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Codex 核心工作流教程：看懂入口、执行环境、上下文、权限与交付

Codex 不只是写代码的聊天工具，而是一套能进入真实项目执行任务的 AI Agent 工作流。本文用入口、执行环境、上下文、权限边界和交付结果五个环节，讲清 App、CLI、IDE、Cloud 与手机端的关系，并结合 AI 行业日报案例，帮助内容创作者和独立开发者把 Codex 接入自己的工作流程。

明立非(Mingnify)的博客 · ZH

Codex APP 入门到实战：用 AI 日报项目跑通 Agent 工作流

本文用一个 AI 日报项目，拆解 Codex APP 从建项目、生成页面、视觉迭代、长期记忆、外部资讯接入，到 GitHub、Netlify 交付和自动化运行的完整流程，适合想系统上手 Codex 的内容创作者、独立开发者和 AI 工具使用者。

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Obsidian AI 知识库第一步：从 0 搭建最小可用系统，用真实场景跑通

这篇文章讲怎样用 Obsidian 搭一个能先跑起来的 AI 知识库：整理本地 Markdown 仓库，通过 Claudian 接入 CLI Agent，再用资料积累和项目推进两个场景，验证资料输入、AI 处理、知识沉淀和成果输出，适合想把 Obsidian 接入 AI 工作流的内容创作者和知识管理用户。

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Chat、Work、Codex 的区别和使用场景

Chat、Work 和 Codex 看起来都能帮你完成任务，但它们的工作方式并不相同。本文从定位、入口、执行环境、上下文和交付结果解释三者的区别，并给出从问题探索到 Agent 执行的选择方法，适合正在使用 ChatGPT、需要整理资料或管理本地项目的创作者、知识工作者与开发者。

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Obsidian 接入 AI：任务交给 Agent，还是边写边问 AI？｜以 Codex（ChatGPT） App 与 Claudian + Codex CLI 为例

Obsidian 接入 AI 后，任务该交给独立 Agent，还是在当前笔记里边写边问？本文以 Codex App 与 Claudian + Codex CLI 为例，从界面、架构、接入、工作流和真实切换案例拆解外部与内嵌 Agent 的差异，帮助内容创作者和知识工作者按任务范围选择入口，并避免多人同时改写同一份文件。

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用「說人話」Skill 幫你去除文章 AI 味：分析語氣、保留原意、台灣在地用語

怎麼去除文章的 AI 味？本文介紹繁體中文校對 Skill「說人話」，可搭配 Claude Code、Codex 等工具，檢查 38 種 AI 寫作痕跡、台灣用語與標點。透過先列問題、確認後改稿的流程，保留作者原意與判斷，並提供改稿前後對照及安裝教學。

雷蒙三十 · ZH

于為暢是誰？從外商總經理到一人公司始祖，AI 時代：「這輩子不會再請員工」

于為暢是誰？他是《暢玩一人公司》作者，台灣最早把個人品牌、一人公司與訂閱制串起來的人。2018 年他裁掉所有員工成為一人公司，八年後他說這輩子都不會再請員工，但會付費給很多 AI 模型。這篇整理我跟他的跨洲直播對談，談 AI 時代來臨，一人公司怎麼經營個人品牌？包含 10 個關於一人公司、信任與 AI 的真實對話。

雷蒙三十 · ZH

你的 AI 用到幾級了？開源 AI 使用能力評估工具 Skill，個人自檢、團隊盤點、面試評估

怎麼知道自己使用 AI 的能力？我做了一個開源工具「AI 幾級了」，直接讓 AI 讀你電腦裡 Claude Code、Codex 的真實對話紀錄，判斷你在 LV0–LV5 哪一級，附上 16 型使用人物誌，並指出該補的缺口。這篇文章會告訴你如何使用，一步步測出自己的等級，也分享個人每月自我審查、面試、團隊盤點三種用法。

雷蒙三十 · ZH

Git 入門：用搬家打包的比喻，學會叫 AI Agent 幫你存檔、備份

跟 AI Agent 協作不用自己打 Git 指令，但要看得懂它在做什麼。用搬家打包的比喻搞懂 Git 核心觀念，整理 status、diff、commit、push、pull、log 該怎麼跟 AI 說，附一份基礎 .gitignore 安全清單。

雷蒙三十 · ZH

Zeabur 停止營運搬家指南：我怎麼選 Cloudflare、Railway 與自架 VPS 主機和開源 Coolify

Zeabur 宣布 2026 年底停止營運，十月資安事件的初步報告白話文。這篇記錄我怎麼把專案服務讓 AI Agent 協助搬走、怎麼在 Cloudflare、Railway、GCP AWS 和 Linode 自架 Coolify 之間選，附上可以直接交給 AI 的搬家提示詞，也聊聊我和 Zeabur 這段緣分。

雷蒙三十 · ZH

Beyond the model: Engineering AI infra with scientific judgement

How Airbnb’s agent harness transforms unstructured data exploration by encoding scientific methodology into scalable, reproducible, and audit-ready infrastructure. By : Wren Dougherty Ask a coding agent to analyze 100,000 customer support conversations and within minutes you’ll have a polished taxonomy, precise prevalence numbers, and an executive-ready summary. What you can’t see is the investigation that produced them: the methods it chose, the evidence it weighed, how much to trust it, or whether a second request would agree. All that reaches you is the polish. The model is undeniably intel

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Ajana Ekran Görüntüsü Değil, Tasarımın Niyetini Ver

Figma Specs vesilesiyle tasarımdan koda aktarımda neyin kaybolduğuna ve bunu yazıya dökmenin yollarına dair notlar Continue reading on Medium »

Medium Tasarım (TR)

The Next UX Problem: What If AI Does Exactly What We Asked, But Not What We Meant?

We wanted AI to save us time. But what happens when it starts making decisions on our behalf? Imagine this. You open an AI assistant and type: “Find me a good hotel for my weekend trip. Compare the prices, check the reviews, and book the best option.” A few minutes later, the AI comes back. It found three hotels, compared their prices, checked their ratings, selected one, and completed the booking. Everything happened without you opening another tab. Sounds wonderful, right? Now imagine discovering that the hotel is 20 kilometres away from the city centre. The AI selected it because it was che

Muzli · EN