dreaming

@Youngxxxxu 哥，opencodex 代理到第三方中转站的 gpt responses 协议模型，好像有问题，问了ai 好像是 Bun 的 bug：OpenCodex/Bun 原样转发特别大的 response.completed 时，可能卡在流尾

🚀 OpenCodex macOS 1.0.7 更新，DMG 安装包同步发布！ ✨ 添加模型时支持选择 Chat / Responses 协议，并可直接测试。 🎙️ GPT-Live 支持语音调用官方及第三方模型，手机端远程同样支持。 🌍 新增 English 英文界面。 ⚠️ OpenCode 聚合平台的 DeepSeek 目前仍是 Chat 协议，暂不支持 Responses；官方 DeepSeek API 不受影响。 #OpenCodex #Codex #GPTLive #ResponsesAPI #ChatGPT #DeepSeek

@ethan3lee @dotey 不认可，zcode 的 agent 能力其实很强，前期有一些 bug，功能也偏少，最近正在疯狂补齐功能

@dotey 不认可，字节的 Trae，阿里的 Qoder，体验明显好于 kimi 和智谱的 zcode

只要去山寨 Codex，体验就不会差；底层只要用 PI 或者 Claude Code 的 SDK，那功能就不会差；只要接聪明一点的模型，能力就不会差。大厂如果舍不得落下脸山寨、什么都要从头搭、还只能用有限的自家模型，那效果当然不会好，人也不会少。

@chenchengpro 也就是在评论区回复，有概率被直接提交至 pr 吗😂

入职 qoder 一周，写了 9 个 skill 帮我 onboard。7 个是给这份工作专门写的，2 个通用。 1\ setup-mac：把一台新 mac 变回我的电脑。脚本分 8 段，跑几遍都不会坏。入职前 5 天写的，第一天领到机器就用上了。 2\ qoder-commits：增量读 qodercli 的提交，按分支合并成中文的摘要。上次读到哪它自己记着，重跑只看新的。 3\ qoder-feature-review：按功能拆分然后逐个评审实现。一个 agent 找问题，另一个专门去驳倒它，活下来的才留。 4\ qoder-suggest-from：把 ai 新闻变成能落到代码上的改进清单。每条都得指到具体文件的哪一行，跨次去重后攒了 40 条。 5\ qoder-expert：qoder 产品线的知识库。官方文档镜像一份，官方文档没写的自己喂进去。说实话现在基本还空着。 6\ qoder-onboard：融入助理。工作日志、人物图谱、黑话表、周报、待办都在这。感觉这一周大部分时间都在和他聊天。 7\ qoder-triage：把推特等渠道收来的 bug 和 feature request 去重、跟状态、对着代码库查是哪出的问题。收了 10 条，1 条变成了 pr，还有 1 条查完的结论是「这个不该我们修」。 8\ qoder-resources：采集社区里别人写的 qoder 内容。文章推文视频播客都收，音视频自动转成文字，能全文搜。 9\ me：我的简历和个人事实。写第一人称的东西时不用编，履历和时间线都能翻到出处。llm 知道我是谁才能给更好的 suggest 。 找时间挑一些整理下开源，想看哪个可以说一声哈。

@Jason_Young1231 吐槽一个问题，第三方模型接了 codex+ccswitch，模型读图的时候就会把图片的 base64 全部放进上下文导致超出上下文上限，我 k3 加 codex 变得完全不可用😂

今天看到关于 Pi 支持 Codex 远程压缩的问题，我想介绍一下 CC Switch 里面的这个功能，大家都知道，Codex 压缩是有黑魔法在里面的，非常高效而且几乎无损，并且是加密后在服务端进行的，所以在使用 GPT 模型的时候，如果不开启远程压缩，会损失很多性能。 CC Switch 这个开关，工作原理是替换 provider 表下的 name 字段，但是服务端压缩会导致响应变慢，一些中转站如果对延迟比较严格的话，就会导致响应失败，所以就做成了开关。 如果你在 Codex 里用中转站或者 Azure 之类提供的 GPT 模型，并且供应商允许的话，记得打开这个开关，可以提升很多压缩性能。 顺便吐槽一下，Codex 文档写的太模糊了，尤其是在接入第三方模型这部分，大部分情况都要靠用户自己试出来

发现国内的 sota 模型都不第一时间发性能报告或宣传了，先悄咪咪上线再涨价，看涨不涨价就知道是否 sota 了

@thsottiaux Codex repeatedly crashed when an internal Node subprocess exceeded V8’s string-length limit while writing to stdout. The crash dialog kept reopening and prevented ChatGPT.app from quitting normally. RangeError: Invalid string length at PL.write (.../src-BlTl_Ip2.js

@thsottiaux A long-running Codex /goal task consumed 178GB of disk space. Hundreds of child-agent JSONL logs grew to 500–600MB each because browser screenshots were stored as Base64 and seemingly duplicated across sessions.

Here you are! Thinking I am about to announce a reset. But no. I’m just scrolling twitter and looking for feedback on ChatGPT Work. What should we improve?

@op7418 自己开发插件也可以吧

Codex 这个更新很好玩！ 它现在有了类似 Claude 那种可视化的、可交互的功能，可以在聊天中展示一些可交互、可视化的 UI 组件。 而且整个样式跟 Codex 本身的风格融合得很好。 你可以像我这样去让它触发，亲自去体验一下。 在一些必要的场景下，它会自己给你展示这些可视化的组件，帮你去理解信息或者执行一些操作。 另外，Skills 里面 Claude 常见的那种 ask question 交互，估计它也能执行了。 可以升级一下你们 Skills 里面关于 Codex 的流程了。

@Jakeadams @thsottiaux same issue @thsottiaux

@thsottiaux @thsottiaux if the reset isn't showing, who do I contact?

Thank you to the 7M active users who are now using Codex and ChatGPT Work. We have added a banked reset to everyone's account to celebrate the milestone. You can apply the reset in the desktop app or on web and it will replenish the weekly usage for you. Have fun out there.

@Pluvio9yte 这个终端体验比较差，经常白屏😂

我突然发现了一个神奇的功能 我能够在Codex app里面同时使用Claude Code和Gemini 聊天用Gemini，Claude做规划和检查，Codex主力干活 方法就藏在Codex APP的右上角的两个小按钮

@cholf5 方舟是因为这个月 glm-5.2 用量翻 4 倍，恢复了就不行了，另外不确定 glm5.2 是不是量化版，但便宜也算便宜，而且这个月说不定要发豆包新模型，到时候可能不是这个价了，我也买了

方舟这个200的 Coding Plan，用下来量非常大，几乎不存在 Token 焦虑了，而且可以用 GLM 5.2，现在49.9买简直像白捡一样。后面续费如果恢复成200，我也会继续用的。顺便说一句，我没有指定用 GLM 5.2，而是直接用的 auto 模式(ark-code-latest)，也就是由方舟根据任务的情况自动选择模型，完全够用。

@i5ting 好多人以为是 ai 是汽车，但 ai 就是马车时代换了个马😃

逻辑问题，问题是大型组织里推动ai，是否真的拿到收益。 还是烧了token，给openai和anthropics上百亿的收入？而自己忙，看似成就感慢，过后又空虚？

@i5ting 只要字节没裁，互联网就不算真的寒冬

某团，某博，某讯文档都爆出大量裁员。比例惊人，我不敢说数据，可以评论区聊聊

@anorth_chen 其实即使裁员潮真的到来，还是面向老板编程的人会留下来，只要这个裁员的决策权在老板手上（目前绝大部分公司都是如此）

前两天受朋友邀请，去余杭字节的抖音内部做了一次 AI First 的分享。 这个朋友，是我校招进阿里时的 +1。 2021 年，我在速卖通做跨境支付，每天沉迷在一个又一个需求里。他当时是 P8，带我们整个后端支付小组。 那段时间，我在他手下受了很多照顾。半年多里，我从一开始接需求做杂活，慢慢参与到一些重要项目里，再到后来自己负责接手两块业务。 同期还有另外两个 P5。但我能很明显地感受到，自己是被倾斜了资源的。交给我的重要项目，在我出完技术方案后，他会拉着组里两个经验很丰富的 P7，一起帮我评审。 每次我接到的工作，都刚好有一点挑战。做完都有能力上的成长。但又不会给我带来太大的压力。 后来 2022 年中，我跳去了 web3 的创业公司。看着那个非常草台的技术团队，看着很多工作多年的人，其实依然缺乏一些基本的工程常识，我才意识到：一个人毕业第一年，就能在这样的团队里被打下扎实的基础以及良好的工作习惯，是一件多么幸运的事。 2022 年中，因为高层调整，我们基本都在那个时间点离开了阿里。他去了字节，负责带更大的团队一直至今。 这次见面，我们聊了很多 AI First 对组织的结构性影响。我了解到AI给大厂员工带来的裁员焦虑是真实存在的。而且各个团队都在做Agent这个方向。 你不做，别的团队做出来，就可能把你淘汰掉。你做得好，也可能把自己身边的同事淘汰掉。 因为很多业务的增量已经很有限了。AI 提效带来的直接结果，就是更少的人，做更多的事。 我在内部分享的时候，其实很多我能在 X 上说的暴论，并不适合在那个场合说。 当时参会的人，基本都是研发。而 AI First 这套模式要真正落地，首先意味着对人的要求变高了很多。 一个人想通过这套模式实现生产力爆发，前提是要有足够高的认知。这个认知，不只是技术能力。它包含了对产品、业务、商业、工程能力等多个维度的理解。 也就是说，你不能再等别人告诉你要接什么需求，你需要自己具备中长期规划的能力，并根据环境变化动态调整。自己用AI执行下去交付结果。 所以它的门槛其实很高。但这在大厂内部的惯性下，很多人都做不到。这甚至是个内部政治问题。 如果是研发，很多时候就是等着 PM 给需求。PM 不给需求，就觉得自己没事做。 如果是测试，AI First 这一套跑起来之后，甚至都不需要传统测试岗了。自动化测试都交给AI维护，研发自己测功能就好了。 如果是 PM，在不懂技术、没有工程常识的情况下，也很难真正参与进去。 最终能适应并驾驭这种新生产方式的人，主要会是两类： 一类是原本就有产品 sense 和业务 sense 的研发。另一类是有一定技术背景、懂工程落地的 PM。 还有一种人也会适应得很快：那些不是只做汇报和协调，而是自己 hands on，脚踏实地带团队落地项目的团队leader。我朋友就是这样的例子。相反，大量原本只是负责路由内部信息、传递压力、同步进度的中层管理岗，其实都可以走了。 我觉得我这些判断在当时那个环境里，说出来都不太合适。 从 2022 年底 GPT-3.5 出现到现在，其实每个人都有三年多的时间去学习、观察、思考，并调整自己的方向。也有三年多的时间，让自己为未来的变化做准备。 我过去在大厂，最无法忍受的一点，是环境里充斥着太多“为老板意愿而工作”的人。他们完全放弃了自己的思考。我在那个环境里，常常显得很横冲直撞。我会质疑产品经理的能力。质疑业务对商业、市场和用户的理解。质疑他们对全局的把控能力。 因为我能感受到，很多人心里的价值点，根本不是“怎么把事情做好”。他们只在乎怎么被老板认可，怎么拿到高绩效。我也很难接受很多研发默认自己只要把技术的活干好就行。至于该做什么、为什么做、有没有价值，全都交给业务判断。他们把最重要的判断能力，主动让渡出去了。 三年多过去，我能感受到，这群人其实什么都没有变。于是他们把自己推进了一个人人自危的困境里。 很多时候，一个人今天的处境，并不是突然发生的。它是过去两三年里，每一次微小决策不断积累后的结果。 你选择主动思考，还是等别人给你标准答案，迎合他人的评价体系。 最后都会变成今天的命运。 每个人其实一直都在决定自己的命运。 只是很多人在市场开始暴跌了，才意识到自己早就杠杆做多拉满被套牢了。

@sunlin1234 @jike_collection mac 不太行，有 bug，而且也有 issues 反馈了

@xilixjd @jike_collection cv是可以的

付费看完了 codex 团队的采访， 说下我认为的重点: - 团队只有 40人，就 1个 pm， 2个designer，其余全是 eng➕少量 researcher。 - 唯一一个 pm 的 routine就是用 codex 来处理用户反馈，issue，排优先级

@Wilf_Lin @jike_collection mac 不太行，有 bug，而且也有 issues

@xilixjd @jike_collection ctrl+v可以啊。

@i5ting 前端已死感觉就不用写了🥲

要不要写一篇文章呢？分析一下前端局面和ai影响，趋势

@KKaWSB 策略错误，实际上裁掉重新招低级后端就行了，不仅便宜还专业很多

这几天国内技术圈最炸裂的消失，莫过于“得物前端部门整体解散”了。 其实不是裁员，是整个部门建制取消，全员转后端，做AI全栈。 是个例吗？往前翻： 去年年底，美团前端转后端全栈，阿里菜鸟国际宣布"前端岗、测试岗即将消亡" 现在，加上得物三家不同赛道、不同体量的公司，半年内做了同一个决定。 前端工程师这个岗位，正在被AI和全栈化双向挤压。 行业和职能部门的组织架构变革已经开始。

@lidangzzz 你说的那不就表明把团队移到老中这边就完事了吗

google最大的臭棋，就是做了Antigravity。 为什么claude、codex、opencode都用TUI（terminal UI），不敢学cursor或者windsurf后者antigravity搞vscode套壳？ 因为套壳这件事非常麻烦，需要雇佣大量产品经理和人力去设计一大堆功能，去end to end test，一下子人力成本飙升上来了。 这个赛道里， cursor能活下去，Antigravity最后会变成google的一笔负资产，维持下去没问题，抢市场非常难。 反而只有字节trae这种省钱用中国工程师、中国产品经理、烧钱补贴token的方式，才能活得更久。 只有活得久，才能一步步把claude code的所有features学（模仿、致敬）过来。