTurbo 赚钱可以这么简单,下面一步一步教给你。 这个AI 短视频工具直接帮你自动赚钱,目前在 GitHub 已经获得 11 万+Star。 你只需要输入一个主题或关键词,它就能自动完成:生成短视频脚本;制作 AI 旁白 匹配高清素材;添加字幕和背景音乐;导出 TikTok、Reels、YouTube Shorts 成片 不会部署也没关系,直接把下面这段提示词发给 Codex: 「请读取: MoneyPrinterTurbo。检查当前电脑环境和依赖,缺少什么就自动安装;遇到关键步骤再询问我。安装完成后,以『每天一个实用 AI 工具』为主题,生成一条 30 秒、9:16、中文字幕、中文女声的短视频,并返回最终视频文件路径。」 工具部署完成后,真正赚钱只需要三步: 第一步,选择一个垂直赛道,比如 AI 工具、装修、房产、留学、餐饮探店或本地商家。 第二步,让 Codex 5.6 批量生成选题、脚本和任务,再交给 MoneyPrinterTurbo 自动生产短视频。 第三步,开通TikTok、Youtube上传视频,每个月流量收入也能过10000元。或者拿着成片去找商家、博主和工作室,提供短视频代制作服务。一个客户每月收费 2999 元,只需要稳定服务 4 个客户,月收入就是 11996 元。 赚钱公式: Codex 自动执行+MoneyPrinterTurbo 批量出片+垂直行业获客 + 你立即行动=可复制的短视频生意
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Codex 5.6 装上这 6 个插件,你比别人厉害 10 倍! 你知道你和专业工程师的差距在哪里吗? 真正的 Vibe Coding 全栈工程师,不只是让 AI 写代码,而是让 AI Agent 参与到完整的软件交付流程中 这 6 个插件,就是 Codex 5.6 的全栈工作流套装: 1️⃣ Figma:UI/UX 设计稿直接连接开发流程,解析页面布局、组件结构和 Design System,快速转换为可运行的响应式代码。 2️⃣ Build Web Apps:从产品需求、技术架构、前后端开发到 Web App 测试验证,覆盖完整 Full Stack 开发流程。 3️⃣ GitHub:打通代码仓库、Pull Request 和 Issue 管理,让 AI Agent 参与代码分析、Bug 修复和版本迭代。 4️⃣ Browser:AI 驱动浏览器自动化测试,模拟真实用户操作,验证页面交互、用户流程和功能稳定性。 5️⃣ Codex Security:代码安全扫描,识别漏洞、敏感信息泄露和潜在风险,并提供安全修复方向。 6️⃣ Sentry:连接线上监控系统,自动分析 Error、定位异常原因,辅助生成问题修复方案。 让 Codex 真正做到完整的链路闭环: 设计 → 开发 → 测试 → 安全 → 部署 → 监控 从此让你成为真正的软件交付专家。赶快去安装插件,试试吧!
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认识就是缘分 🤝 你想用 AI 提升效率、探索新机会?我会分享: 1⃣ AI 如何提高效率和节省token 2⃣Agent 产品实践与自动化工作流 3⃣值得尝试的 AI 工具与方法 我是你们的朋友 G哥,一名大厂 AI 产品经理 如果你正在探索 AI、创业、内容创作,有任何AI相关问题欢迎一起交流探讨 AI 不只是技术革命,更是普通人提升能力、创造机会的新方式。一起加油! Build · Explore · Share #交个朋友#
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Codex 5.6 必须知道的技巧:清理上下文,减少 85% 的无效 token 消耗 你以为 Agent 聊得越久,能力越强 但实际上,长对话很可能正在拖慢 Agent。因为上下文里会不断堆积无效信息,包括废弃方案、失败尝试、调试日志、重复输出和过期内容,最终不仅浪费 token,还会干扰 Agent 的判断。 正确的做法:不要让上下文变成垃圾桶,定期让 Codex 清理当前状态。 这段提示词prompt你直接使用: “请整理当前任务的上下文,清理无效信息,删除或标记已废弃方案、已完成无需参考的内容、与当前目标无关的历史记录以及低价值重复输出,并重新生成一份精简任务摘要,仅保留当前目标、核心约束、已确认决策、当前进度、未解决问题和下一步计划;后续执行任务时,以最新摘要作为主要依据,不再依赖已失效信息。” 这样做的好处: 1️⃣ 能避免 Agent 不被旧信息干扰,减少沿着错误路径继续执行 2️⃣ 保持上下文始终围绕当前目标,提高复杂任务的稳定性 3️⃣ 长时间开发不会因为历史信息堆积而导致 Agent 判断能力下降 很多时候,你缺的不是更多 token,而是一个干净、有效的上下文!
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Codex 5.6 + OpenMontage,AI 剪视频已经卷到不用你自己剪了 你是不是还在使用剪映或者PR(Premiere)一帧一帧剪视频? 现在都用AI剪视频了!你只需要描述想做什么,它就能继续处理脚本、素材、配音、字幕、剪辑和最终合成。 你甚至可以丢给它一个参考视频,让 AI 分析脚本结构、镜头节奏和视觉风格,再重新生成不同方向的视频方案。 想自己测试,可以直接在 Codex 里输入prompt: 使用 OpenMontage 帮我制作一条 10-15 秒的 AI 工具介绍视频,先分析最合适的视频工作流,再自动完成脚本、分镜、素材、配音、字幕、剪辑和最终渲染;前 3 秒必须有强 Hook,整体节奏快、字幕适合手机观看,遇到非关键问题自行决定,完成后检查字幕、音画同步和异常画面,有问题自动修改并重新渲染。 你就就可以看到 AI 从一句需求开始,一路把视频做出来!
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认识就是缘分 🤝 你想用 AI 提升效率、探索新机会?我会分享: 1⃣ AI 如何提高效率和节省token 2⃣Agent 产品实践与自动化工作流 3⃣值得尝试的 AI 工具与方法 我是你们的朋友 G哥,一名大厂 AI 产品经理 如果你正在探索 AI、创业、内容创作,有任何AI相关问题欢迎一起交流探讨 AI 不只是技术革命,更是普通人提升能力、创造机会的新方式。一起加油! Build · Explore · Share #交个朋友#
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Codex 5.6 + OpenMontage,AI 剪视频已经卷到不用你自己剪了 你是不是还在使用剪映或者PR(Premiere)一帧一帧剪视频? 现在都用AI剪视频了!你只需要描述想做什么,它就能继续处理脚本、素材、配音、字幕、剪辑和最终合成。 你甚至可以丢给它一个参考视频,让 AI 分析脚本结构、镜头节奏和视觉风格,再重新生成不同方向的视频方案。 想自己测试,可以直接在 Codex 里输入prompt: 使用 OpenMontage 帮我制作一条 10-15 秒的 AI 工具介绍视频,先分析最合适的视频工作流,再自动完成脚本、分镜、素材、配音、字幕、剪辑和最终渲染;前 3 秒必须有强 Hook,整体节奏快、字幕适合手机观看,遇到非关键问题自行决定,完成后检查字幕、音画同步和异常画面,有问题自动修改并重新渲染。 你就就可以看到 AI 从一句需求开始,一路把视频做出来!
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Codex 5.6 如何拥有用不完的token? 你是不是还在为ChatGPT plus 额度不够用而发愁?是不是每天都在等待Tibo @thsottiaux 重置额度? 别等了!告诉你一个能让Codex拥有无限子弹的办法。 如果你是 Mac 系统,在 Codex 对话中输入的prompt: 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。 使用以下配置: model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 如果你是 Windows 系统,在PowerShell 中执行: New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex\agents" @' model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" '@ | Set-Content "$HOME\.codex\agents\luna-worker.toml" 配置完成后: 1️⃣主 Agent:负责需求分析、架构设计、任务拆解。 2️⃣子 Agent:负责代码实现、测试验证、资料整理、问题排查。 让不同 Agent 负责不同任务,这样非常节省token,用plus进行vibe coding基本够用。
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Codex 5.6 必装 Obsidian,直接给 AI 装上安全免费的本地永久记忆库! 很多人想给 AI 增加长期记忆,但又担心云端 Memory 成本、隐私和数据安全问题 今天我找到了正确的解决方法:让 Obsidian 成为 Codex 的外部知识中枢,让Codex 根据当前需求检索相关知识;完成任务后,再把新的经验、结论和变化同步回知识库。 检索知识 → 执行任务 → 沉淀经验 → 优化知识库 直接用下面这段prompt(提示词): “请将当前 Obsidian 知识库作为我的跨项目长期记忆系统,为所有项目建立统一索引和知识结构。持续整理并维护项目背景、长期偏好、关键决策、已完成内容、当前进度、失败方案、踩坑记录、技术方案和下一步计划。 每次开始新任务前,先检索 Obsidian 中与当前任务相关的笔记,补充必要上下文后再执行任务;任务完成后,将新增的结论、重要决策、代码变更记录和项目进度同步更新到对应文档。 只保留未来有价值的信息,避免记录无关对话、重复内容或临时信息;不要保存密码、api Key、token 等敏感信息。” 还可以创建个自动化流程: “每次完成重要任务后,让 Codex 自动提取本次开发中的关键经验,包括技术决策、解决方案、踩坑原因和可复用方法,沉淀回 Obsidian,持续完善项目知识库。” 随着项目不断推进,Obsidian 不只是存储文件,将逐渐成为属于你的 AI 知识库大脑。
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Codex 5.6 必须养成的习惯:记得给 AI “存档”!节省80%的token 长期vibe coding最怕上下文越来越长,需求、方案、Bug、废弃思路全堆在对话里,AI 不断重复读取和分析历史记录。 大量 Token 都浪费在“回忆过去”,而不是“解决现在”的问题。 正确的做法,直接让 Codex 做一次项目状态压缩,prompt如下,直接拿去用: 「根据当前项目实际状态,检查代码、Git diff、现有 DEV_STATE.md 和测试结果,创建或更新项目根目录下的 DEV_STATE.md。仅记录已确认的信息,不猜测或虚构;用一段简洁、连贯的文字概括当前目标、已完成内容、关键决策、核心文件、测试结果、已知问题、失败方案和下一步任务,删除无效讨论、重复信息和过时内容,不粘贴代码,不记录密码、Token、API Key、私钥、Cookie 等敏感信息,重点让下一次开发能够快速了解“当前做到哪里、为什么这样做、哪些已验证、哪些未完成以及下一步做什么。」 当下一次继续开发时,只需要说这样一句提示词即可: 「读取 DEV_STATE.md文档,继续按照文档中的项目进度进行开发」 这相当于给 Codex 建了一份项目记忆快照。长项目、多人协作、Vibe Coding,必须养成这个习惯。 把上下文压缩成状态文件,省的是 Token,提升的是整个开发循环的速度。
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Codex 5.6 最强的隐秘技能:能省下 90% 的 token,还能提高 90% 的vibe coding效率 别再跟AI直接说:“帮我把某某功能做出来了” 。这样是在浪费token和生命! 比如我要做个恋爱交友软件。 正确的做法是,直接让 Codex 进入编码交付工程师状态,以下prompt(提示词)直接用: 我要做个[某某项目]。先不要写代码,第一步确认需求,向我提供 3 个不同方向的企业级别决定方案,非关键细节请自行做合理假设,简单问题或者重复问题你可以自行确认,关键决定或者方案由我来选择确认。 询问结束后,把需求整理成一份准确率和精准度足够高的精简、可验证的markdown格式的验收清单,覆盖项目背景、核心流程、具体架构、异常情况、骨架屏状态、加载状态、以及适配哪些终端。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目,按照验收清单逐项验证并汇报结果;未通过的项目继续修改,直到达到验收标准。 按照这种方式,CodeX的效率极大提高: 1️⃣ 开发前补齐需求,提前发现漏洞和遗漏,减少返工提高效率。 2️⃣ 开发后主动运行测试,逐项验收,未通过就继续修改,真正做到交付即完成。
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Codex 5.6 最强的隐秘技能:能省下 90% 的 token,还能提高 90% 的vibe coding效率 别再跟AI直接说:“帮我把某某功能做出来了” 。这样是在浪费token和生命! 比如我要做个恋爱交友软件。 正确的做法是,直接让 Codex 进入编码交付工程师状态,以下prompt(提示词)直接用: 我要做个[某某项目]。先不要写代码,第一步确认需求,向我提供 3 个不同方向的企业级别决定方案,非关键细节请自行做合理假设,简单问题或者重复问题你可以自行确认,关键决定或者方案由我来选择确认。 询问结束后,把需求整理成一份准确率和精准度足够高的精简、可验证的markdown格式的验收清单,覆盖项目背景、核心流程、具体架构、异常情况、骨架屏状态、加载状态、以及适配哪些终端。 等我确认后再开始开发。完成后必须实际运行项目,按照验收清单逐项验证并汇报结果;未通过的项目继续修改,直到达到验收标准。 按照这种方式,CodeX的效率极大提高: 1️⃣ 开发前补齐需求,提前发现漏洞和遗漏,减少返工提高效率。 2️⃣ 开发后主动运行测试,逐项验收,未通过就继续修改,真正做到交付即完成。
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