如何玩转现在爆火的 Codex ？大神养成计划第七节来了：如何管理使用 Hooks 以及让 AI 像人一样操控浏览器。
本文作者：聪哥.sats（@congge918）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
继续分享 CodeX 保姆级教程系列，一起学习从小白成长为 Codex 大神。
第七节：如何管理使用 Hooks 以及让 AI 像人一样操控浏览器
上一节：如何用 Codex 实现自动化，以及设置桌面宠物。
👇错过的请看原文：
第一部分：
9条破亿视频背后，2026上半年AI创作者到底在赢什么
本文作者：波妞PONYO（@ponyodong）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
先扔一组数字，你自己感受一下。
2.95亿播放。1.15亿播放。1.76亿播放。1.12亿播放。1.14亿播放。1.11亿播放……
这是2026年1月到6月，抖音上至少9条播放量破亿的AI相关视频。新榜编辑部拿到官方数据做了一次年中盘点，我把它整个啃了一遍，发现里面藏着的不是几个案例，是一整套已经跑通的方法论。
从零装好 WSL，Windows 跑 Agent 的保姆级教程 保姆教程型
本文作者：泊舟（@bozhou_ai）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
如果你在 Windows 上用 Codex 这类 AI Agent，经常遇到 PowerShell 报错，先别急着怪模型。
它可能不是不会写代码，只是卡在了路径格式、权限、包管理器和 Shell 语法上。活没干多少，Agent
如何让 AI 预测不沦为玄学算命：三刀追问后，Anthropic 9 月前上市概率从 8%–12% 降到 4%–7%
本文作者：AYi（@AYi_AInotes）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
99%的人用AI做预测，从第一步就彻底错了，他们把AI当成电子算命先生，只想要一个确定答案。对了就吹AI神了，错了就当没发生。但其实真正有价值的从来不是猜对结果，而是把那些混乱、打架、定义模糊的信息，结构化成一个有证据、可迭代、敢改口的概率判断。
我拿Anthropic 能否在 9 月 1
AI说不出的随机数，成了鉴别套壳大模型最好的照妖镜。
本文作者：数字生命卡兹克（@Khazix0918）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
昨天看到了一篇论文，特别有意思，让我连夜读完了。
论文叫《One Token Is Enough》，翻译过来叫《一个Token就够了》，7月11号刚挂到arXiv上，来自布拉格经济大学的研究员托马什·布鲁克纳。
这哥们为了解决被一些API中转站挂羊头卖狗肉的行为（比如说是Opus 4.8结果卖你GLM 5.2，怒挣数倍利润，
聊聊我对 Kimi K3 的体感
本文作者：Wang Shuyi（@wshuyi）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
问题
Kimi K3 出来几天了。一直有朋友在问我：
测试了吗？效果咋样？
其实我确实一直在测试。你看，这是我在 Kimi Code 中统计目前的用量。
Kimi 还有将近 4 天才会重置周用量，而我已经用去了 73%
不会代码也能做产品，这是一份从0开始的Vibe Coding保姆级教程。
本文作者：数字生命卡兹克（@Khazix0918）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
最近，国产大模型也都起飞了。
基本都达到了半步Fable 5境界。
2.8T的Kimi K3，2.4T的Qwen 3.8 Max，而在未来，肉眼可见的，还有马上上线的DeepSeek V4正式版，还有Seed、GLM、MiMo、LongCat等等要到来的更大规模的版本。
你精心攒的那堆Skill，可能正在拖累你的AI
本文作者：Gorden Sun（@Gorden_Sun）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
现在有一种新型炫富：晒自己的skill库。几十个精心编写的skill整整齐齐码在文件夹里，像手办墙一样供人参观，评论区一片"求分享"。攒skill成了一种身份象征，仿佛库越大，你就越懂AI。
实际上，现在你库里的大部分skill，八成没用，有些还在帮倒忙。
有个叫SWE-Skills-Bench的基准测试，专门测skill到底能不能让agent写代码写得更好。研究人员拿49个公开的软件工程skill挨个试了一遍，
Kimi K3实测，让我不敢相信这是国产模型
本文作者：向阳乔木（@vista8）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
一直用 Codex 和 Claude Code，测了 Kimi K3 后，竟有超预期惊喜，真的是强！
刚用时，不了解情况，只敢给一些简单任务，后面越用越牛逼。
后面直接给了 Kimi K3 服务器权限，一口气开发了
Kimi K3，我关心的三个点
本文作者：Orange AI（@oran_ge）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
昨晚 Kimi K3 发布后，我看到参数量真的很意外，当时有点激动，随口发了一条推。
我个人也不喜欢天天震惊体，而且我很少用「震惊」形容一个模型，之前今年唯一的一次，是在吐槽 GPT 5.6 的极丑审美，那个丑是真的震撼到我。
Kimi正式发布2.8万亿大模型K3，这是属于我们的荣光。
本文作者：数字生命卡兹克（@Khazix0918）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
今天凌晨，Kimi K3，终于正式跟大家见面了。
2.8万亿参数，百万上下文。
而且，官宣7月27号，全面开源。
没啥可说的，让我们此刻一起欢呼吧。
月之暗面昨天下午就发了预告，而且有趣的是，致敬的是Claude Fable 5的拍摄技巧，这基本也暗示，在他们心中，这是一个能证明自己、
Kimi K3实测：把一个29美元/月的录屏工具，半天复刻成免费mac App
本文作者：花叔（@AlchainHust）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
我花了不到一天，用刚内测到手的Kimi K3，做了个原生mac录屏App出来，现在已经提交苹果审核了。这是我的第一个mac App，全免费。
它对标的是ScreenStudio，一个确实很特么好用，但是定价又实在贵得离谱的录屏工具。
先交代下Kimi K3，昨晚刚正式发布的。听说它的总参数是2.8T？？？我没搞错的话，这应该是开源模型的尺寸之最了。能训这么大的模型，Kimi大概是搞定了预训练的某些黑科技。