这一周,AI Agent 又往前走了一步。
Sonnet 5 把代理能力从 Opus 下放到了 Sonnet,输入 Token 降到 2 美元/百万;越来越多模型开始支持更强的 Agent 能力,而且价格越来越低。
一个趋势已经很明显:Agent 正在快速普及。
但不代表多数人都用好了。
另一组数据,Ramp 和 Revelio Labs 对近 22000 家公司的研究发现,高 AI 投入企业的员工规模增长了 10.2%,入门岗位反而增长了 12%。
所以真正拉开差距的,是谁更快学会了用 AI 真正产出。
另一组,OpenAI 首次公开了一组 Signals 数据:用户注册 6 个月后,日均消息量增长了 50%,尝试的任务类型翻倍。这个数据挺有意思。它说明,大多数人都在不断地摸索:"这个能不能做?应该怎么做?"
而这其中真正昂贵的,是学习成本。
问题在这。现在网上关于 Codex、Agent、MCP 的资料越来越多,但大多数都是零散的。像打地鼠一样,永远追着热点跑,却很难建立完整认知。
所以,我们重新整理了一份Codex 开发者知识库。
它是一套按照真实开发流程组织的学习路径。
先说规模:500+篇知识文章,40+个工程实践,20+个高级玩法,100+个完整项目案例,50+个问题排查方案。
但更重要的是,这些内容是怎么组织的。
快速上手:不用折腾环境,第一天就能跑通项目。
从安装、环境配置,到完成第一个项目,每一步都有具体操作。不用再自己踩坑,跟着做就能跑通。
问题大全:遇到 Permission denied,不用手搓搜索。
登录失败、Permission denied、Context 超长、MCP 调用失败......这些常见问题,直接就能找到解决方案。不用全网搜索,不用翻查十几个网页。
案例库:不是 Demo,是真实项目。
写后台、写 Agent、写 Chrome 插件、写 MCP、写书机器人......全部是真实项目,从需求、Prompt、思路、踩坑到最终代码,完整拆解给你看。你能看到别人是怎么踩坑的,怎么解决的,为什么这么解决。
这份知识库不是一次性的,会跟着 AI 编程的迭代速度更新。
高级玩法:不堆概念,讲透背后的原理。
MCP、Agent.ContextEngineering、Memory、LoopEngineering.·....不仅讲解怎么用,还讲解为什么这么用,建立底层原理认知。
这份知识库就放在飞书文档里,结构清晰、可搜索、持续更新。
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