Codex App:不止写代码!

2 月 2 日早上，OpenAI 发布了 Codex App 桌面版。

我当时第一反应是：又一个 AI 编程助手？Copilot、Cursor、Claude Code……这玩意都快泛滥了。

但下载试了一下后，我发现这玩意，跟其他的真不太一样。

装好 Codex App，ChatGPT 账号登录，界面简洁。

中间一个输入框，左边项目列表，右边任务历史。

Milvus 作为当下最火热的向量数据库之一。

每天都有大量新 Issues 提交，其中不少是重复的——用户遇到类似问题，但没发现已有 Issue 讨论过。

我就想做个简单的相似度查找工具，输入 Issue 描述，自动找出历史上相似的 Issues，避免重复提交。

新建一个项目

根目录下新建 AGENTS.md 文件

# GitHub Issue 相似度查找工具
## 项目目的
构建一个轻量级的 GitHub Issue 相似度查找工具，帮助用户快速发现仓库中与新Issue 相似的历史 Issues，避免重复提交。
## 核心价值
- 完全免费：不依赖任何付费 API（OpenAI、云服务等）
- 实时查询：直接从 GitHub 获取最新数据，无需数据库
- 简单易用：Web 界面，输入仓库名即可搜索
- 轻量部署：单个 Python 应用，无需额外服务
## 工作流程
1. 用户在 Web 页面输入：
   - GitHub仓库名（如 `milvus-io/milvus`）
   - Issue 标题或描述
2. 后端从 GitHub API 实时抓取该仓库最近的 Issues
3. 使用 **TF-IDF + 余弦相似度** 算法计算文本相似度
4. 返回最相似的 5-10 个历史 Issues
5. 前端展示结果（标题、相似度分数、链接）
## 技术栈
- 后端：Python 3.10+ + FastAPI
- 文本相似度算法：scikit-learn（TF-IDF + 余弦相似度）
- 数据源：GitHub REST API（免费，无需Token也可用）
- 前端：HTML + CSS + JavaScript（原生，不使用框架）
- 不需要：数据库、向量数据库、OpenAI API、云服务

我在 Codex 桌面对话框发起任务：请根据项目根目录的 AGENTS.md 文件，完成这个 GitHub Issue 相似度查找工具的开发。

然后就看到界面开始刷日志，像是真有个程序员在帮我干活。等了一会儿，收到通知说任务完成了。

我当时第一个想法是：卧槽，这也太爽了吧。

右侧栏查看项目结构、依赖配置、基础代码全部生成好了。

按照提示启动项目

打开网页，搜索 Milvus 的 Github 仓库。

搜索看看关于‘构建与环境兼容性问题’，是有结果返回的。

这个示例充分展示了 codex 桌面版可以更友好的满足非开发人员的日常需求。

我发现 Codex App 有两个扩展功能：Skills 和 Automations.

Skills 是技能包，官方提供了一堆现成的，比如 Figma 转 React、Linear 集成、云部署啥的。

你也可以自己创建 Skills。

有个坑要注意：通过 npx 安装的 Skills 会被自动识别，文件形式存放的不会识别。**我一开始把自定义 Skills 放在项目文件夹里，死活识别不到，后来才发现要用 npx 安装。

Automations 是定时任务。我设置了每天早上自动检查 GitHub Issues，给没打标签的 Issue 自动分类。每天醒来打开电脑，审核队列里就有 AI 整理好的结果。

这两个功能，才是 Codex App 和 Cursor、Claude Code 的真正差异化。

单纯写代码，Cursor 可能更顺手；但批量任务和自动化流程，Codex App 确实更强。

简单说一下 Codex App 和 Claude Code 的区别：

Claude Code 是单线程执行任务，你提交一个任务，AI 完成后再处理下一个。

适合专注于单个模块的开发。

Codex App 基于 Git Worktrees 实现多 Agent 并行。

你可以同时让一个 Agent 重构后端，另一个优化前端，第三个补充测试。

每个任务在独立代码副本上执行，互不干扰。满意的合并，不满意的丢弃。

所以：单个复杂任务用 Claude Code，批量并行任务和自动化流程用 Codex App。

现在 Free 和 Plus 用户可以免费试用两个月，Pro/Team/Enterprise 用户有 2 倍配额。Sam Altman 说免费期会持续到 4 月初。

我的建议是：找一个真实需求试试，是你真正要上线的功能，试完后你就知道它对你有没有价值了。

下载地址：https://openai.com/codex开发者文档：https://developers.openai.com/codex