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泛函
1天前
Claude 封号是一件非常让人头疼的事情,我几乎没用过它。

我是通过 Codex 自建了一套 Personal Agent Harness,来实现了强于标准版 Claude Code 非常多倍的效果。

分享一下我的配置:

1️⃣ 客户端用 Codex,大部分任务模型用 gpt-5.5,和朋友一起共用 200 美金/月的会员。

2️⃣ 不得不说 Claude 的模型确实好,所以把中转站的 API 接口封装成了一个 Skill,调用 Claude 模型写在 Script 那个部分。

这样,就可以部分任务让 Codex 调用 Claude 的模型来完成,比如写作和前端设计类的任务。

Token 消耗费用可控,同时没有啥封号风险。

3️⃣ 自己研究发现 Kimi-Code 的视频分析与处理能力明显强于 Codex,所以用 Kimi-Code 来处理视频。

但是我的所有 Harness 都在 Codex 上,并不想迁移,所以把 Kimi-Code 封装成了 Codex 上的一个 Agent Skill,需要调用的时候直接在 Codex 客户端调用。

发现并不会多花多少 Token,还在 0 迁移成本的情况下用上了 Kimi-Code 的视频分析能力。

4️⃣ 记忆引擎用的是 OpenViking,也是把这个开源项目封装成了一个 Agent Skill,这样记忆也是在第三方的库里存着,不会和 Codex 绑死。

5️⃣ 在 Codex 上装了飞书 CLI,所有重要的产出、需要协同的产出必出一份飞书文档,并沉淀在对应的飞书知识库中。

同时,通过定时任务的方式,主动更新和维护项目管理表格,并且帮我排好飞书日历,让我在对应时间干对应的工作。

属于是 AI 摁着我的头干活了。

6️⃣ 定期更新 Agent.md(Codex 的自定义指令),明确告诉它写内容的时候遵循什么规则,有哪些 Skill 可以用;写代码的时候遵循什么规则,有哪些 Skill 可以用;

以及当我给出反馈时,需要怎么用@Alchian花生 做的「达尔文 Skill」来完成自我迭代迭代;

当有重要产出时,自动沉淀到飞书的某个对应知识库下。

这些规则写得清清楚楚明明白白。

7️⃣ 在 Codex 上配了一堆定时任务,其中比较有用的是,每天晚上十一点半,自动查看我当天开的所有会议。

如果会议里有关键信息,写进记忆;

如果会议里有新的项目要立项,或者已有项目下有待办,写进《项目 & 任务管理表》;

如果会议中有精彩的洞察,自动调用我的内容生产 Skill(用我自己的即刻的内容风格训练出来的),写成初稿,我第二天安排排期发布。

这么一套配置下,相当于以 Codex 客户端为中心,把其它有用的一切都作为 Codex 的插件,就不怎么需要动不动折腾新的 Agent 产品了。

同时,保留了很强的主体性,把 Agent 客户端、记忆引擎、知识库与日常效率工具、模型、Agent Harness 在能丝滑互相调用的同时,让其又相对独立。

但凡 Codex 不行了,或者有明显好于 Codex 的产品出现,我的知识库、记忆、Skill、Session(对话记录)全都能一键迁移,不会被任何产品绑死。

有没有朋友对其中哪部分细节感兴趣?

我可以单独起一篇文章 & 录一个视频来展开写写。
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