AI Coding 的"言出法随"，本质上是把生产的门槛降到了地板，但同时也把价值的门槛推到了天花板。知道该做什么（判断力）能卖出去（渠道力）能指挥 AI 军团（AI 领导力）深耕某个领域（领域知识）未来的赢家，不是最会写代码的人，而是最会用 AI 重构一切的人。

这场 3.5 小时访谈最大的价值。其实不是某个技术观点。而是它透露出：整个 AI 行业的一种集体认知变化：大模型战争，可能已经接近尾声。下一阶段真正的战争。

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而现在：MetaOpenAIGoogle已经没人真的担心“追不上”。大家都能：做 Agent做推理做 Coding做长上下文做多模态于是问题变成：“那我们到底要拿 AI 做什么？这是整个 AI 行业最核心的变化。也是为什么现在：模型进步依旧很快，但很多产品却开始越来越同质化。这场访谈最有价值的地方在于：它不是“AI 乐观主义”。也不是“AI 焦虑”。而是一个真正身处一线的大模型研究员，对行业现状非

这周的关键词是"Agent落地"和"开源追赶"。DeepSeek-V4让开源模型进入第一梯队，Agent从概念变成产品，AIGC门槛持续降低，中国AI赛道进入商业化阶段。变化很快，但机会也多。关键是先动起来，先用起来，在用的过程中找到自己的位置。参考资料：本周B站5条技术解读笔记（DeepSeek-V4对比、AI周报、大摩研判、GitHub热点、一周AI大事）DeepSeek-V4技术报告与开源权

OpenAI 推出的 Codex 正在重新定义 AI 辅助编程的边界。本文从零开始，带你完成 Codex 的安装配置、界面熟悉和第一个项目实战，即使你从未用过任何 AI 编程工具，也能在 10 分钟内上手。

普通模式下，你描述需求，AI 直接开始写代码。而计划模式下：Copy你的需求 → AI 提出澄清问题 → 生成详细计划 → 你确认 → AI 执行只需编写一个.md文件，定义检查项和输出格式即可。

OpenAI 推出的Codex APP是目前AI编程工具中体验最完整的之一。它借鉴了大量竞品的优点，形成了一个从需求澄清→代码生成→并行开发→自动化测试的完整闭环。本篇文章通过一个实战项目（PC商城），带你走一遍 Codex APP 的11个核心特性。

AI的能力瓶颈已经不在模型本身，而在模型外面那层"壳"。层次关注点要解决的问题Prompt怎么把话说清楚意图表达的精准度Context信息怎么喂进去知识供给的完整度和时机Harness整个系统怎么跑稳执行的稳定性、可恢复性、可观测性2026年的AI开发者，核心竞争力正在从"会不会调Prompt"变成"能不能造出稳定交付的系统"。同样的模型，Harness从70%拉到95%。同样的模型，一套好的提示

单Agent正在被多Agent取代——一个全能助手不如一组专精专家Prompt Engineering已经不够用了——从调提示词到管上下文，再到驾驭整个执行系统这三个话题分别对应了三份最近在B站上非常火的实战分享，我把核心内容整理出来，顺便聊聊我的理解。话题核心结论Agent = Model + Harness，模型之外的一切都是Harness多智能体团队专精胜于全能，隔离优于共享，像搭团队一样搭