一个技术小白深度使用codex的心路历程：从抵触、被催着去用，到把越来越多的工作交给它，天天高喊codex真牛，被打脸的我，真香！

两个月前，我其实并不知道Codex是什么，而且别人说到这个，我是完全没有兴趣了解的。

那段时间，我队友康老师总在我耳边念叨：“这半年AI发展太快了，你已经彻底脱节了，你还不抓紧学起来，就要被淘汰了。”

他说得越多，我越抵触。

我当时的真实想法是：不就是AI吗？我平时写文章，也会用大模型的啊，让它帮我找找选题、改改标题、写写文案，我一直在用的，而且大模型能满足我的工作需求了。

至于他说的“脱节”，我打从心底里不认同。我甚至觉得，他是不是在PUA我。

我每天有自己的事情要做，要写文章、做内容、处理电商图片、研究课程、交付学员、带孩子，已经够忙了。

我实在是想不到深度使用AI能给我带来多大的改变，难道还能替我把这些事情做了？

但是，他就是不死心，隔三岔五就给我念叨，甚至有一天，直接给我电脑上安装上codex，还开了个 Codex 100美金的pro会员。

于是，我被迫开始接受并学习 Codex。

没想到，这一次被迫的开始，却逐渐改变了我对 AI、对工作，甚至对“普通人能做什么”的理解。

1、一开始，并不知道它能做什么

刚打开 Codex 的时候，我有点茫然，我根本不知道应该让它干什么。

过去用大模型，我已经形成了一种固定习惯：打开对话框，问一个问题，得到一个回答，然后结束。比如让它写一段文案、改一个标题、总结一篇文章。

但 Codex 不太一样。它不只是回答问题，它还可以读取文件、修改代码、创建页面、搭建功能、安装工具，甚至把很多个步骤连接成一套完整的流程。

可问题是，当时的我对它这些能力一无所知，所以我不知道要干点什么。

一个人不知道工具能够做到什么程度，就很难产生真正的需求。所以刚开始的时候，我只能绞尽脑汁，无中生有地给自己去创造需求。

我先做了一个英语试卷系统。

因为儿子暑假需要刷题，我在网上找了很久，也找不到完全符合要求的新题型试卷。既然找不到，我就想着，能不能让 Codex 帮我做一个可以自动出题、组合题型、生成试卷的系统。

后来，我又做了一个专属的朋友圈助手。

它不只是简单地生成一条朋友圈，而是完全了解我以后，给我生成就像我自己写的一样的朋友圈。

而且它可以选择不同的人设、内容类型和使用场景。比如妈妈成长型、搞钱清醒型、招生转化型；也可以根据日常生活、学员反馈、公众号流量、拼多多电商、AI 学习、自我成长等不同素材，生成对应的内容。我还让它增加了配色、版式、金句和“每日日历”等功能。

现在回头看，这两个系统都算不上什么完善、有价值的产品。但它们对我来说非常重要。

因为正是在做这些东西的过程中，我第一次清晰地意识到：原来我脑子里想要的东西，真的可以被做出来。

以前我有很多想法，第一反应都是：这个应该需要程序员吧？这个开发起来是不是很麻烦？这个功能是不是太复杂了？

用了codex后，我发现：普通人也可以为自己的需求创造工具。

2、用多了后，需求源源不断

刚接触 Codex 的时候，我需要努力创造需求。但用了几次以后，情况完全反过来了。我开始觉得，生活和工作中的大部分事情都可以交给它。

写完公众号文章以后，每次都要重新设置标题字号、颜色、间距、引用卡片和图片位置，很烦。于是，我开始让 Codex 帮我做一键排版。

我让它安装公众号排版相关的 Skill，把 Markdown 文章转换成可以直接复制到公众号后台的 HTML，自动处理标题、目录、卡片、代码块、图片和签名，还可以生成预览页面。

后来我不满足skill那里面几套固定排版，我自己开始做排版skill，有了更多的排版选择。

以前我会为了一个排版耗上30-60分钟，但是现在我可以把更多精力放在内容上，而不是排版上。

后来，我又开始折腾整套流程自动化。

AI写成文章后，我要去ai味、还要过朱雀检测、重新排版、寻找配图、生成封面。既然每一篇文章都要重复这些步骤，为什么不能让AI自动化去完成？

于是，我开始做自己的爆文生产系统。我只需要给它一个选题，它就可以按照设定的流程完成初稿生成、风格调整、去 AI 味、检测、公众号排版、文章配图和封面图制作，最后交付一篇可以直接发布的文章。

到了这个阶段，我不再满足于让 AI 完成某一个步骤，而是让它完成一整条工作流。

当然，这个过程真的很耗token啊，但是为了省时间，我觉得还是值得的。

我还让 Codex 帮我搭建专属于自己的个人 IP 内容系统、技术文章内容系统，还折腾着让它批量制作拼多多电商图片。

在这些过程中，我越来越依赖codex，啥事都想扔给它干，自从用了codex后，我的电脑已经连续半个月晚上没关机过了，因为我睡了它还能给我干活。

3、Codex就是适合不会代码的小白

很多人听到 Codex，第一反应是：这是程序员用的东西，和我们这种技术小白没有关系。

两个月前，我也是这样想的。

但深度使用之后，我觉得 Codex 对普通人最大的价值：是把我们从“使用现成工具的人”，变成“可以参与创造工具的人”。

而且和codex沟通需求的时候，直接用大白话就行，也不需要什么专业性的语言，甚至有时候，我都觉得自己说的很乱，但是它居然还能准确理解到我的意思。

这对于我们普通人来说，真的非常友好了！

以前，我们遇到一个重复性问题，通常只有几个选择：要么忍着；要么花钱；要么找程序员定制，但成本往往很高。

现在多了另一种可能：把自己的需求讲清楚，让 AI 和你一起完成一个专属于自己的解决方案。

我不会写代码，压根不重要，我知道自己需要什么就足够了。

这也是我最近最大的感受：未来真正稀缺的，可能不再只是执行能力，而是发现问题、拆解问题和制定标准的能力。

4、从一个指令，到一套系统

刚开始使用 AI 时，我们很容易停留在“帮我写一篇文章”“帮我做一张图片”“帮我修改一段代码”这种单点需求上。

但当我真正深入使用 Codex 后，我的思考方式开始发生变化。我不再只问：“这件事能不能让 AI 帮我做？”我会继续追问：

这件事之前还有什么步骤？

完成以后还需要做什么？

哪些步骤每天都在重复？

什么情况下需要人工审核？

哪些规则可以固定下来？

最终交付的标准是什么？

比如做一篇文章，不再只是“写一篇文章”。它可以被拆解为：

确定选题和读者 → 搭建文章结构 → 生成初稿 → 补充真实案例 → 去掉空话套话 → 检查逻辑 → 调整个人表达 → 进行检测 → 完成排版 → 匹配插图 → 制作封面 →后台发布

当这些步骤被拆解清楚以后，Codex 才能真正把它们串联成一个系统。这和单纯使用大模型，是完全不同的体验。

5、普通人使用AI，最大的门槛不是技术

在真正开始使用之前，我一直觉得自己不会代码，所以很多东西与我无关。

现在我反而觉得，技术可能并不是普通人使用 AI 的最大门槛。最大的门槛，是我们习惯了现有的工作方式。

很多事情做了太久以后，我们会默认它就应该这么麻烦：

写完文章，就应该手动排版。

做商品图，就应该一张一张调整。

需要一个小工具，就应该去网上找现成软件。

找不到，就只能放弃。

我刚接触 Codex 时之所以想不出需求，不是因为我的生活里没有需求，而是因为我早已习惯了忍受那些低效、重复和麻烦。

当我看到第一个系统真的被做出来以后，我才开始重新审视自己的工作。

原来那些每天重复的动作，都可能成为自动化流程。

原来那些“差不多能用”的通用软件，可以被替换成更适合自己的个人工具。

原来一个不懂代码的普通人，也可以把自己的经验变成一套系统。

6、AI带来的差距，可能才刚刚开始

两个月前，队友说我在 AI 上已经脱节了。当时我觉得他是在吓唬我。现在回头看，他说的并不完全是“你有没有用过某个 AI 产品”。

真正的脱节，是习惯了过去繁琐的工作方式，还不愿意去接纳新的东西。

有些人已经开始把 AI 当成搜索工具；有些人把它当成写作助手；还有一些人，已经开始用 AI 重建自己的整个工作流程。

这几种使用方式带来的效率差距，可能会越来越大。

真正的分界线，就变成了一个人能不能把自己的工作经验转化成清晰的流程，把模糊的需求转化成可执行的步骤，再把这些步骤交给 AI。

7、重复的事情就该交给AI去做

用了两个月 Codex，我依然还是个小白，对它的能力探索还不及万分之一。

所以我规定自己每天至少学习1小时关于codex的内容，学习的过程，又会发掘更多需求。

我目前使用它最大的限制，只是额度了，因为想让它做的事情越来越多，我恨不得让它一天到晚不停地干活，导致我可能一两天就能把一周的额度给干完了，只能苦苦等待重置额度。

但这个过程中，不但提升了效率，认知也发生了变化。

以前我觉得，普通人只能使用别人做好的产品；现在我发现，普通人也可以参与设计自己的工具。

以前遇到问题，我先去寻找有没有现成答案；现在遇到问题，我会先想：能不能让 Codex 帮我重新做一套？

以前我认为 AI 只是帮我写写文章；现在，它已经开始参与我的内容生产、电商图片、公众号排版、个人 IP、技术文章和日常工作流程。

两个月前，我还觉得队友是在 PUA 我。两个月后的今天，我不得不承认，确实如此。

当然了，我们用ai，也没有说一定要一下子就做出一个很牛的东西，我们可以先从身边最麻烦、最重复、最不愿意做的一件小事开始，哪怕只是让 AI 帮你整理一次文件，排版一篇文章，制作一个表格，搭建一个简单页面，或者完成一套每天都要重复的流程。

真正开始以后，你也许会和我一样发现：不是我们没有 AI 使用场景。只是过去的我们，不知道重复的事情就该交给AI去做。