别信什么零门槛就能写APP，Codex根本不是全民编程神器_服务软件

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2. 实测 GPT-5.3-Codex，OpenAI 史上第一个高危模型，连 API 都还不敢给我们

3. 看了OpenAI关于Sora Android开发的那篇博文，有几个点挺有意思的。整个项目28天完成，团队只有4个人。他们的做法是：核心架构和关键业务流程人来搭，具体代码实现大部分交给AI，据说85%的代码是Codex写的。管理AI的方式也比较讲究，提前做好规划，让多个AI实例并行工作但保持协调。他们还提了个观点：与其用React Native或Flutter这些跨平台框架，不如直接用Codex。换句话讲，忘掉React Native和Flutter，未来的跨平台框架就是Codex。这太狠了。具体操作是把iOS代码当作参考标准,让AI理解其中的逻辑和意图，然后生成Android版本，这样实现了语义层面的移植，而不是简单的代码翻译。这个案例展示的核心思路是：人负责架构设计和关键决策,AI负责大量的执行工作，通过合理的任务分解和流程管理，能够明显提升开发效率。博文地址：openai.com/zh-Hans-CN/index/shipping-sora-for-android-with-codex#微博年度新知博主##科技先锋官##AI创造营#

4. 5月5日5点55分，GPT-5.5自己选客人开派对！Codex反超Claude Code

5. 【#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。”

6. 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

7. 硅谷一夜两弹! GPT-5.3-Codex狙击Claude 4.6, 奥特曼真急了

8. 万字长文！小白全面入门Codex手把手教程【附保姆级文档】

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

10. 目前AI编程工具哪个最好用？

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12. AI编程大战正式开打！ Claude vs GPT同一天放大招，不是比谁代码写得好，而是AI开始自己组队当项目经理了。#大咖观察 #红衣聊AI #编程 #ChatGPT

13. 更新越频繁，Claude Code与Codex越像

14. 刚看了 OpenAI 发的那篇《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》的凡尔赛文章，整个Sora 的安卓客户端 App大约85%的代码是AI写的。发布首日，用户24小时内生成了超过100万条视频，并且质量很稳定，无崩溃率99.9%。对于这样的结果肯定有人质疑、有人觉得程序员要完。说说我看完的感觉，如果打个比方，就是几个特种兵配上了最先进的武器，自然所向披靡。所以先不用神化这个结果，然后就算我们不是特种兵，一样可以从这个结果中去学习借鉴到有价值的结果。《人月神话》作者 Fred Brooks 说过一句软件工程中被反复验证的名言：“向一个延期的软件项目增加人力，只会让它延期得更厉害”。因为增加更多的工程师往往会因为增加了沟通成本、任务碎片化和整合成本，反而降低效率。那往团队中加 AI 呢？取决于团队成员驾驭 AI 的能力。我们有句古话叫：“韩信带兵多多益善”，如果团队成员是韩信，那么 AI Agents 越多越好。OpenAI 安卓团队显然是精锐，只有 4 个人，就像一队特种兵，每个人配备了各种机器人辅助。那么他们怎么做的呢？1. 架构先行：人先搭好架子，再让AI来填空。这个架子怎么搭？团队先自己定义了App的整体架构：模块化方案、依赖注入、导航结构、认证流程、基础网络层。然后手写了几个有代表性的功能，作为范本。关键一步：他们写了大量的AGENTS.md文件，相当于给AI写的新人手册。比如里面会写：每次提交前必须跑detektFix检查格式，CI会卡这个。这样一来，每次启动新的Codex session，它都能快速读到这些规范。就像给新员工发一本内部wiki，减少重复解释的成本。团队总结了一句话：我们不需要告诉Codex怎么写代码，我们需要告诉它在我们团队什么才算正确。这是微妙但重要的区别。2. 先规划再写代码一开始他们也试过偷懒，直接扔一句"这是功能需求，这是相关文件，你去实现"。结果代码能跑，但歪得厉害，完全不符合架构预期。后来他们改了流程。任何复杂功能，第一步不是让AI写代码，而是让AI先理解系统。比如让它读一组相关文件，总结数据是怎么从API流到Repository再到ViewModel最后到UI的。然后人来纠正它的理解。理解对了，再让AI出一份实现计划，像个迷你设计文档。哪些文件要改，要引入什么新状态，逻辑怎么流转。人确认计划没问题，AI才开始动手。这个规划环节看起来慢了，其实省了大量返工。更重要的是，当你知道AI的计划是什么，review它的代码就容易多了。你是在检查执行是否符合计划，而不是对着一堆diff发呆。他们还有一个小技巧：对于特别长的任务，让AI把计划保存到文件里。这样换一个session也能继续。当多个Codex 任务同时跑起来，整个开发体验发生了质变。感觉不像在用工具，更像在管理一个团队。一个任务在做播放器优化，另一个在写搜索功能，第三个在处理错误逻辑，第四个在补测试。它们各自推进，隔一段时间就来汇报：我这个模块规划好了，你看看行不行？或者直接甩过来一个大diff。工程师的工作从写代码变成了做决策和给反馈。瓶颈不再是敲代码多快，而是大脑审查验证代码的速度多快。再次应验了《人月神话》的话，你不仅不能无限增加人力，也不能无限增加 Agent。3. 最好的跨平台框架是 AI Agent还有一个有趣的实践：跨平台开发的新范式。Sora已经有iOS版本了。团队做Android时，直接把iOS代码库也挂进Codex的环境里。然后告诉Codex：参考 iOS 的代码实现，再看看我们Android的架构，你来生成相应的Kotlin代码。这就是为什么文章中开玩笑说：忘掉React Native和Flutter吧，未来的跨平台框架就是Codex。这句话半认真半玩笑。因为应用逻辑是可移植的。数据模型、网络请求、校验规则，用Swift写和用Kotlin写，本质是同一套东西。AI擅长的恰恰是这种翻译工作，给它足够的上下文，它就能在语言之间无损转换。所以回过头来看，为什么说不能过度神化呢？因为他们虽然只 4 个人，但每个人都是“韩信”那样善于带团队的角色，用起 Agent 来得心应手。但即使如此，也做不到“多多益善”，毕竟还是需要人去分配任务验证结果，人是平静。另外他们已经有了 iOS 代码，所以很多逻辑可以共用，只需要 AI 去“翻译”。但还是有很多可以学习的地方。先设计架构再去让 AI 填空，这样代码更容易维护，也更好的保证质量。先规划再写代码，让 AI 充分理解上下文再动手。很多人吐槽 Codex 太慢，但我有时候就怕 Agent 太快乱来，宁可多等会，让它多了解上下文，这样一次成功，否则返工起来时间成本更高。给 AI 好的参考，让它能照葫芦画瓢。开始的时候先花点时间把最佳实践沉淀下来，后续让 AI 去参考这些最佳实践，生成结果就会好很多。如果有其他语言的实现，让它去“翻译”也会事半功倍。能做好这些才能用好 AI 辅助开发。 AI辅助开发不是让开发的标准降低了，反而是提高了标准。Coding Agent 擅长完成一个小的具体任务，但软件工程不是一个小的任务，它是由无数动态变化的小任务组成的。需要人去分解去验证。所以未来软件工程师的核心能力，不是写代码快，而是两件事：对系统的深度理解，以及和AI长期协作的能力。代码在变得廉价，但品味在变得昂贵。那些能定义什么是正确、什么是优雅、什么是面向未来的人，会越来越稀缺。AI把搬砖的活儿接走了，但画图纸的活儿还是你的。《How we used Codex to build Sora for Android in 28 days》：网页链接

15. 发布了头条文章：《OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式》 OpenAI 应用 CTO 和 Codex 工程负责人在 The Pragmatic Summit 上透露了内部真实工作状态：Codex 从工具进化成了队友，工程师合上笔记本去开会回来活已干完，设计师写的代码比半年前的工程师还多，一个 PM 靠 AI 变成了 50 倍效率的项目经理。 OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式

16. 全网最详细的Codex入门教程，手把手教你玩转Vibe Coding。

17. OpenAI 推出`GPT-5.2-codex`，其功能亮点有哪些？将对编程行业带来哪些影响？

18. OpenAI 发布 Codex App：一款面向开发者的桌面应用，主打“多任务并行 + 工程化执行”。它把并行线程、worktree、内建终端与 Git 流程整合到一个界面里，试图把“会写代码”升级为“能把任务做完”。1 重点：Codex App 是“并行线程+工作区隔离”的桌面体验，适合同时推进多个任务而不互相干扰。2 重点：内建 worktree 与自动化（Automations），可把重复任务放后台跑，产出会进入收件箱。3 重点：Automations 在本地运行，App 需要保持开启；在 Git 项目中自动开独立 worktree，避免改动主分支。4 重点：每个线程有内建终端与 Git 操作入口，做检查、跑脚本、看 diff 更顺手。使用方法：打开 Codex App → 添加项目目录 → 为不同任务开线程/工作区 → 在内建终端里跑测试、查看 git 状态 → 需要重复的任务可设置 Automation。对比：Cursor 更偏编辑器内多代理协作；Claude Code 偏终端优先；Codex App 更专注“工程执行”，强调任务并行与工作区隔离。

19. 用了 Codex 一个月，我把国内 AI 会员全退了

20. 「Github一周热点105期」Rust 版openclaw，本地语音克隆工具，Qwen3.5， AI 渗透测试系统和精美源码图片生成工具

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22. 最近的编程工具用的是 Codex，和用 Antigravity 完全是两种感觉。Codex 整体感受会比 Antigravity 上的任何一个模型都更聪明，冷静，任务结构化。它更条理，说话情绪更少。我会让 Antigravity 写代码，Codex 检查。那为啥不直接让更聪明的 Codex 写代码呢？因为领导一般都干不好活儿。

23. AI革命不是让你去学写代码，而是让你学会指挥AI干活。 #大咖观察 #红衣聊AI #科技改变生活 #人工智能

24. 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

25. 电脑关机手机没电，你的龙虾照样24小时帮你打工，联想的天禧Claw太狠了！ #天禧AI我的专属超能搭档#科技改变生活#玩个很新的东西#效率工具#人工智能

26. 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#

27. OpenAI 正式发布 GPT-5.3-Codex，与其他版本相比，它在哪些方面有所改进？

28. Anthropic发布了最新模型 Claude Opus 4.5。主要是编程能力突破。在真实世界软件工程测试中超越GPT-5.1-Codex-Max等，而且支持8种编程语言开发，SWE-bench多语言基准7项领先。系统上也进化了，长程任务稳定性提升29%（Vending-Bench基准），新增多智能体协同管理能力，支持构建复杂系统。终端工具使用流畅度达行业新高度。价格也打下来了。输入/输出价格分别降至5/25美元/百万token，较上代直降67%，创顶级模型价格新低。

29. OpenAI 内部残酷真相：只会写代码的工程师正在“消亡”，AI 正在制造无法跨越的阶层鸿沟

30. 「Github一周热点113期」AI 终端工具、一站式黑客工具箱、Skill 包、Codex 生态技能和AI短视频

31. 盘点一周AI大事(1月11日)｜最强人形机器人 OpenAI公布2026研发路线图 DeepSeek被爆2月发布DeepSeek V4 Google推出Veo3驱动的数字人Vids 字节开源换脸视频模型DreamID-V 阿里开源数字人框架HRM2Avatar Lightricks开源顶级视频模型LTX-2 ElevenLabs推出最强语音转录模型Scribe v2 斯坦福开源睡眠分析模型SleepFM 港大发布开源版NotebookLM DeepTutor Razer推出全息AI老婆Project AVA 波士顿动力推出下一代Atlas #抖音知识年终大赏 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #机器人

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33. 全球每天600+程序员失业，这个锅该AI来背吗？

34. Cursor用户9个月实战总结：workflow优化的ROI已超过选型一位工程师分享了他9个月使用Claude Code、Cursor、Codex的心得，核心结论是：小的workflow改动比选择更强的模型效果更显著。 1. 我们都在做的错事过去9个月，AI编码工具领域的讨论基本绕不开这个问题：Opus还是Sonnet？Claude Code还是Cursor？工程师们花大量时间在论坛里对标参数、测试性能、研究基准。社区充斥着“升到Opus能提升多少效率”的帖子。这位工程师坦言，他也曾陷入这个陷阱——觉得只要选到最强模型，代码质量就能自动飙升。但9个月后，他发现：模型的选择，远不如你怎么用模型来得重要。 2. 效果不错的5个习惯 ① Prompt结构的优化从模糊的帮我写代码，升级到「先分析需求 → 再分解任务 → 最后生成实现」这个改动基本不增加成本，但让模型的理解精度显著提升 ② 任务拆分策略不是一次甩给AI一个大需求，而是分成3-5个原子任务每个任务在完成后让AI自验证这样能显著降低跑偏的概率 ③ Context Window的高效利用不是无脑堆代码到context里，而是精心选择关键文件和依赖用CLAUDE.md或类似机制维护任务知识库让模型不会在冗余信息里迷茫 ④ 错误处理和反馈循环 AI给出的第一版本往往不完美关键是怎么告诉AI问题在哪一个好的修正反馈往往比重新开始快10倍 ⑤ 工具链的协同不是只用一个AI工具，而是根据任务阶段选择合适的工具比如代码review用Cursor快速补全，架构设计用Claude Code的agentic模式混合使用反而能发挥各自优势 3. 本质上，这反映了什么？当前阶段，AI编码工具的瓶颈已经不在模型本身，而在用户的协作方式。换个角度说： 2024年，我们在争论模型哪个更强，这很合理（模型本身差异大） 2025年，大多数开发者还在用问答的方式用AI（把AI当ChatBot） 2026年现在，赢家已经不是选最强模型的人，而是把AI当队友来协作的人 4. 给工程师的3个建议 ① 停止"模型焦虑" Opus和Sonnet的区别，在大多数场景已经不是主要瓶颈。你的prompt写法、任务拆分、反馈策略才是。花在对标参数上的时间，用来优化workflow能回本100倍。 ② 重新设计你的AI协作流不是「我有个需求，AI帮我实现」，而是「这个需求分成哪5步，每一步我怎么指导AI」。这听起来繁琐，但实际会减少往返次数。（注意：这个不一定对，有时候一股脑让AI来实现，比自己给AI分步来得更强大） ③ 把AI当队友，不当工具工具你只管用；队友你要指导。一个好的指导（清晰的需求、及时的反馈、明确的目标），能让AI的产出质量翻倍。 #HOW I AI##程序员#

35. OpenAI 如何打造AI原生工程团队的最佳实践《Building an AI-native engineering team》，归纳如下。文档介绍了团队应该如何真正把 AI 智能体嵌入工程体系，从计划、设计、开发、测试到上线运维形成闭环，加速整个 SDLC（软件开发生命周期）。1. 规划（Plan）规划往往需要大量代码语境理解，过去必须依赖资深工程师反复澄清。文档强调可以先让智能体读取需求、遍历代码库、标记模糊点、拆分工作项，把早期对齐成本显著降低。团队应该做的是专注决策、风险判断与优先级。因此，智能体不止是“辅助写代码”，而是可以提前介入需求—代码映射，用它来减少来回沟通。2. 设计（Design)设计通常被大量样板工作拖慢，例如项目结构初始化、组件框架搭建、样式规范套入。文档强调应让代理完成“从设计 → 组件 → 代码”的流水线式生成，再由工程师审阅架构一致性和 UX 合理性。设计阶段不是用 AI 画原型，而是让智能体直接产出“可运行验证的版本”，显著减少返工。3. 构建（Build）这是 AI 代理提升最明显的阶段。文档给出的最佳姿势，是让智能体负责端到端的初稿实现，包括模型、API、UI、测试和文档，工程师则把精力转向性能、架构、长期可维护性。构建阶段应把 AI 视为“第一实施者”。工程师不再负责逐行写，而负责判断生成方案是否符合系统演进方向。4. 测试（Test）随着智能体承担更多实施工作，测试反而成为工程师控制质量的主轴。最佳实践是让智能体生成测试用例、补全边界场景，并在代码变更后更新测试。不要只让智能体写代码，要让它写测试、跑测试、基于失败结果迭代；测试越强，智能体越可靠。5. 代码审查（Review）智能体可以持续、稳定地进行第一遍代码审查，尤其擅长发现逻辑漏洞、竞态、错误的数据库访问方式等。工程师则聚焦架构一致性与复杂变更的判断。AI 审查不是为了“更快合并”，而是为了“减少重大缺陷进入主干分支”。工程师的关注点应从细节检查转为整体正确性。6. 文档与知识沉淀（Document）智能体非常擅长根据代码生成结构化说明、依赖图和变化总结。最佳做法是把文档维护接入流水线，例如在发布流程中让智能体自动产出变更摘要，并由工程师确认关键部分。把文档写作视为“可自动化的持续任务”，而不是阶段性集中补齐。7. 部署与运维（Deploy & Maintain）让智能体读取日志、Trace、部署记录，再结合代码自动定位可能问题，并给出可行修复。工程师负责判断、确认和实施关键决策。在运维中使用智能体的关键不是预测故障，而是让其整合多源上下文，减少人工排查时间。重点：团队角色的重定义文档贯穿始终的主题是三个动词：Delegate、Review、Own。1 工程师应把重复性、结构化的工作交给智能体。2 工程师需要对智能体产出进行审阅，但专注关键决策点。3 工程师必须对系统的长期演进负责，对所有上线内容最终背书。AI-native 团队不是“工程师被取代”，而是“工程师从执行者变成决策者与架构塑造者”。#微博兴趣创作计划##人工智能#

36. 【用 Codex 给 Claude Code 的代码做对抗性审查，这才是认真的】快速阅读：OpenAI 发布了一个 Claude Code 插件，让你在不离开 Claude Code 工作流的前提下直接调用 Codex。核心价值是三条命令：普通审查、对抗性审查、任务移交。适合高风险改动前的第二次把关。---两个顶级编程 Agent 一起用，听起来像在炫耀算力，其实是在解决一个很朴素的问题：同一个模型审查自己写的代码，盲点往往也一样。OpenAI 这次发布的 `codex-plugin-cc`，做的事情很简单：在 Claude Code 里装一个插件，三条命令搞定跨 Agent 协作。安装只需要几行：```bash/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc/plugin install codex@openai-codex/codex:setup```然后你就有了三个核心工具。`/codex:review` 是只读的标准审查，跑完就走。`/codex:adversarial-review` 是"挑刺模式"，Codex 会主动质疑实现思路，不只是找语法问题。`/codex:rescue` 是把整个任务直接扔给 Codex 接手。对抗性审查这个设计值得单独说一句。迁移脚本、鉴权逻辑、基础设施改动，这类代码最危险的地方不在于写错了什么，而在于你以为对的那些前提其实根本没验证。让另一个 Agent 从头质疑一遍，相当于强制做一次假设审计。有观点认为，真正的风险是打开了 Claude 和 Codex 互相调用的循环，review gate 功能可以阻止 Claude Code 在 Codex 审查结束前退出，但官方也特别提醒：这个功能容易触发两个 Agent 的长循环，快速烧穿使用额度。架构上这个插件做得很轻。它走的是本地 Codex CLI，复用你已有的认证、配置和 MCP 环境，不是另起一个 runtime。从 Claude Code 里调用 Codex，感觉上更像是函数调用，不像是切换工具。默认用法推荐的节奏是：所有改动跑一遍 `/codex:review`，高风险的再跑 `/codex:adversarial-review`，卡住了或者想换人接手就用 `/codex:rescue`。后台运行加上 `/codex:status` 查进度，长任务也不影响主流程。一个 Agent 写，另一个 Agent 挑，这个模式能跑多深，还没人真正测过边界。

37. 昨天傍晚的时候，看到了 OpenAI 官方的文章，他们团队回忆了整个 Sora Android 版的开发过程，收获巨大，在这里分享给大家。去年 11 月，Android 版 Sora 应用一上线就冲上了 Google Play 榜首，前 24 小时用户就生成了超过 100 万个视频。这个成绩背后，藏着一个让人意外的事实：这款应用从零到上线，只用了 28 天。更让人惊讶的是，完成这项工作的不是一个几十人的大团队，而是 4 个工程师加上他们的 AI 助手 Codex。这听起来像是在吹牛，但数据摆在那里：50 亿个 token 的消耗量，99.9%的无崩溃率，一个让开发团队自己都很满意的架构。这不是什么科幻故事，而是 OpenAI 团队刚刚完成的真实项目。他们把整个过程记录下来，告诉我们一个事实：软件开发的游戏规则，正在被 AI 悄悄改写。一、为什么不是几十个人干几个月按照传统做法，开发一个这样规模的生产级应用，通常需要一个庞大的团队花上好几个月。人多了，开会多了，沟通成本就上去了，进度反而慢下来。计算机界有句老话：向一个已经延期的项目增加人手，只会让它更晚完成。这话听起来反直觉，但仔细想想就明白了。十个人的团队，大家要互相沟通的次数远远多于两个人。每增加一个人，不是简单地增加一份力量，还要增加很多协调的麻烦。OpenAI 的团队想了个办法：既然人多了会添乱，那就干脆保持小团队，但给每个人配上强大的 AI 助手。4 个工程师，每人身边有个 Codex 帮忙，效果比传统的大团队还好。这里面有个很有意思的类比。Codex 就像是一个刚入职的高级工程师，能力很强，但需要你告诉他公司的做事风格、技术规范、产品思路。你不能指望他自己去猜这些东西，但只要说清楚了，他的执行能力就非常惊人。二、AI 能做什么，不能做什么要和 AI 合作得好，首先得搞清楚它擅长什么，不擅长什么。Codex 有几个地方特别厉害。它能快速读懂大量代码，几乎掌握所有主流编程语言。让它写单元测试，它特别热衷，能覆盖很多场景。编译失败了，把错误日志给它看，它马上能提出修复方案。最厉害的是，你可以同时开好几个 Codex 会话，让它们并行工作，互不干扰。但它也有明显的局限。比如说，你们公司喜欢用什么架构模式，产品的设计理念是什么，用户真实的使用习惯如何，这些它都不知道，得你来告诉它。它也看不到应用实际运行的样子，不能自己打开手机看看界面是不是卡顿，流程是不是顺畅。更关键的是，Codex 在做深层次架构判断时会犯难。如果没人指导，它可能会为了让功能跑起来，把本该放在数据层的逻辑塞到界面层，或者在不该加新组件的地方加了一堆东西。它的本能是让代码能用，但不一定考虑长期的可维护性。这让人想到一个道理：工具再强大，也需要懂行的人来掌控方向。就像给你一把好刀，你还是得知道往哪切才对。三、把基础打好，剩下的交给 AIOpenAI 团队做了一个聪明的决定：他们没有一上来就让 Codex 撸起袖子全干，而是先自己搭好框架。他们亲手设计了整个应用的架构、模块划分、依赖注入这些核心结构，还实现了身份验证和基础网络功能。然后写了几个有代表性的功能，把代码规范、设计模式都体现在里面。这就像是给 Codex 划了一块沙盒，告诉它：这是我们做事的标准，照着这个来。等这些准备工作做好了，Codex 就能在这个框架内独立工作了，而且做出来的东西都是符合规范的。这个策略的好处是显而易见的。虽然 Codex 写了整个项目 85%的代码，但因为基础打得好，后面就没有出现大规模返工和重构的情况。要知道，在软件开发里，后期推倒重来的代价是最高的。团队一开始也尝试过直接让 Codex 干活，就说一句：根据 iOS 版本构建 Android 应用，开始吧。结果发现不行。虽然技术上能跑起来，但产品体验很糟糕，代码也不可靠。这印证了一个简单的道理：方向比速度更重要。四、从写代码到管代码用了 Codex 之后，工程师的工作方式发生了明显变化。以前是自己写代码，现在是花更多时间审核和指导代码。这听起来好像轻松了，但实际上对人的要求更高了。你需要先跟 Codex 一起理解系统是怎么运作的，然后制定一个详细的实施计划，最后才让它去执行。就拿做一个新功能来说，OpenAI 的团队会先让 Codex 读一组相关文件，总结一下功能是怎么实现的，数据是怎么流转的。然后根据 Codex 的理解，纠正它的偏差，完善它的认知。接着一起制定实施计划：哪些文件要改，要加什么新逻辑，流程怎么调整。等计划确定了，再让 Codex 开始动手写代码。这多出来的规划环节，其实很值得。因为你知道了 Codex 的计划，就可以放心让它长时间自己干活了。审核代码也变容易了，不用费劲去理解每一行改动，只要对照计划检查实施情况就行。出了问题也好调试，先看看是计划有问题还是代码有问题。更有意思的是，在项目高峰期，团队会同时开几个 Codex 会话。一个负责视频回放，一个负责搜索功能，一个处理错误，还有一个写测试。每个会话定期汇报进度，需要你给反馈。这种感觉不太像在用工具，更像是在管理一个虚拟团队。你的角色从编码员变成了指挥者，从写代码的人变成了把控方向的人。工作重心从手指在键盘上敲字，变成了脑子里思考架构和决策。五、跨平台开发的新玩法传统的跨平台方案，要么用 React Native，要么用 Flutter，本质都是让不同平台共享同一套代码。但 OpenAI 团队发现，有了 Codex 之后，可以玩出新花样。他们半开玩笑地说：跨平台的未来就是 Codex 本身。换句话讲，忘掉 React Native 和 Flutter，未来的跨平台框架就是 Codex。这个观点太狠了，太颠覆认知了。这话背后的逻辑很简单：应用的底层逻辑，数据模型、网络调用、业务规则，这些东西在 iOS 和 Android 上其实是一样的，只是用不同语言写而已。Codex 特别擅长读懂 Swift 代码，然后写出功能相同的 Kotlin 代码。所以他们的做法是，把 iOS、后端、Android 的代码仓库都放在一个环境里，然后告诉 Codex：读读 iOS 里这个功能是怎么实现的，然后在 Android 里用我们的架构做出同样的效果。这种方式的好处是，你不用维护一套复杂的共享抽象层，但也不用写两遍代码。大部分转换工作都由 Codex 完成了，你只要把控好方向就行。这里面有个更深层的洞察：对 Codex 来说，背景信息就是一切。当它既了解功能在 iOS 上怎么跑的，又知道 Android 应用的结构是什么样的，它就能发挥最大效能。背景信息给得不够，它就只能瞎猜，结果自然好不到哪去。这让人想到，在 AI 时代，能不能把复杂问题解释清楚，能不能提供足够的上下文，这些能力变得比以前更重要了。六、保持高质量的秘诀用 AI 写代码，不等于可以降低质量要求。恰恰相反，OpenAI 团队对代码质量的要求跟传统项目一模一样。他们的办法是在代码仓库里到处建 AGENT.md 文件，把开发规范、架构原则、最佳实践都写进去。这样每次启动新会话，Codex 都能自动读到这些指导，保持一致的风格。其实这里用到的就是我们之前文章当中提到的 Skills 技术，道理是相通的。另外一个关键是审核机制。虽然 Codex 写代码很快，但每一行代码都要经过人工审核。而且因为有了实施计划，审核起来反而更容易，直接对照计划看实施就行了。这里面其实反映了一个趋势：AI 辅助开发不是降低了对专业性的要求，反而提高了。因为现在考验的不是你能不能写出代码，而是你能不能判断这代码写得对不对，架构设计得好不好，未来维护方不方便。这跟开车的道理有点像。自动驾驶辅助功能越强，司机的注意力反而要越集中，因为你要随时准备接管。同样的，AI 写代码越快，工程师的判断力就要越强，因为你要确保方向始终是对的。七、瓶颈转移：从写代码到做决策OpenAI 团队提到一个有趣的现象：用了 Codex 之后，开发的瓶颈发生了转移。以前的瓶颈是写代码太慢，现在的瓶颈变成了审核队列总是满的，决策永远做不完。Codex 不会因为切换任务而效率降低，但人会。你一会儿要审这个会话提交的代码，一会儿要给那个会话提供反馈，一会儿又要思考新的架构问题，注意力被切得很碎。这就像是从单人独奏变成了乐团指挥。指挥的价值不在于自己能演奏多少乐器，而在于能不能让整个乐团协调一致，奏出和谐的乐章。而且增加 Codex 会话数量，不一定能线性提升速度。就像前面说的那个道理，每多一双手，哪怕是虚拟的手，也会增加协调成本。你要给每个会话提供指导，审核每个会话的输出，整合所有的改动，这些都需要时间和精力。这个转变对个人成长的启示挺明显的。在 AI 时代，单纯提升执行速度的价值在下降，而提升判断力、系统思维、协调能力的价值在上升。技术的进步不是让某些技能变得不重要了，而是让重心转移了。八、软件工程师的未来经历了这个项目，OpenAI 团队对软件工程的未来有了新的理解。AI 辅助开发没有减少对严谨性的需求，反而增加了这种需求。因为 AI 的目标是快速从 A 到 B，它不会自动考虑系统的长期可维护性，不会主动权衡各种技术方案的利弊。这些判断必须由人来做。软件工程师的超能力，正在从会写代码，变成深刻理解系统，以及会和 AI 长期协作。会写代码只是基本功，会设计可扩展的系统，会做正确的技术决策，会给 AI 提供恰到好处的指导，这些才是真正的核心竞争力。有个细节很能说明问题。软件工程最有意思的部分，其实是构建有吸引力的产品，设计优雅的架构，写高效的算法，在各种可能性中找到最佳方案。但日常工作里，大量时间花在了调整界面、对接 API、写重复代码这些琐事上。现在 Codex 帮忙处理这些琐事，工程师就能把更多精力放在真正有价值的事情上。这不是说写代码不重要了，而是说写代码的方式变了。以前是自己敲键盘，现在是指导 AI 敲键盘。以前花 80%时间写代码，20%时间思考，现在可能反过来了，花 80%时间思考、设计、审核，20%时间动手写关键代码。九、一些值得思考的地方这个案例给我们展示了 AI 工具的真正威力：不是替代人，而是放大每个人的能力。4 个人配合 AI，能干传统方式下需要几十人才能完成的工作。这背后有几点特别值得注意。首先是小团队在 AI 时代可能比大团队更有优势。人少意味着沟通成本低，决策链条短，每个人都能深度参与，对项目有全局认知。配上强大的 AI 工具，小团队的执行力可能反而更强。其次是专业判断的价值在上升。当执行工作可以交给 AI 时，怎么判断方向对不对，架构好不好，决策合不合理，这些需要经验和洞察力的能力就变得更加重要。技术门槛在某种程度上降低了，但专业门槛反而提高了。还有一点是上下文管理能力的重要性。怎么给 AI 提供恰当的背景信息，怎么把复杂的需求解释清楚，怎么检查 AI 的输出是否符合预期，这些都是新的技能要求。会用 AI 不等于会管 AI，会管 AI 才能真正发挥它的价值。最后是工作方式的根本转变。从单打独斗到人机协作，从自己做所有事情到指挥 AI 做大部分事情，这个转变需要心态和能力的双重调整。有些人可能觉得这样反而累了，因为要同时管好几个 AI 会话，不停地审核和反馈。但换个角度看，这也是把时间从重复劳动中解放出来，投入到更有创造性的工作中。十、新篇章才刚刚开始OpenAI 团队在文章最后说，七个月前 Codex 刚推出研究预览版时，软件工程的样子跟现在已经很不一样了。随着模型和工具不断进化，AI 会成为开发过程中不可或缺的一部分。这话说得很诚恳。他们没有吹嘘自己的方法多么完美，而是坦言这只是一次探索，希望分享出来能帮助更多团队找到适合自己的 AI 协作方式。从更大的视角看，这个案例揭示的不仅是软件开发方式的变化，而是整个知识工作方式的变化。写代码如此，写文章、做设计、分析数据也是如此。AI 不是来抢饭碗的，而是来帮我们把饭碗端得更稳的。关键在于，我们能不能适应新的工作方式，能不能学会和 AI 合作，能不能把时间投入到机器做不了的事情上。28 天完成一个 Android 应用，这只是开始。接下来还会有更多这样的故事发生，在各个领域，各个行业。而那些早点适应这种变化，学会和 AI 协作的人，大概率会在新时代里找到自己的位置。#科技先锋官##微博年度新知博主##AI创造营#

38. OpenAI最新Harness工程分享 | 代码免费后，码农将变身“AI驾驭师”

39. OpenAI 也做漏洞扫描了？解析 Codex Security 的核心能力与意义

40. AI正在偷你的能力，人类该如何应对？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI时代

41. 2026必备！这8大AI工具，没有裸泳......

42. 「Github一周热点103期」超轻量的clawdbot、编程智能体的记忆工具、聊天记录分析工具、视觉agent框架和键盘、鼠标统计工具

43. 「Github一周热点99期」提升ClaudeCode效率10倍的工具？

44. 之前翻译了一本书，最近在校对阶段。我拿了最新版的英文版和中文版，丢给 Claude Code 和 OpenAI Codex，都是 local folder 操作，同样的 prompts，生成 .md 报告。Claude Code 比 Codex 领先了八点五个光年。可能还不止。

45. OpenAI最新推出的GPT-5.1-Codex-Max，以原生Windows适配能力成为编码新利器。这款模型不仅强化了Windows编码代理功能，更在效率与成本控制上实现双重突破。作为首个原生训练支持Windows环境的模型，它能精准理解PowerShell脚本、IIS配置逻辑，甚至轻松处理“C:\Program Files”这类Windows特有路径格式，彻底告别AI生成“Linux风格代码”后手动修改的麻烦。压缩技术让它可连贯处理数百万Token，项目级重构、多小时调试都能保持逻辑连贯。开发ASP.NET项目时，能一键生成适配的CI/CD流水线配置；调试桌面应用遇到注册表问题，可快速定位并给出修复方案。对企业团队，它思考Token减少30%的特性，能以更低成本完成前端设计等任务，兼顾质量与经济性。目前它已在Codex平台上线，支持VS Code等IDE插件、CLI工具及云端环境，ChatGPT Plus及企业版用户可直接使用。从独立开发者的小工具开发，到企业级Windows应用迭代，GPT-5.1-Codex-Max正让Windows编码从适配困难变为高效流畅。#科技先锋官##AI生活指南##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

46. OpenAI 调整订阅体系，新增 100 美元/月 Pro 档位OpenAI 刚刚重新划分了 ChatGPT 的付费层级，核心变化是围绕 Codex（他们的 AI 编程智能体）的用量做文章。新推出的 Pro 档位定价 100 美元/月，Codex 用量是 Plus（20 美元/月）的 5 倍，适合每天高强度用 Codex 写代码的用户。ChatGPT 里原有的 Pro 功能照旧保留，包括专属 Pro 模型和不限量的即时/思考模型访问。为了拉新，5 月 31 日之前 Pro 用户还能拿到 10 倍于 Plus 的 Codex 用量。另一边，Plus 用户的待遇在"悄悄缩水"。之前 Plus 用户享受的 Codex 限时促销今天结束，用量被重新分配——官方说法是"支持一周内更均匀地使用，而不是一天内集中用完"，翻译一下就是单日可用量变少了。简单说：如果你只是偶尔让 Codex 帮忙写写代码，20 美元的 Plus 够用；如果你已经把 Codex 当成日常开发主力工具，OpenAI 希望你掏 100 美元。这个定价刚好卡在 Anthropic 的 Claude Pro（20 美元）和之前 ChatGPT Pro（200 美元）之间，等于在中间开了一档，把重度开发者用户单独圈出来收费。

47. 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？

48. 【通过测试≠没有bug：AI编程的致命盲区】快速阅读：Claude 4.6写代码会埋下严重bug，自己却审查不出来。必须用Codex 5.4反复审核每次提交。“通过测试”不代表没问题——AI太擅长写能通过的测试了。---Sterling Crispin分享了一个残酷发现：Claude Opus 4.6是优秀程序员，但会持续产生严重bug，无论让它自审多少次都发现不了。解决方案？用GPT 5.4的Codex CLI对每次提交审核4遍以上。有观点认为用传统工具——linting、类型检查、测试门槛——就够了。Sterling直接反驳：AI最爱干的就是写能通过测试的测试。这是个盲区。你可以让Claude在全新上下文中反复检查自己的代码，直到它说“没问题了”，然后Codex仍能揪出bug。“通过测试就没bug”是个疯狂假设。代码可能运行完美，测试全绿，但藏着一个细微的深层误解，毁掉整个系统的意义，导致灾难性故障。这种错误，传统validator抓不到，单元测试也无能为力，因为模型已经被过度优化成“写通过测试的代码”。为什么不直接让Codex写代码？Sterling说Codex像个教导主任，过度优化“正确代码”，却错失系统真正目的（telos）。太官僚了。Claude更适合日常驾驶，但需要Codex这个苛刻的审计员盯着。有开发者开始探索plan-with-codex模式：让Claude做计划，Codex审核，两者循环直到Codex批准——在写代码前就把错误拦住。另有人用多模型代码审查：Opus负责架构逻辑，Codex抓安全漏洞，Kimi K2.5查性能问题，Sonnet 4.6管代码风格。一个被反复引用的回复：你得让它完全重写代码，从根本上消除那类bug的可能性。否则就是无限循环，让agents猜这个bug是不是“真的”、“重要的”。x.com/sterlingcrispin/status/2035031512123678994#AI创造营##人工智能#

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

50. 简单说几个GPT5.5 对比5.4和5.3codex的感受。先说5.3codex，从编码能力上来看基本和5.4体感上无区别。配合Codex，逻辑的严谨性，bug“根因”的定位能力都很强。5.4的优势在于超长的上下文，5倍长度上下文好处是不会经常性的压缩导致过程信息的丢失，问题在于更快的token消耗和更慢的响应时间。如果不授权自动审批的话，返回的速度慢，会很占精力。说到GPT5.5，基本上把前两者的优势都占了，既能有更快的响应速度，因为回复的更简洁节省了token，也不会经常性的要进行压缩。当然能生产高质量图片确实是编程之外的惊喜。Codex+gpt5.5 进行编码/Claude +opus4.7负责规划，双方互相校验应该是当前最有效率的工作方式了吧。

51. 【AI编程工具只是放大器，不是均衡器】快速阅读：OpenAI 内部数据显示，Codex 使用排行榜上的都是本就顶尖的研究者和工程师。AI 编程工具没有改写技能层级，反而让强者更强。真正的瓶颈从来不是写代码，而是知道该写什么。查看 Codex 内部使用排行榜，会发现一个有趣现象：榜单前列清一色是业内已经成名的顶尖研究者和工程师。这不是什么新的焦虑贩卖，只是一个值得玩味的观察——AI 编程工具并没有推翻原有的技能等级体系。有人说得精准：工具放大现有技能，不创造技能。那些学习能力最强的人，学会使用让你更快的工具也最快。天赋会复利，工具只是抬高了天花板。真正的分水岭在哪？不在于谁能访问这些工具。顶级研究者早就掌握了锐利的问题拆解能力，他们知道要构建什么，怎么拆解，如何验证。写代码从来不是瓶颈，定义问题才是。给一个不知道答案的人同样的工具杠杆，结果会截然不同。判断力、品味、工作强度——这些东西始终比工具本身更稀缺。所以那个“永久底层”的讨论，从来不关乎金钱，关乎的是认知差距在新工具的加持下进一步拉大。技能鸿沟没有缩小，反而在加速扩张。当然，也有人提出质疑：这些顶尖用户没有使用预算限制，也不受审查。这个变量确实值得考虑。但更根本的问题是：当我们把 AI 当作均衡器来期待时，可能从一开始就误判了它的本质。它是效率倍增器，不是技能补偿器。简评：放大器还是均衡器？这道题AI没法帮你选。有人盼着AI来填平沟壑，结果它来了，沟壑还是沟壑，只是两边的人都站得更高了。这很残酷，但也很公平。因为工具从来不问你是谁，只问你拿它干什么。你问它“帮我写个代码”，它给你代码；你问它“帮我想清楚这个问题”，它帮你想——前提是，你得先知道问题是什么。真正的稀缺品，从来不是工具，是“知道该干什么”的能力。这东西，你不能下载，不能订阅，只能自己长出来。所以别怪AI加剧不平等。它只是一面镜子：你有多少料，它就放大多少倍。镜子不撒谎，撒谎的是我们对捷径的幻想。x.com/tszzl/status/2025030058868613394

52. 真正的核心竞争力，来自于驾驭工具。 #大咖观察 #红衣聊AI #编程 #人工智能技术

53. 利用OpenClaw，从零开始搭建属于自己的自动化AI电脑

54. 「Github一周热点104期」智谱GLM-5发布，打响春节AI大战模型第一枪

55. 大学生的终极答案？这台“学习搭子”AI笔记本，真的能处！

56. OpenAI 发布了 GPT-5.3-Codex-Spark，专为实时编程设计的小模型，也是 OpenAI 和 Cerebras 合作后的第一个成果。跑在 Cerebras 晶圆级芯片上，推理速度超过每秒 1000 个 token。Codex 之前的强项是长时间自主运行，连续工作几小时甚至几天。但日常写代码更多是改个函数、调个接口、重构一段逻辑，等模型想十几分钟再出结果，体验很差。Codex-Spark 填的就是这个空缺：你可以一边看它输出一边打断、纠正、追问，像跟一个反应极快的搭档对话。SWE-Bench Pro 上，Codex-Spark 达到 51% 准确率只需 2.3 分钟，GPT-5.3-Codex 同等准确率要 3 分钟，冲到 57% 则需要 16 分钟。Terminal-Bench 2.0 上 Spark 得分 58.4%，比不上完整版 Codex 的 77.3%，但大幅超过上一代小模型的 46.1%。OpenAI 顺便把整条推理管线做了优化：引入持久化 WebSocket 连接，往返开销降 80%，每 token 额外开销降 30%，首 token 响应减半。Cerebras 晶圆级引擎负责极低延迟场景，GPU 仍是训练和推理主力，两者可混合使用。目前 128K 上下文、纯文本、仅 ChatGPT Pro 用户研究预览。后续规划是让实时交互和长线任务两种模式融合：Codex 在跟你实时对话的同时，把耗时任务分派给后台子智能体，用户不需要预先选模式。模型越强，交互速度越是瓶颈，Codex-Spark 是 OpenAI 在这条路上的第一步。宝玉xp的微博视频

57. 《OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式》一文 OpenAI 应用 CTO 和 Codex 负责人：AI 正在重塑构建软件的方式中提到的“基础永远不会过时”，这里的基础指的是哪些能力呢？如果结合访谈内容，里面说的基础主要是几个层面：1. 扎实的 CS 专业基础> “他拉了一条 25 年的时间线，从汇编到 C++ 到 JavaScript 再到 AI，每一层抽象提升时都有人质疑‘这不是真工程师’，但底层原理的理解始终有价值。”既然 AGI 还没到，那就还需要人去给 AI 兜底，去分拆任务，去帮 AI 兜底，就要懂一点编程语言、系统设计这些 CS 专业知识2. 产品直觉和系统思维> VJ 补充说，产品直觉仍然是核心。他自己也在用 Codex 写代码，但发现很多时候瓶颈不在于代码本身，而在于想象“产品应该长什么样”。文章结尾也总结了：> 会写代码正在变得不那么稀缺，而产品直觉、系统思维和在抽象层之间灵活移动的能力正在变得更稀缺。现在人人都能 Vibe Coding，但真正做出有价值产品还是很少，因为瓶颈从代码生成转移到了用户需求理解。3. 代码架构和工程判断力Tibo 在回应新人基础够不够时强调：> 团队花大量精力设计整体代码架构，做代码审查，不是把一切都扔给 Codex 然后闭上眼睛。关键在于环境设计——如果你的代码库结构好、护栏（guard rails）设置得当，新人就能在这个框架下发挥出惊人的生产力。4. 调试和诊断能力VJ 预测未来工程师会更像医生，靠症状定位问题。当系统复杂到人类无法逐行阅读代码时，理解系统行为、快速定位异常的能力就变成了核心基础。“基础”不是指具体会写哪种语言的代码，而是理解底层原理、具备产品判断力、能设计好的系统架构、以及在抽象层之间自如切换的能力。

58. Codex + GPT 5.5 的 Magic Moment在老家用 CC + Opus 4.6 调一个 import 订阅源里文章更新日期不对的问题，将近 200 个源，只有两个源不对，问题多多少少有点复杂，让 CC 改了两遍，告诉我改对了，其实根本没对。昨天回到北京，CC 额度快没了，Codex 额度 5 月 5 号满血恢复，于是让 Codex 修复，人家一次搞定了，还顺手把旧数据都给我修了……昨天晚上又新开了一个项目，尝试一种新的笔记记录方式，让 Codex 做了个界面，感觉就是无设计的那种风格。于是我让 Claude Code 给优化了一下设计，一下变得现代了。目前就我自己的使用体感，Codex 解 bug 的能力、处理深度逻辑的能力，似乎比 Claude Code 强（GPT 5.5 VC Opus4.6，4.7 烧太快木法用）。但 CC 自家模型的设计能力吊打 Codex，不知道咋回事，可能是 Opus 做了太多编程的工作，养成了良好的设计品味。目前这俩工具是互补的，都得花钱……

59. 用 Claude Code + GLM4.7 写 Flutter，一个输入框 Bug 怎么都修不好。换了 codex + GPT5.2 Codex，它思考了7分钟，一次修好。不敢想象如果用 codex + GPT5.2 Codex 来 ralph，那得厉害成什么样。

60. 当前氛围编程主要有四种模式：1. 通用智能体模式：使用Manus等通用智能体进行编程2. IDE升级模式：由传统IDE工具的理念升级而来的系列工具编程，如Cursor、Trae 等3. 大模型原生编码平台模式：使用大模型本身自带的coding平台，如Claude Code、Cloud Code、ChatGPT Codex等4. 开源AI框架模式：使用开源AI框架进行编程OpenClaw 龙虾、Hermes Agent 等等。#新媒沈阳聊ai#

61. 年度好用AI大赏！【小白必备】

62. 一位中国AI创业者，一行代码都没写，却靠着AI智能体，冲进了OpenClaw全球贡献者前30，而且排在他前后的，是一批干了十几年的硅谷顶级工程师。#大有学问 #红衣聊AI #创业 #智能体

63. 就在刚刚，阿里千问APP正式接入了自家的高德，作为它的第一个生态场景。#高德接入阿里千问App# 基于二者间的系统级对接，在面对用户的不同需求时，它不再只是生成一段单纯的文本，而是能够灵活调用高德地图，扫街榜等数据，集成出一张包括出行建议、酒店餐厅在内的可视化决策卡片。作为阿里AI业务的核心，之后越来越多的阿里生态都会融入进千问APP#千问APP接入阿里生态场景# 让我们拭目以待吧！

64. #千问APP接入阿里生态场景##高德接入阿里千问App#千问APP今天正式接入高德了~以后再也不用再对着长篇攻略扒信息，问一句就能拿到包含餐厅、酒店、地理位置和出行方案的一站式决策卡片。这只是阿里生态联动的第一步，接下来淘宝、支付宝都要接进来……看来一个能搞定我生活大小事的服务网络，已经在路上了。

65. 试了下codex确实在编程上比Claude code 稳很多打个比喻，就像追小姑娘，Claude code 特别急切的想上床把事情干了而 codex 会，先请你吃饭、唱歌、看电影、逛街，一步一步的详细规划，慢慢达到目的。Claude code一上来就写代码，迫不及待想证明自己是个快男。Codex 一直在辛苦的规划，不停的测试，怎么做才最好，一步一步达到目标！

66. Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了

67. 今天把评测知识库的框架搭建完成了，用一个20美金的Claude就完成了整个搭建，主要是CodeX开始干执行的活了，先用ChatGPT 5.5对方案进行整理，然后形成一个Proposal，然后用Claude Cowork对这个Proposal进行整理，改为Reviewed版，然后Claude会自动生成Codex 的指令。交给Codex执行，执行完毕后，再由Claude检查。Obsidian / Claude & Codex / LLM Wiki / GitHub 的评测知识库框架完成，进入喂知识的阶段，基础流程为Query、Ingest、Normalize、Produce、Governance、Lint，所有的约束都写好了。有种两个聪明人配合我一起干活的感受。

68. codex可以100%正式接管所有编程工作了吗？

69. 轻松学会！高手都在用的AI编程大法！

70. 一个视频带你快速盘点2025年GitHub热点项目

71. 我被人民日报新安全杂志社点名了全民健康素养提升+全民健康指数提升，助力健康中国2030 #全民健康素养提升 #全民健康指数提升#健康

72. 《"访谈｜Codex 团队如何用自己的产品构建产品——整个 Spec 只有 10 个要点》 OpenAI Codex 产品负责人 Alex 和开发者体验负责人 Romain 在访谈中详解：为什么整个产品 Spec 只有 10 个要点、为什么永远不做中期路线图、50 人团队如何只靠 1 个 PM 的海盗船式运作，以及为什么 PM 是填补空缺而非领导的岗位。 Codex 团队如何用自己的产品构建产品

73. Codex 餐饮点餐系统

74. 【完全由AI生成的roguelite游戏《CODEX MORTIS》试玩版已登陆Steam】根据谷歌的一项调查，约87%的游戏开发者在不同程度上使用了生成式AI技术。而近日，一款名为《Codex Mortis》的独立游戏因对AI的极端运用引发行业关注。该作是一款玩法类似《吸血鬼幸存者》的作品，其开发者Crunchfest3在官方新闻稿中宣称，这是一款全球首个100%由AI创作、且完全可游玩的游戏。游戏并未采用传统游戏引擎，而是在约三个月内借助多种AI工具完成开发。项目采用纯TypeScript编写，使用PIXI.js进行画面渲染，bitECS负责实体组件系统架构，并通过Electron封装为桌面应用，核心代码几乎全部通过Claude Code完成，而游戏美术资源由ChatGPT生成，动画效果则基于AI生成的着色器实现。目前，《Codex Mortis》已经以试玩版形式上线Steam页面，甚至官方发布的预告片同样由AI生成。从实际表现来看，《Codex Mortis》在玩法上遵循了“弹幕生存”类游戏的成熟框架，整体结构完整，具备角色成长、技能叠加等核心要素。尽管其画面风格较为模糊、抽象，缺乏鲜明辨识度，但仍被视为一款可正常游玩的完整游戏。

75. ChatGPT、Claude、Gemini 什么任务该交给谁？每月600刀经验总结

76. 跑马拉松一定控制好安全心率！别冲太猛！量力而行！ #密云马拉松 #麻醉医生 #全民健康素养提升 #马拉松 #来密云看海

77. 2026年Claude Code的替代者

78. Claude Code vs Codex

79. Codex vs Claude Code

80. 如何看待 Open AI 推出了 Codex？

81. 2026开年AI编程大爆发

82. GPT-5.5 Codex解析

83. OpenAI Codex 300万用户，Sam Altman宣布免费解锁

84. OpenAI Codex 限额政策全解读

85. CodeX变天了？ 20刀的Plus会员不够用了！

86. OpenAI 对免费用户突然关上了门

87. OpenAI上新100刀套餐，Codex重度用户有福了

88. 深夜突袭！OpenAI Codex桌面版来了，一人指挥Agent军团，程序员真要告别996？

89. Codex 桌面版初体验

90. Codex 桌面版来了！比我想象中要好得多

91. OpenAI 推桌面版 CodeX，多智能体并行，硬刚 Claude Code！

92. OpenAI 发布新的 Codex 桌面版，我现在不骂 Codex 难用了

93. OpenAI 推出 Codex 桌面应用，AI 编程进入多智能体协作阶段

94. 新发布的 Codex Mac 版

95. Codex 要进手机了

96. 推荐一款工具Happy

97. OpenAI两大更新定档5月14日

98. OpenAI 把 Codex 升级成了一个真正会"独立干活"的 Agent

99. Codex 12 个官方用例全解读

100. 颠覆性升级！OpenAI Codex 变身"全能打工人"

101. Codex

102. 普通人要 Codex 有什么用？它更像“流程代理”

103. Codex 介绍（免费使用方法）

104. Codex 的升级，真正改变的不是写代码速度，而是人和工具的分工

105. Codex 从入门到精通

106. Claude Code、Codex 的正确用法，是 Goal-Driven

107. 观察报告

108. OpenAI Codex 完全指南

109. 我把最新版 Codex 连用了两天，最大的变化是AI开始会操作电脑了

110. 把 Codex 用成一个团队

111. 如何使用Codex实现双Agent架构

112. 别再让你的AI单打独斗了！Codex新版暗藏的多智能体并发功能，1分钟教你把它变成“包工头”

113. CodeAgents

114. Codex桌面版发布指挥多Agent并行重构编程范式

115. AI Agent 正在从聊天工具变成自动化员工

116. OpenAI 对 Codex 进行重大更新，原生支持 Mac 桌面操控、多智能体并行执行与跨天 / 周级长期任务自动化

117. OpenAI在Codex中引SKILLs标准，AI编程助手开始“学会分工干活”

118. AI 编程 Agent 进入企业，安全护栏怎么设计？OpenAI 内部用 Codex 的实践

119. AI编程门槛骤降，人人皆可成程序员的机会时代来临

120. Codex

121. 写给非编程同学的Codex通俗指南

122. 别再把 Codex 当程序员工具了

123. OpenAI Codex

124. 不只是写代码了！OpenAI Codex大升级

125. Ai编程神器GPT Codex桌面版怎么用？保姆级教程！写给非程序员的实用教程

126. OpenAI Codex

127. 佛山程序员阿恒

128. 我是 Java 程序员，不会 PHP，却用 WordPress + Codex 在 2 天里做出了官网 SEO 自动化项目

129. 用 Codex 批量处理图片，省掉一堆重复操作

130. Codex 官方用例系列③｜Web开发实战7个场景覆盖完整前端工作流

131. 我用 Codex 免费打通 Figma，自动生成全套设计规范，1 分钟把UI设计稿变成网页

132. OpenAI Codex CLI实测

133. 我是怎么用 Codex 做 AI 辅助开发的

134. 深度测评｜OpenAI Codex

135. OpenAI Codex App 深度拆解

136. 不用睡觉的助手

137. 实测3款主流编程AI｜Claude Code/Codex/Hermas Agent 优缺点全覆盖

138. 全网最详细的Codex入门教程,手把手教你玩转Vibe Coding

139. 300万用户刚庆祝完，OpenAI就「变脸」：$100新档上线，Plus的Codex免费午餐当天砍掉！

140. Codex 周活突破 300 万，Sam Altman 宣布重置所有用户使用限额！

141. 最强编程“大脑”：OpenAI开放GPT-5.2-Codex API

142. Codex 桌面版，把 AI 从“助手”变成了“干活的人”

143. 手机远程操控ClaudeCode/Codex：4个开源项目，旅行出差也能高效做项目了

144. Codex 全套课程 2026：全新最佳 AI 编程工具

145. 分享一个能把 Codex 接到了微信上的开源项目

146. Codex App 太强了！2026最新 ChatGPT Codex App 下载安装教程国内使用指南

147. OpenAI Codex 插件系统上线，解锁全流程工作自动化

148. OpenAI Codex 2026 全新AI编码工具中英字幕 1080P

149. 我把 Codex 变成了远程内容助手：一封邮件，搞定网站更新和公众号写作

150. OpenAI用户赢麻了！Codex额度重置，ChatGPT新增100美元Pro

151. 全员免费，OpenAI 格局拉满：Codex 桌面版刚刚上线！

152. Windows用户狂喜！OpenAI Codex桌面版，三大功能让开发效率翻倍

153. OpenAI发布macOS版Codex应用以加速软件项目开发

154. 不想整API？用iMessage当遥控器，一条消息远程控制Mac！Codex CLI+自然语言执行

155. OpenAI Codex登陆ChatGPT手机App,所有用户都能用

156. 从0到1让项目起飞！OpenAI Codex 2026

157. 普通程序员要失业了！Codex登陆Windows系统：小白也能一句话编程

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

159. 刚刚，OpenAI 上线 100 刀新订阅！无限 GPT-5.4，10x Codex 限时翻倍

160. 跨端拼图补齐，安卓 ChatGPT 可远程操控 Codex

161. OpenAI将补齐Codex跨端连接拼图，ChatGPT酝酿远程接管功能

162. OpenAI推出最强代理式编程模型GPT-5.2-Codex 现已开放API接入

163. Codex CLI v0.130.0 实测：插件系统刚上线，远程控制又变天了

164. Codex接入手机4种方案整理

165. OpenAI 还没出手，一个意大利小伙已经让 Codex 支持手机远程控制了

166. codex 远程助手（已开源）

167. 手机就能指挥AI！这款开源工具统一管理 Claude/Codex/OpenCode

168. Codex CLI 0.130.0重磅更新！远程控制+Bedrock登录优化

169. Codex 额度又缩水了，但是 Pro 会员额度翻倍了，还降价了！

170. 继 Claude 之后，OpenAI 也宣布！额度重置+翻倍，GPT-5.2 随便用！

171. 手机远控Codex，在哪都能办公

172. Codex CLI 0.130.0 发布：支持无头远程控制，线程分页加载，一大波更新来袭

173. ChatGPT Pro降价到100刀了？GPT Plus Codex额度缩水了吗，怎么选ChatGPT会员最划算

174. OpenAI Codex 限时速率翻倍，开发效率能提升多少？

175. GPT-5.4正式发布！OpenAI全面开放Codex同源Harness套件

176. OpenAI 2026年推出Codex灵活定价模式

177. OpenAI 将 ChatGPT 商业计划中的 Codex 定价模式改为基于使用量的定价

178. codex免费白嫖。🚨🚨突发！ Codex 将永久免费开放！ BREAKING: Sam Altman刚宣布Codex 将永久免费开放。之前活动计划仅限一个月，现在已取消时间限制。未来，所有 ChatGPT 免费用户和 Go 订阅用户均可使用 Codex，但可能额度会受影响。 ps: 怕是隔壁Anthropic要坐不住了[doge][doge] #OpenAI #大模型#ChatGPT #codex #希望对大家有帮助

179. OpenAI重置Codex全套餐用量限额，配合插件上线鼓励用户尝鲜

别信什么零门槛就能写APP，Codex根本不是全民编程神器

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