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Codex 入门只需要搞懂这 5 件事 Codex 的教程满天飞，长的写了上万字，短的就甩你一个安装命令。 但大部分人看完还是不会用。不是因为教程写得不好。 是因为 Codex 跟你以前用过的所有 AI 工具都不一样，你拿着老习惯去用，当然用不顺。 这篇不讲历史，不比模型参数，只讲 5 件事。 搞懂这 5 件事，你就能真正开始用 Codex 干活了。 第一件：它是 Agent，不是 Chat 先纠正一个最常见的误解。 很多人第一次打开 Codex，觉得跟 ChatGPT 差不多，都是一个对话框，输入问题，等它回答。 不是。 ChatGPT 是问答式的，你问一句，它答一句。聊完关掉，什么都不剩。 Codex 是执行式的。你给它一个任务目标，它会围绕这个目标持续推进——读文件、改代码、跑测试、做 commit。 它不是在「回答你的问题」，它是在「替你干活」。 打个比方：ChatGPT 像一个随时能问的顾问。Codex 像一个你雇来的实习生，你告诉他目标：他自己去找文件、改东西、跑一遍看对不对。 这个认知差异很重要，因为它决定了你跟 Codex 说话的方式。 ❌ 错误用法：「帮我写一个 Python 爬虫」（太模糊，没有上下文） ✅ 正确用法：「看一下这个项目目录，把 README 里的安装步骤补完整，然后跑一遍确认没有错误」 Codex 需要的不是问题，是任务。有目标、有范围、能验证。 第二件：文件夹 + Thread = 项目管理 打开 Codex 之后，左边栏有两层结构。很多人一开始会忽略它，直接在对话框里开始打字。 别急。先搞清楚这两层。 文件夹：就是你本地的项目目录。你把哪个文件夹加进 Codex，它就能看到里面所有的文件。 Thread（线程）：一条围绕某个具体目标持续推进的任务线。一个文件夹里可以有很多条 Thread。 举个例子： dev/ ├── my-website/ （项目） │ ├── Thread 1：修复首页 bug │ ├── Thread 2：加一个联系页面 │ └── Thread 3：优化移动端样式 └── my-bot/ └── Thread 1：接入飞书 webhook 文件夹装项目，Thread 装任务。 这个设计解决了一个以前用 AI 最头疼的问题：所有东西搅在一起。 以前用 ChatGPT，你在一个对话里又聊需求又改代码又问 bug，聊着聊着就乱了。 Codex 把项目和任务拆开了，不同的事情在不同的 Thread 里推进，互不干扰。 黄金法则记住一句话就行：同一个文件夹做同一个大方向，同一个 Thread 只推进一件具体的事。 第三件：Plan Mode 比 Coding 重要 10 倍 如果这篇文章你只记住一个功能，那就是 Plan Mode。 在 Codex 对话框里输入 /plan，它会先帮你做一件事：不写代码，先把要做的事情理清楚。 它会告诉你： 要改哪些文件 每个文件为什么要改 先做什么后做什么 有没有遗漏的依赖或配置 你确认没问题了，再让它开始写代码。 为什么这个功能比直接让它写代码重要？ 因为大部分人用 AI 出问题，都不是「AI 不会写」，而是「你没想清楚要做什么」。 一上来就说「帮我做个网站」，AI 写出来的东西大概率不是你想要的。 但如果你先让它出一个计划——要建几个页面、用什么框架、数据从哪来——你确认一遍再动手，成功率高到离谱。 推荐工作流： 大型任务 → /plan 先规划 → 确认计划 → 开始开发 小型任务 → 直接说清楚目标和范围 → 开始开发 还有一个好用的命令：/status，能看到当前用量和剩余额度。越用越多的时候，随时知道自己还剩多少资源。 第四件：Skills 让它成为你的专属工具 Codex 有一个 Skills（技能）系统。说白了就是：你可以给它装「插件」，让它会做更多事。 比如有人做了一个 skill 叫 bggg-creator-image2ppt，装上之后 Codex 就能把图片转成可编辑的 PPT。 Skills 存放在 ~/.codex/skills/ 目录下，装一个 skill 就是把对应文件夹放进去。 而且 Codex 现在有图形化的 Skill Creator——你不用自己写配置文件，直接告诉它「我想做一个什么功能的 skill」，它帮你生成。 对小白来说，Skills 的意义是：Codex 不是一个固定功能的工具，它是一个可以不断扩展的平台。 别人做的好用的 skill 你可以直接拿来用，自己有需求也能让 Codex 帮你创建。 先不用急着装一堆，但你得知道有这个东西。等你用顺了之后，Skills 会成为你最常折腾的部分。 第五件：先做一个 5 分钟能验证的小任务 很多人装完 Codex 之后，第一反应是想做个大项目。 别。 你的第一个任务应该小到不能再小。比如： 改一个 README 里的标题 把一段英文翻译成中文 修一个明显的错别字 让它分析一下某个项目的目录结构 为什么？因为你需要建立验证能力。 你要能看懂它改了什么，要能确认结果对不对。要能在它改错的时候知道怎么回退。 这些能力建立不起来，做再大的项目也是在赌。 推荐的起步顺序： 第一步：加一个文件夹，开一条 Thread 第二步：给一个很小的任务，看它怎么执行 第三步：用 git diff 看它改了什么 第四步：确认没问题，再给下一个任务 MaynorAI 在他的教程里说了一句话，我觉得说得特别准： 小白用 Codex，真正最重要的不是先学会所有技术细节，而是先建立 3 个能力：会描述目标、会拆分任务、会检查结果。 这三件事做顺了，后面你会越来越快。 附：安装速查 你需要什么： ChatGPT Plus / Pro / Team 账号（Codex 包含在订阅里） macOS 或 Windows 10 安装： Mac：App Store 搜索 Codex，或者直接下载 → Windows：微软商店搜索 Codex，按提示安装 打开之后登录你的 OpenAI 账号就行。 第一次打开建议做的事： 设置 → Personalization 里写上你的协作偏好（比如「默认中文」「改动前先说计划」） 加一个本地文件夹进来 开一条 Thread，给一个很小的任务试试 #AI# #AIAgent#

本以为 5 月风平浪静，结果 DeFi 又出事了 这次被打的是 1inch @1inch 生态中一个重要的流动性提供方TrustedVolumes。根据 Blockaid 监测，攻击发生在以太坊上，受影响的是TrustedVolumes 自定义 RFQ 合约 目前已被提走约 587 万美元资产，包含 1291.16 WETH、126.9 万 USDC、20.6 万 USDT 和 16.94 WBTC Blockaid @blockaid_ 还提到，这次攻击者与 2025 年 3 月 1inch Fusion V1 事件为同一操作者，但漏洞并不相同。这意味着，问题不在同一个洞被反复利用，而更像是攻击者对这类链上撮合体系已经形成了持续性研究和定向打击能力 事件发酵后 TrustedVolumes 已公开被盗地址，并表示愿意就 bug bounty 与资金返还展开沟通；而 1inch 也迅速澄清，称此次事件不涉及 1inch 协议、基础设施或用户资金，TrustedVolumes 是独立运作的流动性提供方，并非 1inch 独占使用 如果你近期用过 1inch Fusion 或与 TrustedVolumes 相关的执行路径，最现实的动作不是围观吃瓜，而是 尽快检查并撤销相关授权

Codex安装第一件事：把emoji禁用写进agent.md里面。 严禁使用任何 Emoji，例如： ❤️ 🎉 🚀 🔥 💡 📌 📅 ⏳ 在写入任何文件或输出最终结果之前，必须执行以下检查： 1. 扫描全部内容是否包含 Emoji。 2. 如果发现 Emoji，必须全部删除或替换为纯文本。 3. 确认内容中不存在任何 Emoji 后，才能输出或写入文件。

企业里最危险的 Agent 错误，可能是它做了政策明确禁止的事，最后还告诉你： 「已严格按照流程完成。」 Surge AI 这篇论文提出 HANDBOOK.md，专门评估 Agent 能否在长时任务中持续遵守公司政策。 Benchmark 包含 65 个企业任务，覆盖财务、人力、保险、物流和医疗账单。每个 Agent 都要阅读一份 20～124 页的操作手册，再使用邮件、Slack、日历、Jira 等工具完成真实工作流。 评分很严格：该做的事情必须全部完成，被禁止的操作一次也不能发生。 结果并不乐观。30 组模型配置中，最高严格通过率只有 36.2%，大多数前沿模型低于 25%。 模型经常已经找到了正确规则，却在后续执行中把它忽略；也会跳过必要检查，或者让眼前一封看起来权威的邮件覆盖公司长期政策。 最后生成的总结往往依然非常自信，声称所有操作都符合规定。 这篇工作最重要的提醒是把政策文件、AGENTS.md 或 Skills 放进上下文，只能说明 Agent 看见了规则，无法保证规则会持续约束它。 真实生产环境里，审批门槛、停止条件和权限边界，可能还需要独立验证和确定性的系统拦截。 Agent 会不会完成任务很重要。 它能不能在应该停手的时候停下来，可能更重要。 📎 arxiv:

现在很多人聊 Research Agent，最容易想象的画面是： 给它一堆论文，让它自己想一个新 idea。 但这篇论文提醒我一个很关键的问题： idea 的质量，很多时候取决于它有没有被放回真实的文献脉络里。 论文提出了一个系统，叫 ResearchStudio-Idea。它的目标是把 ML 研究里常见的 idea 生成方式，整理成可以复用的 skill。 它主要包含三个部分：Paper-Search 负责找相关论文，Scoop-Check 负责检查 novelty claim 有没有撞车，IdeaSpark 负责真正生成研究想法。 最核心的是 IdeaSpark。 作者分析了 2021–2025 年 ICLR、ICML、NeurIPS 的 1,947 篇论文，从里面抽出 31 个 ideation sub-pattern，最后整理成 15 个可复用的 research ideation patterns。 这些 pattern 更像是研究经验的压缩：什么场景适合用，通常解决什么 bottleneck，和已有方法怎么拉开差异，过去哪些论文用过类似思路。 实验结果也比较直接。 在 100 个 ICLR 2026 Oral seeds 上，IdeaSpark 的 idea quality 得到 3.87/4，并且在 88 个 seed 上排名第一。相比之下，裸模型直接生成 idea 的效果明显弱很多。 论文里还有一个很有意思的现象： GPT-5.5 bare 的 novelty 分数最高，但 quality 最低。 这说明一个问题：看起来「新」的 idea，不一定是好的 idea。很多时候只是因为它太泛、太空，所以不容易和已有工作直接撞上。 这篇最有意思的地方在于，它把 Research Agent 的重点从「多生成几个想法」，推进到了「把想法生成变成一套可复用的研究技能」。 未来真正有用的 Research Agent，可能会越来越依赖这种 skill library。它需要读更多论文，也需要把证据、瓶颈、已有方法和风险放在同一个框架里考虑。 AI 科研的下一步，可能会从「更会幻想」走向「更会沿着真实研究脉络提出问题」。 📎 arxiv:

Codex 科研必备 Skills 1. Scientific Agent Skills | 31.7k⭐ 科研 Skills 百宝箱，包含大量科学数据库、计算分析、科研写作和可视化工具。 比较适合生物信息、化学、材料、医学和科学计算等方向。 2. Nature Skills | 31.1k⭐ 最近中文科研圈讨论度比较高的一套，覆盖文献检索、论文阅读、写作润色、科研绘图、统计检查、模拟审稿、投稿返修和实验日志。 需要说明的是，它是社区开源项目，并不是Nature 期刊官方推出的工具。 3. ARIS | 13.8k⭐ 全称是 Auto-Research-In-Sleep。 偏 AI、ML 自动科研，可以辅助寻找 Idea、规划并执行代码实验、分析结果、交叉评审和撰写论文。 4. AI Research Skills Library | 11.1k⭐ 覆盖模型训练、微调、后训练、RAG、多模态、GPU、实验评估、部署和论文输出。 更适合 AI、计算机和算法研究方向。 5. ARS-Codex | 7.1k⭐ Academic Research Skills 的 Codex 原生版本。 适合搭建从研究问题、文献调研、实验设计，到论文写作、模拟审稿和投稿前检查的完整科研工作流。 6. Research-Paper-Writing-Skills | 5.5k⭐ 偏 AI、CV、NLP 和 ML 论文写作。 适合辅助梳理 Abstract、Introduction、Related Work、Method 和 Experiments 等章节。 7. PaperSpine | 4.4k⭐ 专门解决论文主线混乱、创新点不突出，以及实验结果不知道如何组织的问题。 它更重视研究动机、核心贡献与实验依据之间的对应关系，而不只是润色句子。 8. codex-claude-academic-skills | 2.2k⭐ 面向中文科研用户的三件套，覆盖论文阅读与写作、Python / MATLAB 科学计算，以及Word、PPT 和科研图表输出。 9. paper-craft-skills | 896⭐ 适合论文精读、方法流程图、组会 PPT 和科研解读内容制作。 可以把论文转化成方法图、视觉化幻灯片和深度解读材料。 10. PaperJury Codex | 202⭐ 投稿前的 AI Reviewer。 可以对论文进行审稿、裁定、修改和复查，重点检查 Claim 是否过强、实验是否支持结论，以及可能存在的投稿风险。

WorkBuddy Linux 版本发掘与验证汇报 一、背景 腾讯 WorkBuddy 官网下载页面目前仅展示 macOS 和 Windows 客户端，未提供 Linux 下载入口。通过分析官网安装包的命名及分发路径，进一步发现腾讯官方存储中已经存在 Linux x64 构建。 二、发现结果 已确认以下 Linux 安装包可从腾讯官方域名获取： 同时还发现对应的 AppImage 构建： 服务器返回信息表明： - 软件版本：5.2.6 - 架构：amd64 - Debian 包名：`workbuddy` - 厂商：Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited - Debian 包大小：约 151 MB - AppImage 大小：约 221 MB 三、可信度验证 下载的 Debian 包 MD5 为： 34e5a86ee1aa680ad691459fcc4e92ca 该值与腾讯对象存储响应头中的 `x-cos-meta-md5` 完全一致，说明安装包下载完整，且确实来自腾讯官方分发设施。 四、Ubuntu 实测结果 测试环境： Ubuntu 26.04 LTS x86_64 GNOME Desktop 验证结果： - 安装包结构完整，包含 Linux Electron 可执行文件及桌面入口。 - `ldd` 检查未发现缺失的动态链接库。 - WorkBuddy GUI 可以正常启动。 - 首次启动能够进入登录页面。 - 页面标题、隐私政策和服务条款均正常加载。 - 唯一出现的 HTTP 401 是未登录状态下请求项目列表所致，属于预期行为。 - 隔离用户配置启动测试通过，未出现平台不兼容或资源缺失错误。 - 未影响机器上原有的 Codex `ulw` 命令。 五、结论 腾讯已经构建并部署了可运行的 WorkBuddy Linux 版本，但官网暂未公开 Linux 下载入口，也未在公开安装文档中声明正式支持。 本次验证确认 Linux x64 Debian 包可在 Ubuntu 上正常运行。现阶段可以视为“官方分发域中存在、尚未公开发布”的 Linux 构建，适合测试使用；在腾讯正式公布支持前，不建议将其直接作为企业生产环境的标准安装渠道。

顶级推文专用提示词分享给大家： 你是一名顶级 X 爆款长文写手。 你的任务是把任何主题、想法、研究资料， 改写成一篇高传播、高收藏、高互动的 X 原生长文。 X 长文是发布在 X 平台的原生内容（Premium 可用，最长 25,000 字）。 它的本质是： 推文深度 × 爆款 Thread 节奏 × 算法推荐分发 🧱 固定结构（每篇都必须用） 1️⃣ 标题（80 字以内） 必须做到： 制造“认知冲击” 包含数字 / 时间 / 反常识 / 极端结果 一眼就让人想点开 示例： 我测试了 47 个 AI 工具，最后只留下 3 个 30 天涨粉 10 万：X 长文真正有效的公式 90% 创作者都做错了这一步 2️⃣ 开头钩子（前三句话决定生死） 三句话结构： 第 1 句：强观点 / 反常识 直接打脸大多数人的认知。 第 2 句：建立可信度 你是谁？做了什么测试？有什么数据？ 第 3 句：明确承诺 “看完你会得到什么？” 例如： 大多数人写 X 长文根本不是内容问题，而是结构问题。 我拆解了 112 篇 10 万+ 阅读长文，找到了共性。 看完这篇，你会有一套可以直接套用的爆款框架。 3️⃣ 正文结构（循环模块） 每个模块都用下面的格式： 【小标题 — 5 个字以内】 核心观点（2-3 句） 只讲一个洞察。 证据（数据 / 案例 / 对比） 必须具体。必须真实。必须可验证。 落地结论（1 句） 告诉读者：所以你该怎么做。 每篇建议 4-8 个模块。 4️⃣ 可截图的高价值模块 必须有一个“密度极高”的部分， 让读者愿意截图保存。 格式示例： 📌 保存这套框架： 标题 = 数字 + 极端结果 开头 = 反常识 + 数据 + 承诺 每段 ≤ 3 行 每个观点必须有例子 结尾一定给方法论 留一个下篇钩子 或： 🧠 爆款长文速查清单： （5-10 条结构清单） 这一段是传播核心。 5️⃣ 结尾（三句话） 第 1 句：呼应开头观点（已被证明） 第 2 句：行动号召（关注 / 转发 / 评论） 第 3 句：下篇预告或悬念 示例： 现在你知道了，爆款不是运气，是结构。 如果这篇对你有用，转发给一个正在写内容的朋友。 下一篇我会拆解真实变现路径。 🗣 写作风格规则 像一个聪明朋友私下告诉你“核心情报” 每个观点必须有数字 / 名字 / 案例 禁止使用以下词汇： 深入探讨 赋能 布局 利用 生态 颠覆性 禁止被动表达 必须用第一人称 “我测试” “我拆解” “我发现” 全文最多 3 个 emoji 每段不超过 3 行 多留白 🎯 选题处理逻辑 当给你一个主题或链接时： 找到最反直觉的核心洞察 用它做标题 用数据和案例证明它 最后给一个可执行框架 🚦发布前自检清单 发布前必须检查： 标题有冲击力 前三句兑现承诺 每段都有具体例子 有可截图模块 没有空话套话 字数 < 25,000 结尾有行动号召 只有全部通过，才允许输出。