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ChatGPT + Codex 协作工作流:从选模型转向编排 AI 分工

发现一个很典型的 AI coding 使用升级案例。 作者不是在比较哪个模型更强,而是在讲 ChatGPT 和 Codex 怎么分工:ChatGPT 负责理解、判断、Re

脱敏摘要

先看结果,再决定要不要深挖

发现一个很典型的 AI coding 使用升级案例。 作者不是在比较哪个模型更强,而是在讲 ChatGPT 和 Codex 怎么分工:ChatGPT 负责理解、判断、Review 和补充思路,Codex 负责把方案落到文件和代码里。 这条数据有 305 赞、456 收藏、72 条评论。收藏高于点赞,说明大家更想保存成可复用流程。 评论区的需求也很直接:有人问 Codex 怎么部署,有人问能不能接 GitHub,让 GPT 想方案、Cod

本站判断

看这个案例,先判断三件事

为什么值得看
先跑通一个可验收的小任务,记录效果、人工修改和维护投入。
谁更适合参考
适合已有类似需求、能用小任务验证效果的人参考。
先核对什么
摘要中的成绩属于作者自述;先区分收入与利润,并考虑成本、工时和复现条件。
本站建议 / 可以这样试
适合谁
独立开发者和需要改进流程的人
先试什么
选一个边界明确的小任务,做出能交给别人试用的最小版本。
观察什么
记录任务完成率、人工修正次数和用户是否再次使用。
试试 相关开源项目 ↗

参考这个案例,先问什么?

  • 这条实践能解决自己的哪一个具体需求?
  • 最小试验如何验收,需要投入多少时间?
  • 哪些环节还需要人工处理和持续维护?
还在判断值不值得做?先读本站判断指南
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