我的AI牛马研发部,已经交付两个APP了

左手GPT，右手Codex，没有任何编程背景的我成功尝试开发了自己的小工具。目前已开发完成2个APP：

1. 文章发布APP（macOS），实现写作、归档与发布的流程：Obsidian写作 → AI审阅+发表读后感→Obsidian归档建立目录 → 发布至微信公众号+wordpress草稿箱。
2. Timesheet Assistant APP（Windows），实现一键生成timesheet。

市面上基本上记录工作计时软件都是按照开启结束的模式进行的，非常不符合我的工作习惯。工作起来从来记不起按开启按钮，就更不用说按结束按钮了，所以每月timesheet录入都是痛苦时刻，翻邮件+微信回忆，复制粘贴项目号，写description，非常讨厌这种毫无价值的机械工作。

所以发现自己用GPT+Codex真能开发APP后，立刻想到可以让 Codex 写一个在本地运行的工具（不用担心保密问题），读取当月已发送邮件和日历信息，自动整理成逐条工作记录；微信沟通较多的项目，则通过扫描指定文件夹内当月新增的文件补充记录。项目号和 description 的写作习惯，都可以预先制作成映射表（当然，这项工作也交给 GPT 完成）。简单来说，就是把每月录入 timesheet 的机械流程，尽可能全部委托给 App。

实测在使用Timesheet Assistant APP后，本月timesheet录入时间只花了半小时，基本使用于调整description，因为毕竟是本地运行没有接AI，总结邮件内容形成description做的不是特别好。但比起以前每月至少耗时2小时录入timesheet已经是质的飞跃。后续需要继续改进的就是更新映射表，争取description更准确，进一步缩小修改时间。

目前开发经验总结：

1. 先向GPT表达需求，让GPT生成给Codex指令，测试工作自己做，成功标准可以让GPT给，这样可以充分节省Codex的额度。
2. 开发APP前，先PoC，成功后，分checkpoint开发，每个 checkpoint 完成后由我实际测试，测试成功后进入下一个checkpoint（此条已经写入GPT长期记忆），不要一个指示开发完所有功能，极其容易bug，debug又是一轮额度消耗。
3. 个人感觉Codex如果仅仅让它从事编程相关的，Token消耗的不算太厉害。但如果让Codex全程操控电脑非常消耗额度。有让Codex检查优化家里网络，犯懒，全程给了操控路由管理页面的权限，结果额度一下子就没有了，所以也不能太懒，鼠标点击之类的工作目前而言还是人类占优，交给AI消耗太大。

AI时代，只要有想法，普通人也可以用比较低的成本拥有为自己量身定制的小工具了。脑洞太多的我，后续想开发的小工具已经列好清单。以及，感谢几年前那个“浪费钱”买下Mac Mini的我，现在真香（笑）。

PS：写这篇给文章的时候，GPT又更新了，已经正式可以蒸馏skill了，我把我的写作模板上传，GPT直接生成了一个skill，AI替代一部分人类的工作已经是大势所趋，不过我仍然觉得skill如何运用，还是取决于人类，我们碳基有时候的一些idea仍然让我觉得十分有趣，富有创造力。