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這段時間以來,Codex 在社交媒體上是好評如潮。
有網友發現,現在邀請一位朋友加入 Codex ,就可以重置速率限制。
即便邀請的用戶并非新用戶或訂閱用戶,只要受邀用戶通過鏈接打開 Codex 后發送幾條消息,就能獲得一次重置的機會。
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除了拉新人送福利的活動,官方的 Codex 也將迎來大降價。
根據外媒援引知情人士的消息,OpenAI 正在考慮大幅降低其向用戶收取的費用,以從競爭對手 Anthropic 那邊贏得客戶。
報道里提到,OpenAI 可能會降低 Token 的價格,但關于大降價的討論還在進行中。
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畢竟,Codex 現在就是 OpenAI 最好的客戶拉新平臺。
和 OpenAI 官方披露的數據一樣,ChatGPT 用戶突破了 10 億,而 Codex 的周活用戶卻剛剛來到 500 萬,相當于 200 個 ChatGPT 用戶里,只有 1 個人點開了側邊欄里面的 Codex。
「用不上」是一方面,更多地可能還是不知道怎么用,或者 Codex 能做什么,哪些是 ChatGPT 做不好,只有用 Codex 才能做到的任務。
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Codex 官方也聽到了用戶的反饋,一邊高調宣傳即將并入 ChatGPT,未來我們打開全新大改版的 ChatGPT 應用時,可以選擇使用 Codex 還是 ChatGPT 來回答。
另一邊,他們這幾天在 OpenAI 官網一口氣更新了十幾個真實世界的工作流程,從常見的部署網頁和應用、直接構建一個 Mac 或 iOS 應用,到大型的項目管理、150 個小時的科研任務,以及各種工作中的瑣碎業務,都有相應的使用案例。
這些教程大概是幫助我們快速上手 Codex 的最佳指南,很好地解決了 Codex 能做什么,如何使用 Codex 的問題。
Computer Use,讓 Codex 控制電腦
Hey Siri,打開微信發消息給媽媽,說 XXXX
請先解鎖 iPhone
Siri 做不到,Codex 現在也做不到操作微信。
Codex 的 Computer Use 功能,主要是允許 AI 像我們一樣操作電腦界面,通過點擊、查看和輸入來完成任務。這項功能適合的場景包括跨應用任務,如收集筆記、更新記錄、在不同位置間復制細節、回復信息等。
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在官方的使用案例里,他們舉的例子有簡單地放首音樂,也有涉及在不同應用之間切換。
@Computer 放點音樂幫我集中注意力。
@Computer 請幫我把 Notes 里的面試筆記添加到飛書里。
@Computer 請查看我的企業微信并添加提醒,提醒我今天結束前需要完成的所有事項。
具體的使用方式,我們先要在 Codex App 里面找到 Computer Use 并確認已經開啟,接著在對話框里,輸入指令的開頭加上 @Computer ,或者提及特定的應用程序,例如 @Slack 或 @Messages 等。
選擇好 Computer Use 插件之后,描述一下任務以及我們想要的結果,當 Codex 需要訪問權限時,批準訪問,然后讓它在后臺繼續執行任務。
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使用 Computer Use 的幾個注意事項,像是確保運行時 Mac 不會鎖定,或者在 Codex 里打開「鎖屏操作」功能,還有 Codex 使用電腦上的應用時,我們可以在自定義設置中,告訴 Codex 默認瀏覽器是哪個。
以及不要使用兩個 Computer Use 的任務線程來控制同一個應用,每一個線程結束后都可以要求 Codex 總結和優化該任務,甚至是將這套工作流程變成可重復的模式。
給 Codex 一個能一直跑下去的目標
平時讓 AI 干活,很需要我們站在旁邊盯著,它做一小步停一下,問下一步怎么辦,我們得一直搭著手。
/goal 想解決的就是這件事:給 Codex 一個長期目標,讓它自己照著這個方向一直做下去,干完一輪也不停。
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官方指南里,幾個典型的用法是那種 比一句提示詞大、又比一整張待辦清單小 的任務, 目標明確、能自己驗證、做到什么程度算完都說得清 。
項目遷移:不管是把游戲搬到新技術棧、把移動應用搬到新平臺,還是把整個代碼庫換個框架,都可以用 /goal 讓 Codex 把遷移一路跑完。
做原型:從零做一個新應用、新游戲或新功能時,可以用 /goal 讓 Codex 交出一版打磨過的初稿。你可以寫一份 PLAN.md,把想做成什么樣講清楚,讓它照著做。
調提示詞:手上有一套測試集,就能用 /goal 拿評測結果來優化提示詞。Codex 會去看哪些案例失敗了、改提示詞、重跑評測,一直迭代到分數上去,或者到了你定的收尾條件為止。
對于如何寫好一個能穩穩跑起來的目標, 先給它一個明確目標和一個收尾條件;告訴它先去讀哪些文件、文檔、issue、日志或計劃;定好用哪條命令、哪個產物來證明進度;讓它分階段做,順手記一份簡短的進度日志;過程里我們隨時用 /goal 看狀態;跑完、卡住或者要換方向時,再暫停、繼續或清除。
用 GPT Image 2 來做 PPT
做 PPT 最磨人的那步,常常是排版。Codex 自帶兩個技能:$$slides 用 PptxGenJS 直接讀寫 .pptx,$$imagegen 負責生成配圖。
OpenAI 官方給的參考提示詞是,
使用 $$slides 和 $$imagegen 技能,按以下方式編輯此幻燈片:
- 如果存在,請在每張幻燈片的右下角添加 logo.png 文件
- 在幻燈片 X、Y 和 Z 上,將文本向左移動,并使用圖像生成功能在右側生成插圖(風格:抽象、數字藝術)。
- 盡可能將文本保留為文本,將簡單的圖表保留為 PowerPoint 原生圖表。
- 添加以下幻燈片:[在此處描述新幻燈片]
- 在新幻燈片和新文本中使用現有品牌標識(顏色、字體、布局等)。
- 將更新后的演示文稿渲染成幻燈片圖像,檢查輸出結果,并在交付前修復布局問題。
- 在交付之前運行溢出和字體替換檢查,尤其是在牌組密集的情況下。
- 創建一批相關圖像時,保存可重復使用的提示或生成說明。
除了從零開始做,一頁頁描述內容和整體風格,有 logo、圖片就丟進同一個文件夾方便它取用。
我們還可以讓 Codex 來處理周報、月報、季報這種,定期更新模板,讓它總結一份 guidelines.md 確定好內容、結構和更新方式,再配合別的技能拉對應的數據,比如給股東的季度匯報,換上新數字和洞察就行。
而修改現成的 PPT,也可以直接在對話框里,要求 Codex 修改間距、文字錯位這類毛病。
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讓 Codex 照著截圖做網頁
手上有幾張截圖、一份簡短的設計說明,或者幾張找靈感的參考圖,Codex 能照著做成響應式界面,同時順著項目里已有的寫法來,即原有框架和語言,不會另起一套。
再配上 $playwright,Codex 能在真實瀏覽器里打開頁面,按不同屏幕尺寸跟我們上傳的截圖逐一對照,反復調到接近為止。
參考提示詞如下,
請以我提供的屏幕截圖和注釋為依據,在當前項目中實現此用戶界面。
要求:
- 重用現有的設計系統組件和標記。
- 將屏幕截圖轉換為此存儲庫的實用程序和組件模式,而不是發明一個并行系統。
- 間距、布局、層級和響應行為要緊密匹配。
- 尊重倉庫的路由、狀態和數據獲取模式。
- 使頁面在桌面和移動設備上都能響應。
- 如果截圖中的任何細節不明確,請選擇最簡單但仍符合整體方向的實現方式,并簡要說明假設。
驗證:
- 將最終的用戶界面與提供的屏幕截圖進行比較,包括外觀和行為。
- 使用 $playwright-interactive 檢查 UI 是否與引用匹配,并根據需要進行迭代,直到匹配為止。
從零做一個在瀏覽器跑的游戲
做游戲大概也是能看出 Codex 不只會寫代碼還懂設計的場景之一。一個真正的游戲,要有寫下來的玩法概念、渲染層、前端外殼、后端狀態、美術素材,還得不停地調畫面和手感。
動手搭架子之前,先讓它寫一份 PLAN.md,把游戲拆成具體幾塊:玩家目標、核心循環、操作和輸入、勝負條件、難度和成長、視覺方向、技術棧和部署假設、里程碑的先后順序。
再寫一份 AGENTS.md,按照官方的教程,可以參考下面的寫法。
游戲名
技術棧:
- 前端 NextJS(部署在 Vercel)
- 渲染用 <填技術>
- 后端 Fastify + WebSocket(部署在 <平臺> )
- 數據庫 Postgres,緩存和 pub/sub 用 Redis
- 生成式 AI 功能走 OpenAI
約定:
- 每做完一個功能就用 build / test 命令驗一下
- 做新功能時照著 PLAN.md 來
- 把思路和決定記在 .logs 里,迭代時回頭查
- 用 playwright 測畫面效果,不對味就改
- 用 imagegen 出素材,每出一批就把 prompt 存進 .prompts,方便以后接著出同款
- 用 Context7 MCP 拉 <渲染框架> 的文檔
把 AGENTS.md 里提到的技能都裝上:$$imagegen 出美術素材,$$playwright 在真實瀏覽器里測游戲,$openai-docs 拉最新的 OpenAI API 文檔,需要的話再加個 Context7 MCP 拉渲染框架的文檔。
接下來 Codex 會照著計劃先做出第一版。如果要生成的圖很多,這一版可能得跑上好幾個小時,Token 開始瘋狂燃燒。不過借由 Playwright 的能力,Codex 可以自己在瀏覽器里試玩、驗證游戲效果,中間基本不用我們管。計劃寫得越細,第一版出來就越像樣。
我們讓 Codex 自己寫了一份游戲的 Plan.md,輸入提示詞, 然后生成了一個幾乎是可以直接上線的小游戲。
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Use $playwright-interactive, $imagegen, and $openai-docs to plan and build a browser game in this repo.Implement PLAN.md, and log your work under `.logs/`.
小的網頁游戲之外,使用 Codex 提供的構建 iOS App 插件,我們一句話就能在 Codex 內查看和測試 iOS App。
讓 AI 自己跑科研
Codex 能干的不止寫代碼,它也能在科研里當一個長期干活的研究助手。用戶給出方向和判斷,它去實現、取證、打分、反復迭代。
其中一個案例是改模型架構。假設手上有個蛋白質折疊的假設,「讓模型多表示一些高階的幾何結構,會不會學得更好」,可這種想法一遍寫不完,得反復試。
用 Codex 的 Goal Mode,給它三樣東西:一個劃好邊界的科學方向、一個能跑的基線模型、一套能自動打分的基準,它就會照著這個目標一路爬分,實現、測試、記實驗、查故障、再改。
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官方給出的例子里,Codex 連著跑了 150 多個小時,產出了一個叫 SimplexFold 的實驗性架構。
另一個是給藥物靶點排序。類似任務的麻煩點,在于證據散在十幾個數據庫里,遺傳學、臨床、文獻、表達數據各管一攤。
用 Life Science Research 插件,Codex 能并行去各家數據庫取證、每條證據線各自按 1-5 分打分,最后匯成一張打分表加一份排名,還能配上熱力圖之類的圖。
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在 OpenAI 官網給出的用例還有很多,我們這里只是列舉了部分熱門的用法。感興趣的朋友可以去 OpenAI 開發者官網 developers.openai.com/codex/use-cases,嘗試不同的案例。
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