Codex最近更新不断，我越用越觉得它是真正的工作台
周萝卜 萝卜AI笔记 2026年6月22日 09:00
大家好，我是萝卜哥。
这几天 Codex 的更新有点密集。
如果只是看功能名，可能会觉得，又是模型、又是配置、又是桌宠，OpenAI 怎么开始整这些花活了。
但我这几天用下来，感受还挺明显的，Codex 现在已经不太像一个单纯帮你写代码的工具了。
它更像一个能长期待在你电脑里的工作台，或者它的野心更大了，它要成为那个可以替代小龙虾或者爱马仕的存在。
我们可以让它写代码、改项目、跑命令、看文件、接本地模型，甚至现在还能给你孵一只桌面宠物。
就比如我最近让 Codex 帮我优化了 C 盘，感觉棒极了。
下面我们就来看看几个最近最值得关注的变化。
Codex 开始认真支持本地模型了
最近很多人在聊 Codex 的 OSS mode，也就是本地模型和开源模型支持。
简单说就是可以让 Codex 接 Ollama、LM Studio，或者其他兼容 OpenAI API 的本地服务。
比较直接的入口是：
codex --oss
如果要做更细的配置，可以改这个文件：
~/.codex/config.toml
oss_provider = "ollama"
[model_providers.local_ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
这件事对普通用户有两个好处。
第一，便宜。
很多脏活、重复活、小修小补的任务，不一定每次都要上最贵的模型。
比如整理项目文件、批量改命名、生成 README 初稿、跑一轮简单测试，这些任务完全可以交给本地模型先做。
第二，隐私更安心。
有些本地项目、私人笔记、公司内部代码，能在本地跑，就不用每次都把上下文丢出去。
当然这里也别想得太美，本地模型能不能做好，还是取决于模型本身的能力、上下文长度、工具调用稳定性。
我的判断是，复杂规划和关键判断，还是交给强模型；重复执行和低风险修改，可以先用本地模型。
这才是比较稳的用法。
当然现在 Codex 还支持接入各种第三方，接入方法比较方便的就是使用 CC Switch，具体配置方法可以访问下面的链接。
别一上来就让 Codex 干大活，先给它装手艺
我之前也发过一条，很多人用 Codex 或 Claude Code，最大的问题是把它当普通聊天模型用。
上来就丢一句帮我做一个网站，然后开始等奇迹，这种用法很容易翻车。
Agent 工具更适合干的事，是接住一个相对明确的任务，然后一步步执行。
所以我现在用 Codex，有个很固定的习惯：先装 Skills，再派任务。
比如你要让它做网页，就先准备好前端规范、组件风格、验收标准。
你要让它写公众号文章，就给它文风样本、禁用句式、结构偏好。
你要让它做数据复盘，就告诉它数据源在哪、字段怎么解释、最后输出什么格式。
说白了，Skill 像是一份“工作说明书”。你每次都临时解释，Codex 就每次都重新理解一遍。你把流程写成 Skill，它下次就能沿着这条路继续走。
这也是我越来越喜欢 Hermes / Skill 工作流的原因。
好的 Agent 使用方式，把一句 prompt 写得多神固然重要，把可重复的流程沉淀下来更重要。
比较推荐下面的一些 skill，先按照自己需求来安装。
给Codex装上这些Skills后，我感觉它终于像个能长期配合的AI同事了
Codex 能给你孵桌宠了
这个功能一开始我也觉得有点好笑，Codex 新版本里可以让它生成桌面宠物，而且是一个独立的配置页面存在的，可见 OpenAI 对于这个 Pets 功能还是非常重视的。
（我支持 Codex 很早就支持宠物了，但是能一句话创建自己的宠物，应该是刚刚更新的~）
我试了一下，直接让它根据平时对我的了解，给我做一只宠物，效果还不错。
Prompt 很简单：
create a pet based on what you know about me
结果它给我孵出来一只小浣熊。
它不是随便画一个头像，会解释为什么是这个形象，为什么是这种性格，为什么适合你的工作习惯。
比如它会把“工程感”“可靠”“干净”“长期陪伴”这些东西，转成角色设定。
这件事表面看是玩具，但我觉得它背后有个更重要的信号，AI 工具开始把长期上下文变成可见的界面。
以前 AI 对你的了解都藏在聊天记录里，现在它开始用一个桌宠、一个 Orb、一个语音入口，把这种关系具象化。
这对工作流其实挺重要，因为人不一定每天想打开一个冷冰冰的命令行。
但如果桌面上有一个长期陪你的 AI 入口，它可以提醒你、接住任务、帮你继续昨天没做完的事情，这个体验就会完全不一样。
就比如我目前也在做一个桌面 AI 陪伴宠物项目，还在开发当中，最终想要达到的效果就是越用越懂你，后面调测好了也会开源出来。
当然我这次做个人宠物任务也遇到一个很现实的问题，就这么一个孵宠物任务，差不多吃掉了我 Plus 会员 5 小时额度的一半还多。
这就有点离谱了，所以好玩归好玩，大家真要试的话，最好先确认自己的额度够不够。
Quota 这件事，重度用户一定要盯紧
最近 Codex 相关的额度讨论也挺多。
一方面，官方和社区都在聊更清晰的额度提示、重置机制、Plus / Pro 的使用限制。
另一方面，真正跑 Agent 任务的时候，额度消耗确实比普通聊天快很多。
这也很正常，普通聊天可能只是问答。
Codex 干活时，会看文件、规划步骤、修改代码、跑命令、检查报错、再修一次。
你以为只是让它做一个小功能，背后可能已经跑了十几轮判断。
所以我现在会把任务分三类。
| 任务类型 | 适合怎么用 Codex |
|---|---|
| 低风险重复活 | 优先本地模型或轻量模型，比如整理文件、改命名、生成初稿 |
| 中等复杂任务 | 先写清楚需求和验收标准，再让 Codex 分步执行 |
| 高价值复杂任务 | 用强模型，但要控制上下文，别一次塞太多无关材料 |
这里有个很实用的小习惯，不要把所有需求一股脑丢给 Codex。
先让它读项目结构，再让它给计划，确认计划没问题后，再让它执行。
这样虽然多一步，但整体更省额度，也更少返工。
怎么开始用 Codex
如果你最近也想认真用 Codex，我会建议从这几个小任务开始。
第一个，整理电脑文件。
让它扫描某个文件夹，把截图、PDF、Markdown、表格按日期和主题整理好。
这个任务很适合练 Agent，因为风险低，结果也容易检查。
第二个，给自己的项目写 README。
让 Codex 读项目结构、提取启动方式、依赖、环境变量和常见问题，最后生成一版文档。
第三个，把一个重复流程写成 Skill。
比如你每周都要做 X 数据复盘，就把数据来源、分析维度、输出结构写下来，让 Codex 帮你沉淀成固定流程。
第四个，做一个很小的个人工具。
不要一上来做完整产品，先做一个每天能用一次的小工具。
比如截图转笔记、文件自动命名、公众号素材整理、X 帖子归档、Prompt 模板管理。
这类任务最适合 Codex，因为它有明确输入、明确输出、明确验收标准。
写在最后
面对 Codex 的这一波更新，我最推荐大家先试三个东西：
- 1. 试一下 OSS mode，看看本地模型能不能接进你的日常任务。
- 2. 给 Codex 准备一个你自己的 Skill，让它别每次都从零理解你。
- 3. 可以去孵一只桌宠玩玩，顺便观察它到底怎么理解你。
总之别只把它当新鲜工具看，更好的用法，是把它放进你每天真实会做的事情里。
哪怕只是一个很小的任务，只要能稳定跑起来，它就开始变成你的工作流资产了。
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