This hardware device is not connected to the computer (Code 45)

Claude Code 上线了一个新命令 /ultrareview，是目前 AI 代码Review里最狠的一个功能，也是最贵的你输入 /ultrareview，它会在云端启动一组 reviewer agent，各自独立跑一遍你的改动，只有能被复现和验证的 bug 才会上报，官方说误报率不到 1%，有点夸张了我们知道Claude code 里面还有个/review 那有啥区别？/review 快，3-4 分钟出结果，适合小改检查/ultrareview 慢，要 10多分钟，但它是多 agent 并行跑、云端资源跑、不占你本地终端，可以挂在后台继续干别的活真正值钱的地方：它找到的每个 bug 都是已经被验证过真实存在的。你不用再一条一条手动去核实，直接让 Claude 修就行。Pro 和 Max 用户现在各有 3 次免费额度，但注意，这 3 次用完不会刷新，而且 5 月 5 日到期。之后按 extra usage 计费，大概每次 $5-$20，看改动体量，属实吞金兽啊建议不要拿来小 PR 浪费配额，把它留给那种几千行的大改动，或者你合并前最担心出问题的那个分支。

Riley Brown 这个 Codex 教程，我觉得是目前零基础入门 AI Agent 工具最值得看的一课。整理了几个我觉得最值得先让你理解的点：1. 先搞清楚 Codex 到底是什么。很多人第一反应是「更好的 Cursor」或者「更强的 Claude Code」，但视频一开始就纠正了这个认知——Codex 是把代码、设计、插件、自动化全部打通的操作系统，而不是单纯的聊天工具。界面分三块：Chats、Projects、Documents。所有工作必须放在独立 Project 里，AI 才能保持全局上下文。文件可以直接 @ 提及给 AI 引用，这个细节很多人没注意，但对长期复杂项目来说非常关键。2. 自定义 Skill 才是核心杠杆。内置插件（Figma、Calendar、Vercel、MCP）只是起点。视频里最有价值的部分，是演示了怎么用 API 自己造 Skill。举个例子：YouTube Researcher 这个自定义 Skill，能自动拉取视频转录并总结。造好之后，每次需要研究某个 YouTube 频道，直接调用就行，完全不用手动操作。这个逻辑可以复制到任何场景。Mobile