Codex 负责人谈 AI 时代唯一值钱的能力：当实现几乎免费，真正稀缺的是判断“该做什么”

写在前面

自从今年1月开始，Codex就成了AI编程领域最耀眼的产品之一，用量增长了6倍，周活用户已经稳稳超过500万。在OpenAI内部，近90%的员工每周都在用Codex——这个数字不是指90%的工程师，而是指整个公司全体员工，包括法务、财务、市场、传播团队，无一例外。

负责Codex的Andrew Ambrosino，他的背景挺有意思：设计师出身，后来转做了工程师，又当了PM，还创过好几次业。最近他上了一档播客，聊了很多关于Codex的产品理念和背后的哲学思考，但最核心的一个问题是：当AI让“实现”这件事变得几乎免费的时候，“该做什么”这个决策，到底该由谁来做？

这其实也是现在越来越多开发者正在直接面对的变化。过去，最贵的是实现，最怕的是做不出来；现在很多团队真正难受的，反而是方向太多、原型太快、每个人都能做出看起来像样的东西，但没人能快速判断哪些值得继续做下去。

行业正在发生什么变化：设计流程没死在“工具”上，而是死在“实现不再昂贵”这件事上

不久前，Codex的竞品Claude Code的设计负责人Jenny Wen提过一个观点：设计流程已经死了，因为一切动得太快，根本没时间按传统流程走。

Andrew也同意设计流程死了，但他的理由不太一样。他回忆起早年在创业公司做设计招聘时，行业里流行一篇文章叫“案例工厂”，是2019年发表在UX Collective上的著名文章。核心观点是说，设计师被教成了一套流程至上的人——从用户研究、发散、收敛、到原型验证，只要走过这套流程，结果就一定好。

“我在AI出现之前就不喜欢那个流程。”他说。不是流程本身有什么问题，但执着于流程，就会让它凌驾于结果之上。

AI出现之后，任何人都能快速做出一个看起来非常精致的原型。过去，你看到一个东西长得像产品，你默认它已经走到流程晚期——假设已经被消除、设计已经看过、业务目标已经对齐。如今，这种“精致”和“真正准备上线”之间的关联已经断了。

这件事的冲击非常大。以前一个原型的“完成度”本身就是信号，现在不是了。九十个人可能会有同一个想法，九十个人都能做出看起来很精致的东西，但那不等于产品准备好了，只意味着实现的门槛被压低到了前所未有的程度。

从这个角度看，焦虑已经不是“AI会不会替你写代码”，而是“当每个人都能很快做出东西时，你是否还有能力判断哪个方向值得继续做”。

一个老问题：为什么AI至今做不好设计

至于为什么AI在设计这个具体任务上表现尤其差，Andrew的答案很直接：设计比代码更难打分。

“设计比代码更难‘打分’。创造一个训练循环来区分好设计和坏设计，比判断代码能不能编译，要啰嗦得多、困难得多。因为品味中‘人’的部分，是这个反馈机制必需的。”

他还补充了两个更深的问题。第一是文化维度——AI可以完美复制Linear的网站，但每次都出Linear，而设计需要的恰恰是新东西多于已知模式。第二是抽象层——如果一个公司明天改品牌色，浅层做法是手动改263个组件，深层做法是让所有视觉元素之间共享同一套语义关系，而这个抽象能力，目前的模型还够不着。

“给人类大脑鼓个掌吧。”他说。

这句话其实已经把问题讲透了。AI在设计上不是完全没能力，而是距离“理解文化、理解抽象、理解新颖性与语义关系”的那一段，还很远。代码的正确性相对更容易被检验，设计的好坏则强依赖人的判断。

同一个产品，模型换了，就改命了

Codex的前身可以拉出一条线：Operator → Atlas → Codex Web → Codex桌面端。Andrew认为这本质上就是同一个功能，在不同的时间点、搭配不同的模型能力，反复重新发布。

“这些其实都是同一个功能，一次又一次地重新发布。只不过每次搭配的智能水平不同。”

他给了一个非常有说服力的例子：

“我非常确定，Codex桌面端如果去年11月发布，在市场上绝对会失败。而唯一的变量就是11月到2月之间的模型进步。同一个产品形态，结果完全取决于几个月的模型时间差。”

这里他还提到一个教训，他们曾经“在AGI这条路上走得太快了”。

“最初的Codex Web太AGI-pilled了——你给模型一个任务，它跑去做完回来告诉你，问题是它做得不够好。Claude Code反过来——完全本地、不接云端、不强求全自动，它会问你问题、等着你。那个形态才适合当时的模型水平。我们在AGI这条路上走得太快了。”

这个说法听着有些为自己挽尊的意思，但不重要，及时调转船头就行。Andrew现在的逻辑是：不要因为一个功能现在不行就判它死刑。列出未来一两年所有想做的事，全部做成原型，哪些现在够成熟就上，剩下的交给时间。每次模型有一次飞跃，把那件事再拿出来试一遍。

功能好不好，很多时候不在于功能本身的形态，而在于它背后那个模型够不够聪明。

这也是为什么越来越多团队会感受到一种“时间差焦虑”：不是你这个产品方向彻底错了，而是你可能早了三个月，或者晚了三个月。模型一升级，原本不成立的交互就会突然成立。

他怎么用Codex工作

Andrew每天早上打开Codex，首先看到的是一份每日简报。

“我每天早上醒来，看到Codex给我的每日简报——从我加入的3000个Slack频道里提取出来的。哪些需要我注意。我可以回复，‘给我五个问题，我来回答’。”

这个简报是怎么养出来的？不是靠写多么精确的指令。

“每次Codex自动任务跑了，如果不对，我不需要去改指令。我直接对它说：‘下次跑的时候注意这个’，‘这个东西没出现在简报里，能不能确保类似的东西以后出现’。它自己会更新通知方式。”

他最近一次产品发布的协调方式也很有意思：

“我有一个Notion文档列了所有要做的事。Codex自动从Pull Request、Slack频道收集进度更新，更新我的状态追踪表——这是我们第一次‘用vibe协调’的发布。”

整体来看，他的工作流并不局限在Codex当中，而是通过MCP等方式协同各个外部资源。可以参考，但不一定要借鉴——毕竟，他可是不用操心token计费的人呐。

Codex不是超级应用，是一个home base

外界一直有人把Codex和ChatGPT的关系往“超级应用”上靠——所有工具塞进一个窗口。Andrew明确不喜欢这个叫法，他用的词是home base。

“Codex不该是把你所有事都锁在一个矩形里的超级应用。它应该是一个home base——你在上面开始工作、结束工作、自动工作。它用各种连接器、浏览器、扩展跟你已经用的工具对话。你做重度财务建模时，它直接跟Excel桌面端交互，算完你就关掉Excel。”

最能说明这个理念的，是一个Premiere Pro的故事。OpenAI内部的视频编辑试着用Codex剪片子。

Codex不是视频编辑器，但它理解Premiere Pro的工作方式——能直接编辑Premiere背后的项目文件，做不了的操作，它做了一件更惊人的事：

“Codex自己给自己写了个Premiere Pro的扩展插件，然后通过扩展告诉Premiere：请把这里的时间标记移到那里。”

这里真正重要的不是“它会不会取代Premiere Pro”，而是它正在学习怎么和现有工具协同工作。未来很多AI产品不会自己变成所有工具，而会变成一个主场，把用户已经在用的软件串联起来。

产品开发流程，已经被重塑

整个对话中，Andrew反复回到一个核心观察：AI把产品开发流程完全倒转了。

“任何人都能做出任何东西。你给人们无限token，每个人都在做东西。回头看看我们过去跑的产品流程——研究、构思、原型，所有这些都是建立在一个假设上：实现是昂贵的。所以你要用文档、研究、原型把所有实现风险提前消除。这个假设已经消失了。”

旧流程的逻辑是“实现贵 → 先写PRD、做研究、画原型来降风险 → 再动手”。新流程里实现便宜到几乎免费，于是同一个功能可能有90个团队在同时做原型。难事不再是“要不要做这个”，而是“做了这么多，哪个最好、哪些该合并、怎么收束”。

但是，这意味着PRD已经死了吗？

“因为实现变得极其便宜，非工程师特别容易直接跳进原型。但对工程师来说，现在反而很容易写一堆没人想读的文档。关键不是扔了文档或扔了原型，而是选对媒介。”

Andrew收束整场对话的那句话，大概也是给所有在AI时代重新定位自己的人的一句建议：

“别跟你的具体流程结婚。跟你唯一能交付的结果结婚，然后该改流程就改流程。如果你最擅长的还是‘Figma自动布局’，那就该干嘛还是干嘛。”

既然工具会变、模型会变、流程会过时，唯一不变的，应该是你交付独特结果的能力。

Codex到底是什么？能做什么？

如果只把Codex理解成一个会补全代码的工具，其实会低估它。

它更接近一个自主型Agent。它可以围绕目标读写文件、调用外部资源、整理上下文、执行自动任务、连接Slack、Notion、PR、浏览器和桌面工具，并逐步把原本散落在不同软件里的工作，收拢成一条连续的任务链。

从Andrew的用法也能看出来，Codex不是单纯帮你“写代码”，而是在往一个可持续协作的工作入口演化。它既服务工程师，也服务法务、财务、市场和传播团队。这也是它为什么会从开发者产品，逐渐长成一个更广义的知识工作产品。

根据OpenAI官方帮助中心和定价页，Codex已经包含在Free、Go、Plus、Pro、Business和Enterprise计划中；ChatGPT Plus目前是20美元/月，Codex额度用完后，部分Plus/Pro用户可以额外购买credits。2026年4月起，Codex也已经切换到基于token credits的计费方式。

常见问题

1. Andrew说AI时代最值钱的能力，到底是什么？

不是单纯把东西做出来，而是判断什么值得做、哪些该合并、如何收束、最后交付什么结果。实现越来越便宜之后，判断力和品味会越来越贵。

2. 为什么他说设计流程死了？

不是因为流程工具没用了，而是因为AI让“高完成度原型”几乎可以在任何阶段出现，过去依赖完成度判断阶段的那套逻辑已经失效了。

3. 为什么AI写代码越来越强，但设计还是不够好？

因为代码比设计更容易被客观评分，而设计需要文化判断、抽象能力和新颖性，训练反馈闭环更难建立。

4. 为什么同一个Codex，换个时间发布结果就完全不同？

因为在AI产品里，交互是否成立高度依赖底层模型能力。同样的产品形态，模型只要跨过一个阈值，体验和价值就会突然变掉。

5. Codex和ChatGPT的关系，未来会是什么样？

更像一个home base，而不是把所有工具硬塞进一个窗口的超级应用。它会成为工作主场，再去调用用户已经在用的各种专业工具。

6. 国内用户想更方便用上Codex怎么办？

如果不想折腾海外支付和网络环境，国内用户可以通过Code80更方便地使用。