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      OpenAI大神教你如何榨干Codex

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      聞樂 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

      新晉員工確實毫無保留。

      Jason Liu,13k星開源庫Instructor的作者,剛被OpenAI招進Codex團隊沒多久,不僅在社交平臺大方發API額度;



      還寫了篇Codex-maxxing,把自己的Codex玩法全抖出來了。



      而且是讓Codex自動跟進亞馬遜退款、定時掃Slack接需求、開著Heartbeats在你洗澡的時候幫你干活的那種。

      Codex周活用戶4月底已經破了400萬,終于來了份“官方使用指南”。



      正好,這兩天Codex又更新了一波:Appshots截圖直喂、Goal模式正式轉正、鎖屏后也能遠程干活



      跟Jason的使用心法疊在一起看會發現,現在大家比拼的,是誰能持續工作更久,誰能真正上崗了……

      讓它自己跑起來

      Jason整套玩法的核心,是把Codex改造成了一個能長期運行、持續接管任務的工作系統。

      多數人習慣單次問答結束就關閉會話,但Jason是開著一堆跨月存活的巨型線程,不會隨意終止。

      他給每個工作流一個置頂線程:管日程的一個、管開源項目的一個、監控社交平臺的一個……通過Command-1到Command-9一鍵跳轉。



      線程里積累了幾個月的對話歷史、偏好和決策,再次使用時不用重新交代背景,Agent就能自動承接進度。

      當線程生命周期被拉長后,項目背景、溝通習慣和歷史決策都會自然沉淀進去,Agent開始具備連續性。

      而且Jason下任務不打字,主要靠說。

      在他看來,口述能完整保留原始思路,不需要刻意優化Prompt,可以直接把模糊、跳躍、帶溯源需求的想法原樣丟給Agent。

      再配合Codex的Steering功能,還能在Agent執行任務時插隊追加指令,說完就走,不用干等。

      不過,真正讓Codex從工具變員工的,是Heartbeats+@computer這套組合拳。



      Heartbeats本質上相當于給Agent加了一層定時任務調度。

      Jason有個Chief of Staff線程,每30分鐘跑一次——

      掃一遍Slack和Gmail,看看有沒有需要回復的消息,判斷優先級,需要回復的先起草一份草稿,但不發送,最終由人來決定是否發出。

      他還舉了一個更復雜的例子是,做動畫項目時,他會先把視頻發到Slack審閱線程,然后讓Codex每15分鐘檢查一次線程。

      如果同事提了反饋,Codex就重新渲染一個新版本并回復到線程里。

      因為Slack MCP服務器還不支持文件上傳,Agent甚至會自己調用@computer去點“Add file”按鈕,把渲染好的文件傳上去。

      還有一次,Jason在洗澡前讓Codex盯著亞馬遜客服排隊狀態,結果等他洗完澡出來,退款已經到賬了。

      類似的流程,現在已經能擴展到Google Docs評論、GitHub PR Review等場景,只要有反饋就自動推進下一步。



      Jason最強調的一點,是驗證機制,可以判斷任務什么時候終止。

      他試過讓Codex把Python的Rich庫完整遷移到Rust,硬性要求是必須通過原Python庫的所有單元測試。

      測試能不能通過,決定了任務是否完成;失敗了,Agent就繼續修。

      用他的話說:

      • 沒有驗證機制的野心,頂多算個愿望而已。



      而在最新的這次更新中,OpenAI已經把Goal模式從實驗版本轉正了

      你只要明確一個最終目標和驗收標準,Codex會自主持續推進,短則幾小時長則數天,中途可以查進度、調方向,也可以直接暫停。

      但前提是任務本身必須存在清晰、可驗證的反饋閉環。

      記憶放在自己手里

      Jason這套用法的另一大核心思路,是個人工作記憶不應該托管在平臺內部

      他所有的長期線程都從一個Obsidian vault起步,目錄劃分為TODO、people、projects、agent、notes等板塊。



      在頂層AGENTS.md里寫明規則:人員信息更新、項目推進、待辦辦結等變動,都要同步更新知識庫對應內容。

      也就是說,他幾乎放棄了Codex的內置記憶系統,把核心記憶數據存放在本地可控文件中,既能隨時查閱手動修改,也能通過版本對比查看變動,出現問題還能一鍵roll back。

      原因是AI承載的記憶體量越大,就越不該把數據鎖死在單一平臺。

      而文件是完全屬于用戶自己的,后續想換工具、遷平臺,拎著知識庫就能走,毫無顧慮。

      他也提到了Codex自帶的記憶功能Chronicle,通過截取屏幕內容來構建上下文。

      但這是需要手動開啟的實驗預覽功能,在權限、速率和隱私方面存仍在短板,整體方向可行但還不夠成熟。

      所以,在他看來,文件系統仍然是最可靠的記憶基礎設施。

      而且Codex工作臺本身也在升級。

      Codex的側邊欄不再局限聊天交互,可直接渲染Markdown、篩選表格、閱覽PDF與PPT。



      Agent還能通過內置瀏覽器用JavaScript控制網頁,用戶可以邊看邊標注,不用來回切窗口。

      Jason說他經常在側邊面板里同時打開Storybook審閱UI組件、用Remotion Studio做動畫、用Slidev做演示文稿。

      而他最喜歡的交付形式,就是一個帶JS和CSS的單文件index.html,不用部署,不用服務器,打開就能跑。

      另外,他還把Connectors和Skills作為可復用工作流模版。

      只要成功做完一件有用的事,就把流程打包起來,下次Codex不用重新學,直接調用就行。

      最近Codex還補了一手遠程能力,電腦鎖屏后Codex可以繼續工作,手機端也能實時查看、審批甚至接管任務。

      現在好了,你下班它加班,你鎖屏它干活,超額KPI這不就來了……

      不過,當AI可以持續接管工作,人自己倒是越來越輕松了(doge)。

      參考鏈接:https://x.com/jxnlco/status/2057153744630890620

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