作者将 Yohaku 新版 LiveDesk 组件接入自己的站点，并为移动端增加了胶囊式展示。随后借助 Codex 和 GPT-5.6 Sol，将原本仅支持 macOS 的 YohakuCompanion 移植到 Windows。Codex 基本自主完成编写、校验、测试和构建，并交付可执行 EXE；期间解决了因默认 python-httpx UA 被 mxspace Core 拦截导致的 403 问题。后续又完善了界面颜色、正则敏感词过滤与图形化规则编辑器，并修复媒体播放时间轴错误。不到 10 轮对话便迁移了大部分功能，使用逻辑与原版基本一致，但消耗了极高的模型额度，峰值达 4.27 亿 Token。之后作者继续开发，并将此前编写的 VRChat 状态上报功能整合进客户端。
新组件！
前几日看见 Innei大佬为 Yohaku 更新了 LiveDesk组件，这次直接将其作为一个模块做进了 mxspace/core 里，不再是一个云函数了。
回来就pull更新了代码。为了让移动端布局下也能看到LiveDesk，稍微魔改了一下，在底部的名字旁边也加了一个小的胶囊LiveDesk组件。
移植Windows客户端
原本的桌面客户端是
依旧只有MacOS，正好OpenAI发布了新模型 GPT- 5.6 Sol ，打算使用Codex桌面端来移植到Windows平台。
先把仓库克隆到电脑上，然后用Codex打开文件夹，一句话让它创建目标，然后执行
由于开的极高的推理水平，这一个半小时就消耗掉了我48%的Plus额度。
整个移植过程步骤非常完善，Codex自己完成了编写，校验，测试，构建等，最后直接交付了了可执行的exe文件。
初版的功能就已经非常完善，ui也很现代。
只有一个小的问题，因为没有给它实际mxspace后端地址，启动软件连接时被403肘飞了，在它验证后很快得出了结论
我本应该知道的，上次给update函数写客户端就遭过 QAQ
在随后几轮对话中主要做了以下更改：
总结
最终仅在不到10轮的对话下，就把大部分功能迁移完成了，使用逻辑与原版基本一致。
界面展示：
也就只用了99%的额度吧，峰值 427 Million Token
不得不重置了一次额度。
继续开发
VRChat集成
把之前写的vrc状态上报整合了进来