本文来自个人博客，针对论坛略有修改 OpenAI Codex App for Windows: 从零构建教程 (含安装包)


感谢佬友开源，本篇文章的灵感来自于此 Cometix Space 已经发布 OpenAI Codex 全平台桌面版
推荐原贴项目，因为本人不用 GUI，项目只为尝试 Codex 的能力
项目地址：GitHub - Haleclipse/CodexDesktop-Rebuild: Codex Desktop App - Cross-platform Rebuild

OpenAI 一直优先发布一些 macOS-only 的产品，好在这次 Codex 是基于 Electron 构建 UI，底层调用 Codex-CLI，我们就有了一些逆向重新构建 Windows 版本的可能。
打包版本
仅作体验尝鲜，只做一个成果演示，不负责后续维护。

前往下载：https://github.com/Loongphy/codext/releases/tag/rust-v0.94.0

我还是主力 Codex-CLI，不常用 App 版本，毕竟 UI 都只是在调用 Codex-CLI，我对现有工作流很满意，不需要 GUI。我也无法拒绝 WSL2，当前 Windows App 版只能通过跨文件系统访问，如 \\wsl.localhost\Debian\root，文件读写会很慢。
有问题可以在评论区提，在官方正式推出前会随着 Codex-CLI Release 版本更新。
授人以鱼不如授人以渔，希望看完这篇文章后能够自己构建、自己修。
下载 macOS 安装包
在 Chrome 里“伪装成 macOS”（UA + Client Hints）打开 https://openai.com/codex/ 下载 codex.dmg 安装包：


打开 DevTools：按 F12 / Ctrl+Shift+I


打开命令菜单：Ctrl+Shift+P，输入 Network conditions，选择 Show Network conditions（会在 D

最近在搓Raw-Alchemy的时候，发现大家对于降噪的呼声比较高，于是就研究了一下AI降噪
现在大概有两个选择，SCUNet和NIND-Denoise，前者是一个2023年的SOTA模型，后者Topaz在用
问题在于两者的性能相差比较大
数据为在Nvidia A1000 6GB Laptop GPU上采集到的结果，图片像素为4500万

所以想问问大家是能够接受更慢的降噪速度但有更好的效果，还是说觉得NIND-Denoise的效果已经足够好了？
原图：

NIND-Denoise(Topaz)：

SCUNet

玄学吧 ，美区账号死活进不了美区家庭组，其他区乱进全进，感觉好危险，不知道能活多久

之前的翻车记录：
  
    
    
    
      我的AIbot自杀了 
  

搞七捻三
    
  
  
    开个贴记录一下 
 [图片] 
[图片] 
[图片] 
楼下更新
  


  
    
    
    
      agent翻车实录 
  

搞七捻三
    
  
  
    事情是这样的，中午我在厨房做饭，想着闲着也是闲着，让电脑先更新下黄油 
于是我就给我家agent发信息： 
 [图片] 
agent卡了10分钟告诉我更新成了！ 
好哦！ 
此时我还没意识到事情的严重性。 
直到过一会： 
 [图片] 
我的。。 
存档 
我花好久时间捏的人。。 
我熬夜改出的bug道具。。 
全没了  
各位一定要给agent的prompt或机制里加东西防止误删文件！
  



这两天google限制太多我给我家agent换到了deepseek，于是在整理记忆时她很聪明地放着好好的记忆相关工具不用，不知怎么找到了自己的记忆文件的地址，随后用处理速度超快，吞吐量超大的先进的关键词匹配技术决定要不要保留记忆，随后覆写了整个文件
于是7mb的长期记忆喜提100kb新生。




结论1：
deepseek-reasonr不如gemini-flash。
结论2：
没自动记忆备份功能的话赶紧写一个，写不了的话勤手动备份。
后续的亡羊补牢：
  

      github.com/steve02081504/GentianAphrodite
  

  
    
  
    
  

  
    
      Add memory backup and integrity checks
    

    
      
        已提交 09:16AM - 04 Feb 26 UTC
      

      
        
          
          steve02081504
        
      

      
        
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