#Codex CLI

Barret李靖
2个月前
指挥 Codex CLI 干了四五个小时,把之前写的“网页音视频加速播放”油猴脚本改成了 Chrome 插件,已经提交商店审核。快速记录几点感受: 1. 聊四到五个小时,开始限制 token 了,不太够用,聊的过程中,感觉 token 消耗是个黑盒,不知道它在干什么 2. 当遇到报错时,会给它提供报错信息以及截图,但一开始总是有点不信任它能把问题搞定 3. 代码一旦改坏了,最想做的就是回到上一步,但上一步我给它安排了四五个任务,这时候要是只让它移除其中某段代码,又怕引出新的报错。事实证明,最稳妥的方式还是每个 feature 都独立进入 git 管理,否则回退会非常麻烦。feature 都进入 git 管理 4. codex 读代码读的实在是太认真了,以至于执行任务的速度特别慢,对于稍微复杂点的任务,或者同时布置了多个任务,需要 5~20min 才能搞定 5. 每次对话结束,我都希望它能自动把过程记录下来,但它做得并不好,总结的内容也很一般。 6. 80% 情况写出来的代码能直接跑;出错的那 20%,经过第二轮调教后大多也能跑通。 7. 看着它执行某个任务的空档,脑子里有了新的想法,会想让它并发执行很多任务,但又担心它处理不过来。 8. 95% 都是 AI 写代码,但有些问题它排查得实在是太慢了,会忍不住自己上手,比它要快很多。 9. 有部分任务它处理的并不好,例如让它生成 svg 图标,效果很差。 10. 表达清晰很重要,如果任务描述的过于抽象,它可能会理解错,如果跟他沟通的时候,具体到函数名或 DOM id,它的处理基本会更准确。 以上遇到的问题,基本都找到了好的解法,等后面整理了再分享。还是要多用,才能不断优化工具的使用。 总的来说,整个项目完成的速度已经是我自己的 5 倍以上,因为省略了学习陌生知识的时间。说实话,一个月花 2~3k 在 AI Coding 上,完全是值得的,相当于给自己找了个外包。
半步
2个月前
🚀 对Open AI agent Builder的一些预测:Codex CLI与Agent Builder深度融合,专注“Agent开发Agent”领域,打破非专业用户的技术壁垒! 1. **Agent Builder:CLI代码框架的可视化外壳** Agent Builder将CLI生成的复杂代码架构(节点、逻辑、API调用)转化为直观的可视化工作流。非专业用户无需理解代码细节,通过拖拽调整代理行为,CLI则在后台确保代码高效执行。 2. **CLI:Agent Builder的开发引擎** CLI作为核心引擎,接收用户输入的上下文和需求,生成结构化代码框架,供Builder渲染为可视化节点。CLI还能优化代码、处理错误,确保代理逻辑健壮。 3. **双模式Agent Builder** - **Manual Mode**:如当前演示,用户手动设计节点和流程,CLI提供实时代码补全和调试支持。 - **Full Auto Mode(Agent Mode)**:用户仅提供需求(如“构建一个自动化客服代理”),CLI基于上下文自动生成完整节点图和流程逻辑,Builder呈现为可视化界面。后端代码统一由CLI生成,确保一致性与可扩展性。 4. **互相促进的闭环** - 非专业用户通过Builder的Auto Mode快速上手,生成代理原型; - 专业开发者用CLI微调代码逻辑,反馈到Builder优化可视化; - Agent Mode的迭代学习能力(基于用户反馈和CLI优化)让代理开发越来越智能,接近“Agent自编程”境界! 未来,CLI+Agent Builder将让任何人轻松构建复杂AI代理,近一步释放部分非技专业背景用户创造力!🌟 #OpenAI #CodexCLI #AgentBuilder #AIAgent