热门用法与指南
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利用 ChatGPT Codex 与 MCP 实现 Rhino 自动化 3D 建模工作流
【视频简介】 本期视频探讨了利用 ChatGPT Codex 通过 MCP（Model Context Protocol）连接 Rhino 进行 3D 建模的实现路径。视频展示了如何通过自然语言指令直接生成及修改 3D 模型，并对比了通用工作流与专用 Rhino 技能的差异，同时演示了参考图像如何辅助提升建模精度，为建筑设计中的自动化建模提供了新的技术参考。
查看本站导读与原文 →免费本地工具：统一管理Claude Code与 Codex 的Agent Skills ｜Bifrost实测
Claude Code 和 Codex 都支持 Agent Skills，但同一套开发流程要在多个 AI 编程代理之间保持同步，往往会变得非常混乱。 本期视频中，我本地运行开源 Bifrost Skills Repository，创建一个带版本管理的 Feature Builder skill，并把它同时接入 Claude Code 和 Codex，然后在真
查看本站导读与原文 →Codex 接入飞书实战办公：从回邮件到做PPT，一套工作流跑通
让 Codex 帮你处理邮件、整理群消息、写项目方案，再做预算表、任务看板和技术路线图，具体怎么实现？ 这期视频，我用一个新品发布项目，从零演示如何把飞书接入 Codex：安装工具、登录配置、设置权限，再让它读取资料、调用工具，完成一整套办公任务。 你会看到广告邮件筛选与规则设置、群消息摘要、项目方案创建与局部修改、带公式和条件格式的预算表、多维表格任务看板
查看本站导读与原文 →codex +无限画布，用一个skill讲清楚，一条手链，19张Amazon图应该怎么分工？
codex+无限画布，用一个skill讲清楚，一条手链，19张Amazon图应该怎么分工？ 体验skill，请一键三连+关注支持！ 亚马逊,无限画布,电商干货,listing,skills,电商运营,codex,详情页,Amazon,跨境电商
查看本站导读与原文 →codex 实战课：从文件夹建立到全局user prompt工作流建立
新学期多点新知识,手游情报,桌游棋牌,录屏,直播录像,教程,经验分享
查看本站导读与原文 →我用 Codex ，给 C 盘腾出 300 多 GB
C 盘分到 500GB，还是用了 400 多 GB。我写了这个 Skill，腾出 300 多 GB。 项目： 把链接发给 Codex，就写：「帮我清理 C 盘，管理 C 盘。」 AI开源先锋计划,磁盘清理,AI工具,Skills,Codex,Windows11,C盘清理,电脑技巧,开源
查看本站导读与原文 →OpenAI 推出个人 AI 智能体 dots；传豆包将推个人 AI 产品「Spell」；SpaceX 发射星舰成功入轨 | 极客早知道
OpenAI 开发者大会推出智能体 dots，重构会员定价，意图打造 AI 超级入口 北京时间 9 月 30 日凌晨，OpenAI 举办其宣称规模最大的一届开发者大会，一次性发布 25 项更新，覆盖新模型、API、智能体、插件生态与企业软件市场。大会现场，Sam Altman 公布 ChatGPT Pro 会员调整方案时台下一片沉寂，套餐调价成为本次发布最受
查看本站导读与原文 →Agent 时代来了，3D 生成大模型接下来比什么？
9 月 3 日，GPT-6 Astra 的发布，把 3D 内容创作带到了舞台中央。 在 GPT-6 Astra 官方发布页的一个不到 3 分钟的视频里与后续解读中，Astra 已经能直接进入 Blender，从一句住宅设计需求开始搭场景，先生成极简住宅，后来又将其扩展为围绕庭院展开的家庭住宅。里面有卧室、办公室、厨房和卫生间；家具从床板、衣柜挂杆、烤箱、餐具
查看本站导读与原文 →Codex Agents Workflow｜把复杂协作交给可审查的流程
把依赖、并行、确认与验收写成可执行工作流。Host 接管确定性交接与等待，模型专注需要判断的部分；支持 Skill 转 Workflow、按节点配模型，并保留运行记录供验收。 仓库： 介绍页： 个人工具页： 本片为 Codex 直出宣传视频（看我以前视频质量也能看出来，我才做不来正经片子呢 AI编程,Codex,生活记录,原创,Agent,工作流,记录,开源
查看本站导读与原文 →OpenAI DevDay 2026解读 | Dots全天候智能体 | GPT-6.1 Sol | Codex 云端 | AI工作流 | ChatGPT Dots
📒 本视频简介： OpenAI在DevDay 2026推出Dots全天候智能体，并更新GPT-6.1 Sol、Codex与团队协作空间。本期梳理AI如何从一次回答走向持续承担工作：云端任务怎样推进，模型成本如何影响长期执行，哪些动作仍需授权，以及成果如何交给团队继续处理。真正值得追问的是，AI能否减少人的管理、核对与返工时间。───────────────
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