工作流相关 AI 资讯 · AITOP

7月6日

15:33

宝玉@dotey

精选

来自 Claude Code 团队的 Thariq 分享了使用 Claude Fable 5 的三个核心改变：将其视为思维伙伴、设定 /goal 目标指令和 workflows 工作流来验证、以及更有野心。他提出先写小规格（spec），让 Claude 面试提问来明确需求；再用 /goal 持续工作至完成，用 workflows 验证各部分并报告差异；最后鼓励用 Fable 剪辑视频等新尝试。

事件专题

推荐理由：Thariq 用亲身经验告诉你，别把 Fable 5 当监督对象，而是当思维伙伴，配合 /goal 和 workflows 能让它自己验证结果。想提升效率可以试试他的方法。

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12:47

shao__meng@shao__meng

76°

Google工程与开发者关系负责人Addy Osmani开源的Agent Skills项目（69.7k星）定义了六阶段生命周期DEFINE→PLAN→BUILD→VERIFY→REVIEW→SHIP，包含24个可执行的Skills。其中doubt-driven-development通过CLAIM→EXTRACT→DOUBT→RECONCILE→STOP对抗性复盘，source-driven-development要求决策挂靠官方文档防止LLM编造API。项目还引入了deprecation-and-migration作为独立技能处理代码废弃。这些Skills将工程纪律固化为AI Agent必须遵循的强制流程，而非依赖提醒。

AI产品 Agent Skills Addy Osmani 编程助手

推荐理由：Addy Osmani的Agent Skills把资深工程师的工程纪律做成AI可执行的24步流程，从定义到发布全覆盖，能防止AI写代码走捷径。适合用Cursor、Copilot等工具但想要可控质量的人。

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11:43

向阳乔木@vista8

精选

该自用前端设计Skill通过调用子智能体并行生成四个不同设计方向。生成后弹出本地服务器预览，用户选中后回传给Codex或Claude Code继续开发。内置58个知名网站的设计Markdown文档，能自动抽取排版和配色等元素。该Skill在Claude Code和Zcode中表现不错，预计本周开源。

技巧 Claude Code Zcode Codex

推荐理由：vista8分享的前端设计Skill，让AI并行生成四个设计方案，预览后回传继续开发，内置58个网站设计参考，比单线生成更全面。

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11:09

小互@imxiaohu

精选

Claude Code 团队 Thariq 分享了使用 Fable 5 后的工作方式转变：从检查 Claude 是否执行正确变为检查是否在做正确的事。他给出三条具体做法：1) 将 Claude 视为早期思考伙伴，先写小需求说明让 Claude 反向采访自己；2) 使用 /goal 和 workflows 功能，让 Claude 持续工作并验证成果；3) 更大胆尝试，比如他用 Fable 5 剪辑了该视频。

技巧 Fable 5 Claude Code 编程助手

事件专题

推荐理由：Claude Code 团队的 Thariq 用 Fable 5 把跟 AI 协作的方式从盯细节升级成定方向，三条做法具体可操作，尤其是 /goal 和 workflows 功能很实用。

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7月5日

04:19

GitHub@github

GitHub Copilot CLI 新增自定义智能体功能，用户可通过 Markdown 文件定义角色、工具和护栏。该功能支持为安全审计、发布说明、事件响应等场景预配置工作流。团队能以此确保跨成员的操作一致性，提升 DevOps 效率。

AI产品 GitHub Copilot CLI 智能体编程助手

推荐理由：Copilot CLI 现在能自定义智能体了，用 Markdown 设定角色和规则，自动跑安全审计、发版说明这些重复流程，团队省力又统一。

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7月4日

21:56

AI Will@FinanceYF5

精选

本教程教你如何在 Claude Code 中将模型设为 Fable 5，并开启 Max 推理模式。通过指示 Claude 运行动态工作流，让 Fable 5 充当编排者（orchestrator），Opus 负责推理重阶段。这样可以避免频繁触及使用限制，同时最大化利用 Fable 5 的调度能力。适用于需要高效分配模型资源的任务场景。

技巧 Fable 5 Claude Code Opus

事件专题

推荐理由：想省限额又发挥 Fable 5 的调度能力？让 Fable 5 当大脑、Opus 干活，效率拉满。

原文

21:29

AI Will@FinanceYF5

精选

该教程介绍如何将 Fable 5（max reasoning 模式）设为主编排器，Opus 专用于深度推理子代理，Sonnet 负责机械任务子代理，Codex 作为同行高级工程师。步骤包括在 Claude Code 中通过 /model 切换模型、用 /agents 创建两个子代理、安装 OpenAI 官方 Codex 插件并配置 /codex:setup。在 CLAUDE.md 中写入编排规则后，用特定提示词指示 Fable 5 像技术负责人一样分配任务。此工作流可节省 Fable 5 的使用次数，同时利用 Opus 和 Codex 并行处理高难度决策。

技巧 Fable 5 Opus Codex

事件专题

推荐理由：一个Twitter用户分享了用Fable 5编排Opus和Codex的实战技巧，配置简单，能同时调用多个模型节省成本，适合需要深度推理+代码执行的任务。

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07:33

elvis@omarsar0

精选

研究员omar sar分享了多模态提示工作流，通过录制语音、屏幕注释、鼠标点击等输入，预处理后传递给Agent，显著提升任务完成效率。该方法已为他节省数小时工作时间，减少与Agent的挫败交互。他将这些录制的任务作为可复用数据集，不断改进并打包成工作流/模式/技能。该技巧应用于Web开发、设计、原型制作、研究等多个场景。

技巧多模态提示智能体提示词工程

推荐理由：omar sar教你怎么用语音+屏幕操作提示Agent，比纯文字提示聪明多了，能省下大量调试时间。

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04:30

Guillermo Rauch@rauchg

在eve.dev部署到Vercel后，Agent可以自动摄取运行痕迹，通过内建的可观测性反思过去运行。它能识别低效、错误、冗余工具调用，并生成新的提示和技能。Vercel开发者现可通过MCP和CLI使用Agent Runs功能。

技巧 eve.dev Vercel MCP

推荐理由：Vercel教你给Agent加自我改进能力，直接反思运行记录自动优化提示和技能，省得手动调了。

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7月3日

18:03

Viking@vikingmute

Shadcn 作者开源的 improve 项目（github.com/shadcn/improve）提出一种思路：将最强大的模型用于代码审计和生成计划，再用便宜模型执行修改。例如，Fable xhigh 做 planner/architect，GPT 5.5 xhigh 做 coder，成本仅几美元。穷鬼版本可用 GPT5.5 做 planner，DeepSeek V4 Pro 做 coder，composer2.5 交叉 review。主 Skill 包含多种模式，不直接修改代码，只产出高质量计划。

技巧 Shadcn improve 工作流

推荐理由：谁说贵模型才厉害？Shadcn作者教你用混合模型省大钱，规划和执行分开，又快又稳。

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12:57

AI Will@FinanceYF5

Anthropic工程师在45分钟直播中从零演示如何搭建5个AI助手处理重复任务。核心包括：用Tool分离外部操作、将复杂Agent拆成子Agent、以及当prompt超过上下文窗口时的分段策略。演示展示了Claude Agent的实际配置步骤，包括自定义Tool调用和子Agent调度机制。教程覆盖了从需求拆解到部署的全流程，适合想用Agent自动化日常工作的开发者。

技巧 Anthropic Agent Tool

事件专题

推荐理由：Anthropic工程师手把手教你拆Agent，45分钟学完Tool和子Agent怎么用，比你自己瞎试快多了。

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10:04

Viking@vikingmute

精选

Mitchell Hashimoto分享了使用Fable xhigh作为规划/架构师、GPT 5.5 xhigh作为编码员、再让Fable xhigh审查的工作流。每次规划和审查成本仅需几美元，远低于通常的50美元以上。另有用户尝试廉价方案：GPT5.5规划+DeepSeek V4 Pro编码+composer2.5/GPT5.5交叉审查。GPT 5.5 xhigh收费比Fable便宜且速度很快。

技巧 Fable GPT 5.5 DeepSeek V4 Pro

事件专题

推荐理由：Mitchell Hashimoto分享的核心方案：Fable xhigh规划+GPT 5.5 xhigh编码+Fable xhigh审查，成本低至几美元。想省钱的可以用DeepSeek V4 Pro代替编码步骤。

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09:31

shao__meng@shao__meng

精选

Every 团队分享了五位成员使用 Codex 的差异化工作流：Natalia 作为非技术用户让 Codex 自行架构，夜间自动 enrich 数百条 CRM 记录；Dan 创建长线程处理邮件和 Slack 摘要，通过路由线程分发任务；Katie 构建本地上下文文件夹（含 AGENTS.md、identity 等），让 Codex 按风格评分选题；Austin 只给结果目标，让 Codex 搜索 Notion 和 Slack 后直接执行；Kieran 将上下文文件夹跨设备同步，Codex 作为执行层处理申请者邀请流程。文章提炼出四条共性模式：上下文比提示更重要、让 Codex 自建系统、委托重复任务为后台、建立审计反馈循环。

技巧 Codex Claude Code 工作流

事件专题

推荐理由：如果你想让 Codex 真正干活而不是闲聊，这篇给出了五位真实用户的完整工作流，从架构到执行都有具体案例，直接能抄作业。

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02:50

elvis@omarsar0

精选

Omar Sar分享了PaperWiki，一个用LLM和编码智能体构建的研究知识库。它存储在Obsidian中，通过qmd索引，并以HTML artifact呈现，支持全文搜索和语义搜索。自动化流程每日更新，结合了opus-4.8和deepseek-v4-flash等模型。作者认为LLM知识库能帮助过滤噪声、识别高质量论文。

技巧 PaperWiki Obsidian 知识库

推荐理由：Omar手把手教你用智能体和自动化搭建个人研究知识库，连模型组合和工具链都说了，适合想提升科研效率的人。

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01:08

官方账号SiliconFlowAI@siliconflowai

SiliconFlow发布教程，展示如何使用GLM-5.2模型分析GitHub仓库。用户只需提供SiliconFlow API密钥，将GLM-5.2接入智能体，即可自动读取仓库并生成交互式walkthrough。同时启动“SiliconFlow Summer Rush”活动，前72小时有早鸟奖励池，按GLM-5.2使用量排榜。

技巧 GLM-5.2 SiliconFlow 代码分析

推荐理由：想快速搞懂一个开源项目？SiliconFlow教你把GLM-5.2接入智能体，直接生成互动教程，省去挨个读文件的功夫。还有活动可以冲榜拿奖励。

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7月2日

13:19

AI Will@FinanceYF5

Dan McAteer实测显示Sonnet 5在几乎每个基准测试上都差于Opus 4.8。但他强调在Claude Code中使用Dynamic Workflows时，将/model设为Sonnet 5、/effort设为Ultracode，复杂任务会自动触发动态工作流。未来Fable 5回归后可充当超智能顾问，Sonnet 5则作为快速执行者。

技巧 Sonnet 5 Opus 4.8 Claude Code

事件专题

推荐理由：别只看跑分，Dan教你怎么用Sonnet 5配Claude Code动态工作流干复杂活。

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13:18

AI Will@FinanceYF5

在 Claude Code 中通过三步设置：/model 切换为 Sonnet 5，/effort 设为 Ultracode，并开启 Dynamic Workflow，可使复杂任务自动触发多模型协作。Dan McAteer 认为该配置下 Fable 5 作为超级智能顾问、Sonnet 5 作为执行层，两者分工大幅提升效果。原基准成绩逊于 Opus 4.8 的 Sonnet 5 由此实现性能 “起飞”。

技巧 Sonnet 5 Claude Code Opus 4.8

事件专题

推荐理由：想榨干 Sonnet 5？这个三步设置能把它变成执行高手，配上 Fable 5 当大脑，复杂任务直接起飞。

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12:37

小互@imxiaohu

用户小互开发了 Claude Code 副屏工具，解决 Claude Code 回答大段文字时阅读密集、难以理解的问题。该副屏能把 Claude Code 的回答直接转换为直观的页面进行展示，让用户瞬间理解和预览答案。用户还可以在副屏上交互并进行数据回传，提升编码体验。

技巧 Claude Code 副屏编程助手

推荐理由：小互搞了个 Claude Code 副屏，把长篇回复变成可视化页面，还能交互调数据，再也不用瞪着满屏代码头疼了。

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08:36

官方账号Greg Brockman@gdb

Ryan Doyle使用Codex每天早晨自动生成一份个性化“报纸”，包含未读消息、日历、冲浪报告和新闻。这种方法帮助他减少手机使用时间，将注意力集中在一天中的重要信息上。该工作流通过Codex聚合多个数据源，实现每日自动推送。

技巧 Codex 智能体每日摘要

推荐理由：用Codex自动生成每日早报，省去手动刷手机，集中看未读消息、日历和新闻。

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05:47

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

GLM 5.2 模型已在 Microsoft Foundry 平台上线。通过 Fireworks AI 的 FireConnect 功能，开发者能使用 Foundry PTUs 将 GLM 路由到 Codex、OpenCode 或 Pi 等工具。该集成旨在帮助团队从零重建工作流并加速开发。开发者现可立即开始使用。

AI模型 GLM 5.2 Fireworks AI Microsoft Foundry

事件专题

推荐理由：Fireworks AI 在微软 Foundry 上推出了 GLM 5.2，还支持用 FireConnect 路由到 Codex、OpenCode，搞工作流开发能快不少，试试呗。

原文

00:38

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 的 Deep Agents 新增了递归语言模型（RLM）工作流功能。Sydney Runkle 用 6 分钟视频讲解其原理和用法。RLM 允许 Agent 在多个轮次中递归调用语言模型，提升复杂任务的表现。该功能已集成到 Deep Agents 的当前版本中。

AI产品 Deep Agents LangChain RLM

推荐理由：LangChain 给 Deep Agents 加了 RLM 工作流，能递归调用语言模型做更复杂的事。6 分钟视频讲得很清楚，可以看看。

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7月1日

21:46

Dify@dify_ai

Dify 平台宣布支持 Anthropic 的 Claude Sonnet 5 模型。该模型新增了编码、长时运行智能体（agent）和计算机使用（computer use）三项核心能力。用户可在 Dify 的知识库、工具调用、条件逻辑和多步骤自动化中可视化使用 Sonnet 5，无需编写胶水代码。Dify 负责底层基础设施，团队可专注于构建应用逻辑。

AI产品 Claude Sonnet 5 Dify Anthropic

事件专题

推荐理由：Dify 现在可以直接跑 Claude Sonnet 5 了，编码、智能体、计算机使用都能可视化搭建，不用写胶水代码，适合快速搭复杂工作流。

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14:18

官方一手marktechpost@Sana Hassan

精选

CUP是百度开源的Common Useful Python库，提供日志、装饰器、嵌套配置、缓存、ID生成、线程池、调度和Linux资源监控等模块。教程在Colab环境中演示了安装和逐步使用这些子系统。每个模块都关联到自动化、并发和可靠性检查等实际任务。该库旨在帮助开发者构建更健壮的Python工作流。

技巧 CUP 百度 Python

推荐理由：百度放出了CUP这个Python工具箱，从日志到调度一应俱全，适合写自动化脚本或提升代码健壮性的朋友，跟着教程走一遍就上手了。

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10:50

Harrison Chase@hwchase17

Matt Pocock 将 Wiki 作为运行 Claude Code 的唯一环境，用它来管理所有仓库的跨仓库任务，并集成 Todoist 作为任务追踪器。这种工作流将 Claude Code 变成代码库的中央控制器，提升跨项目协作效率。

技巧 Claude Code wiki Todoist

推荐理由：Matt 分享了用 Wiki 整合 Claude Code 和 Todoist 的工作流，适合处理跨仓库任务的人试试。

原文

05:17

Lenny Rachitsky@lennysan

Colin Matthews在客座文章中提出AI原生PM在2026年中的操作框架。最好的PM用真实代码做原型，通过MCP以自然语言查询数据，并运行coding AI agents。该框架指导PM如何利用AI创造更大杠杆，替代传统协调型工作方式。

技巧 Colin Matthews MCP AI agents

推荐理由：Colin Matthews教你顶级PM怎么用代码、MCP和AI Agent干活，照着做就能提升你的工作效率。

原文

03:25

Harrison Chase@hwchase17

Mitchell 分享他的规则：任何内容加入知识系统前必须经他本人审核，这让他受益匪浅。他还执行每日和每周的回顾（standups/reviews）来清理过时状态。Harrison Chase 对此表示赞同，认为 human in the loop 对这类 wiki 记忆系统非常有益。这种方法能确保知识库质量，避免噪音。

技巧 human in the loop wiki memory systems 知识管理

推荐理由：Mitchell 分享了一个实用工作流：每次添加知识前先过目，再加每日每周回顾。想管理好你自己的知识库？试试这个。

原文

03:20

AK@_akhaliq

该推文介绍了在Claude Code中集成open-fusion与hf-claude的工作流程。open-fusion是一个用于模型融合的开源工具，hf-claude让用户通过Hugging Face接口调用Claude模型。该帖获得4031次查看、5次转发和11个点赞，表明社区对此方法的关注。

技巧 Claude Code hf-claude open-fusion

推荐理由：一个让Claude Code调用Hugging Face模型的新工作流，适合想扩展Claude能力的开发者。

原文

01:09

techcrunch@Rebecca Bellan

Anthropic 推出了 Claude Science 工作台，为科学家提供统一的计算研究环境。用户无需在多个数据库、数据管道和分析工具之间来回切换。该工作台旨在减少上下文切换成本，提升科研效率。

技巧 Anthropic Claude Science 工作流

事件专题

推荐理由：Anthropic 做了个 Claude Science 工作台，科学家在一个地方就能搞定数据库、管道和工具，不用来回折腾了。

原文

00:17

Yangyi@Yangyixxxx

NewMax发布V1.1.1版本，新增浏览器录制功能，可将操作流程自动转化为Playwright脚本。相比Codex，它不仅能学习用户操作，还能沉淀为可复用的自动化工作流。录制功能减少了二次开发消耗，执行速度更快。新版本已开放下载。

AI产品 NewMax Codex Playwright

推荐理由：NewMax新版本能录制浏览器操作并直接生成Playwright脚本，比Codex更实用，省去手动编写代码的麻烦。做自动化可以试试。

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6月30日

18:47

AI Will@FinanceYF5

Seedance 2.0 又一次引发热潮，用户构建了多种多样的AI视频工作流，包括电影感动作片、K-pop MV、广告、动画以及4K恐怖片。该推文展示了10个极端案例，并介绍了制作方法。这些案例覆盖了从短视频到电影级场景的各种不可能实现的效果。教程部分详细说明了如何使用Seedance 2.0工具链实现这些创意。

技巧 Seedance 2.0 视频生成工作流

推荐理由：Seedance 2.0 又火了，这次分享了10个超野的视频工作流案例，从动作片到K-pop MV都有，还附带了制作方法，想学AI视频的话可以看看。

原文

6月29日

23:10

berryxia@berryxia

精选

Anthropic工程师Margot Van Laar在Code with Claude分享提示词工程最佳实践，强调通过评估（Eval）而非直接修改提示词来优化。她用客服机器人和零售排班两个案例演示：使用XML标签结构化提示词、移除旧模型遗留的禁止列表（如Claude 3 Opus）、用工具替代指令处理计算任务。拆解复杂任务为生成-评估-修复循环，并建议用更强推理模型（如Opus）加自适应思考替代小模型复杂提示词。

技巧提示词工程 Claude 评估

事件专题

推荐理由：Anthropic工程师手把手教你怎么调客服提示词和搭Agent，用Opus加循环拆解比堆复杂指令更管用，核心就一句话：先搞评估

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13:58

Ate-a-Pi@svpino

这个开源项目允许你录制浏览器操作，系统会自动清理录制内容，移除重试、死路和页面特定细节。然后它只保留任务逻辑而非具体点击，将其转化为可复用的技能。最后这些技能被组织成技能图谱，智能体可检索用于相关新任务。整个过程完全开源。

技巧开源浏览器自动化智能体

推荐理由：有个开源项目能录制你在浏览器里做的事，自动变成可复用的技能，还能让智能体直接调用，省去重复劳动。

原文

13:48

岚叔@lufzzliz

精选

LufzzLiz基于Andrej Karpathy的LLM Wiki gist衍生出两套模板：个人知识库schema（五层目录）和代码仓库wiki schema（三层目录+双层导览）。附带实践案例Hermes-wiki和wiki-web，后者支持关系图和脑图。模板可直接用于构建结构化个人知识库或项目文档。

技巧 Karpathy 知识库模板

推荐理由：如果你嫌搭建知识库太麻烦，试试这套基于Karpathy思路的模板，五层目录帮你把笔记理得清清楚楚，还有实际案例参考。

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12:48

Geek@geekbb

GitHub上Pluviobyte/video-skill仓库将AI视频制作流程拆解为多个可安装的skill模块，涵盖视频创作、复刻、动效、片头包装、质检等环节。每个skill独立可用，降低视频制作门槛。项目长期维护，持续更新。

技巧 video-skill Pluviobyte 视频制作

推荐理由：这个仓库把视频创作、动效、包装等技能打包成模块，装一个就能用，做视频更轻松。

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01:45

AI产品黄叔@PMbackttfuture

用户使用Hermes生成手机壁纸，并将微信Agent入口交回Hermes，同时接入flomo MCP实现记忆同步。每次手动触发“保存到flomo”时，内容会同步到flomo，并立即触发即时增强功能，从flomo/Hermes记忆中检索相关知识点推送笔记。这为知识工作者提供了利用AI助手整理灵感和长期记忆的工作流。

技巧 Hermes flomo MCP/工具

推荐理由：教你给AI设个微信入口，用Hermes做壁纸，还能自动同步到flomo，随时调取记忆，挺实用的。

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6月28日

01:49

Jerry Liu@jerryjliu0

Jerry Liu（LlamaIndex创始人）在推文中指出，手动构建工作流（代码、拖拽或提示）的需求正在减少，更优方式是指定目标让模型智能规划步骤。对于重复性任务，可收集带真实标签的数据集进行爬山优化，以平衡成本与准确率。他认为行业正从提示工程迈向目标和评估工程。拥有642次浏览、5个点赞。

技巧 Jerry Liu LlamaIndex 工作流

推荐理由：Jerry Liu说的这个趋势很实在：别再手动搭工作流了，直接给目标让模型自己想办法。重复任务还能录数据集优化，省心省钱。

原文

6月27日

12:46

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

Moxt 推出多Agent编排工作流更新，支持用户通过多个专门Agent自动协作完成任务。每个Agent拥有独立记忆和技能，可并行工作。新功能还允许重复驱动Agent以完成更长的复杂任务。Moxt旨在将AI从单工具转变为团队协作助手。

AI产品 Moxt 多Agent 协作

推荐理由：Moxt 这次更新让一群AI Agent自动分工干活，还能反复调度做长任务，适合需要多人协作的场景。

原文

11:14

berryxia@berryxia

OpenMontage是一个开源AI视频制作工作流，将视频生产拆分为12条结构化pipeline，涵盖动画解说、纪录片蒙太奇、Talking Head等类型。它内置52个工具和500多个agent skills，用户只需自然语言描述需求，agent就能完成调研、脚本、素材生成到剪辑合成全流程。该项目同时支持AI生成内容和真实素材工作流，并实现预合成验证、后渲染自检和预算控制等生产级质量管控。渲染引擎使用Remotion和自研HyperFrames，可输出高质量动态视频。

AI产品 OpenMontage 视频生成智能体

推荐理由：OpenMontage把视频制作拆成12条pipeline，用自然语言就能让AI自动剪片，还能混用真实素材，做视频的懒人神器。

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6月26日

11:37

官方账号arXiv cs.AI@Fabiana Fournier, Lior Limonad

论文提出进程架机制，在不替换底层工作流引擎的前提下，用策略治理的智能体层包裹确定性工作流。作者开发了任务-决策-流（TDF）模型，定义数据模式和执行语义，将LLM推理分解为三类策略治理的智能体：TaskAgent（知识密集型任务）、DecisionAgent（逐案例网关路由）和FlowAgent（运行时流适应）。在CUGA FLO中实现该设计，并通过贷款审批工作流演示三种智能体类型及挂钩驱动的监管覆盖。进程架通过确定性工作流执行强制结构合规，同时通过策略框架的智能体自主性满足规范需求。

论文 CUGA FLO TDF Agentic BPM

推荐理由：这篇论文提出了一个很实用的思路：在现有工作流引擎上加一个智能体层，不用重写系统就能让工作流更灵活。用贷款审批的例子讲清楚了三种智能体怎么协作，技术方案具体可落地。

原文

09:31

官方一手arXiv: OpenAI@Drew Johnston, David Holtz, Alex Martin Richmond, Christopher Ong, Prasanna Tambe, Aaron Chatterji

76°

OpenAI发布基于Codex使用数据的分析，展示Agentic AI技术如何改变工作方式。2026年上半年，Codex活跃用户数增长超过五倍，其中非软件开发者的增长最快。OpenAI内部Codex几乎完全替代了ChatGPT用于业务工作。超过10%的用户每周管理三个以上并发Codex代理，26.6%使用技能共享复杂工作流。请求复杂度上升：估算需要资深人类8小时以上的任务请求比例增长近十倍。2026年6月，OpenAI法律岗位员工通过Codex和ChatGPT的月输出Token中位数是2025年11月的13倍，研究人员则超过50倍。

论文 Codex OpenAI Agentic AI

事件专题

推荐理由：OpenAI内部数据揭示Agentic AI如何改变工作方式：Codex活跃用户半年增5倍，研究人员月产出增50倍。看真实采用率与工作流变化。

原文