夜雨聆风
我把OpenAI这款目前最强的编程智能体之一——Codex，从下载安装到搭出一个完整App，全程跟着操作了一遍。它给了我一个可视化工作台，能同时看到所有项目、同时跑好几个智能体会话，还能亲眼看着它自己打开浏览器、测试自己刚写的代码。 如果你已经有ChatGPT订阅，或者你在找Claude Code的替代品，这篇笔记值得你收藏细读。
这次我没有随便做个玩具级Demo，而是从零搭了一个叫MyFitnessGuru的AI健身App——用本地免费跑的开源模型做后端，自动生成UI设计稿，把开发计划拆解成一个个独立文件喂给智能体，最后看着Codex自己打开浏览器，点来点去测试我们刚做好的App，连手机端响应式适配都测了一遍，整个过程大约20分钟。
这篇笔记把界面设置、项目搭建到完整开发流程，全部对照实操还原，跟着做就能复现。
/01/ 认识界面：项目工作台和会话管理
要用Codex，你需要一个ChatGPT账号。 官方确实提供免费档，可以先拿来试试水，但免费额度用得极快，想做任何有意义的开发工作，基本都得升级到付费套餐。
打开侧边栏，你能看到自己所有的工作区/项目一览无余。关键是——每一个项目下面，你都可以同时跑多个会话（session）。
对比一下命令行版本的痛点：用CLI你得手动开好几个session，然后自己在这些session之间来回切换管理，而且这些session都只局限在某一个特定项目里。而Codex这个桌面应用，可以让你在同一个项目里轻松跑多个会话，还能随时无缝切换到别的项目、在那边也开新会话——所有这一切都在同一个界面里完成。
/02/ 设置页详解：主题、宠物、用量账单
在建项目之前，先点左下角你的名字，进入Settings（设置），熟悉几个关键选项。
外观自定义： 可以在这里换整个App的主题风格。
Pet（桌面宠物）——一个挺有意思的细节功能： 在Pet标签页下，你可以给自己换一个桌面小角色（我选了个火球造型的）,这个宠物后面在实战环节会派上用场，它会实时告诉你Codex当前在干什么。
用量账单（Usage and Billing）——这是你会经常回来看的地方，务必了解清楚：
Codex的用量机制和Claude Code类似：你的订阅套餐会给你一个「每5小时」的使用额度，用完了就得等额度重置才能继续用。同时还有一个每周额度的天花板——如果你短时间内用得太猛，把周额度也用光了，会被直接锁到某个具体日期才能恢复使用（比如视频里演示的情况是被锁到7月6日才能解封）。建议你时不时回来看看自己的用量进度，心里有个数。
/03/ 三个进阶设置：MCP服务器、浏览器控制、手机远程
设置页里还有三个值得展开说的功能：
Integrations（集成）——MCP servers: 可以直接在这个页面添加新的MCP服务，也能随时启用或禁用不再需要的MCP服务。
Browser（浏览器）——「让Codex控制内置浏览器」：这个功能我个人非常喜欢。打开它之后，Codex能够自己打开一个浏览器窗口，测试自己刚写的代码——点来点去、和页面互动、截图取证。这里还有几个更进阶的选项，比如密码管理器（是否允许智能体自动填充密码）、Computer use（电脑操控，授权智能体访问你的Chrome浏览器、控制电脑上的其他应用）。如果你不希望Codex能操控你的电脑或使用Chrome，直接在这里关掉这些开关就行。
Coding下的Connections（连接）——手机远程操控：这是个每年都在进化的功能，可以让你用手机（比如安卓手机）远程操控Codex。操作很简单：在手机上装Codex App或ChatGPT App，然后在桌面Codex的这个页面点Add，跟着流程走一遍，就能把手机和电脑连起来，之后你就能用手机远程指挥Codex干活了。
/04/ 开始建项目：批准模式和模型选择
这部分建议对照操作。 我们要开始真正搭建应用了。Codex走的是「智能体编程（agentic coding）」路线，而不是让你亲自死磕代码细节——你用智能体替你构建软件，不太需要盯着具体代码看（当然想看的话随时也很方便）。
第一步，选一个项目文件夹。 点New Project（新建项目），选择「从零开始」。我把这个项目命名为MyFitnessGuru，保存后Codex会自动在你电脑上创建对应的文件夹。
第二步，设置批准模式（approval mode）。 有几个选项：
●Ask for approval（逐项询问）：任何有潜在风险的操作都会先问你要不要批准
●Approve for me（自动批准）
●Full access（完全权限）：智能体可以自主读文件、跑命令，做任何它想做的事
第三步，选模型和推理力度。 界面右侧能看到模型选择区：推理力度（reasoning effort) 我这次留在extra high（超高档）,模型选GPT 5.5,速度可以在standard（标准）和fast（快速）之间选——注意fast档会增加你的用量消耗，相应也更贵一些。这次演示我就用了standard速度。
第四步，认识Plan Mode（规划模式）。 按住Shift+Tab就能切换进入规划模式（再按一次切回编辑模式；也可以点+号按钮选Plan Mode）。在规划模式下，智能体不会对你的项目文件夹做任何实际改动——这是你和它一起「纸上谈兵」、把项目规划清楚的阶段。
/05/ 装备武器库：Plugins和Skills
在正式生成实施方案之前，我习惯先把这个项目可能用到的Skills和MCP工具都配置好。 Codex把这件事做得很简单。
Plugins（插件）: 点Plugins标签，能浏览一个庞大的现成插件库。比如如果你经常要生成Word文档、表格或PDF，直接装对应插件，你的智能体就能生成这些文件类型；想把智能体接到Canva或Figma这类工具，也是同样简单的操作。
Agent Skills（智能体技能）: 点Skills标签，能看到你当前已安装的所有技能，往下滚还能按不同仓库来源筛选。这里有一个我特别想强调的技能——Image gen（图像生成）。 ChatGPT本身就能生成图片，这个能力在Codex里同样可用——你可以让编程智能体帮你生成产品原型图，或者给网站配的素材图，直接点开这个技能确认它是启用状态就行。
怎么添加新技能：点Create Skill，默认会用「技能创建器」根据你给的指令定制一个专属技能。但这次我想直接安装一个现成的技能，叫「grillme」。
/06/ 实战：用「grillme」逼自己把需求想清楚
我去skills.sh网站（一个专门收录智能体技能的网站）找到了这个"grillme「技能——我核实过，这个下载量超过41万次的技能，核心作用是强制智能体在生成实施方案之前，先对你连环追问一大堆问题，逼着你把真实需求想透彻，而不是让AI凭一句模糊描述瞎猜。
操作很简单： 复制这个技能的安装命令，粘给Codex，说「请添加这个技能」，发送。装完之后，回到Skills标签搜「grill-me」，能看到它已经出现在列表里了。 （如果你没搜到，大概率是智能体把它装到了错误的位置——直接告诉智能体「装到global全局级别」或「user用户级别」就行，它能听懂。）
现在正式开始建项目。 切回规划模式，输入斜杠命令调用grillme，给出这样的需求描述：
「我想搭一个AI原生的Web应用，叫MyFitnessGuru，帮用户解决健康和健身相关的所有问题。要用一个跑在Ollama上的免费本地模型。AI智能体要能和用户互动、自我提升、了解用户。」
（关于Ollama: 这是一个可以装在你自己电脑上的应用，让你完全在本地硬件上跑各种开源模型，不花一分钱token。安装很简单——打开官网下载安装，进模型页面下载你要的模型即可。这次我用的是Qwen 3.6这个模型，把模型名字复制粘贴进提示词里就行。）
发送之后，因为装了grillme技能，智能体会连续问我一大堆细化问题，大部分我都直接选了它推荐的选项。
并行工作小技巧： 趁着这个会话在忙，我在同一个工作区里另开了一个新会话，说：
「请用image gen技能，给我们这个App的想法生成一张设计概念图。」
这样就有两个会话在同一个工作区里同时跑——一个在生成设计图，另一个在继续问我需求问题。等设计图生成完，我把这份视觉概念反馈回主规划会话：「我们把设计概念存在concepts文件夹了，请基于这个生成一套设计系统，并加入到实施方案里。」 智能体照做了，方案里因此多了一套基于这张设计图的完整设计系统。
我还补充了一句关键指令：「不要用任何模拟数据（mock data)，必须使用Ollama返回的真实响应，可以借助AI SDK来实现这一点。」 (AI SDK是个很流行的工具，专门用来构建带智能体或大模型能力的软件。）这句话补得很及时——因为从智能体当时的思路看，它本来确实是打算先用模拟数据代替真实的模型推理。
/07/ 关键一步：千万别直接执行计划，先拆解成功能文件
这是整篇教程里我认为最重要的一条实操心法。
规划完成后，智能体给出了完整的实施方案。大多数人这时候会犯的错误，是直接点「是，执行这个方案」——这几乎从来都不是个好主意，也完全不是好的操作习惯。
正确做法：按Escape，再按Shift+Tab切回编辑模式，然后说：
「请把这份方案保存到项目里的/plans文件夹，先不要实施任何内容。」
这样这份方案就被持久化保存在了项目文件夹里，以后随时能回头查阅。
接下来，把这份大方案拆解成一个个独立的功能文件：
「请把这份方案拆分成多个独立的功能文件，每个文件包含清晰的实现步骤和验收标准，存放到plans文件夹下合适的子文件夹里。」
为什么要这么做？因为我们永远不该用一大堆指令一次性淹没智能体。如果把所有信息一股脑塞进同一个上下文窗口，窗口迟早会被撑满，进入所谓的「变笨区（dumb zone）」——一旦进入这个状态，智能体产出的代码质量会开始下滑。把方案拆成一个个独立的小任务，相当于给智能体画了一张清晰的路线图，同时确保它的上下文窗口永远不会被撑爆。
/08/ 正式开工：用/goal命令和/pet监控进度
方案拆解完，项目文件夹里就有了一个装着所有独立功能文件的子文件夹，接下来就是真正把它构建出来。
以前的老办法：挨个用@符号加文件名（比如@01_project_foundation)，一个个手动喂给智能体去实现。但对现在这类模型，这个步骤其实已经不太必要了。
更好的做法是用/goal（目标）命令。 输入/goal（或者点+号按钮选goal，确认目标图标已经出现），给出这样的指令：
「请实现features文件夹里的所有功能，在所有功能都构建并测试完成之前不要停下来。用你内置的浏览器来测试。」
用goal命令，本质上是给智能体设定一个「终止状态」——告诉它持续工作，直到达成某个具体条件（比如所有功能都已实现）为止。
接下来智能体要花一段时间构建整个App。这时候有个实用小技巧——运行/pet
命令，会在屏幕上弹出你之前在设置里选好的那个桌面小角色，它会实时显示智能体当前正在做什么。这样你就能一边看着进度提示、一边去做电脑上别的事情，不用死盯着屏幕。这个宠物形象还能调整大小和位置，如果觉得挡地方，可以缩小挪到屏幕角落。这个功能不一定适合所有人，但我个人觉得挺实用的。
Codex最酷的功能之一——展开侧边栏，能亲眼看到智能体在真实浏览器里测试我们的App:你能看到智能体的鼠标光标在页面上移动，它在往聊天框里输入内容、发送消息，测试App是否正常工作。它甚至还会测试不同屏幕尺寸下的表现——中间有段时间明显能看到它在测试移动端设备上的响应式效果。大约20分钟后，整个App开发完成，智能体在自己的浏览器窗口里，自己完成了全部测试。
/09/ 验收成果
我在自己的浏览器里打开了这个刚搭好的App。首先，视觉效果和最初生成的设计概念图高度吻合——对比一下最早image gen生成的那张概念图，和现在这个真正能跑的App成品，风格是一致的，只不过这次是一个真正能交互的应用了。
实测互动：我打了个招呼「Hey」，它给出了回应，页面上还有几个选项（比如「训练计划」）可以点。我又开了个新对话，说「我叫Leon」，它问我要不要把这个名字更新进个人资料，我说好——结果它真的把我的名字更新进了上下文里，整个App点下来功能都正常运作。
收尾小技巧： 如果某个会话不再需要了，把鼠标悬停在上面，点Archive（归档），就能把这个会话从工作区里清理掉，让整个界面保持整洁。
总结
把这套从零建App的完整流程拎一遍：下载安装 → 熟悉界面和设置（尤其是用量额度）→ 建项目选批准模式和模型 → 用Plugins和Skills武装项目 → 用grillme逼自己把需求想清楚 → 生成方案后先存档、拆解成功能文件 → 用/goal命令一口气执行到底、用/pet盯进度 → 验收成果。
我自己感受最深的一点是：「千万别直接点执行这个方案」这条心法，可能是整篇教程里最反直觉、但也最关键的一步。 大多数人用AI编程工具翻车，往往就是因为图省事，让AI拿着一个笼统的大方案一口气冲到底——上下文一撑爆，代码质量直接跳水。先拆解、再执行，这个看似多花时间的步骤，恰恰是省时间的关键。
如果你只想从这篇笔记里带走一个动作，我的建议是：下次用任何AI编程工具动手之前，先把需求方案拆成一个个独立的小功能文件，再逐个喂给它执行——这个习惯，比你换多少个更贵的模型都管用。
以上，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞、在看、转发三连吧，如果想第一时间收到推送，也可以给我个星标⭐～
谢谢你看我的文章，我们，下次再见。
