临床科研里真正耗时间的地方不在检索，在检索之后。问题没拆清楚，几篇文献的摘要就混成一团，证据等级和适用人群也分不开。写出来的东西看着像研究总结，读起来却像临床建议。
Codex 在这里做的事，是把问题，证据，局限和草稿分成几层摆好。每句话都能回到原文核对，这是它在这一类活里的全部价值。它不替谁诊断，[……]
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Codex 自动修 CI：接上 GitHub Actions，挂了它自己改
CI 失败是开发日常里最常见的一件事，处理起来却一点不轻松。老流程走起来是这样一串动作。先收到邮件或者消息通知，再打开 CI 日志逐行看报错。然后切到本地找到出问题的代码，修复提交再推一次。等 CI 重新跑过，确认通过，最后开 PR 等人审查合并。
整条链路全靠人在中间串起来。报错信息不明确的时候还[……]
Codex 直接控制浏览器：接上 Chrome 就能替你去点
Codex 远程修服务器 Bug：从定位到验证走一遍
Codex 读懂设计稿：Figma 和 Notion MCP 一起接
Codex 自主安装和中文汉化教程
一、下载 Codex
官方下载地址：https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/ 官方镜像下载（国内可直连）：https://www.sz003.com/anzhuang Codex 安装好之后，这时候还不能用——原因大家都知道，它的服务在境外，需要特殊的网[……]Codex 搭 AI 知识库：LLM Wiki 加 Obsidian 一套流程
大模型处理文档，目前最主流的做法还是 RAG，也就是检索增强生成。上传一批文件，提问时系统先检索出相关片段，再让模型基于这些片段生成回答。Notebook LM、ChatGPT 的文件上传，以及大多数企业级知识库，走的都是这条路。它成熟好用，但代价藏在一个不太显眼的地方。
RAG 缺的是积累
每一次[……]
