OpenAI发布了Codex的MacOS客户端，OpenAI的野心绝不仅仅在于编程。
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Codex MacOS版本的客户端发布了，2月2号突然发布的。在Codex已经发布了CLI（也就是命令行版本）、云端版本和IDE插件之后，又发了一个MacOS客户端。当然了，只发了MacOS客户端。OpenAI通常发布产品都是先发MacOS的，别看微软是它的最大股东，但是每次发MacOS，原因也很简单：MacOS的操作系统是相对来说比较简单的，因为它的软件硬件环境相对单一。你想Windows那有多少种电脑，每个电脑的配置什么都不一样，它复杂很多。最容易的就是MacOS，Windows版本以后会发，Linux版本现在还不知道。
社区的热情一下就被点着了，这一次的热情绝对超过一个成熟产品多发一个客户端所能带来的影响。那么到底发生了什么？为什么多发了一个客户端，大家这么开心？今天咱们这个故事分四段讲：第一段咱们讲一下Codex MacOS客户端到底有什么不一样；第二段讲一下OpenAI到底想干嘛；第三段讲一下当前的办公agent发展到什么样状态了；最后咱们来说说我们应该如何应对这个新时代。
Codex MacOS客户端到底有什么不一样
首先，Codex MacOS的客户端到底是什么？它是多任务、多线程的并行编排。我们原来使用Codex或者使用其他的编程工具的时候，它有一个很大的问题是什么？它很慢。你这边提了一个要求下去，那边吭哧吭哧吭哧在那燃烧TOKEN，等他回复的时候，可能已经是10分钟、20分钟之后了，甚至有的时候要一两个小时，他才会给你一个结果。
那在这一段时间里，我们到底干嘛？像我原来都是这样：前台我再去做文案、搞视频，后台让他去编程序。现在不用费劲了，你可以同时下一大堆的任务下去，然后他在后台吭哧吭哧干，我们就可以一个一个的去接收已经处理完的这些任务的结果，然后去做验收，然后去发布新任务就可以了。等于我们一个人可以指挥一大堆的AI agent去干活去，而不像以前似的，在这种客户端里头只能指挥一个AI agent，你一旦下了命令，他这吭哧吭哧吭哧去干活去了，这个时候我们就没事干了。不会变成这样。
Codex MacOS版本的三种工作方式
- 第一种叫local，就是完全在本地干活。
- 第二种叫work tree工作树，这个工作模式在本地使用版本控制系统，把一个仓库分成不同的版本。因为我们需要在一个目录里头同时做多项任务嘛，如果我们对一个文件两个任务同时去修改的话就会打架，所以它会有tree的这种分支的处理方式，大家都干活，干完活相互不影响。
- 最后一种模式就是云端版本，原来Codex就一直有这样的一个版本。
而且大家要注意，Codex MacOS是向免费用户直接开放的。免费用户包括现在有一个叫购用户，就是一个月是几美金的那种用户，他们也都可以使，只是额度比较小。像我这种plus用户额度就会多一些，但是也不能太敞开了使，他是5小时一个循环。5小时一个循环，使超了以后的话，这5小时之内就可以休息了，下午再来。如果是Pro用户的话，那你就要想一想，我怎么能够让这个200美金的账号不闲下来，再让他们尽可能把更多的任务跑起来了。
内置工具与特性
- Git全套工具链：Codex MacOS版本内置了Git。Git就是做版本控制的这个系统，因为刚才我们讲它需要在一个目录的不同的分支里头去干活嘛，你没有Git这套东西是搞不定的。
- 内置Review模板：你看完了以后你还要去查这个干的怎么样嘛。
- 独立运行的终端：每个线程都自带集成的终端，可以独立运行。我即使在同一个项目里头，我也可以开一大堆的线程去干活去。每一个线程它会打开一个终端。假设我们现在去编辑一个Web应用，他可以在每一个线程里头开一个终端去做测试，然后打开不同的端口，到那边去看看我这个项目的不同的页面写的是不是对，他可以同时来干这个事情。
- Skills系统集成：你可以把各种的agent skill都集成到这个里边来，让它能够得到巨大的能力提升。
- 自动化任务：你可以定时，每天早上几点去给我收集信息，每天早上几点或者晚上几点去把这个仓库里边的所有问题都处理一下，它可以做这样的定时任务。
- IDE插件联动：我可以在这边干完活以后，说来现在到IDE里边接着干。有的时候你说我单纯在这个客户端事情搞不完，那你还可以接着到IDE里头，同一个账号，上下文它是对齐的，接着干活去。
- 语音输入：这个是很重要的。我看很多人准备去买这个typeless的这种账号，一个月12美金，它实际上就是做语音输入的。你说的时候经常有各种的废话，或者是脑子里头没转过来的地方，人家就会替你去处理掉。Codex MacOS说别费劲了，你直接跟我说吧，这边是可以做语音输入的。
- 完善的安全和权限管理：默认是使用沙箱的，就是每一个项目之间相互不影响。即使是你在同一个项目里头同时开多个线程处理，他们之间也是相互不影响的。如果需要提权，就是需要提升Codex的权限，它会去向用户进行确认，而且规则是可以配置的：哪些事可以干，哪些事不可以干，哪些事必须要问我才可以干，你可以去进行配置。
- 交互风格定制：你到底是喜欢比较风趣幽默的，还是喜欢一个专业刻板的，你可以去定制去。
这个就是这一次发布的Codex MacOS版本的一些特性。
OpenAI到底想干什么？
咱们把这特性说完了，绝对不仅仅是编程。其实从Claude code开始，这种东西就从来没有局限在编程领域里头。我们一直在使用各种各样的编程工具去处理日常办公的需求。最早我是用Claude code或者是Gemini CLI这样的产品去干嘛？去进行文件夹里边文件整理，这个一直都在做。现在的话因为有了skills用这样的功能，用这样的工具去做各种文档处理，那简直别提多方便了。
其实我们使用的各种office文档都是开放的标记语言文档。所谓标记语言文档就是我们除了写了一二三四五几件事之外，还会有好多的格式。这些格式都是使用标记语言去写的，这里要放大，那里要缩小，这是标题一，这是标题2，这些东西会以格式的方式呈现出来。我们在看的时候，你不会看到这些明面上的文字，但是所有这些东西都是开放标准的，包括office下面的所有都是开放标准的。现在就可以用代码直接去处理这些东西了。
OpenAI现在想要干的事情其实很简单，就是想要向着通用办公agent的方向前进。有人觉得办公的agent一定是要去跟office结合，一定是微软家的，或者一定是谷歌家跟Workspace结合。其实不需要，因为他们的文档格式本身都是开放的，所以你在外面，甭管你是用Anthropic的Claude，还是使用OpenAI的chatgpt，都是可以处理这些文档的。
OpenAI的客户端其实已经很多了，包括chatgpt，除了网页之外还有chatgpt的客户端，还有Atlas也就是他们家的浏览器。现在需要单独发布Codex的MacOS版本，其实是在跟谁对标？大家知道吗？Anthropic Claude有一个产品叫做CO-work，而CO-work这个产品就是在Claude code这样的一个编程工具的基础上发展出来的一个专门用于办公的AI agent。大家说这个东西实在太好用了，我们都拿它去处理各种文档了，那说算了别费劲了，我们就专门给你一个处理文档的工具就好了。这个工具叫CO-work，而现在的Codex MacOS版本就是对标它的。
OpenAI现在正在面临一个非常难过的关口，原因很简单：新的模型这个牛已经吹不下去了，画画比不过Gemini，商用和编程打不过Claude，继续堆算力这个故事现在已经没有人买单了，你必须要去证明你的盈利能力了。所以2026年OpenAI也必须要向市场证明自己是有盈利能力的。
OpenAI现在准备怎么来证明这件事情？就是必须要把TOKEN转换为生产力，转换为钱。哪怕说这个钱不是你直接收回来的，但是你也要让市场看到说我们用了这个东西以后确实有用了。今天OpenAI还宣布了GPT5.2提速40%。GPT5.2确实是有些慢，OpenAI要让更多的实际场景在TOKEN燃烧的情况下可以产生实际的可验证的效果。TOKEN的成本肯定是在大幅下降的，但是在这个时候直接给API降价并不划算。所以他们现在想的方式就是直接提供工具，让用户去订阅他们的套餐，然后给套餐更多的TOKEN，解决更多的实际问题。所以我们现在定了plus套餐或者定了Pro套餐的人，你拿到Codex MacOS版本，那简直是如虎添翼。
不要说写程序的事情，我现在就可以让它同时去，比如在这个目录里头看看，把文件里头所有标注的地方找出来，看看大家都提了什么样的意见和建议，然后我们去进行统一的回复。甚至我可以告诉他说，提这样意见的我们应该参考哪个文件、如何去回复，他就可以在word里头去做各种批注了。
当前的办公agent发展到什么样状态了？
现在有哪些这种办公agent？第一个就是这两天大热的openclaw，它的特性是什么？全知全能，完全在本地干活，可以自动的启动，自动的去处理各种事情，然后通过skill可以自己学习技能，就是这样的一个东西。最近我还用了一个特别棒的办公软件叫antigravity，这个东西其实是谷歌出的IDE，处理各种文档的过程也是非常非常爽的。包括Anthropic的Claude co-work，千问也做了一个叫Qoderwork，做了这样的一个东西，以及今天我们介绍的Codex MacOS，它们的特点都是一样的。
它们都具备哪些特点？
- 多线程并行处理：这个特点是一定要有的，因为单个的处理过程是很慢的，你让人在那等这事肯定是不行，即使是你把中间的这个推理过程给人看也是很无聊的，所以一定是多线程并行处理的。
- 自编程解决各种小任务：这个特别有意思，当我们有很多任务、很多这种很细碎的任务的时候，比如说我现在要在word文档上去调整一些格式，这个很细碎，如果你直接交给大模型去干，这个是非常非常不划算的，而且做出来的结果也是不可控的。刚才我们讲到的这些工具它们的处理方式是什么？在本地现写程序，写一个Python程序，然后执行，执行完了以后就把这个程序删掉，得到一个可用的结果。它们都是这样来处理的。
- 可以自学各种技能：现在通过agent skill这样的一个标准，大量的技能在网上都是公开的。当你需要去处理一个什么问题的时候，不会怎么办？在网上找找，有这样的一个技能，直接把它下载下来就可以去处理了。现在的这些服务都是有这个功能的。
- 自动化的定时任务：你像openclawd，大家为什么觉得大龙虾这么厉害？就是因为它自己在后台干活。现在Codex MacOS也是有这样的功能的。
- 本地目录运行与上下文隔离：最重要的一点是什么？要在本地目录运行，实现目录级的上下文隔离。什么叫目录级上下文隔离？就是我们处理这个目录里的文件的时候，你就不要用其他目录里的文件去混淆，这样的话我们就可以比较集中把这个目录里的文件处理完。而且这些目录里的文件，他们现在在偷换概念，就说这个文件并没有被上传到云端去，但其实这些文件都作为提示词的一部分也上传去文云端了。所以这些大厂商都希望通过偷换概念的过程，让这些传统的这些公司相信他们这个过程是安全的，相信他们这些AI agent是安全的。其实这些内容通通都去云端了。
这就是当前的通用办公AI agent发展的一个方向。
我们作为AI时代的新个体，应该如何应对这些办公agent？
第一个要从自己做事转变为领导一群agent做事。注意不是一个，是一群。因为他们要并行的去处理很多问题。我们自己做事情的时候，我们都说专心致志，一次干一件事情，分心了以后不行。但是在现在这个时代，一定要转变思路了，领导一群agent是需要更强大的逻辑和规划能力的。如果你的逻辑混乱的话，这事会很烦。
能够对任务进行分割和隔离。大家一定要注意，我们把任务拆开，千万不要横着拆。什么叫横着拆？就是先做完第一步，然后做第二步，把它拆成两个任务。不要这么看，就是这种任务都是竖着拆的。什么叫竖着拆？就是它的上下文是隔离的，我这个任务从头到尾处理的过程，跟下一个任务从头到尾处理的过程之间的是不需要进行信息交互的。这样的话它才可以去并行干活嘛。如果下一个任务需要上一个任务的结果的话，那这个就只能是顺序跑了，你还不如就把它扔在一个任务里头让它干完就完事了。
我们还需要去熟悉一些编程的概念
虽然说大家可能并不是程序员，也不是在处理编程任务，但是你办公的时候要有一些编程概念。
- 版本 (Version)：其实很多律师、很多处理文件的人他们也有这种概念，只是他们处理的时候会在文件后头起名字，这个是2026什么什么一个文件名，后边还写着这是谁谁谁最后修改的，他们会用文件名来去区分版本。但是程序员是不这么干的，我们是使用版本管理系统的。同样的文件名，但是我们在系统里头会标记这个文件跟上一个文件到底差在什么地方了，这个文件是什么时候提交的，提交的时候我们写了哪些备注进去，说这是为什么提交的，我们会有这样的一个概念在里头。
- 分支 (Branch)：什么叫分支？就是我们在一个版本上可以向不同的方向去做不同的任务，最后我们再把它合并进来。其实很多处理文件的人，他们在去进行这种文件审批过程中也是要去处理分支的，只是我们程序员是有完备工具的。程序员为什么会有这样的完备工具？因为这些工具都是程序写的，我们为了自己干活省事就写了很完善的这种版本控制工具。
- 程序员的细碎文件管理：程序员所面临的这些程序文件，要比正常的办公的文件要细碎很多。比如说我们现在要改一份合同，这一个合同需要十几个人去看；但是程序员通常一个人就要有几十个、几百个文件，这几十个几百个文件可能还需要几十个人一起来处理。所以在这个时候，程序员如果没有这个版本控制系统，我们要去靠改文件名来去干活的话，就一定会死的，这是干不过去的。
- 检查点 (Checkpoint)：我们让AI去干活的时候，我们一定要知道在哪一个点我是可以去校验的，因为AI的干活的效果并没有那么可信。虽然你可以给他一个任务让他吭哧吭哧干几个小时，但是我们还是要知道在哪一个点是可以检查的。为什么要设置这种东西？就是一旦检查点被确认了，就可以在这个点的基础上接着往下干了。这一个点的中间结果是我们已经确认过的。如果你没有检查点的话，那就只能是眉毛胡子一把抓，一个任务扔进去，最后看结果就完全不可控了。所以千万不要信什么一键生成什么，只要打一个回车就有什么什么东西，这个都不是一个正确的处理工作的方法。
最后就是传统的工作流程和权限管理将会崩溃，那些逻辑混乱的人将寸步难行。这就是在新时代的办公agent的环境下，对人提出了新的要求。
好，今天这个故事咱们就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加DISCORD讨论群。也欢迎有兴趣有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。
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