本文详细介绍了Codex skills的配置步骤和使用方法，包括开启功能、添加全局规则等。作者分享了个人使用心得，认为Codex特别适合处理重复性工作、操作性任务（如PPT制作、数据分析）以及基于特定范式的内容生成。文章附上了两个常用技能：GitHub上的aicoding-cookbook用于创建自定义技能，csv todo list用于任务管理。通过比较Codex和Claude，作者指出Codex在指令遵循方面更严格，而Claude更愿意提供丰富细节。这篇分享为AI用户提供了实用技巧，有助于提升工作效率和技能管理。
原文链接：Linux.do
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重，我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思，让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题，特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。