本文是一位资深开发者分享的OpenAI Codex深度使用经验。作者首先解释了大模型的基础知识,如数据来源、Token机制及训练阶段,帮助读者理解模型行为。接着详细介绍了Codex CLI的工程结构、Agents.md配置规则以及MCP协议的应用。文章还分享了自定义GPT、风格设定等实战技巧,并通过从零复现开源项目的案例,展示了Codex在提升开发效率方面的巨大潜力,为开发者提供了极具参考价值的AI编程工作流优化方案。
原文链接:Linux.do
本文是一位资深开发者分享的OpenAI Codex深度使用经验。作者首先解释了大模型的基础知识,如数据来源、Token机制及训练阶段,帮助读者理解模型行为。接着详细介绍了Codex CLI的工程结构、Agents.md配置规则以及MCP协议的应用。文章还分享了自定义GPT、风格设定等实战技巧,并通过从零复现开源项目的案例,展示了Codex在提升开发效率方面的巨大潜力,为开发者提供了极具参考价值的AI编程工作流优化方案。
原文链接:Linux.do
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。