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這裡整理與「Codex」相關的已發布文章，依最新更新排序。
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Workflow Skill Router v2.1.0 新增 Claude Code Plugin：兩行指令從 marketplace 安裝，跑的是和 Codex 版同一套本機 MCP Server 與 Python Runtime，個人 Skill Tree 兩邊共用。這篇也交代和 Codex 版的差異，以及這次用 Claude 模型跑的發布評測結果與限制。
Google 開源的 Elephant-Goldfish Model（EGM）讓長上下文的 Agent 撰寫設計規格，再交給沒有對話記憶的子代理審查。從七個 Skills、五個審查關卡、Codex 與 Claude Code 的安裝方式，到適合導入的時機與限制，一次看懂。
GPT-6.1 Terra 主打視覺推理、電腦操作與自然寫作。從官方評測、API 價格與工程情境，看懂它和 Sol、Astra、Luna 的分工，以及哪些日常工作值得先試。
Codex 很省 Token，但執行慢、常卡住，結果也常不如預期。我訂閱 Claude Max 5x，把 Claude Opus 5.5 用在 HLR 專案上，從 commit 紀錄看前後差異，聊聊為什麼現在不能只押一家 AI Agent，也預告結合 RPG 的習慣養成 Web App「HLR」將在十月底上線。
Dot 能持續追蹤工作、研究資料、協調 ChatGPT Work 與 Codex 任務。從工程師情境看懂雲端與本機的差別、可直接改用的 Prompt，以及方案、權限與排程限制。
GPT-6 Astra、Sol、Luna 發布後，該把 GPT-5.6 換掉嗎？對照價格、獨立評分與開發者實測，看看哪些工作值得換，哪些還要先測。
Workflow Skill Router V2 把原本寫在 SKILL.md 裡的路由習慣，整理成會先驗證能力、再選擇路徑的 Codex 控制層；開發者仍可用 Personal 與 Workspace Profile 管理自己的 Skill Tree。
完整解析 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 的定位、ChatGPT 推理模式、方案與產品入口差異、API 價格、額度限制及實際選擇策略。
Codex App 正式整合進新版 ChatGPT Desktop App。本文從 Codex 使用者角度解析 Chat、Work、Codex 的分工、資料邊界、方案差異與升級方式。
Codex PPT Skill 是一個把文章、報告、課程筆記與大綱轉成圖片式 PowerPoint 的 AI Agent SKILL。本文用實測教學簡報拆解它的流程、限制、10 種內建風格，以及我會推薦給哪些使用情境。
很多人想到 AI，會先想到效率、工作流程、模型和自動化。但這篇文章想記錄另一面：AI 其實也可以很溫馨，讓一張有記憶的照片，變成每天上班時安靜陪伴我的小身影。
時隔四個月，我重新整理 MD2DOC-Evolution，用 Codex 協助開發與重構，新增工作台 UI、AI Prompt、語法規格、匯出驗證與完整驗證流程，讓這個開源專案更穩定。
Workflow Skill Router 是我開源的 AI Agent SKILL routing pattern，讓多 SKILL Agent 在工作開始前先選出 1 個 Primary SKILL 與少量 Supporting SKILL，降低 Agent sprawl 裡的 skill selection sprawl、上下文噪音與工作流失控。
這是一篇 Codex App Worktree 操作篇，從 repo 前置整理、AGENTS.md、Local environments、setup scripts、actions、建立 Worktree thread 到驗證與收尾，整理一套可以照著做的 AI Agent 開發流程。
從 AI Agent 開發流程的角度說明 Codex App Worktree 的核心價值：它不是多一個資料夾，而是讓任務隔離、平行探索、審查與回復都變得更像工程流程。
Flutter AI 學習 Day 7 回顧整個 Flutter Learning Lab，理解 CI、coverage、官方 sample checklist、打包發布概念，以及下一輪該補的品質能力。
Flutter AI 學習 Day 6 從 repository test、ViewModel test、widget test 看懂測試分層，並理解 fake repository 和 Riverpod override。
Flutter AI 學習 Day 5 透過 Settings feature 學 SharedPreferences、本地偏好與 ThemeMode，理解設定頁如何影響整個 MaterialApp。
Flutter AI 學習 Day 4 從 Posts 列表一路追到 API，理解 View、ViewModel、Repository、Service 的資料流，並拆解 search、filter、pagination、debounce。
Flutter AI 學習 Day 3 把單一表單畫面接回 App Shell，透過 go_router、ThemeData、Form、validator 與 ViewModel 理解 Flutter app 的骨架。
Flutter AI 學習 Day 2 從 Everything is a Widget 開始，透過首頁、基礎 Widget、狀態範例與 UI Kit，把巢狀括號翻成可理解的 Widget tree。
Flutter AI 學習 Day 1 的重點不是急著寫很多 UI，而是先讀懂 Dart 基礎、Flutter Learning Lab 的文件入口、app 啟動流程與專案地圖。
面對新工作的技術挑戰，我決定用一週時間，透過 AI (Codex) 從零開始學習 Flutter。這篇文章介紹我如何建立學習地圖、利用 AI 生成專案與文件，開啟這場高效學習實驗。