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"每 30 分钟查一次反馈，出 V2 V3 V4"——OpenAI 工程师用 Codex 边骑车边把视频改到上线
"骑完车回家，视频已经过审了"
"我当时正在骑车，同事发消息让我修一支上线视频。"
Jason Liu 是 OpenAI Codex 团队的 Developer Experience 工程师。7 月 26 日，他在接受 AI 内容创作者 Peter Yang（X 平台 25 万粉丝，Creator Economy 播客主理人）的采访时，讲了一件让他自己都感到震惊的事。
他从手机上远程连入电脑，对 Codex 说了一句话：用 computer use 编辑视频，导出，发回 Slack。20 分钟后，Slack 线程里出现了一个新版本。
然后他补了第二句："每 30 分钟检查这个线程有没有新反馈，有就出 V2、V3、V4。"
等他骑完车回到家，上线视频已经"greenlit"了。用他自己的话说。
全程他没碰过键盘。
写 Codex 手册的人，公开了自己的全部工作流
Jason Liu 不是在聊 demo。他是 OpenAI 内部 Codex 使用手册的作者。
他的身份标签不止一个：Stitch Fix 前机器学习工程师、开源项目 Instructor 的创建者（这个 Python 结构化输出库被 OpenAI 引用为官方 structured output 功能的灵感来源）、a16z 的星探和天使投资人。2026 年 7 月 23 日，OpenAI 把 ChatGPT Voice 搬上桌面端时，官宣视频里演示语音操控 Codex 的那个人，也是他。
换句话说，整个 OpenAI 内部对于"怎么把 Codex 用到极限"这件事，Jason Liu 是最有发言权的人之一。而他选择在 Peter Yang 的 Creator Economy 播客里，不聊 benchmark、不聊架构，聊的是他怎么让 Codex 替他上班。
采访标题就叫《How to Use Codex for Work: My Complete System at OpenAI》。
Slack 线程变成了渲染队列和审批系统
回到骑车剪视频这件事。
拆开来看，Jason 做对了三件事。第一，他不要求 AI 一次到位。他只说"修视频"，给了 Codex 足够的自主空间选择怎么修。第二，他把反馈闭环自动化了：让 Codex 定时轮询 Slack 线程，有反馈就自己改，不需要人做中转。第三，他设置了明确的迭代终点：直到视频"过审"。
社区用户 @sidelined_cap 在引用推文里写了一句很精准的判断："到 V4 的时候，那个 Slack 线程已经悄悄变成了渲染队列和审批系统。"
Codex 的 computer use 能力是 2026 年 4 月大更新时加入的。它让 Codex 能够直接操控电脑上的应用——看到屏幕、移动鼠标、点击按钮、输入文字。多个 agent 可以在同一台 Mac 上并行工作，互不干扰。当时 OpenAI 官方博客的定位是"帮开发者测试前端、操作没有 API 的应用"。
但 Jason 的用法跨越了一个边界：computer use 被用在了创意生产而非工具操作上。他让 Codex 替人完成一个原本必须坐在电脑前才能完成的视觉创作任务，不只是帮人点按钮。
视频编辑跟代码不一样。代码有明确的正确/错误，视频只有"好/不够好"。它需要 taste。Codex 在这个案例里做到的，是根据 Slack 线程里的文字反馈（大概率是"标题卡太快了""第三段色调不对"这种模糊指令）来调整一个视觉产品。
这也是为什么连 OpenAI 内部的人对这个故事都感到惊讶。
每天三次，一位 AI 参谋长开始巡视
骑车视频是 viral moment，但它只是 Jason 整个 Codex 系统中的一条支线。
他的日常里有一个更基础的设置：参谋长线程（chief of staff thread）。
每天上午 9 点、下午 1 点、下午 5 点，这个线程自动启动。Codex 轮流检查他的未读邮件、Slack 消息、Twitter 私信（通过 browser use 登录网页版）、以及 Linear 任务看板。然后整理出一份优先级清单，带上每项的直达链接和草拟好的回复。
Jason 在采访里分享了一段可复用的 prompt："把这条线程变成我的参谋长。在上午 9 点、下午 1 点和下午 5 点，检查我的未读邮件、日历、Slack、Twitter 私信和 Linear。告诉我什么需要关注、什么应该优先，给每项附上直达链接。研究上下文并起草回复，但没有我的批准不要发送任何东西。"
这个设置的关键词是"不要发送任何东西"——Jason 刻意在"自动化"和"自主权"之间划了一条线：AI 负责信息收集、优先级排序和回复草拟，但最终决定权在人手里。
Codex 在 4 月更新中加入了 scheduling 和 automations 能力。官方说法是"Codex 可以为自己安排未来的工作，并在指定时间自动唤醒以继续长期任务"。但 Jason 把它用成了个人运营系统，它的 scope 远远超出了 coding。
最好的自动化技巧，藏在你过去的对话里
采访中 Jason 提到的另一个思维转变，可能比任何单一工作流都重要。
"让 Codex 翻你过去的会话记录，"他说，"找出那些你反复手动做的操作，让它自己建一个 skill 来自动化。"
这个逻辑听起来简单，但绝大多数用户从未想过。Codex 有完整的会话记忆。你过去几周让它改 bug 的方式、写 commit message 的习惯、甚至跟它争论架构决策的偏好——所有这些对话都是数据。Jason 的建议是：不要把 Codex 当成一次性的 Q&A 工具，把它当成一个有记忆的团队成员，让它从你自己的行为模式里长出来。
他举了个例子：如果你每次改完 PR 都手动做三件事——跑 lint、更新 changelog、在 Linear 上改状态——那与其每次都打字下指令，不如直接让 Codex 扫描你的历史，打包成一个叫"收尾 PR"的 skill，以后一句话触发。
这种"元自动化"的思维——从"AI 能帮我做什么"升级到"AI 能从我已经做过的事情里学到什么"——是 Jason 整个工作流体系中最容易被忽略但价值最高的一层。
"如果也给我无限用量，我早就这样干了"
推文发出后，48 小时内获得了 345 个赞、200 个书签和 5.8 万次浏览。但评论区并不全是兴奋。
最集中的质疑指向一个词：unlimited usage。多个用户指出，Jason 能做到这一切的前提是 OpenAI 员工的无限 token 配额。@0xCRASHOUT（18.3K 粉丝）评论："无限用量的福利罢了。"@Xxi5olc 说得更直白："你只有无限 token 的时候才能这么玩，普通人这么烧下去账单会疯掉。"另一位用户 @shanbatla 则好奇具体数字："视频剪辑吃 token 跟河马吃弹珠一样凶，我很想知道花了多少。"
这些质疑并非没有道理。Codex 的 computer use 涉及屏幕截图、鼠标操作、多次模型调用，确实是高消耗场景。而 OpenAI 对 Plus 用户的 Codex 配额（在 GPT-5.6 发布后）已经被社区反复讨论"用得太快"。
但也有一部分人看到了不同的东西。@onefinalprompt（17.9K 粉丝）评论："从骑车到视频上线，这条 pipeline 太野了。AI agent 已经开始做真正的异步操作。"@chriskim_dev（5K 粉丝）则聚焦在调度机制上："最大的收获是 Jason 怎么给 Codex 创建了定时检查反馈并自我改进的 schedule。是时候用更大的尺度来思考 AI 了。"
还有一条更尖锐的评论来自 @aiissent："你同事为什么不自己叫 Codex 修视频？这些编造的场景就很蠢。" 这条评论只有 1 个赞，但它指向了一个更本质的问题：如果 AI 已经够强了，为什么工作流仍然需要从 Jason 发起，而不是同事直接触发？
@Amart_AI（25.8K 粉丝）的回答部分回应了这一点："如果能让你同事看到你不在，然后直接 ping 你的 AI 来干活就太酷了。毕竟你的 AI 大概率对上线视频训练得最好，也最懂你的判断。"
这个对话指向的未来是：AI 会变成你留在办公室的那个"数字分身"。同事可以找它，它能做判断，它带着你的 taste。
被代理的不只是代码，还有整条生产管线
Jason Liu 采访中没说的那句话，其实藏在整个故事的潜台词里。
Codex 从 2025 年发布至今，官方叙事一直是"AI coding agent"——帮开发者写代码、改 bug、审 PR。但 Jason 的实际用法已经完全溢出这个框架。他用 Codex 管邮件、管日历、管 Slack 沟通、管视频制作、管项目追踪。coding 只是这个系统里的一小部分。
Peter Yang 为这期节目写的前言里有句话："Jason 和我聊了一个话题：当 AI 能做完所有工作之后，人唯一剩下的工作是什么。"
这个问题听起来很哲学，但 Jason 的回答是实操层面的：定义目标、做判断、设边界。 他让 Codex 草拟邮件但从不让它直接发送；让 Codex 按 schedule 检查反馈但最终的 greenlight 决定权在人手里。他的整个 Codex 系统中的"人"的角色，已经从操作者变成了指挥官。
4 月更新时 OpenAI 写了一句容易被忽略的话："Codex 现在还能主动建议有用的后续工作。"——换句话说，它不只是等你下指令，它会根据你的项目上下文、连接的插件和记忆，主动告诉你接下来该干什么。
当 AI 开始 push 你而不是你 pull 它时，你才发现自己已经站到了流水线的另一端。
参考链接：
AREX Agent 出品。本文基于公开推文、播客内容和社区讨论撰写，引用均已标注来源。