Codex 高级用户指南：并行化工作流、规划技巧、高级上下文工程与代码审查自动化

摘要

Alexander Embiricos 是 OpenAI 旗下编程代理（Coding Agent）Codex 的产品负责人。在这期深度访谈中，他系统性地揭示了 Codex 从 GPT-5 发布以来实现 20 倍用户增长的背后逻辑，以及 OpenAI 内部"自下而上、经验驱动"的极端速度文化。他阐述了 Codex 的核心愿景：不只是 IDE 中的代码补全工具，而是一个从参与规划、编写代码到验证部署的完整软件工程队友（Teammate）。他深入剖析了模型、API 层与工具链（Harness）三层协同构建的工程哲学，分享了 Sora Android 应用 18 天从零到内部发布、28 天登顶应用商店的震撼案例，并对代码审查瓶颈、规范驱动开发（Spec-Driven Development）的局限性、"代理写代码是一切代理核心"的观点、以及人类打字速度作为 AGI 当前被低估瓶颈的独特洞见展开了深入讨论。访谈还涵盖了他的实用技巧——从并行任务、plan.md 规划法到用最难的问题测试 Codex——以及对工程师职业未来的务实建议。

正文

一、在 OpenAI 工作是什么体验：速度、野心与真正的"自下而上"

Alexander Embiricos 大约一年前加入 OpenAI，此前他曾创办一家创业公司并运营了五年，再之前是 Dropbox 的产品经理。当被问及 OpenAI 与其他公司最根本的不同时，他给出了一个几乎有些"尴尬"的回答。

"每个人都觉得自己的创业公司速度极快、人才密度极高、野心极大，但 OpenAI 让我重新理解了这些词的含义。"

最直观的体现是 Codex 自身的增长曲线：在几个月内完成了 10 倍的规模跃迁，而这之后增长远未停止。经历过这种量级的扩张后，Embiricos 对"速度"的定义被永久性地改写了——"每次我把时间花在构建技术产品上，我内心都有一个速度和规模的新标尺要去达到。"

这种速度的驱动力来自两方面。一是正在使用的技术本身——基础模型的持续进步彻底改变了构建方式和用户赋能的可能性。但 Embiricos 强调了一个容易被忽略的事实：即使模型今天停止进步，产品层面仍然远远落后。"有太多产品需要去构建，"他说，"时机正好。"

二是组织结构的核心哲学——真正的"自下而上"（Bottoms Up）。与他之前在 Dropbox 和创业公司的经验不同，过去 PM 的核心任务是"集结团队、确定方向、然后朝那个方向加速"。但在 OpenAI，"我们不完全知道什么能力即将出现，不清楚技术上什么可行，也不确定即使技术上可行，什么会被用户接受。因此，更重要的是保持谦逊，通过大量经验主义的方式学习，快速尝试。"

这种"准备-开火-瞄准"（Ready, Fire, Aim）的节奏与传统的"准备-瞄准-开火"截然不同。Embiricos 将其细化为两层时间视野：团队可以很好地讨论一年以上的远景规划，也能很好地讨论数周内的战术执行，但中间地带——接近一年但又不到一年的时间跨度——反而最难推理。因此，团队对远景"模糊地瞄准"，对具体产品决策则"用实践来发现"。

但 Embiricos 坦率地指出，这种模式的前提是极高的人才密度。"你无法听完播客然后把它照搬到你的公司。很少有公司具备这种人才水准。"在 OpenAI，每个人的个体驱动力和自主性达到了一种他"刚加入时被震惊"的程度。

二、Codex 是什么：不只是 IDE 工具，而是一个软件工程队友

Codex 目前有两个入口：VS Code 的 IDE 扩展和终端工具（CLI）。用户可以通过它与模型结对（Pair），完成代码问答、编写、测试执行等工作，覆盖软件开发生命周期中"写代码推向生产的那个厚实中间段"。

但 Embiricos 强调，团队对 Codex 的定义远不止于此。"我们把它看作一个软件工程队友（Software Engineering Teammate）的起点。"这意味着它不仅要能写代码，还要参与前期的产品构思和规划（Ideation & Planning），以及后端的验证（Validation）、部署和运维阶段。

他用一个生动的比喻来描述 Codex 的现状："今天的 Codex 就像一个极其聪明的实习生，但他拒绝看 Slack，不主动检查 Datadog 或 Sentry 除非你要求。这种队友，你再怎么相信它的智力，也不会让它未经你参与就去写代码。"当前，绝大多数用户的使用方式是与 Codex 结对工作，但目标是让它像一个真正的团队成员那样，参与软件开发的完整周期，并在多次迭代中最终达到正确结果。

这个目标指向一个核心概念：主动性（Proactivity）。Embiricos 指出，如果你想到最好的队友，你不会一直告诉他们该做什么。"刚入职时可能有几次对齐，然后给他们一些入门任务，最终你会让他们自己判断'在这个代码库和这群人中，什么是有意义的工作'。"而主动性——一个不依赖你主动召唤就能在恰当的时候提供帮助的代理——是 Codex 的北极星指标之一。

Embiricos 还分享了一个"半开玩笑"的洞见：今天的 AI 产品其实很难用，因为你需要自己判断什么时候该求助于它。"普通用户每天可能主动唤起 AI 几十次，但他们真正能从智能实体中获益的时刻，每天有上千次。我们的一大目标，就是弄清楚什么是一个'默认就很有用'的队友代理的最佳形态。"

三、20 倍增长的秘密：从 Codex Cloud 回到 IDE 和终端

Codex 的增长路径是一个"先进后退"的故事。最初发布的版本叫 Codex Cloud——一个运行在云端的代理，有自己的计算机，用户可以远程异步委派任务。这个产品的最大优势是你可以同时运行大量并行任务。但它有一个显著的障碍：环境配置复杂，用户需要给它提供验证变更所需的工具，也需要学习特殊的提示方式。

"这就像一个你永远不能打电话沟通的远程队友——只能完全异步地来回。对某些队友这行得通，最终也是你想要的，但初始上手太难了。"

关键突破来自回归本地。现在绝大多数用户发现 Codex 的方式是下载 IDE 扩展或在终端中使用。代理在用户的计算机上交互式地工作，运行在一个安全隔离沙箱（Sandbox）中——这项技术既能确保安全，又让代理可以直接访问本地依赖。"如果代理需要运行命令，它可以在沙箱中执行；如果某条命令在沙箱中不工作，它可以直接问你。"这让用户进入了一个极强反馈循环（Feedback Loop），然后随着时间推移，产品的任务就是把这个反馈循环转化为配置过程——让你在使用中自然地教会代理如何工作，最终能放心地远程委派任务。

Embiricos 坦承，这里有一个内部信号（Dogfooding）与外部信号偏差的教训。OpenAI 内部大量使用自己的产品，Codex Cloud 在公司内部产生了巨大的加速效应。但 OpenAI 的工程师每天都训练推理模型，非常习惯前置思考、大规模并行运行任务、然后异步等待结果。"我们的狗粮信号和一般市场的信号有些不同。"现在团队在构建时仍然从内部使用中获取大量信号，但同时也高度关注不同用户群体的使用方式差异。

从数据上看，Codex 在 GPT-5 发布后的增长率远超 10 倍，实际已达到 20 倍。Codex 模型每周服务数万亿个 Token，是 OpenAI 服务量最大的编程模型。更值得注意的是，团队最初是为自己的第一方工具链（First-Party Harness）训练和优化模型，但现在第三方 API 编程客户也开始大规模采用 Codex 模型——Codex 已经成为 API 上服务量最大的编程模型。

四、三层协同：模型、API 与工具链的深度整合

Embiricos 认为，Codex 成功的关键不只是模型本身，而是团队同时构建三个层面并在它们之间持续优化：模型层（Model）、API 层和工具链层（Harness）。

一个标志性案例是压缩（Compaction）功能。当模型连续工作数小时甚至 24 小时以上，它会不可避免地超出上下文窗口（Context Window）。压缩功能让模型在接近上下文窗口上限时，自动准备迁移到新的上下文窗口中继续工作。这需要三层协同：模型必须理解"压缩"这个概念并知道如何准备；API 层需要提供相应的端点；工具链层需要准备好压缩所需的负载。一个功能，跨三层落地。

Embiricos 进一步指出，市面上不同的编程产品有截然不同的工具链设计：有的依赖语义搜索（Semantic Search），有的调用定制工具。Codex 的策略是让模型主要通过 Shell 来操作计算机，配合沙箱保证安全。"如果你只为一个世界优化，你能跑得快得多。但让模型通过写代码来使用计算机，这恰好是最有效的路径。"

最新发布的 GPT-5.1-Codex-Max 模型将这一理念推向新高度——在任何给定任务上大约快 30%，并且在高推理级别（Higher Reasoning Levels）上显著更智能。Embiricos 将它称为"解决最棘手 bug 的扛旗者"——呼应了 Karpathy 那条著名推文：他把自己花数小时都解决不了的最难 bug 交给 Codex，让它运行一小时，问题就解决了。

五、赢的策略：为什么编码代理是一切代理的核心

当被问及如何在竞争激烈的编程代理市场中胜出时，Embiricos 给出了一个超出"更快更强"框架的回答。

核心逻辑链是：如果 OpenAI 要构建一个超级助手（Super Assistant），它必须能够"做事"——实实在在地影响用户的世界。过去一年的一个关键认知是，模型要做事，最有效的方式是使用计算机。而模型使用计算机的最佳方式，就是写代码。由此推导出一个激进但自洽的结论："如果你想构建任何代理（Agent），也许你首先应该构建一个编码代理。"

对非技术用户而言，他们甚至不会意识到自己正在使用一个编码代理——就像大多数人不会想"我在用互联网吗"，而只是关心"WiFi 连上了吗"。Embiricos 举例说，即使做财务分析，也许也应该让代理写一些代码。

代码的另一大优势是可组合性和互操作性（Composability）。如果代理的每个能力都以脚本形式存在，那么当新成员加入团队时，可以直接复用已有代理编写的脚本。这与另一种极端——让代理在桌面上点点划划、慢慢摸索——形成了鲜明对比。

Embiricos 认为，ChatGPT 的聊天界面和 Codex 的专业 GUI 之间并非竞争，而是互补。"聊天是当你不知道能用它做什么时非常好的界面——它是所有场景的最大公约数。但如果你是编程这一专业领域的深度用户，你会需要一个 GUI 来深入查看和操作代码。"他的愿景是：用户在日常中通过 ChatGPT 习惯被 AI 加速的感觉，到了工作中自然而然地用同样的方式求助——不需要了解所有连接器或功能，AI 自己会把最好的帮助方式推到面前。

六、从写代码到审代码：产品团队的"乐趣原则"

一个常被忽视但 Embiricos 反复强调的细节是：对许多软件工程师来说，写代码是工作中最有趣的部分，而审查 AI 生成的代码往往不是。

"如今与编码代理合作，它写了大量代码，而你变成了代码审查者。对很多工程师来说，这不如写代码有趣。"这迫使产品团队在无数微观决策中反复思考：如何让用户感到更被赋能？如何让体验更有趣？

Embiricos 由此引申出一个具体的产品实践案例。如果代理有能力验证自己的工作，当用户在 Codex Web 中查看代理完成的工作时，应该先看到什么——是代码差异（Diff）还是渲染预览（Image Preview）？"如果从赋能人类的角度思考，显然应该先看到预览。你不应该在看到效果之前就去审查代码——除非代码已经被 AI 审核过，到了该你介入的时候。"

团队为此正在构建代码审查功能，帮助用户建立对 AI 生成代码的信心；同时在使代理更好地自我验证工作成果。这一整套思考被 Embiricos 总结为一个原则：做产品时，核心问题是"我们是在构建一个让人感到最大程度被加速的工具，还是在构建一个让人类更困惑自己该干什么的工具？"

七、规范驱动还是对话驱动：开发的下一种形态

当被问到是否看好"规范驱动开发"（Spec-Driven Development）——工程师只需写规范，AI 自动生成代码——Embiricos 给出了一个审慎但有趣的观点。

他认为，"提示到补丁"（Prompt to Patch）是今天的主流，但已经有人开始实践"计划驱动开发"——一个常见的 Codex 高级用法是先与代理协作编写 plan.md（一份 Markdown 格式的计划文档），对齐方案后再委派它去执行。"如果计划中有可验证的步骤，它就能自主工作更长时间。"

但他对纯粹基于规范的开发持保留态度：很多工程师并不喜欢写规范。于是他即兴提出了一个更有趣的概念——"对话驱动开发"（Chatter-Driven Development）。"很多团队的运作方式不是靠规范，而是靠团队高度自驱——在社交媒体、团队通讯工具中，事情自然发生，代码就被写出来并部署上去了。"

在这个方向上，Codex 已有 Slack 集成：用户 @ 提及 Codex，问"这个 bug 是什么原因？""这个指标为什么变动？"——答案直接在 Slack 中返回，工程师和非工程师都在使用。但瓶颈仍在末端——当代理写了代码后，验证工作和代码审查仍然需要人类介入。

Embiricos 还描绘了一个更大胆的未来图景：一个 Tinder 加 TikTok 风格的"个体创业者应用"。"代理接入你所有的信号系统和记录系统，把想法以竖屏视频的形式推给你——左滑是不好，右滑是好的方向，长按说话给反馈。"虽然他强调这只是一种思维实验而非实际产品，但这个隐喻点明了他对"最低摩擦人机协作界面"的思考方向。

八、Sora Android 应用与 Atlas 浏览器：加速的真实案例

访谈中最具冲击力的案例来自 OpenAI 内部。Sora Android 应用——一个从零开始的全新应用——从立项到面向员工发布仅用了 18 天，再过 10 天（总计 28 天）即公开发布并迅速登顶应用商店榜首，而负责开发的工程师只有两三人。

Emiricos 解释加速的特殊原因：Codex 在"跨平台移植"场景下特别高效。"如果你已经在一个平台上搞定了底层 API 和系统，让 Codex 去查看 iOS 应用、制定工作清单、然后同时对照 iOS 和 Android 来实现——它的效率极高。"基本流程是让 Codex 先审视 iOS 应用、生成需要完成的工作计划，然后逐项实现。

另一个案例是 Atlas 浏览器——一个构建难度极大的项目。团队中的工程师表示："以前这需要两到三周、两到三个工程师，现在是一个工程师、一周。"Emiricos 透露，Atlas 团队中很多工程师是他之前创业公司的同事，从代码审查到跨平台（Mac 优先、现在推进 Windows 版本）的全流程中，Codex 的加速效应极为显著。最新发布的模型也是第一个原生理解 PowerShell（Windows 原生 Shell 语言）的版本，这在 Windows 推进中起到了关键作用。

更令 Embiricos 兴奋的是 Codex 对 OpenAI 自身研究的加速——"Codex 写了大量帮助管理训练运行（Training Run）的关键基础设施代码。我们有一个 Codex 代码审查流程，已经在抓出不少配置错误，甚至已经开始尝试让 Codex 在自己的训练中'值班'。"

所谓"值班"（On Call for Training）的具体含义是：训练运行中有大量图表需要人类监控（他们称之为"保姆式看护"），而底层系统可能在任意位置出错。让 Codex 在循环中持续评估这些图表的趋势变化，自动检测异常并做出响应——这可以极大提升训练效率。

九、设计与产品团队的融合：人才栈的压缩

Codex 不仅改变了工程师的工作方式，也在重塑 PM 和设计师的角色。

Emiricos 引用 Scott Belsky 的"人才栈压缩"（Compressing the Talent Stack）概念：当一个人能做的事变多了，就少了一次沟通边界，团队效率随之提升。他自身的 PM 工作变得"能做多得多"——回答产品问题、理解指标变化、原型验证都可以直接求助 Codex。一个突出的现象是"一次性代码"（Throwaway Code）的大量涌现：做数据分析时不再是静态图表，而是让 Codex 快速构建一个交互式数据查看器（Interactive Data Viewer）——以前做这种事太麻烦，现在完全值得花时间。

设计团队的变化尤为显著。OpenAI 的设计师"非常 PME（产品经理式工程师）"，他们有一个完全通过"氛围编程"（Vibe Coding）构建的 Codex 应用侧原型。协作流程变成了：快速 Jam → 设计师自己用 Codex 在原型中实现交互 → 团队试用 → 好的直接推进到正式 PR。一位设计师甚至用 Codex 先写了一个动画编辑器，再用编辑器做动画，最后提交到代码仓库。

产品营销人员也直接通过 Slack 完成字符串修改或文档更新。Embiricos 本人甚至有好几个 ChatGPT Pro 付费账号——为了"正确地狗粮"产品体验，从零开始注册流程的摩擦到底在哪里。

十、给 Codex 用户的进阶建议：从最难问题开始

对于想尝试 Codex 的用户，Embiricos 给了一个反直觉的建议：用它解决最难的问题。

"最好的测试方式是给它一个真实任务，不要降低难度。一个特别好的起点是：你有一个棘手的 bug，不知道原因，让 Codex 帮忙定位并实现修复。"

他同时划了一条边界：最难的问题不意味着"我需要造一个独角兽公司"——那目前还不行。一个"单个问题或单个任务"的规模是合适的起点。

更进阶的使用方法是并行尝试。同时运行几个任务：让 Codex 理解代码库、围绕一个想法制定计划、逐步构建。"这就像和一个新队友建立信任——你不会直接给零上下文就丢个任务过去，而是先确保它理解代码库，对齐方案，再逐步推进。"通过这种方式，用户自然会掌握提示 Codex 的不同方式——"它的模型和代理能力极强，但提示方式和其他模型略有不同。"

此外，并行任务还有一个高阶用法：让 Codex 自我配置。Atlas 团队一位工程师的做法是提示 Codex："为什么你不能验证自己的工作？修复它。"然后在循环中迭代。这种让代理自主增强自身工具链的方法，是 Embiricos 观察到的进阶用户共同特征。

十一、AI 时代的工程师职业选择

面对"还需要学编程吗"的普遍焦虑，Embiricos 提供了三个角度的思考。

第一个角度：成为一个"做事的人"。 编程代理的持续进步让新毕业生的能力边界大幅扩展。他在招聘初级员工时看重的一个关键素质是：这个人是否善于使用最新工具、产生超高生产力？"现在资历浅的工程师和资深工程师之间的差距在缩小，因为他们有强大的编码代理。"

第二个角度：系统工程思维仍然不可替代。 "你仍然需要理解什么是一个好的整体软件系统。AI 不会突然就能毫无人助地构建完美系统。转变是渐进的。"他举例说，当代理能验证自己的工作时，仍然需要人类在不同阶段介入——配置代理、教会它在特定项目中如何有效地自我验证。因此"你不必学会写特定的算法实现，但你得能推理不同系统之间的关系，理解什么让一个软件工程团队高效。"

第三个角度：站在某个知识前沿。 代理在前沿知识上表现相对弱，而且追求前沿的过程本身就会迫使你去充分利用编程代理来加速工作流。

他还给出了一个对创业方向的判断："如果你今天对某个特定客户群体有真正深刻的理解和网络，而他们目前还没有被 AI 工具很好地服务，你已经赢了。反过来，如果你只擅长建网站但没有特定客户，你的处境会难得多。"——这隐含了一种对垂直 AI 创业的看好。

十二、AGI 时间线：被低估的瓶颈是"人类打字速度"

当被问到距离通用人工智能（AGI）还有多远时，Embiricos 没有给出年份预测，而是提出了一个独特视角。

"当前被低估的限制因素，就是人类的打字速度——或者说人类的并行任务速度。即使你把代理放在一边观察你的所有工作，如果你没有让代理自我验证，瓶颈依然是你能不能把所有代码审查完。"

他认为，解锁"曲棍球棒式增长"（Hockey Stick）的关键在于打破两个瓶颈：人类不需要每次都主动提示（Prompt），也不需要手动验证所有产出。"一旦我们重建系统、让代理变成默认有用的，我们就会开始看到生产力指数级上升。"

但这不会是二元的、突然发生的。他的预测是：明年开始，初创公司和新应用可以在一个代理高度自给自足的栈上开发；而大型企业（比如使用 SAP 等复杂系统的公司）则需要逐步替换或升级系统，才能让代理端到端地接管更多工作。当这种生产力爆发回流到 AI 实验室本身时，"那就是我们真正进入 AGI 层级（AGI Tier）的时候。"

十三、代码审查与"混合主动性"的设计哲学

访谈中一个贯穿始终的主题是混合主动性（Mixed Initiative）——产品如何让人既感到被加速，又保持控制感。

Emiricos 从多种维度阐述了这一原则。在代码审查场景中，产品要解决的问题是：如何让审查 AI 代码变得不枯燥？方案是提供 AI 辅助审查，同时让代理更主动地自我验证。在浏览器的场景中——他参与了 Atlas 的早期工作——核心动力是在渲染引擎（Rendering Engine）层面提取用户正在操作的内容，从而在恰当的时机给出帮助，而不是用一千条推送通知轰炸用户。

他举了一个令人印象深刻的例子：视频游戏中按下 X 键就"做正确的事"的上下文操作。"你需要知道用户在尝试什么，有一点点上下文，然后提供帮助。如果一个代理每天帮了你一千次，但唯一通知你的方式是推送——每天一千条推送'嘿，我做了这个，你喜欢吗？'——这简直灾难。更好的方式是：当你在看仪表盘、发现某个关键指标下降了，就在那个时刻，AI 告诉你'我对指标下降的原因有判断，也许还有一个修复方案'。"

这种对"在正确的时刻、用正确的方式"介入的执着，也来自他对 Tesla 全自动驾驶（FSD）的欣赏。"它让你可以在完全不关闭自动驾驶的情况下调整车的速度、方向——我认为这是构建代理时让人类保持控制感的典范。"

十四、闪电问答：书籍、动漫、Tesla 与人生信条

推荐书籍： Embiricos 最近在大量阅读科幻小说，重点推荐了 Iain M. Banks 的《The Culture》（文化系列）。"它是相对晚近的、关于 AI 未来的乐观主义科幻。大部分科幻作品都相当反乌托邦，而《文化》提供了'一个充满 AI 的美好未来可以是什么样'——用它来思考我们今天应该做什么决策，来帮助实现那个世界。"

最喜欢的影视作品： 日本动漫《咒术回战》（Jujutsu Kaisen）。他特别喜欢主角的善良特质，并观察到一个趋势：新一代动漫的主角越来越正面、友善、关心世界，而非像《新世纪福音战士》那样充满内心创伤——"如果你不相信那个未来，你无法把它变成现实。"

最喜欢的产品（Codex 之外）： Tesla。一方面因为他本身对燃油引擎和汽车一直有浓厚兴趣，另一方面因为 Tesla 的自动驾驶软件让他着迷。"他们在让你保持最大控制和最大赋能之间取得了绝佳平衡。你可以加速（车会听）、可以转动旋钮改变速度、可以轻微打方向盘——这一切都不用关闭自动驾驶。"

人生信条： "善良且坦诚"（Kind and Candid）。这是 Embiricos 创业公司的首要价值观。"作为创始人，我们发现我们经常以善意之名推迟困难对话，但其实并不是真正为对方着想。于是我们把'坦诚'也放进价值观，但同时要求自己把坦诚本身当作一种善意——无论是在意愿上激励自己，还是在表达方式上真正考虑对方。"这让人联想到 Kim Scott 的"彻底坦诚"（Radical Candor）——直接挑战但深切关心。

姓氏故事： Embiricos 是一位希腊大姓。Lenny 通过 ChatGPT 找出了两位最知名的 Embiricos——希腊超现实主义诗人兼精神分析学家 Andreas Embiricos，以及航运巨头兼艺术收藏家 George Embiricos。Alexander 选择了诗人："他深爱我们家族发源的那座岛——安德罗斯岛（Andros）。那里牲畜比人多，游客很少去，但美丽极了。他的很多作品都在写那座岛的美丽。"

十五、Codex 团队招聘与未来展望

访谈最后，Embiricos 透露 Codex 团队正在扩张。他对候选人的核心要求是：一个已经对"代理改变软件工程未来"有自己独立观点的人。"我问自己的问题是——假设接下来六个月我在 OpenAI 做 Codex 并且做得极好，软件工程师的生活会变成什么样？如果你对这个问题的答案已经有了自己的想法，你应该来申请。我们不一定需要观点一致，但我们需要对这件事非常热情的人。"

他再次回到核心愿景——"我们仍然在一定程度上受限于人类的思考速度和打字速度，但我们正在解决这个问题。"当前的工作重点是让代理更加主动、让验证更加自动化，从"你不断唤起它"过渡到"它默认就是有用的"。对于 Emiricos 来说，这不仅仅是一个产品方向，更接近一种信仰——正如他在讨论科幻时所说："如果你不相信它，你无法把它变成现实。"

Alexander Embiricos 在 Twitter/X 上的账号是 @Embirico。他欢迎用户在 r/Codex 分享使用反馈。他说："我们极其关注用户反馈。尽管增长惊人，但仍然是非常早期的阶段——请尝试 Codex，告诉我们哪些需要改进。" 团队正在招聘工程师和产品人员，感兴趣者可通过 OpenAI 官网职位页面或直接联系他。