推上看到有位推友用AI编程不太顺，我也遇到过他那种情况，我怕被喷，单独说下我思考过的一个小理论： **AI编程效能临界理论** 根据开发者对feature技术方案的理解深度，开发者使用AI编程工具的效率将呈现指数级跃迁： 【认知真空区（0%）】当技术方案理解度=0%时，AI工具输出的代码如同"黑盒盲猜"，开发者会陷入反复调试-报错-重构的死循环，时间损耗率高比不用AI高达几倍以上 【风险累积区（＜50%）】此阶段开发者存在系统性知识盲区。虽然AI能生成语法正确的代码，但架构缺陷率高，犹如在浮冰上搭建房屋，后期维护成本将呈爆发式增长 【效能转折区（50%-75%）】当突破50%认知阈值后，开发者具备关键概念识别能力，AI生成代码的核心逻辑通过率迅速提升，调试时间压缩到初始阶段的几分之一，进入"AI修正→认知强化"的正向循环 【精准制导区（≥75%）】达到技术方案深度内化时，开发者能用各种工具进行需求降维。AI工具在此阶段转化为精准的代码生成器，功能实现完整度可达90%以上，开发过程呈现"需求→伪代码→成品"的线性加速 ``` 1. 界面，脚本，简单功能，我在使用AI编程时，技术方案理解度<50% 2. 大部分在50-75%区间 3. 少部分在>=75%, 耗费大量心力方行 我可以1小时内生成质量很高的后端代码，有些推友擅长app开发，可以1小时生成一个简单app。 术业有专攻，在不熟悉的领域多做一些前置工作。 人类更要花时间在前置环境，磨刀不误砍柴工，毕竟AI写代码可比我们人类快多了。

vibe coding 技巧：让 LLM 优先选用成熟库或框架，而不是从零裸写。这样能显著提升效率和成功率。 昨天画下面这张思维导图，Codex 很自信地选择自绘。结果我让它用 @browser（Codex 内置浏览器）加载中国省市区数据做压力测试，层级一多，布局立刻乱套，节点互相重叠。 后来让它改用第三方成熟库，问题很快就解决了。 众所周知，现代软件是分层的。写一个带网络功能的 App，不可能直接从 socket 层开始裸写。一切都需要站在巨人的肩膀上。

关注AI的每一位推友，都该订阅OpenAI或Anthropic的最高档套餐——ChatGPT Pro或Claude Max，否则你会越来越落后，永远只能当看客。 这是我最近买了ChatGPT Pro才悟到的：当token不再是限制，你才有资格随意探索、充分释放创造力，积累真正属于自己的AI经验，从而不断提升自己。这是一个飞轮——探索得越多，你的AI能力就越强；驾驭AI的能力越强，你就越能提升自己。 推上那些最活跃的AI创造者，无论是大V还是独立开发者，几乎都订阅了最高档套餐，很多人甚至同时买了两个公司的顶格套餐，有的还手握好几个账号。 我很后悔自己悟得太晚，写完这篇我就去订Claude Max，哪怕Fable已经没了。因为这几天疯狂vibe coding时发现，GPT-5.5 xhigh也经常蠢得让人抓狂。 很多朋友会问：难道要贷款上班吗？毕竟一个顶格套餐至少200美金，两个就是400美金。 首先，ChatGPT我建议买100美金的Pro就够了，我自己甚至用不完，这就省了100美金。 再用李笑来老师炒股定投的思路来理解：炒股第一法则是别借钱炒股，但你可以想想，每月收入少了10%，会影响生活吗？很多时候你自己其实毫无感觉。那就拿这1%到10%的收入去定投购买顶格套餐，就当是给自己的投资。

codex的宠物模式有一个好处，如果当前有多个会话（任务）在并行运行，它会显示2个tooltip, 我可以直接点击其中的任意一个切换。

看到蛮多推友门都觉得fable模型很神奇，如果下次A社重新开放，我将订阅Max套餐。 然后业余时间用来挑战一些比较难的项目，例如实现一个Mac上类似Charles或Proxyman抓包软件的基础版本。

不想买软件了，直接截个软件的屏然后丢给codex，用/goal复刻一个,就是这么简单粗暴。 xcode努力了半小时，第一版还不错，支持多个布局，包括鱼骨头，虽然有点小问题，接下来慢慢修复。 个人感觉/goal非常适合用图片生成软件的第一个版本。 提一嘴，因为我本地安装了codex”插件“菜单中的product design(产品设计）插件，过程中它自动调用了插件的一些功能，强烈建议安装！

决心尽量异步使用codex构建产品，少对着电脑。 待会儿就要送孩子去少年宫了，这次加强了一下手机远程控制Mac的能力，除了chatGPT自带的codex mobile做了基本保障外，我又安装了推友们推荐的网易UU远程，的确牛逼啊！ 可以远程桌面操作codex GUI，也可以命令行操作，狡兔三窟，我至少有2层保险了。

大佬帖子里的56行循环外的49万多行代码就是所谓的agent harness. 如果你也想面试agent开发岗位，又不知道如何下手，强烈推荐我最近在看的极客时间平台上的《从 0 开始构建 Agent Harness》专栏。 也推荐想给自己公司开发agent平台的推友门。 虽然开源Coding Agent很多，但是庞大的代码量背后的原理没有教材系统性指导，就如还没自宫就强练辟邪剑谱，等面试的时候就会汗流浃背，不知道所以然。 缺点是要花钱，我是花了几块钱海鲜市场买了一个星期的会员，所以只推荐给要面试或者开发agent的推油门。 没有任何利益关系，纯粹自费阅读发现非常非常好，忍不住推荐。

到今天为止，各位老板，如果你的公司还没有实现“在IM里@.AI机器人干活”（钉钉，飞书，企业微信），贵司必然不是AI Native的公司。 我觉得这是判断贵司AI集成度和组织智能化水平的一个非常关键且直观的标志。 当然已经研发了更专业的AI平台更好了。

看来fable做游戏很强啊，我已经在X上刷到好几个3D游戏了，普遍都是用three.js做的。 玩了一下这个飞车游戏，完成度非常高，这位推友是位大神，我恰好用他的例子学习下游戏是怎么做的，替换了下飞车模型，游戏运行正常。 飞车模型看起来是从Sketchfab上下载的。

codex的limit reset（套餐重置），现在不会自动给你reset了。 它给你留着，你进度不足的时候再自己手工重置，贴心啊 路径：”设置“->”剩余用量“

Synara，一个界面高度相似codex的编程GUI。 我用了下，真的很像codex，所以没有任何上手难度。 中推常见的一个场景是使用Deepseek, 它支持8个常见Coding agent, 例如Pi, Claude Code, OpenCode等。 我用pi Deepseek测试了下挺好用的, 还有看板模式。