附录 D 资源、社区与延伸阅读

D.1 官方资源

OpenAI 官网

Codex GitHub 仓库

标准与规范

D.2 社区

中文社区

英文社区

实时讨论

D.3 博客与个人

官方博客（含工程师个人）

• Sam Altman 博客
• OpenAI Engineering Blog
• Andrej Karpathy（前 OpenAI / 现 Eureka）

中文博主

英文博客

D.4 视频与课程

YouTube 频道

课程平台

中文 B 站 UP 主

• 跟李沐学 AI（学术深度）
• 林亦 LYi（实战分享）
• 王树义老师（AI 工具应用）
• 李沐（深度学习课程）

D.5 推荐书籍

入门 / 概念

• 《ChatGPT 写作密码》—— 李笑来
• 《人工智能时代》—— 李开复
• 《简单的逻辑学》—— McInerny（培养判断力）

深度学习与大模型

• 《动手学深度学习》—— 李沐
• 《深入浅出大语言模型》—— 黄佳
• 《Hands-On Large Language Models》—— Jay Alammar（英文）
• 《Build a Large Language Model》—— Sebastian Raschka（英文）

Prompt 工程

• 《Prompt Engineering for Generative AI》—— James Phoenix（英文）
• OpenAI 官方 Prompting Guide（在线免费）
• DeepLearning.AI Prompt Engineering 课（免费）

AI 时代的工作与思考

• 《Co-Intelligence》—— Ethan Mollick（英文，强烈推荐）
• 《被讨厌的勇气》（培养"自己拍板"的勇气）
• 《深度工作》—— Cal Newport
• 《终身成长》—— Carol Dweck

Agent / Workflow

• 《Building Effective AI Agents》—— Anthropic 官方文档
• LangChain 官方文档（虽然 Codex 不用 LangChain，但理念通用）

D.6 工具与扩展

IDE / 编辑器

• Cursor — cursor.sh
• VS Code + Copilot — code.visualstudio.com
• Continue（开源） — continue.dev
• Cline（开源 VS Code 插件） — github.com/cline/cline
• Aider（终端） — aider.chat

Web / 全栈生成

• v0 by Vercel — v0.dev
• Bolt.new — bolt.new
• Lovable — lovable.dev

MCP 服务

• 官方 MCP 服务器列表 — modelcontextprotocol.io/servers
• 社区 MCP 集合 — github.com/modelcontextprotocol

其他 AI 工具

• Claude — claude.ai
• Gemini — gemini.google.com
• Perplexity — perplexity.ai（搜索）
• ElevenLabs — elevenlabs.io（语音）
• Midjourney — midjourney.com（绘图）
• Suno — suno.ai（音乐）

D.7 学习路径建议

路径 1：完全新手（0-3 个月）

1. 第 1 周：读完本书的 1-9 章，跟着做练习
2. 第 2 周：读 10-12 章，写第一个 Skill
3. 第 3-4 周：读 13-16 章，挑一个跟自己工作匹配的场景实战
4. 第 2-3 个月：每周一个新 Skill / 一个新 Automation
5. 3 个月后：回头读 17-22 章，开始团队协作 / 高级玩法

路径 2：开发者（0-3 个月）

1. 第 1 周：跳读 1-6 章了解基础，重点读 7-9 章
2. 第 2 周：读 10 章 AGENTS.md，给现有项目写一份
3. 第 3 周：读 11 章，把开发流程的高频任务 Skill 化
4. 第 4 周：读 17、18、19 章，引入 Cursor / Claude Code / GH Action 协作
5. 第 2 个月：搞一个完整的 AI 友好项目（含 Skills + AGENTS.md + Action）
6. 第 3 个月：考虑团队推广

路径 3：团队 / 管理者（0-6 个月）

1. 第 1 个月：自己学透（按"完全新手"路径加速）
2. 第 2 个月：找 2-3 个火种，给他们 1 个月时间
3. 第 3 个月：搭团队 skills 仓库 + AGENTS.md 模板
4. 第 4-6 个月：渐进推广，30% → 70% → 95%

详见 第十六章 · 团队协作与流程复用 的"100 天行动清单"。

D.8 给不同角色的"3 本书清单"

如果时间有限，每个角色读 3 本书足够：

程序员

1. 本书（系统了解 Codex）
2. 《Co-Intelligence》(Mollick) —— 思维升级
3. 《Hands-On Large Language Models》—— 理解原理

产品经理 / 运营

1. 本书
2. 《ChatGPT 写作密码》—— 实战技巧
3. 《Co-Intelligence》—— 思维升级

创业者 / 管理者

1. 本书
2. 《Co-Intelligence》
3. 《人工智能时代》(李开复) —— 战略视角

学生 / 研究者

1. 本书
2. 《动手学深度学习》(李沐)
3. 《深入浅出大语言模型》(黄佳)

设计师 / 创意工作者

1. 本书
2. 《设计师的 AI 工具书》（待找具体书名，可以问 Codex 推荐）
3. 《Co-Intelligence》

D.9 常见英文术语对照

读英文文档时常遇到的术语：

D.10 关注哪些"信号"

AI 行业变化快。重点关注这些信号：

模型能力升级

• OpenAI / Anthropic / Google 发布新模型时
• 关键 benchmark 提升（SWE-bench、MMLU、HumanEval）

价格变化

• 模型 API 价格降低（往往意味着可以做新事情）
• 订阅价格变化

新功能

• Codex 新功能发布（关注 OpenAI Blog）
• 工具协议更新（MCP、AGENTS.md）

政策变化

• 数据隐私政策
• 商业使用条款
• 各国监管动态

案例与最佳实践

• Cookbook、案例研究
• 大厂内部 AI 使用经验分享（Stripe、Shopify、Anthropic 等）

D.11 推荐的 Newsletter（每周一封）

中文

• 量子位（公众号）
• AI 科技评论（公众号）
• 卡兹克（公众号，深度文章）

英文

• Ben's Bites（轻量 daily）
• TLDR AI（每日摘要）
• The Sequence（技术深度）
• Latent Space（基础设施）
• Import AI by Jack Clark（每周深度）

每周读 1-2 个就足够了。不要订阅过多，会被淹没。

D.12 一个长期建议：建你自己的"AI 笔记"

我推荐每个 Codex 用户建一份 ~/Documents/ai-notes/：

ai-notes/
├── tips.md                  # 用 Codex 学到的小技巧
├── failures.md              # 失败案例 + 教训
├── prompts/                 # 好用的 prompt 收藏
├── skills-ideas.md          # 想做但还没做的 Skill 想法
├── tools-tried.md           # 试过的工具 + 评价
└── reflections/             # 每月反思
    └── 2026-04.md

每周记一两条。一年后回看，你会发现自己已经形成了独特的"AI 经验体系"。

这份笔记是你最值钱的资产之一。

D.13 最后的话

到这里，整本书全部结束。

如果你已经读到这里，先恭喜你。这本书不算短，能完整读完的人不多。

接下来三件事，按顺序做：

1. 今天：装 Codex（如果还没装），跟它对话一次
2. 本周：选一个跟你工作高度相关的 Skill 模板（附录 C），改改放到 ~/.codex/skills/
3. 本月：把这本书的目录截图发给一个你觉得"也该了解 Codex"的朋友

如果你做了，就完成了一次"知识传递"——你从这本书获得，又把它传给下一个人。

这就是这本橙皮书想要的世界：更多人会用 AI，少做重复劳动，多做真正有意义的事。

愿你在 AI 时代过得好。

橙皮书写作团队，2026 年春

本附录的所有链接和资源截至 2026 年 4 月。AI 行业变化快，建议定期回访官方源头确认。