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Chat、Work、Codex 的区别和使用场景
从定位、入口、执行环境、上下文和交付结果解释 Chat、Work、Codex 三者的区别，并给出从问题探索到 Agent 执行的选择方法。
写一个 MCP 服务，让 AI 调用你的工具
MCP 的核心是把你的能力标准化成 AI 能理解的工具。这篇从写第一个工具，到部署成网络服务、让别人和别的 AI 都能调用，走一遍完整流程。
Obsidian AI 知识库第一步：从 0 搭建最小可用系统
用 Obsidian 搭一个能先跑起来的 AI 知识库：整理本地 Markdown 仓库，通过 CLI Agent 接入，再用资料积累和项目推进两个场景验证闭环。
Obsidian 轻松上手指南：双链、附件、图谱、插件和快捷入口
写给刚接触 Obsidian 的新手，讲清仓库、本地 Markdown、双链、附件、插件和常用快捷键。少背语法、少折腾配置，先跑通一个能长期积累的个人知识库。
Codex APP 入门到实战：用 AI 日报项目跑通 Agent 工作流
用一个 AI 日报项目拆解 Codex 从建项目、生成页面、视觉迭代、长期记忆、外部资讯接入，到 GitHub、部署和自动化运行的完整流程。
Codex 核心工作流教程：看懂入口、执行环境、上下文、权限与交付
用入口、执行环境、上下文、权限边界和交付结果五个环节讲清 Codex，并结合真实案例说明 App、CLI、IDE、Cloud 的关系。
Codex 应用快照（Appshots）使用指南：真正有用的不是截图
Appshots 不是普通截图，而是把当前窗口的画面、文本和应用状态交给 AI，减少复制、截图、贴链接和解释环境的成本。