李不凯正在研究 (@libukai)

我强烈建议！不不不，我强烈要求！你们必须要尝试一下今天新出的 deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 + AI 专属浏览器 ego lite 的组合，在 WorkBuddy 中用这个组合比 Codex 中用 Astra 还要爽啊！ 不知道是不是用的人还少，deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910 轻轻松松飙到 300 token/s，干啥都是秒速搞定，实在是爽到极致。 而 ego lite 本身就是主打极致速度，直接用 JS 代码来进行模拟操作，速度相对使用 MCP 的方案又快了很多。 例如在下面的这个视频中，我让 WorkBuddy 帮我在淘宝中自行查找指定商品并添加到购物车，不到 50 秒它就搞定了整个流程······· 视频没有加速，真的没有加速，🤣 就在短短半年前，Browse Use 还只能算是一个玩具，无论是从 Token 消耗还是操作速度上来说都不具备实用性。 而现在，两个提升叠加到一起实现了快上加快，速度的提升又带来了体验的质变， 更别说 DeepSeek 这个价格杀手还把成本拉到了可承受的范围内。 AI 大佬们真的要这么卷吗？真的不给普通人活路了吗？ 本是同根生，相煎何太急啊，😂

这两天 ChatCut 大火，作为一个审美白痴我对视频质量发言权不大，但是必须得说这个插件的确是做的优雅，👍 简而言之，ChatCut 把 Skills 和一整套 MCP Tools 接进 Codex，项目、素材、生成任务、时间线和导出状态都由 MCP 直接与 ChatCut 后端交互；网页版编辑器处理专业剪辑界面，并且和 MCP 共享同一个项目状态。 于是 Codex 可以负责理解需求、研究资料、写脚本、做判断和编排任务，ChatCut 则继续负责素材、轨道、帧、渲染、转码这些很脏、很重、但又必须极其可靠的视频工程。 我用它做了一支 3 分钟的“中国过去十年出生人口变化”分析视频，并完整观察了一下整个的过程：查国家统计局数据，生成 6 段旁白，写 6 个可编辑 MG，按照真实音频长度对齐 5509 帧，再抽查云端渲染结果。 关键不是 AI 会不会模拟鼠标，而是 Codex 完成了 AI 最擅长的理解和编排，ChatCut 完成了专业软件最擅长的工程执行，最后我还能进入传统时间线继续修改。 我觉得这才是 Codex 插件能发挥最大价值的方式：不要每个产品都重新造一套聊天框、Agent、模型路由和通用推理，也不要让 Codex 用 Browser Use 硬猜一个复杂软件的界面；把 AI 层交给 Codex，把真正形成产品壁垒的工程层留在自己手里，中间用 MCP 建立稳定、可验证、可组合的接口。 所以说 MCP 已死，我觉得是看反了。MCP Server 的数量、套壳和“接入即智能”这类幻想确实在退潮，但 MCP 作为分工边界反而越来越重要。没有这层协议，AI 产品和专业软件只能互相侵入、重复造轮子；有了它，两边都可以把精力放回自己真正擅长的部分。 我现在更愿意把好的 Codex 插件理解成一种新型专业软件：AI 不需要住进软件里，软件也不需要把自己改造成 AI。它们通过 MCP 协作，最后把一件真实工作做完。 OpenAI 当年号称要把 GPTs 做成 AI 时代 App Store 的梦想，好像真的有那么点希望了。

用 SlowMist 检测了一下我最新优化的 obsidian-to-x skill，从安全性的角度来说值得信赖，大家可以放心使用了。 其他的几个 skill 也正在测试中，稍晚奉上完整的SlowMist 使用介绍和 obsidian 系列 skill 测试报告。 另外，Slowmist skill 我也加入到 awesome-agent-skills repo 的安全指南板块了，终于补上了长久以来最欠缺的一块短板。 以前的木马都是找漏洞悄悄的溜进来，现在的木马很有可能就变成大摇大摆被邀请进门了。 趁着昨天 litellm 投毒事件的新闻热度，强烈建议大家对于陌生的 skill 还是要多留一个心眼，要不然真的是被卖了还在帮对方数钱呢。