夜雨聆风7 月 9 日，OpenAI 发布了新版 ChatGPT 桌面端。
其中最受关注的一项变化，是原来的 Codex App 开始并入新版 ChatGPT 桌面端。
很多人的第一反应是：Codex 是不是没了？以后是不是所有任务都要放到 ChatGPT 里做？新出现的 Work，又和原来的 ChatGPT 有什么区别？
先说结论。Codex 并没有被取消。
准确来说，是独立的 Codex App 正在并入新版 ChatGPT 桌面端，Codex 仍作为面向开发者和技术人员的软件开发模式保留。
现在可以把 ChatGPT 理解成三个不同的工作入口：Chat 给答案，Work 交成品，Codex 改工程。
官方的定义是：Chat 处理问题和对话；Work 承担时间更长的研究任务，并创建完整材料；Codex 继续作为软件开发和技术工作的专业 Agent。
需要强调的是，这三个并不是三个不同的模型，而是三种不同的工作方式。
一、Chat：适合对话和快速获得答案
Chat 就是大家已经熟悉的 ChatGPT。
它适合日常问答、搜索、解释概念、翻译、头脑风暴，以及快速生成或修改内容。
例如：
“帮我解释一下什么是 MCP。”
“分析一下这条 AI 新闻可能产生什么影响。”
“把这封邮件修改得更专业一些。”
“这段 Python 代码为什么会报错？”
这些任务的共同点，是你主要想获得一个回答。
Chat 的交互方式也更接近人与人之间的即时讨论：先提出问题，再通过几轮对话不断补充背景、修正方向。
当问题本身还没有完全想清楚时，Chat 通常是最合适的起点。
二、Work：适合研究和交付完整成果
Work 是这次最值得关注的新入口。
它处理的任务通常时间更长、步骤更多，而且最终需要交付一个完整成果。
OpenAI 官方列出的输出包括文档、电子表格、演示文稿、报告和 Site。Work 还可以读取用户提供的文件，结合网页信息或者已连接的应用进行研究和分析。
例如，我们可以把下面这样的任务交给 Work：
“研究最近三个月国内外 AI 智能体的发展，优先引用厂商公告、论文和项目仓库，比较主要产品的能力、价格和适用场景，最终生成一份十页的汇报 PPT。”
这里需要的已经不只是一个回答。
它要寻找资料、核对来源、整理结构、分析信息，最后还要制作一个能够直接使用的交付物。
Work 还支持 Scheduled Tasks。
用户可以让它执行一次性任务，也可以按照时间重复执行、响应某个触发条件，或者持续监控信息是否发生变化。
例如：
每天检查几个 AI 厂商的官方博客，汇总当天更新；
每周读取团队的新消息，更新例会材料；
持续监控客户反馈，发现高频问题后整理产品建议。
因此，Work 和 Chat 的区别，可以归纳成一句话：
Chat 的重点是“回答这个问题”。
Work 的重点是“把这件事完成，并把成果交付给我”。
三、Codex：适合进入真实的软件工程环境
Codex 依然是专业的软件开发 Agent。
它可以读取本地文件夹和代码仓库，修改代码、运行命令和测试、检查变更，以及协助处理 Pull Request。
新版桌面端还为 Codex 增加了 Diff 中的行内编辑、侧边栏 PR Review，以及一个项目支持多个代码仓库等能力。
如何判断该用 Chat 还是 Codex？
可以看任务是否需要进入真实的工程环境。
“帮我写一个 Python 排序函数”，使用 Chat 就够了。
“打开这个项目，找到排序错误的原因，修改相关文件，运行测试并确认没有影响其他功能”，则更适合 Codex。
只生成一段代码，并不等于完成软件开发。
Codex 的价值在于，它可以围绕一个真实项目查看上下文、修改文件，并通过命令和测试验证结果。
四、一个任务如何同时使用三种模式？
假设我们准备开发一个 AI 行业资讯网站。
第一步，可以使用 Chat 讨论：
这个网站服务谁？
主要解决什么问题？
应该做资讯聚合、深度解读，还是个性化推荐？
第二步，可以把明确的研究任务交给 Work：
调研国内外同类产品；
整理用户需求；
分析功能差异；
生成产品需求文档、项目计划和汇报 PPT。
第三步，再让 Codex 打开项目：
创建前后端工程；
编写页面和接口；
接入数据源；
运行测试；
检查代码变更。
Chat 帮助我们把事情想清楚。
Work 把研究和材料完成。
Codex 把软件真正做出来。
当然，这并不意味着每个任务必须按照这个顺序执行。
选择模式时只需要问自己：我现在到底想得到什么？
想得到回答，选择 Chat。
想得到完整的文件或成果，选择 Work。
想得到经过验证的代码变更，选择 Codex。
五、使用 Work 时，怎样写任务更有效？
Chat 可以从一个比较模糊的问题开始，但 Work 更适合目标明确的任务。
我建议至少提供下面五类信息：
第一，任务目标。
不要只说“分析一下这些材料”，而要说明分析之后准备解决什么问题。
第二，资料范围。
明确需要读取哪些文件、网页、应用，以及是否限制时间和信息来源。
第三，目标读者。
面向公司管理层、技术人员、客户和普通用户，内容结构会完全不同。
第四，交付形式。
明确要求生成报告、PPT、表格还是 Site，并说明篇幅和结构。
第五，验收标准。
例如要求引用原始来源、标记不确定信息、核对数字，或者按照已有模板制作。
一个相对完整的 Work 指令可以这样写：
“读取我提供的课程大纲，调研最近三个月 AI 智能体领域的主要更新。优先使用厂商官方公告和论文，分析哪些内容已经过时、哪些内容需要新增。面向企业技术管理人员，生成一份课程更新建议报告，并附带新版两天课程大纲。重要结论必须标明来源，不确定的信息单独列出。”
对 Work 来说，任务边界越清楚，返工通常越少。
六、目前还有哪些限制需要注意？
首先，三种模式目前还没有完全实现跨设备无缝同步。
Chat 对话可以在 ChatGPT 网页端和桌面端之间同步。
Web 和手机上的 Work 在云端运行，可以在支持的云端界面继续处理；桌面端 Work 可以在用户授权后读取本地文件和使用桌面应用。
但按照 OpenAI 上线时的说明，云端 Work 会话暂时不会出现在桌面端 Work 中，桌面端的 Work 会话和本地文件也会继续留在该电脑上。
其次，Codex 不是 ChatGPT 网页端和手机端中的可选模式。
Codex 模式主要位于新版 ChatGPT 桌面端。用户可以通过手机端的 Remote 页面查看和控制受支持的桌面 Codex 任务，但这些任务不会因此变成普通的手机或网页聊天记录。
最后，入口出现不等于不同账户拥有完全相同的能力和额度。
官方公告称新版 ChatGPT 桌面端面向不同计划提供 Chat、Work 和 Codex，但具体功能、用量、工作区权限和开放时间仍可能受到订阅计划、管理员设置和分批推送的影响。
Web 和手机端的 Work 正在逐步向符合条件的付费计划开放。如果暂时没有看到 Work，不一定是操作有问题，也可能只是账户尚未完成推送。
Work 的用量结构与 Codex 类似，任务越复杂、处理的资料越多，可能消耗越多的计划用量。因此，不必把所有简单问题都交给 Work。
写在最后
过去使用 ChatGPT，我们习惯把所有事情都塞进一个聊天框里。
现在 OpenAI 开始按照工作的性质划分入口：
Chat 负责高频对话和快速回答。
Work 负责研究、执行和交付成果。
Codex 负责代码、仓库和软件工程。
以后选择 AI 工具时，可能不再只是选择“哪个模型更强”，还要先判断自己需要的是答案、成果，还是能够运行和验证的工程结果。
记住一句话就够了：
Chat 给答案，Work 交成品，Codex 改工程。
你认为未来普通职场人使用最多的是 Chat，还是 Work？欢迎在评论区聊聊。
