請說明這個 diff:把首頁示例項目從用戶端模型讀取,改成伺服器端推導後透過 props 傳入。
變更摘要:首頁現在在伺服器端推導精選示例,並傳入用戶端區塊。 行為影響:Hero、Features 與 Gallery 會收到同一個已審查的示例,不需要讓用戶端元件匯入僅限伺服器的模組。 做法原因:這能保留靜態渲染,並讓歸屬邊界更清楚。 驗證:typecheck 應該確認 props 合約。 剩餘風險:仍需要頁面抽樣,確認示例列在行動裝置上顯示正確。
GPT-5.1 Codex 是 Rivya 升級版的 Codex AI 編碼助理,適合多文件重構、更安全的 repo 編修、程式碼庫清理和實作規劃。
範例輸出
適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。
Responses
範例輸出
適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。
請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。
Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。
輸出
適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
對話控制
選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。
網頁搜尋
允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。
推理強度
使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。
開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT-5.1 Codex 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。
請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。
Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。
輸出
適合 PR 摘要、工程交接與審查脈絡。
主要範例
Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
Codex diff 說明提示詞的聊天預覽。
每次使用點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
為什麼這個模型有效
程式碼準確度優於 GPT-5 Codex
更擅長多文件重構
12K output token 上限,適合長程式碼生成
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
GPT-5.1 Codex 常見問題
比較替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的進階 GPT 對話模型,適合在任務簡報需要更多推理空間時處理複雜推理、圖像輔助分析、研究統整和結構化寫作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 - 依使用量消耗點數。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 AI 對話模型,具備更強的結構化輸入處理、推理控制和工具導向對話專案能力,適合更複雜的分析與寫作任務。
為什麼考慮它
如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:長篇策略 brief 和決策備忘錄。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。