Herdr skills 可让不同模型 agent 互相召唤,在真实终端 pane 里协作,随时能接手。
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OpenAI 分享了两个超实用的 API 开关,GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 上分数直接翻了三倍,token 还省了十二倍,搞推理优化的一定要看看。
作者做了两个PPT skill,经验很实在。他说Claude Opus做HTML比GPT好看,还对比了不同路线的优劣势,想省成本又出效果可以看看。
OpenAI 发现 GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 上表现差是因为 API 设置没开对。改两个参数分数涨三倍,token 省六倍,学起来很实用。
试试让GPT-5.6 Pro帮你深度分析你喜欢的角色,看看它能挖出什么有趣东西。
Wang 分享了他用 GPT-5.6 Sol 解数学难题的完整工作流,你不需要是数学家也能跟着做,关键是那些提示词套路。
AWS把OpenAI GPT-5.6三个型号(Sol、Terra、Luna)搬到了Bedrock,能用提示缓存省钱,还能接Codex写代码,适合想用官方托管的人。
教你用Fable 5做设计原型,然后丢给GPT-5.6-Sol自动实现,省时省力。
Tibo 搞了个活动,前一万个发帖就送 $100 Codex Credits,别管内容真不真,冲就完了。
作者分享了用独立LLM强化/goal的实用技巧,用GPT-5.6-Sol做裁判,让GPT-5.6-Terra/Luna当子智能体,跑得更久更快。
想用ChatGPT做PPT?这场90分钟免费直播教你用GPT-5.6和Codex把论文变演示文稿,省时又专业。
教你怎么让GPT-5.6 Pro写计划,Codex自动帮你装软件,省去手动点击的麻烦。
Simon教你用GPT-5.6和gpt-image-2在Codex里做一只骑自行车的鹈鹕宠物,连精灵图和动画都有了,代码开源可复现。
GPT-5.6 Sol的Extra High特费额度,Pro x5都撑不住几条消息,换Medium或High能多用一阵。
别只盯着一家模型,混搭Claude、Codex和开源模型效果更好,顶级大佬都在这么干。
Simon Willison用GitHub提交频率图,直观展示了Opus 4.8等AI编码助手让他的代码产出暴增,有趣又有说服力。
看,有人用GPT-5.6和Cursor直接操作Blender MCP做3D渲染,自己没碰过Blender就搞出逼真MacBook,零基础也能玩。
Shoumeng 教你用 Fable 5 搭配 Sonnet 5 做 Harness,34% 成本拿 90% 效果,适合想省 token 又不降智能的人。
如果你用 GPT-5.6 写代码,可以试试 Sol medium,比 5.5 xhigh 更好用,别被复杂的选项吓到。
OpenAI整了个叫Tend的开源工具,用GPT-5.6自动管你的邮件,还能学你的喜好,比手动分类省心多了。
OpenAI 出了 GPT-5.6 的官方使用指南,教你怎么选模型、强度和速度,还有省 token 的提词技巧,比老版本更灵活。
有人用 Fable 5 和 GPT-5.5 搭了个 Executor-Advisor 流程,还说 GPT-5.6 来了能直接换上去用,不用等新模型就能更好地编排工具和验证。
别只押一个模型了,聪明人已经开始混合使用闭源和开源模型,这条推文用真实数据说明了为什么。
如果你用本地模型又嫌API贵,试试Pinokio,GPT-5.6能自动找到你的模型当免费API用。
Omar Sar0用GPT-5.6和Fable 5组队,执行者+顾问模式还能省token,值得试试。
别盯着Fable 5一个模型,试试用Opus做规划、GPT执行、GLM设计,省token效果还好
别纠结谁更强了!GPT-5.5、Opus-4.8、GLM-5.2组合用才是新玩法,学会这招直接降维打击。
真的得自己测测模型,别光看跑分——比如Gemini 3.1和GPT-5.5在担心亏损上表现不一样,别人测的不等于你用的。
他把Opus、GPT、Sonnet全换成中国模型:成本降87%,性能只降4%,收入不变。附完整迁移方法。
想提前知道自己的 GPT 5.5 是不是偷偷升级了?用这个 Juice 测试 Prompt 一试便知,很简单。
作者用GLM-5.2和GPT-5.5预测世界杯,GPT-5.5命中率70%,还给了淘汰赛提示词,试试用自己的agent玩。
Simon 用 Claude 和 GPT 帮你把 MDN 浏览器数据转成了 SQLite,能直接用 Datasette Lite 在线查,超方便。
vista8分享了一个小技巧,用MCP让ChatGPT网页版读取本地文件,Codex额度用完还能继续用,相当于白嫖双倍额度。
省钱开发新功能的实际方法
Opus 4.8 规划 + GPT-5.5 执行,长期智能体实战配方
Opus 4.8+GPT-5.5分工跑长任务
用 GPT-Realtime-2 模型边聊边读文档
这个案例戳中了AI编程的深层痛点——代码直觉比参数更重要,做复杂逻辑开发的团队看完会重新评估模型选择。