DESKTOP UTILITY
CODEX QUOTAAI 编程额度监控器
在 Windows 与 Linux 上统一查看 Codex、Kimi 等 AI 编程服务的额度状态,提供悬浮窗、系统托盘与带鉴权的手机访问页面,所有核心数据默认留在本机。
TAP TO SELECT / TAP AGAIN TO ENTER
SELECTED WORK / 精选作品
前三项来自 Smashwinny 的真实公开仓库,后三项保留为下一阶段概念实验。真实作品与设想使用不同状态标识。
DESKTOP UTILITY
在 Windows 与 Linux 上统一查看 Codex、Kimi 等 AI 编程服务的额度状态,提供悬浮窗、系统托盘与带鉴权的手机访问页面,所有核心数据默认留在本机。
LINUX DESKTOP TOOL
在一个总览窗口中发现、聚焦并组织 Linux X11 终端,读取 Codex 写入窗口标题的任务状态,同时保留原有 Shell、PTY 和正在运行的工作。
AGENT OPERATIONS
把长期偏好、协作规则、接入流程和场景回归测试组织成可移植的 Agent 入职系统,并用 AGENTS.md 保持唯一规范来源。
CREATOR TOOL
把产品操作路径变成镜头清单、录屏节奏、字幕草稿和多尺寸导出计划,缩短 Demo 视频制作循环。
DESIGN TOOL
从界面截图提出栅格、间距、字体层级与颜色 Token 的结构假设,再让设计者逐项校正。
GENERATIVE VISUAL
把提交、构建、发布和中断等开发事件映射成持续生长的数字景观,让项目节奏变成可见形态。
PROCESS / 工作方式
提出一个可以被证伪的判断,而不是只写一句灵感。
让 AI 参与探索,但明确输入、约束和人工选择。
尽快做出能运行的版本,让真实限制进入讨论。
公开 Demo、源码、已知问题与下一次迭代。
DEMO LAB / 在线实验
这里放置可以直接操作的小型实验。当前版本使用固定样例或模拟结果,并会明确标记。
调整需求、代码和参考资料的权重,观察上下文占用、冲突与截断风险。当前使用安全的预设数据。
ADJUST / RUN / INSPECTLAB NOTE / 部分演示使用固定样例或模拟结果,不伪装成真实在线能力。
IDEA LAB / 想法实验室
这里记录尚未被证明的判断。每个想法都有下一步实验,而不只有一句概念。
RESEARCHING
“如果系统只学习我的决策依据,而不模仿身份,它能否成为更可靠的第二意见?”
NEXT / 整理 30 条真实决策记录,验证理由检索而非人格模仿。
PROTOTYPING
“成功案例告诉人们结果,失败样本能否更快暴露项目的边界条件?”
NEXT / 为 10 次废弃原型建立失败原因与可复用结论字段。
SKETCHING
“除了照片,声音、光线和位置能否组成更接近当时感受的个人档案?”
NEXT / 制作一个只包含 24 小时声音与光照变化的浏览原型。
VALIDATING
“能否把需求、开发、测试、视频与发布压缩成一条可重复、可观察的个人流水线?”
NEXT / 用同一流程连续发布 3 个微型工具,记录人工介入点。
BUILD LOG / 开发日志
人物不再是一张被展示的照片,而是连接作品、Demo、想法、日志和源码的可替换 3D 中心。
COMING SOON每个实验都需要状态、预设数据、重置、错误降级和源码入口;体验失败时,项目仍然能够被理解。
COMING SOON作品、想法、仓库和媒体共享关联字段,页面可以变化,但 Idea 走到 Demo 的路径不会丢失。
COMING SOON06 / OPEN SOURCE / 开源
这些是来自 Smashwinny GitHub 的真实公开项目。仓库保留安装方式、适配范围与已知限制,让源码成为作品本身的一部分。
OPEN GITHUB ↗PUBLIC PROFILE / SMASHWINNYSmashwinny / codex_company
跨 Windows 与 Linux 的 AI 编程额度监控工具,用悬浮窗、托盘和手机页面统一查看 Codex、Kimi 等服务状态。
PYTHON · PYQT6 · LOCAL FIRSTSmashwinny / terminal_manager
面向 Linux X11 的终端总控面板:发现、聚焦和组织已打开的终端窗口,并读取 Codex 的任务状态信号。
PYTHON · X11 · DESKTOP TOOLSmashwinny / Training_Manual_For_Agents
一套可移植的 Agent 入职、协作规则与场景回归手册,让长期偏好可以稳定进入新项目。
AGENTS.MD · POWERSHELL · PLAYBOOKREADME 先解释解决什么,再解释如何安装。
Demo 与仓库使用同一个版本标识。
模拟数据、限制与已知问题都会明确标记。
ABOUT / 关于
我是 GENIUSQI 背后的创造者。我关注产品、界面、代码与动态影像之间的连接,也习惯通过做出一个能运行的版本来判断想法是否成立。
Vibe Coding 对我不是“让 AI 替我完成”,而是缩短表达与验证之间的距离:更快提出假设,更早面对真实限制,也更完整地留下过程。
一个想法至少要变成可点击、可比较或可运行的东西。
保留模型限制、失败路径和人工判断,不把过程包装成魔法。
每个公开项目都留下 Demo、源码、文档或下一步参与入口。
08 / CONTACT / 建立连接
如果一个想法还不够清楚,我们可以先把它做成第一个版本。