AI写论文靠谱吗？Codex能做什么、不能做什么_服务软件

1. 爆肝10亿token，我给OpenClaw做了个龙虾管家！【一键安装龙虾】

2. 在线做科研太折腾，从灵感到论文得跑好多环节：文献查找、实验调试、论文写作，费时费力。开源项目 AutoResearchClaw 实现了从“聊个科研想法”到“生成完整学术论文”的全流程自动化科研！它能自动： - 挖掘 arXiv 和 Semantic Scholar 上真实文献，筛选高质量相关论文； - 自动设计硬件感知实验，运行沙盒代码，出结果还能自我修复； - 多智能体展开假说辩论和同侪评审，保障方法和证据一致性； - 生成 NeurIPS/ICML/ICLR 级别的论文草稿、LaTeX模板和真实BibTeX引用； - 进行4层引用检测，自动剔除虚假引用，保证论文品质； - 具备“PIVOT/REFINE”自我迭代能力，实验失败还能自动调整方向； - 支持OpenClaw集成，一条命令即可启动自动科研流程。只要装好环境，配置好LLM接口，敲一句命令输入你的科研话题，它就能自动跑完从文献综述、假说生成、试验设计到撰写上传的一整套流程，无需人工看护。 GitHub：github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw 科研新利器，助力科学家们解放双手，高效产出高质量论文！ #AI科研# #自动化研究# #论文生成# #开源项目# #AI创造营##人工智能#

3. 怎么看待当下学生用AI写论文这件事？

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6. 15分钟做个0中介费3D看房网站，Codex手把手教程

7. OpenAI Codex 团队的 Nick Baumann 分享了一个他日常用 Codex 干活的心得：与其每次把一堆文档、日志、API 输出丢给 AI 去啃，不如给它造几个专用的命令行小工具。他的逻辑很直接：MCP 连接器（比如 Slack、Linear、Sentry 这些）解决的是“能不能访问”的问题，但很多时候原始数据太大、太杂，AI 拿到手也处理得费劲。这时候更好的做法是把常用操作封装成一个带参数、输出 JSON、有帮助文档的 CLI 命令。Codex 本身就擅长用命令行，它会搜索、会加 flag 筛选、会把上一个命令的结果串到下一个命令里，不需要你教它怎么调。他自己实际在用三个这样的 CLI：【1】codex-threads：检索自己以前的 Codex 对话记录Codex 的会话存档噪音很多，直接让 AI 读原始记录又慢又乱。他做了个工具在本地建索引，可以搜索、定位、读取历史会话。典型用法是找到一次做得好的对话，然后把里面的模式提炼成 skill（可复用的工作指南）。【2】slack-cli：在 Slack 里精准找信息场景很具体：有人在某个 Slack 频道讨论过一个技术决策的理由，你知道讨论过但找不到在哪。这个 CLI 可以让 Codex 搜索、定位到具体的消息链、拉上下文、引用关键消息。它底层还是走 Codex 的授权网关，权限没变，只是把交互方式从扔一坨聊天记录变成了一条命令拿到你要的东西。【3】typefully-cli：写推文和排期发布他用 Typefully 管理社交内容，但不想每次都让 Codex 重新学一遍 Typefully 的 API。于是让 Codex 读 API 文档，编译出一个 Rust 写的小 CLI，只暴露他常用的几个操作。配套的 skill 里还写了一条规矩：不许自动发布、排期或删除内容，除非他明确要求。他把整个方法论总结成了一篇教程发到 OpenAI 开发者文档上，还配了一个 cli-creator skill 帮你用 Codex 自己造 CLI。这个思路对用 Claude Code 的人同样适用。核心就一句话：如果你发现自己反复在给 AI 喂同一类乱糟糟的数据，那就别再解释了，给它造个命令。Codex 团队还搞了一个 Skill 叫 cli-creator：developers.openai.com/codex/use-cases/agent-friendly-clis 网页链接github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/cli-creator 网页链接#硅基茶水间装修日志#

8. Codex 刚刚上线了一个重磅新功能——自带“评论模式”的应用内浏览器现在，你可以直接在代码编辑器里浏览任何网页。只需简单点点鼠标，就能快速和你的 AI Agent 进行迭代。Codex 会自动帮你搞定所有繁琐的步骤：它能瞬间截取网页屏幕，精准抓取 DOM 元素（DOM element），然后把这些信息作为最精准的上下文，直接无缝投喂到你接下来的对话窗口中。这功能我印象中最早是 v0 上有的，没想到 codex 现在也支持了。宝玉xp的微博视频

9. 比肩OpenAI Simple Codex，中国团队闯入Terminal-Bench全球第二！

10. OpenAI最强代码模型GPT-5.2-Codex上线

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12. 小白也能上手终端AI？iFlow CLI实测：比Claude Code更香！

13. #毕业论文要检测AIGC率了# 这段时间写毕业论文，虽然我的论文都是手搓的，但不仅查重了，还专门查了AIGC，放心一点，一共花了几百大洋，会发现几个数据网站平台的论文AIGC检测基本都是天坑，又贵又不准。后来为了验证，我用一段自己写的微博自媒体文章，和一段AI生成的文字（修改了几个标点符号和词语），一起去检测，两者的AI率居然差不多。所以用AI来查AI的科学性、准确性和原理是啥呢？我发现可能是写作逻辑，逻辑越严谨越容易被识别为AI，只要你的文章里有几个错别字、语病、表达不通顺、表达不准确的内容，检测出来的AI率就会降低 #朱自清散文AI率超60%#

14. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex，到底谁更强？

15. Codex的3个超强用法，超适合普通人！

16. CodexGuide：面向全球初学者、创作者、开发者与团队的 Codex 实践指南地址：github.com/freestylefly/CodexGuide从第一次上手，到把 Codex 接入真实工作流；帮助不同背景的人用 Codex 完成开发、创作、研究、自动化与团队协作。Codex 正在从“帮你写代码的工具”，演进为一套覆盖 CLI、Cloud/Web、IDE extension、桌面 App、移动端协同、浏览器和自动化能力的 AI 工作流系统。CodexGuide 想做的是一份面向真实任务的实践知识库。它关注三个问题：怎么开始：初学者应该从哪个入口、哪个任务、哪个设置开始。怎么交付：如何把需求讲清楚，让 Codex 读项目、改文件、跑命令、给出可检查结果。怎么沉淀：如何把一次成功任务变成团队可复用的模板、规则、案例和安全边界。这份教程主要以中文组织内容，但目标并不局限在中文用户或开发者。它也会覆盖创作者、研究者、产品、运营、技术写作者、团队负责人，以及需要把 Codex 接入日常工作的非开发场景。#AI创造营#

17. 在线科研探索常被海量文献资料和实验设计难题困扰，想象一下如果有AI科学家帮你全程支持，从想法生成到论文撰写，一站式高效科研体验该多好！清华FIB实验室开放的「OmniScientist」是一个致力于打造人类与AI科学家协同共进的开放式科研生态系统。它融合了从创新点子生成、文献检索、实验设计到论文写作的全流程AI能力，极大地加速科研进程。主要特色：- 提出宏大蓝图，实现全自动科学研究；- MirrorMind 模块注入人类专家隐性知识，提升AI科学家的决策力；- Deep Ideation 利用大语言模型构建科学概念网络，自动生成创新研究想法；- AgentExpt 通过资源检索智能设计实验方案；- 汇聚多篇开创性论文和Benchmark，推动科学AI系统研发。适合科研工作者、AI开发者与高等院校，欢迎访问GitHub获取代码与论文，开启智能科研新时代：GitHub：github.com/tsinghua-fib-lab/OmniScientist#AI科学家# #智能科研# #人工智能# #科研工具# #清华FIB实验室#

18. 【雷军34年前论文AI率超标！AI检测乌龙频出：毕业生花700元自证清白】据报道，34年前，小米创始人雷军发表的学术论文，竟在当下AIGC检测系统中被判定为AI率超标，部分平台数据远超高校合格标准，这一荒诞结果直指当前AI检测技术的严重缺陷。随着多所高校出台毕业论文AIGC检测新规，这类技术的局限性愈发凸显。缺乏公认行业标准、算法不透明，导致同一文本在不同平台检测结果差异巨大。雷军1992年发表的论文，在四款主流平台检测中，AI率从0%到23.8%不等，即便34年前尚无通用AI技术，也难逃误判。诸多高校都设置了AIGC率低于20%的硬性合格门槛，按照这一标准，这篇经典原创论文都无法通过审核，大量学生的原创论文也会面临审核危机。为了达到学校的审核标准，有学生反复更换不同检测平台测试，前后花费近700元，只为拿到一份合格的检测报告。更有学生无奈付费购买“AI降AI”整改服务，强行修改论文表述，将严谨学术语言改成口语化表达，直接拉低论文质量，答辩时频繁被质疑内容不规范。这种乱象背后，是技术不成熟与评价标准失衡的双重矛盾。专家指出，学术评价核心应回归人的专业判断，AIGC检测结果仅能作辅助参考，过度依赖机器只会扭曲学术研究初衷，加重学生负担，破坏健康的学术生态。

19. Claude Cowork把华尔街砸懵了！一天内市值蒸发超两万亿，原来不是软件不行了，是AI开始替人干活了。#大咖观察 #红衣聊AI #华尔街 #ClaudeCowork#智能体

20. 「Github一周热点110期」Github历史增长最快的项目？

21. 万字长文！小白全面入门Codex手把手教程【附保姆级文档】

22. 一夜之间，ChatGPT与Codex合并了

23. Codex不打算让Claude Code好过

24. 学术研究常常需要来回切换工具：文献搜索要用Google Scholar，白板工具画思维导图，写作时还要查引用格式、验证数据，审稿反馈更是繁琐。Academic Research Skills 把学术研究全流程整合到一起，为Claude Code提供完整的研究管道：research → write → review → revise → finalize。不仅有13代理深度研究团队、高质量论文写作管道，还支持模拟7代理同行评审（含Devil's Advocate）、完整性验证关卡、风格校准，甚至能生成LaTeX PDF和双语摘要。GitHub：github.com/Imbad0202/academic-research-skills主要功能：- 深度研究：13代理团队，支持Socratic引导、PRISMA系统综述、Semantic Scholar API验证；- 学术论文写作：12代理管道，风格校准、写作质量检查、LaTeX强化、多种引用格式转换；- 同行评审模拟：7代理多视角评审（EIC+3审稿人+Devil's Advocate），0-100分质量评分；- 完整10阶段管道：自适应检查点、材料护照追踪、完整性关卡（Stage 2.5/4.5不可跳过）；- 支持中英双语、多种论文结构（IMRaD、文献综述、理论分析等）；- 跨模型验证、反幻觉协议、防框架锁定机制。支持Claude Code CLI/VS Code/JetBrains，30秒插件安装，通过 /ars-plan 即可开始Socratic对话规划论文。全流程15k字论文仅需$4-6 API费用，适合研究者、博士生、学术工作者。#学术研究##ClaudeCode##AI研究工具##论文写作#

25. AI圈昨晚炸了！Claude Code内部不慎操作，导致源码泄露，整整51万行代码、1900多个文件，全部意外公开，而这件事背后更重要的是：让所有人第一次看清楚，下一代AI软件到底长什么样。#大有学问 #红衣聊AI #代码 #网络安全 #Claudecode

26. 更新越频繁，Claude Code与Codex越像

27. 硅谷一夜两弹! GPT-5.3-Codex狙击Claude 4.6, 奥特曼真急了

28. 盘点一周AI大事(5月3日)｜Google上线AI口语陪练 Google IO即将发布Gemini 4和Veo 4 Gemini上线原生文件生成 Google推出AI衣柜 Google翻译上线AI口语陪练 Claude 接入50多款创作软件，能直接操作Photoshop修图、做海报，接管Blender建模，用Ableton创作音乐英伟达开源全模态模型Nemotron 3 Nano Omni 研究员训练出复古大模型talkie KAIKAKU发布食品大模型Epicure 研究员开源突破性智能体协作框架Recursive MAS Moonlake上线Blender智能体Moonlake 3D Agent #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

29. 盘点一周AI大事(12月21日)｜谷歌手撕OpenAI OpenAI 上线最强图像模型GPT Image 1.5 OpenAI发布最强编码模型GPT-5.2-Codex Google发布 Gemini 3 Flash Google开源A2UI协议微软开源最强3D模型TRELLIS 2 阿里开源分层编辑图像模型Qwen-Image-Layered 阿里发布Veo 3平替Wan2.6 字节发布Veo 3平替Seedance 1.5 pro 腾讯开源首个实时交互世界模型WorldPlay 研究员开源照片重新对焦Genfocus Pipeline 研究员开源实时换脸视频模型PersonaLive Meta开源最强声音分割模型SAM Audio #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #OpenAI #AIGC #前沿科技趋势发布月

30. #OpenAI的Codex怎么玩# 看到这个话题，作为天天和各种 AI 编程工具对线的“重度用户”，必须来交个作业。现在的 Codex 在升级了 GPT-5-Codex 底座并全面开放工程化能力（GA）之后，早已不是当年的“代码补全插件”，而是彻底蜕变成了“全能工程智囊”。结合我最近的折腾经验，把它的高阶玩法、竞品差异以及实战心得，为你整合成了这份纯干货指南：🔻把 Slack 变成“代码指挥部”的隐藏技巧：很多人还停留在网页端输入 Prompt 的阶段，其实现在的 Codex 已经能完美融入团队协同。你完全可以直接在 Slack 频道里 @Codex 派活，比如让它去抓生产环境的报错 Log，顺便去 GitHub 把对应的 Bug 修了提个 PR。这种在众目睽睽之下让 AI 默默去干脏活的体验，非常高效。🔻用 SDK 自动化清理“技术债”：利用 Codex SDK 配合 GitHub Actions 写一个定时脚本。每周五晚上，让它自动扫描项目里那些没人要的过时实验代码（Feature Flags）和死代码，一键清理并跑通测试。人工清理要掉头发的活，它在后台十几分钟就整利索了。 🔻三大主流 AI 编程工具的错位竞争与选型：OpenAI Codex（企业级工程 Agent）：主打全研发周期渗透与流水线自动化。它拥有极强的推理底座，擅长系统级重构、PR 自动评审、技术债自动化清理。如果你想提升团队的工程效率，搞自动化 CI/CD 或大面积重构，果断上 Codex。 Cursor（沉浸式本地 IDE）：它是基于 VS Code 深度定制的独立编辑器，是结对编程的最佳体验者。其核心大招是 Composer 多文件同时修改和 Tab 键行内智能预测，你在写代码时的即时反馈感和丝滑度是业界顶尖的，适合手写代码时的即时辅助。 Claude Code（终端黑客特工）：采用纯终端（Terminal）交互，具备极强的复杂逻辑推理与自主性。丢给它一个报错，它能在终端里疯狂自我迭代：编译、看报错、改代码、跑测试，直到彻底修好为止，是啃硬核 Bug 的神器。实战通关：老旧系统 API 迁移与测试补齐：前阵子我把一个没有文档、依赖混乱的 Express 老项目目录整体喂给了 Codex CLI。它不仅没有在几万行祖传代码里迷失，反而精准梳理出了核心路由。最离谱的是，它在完成框架自动平移的同时，自动帮我补齐了近 90% 的测试用例，甚至顺手写好了 GitHub Action 的 CI 配置文件。以前需要熟练后端折腾两三天的脏活，它在后台静默运行十几分钟，就推了一个高质量的 Pull Request。对普通用户来说，“不会写代码也能做小工具”的门槛被彻底踩扁了；但对职业开发者来说，学会如何像“架构师”一样去编排和指挥 Codex 这样的全自动 Agent，才是未来拉开差距的关键。如果你想在手写代码时拥有“丝滑的即时辅助和多文件微调”，选 Cursor；如果你遇到难啃的 Bug，想在终端里放任 AI 独立 Debug、自己跑测试，选 Claude Code；如果你想提升整个团队的工程效率，搞自动化 CI/CD、工程流审计、大面积重构，果断上 Codex。#ai探索计划##ai创造营#

31. 实测 GPT-5.3-Codex，OpenAI 史上第一个高危模型，连 API 都还不敢给我们

32. 我如何用 Codex 在 5 天内"找回"丢失的源代码我早年写了一个 Electron 画图程序，源码丢了，只剩一个编译后的版本。我想过重写，但一想到要从零复现那些细节就头大。当时看了 OpenAI 那篇“28 天用 Codex 做出 Sora Android App”的博客 (http://t.cn/AX5vM1pu )，我突然有了个想法：既然编译后的代码还在，能不能让 Codex 帮我“逆向还原”出源代码？ 5 天后，我拿到了一份能正常运行的 TypeScript 源代码。从混淆代码里挖出模块结构 Electron 应用打包后，代码都压在 asar 文件里。第一步是让 Codex 从里面把 js 和 css 文件提取出来。提取出来的 js 是编译混淆过的，变量名全是 a、b、c，函数调用链乱成一团。人眼看着就晕，但对 Codex 来说，这只是另一段代码。我让 Codex 分析主要的 js 文件，把里面的模块列表整理出来。它真的做到了。虽然原始的模块名已经丢失，但从代码结构和功能逻辑，它还原出了一份相当完整的模块清单。有了这份清单，我让 Codex 制定还原计划：把每个模块从混淆后的 JavaScript 还原成可读的 TypeScript 代码。清单变成了一个 checklist，每完成一个模块就打个勾。第一个坑：Codex 太想"证明自己" 刚开始还原的时候，我遇到了一个问题。 Codex 有一种执念：它特别想验证生成的代码能跑。为了让代码能 build 通过，它会悄悄删减内容，跳过一些它觉得“暂时用不上”的部分。这对于写新代码是好习惯，但对于还原旧代码是灾难。我需要的是完整还原，不是能编译的最小子集。解决方法很简单，我在 AGENT.md 里加了一条强规则： “按照模块挨个还原即可，不需要保证编译通过。” 这一行字改变了一切。Codex 不再纠结于编译错误，开始老老实实地一个模块一个模块还原。第二个坑：上下文满了，记忆就没了 Codex 的上下文窗口是有限的。早期版本跑到一定程度就会停止，我得不停输入 continue。新开会话的话，又要重新介绍任务背景。我的解决方案是建立一套“外部记忆”系统： 1. 在 AGENT.md 里介绍当前任务的整体背景 2. 创建 PLAN.md 文件，记录还原计划和当前进度 3. 在 AGENT.md 里加一条规则：每次启动必须先读 PLAN.md，每轮任务结束后必须更新 PLAN.md 这样，每次新开会话只需要输入“continue”，Codex 就会自动读取进度，接着上次的位置继续干活。后来我连手动新开会话都懒得做了。让 Codex 帮我写了一个脚本，定时检测上下文是否接近上限，自动新开会话并输入 continue。于是我就看着它自己在那儿跑。过一会看看进度，又有几个模块完成了。把碎片拼成完整的应用几天后，所有模块都还原成了 TypeScript 文件。但这还只是一堆散落的零件。下一步是把它们组装成一个真正能跑的 Electron 应用。我让 Codex 用 Electron Forge 脚手架创建了一个新项目，然后把还原的代码放进去。这时候我重写了 AGENT.md 和 PLAN.md，告诉 Codex 如何编译和测试，然后用同样的套路：自动新开会话、continue、更新 PLAN。我看着 Codex 不停地修复编译错误。它会去原来编译后的代码里验证逻辑，用 npm start 运行应用检查效果，发现问题就修，修完继续下一个。等模块基本能编译通过后，我和 Codex 一起写了集成测试，覆盖几个主要的使用流程。写好测试后，又是同样的循环：让它自己生成代码、跑测试、修问题。五天后第五天结束的时候，我拿到了一个有完整源代码、能正常运行的 Electron 应用。说“完美还原”肯定是夸张了。运行时还有一些小 bug，有些边缘功能的行为和原来不太一样。但主要功能都在，整体结构清晰，最重要的是，我终于可以改代码了。我学到的东西很多人说 Codex 不需要外部循环机制。我觉得这是错的。对于长任务，Codex 需要一个类似 ralph-loop 的 plugin。否则你就得像我一样，自己写脚本去定时新开会话、输入 continue。这明明应该是内置功能。几点经验： 1. Plan 和 checklist 对长任务至关重要。每一轮任务完成后必须更新进度，否则上下文一断，前面的工作就白费了。 2. 为 Codex 提供验证方法同样重要。我能让它自动修 bug，是因为它能自己跑 npm start 看效果、跑测试看结果。没有验证手段，Codex 就只能盲写。 3. 有时候你得明确告诉 Codex 什么不用做，它才能专注于真正需要做的事。那条“不需要保证编译通过”的规则就是例子。 OpenAI 那篇博客讲的是用 Codex 在 28 天内从零构建一个生产级应用。我的故事正好相反：用 Codex 在 5 天内把一个丢失了源码的应用“逆向还原”成源代码。方向不同，核心方法论一样：把 Codex 当成一个能力很强但需要明确指令的队友，建立外部记忆系统保持连续性，提供验证手段让它能自我纠错。

33. 谷歌AI连发6篇数学论文！Gemini攻入博士级科研，91.9%刷爆SOTA

34. 【当AI开始替科学家写论文，学术界正在经历一场静默的范式转移】Science杂志最新发表的一项研究揭示了一个令人深思的现象：AI辅助写作正在深刻改变科学论文的生产方式。研究发现三个关键趋势：一、大语言模型显著加速了科研产出。这一点或许不令人意外，但其规模和速度超出预期。二、非英语母语研究者获益尤为明显。语言壁垒曾是学术发表的隐形门槛，如今这道门槛正在被AI夷平。三、最耐人寻味的发现：写作复杂度与论文可发表性之间的相关性发生了彻底逆转。这第三点值得深思。过去，复杂精致的学术写作往往是高质量研究的标志；如今，当语言摩擦消失，写作复杂度不再是质量的代理指标。选择标准正从形式转向内容本身。这究竟是好事还是坏事？乐观者认为，这是学术民主化的进步——让思想本身而非语言包装成为评判标准。但担忧同样真实：当前AI写作的信息密度普遍偏低，表达精确度存疑。如果研究者不只是借助AI润色语言，而是将思考本身也外包出去，长期影响难以预料。一位评论者的比喻颇为尖锐："一滴污水进入饮用水。"或许论文的结构本身也需要重新设计——只报告方法和结果，让读者借助AI生成个性化的引言和讨论。毕竟，这两部分恰恰是传统论文中最容易注水的地方。无论如何，这场变革已经发生。问题不再是"是否接受"，而是"如何适应"。x.com/mathoncbro/status/2007504009532473611

35. 检测AI生成的文本最靠谱的手段是什么？这篇论文做了 arxiv.org/pdf/2501.15654 分析，答案是人，有AI写作经验的人类。AI 生成文本并不是所有人都能看出来，但经常用 AI 写作的人，可能会形成非常强的识别能力，这些人比各类AI检测工具更可靠。有AI写作经验的人类常用的检测线索包括：词汇选择：AI 常使用某些过度正式、抽象、漂亮但空泛的词。句子结构：AI 喜欢整齐、对称、套路化的句式，比如 “not only... but also...” 或三点式列举。语法与标点：AI 往往太干净、太规范，而人类写作会有更多小瑕疵和变化。原创性：人类文章更可能有出人意料的表达、幽默、具体细节或不那么安全的角度。引用：AI 生成的专家引用常常太正式、太完整、太像正文。清晰度与流动性：AI 有时会过度解释，显得像在“告诉”而不是“展示”。结尾：AI 喜欢写整齐、乐观、总结式的结尾，而人类文章可能更自然地结束。但即使把这些检测方法也发给AI，他们也达不到人类的高度。应该有一些很模糊的综合性判断标准。"我们的实验表明，那些经常使用大语言模型完成写作任务的标注者，即使没有接受任何专门训练或反馈，也非常擅长识别 AI 生成文本。事实上，在五位这类“专家”标注者中采用多数投票时，300 篇文章中只有 1 篇被误判；即便面对改写、润色成人类风格等规避策略，他们的表现也显著优于我们评估的大多数商业和开源检测器。对专家自由文本解释的定性分析显示，虽然他们大量依赖特定词汇线索，但他们也能捕捉文本中更复杂的现象，而这些现象对自动检测器来说很难评估。我们发布了标注数据集和代码，希望推动未来关于人类和自动化 AI 生成文本检测的研究。"#AI创造营#

36. 「Github一周热点100期」爆火的AI编程工具却被Claude封禁？

37. OpenAI Codex 彻底免费！Ollama、llama.cpp 接入本地大模型，AI Agent 开始全自动干活！Token 自由真爽！| 零度解说

38. 之前翻译了一本书，最近在校对阶段。我拿了最新版的英文版和中文版，丢给 Claude Code 和 OpenAI Codex，都是 local folder 操作，同样的 prompts，生成 .md 报告。Claude Code 比 Codex 领先了八点五个光年。可能还不止。

39. OpenAI 调整订阅体系，新增 100 美元/月 Pro 档位OpenAI 刚刚重新划分了 ChatGPT 的付费层级，核心变化是围绕 Codex（他们的 AI 编程智能体）的用量做文章。新推出的 Pro 档位定价 100 美元/月，Codex 用量是 Plus（20 美元/月）的 5 倍，适合每天高强度用 Codex 写代码的用户。ChatGPT 里原有的 Pro 功能照旧保留，包括专属 Pro 模型和不限量的即时/思考模型访问。为了拉新，5 月 31 日之前 Pro 用户还能拿到 10 倍于 Plus 的 Codex 用量。另一边，Plus 用户的待遇在"悄悄缩水"。之前 Plus 用户享受的 Codex 限时促销今天结束，用量被重新分配——官方说法是"支持一周内更均匀地使用，而不是一天内集中用完"，翻译一下就是单日可用量变少了。简单说：如果你只是偶尔让 Codex 帮忙写写代码，20 美元的 Plus 够用；如果你已经把 Codex 当成日常开发主力工具，OpenAI 希望你掏 100 美元。这个定价刚好卡在 Anthropic 的 Claude Pro（20 美元）和之前 ChatGPT Pro（200 美元）之间，等于在中间开了一档，把重度开发者用户单独圈出来收费。

40. Analemma搓了一个新的模型FARS，全名Fully Automated Research System，全自动研究系统，让AI快速写论文网页链接具体可以看上面的链接，直播228小时搓了100篇短论文，而且非常流水线化（范式化），从构思→ 规划→ 实验→总结，一路都非常像研究生被老板抓着写论文的模版。目前看吃的tokens比较多，平均一篇论文1亿，但是论文水平不错，Analemma的团队用斯坦福大学的AI审稿系统 Agentic Reviewer按照ICLR的评审标准打分，平均分5.05，比ICLR2026人类平均分高，略低于被接收的论文平均分5.39，主要是FARS的产出相对稳定，有大量5分的案例，少量6分以上案例。我有一种感觉，普通科研民工快完蛋了，可能就是一两年的事情，然后是大模型科研接入物理世界参与实际实验

41. 5月5日5点55分，GPT-5.5自己选客人开派对！Codex反超Claude Code

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43. 2026用什么本｜25年的使用情况

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46. 盘点一周AI大事(1月25日)｜Agent进化，24小时打工开源视频制作Remotion Skills爆火 AI编程开无限画布插件Pencil 爆火开源个人AI助手Clawdbot爆火，7成24小时给你打工 Claude Excel插件更新 Runway上线最强视频模型Gen 4.5 字节开源视频参考模型OminiTransfer 字节发布最强数字人直播模型FlowACT R1 阿里开源最强文本转语音模型Qwen 3 TTS #AI新星计划 #抖音知识年终大赏 #AI #OpenAI #AIGC

47. 盘点一周AI大事(1月11日)｜最强人形机器人 OpenAI公布2026研发路线图 DeepSeek被爆2月发布DeepSeek V4 Google推出Veo3驱动的数字人Vids 字节开源换脸视频模型DreamID-V 阿里开源数字人框架HRM2Avatar Lightricks开源顶级视频模型LTX-2 ElevenLabs推出最强语音转录模型Scribe v2 斯坦福开源睡眠分析模型SleepFM 港大发布开源版NotebookLM DeepTutor Razer推出全息AI老婆Project AVA 波士顿动力推出下一代Atlas #抖音知识年终大赏 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #机器人

48. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

49. 把DeepSeek接入Codex ，额度自由了，还不用手机号验证｜附保姆级指南

50. GPT-5.4 到底变强了多少？三大核心能力+电脑操控Codex上手实测！

51. 发布了头条文章：《OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式》 OpenAI 应用 CTO 和 Codex 工程负责人在 The Pragmatic Summit 上透露了内部真实工作状态：Codex 从工具进化成了队友，工程师合上笔记本去开会回来活已干完，设计师写的代码比半年前的工程师还多，一个 PM 靠 AI 变成了 50 倍效率的项目经理。 OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式

52. 清华大学团队 Nature 研究称 AI 让科学家跑得更快，却让科学版图变得更狭窄，如何理解该研究？

53. 报道称Steam“大幅修改”关于开发者使用AI的说明规则据VGC报道，近日Valve已对Steam开发者使用生成式AI的说明规则进行了大幅调整，今后开发者使用“AI驱动的工具”（例如代码助手）不需要再额外披露说明，只有被用于生成实际内容的AI才必须进行说明。规则中提到，开发者必须披露的两种AI用途的第一种是“使用AI为游戏生成内容”，无论这些内容是在游戏内、商店页面还是营销材料中；第二种是“游戏过程中生成的AI内容”，包括在游戏过程中通过AI创建的图像、音频、文本和其他内容。报道中还提到，V社在声明中承认“许多现代游戏开发环境都内置了AI”，并表示“本制度的针对重点并非是使用这些工具提高效率，而是关注如何利用AI创建游戏内容供玩家使用。”早在2024年，V社就要求开发者在Steam平台上披露其游戏开发过程中是否使用了AI，但这种披露是自愿的，因此使用GenAI创建的游戏的实际数量无法完全预估。

54. AI时代，Figma如何重塑设计和编程工作流

55. 马（模型）很重要，马鞍也很重要（claude/codex），刚才修复一个流式输出的bug，Claude+Sonnet4.6 VS codex+GPT5.4 claude 搞半天没查出原因还要瞎改一个自动审批…… codex 查出来改好了…… pua claude❯ codex已经帮你改好了，你自己看看人家改了啥你为啥没找到看了。Codex 改的是 stream_sender.go，我没找到是因为我一直盯着 interactive 流程，没往更底层的 buffer flush 去看。让我确认具体 diff。

56. 博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了

57. 【论文精读-大模型评估】CoderEval: A Benchmark of Pragmatic Code Generation with Generative Pre-trained Models

58. 自动代码Copilot背后的模型

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60. AI丨深度使用 7 天后,Codex 果然被严重低估了!

61. 将语言直接翻译成代码,OpenAI

62. 6.4k Stars!用Claude Code写论文的全套流水线,有人打包开源了

63. 前 Codex 大神倒戈实锤!吹爆 Claude Code:编程提速 5 倍,点破 OpenAl 死穴在上下文

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90. Claude与Codex双向互审工具开源。开发者狂喜！AI双向审计工具开源了！GitHub搜索claude-codex-bridge 现在用单个AI模型总担心幻觉错漏？试试Claude和Codex双向互审！这俩“最强模型”互相检查，从Bridge模块桥接，Claude处理任务后发Handle，Codex立刻出详细Audit报告，全程可追溯，同一个对话就能拿到结果，记录还能持久化存证～支持 APP 调用 CLI，也支持 APP 之间互调，也支持 CLI 之间互调。整个流程超丝滑，项目零依赖，上手只需4步：克隆项目→安装依赖→运行Dot检查环境→一句话调用，简单到新手也能冲！两个顶级模型“掐架互证”，错误和幻觉直接被“反撸”，工作效率直接翻倍～ #开发者工具#开源软件#人工智能 #Claude #codex

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