Codex教程集体破10万收藏:GPT-6首周,"不会编程"的人入坑前先对完这四本账

源自50位全网作者

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这周的信息流被GPT-6系刷屏了:9月初Astra上线、上周Sol还在灰度自测,到了本周,GPT-6直接冲上模型众测第一。OpenAI也把升级版的Codex进一步开放使用。B站相关教程视频几天内从60分钟速通排到"蓝皮书",小红书上"20分钟学会Codex"拿到7.5万赞、11.9万收藏,"Codex的10个用法"也有4.7万收藏。收藏这个动作骗不了人:大量不会写代码的打工人,是真的准备入坑了。知乎专栏知乎小红书

评论区问得最多的一句话是:"我连Python都不会,学这个有什么用?"这个问题本身问反了。Codex这类coding agent对普通人的价值,恰恰不是你终于要去学编程,而是以前"必须会编程才能干"的活,现在一句自然语言就能交出去。但入坑之前,有四本账最好先对完,再决定要不要把电脑交给它。

第一本账:任务账——哪些活现在就能放心丢给Agent

把这一周知乎、微博、B站的真实用例摊开统计,普通人的高成功率区间高度集中,基本都不是"造App",而是电脑上的批量脏活:

  • 表格与文件流水线:20个Excel合并、删重复手机号、只留金额大于100的、按金额倒排——知乎9月21日一篇拿10个真实任务实测的文章里,这是排第一的场景。类似的还有批量转JPG、压到1200px、控制在500KB以内、统一加水印。以前这是"自动化脚本开发",现在是交代一句话的事。知乎

  • 截图与资料变成可用数据:收到表格截图别手敲,直接丢给它转成Excel,还能批量;五年没整理的下载文件夹,让它建一套本地检索方案。

  • 长资料出结构:会前塞过来一个文件夹、下午要PPT——实测作者的做法是不要求一步出成品,先让它读料、出大纲,确认后再往下走。

  • 进入陌生领域:微博2200多赞的帖子总结的用法是"打开Codex,用一个小时摸清一个完全陌生的行业",不啃报告不刷文章。微博

  • 跨工具自动化:有人分享"一句话让Codex批量剪N条视频,再自动生成无版权风险的配乐",这条微博拿了3500多赞。甚至有人专门写了教程,教人用Codex"给爸妈的耳机改助听器"。微博

反过来说,三类活现在别硬丢:解释成本比你重做一遍还高的一次性小活;需要"一句prompt直接出终稿"的多步骤长任务(返工率最高,先看第二本账);以及碰公司真实客户数据、涉及钱和权限的活——最后这类不是不能用,是必须留人工闸门,后面讲。

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第二本账:路径账——四条入坑路,各自多少钱、什么风险

社区这周吵得最凶的其实不是哪家模型强,而是"怎么装上、怎么付费"。把散在各平台的路径和价格对齐一下:知乎

路径

门槛

成本参考

风险点

官方订阅(ChatGPT Plus内含Codex)

支付与网络环境

官方月费制;"国内银行卡订阅"教程这周5860播放69条评论,卡点多在付款环节而非技术

低;主要是上手时间成本

国产Agent免费档(如WorkBuddy签到积分+DeepSeek V4.1-Flash)

注册即用

0元;知乎9月20日"封号平替"问题下的高赞回答原话:“每天签到领点积分……一用一个不吱声”

额度小、上下文缩水(此前默认上下文调整就引发过争议),复杂任务扛不住

代充/合租/接码(闲鱼、微博私信广告)

看起来最低

卖家报价"25元拿下Plus一个月",配套"三步过手机验证"教程4833播放

最高:封号潮正在发生(知乎9月20日"Claude Code和Codex国内被封号"问题持续加热),闲鱼这轮直接扫走了codex代充链接,卖家改打暗号——最便宜的路往往最贵

再等等

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错过窗口期,但"降智"与20x额度争议未完全平息,观望是合理选项

对账时还有个容易算错的单位:微博有博主实测GPT-6Astra的单token价格比Kimi K3贵约3倍,但"完成任务的总花费基本一样"——聪明的模型用更少的步数把活干对。所以比价别按token单价比,按"办成一件事"比,一次返工三次再便宜的额度也烧穿了。这周9月10日OpenAI还把Codex底层Harness拆成AgentsAPI公测,不收平台费、按token计费——对整个行业是大事,对个人用户的实际含义是:这套"替你操作电脑干活"的能力,正在变成默认基础设施。微博36氪

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第三本账:验收账——"它做出来了"是最容易翻车的一步

这是全篇最值得抄走的部分。知乎9月21日有个问题:"不懂代码的人用Codex做工具,怎样判断结果能放心交付?“下面的回答给了个真实翻车案例:有人让AI做了个收集客户信息的小工具,演示一切正常,提交还会弹"成功”。真发给用户半天后才发现:重复点击生成好几条记录、手机号输成一串字母也照收、导出的表没有时间没有来源,根本分不清哪条该跟。知乎

不是AI写得差,是没人先把"交付"翻译成能亲手验证的结果。回答给的验收三件套,可以直接抄:

  1. 正常走一遍:从打开到办成事,别只看最后那句成功提示;

  2. 故意捣乱:空着提交、连着点两次、断网再点、输超长文本、换手机打开;

  3. 检查后果:数据到底落在哪、谁能看到、错了能不能删——收费、发邮件、改库存这类动作,绝不能只听它说"已完成"。成熟Agent产品现在都默认这个姿势:把"做了什么、还没做什么、等你点头什么"摊在台面上。

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第一次交付别追求全自动:先让它只生成草稿、只发给你自己,跑三五天,看有没有你没想到用法,再放大开关。最后一个土办法很灵:找个完全没参与的人从头试一次,你不要在旁边提示——很多"我觉得挺清楚"的流程,到这一步才会露馅。

第四本账:心态账——这三类人这次先别急着入

B站9月19日有条66赞的吐槽视频,把话说尽了:这哪叫提效,这叫加活。同期知乎"你第一次发现AI反而让自己效率变低"的问题也在涨。数据打脸很直接:指望一句话白嫖一个永不出错的实习生的人,大概率会成为"AI脑疲劳"新增病例。哔哩哔哩

不适合现在入坑的三类人:手头工作全是零碎一次性任务的人(先花30分钟记录一周的工作流,确认有3条以上重复链路再上车);工作要求碰不到外部工具、数据全部涉密的人(合规红线,跟能力无关);以及已经被塞活塞到满负荷、想靠Agent"消失半小时"的人——Agent会诚实地把你省下的时间再变成新产出,老板那边可不会。

最后:今天就能做的三件事

  1. 从你自己的清单里挑一个"20个Excel合并"级别的重复活,别挑大的;

  2. 先用国产免费档把整个流程跑通一次——感受一下额度、上下文和返工,再决定要不要为官方订阅掏钱;

  3. 把验收三件套存进备忘录:正常走一遍、故意捣乱、检查后果。

继续盯两个信号:这周Codex新版开放的额度与降智争议会不会有官方定论;以及国产免费档的签到额度政策,能不能撑过这波教程涨进来的新用户。教程破10万收藏说明想上车的人已经排成长队了——但第一批真正受益的普通人,大概率不是收藏最多的那批,而是今晚就把手头那份重复表格丢进去试了的那批。

内容由AI生成

精选参考来源

1. GPT-6 拿下模型众测第一:我拆完 30 个主题的实时榜单,「最强 AI」得看你问哪个场景

2. OpenAI 发布 Codex 升级版并开放使用,其在代码生成方面有哪些新突破?

3. 20分钟学会Codex!“零基础”终极教程~~

4. 不会编程的人,到底能不能用 Codex?我拿 10 个真实任务试了一遍

5. 如何用Codex 一小时进入陌生的领域如果突然让我研究一个完全陌生的行业,我是不会先去刷一堆文章,也不会抱着一本行业报告硬啃。我会直接把 Codex 打开,用一个小时足够让你弄清楚:这个行业怎么赚钱,钱被谁赚走,头部玩家是谁,现在发生了什么,以及接下来应该问什么。下面说说我怎么做的,我一般会这样做。——————1️⃣一、前10分钟,先画行业地图先别急着看细节,第一步是把行业拆开。直接让 Codex 帮我整理:- 上下游分别是谁- 产品怎么到达客户- 行业内有哪些角色- 收入、成本和利润从哪里来- 常见的专业词是什么意思这一步的目标不是学知识,而是先拿到地图,脑袋有个全局性。2️⃣二、接下来20分钟,只找一手资料我会让 Codex 优先查这些东西:- 头部公司的官网、财报和招股书- 行业协会、监管机构的数据- 头部公司的客户案例- 创始人、从业者的访谈- Reddit、X、知乎上的真实讨论同时要求它把每个判断对应的来源和日期列出来。没有来源的结论,先当线索看,不当事实。这点很重要。很多人研究行业,只是在看别人加工过的二手观点。看了半天,记住了一堆结论,却不知道这些结论是怎么来的。3️⃣三、再用15分钟,找出这个行业真正的矛盾了解一个行业,核心要了解几个问题:客户为什么愿意付钱、最贵的成本是什么?、增长卡在哪里?、新人最容易误判什么?比如一个行业看起来增长很快,但客户获客成本越来越高,那问题可能不是产品,而是流量。又比如大家都在讲技术升级,但真正控制利润的,可能是渠道、牌照或者供应链。Codex最有用的地方,就是可以同时翻很多资料,帮你把这些互相冲突的信息摆在一起。4️⃣四、最后15分钟,生成一份“外行作战手册”我会让 Codex 最后交付四样东西:1. 一页行业全景图 2. 十个必须听懂的行业黑话 3. 五个最值得继续调查的问题 4. 一份跟从业者聊天时可以直接使用的提问清单 到这里,我虽然还不懂具体业务,但已经不会问出太外行的问题了。而且我知道下一步应该找谁、看什么、验证什么。以前做这件事,可能要花两三天。现在用 Codex,一个小时就能先把骨架搭起来。————对了,下面是我常用的指令你可以收藏起来,用于了解一个行业“我要在1小时内看懂【行业名称】。请先拆解产业链、商业模式、核心玩家、客户需求和主要风险;再搜索近两年的一手资料,所有重要结论附来源和日期;找出不同来源之间的分歧,不要替我强行下结论。最后整理成行业地图、核心术语、赚钱逻辑、常见误判,以及我应该继续追问的10个问题。”用这个方法,速度非常快你可以试一下

6. 分享一句话让Codex批量剪辑视频,一口气剪N条视频,然后自动生成音乐(无版权风险),效率非常高。剪完以后自己再略微修改下增加字幕就能发布了。这个也可以用工作流批量化。除了视频是真实拍摄,其他全是AI。大家觉得好多给我点赞,那样我才有动力发更多干货哦 风中的厂长的微博视频

7. Claude Code 和 Codex 国内被封号,那国内的平替有哪些?

8. GPT-6 Astra 的 Token 比 Kimi K3 贵三倍,但是,完成任务你最终支付的金额。。。。是一样的。。。(Astra 还便宜一点)因为更聪明的模型可以用更少的步骤直接解决问题。。。甚至 GPT-6 Astra Low 还能更便宜。(但是,low 的成功率比 Kimi K3 低)。Token 和 Token 是不一样的,我倾向于认为这个评估方式比跑分更准确:用更少的步骤和更低的 Token 消耗解决更多问题的模型就是更聪明的模型。而最终评估模型还是要看解决问题花费的金额。直接比较 token 价格是一个陷阱。

9. OpenAI把Codex“拆开卖了”

10. 不懂代码的人用 Codex 做工具,怎样判断结果已经能放心交付?

11. 大肥鱼:这哪叫提效,这叫加活!

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