codex可以帮你写论文吗

之前 ai 做 ppt 最让人头疼的就是排版乱，审美差，内容不成体系。但这套论文答辩 ppt 是 用 codex 加 gbt image two 自动生成的， codex 负责读论文拆结构， gbt image two 负责生成高质量的页面视觉， 我现在直接演示完整流程，看完相信你也能够复现。首先我这里准备了一个答辩 ppt 的 文件夹，里边有一个大论文 的文，还有一个校徽，作为一个视觉的参考。那接下来我们在 codex 添加新的项目，使用现有文件夹， 然后选中刚刚的答辩 ppt， 打开，这样的话，这个新绘画的所有的上下文就跟这个答辩 ppt 这个项目做了关联。那么接下来给它输第一段提示词，就是提炼 ppt 的 结构，让它生成十八到二十页的大纲，适合八到十分钟的答辩。最后输出一份 md 文档， 那我们这里选的是 gpt， 五点五智能选超高，然后速度就按标准就可以了。 ok， 我 们给它发送，然后我们稍作等待， 这里出现了读取 pdf 的 技能，那如果没有这些插件的话，去把它安装一下，当然默认它好像就是安装的，我也不太确定。比如说 documents， 如果没有安装的话，你把它安装一下插件，那插件里边还有一些，呃，做 ppt 的 这个 presentations 这个插件，还有做表格处理表格的这个插件，这些可以去安装一下，点一下就可以安装了，很简单。那我们再等待它一下， 经过三分三秒钟的等待，这个结果是生成了，我们可以点这个悬浮的这个框，点开一下这个 md 文件，里边就是大纲了，大概是二十页。 ok， 大 体看上去没有什么问题。那我们接下来给他第二段提示词，然后让他确定一个 ppt 的 风格。 这里需要注意的就是，我们必须调用他的一个技能，叫我们使用 at， 然后 image 这个技能，这个技能是他可以直接使用 gpd image 来生成非常逼真的那些图片。呃，里边的一个字都不会错的那种，大家都刷到过那种图片估计。然后我们让他生成 这里给他说，根据学校上传的 logo， 啊，不对，根据上传的学校 logo， 也就是当前这个文件夹下不是有个 logo 吗？他会参考这个视觉元素去生成一套方案。 ok， 又经过三分二十四秒钟的等待，他生成了视觉方案，大体上看还是符合屈服蓝大学调子的，看上去没有什么问题。不过呢，这个东西有点像开盲盒，我刚刚又在另外一个绘画里边让他生成了一下，这个看上去就更有那个学术味。 呃，所以说呢，跟提示词也有点关系，然后跟这个东西生成它本身都是随机性的嘛，所以有点想开盲盒。那既然这样，我们就继续这个再继续做吧。然后我们下一步就是参考，让他参考上面的这个视觉方案和 md 文档，就是这个答辩的 ppt 结构，然后使用 image 键技能。这里必须要艾特一下 image image 键 图片生成技能，生成全部的 ppt 页面，最后拼装成一个大的 ppt 演示文稿，然后让他起用演讲者注视，然后注视里面添加备注。嗯，不要添加任何的元素，然后避免破坏 ppt 的 图片，我会这样让它生成。 那在生成的过程中呢，他还有所顾虑，有点谨慎，他说容易出现错字，也就是生成的那个图片容易生成错字。他提了一个更稳妥的做法，就是生成到视觉图片作为视觉追踪，然后用程序渲染成 png。 但是我直接给他说，哎，不会出现错字，大胆的生成就完了。 这样的话，它生成的二十页资产最后全部都会完整的保留，不会再那个出现可以编辑的文字了，这样的话视觉完全统一，它最后只会在答辩的那个演讲的注示里边添加文字， 这样它现在正在一页一页的生成。 codex 现在的用户体验已经和 cloud 的 桌面版差不多了，你看这里也有这个进度显示，这边点开之后也会有资产的显示，这里是这个实时进度，这里是生成的一些结果 本身。虽然他是面向程序员提供的产品，不过他现在越来越像一个超级的终端啊，不是超级的那个智能体，面向普通人也可以用了。你看在他的设置里面打开设置，我们可以选中这个适用于日常工作的，如果你是不是技术人员的话，你可以选这个模式，那他会回复的过程中会少一些技术性的话语，这样的话看起来更纯净。 ok。 经过了四十三分钟之后，终于生成了 ppt。 它生成慢的原因主要是那些图片一张张的特别慢，我们打开这个缩略图先看看，哎，看上去没有什么问题，视觉上比较统一。那我们继续使用 wps 来打开这个 ppt 看一下啊，看一下，第一眼看上去这个字什么的都没有什么错。然后我们先看一下缩略图，看看整体是什么样，一个感觉 整体上差别也不大，整体的视觉元素，视觉语言保持的还是比较一致的。然后我们看一下细节，第一个问题就是我看这个 logo 好 像有点问题，不过这也好处理，直接把那个 logo 图片导进来给他盖住就可以了。下面这些基本上是没有什么要改的，直接来自论文里面，然后他还生成了备注，这底下有批注啊，这底下有备注，到时候可以照着读的。 然后我们翻一翻，翻一翻大概就是 logo 是 最大的问题，其他的都问题不大，没有什么错别字，哎，这里代码什么都是能做表，然后这个图，这个图表也非常的 nice， 然后这个也可以，都是比较可以比较，可以可以用 哦。我发现还有个问题，就是屈服师范大学底下这个白描的图也有点不对，这不是屈氏大典的元素，不过这个也好解决，让他单独再生成一下这一页就可以了，可以让他给他一些参考，给他一些图片作为参考，让他知道真正的屈氏大的那个图片，然后参考可以生成更逼真的白描， 那整体上就是这个过程。我们最后再来总结一下，我们看一下这个绘画，整体上就是这一个绘画。首先是在这个项目里面有个答辩 ppt， 里边给他提供了我们的完整的论文，还有一个 logo， 学校 logo。 然后第一步要求他生成 ppt 的 大纲，这个大纲就是在这里， ppt 大 纲生成完了之后，我们再让它形成一套视觉方案，参考 logo， 或者说你给他提供更多的一些视觉参考，然后它生成一个视觉方案，生成之后我们再让它参考视觉方案和刚刚的 md 文件，就是大纲，再用这个生成图片，一页一页的生成 ppt。 呃，生成完之后，最后拼成了一个大的 ppt， 那这样的话就完成了整个 ppt 的 生成功。不过这样有问题，就是生成出来的 ppt 你 是没法进行编辑，毕竟它都是一张张的图片。那好在它生成图片比较准确，没有什么错字的问题。如果有简单的一些元素需要覆盖，你像这个 logo 可以 直接用 logo 给他盖上去，真实的 logo 给他盖上去。还有最后这张白描，如果有问题，可以让他单独生成这一张。其他的你像这些图标什么的图标什么字都是没有什么问题的，都是没有问题的，直接就是参考那那个论文里面那些直接读读过来的。 ok， 那 今天的内容就到这里了，如果大家有什么问题的话，可以在评论区聊一聊哦。

朋友们，今天我们主要来讲解一下，当你已经写完一篇刊刊论文或者毕业论文的方法结果以及结论，而对于整体的背景以及小棕树却无从下手。 接下来我将使用拆了 gpt 五点四以及 codex 对 整体的步骤进行一个完整的讲解。 首先我们要把我们目前已经写好的方法、结果和结论整合成一个完整的 word 文档。这里我选择了上传一篇我已经发表的 其他论文，将其讨论以及背景部分都全部的删除，仅留下了方法、结果一、结论。这时候我们要打开柴的 gpt 五点四的深度研究功能， 输入我们第一个指令。第一个指令主要是利用深度思考，深度研究去对我们目前的方法、结果、结论进行一个整体的分析总结，然后搜寻大量的相关文献，对前期的引言以及相关工作以及小综述进行一个初步的量化。 最后在完成相应的工作之后，深度研究会反馈我们一个 pdf 以及 word 文档。这时候我们把相关的引言部分单独摘出来，复制到我们的论文当中， 再将我们的论文作为第二个附件。这时候我们要采取第二个指令，调动 china gpt 五点四 thinking 大 模型。 这一步的步骤主要是通过五点四 thinking 对 我们整体前期完成的一个引言，一个初步的评判工作，并且要系统解锁我们的真实文献，并且尽可能地下载可获得的 pdf 全书。 这时候我们可以对前期深度研究所给的相应的小综述进行一定的判断。然后在我们第二步的指令当中一定要补全我们的研究方向，例如到底是电力电子电力系统还是相关的控制等等， 补足我们的论文主题以及我们相应的目标刊刊，如果合适的话，我们也可以在这里上传几篇，我们觉得比较满意，可以仿照 参考他的格式以及整体的背景写的格式的论文作为参考。这时候我们需要对我们已经写好的前期的 word 文档进行进一步的修改，补足相应的文献。随后我们要将我们的所有的文献都下载下来， 这时候可以进行第三步。第三步就是我们相应的先找文献，但不马上重写， 有可能前两步他给的文献质量并不是很高，这时候我们就可以先不写正文，先只对我们的研究论文引言以及相关的工作部分所需要的文献检查进行一个整体的筛选以及下载工作。最后可以进一步的提炼我们所需要的参考文献。 这时候我们就已经完成了使用拆的 gpt 的 主要步骤，但是经过我大量的书写，发现其实拆的 gpt 五点四 thinking， 它给的相应的参考文献以及写的小宗数可能会存在文献错乱，就例如它 就例如我们会发现我们看这篇文档像这样的相应的句子，它会引用长达多篇甚至数十篇文献， 但我们经过仔细的发现，其实它这时候引用的文献与我们的实际内容并不相符。这时候我们就需要使用 codex 进行进一步的文献的修改以及追踪。 这时候我们需要在 codex 当中先新建一个任务，然后在任务文件夹当中把我们所有的参考文献按着一二三四五六七八的顺序按着 引用的顺序标好，然后这时候我们再次使用柴德 gpt 五点四去给 codex 写相应的指令， 这时候我们主要的作用是让 codex 去阅读我们文件夹当中的参考文献，然后一一相应地去侦查它给 在我们 word 当中它给的参考文献的顺序以及内容是否正确，然后再让我们的 codex 去一步步的替代。 这时候我们会使用我们的第四个指令，这个指令主要的作用是先让 先要把这个指令给拆了 gpt 五点四，然后同时之后让拆了 gpt 五点四，输出可以直接复制给 codex 的 相应指令，这时候我们使用 codex 直接改我们的相应的论文，让它直接替代我们的 已经标错的参考文献，并最后让它标出来。同时最后这一步 codex 也会 输出相应的表格，就如同我们所示，他会其实会对我们每一个参考文献进行非常详细的总结。这一步在前期的文献调研工作的时候也可以尝试使用，我们会发现他对我们每一篇参考文献都 针对于方法和结论都对了非常详细的改革，并且对可信度都有了一个非常 客观的评价，同时它也会对于我们哪一条要真正的使用修改也会进行标注， 最后它会反馈我们一个新的文档，这时候我们发现对比两者不同的部分，新的使用 codex 修改之后的 word 文档，其参考文献与真实的文献内容可以对应， 这时候我们的小棕树就可以采用并进行最后的润色修改并使用发表。

codex 做 ppt 真的 太绝了，我直接将论文丢给 codex， 再给他明确一些要求，大概十七页左右， 学校 logo 要出现在每页顶部等，并且告诉他做完之后用 wps 打开，然后他就开始执行 codex。 首先读 word 内容，这里是他用记事本先将论文的总体内容，哪些章节大概写了出来，提炼摘要，硬件软件和调试结果。 这里是生成的。 ppt 的 内容非常详细，把论文中的每个章节也都包含在内。接着把答辩逻辑从排成背景方案，硬件软件测试和结论 图片也不是随便拼凑的，他直接从我的论文里提取电路图实物图和系统截图，生成之后继续渲染预览，检查标题版式页码和图片有没有跑偏，都非常规范，总的来说还是非常满意的。这里是 codex 在 执行命令的的过程和进度都能看到。

给大家看一下我们这个浏览器的效果，看到没？他直接去在网站里面去操作了就然后刚刚他是直接去在里面搜，你看他现在贼快，上面 ui 一 直在变，看到没？我去 codex 刚刚出了一个可以控制浏览器的插件，我现在刚安装，我给大家看一下是如何安装的。首先你一定要呃搜 codex， 然后一定要搜这个呃， open i 提供的，然后呢把它添加到 chrome 上面， 对，添加完之后呢，这里面就它就在这里面，我们把它这个勾选一下，然后这个 codex 它提示它没有这个连接，我们点击这个小齿轮让它连接一下，然后这个桌面端的 codex 一定要去升级到最新版本，然后点击这个安装，然后点击安装， 然后我让 codex 去帮我搜索论文。啊，一开始呢，他是，呃先去尝试用浏览器搜，但是他没有成功，然后他就开始用这个搜索指令了。呃，我说你不要用搜索技能，你直接用我浏览器搜好了，他第二次就直接开始用浏览器了，我给大家看一下我们这个浏览器的效果， 看到没？他直接去在网站里面去操作了就然后刚刚他是直接去在里面搜索，你看他现在贼快，上面 u i o 一 直在变了，看到没？ 所以说呢，就是说他的好处，就是说他把所有东西呢他都会整理好，然后我们就不需要我们去手动去搜了。还有一点，就假如说你是在学校里面，你有一些对一些论文库的一些访问权限，那你可以把这个权限授权给他，对吧？然后他这个搜索范围就更广了。 ok， 谢谢大家。 最终结果大家看一眼他把优先读啊，哪些方向都列出来了，然后我们也可以让他把具体内容去总结，也都没问题的。

如何用 ai 快 速生成一份可用好用的答辩？ p p p 主播最近也是追赶潮流，粗略学习了一下用 ai 生成答辩 p p p 给大家出一个简单的教学视频。这里主播主要使用的是 codex， 你 也可以使用 open claw， cloud queue 都是可以的。 这里首先把自己的毕业论文中稿和一个学校的 ppt 模板或者学校校徽加你喜欢的 ppt 模板风格，放入 ai 操作的文件夹里之后，你就可以和他说，需要他先理解论文内容并总结核心点，生成大纲，并一记大纲生成十到十五张图片提示词， 最后一记提示词一张张生成图片。然后我们就得到图片版的 ppp， 可以 看到整体还是不错的。但是有一些乱码 之后，我们使用这个 skill， 让它把图片转为可编辑的 ppt 文件， 修改乱码，最多十分钟就可以了，这效果用来答辩简直够够的。其他技巧等主播最近连发。

库黛克自动帮我查找并添加参考文献到这个 the turtle 文献管理工具当中，只需要一条提示， 文献添加提示评论文献添加分享，我是张老师，关注学习更多 ai 工具使用方法。

大家好，欢迎来到 ai 上，田修今天为大家介绍的课程是基于 cloud code codex 双 ai 协同论文写作实战营 跑通数据分析论文初稿、 ai 交叉审稿全流程。这门课能帮你一站式解决从数据到论文的全链路问题。开课时间是二零二六年五月十六日至十七日。具体来说，这门课将帮你聚焦并解决以下几个核心难题，第一，流程割裂效率低， 传统的数据分析、写作、审稿环节脱节，耗时费力。第二， ai 输出质量不稳，单一 ai 生成的内容缺乏客观评审，可信存疑。第三，结论可信度难，评估 研究者对 ai 输出的核心主张，缺乏科学的评估与校准方法。第四，跨学科迁移困难， 现有方法往往局限于特定领域，缺乏通用工作流。第五，学用转化门槛高，学完技术却不知道如何用到自己的课题中。课程有三大核心优势，确保你能真正掌握并应用。第一，独创双 ai 神稿闭环，用 cloud code 写，用 codex 写， 模拟真实同行评议，提升论文质量。第二，全真实案例驱动讲师用自己的论文现场演示从四分到八分的完整迭代过程，可付现可模仿。第三，长期导师伴学社群 报名即加入专属助学群，不仅上课期间随时答疑，课后还会持续分享经验，组织讨论，帮你解决实际研究中遇到的问题。光听我说可能不够直观。我们来看一段真实的课堂片段，感受一下 ai 交叉审稿是如何工作的。 ai 写论文不是一遍成稿，第一轮思路有了，但论证还不够，只拿到六点二分。接着继续补方法、补对比、补实验细节。分数慢慢拉到七点五， 再往后把分析、 fair case 和 limitations 继续补齐，结果从六点二一路涨到七点五、八点五，最后到九点二。论文不是一次写完的，而是一轮一轮迭代出来的。 可以看到 ai 能像审稿人一样精准定位问题。那么在两天的时间里，我们将系统学习以下内容，课程内容紧密围绕数据分析、写作、审稿主线展开，包含 cloud code 环境搭建与数据自动化处理、论文结构化拷写、 codex 交叉审稿与多轮迭代、 核心结论可信度较准，以及最终投稿材料准备与项目模板迁移。网汽学员普遍反馈，这门课让他们终于把 ai 用成了真正的科研合伙人，而不仅仅是一个聊天工具。 如果你也想构建自己的自动化科研流水线，高效产出高质量论文，这门课值得你加入关注。我是课程大纲与操作员，我们五月十六日课堂上见。

现在谁是当下最牛逼的 ai 啊？如果让你只留一个大模型的软件，它的名字一定是 codex。 为什么？因为它可以把所有 ai 集中在自己一个软件上，一个大模型上。也就是说你不需要去学习任何的 ai 工具，比如说叉 g b t， 比如说 gemina， 比如说 minus。 因为 codex 啊，可以直接控制你需要的所有的模型，它可以指挥所有的 ai 模型干活 啊。就是你像我们公司之前啊，我们写文案，我们会专门用叉 gbt 去生成这种内容的智能体，然后让这个智能体去帮我生成文案啊。但现在我直接啊给 codex 下一个指令 啊，让它调用 x g p t 给我写文案就可以了啊。你像我们之前做图最好的软件一定是 minus 啊，那现在我压根不需要打开 minus， 我 直接跟 codex 说， 我说我需要一个什么样的图，它会直接调用到最牛逼的 ai 工具，帮我去做内容，帮我去升图， 甚至帮我可以直接写小程序，做一个 h 五页面。就是你压根不需要学习任何的大模型，任何的工具，你也不需要做任何事，你只需要告诉他你需要什么，然后你就等着结果，你就检查这个结果是对还是不对就可以了。 所以如果你是一个公司老板，一定要立刻使用上 codex， 而且要让全公司人使用 啊，我们先在公司人手一个 codex， 如果你把 codex 用明白了，任何 ai 啊，你都不需要去学习了，因为它就是 ai 的 极大成者。

这期只说明一个新能力， codex 可以 通过非书克里写入非书。先说边界，这不是 codex 原生内置非书，也不是浏览器自动点页面，而是通过命令型调用非书开放平台。 时间线是这样的，二零二六年三月二十八日， log swift 里发布一零零初始开源版本。 三月三十日前后，国内开始集中报道。四月九日以后，克雷增强了创建文档和表格后的权限授语，也补了表格写入图片等能力。四月十五日以后，又加入了安装引导和 ai skills 配置， 所以它的炼录很简单， codex 在 本地能运行命令，非书颗粒能调用非书文档、表格、多维表格、日历任务。这些接口中间接上之后， codex 就 可以通过颗粒把内容写进非书 配置上。主要有四步，第一，安装 atlark suite clear。 第二，在飞书开放平台准备应用和权限。第三，配置 api key 或登录授权。第四，让 codex 在 本地调用这些 clear 命令。 我刚刚实际跑了一次，先让 codex 创建飞书表格，再写入表头，然后追加内容行，最后再读回表格验证结果。重点是它不是给你一段文字让你复制，而是把数据直接提交到飞书。 这个能力能解决的是办公流理的断点，比如会议纪要可以写进文档，结构化内容可以写进表格，自动日报可以沉淀到团队空间任务数据也可以继续给后续流程使用。 但他也有明确边界需要非书开放平台权限需要表格或文档的访问权限敏感密要，不能写进画面或公开仓库，每次自动写入后，最好再读回验证一次，确认不是只执行了命令，而是真的写进去了。 所以这期的结论很简单，飞书可以把飞书能力变成了命令行接口， codex 能执行本地命令，两者接上后，内容就可以从本地生成，直接进入飞书写作系统。

你看啊，这张图不就全部帮你拆成 ppt 了吗？ gpt 加酷 max 目前啊，是我认为最有效的 ai 工具组合了，不要总想着去订阅一堆工具，才能提高你的工作效率。欧本 ai 现在已经非常全能了， 做 ppt， 做插画，剪动画素材，做编程，还能养养电子宠物，基本上啊，还盖了你在工作中的大部分场景。那废话不多，先来看看做 ppt 到底有多简单。我们出发 ppt 这个东西啊，肯定是属于我们都市牛马的必备技能了。当我们需要做一个全新的 ppt 时，第一个难题就是要找个模板先参考一下，要不然啊，总感觉很难下手。好，那这个好解决啊，我们直接上手就用 ai 来搭建一个模板，一切问题啊，迎刃而解。 先到网上找一张自己觉得满意的风格图片，直接贴给扣带斯，让他根据图片的风格设计一个 ppt 模板，我们来看看他的分享， 深空星河、暖色地平线、山脉剪影、精细型典风格拆解啊，都很到位，要你自己来说啊，这话你可能还描述不出来，毕竟啊，现在 g p t 的 识图能力和作图能力已经是第一题对的了，绝大部分风格啊，都是手拿把枪。其实呢，现在也有很多 ai 工具啊，都可以做 ppt， 我 自己啊，也有试过一些，但是呢，总感觉差点意思。好的啊，这里啊，他已经完成了，我们来打开看一下怎么样， 这个风格啊，是不是比较简约？时间线啊，逻辑线啊，也都是比较清晰的，其中的任意元素如果有什么需要调整的，都可以手动来调。当然啊，如果通用的模板你还觉得不够用的话，我们就再给他升级一下难度， 把这个 ppt 模板改成更适合题案，而且适用于新品上市的投放计划。或者还有更简单粗暴的方法，直接跟他说出你的需求，要调研什么，达成什么目标。如果你没有思路的话，就跟他聊，聊出你想要的内容之后再让他生成 ppt， 一 气呵成。 好，我们来看一下成果，依旧是这个简洁的风格，注意看啊，投放计划的元素都有保留哦，包括人群、场景、节奏，必要的元素啊，全部都有了，怎么样？就这么两三句空话就搭出一个 ppt 模板，老板还满意吗？ 那么接下来啊，我们来说一下做 ppt 的 第二大痛点，引用和借鉴。平时我们在做 ppt 的 时候啊，看到一个不错的内容，或者说啊，做的不错的模板，想引用借鉴一下的时候啊，却发现这是一个 jpg 或者 pdf 文件，没办法编辑，这个时候的心情啊，往往是崩溃的， 还我没事，现在我们来试着解决看看啊，先去网上找一个复杂的 ppt 样式，就拿这个图为例吧，我们使用一下这个 skill， 跟他说帮我拆成 ppt， 你看这不就搞定了吗？每个元素都是可以编辑的，这样是不是省事多了？当然啊，关于图片转 pdf 这件事啊，有很多工具都是可以办到的，并不算稀奇，但是呢，可能需要收费，或者就是要你看一段讨厌的广告。 那既然如此啊，还不如直接就用 codex， 因为叉 gpt 实在是太全能了。没想到除了编程能力以外，别的啊也是样样精通，不管任何需求，全部大白话跟他讲就可以了。 那总体来说啊，这个 ppt 功能就已经让你省心省力，提高工作效率了，基于提升生产力的消费投入都是智慧票价的。好，今天就分享到这里，大家还有什么想知道的评论区留言，我来帮大家试试。我是阿月，我们下期再见。

别再问 deep seek two e 和 codex 谁更强，真正该问的是你要哪种工作方式。 codex 更像一套 open ai 编程入口，本地读项目编辑器写作云端任务都能接上 deep seek two e 更像终端里的 deep seek 编码台，围绕 plan agent yolo 做本地写作， 想少折腾跨设备让云端任务后台跑，甚至配合团队 p r 优先看 codex， 想留在终端自己空审批接 deep seek 和 m c p 就 看 deep seek。 二、评论区别我下期用同一个修 bug 任务实测两边差异，先收藏关注。

一定要，一定要，一定要想尽一切办法去用上 codex， 至少我不允许我的粉丝还没有用上 codex 或者是 open color。 这 codex 这玩意儿，那黄仁勋逼着英伟达的全体员工都在用，你想想，全球市值最高的公司 老板亲自下场去逼着员工用一个工具，那你觉得这玩意会没有用吗？百分之九十人啊，到现在还不知道这东西到底是啥，还在那研究怎么用 excel 写文案呢。那我先说结论啊，就 codex 不是 什么编程工具啊，他是现在最适合普通人上手的 ai 工具，没有之一。你以为啊，他只能帮你写写代码？那你太小看他了啊， 他能做的事情就是让一个完全不懂技术的人用自然语言去描述需求，就能搞出一个自动化的一个流程， 甚至是一个小产品。那你看一下，这周六我还跟我朋友在聊啊，他烟草的就他已经在用 codex 去分析数据，你想这意味着什么？就是技术门槛的四个字正在慢慢消失。那你再看看最近新闻，纳斯达克什么再创新高，还有那个什么芯片股涨疯了， 然后存储芯片又断货了，一堆人在那分析来分析去。那其实就一句话， ai 正在重新洗牌，那 codex 就是 普通人能够得着那张牌。那两个月之前如果说你问我，那我会让你先观望观望。 现在啊，他几乎天天更新，就能力已经跌到一个离谱的程度了。你要是现在刚刚二三十岁啊，或者是刚刚毕业，那你听好了，现在 一定要去开始用 codex。 你 现在开始用，你就是在插队了啊，别人在排队，你已经跑到别人的前面去了。大部分人还在等，还在观望啊，等成熟了再说。那等你反应过来啊，那窗口真的早就关了。看完这条视频，我真的希望你马上去研究一下。

最近你是不是经常刷到这些词， cloud code agent ai 员工自动写代码，自动做网站，听起来一个比一个高级，但很多人其实根本分不清 cloud code 到底是啥， codex 又到底是啥？ 为什么现在大家天天都在聊 agent？ 这期我将用普通人能听懂的大白话一次性给你讲清楚。上期我讲了 gpt、 cloud gem 到底该怎么选， 但选对模型只是第一步，真正关键的是你怎么让 ai 不 只是回答你，而是真的帮你干活。首先，我们在日常和网页里使用的豆包 gpt cloud 本质上像是一个聪 明的顾问，你让他写文案，他给你一段文案，你让他做表格，他给你一个表格内容，让他写代码，他就给你一段代码。但表格做好了，你还得自己下载到本地。代码写好了，你还得自己 复制保存，平时打开软件、修改文件、运行测试，很多时候还得你自己来。所以网页上的 ai 模型主要是在给你答案。而 agent 相当于是运行在电脑终端里的 ai， 你 给他权限，他就能从给答案升级成接管你电脑的全能管家。 比如 openai 这边，它家的 ai 叫做 gpt， 它家的 agent 叫做 codex， 它可以读代码、改代码、运行代码，还能在云端后台帮你处理开发任务。而 cloud 作为 ansore pig 这家公司的 ai 大 语言模型， 它们家的 agent 叫做 cloud code， 你 可以把 cloud code 理解为 cloud 的 终端程序员，它和 codex 一 样，能够理解你的代码项目，跨多个文件和工具，帮你写代码、修 bug， 自动化处理并开发任务。 google 这边代表产品可以看 antigravity， 更像是一个 jimmy 的 开发工作台，因为它不只是在聊天框里回答你，而是可以让 agent 在 编辑器，终端浏览器之间去写作，去规划执行验证任务。所以你可以这样理解， g b t cloud jimmy 是一个 ai 大 脑，而 codex cloud code， anti gravity， jimmy c r i 是 让这些大脑真正去干活的工具。大模型往往没有本地客户端，而 agent 则都是下载到电脑上的客户端或者运行在终端里的工具。 普通人先记住三句话，网页 ai 是 给你答案， agent 是 替你执行任务。所以下次再听到 cloud code codex anti gravity 不要再觉得玄乎， 它们本质上就是让 ai 从聊天框里走出来，开始真正替你干活。你想选哪个？ codex， cloud code 还是 antigravity？ 进去告诉我，下一期我直接讲它们到底怎么选。

好的，我们今天给大家带来的是 codex 的 完整教程，那 codex 呢？是 openai 的 一款编程工具，很多人看到编程就已经被劝退了啊，但是不用担心，我们今天这个视频呢就会教给你，因为我自己其实也不会写代码，但它却是我近期使用最多的 ai 产品，甚至让我觉得自己变得厉害了很多。 首先我们来讲一下它跟一般的 ai 产品有什么区别，那它最核心的区别呢？就是能够控制你的电脑去完成很多的任务，这里面有一些关键原因我没有办法在视频里面说，我就放在评论区了，你们可以看一下和其他工具主要的区别是其他工具更像是助手，它会告诉你去怎么做，但你实际还是要你自己做， 但 codex 他 知道怎么做，他告诉你他会怎么做，然后他就自己把它给做掉。那所以今天这个视频呢，我们会分成四个部分，首先我们会讲一下这个工具在哪里去使用。第二呢，我们去讲整个产品的界面跟功能都有哪些，哪些是需要重点需要知道的。然后是我们作为 没有技术背景同学，该怎么样去跟 codex 沟通跟交流。最后就是整个场景，我会带大家一起去尝试做几个场景，如果看完这个视频你真的去尝试去做了，那我的这个视频目标就达成了。首先我们先说一下去哪里使用，如果你已经是下载 gbt 的 用户的话，我们就来到下载 gbt， 然后在它的左侧去点击 codex， 进入到这个页面之后，我们选择中间的版本，或者你也可以直接谷歌搜索 codex， 在 第一个网站里去点击这个页面，进入后下载到对应你电脑的版本。 在一开始呢，他可能会需要你去创建一个文件夹，那这边呢，我们直接在桌面上创建一个以你名字的文件夹就可以了。好的，然后我们来讲一下它的界面和它的功能，从大体上来看，其实它的整个产品界面跟我们一般用的 ai 工具还是很像的。 在左侧是往期的聊天历史跟部分的功能，右侧是 ai 沟通的工作界面。那什么是项目跟现成呢？ projects and thread， 那 这是两个基础的变身概念，你可以把项目理解成是一个大的文件夹，现成理解成一次次的对话， 就跟一般的 ai 产品一样，就每一次我们聊天的内容，就好比是一个新的县城啊，那假设以做网站为例，那这个时候呢，我们就开了一个新的项目，这个项目就叫做网站。那在这个网站的文件夹里，它的县城可能是什么？可能就是 像首页啊，产品页，关于我们这些不同的页面，我们把它分开来，它就是不同的县城。你只需要理解说不同的项目，你要建新的文件夹，在那个文件夹里面去针对性的做不同的任务。在右侧底部 这边就是跟 ai 沟通的地方啊，这边可以上传照片文件，选择对应的模型，我们这边默认去选择 gbt。 五点四推理的强度的话，就按照中来执行。那特别复杂的项目，比如说 app 啊，或者说一些后端的产品，你可以在 啊网上选，但也要注意，就你的 token 的 消耗也会对应的提高下方的本地，它代表的是它会在 你的电脑上运行啊，然后就是权限，那我这边是建议全部打开，这样他就可以完整的去操控你的电脑。那在这个县城里面右下角会显示背景信息的窗口，也就是上下文的记忆，就你可以把它理解为每一个窗口 他能记住多少你聊过的东西，那如果这边显示了百分之三十六的记忆，那剩下的百分之六十四 就是他还能记住的部分，那当你持续在这个窗口去聊天，他会把这些记忆进行压缩，所以你还能继续聊，只不过记忆不会像之前的一样准确， 所以还是建议大家不同的任务开启不同的县城去处理。我们这边不会具体去讲 skills 跟自动化很多篇代码部分的，大家可以先不用看，它并不会影响你的正常使用。在讲完了大致的功能跟界面之后呢，我们再来说一下使用 codex， 尤其是非技术同学你需要注意的点。 呃，首先就是 codex， 它更多是用来执行的，它不是用来聊天的。其次就是在这个产品当中，你给的信息越清楚，它的执行会越准确。最后就是尽量去在它执行完之后去问一下它，你到底改了什么这种方式呢？就可以来判断 它的一个逻辑，然后可以更好的去让它工作。那在使用 codex 的 时候呢，你会经常看到这种指令叫 run 什么什么什么？ 它是什么意思？它就是一个简单的终端指令，它指的是 codex 正在用你的电脑进行操作，完成他想要的任务。 终端是什么呢？你可以把它理解为是一个代码在跟你电脑沟通的一种方式，那平时我们用电脑其实都是用图形交互，就比如说我在用鼠标啊，在滑，在点击，但其实在电脑之间，它是可以用代码的形式更快的沟通，但只不过我们不会，那现在就相当于 你可以用大白话去跟 codex 沟通，而 codex 直接通过代码语言和你的电脑进行交互。那最后呢，我们再来看几个实际的案例，大家手把手的一起来操作一下。首先在开始之前呢，我们先确认一下你已经创建了一个文件夹 啊，然后打开一个新的县城啊，在这个文件夹的框的下方呢，我们去把这个权限给全部打开，将模型切换到五点四，我们的第一个场景就是让 codex 去全面的检查一下你电脑的性能啊，看看有什么地方可以优化的。 直接在对话框里输入，帮我全面检查电脑的性能，看一下有没有什么优化的地方。你在自己做这个案例的时候，重点可以关注一下 codex 是 怎么执行的，并且一步步的分析你电脑性能， 然后呢，你让他去进一步的帮你完成这个操作。第二个场景呢，就是我们让 codex 直接去帮我们整理一下桌面啊，因为现在的桌面全是各种视频啊，图片还有文件夹，那我希望他可以把视频归类到一起，然后图片也归类，我们就直接在对话框输入， 帮我整理桌面，因为现在太乱了啊，把不同的文件进行归类。最后一个场景就是如果我们看了上一期的教程，就是我们谷歌 stitch， 你 可以看一下这是做讲怎么做网站跟做交互的，那我们现在呢就直接让 codex 把这个页面给做出来 啊，直接先来到 stitch 的 这个页面，然后把我们这个首页的代码给复制，然后回到 codex， 把代码粘贴给他，让他把这个前端的页面给直接做出来， 然后这边就是它生成的一个前端页面，是完全根据我们的设计稿来做的。然后还有一种做法呢，就是你可以再一次的把 stitch 里面的设计文件去导入到 figma， 然后在 figma 里面做最后的调整，之后再导出 把这个链接给到 codex， 就 codex 可能会更加的喜欢用这种方式，直接用 figma 的 链接啊，做出来的效果也是一样的。那今天呢，我们就完整的过了一下整个 codex 的 使用方式，那不出意外他们会在近期做一次更加大的更新， 到那个时候呢，我会再去补充一次教程。还没有关注同学记得点赞关注。还有就是大家有什么好的反馈跟需求也可以跟我提，我是瑞哥，那我们下一期再见，拜拜。

之前有跟大家来聊 codex 应该怎么去配置，包括中间的 agent 点 md 怎么去写，实际上这一步你可以完全让 codex 帮你来写。对，那还记得我们 speak to note 这个项目的 agent 点 md， 我 们只写了五行，告诉了 codex 这个项目是什么，它的技术栈是什么，全程需要用中文交流等等。 但是最重要的一点，这个项目你不能做什么，这个约束其实是没有说清楚的，那么今天这一节我们要让 codex 自己去把这个 agent 点 md 补充完整。 codex 桌面版 到 speak to note 这个项目，你点击开启新的对话，还是要记住一个任务，开一个对话，避免上下文污染。我们要先去找到它这个 agent 点 md 的 这个文件，你可以 打开右上角的这个资源库，然后点击这里的一个文件夹，找到这个 agent 点 md 这个文件。我们可以看到这个 agent 点 md 里面目前只有五行，这里只是告诉他这个项目的最基本的内容，但是他没有告诉他改代码时应该要注意什么，你的边界行为是什么。 那我们现在就是让他去补充完整。我现在需要告诉他说这个项目有一些依赖，依赖库是核心功能，实用的，我不希望你在我没问的情况下随便添加新库或者升级已有的库。 请根据项目现状帮我写一条 agent 点 md 的 规则，要求你每次给用依赖填先告诉我真的，我的同意，这一条很重要，这一条就是边界行为，我不希望 codex 去做这样的行为，所以我得明确的写到 agent 点 md 里面。 之前我们在自定义里面也说过，项目的 agent 点 m d， 它的优先级要大于整一个自定义的版本，所以我在这个项目里面去特殊地强调了一下，它说已经写入了，你看它的一个整体表述会比我的自然语言来得更加的规范。第二条，这个项目会用到用户的录音，我非常在意隐私， 我希望帮我写一条规则，就是录英文件只能存在用户自己的设备上，不能上传，不能让任何 ai 看到原始录音内容。对，这是一条非常重要的边界，就是隐私边界。那我其实不懂技术应该怎么样去保护这个隐私，但是 codex 他 会知道怎么把这句话翻译成规则。 ok， 他 已经补进去了，我们来看一下他是怎么写的。 前面一条是依赖变更，这一条是录音隐私，用户录音文件只能保存在用户自己的设备上，禁止上传到任何 ai 或第三方处理。 ok， 没问题。好，这是第二个。 第三个，我希望他每一次改完代码都要按一个标准来进行验收。你每次改完代码，我怎么知道你改对了呢？请根据这个项目的实际情况写一套最小的验证方案，以后每次改完 按这个步骤自测，并通知我验收。为什么要告诉他这条？因为这条他也会放到 agent 点 n 里面，后面他去读这个项目文件的时候，他就知道每一个任务的开发他都需要这样去操作。 ok， 他 又新增了两条规则，最小自测。每次改完 先确认依赖没有被授权，没有改动。好。我们上次说过的最小的 check 内容，涉及界面或流程时要做冒烟测试，涉及录音这些要做隐私边界的一个核对通知，我验收每次交付改了什么，自测怎么样？结果怎么样， 给了我最小的复研步骤，所以这个内容后面他每一次任何的任务执行的时候，他都会这么去跑。上面的三类规则都已经确认并且写进文件了，我们打开右侧，依然打开这个 a， n， s， d， m， d， 我 们来看一下它对应的内容，从原来的五条又增加了四条，录音、隐私依赖、变更、最小自测和验收通知对于这个项目的要求，它不是一成不变的， 你一开始没有想清楚，但是你在跟他沟通的任务流过程当中，你都可以写到这个项目级的 a， n， s， d， m， d 里面。那我们来让他复述一下，看 看它是不是真实的记住了，并且会进行使用。请按优先级列出所有生效规则，全区和项目分别有哪些，看到了吗？它这里会写项目内的规则，是第一的，全区的是第二的， 其他通用协助声明是第三的。那么项目内的规则就是有八条全区的规则，在项目规则未覆盖时，它会生效，是吧？ ok， 那 这个就是今天我们让 codex 自己去补充这个文档一个过程，大家可以参考我的这个步骤，但是更多的你可以在实践的过程当中不断的去完善和补充。

codex 是 openai 推出的 ai 编程伙伴，可以帮助我们开发功能、修复 bug、 重构代码、做代码审核等。 openai 官方也提到， codex 可以 处理从功能开发到代码 review， 发布相关的工程任务。 但对孩子说，我们不用一上来就讲那么复杂，我们可以把它想象成一个把想法变成作品的 ai 助手。比如说我想做一个数学错题的讲解器，我不会直接说 帮我写代码，这样太空了，我会说，请帮我做一个适合三年级小学生使用的数学错题讲解网页功能包括，学生可以输入一道数学错题 e i 页面，提示学生先分析题目条件， 在引导学生写出题解之后，再举一反三。应用风格要可爱清楚，适合孩子，这就叫任务拆解。这我也给大家进行干货总结。给 codex 写提示词有一个万能的公式，角色加目标加用户，加功能，加风格加输出形 式。比如说角色是，你是一个 ai 编程助手，目标是帮我做一个教学错题分布讲解， 生成类似体，风格是卡通，也要简洁，适合孩子。初初就是做成网页。在 ai 时代，孩子真正要学的不是复制答案，而是把自己的想法讲清楚，因为你讲的越清楚， ai 做出来的作品就越接近你想要的样子。

原来完全不懂代码的人，真的可以让 ai 帮你做工具、写程序，甚至开发软件，哼！这期视频我要分享的是怎么用 codex 来实现上面这三个需求。全程不需要你懂任何编程知识，只要你会打字，会点鼠标就行。 首先登录进去，别的不用研究，咱们不是来当程序员的，不用管那些复杂的项目，文件夹，保持默认设置就好，你只需要找到那个对话框。对，就跟普通的 ai 聊天一样，咱们全程就靠跟它聊天来完成所有操作。 我首先尝试的是是让 codex 帮我做一个自动生成视频提示词的 skill， 这个 skill 的 要求是我之前在网上找到的，直接复制粘贴发给他， 发出去之后 codex 就 开始自己干活了，中间可能会弹出来几个确认框，你什么都不用想，点试就行。等它跑完，它会告诉你做好了，这时候这个工具就已经存在你的 codex 里了，下次你想用的时候，直接艾特这个文件名，它就能自动调用出来，特别方便。 第二件，我试的是调用 github 上的工具，我选的是一个生成 chat gpt 图片提示词的工具。这里有个前置步骤，需要先装备一个 github， 操作也很简单，在界面左侧找到搜索 github， 找到对应的点安装，跟着提示走就行。 装好之后，我就直接告诉 codex， 我 要用某某名称的 get up 工具。接下来还是老规矩，他跑他的，你点你的事。等他配置完，这个工具就在 codex 里直接可用了。如果你想知道以后怎么调用这个技能，直接问他我用这个工具需要输入什么指令，他会清清楚楚告诉你。 第三件事情，我想尝试一下进阶版，我让他帮我做了一个软件，一个真正的可以打开使用的软件。作为一个连 html 是 什么都不知道的小白，我就跟他说，我是纯小白，完全没接触过代码编程，现在想做一个天气预报的软件，你能帮我吗？ 他先问我，你要做网页版还是 app 版？我说做 app 版本，然后他就开始自动写代码，自动配置环境，我还是只需要在旁边点几个试， 等他全部跑完，天气预报软件就做出来了。但我拿到之后蒙了，我要怎么使用？我就有直接问他，他又一步步教我怎么运行我的 app， 居然就这么做出来了。 所以你看三件事总结下来，我的核心动作其实就两个，一是把需求说清楚，二是疯狂点事。 codex 本质上就像一个特别耐心的程序员，同事你负责提需求，他负责写代码，你们俩配合就能做出以前想都不敢想的东西。如果你也是完全不懂代码，但又想尝试用 ai 做点实用工具的人，真的可以去试试 codex。

哈喽，大家好，这是我自己在 codex 里面做出来的一个宠物服装网站，从市场的调研、产品定位、产品图到最后完整的 html 网页，整个过程中我没有手动写代码，也没有来回切换工具，都在 codex 里面完成。 那今天我就用这个真实的案例，想明白普通人到底怎么把 codex 用到自己的创意想法落地当中。一开始我只是给了 codex 一个很粗的需求，我想做一款面向稀泥市场的宠物服装。 他没有直接开始瞎做图，而是先帮我做了非常清晰的执行规划，包括先找到市场依据，定产品的方向，再设计系列以及生成产品图。 这里就涉及 codex 第一个很关键的能力， plan mode， 也叫规划模式，如果要生成同款的计划，你就要把这个规划模式打开。这个模式很适合新手，因为你不是一上来就让 ai 去乱做，而是先让它把任务拆开，告诉你每一步要做什么，为什么这样做，以及最后会交付什么， 你确认方向没有问题之后，再让它开始执行。第二个能力是它可以在项目过程中持续地帮你检查问题，也就是要开启 auto review。 比如网页做完之后，他会检查图片有没有加载成功，按钮有没有溢出，表单字段有没有写进去。那遇到权限和需要选择的操作，比如三种执行方案中，你想选择哪一种，以及需要启动的本地服务访问某些文件之类的风险性操作，他都会弹出弹窗确认。 接下来就开始自动批量生产产品视觉了，通过调用 gpt 的 image 去生产产品图，并存储在本地的文件夹里面，方便我们去找原始的素材。 但是这里我也想说一句实话， ai 第一次做出来不一定完全对，比如他最开始给我的风格就比较普通，我觉得不适合当地市场的审美。 这个时候就用到了 codex 里面很重要的一个能力， steer 也叫做中途接管，可以在对话框中输入你不满意的理由，告诉他这个方向是不对的。比如我要更鲜艳的花朵，更适合女生，更有悉尼精品宠物品牌的感觉。然后点击 steer 去接管方向盘， 他按照我新的反馈去重新调研，重新调整产品系列，重新生成图片。这个过程就好像是你在和一个设计助理协助他负责执行，但是方向盘一直在你的手里。最后，我让柯黛斯给这个宠物服装的项目呢，做出了六个设计系列，每个系列三张图，佩戴的生活方式图， 一张产品的细节，一套平铺图。也就是说，不同于 j b t image 的 单张出图功能，它一次帮我规划并生成了十八张用于落地页的产品测试概念图。 那对于普通人来说呢，这一步就非常省时间了。图片定下来之后， codex 就 把所有的内容整合成了一个静态的落地页， 这个页面里面有品牌管理、产品系列卖点说明、尺寸指南。如果我觉得某个地方不顺眼，也不用自己去改代码，可以直接在预览页面里面指出问题，点击驱动批注，英文是 annotation。 比如标题太大，图片间距不对，或者是按钮的颜色不够明显， 那 codex 会定位到对应的代码并进行修改。这对零基础的人很关键，因为你不需要懂 html， javascript 也能把一个网页打磨到可以测试市场的程度。完成好之后就是这样一个页面了， 最后所有的东西都会留在本地项目的文件夹里，图片、网页、代码、素材文件都在里面，你可以直接在本地打开，也可以部署测试，用来收集用户的邮箱和偏好反馈。所以，如果你想测试一个产品的想法， 一个小众的品牌，一个服务的页面，一个预售的活动。以前你可能要找设计，找前端，找运营，找人写文案， 那现在呢？你可以用 codex 做出一个最小的可行版本，拿去测试真实的用户反应。如果你是 gpt 的 plus pro 或者是 business 的 团队账号，通常会有更完整的 codex 的 使用权限。 所以，如果你已经是 gpt 的 plus 会员，这个功能对于你来说是完全可以去免费尝试的。对普通人来说，它最有价值的地方是， 你不需要在一开始就花钱去找团队，也不需要把想法都停留在脑子里。你可以先用 codex 做出一个真实的页面，跑一轮反馈，再决定这个项目是否值得继续投入。谢谢大家。