这些Codex最实用的玩法，我替你整理了一遍

最近 OpenAI 和 Anthropic 真是打的有来有回。

先是 Claude Code 不断封神，结果 GPT-5.5 出来，Codex 又迎头赶上，逼得A社放出了又贵又强的 Fable 5。现在立刻又有消息说，GPT-5.6 要来了...

不过话说回来，Fable 5 虽然很强，但这个价格和 Token 消耗量要被更多人用上还是有点难度的 —— 毕竟今年上半年的 AI 普及，除了龙虾的功劳，还因为 Codex 和 Claude Code 的功能越来越实用。

最近势头比较猛的是 Codex。

有消息说自它的桌面应用推出以来，用户基数不到两个月就长了六倍，周活用户在5月底也破了500万。Sam Altman 还在最近一次全体会议上透露，Codex 的整体使用量每天都以5%的速度增长。

最近我也在用 Codex 搞自己的项目，同时还在积累 Vibe Coding 之外的其他用例。结果发现，像剪视频、做PPT、清洗数据等工作，用 Codex 解决也一样很轻松。

所以今天，我就结合网络案例整理出这篇文章，主要介绍 Codex 的多种玩法。虽然里面有些案例还不够让人“吓瘫在椅子上”，但绝对是实用挂的。

用Codex自动剪视频

用 Codex 剪视频，是一个使用比较多的场景。

一般的工作流是：打开 Codex，让它抓取原视频素材读取画面进行剪辑校验成果给出成品。

这个过程里，你可以和 Codex 讨论，要求它选择具体的某一段内容，或者选择某些画面为主的封面等。

我自己也试了一个：甩给 Codex 一个链接，直接让它剪辑出关于「AI人才、劳动力」的部分，并且加上中文字幕。

经过读取、剪辑和几轮校验，Codex 搞这个视频的过程大概花了十几分钟。然后，我又让它自己贴了中文字幕。虽然还能更精细，但毕竟我只交互了两次，感觉效果还行。

我用的是 GPT-5.5 （中等推理），能看出规划和工具调用能力真的强 —— 不管缺了什么妨碍 Codex 工作的工具，它都能自己调用搞定。

直出能编辑的PPT

拿 Codex 做可编辑的 PPT 很实用，用的人也蛮多。

我用自己前几天发的一篇公众号文章做了测试。

由于 Codex 不能直接读取公众号文章，所以用 Tabbit AI 浏览器打开链接，让它搞成 PDF（当然其他方式也能转PDF，只是我的默认浏览器是 Tabbit）。然后，我再让 Codex 读这个 PDF 开干。

*Tabbit把文章转成PDF

看看 Codex 花十分钟做出来的成品。不仅内容完全遵循 PDF，模块可编辑，审美也不错

最后，我又让它在本地找出来我的 Logo，贴到每一页右上角。这个任务也没毛病。

整理、清洗混乱的数据

这个用例是 OpenAI 官方推荐的。

用户可以使用 Codex 自动清洗和整理混乱的表格数据（比如Excel和CSV），同时还能保持原文件不变。

我想了想，这个用法很适合团队汇总整理不同来自源头、格式不统一文件，又能保留原始数据以备核查。

这个功能主要用 Codex 里 “Spreadsheet” 技能插件。它专门用来检查表格文件、清洗数据列并生成可供审查的输出结果。

核心流程有四步：

• 将混乱的数据文件拖入 Codex 或通过 @文件名 的方式提及。

• 详细说明你看到的数据问题，例如：

日期格式混杂；

货币值包含 $ 符号、逗号分隔符或空单元格；

存在重复的行；

分类名称有多个别名；

数据中混入了粘贴进来的汇总行。

• 告诉 Codex 你希望得到什么，比如：生成一个清洗后的新 CSV 文件、统一日期格式、保留空单元格、尽可能保留原始行 ID，并附上一份简要的“数据质量说明”，记录修改、删除或无法确认的行。

• Codex 会生成一个清洗后的数据副本和一份处理说明，原始文件不受影响。

做多功能的小游戏

拿 Codex 做游戏的案例蛮多。

我在海外论坛上扒到一个网友，用 Codex 搞了个公路开车的游戏。这个游戏的功能丰富，属于较好的案例。

我试了下，先点进链接写好用户名，就能选不同类型的卡车和地图

路线的设计结合了谷歌地图，不过目前只有葡萄牙的两个城市可选。

最后开起来是这样。虽然设计还能更精致，但胜在功能丰富和调用稳定。让我想起来之前玩过的好多卡车游戏，可都是没有 AI 时代的产物。

让Codex自己找活赚钱

这个案例有一丝“震惊瘫坐”的味道了。说的是前不久有海外用户发了个帖子，说自己拿 Codex 自动赚到了钱。

我看了看，他是向 Codex 下达了“去赚5美元”的指令，但没说具体要干啥。然后 Codex 在开源项目中找了个安全审计/赏金任务，创建了一个 PR 来修复或改进项目。

接着，Codex 与项目维护者进行沟通，让代码合并，完成 GitHub 上的证明和验证流程。整个任务过程耗时约22小时，涉及对多个安全项目的审计工作。

按照发帖用户的说法，当 Codex 成功让代码被合并后，他在5月10日收到了16.88美元的付款收据，超了最初5美元的目标。等于他要求自己的 Agent 去干搞钱，自己就下了一句指令。

当然，这个案例中也存在一些质疑的声音。像有其他用户说，16.88美元的截图只能证明有付款，并不能完全证实 AI 自主完成了所有复杂步骤。

另外，完成这些任务消耗的 Token 是否划算，也是讨论焦点之一。

制作财务、采购领域的仪表盘

这个案例是 OpenAI 的金融技术负责人现身说法。

他说，自己的部门会用 Codex 做财务、采购和会计领域的工作，具体包括用 Codex 写一些直接能用的应用，比如做供应商审查的自定义仪表盘，做日记账分录准备的支持工作等。

他觉得最核心的一点，是 Codex 可以把那些原本混乱的手工工作流程，变成可以重复执行的工作流程。

将Figma设计转化为能用的代码

这属于 Web 开发的一部分，也是 OpenAI 的官方示例。我看了下，流程上比独立开发者的 Vibe Coding 更“正规”一点。

官方把工作流介绍的比较详细：

• 从想法到原型：利用 Codex 和 ImageGen，将粗略想法实现为第一个原型或概念验证。

• 基于 Figma 设计构建样式：使用 Codex 从 Figma 中提取设计上下文（包括资产和组件变体），并将它们转换为遵循代码库组件、样式和设计系统的代码。

• 迭代 UI：利用 Codex，根据视觉输入或提示词进行针对性更改，并让它在浏览器中验证工作成果，包括构建前端交互和做更细致的 UI 调整。

• 处理 Slack 中的限定范围任务：在 Slack 中 @ Codex 提交功能需求或问题反馈，让它在后台自动接手并处理任务。

• 部署预览：用 Codex 构建或更新 Web 应用，通过Vercel 部署，直接拿到一个可分享的线上链接。

• 加速代码变更合并：在GitHub中用Codex代码审查，自动发现回归问题、缺失的测试和潜在风险，确保安全合并。

其实除了我整理的这些，还有很多其他案例也很流行，比如用 Codex 管理收件箱，汇总数据源写报告等等，不过这些功能要打通的海外应用比较多。

其他还有些（比如值守飞书消息）需要做不少配置，普通人不太好上手，就先不放了。

OpenAI 自己也在6月初的一份报告里说，Codex 的用户已经不仅是开发者，知识工作者现在约占 Codex用户的五分之一，并且增长速度是开发者的三倍多。

在知识工作者群里中增长最快的任务包括：数据分析（周环比增长110%）、研究（增长37%），以及生产像报告、备忘录、文档、合同、多媒体资产、PDF和电子表格等等知识产物 —— 这部分涨了36%。

总之，能看出 Codex 的产品功能还是很完善的，用例也在持续破圈，期待它和 ChatGPT 融合后继续普惠大众。