未来几天要做的内容放在前面，暂时不做的选题放进备选库，改变主意时可以随时调整。现在看板保留了四个视图：“全部内容”保存所有记录，“今日”显示当天任务，“本周计划”放正在推进的选题，“备选库”收纳暂时没有排期的想法。我先嫌字段太多，后来又发现把所有进度塞在一个单元格里同样不顺手，才逐渐确定现在的结构。现在搭这张表，也是想用更清晰的目标缓解拖延，让完成一件小事带动下一件。到那时，飞书负责保存和同步，C

如果工作区里只放了这次任务需要的文件副本，即使操作出错，通常也不会影响原文件。Full Access 开启后，同样的命令可能直接作用到电脑里的真实文件。每次有文件处理任务，就在里面新建一个子文件夹，把需要处理的文件复制进去，再让 Codex 在副本上操作。在我当前的权限设置下，Codex 可以直接修改工作区里的文件。看到这段回应后，我更确定了一件事：普通用户没有明确需求时，不要轻易开启 Full

被系统权限保护的目录、其他用户的私人目录、保持加密的文件，以及被应用锁定的文件，仍然可能无法访问。真正不希望电脑 Agent 读取的资料，需要使用另一层保护，例如独立的 Windows 账户权限、保持加密状态，或者把 AI 任务放进单独的虚拟机和测试环境。我原本想研究的是 Codex 为什么会误删文件，后来发现，在讨论“AI 能不能删除”之前，我连“AI 能看到哪里”都没有真正检查过。如果它要修改

6. Captions —— 人工智能虚拟形象与视频编辑工具（比如自动添加字幕、矫正眼神交流 ）2. Meta Imagina —— 在 Meta 应用里生成你自己、家人和朋友的人工智能图像。3. Gamma —— 借助人工智能制作演示文稿、文档和网站，用于展示你的创意。1. Delphi —— 人工智能文本、语音及视频克隆工具，用于和受众互动交流。2. HeyGen —— 用于内容创作的人工智能

让它读issue，分析报错，总结PR，生成测试清单，整理失败经验，每天输出项目日报。让它搜索之后继续总结、归档，比如每天早上自动抓10条行业新闻，筛掉重复信息，提炼3个选题，再写进Notion或者飞书知识库。可以让小龙虾直接打开网页，抓数据，截图，整理成表格，再给你结论。最难的不是没有想法，而是老板、运营、内容、数据、客服、项目管理全是自己一个人干。热点，总结视频和文章，拆成选题，生成内容草稿，沉

我常用NotebookLM，看到一篇文章，想存进去，就要切页面、复制、粘贴，再切回来。以前我用ChatGPT写代码，大概是这样的：编辑器里报错，切出去问一句，复制答案，再粘回去。以前要让AI改页面，得描述半天：哪个页面，哪个按钮，什么状态，改成什么样。还有安全问题，SQL注入、XSS、权限漏洞，你不提醒，它不一定主动想。折腾半天才发现，主功能还没跑通，后来用计划模式重新捋了一遍，先把核心流程跑顺，

提示词：做一张高质量咖啡店宣传海报，画面以温暖柔和的阳光色调为主，背景是一家温馨文艺风格的咖啡馆室内场景，窗边洒落阳光，桌上摆放拉花精致的拿铁咖啡、烘焙甜点和书籍。但是图片中间的文字翻车了，其实这个问题是AI图像模型的一个挑战，主要是因为模型在训练过程中学习的标准汉字太少了，而且汉字本身笔画又复杂，超出了当前模型在像素级别上精确模仿的能力范围。但整体来说，对于一些简单的图片修改是可以完成的。使用体

同理，OpenClaw 的价值，在于它能替你干活，而"描述清楚自己要什么"，是每一个有生活经验的普通人都具备的能力。很多场景，把问题发给Gemini、Chatgpt、豆包，就已经帮你解决大部分问题了，但最后那一段收尾、分发、格式化的工作，还是卡在你手上。下一代高级语言，就是自然语言，不需要看源码，不需要懂 Python、Java这些老牌编程语言，你需要做的，是把自己想要的结果，用语言描述出来。你缺

我们先来看看之前几个版本V2用的是MoE加MLA，通俗来讲就是大模型不用每次激活全部参数，也能解决问题。V3的模型不只是跑分好看，调用更稳、更便宜。R1的重点转向推理，让模型可以先思考再回答。这次到了V4，这几条线合到一起了。上下文拉到百万，推理更强，Agent工具调用直接内置。成本相比V3价格略高，但是对比国外那几家，还是便宜。后面昇腾950真批量上来，价格可能还会往下走。

哪怕只是一个小项目，比如持续做信息图，或者搭一套自动生成海报的流程，只要是完整的、可复用的，就已经超过绝大多数。比如“生成一页高中历史教材，主题是工业革命”，可以看一下，出来的是一整页的内容，包含了时间线、关键事件等，真的可以做为课本来用。换到宣传海报场景，“做一张杭州城市宣传海报，体现江南文化和现代科技融合”，我真的很喜欢这张，真的是可以直接发布的成品图。我还试了一个偏产品结构的指令：“生成索尼