請規劃從舊有內嵌範例遷移到已審核內容記錄。
目標:讓已審核內容記錄成為範例的可信來源。 目前架構:頁面仍混合讀取內嵌範例與衍生 UI props。 目標架構:伺服器端程式碼依內容類型讀取已發布記錄,並只在遷移期間保留相容性。 步驟:新增彙整層、更新公開頁面、更新稽核、記錄相容性行為,然後在覆蓋率完成後移除舊欄位。 測試:內容檢查、媒體稽核、模型內容稽核、typecheck 與頁面抽樣。
GPT-5 Codex 是 Rivya 的基準 GPT Codex AI 程式碼助理,適合程式碼審查、除錯、實作規劃和實務工程問題。
範例輸出
適合儲存庫遷移、相容性備援方案與謹慎推出規劃。
Responses
範例輸出
適合儲存庫遷移、相容性備援方案與謹慎推出規劃。
請 Rivya 協助規劃、提示詞設計、分析或程式碼工作。
Rivya 中程式碼遷移計畫提示詞的聊天預覽。
輸出
適合儲存庫遷移、相容性備援方案與謹慎推出規劃。
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 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、提示詞設計、分析或程式碼工作。
Rivya 中程式碼遷移計畫提示詞的聊天預覽。
輸出
適合儲存庫遷移、相容性備援方案與謹慎推出規劃。
主要範例
Rivya 中程式碼遷移計畫提示詞的聊天預覽。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
Rivya 中程式碼遷移計畫提示詞的聊天預覽。
每次使用點數
按量付費 — 依使用量消耗點數
為什麼這個模型有效
程式碼專用,具備 12K output token 上限
針對程式碼生成和除錯最佳化
支援視覺理解,可分析截圖/圖表
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 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
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按次使用付費 — 點數依使用量計算。
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
如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:Repo 級除錯和架構審查。