三维重建项目中，深度学习方法是否有效，往往不取决于“模型是否先进”，而取决于任务定义是否准确。入口阶段需要先明确输入模态、场景属性和业务目标，这三者会直接决定后续在位姿估计、深度估计、表示学习和部署优化上的方法选择。实际项目通常不是“精度越高越好”，而是多目标折中。深度学习在三维重建中的作用，已经从“单点提精度”发展为“全链路增强”。在任务入口阶段，它用于模态适配与方案选型（单目、多视图、视频、R

问题在于，你不可能穷举所有的 X，而且「不要做 X」「不要做 Y」「不要做 Z」堆在一起，Claude 要在这个「禁令列表」里工作，认知负担很高，反而可能导致它在「有没有违反某条禁令」这件事上花太多注意力，而不是在「把这个任务做好」这件事上。让它修一个 Bug，它在修 Bug 的同时，顺手把旁边的函数重构了，把一个变量名「改得更规范了」，把一段死代码删了。生产环境里最难维护的代码，往往不是逻辑复杂

跑在系统托盘里，在界面上配置好多个模型的 API Key，之后在 Codex CLI 里通过。确保 Codex 已安装，点一下"同步 Codex 配置"，之后在 Codex CLI 的模型选择里就能看到。（Go + Vue 3）构建，原生 Windows exe，不需要装任何运行环境。在界面模型列表里点一下，Codex CLI 当前的默认模型就切过去了。：启用时自动写入 Codex 配置，关闭时自

Codex 更像“执行优先”的 agent。它的默认强项是：快速把任务落到 shell、测试、补丁、验证闭环里，尤其适合 fix/refactor/CLI/环境调试 这类“目标明确、验收清晰”的任务。Claude Code 更像“分析优先”的 agent。它的默认强项是：先吃上下文、建全局语义、跨文件保持一致性，尤其适合 多文件特性开发、复杂代码理解、长链路规划、语义一致性修复。

Private State Tokens（私有状态令牌，简称 PST）并非传统意义上的浏览器缓存类型，而是一种隐私保护技术，用于在不泄露用户身份的前提下验证用户行为真实性（如：区分真人与机器人）。它不用于存储网页资源或会话数据，而是通过加密令牌机制解决跨站跟踪与隐私泄露问题。隐私优先的身份验证：PST 允许网站向用户发放匿名化验证令牌，证明用户是“合法访问者”，但不暴露具体身份信息，避免传统 Co

Codex 更像“执行优先”的 agent。它的默认强项是：快速把任务落到 shell、测试、补丁、验证闭环里，尤其适合 fix/refactor/CLI/环境调试 这类“目标明确、验收清晰”的任务。Claude Code 更像“分析优先”的 agent。它的默认强项是：先吃上下文、建全局语义、跨文件保持一致性，尤其适合 多文件特性开发、复杂代码理解、长链路规划、语义一致性修复。