工作清單

codex 指挥官 skill 发布，结合 grill me，组建你的 ai 团队

逐字稿文字預覽

大家好！
歡迎來到三少
科技。
專注於三少科技。
讓我們
一起探索科技和人工智慧程式設計。
在
上一段影片中，我向大家介紹了Code-X以及它的跨任務協作功能。
在這段影片中，
協作功能。
在這段影片中，
我啟動了一個名為「CodexCommander」
的專案。
首先，讓我先給你示範一下。
。
你可以看到我運用這項技能
，告訴 Codex：「幫我組建一個團隊；我想創建一個綿羊牧場管理小遊戲。
」
然後，它提出了
一個建議：從輕量級版本開始。
首先，運行
養羊、收集羊毛、出售金幣和擴大牧場的基本循環流程。
然後它會為團隊成員分配角色。
例如：專案負責人、遊戲玩法開發人員和使用者介面設計師。
然後，它
開始組建團隊。
團隊
最終取得了這個結果。
這項技能
融合了許多核心概念；這不僅僅是隨便拋出幾個提示就能完成工作。
所有設計都是為了解決目前使用人工智慧進行編碼所面臨的痛點。
例如，我們已將
開源的「Git」
專案整合到這項技能中。
我相信
你們很多人已經很熟悉它了。
這是一個擁有
90 萬顆星的開源項目，我們用它來將後續問題與任務委派結合。
Codex 的另一個非常實用的
功能是防止過度設計，因此它包含三種交付模式：輕量級交付、以維護為中心的交付和正式交付。
那麼，具體該如何使用呢？
我們可以遵循四個步驟：明確目標、確定範圍、選擇團隊、驗證結果。
讓我們從最簡單的操作開始：觸發此技能是否需要編寫冗長的提示？
不，看看這個即時演示。
這個即時演示。
我選擇了
CodexCommander，並只寫了一句話：「我想建立一個供個人長期使用的視訊截圖管理器。
」
就這麼簡單。
看看它的回應：它首先檢查當前目錄，然後詢問我上次是如何整理螢幕截圖的，來源素材來自哪裡，它是如何分類的，以後如何檢索它，以及哪個步驟最繁瑣。
它透過
這些問題引導對話，所以我不需要重複「明確需求、判斷複雜性以及決定是否要組建團隊」
的過程。
這些都是
該技能該處理的事情；你告訴它你的想法，它就能幫助你完善那些你還沒有完全想清楚的部分。
當然，這
並不意味著它會沒完沒了地問問題。
回到牧羊場，
它問我的一個問題是：「這款遊戲主要會在哪個平台上運行？
」
他還建議先從單人PC原型開始。
單人PC原型開始。
這個
問題很有用；在電腦上玩還是在手機上玩會影響控制和實現方式，所以儘早決定可以避免額外的工作。
但沒有
必要事先詢問公司規模或玩家數量；自己盡可能多地查找資料，一旦掌握了足夠的資訊就可以開始了。
已經明確的小幅修改不需要再進行一輪面試。
接下來這
一點我覺得特別實用：控制過度設計。
如果我說
我想要一個農場小遊戲，我可能只是想看看它好不好玩，但人工智慧興奮地添加了帳戶系統、線上排行榜和支付功能。
這些設施並非完全
沒用，但現在不需要建造，所以我們選擇一個交付層級。
第一層級：輕量級原型。
就像
這個養羊場一樣，透過基本的本地存檔功能來實現核心機制；您可以先體驗一下，網路和應用程式內購買專案可以稍後再進行。
關鍵在於判斷這個專案是否
值得繼續下去。
第二層級：
可維護的建置。
如果我喜歡它併計劃
進行長期更新，我們必須鞏固程式碼結構、錯誤處理、保存和測試，這樣更改一個地方就不會破壞其他所有地方。
第三
層級：正式發行。
如果您真的打算發布，請遵循
發布要求：檢查平台、安裝包、相容性，並保存資料保護措施。
請注意，這些不是「簡單、中等、複雜」
的級別，也不是越複雜越好； 他們界定了此次交付的範圍。
官方發布的遊戲可能功能不多，但製作精良； 反之，選擇輕量級原型並不意味著忽略基本
保護。
此時，請記住兩件事：我想要製作什麼
？
這次我們要做到
這些條件確定之後，再討論需要多少人。
這項技能被稱為「統籌」
，但這並不意味著你必須總是召喚一大群特工。
“統籌”，但這並不意味著你必須總是召喚一大群特工。
例如，如果您只需要
更改按鈕顏色，則無需召集產品經理和架構師開會。
只有當任務真正不同時才進行團隊合作；與農場遊戲類似，遊戲玩法開發和美術設計有明確的分工，由負責人協調，使每個人都步調一致。
至於是否增加
成員，取決於任務需要，而不是人員數量；如果專案組裡已經有了合適的人選，先看看他們能不能勝任。
要創建
新的獨立任務，首先要明確勞動分工，並在創建之前進行確認。
為了便於理解，我將繼續使用
「側邊欄代理商」
這個術語。
更準確地說，它們是獨立任務會話中的代理，透過訊息進行協作——而不是一種新的正式代理類型。
您可以
單獨與特定成員聊天，並繼續討論他們負責的工作部分。
這次我
特意要求單獨進行種子會話；如果您沒有此要求，您當前的聊天功能可以處理引導操作，無需額外的聊天功能。
我還為這項技能添加了另一個細節：先
確認項目。
團隊預設會在此項目下創建，而不是隨機創建一個新的側邊欄部分，這樣以後返回維護項目時更容易找到原始團隊。
組建團隊只是開始；
如何交接任務是能否有效合作的關鍵。
例如，如果
遊戲開發者負責羊毛銷售，你不能只是說「去賣吧」
。
你
必須清楚地解釋黃金在銷售後如何變化，羊毛如何扣除，哪些內容可以修改，以及如何進行最終檢查。
完成後，他們必須按照規則報告結果：做了什麼，輸出在哪裡，檢查了哪些項目，以及還有哪些問題尚未解決。
如果
他們中途遇到困難，也必須上報。
報告
提交後，主管會檢查結果並決定下一步由誰負責，這樣我就不用像信差一樣不斷地在任務之間複製貼上了。
但是，
需要注意的是，收到完成訊息並不意味著它真的通過了檢查。
以這個
農場為例；可愛的介面並不意味著遊戲就完成了。
按鈕有反應嗎？
羊毛售出後
，數量和黃金數量是否正確？
如果關閉並
重新開啟遊戲，存檔資料可以恢復嗎？
以下是
最終驗收時必須檢查的項目。
如果不符合
要求，請退回修改；如果版本目標已經達成，那就收工吧——不要在檢查階段不斷添加大量新需求。
這是
我希望導演承擔的責任：不僅要委派任務，還要知道「完成」
意味著什麼。
如果這個
專案需要長期維護，我們也需要保留一些記錄。
目標和分工是什麼，哪些已被接受，哪些仍未解決——在適當的時候，將這些內容整理成一個簡短的專案文檔，例如.
md 文件中的協作規則和專案進度日誌。
如果已有類似文檔
，請繼續使用現有文檔。
不要每次
使用技能時都產生大量 MD 文件，也不要覆蓋現有規則；在此基礎上繼續發展。
在
審查實際項目之前，請先查閱相關記錄；這減少了重複指令，但這並不意味著人工智慧永遠不會再忘記事情。
該專案是開源的，GitHub 上提供英文和中文的 Readme 文件，並採用 MIT 授權。
這是一個由我們開發的社群項目，並非 OpenAI 官方發布的技能。
安裝方法很簡單，只需將完整的
技能目錄放入客戶端支援的位置，確保可以選擇該目錄，然後說明你想做什麼。
如果您用中文提出請求，該
技能的規則將要求它用中文與您溝通，新的項目文檔也將是中文的；如果某個單獨的文件需要英文版本，請另行說明。
然而，它終究是一套
運行規則，而不是安裝後無限期運行的後台系統。
實際組建團隊
需要您目前的 Codex 能夠建立獨立任務和發送訊息，因為這些功能也受到權限和配額的限制。
沒有相應的工具，就不能假裝團隊已經成立；而且運行多個代理商也不一定更具成本效益。
因此，我建議先從小專案入手，熟悉任務的調度、報告和接收流程，然後再逐步擴大規模。
好了，讓我們總結一下
這四個步驟：明確你想做什麼，設定範圍以確定目標，選擇你的團隊來決定是自己做還是合作，並通過檢查實際交付情況而不是僅僅聽信他們的一面之詞來驗證結果。
對我們來說，
入門可以很簡單：選擇技能並說明你的目標。
讓這個
讓這個工作流程來處理後續必要的問題和判斷；這正是我創建 CodexCommander 想要解決的問題。
專案連結放在影片下方；有興趣的人可以嘗試用它來完成你一直想做的一個小專案。
如果
您發現它問的問題太多、委派任務不力或任務交接失敗，請隨時向儲存庫報告詳細資訊。
如果覺得
有用，請給專案點個贊，歡迎點讚並關註三少科技——下次見。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://www.youtube.com/watch?v=8_5zWurqmyg --language zh

    來源：https://www.youtube.com/watch?v=8_5zWurqmyg

    辨識語言：zh ｜ 參數：--language zh

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 下載與語音辨識
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 筆記與發布
    5. 公開網頁發布

  3. 1. 下載與語音辨識

    工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

    處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

    產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

    耗時：3.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：27.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 建立句子單元

    工具：videonote-build-sentence-units

    處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 時間軸稽核

    工具：videonote_timeline_audit.py

    處理：檢查時間軸與音訊對齊

    產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 品質檢查

    工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

    處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

    產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 播放時間軸回填

    工具：videonote_rebase_display_timeline.py

    處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

    產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 來源句整理

    工具：videonote_prepare_source_entries.py

    處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：95.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
使用 Workbench 上傳校正字幕、中文參考稿或回饋 SRT，重新產生雙語與學習單元。
開啟 Workbench