Alohahejahe

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Alohahejahe

Alohahejahe

@_mengdi_

🧑‍💻 独立开发者|🤖 AI Agent / AI 工具开发|📈 价值投资|🏢 十年大厂手艺人|记录产品、效率与长期主义

Singapore Katılım Temmuz 2016
461 Takip Edilen25 Takipçiler
Sabitlenmiş Tweet
Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
I've been using /goal in Codex way more than /plan lately, and the results are noticeably better. I dug through the source a bit. The mechanism is pretty straightforward. At its core, /goal wraps the normal agent loop in another loop: a goal loop. In a normal turn, the stopping condition is: the model decides it can now reply, so it stops calling tools. The turn ends there. But “the turn is over” does not mean “the task is done.” This matters a lot for longer tasks. The model may have checked part of the problem, gathered some evidence, and started wrapping up, while the full objective still needs more validation, edge-case handling, or cleanup. /goal separates those two things: ending the current turn, and actually completing the goal. When you run /goal xxx, Codex persists that goal in the current thread. Then, whenever an agent turn finishes and the thread becomes idle, if the goal is still active, Codex automatically starts another turn. It injects a hidden reminder into the prompt: what the current goal is; keep making progress; don’t narrow the scope; rely on current state and verifiable evidence; check before finishing; and once the goal is truly complete, call update_goal complete. So in normal mode, once the model stops calling tools, the turn stops. In goal mode, Codex re-injects the goal and the audit requirements after each turn, pushing the model to keep checking, advancing, and verifying. The loop only ends when the model explicitly calls update_goal complete. One important detail: Codex does not automatically distill the previous conversation into the goal. What gets persisted is mainly the text you wrote in /goal. If that text is vague, like “finish this task,” the model may have less useful context later, especially after context compaction. So the better habit is to write the goal concretely. If the goal comes from a long discussion, ask Codex to summarize it into a clear task description first, then start /goal with that. You can also specify a token budget, though in daily use I rarely bother. Codex tracks how many tokens and how much time the goal used, and can report that when it finishes.
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
codex 上线了 Sites 插件, 直接生成交互式网页, 域名也不需要, 直接给你配好 xxxx.chatgpt.site, 可以直接分享出去, 但目前只支持 Business 和 Enterprise. 前端开发者的又一次暴击🙃
OpenAI@OpenAI

Building apps has never been easier. With Sites, Codex can turn your work, ideas, and plans into an interactive website or app your team can explore, use, and share with a URL. Rolling out to Business and Enterprise plans, before expanding more broadly.

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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
很久没用 gemini 模型了,用 agy 试了下 3.5-flash, 情绪价值这一块儿还得是 gemini😂,但....不解决问题
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
0-500:Reply Guy —— 到处回复大号、蹭曝光 500-2K:Niche Bangers —— 发垂直领域爆款内容 2K-5K:Thirst Traps —— 靠颜值、争议、吸睛内容 5K-10K:Parody News —— 模仿新闻账号蹭热点 10K-25K:Cringe Threads —— 发很套路的长线程 25K-50K:Shitposts —— 发段子、梗图、抽象内容 50K-75K:Fortune Cookies —— 发短鸡汤金句 75K-100K:Cringe Bangers —— 很土但数据爆炸的内容 100K+:Get Cancelled —— 开始被全网挑刺、翻旧账
Nikita Bier@nikitabier

Twitter Growth Strategy 0-500 Followers: Reply Guy 501-2K: Niche Bangers 2-5K: Thirst Traps 5-10K: Parody News 10-25K: Cringe Threads 25-50K: Shitposts 50-75K: Fortune Cookies 75-100K: Cringe Bangers >100K: Get Cancelled

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我不叫山谷
我不叫山谷@5twmdi·
蓝v开通一个月了,账号做成这样,有比我还失败的吗👀👀
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
@Oracal1203 搞心态,之前几乎每周重置,上周以为还可能重置,fast 开的太猛结果没重置😂,后两天就揭不开锅了
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MoonInAI
MoonInAI@Oracal1203·
预测一下 Codex这周还会再重置一次额度
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
@w3ns0n 速度虽然快,但是出错很多,整体是负向的,意义不大
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w3ns0n
w3ns0n@w3ns0n·
是不是应该好好利用GPT-5.3-codex-Spark的额度呀。
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Fenng
Fenng@Fenng·
信息流里又看到「微信太坏了,居然不支持 Markdown」之类的说法,总是忍不住想笑。
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
@Stevensun520417 10 年的账号了,十几个粉丝,也给不了 1000 粉丝的大佬什么建议🐶,加油吧
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Stevensun
Stevensun@Stevensun520417·
蓝V开通三个月了,粉丝还在1000徘徊,有没有比我更惨的?
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
@lixinbao_X 和你一样,openai 还不允许换手机号,不过这波主要打击的还是羊毛党,正常用户波及的不多
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李新宝
李新宝@lixinbao_X·
今天被 CodeX 弹验证码的事情搞得心烦意乱。 虽然我自己现在没有被弹,但我之前有个小号被弹过 CodeX 的验证码。我的大号是 200 美元的 Pro 账号,从 2023 年年初注册起一直稳定用到现在,从来没出过任何故障,也没被弹过验证码。 但还是莫名其妙地被大家带得特别烦躁,这会儿抓紧到公园里面溜达溜达,散散心,缓解一下烦躁的情绪。
李新宝 tweet media
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
下面是目前codex弹手机验证码风控的多方面信息汇总: 1/ 开2fa或者开高级帐户安全保护是否能解决? 不完全可靠, 因为这两个都是保护你账号安全的, 跟openai的风控逻辑不完全重叠, 如果被风控了, 很多还是不行 2/ 我的老号用的接码平台, 现在有了真实国外手机号或whatsapp, 怎么换绑? 换不了 3/ 和用cpa/sub2api有关系吗? 基本没关系, 但是如果是用号池, 且某些号有问题, 可能被连坐 4/ 和账号等级有关系吗? 有相关性, 现在重点打击的薅羊毛行为, 主要是免费号池账户和plus账户, pro也有 5/ 如果被风控了, 账号没到期, 还能退款吗? 银行卡支付的可以发邮件申请退款, apple内购的需要找apple退款, 而且如果使用的apple + 礼品卡, 意味着这个apple id也无法为新的账号充值了 6/ 还没被风控的现在该怎么办? 先把2fa和高级帐户安全保护打开, 买个giffgaff并注册个新号先养着备用, 注意干净的ip, 以及不要频繁换设备换账号
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
@iamtonyzhu 模型只能用 sota,其他模型带来的返工和破坏太糟心了
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
@wangray 恭喜恭喜,刚开通蓝V 起号第一天,就看到这么励志的大佬
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Ray Wang
Ray Wang@wangray·
回头望 4个多月前我还在庆祝自己有了500个蓝V关注 当时的目标是3个月内到500万流量 谁能想4个月后我已经有超过4000万的流量了呢? 所以目标还是得定的高一点,万一实现了呢?
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Ray Wang@wangray

Two weeks in on 𝕏 and I just hit a small milestone.🥳 500 verified followers. Seriously, thank you for being here and for the support. I really believe we can make this place better when creators show up consistently. Next goal: 5M+ impressions in the next 3 months. Let’s keep building and enjoy the ride together.

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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
噩耗一个接一个🐶,AI 圈的 codex 风控,投资圈又有境内投资者限制
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
这几天的codex手机号验证, 看下来大多是免费号和plus号, 有pro账号受到影响吗, 调研下被要求验证手机号的账号情况
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
gpt-5.3-codex 今天就要下线了,显然是在为即将到来的 gpt-5.6 挪位置,没多久之前他还是 sota 模型,模型的迭代真是越来越快了
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
Cursor 刚一份开发者习惯报告,里面记录了 AI 编程在 2025 到 2026 年的变化,下面是从图表中提取的数据: 1. 开发产出增长:人均每周新增代码行从 2025 年初约 3.6K 增至 2026 年 5 月约 8.6K。 2.PR 规模变大:单个 PR 新增行数 p75 从约 126 行增至约 345 行;1000 行以上的大 PR 占比从约 8% 升至 13.8%。 3.Agent 任务变深:平均每次 Agent 会话工具调用数在两个月内从约 114 次升至 145 次。 4.AI 代码留存率提升:被接受的 AI 代码,60 分钟后仍保留的比例从约 76.6% 升至 80.6%。 5. 模型成本差异明显:不同模型每次 Agent 请求成本从 $0.18 到 $1.57,接近 9 倍差距。 6. 高阶用户拉开差距:p99 开发者 AI 代码行数是中位数用户的 46 倍,合并 PR 数是 15 倍。 7. 上下文使用增长:输入/输出 token 比从约 4.5x 升至 11.4x,说明 Agent 生成代码前读取了更多上下文。 8. 自动化比例上升:无需手动 diff 接受、直接进入提交流的 AI 改动,从约 7% 升至 36% 左右。 原文:#a-field-transformed" target="_blank" rel="nofollow noopener">cursor.com/cn/insights#a-…
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Anthony
Anthony@OipsAnthony·
@cline @MiniMax_AI 🤔Gemini 3.1 Pro 能超过 Opus 4.7 的话,这个榜单可能有问题?
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Cline
Cline@cline·
The new MiniMax-M3 is their first model to have 1m context, multimodal, and agentic coding capability. Congratulations to @MiniMax_AI for the breakthrough in sparse-attention architecture cutting compute & cost to 1/20th their previous generation. Free to try in Cline now!
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Alohahejahe
Alohahejahe@_mengdi_·
每天都有想听但是听不完的播客, 但是很多播客并不提供完整的文字稿, 不方便给AI总结, 有下面几个方案: 1. 使用Deepgram的speed to text, 有200刀赠金, 提供mcp/skill/cli, 可以方便的转录, 速度也很快 2. 使用modal, Beam, Lightning AI, 这些平台提供了每月30美元左右的赠金, 使用按秒计费的GPU进行转录, 让你的codex/cc写个skill就好, 每月免费处理上百个播客也是够的 3. 直接用自己电脑转录, 用whisper-large-v3-turbo , 实测下来, 我的M4pro 10分钟之内可以转完一个多小时的播客 4. 使用使用podwise, 它提供可以给agent直接用的cli, 装到codex/cc/hermes里,这是最稳定可靠的方案
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