OpenAI Cookbook 发布用 Codex CLI 现代化 legacy 代码库的教程
OpenAI 开发者 Cookbook 发布教程，演示如何用 Codex CLI 将 COBOL 投资组合系统等 legacy 代码库现代化，方法以一个 ExecPlan 为核心，拆为五个阶段：选定试点流、盘点与发现、设计与规格、实现与并行验证、沉淀为可复用模板。
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今日 5 条OpenAI Developers（RSS）AI 评分6262
OpenAI Developers（RSS）AI 评分6363 OpenAI 演示如何用 Codex 自动审查 GitHub 拉取请求与 Codex CLI 代码
OpenAI 的 Maja Trębacz 和 Romain Huet 演示如何设置 Codex 自动审查 GitHub 上的新拉取请求以及在 Codex CLI 中进行代码审查，并讨论了训练模型生成高质量代码审查的研究方法。视频还涵盖 Codex 代码审查与静态分析的区别、用 AGENTS.md 自定义审查，入口为 chatgpt.com/codex/code-review。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分4040 如何用 OpenAI Codex 构建漂亮的前端界面
OpenAI 发布演示视频，展示如何用 Codex 的多模态能力设计、迭代并构建应用前端界面。Channing Conger 和 Romain Huet 演示了将 Codex cloud 作为前端设计伙伴，从手机创建 Codex 任务、草图构思新功能到多模态功能的不同用法。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分4545 OpenAI 演示如何用 Codex CLI 搭配 GPT-5-Codex
OpenAI 发布一段 5 分钟演示，展示如何用 Codex CLI 搭配 GPT-5-Codex 完成开发任务。视频依次演示规划多人游戏实现、使用 CLI 命令、落地实现方案、部署游戏并试玩。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分2424 OpenAI 开发者演示：让代码库提速 10 倍的工具链
OpenAI Developers 发布了一场实操演示，展示通过 AI 智能体和工具调用（tool calling）为代码库提速的工具链。演示以动手实操形式呈现，聚焦于提升编码速度。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分2323 Sora、ImageGen 与 Codex：创意生产的下一波浪潮
Sora、ImageGen 与 Codex 被放在同一条多模态流水线中，串联视频、图像与代码生成工具，指向创意生产工作流。内容聚焦这些工具之间的衔接方式，而非单一模型的独立能力。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分3333 Cursor 中的上下文工程与编码智能体
内容讨论在 Cursor 中让 Codex 式智能体协作的上下文策略，核心围绕智能体与上下文窗口展开。
OpenAI Developers（RSS）精选AI 评分6767 OpenAI 演示在代码编辑器中使用 Codex
OpenAI 展示如何将 Codex 与主流代码编辑器搭配使用，简化编辑器内的工作流，内容涉及 codex 与 IDE 扩展。
推荐理由：官方演示了 Codex 与主流代码编辑器的搭配方式，可帮助开发者了解如何把工作流收进编辑器内完成。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分2929 用 Codex 交付：团队端到端落地真实软件的经验
多个团队分享了用 Codex 端到端交付真实软件的经验教训。内容聚焦 Codex 在产品交付流程中的实际应用。
上海人工智能实验室 InternLM：原创项目AI 评分3434 上海人工智能实验室 InternLM 发布 JanusCoder：面向代码智能的视觉-程序化基础接口
上海人工智能实验室 InternLM 团队提出 JanusCoder，目标是构建面向代码智能的基础视觉-程序化接口，该工作已被 ICLR 2026 接收。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分5050 如何用 SolveIt 把 Karpathy 的 tokenizers 视频做成书稿章节
Answer.AI 的 Jeremy Howard 用 SolveIt 把 Andrej Karpathy 两小时 tokenizers 视频教程改写成带可运行代码、超链接和图片的书稿章节。他采用两阶段"双对话"流程：先把带时间戳的转录稿拆成小段逐条补充超链接、代码示例等素材，再用充实后的转录稿分节撰写正文，避免一次性让 AI 转换导致内容平淡、遗漏概念和幻觉。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分5959 Answer.AI 发布 Solveit 平台与 How to Solve it With Code 课程
Answer.AI 推出 Solveit 平台并开设五周课程 How to Solve it With Code，10 月 20 日前开放报名，此前已有 1000 名预览用户使用一年。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）精选AI 评分6565 Answer.AI 开源 cachy：缓存 LLM 响应让 notebook 测试提速 60 倍
Answer.AI 开源 cachy 包，通过修改 httpx 的 send 方法把 LLM 响应缓存到本地文件，无需手写 mock。测试运行从 2 分钟缩短到约 2 秒，并让 CI/CD 测试和 notebook diff 更干净。
推荐理由：开源工具 cachy 通过拦截 httpx 缓存 LLM 响应，测试从 2 分钟降到约 2 秒，方法可直接迁移到自己的项目。
Mistral AI：News（网页）AI 评分5656 Mistral AI 发布 Codestral 25.08 及面向企业的完整编码栈
Mistral AI 发布 Codestral 25.08，并推出覆盖补全、语义检索与智能体工作流的企业编码栈，包含 Codestral Embed、Devstral 和 Mistral Code IDE 插件。
OpenAI Developers（RSS）AI 评分2020 OpenAI Codex 编程入门介绍
OpenAI Codex 编程入门介绍，概述了使用 OpenAI Codex 进行编程的相关内容。
OpenAI Developers（RSS）精选AI 评分7070 OpenAI 开源 Computer Use API 示例应用，含浏览器与桌面两个智能体
OpenAI 发布 Computer Use API 的示例应用 openai-cua-sample-app，包含两个计算机操作智能体：一个用 JavaScript 和 Playwright 控制浏览器，另一个用 Python 和 PyAutoGUI 通过截图、鼠标和键盘控制桌面。
推荐理由：OpenAI 官方开源了计算机操作智能体的示例应用，读者可以据此了解用代码驱动浏览器和桌面的模式。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分7070 Mistral AI 发布 Devstral Medium 并升级 Devstral Small 1.1
Mistral AI 与 All Hands AI 合作推出 Devstral Medium，并升级 Devstral Small 1.1。
推荐理由：原文给出两个模型的 SWE-Bench Verified 成绩、许可证和 API 定价，读者可据此评估在编码智能体工作流中的成本与部署选择。
Mistral AI：News（网页）AI 评分4848 Mistral 推出企业级 AI 编程助手 Mistral Code
Mistral 发布企业级 AI 编程助手 Mistral Code，整合 Codestral、Codestral Embed、Devstral 和 Mistral Medium 四个模型，支持 80+ 编程语言，可在云端、专属容量或本地 GPU 气隙部署。
Mistral AI：News（网页）AI 评分4949 Mistral AI 发布代码专用嵌入模型 Codestral Embed
Mistral AI 发布首个代码专用嵌入模型 Codestral Embed，在真实代码检索任务上显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。
Mistral AI：News（网页）精选AI 评分6969 Mistral AI 联合 All Hands AI 发布软件工程智能体模型 Devstral
Mistral AI 与 All Hands AI 合作发布软件工程智能体模型 Devstral，以 Apache 2.0 许可开源。
推荐理由：Mistral 自家发布，给出 SWE-Bench Verified 具体分数、开源许可和部署门槛，读者可据此评估其在本地或企业编码场景的可用性。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）精选AI 评分7979 Answer.AI 团队实测 Devin 一个月：20 个任务仅 3 个成功
Answer.AI 团队对 Devin 进行一个月真实任务实测，20 个任务中 14 个失败、3 个无结论、仅 3 个成功，且无法预测哪些任务会成功。Devin 在处理现有代码库、研究类任务中常陷入技术死胡同或幻觉出不存在的功能，团队结论是其自主性反而成为负担，更倾向使用 Cursor 等由开发者主导的 AI 辅助工作流。
推荐理由：作者团队用一个月、20 个真实任务实测 Devin，给出了成败分布和与 Cursor 类工作流的对比，可作为评估自主编码智能体的参照。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）精选AI 评分7676 Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT 编码器模型家族
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT，一个替换 BERT 的 encoder-only 模型家族，含 base（149M 参数）和 large（395M 参数）两个尺寸，上下文长度达 8192 tokens。
推荐理由：发布方给出了速度、上下文长度和训练数据的具体改进点，读者可以据此评估它能否替换现有 BERT 类工作流。
Answer.AI 官方研发博客（RSS）AI 评分4747 ShellSage 如何借助 iTerm2 的 tmux 控制模式实现无缝集成
Answer.AI 的 ShellSage 依赖 tmux 运行，而 iTerm2 的 tmux 控制模式（tmux -CC）可让 tmux 以原生标签页渲染，用户无需学习 tmux 快捷键即可默认启用 ShellSage。