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Codex Team 号的额度规则,好像偷偷改了:以前按月限,现在变成了按周限。 周额度说是 100~150 刀,但大多数账号实际也就 100 刀上下。
Codex 卡在 5/5 重连,别再一遍遍点重试了。 很多时候不是服务挂了,而是你的代理只管了浏览器,Codex 还在“裸连”。 浏览器通常会跟随系统代理,但 Codex 本地进程不一定会自动读取。所以你明明开着代理、网页也能正常访问 OpenAI,Codex 依然可能反复重连。 解决方法,Mac 和 Windows 基本一样: Mac: 按 Command + Shift + . 显示隐藏文件 打开 /Users/你的用户名/.codex/ 新建一个名为 .env 的文件 Windows: 打开 C:\Users\你的用户名.codex 新建 .env 文件,注意别保存成 .env.txt 写入: HTTP_PROXY="" HTTPS_PROXY="" NO_PROXY="localhost,127.0.0.1,::1" 代理端口去自己的代理软件里看。我用的是 Clash,端口为 7897。 保存后彻底退出 Codex,不是只关窗口,然后重新打开。 5/5 不一定全是代理导致,但如果浏览器正常、Codex 还在反复重连,先检查这个,通常最省时间。
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Codex 代充到底是什么原理?我是真没搞懂。 闲鱼上一堆 Codex Plus 代充,基本都是 130~150 块,号称直接充自己账号,5 倍、20 倍都能搞。 我问了一圈,发现有些商家甚至不需要账号密码,只要你把session给他,他那边操作一下就能直接充上。 问题来了: 为什么拿到 session 就能给我的账号充值? 他们到底是走什么渠道充进去的?官方接口、地区差价,还是别的方式? 最让我纠结的是,把session交给陌生人这件事本身就挺吓人的。 有没有懂原理的讲讲,这种代充到底能不能碰?我是真不太敢直接上。
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Codex重置了 Codex重置了 Codex重置了 还有一张重置卡还没有用 怎么又重置了 多送点重置卡 我自己重置吧
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Codex/Claude Code 现在都支持跨session访问会话了,还是挺方便的,比如我昨天在测试我的 App 在 Windows 的运行情况,先在某个测试 Project 中调用 BaoCut Skill 去做转录视频,发现第一次运行时下载模型体验很糟糕。 然后我到 BaoCut 所在源代码项目中,把会话的 Session Id 给它,让它去分析原因并给出优化方案,这样就不需要你自己去让 Agent 自己总结,也不用担心总结的时候会损失上下文,Agent 自己可以去会话中找所需的上下文。
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Codex快点重置吧,真的等不及了。😂
Codex 做完的东西,不一定只能躺在文件夹里。 它还能直接变成一个可以打开、管理和分享的网站。 Codex 第 8 课:左侧“站点”是干什么的? 我用 Codex 做了一个 PulseRank 链上监控站。完成后,它会自动出现在“站点”页面,并生成一个真实网址。 这个页面主要有 6 个功能: • 站点入口:统一管理已经生成的网站 • 搜索站点:站点多了,可以按名称快速查找 • 站点成品:显示缩略图、名称和生成时间 • 网站地址:点击 ` 链接直接打开 • 访问权限:查看目前谁能访问网站 • 分享与管理:设置访问对象,把网站分享给其他人 这里最容易弄错的是访问权限。 显示“仅自己可见”时,别人拿到链接也打不开。分享之前,要先检查访问对象。 简单理解: 项目用来管理文件和任务,站点用来管理已经做好的网站。 这张功能图可以收藏,第一次打开“站点”页面时照着看。
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Codex 这个用法一定要改,结果会好一个量级 90% 的人都把 Codex 当神仙了,一上来就直接 /goal: 帮我写一个 App,实际上它很难理解你的具体需求 分享一条OpenAI研究员 @reach_vb 都在用的技巧:先让 Codex 做 research,再根据结论设置一个合适的 /goal,而不是一上来就直接 /goal 例如: 我要开发一个 XXX。 暂时不要写代码。 先帮我做 requirements gathering 和 research: 这个问题的核心约束是什么 有哪些成熟方案 / 同类实现可以参考 主要技术风险和容易踩的坑 最小可交付版本应该包含什么、排除什么 把调研结果整理清楚后,再根据结论 set 一个合适的 /goal 你也可以跟 Codex 对话: 1️⃣ 把需求和边界问清楚 2️⃣ 把现有方案和风险摸透 3️⃣ 再锁定一个真正可执行的 goal 等 goal 定准了,再让它开始写代码,结果会明显稳很多
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Codex 提示换个模型?一招解决。 这两天 Codex 算力明显有点顶不住,经常跑着跑着就弹: > “Selected model is at capacity. Please try a different model.” 然后任务直接停那。 我这两天已经不知道手动输入多少次“继续”了,属实有点麻。 今天发现一个挺省事的办法:直接给当前会话挂个定时任务,让它自己回来续。 提示词就写: > 任务完成了吗?没有完成就继续;如果已经完成,就把当前定时任务暂停。 然后: 设置每2分钟运行一次 → 选择当前会话 → 通知选「仅限未成功运行」。 这样以后再碰到模型满载、任务中断,隔一会儿它自己就会回来接着跑。
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Codex 8 月 9 日额度重置后,我会用这两步检查模型有没有“降智”,或者被偷梁换柱: 1.测 ChatGPT 和 Codex 的知识边界 > 禁止联网搜索,禁止调用外部工具,也不要依据此前对话或长期记忆。请仅凭模型已有的内部知识回答: > 2025 年 12 月 9 日,捷克总理叫什么? > 2025 年 12 月 1 日,Python 最新版本号是多少? > 如果不能可靠确认,请直接说“不确定”,不要猜测,并注明答案未经实时核验。 2.核对当前会话的 Model ID > 请只读、本地探测当前会话实际使用的 Model ID。不要联网、不要读取记忆,也不要根据自我描述或 config.toml 默认值猜测。 > 检查当前会话最新 rollout 中的 `turn_context.payload.model`,并用 `thread_settings` 或本地任务状态交叉验证。 > 只输出 Model ID 和证据字段,不得泄露密钥或其他会话内容。若无法确认,请明确说明。 第一步看它会不会不懂装懂,第二步查实际会话记录的模型标识。 不过也要注意:单次问答不能直接证明模型“降智”,Model ID 相同也不能证明后端完全没变。这套方法主要用来排查明显异常。
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