有意思小周刊No.168（2026.05.25）：Codex团队使用SOP
有意思小周刊No.168（2026.05.25）：Codex团队使用SOP
「有意思小周刊」是我利用零碎时间，梳理记录一周的日常阅读与思考内容。目的是为以后更好构建自己知识体系，也为了将这些内容分享给你。
以下是这期值得关注的内容
📰 推荐阅读
- Codex 团队使用 SOP
- 来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致
- AI新名词比我头发掉得还快
- Claude Code Harness 工程：数仓侧落地方案｜得物技术
- 私域转化率翻倍的秘密：我们把多模态Agent融进了私域营销
- 重新定义Skill开发：保姆级教程&一站式开发助手发布
- 缓存使用实践总结：以淘宝交易结算场景为例
- 生成式强化学习在七猫小说内容扶持业务的实践
- 基于 Harness + SDD + 多仓管理模式的 AI 全栈开发实践｜得物技术
- 淘天营销中后台生码工作流最佳实践
🔎 发现新大陆
- 高斯泼溅作品集
- 免费IP地理位置数据库
🛠️ 资源·工具
- GEOFlow：一套专门面向 GEO（生成式引擎优化）的开源智能内容工程系统
- Stock SDK：面向浏览器与 Node.js 的股票行情 SDK
推荐阅读
▌Codex 团队使用 SOP
链接：https://blog.janus-path.com/2026/05/20/Codex%E5%9B%A2%E9%98%9F%E4%BD%BF%E7%94%A8SOP/
本文档为团队使用 Codex、OpenSpec 和 Superpowers 制定了全面的标准操作流程。不只适用于开发工程师，也适用于产品经理、测试工程师、设计师、运营、实施交付、数据分析和其他需要沉淀项目上下文的业务团队。核心思想是将可复用的项目上下文结构化为 OpenSpec 记录，将高频复杂操作封装为 Superpowers，并通过 Codex 自动化和验证执行过程。同时，强调了上下文预算的重要性，要求在简单任务中不引入复杂工具，避免信息过载影响模型效果，最终目标是降低协作门槛，让团队经验和决策得以沉淀和复用。
▌来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BzR8QdVkEg2nLtZP1wVXWQ
本文详细介绍了如何将AI编程助手Codex的功能发挥到极致，核心在于将其从一个单纯的代码生成工具，升级为能处理电脑上各类复杂任务的“全能打工人”。文章重点阐述了通过利用“持久对话流”来保持工作上下文、运用“语音输入”、“任务干预与排队”等技术实现灵活的人机协作，以及借助“自动化”、“目标设定”和“侧边栏”等功能，让Codex能够在用户不在场时自主推进工作，并高效审查和迭代成果，从而覆盖从指令到执行的完整工作流。
▌AI新名词比我头发掉得还快
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KRkweiilI8X4pH-xvrkfUQ
本文梳理了AI应用开发中涌现的海量新名词，将其归纳为“三代工程化跃迁”：第一代提示词工程解决“怎么问”的问题，第二代上下文工程解决“喂什么”的问题，第三代Harness（质检）工程解决“怎么验”的问题。文章指出，无论哪代工程，其底层都基于LLM、Memory、Tools、Planning四大基础模块，并强调了建立标准化评测体系对于确保AI系统可靠性的关键作用。
▌Claude Code Harness 工程：数仓侧落地方案｜得物技术
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KmQJU7nXmYh5qgWPj4ajlw
本文详细介绍了在得物离线数仓场景中，针对 Claude Code 等 AI 编码工具在开发过程中暴露出的 “上下文失忆”、”规范执行不稳定” 及 “复杂需求 context 膨胀” 三大结构性痛点，设计并落地了 Harness 工程方案。该方案构建了一套包含持久化层（CLAUDE.md、Auto Memory）、自动化钩子层（Hooks）、上下文隔离层（Subagents）的多层防御体系，将业务语义、开发规范和迭代约束从不可靠的 LLM 记忆中迁移到确定性的文件系统和脚本执行环境中，从而系统性地提升了 AI 辅助开发的规范遵守率和准确性，实现了从 “AI 帮我写代码”到 “AI 嵌入研发流水线”的升级。
▌私域转化率翻倍的秘密：我们把多模态Agent融进了私域营销
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/IUkQOiS1wcCXEusA-jFtFA
本文介绍了货拉拉如何利用多模态大模型和Multi-Agent系统，系统性解决私域营销中传统内容生产高度依赖人工、效率低且难以规模化个性化的痛点。通过将AI质检、多模态营销素材生成和问答交互三大专属Agent协同工作，实现了从用户意图识别、营销素材自动生成到合规安全交互的全链路自动化，有效解决了私域流量转化难、运营节奏踩不准等问题，最终达成私域运营从“人工零散执行”向“AI全流程托管”的智能化升级，显著提升了转化效率并降低了运营成本。
▌重新定义Skill开发：保姆级教程&一站式开发助手发布
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FgGVPw0BOZEu5sH1FdrVoQ
本文是一份关于AI Agent Skill开发的全面教程，阐述了Skill作为结构化指令文档的本质、其渐进式加载机制，并深入分析了当前Skill生态面临的跨平台一致性、版本管理和调试效率三大痛点。文章的核心观点在于，AI自动化的是重复性任务，而人类的独特价值在于提供体验和判断。为解决生态痛点，文章介绍了一站式Skill开发助手，旨在将复杂的Skill开发流程简化为用户只需做出判断的单一入口，从而让用户专注于价值创造而非工具学习。
▌缓存使用实践总结：以淘宝交易结算场景为例
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LRJUL9RAhr85FlsmStTCZQ
本文以淘宝交易结算场景为例，系统总结了缓存使用的理论与实践。文章首先阐述了适用缓存的数据需具备的四个核心条件（不要求强一致性、访问频率高、更新频率低、访问要求高性能），并详细介绍了从存储端、存储介质、存储时机三个维度进行缓存分类与选型的方法。随后，通过五个典型实践场景（配置类数据缓存、实体类数据缓存、单例型配置缓存、分布式锁、汇总计数），展示了不同特征数据如何根据理论进行具体选型与落地。最后，文章重点分析了缓存穿透、击穿、雪崩、一致性、序列化及本地缓存并发等六大安全风险的成因与治理方案。
▌生成式强化学习在七猫小说内容扶持业务的实践
本文介绍了七猫小说在内容扶持业务中采用生成式强化学习（Generative Reinforcement Learning）技术，将有限的扶持流量进行高效动态分配。该技术通过将内容扶持建模为时序序列优化问题，利用Transformer架构对全天48个时间步进行全局决策，并设计乘积式复合奖励函数，同时兼顾了新增阅读量、转化效率和扶持系数约束三大目标。实验表明，该策略在固定流量下显著提升了书籍曝光效率，尤其使30-100万字的优质连载书新增阅读量提升了6%。
▌基于 Harness + SDD + 多仓管理模式的 AI 全栈开发实践｜得物技术
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/ygQGSH5c7GHYDvkqWoQTXQ
本文提出了一套基于“Harness + SDD + 多 Agent”的全栈AI开发方法论，核心是通过给AI提供精确的模仿对象（Harness思维）而非让其凭空创造，以解决AI生成代码风格不统一、采纳率低的问题。该方法通过搭建前后端统一的工作区并利用Codebase Indexing建立语义索引，再以SDD文档驱动生成前后端代码，并支持多Agent并行开发以提升效率。此外，文章还强调了在前后端联调中采用分阶段验证策略，并提醒开发者警惕AI自动复刻“隐性功能”带来的测试陷阱，从而在实际项目中实现了提效50%+的显著成果。
▌淘天营销中后台生码工作流最佳实践
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/VjTyHFr17l_bObG6x8-Mmw
本文总结了淘天营销中后台在AI生码提效上的系统性升级实践，核心路径是统一收敛至基于AoneSuper的云端托管生码，以解决本地环境不一致、AK管理难和执行易中断等问题。在此基础上，构建了基于git submodule和turborepo的跨仓库工作区以支持多仓协同，并打造了覆盖需求理解到构建发布全链路的可编排场景化工作流。针对高确定性的迁移/重构任务，采用架构说明文档+领域Skill固化规则；针对低确定性的日常迭代，引入“功能树”实现查表式精准知识供给，并结合D2C/API还原优化与知识自动沉淀，形成了持续改善的提效飞轮。
发现新大陆
▌高斯泼溅作品集
高斯泼溅（Gaussian Splatting）是一种算法，可以将多张照片合成为 3D 图像。网站 SuperSplat 提供在线的高斯泼溅处理，可以上传照片进行处理，还能浏览很多合成好的 3D 模型。
▌免费IP地理位置数据库
免费的 IP 地理位置数据库，可以自由下载，在脚本中调用查询。
资源·工具
▌GEOFlow：一套专门面向 GEO（生成式引擎优化）的开源智能内容工程系统
链接：https://github.com/yaojingang/GEOFlow/tree/main
GEOFlow 是一套专门面向 GEO（生成式引擎优化）的开源智能内容工程系统，是全球最早围绕 GEO 场景系统化设计的数据、内容与分发基础设施之一。它把数据沉淀、知识库、素材管理、AI 生成、审核发布、前台展示与后续多端分发串联为一条可持续迭代的工作链路，目标是逐步演进为一套强大的“从数据到内容、从内容到多端发布”的 GEO 优化系统。
▌Stock SDK：面向浏览器与 Node.js 的股票行情 SDK
链接：https://stock-sdk.linkdiary.cn/
零依赖、轻量发布包，覆盖 A 股 / 港股 / 美股 / 基金 / 期货 / 期权、K 线、技术指标与 AI / MCP 接入
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