@yadorez get 了，类似 codex app ，而且还能在手机上操作。claude code 原来官方没做吗，我还以为这个是个大趋势

@meteora0tkvo 哥，那机器人呢，机器人+大语言模型，取代体力劳动

啊？那和直接用 claude code 有啥区别？没看懂，解决了什么问题，似乎变成了在应用里面调用 Claude code 了，还有别的不一样的地方吗

@fstab 可以给 1,2 个城市作为参考吗？有这方面的打算，感谢❤️

@yukinotech 而且物理版搞多了也一样风控，一个账号短时间查看大量价格+航班信息，本身也有可能引起系统风控的注意，现在大厂的风控都太成熟了。变成了堆资源的爬虫攻防。

要实现这样的 ai ，就是类似在手机外面加一个触控笔+电机，模拟人手，视觉靠摄像头捕捉截图，给 ai 分析。让 ai 真正无风控的像人一样操作你的手机。把你在 app 上人工做的事复刻一遍，这个 ai 能做。就是物理版的豆包手机。你用 adb+截图，估计多搞几次，你的账号就被风控了。

至于要比价，只能搞爬虫，最多个人玩玩，商业上不合法，而且技术上要和这些巨头做反爬攻防和规避风控。这个和 ai 无关，不是 ai 做不了，是爬虫做不了

问个问题，你们前端项目跑完怎么验收呢，还是需要人工自己看吗？我用 chrome devtool mcp 让 ai 去验证，效率有些低。有 subagent 编排这样的东西在里面吗？

大多数 ctf 题目又不是原创的，就算是原创，也是现有的模式的变种和组合，大概率都被 ai 学习过，ai 最擅长解决出现过的问题

@dmanbu 请教一下 raid6 具体是什么方案呢，软件 raid 还是硬件 raid 呢？

好问题，当下的实际其实就是一坨。就是 uv 、npm 一把梭

我举个例子，比如你在用 codex ，写好了一个 cli 程序，方便 skills 调用，类似这样的调用方式
```
ffmpeg xxxxx
```

那么会发现，怎么让用户装呢？ skills 里面命令，普通模式下是在沙箱里面执行的，沙箱默认不让联网，那么 npm install 这样的命令直接执行不了，这是第 1 个坑

如果能联网，执行 npm install 这样的命令，你会发现用户不一定有 nodejs 的环境，这是第 2 个坑

那 cli 产物是分发脚本还是二级制呢？分发总要有个平台吧，brew ，pip ，npm 之类的

所以会发现市面上的 skills ，大致分成 4 类
1. skills 辅助现有的 mcp 工作，所有的命令都是调 mcp 完成。skills 会引导用户装上 mcp 。比如 notion 在 codex 的 skills：
```
1. Add the Notion MCP:
- `codex mcp add notion --url https://mcp.notion.com/mcp`
2. Enable remote MCP client:
- Set `[features].rmcp_client = true` in `config.toml` **or** run `codex --enable rmcp_client`
```
mcp 可以轻松集成服务端远程调用，鉴权，非常简单
2. bash 脚本+md 文档
3. 纯文案，md 文档，用来做上下文补充
4. 纯工具类的，没有联服务器的必要，比如说读 pdf ，就是开头说的这种
你会发现，skills 文档里会让 ai 判断环境，macos 就是 brew 安装，linux 就是 apt-get ，有 node 环境就走 npm ，有 uv 就走 uv 。因为当下 agent 是面向开发者的，基本默认了用户有这些环境。至于冲突，想多了，现在就是一把梭，就是这么朴实无华。

@kingddc314 请教个问题，每次 cc 改个东西，在我的工作流里面，一般是 cc 改完后，我进行人肉验收，给出建议后，cc 再继续写码。好奇，想了解什么场景下，需要用手机远程操作 cc 呢？毕竟手机上也看不到 cc 写的代码具体是什么样的（起码不太方便）

养兵千日，用兵一时。现在开始养号，为时不晚

UJZ3TA6V99

场景一：Git worktree 的例子
```
花了半小时教会 Claude 这个项目的部署流程：
- Vercel 项目 ID 是 prj_xxx
- 环境变量要从 .env.production 读
- 部署前要跑 pnpm build:check
- 有个坑：要先 invalidate CDN 缓存
```
好奇，这个是否把部署流程，1,2,3,4 和坑点都写到`部署流程 skills`文件存到项目里就行了。

场景二：确实是个痛点，这个可能就是要沉淀类似 spec 的原因，需要把 ai 做过的功能用个文档记录一下。方便向前检索过去做过的功能和当时的实现路径，方便 ai 接着改。当然我觉得最重要的是有哪些 spec 是需要保留的，这个需要人来关注一下，把握好进度和项目管理

好评，已 star

1. antigravity 的 tab 是免费的，可以试试
2. 可以试一下 codex 模型或者 claude code 原版模型，glm 模型太拉了

@BeautifulSoap 感谢分享。我也是比较认同这个观点的

感觉 codex 执行的越来越慢，想的越来越多，错的越来越远

应用场景类似于手机矩阵，挂机点赞，刷积分？原来是靠挂脚本，模式比较固定，定制成本高，现在 ai 操作 adb 更加智能了，自然语言操作 adb