面条的草稿箱

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  1. 面条的草稿箱

    面向 Codex 用户的本地无限画布插件：Cowart如果你在使用 Codex 并且需要一个好用的可视化工具，不妨关注一下 Cowart

    面向 Codex 用户的本地无限画布插件：Cowart

    如果你在使用 Codex 并且需要一个好用的可视化工具，不妨关注一下 Cowart。它是一个基于 tldraw 开发的本地无限画布插件，专门用来帮助开发者在本地进行构思、标注、生成以及迭代图片。所有画布数据都默认保存在你当前项目的 canvas/ 目录下，安全又私密。

    核心功能包括：

    • 本地无限画布：在 Codex 中一键拉起本地 tldraw 可视化页面。
    • 本地持久化：所有的画布数据与图片资源都会跟着你的项目走。
    • AI 占位符生成：在画布里创建一个 AI 占位框，写下提示词，Codex 就会根据比例自动填入生成的图像。
    • 标注图迭代：在画布里随手画标注或箭头，截图发给 Codex，它就能直接帮你生成修改后的干净新图并并排摆放。
    • MCP 工具支持：支持通过 MCP 接口自动读取状态、保存或插入图片，实现工作流自动化。

    对于想要摆脱云端束缚，又想拥有丝滑 AI 绘图/修改体验的 Codex 用户来说，这绝对是一个值得尝试的效率利器。

    https://github.com/zhongerxin/Cowart

    #Codex #无限画布 #AICanvas #开源项目 #效率工具
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    GitHub - zhongerxin/Cowart
    GitHub - zhongerxin/Cowart
    Contribute to zhongerxin/Cowart development by creating an account on GitHub.

    Codex无限画布AICanvas开源项目效率工具

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    以“推理速度”交付：AI 编程把瓶颈从写代码变成了等模型这篇文章的核心观点很直接：AI 编程代理的能力跃迁后，作者交付软件的速度越来越不取决于“敲代码”，而更受限于两件事——模型推理时间（inference time）和少数真正需要深度思考的设计决策

    以“推理速度”交付：AI 编程把瓶颈从写代码变成了等模型

    这篇文章的核心观点很直接：AI 编程代理的能力跃迁后，作者交付软件的速度越来越不取决于“敲代码”，而更受限于两件事——模型推理时间（inference time）和少数真正需要深度思考的设计决策。

    作者回顾了今年的变化：从最初“有些提示能一次跑通就很惊喜”，到现在“默认就该一次跑通”。在这种前提下，他甚至不再逐行读代码，而是看执行/修改流，关注系统结构是否合理、关键组件在哪里、整体是否按预期运转。

    文章也给了不少可复用的工作方法：

    • 先从 CLI 做起：任何产品先做命令行版本，方便代理直接运行验证，形成闭环；核心逻辑稳了再上 UI（比如扩展、App）。
    • 关键决策是生态与依赖：语言/框架/依赖选对了，代理更容易一次完成；作者常用 TypeScript（Web）、Go（CLI）、Swift（macOS/iOS）。
    • 更偏向“对话式协作”，而不是复杂流程：先和模型聊清楚、让它探索代码、共创方案，满意后再让它开干；他认为“Plan mode”更像旧时代不得已的手段。
    • 对比 codex 与 Opus：codex 常会先长时间读代码再动手，虽然更慢但更稳，尤其适合大型功能和重构；Opus 更“急”，适合小改动但更容易漏上下文。
    • 迭代式构建，不依赖回滚：不喜欢 checkpoint/频繁 revert，更多是让模型继续改、继续朝更好的方向“绕山而上”。
    • 自动化与多项目并行：同时推进多个项目，用队列把想法排进去；瓶颈往往是人而不是编排系统。
    • 配置思路：提高工具输出 token 上限、合理设置自动压缩阈值，让模型能一次读更多文件；作者强调新压缩机制更可靠，甚至像一次“复查”。

    如果用一句话总结：当“写代码”越来越像可并行外包给代理的体力活，工程师的价值更集中在选型、架构、数据流、约束定义与验收标准上；而真正影响交付速度的，往往是推理等待时间和你是否想清楚要做什么。

    原链接：https://steipete.me/posts/2025/shipping-at-inference-speed
    #AI编程 #Codex #开发工作流 #效率工具 #软件工程
    steipete.me
    Shipping at Inference-Speed | Peter Steinberger
    Shipping at Inference-Speed | Peter Steinberger
    Why I stopped reading code and started watching it stream by.

    AI编程Codex开发工作流效率工具软件工程

  3. 面条的草稿箱

    dotagents：用一个 .agents 目录统一管理各类 AI 工具配置dotagents 是一个 CLI/TUI 工具，把项目或全局的 .agents 目录作为“唯一真相源”，自动为不同 AI 工具创建软链接，并支持安装技能（skills）和插件（plugins），方便在多环境之间保持一致配置、可重复执行、易维护

    dotagents：用一个 .agents 目录统一管理各类 AI 工具配置

    dotagents 是一个 CLI/TUI 工具，把项目或全局的 .agents 目录作为“唯一真相源”，自动为不同 AI 工具创建软链接，并支持安装技能（skills）和插件（plugins），方便在多环境之间保持一致配置、可重复执行、易维护。

    你能用它做什么

    • 以 .agents 为中心统一管理：hooks、commands、skills，以及 AGENTS/CLAUDE.md 等说明文件
    • 一键创建软链接，适配多工具（Claude / Codex / Factory）
    • 从本地路径、Git URL、HTTPS URL 安装 skills；并支持从 marketplace 安装 plugins
    • 可随时重复运行，用于补装、修复链接或更新能力集

    快速开始（要求：Bun 1.3+）

    • npx @iannuttall/dotagents
    • 或 bunx @iannuttall/dotagents

    链接关系示例

    • .agents/AGENTS.md → ~/.claude/CLAUDE.md
    • .agents/commands → ~/.claude/commands / ~/.factory/commands / ~/.codex/prompts
    • .agents/hooks、.agents/skills 同步到对应工具目录

    https://github.com/iannuttall/dotagents

    #AI工具 #开发效率 #CLI #Claude #Codex
    GitHub
    GitHub - iannuttall/dotagents: One location for all of your hooks, commands, skills, and AGENT/CLAUDE.md files.
    GitHub - iannuttall/dotagents: One location for all of your hooks, commands, skills, and AGENT/CLAUDE.md files.
    One location for all of your hooks, commands, skills, and AGENT/CLAUDE.md files. - iannuttall/dotagents

    AI工具开发效率CLIClaudeCodex

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