代码审查已经覆盖了 Agent / Coding 方向，第二个 Demo 如果继续做文字整理，会和前面有点重叠。我更想试的是另一个方向：把一次技术复盘会议录音，自动转成会议纪要、行动项和可播放的语音摘要。这个场景很常见。线上故障复盘、架构评审、需求澄清会，大家聊的时候信息密度很高，但会后整理经常没人愿意做。手动听录音、补上下文、提炼决策和风险点，费时间，还容易漏掉关键动作。更麻烦的是，录音本身很难

Agent View 不是那种看起来很炫的大功能。多会话并行时，可见性太差，切换成本太高。但这个改进，确实可以极大提高使用体验。相信很多朋友都像我这样，用 Claude Code、Codex、Cursor Agent，会同时开启多个 Agent 来并行搞事，或者在做一件事的时候，我们把任务拆开。问题是，Agent 数量一多，人就成了调度器。Agent View 把这件事往前推进了一步。黄色告诉你谁

你好，我是小 G。如果你想在 Codex 里直接填 DeepSeek、GLM、Kimi 这类第三方 API Key，大概率不会像想象中那样直接跑起来。问题不是你填写的 Key 有问题，也不是你的账户用不了。这是因为协议没完全对上，简单来说就是无法正常通信。咱们以当前新版 Codex CLI / Codex App 的 API Key 模式为例，默认链路已经是；而不少第三方模型主要提供的是。

学 Claude Code，不建议只记命令。先用的课程式章节，把安装、授权、模式、终端命令跑通。再看里的 Claude Code 主线，补上 MCP、Hooks、Subagents、Skills、Plugins 和团队规范。如果你是软件开发方向，去 AIGuide 里看真实工程案例，尤其是第三方模型、慢查询治理、代码审计、多模型协同这些场景。4最后读，看它怎么把 Claude Code 变成一个做

过去一年，大家都在卷谁的模型更聪明。但真正把 AI 编程工具落到日常开发里之后，会发现决定体验上限的往往不是模型本身，而是它「看懂代码」的速度和成本。模型再强，每次探索代码都要烧几百万 Token、等十几分钟，用起来还是肉疼。CodeGraph 的思路是把重复的文件扫描工作前置化，用一张本地图谱替代实时翻文件，这个方向小 G 觉得是对的。它本质上跟知识图谱检索（GraphRAG）解决的是同一类问题

当我们把大模型作为一个核心组件接入业务系统时，第一步就是要抛弃拟人化的业务直觉，建立起工程师的客观视角。Token 是成本与性能的物理标尺：它不仅决定了你的计费账单和推理延迟，更决定了模型对文本的理解粒度。做容量规划时，必须按 Token 算账，而不是按字数算账。上下文窗口是极其稀缺的资源：哪怕模型宣称支持 1M 上下文，也不意味着可以毫无节制地堆砌数据。为 Prompt、RAG 检索片段、历史对

写到这里，Guide 想把这次 GPT-5.5 实战的几个核心感受摊开来说。第一，它确实能扛中大型项目的改造。但前提很明确：你得喂真实日志、真实代码、真实报错。如果只给一句”优化一下模型配置”，它大概率给出一套泛泛的方案。但如果你把”重启配置丢了””GLM embedding-3 写库维度报错””DeepSeek 语音链路 400”这些具体问题丢过去，它就能沿着工程链路一层层拆到底。第二，三个实战

代码审查已经覆盖了 Agent / Coding 方向，第二个 Demo 如果继续做文字整理，会和前面有点重叠。我更想试的是另一个方向：把一次技术复盘会议录音，自动转成会议纪要、行动项和可播放的语音摘要。这个场景很常见。线上故障复盘、架构评审、需求澄清会，大家聊的时候信息密度很高，但会后整理经常没人愿意做。手动听录音、补上下文、提炼决策和风险点，费时间，还容易漏掉关键动作。更麻烦的是，录音本身很难

很多人第一次做 Agent，直觉都是先买更贵的模型。结果模型换了，Agent 还是会重复犯错，做到一半放弃，上下文一长就开始不稳定。这个时候继续调 Prompt，收益往往也很有限，因为问题可能根本不在模型本身。有个实验挺能说明这件事：同一个模型，只换了文件编辑接口的调用方式，编码基准分数从 6.7% 跳到了 68.3%。模型没有变，变的是它外面那套系统。也就是说，Agent 能不能稳定干活，很多时

一般会把 Spec Coding 拆成四步：Specify、Plan、Tasks、Implement。