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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#

由最初预计的180集到现在的2805集，已算是“超额”完成！ #星洲日报# #sinchew# #爱回家# #滕丽名# #吕慧仪# #周嘉洛# #许家杰# #张景淳# #林淑敏# #袁文杰# 追看更多娱乐新闻： 【免费订阅星洲telegram】 根据《东网》报道，《爱．回家》即将停拍，画上完美句号。

10个月大的儿子已经学会走路了！ #星洲日报# #sinchew# #许玮甯# #邱泽# #李沐# #母亲节# #拍照# 追看更多娱乐新闻： 【免费订阅星洲telegram】 许玮甯昨日出席手机活动，分享自己升格当妈后的首个母亲节。当天她还与亲友组成强大母亲团，一行20多人一起庆祝。

把Agent真正放进手机 App 里！！ 早上醒来，一堆红点已经等着你 邮件里有要处理的消息，日历又多了一条安排，快递卡在某个中转站，外卖券快过期，购物车里某个东西降价，订阅服务准备扣费，积分页面提醒你再不用就清零 这些恶心的场景用Airtap都能帮你解决！ Airtap 的定位： Your AI with a Phone. 云端跑一台手机，App 可以常驻，账号保持登录，任务也能一直挂着 也就是说无论你是搬运内容多平台发送，还是多平台薅优惠券和奖励，包括抢票这些，都帮你干 还有早上帮你扫邮件和日历，过几天看看订阅有没有乱扣费，月底检查账单和药品状态，这些很损耗人的杂活 对开发者和 agent builder 来说，另一个顺手的地方是 SKILL.md。 把 Airtap Skill 接到 OpenClaw、Claude Code、Codex 这类 agent 后，agent 就多了一层手机操作能力。高层判断由 agent 做，进到真实 App 之后，tap、scroll、type、navigate 交给 Airtap。 Airtap 的思路很简单：那就让 AI 也去看屏幕。 它也不是传统那种录制路径的脚本，每一步执行前，Airtap 都会重新观察当前页面，判断现在到了哪里，再决定下一步怎么做。弹窗变了，按钮挪了，页面多了一层提示，它还有继续处理的空间。 它没有只盯着那些看起来很宏大的 AI 任务，而是切到了一堆很生活化的细节：红点、账单、订阅、快递、购物车、积分、续药提醒。 这些东西听起来不性感，但它们确实占掉了很多注意力 如果 AI 真要进入日常生活，可能先接手的就是这种活。 早上醒来，不用先被一堆红点烦死 该看的状态已经看过了，该提醒的事已经整理好，该继续盯的任务还在后台跑。 这比很多炫技 demo 更接近我想要的个人 AI。 Airtap 已上线： 关注 @airtap_ai 可以看更多 routine demo 这是我小助理录制的一些简单功能演示：

强大信号 - @a16zcrypto 刚刚宣布最新一期基金募资 22 亿美元。把这条新闻和昨天 @HaunVentures 刚公布的募资 10 亿美元的消息放在一起看，就更有意思了。 这两家头部 crypto-native fund，似乎都在指向同一个方向：Crypto 正在从一个以投机和交易为主的资产类别，慢慢走向一个更底层的位置 - 成为人类、机构，甚至 AI agents 都可能依赖的 24/7 金融基础设施。 过去大家谈 crypto，更多是在谈 token、行情、牛熊周期。但现在，真正被大资金反复押注的方向，开始变得越来越清晰： - 稳定币，正在成为真实的支付和跨境转账工具。 -资产代币化，正在把传统金融资产带到链上。 -预测市场，正在变成一种新的信息市场。 - 链上借贷、永续合约和资本市场，也在逐渐成熟。 - 更重要的是，AI agents 的出现，正在给 crypto 带来一个新的想象空间。 如果未来 AI agents 真的要代表人类去订阅服务、购买算力、调用数据、完成支付、管理资产，甚至参与商业协作，那么它们也会需要钱包、支付轨道、身份系统、权限管理和可信任的结算层。 把 a16z 和 Haun Ventures 这两条新闻放在一起看 - Haun Ventures 更强调 AI agents、金融服务、tokenization 和受监管的金融基础设施。a16z Crypto 则更强调稳定币、链上金融、可验证系统和真实世界采用。 两家基金的方向非常一致。 不过，这两家都是顶级crypto 基金，能否代表整个行业走向呢？ 牛市真要回来了吗？ 如果看全局数据 - 更准确地说，这是一个资本正在重新集中、重新筛选的时刻。头部基金依然可以从 LP 那里募到大钱，但很多中小型 crypto VC 的募资环境依然很艰难。 Galaxy 的数据显示，2025 年 crypto venture funds 总共募资 87.5 亿美元，是 2022 年以来最强的一年，但基金规模的中位数只有 4600 万美元。 PitchBook/NVCA 的数据也显示，2026 年第一季度，73.1% 的 VC committed capital 流向了仅仅五家公司，emerging managers 仍然承压。 CryptoRank 的 Q1 2026 报告也呈现出类似的 barbell pattern：后期项目拿走了更多资金，而 seed 和 pre-seed 加起来只占 crypto VC 总资本的 5.2%。 所以，市场并不是均匀复苏。资本没有消失，但它变得更谨慎，也更集中。 它正在流向 LP 和机构更愿意相信的方向： 稳定币。 资产代币化。 链上市场。 Agentic finance。 可验证网络。 受监管的金融基础设施。 a16z 的 podcast 里有一句话很形象：过去的 crypto 行业，一群穿 hoodie 的 builders 在 hacker house 里写代码。而现在，越来越多是builders 穿上西装，走进会议室，和 Wall Street、银行、支付公司、资产管理公司、监管者坐下来谈。 这就是这个行业正在发生的变化。它正在变得更金融、更制度化，也更接近现实世界的基础设施。这也就是很多OG 诟病“离加密精神越来越远了”的地方。 问题来了 - 如果 crypto 的下一阶段越来越机构化，合规化和基础设施化 - 那么属于普通人，散户和新入行的年轻人的机会在哪里呢？ 也许机会不再只是“更早找到下一个 token”。也许更重要的是，更早理解这些新的赛道和规则，看看如何提前布局，投身到新的游戏规则和赛道的构建与参与当中，在浪潮中摸索前进。 你怎么看？欢迎留言讨论！ 😊

很多人依然不理解，为什么我一直呼吁AI 框架标准项目方要走向“链化”？ 或许是前两轮牛熊期间，Chain infra承载了过多的预期，好不容易到了AI Agent“应用”时代了，大家有种望“链”生畏的感觉。但，AI Agent要更靠谱自主决策和互通协作，必然要趋向“链化”。 目前大热的ELIZA、ARC、Swarms等框架基本尚处于“概念阶段”，这个阶段无法被证伪而归零，同样也无法被证实而爆拉，基本处于估值无法被量化的襁褓期阶段。这是Github上发行资产的第一道坎，要给勾勒的框架和远景找落地可能性，才能得到市场的一致认可。 我们细看ELIZA、ARC、Swarms等框架无论是做极致单AI Agent性能优化还是多AI Agent交互协作框架，本质上都得为AGI大模型API调用梳理一套可追溯的逻辑和规则。 毕竟数据是链下的，推理过程又难以验证，执行过程又不透明，执行结果又不确定。 短期视角看，TEE提供了一套链下Trustless的低成本、高可行性落地方案可以加速AGI应用到AI Agent的自主决策环节当中，更长期视角看，同样需要一套“链上共识”来协助才能变得更可靠。 比如，ELIZA想基于其框架基础搭建AI Agent自主私钥托管方案，用了 @PhalaNetwork 的TEE安全远程认证能力，可确保AI-Pool的执行代码在调用私钥签名前不被篡改，但这只是TEE作用到AI Agent方向的第一小步。 如果我们可以把复杂的预设执行逻辑放到Agent Contract里，让Phala链的Validators来共同参与验证，一套基于链共识约束TEE执行细则的链条就打通了。届时，AI Agent带动TEE需求，TEE带动链赋能的正向飞轮就运转开了。 逻辑很make sense，TEE能保证私钥不可见，但私钥如何调用，基于何种预设规则调用，风控应急响应如何触发等等。短期可以交给开源代码库来实现透明性，但更长远看，背后不都得靠一套去中心化的验证共识来实时验证确定？ 所以，“链化”能加速AI Agent框架走向实际应用落地阶段，也能跟Crypto infra带来全新的增量机会。 方向已经很清晰了，对大部分人而言，寻找且Bullish，最早链化的AI Agent框架和最早支撑AI Agent的老链，这才是AI Agent新趋势下的Alpha。 Note：大家觉得文章有用烦请“一键三连”支持为谢，认可我持续干货内容输的朋友，可以Follow一下，也可访问我推特首页点击Substack专栏订阅一下（目前还免费），更多深度专业的投研和分析内容，尤其是不适宜在推特公开分享的内容，会在那里看到。

再说一句，现在撸空头全都是看项目方的格局😭项目方格局不行全都是口嗨 说空投15%项目方偷偷摸摸搞一大堆老鼠仓 我相信彩虹钱包是真实空投15%的 而且女巫完全没查全都有给空投 现在干项目还有四种情况👇 1️⃣项目方没有格局，有大融资，也是反撸 2️⃣项目方没有格局，没融资，更反撸 不管有没有融资项目方没格局直接全部打死 3️⃣项目方有格局，有融资则是大毛 4️⃣项目方有格局，没融资，需要项目起飞才是大毛 只要项目方有格局，大毛概率就有希望 熊市还能怎么办？当然的好好撸毛和捡尸体 买在无人问津，熊市最不卷知道吧，没人玩，没人卷到时候收获果实分得就更多 记得来订阅免费的空投信息 链接：

看完了CoinBase今天的财报会，一股淡淡的死感， 1）优化了14%的员工，大约700人，CoinBase总共给了50M-60M的遣散费，人均斩获7，8万刀大礼包。裁员后，CoinBase预计可以降低 500M 的年度成本。 2）CoinBase平台内 USDC 平均持有量创历史新高：从去年Q4的$178亿到Q1的$190亿，增长6.7%，目前大约占USDC总流通量的25%。但Stablecoin Revenue环比下降，去年Q4是$364M，今年Q1是$305M+18M（会计调整），主要受FED降息影响。 另外，USDC总流通从去年Q4到今年Q1增长大约5%-6%，没跑赢CoinBase的站内增速，这意味着Circle被CB吸血的程度又增加了。 3）会上同步了CoinBase“三个代表”战略的进展，即Everything Exchange，稳定币&支付和链上业务（排名有先后）。 其中，衍生品业务已有200M的年化收入，预测市场才推出2个月就已有100M的年化收入。 在这里做个对比，Robinhood的预测市场已正式推出1年，目前年化收入是400M+。彻底脱离Kalshi自建预测市场后，预计Robinhood预测市场的年化收入还会大幅增长。 稳定币方面， Base 已成为所有稳定币交易的主导链，市场份额达 62%。会议还提到，稳定币整体在本季度的交易量取得了翻倍的佳绩，USDC及合作伙伴占稳定币总交易量的80%+。 链上业务方面，Base生态DEX volumes环比增长2倍，借贷余额在去年已超1B。 4）零售用户在本季度的交易量为$36B，产生了$567M的收入，环比下降23%；机构用户在本季度产生了$166B的交易量，创造了$136M的收入，环比下降27%。 5）从第四点能够看出，coinbase散户的交易费用是非常高的，平均为1.575%（一直很贵。做个对比，离岸所散户平均下来，也就几个bp的手续费）。于是财报会就有人问了，“鉴于摩根斯坦利等tradfi大银行进军crypto，并为客户提供了更低的手续费，你们打不打算降价” CFO老哥自信回答：我们保持警惕，但目前没看到用户因为费率跑路的事情。 CEO Brian随即补充：用户如果嫌贵，可以订阅coinbase one，或者是走coinbase advanced专业路线，交易量越大越便宜。 关于CoinBase one，财报会重点提到了coinbase one的付费用户已过百万，是coinbase的重要产品，coinbase one订阅用户也是cb体系内最有价值的用户。类似robinhood gold，能持续创造较高的ARPU。 6）会上还聊到了一些给投资者心灵按摩的较为老生常谈的事情，比如强调业务能抗加密周期风险：订阅收入占比近半，即将有13个产品线年收入过亿；强调了AI叙事，主要是人员优化，AI AGENT链上交易和X402，利好usdc和base；聊到了清晰法案...总体我感觉比较平淡且话题比较抽象（这里主要指，更多需要去想象） From CoinEx&ViaBTC Institution