Codex 操控电脑的三种方式
文章介绍了 Codex 团队成员 Jason 撰写的关于操控电脑的三种方式指南。第一种是 Computer Use,通过模拟鼠标和键盘操作图形界面,适用性最广但速度较慢,适合无 API 的应用;第二种是 Chrome 扩展,利用用户登录状态处理多标签页任务,适合需要登录的工具;第三种是内置浏览器,提供隔离的开发环境,适合前端开发和代码调试。作者建议根据任务需求选择最合适的方式。
文章介绍了 Codex 团队成员 Jason 撰写的关于操控电脑的三种方式指南。第一种是 Computer Use,通过模拟鼠标和键盘操作图形界面,适用性最广但速度较慢,适合无 API 的应用;第二种是 Chrome 扩展,利用用户登录状态处理多标签页任务,适合需要登录的工具;第三种是内置浏览器,提供隔离的开发环境,适合前端开发和代码调试。作者建议根据任务需求选择最合适的方式。
作者花费两千元和两周时间实测 Google Muse、Grok Bot、OpenAI Dots、Manus Cue 四大 Personal Agent,测了 12 个自媒体平台的数据采集,最终成功委托率仅 33%。文章指出 Personal Agent 无法完全替代本机,存在账号登录、多任务管理等问题。作者最终选择 OpenAI Dots 作为云端方案,配合本机 Codex,总结出三个核心提示语:多任务进度条追踪、Computer Use 六道门采集验证、云端融合日报生成,并分享了邮件自动分拣回复、飞书文档中转等实用技巧,搭建了一套覆盖数据采集、日报和 AI 选题的完整工作流。
程序员鱼皮实测 OpenAI 最新发布的 GPT-6 Astra 模型,通过 4 个由浅入深的案例评估其能力:3D 程序化城市生成器、3D 奥德赛战争视频动画、复刻 Cursor 的全栈 AI 编程工具,以及操作 KiCad 完成电路板布线。结果显示 Astra 在前端审美、产品设计、生成速度方面较 GPT-5 系列大幅提升,且有自己的产品想法,速度比同级模型快近三分之一;但在精细的 Computer Use 画布交互上仍存在坐标不准等问题,且 Codex 额度消耗明显更快。作者认为 Astra 适合视觉要求高的前端和全栈项目,日常任务用国产模型更划算。
作者开源了一个名为 douyin-image-post-scheduler 的 Codex Skill,实现 AI 操纵浏览器自动发抖音的完整流水线:图文素材批量验证、自动起标题、选话题标签、按时间窗排期、发布前逐条核验。全程在用户自己登录的 Chrome 中运行(Computer Use)。细节上采用固定随机种子保证排期可复现、支持断点续传避免重复发布、能区分「审核中」和「已排期」状态。作者提醒这是非官方工具,仅用于发布自己的内容。
本文介绍如何利用 Codex 的 CLI、Computer Use 和 MCP 三大功能,配合 Open Design、Supabase 等工具,在不写代码、无设计经验的情况下,仅用一天时间搭建并部署一个类似 NYT Connections 的文字游戏网站,实现低成本建站变现。
作者详细介绍了如何利用 Codex (GPT-5.5) 构建个人 Agent 来管理邮件、WhatsApp、Telegram 等日常事务。文章强调了以 Google Drive 为单一事实来源的重要性,优先使用 API 和 CLI 以保证稳定性,并通过两个实际案例(邮件介绍、车牌更新)展示了 Agent 在跨应用工作流中的巨大效率优势。
文章介绍了 OpenAI 工程师 Jason Liu 分享的 9 条 Codex 高效工作法,包括持久线程、共享记忆、语音输入、实时纠偏、操作电脑浏览器等。这些方法将 Agent 从单纯的聊天工具转变为能记住上下文、主动执行任务并操作真实应用的长期资产。作者指出,这套通用的 Agent 逻辑不仅适用于 Codex,通过 OpenCode、Playwright 等工具,在 DeepSeek 环境下也能完美复现。
文章深入分析了 Codex 的最新演变,指出其定位已从单纯的代码编写工具转变为具备跨 App 协作能力的“数字同事”。作者详细探讨了 Computer Use、评论式交互、Automations 自动化任务及移动端管理等新功能,并对比了 Codex 与 Claude Code 的差异化分工。文章认为,AI 工具的竞争维度正从“代码质量”扩展到“真实工作流的完成能力”,强调透明度与可控性是未来数字同事的核心。