用 Evals 系统性测试 Codex 的 Agent Skills
OpenAI 开发者博客介绍如何用 evals 系统性测试 Codex 的 Agent Skill，把「感觉变好了」换成可比较的分数。
推荐理由：给出用 eval 系统性验证 Codex Skill 的完整流程，从定义成功标准到确定性检查与评分。
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第 101–117 条 · 共 117 条OpenAI Developer Blog · Codex精选AI 评分8282
OpenAI Developer Blog · Codex精选AI 评分7171 Skyscanner 如何用 JetBrains MCP 增强 Codex CLI
Skyscanner 工程师把 OpenAI 的 Codex CLI 接入 JetBrains IDE 的 MCP server，让 Codex 能调用 IDE 的 get_file_problems 检查文件错误、执行预设的 run configurations 跑测试和 lint。
推荐理由：Skyscanner 工程师把 Codex CLI 接入 JetBrains MCP，让 AI 直接读取 IDE 报错并跑测试，读者可借鉴这套反馈闭环。
Jesse Vincent精选AI 评分7070 用 Codex 和 ChatGPT 5.2 反编译 Android 游戏 Wordiest 并移植到 iOS
作者把 Wordiest 最后一个 Android APK 交给 Codex + ChatGPT 5.2，半小时内得到可玩的核心游戏，几小时后完成 Android 与 iOS 版本，全程未写也未读一行代码。
推荐理由：作者用 Codex 反编译 Android 游戏并移植到 iOS，展示了智能体开发中难易直觉失效的真实体验。
Jesse Vincent精选AI 评分6868 实测 OpenAI Codex CLI 的 Skills 支持
作者实测 OpenAI Codex CLI 新增的 Skills 支持，该功能目前藏在 feature flag 后，需用 codex --enable skills 开启。
推荐理由：作者实测 Codex 的 Skills 支持，对比 Claude Code 的加载方式，并给出目录结构与触发规则。
Jesse Vincent精选AI 评分6969 给编码智能体搭一个前后端日志桥接，方便调试 Web 应用
作者在让智能体开发 Web 应用时，常遇到客户端 JavaScript 的 bug，智能体靠读代码解决不了就会启动浏览器 MCP 交互调试，只为看浏览器控制台日志，既费 token 又慢。
推荐理由：作者给出一个可复用的前后端日志桥接做法，让编码智能体不用浏览器 MCP 也能看到前端日志。
OpenAI · Codex Cookbook精选AI 评分6767 如何用 Codex CLI 分阶段改造遗留代码库
OpenAI 在 Codex Cookbook 中给出用 Codex CLI 改造遗留代码库的完整流程，以 COBOL 投资组合系统为示例，围绕 ExecPlan 设计文档分五个阶段推进。
推荐理由：以 COBOL 投资组合系统为例，给出用 Codex CLI 分阶段改造遗留代码的可复用文档与验证流程。
Jesse Vincent精选AI 评分7474 把 Skills 和 Superpowers 移植到 OpenAI Codex CLI
作者 Jesse Vincent 用一下午把 Superpowers 和整套 SKILL.md 体系移植到 OpenAI Codex CLI，随 Superpowers 3.3.0 发布。
推荐理由：作者把 Claude 的 SKILL.md 体系移植到 Codex CLI，并给出工具映射与安装方式，可据此判断跨模型复用 Skill 的可行性。
OpenAI Developer Blog · Codex精选AI 评分6464 Dagster Labs 如何用 Codex 做技术文档与教学
Dagster Labs 分享了用 OpenAI Codex 加速技术文档写作、跨媒介内容转换和文档覆盖度评估的实践。他们重写了 CONTRIBUTING.md，明确文档层级、结构和最佳实践，让 Codex 能据此生成符合规范的文档；还借助 gh 命令让 Codex 解读 PR 的 diff 和描述，并让 Codex 把教程改写成 YouTube 视频脚本。
推荐理由：Dagster 团队把 Codex 用于文档写作、PR 解读和内容跨媒介转换，其中用文档生成代码来反向衡量文档覆盖度的做法可以迁移。
Jesse Vincent精选AI 评分7878 Anthropic 在 Claude Code、Claude.ai 和 Claude API 上线官方 Skills 系统
Anthropic 在 Claude Code、Claude.ai 和 Claude API 同步上线第一方 Skills 系统，作者 Jesse Vincent 随即发布改用官方 Skills 的 Superpowers 新版本。
推荐理由：作者以近一个月的实际使用经验，对比官方 Skills 与自建方案的差异，并给出迁移中的取舍。
Martin Fowler · Exploring Generative AI精选AI 评分7474 拆解 Spec-Driven Development：Kiro、spec-kit 与 Tessl 三种工具实测
Martin Fowler 试用 Kiro、spec-kit 和 Tessl 三款自称实现 spec-driven development（SDD）的工具，把 SDD 归纳为 spec-first、spec-anchored、spec-as-source 三个层次，并指出目前所有方案都停留在 spec-first。
推荐理由：作者亲手试用 Kiro、spec-kit 和 Tessl 三款 SDD 工具，给出 spec-first、spec-anchored、spec-as-source 三层划分，并指出小任务被过度规格化的问题。
Jesse Vincent精选AI 评分7878 Superpowers：作者如何在 2025 年 10 月用编码智能体
作者 Jesse Vincent 发布 Superpowers，一套基于 Claude Code 新插件系统的 Skill 集合，安装后通过 session-start hook 注入引导提示，让 Claude 主动搜索并使用 Skill。
推荐理由：作者把自用的编码智能体工作流打包成可安装的 Skill 插件，读者能直接复用其头脑风暴到 TDD 的实现流程。
Jesse Vincent精选AI 评分7171 我如何在 2025 年 9 月使用编码智能体：Claude Code 双会话工作流
作者记录了自己用 Claude Code 的完整流程：先用 git worktree 隔离任务，再用 brainstorming 提示词让 Claude 一次只问一个问题并分段确认设计，随后用 planning 提示词把计划拆成小任务写入 docs/plans/。
推荐理由：作者把 Claude Code 拆成架构师与实现者两个会话，并给出可复用的提示词和 git worktree 隔离做法。
Hacker News · Context Engineering 讨论精选AI 评分7676 Anthropic 谈 AI 智能体的有效上下文工程
Anthropic 应用 AI 团队撰文提出，上下文工程是提示词工程的延续，核心是在有限注意力预算下挑选最小的高信号 token 集合。
推荐理由：Anthropic 官方给出上下文工程的系统方法，含压缩、笔记与子智能体三种长任务策略的取舍。
Jesse Vincent精选AI 评分6666 用 GraphViz 的 dot 语言重写 CLAUDE.md 规则
作者把原本一大段文字的 CLAUDE.md 规则改写成 GraphViz 的 dot 流程图，用带引号的字符串做节点名、用不同形状区分决策、命令和警告，并给每个流程加上明确触发条件。
推荐理由：作者把 CLAUDE.md 规则改写成 GraphViz dot 流程后，Claude 对规则的遵循表现更好，这套做法可以迁移到自己的项目。
Hacker News · Context Engineering 讨论精选AI 评分8787 Manus 的 AI 智能体上下文工程经验：六条实践原则
Manus 团队分享了构建 AI 智能体过程中总结的上下文工程经验，核心是围绕 KV 缓存设计、用遮蔽而非移除管理工具、把文件系统当作上下文、通过复述待办事项操控注意力、保留错误内容以及避免被少样本示例困住。
推荐理由：Manus 团队把四次重写代理框架的经验归纳成六条上下文工程原则，可直接对照自己的 Agent 实现。
OpenAI · Codex Cookbook精选AI 评分7474 在 GitLab CI/CD 中用 Codex CLI 自动做代码质量检查与安全修复
OpenAI Codex Cookbook 给出把 Codex CLI 接入 GitLab CI/CD 的完整做法，用于生成 CodeClimate JSON 代码质量报告、把 SAST 结果整理成 security_priority.md，并让 Codex 输出可 git apply 的补丁。
推荐理由：官方 Cookbook 给出把 Codex CLI 接入 GitLab CI 的完整配置，含提示词约束、JSON 标记提取与 diff 校验，可直接照搬。
Martin Fowler · Exploring Generative AI精选AI 评分6666 自主编码智能体实测：一次 OpenAI Codex 运行记录
Martin Fowler 给 OpenAI Codex 布置了一个前端标签格式化的化妆类小任务，并完整公开了 Codex 的日志和生成的 PR。日志显示 Codex 主要靠 grep 反复文本搜索定位代码，中途因把 AGENTS.md 误写成 AGENT.md 来回折腾，还因删掉 .yarnrc 导致测试无法运行，最终 PR 里有两个回归测试失败。
推荐理由：作者完整记录 Codex 自主完成一次前端小任务的日志，并对比 6 次运行结果，展示后台编码智能体在环境配置和代码复用上的真实短板。