这篇讲了什么
作者根据七天消耗230亿Token的实践，总结50条Codex经验，覆盖AI Native思维、模型成本、并行、Plan模式、Skill和复盘。
解决了什么问题
- 什么是AI Native工作方式？
- 为什么不应把省Token当最高目标？
- 如何让AI长期推进目标？
- 结果怎样沉淀成Skill？
- 失败案例库有什么价值？
我们的观察
- 人的时间与机会窗口通常比Token更稀缺。
- 授权必须与明确目标和验收标准同时出现。
- 烧Token应产出系统，而不是更长的聊天记录。
作者金句
最有价值的不是一个神奇提示词，而是一套能够反复运行的工作流程。