新晋员工确实毫无保留。
Jason Liu,13k星开源库Instructor的作者,刚被OpenAI招进Codex团队没多久,不仅在社交平台大方发API额度;

还写了篇Codex-maxxing,把自己的Codex玩法全抖出来了。

而且是让Codex自动跟进亚马逊退款、定时扫Slack接需求、开着Heartbeats在你洗澡的时候帮你干活的那种。
Codex周活用户4月底已经破了400万,终于来了份“官方使用指南”。

正好,这两天Codex又更新了一波:Appshots截图直喂、Goal模式正式转正、锁屏后也能远程干活。

跟Jason的使用心法叠在一起看会发现,现在大家比拼的,是谁能持续工作更久,谁能真正上岗了……
Jason整套玩法的核心,是把Codex改造成了一个能长期运行、持续接管任务的工作系统。
多数人习惯单次问答结束就关闭会话,但Jason是开着一堆跨月存活的巨型线程,不会随意终止。
他给每个工作流一个置顶线程:管日程的一个、管开源项目的一个、监控社交平台的一个……通过Command-1到Command-9一键跳转。

线程里积累了几个月的对话历史、偏好和决策,再次使用时不用重新交代背景,Agent就能自动承接进度。
当线程生命周期被拉长后,项目背景、沟通习惯和历史决策都会自然沉淀进去,Agent开始具备连续性。
而且Jason下任务不打字,主要靠说。
在他看来,口述能完整保留原始思路,不需要刻意优化Prompt,可以直接把模糊、跳跃、带溯源需求的想法原样丢给Agent。
再配合Codex的Steering功能,还能在Agent执行任务时插队追加指令,说完就走,不用干等。
不过,真正让Codex从工具变员工的,是Heartbeats+@computer这套组合拳。

Heartbeats本质上相当于给Agent加了一层定时任务调度。
Jason有个Chief of Staff线程,每30分钟跑一次——
扫一遍Slack和Gmail,看看有没有需要回复的消息,判断优先级,需要回复的先起草一份草稿,但不发送,最终由人来决定是否发出。
他还举了一个更复杂的例子是,做动画项目时,他会先把视频发到Slack审阅线程,然后让Codex每15分钟检查一次线程。
如果同事提了反馈,Codex就重新渲染一个新版本并回复到线程里。
因为Slack MCP服务器还不支持文件上传,Agent甚至会自己调用@computer去点“Add file”按钮,把渲染好的文件传上去。
还有一次,Jason在洗澡前让Codex盯着亚马逊客服排队状态,结果等他洗完澡出来,退款已经到账了。
类似的流程,现在已经能扩展到Google Docs评论、GitHub PR Review等场景,只要有反馈就自动推进下一步。
Jason最强调的一点,是验证机制,可以判断任务什么时候终止。
他试过让Codex把Python的Rich库完整迁移到Rust,硬性要求是必须通过原Python库的所有单元测试。
测试能不能通过,决定了任务是否完成;失败了,Agent就继续修。
用他的话说:
没有验证机制的野心,顶多算个愿望而已。

而在最新的这次更新中,OpenAI已经把Goal模式从实验版本转正了。
你只要明确一个最终目标和验收标准,Codex会自主持续推进,短则几小时长则数天,中途可以查进度、调方向,也可以直接暂停。
但前提是任务本身必须存在清晰、可验证的反馈闭环。
Jason这套用法的另一大核心思路,是个人工作记忆不应该托管在平台内部。
他所有的长期线程都从一个Obsidian vault起步,目录划分为TODO、people、projects、agent、notes等板块。

在顶层AGENTS.md里写明规则:人员信息更新、项目推进、待办办结等变动,都要同步更新知识库对应内容。
也就是说,他几乎放弃了Codex的内置记忆系统,把核心记忆数据存放在本地可控文件中,既能随时查阅手动修改,也能通过版本对比查看变动,出现问题还能一键roll back。
原因是AI承载的记忆体量越大,就越不该把数据锁死在单一平台。
而文件是完全属于用户自己的,后续想换工具、迁平台,拎着知识库就能走,毫无顾虑。
他也提到了Codex自带的记忆功能Chronicle,通过截取屏幕内容来构建上下文。
但这是需要手动开启的实验预览功能,在权限、速率和隐私方面存仍在短板,整体方向可行但还不够成熟。
所以,在他看来,文件系统仍然是最可靠的记忆基础设施。
而且Codex工作台本身也在升级。
Codex的侧边栏不再局限聊天交互,可直接渲染Markdown、筛选表格、阅览PDF与PPT。

Agent还能通过内置浏览器用JavaScript控制网页,用户可以边看边标注,不用来回切窗口。
Jason说他经常在侧边面板里同时打开Storybook审阅UI组件、用Remotion Studio做动画、用Slidev做演示文稿。
而他最喜欢的交付形式,就是一个带JS和CSS的单文件index.html,不用部署,不用服务器,打开就能跑。
另外,他还把Connectors和Skills作为可复用工作流模版。
只要成功做完一件有用的事,就把流程打包起来,下次Codex不用重新学,直接调用就行。
最近Codex还补了一手远程能力,电脑锁屏后Codex可以继续工作,手机端也能实时查看、审批甚至接管任务。
现在好了,你下班它加班,你锁屏它干活,超额KPI这不就来了……
不过,当AI可以持续接管工作,人自己倒是越来越轻松了(doge)。
参考链接:
https://x.com/jxnlco/status/2057153744630890620
文章来自于微信公众号 “量子位”,作者 “量子位”
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。
项目地址:https://github.com/labring/FastGPT
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0