Codex如何降低AI编程门槛？_服务软件

1. Codex 和 Claude Code 各自的优势和劣势是什么？

2. Agent 开发范式演进：从环境工程出发，“简化”多源实时上下文

3. 【当代码不再需要手写：Karpathy 承认的软件开发转折点】快速阅读：前 Tesla AI 总监 Andrej Karpathy 透露，他现在主要用自然语言而非代码编程，称这是 20 年来最大的工作流变化。这一坦白引发开发者社区热议：当顶尖工程师承认“这有点伤自尊”时，我们该如何重新定义开发者的价值？---Karpathy 最近在 X 上的一段话引起轩然大波。这位 AI 领域的顶级专家说，他现在大部分编程工作都是用英语完成的，“有点不好意思地用文字告诉 LLM 该写什么代码”。这不是什么惊天动地的技术突破，而是一种微妙的承认。他补充道：“这有点伤自尊，但用自然语言操作大规模'代码动作'的能力实在太有用了。”短短几周内，他的工作流彻底翻转。以前主要手写的代码，现在大部分由 LLM 生成，他只需用自然语言引导。这不是渐进式改进，而是相变。开发者的角色正在从编写代码转向编排系统。LLM 表现得像热情但粗心的初级开发者：速度快，能力强，偶尔马虎。它们不问澄清问题，而是猜测。有时猜错了。社区反应揭示了更深层的东西。一些开发者将其视为解放，另一些则感到职业身份被侵蚀。这种紧张情绪是情感性的，而非技术性的。编程从来不只是工作，对许多人来说，它是自豪感的来源。有观点认为，这是“规格驱动开发”——认知负荷从实现转向规格说明。你花更多精力思考*想要什么*和*为什么*，花更少时间处理语法和样板代码。Claude 因其大上下文窗口和在恰当时机提出澄清问题的能力，特别适合这种工作流。但也有网友质疑：“如果我不写代码，我还算开发者吗？”这个问题击中要害。如果顶尖工程师承认“伤自尊”，这对职业的未来意味着什么？有趣的是，Karpathy 并非一味乐观。他过去曾公开质疑 AI agents 的成熟度。这次不是炒作，而是在承认工具强大的同时，指出它们依然混乱、脆弱、不完美。我们不只是在换工具，而是在重新协商“开发者”的定义。2025 年底，LLM 编码 agents 达到了触发软件工程转变的一致性水平。智能正在超越工具、工作流和组织结构。行业刚开始追赶，2026 年注定是快速发展的一年。ref: shiftmag.dev/llm-agents-claude-7751/ref: www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1rxc7wj/andrej_karpathy_admits_software_development_has/#AI创造营##人工智能#

4. 盘点一周AI大事(6月7日)｜GPT5.6内测 GPT5.6开启内部测试 Codex上线Sites、iOS开发插件 Anthropic再发预警，AI已接近自我进化的奇点英伟达开源大模型「Nemotron 3 Ultra」英伟达推出个人电脑AI芯片「RTX Spark」 Reve发布最强4K图像模型「Reve 2.0」 Ideogram发布最强开源图像模型「Ideogram 4.0」 Tripo开源最强3D模型「TripoSplat」阿里发布直播数字人模型「StreamChar」字节开源多模态统一视频模型「Bernini」字节开源最强语音合成模型「WavTTS」研究员开源实时语音合成模型「Miso One」研究员开源最强语音控制模型「Higgs Audio v3」研究员开源最强配音模型「NAVA」 Google开源实时音乐模型「Magenta RealTime 2」 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

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15. 整理了10个 Codex 上特别实用的 Skills，每一个都能在实际工作中帮你省下大量时间。建议先收藏，用到的时候直接装。按使用场景大概可以分成三类：提升代码质量的、帮你管理项目的、以及扩展 Codex 能力边界的。下面一个一个说。先说提升代码质量这一块。Superpowers，装了之后 Codex 会像一个严格的工程师一样干活。先写测试，再写代码，还会主动做代码检查。能有效减少那种看起来能跑、实际上埋了坑的情况。传送门：github.com/obra/superpowersVercel Agent Skills，这是 Vercel 官方出的网页开发检查规则，特别适合做 React 和前端项目的人。它会帮你检查页面性能、结构、可访问性和工程规范，相当于多了一个前端质量把关的角色。传送门：github.com/vercel-labs/agent-skills再说项目管理和上下文相关的。Planning with Files，让 Codex 用 Markdown 文件来记录计划、进度和上下文。做长期项目的时候特别有用，不会聊着聊着就忘了前面做过什么。传送门：github.com/OthmanAdi/planning-with-filesContext Engineering Skills，教 Codex 更好地管理上下文。什么该记住，什么该总结，什么时候该清理。复杂项目里能明显减少跑偏和重复沟通的情况。传送门：github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering然后是扩展能力边界的几个。SuperClaude Framework，给 Codex 加了一套常用指令菜单。你可以用更简单的命令让它做分析、修 bug、写代码、优化项目、生成文档，操作门槛低了很多。传送门：github.com/SuperClaude-Org/SuperClaude_FrameworkMiniMaxSkills，一套现成的工作流程模板，覆盖前端、全栈、移动端和文档写作。特别适合不知道怎么下指令的新手，直接照着流程让 Codex 干活就行。传送门：github.com/MiniMax-AI/skillsComposio Skills，帮 Codex 连接外部工具和服务，比如 GitHub、Notion、Slack、数据库等等。适合想让 Codex 不只写代码，还能帮你操作各种工具的人。传送门：github.com/ComposioHQ/skills最后是几个适合学习和找灵感的。Anthropic Official Skills，官方的示例技能库。主要用来学习一个好的 Skill 应该怎么写，也适合拿来当模板，改成自己的专属技能。传送门：github.com/anthropics/skillsAntfu Skills，看高手是怎么设计 Skills 的。适合想进阶的人参考，能学到优秀开发者是怎么把经验沉淀成可复用工作流的。传送门：github.com/antfu/skillsAwesome Agent Skills，一个大型 Skills 目录，收集了很多公司和社区做的技能。需要什么能力的时候进去翻一翻，当技能导航站用。传送门：github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills如果你在用 Codex，强烈建议把这几个装上试试。不夸张地说，装完之后你会发现 Codex 能干的事情比你想象的多得多，工作效率的提升是全方位的。#How I AI##科技先锋官#

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21. 我也下载了ChatGPT的Codex了，以后可以结合Claude Code一起用。互相review。Codex建议我这样用：最佳组合是：Claude Code：想清楚、拆方案、探索复杂代码Codex：执行任务、并行实现、跑测试、做 review、自动化1. **Claude Code 用来深聊方案，Codex 用来落地执行** Claude Code 很适合长上下文讨论、架构取舍、读懂复杂意图。Codex 更适合你直接说：“去改这个 repo，跑测试，修到通过，给我总结变更。” 例子： ```text 先阅读这个项目的 README、package.json 和主要入口文件。找出登录流程在哪里实现，然后修复 xxx bug。不要大改架构，保持现有风格。修完后运行相关测试，并告诉我改了哪些文件。 ```2. **把任务写成“目标 + 边界 + 验收”** Codex 最吃这种 prompt： ```text 目标：给订单列表增加按状态筛选功能。边界：只改前端，不改 API；复用现有组件风格；不要引入新依赖。验收：可以筛选 pending/paid/cancelled；刷新后筛选状态保留在 URL query；相关测试通过。 ```3. **让 Codex 先读代码，再动手** 很多失败来自一上来就让模型“猜”。你可以固定用这个开场： ```text 先不要改代码。先调查现有实现，告诉我： 1. 相关文件在哪里 2. 当前数据流是什么 3. 你准备怎么改等我确认后再实现 ``` 如果你希望它直接干活，则说： ```text 先快速调查，然后直接实现。遇到不确定点时按现有代码风格做保守选择。 ```4. **复杂任务拆给 Codex app 的多个 agent** Codex app 的优势是并行。比如： - Agent A：修后端 API - Agent B：改前端 UI - Agent C：补测试/做 code review 适合大一点的 feature、迁移、重构。Claude Code 也能做，但 Codex app 的多 worktree/多 agent 更像“开几个工程师同时干”。5. **让 Codex 做“带测试的修复循环”** 好用 prompt： ```text 运行测试，定位失败原因，修复最小必要代码。每次修改后重新运行相关测试，直到通过。不要顺手重构无关代码。 ```6. **用 Codex 做 code review** ```text 请以 code review 方式检查当前 diff。优先找 bug、边界条件、回归风险、缺失测试。不要做风格吹毛求疵，除非会影响维护性。 ```7. **给它项目规则** 在 repo 里放一个类似 `AGENTS.md` 或项目说明文件，写： ```text - 使用 pnpm，不要用 npm - 测试命令：pnpm test - UI 使用现有 design system - 不要引入新依赖，除非先说明理由 - 修改数据库 schema 必须补 migration ``` 这会显著减少反复纠偏。**一句话分工：**Claude Code：适合“和我一起想清楚”。 Codex：适合“去 repo 里把它做完、跑完、交付给我看”。你可以先从一个小习惯开始：以后不要只说“帮我改这个 bug”，而是说：```text请先阅读相关代码，定位 bug 根因，然后做最小修复。保持现有风格，修完运行相关测试。最后用三点总结：根因、改动、验证结果。```这个 prompt 基本就是 Codex 的高性价比打开方式。#人工智能#

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27. 【Codex Subagents：136个AI专业分身让编程效率起飞】快速阅读：一个开源项目收录了136个针对Codex的专业化AI助手，覆盖从前端开发到安全审计的各个领域。每个Agent都有独立的上下文窗口和专门指令，能像真实团队成员一样处理特定任务。关键是这些Agent不会自动触发，需要明确指派。—AI编程助手的进化方向可能不是更强的单一模型，而是一群各司其职的专家。这个叫awesome-codex-subagents的GitHub仓库里，藏着136个经过精心调教的AI分身。前端有React专家，后端有Go并发高手，安全审计、性能优化、数据库调优，甚至Active Directory管理都有对应的Agent。每个Agent都是一个.toml配置文件，指定模型、沙盒权限和专业指令。比如security-auditor用gpt-5.4处理深度推理任务，search-specialist用更快的gpt-5.3-codex-spark做信息检索。审查类Agent设为只读权限，开发类Agent可以修改代码。这种设计既保证专业性，又控制权限范围。GitHub: github.com/VoltAgent/awesome-codex-subagents#AI创造营##人工智能#

28. 【当AI成为你的编程搭档：Claude Code 2.0深度使用指南】这是一篇来自真实用户的深度分享。作者从2025年中开始使用Claude Code，经历了从Claude到Codex再回归Claude的完整心路历程，在Opus 4.5发布后重新找到了最佳工作状态。这篇指南不仅是功能说明，更是一份关于如何与AI编程助手高效协作的思考。 + 为什么写这篇文章 Karpathy最近发了一条引发热议的推文，感叹技术演进之快让人难以跟上。这确实是个合理的“崩溃”——但换个角度想，与其纠结于“跟上进度”，不如思考如何用这些工具提升自己。作者认为自我增强有三个维度：第一，保持工具更新意识。定期使用这些工具，关注版本迭代。对技术人员来说可能是每日习惯，对技术背景较浅的人来说，每周或每月关注也能有所收获。第二，深耕专业领域。现在是同时向深度和广度拓展的好时机。你知道得越多，提示词写得越好——本质上是把“不知道自己不知道”转化为“知道自己不知道”。经验能培养判断力和品味，这是专业开发者与“氛围编程者”的本质区别。既然实现速度大幅提升，就可以把更多时间花在品味打磨上。第三，保持开放心态，多尝试。试用更多模型，尤其是最先进的那些。别吝啬。提问题，让模型尝试各种任务，包括你觉得它做不了的。你会惊讶于结果。做得够多，你就会建立起直觉。 + 从Claude到Codex再回归的历程作者从2025年6月底到9月初使用Claude Code作为主力工具，但在9月初取消了订阅转向OpenAI Codex。原因有二：GPT-5-codex代码质量与Sonnet 4.5相当但写得更好；Anthropic频繁的API故障让人疲惫。 Sonnet 4.5的问题是：快且好，但会做很多仓促的改动导致bug。用作者的话说，产出了不少“slop”（低质量代码）。直到11月24日Opus 4.5发布，一切改变了。 + 为什么Opus 4.5感觉如此之好从能力上说，Opus 4.5在SWE-bench-verified等编码基准测试中达到最先进水平。但让作者真正转变的是这些特质：速度更快，同等难度任务用时更少；沟通协作能力远超Codex，后者有时甚至会忽略你的指令自行修改；意图检测更精准；语言风格更有人情味，很多人说Opus 4.5有“灵魂”——这个特质在Sonnet 3.7到Opus 4.1期间有所减弱，但在4.5中回归了。一个有趣的细节：同样的提示词，Claude用高对比度粗体文字回复，语气更像对话；Codex则用细字体嵌套列表，阅读体验相对吃力。更快的反馈循环让进展感更加真实，这比单纯的能力提升更能影响日常体验。 + Claude Code 2.0的实用改进代码高亮（2.0.71版本新增）。作者80%的时间都在CLI中，现在可以直接在Claude Code中完成大部分代码审查，几乎不需要再打开Cursor。检查点功能。按两次Esc或使用/rewind可以回退到特定检查点，同时回退代码和对话。这是作者期待已久的功能。提示词建议和历史搜索。用Ctrl+R可以搜索历史提示词，类似终端的回溯搜索，支持跨项目搜索。 /context命令查看当前上下文使用情况。作者在执行复杂任务时会频繁检查，总量达到60%时就会进行交接或压缩。语法高亮、反馈UI、ultrathink模式（用于困难任务或需要更严谨分析时）等功能都让日常使用更顺畅。 + 理解子代理机制子代理是Claude Code的核心机制之一。它们是主代理根据判断或用户指示生成的独立Claude实例。 Explore代理是只读的文件搜索专家，可以使用Glob、Grep、Read等工具浏览代码库，但严格禁止创建或修改文件。它会把搜索摘要返回给主代理。一个重要洞察：Explore代理返回的是摘要，可能存在信息损失。如果你想让模型充分理解代码间的关系，最好让Opus 4.5亲自阅读所有相关文件，而不仅仅依赖摘要。这背后的原理是注意力机制——当模型直接读取所有上下文时，能更好地提取成对关系，从而产生更好的推理和预测。你可以通过提示词控制子代理行为，比如“用Sonnet启动Explore代理”。了解这些机制能帮助你更好地引导模型。 + 上下文工程：关键概念代理是token消耗大户。一个在harness中运行的代理会主动进行大量工具调用来读取代码库、编辑内容等。这个过程中产生的所有数据都会添加到正在进行的对话中。工具调用和工具调用输出都会被添加到上下文中，因为LLM是无状态的——它们没有上下文窗口之外的记忆。一个简单的任务就可能消耗6000+个token。上下文工程就是解决“什么样的上下文配置最可能产生模型期望的行为”这个问题。上下文窗口的有效性会随着每个新token的引入而下降。把上下文想象成有限的“注意力预算”。研究显示，有效上下文窗口可能只有标称值的50-60%甚至更少。这意味着：不要在对话进行到一半时开始复杂任务。要么压缩上下文，要么开启新对话。 Claude Code使用系统提醒（system-reminder）标签来对抗上下文退化。这些提醒会被反复注入到上下文中，帮助模型保持对目标的关注。待办事项列表也起着类似作用——通过不断重写待办列表，Claude将全局计划推送到上下文末端，避免“中间迷失”问题。 + 技能与钩子：按需加载的智慧 Skills是一种“按需加载提示词”的机制。与其把所有领域知识写进系统提示词（导致臃肿），不如创建技能文件，让模型在需要时再加载——就像《黑客帝国》里Neo下载功夫一样。 Hooks允许你在代理循环的特定阶段运行bash脚本。比如在Claude停止响应时播放通知音，或者设置“继续做更多”的提示让Claude持续运行数小时。有人巧妙地将这些概念组合：用钩子提醒模型关于技能的存在，将说明分散到技能文件中以减少CLAUDE.md的体积。这种定制化程度虽然不是必需的，但展示了可能性。 + 作者的工作流 Claude Code作为主力，Codex用于审查和困难任务，Cursor用于阅读代码和手动编辑。探索阶段大量提问——澄清需求，理解在哪里、如何、为什么做改动。Opus 4.5擅长解释事物，能画出出色的ASCII图表。一旦有了足够的上下文，就使用ultrathink让它分析需要什么改动，然后开始执行，密切监控变化——基本上是微观管理。有时也会征求Codex的第二意见。对于困难的新功能，作者有时采用“先写草稿再丢弃”的方法：创建新分支，让Claude端到端完成功能，观察输出与自己心理模型的差距。这个过程揭示了Claude的错误和基于已有上下文做出的决策。有了这些后见之明，再进行第二轮迭代，这次用更精准的提示词。代码审查方面，作者发现GPT-5.2-Codex更优秀。它能找到bug并标注严重程度如P1、P2，误报率更低。“Claude执行、GPT审查”这个组合对作者来说已经稳定运行了大约一年。 + 写在最后我们正处于变革时期。有时候你几乎觉得自己成了后台代理，而其他时候当模型解不出某个bug时你又觉得自己挺聪明的。作者不再期待新版本发布——因为它们就是会不断发生。DeepSeek和Kimi K3已在队列中。可以预期的改进包括：RL训练、更有效的长上下文处理、更高吞吐量的模型、更少的幻觉。2026年可能会有oo3级别的推理突破，或者持续学习方面的进展。这些令人兴奋，但也让人有些不安——更显著的能力解锁会让世界变得难以预测。如果这篇文章对你有帮助，今天就试试其中一个新功能吧。 sankalp.bearblog.dev/my-experience-with-claude-code-20-and-how-to-get-better-at-using-coding-agents/

29. 今天，OpenAI Codex大更新！锁屏也能隔空打工，奥特曼强推

30. Markdown 就是代码：YC 掌门人 Garry Tan 揭示的 AI 编程新范式。YC 掌门人 Garry Tan 最近发了一条推文，只有几句话，但在技术圈引起了不小的讨论。他说：Markdown is code。Markdown 就是代码。乍一看你可能觉得这话有点夸张。Markdown 不就是用来写文档、做笔记的吗？怎么就成代码了？但如果你了解他正在做的事情，就会发现这句话背后藏着一个正在发生的巨大范式转变。Garry Tan 正在开发一个叫 GStack 的工具，他在里面集成了 Codex 来做自动化的代码审查和计划评审。他把 skill（技能指令）用 Markdown 写好，直接放在代码仓库里，这样他的工作区就会自动使用本地的最新版本。有意思的事情发生了。当他执行一个叫 /ship 的命令时，这个 Agent 跑的其实就是它自己的代码，也就是那些 Markdown 写成的指令。更让他惊讶的是，Agent 在运行过程中展现出了一种“自我感知”的能力，它对他说：选 A 方案吧，因为你现在正在部署这个功能。你品一品这句话。Agent 不光是在执行指令，它还知道当前的上下文是什么，知道 Garry Tan 此刻正在做什么，然后基于这个理解给出了建议。这在传统的确定性代码里几乎是不可能的。你用 JavaScript 或者 Python 写一段逻辑，它只会按照你预设的条件分支去走，它不会“理解”你正在做什么。但 Markdown 写成的指令不一样。因为 AI 能读懂自然语言，所以它可以根据当前的情境灵活地做出判断。这就是 Garry Tan 说的那句话的意思：Markdown 比 JS 或者确定性语言更好，因为它知道正在发生什么，并且能用智能来做选择。评论区有个叫 Humi 的开发者举了一个很直观的例子。他说，如果你用 YAML 来做同样的事情，你得写一个脚本去检查当前的分支名，解析功能名称，映射到对应的配置选项。一旦有人把分支命名方式改了，整套逻辑就崩了。但 Markdown 版本就不会有这个问题，因为它理解的是英语，理解的是意图，不是死板的语法规则。这其实揭示了一个更深层的变化：我们正在从“写语法”走向“写意图”。过去编程，你得告诉计算机每一步该怎么做，用什么数据结构，走哪个分支，怎么处理异常。现在呢，你只需要用自然语言把你的意图描述清楚，AI 就能理解并执行。Markdown 恰好是一种介于纯自然语言和结构化代码之间的格式，它有层级，有组织，但又足够灵活，能让 AI 自由发挥。评论区另一个叫 Hero Halldon 的用户说了一句特别到位的话。他说他现在整个工作流都跑在 Markdown 工作区文件上，人格设定、规则、优先级、记忆，全部用 Markdown 来定义。他说这已经不只是配置文件了，这是认知脚手架。认知脚手架这个词用得特别好。传统的配置文件是死的，你写什么它就是什么。但当 AI 能理解这些 Markdown 文件的时候，它们就变成了 Agent 的“思维框架”。Agent 会基于这些框架去理解世界、做出判断、采取行动。你写的每一行 Markdown，都在塑造 Agent 的认知方式。这对我们每个人来说意味着什么呢？想想看，如果 Markdown 就是代码，那“编程”这件事的门槛就被彻底拉低了。你不需要学 Python，不需要懂 JavaScript，你只需要能把自己的想法清晰地组织成结构化的自然语言，你就在“编程”了。会写文档的人，会整理笔记的人，会列清单的人，本质上都具备了这种新型编程的基础能力。当然，Garry Tan 自己也很清醒。有人在评论区质疑说，你看到的智能其实来自 Codex 的能力，跟 Markdown 本身没关系。Garry Tan 的回复很简洁：这是一种不同类型的代码，用最合适的工具做最合适的事。这句话很重要。他没有说 Markdown 要取代传统代码，他说的是在某些场景下，Markdown 比传统代码更好。需要精确控制、高性能计算的地方，你还是得写传统代码。但在需要灵活判断、情境感知、意图理解的地方，Markdown 加 AI 的组合可能是更优解。我们正站在一个很有意思的节点上。编程语言从机器码到汇编，从汇编到 C，从 C 到 Python，每一次进化都是在让人类更容易表达意图。现在，Markdown 加 AI 可能正在开启下一次进化：直接用人类的语言来编程。这不是科幻，这是 YC 掌门人此刻正在做的事情。#科技先锋官# #How I AI#

31. 最近我几乎每天都在跟AI一起编程，有时一天都不睡觉。不咋看微信、十几个小时连轴转，对着手机给AI下指令，让它做智能体、改Skill……#大有学问 #人工智能 #红衣聊AI #openclaw

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36. 釜底抽薪OpenAI 搞了个 Migrate to Codex 功能让你可以把其他编程工具，比如Claude Code、Cursor里里的配置，一键导入到 Codex包括编程 Agent 里的配置、规则、技能、MCP、hooks、subagents、最近30天的所有会话等...它会扫描用户级配置和项目级配置，把能自动映射的内容导入 Codex。比如 instruction files 会迁移到 AGENTS.md，settings.json 会迁移到 config.toml，MCP、hooks、skills、subagents 也都有对应入口。更有意思的是，不能自动迁移的部分，Codex 会直接开一个新线程，让 Agent 继续帮你处理剩余迁移。操作步骤：1、打开 Codex App 的 Settings2、在 General 页面找到 Import other agent setup3、点击 Import 或 Import again4、查看 Codex 检测到的内容，选择要带入的项目5、导入完成后，可以点击 View imported files 检查结果详细介绍：网页链接

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43. Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步这段时间我在密集使用 Codex App、Cursor 等 Agent 应用，有件事越来越觉得有意思。去年大家争的是谁家模型更强，今年争的好像变成了谁家窗口右侧更好用。Codex、Claude 桌面版、Cursor 3.0、TRAE SOLO，这几家最顶尖的 Agent，在完全没有协商的情况下，几乎同时收敛到了同一个界面布局：左侧是项目和会话列表，中间是和 Agent 的对话，右侧是工作区，放着文件浏览、网页预览、文件变更审查这些功能。肯定不是相互之间的抄袭，更像是当前 Agent 交互的最优解。【1】为什么是三栏传统 Chatbot 只需要两栏，左边会话历史，右边对话窗口，你问它答，用完走人。到了 Agent 时代，Agent 能自己写代码、改文件、调工具了。它做完之后，你得看看有没有做对——右侧工作区就是为这件事出现的。但这只是第一阶段。随着用户越来越多时间是在指挥 Agent，打开 VSCode 这类专业工具的时间自然越来越少。那个问题迟早会冒出来：Agent 帮你写完代码、做完 PPT，你想微调几个字，还要专门切出去打开另一个软件？没有人愿意这样。用户的自然期待是：能不能直接在 Agent 里改？这也是目前 Codex App 呼声最高的功能之一（另一个呼声高的是手机版，马上要出了）。于是各家开始悄悄升级右侧工作区，让它从只能看文件编辑记录，变成了一个多功能区。Codex 在 4 月 16 日的大版本更新里，右侧工作区的改动幅度是所有功能里最大的。交互细节上各家略有差异。Codex 和 Cursor 用 Tab 切换，Claude 用浮动面板。我自己用下来觉得 Codex 最顺手，Claude 的浮动面板方案设计感有余、实用性不足，迟早要改。【2】Codex 的真正野心但如果只把这个变化读成“设计界面进化”，就低估 Codex 了。Codex 4 月大版本发布时的口号是“Codex for (almost) everything”——几乎任何任务都能做。你可以把它理解成一句广告口号，但更像是一个产品方向的声明。要兑现这句话，Codex 不能只是个擅长写代码的 Agent，它必须能处理各种文件格式，支持各领域的专业工作流，还要让用户能在它里面完成全程闭环，包括最后的人工微调。目前 Codex 还做不到最后一步：生成之后无法编辑，代码、Markdown、PPTX 都不行。这可能是产品上有意为之的克制，可能是技术上还没跑通，也可能是在等一个统一的解决方案出现。我猜是第三种。【3】MCP 和 Skill 都只解决了一半要理解 Codex 在等什么，得先想清楚 Agent 能力拼图里现在差哪一块。MCP 解决了“连接”问题：Agent 通过统一规范接入各种工具，数据库、日历、代码仓库，都能打通。Agent Skills 解决了“怎么做”的问题：Agent 学会了它没训练过的领域知识和最佳实践，比如怎么写特定风格的文章，怎么处理某类复杂任务。这两件事做得都还不错。但有一块缺口始终没补上：用户的二次编辑。你让 AI 写完一篇文章，最后还是要自己打开编辑器改几处，毕竟很多时候最后那 5% 的精准度，只有自己动手才能到位。就算将来 AI 再聪明，它也做不到百分百的懂你，还是少不了要手动去做修改。于是最近 Markdown 编辑器又火了，各种 Vibe Coding 出来的 Markdown 产品满天飞。但 Codex 不会自己做一个 Markdown 编辑器，因为每个人的偏好都不一样，做出来永远有人不满意；更何况它也不可能把每个垂直领域的专业编辑器都集成进来。最合理的路，是插件机制。【4】下一步：Agent 版 App Store把 Agent 做成平台，让社区来贡献插件，就像 VSCode 和 Chrome 那样。Codex 只需要聚焦在 Agent 调度这一层，把文件预览、二次编辑、垂直领域的专业能力都交给插件来扩展。用户按需安装，做设计的装设计插件，写作者装写作插件。插件机制还能顺手解决一个长期没有答案的问题：Skill 没办法商业化。我自己的 baoyu-skills 快 2 万 Star 了，但从中赚到的钱是 $0。Skill 这东西几乎是透明的，对 Agent 透明，对人也透明，复刻成本极低，不管你写得再好，护城河都很浅。插件不一样。App Store 和 Chrome 插件市场已经跑通了一套收费和版权保护机制，把它移植到 Agent 插件市场完全可行。好插件可以收费，开发者才有持续打磨的动力，生态才真正能转起来。Codex 现在已经有了一个非常原始的插件市场。从这里到成熟的收费插件生态，还有很长的路，但方向是对的。想做这件事的不止 Codex 一家。Cursor 我能看到类似的影子。唯独 Claude Code 和 Cowork，目前没看到这个方向的产品迹象——也许他们不屑于做，也许只是还没走到这一步。【5】留给中小团队的窗口如果 Codex 真的跑通了插件生态，对中小团队意味着什么？除了自己做一个垂直 Agent，还有另一条路：在 Codex 这样的平台上做插件。不用自己搭 Agent 调度层，不用解决 Token 接入，用户分发也靠平台。你只需要专注在那个“最后一公里”——帮用户把 Agent 生成的结果处理好、编辑好、用得顺手。这个窗口不会开太久。先进去的能拿到冷启动红利，晚进去的只剩存量竞争。时间点不会太远，也许就在这几个月。Codex 的野心摆在那里，“几乎任何任务”这个口号要真正兑现，插件机制是绕不过去的一步。如果 OpenAI 在这件事上继续犹豫，那才是真的失误。你觉得这个插件生态最后会是哪家先跑通？或者说你觉得有更适合 Agent 的产品表现形式？欢迎留言分享！

44. Codex大更新，咱普通人怎么用它交付工作

45. GitHub深夜引爆，最强Claude + Codex合体！全球1.8亿码农一夜解放

46. Semble：面向AI 智能体打造的高速、高精度代码检索工具，专为编程智能体场景设计。相比传统grep检索+读取完整文件的代码查找方式，Semble 可节省约 98% 的 Token 消耗。Semble 把代码搜索功能直接打包给 AI 智能体，只用自然语言提问，就能立刻返回精准代码片段，彻底告别 grep+read 的低效流程。不仅支持自然语言和代码标识符搜索，还能根据已知代码位置找到相关实现；一次索引全仓库，毫秒级响应，CPU 即可运行，无需 GPU 或 API Key。GitHub：github.com/MinishLab/semble主要功能：- 自然语言搜索：直接描述需求或符号名称，秒级返回相关代码块；- 相关代码发现：输入文件路径和行号，自动找到语义相似的实现；- 超低 Token 消耗：比 grep+read 少用约 98% 的 Token；- 极致速度：平均 250ms 索引仓库，查询仅需 1.5ms；- 支持本地路径和 Git URL，自动克隆并缓存索引；- 提供 MCP Server 和 CLI 双模式，兼容 Claude Code、Cursor、Codex 等主流智能体；- 支持 AGENTS.md / CLAUDE.md 一键接入，轻松实现子代理调用。支持 Python 环境，通过 pip 或 uv 快速安装，适合开发者与 AI 工具链集成使用。#AI创造营##人工智能#

47. 这款3D建模软件已接入AI大模型，自然语言就能驱动工业3D建模

48. 今年的培训计划。零基础编程入门：3月15日开班零基础AI编程班，主要内容是AI编程的底层能力python编程和脚本能力工具链。 AI编程进阶提升：计划7月底开一个进阶班，面向稍微有一点基础，或IT相关行业的非编程人员或是需要高强度使用IT技能的人群。主要解决软件工程能力，AI开发与应用工具链的掌握。非技术类培训：计划开一次非IT培训的短培训，主要面向AI时代管理能力和职场能力提升。零基础入门：年末计划一次面向AI编程的零基础入门班。

49. AI编程大战白热化：Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex同一天发布，谁才是真正的王者？

50. 【苹果 Xcode 26.3 正式上线：AI 编程从“给建议”迈步“写代码”】苹果公司今天（2 月 27 日）正式发布 Xcode 26.3 更新，核心亮点是引入了“自主 AI 编码智能体”（AI agents），不仅内置 Swift 6.2.3，更原生整合了 OpenAI Codex 与 Anthropic Claude。在整合 Swift 6.2.3 和最新的 SDK 外，引入 AI 编程智能体，让 AI 直接参与到开发流程中，全方位协助和提升开发者生产力。苹果 Xcode 26.3 正式上线：AI 编程从“给建议”迈步“写代码”

51. 【#黄仁勋要求英伟达所有员工用OpenAI#】#GPT5.5表现如何##OpenAI和英伟达高度合作#OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼在社交平台上分享了英伟达CEO黄仁勋发给他的一封电邮，后者附上了他给英伟达全体员工的一封电邮，要求他们使用OpenAI的Codex编程工具。黄仁勋在邮件中写道：“亲爱的英伟达员工们，基于GPT-5.5的OpenAI Codex现已正式发布，面向所有英伟达员工开放！我们10000名员工——涵盖工程、产品、法务、市场营销、财务、销售、人力资源、运营和开发者项目等各个部门——都已提前体验，并已用它创造了许多令人惊叹的成果……Codex不仅适用于软件团队，每个人都应该使用Codex智能体。它们是我们的队友，是让我们超越以往的超能力。更好、更智能、更快。OpenAl 和英伟达团队在Endeavor中搭建了一个 Codex 实验室，旨在极大地促进你们的入门学习。未来几周将举办一系列线上研讨会。让我们一起迈向光速时代。欢迎来到人工智能时代。”

52. 当有人说“编程已死” 我更愿意说一句：死的是“打字员式编程”，活下来的是“定义价值的编程”。#大咖观察 #红衣聊AI #openclaw #ChatGPT#编程

53. 每个人，都在变成AI吸血鬼？ #大有学问 #红衣聊AI #AI工具 #智能体

54. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

55. Claude 封号限流砍权益，OpenAI 趁机用 Codex 稳稳接住你

56. 分享一个 Codex 很容易被忽略的小技巧。想让 Codex 变强，最快的方法之一，就是让它自己去翻 openai/plugins 这个仓库。这个仓库里现在已经有 100 多个插件了，覆盖的场景非常广：做应用、接 Figma、用 Notion、部署 Vercel、处理项目文件、自动化开发流程，基本上你能想到的工作流，里面都有对应的插件。但最关键的一点是：你根本不需要提前知道有哪些插件可用。直接打开 Codex，给它输入这么一句话：「查看 openai/plugins、我的仓库，以及我的工作方式。判断我应该安装和配置哪些插件，并帮我完成设置。」接下来 Codex 就会自己干活了。它会分析你的项目结构，判断你的工作习惯，然后告诉你哪些插件适合你，哪些能提升当前项目的效率，哪些该装，哪些配置该改。说白了，你不用自己去一个个翻插件列表，也不用研究每个插件的文档。你只需要让 Codex 看一眼你的环境，它就能自己给自己装上最合适的外挂。这个思路其实可以延伸：与其花时间手动研究工具链，不如让 AI 自己审视自己的能力边界，然后主动补齐短板。工具的价值从来不在于你知道多少，在于你能不能在对的时机用上对的那个。#How I AI##科技先锋官#

57. #全新Gemini一夜血洗编程#这波升级彻底重构编程生产关系：新手能快速落地项目，资深工程师聚焦创新与架构，低效重复编码被全面替代。有人惊呼“代码正在贬值”，也有人视其为生产力革命。从辅助工具到顶级队友，Gemini 3 Deep Think证明：AI不是取代程序员，而是让编程更高效、更普惠。这场“血洗”，是技术迭代的必然，也是智能时代编程范式的全新起点。

58. YC 掌门人 Garry Tan 最近说了一句话，挺颠覆的：Markdown is code。Markdown 就是代码。他在自己开发的 GStack 工具里，用 Markdown 写 AI Agent 的指令，直接放进代码仓库里跑。结果运行的时候，Agent 居然对他说：选 A 方案吧，因为你现在正在部署这个功能。你想想这意味着什么。Agent 不光在执行命令，它还知道 Garry Tan 此刻正在干什么，然后基于这个理解给出了建议。传统代码做不到这一点，你用 Python 或者 JavaScript 写的逻辑，只会按照预设的条件分支走，它不会"理解"你当下的处境。但 Markdown 写的指令可以。因为 AI 读得懂自然语言，它能根据上下文灵活判断。评论区有个开发者说得特别好：你用 YAML 做同样的事，得写一堆脚本去解析分支名、映射配置，有人改个命名规则就全崩了。Markdown 版本不会，因为它理解的是英语，是意图，不是死板的语法。还有人说，他现在整个工作流都跑在 Markdown 文件上，人格设定、规则、优先级、记忆，全用 Markdown 定义。他管这叫"认知脚手架"，不只是配置文件，是在塑造 Agent 的思维方式。这件事对普通人来说其实挺振奋的。如果 Markdown 就是代码，那"编程"的门槛就被拉到地板上了。你不需要学任何编程语言，只要能把想法清晰地组织成结构化的自然语言，你就在编程了。会写文档、会列清单的人，天然就具备这种能力。当然 Garry Tan 也说了，这是一种不同类型的代码，该用传统代码的地方还是得用。但在需要灵活判断和情境感知的场景下，Markdown 加 AI 可能就是更优解。编程语言从机器码进化到 Python，每一步都在让人更容易表达意图。现在，下一步可能就是直接用人话来编程了。#How I AI##科技先锋官#

59. 早，一觉醒来又发布两个模型。1、Opus 4.62、ChatGPT 5.3 Codex Opus 这次的升级：• 上下文窗口：Opus系列首次提供100万token（1M）上下文窗口（测试版）。• 定价：保持不变，输入每百万token5美元，输出每百万token25美元。• 能力升级：提升代码规划/调试/审查、智能体任务续航与自主纠错能力，Office工具（Excel、PowerPoint）和Claude Code同步升级。GPT 5.3 Codex 的升级：• 定位：编程智能体，非通用大模型，整合GPT-5.2推理与GPT-5.2-Codex编程能力。• 速度与效率：单token推理提速25%，同任务token用量减半，上下文 400 万 token（4M，比 Opus 4.6 强）• 基准表现：SWE‑Bench Pro56.8%、Terminal‑Bench 2.077.3%、OSWorld‑Verified64.7%。• 可用性：ChatGPT付费用户已可用（Codex应用/CLI/IDE插件/Web），API访问即将开放。• 安全：OpenAI首个网络安全维度获高等级评级的模型。目前感觉 5.3 更吸引人一些。晚点试试看。

60. AI 编程真的有用吗？Cursor｜TRAE 深度实测！

61. AI圈昨晚炸了！Claude Code内部不慎操作，导致源码泄露，整整51万行代码、1900多个文件，全部意外公开，而这件事背后更重要的是：让所有人第一次看清楚，下一代AI软件到底长什么样。#大有学问 #红衣聊AI #代码 #网络安全 #Claudecode

62. 盘点一周AI大事(5月24日)｜最强AI同声传译 Codex再进化，电脑息屏也能远程派活 OpenAI新模型数学界80年猜想 Google发布AI科学家 AI Co-Scientist Google推出多模态大模型Gemini Omni Google升级AI画布Stitch Agent 阿里发布国产最强大模型Qwen3.7-Max 阿里开源直播试穿模型FashionChameleon 字节开源多模态模型Lance Odyssey 连发世界模型Starchild-1 Agora-1 研究员开源室内设计世界模型PanoWorld Longcat开源最强数字人模型LongCat-Video-Avatar 1.5 Meta发布最强配音模型WavFlow 研究员开源最强语音识别模型Mega-ASR 阿里发布实时翻译语音模型Qwen3.5 LiveTranslate #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

63. 小白速通 Codex App：带录播回放

64. Claude Code还是Codex？老金告你怎么选！

65. #编程，从出现到消亡# 三十年以前，那是一个工具简陋、程序几乎靠“纯”手工编程完成的时代，学习各种编程语言的语法特性，能写出可以顺利通过编译的代码，是一个挑战，那个时候，要记忆许多东西（比如特定语言的语法特性，库中有哪些函数可供调用等等），有时，还需要掌握相应的Hack编程技巧。后来，IDE出现了，IDE在编写代码过程中通过动态弹出下拉列表，可以即时地提示“下一步”可调用的函数和字段等，免去了大量知识的记忆负担，同时，它对于语法错误的提示越来越精准，后来，更进一步地进化到可以自动地更正和优化代码，并集成了“变量重命名”、“方法抽取”等重要编程辅助工具。在IDE的时代，编程语言语法特性的学习，已经不再是重点，它所占用的学习时间与精力，变得非常小了。这时，学习时间主要花在了解技术特性及系统原理，各种功能如何实现上。在AI时代，事情又有了新的变化。由于编程Agent的广泛应用，基础的标准功能代码，已经实现了自动化生成，AI加执下的IDE（或代码编辑器），普遍都可以自动推断你的意图，可以自动生成大量的代码，甚至可以对整个项目进行优化和调整了……这个，正是当下所处的阶段，这一阶段，学习的重点已经不再是特定功能如何用特定的编程语言、开发框架或工具实现，而在于如何设计架构，如何切分系统，如何组合各种工具，如何验证AI生成的代码的正确性，……，拼的是工程设计能力和组合构建复杂系统的能力。AI进一步发展之后，下一步会是什么样的一种情况呢？在这个还未到来的但很快就要到来的阶段，推测人类学习软件技术，所花的时间会集中在学会“如何捕获真实的需求”，“如何发现与分析问题”，“针对特定的场景和问题，如何找到可行的解决方案”这块，比拼的是“对复杂问题的分析能力”和“创造力”，越来越远离具体的底层的技术，而更偏重于一种智力上的训练。发展到再后来，“编程”和“软件开发”这事情，大约会彻底地融入人类的各项活动中，已经没有什么必要抽取出来专门学习了，可称之为——“编程消亡”的时代。

66. 再见，人类程序员！OpenAI自曝：一行代码都不写了，100%用Codex

67. 如何评价OpenAI发布Codex桌面版Codex App？和 Claude Code 相比怎么样？

68. 盘点一周AI大事(4月19日)｜Claude终结设计 Anthropic上线Claude Design，接管整个设计流程 Anthropic上线最强编码模型Claude Opus 4.7 OpenAI内测下一代图像模型GPT-Image-2 OpenAI升级Codex，全面对标Claude Code Heygen开源视频制作技能包HyperFrames Quiver上线最强矢量图模型Arrow 1.1 Adobe发布重新打光图像模型TokenLight 字节开源数字人模型OmniShow 阿里开源开放世界模型Happy Oyster 研究员开源最强3D动画模型AniGen Gemini上线最强语音合成模型Gemini 3.1 Flash TTS Meta研发出神经计算机Neural Computers #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #AIGC #大模型

69. 差点被订阅搞崩溃，全量开放的TRAE SOLO模式帮我手搓了个管理神器#AI编程 #科技改变生活 #玩儿个很新的东西 #TRAE #AI新星计划

70. 盘点一周AI大事2月8日｜AI相亲、AI当老板、AI狼人杀 Anthropic发布最强大模型Claude Opus 4.6 OpenAI发布最强编码模型GPT5.3Codex OpenAI推出Codex桌面版 Google上线AI狼人杀 AI雇佣人类平台RentAHuman爆火 AI雇佣AI平台ClawTasks爆火龙虾相亲平台MoltMatch爆火智谱开源最强OCR模型GLM-OCR 字节发布最强视频模型Seedance 2.0 研究员开源无痕编辑视频模型Edit Yourself 字节开源最强分子预测模型Protenix-v1 Google发布论文配图AI Paper Banana #AI新星计划 #前沿科技趋势发布月 #AI #AIGC #OpenAI

71. 盘点一周AI大事(12月21日)｜谷歌手撕OpenAI OpenAI 上线最强图像模型GPT Image 1.5 OpenAI发布最强编码模型GPT-5.2-Codex Google发布 Gemini 3 Flash Google开源A2UI协议微软开源最强3D模型TRELLIS 2 阿里开源分层编辑图像模型Qwen-Image-Layered 阿里发布Veo 3平替Wan2.6 字节发布Veo 3平替Seedance 1.5 pro 腾讯开源首个实时交互世界模型WorldPlay 研究员开源照片重新对焦Genfocus Pipeline 研究员开源实时换脸视频模型PersonaLive Meta开源最强声音分割模型SAM Audio #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #OpenAI #AIGC #前沿科技趋势发布月

72. Codex 国内也能用？DeepSeek接入Codex，从0到1教学！

73. CodexGuide：面向全球初学者、创作者、开发者与团队的 Codex 实践指南地址：github.com/freestylefly/CodexGuide从第一次上手，到把 Codex 接入真实工作流；帮助不同背景的人用 Codex 完成开发、创作、研究、自动化与团队协作。Codex 正在从“帮你写代码的工具”，演进为一套覆盖 CLI、Cloud/Web、IDE extension、桌面 App、移动端协同、浏览器和自动化能力的 AI 工作流系统。CodexGuide 想做的是一份面向真实任务的实践知识库。它关注三个问题：怎么开始：初学者应该从哪个入口、哪个任务、哪个设置开始。怎么交付：如何把需求讲清楚，让 Codex 读项目、改文件、跑命令、给出可检查结果。怎么沉淀：如何把一次成功任务变成团队可复用的模板、规则、案例和安全边界。这份教程主要以中文组织内容，但目标并不局限在中文用户或开发者。它也会覆盖创作者、研究者、产品、运营、技术写作者、团队负责人，以及需要把 Codex 接入日常工作的非开发场景。#AI创造营#

74. 刚刚！OpenAI整了个大活：让ChatGPT吞下了Codex

75. 搞AI编程，你或许可以不是特别懂代码，但git这套生态你必须搞懂。无论是你本地存盘的git还是你去下载openclaw时用到的github，以及你用skills和prompt自然语言驱动下开发的项目，git都无法AI化。你确实可以用MCP将git也打通，用自然语言驱动git存盘，但那只是一个流程的实现，与git对软件工程所能来来的控制力与生产要求来说，没有什么实际意义。git是一个AI完全取代不了的基线、版本、工程流程、意图记录工具，地位无比重要。至少在AGI实现之前，任何AI coding都不能代替人类对git技术的需要。git生态，几乎是你在AI编程全自动以后唯一一个必须要全面精通的体系。

76. OpenAI放大招！Codex桌面版保姆级教学：小白如何开启 Vibe Coding？

77. 【支付宝发布国内首个「支付集成 Skill」】支付宝发布国内首个「支付集成 Skill」，将基础支付能力封装为标准化组件。Vibe Coding 开发者通过自然语言 3 步即可在应用开发中快速接入支付宝支付功能，操作流程为下载该 Skill、在开发工具中安装，再用自然语言描述收款需求。此外，支付宝升级「沙箱环境」，开发者可 0 成本验证应用商业化可行性与稳定性。

78. Codex让AI编程变轻了

79. AI 编程新手先别碰命令行，试试codex！

80. Codex 是什么？OpenAI 编程 Agent 科普

81. Codex 真正吓人的地方，不是会写代码，而是把小白也拖进了开发现场

82. 看懂2026最强编程智能体Codex

83. 救命！编程不用学语法了 3款免费AI工具，动口就能自动写代码

84. 新手实测AI编程

85. 不会写代码的产品经理，怎么用自然语言让AI做出一个完整的app？

86. 基于AI模型的自然语言编程

87. 不会写代码也能用AI编程，我替你试了6款工具

88. 不会写代码也能自己做工具？一个土木工程师的AI编程实录

89. 2026 AI编程辅助实测

90. AI编程工具对决

91. 个人开发者高效利用 Codex 的实战技巧

92. CodeX+GPT5.4

93. Codex 介绍（免费使用方法）

94. Codex 到底该怎么用？我用下来最大的感受

95. Codex 彻底变了！从代码补全到你的全能 AI 员工

96. 手机上发条消息，代码就开始跑了

97. OpenAI发布新一代Codex模型

98. 我用了一段时间 Codex，发现真正难的不是用它，而是“怎么带它做事”

99. Codex 最佳实践

100. 上手 Codex

101. 来自 Codex 官方团队的分享

102. 🔥Codex这次又变强了

103. OpenAI 工程师使用 Codex 的 7 个场景

104. OpenAI 首次发布 Codex 使用案例库，像使用 Skills 一样简单方便，新手友好

105. Codex怎么用才对？OpenAI官方总结的7个场景+6个最佳实践

106. 20 个Codex 官方提供的最佳使用案例

107. Codex零基础小白保姆级教程、多个案例实战教程、快速精通Codex、ChatGPT、gpt 5.5

108. Codex是什么，怎么使用？一文讲透AI智能体的使用场景与替代方案（2026最新）

109. 2026年最新codex 第三方 api 配置指南

110. CodeX 第三方 API 配置全流程

111. 一文读懂Codex配置第三方模型+接入飞书

112. 2026 年最新Codex 第三方 API 配置指南

113. 2026年Claude Code的替代者

114. Codex新手入门指南全程手把手细致教学

115. OpenAI Codex 国内使用完全指南

116. Codex快速上手教程，小白必备！

117. codex 开通会员教程

118. 完全不会写代码的我，是怎么使用codex的？（附零基础保姆级教程）

119. OpenAI推出编码助手 Codex 独立App，正面对打Anthropic、 Cursor

120. Codex国内怎么用？OpenAI Codex接入智脑API平台教程（无需科学上网） - 哔哩哔哩

121. Figma 与 OpenAI 合作在平台中集成 Codex 编程助手

122. OpenAI将在ChatGPT应用中集成Codex功能

123. OpenAI宣布将Codex模型引入ChatGPT在iOS和Android平台上的移动应用

124. OpenAI Codex 插件系统上线，解锁全流程工作自动化

125. OpenAI发布Codex扩展深度集成Chrome浏览器

126. 一次 AI 测试工作流生成方案的取舍

127. OpenAI Codex 实战指南④

128. OpenAI Codex桌面版

129. Codex使用心法全公开：OpenAI教你打造不间断工作的 AI 打工人

130. Codex 不是代码补全，是一套AI编程工作台：权限模式、上下文管理、AGENTS.md深度指南

131. 最新小白保姆级教程：半价开通 ChatGPT Plus 会员，解锁Codex

132. Codex 原生接管 Mac：从代码补全到亲自操控桌面

133. Codex 新增 /side 功能：解决了开发者最容易忽视的“上下文污染”

134. 别再靠长对话硬扛了：我总结了 4 套 Codex 上下文管理办法，顺手试了 2 个开源记忆工具

135. OpenAI Codex狂飙式增长，重塑全球编程新格局

136. Codex桌面版发布指挥多Agent并行重构编程范式

137. Codex实现端到端全自动开发

138. 突发！OpenAI Codex史诗级更新：AI能"看"屏幕了，编程上下文自动补全

139. 太炸了！OpenAI官方演示Codex全能玩法，程序员必看！

140. GPT-5.5 Codex解析：2026年AI编程助手评测与使用指南

141. 分享全网最全面的Codex最全免费AI实战开源指南，为你省下买课钱

142. Codex 又又又更新了，这次能拍图带上下文，/goal 也正式上线了

143. 对新手小白友好的Codex官方可视化编程插件

144. Codex上下文管理

145. 杀疯了🔥Codex全面碾压ClaudeCode！电脑全接管+编程+画图，普通人0门槛上手｜第一期安装+界面详解

146. Codex 桌面端怎么安装？Mac 版小白完整操作指南

147. Codex 十大必备 Skills 之 Context Engineering Skills：防止 Codex 跑偏，上下文管理的科学方法

148. Codex实战：演示开发一个手机App

149. 全网疯传！2026版Codex中文使用手册！真的太清晰了

150. OpenAI 给 Codex 加了个 @ 功能，我的工作效率直接起飞

151. 分享几个实用的 Codex Coding 技巧

152. CodeX 第三方 API 配置指南：CLI 安装、VS Code 接入与常见问题排查

153. OpenAI Codex内部实践与AI Native启示 Roblox PM、著名 Ai 创作者 Peter Yang 邀请 OpenAI Codex 团队两位核心成员 Alex 和 Romain 做了一次深度对谈。Alex 负责 Codex 的产品方向，Romain 负责开发者体验，他们结合现场演示、团队协作方式和实际案例，完整地分享了 Codex 团队如何用 Codex 做产品、如何理解文档和计划、如何看待 PM 与工程师的角色变化，以及他们在招聘时真正重视什么。它的价值不只在于展示一个热门工具有多快，更重要的是让人看到一支 AI Native 团队正在怎样重新组织研发流程、压缩沟通成本、提升个人产出，并把“人和智能体如何协作”变成新的工作基础。这对正在思考产品、研发和组织升级的团队，有很强的参考意义。 #ai #openai #codex #agent #软件开发

154. （六）Codex的上下文机制-上下文提取

155. 国内Codex安装使用教程（VSCode插件版）-2026年最新入门教程

156. 如何看待 Open AI 推出了 Codex？

157. 从 Codex 源码看 Agent 设计：上下文、工具调用与 Skill 机制解析

158. （十三）Codex的上下文机制-上下文安全访问

159. Codex 配置和使用教程（Desktop/CLI/插件）

160. OpenAI 推出 Codex 用例库，展示 Codex 应用场景与使用技巧【AI 早报 2026-03-29】

161. Codex上下文258k？我来分享使用技。我作为一名计算机专业的研究生，平时经常用Codex写代码，最近发现Codex上下文只有258k，刚开始有点不适应。我之前总习惯把大段代码一次性丢进去，结果经常超出限制，影响效率。我后来慢慢摸索出了适配258k上下文的方法，现在用起来顺手多了。 1. 拆分代码模块：把大项目拆成小函数或类，每次只输入当前模块的核心代码，适配Codex上下文258k的限制； 2. 精简注释：保留关键注释，去掉冗余说明，节省上下文空间，让Codex更聚焦核心逻辑； 3. 分步骤调试：先让Codex生成基础框架，再逐步补充细节，避免一次性输入过多内容超出258k。我希望这些技巧能帮到同样在使用Codex的小伙伴。我相信只要合理利用258k的上下文空间，Codex依然能发挥强大作用。我会继续分享更多Codex使用经验。#希望对大家有帮助

162. Codex保姆级入门教程

163. Codex官方教程（6/8）：用 Codex 做会前准备：把关键上下文捞出来

164. （四）Codex的上下文机制-上下文规范化

165. Codex 重大更新！不再只是编程了

166. Nimbalyst 演示：面向 Codex + Claude Code 的可视化工作空间

167. Codex 插件 for Claude Code：在 Claude 中直接调用 OpenAI 编程助手

168. 免登录！一篇文章教你怎么使用Codex

169. Codex 三种用法：从 IDE 插件到命令行，选适合你的那一款

170. Codex × PPT Skill：一句话生成演示文稿

171. GPT Codex安装使用教程[2026最新]

172. AI 编程其实很简单，很多人只是卡在这三件事上

173. 刚开始用 Codex？这 5 个工具先装上，体验直接不一样

Codex如何降低AI编程门槛？

精选参考来源