© Meridith Kohut for The New York Times
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© Jiji Press/Agence France-Presse
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。
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。
▲ 图片来源：X@hqmank
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。
▲ 提示词来源：https://x.com/reach_vb/status/2058538305872949490
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 重新设计了网站主页，让它更像是一个能为所有人提供帮助的 AI 工作助手，而不是仅限于帮助开发者做代码补全
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。
▲ 龙虾之父已经对 Codex 上瘾了，留言说起来容易做起来难
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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。
▲ OpenAI 营收相关数据，季度营收达到 57 亿美元，年化收入 250 亿，第一季度调整后的营业利润率为 -122%，本季度周活跃用户平均约为 9.05 亿，在 2 月份的周活跃用户数曾达到约 9.2 亿，第一季度的付费用户数量为 5500 万，高于去年年底的约 4700 万。
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。
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。
▲ 图中只是在 Codex 的文章开头按下了 command，但是 Codex 不单是处理这张截图，而是会根据 Chrome 的能力，读取整个窗口。
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。
▲ Codex 识别到了开头之后的文章内容
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。
▲暂不知道是微信识别到机器人操作的原因，还是 Codex 误操作，在退出图片预览时，直接退出了微信。建议用小号尝试 Computer Use 在微信中的应用。
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。
▲花了两分钟，帮我把备忘录的内容修改成了中英双语显示，直接在原备忘录上进行修改
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。
▲ 在浏览器中打开了一张图片，告诉他生成涂鸦版本
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。
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。
▲ 图片来源 Goal 官方使用教程：https://developers.openai.com/cookbook/examples/codex/using_goals_in_codex
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。
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：
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。
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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。
▲图片来自新浪财经
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。
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。
▲图片来源：The Information
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。
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。」
▲ 网友的评论是：他是不是喝多了
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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智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。
AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。
当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。
「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？
这是「AI 器物志」的第 11 篇文章。
说起来，你有多久没有尝试把手机接到显示器上了？
在曾经那个硬件形态百花齐放的「前智能机」时代，我们总希望能够从里面榨取出更多的使用场景——
无论是展开变成 QWERTY 键盘，还是滑盖变成一台小电脑：
如今智能手机的形态虽然变得单调，但我们实际上从来都没有忘记「把手机变成点儿别的什么形态」这件事。
在最新的 Android 17 Beta 3 中，谷歌就上线了那个传闻已久的「桌面模式」，允许用户将 Pixel 手机外接显示器之后，投屏出一个近似 PC 布局的桌面：
此时再接上蓝牙鼠标和键盘，那么这台 Pixel 9 Pro 在功能性上已经非常接近一台小电脑了，顺便还能运行 Android 应用：
实际上，对于谷歌来说，Android 17 桌面模式其实有个更浅显易懂的名字：ChromeOS 模式。
毕竟两者都是类 Unix 架构，在谷歌推动 GKI 通用内核（Generic Kernal Image）的大背景下，说 Android 正在与 ChromeOS 融合也不为过。
只不过 Android 17 Beta 3 的桌面模式还不是完全体，无论是在功能性还是流畅度上都还有许多优化的空间。
Android 17 中完全没有为显示器优化的通知/控制中心
相比快十岁的三星 DeX 来说，Pixel 桌面模式在分辨率调整、布局逻辑、交互设计等等方面还有很多不成熟的地方，现阶段只能算是「勉强能用」。
DeX 已经支持最高 4K 分辨率和类 Windows UI
考虑到谷歌近两年推送新功能的速度，这套桌面模式在 Android 17 生命周期内可能不会成为正式上架。
或许在今年 5 月的 Google I/O 大会、以及后续 Android 18 beta 上，我们才会见到一个完成度接近 DeX 的版本。
谷歌去年展示的桌面模式 demo｜Google
不过 Android 17 Beta 3 虽然不行，但「将手机拓展到其他交互媒介」思路本身却是非常有前景的。
这种「以一变多」的逻辑，在面对如今的专用 AI 硬件时，显得尤为发光发热。
设想这样一个场景——
你拿着一台手机，连接桌子上的显示器，它就显示一个功能完整的类 PC 桌面，所有的交互和操作都可以通过键鼠完成。
转过头来，把手机从显示器上拔下，通过无线串流的方式连接到 AI 眼镜，刚刚显示的 PC 模式就丝滑地切换成了 XR 模式：
Android XR 演示 UI｜Android Authority
虽然目前无论是最新的 Android 17 与 Pixel 10 Pro，还是尚未开售的 Android XR，都暂时无法实现这样的使用场景。
但这种「基于手机串流」的未来，距离我们并不远。
即便对 Vision Pro 这样自带处理器的产品来说，串流依然是不可或缺的使用场景，尤其是作为 Mac 的拓展显示器：
图｜UploadVR
前些天，Valve 正式为 visionOS 带来了官方的 Steam Link app，让 Vision Pro 直连 PC 玩游戏不再需要折腾第三方串流客户端了。
从 TestFlight 版本的体验来看，Vision Pro 版本的 Steam Link 体验在普通的家用网络环境下几乎已经可以做到零延迟串流。
甚至对于穿越机模拟器《Liftoff》之类的超快节奏的游戏也能胜任：
图｜YouTube @Himels Tech
背后的原因很简单：无论软件生态、交互模式，还是基础性能和续航，将新硬件与现有设备串流，永远比单独开发新的 AI 系统、软件和交互要便捷省时许多。
这个串流的来源既然可以是电脑，那为什么不能是手机呢？毕竟连 A18 Pro 都可以运行完整版 macOS 了。
同理，这种「将运算的重担交给手机」的串流模式除了放在 AR、XR 头显上，自然也可以平移到各种形态的 AI 新硬件上——
事实上，现在的绝大多数 AI 硬件就是这么做的。
图｜Heise
近有 PLAUD Note 录音卡，远有 Meta Ray-Ban 智能眼镜，虽然都是独立的产品，但运行逻辑却离不开手机——
AI 硬件自身仅作为采集信息和用户交互的媒介，但运算、AI、归档等等，其实都是在手机和云端完成的。
另一方面，除了运算逻辑之外，现阶段我们能够看到或者买到的所有 AI 硬件，无论眼镜、耳机、戒指、吊坠，都面临着一个绕不开的问题：
人类电池科技被智子封锁，所有这些小物件的续航都难以突破。
图｜Android Central
这和我们期盼的「AI 硬件能够成为全天候服务我们个人生活」的初衷是相违背的，在某种程度上也促成了如今这个硬件市场不温不火的现状。
纵使硬件或者 AI 功能再强大，「不能像手机一样持久、普适、全能」，就是会非常影响人们的使用意愿。
图｜Museum of failure
然而手机没有这种问题。
一方面来说，我们已经习惯了手机的使用节奏，从早上起床到凌晨上床，顶多充一会电，基本不会出现某些可穿戴 AI 硬件那种「突然暴毙」的情况。
另一方面则更根本一些——
手机在本地算力、软件生态、内容容量方面，都是早已建成的「基建」，AI 硬件将自己化身为手机的延伸，最显著的优点就是可以省下重复发明轮子的麻烦。
摩托罗拉 AI 吊坠，需要搭配 moto 手机使用｜Times of AI
说得更直白一些：要想富，先修路。
手机作为目前最全能、最普世的随身智能设备，就是那条已经修好的「路」。
而 AI 硬件要想得到消费群体的接受，就必须先沿着这条路走出来，然后才有资格谈「如何革手机的命」。
在庆祝公司成立 50 周年前夕，苹果全球营销高级副总裁格雷格·乔斯维亚克（Greg Joswiak）和硬件工程高级副总裁约翰·特努斯（John Ternus）接受一次了《连线》杂志的采访。
格雷格（右）与约翰（左）｜Tom’s Guide
而在谈到「苹果是否希望现在市面上各种 AI 新硬件中有苹果的身影」问题时，格雷格·乔斯维亚克这样回答道：
我们不能忽视一个事实，即你刚才所说的一切都与 iPhone 并不冲突，iPhone 不会消失。在刚刚谈论的（为 AI 设计一种专门硬件）任何事情中，iPhone 都将扮演核心角色。
换言之，苹果认为——即使在 AI 专用硬件的市场出现之后，人们依然会选择 iPhone 作为个人智能设备的中枢。
对于这个问题，格雷格补充道：
这正是其他所有人（厂商）挣扎的地方：它们没有 iPhone，所以它们正在拼命寻找出路。（AI 硬件厂商）谈论的很多东西最后都成了 iPhone 的配件，我们不会透露未来的路线图，但我可以告诉你，iPhone 哪里都不会去。
而在《连线》杂志后续采访蒂姆·库克有关苹果未来 50 年的计划时，在谈及苹果的人才、价值观和文化之后，库克也给出了一个相似的回答：
是的，未来的技术会改变；是的，会有更多的产品和品类，这些都是事实。但让苹果成为苹果的东西，在未来的 50 年、100 年甚至 1000 年里都会是一样的。
这里说的当然不是 iPhone，而是苹果设备作为人们的数据数字中枢这件事情本身。
图｜Chad Madden
无论 OpenAI 或者其他 AI 厂商做出什么「AI 专用产品」，哪怕是在 AI 与硬件形态深度融合的时代，手机依然会是我们日常生活中不可或缺的数据中枢，就像二十年前的 PC 一样。
我们甚至可以说，随着云端模型越来越强大、侧端数据越来越复杂，手机作为能够连接外设、人体、与云端的「桥梁」，重要性只会越来越高。
未来的 AI 硬件不一定长得像手机，但它的灵魂一定离不开手机。
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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。
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。
▲Codex：最初的 Codex 伙伴。｜Dewey：一只整洁的小鸭，适合平静工作的日子。｜Fireball：热路径能量，适合快速迭代。｜Rocky：当 diff 变得很大时，它是一块稳稳的石头。｜Seedy：为新想法冒出的小绿芽。｜Stacky：一个平衡的堆叠，适合深度工作。｜BSOD：一只小小的蓝屏捣蛋鬼。｜Null Signal：来自虚空的安静信号。
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。
▲Skill 文档链接：https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/hatch-pet
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。」
▲Codex 宠物大全，PetShare 平台：https://codex-pet-share.pages.dev/
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。
▲另一个宠物社区，Petdex：https://petdex.crafter.run/
▲ 来源：https://x.com/GOROman/status/2050343893921923145
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。
▲电影《拯救计划》里的 Rocky
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。
▲ 在生成第二个桌面宠物时，直接提示 5 小时内额度用完了。
更多 Codex 桌面宠物案例：
PetShare：
https://codex-pet-share.pages.dev/#/?sort=popular
PetDex：
https://petdex.crafter.run/
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。
▲ 一边刷 X，一边提醒我 Codex 进度
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。
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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天下苦 A 社久矣。
这是前段时间 Anthropic 持续推出各种功能，但是一边又不断加强使用限制，读者在评论区最普遍的反应。
本身就是御三家（OpenAI、Google、Anthropic）里对使用限制最严格的一个，另一边又加码推出身份验证，实名制才能使用。今天凌晨，再把 Pro（20 美元/月）用户的 Claude Code 使用权给砍了。
Anthropic 的增长负责人出来回应，提到他们正在对约 2% 的新专业用户注册者进行小规模测试，现有 Pro 和 Max 用户不受影响；并表示目前的订阅计划无法应对用户大量的 Token 消耗，他们在研究新的付费方案。
▲来源：https://x.com/TheAmolAvasare/status/2046724659039932830
OpenAI 这边也立马回应了 Claude Code 踢掉 Pro 会员的争议，一位 Codex 负责人 Rohan Varma 直接怼脸和 Claude Code 竞争，连发文格式都和 Claude Code 一样。
▲来源：https://x.com/rohanvarma/status/2046769635350241292
Anthropic 为 2% 的用户测试更贵的计划，而 Codex 给 100% 用户测试，让免费和付费套餐都能使用 Codex。还特别调皮的加了一句「Claude Code 用户不受影响。」
▲Claude Code 用户 PAY（付钱），Codex 用户 PLAY（玩）
另一位 Codex 负责人 Tibo，也在 X 发文说 Codex 将继续提供免费版和 PLUS 版（20 美元/月），还提到 OpenAI 拥有足够的算力和厉害的模型来支持 Codex 的运作。
奥特曼也转发了这条推文，表示 「我们希望你们可以有大量的 AI。」
▲来源：https://x.com/sama/status/2046752492093165708
Codex 口碑在社交媒体上一直不算太差，尤其是前段时间 OpenAI「大撒币」，先是说为了让每个人都能体验到 Codex 推出的相关插件，给所有订阅计划都重置了使用限制。
4 月初，Codex 发现用户达到使用限制的频率增加，且未找到背后的原因，干脆就重置了所有用户的额度限制。几天前，为了庆祝 Codex 周年庆和新功能上线，又一次重置了所有套餐的用量限制。
今天，Codex 负责人和奥特曼再发推文，表示不到两周 Codex 增加了 100 万新用户，为了庆祝这件事，Codex 的速率限制又又又重置了。
▲来源：https://x.com/sama/status/2046604989527912590
早在上周 Anthropic 发布 Opus 4.7 的那天，Codex 就更新了一大堆重要功能，Computer Use、内置浏览器、持久记忆，以及 90 多项插件。
这些更新几乎是直接对标 Claude Cowork 的功能，把 Codex 从一个听着就像是给开发者用的工具，重新变成了一个适用于电脑所有场景的效率助手工具。
昨天，Codex 在此前推出记忆功能的基础上，又上线了一项名叫「Chronicle」的研究预览功能，让 AI 能读我们的屏幕，把我们最近做过的事整理成记忆。
Codex 不再只依赖聊天记录来理解上下文，结合它读取的近期屏幕内容，我们给它发送「这个」、「那个」，Codex 能知道我们到底指的是什么。
今天刚刚发布的 GPT Image 2 也已经集成到了 Codex 里。我们可以在 Codex 生成并迭代图像，在一套工作流里，从产品原型、前端设计，到视觉效果图和游戏开发等任务，使用 GPT Image 2 快速生成视觉元素。
如果你的 Claude 账号总是被封，用不了官方的 Claude Cowork、Claude Code 桌面版，又或者是那 2% 的新用户，开通了 20 美元/月的 Pro 会员也用不了 Claude Code，不妨来试试 OpenAI 出品的 Codex。
Codex 最近这段时间的更新，最重要的莫过于上周发布的 Computer Use。这项能力并不算新鲜，之前是模型有 Computer Use 的能力，现在是需要工具也要有配套的支持，才能发挥模型能力。
它本质上就是 Agent 工具可以像人类操作电脑一样，通过视觉识别、点击和输入，自主操控电脑上的各类应用程序。
之前的 Codex 操作电脑上的软件，是通过一些命令来执行不同的应用任务，整体更像是我们喊「Siri，明天的天气怎么样」，做这些比较简单的任务。
有了 Computer Use 的能力之后，不仅支持一些调用 API 或者终端命令的工具，还能真的能帮我们完成一些电脑上的实际操作，尤其适合前端调试、应用测试、操作没有开放 API 的软件。
而且支持多个智能体并行在 Mac 上工作，不会影响我们正常使用其他应用。
需要注意的是，Computer Use 的能力只支持 macOS 15 以上的版本，我们的电脑（macOS 14.6.1）在测试 Codex 时，会自动弹出一个 SkyComputerUseClient 的问题报告。
另外，现在 Codex 支持内置浏览器，能更好地处理 Web 场景。我们在 Codex 里生成的网页，可以直接在网页上标注，给 Codex 更精准的操作指令，对一些前端、应用和游戏开发的快速迭代非常有用。
▲从 Coding、设计、生活方式、生产力到研究，Codex 现在有丰富的插件系统来处理各项任务
这次的更新还新增了 90 多个插件和更丰富的工具集成，让 Codex 能接入更多工具、获取更多上下文，并跨平台执行操作，提到的热门插件包括 Atlassian Rovo（JIRA）、Microsoft 套件、Neon by Databricks、Remotion、Render、Superpowers 等。
在 Codex 应用里，我们只需要输入斜线就能快速进入一些关于 Codex 的配置，输入 $，则可以选择不同的 Skills，包括我们安装在本地的各种 Skills。
同时，在自动化任务上，Codex 的 Automation 功能升级后，可以复用之前的对话线程，保留已有上下文。新的自动化还支持 Codex 自主规划后续工作、自动在未来某个时间继续执行任务，以及支持持续数天甚至数周的长期任务。
官方提到这项更新主要用于代码的提交合并、跟进日常工作生活的待办事项，以及跨越不同平台和工具的信息追踪等任务。
还有一些对于桌面应用交互的小更新，像是增加了多标签页的终端窗口，侧边栏可以直接打开文件，预览 PDF、表格、PPT 等文档。
新的摘要面板，也可以持续跟踪当前执行任务的计划和进度、参考信息来源，和输出结果等。这些应用上的增强，也让 Codex 在整体上更像是一个统一的工作台，而不再是单一的对话窗口。
个性化的记忆功能向来就是 AI 的一大难题，虽然 AI 博古通今能记住所有的知识，但是对于每个用户的私人记忆处理，工作记忆等，AI 需要用不会占据大量的 Token，同时又能记清楚的方式来处理日复一日的对话。
尤其是现在到了 Agent 这类巨消耗 Token 的任务上，每个用户每天产生的上下文，如果 Agent 要全部记住，估计再来一百万 Token 上下文也难顶住。
上周 OpenAI 就已经为 Codex 带来了记忆功能，它可以记住我们的个人偏好、之前做过的修正，以及一些不容易获取但很重要的信息。
而为了获取更多的记忆，更快地处理我们的工作流。Codex 这次推出的 Chronicle 功能，说白了就是看我们的屏幕，记住我们的工作，再把这些记忆喂给 AI。
具体来说，在 Codex 设置>个性化里面，开了 Chronicle 功能之后，会自动执行这些操作：屏幕上下文捕获 → 本地临时截图 → 后台代理分析 → 临时 Codex 会话总结 → 生成本地 Markdown 记忆 → 后续会话中作为上下文使用。
Codex 获取了屏幕录制和无障碍权限之后，Chronicle 会在后台运行一个沙箱 Agent，这些 Agents 使用默认模型 GPT-5.4-mini，基于捕获到的屏幕图像，周期性地启动一个临时的 Codex 会话，把最近的屏幕上下文整理出记忆。
屏幕截图只会临时保存在本地，Codex 提到运行期间，超过 6 个小时截图会被自动删除。
▲GPT Image 2 生成的信息图
以后我们和 Codex 对话，它会自动检索这些记忆文件，作为上下文来使用，减少我们重复描述背景的需要。
OpenAI 官方也给了多个案例，像是如果不开启 Chronicle，Codex 不知道我们说的「这里会失败」，是指的什么。
以及针对一些个人任务中出现的人名、项目名等，在通用知识外的内容，Codex 也会根据 Chronicle 获取的信息，自动补充上下文。
能够捕获屏幕图像，也意味着使用 Codex 处理任务的全流程，Chronicle 都能记住。包括我们的工作流，常用的工具。像下面的例子里，使用了 Chronicle 的 Codex 会知道这份宣传材料使用何种格式，以及何种工具，是 Google 文档还是 Markdown 文档。
不过这项功能也面临着一些争议，例如视觉识别的方法会消耗大量的 token，更严重的是这些截图可能包含我们屏幕上可见的敏感信息。
虽然 OpenAI 说所有保存的记忆都会存放在本地的 markdwon 文档里，用户可以随时查看，Codex 根据这些截屏获取到了哪些信息。但是他们也提醒用户，当 Chronicle 截屏到一些有风险的网站时，网站可能通过提示词注入的方式，在屏幕上隐藏一些恶意指令，让 Codex 执行。
Chronicle 这项功能目前仅向 ChatGPT Pro（200 美元/月）用户开放，支持 macOS 版本的 Codex 应用，作为研究预览版推出。待 Chronicle 正式上线之后，相信 Codex 会把它开放给更多用户使用。
这段时间，Codex 被网友们称作是一款正在用力追赶 Claude 的产品。虽然一方面是在说 OpenAI 没有主见，随大流。但另一方面，能看到好的产品之间展开你追我赶的竞争，对我们用户来说未尝不是一件好事。
Codex 开发者在 X 上问大家对 Codex 有何意见，网友们非常积极的表示，要加上手机控制功能，还有人说 Codex 也应该从 ChatGPT App 里面进入。而这些都是 Claude 目前已经做到的功能。
也有网友在下面反馈 Codex 存在的各种 Bug，像是内存泄露、会话只能存档不能删除等问题。
最新的 Codex 更新爆料里还提到，Codex 也打算做一个小小电子宠物，放在 Codex 桌面上，来提示用户目前会话的各种状态。
这个电子宠物共有 8 种预设形象，用户还可以创建使用自己的虚拟形象。
▲来源：https://x.com/testingcatalog/status/2046366630528143827
另一个爆料则提到 OpenAI 正在为 ChatGPT 开发智能体（代号 Hermes），其中包括智能体构建器、模板、日程安排、在 Slack 中使用智能体的选项、添加应用程序、技能、文件、内存、指令等功能。
▲来源：https://x.com/btibor91/status/2046545878538961304/
眼下的 Codex 是一个活跃开发的产品，OpenAI 必然不会把本地 Agent 产品这一块的市场拱手让给 Claude。
别说 OpenAI 这位 AI 界的老大哥，前几天，Gemini 也不声不响地发布了桌面版应用，但是被一众网友评价「拉爆了」。
只能鼓励一下 OpenAI 和 Gemini，赶快结束 Claude 在本地 Agent 助手和代码这块的领先地位。
天下苦 A 社久矣。
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