DataLearner 标志DataLearnerAI
AI技术博客
大模型评测排行
大模型评测基准
AI大模型大全
AI资源仓库
AI工具导航

加载中...

DataLearner 标志DataLearner AI

专注大模型评测、数据资源与实践教学的知识平台,持续更新可落地的 AI 能力图谱。

产品

  • 评测榜单
  • 模型对比
  • 数据资源

资源

  • 部署教程
  • 原创内容
  • 工具导航

关于

  • 关于我们
  • 隐私政策
  • 数据收集方法
  • 联系我们

© 2026 DataLearner AI. DataLearner 持续整合行业数据与案例,为科研、企业与开发者提供可靠的大模型情报与实践指南。

隐私政策服务条款
目录
目录
  1. 首页/
  2. 博客列表/
  3. 博客详情

OpenAI发布桌面版本的编程助手:Codex app,图形化界面简洁美观,但目前仅支持mac os,用户可以限时免费使用Codex一个月

2026/02/03 08:40:26
231 阅读
CodexCodexapp命令行编程助手

OpenAI 刚刚(2026年2月2日)正式推出了 Codex App (macOS 版)。这款产品被定位为“智能体指挥中心”(A Command Center for Agents),标志着 Codex 从单纯的代码生成工具演进为能够独立执行复杂、长周期任务的开发协作平台。

一、 Codex app的基本信息和特点

长期以来,AI 编程工具(如 Anthropic 最近大火的 Claude Code)大多遵循传统的命令行助手模式。虽然这种方式深受极客喜爱,但从实际体验来看,命令行工具往往显得有些“扯”——门槛高、易用性差、反馈不直观。至少对于普通用户是这样。

此外,编程的场景比较特殊,属于一种特殊群体的一种工作或者学习状态,有单独的产品形式也不错,但是问题也很明显,比如在需要浏览器调试或者图片视频的场景就有限制了。而桌面端的另一个优点是可以拓展到非编程的普通的应用场景,前景应该更广。

OpenAI 应该也是有类似的观点(谷歌做的也很早,但Antigraivty真的比较不行),所以才有了Codex App。这个产品的主要特点 :

多智能体并行(Multi-Agent Parallelism):你可以像管理项目组一样,同时给 5 个不同的 Agent 发任务。一个修 Bug,一个重构旧代码,一个写测试文档。在 App 的界面里,这些任务以侧边栏线程形式整齐排列,互不干扰。

Git 工作树(Worktrees)的神级辅助:这是 App 体验的分水岭。以往多个 AI 工作会弄乱你的本地 Git 状态,而 Codex App 自带 Worktrees 支持。每个 Agent 都在独立的克隆副本里折腾,你可以点击 Diff 查看,像审核同事代码一样给 AI 提建议,满意了再合并。谷歌的Antigravity也有,只是它仅仅展示diff状态,不太好用。

二、 Codex app支持skills:能力是远远不止写代码,也有cowork的能力

官方特意提到了 Codex app的 Skills(技能) 体系,让 Codex 超越了单纯的补全工具:

核心就是万物皆可 Skill:它能直接去 Figma 抓设计稿生成 UI,能去 Linear 自动分类 Bug,甚至能一键部署到 Vercel。如果稍微拓展一点,未来就是可以写ppt、回复邮件、任务管理了,基本上肯定会这样。

此外,OpenAI官方还展示了Codex强大的能力,一个700 万 Token 的神迹: Codex 仅凭一句提示词,扮演“设计师+开发+测试”三重角色,独立开发了一个完整的 3D 赛车游戏。

另外,Codex app还有Automations(自动化流水线)能力:你可以设置定时任务,让它每天准时帮你巡检 CI 失败原因、写发布简报。人睡觉,AI 卷。

三、Codex app带来的好消息和坏消息总结

本次OpenAI发布Codex app还带来了一个好消息和一个坏消息。坏消息是目前Codex app只有mac os版本,windows和Linux用户要等(不过,会不会和之前OpenAI发布浏览器一样,等着等没了?😅😅,这么重磅的产品应该不会吧)。

好消息是未来2个月时间里,对所有付费用户都将其使用额度翻倍。同时所有免费和Go的用户也可以免费使用一个月的Codex!

DataLearner 官方微信

欢迎关注 DataLearner 官方微信,获得最新 AI 技术推送

DataLearner 官方微信二维码
返回博客列表

热门博客

  • 1Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)与Dirichlet Process(狄利克雷过程)
  • 2回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression)
  • 3贝塔分布(Beta Distribution)简介及其应用
  • 4矩母函数简介(Moment-generating function)
  • 5普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)的详细推导过程
  • 6使用R语言进行K-means聚类并分析结果
  • 7深度学习技巧之Early Stopping(早停法)
  • 8H5文件简介和使用