Arsenal Topic
多智能体
出现期数
7
贡献者
45
提到工具
25
核心洞见
群友针对 Codex 漏做、拖延和难以验收的问题，给出多智能体协作方案：Claude 负责规划与判断，Grokbot 负责监督调度，Codex 负责具体编码。
群友集中预警近期 Codex 做系统时存在变慢、架构过度企业级和长上下文自我约束死循环的问题。
群友实测手机误删身份验证器且未保存云端同步后，ChatGPT 虽仍可登录，Codex 却可能因 2FA 无法验证。
群友把面向 GPT 的生图 Skill 直接交给 Bot，产出质量很差，原因被指出是 Skill 与实际调用的 Grok-Image 模型不匹配。
一家多 SKU、自产自销的家纺电商提出漏单与生产份数遗漏问题。
群友把从 Codex 迁出的 skill 做成独立 Bot，再按主 Bot、日常 Bot、专业 Bot 分成三级并绑定技能。
群友实测用 CC Switch 接中转接口调用 6.1，同时跑两三个编程任务，一天约花 10 元；同一接口调用 Image 2.5，单张约 0.11 元。
有群友遇到 ChatGPT Work 客户端持续灰色、网页版却正常，Codex 也能使用。
一套多智能体架构被拆成清晰边界：Codex 负责开发，AI 指挥中心负责分析判断，Marvis 负责采集执行，人负责最终决策。
群友实测 6.1 sol 的优势是省额度，适合夜间挂机，但速度明显偏慢；一个大任务从前晚八点跑到次日上午仍未完成，消耗了 200 Pro 额度的 20%。
两位群友遇到Dot连接本地Mac的按钮变灰，排查方向很快收敛到设备离线和系统权限。
群友发现同样使用 DEEPSEEK V4.1FLASH，harness 可以识图，Codex 拖入图片却提示模型不支持。