GPT-5.6 为 Codex 带来了 Sol / Terra / Luna 三层模型架构，以及核心的 Plan-Act-Verify 自主编程循环。本文拆解这套体系的设计逻辑、实战代码和成本控制策略。
GPT-5.6 × Codex：自主编程 Agent 的 Plan-Act-Verify 循环拆解
给你的 AI 编程助手装一个「智能调度员」：Weave Router 深度解析
AI 编程助手的成本越来越高，但并非每个请求都需要顶级模型。Weave Router 用强化学习实现智能模型路由，每笔 API 调用都能「物尽其用」，实测节省 40% Token 开销。
AI 编程助手的五个 Token 黑洞，以及如何堵上它们
AI 编程助手在不知不觉中浪费了大量 Token，从缓存命中率、上下文膨胀到 MCP 工具开销，这些隐性成本正在吞噬你的使用配额。本文分析五大 Token 浪费陷阱，并给出可操作的对策。
Codex Record & Replay：AI 终于学会「看一遍就会做」
OpenAI Codex 推出 Record & Replay 功能，AI 通过观察用户的一次操作就能学会并自动重复复杂工作流。从 YouTube 上传到企业自动化，Record & Replay 代表了一种新的交互范式：不再写脚本，不再写 prompt，演示一次就够了。
Flask 之父深度解析：AI 编程的「循环革命」已经来了
Armin Ronacher 撰文指出，AI 编程正在从「人在循环中」转向「循环接管一切」。Harness 层级的外部循环正在改写软件开发的基本假设，而我们可能无法选择退出。