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17 分钟,Codex 从入门到精通 OpenAI 的编程智能体 Codex 正成为开发者们的新宠。国外技术达人 Alex Finn 分享了自己摸索出来的一套 Codex 工作流,能够让高质量代码的产出提升 10 倍 ! Codex 最大的特点就是可以跨平台在云端运行。因此,不论你通过手机、电脑,用的是什么操作系统,都能用同一套工具和代码。比如你可以在手机上用 ChatGPT APP 里的 Codex 随时派发一个任务,回到电脑上用 Cursor 或 VS Code 里的 Codex 插件继续接着做,所有进度和代码都能无缝同步。这样,即便你在回家的路上,排队购物时,只要有创意都能随时让 Codex 开干! 这种方式,好比你有了一群 “虚拟员工”,你可以随时随地分配开发任务,等他们在后台把人物完成,你负责验收就行。你可以让 Codex 帮你写新功能、优化提示词、写博客、做产品路线图……甚至市场文案都能自动生成。所有任务都能在不同平台之间来回切换和管理,而且支持和 GitHub 集成,代码协作和同步都会变得非常简单。 相比传统的 AI 编码助手,Codex 不需要你全程盯着,和它互动。小的任务你直接通过手机分配,它会在云端自动处理,做好了你再拉回本地。这种工作流能够大大提升项目开发的效率,尤其适合初创团队或个人开发者。如果你 “灵感” 充沛、可随时随地添加新的功能。 正如 Alex Finn 所说,Codex 不再只是一个“代码助手”,而是一支 “开发者军团”! #AI编程 #氛围编程 #vibecoding #codex #AI教程
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GPT‑5-Codex震撼发布深度测评超越Claude! 🚀GPT‑5-Codex深度测评!支持Cursor!连续编程7小时不掉线,5分钟开发完整应用,彻底颠覆传统编程方式!终端命令行+IDE+云端三端通用!GitHub PR一键审查修复,效率暴涨1000% 🚀🚀🚀视频简介: ⚡【保姆级教程】革命性AI编程工具GPT-5-Codex深度体验:终端/IDE/云端三端通用,一键生成代码并自动审查修复! 🎯 本期视频详细演示了OpenAI最新发布的GPT-5-Codex编程助手的强大功能!这是一款基于GPT-5深度优化的agentic coding模型,可连续运行7小时不中断。 ✨ 主要演示内容包括:终端命令行安装配置、MCP Server集成、开源项目代码分析、5分钟开发完整英语学习应用、Cursor IDE插件使用、React组件依赖分析、GitHub云端协作开发等核心功能。 🎯 功能亮点:比Claude Code学习成本更低、支持三端(终端/IDE/云端)灵活切换、自动代码审查修复、GitHub PR智能管理、agents.md自定义配置等。 🔥🔥🔥时间戳: 00:00 OpenAI发布GPT-5-Codex - 最新AI编程助手横空出世 00:19 核心功能介绍 - 7小时不间断编程能力展示 00:42 三大使用方式 - 终端、IDE插件、云端开发全覆盖 01:45 终端命令行安装 - 快速上手GPT-5-Codex 02:29 MCP Server配置 - 添加ContextMCP扩展功能 03:20 项目代码分析演示 - 解析PDF转Markdown开源项目 04:02 交互式开发实战 - 从零开发英语学习应用 06:12 Cursor插件安装 - IDE集成使用方法 07:09 依赖关系分析 - 生成React组件Mermaid图 07:59 GitHub云端协作 - 连接仓库实现自动化开发 09:06 用户认证系统开发 - PR审查与代码自动修复 10:31 总结与资源分享 - 获取代码和教程笔记 #gpt5codex #gpt5 #codex #codexcli #ai
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OpenAI Codex:迈向“委托编程”的新编程时代 OpenAI Codex正彻底改变编程!从自动补全到委托AI自主实现,未来编程范式已然来临。了解更多AI如何重塑软件开发。#OpenAI #AI编程 #委托编程 -------------------- 欢迎收听今天的科技深度报道。本期我们将聚焦OpenAI Codex团队,看看他们如何彻底重塑编程方式。 想象一下,写程序不再仅仅是敲代码,而是直接表达你的意图,剩下的全都交给AI自主完成。OpenAI的Codex团队认为,这样的未来已经来到我们身边。 团队成员在专访中透露,AI的能力已经远超早年的代码自动补全。起初,Codex只是一个更智能的代码提示工具,但如今它已经变成了真正的软件工程助手。Codex现能在云端独立完成开发任务:理解需求、撰写代码、测试、甚至提交PR,全流程自动化。 这背后其实标志着从“配对编程”到“委托编程”的跃进。团队负责人Alexander Embiricos提到,如今的开发者只需描述需求,AI便能自主尝试实现。开发者的角色也在转变——不仅要关注代码质量,更重要的是评估AI产出背后的整个命令输出和过程记录。 “委托编程”让批量并行尝试成为可能。用户能够同时让AI分配多个任务,大胆试错、挑选最优方案。这样,开发者从机械敲代码中解放,转而聚焦如何表达需求与验证结果。 Hansen Wang分享过一个真实案例——凌晨一点,借助Codex高效修复动画bug。AI能快速重现、分析并优化问题,显著提升解决效率,展现出端到端的问题处理能力。 展望未来,团队认为,AI代理将在封闭环境中生成大部分代码,开发者则负责表达意图与方案选择,编程门槛随之降低,定制化软件数量将激增。IDE等工具也将转型,主要进行代码审查、项目规划与结果分析,而不再只是写代码。 当然,要让AI真正普及,代码库设计需更模块化、文档完善,工程实践更严谨,而模型任务持续专注和稳定性也是关键挑战。 平台生态逐渐分化,一体化赋能和统一生态整合平台(如OpenAI通过ChatGPT集成agent能力)极具竞争优势。开发者则将向需求分析、架构设计、质量控制等方向转型。 OpenAI Codex预示着一场软件开发的历史级变革——个人创造力迎来爆发式释放,代码更普及,创新加速,但也带来了质量、安全和技术传承等新课题。“委托编程”新时代正在开启,重塑我们构建数字世界的方式。
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