Grok Build 偷偷上传代码库不地道，但不得不说，新功能真香🤔

新增会话恢复，一行命令接管其他工具的上下文：
/resume-claude
/resume-codex
/resume-cursor

ChatGPT Mac 版更新到 26.707.51957 后，Codex「控制电脑」功能恢复正常了 ✅
之前一直报错：Sky Computer Use native pipe startup failed
遇到同样问题的可以更新试试。

ChatGPT App 现在可以把当前聊天直接添加到 Codex 任务里，体验确实很爽

我现在的习惯是：先在 GPT Web 端用 5.6 Sol Extra High 把问题聊清楚，再到 ChatGPT App 里把这段对话添加到 Codex 任务中继续推进

而且 Chat 对话本身不占 Codex 使用额度，这一点真的很 nice

上海的6月、7月初，雨季黄梅天，有了抽湿机感觉太好了，闷热感少了很多（是的，即使是过了618也值得买），此外，用了几年的格力空调，昨天才知道有自清洁功能，囧

原文作者：Thariq（@trq212）

https://x.com/trq212/article/2073100352921215386

1. 概括

这篇文章讲的是：当 AI 模型越来越强时，任务质量的瓶颈不再只是模型能力，而是你能否把问题里的“未知”找出来、讲清楚，并让 AI 在正确的边界内探索。

作者把和 Claude Fable 5 协作的经验总结成一个核心方法：

在实现之前、实现过程中、实现之后，持续发现 unknowns（未知项），让 AI 不只是执行你的指令，而是帮助你澄清问题本身。

2. 核心隐喻：地图不是领土

文章开头引用了一个经典说法：

The map is not the territory.
地图不是领土。

在 AI 协作语境下：

换句话说，prompt 只是你对任务的表达，不等于任务本身。

AI 真正要面对的是复杂...

主讲：Ash Prabaker、Andrew Wilson（Anthropic Applied AI Team）
原视频：https://www.youtube.com/watch?v=mR-WAvEPRwE

概括

这场 workshop 讲的是：长时间运行的 Agent 不是只靠更强模型实现的，而是模型能力与外部 harness（脚手架、调度、记忆、评估、工具、权限、状态管理）共同演化的结果。

讲者以 Claude Code / Agent SDK 的演进为主线，解释了为什么 Agent 过去只能稳定工作十几分钟，而现在可以通过更好的模型、上下文管理、子 Agent、检查点、文件状态、评估器和自动化测试，持续完成数小时级复杂任务，例如从一句话 prompt 构建一个完整 Web App。

这场分享要解决的问题

长期运行 Agent 的难点主要集中在三个方面：

1. 上下文问题

Agent 的上下文窗口有限。随着任务变长，会出现：

• 上下文遗忘：新会话像失忆一样，需要重新建立任务状态。
• 上下文腐化：会话越长，模型对早期目标和约束的把握越容易漂移。
• 上下文焦虑：接近上下文窗口末尾时，模型可能急于“收尾”，导致半成品被误判为完成。

2. 规划问题

模型默认并不总是擅长长期规划。它可能...

核心观点

移动端最有价值的能力不是复制桌面，而是让关键决策变得快速、清晰且安全。

Codex Remote 的价值体现在几个方面：

• 控制执行环境：在任务开始前选择主机、仓库、分支、workspace 或独立 worktree，避免后续清理混乱的 Git 状态。
• 明确任务边界：通过 Plan mode、Goal、附件、技能和插件，让 Codex 在正确上下文中工作。
• 区分 Queue 与 Steer：Queue 适合排队后续任务，Steer 适合在当前运行中及时纠偏。
• 用 side chat 分离思考支线：主线程继续推进工程任务，side chat 用来解释错误、讨论架构或生成发布说明。
• 在移动端完成轻量代码审查：查看 changed-file summary、打开 diff、添加 inline comments，并让 Codex 在同一线程中修复。
• 把权限审批纳入工作流：对命令、文件修改、网络访问和连接工具进行细粒度审批，尽量使用最小权限。
• 管理长期上下文：使用 /status、/compact、/fork 等命令保持线程聚焦，避免长期会话变慢或跑偏。

关键功能速览

| 功能 / 命令 | 用途 | | ----------------...