谁不想在自己的电脑上养一只小宠物，打开电脑，它就坐在那里看着你工作。

OpenAI 最近在 Codex 上的更新，引入了类似电子宠物 Tamagotchi 的桌面悬浮伴侣。

我们可以在摸鱼的时候，把鼠标悬浮到小宠物上逗它，还能拖着它在屏幕的各个位置游走；而在工作的时候，这只悬浮宠物还会实时显示 Codex 的工作状态。

和之前 Anthropic 在 Claude Code 终端里推出的像素宠物不太一样，Codex 的这只会全局地在我们的电脑上呈现。无论切换到哪个 App，它都在那个角落。

以前是人与人的聊天软件里，像是 QQ，需要一个 QQ 宠物从桌面右下角蹦出来，给它取一个名字，建立情感的联系，而它会告诉我们消息来了。

现在这件事，来到了人与 AI 的故事里。

从微软大眼夹到 Mac 访达笑脸，万物皆可宠物化

Codex 官方内置了 8 款像素风的基础宠物，包括默认原始的经典 Codex 形象，还有一只整洁的小鸭子 Dewey、适合快速迭代项目的火球 Fireball，以及一只小小的蓝屏捣蛋鬼 BAOD（Blue Screen of Death） 等。

我们可以在 Codex 设置>外观 最下面的宠物部分找到配置的相关信息。

但真正有意思的是，Codex 的自定义宠物功能。

通过使用 Codex 自带的 /hatch 指令，我们可以上传任何图片，Codex 会自动把它孵化成一个动画宠物，并保存在本地文件夹中，方便我们打包分享给其他人。

使用 /hatch 指令之前，我们还需要输入命名 $Skill Installer hatch-pet 来安装自定义宠物的 Skill。它会自动从 OpenAI 的官方 GitHub 仓库里面，下载对应的 Skill 文档。

准备就绪，我们使用 hatch pet Skill 输入 $hatch-pet 做一个 labubu 的桌面宠物。

Codex 会自动按照 Skill 里的流程，先生成一张主图，根据这张主图再生成 idle、running-right、running-left、waving、jumping、failed、waiting、running、review 等多种不同状态图片。

每一种状态，Codex 都会生成 4-8 帧的图片。

等待它生成全部状态的图片，合成为动画，我们就能得到一个自定义的桌面电子宠物。

社交网络和开发者社区也利用这一功能，创作了大量能提升 vibe coding 幸福感的桌面宠物。

像是恶搞 Anthropic CEO，做了一个愤怒的达里奥，还有奥特曼，「一个有趣的像素风格 Sama 灵感宠物，带着焦虑的斜视眼睛，头上戴着太阳镜，穿着灰色T恤和牛仔裤，散发出混乱会议室的能量。」

一些怀旧党立刻复刻了微软经典的大眼夹（Clippy），那个在我们新建文件、打开文件夹，都会跳出来，多两句嘴的桌面宠物，用 Codex 获得了新生。

苹果粉丝，就用 Codex 这套 Skill 做了一个相当生动的 Mac Finder（访达）笑脸小人 Lil Finder Guy，让它悬浮在程序坞上方，仿佛系统原生的一部分。

甚至还有人做出了乔布斯版本的宠物，以及像是 DeepSeek 的那只鲸鱼等。

在极短的时间内，PetShare 和 PetDex 这样的社区驱动型宠物图鉴网站，如雨后春笋般涌现。

多邻国的那只猫头鹰、经典动漫角色龙珠里的悟空、神探福尔摩斯、旅行青蛙、哈利波特、哆啦 A 梦等等，都成了 Codex 的热门宠物选择。

为了给这波热潮添把火，OpenAI 甚至官方下场举办了比赛：只要你生成的宠物被官方选入「最喜爱的 Top 10」，就能获得 30 天的 ChatGPT Pro（200 美元/月）奖励。

我们也在 Codex 里生成了一些小宠物，都是通过简单的两三个字的提示词。像是「做一个原神里旅行者荧的桌面宠物」，不过需要注意的是，生成自定义宠物需要的时间较长，同时消耗的额度也比较大。

更多 Codex 桌面宠物案例：

PetShare：
https://codex-pet-share.pages.dev/#/?sort=popular

PetDex：
https://petdex.crafter.run/

电子宠物是 AI 的灵动岛

把这些自定义的宠物放到 Codex 里面也非常简单，可以直接下载文件压缩包，复制到对应的文件夹，然后在设置里进行选择。

直接在 Codex 中输入简单的 /pet 指令，我们的桌面上也能快速召唤出一个活蹦乱跳的电子宠物。

这个电子宠物，除了可爱，还确实有一点用处。

它不写代码，不 debug，唯一的工作是偶尔弹出对话气泡，告诉我们 Codex 正在后台做什么——「思考中」「任务完成」「需要你来决定一件事」。

任务完成了，点它一下，直接回复，继续。

以往我们无论是用 Claude Code、OpenClaw，还是就在 DeepSeek 里面聊天，把一个任务交给他们，总是时不时需要切回对应的窗口，看看它是不是卡住了，是不是还在思考。

现在，这只悬浮在屏幕最顶层的宠物，会通过气泡和动作告诉我们 Codex 的后台状态。

基于生成的多种状态，这只桌面宠物，如果开始在挠头了，就说明它正在「思考」；它弹出气泡，就说明它完成了任务，或者需要我们提供进一步的输入。

更有意思的是，如果我们在它发消息时点击它，就可以直接开启一条回复 AI Agent 的双向通道。它就像是 macOS 桌面上的一个跨应用灵动岛，让我们在专注当前工作流的同时，对 AI 的进度了如指掌。

一直在更新的 Codex

电子宠物的功能在社交媒体上给 Codex 带来了又一波的好评，网友们都在说，这也太可爱了，情绪价值非常到位。

看着自己喜欢的小宠物在桌面上跳动，要比看着进度条转圈要心情好上不少。

但 Codex 这次在更新桌面宠物的同时，还悄悄放了两个新功能。

Codex 现在能够自动检测我们的电脑上，是否有其他 AI 编程工具，比如 Claude Code 留下的配置文件。

一旦检测到类似如 CLAUDE.md 的文档，它会主动建议并一键导入所有的插件、项目约定和自定义规则。

如果你也是为了避开不同平台的使用频率限制，让在多个 AI 之间反复横跳，这项更新降低了一定的切换成本。

另一项更新是在 Codex 内新增了「听写词典」，允许我们预先录入个人的常用缩略语和短语。

对于习惯用语音让 AI 写代码的用户来说，专有名词和缩写经常会被错误识别，导致反复修改。现在通过添加对应的条目，可以让减少我们纠错的麻烦。

OpenAI 也开始用最频繁的更新，把用户留在自己的生态里。

配置文件的跨端迁移、更懂用户的语音工具，加上那些在屏幕上挥手、打盹、偶尔还会抖动一下的悬浮宠物……

奥特曼在 X 发文说，感觉 Codex 正在经历 ChatGPT 时刻。

虽然事后奥特曼解释是 Goblin 时刻，但是 Codex 这接二连三的更新，也能看到 Codex 确实正在向一个更完整的、具备极高粘性的桌面「超级应用」进化。

在 AI 能力逐渐同质化的今天，产品的魅力和情绪价值，变得和代码生成能力一样重要。

就像那位做出 Lil Finder Guy 宠物的网友，分享了一段 AI 发给他的话，宠物用乔布斯的腔调说：

致敬那些小小的存在，那些悬在 Dock 上摇摇晃晃、时不时打个盹的小帮手，它们让工作变得轻一点。致敬 Codex 宠物。

好了，看着桌面上那个正冲我挥手的像素小怪物，我可能也得出门去溜达一圈了。

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龙虾之父一个月消耗 6030 亿 Token，总花费金额高达九百万人民币。

移动联通电信，三大运营商都在推 Token 套餐，199 送千兆宽带还有 1 亿 Token，了解一下？

从硅谷到国内大厂，Tokenmaxxing 成为公司的主流，谁消耗 Token 多，谁就是 AI 时代的好员工。

00 后校友向母校捐赠 20 亿 Token，被网友调侃按 DeepSeek 5 元/亿 Token 计算，只要 100 元。

Token 在半年内完成了一次身份跃迁：从技术术语，到 KPI，到话费套餐，到捐赠货币。它成了 AI 时代的「度量衡」，唯一的问题是，没人说得清它到底在度量什么。

我们自己买 Token，用公司的 Token，部署了一堆 Agent，代码、论文、周报都是 Token 烧出来的。

而另一边是，大厂的员工由于 Token 消耗排行榜的原因，开始拿着公司的 Token 处理私事、玩游戏、开发数十个没什么用的子 Agent 来提升自己的排名。

「回报」这件事很难量化，但「使用量」可以量化。

于是所有人都选择了那个容易量化的东西。这不是 AI 时代的新问题，这是管理学的老病。

用 AI 消灭狗屁工作的公司，正在制造新型狗屁工作

亚马逊，那个裁员裁到大动脉，把自己的网站都变成 404 的小狗，最近又被爆出了新的「笑料」。

原本被寄予厚望、用来消灭「狗屁工作」的 AI，最终却沦为制造新型「狗屁工作」的源泉。

据《金融时报》报道，为了逼迫员工拥抱 AI，亚马逊搞出了一个极其复古的管理手段：「Token 消耗排行榜」，追踪每个员工的用量。

公司强制要求超过 80% 的开发者每周必须完成 AI 使用指标，甚至将消耗 Token 的数量作为考核标准。

打工人的反应也很直接，既然公司用这种指标来考核，大家干脆用魔法打败魔法，开启了「Tokenmaxxing（最大化消耗 Token）」战术。

刚好亚马逊内部上线了一个叫 MeshClaw 的 AI Agent，它能发起代码部署、整理邮件、操控 Slack。公司内部备忘录里描述它是：「它在夜间做梦来整合白天所学，在你开会时监控你的部署，在你醒来前替你分类邮件。」

于是 MeshClaw 就成了一个刷排行榜的工具。开发者开始用它来规划旅行、处理私人邮件、让 AI 分析产品经理在 Slack 上说的蠢话。

在职场匿名社区 Team Blind（一个面向 Google 和苹果等公司认证员工的留言板）上，一位亚马逊员工的发言被疯狂点赞。

我疯狂燃烧 Token，就是为了骂我的产品经理。每当他在 Slack 里说屁话，我就把聊天记录扔给 AI，启动 10 个子智能体去全方位深度分析并吐槽他。这绝对是 GPU 算力的完美用途。

亚马逊在回复《金融时报》时提到，MeshClaw「每天帮助数千名员工自动化重复性工作」，公司「致力于负责任地部署生成式 AI」。同时，公司表示 Token 统计数据不会用于绩效评估。

但员工的说法是：「经理在看这个数据。当他们追踪用量时，就会制造扭曲的激励，有些人在这上面很有竞争心。」

公司说不算 KPI，但经理偷偷在看。这和大厂说「年终奖与 996 无关」是同一个套路。

不只是亚马逊，Meta 员工也在做同样的事。

早在四月份，The Information 就曾报道，Meta 公司的一名员工利用内部数据，在公司内网创建了一个仪表盘，让同事们可以竞争成为公司排名第一的 AI Token 用户。

这份排行榜汇总了超过 85000 名 Meta 员工的人工智能使用情况，并列出了排名前 250 位的超级用户，其中扎克伯格没能进入前 250 名。

而这份排行榜在两天后就下架了，Meta 在回应媒体查询时发声明，「该员工自行决定撤下仪表盘；Meta 并未要求采取此行动。」

当你笑完这份排行榜的不合理之处，转念一想就会发现，这其实是大多数公司的现状。还没想好 AI 怎么发挥作用，但是就先裁员了；还没想好 Token 怎么用，就匆忙把它作为生产力的衡量工具。

一个月 6000 亿 Token 烧出了什么

Token 消耗排行榜的荒诞还没消化完，更魔幻的事又来了。

三位 00 后校友向母校郑州西亚斯学院捐赠 20 亿 Token，网友按 DeepSeek 的价格算了算，说这就值 100 块。

后来有媒体澄清，这 20 亿 Token 不只是 API 调用量，还包括生成工具使用权和平台积分。但「捐 Token」这件事本身已经够魔幻了。

三位校友说自己实力还不够捐教学楼，所以捐 Token。这个时代的慈善逻辑也在刷新：捐不起楼，捐算力。

Token 存在的价值在刷新，Token 的使用边界也在刷新。

GitHub 前 CEO、现任 Meta 超级智能实验室 CEO Nat Friedman，在一场公开活动上讲了个故事。某天，他的 OpenClaw 判断他喝水不够，他随手给了指令：「不惜一切代价确保我补充足够的水分。」

OpenClaw 很快行动了。它指示他去厨房喝一瓶水，顺带告诉他，正在通过家里的摄像头监控他是否真的去喝了。他照做之后，OpenClaw 发来一张他喝水的截图，附言：「干得好。」

原本只是手机设置一个提醒每日喝水，但现在是 Token 疯狂地燃烧，调用摄像头来为「提醒你喝一杯水」服务。

而当 Token 的消耗不再重要，不需要考虑 Token 的价值和使用边界，我们又会拿他来做点什么。

OpenClaw 最近有意思的事，还得是龙虾之父 Peter Steinberger 周六在 X 的分享，他发了一张 CodexBar 的截图，配文「CodexBar 最新更新让 API 费用显示得更加友好。」

但很快有网友发现这张截图了不起，三十天用了 6030 亿 Token，累计消耗的金额更是达到了 130万美元，约合人民币 930 万。

评论下面都是各种质疑，交付了多少代码，消耗的 Token 和最终能用的代码之间比例是多少？到目前为止，你做出了什么有用的东西吗？要不是入职 OpenAI，Codex 这 Token 能让你这么消耗吗？

兄弟，你最好拿出点儿价值百万美元的工程师都做不到的东西，不然这可能就是前沿实验室泡沫破裂的开端了。而且这还是补贴价格，我的天。如果是实际成本，价格肯定更高。

龙虾之父在评论区回复了这些声音，他提到如果关掉 Fast Mode，成本就能降 70%。而且，自从 OpenClaw 被 OpenAI 买走之后，负责该项目就只剩下三个成员，他们在 Codex 上运行了 100 个实例。

这些实例会自动处理软件开发流程中的各种问题，像是代码的提交、Bug 修复、功能的更新等。

但是光看 OpenClaw 的更新，真的需要 130 万美元来支撑吗？他又提到自己在做一些除了 OpenClaw 之外的创业项目，以及他是在探索一个问题：如果 Token 成本不重要，软件会怎样被构建。

这个好问题。但 130 万美元花下去之后，他也还没有得到答案。

这可能是 2026 年最贵的一个问号。

即便是有无比丰沛算力的人，现在似乎也不知道这些 Token 可以用来做什么。

大厂高管们看着财报上巨额的 GPU 采购费，迫切需要向董事会证明这笔钱没白花。既然「重构真实业务流」太难、太慢、太需要魄力，那就退而求其次，去考核「Token 的消耗量」。

员工们甚至一开始就没被问过「你觉得 Token 该怎么用」，他们被问的是「你这周用了多少」。

当一个工具的考核标准是「消耗量」而不是「产出」，它就不再是工具了。它是燃料，唯一的使命就是被烧掉。至于烧完之后驱动了什么，没人真的在意。

因为一旦认真追问，很多人会发现，自己烧掉的那些 Token，和年初裁掉的那些人一样，都没换回任何东西。

我们正在经历的，是一场所有人都假装看懂了规则的游戏。公司假装知道怎么用，员工假装在认真用，投资人假装看到了回报。

唯一真实的，只有不断超支的账单。

Token 终究会找到它真正的用途，成为真的「新质生产力」。但那一天到来之前，我们在烧掉动辄上亿的 Token 之前，可以问问自己真的有必要吗

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「如果这条推文获得了一个赞，Codex 重置额度限制。」

已经数不清这是今年以来，第几次的限额重置了。奥特曼前两天在 X 发文，让 Codex 负责人 Tibo 再一次重置了使用限额。

网友做了一张梗图，每当一个人想走向 Anthropic 或 Gemini 时，奥特曼站在后面默默按下 Codex 限额重置的按钮，这个人就会回头，然后被拉回到 OpenAI。

OpenAI 这半年也因为出圈的 Codex 收获了一大批的新用户。外媒报道 OpenAI 第一季度营收达到了 57 亿美元，比 Anthropic 高出 10 亿美元，Codex 是主要因素。

我们在之前介绍过 Codex 的入门指南，从 ChatGPT 官网下载安装到连接手机上的 ChatGPT App 实现远程控制，都有详细的步骤。

不少读者在评论区留言，Codex 确实好用；也反馈了不少问题，像是下载 Codex 后仍需绑定手机号才能使用。我们的测试也发现登出之后再登录，确实会被要求绑定手机号。

这个时候，建议先在浏览器中进行登录，即主动打开网址 https://auth.openai.com/log-in 提前登录好。再回到 Codex 中登录，弹出的登录链接，只会显示要求授权即可，不会再有绑定手机号的提示。

不同的账号可能会遇到不同情况，大概也是眼下 OpenAI 在 Codex 这边投放了太多的算力，不希望被用户太轻易地薅走羊毛。

今天凌晨，Codex 又上新了一大波的新功能，现在只要按下电脑上的 Command-Command 键，就可将应用程序窗口附加到 Codex 的对话线程里。Codex 会自动获取窗口的屏幕截图和文本，包括屏幕上不可见的内容，作为对话的上下文。

以前还要自己手动截图，现在 Codex 不仅能处理截图，还能直接读到一整个应用窗口的信息。

此外，上次更新的在 ChatGPT App 内操作电脑上的 Codex 这一次也升级了，之前的选项是保持 Codex 常开，现在是即便电脑锁屏了， ChatGPT 同样能远程操作 Codex。

/goal 命令这次也从实验室版本来到了正式推出。之前我们分享多 Agents 协作时，就有读者提到 /goal 功能和多 Agents 类似，它们都是把一个任务当做一个项目来进行管理，有完整的目标生命周期，通过不同的机制来完成迭代。

/goal 最早是 4 月底出现在 Codex CLI 中，有了它确实也能更好的处理越来越多的长任务。

不过遗憾的是，无论是按 command 还是锁屏后继续远程控制，这些都是 macOS 平台的更新，对于 Windows 用户，只能等 OpenAI 的推进。

有网友说，「Mac 用户总是能享受到好东西，而 Windows 用户只能眼巴巴地看着，哈哈。」不得不说，Mac mini 作为 AI PC 的含金量还在增加。

省去很多麻烦的应用快照

这项功能叫 Appshots，开启它的方式也很简单，更新 Codex，在应用设置下，找到「应用快照」，就有一段视频教程，并且可以自定义快捷键。

不过需要注意的是，按下 command 键是指按下键盘上，空格键左右两边的两个 command 键，而不是单击两次。

在任何界面同时按下两个 command 键之后，Codex 会自动捕获页面截图，并快速打开 Codex 将截图放在输入框。我们可以针对这个窗口快照提出问题。

但基于 Codex 的能力，这个窗口快照不单是一张图片的 OCR 文本提取。Codex 可以再这个窗口的基础上，进一步使用 Computer Use 和 Chrome 自动化等功能。

例如，我们在飞书文档的文章开头同时按下了 command 键，然后告诉 Codex 要求它看看这个窗口讲了什么。Codex 会使用 Google Chrome 的工具，自动对网页进行浏览以获取更多的上下文。

这是它和一般截图最大的差别，除了把截图内容放进了上下文，Codex 还会自动把窗口的信息，来自哪个应用等状态信息，同步发送给 Codex。

例如我们在微信里阅读公众号时，也能按下两个 command 键，开启 Appshots。但这里有一个小 Bug，当 Codex 使用 Computer Use 来控制微信的窗口，上下滑动公众号，退出图片的预览时，直接把微信给登出了。

官方在宣传视频里介绍 Appshots 时，同样不是简单地将它作为一张截图来使用，而是结合了 Computer Use 和 Google Chrome 来使用。

像是直接要求它修改我们的备忘录内容。

还有也不用再复制什么图片，直接 command+command 然后告诉他生图提示词，对图片进行编辑。

就是这种应用多做了一步的感觉，我们就减少了很多 AI 的使用负担，让 Codex 的体验也变得更加丝滑。

/goal 的保姆级使用指南

在对话框内输入斜线，我们就能看到有「目标」的快捷选项，「设置 Codex 将持续努力实现的目标。」

目标存在的价值是作为一个独立存在的任务定义，而不是普通的对话提示词。Codex 会反复根据目标来判断「还该做什么」和「是否已经完成」，自动一轮接一轮的推进，直到任务完成、暂停或者烧到 Token 上限。

这两个判断也是目标的核心机制，即「延续」和「完成审计」。「延续」是在每轮结束后，自动注入提示，让模型决定下一步。「完成审计」是要求模型对照目标逐条核对。

Goal 模型最容易踩坑的地方，就是随手写一句话放进去。要写好一个 Goal，关键原则是 Codex 要能判断是否完成了。

官方在帮助文档也提到，好的目标应包含具体的结果、可衡量的指标或测试标准。他们给了一些案例，像是将项目从一种编程语言迁移到另一种编程语言。

把这个项目从 JavaScript 迁移到 TypeScript。

 

要求：以 strict 模式编译通过，不允许出现显式的 any 类型。

还有更直接的要求，「把首页的可交互时间压到 1 秒以内。」

这些例子都是有着具体的可验证标准，并不是「优化一下」、「完善一下」这种虚词。

 

如果没有想到具体标准，Codex 建议是先跑 /plan。让 Codex 和我们讨论一轮，把验收标准定清楚，再切回普通模式下 /goal。

还有一些实用小建议是，可以在 goal 文本末尾加一句 Use a token budget of 80000 tokens for this goal，用来设置 Token 预算。

以及不要在一个会话的开头就发送 /goal，而应该是先给这个项目其他的需求，有一定的雏形，再给它目标。

锁屏了，Codex 还能操作你的电脑

除了这些大的更新，Codex Thursday 还带来了很多体验升级的功能。

Locked Computer Use 是最值得一提的一项，简单来说它就是能让 Codex 在 Mac 锁屏之后，仍然能在后台操控桌面应用完成任务。

网友对这项功能的评价，都集中在这是突破性的，这很有未来感的同时又很吓人。

如果 Codex 能够在没有活跃用户会话的情况下运行 Mac 应用，这或许是迈向持久 Agent 基础架构的第一步。

若要使用锁屏后继续操作的功能，必须由我们手动开启，并且输入密码。打开的方式同样是在设置里，找到电脑操控，开启锁屏操作。

正常的 Computer Use 需要屏幕处于解锁状态，Codex 才能「看到」并操作界面。这个功能打破了该限制，我们可以把 Mac 合上或锁屏，然后从手机、iPad 或另一台设备远程发起 Codex 任务，它会自动临时解锁、完成操作、然后重新锁上。

Codex 为此安装了一个 Apple Authorization Plug-in（苹果官方授权的认证插件），接入 macOS 的解锁流程。当有活跃的 Computer Use 任务时，插件允许 Codex 临时解锁屏幕；任务窗口之外，解锁权限直接拒绝。

OpenAI 也对这个功能做了几层约束，防止它变成其他危险操作的后门：

• 解锁窗口极短，仅限当前 Computer Use 操作期间有效
• 覆盖所有显示器，临时解锁期间屏幕内容对物理旁观者不可见
• 检测到本地输入立即重锁——有人碰了键盘或鼠标，自动暂停，要求手动解锁
• 这个路径只对 Codex 开放，其他应用或本地进程无法借道

另一项高级标注的功能，则是我们在使用 Codex Vibe Coding 某个网页时，通过 Codex 内置的浏览器打开，同时还提供了直接在网页内容上进行修改的标注工具。

除了 Codex 这一系列的更新，今天 ChatGPT 也上新了一项新功能，ChatGPT 现在可以直接在 PowerPoint 中创建和编辑演示文稿，并且还能使用 GPT Image 2 生成用于 PPT 里面的图片。

Codex 越来越好用的同时，钱包燃烧的速度也在加快。

我们的 Pro 账号，每周使用限额要到 27 号重置，但是今天（22 号）就只剩下 10% 了。只能在心里默默「作法」，祈祷它再一次重置。

如果这篇文章获得了一个赞，你的 Codex 有可能重置额度限制。

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昨天，Codex 再一次重置了额度，我们的账号从剩余 10% 又回到了剩余 87%。

Codex 负责人 Tibo 在 X 发文，

有些用户注意到 Codex 中的缓存限制消耗得更快，我们发现根本原因是之前的一个优化措施，该措施在长时间运行的会话中进行压缩时会影响缓存命中率，我们已将其回滚。

 

 

我们已修复此问题，并已重置所有账户的使用限制。祝您周末愉快。

于是又想着还可以用 Codex 来做点什么，刚好就在 X 上刷到了「我用 Codex 提升了我的电脑网速，从 400Mbps 到 900Mbps。」

内容真的很有噱头，用 Codex 竟然能优化本地的网络？网速不应该是受限于路由器，或者网络服务提供商 ISP 这些上层设备吗？

这则推文的评论区也有不少网友提出了质疑，「所以 Codex 最终改变了电脑上的什么配置？」、「鉴于如今 AI 的强大技术，我真的无法判断这是否是诱饵。」

博主做出解释，Codex 帮助他把电脑上的 auto tuning level 从关闭调回了 normal 正常。auto tuning level 是说系统会根据网络延迟、带宽和拥塞情况，动态决定一次能接收多少数据，从而提高网络的速度。

他还给出了自己用的提示词。

嘿，我朋友说他的网速提高了，情况是这样的。你能帮我看看我们家的网络有什么可以改进的地方吗？我的网络供应商说他们提供的带宽是 1.2k Gbps，而我实际的网速是硬件问题。我现在只有 55Mbps，请帮我解决这个问题，别出错了。

 

我的目标很简单，就是让我的互联网速度更快。
问题已诊断：首先运行了 speedtest-cli。
检查了 DNS 解析时间，
检查了 MTU、丢包率、Wi-Fi 信号/干扰情况。
发现 3 个问题。
已删除过时的网络位置/配置文件。
终止或限制占用大量带宽的后台进程。
优化 mDNS。
进行了测试前后的速度测试和延迟检查。

这套提示词来自另一个 X 博主@cjzafir，他分享了自己使用 Codex + GPT 5.5 的实际案例，里面提到了 Codex 5.5 让他的网速变快了，本地运行的 6B 小语言模型速度更快了，以及 Macbook Pro 运行速度也像新的一样快等等。

我们也拿着这套提示词发给 Codex，在要求 Codex 处理网速问题前，先用中国科学技术大学测速网站 https://test.ustc.edu.cn/ 看了一下大概的速度，基本上下载速度在 100Mbps 左右，上传是在 200 Mbps 左右。

Codex 确实按照这些诊断，从 DNS 解析时间，数据包、网络配置等方面，检测并修复了对应的问题，累计处理时间超过五分钟。

最后 Codex 得出的结论是「我检查并做了能安全完成的修复。」它找到了 3 个存在的问题，分别是 DNS/缓存异常、负载延迟很高，以及有线千兆网卡没有在用，Wi-Fi 不能作为 1Gbps 的验收依据。

再次测试，发现似乎并没有很明显的网速提升。

有人问那位博主，是不是使用的 Mac 电脑，他回复说是 Windows，底下还有网友科普，Mac 的网络配置都是固定了，Codex 一般是无能为力。

所以这次轮到 Windows 用户来享受 Codex 网速提升服务了？还有 Linux。

有评论说，「以为是用 Codex 入侵了网络服务提供商，然后提高了流量限制」，结果只是 Codex 帮忙清理了一下 DNS 缓存。

但也有网友分享照着这个方法，成功复现了，Codex 确实让它的网速变快。

大家要是感兴趣也可以试试，不过 Codex 修改这些网络配置还是有一定的风险，评论区还有人提到 Codex 把他原有电脑的网络配置都删掉了，然后 Codex 跟他说，删掉它们是为了让网速更快。

这些涉及到 Computer Use 的使用案例，大概都会有类似的问题，除了每一次更细心的看懂允许 Codex 执行的是什么命令，还可以在提出任务时，就要求它解释清楚它要做的每一步。

如果不做修改，只是让 Codex 去诊断一些可能存在的网络配置问题，我想也比那个一直停留在进度条的自带 Windows 诊断要强。

开始了，Codexmaxxing

当大家都在讨论 Codex 是否能真的提升网速时，也有网友提到这种用法其实是一种启发。

他说这种做法的核心价值在于靠案例驱动，让 AI 直接参考成功的经验，再针对自己的具体情况进行精准诊断和优化，而类似的提示词技巧在 Agent 产品上将非常有效。

这很像 Codex 里面的 /goal 命令，给他一个目标，这个目标可以是我们自己设置的，也可以是其他用户已经有的成功案例，Codex 照着这个目标，自己去摸索可以实现的路径。

在社交媒体上，也有很多人开始分享这些写目标的模板，以及 OpenAI 的工程师也专门写了一篇文章来讲清楚什么是目标，如何用好目标来发挥 Codex 的最大价值。

/goal <期望的最终状态>，通过 <具体证据> 验证，同时保留 <约束条件>。使用 <允许的输入、工具或边界>。在各次迭代之间，如果受阻或没有剩余有效路径。

也有人认为这只是 Codex 的早期阶段，所以我们才需要学习这么多的提示词技巧，无论是使用案例驱动还是使用 /goal 命令，本质上都是为了让 AI 能更好的理解人类的需求。

就像 Midjourney 、Nano Banana 刚推出时，我们都热衷于找各种公开的提示词；而现在使用 GPT Image 2 在大多数的生图场景下，基本上都不需要专门的提示词格式，就能得到不错的效果。

等到 Codex 越来越好用，我们或许也不再需要这些官方使用模板。但从另一个角度来看，或许就是在这种模仿使用的过程中，我们才会更知道 AI 是如何提升我们的生活和工作效率。

因此，除了提升网速，我们还看到了一些 Codex 的其他玩法。像是使用 Codex 的定时任务，让它每天早上自动产出一份对应行业的日报；还有让 Codex 也能获得自我进化，从过去的对话里面提取出有用的技能；以及直接构建一个 macOS 应用；把 DeepSeek 接入 Codex 客户端等。

我们也继续尝试了一下那套让 Codex 自进化的提示词，它花了 7 分钟，帮我们创建了 3 个 Skills。

感觉这套提示词不仅仅可以用在 Codex 里面，几乎所有的 Agent 产品，都可以用它总结出一些可复用的流程，以子 Agent、Skill，或者自动化的形式重新编排。

回顾我最近 30 天的工作，若历史记录不足则查看所有可用历史，并识别值得打包的重复性手动工作流。

按以下顺序使用可用证据：
– 最近的 Codex 会话和任务摘要。
– Codex Memories 和 rollout 摘要，用于寻找跨会话重复出现的模式。
– 如果启用了 Chronicle，用它发现 Codex 之外的重复工作。Chronicle 仅用于发现；重要细节尽量回到相关源系统确认。
– 现有技能、自定义智能体和自动化，优先复用或扩展已有内容，避免重复建设。

广泛寻找那些重复、耗时、容易出错、依赖上下文，或适合标准化流程的工作。范围包括编码、研究、写作、规划、沟通、运营、分析，以及个人事务管理。

只有满足以下条件时，才把候选项纳入：
– 至少出现过两次，或明显会重复出现且重复成本高；
– 输入稳定、步骤可重复，并且输出或结束条件明确；
– 能明显提升速度、质量、一致性或可靠性；
– 当前还没有被充分覆盖。

选择最小且合适的形式：
– Skill：可复用的工作流或操作手册。
– 自定义子智能体：适合委派的、有边界的专项角色或调查任务。
– 自动化：定时或周期性的检查、报告、提醒或监控。
– Skip：过于一次性、模糊、敏感，或证据不足，不适合打包。

先输出一个简洁候选清单，包含：
– 重复工作流
– 支持证据与日期
– 频率 / 置信度
– 推荐形式：skill、subagent、automation、扩展已有内容，或 skip
– 为什么值得或不值得创建

然后只创建高置信度且当前缺失的项目。保持范围狭窄、实用、了解数据来源，并且容易验证。不要创建猜测性的、重叠的，或过于宽泛的资产。

最后总结：
– 你创建或扩展了什么
– 你刻意跳过了什么
– 哪些内容还需要更多证据后才能打包」

我们还依照 Tibo 分享的使用 Codex 来取消我们不需要的付费订阅服务，由于订阅项目较少，但是有很多无意中订阅的 newsletter，所以我们输入「请查看我的电子邮件，列出我付费订阅的所有服务，以及订阅了哪些邮件通知，并和我确认哪些需要取消订阅。」

Codex 很快就调用了浏览器使用的工具，打开 Gmail，检查我的电子邮箱，发现付费订阅的项目较少，着重为我列举了一些「可退订的邮件通知」。

Codex 会自动搜索相关的邮件

新加入 OpenAI 的员工 Jason Liu 也分享了如何榨干 Codex 的用法，他提到自己喜欢使用 Codex 的语音输入功能，所有的对话线程不再一次性重置，而是跨对话保留上下文，以及使用 Obsidian 库来作为 Codex 的持久记忆层。

前段时间，我们分享了一篇文章，是说几乎所有模型公司，都要做自己的 Agent 产品，模型公司和产品公司之间的界线会越来越模糊。

OpenAI CEO Greg 在 X 发文也提到他认为仅凭模型本身已经不再是产品；Google AI Studio 负责人 Logan 在跟帖中回复，模型、工具和产品之间的共生关系如今已成为一种趋势。

从目前来看，Codex 大概会是体现 OpenAI 模型能力最有力的一个产品。

Codex 负责人 Tibo 提到「总体规划是发布更好、更高效的模型，并且每周都发布更好的产品。还要增加计算能力。」

能从龙虾、Claude Code 这些先占领市场的 Agent 产品里脱颖而出，Codex 的进展确实让人值得期待。不过， Tibo 还贴心地提醒我们，好用，也记得多出去走走，Codex 没法替我们体验真实的生活。

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一夜之间，ChatGPT 和 Codex 的合并提上日程。

Codex 最初面向开发者，用于编程和工程任务；现在，OpenAI 准备把它推向更广泛的企业工作场景。公司宣布，未来几周内，Codex 将进入 ChatGPT。

整合后，用户无需再在两个产品之间切换。Codex 的 Agent 能力将并入 ChatGPT，覆盖桌面端、移动端、浏览器，以及 Excel、Slack、PowerPoint 等企业常用工具。

在 OpenAI 的设想中，ChatGPT 将从对话入口升级为企业员工调用 Agent 完成工作的统一界面。Codex 也将从写代码工具，变成能够处理数据分析、销售准备、市场素材、产品原型、投资研究、工程修复和安全扫描的工作 Agent。

更关键的变化在于，今天过后，OpenAI 的产品逻辑开始全面对标 Anthropic。

Codex 进入 ChatGPT，意味着 OpenAI 不再只围绕通用聊天入口组织产品，而是开始像 Claude 一样，把代码、文件、企业系统、长任务和工作流代理放进同一个客户端。ChatGPT 的新形态，也越来越接近 Claude 客户端。

500 万周活之后，Codex 站上 C 位

Codex 是本次发布会当之无愧的主角。

OpenAI 披露，Codex 周活用户已经超过 500 万，比今年年初增长 400%。Codex 最早用于软件开发，但使用人群正在大幅飙升。

分析师、市场人员、运营、设计师、研究员、投资人和银行从业者等非开发者，已经占 Codex 用户约 20%，增长速度达到开发者用户的 3 倍以上。

OpenAI 列举了几个官方案例，比如 Cisco 已将 Codex 推向整个组织。它最初用于软件开发生命周期，现在也被用于更多内部流程。OpenAI 称，Cisco 的 AI 相关产品已经全部通过 Codex 构建、部署和交付。

企业业务正在成为 OpenAI 更重要的收入来源。OpenAI 在发布会上表示，企业业务目前贡献约 40% 收入，预计年底将达到 50%。

The Information 披露，OpenAI 联合创始人兼总裁 Greg Brockman 上月曾向员工表示，Codex 来自企业客户的收入最近一度实现周环比增长 50%。Sam Altman 也在近期全员会上提到，Codex 整体使用量每天增长 5%。

目前 ChatGPT 和 Codex 是两个产品，用户在不同工作场景下需要反复判断该用哪个工具。OpenAI 的下一步，是把 Codex 放进 ChatGPT，让Agent能力进入统一体验。

完成整合后，Codex 的运行方式也会改变。

Codex 过去更多在本地运行，未来Agent将更多在云端持续工作。用户无需 24 小时在线，Agent可以在云端持续执行任务、更新进度、生成结果，并在需要时回到 ChatGPT 中交付。

此外，据 The Information 报道，OpenAI 准备把 ChatGPT、Codex 和浏览器 Atlas 合并为一个桌面应用。短期内，用户或许还会看到由 Codex 或 ChatGPT 分别处理任务的选项；长期看，系统会自动判断该由哪个Agent、在哪个环境中执行任务。

六类岗位插件登场，Codex 深入工作流

OpenAI 试图把 Codex 从通用Agent做成更贴近岗位分工的企业工具。为此，OpenAI 发布了六类面向具体岗位的 Codex 插件。

这些插件把相关应用、技能、指令和工作流程打包进 Codex，合计覆盖 62 个热门应用和 110 项技能。OpenAI 的目标，是让 Codex 适应企业既有工作方式，直接连接团队已经在使用的工具和业务系统。

数据分析插件面向分析师和业务团队，可以查询产品及业务数据，解释关键指标变化，生成报告和 dashboard。它连接 Snowflake、Databricks Genie、Hex、Tableau 等工具。

创意生产插件面向市场和创意团队，可以把 brief 转化为可评审素材，生成 campaign board、展示广告变体、产品生活方式图和电商图集。它连接 Figma、Canva、Shutterstock、Picsart、Fal 等工具。

销售插件用于整合客户上下文，帮助销售团队寻找高优先级客户和信号、准备客户会议、完成跟进、更新客户记录、制定 close plan、检查高风险交易。它连接 Salesforce、HubSpot、Slack、Outreach、Clay、Rox、Actively 等系统。

产品设计插件用于把早期想法变成可评审原型，包括探索产品方向、检查用户流程、从 live URL 生成原型，以及把静态截图变成交互界面。相关成果可继续在 Figma 和 Canva 中使用。

公开股票投资插件面向投资人，可以处理财报、公司比较、市场信号和投资 thesis 变化判断。它接入 Moody’s、Daloopa、Datasite、FactSet、LSEG、S&P、PitchBook、Hebbia 等数据来源。

投行业务插件面向银行家，用于把研究和尽调材料转化为客户材料，包括 pitch、可比公司和交易分析，以及基于尽调信息形成建议。

OpenAI 表示，Codex 目前已有超过 100 个插件。

后续插件还会覆盖 Corporate Finance、Private Equity Investing、Marketing Strategy、Strategy Consulting 和 Legal 等岗位。公司希望把插件生态开放给合作伙伴，让第三方直接在 Codex 和 ChatGPT 中创建并部署自己的插件。

企业汇报不一定得是 PPT，也可以是网站

在插件之外，OpenAI 还把企业交付物的形态往网站和轻量应用上前进了一步。

Sites 目前以预览形式面向 Business 和 Enterprise 客户推出。它允许 Codex 把想法、分析和计划转化为可托管、可交互、可分享的网站或轻量应用，并通过 URL 分享给同一 workspace 内的成员。

借助 Sites，Codex 的输出不再局限于文档、表格和幻灯片。企业团队可以把客户评审材料变成一个交互网页，集中展示产品更新、开放问题、使用趋势和下一步行动；也可以把财务模型变成 scenario planner，让管理层直接比较不同假设；还可以把发布材料变成 launch hub，持续更新 messaging、里程碑、负责人和决策状态。

发布会演示中，OpenAI 构造了一家银行 Hudson Bank。Codex 可以从邮件和日历中读取活动信息，生成参会公司行业分布；也可以每天早上 7 点从 Salesforce、Slack、日历和邮件中生成 CEO briefing。

在客户会议场景中，Codex 能从 Box 中找到销售模板，读取 Salesforce 和 Slack 里的客户记录，再生成一份适合会议使用的销售 deck。

OpenAI 还在与 Vercel、Wix、Base44、Replit、Lovable、Figma、Webflow 和 Emergent 等早期合作伙伴共建 Sites 生态。

当 Codex 能生成网站、报告、表格和幻灯片后，OpenAI 也需要解决另一个问题：用户怎样和模型一起修改接近成品的内容。

annotations 就是面向这个环节的功能。

开发者此前已经可以在 Codex 中对代码、Markdown 文件和 Codex 生成的网站进行批注，指出具体位置并要求 Codex 修改。现在，这种交互方式扩展到文档、电子表格和幻灯片。

用户可以在网站里选中导航栏，要求 Codex 调整字体；在投资 thesis 中高亮某个判断，要求 Codex 说明来源；在幻灯片里标记图表，要求给出更清晰的标签。Codex 会围绕被选中的部分修改，保留用户已经认可的其他内容。

发布会中，OpenAI 展示了在 spreadsheet 中选中数据，让 Codex 生成图表；也展示了在 dashboard 中标注某个区域，让 Codex 增加一句发布表现摘要。

随着Agent越来越能生成接近成品的文件，用户需要一种更自然的方式参与修改。annotations 处理的是 AI 交付物的最后编辑问题，让用户无需反复重写 prompt，也不用要求模型重新生成整份材料。

 Agent 之争，从 Coding 开始

Codex 的另一个重点方向，是更长时间、更高自治度的任务执行。

OpenAI 展示了 goal command。用户可以给 Codex 一个目标和完成条件，例如拉取昨日发布后的所有 bug，为每个 bug 准备一个 PR，并确保所有测试通过。演示中，Hudson Bank 的 backlog 中约有 24 个 bug，Codex 可以在数小时内产出相应 PR。

代码迁移是更能体现长任务能力的场景。

演示者询问后端系统使用的 Java 版本，Codex 回答为 Java 8。随后，用户要求 Codex 将整个代码库迁移到 Java 26，并确保所有测试通过。OpenAI 表示，这类任务可能需要 Codex 连续运行数天，对应过去数月级别的工程工作。

OpenAI 还展示了 appshot。它类似更智能的截图，可以读取当前应用的视觉上下文和文本上下文，并让 Codex 通过 computer use 直接操作应用。

在演示中，Codex 像墨西哥用户一样进入移动应用 onboarding 流程，选择国家代码、填写手机号、测试验证环节，最终发现墨西哥用户无法完成注册。

安全场景中，Codex Security 插件可以扫描某个分支，指出潜在漏洞并在代码行内评论。演示中，Codex 将一个企业 SSO 相关问题标为 P0，并生成修复方案。

OpenAI 还展示了对整个 identity service 代码库的深度扫描，耗时 6.5 小时，报告覆盖威胁模型、攻击向量、信任边界和全部安全发现。

OpenAI 表示，普通 Codex 用户可以使用基于 GPT 5.5 的 Codex Security。更深入的安全需求，可以使用专门模型 GPT 5.5 cyber。

Codex 的转向，其实也有明确的竞争背景。

今天，The Information 爆出了更多内幕消息，Anthropic 推出 Claude Code 预览版后，OpenAI 意识到自己在编程工具上被对手领先。

早在 2024 年秋季，Claude 在 OpenAI 内部某些指标上已经超过 OpenAI 模型。这个变化让 OpenAI 感到压力，因为 OpenAI 长期认为，AI 编程能力会加速自身研究进程，并影响更强 AI 系统的开发。

2025 年 1 月，OpenAI 发布 Operator，这是一个通过浏览器点击完成任务的Agent，可用于旅行规划、购物等场景。但 OpenAI 内部随后发现，让 AI 在浏览器里逐步点击效率较低。对于构建电子表格、修改文件、处理复杂任务等场景，让 AI 写代码来控制计算机，速度和稳定性更好。

随后，Codex 团队在 OpenAI 内部获得更多资源。The Information 称，该团队像「创业公司中的创业公司」一样运作，并开源了 Codex 背后的部分代码，以便更快从用户那里获得反馈。

Codex 的 harness 也成为产品能力的一部分。它帮助 AI Agent调用工具、操作系统、处理文件并替用户执行动作。OpenAI 决定把 Codex 与 ChatGPT 整合，正是看中了这套执行能力。

今年 1 月，OpenAI 已重组团队，使产品团队和负责相关底层模型的研究人员更紧密协作。随后，OpenAI 又把 ChatGPT、Codex 和 API 团队合并成一个组织，由 Thibault Sottiaux 负责核心产品和平台。

Codex 是 OpenAI 押注的执行层。ChatGPT 提供分发入口，Codex 负责完成任务，插件连接企业软件，Sites 把成果变成可交互工作空间，annotations 处理交付物的修改，语音模型承担客户服务入口。

对 OpenAI 来说，这既是产品整合，也是对 Anthropic 的回应。

Claude Code 让 Anthropic 在开发者群体中获得优势，OpenAI 则试图把 Codex 放进 ChatGPT 这个更大的流量池。The Information 披露，OpenAI 希望借超级应用把 Codex 带给超过 9 亿消费者用户，以扩大收入规模。

尤其是，企业收入的重要性也在上升。OpenAI 和 Anthropic 都需要更大资本池来购买 AI 芯片、招聘研究人员，并为未来资本市场计划做准备。Codex 能否从开发者工具成长为企业工作入口，将影响 OpenAI 在企业 AI 市场中的位置。

对话框只是 AI 时代的开胃菜，真正接管工作流才是 Codex 的野心所在，也是企业 AI 的究究分水岭。

附上参考地址：
1.https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/
2.https://www.theinformation.com/articles/inside-openais-decision-combine-codex-chatgpt?rc=qmzset
*封面由 AI 生成

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