再补充一点：其实不止是代码写完之后 review ，各个环节都能用。比如探索方向的时候，Claude 有了基本想法之后，我跟它说一句 "ask codex"，两边就会先就方案讨论几个来回；方案 spec 草案写好之后也可以这么来一轮，先把设计层面的问题吵清楚，再开始写代码，返工会少很多。

@E1n 说一下我自己用下来的感受：

1. 体验上整体比较稳定流畅。之前用官方插件经常崩；再之前我是两边各开一个 session ，手动来回 copy review 结果，多个 worktree 并行的时候还经常贴错地方，这个工具主要就是把这件事自动化了。
2. review 效果和模型搭配关系很大。我常用的配置是 author 用 high / Opus 5.5 ，reviewer 用 xhigh / gpt-sol-6.1 ，一般会让 reviewer 比 author 高一个档次，这样审出来的问题质量明显更好。
3. 大多数情况 3 轮以内就能通过，不用我每次手动选方案。遇到确实刁钻的问题超过 3 轮，它会停下来升级给我，我人工指正一下方向就能继续。
4. 特别复杂高难度的场景，我会在最后额外加一轮 xhigh / Opus 5.5 对整个 PR 再 review 一遍。
5. manual 模式更适合配 Codex 桌面 App 用，我自己大多数时候还是用 CLI 。其实挺想在手机上操作的，可惜 Codex 手机端目前不支持管理活跃的 CLI 会话，会提示先结束当前会话才可以，这点比较烦。

pocket

炽焰天穹 [红烧天堂]
豆包

@yuanmomo 最近那边就业机会怎么样？如果工作机会不多的话，门槛还是挺高的。

Java 后端开发，3-7 年工作经验，熟悉常用的技术框架，有广告投放系统和互联网背景优先。

老大，云风的 https://github.com/cloudwu/skynet 会不会对你的口味， c + lua ，通过 lua coroutine 来模拟 erlang 的 actor 模式
--lgq

@Melanie Las Vegas ！ Oh Yeah!