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@dotey·6月18日For You
OpenAI Codex 上线了 Record & Replay 功能：在 Mac 上把一个重复性操作演示一遍，Codex 会观察你的操作过程，自动生成一个可复用的 Skill。下次遇到同样的任务，换一组输入参数，Codex 就能替你重新执行。
目前仅限 macOS，欧盟地区暂不可用，使用前需要先开启 Computer Use。
这个功能解决的问题很具体。很多日常工作流程步骤固定但难以用文字描述清楚：报销填单要选对科目和审批人，发布视频要按固定顺序填标题、标签、缩略图，创建 issue 要勾选特定的标签和指派人。以前想让 AI 帮你做这些事，你得把每一步写成精确的指令。Record & Replay 的思路是，与其写说明书，不如做一遍给它看。
操作流程不复杂。在 Codex 桌面端打开 Plugins，点加号菜单，选 Record a skill，然后正常在 Mac 上完成一遍操作。完成后停止录制，Codex 会分析你的操作，生成一份 Skill 文件，里面包含触发条件、所需输入、执行步骤和验证方式。这份 Skill 可以检查、可以编辑，不是黑盒。
重放的时候，开一个新对话，告诉 Codex 用这个 Skill，给它这次不同的参数就行。Codex 会结合 Computer Use（桌面操控）、浏览器操作和已连接的 plugin 来完成任务。
@OpenAIDevs
Show Codex a workflow once. Reuse it as a skill. Record & Replay lets you show Codex a recurring task, like filing an expense report or submitting a time-off request. Codex turns that demo into an inspectable, editable skill. You control when recording starts and stops. https://t.co/UqSGaO7XUs
OpenAI Codex 上线了 Record & Replay 功能：在 Mac 上把一个重复性操作演示一遍，Codex 会观察你的操作过程，自动生成一个可复用的 Skill。下次遇到同样的任务，换一组输入参数，Codex 就能替你重新执行。 目前仅限 macOS，欧盟暂不可用，需先开启 Computer Use。 这个功能解决的问题很具体。很多日常工作流程步骤固定但难以用文字描述清楚：报销填单要选对科目和审批人，发视频要按固定顺序填标题/标签/缩略图，创建 issue 要勾选特定标签和指派人。以前想让 AI 做这些，你得把每一步写成精确指令。Record & Replay 的思路是——与其写说明书，不如做一遍给它看。 操作流程不复杂：在 Codex 桌面端打开 Plugins，点加号菜单，选 Record a skill，然后正常在 Mac 上完成一遍操作。完成后停止录制，Codex 会分析操作，生成一份 Skill 文件，包含触发条件、所需输入、执行步骤和验证方式。这份 Skill 可以检查、可以编辑，不是黑盒。 重放时开一个新对话，告诉 Codex 用这个 Skill，给它不同的参数就行。Codex 会结合 Computer Use（桌面操控）、浏览器操作和已连接的 plugin 来完成任务。
@dotey·6月15日For You
Lovable 的设计负责人 Felix Haas 在社交媒体上分享了一篇关于"AI 时代高效团队"的观察，七条经验总结，来自这家增长速度惊人的 AI 创业公司内部视角。
几条有意思的观点：
第一，别像员工一样等安排。影响力最大的人不问"这归谁管"，看到问题直接上手。主人翁意识不是靠分配的，只能靠自己拿。
第二，招人看态度不看简历。技能当然重要，但光有技能几乎不能预测一个人能不能成事。真正跑出来的人靠的是好奇心、韧劲和学什么都愿意学的心态。在 AI 时代，这一点比过去更明显。
第三，好奇心和沉迷 AI 是两回事。真正用好 AI 的人不是天天刷资讯，而是不断去试那些没人让他试的东西，追那些可能根本走不通的想法。大多数人不会这么做，但少数坚持的人，回报是指数级的。
第四，让资深的人重新动手。这是 Haas 觉得最有意思的现象：经验丰富的管理者重新变成了 builder（建造者）。AI 让个体贡献者的杠杆效应急剧放大，一个深度使用 AI 的资深工程师或设计师，可能是当下公司里最强大的组合。
第五，自我意识是速度的敌人。Haas 说他从没见过自我意识让公司变快，但见过它让公司变慢。最快的团队不太在意谁拿功劳，只在意什么方案有效。
第六，先发布再迭代。一周的内部讨论，抵不上一天的真实用户反馈。最强的团队不追求发布前完美，而是追求尽快学到东西。发布本身就是他们学习的方式。
这些观点单独看并不新鲜，不过 Lovable 这两年发展的确实不错，2024 年上线，8 个月做到 1 亿美元年收入，2025 年底完成 3.3 亿美元 B 轮融资，估值 66 亿美元，是欧洲增长最快的 AI 公司之一。
尤其是“让资深的人重新动手”这一条，可能是 AI 时代最容易被忽视的组织变化。当 AI 工具足够强大，过去被提拔到管理岗、远离一线的高手，重新获得了亲手做事的能力和动力。
@felixhhaas
High-Performance Teams in the Age of AI 🔥 I've spent a lot of time thinking about what makes teams move incredibly fast while others get stuck. What I've seen is that performance in the age of AI has surprisingly little to do with credentials on paper and increasingly everything to do with mindset. Here are a few observations from Lovable:
@dotey：Lovable 设计负责人 Felix Haas 分享了关于「AI 时代高效团队」的七条观察，来自这家增长惊人的 AI 创业公司内部视角。 几条有意思的点： **别像员工一样等安排。** 影响力最大的人不问「这归谁管」，看到问题直接上手。主人翁意识只能自己拿，不能靠分配。 **招人看态度不看简历。** 真正跑出来的人靠的是好奇心、韧劲和什么都愿意学的心态。AI 时代这一点比过去更明显。 **好奇心和沉迷 AI 资讯是两回事。** 真正用好 AI 的人不是天天刷动态，而是不断去试那些没人让他试的东西。大多数人不会这么做，但少数坚持的人，回报是指数级的。 **让资深的人重新动手。** 这是 Haas 觉得最有意思的现象：经验丰富的管理者重新变成了 builder。AI 让个体贡献者的杠杆急剧放大——一个深度使用 AI 的资深工程师或设计师，可能是当下公司里最强大的组合。 **自我意识是速度的敌人。** 从没见过自我意识让公司变快，但见过它让公司变慢。最快的团队不在意谁拿功劳，只在意什么方案有效。 **先发布再迭代。** 一周的内部讨论，抵不上一天的真实用户反馈。发布本身就是学习方式。 Lovable 2024 年上线，8 个月做到 1 亿美元 ARR，2025 年底完成 3.3 亿美元 B 轮，估值 66 亿美元，欧洲增长最快的 AI 公司之一。 「让资深的人重新动手」可能是 AI 时代最容易被忽视的组织变化——过去被提拔到管理岗、远离一线的高手，重新获得了亲手做事的能力和动力。 [引用 @felixhhaas]：AI 时代的高效团队 🔥 我花了很多时间思考为什么有些团队移动得极快，而另一些却停滞不前。我的观察是：AI 时代的绩效与简历上的资历关系越来越小，与心态的关系越来越大。
@dotey·6月5日For You
Claude Desktop 打开内置的网页预览的那一刻我惊呆了，一个屏幕居然能放下这么多 Panels！
这产品经理应该是用 Zoom 开视频会议的时候灵机一动想出来这么牛逼的设计的！ https://t.co/r26TmsofzW
Claude Desktop 打开内置网页预览的那一刻我惊呆了，一个屏幕居然能放下这么多 Panel！ 这产品经理应该是开 Zoom 视频会议的时候灵机一动，才想出了这么牛的设计！
@dotey·6月4日For You
我知道的所有做AI Agent的团队都很拼，不是老板逼着的，是为了心中理想，所以心甘情愿加班和搞封闭开发👍
有点我好奇的是：Kimi 团队在开发 Kimi Code 的时候，是自家模型 token 用的多还是 Claude 或者 GPT 模型的 Token 用的多呢？ 🤔
@real_kai42
过去一个月是疯狂的一个月 大概一个月前，我下定决心重构 kimi-code，开始设计新的架构。 我大概抱着电脑和便携屏在汤泉卷了两整天，花了几千刀的 token 去做架构分析、设计和验证，最终得到了一份我认为最优的架构方案。 我觉得在 vibe 时代，架构变得更加重要了，一份好的架构能够在可控的范围内，让 Agent 肆意 coding，而不会打破东西 - 架构确定后，就开始冲刺实现。（过程中吵和推翻了无数次） - 迅速组建了一个强大的 team，感恩兄弟们无条件的信任🙇♂️ - 迅速 onboarding 整个 team，🙇♂️ 再次感恩兄弟们 - 封闭开发了一段时间（🤣年轻的时候，觉得是糟粕，真到时候，发现是人类工程效率奇迹。你无法想象随时可以拉着全部人在白板前吵架的架构迭代速度） - 虽然代码都是 vibe 的，但依旧逃不过 “代码质量正比于人类的注意力密度”。所以 agent 并不会替代所有程序员，只会让顶级的程序员生产力翻 20 倍，并淘汰其他程序员，且，集体主义 >>> 个人英雄主义。 - 一步一个坑的解决过程中遇到的问题。每一天都是最绝望的一天😭 - 开源后就病倒了，皮质醇分泌过度，影响免疫力 - 这一个月学的东西够我消化半年的 - 一周干了一整箱红牛，还得是生物燃料 - 🫥 也在 x 上消失了一个月 本来想写一些文章去总结过程中一些 insights 和 idea，但我本来就不擅长写长文，外加人脑自我保护让我迅速忘记了整个过程中的痛苦，并模糊了时间观念（冷知识，kimi-code 重构版开源其实才过了一周多，但在我的感性认知中，像是已经过了一个月） 等 kimi-code 陆续迭代到稳定，再去总结过程中的 lessons learned
我认识的所有做 AI Agent 的团队都很拼，不是老板逼的，是为了心中的理想，所以心甘情愿加班和封闭开发。 我好奇的一点是：Kimi 团队开发 Kimi Code 时，是自家模型用的 token 多，还是 Claude 或 GPT 用的多？ 引用 @real_kai42：过去一个月是疯狂的一个月——大概一个月前我下定决心重构 kimi-code，花了几千刀 token 做架构分析和验证，最终得到我认为最优的架构方案。在 vibe 时代，架构变得更加重要了，一份好的架构能在可控范围内让 Agent 肆意 coding 而不打破东西。之后迅速组建团队、封闭开发（年轻时觉得是糟粕，真到时候发现是人类工程效率奇迹——你无法想象随时可以拉着全部人在白板前吵架的架构迭代速度）。虽然代码都是 vibe 出来的，但依旧逃不过「代码质量正比于人类的注意力密度」。所以 agent 并不会替代所有程序员，只会让顶级程序员生产力翻 20 倍，并淘汰其他人——且集体主义 >>> 个人英雄主义。
@dotey·6月1日For You
我经常用 /goal ，主要用法：
1. 写一个 Checklist，让它一条条勾选
比如我逆向代码，会先用脚本做语法解析把完整的list整理成个json文件，让它分批去处理，每次处理完一批就更新json文件
2. 写一个设计文档，分成几个阶段
跟AI一起写一份详细设计文档，设计好了后让 AI 划分好 Phases，设定好每个 Phase 的验收条件，一个 Phase 一个 Phase 的执行，每个 Turn 都让它自己 commit
@dontbesilent
大家真的开始用 /goal 解决问题了吗 能否在评论区留下你用 /goal 的最佳实践？
我经常用 /goal，主要有两种用法： 1. 写一个 Checklist，让它逐条勾选 比如逆向代码时，先用脚本做语法解析，把完整列表整理成 JSON 文件，让 AI 分批处理，每批处理完后更新 JSON 文件。 2. 写设计文档，划分阶段执行 先和 AI 一起写一份详细的设计文档，设计完成后让 AI 划分 Phases、设定每个 Phase 的验收条件，然后一个 Phase 一个 Phase 地执行，每个 Turn 都让它自己 commit。 > 引用 @dontbesilent：大家真的开始用 /goal 解决问题了吗？欢迎在评论区分享你用 /goal 的最佳实践。
@dotey·5月30日For You
像我日常会几个 Agent 一起用：Codex、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot，这些 Agent 各有所长，或者有时候要集众家之长。
Matt 这个 Sandcastle 就是用 TypeScript 脚本来编排 Workflow，可以把这些 Agent 编排在同一个 WorkFlow 中一起来完成一些任务，可以在虚拟机中运行。
但过于极客不太适合普通用户，一般的场景真用不上，适合一些追求极致的场景。举例来说你要赛博养蛊：写个技术方案，让各个 Agent 一人出一套，再相互打分完善。
@mattpocockuk
I built my own software factory, and I open-sourced it. It's called Sandcastle. Here's how to use it: https://t.co/SpX9E5u4k4
我日常会同时用几个 Agent：Codex、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot，各有所长，有时需要集众家之长。 Matt 的 Sandcastle 就是用 TypeScript 脚本来编排 Workflow，可以把这些 Agent 放在同一个 Workflow 里协同完成任务，可在虚拟机中运行。 不过过于极客，普通用户用不上，适合追求极致的场景。举个例子——「赛博养蛊」：写个技术方案，让各个 Agent 各出一套方案，再让它们互相打分迭代完善。 【引用 @mattpocockuk】：我构建了自己的软件工厂，并开源了它。叫 Sandcastle，使用教程：https://t.co/SpX9E5u4k4
@dotey·4月6日For You
访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点
访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点
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