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免责声明 本视频涉及的项目基于 浏览器自动化与反向工程实现非官方缘身支持 此类行为可能违反服务商使用条款 存在账号封控限制或封禁风险 且规划凭据存在本地安全隐患 因使用第三方工具产生的一切损失 由使用者自行承担 Hello Hello 我是大海 不让大家有没有发现 自从我们的Codex用了Astra这个新模型之后呢 它的Token用的是越来越快 有的时候我们一个项目还没有跑完啊 它这个Token就建定了 之前在GPT 5.6SOUL的时候 我每一周总感觉这个token用不完 现在是每一天token都不够用 那么今天呢 大海就给大家带来一个新的Gasup项目 它可以免费的增加我们Codex里面的使用额度 我们一起来看看 今天这个项目呢 是来自于Gasup上的Codex ChatGPT Web 可以看到它现在已经有9000多的Star 755次Folk 19次Watch 是非常惊人的一个成绩 而且让我们非常高兴的是 它这个项目呢 本身是有简体中文的版本的 我先大致给大家讲一下它的原理 它本身呢 并没有增加我们实际的Codex的额度 我的正好现在剩余额度 5个小时之内是0% 按道理来说是不能对话的 当你成功安装了这个工具之后 在你的模型选择这里 除了我们过去选择的 GPT的5.6这些模型之外 还多出来三个ChatGPT外部模型 这三个外部模型是怎么回事 就是当我们的Codex额度用完的时候 其实我们网页版的ChatGPT 还是能够进行正常对话的 这个工具安装好之后 是这样一个样子 它会在自己内置的浏览器里头 去开一个窗口 来和网页版的ChatGPT进行对话 然后把这个对话的过程 集成成一个mcp的服务器 然后再用我们的codex 来调用这个mcp服务器 来实现正常的对话和应用 大家要注意 这种和我们传统的去转发 网页端的这个对话是不同的 因为它集成成了mcp服务器 它能够顺畅的调用我们codex里头的 各种技能工具 是能够像我们codex的额度一样去使用的 也能去操作文件 非常的好用 并且这个工具还有一个好处 就是它不光是说我们付费的 像大海现在是一个plus的套餐 我可以使用这个工具 即使你是免费的Codex 也可以使用这个工具 那这里我想给大家大概展示一下 现在的我的Codex和工作额度已经用完了 我把这里的模型调成ChatGPTweb高 我和他对话 你好 你是什么模型 发送 在我这里发送了之后 这个对应的工具 它会开一个新的对话窗口 然后把我们刚才的话发送过来 而且它不是简单的把我们这个话发送出去 它是把它打包成了一个MCP服务的形式 可以看到这个返回的速度很快 已经返回了对话 他说你好 我是GPT5.6 SOL 那接下来呢 我来测试一下他的工具调用的情况 提示词我写 让他帮我在Edge浏览器里头 打开大海资源网 我看他能不能调用本地的这个浏览器 好 这里已经回复了 他说直接在Edge里打开大海资源网 他正在检索电脑的工具 直接启动Edge的系统命令 被当前运行策略拦截了 我检查此任务是否提供桌面控制工具 并可用的完成打开操作 好 可以看到我的浏览器 已经自动打开了 并且它显示的是 ChatGPT已经开始调试此浏览器 那么相信看到这里 大家已经非常激动了 不管是免费找好 还是付费的订阅 我们都能够延长 我们Codex的使用时间 接下来大家就跟着我的脚步 我们一起来下载安装 使用这个工具 我们依旧是回到 对应的GasApp项目页面 在项目页面的介绍栏里头 就有对应的三个下载选项 分别是Windows系统 MacOS系统和Linux系统 大家根据自己的系统来下载 我这里是Windows系统 下载好之后 我们直接双击它进行安装 要注意在你安装Codex WebGPT的时候 你得先在你的电脑上去退出你的ChatGPT 也就是退出你的Codex 然后最好还是在你的任务管理器里头去看一下 就是完传的退出这个 方便我们一会去设置 保证它后台是没有Codex或者ChatGPT的进程 然后我选择请微信安装 安装好之后我们来运行 点击完成 如果说点击完成之后 你没有弹出它对应的操作界面窗口 你就去你的任务管理器里 它其实在后台这个任务已经运行了 对吧 我们先在这里给它结束任务 接下来我们去双击它重新打开一下 然后我们就正式打开了 进入之后首先是选择语言 我这里选择简体中文继续 然后它让你选择自动化模式还是零风险 这两个区别是什么 自动化模式就是由Codex VAC GPT这个工具 它去帮你转发信息 然后再把信息转发回我们的Chat GPT 中间这个过程是它自动化完成的 我们直接在Codex里头去用就可以了 这种交互方式并不是人家OpenAI官方所允许的 所以说人家官方一旦检测到你有这一类的操作 你的账号可能会有麻烦 所以说人家也提供了零风险的方式 当然零风险的方式它就麻烦一些了 在你使用的过程中 它会帮你把消息打包成对应的消息 然后你得自己去手动粘贴发送 然后去手动的选择连接器模型 以及对应的这些工具 使用的时候这个感受就非常不好 大海今天给大家演示的用的是自动化的模式 当然这个地方你也不用纠结用哪种模式 你在进入这个软件之后 还可以自行的去修改这个对应的设置 我这里选择自动化模式继续 风险要自己承担的 然后在开始之前 这个作者说帮他在这个getup上打一个行星 这也是为什么这个对应的项目行星这么高 对吧 我们就打开他对应的页面 然后在这里 如果你有账号就帮他点亮一颗星 我这里已经点亮了 然后接下来是打开他的X主页 同样也是打开一下就可以了 好我这里已经打开过了 接下来我们打开启动器 好接下来咱们只要完成三个检查 在这一面表中使用chatgptweb 我们首先是打开登录 它这里是使用了一个内置的浏览器 和咱们的codex是一样的 我来登录我自己的账号 好 这个地方我们登录成功了 我们再返回刚才的设置 它这里会显示我们已经成功登录了 然后我们运行冒烟测试 这个地方它会自动帮我们去发送一条消息 然后来测试我们刚才登录的网页 能不能正常的对话 好 第二步冒烟测试也通过 第三步是安装codex 参加到Codex 且不替换原生模型目录 当前自定义路由会被保存 并在关闭bridge的时候恢复 我们这里去给他安装模型 其实说白了 就是把咱们网页端对话的这个模型 去给咱们安装到Codex里头 然后他告诉我们要彻底的推出Codex 包括后台进程 我们这里可以看一下我们后台有没有进程 在后台进程里头 查找C开头的也就是Codex 没有 ChatGBT好像也没有 C开头的任务都没有 这里我们就不再需要了 然后接下来就是重启我们的Codex 点击我们右下角的选择强度 选择我们的模型 除了我们之前的Codex模型之外 我们多出了三个TESGPT外部模型 然后咱们想要顺利的使用 还需要去添加一个配置MCP服务器 让它能使用原生的Codex工具 我们去点击配置 第一步是打开Tunnels 在这里我们要登录和刚才相同的账号 然后我们需要在这里去创建一个Tunnel 名字我们就写Codex 这个可以自己随便去写 描述我们也Codex 然后接下来呢 我们这里要选择一个 ChatGPT的工作区 Workspace 然后它里头一般都会有一个默认的 我们去选择默认的 好 接下来呢 我们点击创建 创建好之后呢 这里会有一个 Tunnel的ID 大家要把它复制下来 再接下来呢 我们需要创建一个APIK 在对应的页面呢 我们点击右上角的创建新的K 名称这里呢 我依旧是输入Codex 项目呢 我选择这个默认的项目 如果你想长时间使用的话 你就选择永不过期 对吧 我这里选择一个七天 那在许可这个地方呢 我们肯定不是全部 我们选择第二个 它也提示我们了 传向拥有Turnal, Read和Use的普通传向就行了 我们去在列表里头找到对应的这个选项 选择Read再选择Use 就让它全部都有 然后接下来呢 别的都不用选 然后我们直接去创建K 创建好K之后呢 这里会有一个复制 大家可以把它复制保存好 接下来呢 我们再返回到这个界面 我们点击下一步 然后把我们刚才准备好的这两个 一个是Turnal ID粘贴进来 还有就是我们刚才 全部粘贴好之后 我们点击连接harners 大家要注意你新建的K和id 很有可能它短时间内无法起效 所以你这里验证的过程中 第一次验证有可能会失败 然后你再等一会儿 等个5分钟到10分钟 你再次点击它 当它运行成功之后 这个地方就会出现一个验证运行时 我们就要开始连接我们chatGPT的插件 放进连接器前 现在chatGPT中设置启用开发者模式 这个地方我们是来到我们网页版的chatGPT 点击左下角的头像 选择设置 选择插件 找到最后一项开发者模式 然后这里我们去打开开发人员模式 然后在chatGPT插件当中 新建连接器选择turnal 然后我们就回到我们的网页版选择插件 在这里点击 添加 名称我们就写CodexNative2 描述我们写test 然后这里我们选择隧道 隧道选择我们刚才设置好的这个turner 然后身份验证这里我们选择无身份验证 然后我们勾选我了解并且希望继续 然后点击创建 等待了一会之后 我们这里就会出现一个弹窗 将CodexNative2添加到TestGPTest当中 我们点击连接 点击连接这个地方会出现已连接这个选项 然后我们点击这里的权限 把它改成允许所有操作返回 然后滑动到最下面 这里会有一个刷新 我们点击刷新好 这里会出现操作以刷新 如果中间你失败的话 你就把这个窗口关闭掉 然后重新进一次 然后再刷新一次啊 一定要显示操作以刷新才可以 然后接下来呢 回到我们的插件这里 然后呢我们来验证运行好 最后验证完成之后呢 你会发现他所有的这个地方 全部都变成了绿色 然后我们这里点击完成即可 然后接下来我们就可以回到我们的Codex里头 我去新建一个项目 我每周都会用Codex自动做一期AI周报的栏目 来总结这一周新发生的AI的大事 那我这次就用网页版来制作一下 我之前用Codex制作的项目 看他能不能完成 我这里创建项目 然后我们先给他打个招呼 看他能不能正常回话 我现在是没有额度的 按道理应该是不能回话的 我说你好在吗 给他发送 好我们可以看到他正常回复了 接下来我们直接上强度 让他去给我们制作本周的AI周报 然后给他发送 好 这里可以看到他按照我们之前技能里头的设定 帮我们先输出了本周的所有的AI新闻 整体的这个输出AI新闻的质量呢 和我之前拿Codex的token额度做出来的几乎差不多 然后呢 我们来给他拍一下本周的这个新闻的顺序 让他直接为我们制作 看能不能最后生成我们要的视频 好 我这里本周的AI新闻顺序已经编好了 然后直接给他发送 我告诉他开始制作 这里我们可以看到他真的开始调用我们本地的工具了 再使用命令调用本地工具开始制作我们的视频 所以说我们通过这个工具呢 也可以极大的扩展我们Codex的应用时长 即使我们的订阅里头的这个token不够用 也可以去帮助我们完成一些难度不太高的任务 那已经没有token的朋友呢 赶紧去把这个工具安装使用起来 好吧 以上就是今天视频的全部内容 如果你觉得今天的视频帮助到了你 希望你给大海一个点赞关注 因为这对我真的很重要 我们下期视频再见 拜拜
本次執行流程與問題處理
下達指令
預期流程
- 下載與語音辨識
- 來源選擇與品質檢查
- 文字校正與句子單元
- 筆記與發布
- 公開網頁發布
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：265.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
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：43.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
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：0.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
4. 句子密度平衡
工具：videonote_balance_sentence_units.py
處理：平衡句子長度與密度
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
5. 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：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
6. 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：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
7. 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：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
8. 逐字稿交叉檢查
工具：videonote_cross_check_transcript.py
處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕
產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）
耗時：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
9. 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：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
10. 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：93.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
11. 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：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
12. 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：0.8 秒
關係：依序執行
結果：完成
手動來源字幕
- 尚未產生
自動來源字幕
Whisper 字幕
Qwen 字幕
- 尚未產生
Parakeet 字幕
- 尚未產生
MOSS 字幕
- 尚未產生
聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）
- 尚未產生
校正前後逐字稿
- 校正前 transcript.whisper.json 純文字 JSON
- 校正後 transcript.json 純文字 JSON
目前待解決問題與初步改善方向
- 逐字稿全文快速校讀未完成
已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。；未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。；RAPID_REVIEW_STATUS=REVIEW_REQUIRED_INVALID_OUTPUT
- Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。