假期最后一天，我让五个 AI 终端同时替我打工
5 月 5 日，假期的最后一天，时间过得真快。昨天我大半天都在做 vibe coding（氛围编程），终端开着五个窗口，五个项目同时在跑，切来切去。一天下来，对 AI 编程又多了一些体会。
01
订阅 Codex 之后，额度焦虑突然没了我最近订阅了 Codex 100 美金那一档。结果挺有意思——关于「额度不够」的焦虑瞬间就没了。反过来，稍微多了一点「额度用不完」的小焦虑。额度真的非常重要。我之前用 Claude Pro，每次稍微多聊几句就告急，体验确实有点问题。GPT Pro 这个订阅看起来一段时间内是够用的。我最近也让我爸用上，他从 Claude 那边切到 Codex，我们俩共用一个账号都没问题。
02
五个终端窗口，让 AI 编程变成多线程昨天我用的是 Codex 的 CLI（命令行工具），终端模拟器换成了 Ghostty——之前看 Openclaw 创始人 Peter 也在用，我就装了一个试试。还没完全适应它，只是觉得这个终端的功能好像多一点。然后我用 tmux（终端复用工具）开了五个窗口，几个项目同时在跑。这一天我基本没开 Claude 的 Desktop，全用 Codex。CLI 这个版本特别适合多开。Desktop 那种 GUI（图形界面）你还得切来切去，而终端本身就支持多窗口平铺，你可以让多个 AI 同时处理不同的任务。瓶颈反而变成了你提问的速度，以及你切换任务的脑力。
03
昨天我同时跑的几件事回头梳理一下，昨天那五个窗口里大概在做这些事。①重构发布工作流。我希望这套流程能稳定地把一篇文章同时发到四个平台：微信公众号、X（推特）、小红书，以及我自己的网站。我把它分成两个阶段——第一阶段是审核，我把录音稿发给 AI，让它出优化后的稿子，我看完没问题再让它去发布。生图（AI 配图）的提示词(prompt)还要再调，目前出的图跟我的预期还有点差异。②修财富 dashboard（财富管理面板）项目。现在基本没问题了：数据库放在 Google Sheet 上，本身就是一个交互式的轻量数据库；我做了一个网页版前端，从 Google Sheet 读取最新的资产情况；数据获取（自动抓取行情那部分）也做到 Google Sheet 里自动更新。我还把「写入」加进去了——投资决定、出入金、交易备注，都可以从前端直接写回 Google Sheet。先这么做着，之后再看有没有更好的方式。③修 Video Toolkit（视频音频转换工具），让它更稳定，然后同步到 GitHub。这一步真的非常方便：发布 release（版本）、写发布说明、做 CI（持续集成），整个流程在 GitHub 上变得很简单。我昨天还发现一件事——其实有些你以为要在 ChatGPT 网页版问的问题，在 Codex CLI 里直接问就行，你不一定每次都要切回 Desktop 或网页版。④让 Codex 帮我精简 skills（技能集）。我直接告诉它：「我这里 skills 有点多了，根据我的项目做一些精简和调整。」它很快就帮我处理掉了。CLI 是一个相对底层的界面，只要你授权够，它什么都能做——操控浏览器、操作电脑文件、把文章贴到 X Article 编辑器里去，都行。另外有一件事我后来才意识到：tmux 的 session（会话）是可以记住的。我那五个窗口的进程都被记下来，下次登录之后，就算我把终端关了，依然可以很快找回之前的工作环境。这对继续上一次的内容非常方便。如果是一个全新的项目，直接 new 一个就能开始做新的事情。
04
一个不太顺手的地方：Codex 的记忆系统偏弱我现在唯一觉得不太顺手的，是 Codex 的记忆系统有点薄弱。不像 Hermes 或 Claude 那样，之前做过的事情会主动沉淀成「经验」或 skill，后续不断优化。像 Codex、Claude Code 这一类产品，我觉得可以再加一个更完整的记忆系统——可以是一个独立模块，每个项目产生的经验、坑点都汇聚到这个 memory（记忆库）里去。这可能是我下一步要去搭的东西。另外有一个我现在还在用、用得很爽的工具——用语音直接跟 agent（智能体）沟通。我用 Telist（语音输入工具）把自己想做的事说出来，AI 直接接住，这种体验真的很不错。
05
付费模型真的值，但前提是你有想象力昨天我跟我爸也聊到这个：现在的付费模型，比免费模型好太多了。不管是额度，还是智力。我的建议是，不管在工作中、生活中，还是各种项目里，都可以花一点钱先体验一个月，感受一下付费模型和免费模型在能力、额度上的差异。“打开你的想象力，不要给自己设任何限制。任何问题都可以问 AI、都可以让 AI 去尝试。你真正要做的事，是解放自己的想象力——不要先入为主地觉得「这个会不会太难」。如果你额度足够，就给它一个大目标，让它一步一步自己执行。你会发现现在做什么事情都是有可能的。以前自己做一个 APP 很困难，现在我觉得已经基本没什么难度了——只要你找到一个合适的方向，慢慢跟 AI 把它聊出来就行。当然，做出一个产品，和做出一个有人用、有流量、能让很多人同时使用的产品，中间还是有蛮大距离的。这需要你的创意够强，需要你让系统的架构足够稳定。这里面有很多技巧，你只能在不断做的过程中去感受、去总结。现在编程的路径真的是五花八门，我感觉顶多能跟别人讲讲一些前期入门的事。后面那些东西其实没有那么严密——不像以前那种一步一步按部就班的学习路径。一个不太懂技术的人，完全可以尝试一下做自己的产品，或许就会有一些新的发现。
06
反向学习：先把东西做出来，再回头看代码那要不要去学一些编程的基础？我一般的建议是：你可以先做出一个能跑通的程序，再回头让 AI 教你这些代码。可以看看代码大概长什么样、每个部分大概是什么功能、它的逻辑是什么。反向学习是一件很舒服的事——因为你对这个程序能达到什么目标已经很清晰，实现的过程可以反过来去学习，事半功倍。所以每个程序做完之后的小结很重要。你每一次做完都要有经验沉淀，下次不是从头再来。虽然你可以让 AI 参考你之前的代码库，但有些经验还是值得自己记下来。 既然现在 AI 已经有这么强大的能力，你就应该想——怎么把它用到自己的产品、生活、社交、工作、学习里去。它可以帮你拆解学校的学习内容、帮你梳理投资的方式和理念、帮你把工作中那些重复性的事外包出去，甚至帮你设计一套家庭自动化系统，自动调控家里的灯光和温度。这些都是非常值得去做的事。但所有这些事的源头，都在于你自己——你有这个目标，你想去做这件事。这些想法、这些动力，才是创造的开始。好了，今天就聊到这，我们明天见。
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