AI编程

数字生产实践Codex：AI 编程助手进化到桌面办公智能体 AI 编程工具正在从代码生成器，进化为能够操作环境、验证结果、持续协作的软件开发智能体。 在过去，很多人对 AI 编程工具的理解还停留在"帮我补全代码""生成一段函数""解释一段报错"。但 OpenAI 最新版 Codex 的能力已经不止于此。 根据 OpenAI 官方对新版 Codex 的介绍，Codex 正在从一个单纯的代码助手，升级为贯穿软件开发生命周期的智能协作伙伴。它不仅能写代码、理解代码库、处理 PR 评审，还开始具备两类更接近真实开发者工作方式的能力： Computer Use，也就是操作系统级控制能力； 内置浏览器，也就是在 Codex 应用中直接打开、观察和操作网页的能力。 这两项能力的出现，意味着 Codex 不再只是"回答怎么写代码"，而是开始进入真实开发环境，帮助开发者完成更完整的任务链路。 一、Codex 正在从代码助手变成开发智能体 传统 AI 编程工具的核心能力是生成代码。用户提出需求，AI 给出代码片段，开发者再自己复制、运行、调试和验证。 而新版 Codex 的方向更接近 开发智能体。 所谓开发智能体，不只是会生成代码，而是能够围绕一个开发目标，主动完成多个连续动作： 读取项目文件； 理解代码结构； 修改代码； 运行终端命令； 打开页面； 复现问题； 检查界面； 验证修复结果； 根据反馈继续调整。 也就是说，Codex 的价值正在从"生成代码"扩展为"完成开发任务"。 这背后最关键的变化，就是它开始具备 操作电脑 和 观察网页 的能力。 二、什么是 Computer Use？ Computer Use 可以理解为一种让 AI 像人一样使用电脑界面的技术。 它不是简单调用 API，也不是只在编辑器里生成文本，而是让模型通过屏幕画面理解当前环境，并通过鼠标、键盘等方式执行操作。 它的基本能力包括： 看屏幕：识别当前界面中的按钮、输入框、菜单、弹窗和错误提示； 理解任务：根据用户目标判断下一步应该做什么； 执行操作：点击、输入、滚动、切换窗口、打开应用； 观察反馈：根据界面变化判断任务是否完成； 持续迭代：如果没有完成，就继续调整下一步操作。 可以用一句话概括： ...

Superpowers 14 个 Skills 全解读：AI 编程纪律框架的完整拆解 最核心的价值不是某个单独 skill，而是这条链路： 需求澄清 → 设计确认 → 计划拆解 → 隔离开发 → TDD → review → 验证 → 收尾 这条链路正好针对 AI coding 最常见的失败模式：过早实现、缺少测试、猜测修复、跳过验证、过早宣布成功。 注意：要经常更新 skills 的代码版本和自己结合实际使用，将自己的经验和要求增加到 skills，以便更好的编程和业务准确性，最好是将自身业务的要求单独作为 skills 引入到编程工具里。 Superpowers 是一个给 AI 编程 Agent 的完整软件开发方法论，由一组可组合 skills 和初始指令组成。它的基本工作流是：先澄清需求、写设计、写实施计划、TDD 实现、代码审查、验证、最后合并/PR/清理。 该不该装？三层判断 层面 判断 技术层面 不必须。没有它，AI coding agent 也能写代码。 工程质量层面 对复杂项目，强烈建议。它强制 TDD、审查、验证，能减少"AI 自信但没验证"的问题。 Superpowers 自身规则层面 一旦安装并启用，它的 using-superpowers 明确要求：只要有 1% 可能适用，就必须先调用相关 skill；README 也说这些是 mandatory workflows, not suggestions。 我的建议：重项目安装，轻任务选择性使用；团队协作/生产代码建议默认启用；纯探索、一次性原型可以不用或显式绕开。 1. using-superpowers — 入口规则 这个 skill 不是某个开发动作，而是**"调度所有 skills 的总开关"**。它要求 agent 在任何任务开始前先判断是否有相关 skill；只要有一点可能适用，就要先调用 skill，而不是凭经验直接干。它还规定了优先级：用户明确指令最高，Superpowers skills 其次，默认系统行为最低。 ...

我用 Superpowers 治好了 AI 写代码的"急躁症" 你有没有这种经历？ 跟 AI 说一句"帮我加个登录功能"，它三秒钟就开始生成代码了。你还没来得及说"我要 OAuth 不要密码登录"，它已经把整个 auth 模块写完了。跑一下，报错。让它修，改了三处引入两个新 bug。再改，需求理解全歪了。 折腾一小时，还不如自己写。 问题不在 AI 笨——现在的 Claude、GPT 编程能力已经很强了。问题是它太急了。还没搞清楚你要什么，就急着动手。没有设计，没有测试，没有验证，凭着"感觉"改代码，改完说一句"看起来没问题"就算完成。 我最近发现了一个开源项目，专门治这个毛病。 Superpowers 是什么 Superpowers 是一个给 AI 编程 Agent 装的插件。它不改变模型能力，而是给 Agent 加了一套强制执行的开发流程。 你可以把它理解为：一个严厉但好心的技术 Lead，站在 AI 后面盯着它—— "停，先搞清楚需求再写代码。" "计划呢？计划写好再动手。" "测试呢？测试先写，代码后写。" "代码审查过了吗？没过不许继续。" 它由 Jesse Vincent（Prime Radiant 公司）开发，目前版本 v5.1.0，MIT 协议。支持 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、GitHub Copilot CLI 等主流 AI 编程工具。 实际用起来是什么体验 装上 Superpowers 之后，你和 AI 的交互模式会完全不一样。我用一个实际场景走一遍。 场景：让 AI 帮你做一个用户通知系统 没有 Superpowers 时，对话通常是这样的： 你：帮我做一个通知系统 AI：（立刻开始写代码）我创建了一个 NotificationService…… 你：等一下，我要邮件通知，不是站内信 AI：好的，我重新写…… 你：还需要支持批量发送 AI：我再加一个…… ...

我的AI模型使用情况分享 首先，大多数国内云厂商和模型服务商的模型我都接入和使用过，以下是根据实际体验得出的算力服务上自测评价，排序靠前说明体验感和实际使用效果很好； 我的模型体感（云厂商和模型商） 主要以稳定性、模型质量、使用体验为主的主观描述，国外模型不在表单里，因为属于算力能力和模型能力双领先； 排名 平台 我的推荐理由 我的使用劣势感受 1 火山引擎 / 火山方舟 我会把它作为线上生产环境的首选，尤其适合需要低延迟、高稳定性和持续调用的业务。 我觉得它的优势主要集中在生产稳定性上，如果追求极限低价，可能不是最便宜的选择。 2 阿里云百炼 我会把它作为企业级 AI 应用和多模型生态的主力平台，尤其适合需要工具链、Batch、长上下文和模型管理的场景。 我觉得它的产品体系比较完整，但也相对复杂，上手和配置成本会比单一 API 平台高一些。 3 DeepSeek 官方 我会把它作为低成本、高性价比调用 DeepSeek 模型的首选，适合大批量、成本敏感的任务。 我在高峰期可能会担心它的稳定性和响应速度，所以不一定会把它单独作为核心生产依赖。 4 腾讯云 我会把它作为腾讯云生态内项目的补充选择，尤其适合已经在腾讯云上部署业务的场景。 我觉得它在价格和综合体验上不算最突出，如果没有腾讯云生态绑定，吸引力会弱一些。 5 硅基流动 我会把它作为模型试验和多模型切换的平台，适合快速测试不同开源模型和低成本方案。 我觉得它更适合测试和非实时任务，强实时生产场景下我会更谨慎。 6 MiniMax 官方 我会在长上下文、多模态、语音或特定 MiniMax 模型能力上优先考虑它。 我不会把它作为通用推理 API 的第一主力，因为平台综合稳定性和生态证据不如火山、阿里这类云厂商充分。 7 智谱 GLM 官方 我会在中文场景、长上下文、工具调用和国产模型适配上考虑 GLM。 我觉得它的模型能力有特色，但公开的第三方平台级压测资料相对不足，所以生产主力选择上我会保守一些。 8 天翼云息壤 我会在政企、国产化、合规、央国企或电信体系项目里优先考虑它。 我觉得它更偏政企交付和合规场景，作为个人开发者或互联网产品的主力 API，体验和灵活度可能不是最优，当前缺失缓存机制，成本很高且模型上下文窗口阉割和算力不足。 我的主力模型 gpt + glm5.1 企业使用： 火山放在线上实时调用、Agent 后端、需要稳定低延迟的任务；阿里放企业生态、Qwen、百炼工作流、Batch、长上下文和多模型兜底 个人使用： Claude/Codex 更像"会干活的工程师" 或智谱的coding plans 政企客户： 尤其是电信、政务、金融、央国企场景，息壤价值在合规、国产算力、专网和交付，但个人开发者不推荐 国内模型 模型自测排行 GLM5.1（推荐，中等难度编程 或 自主任务执行） DeepSeek v4（可以赶上GLM5.1） MiniMax 2.7（在复杂任务执行，效果欠佳，比如openclaw的agent自主任务） Seedance 2.0（推荐，视频质量还可以，够用） MiniMax 2.5 和 GLM5（仅适合简单任务） 豆包 = 千问 > 元宝（网页使用推荐前2个） 模型用量数据 我的智谱AI，开通的是季度lite套餐，月度使用量截止到现在是31亿tokens； ...

老板们，公司有在用OpenAI GPT-5.5吗？员工必须用上codex！ 最近很多公司在问：OpenAI GPT-5.5 来了，我们公司要不要赶紧用上？ 我的建议是：用，但不是让员工去用 ChatGPT 聊天，而是必须把 Codex 集成进开发流程！ 什么是 Codex？ Codex 是 OpenAI 专门为代码任务优化的大模型，是 GPT-5.5 系列中的"程序员专属版本"。它不是用来聊天的，是直接嵌入到你的 IDE、CI/CD 流水线、代码审查系统里的。 为什么老板们必须重视？ 效率提升 3-5 倍：重复性代码、单元测试、代码审查，AI 帮你搞定 减少低级 Bug：Codex 可以在提交前自动检查常见错误 加速新人上手：新人问 AI 比问老员工更快，项目启动速度翻倍 怎么落地？ 不是让每个人去开一个 ChatGPT 账号，而是： DevOps 集成：把 Codex 接到 GitLab/GitHub Actions，代码提交自动审查 IDE 插件：给团队装上 Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具 内部知识库：把公司代码规范、架构文档喂给 AI，做成本地化的编码助手 老板们的行动清单 ✅ 现在就评估团队目前的 AI 工具使用情况 ✅ 联系技术负责人，规划 Codex 集成路线图 ✅ 先从 1-2 个项目试点，看看效率提升数据 ✅ 3 个月后复盘，决定是否全面推广 结论：GPT-5.5 不可怕，可怕的是你的竞争对手用上了 Codex，你还在手动写代码。 赶紧动起来！