北京
昨晚，OpenAI 上了個新功能：
Codex，云端的 Coding Agent
Codex 簡要概述 這東西，由 3 部分組成： codex-1 模型、云端沙盒、GitHub 接口封裝 不錯的產品，交互很贊 但不能自主裝依賴，目前干不了活
這個 Agent 的功能大概包含：
? 問答 Git 上的項目
? 跑現成的代碼
? 修代碼，提 PR（修改代碼，然后提交上去）
按 OpenAI 員工的說法，他們部分時候也會拿這個處理代碼
總評：非常沒用 用例實測
我必須再次說：這東西目前限制很多，包括不僅限于：
? ? 不能聯網 （不能訪問外部 API、網站）
? ? 不能臨時裝依賴 （如 pip install 無效）
? ? 只能用你倉庫里已有的代碼 + 你事先配置好的環境
所以這東西，只能做縫補，幾乎干不了重活
我能想到的幾個典型場景：
? QA 大佬們的代碼
? 寫一點不需要配環境的代碼
DeepEP 是之前 DeepSeek 開源的 Infra 框架，我先把它丟進去，選擇「詢問」就好了
寫 Verilog
我本職專業，是EE。
Verlog 這東西，和常規環境沒啥關系，但非常依賴 AI 對整體項目的理解，而且完全不能依賴 Rag 代碼。
效果是不錯的，改改能用（畢竟 o3）。
背后的實現
說真的，這東西的實現并不復雜，相信很快就會有一堆類似的。
分為三塊：模型、云端沙盒、打通 GitHub，分別來說說
模型
Codex 背后的模型是 codex-1，通過 o3 調出來的，讓風格更貼近「人寫的代碼」，并且準確性也提升了一些。
以及，發了一個同源的模型：codex-mini-latest，輸入 $1.5，輸出 $6 每百萬 token，比 o4-mini 貴了 30%左右。
在代碼場景下，效果比 o3 更好一點
調的方法，叫做 Reinforcement Learning， 強化微調，之前介紹過：
云端沙盒
Codex 的代碼是跑在云端的，會為每個任務啟動一個獨立的云端沙盒環境，這環境里：
? 預先拉好你選的 GitHub 倉庫（只讀）
? 跑你配置好的構建腳本、測試命令、lint 等
? 不聯網，也沒辦法 pip install
大致就是“開了一臺干凈的服務器”，只裝你確認過的東西，它再在里面開始「干活」。
在代碼場景下，效果比 o3 更好一點
注意：所有修改都只在這個沙盒里完成，Codex 不能直接動你線上倉庫的代碼，最終得你點按鈕發 PR 或下載補丁。
打通 GitHub
Codex 需要你授權 GitHub：
? 你點「Connect GitHub」之后，它會拿到你的倉庫只讀權限（或者寫權限，如果你開了）
? 如果你是團隊賬戶，還要選組織、設定權限范圍
? 需要啟用 MFA（多因素認證），畢竟你讓 AI 有權限提 PR，可以用 Google Auth 或者任何，這里我用的 OnePass
走個流程 可以吹，別過分老實講...
這些任務，不用 Codex 也能完成
這個東西全名叫 Codex Research Preview，單純 Preview 已經不夠了，還得加上 Research，畢竟啥活也干不了，不要有太高的期待
但是，方向是很贊的。
假想一下 你干活干到一半去吃法了，AI 無縫接管了你的環境，繼續完成你的工作總結一下
Codex 是 ChatGPT 新加的遠程代碼助手。它：
? 產品設計確實不錯，放心也很穩
? 云上跑，隔離安全
? 模型靠譜（codex-1 微調自 o3）
? 流程清晰，輸出可追溯（log、diff、測試結果）
但：
? 不能聯網
? 不能裝包
? 只能在你給定的框架里改點東西
保持關注 這個東西全名叫 Codex Research Preview，單純 Preview 已經不夠了，還得加上 Research，目前不要有太高的期待
chatgpt.com/codex
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