过年那会儿闲下来了，终于有时间捣鼓大龙虾了。
在Mac和Win上同时配置，从2月24号开始，一直到今天。
总体而言，相同后端，相同配置而言，Mac就是比Win聪明一点。
还有一些其他小tips，欢迎跟佬交流：


给一个任务的时候尽量不要开think，如果是一个长程任务，非常慢，且回复质量低，且非常烧token。/think off、/verbose on、/reasoning on，是我最终测下来比较放心的配置。——特别是Mac，因为它太丝滑了，总是烧的特别快，Win有的时候老是要UAC，就还好。


cron任务的推送channel要注意不要打架，我在跟tg进行交流的时候，会被cron会被乱入，虽然在配置里面配置了isolate（隔离会话），但是在后台的max线程限制，会导致卡主——还没有debug清楚。下面这张图就是卡主了。





单个Exec默认是三分钟，有的时候就卡死了，网速不好的时候用wget就超市卡死了。


/verbose full可提供非常丰富的上下文，但是仅限屏幕很大的佬，如果是手机端，/verbose on是体感极限了，否则根本没有看的价值，除非是一下这种。



TG的单次消息接收会有限制，具体多少k的字符忘了，可以请Codex在openclaw.json里面修改一下，接收信息的时候自动截断，否则会超限，直接不响应了。


如果要拖放文件记得也用Codex在接收端做一下处理，不然TG直接将整个文件token化处理提交给模型，而不是落盘处理。



语音功能适当的时候可以开启，例如在给你分析文章或者报告的时候，或者总结新闻的时候，很方便。




这几天就捣鼓了这些内容，欢迎讨论交流。

最近codex福利资源蹬不完，codex用起来体验还是不如claude code，特开此贴记录下一些在claude code中使用codex模型资源的一些经验和还存在的问题，和各位佬交流下
我是使用cc-switch来管理API，设置如图
注意的是可以通过(xhigh)来设置模型思考强度，图中是我的分配模型设置
考虑到 GPT 5.2 模型通用性更好，我将其设置为 Sonnet 模型，并在 Plan 模式中使用 Sonnet 进行处理。haiku使用 Medium 强度即可。主要编写代码时，CodeX 后缀模型更强，因此我将主模型、推理模型和 Opus 模型均设为 5.3 CodeX High。


一点点经验，希望对各位有帮助
现在碰到的一点问题是在wsl2双系统中，我是用了软链接同步双系统的.claude/settings，但没法连到Windows系统的端口，导致开了代理后连不到模型，劳烦佬们指点下