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昨天早上我想给 Claude 的一篇文章配几张 3:4 的社交媒体图。手边有自己做的社交媒体 Skills，就顺手让 Codex 调了 GPT-Image 2.0。出来的效果超出预期。干净白底，克制的 3D 材质，中文标签直接印在图里，远看像杂志内页，近看细节都读得清。
如果你的日常任务里包含编程，今天给大家介绍一个特别适合团队用的AI开发平台「MonkeyCode」，目前在GitHub已狂揽3.4k Star，开源免费。开源地址：github.com/chaitin/MonkeyCode
据DeepSeek官方API文档及GitHub仓库信息，一款名为Deep Code的第三方开源AI编程助手近日被收录进DeepSeek Agent工具。该工具面向DeepSeek-V4系列模型做了适配，支持深度思考、推理强度控制、Agent Skills以及MCP集成。截至发稿，Deep Code GitHub仓库显示，该工具收获超1500星、127 fork。
Anthropic 工程师人均每个季度产出的代码量，是 2025 年同期的 8 倍。这可不是某个孤立团队的战绩，而是一整条从「稳定」直接拉升到「起飞」的曲线：过去几年几乎持平的产出量，在过去一年里近乎垂直上升。
如果是小白第一次上手，我会更建议从 Kimi 开始。Kimi 的中文理解、长文本处理、Coding、多模态综合能力都很强，是最适合 Codex 的国产模型。今天这篇内容，手把手教大家如何将第三方大模型接入 Codex 搞定日常任务。
就在昨天，网友们激动发现：Codex应用的底层代码中惊现GPT-5.6 Sol、Terra和Luna三大子模型标识。更令人期待的是，一个全新的「速度拨盘」功能也出现在代码中。根据爆料，OpenAI已经在内部定下了死命令：GPT-5.6发布的目标窗口直指下周二（7月7日）至7月9日。
或许是知道大家这周末都要奋战狂战 Fable 5，Anthropic 的 Claude Code 开发者 Thariq 放出了一篇长文，分享他使用 Fable 5 模型的方法论。Thariq 在文中表示：Fable 5 的能力上限，取决于你能发现多少自己还不知道的东西。
中国人民大学的研究团队提出 CoDA-Bench，联合评估 Agent 的 Code Intelligence + Data Intelligence。该基准首次把 Code Agent 放进包含 1000 + 数据文件的复杂环境下，要求模型先自主探索文件系统、找到相关数据，再编写代码完成分析。实验显示，即使当前表现最好的系统，在 CoDA-Bench 上执行准确率也只有 61.1%；
独家获悉，今日，阿里巴巴内部宣布反向禁用Claude。阿里全员被要求卸载Anthropic相关产品，包括Sonnet、Opus、Fable等多个系列模型，以及Claude Code在内的Agent产品。禁令于7月10日正式生效。
两周前还是大厂团队专属，两周后20刀的Pro用户就能原封不动地用上——Claude Code把「会话实时变网页」这项企业级能力，直接下放到个人用户。