# 看完 Jason Liu 75 分钟实战，Codex 真正好用的分界线出现了
**作者**: 烟花老师
**日期**: 2026-07-28T16:09:39.000Z
**来源**: [https://x.com/teach_fireworks/status/2082136413462773936](https://x.com/teach_fireworks/status/2082136413462773936)
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这两年看 Codex 教程，常见套路都很猛：模型开到最高，MCP 和 Skills 装满，一口气拉起几个 Agent，屏幕上的任务飞快往前跑。
Jason Liu 这场 75 分钟 workshop，开头却没那么爽。
Agent 越能干，一个人同时开的线程越多。最后先吃紧的，慢慢变成了自己的脑子：哪个任务还在跑，谁等着回复，什么必须今天收口，哪条结论已经过时。
看到这里有点扎心。
以前嫌 AI 干得慢，现在它快起来了，人反而先乱了。
Jason 给出的解法，也没有停在“再写一条更好的 Prompt”。他把长期线程、文件记忆、工具、定时唤醒、可验证目标和人工审阅接在一起，让一件工作有地方住、有东西可查、能继续推进，也知道什么时候该停。
Codex 真正好用的分界线，在于工作有没有变成一个可持续、可审阅、会停止的闭环。
Jason Liu 讲到知识工作的瓶颈正在变成记住发生过什么
<small>03:05｜AI 提高了并发，也把“记住发生过什么、谁在等待、什么重要”推成新的负担。</small>
> 本文依据完整视频、时间戳字幕、Jason Liu 第一方文章与仓库、OpenAI 白皮书整理。视频中的个人数字和案例只作为经验，不当成产品 benchmark。
## 一个人同时盯很多事，问题就变了
Jason 在视频里说，一大部分知识工作正在变成“记住发生过什么”。
这句话很朴素，却比很多 Agent 架构图更接近真实使用。
当 Agent 一次只能改一个函数，人盯着它就行。现在它能查资料、写代码、做幻灯片、整理邮件，还能把任务交给其他线程。并发一下子上来了，人的注意力却没有升级。
于是桌面上很快多出一堆半截任务。
有的在等外部回复，有的需要验收，有的已经跑偏，只是暂时还没报错。再强的模型，也不会自动替人决定今天最重要的三件事。
Jason 展示了六个常用支点：语音、Skills、Automations、线程通信、Compaction 和 Goal。
Jason Liu 在 workshop 中列出的六个工作支点
<small>05:05｜这些能力共同解决输入、复用、持续运行、协作、上下文压缩和完成标准。</small>
单看每一项都不算神奇。语音把想法交给固定线程，Automation 按时叫醒它，Goal 再用测试判断是否结束，几项能力这才接上。
语音负责把脑子里还没整理好的东西倒进去；Skill 保存反复出现的做法；Compaction 让长线程继续活着；Automation 负责在需要时叫醒它；Goal 给工作一个可以验证的终点。
从这里开始，聊天框才慢慢有了“工作台”的样子。
## 长线程先得有一个家
Jason 会给重要工作保留固定线程，并把它们置顶。Chief of Staff、Agents SDK、OpenAI CLI、开源项目，各有自己的长期入口。
他在视频里提到，有些线程已经持续数周，期间还调度过大量 Subagent。这个数字很抓眼球，不过它更像个人工作强度记录，不能拿来当性能结论。
更值得抄的是另一件小事：重要工作不要每次从一张白纸开始。
一个项目有固定线程，旧决定、偏好、待办和失败经验才有机会连续起来。Compaction 会把很长的对话压缩，线程因此能继续使用，代价是细节可能被压掉，长线程也可能更贵。
所以光靠聊天历史还不够。
Jason Liu 展示个人 monorepo 作为长期工作的共同入口
<small>18:05｜个人 monorepo 把项目、人物、实验、Skills 和说明文件放在同一个可维护目录里。</small>
Jason 的做法是再给这些线程一个共同的文件目录。仓库放代码，Vault 放人物、项目、决定、开放问题和每日记录。不同线程都可以从这里读，也可以把新发现写回来。
这样一来，线程是入口，文件才是能留下来的底稿。
## 记忆要能打开、修改、做 diff
很多产品把“记忆”讲得很玄。
Jason 的版本反而很工程：写成文件，放进 Git。
这样做有三个好处。
第一，记忆可以被人直接打开。写错了就改，过时了就删，不需要猜模型到底记住了什么。
第二，git diff 会留下变化。Agent 认为“这个人喜欢什么”“项目在等谁”“哪个决定已经落地”，都能被审阅。
第三，就算线程压缩得不好，甚至整个会话丢了，重要上下文还在磁盘上。
说实话，这比“拥有无限记忆”让人踏实得多。
这次处理这段 75 分钟视频时，工作目录也采用了类似思路：1975 条带时间字幕、原始画面、关键截图、信源表、正文、QA 和 API 回执分别落盘。
会话可以被压缩，关键材料仍然能复查；文章里哪张图来自几分几秒，也能重新核对。
这个小验证只能说明文件化上下文对本次长任务确实有用，无法替所有团队下结论。它至少把“记忆”从一句宣传词，变成了一组能检查的东西。
## Heartbeat 和 Goal，管的是两种不同的失控
长任务最容易出现两个问题。
一种是外部世界还在变化。PR 可能来了新评论，Slack 可能多了一条反馈，客服可能终于上线。
另一种是工作本身还没有做好。测试没过，迁移没完成，页面仍有问题，需要继续迭代。
Jason 用 Heartbeat 和 Goal 把它们分开。
Heartbeat 与 Goal 的适用场景对比
<small>39:50｜Heartbeat 适合等待外部状态变化；Goal 适合围绕验证标准持续改进。</small>
Heartbeat 像闹钟。它隔一段时间唤醒线程，检查外部有没有新情况；条件满足后改变频率，事情结束就停止。
Goal 更像一张终点清楚的任务卡。Agent 可以持续推进，但必须面对一个验证器。测试、截图、对账结果或其他可重复检查，决定它是不是真的完成。
Ultra Goal 将目标、计划与运行状态写入文件
<small>41:20｜把 Goal、Plan 和 State 写成文件，人可以在运行中查看和修改方向。</small>
Jason 用 Python 的 Rich 库迁移到 Rust 举例：原项目测试就是现成的裁判。这个案例无法证明迁移结果适用于所有项目，却把关键机制讲清楚了——长时间运行本身没有价值，能不断逼近一个可验证结果才有价值。
这里还藏着一个常被忽略的安全阀：停止条件。
Heartbeat 不能永远检查，Goal 也不能无限烧 Token。什么时候结束、什么时候转人工、最多尝试几轮，最好在启动时一起写清楚。
## 工具越多，边界越要清楚
视频后半段，Jason 把行动界面分得很细：Connector 负责结构化服务，浏览器工具处理网页，Computer Use 处理只存在于 GUI 里的工作，Skill 则把重复流程包装起来。
Jason Liu 总结 Connector、浏览器、Computer Use 与 Skill 等行动界面
<small>52:40｜同一件事可能有多条行动路径，稳定性、权限和可核验程度并不相同。</small>
工具一多，很容易变成“能点就点”。
有稳定 API 的操作，通常优先走 API；它会返回明确 ID、状态和错误，失败也容易定位。只有目标系统没有合适接口，工作又确实只存在于 GUI，Computer Use 才更合适。
这篇文章交付到 X 时，就只走官方 API。封面和正文图片分别上传，Article 创建后保存返回 ID、精确 payload 和哈希，不让 Agent 在浏览器里模拟点击。
这不代表 API 永远不会失败。它只是让“做过什么、结果是什么”更容易核对。
Jason 的个人仓库也把外部动作写得很克制：发消息、改会议、写共享文档、安装插件、修改长期记忆，都应该先获得明确许可。
Agent 能力越强，这些边界越重要。成熟的自动化，会把权限、证据和人工确认一起设计进去。
## 人不用一直盯着，但要能随时接手
Jason 在一张幻灯片上写了一句话：Codex does not need a puppet。
意思很直接，别把 Agent 当成需要每一步遥控的木偶。
给独立线程定义证据、下一步和停止条件
<small>57:10｜让线程独立工作时，至少交代它要留下什么证据、下一步是什么、何时停止。</small>
放手也不等于失控。
一个靠谱的长期线程，应该随时说得清三件事：刚刚做了什么，证据放在哪里，接下来准备做什么。遇到需要授权的动作就停，验证器失败就换假设，任务完成就收口。
人不必盯着每一次工具调用，却应该能从产物、diff、截图和回执重新接管。
到了这里，Side panel、文件化记忆和线程控制才连成一体：工作持续往前，人仍然看得见，也改得动。
## 现在开始，先搭这四层
把 75 分钟 workshop 压成一张图，大概就是下面这个闭环。
把 Codex 变成长期工作台的四层闭环
<small>机制图｜依据视频与第一方材料整理。“工作之家、可审阅记忆、持续机制、刹车系统”是本文归纳。</small>
第一层，给重要工作一个固定的家。
可以是一条置顶线程，也可以是一个项目目录。关键是下次回来不必重新解释全部背景。
第二层，把重要记忆写成文件。
人物、项目、决定、待办和踩坑记录都可以落盘，并用 diff 审阅变化。
第三层，分清持续机制。
外部状态可能变化，用 Heartbeat；工作需要围绕验收标准继续改，用 Goal。两者都要有频率、预算和停止条件。
第四层，装上刹车。
测试、截图、API 回执和人工审阅负责判断质量；发消息、发布、付款、删数据这类外部动作，留给明确授权。
这套做法看起来没有“一条神奇 Prompt”那么刺激。
可跑过长任务后就会发现，Agent 一次做了多少很快会过去。隔几个小时回来，仍然知道它做到了哪一步、哪里有证据、接下来该谁接手，才让人安心。
当工作有地方住，记忆能被检查，任务有终点，Agent 才开始像一个长期搭档。
原始来源
1. 完整 workshop：https://www.youtube.com/watch?v=il1c1a2FufU
2. Jason Liu《Codex-maxxing》：https://jxnl.co/writing/2026/05/10/codex-maxxing/
3. OpenAI 白皮书《Codex-maxxing for long-running work》：https://cdn.openai.com/pdf/8a9f00cf-d379-4e20-b06f-dd7ba5196a11/OAI_WhitePaper_Codex-maxxing26.pdf
4. Jason Liu 的 personal monorepo 模板：https://github.com/jxnl/personal-monorepo-template
5. Jason Liu《Six levels of complexity in a Codex morning brief》：https://jxnl.co/writing/2026/05/18/six-levels-of-complexity-of-an-ai-powered-morning-brief-with-codex/
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- [https://jxnl.co/writing/2026/05/10/codex-maxxing/](https://jxnl.co/writing/2026/05/10/codex-maxxing/)
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