(来源:硅星人)

作者 | 周一笑
邮箱 | zhouyixiao@pingwest.com
2月6日,OpenAI总裁Greg Brockman在X上公开发了一条面向全公司工程团队的帖子,设了一个deadline:到3月31日,任何技术任务,工程师的第一工具应该是agent,而不是编辑器或终端。
这是OpenAI对自己下的动员令。

如果只看这句话,你可能会觉得又是一条硅谷式的愿景声明。但接下来六周发生的事情表明,Brockman不是在喊口号。OpenAI的Coding Agent平台Codex,正在经历一轮罕见的产品冲刺,密度之高,节奏之快,甚至让一些长期关注AI编码工具的开发者开始重新审视自己的工具链。
与此同时,Codex在程序员群体中的热度和口碑也在肉眼可见地上升。
一切动作都指向“狙击”Anthropic 如日中天的Claude Code。

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六周的疯狂迭代
拉一下时间线就能感受到这个节奏。
2月2日,Codex桌面App发布(macOS),OpenAI同时宣布向ChatGPT免费和Go用户开放Codex,所有付费用户的速率限制翻倍。
2月5日,GPT-5.3-Codex发布,OpenAI称它为"第一个帮助创造了自身的模型"。同一天,Anthropic发布Claude Opus 4.6。
2月12日,Codex-Spark发布,与AI推理硬件公司Cerebras合作,推理速度超过每秒1000 tokens。OpenAI的说法是,“当模型能力越来越强,交互速度就成了明确的瓶颈。”
2月14日,OpenClaw创始人Peter Steinberger宣布加入OpenAI。据Pragmatic Engineer报道,Steinberger用Codex编写了OpenClaw的全部代码,偏好长时间运行的agentic loop。Sam Altman在X上称他为“天才”,说他将“推动下一代personal agents”。
3月4日,Codex桌面App登陆Windows。
3月5日,GPT-5.4发布,是OpenAI第一个同时具备reasoning、coding和原生computer use能力的通用模型,在Codex和API中支持100万token上下文。
3月6日,Codex Security进入research preview。这是OpenAI推出的应用安全代理,前身为内测阶段的Aardvark,能够分析代码仓库、构建项目级威胁模型、在沙盒中验证漏洞并提出修复建议。过去30天的beta测试中,它扫描了超过120万次commits,发现792个critical级别漏洞和超过10000个高危问题,覆盖OpenSSH、GnuTLS、Chromium等重量级开源项目。误报率降低超过50%,噪音降低84%。

使用数据也在同步攀升。Sam Altman在X上确认,Codex的周活用户自年初以来增长超过三倍;Codex团队负责人Thibault Sottiaux(Tibo)告诉Pragmatic Engineer的Gergely Orosz,1月以来它的使用量增长了5倍,周活开发者超过100万。Tibo还在播客中提到,Super Bowl周日播出的Codex广告让系统几乎立即承受了巨大负载。
六周,七次重大产品动作,这成了OpenAI在产品上最激进的冲刺之一。
要理解这个节奏,一方面要看供给侧的变化。GPT-5系列模型的agent能力在过去几个月出现了质的飞跃,从上下文窗口、工具调用到长时间自主执行,模型本身的能力到了一个可以支撑Coding Agent这个产品形态的临界点。
另一方面,需求侧的信号同样强烈。据SemiAnalysis报道,Anthropic的Claude Code已经做出25亿美元的年化收入,占其企业收入的一半以上。Claude Code用真金白银证明了Coding Agent可以成为AI公司的核心收入引擎。对于估值据报已达数千亿美元的OpenAI来说,放弃这个赛道不是一个现实的选项。

根据SemiAnalysis的预测AnthropicARR增速一度超过OpenAI
时间点上的贴身肉搏也值得注意。GPT-5.3-Codex和Claude Opus 4.6在2月5日同一天发布。Codex Security和Claude Code Security几乎同期推出。这种节奏本身就是信号,两家公司正在把Coding Agent平台视为正面战场。
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开发者开始从Claude Code的单一模式变成混合模式
在很长一段时间,Anthropic旗下的Claude Code看起来似乎已经没有了对手,用户对它的依赖变得越来越重。而OpenAI显然不想让Anthropic 这么舒服。在Codex的一通激进冲刺后,开发者社区的反应也开始发生一些变化。
过去一个月,Reddit和Hacker News上关于Codex和Claude Code的讨论,出现频率最高的词不是更好或替代,而是stacking。也就是说,越来越多的开发者不是在两者之间选择,而是同时使用。
Calvin French-Owen是一个典型案例。他是Segment联合创始人,曾在OpenAI参与Codex web产品的发布,同时也是Claude Code的深度用户。他在今年2月写的一篇博客里说,自己选择工具的核心标准是“我有多少时间,以及我想让它多自主地跑”。
他的日常工作流是用Claude Code做规划、编排终端和管理git操作,然后切到Codex做实际编码。他说Opus在跨上下文窗口的工作中效率更高,会同时启动多个子代理并行探索代码库;而Codex在长时间自主编码任务上更稳定。
Reddit上也出现了更具体的分工模式。有开发者详细描述了一个五段式workflow,先让Claude Code出计划,再让Codex review计划,然后由Claude实施,最后交给Codex做code review和QA迭代。还有人直接把Claude Code和Codex串成了一个CLI bridge,因为手动在两者之间复制粘贴太累了。
一篇社区分析总结了500多条Reddit评论后的结论,Claude Code在一组小样本盲测中胜率达到67%,质量更高;但Codex 20美元的套餐能编码一整天不断,而Claude Code同价位十几个prompt就用完了。“Claude Code质量更高但用不完,Codex稍弱但全天能用”,这是2026年3月开发者社区最真实的共识。

在Cursor官方的benchmark中,GPT系列整体领先其他模型。
开发者社区还流传着一个比喻来描述两者的气质差异,Claude像美国人,适合做充满创造力的探索和头脑风暴,Codex像德国人,代表极致的效率和专注执行。“它就像一条咬住骨头不放的狗,非常固执,会一直尝试直到解决问题。”
当然也有反面声音。Hacker News上有开发者说Codex对自己来说“每一项都比Claude Code差”,尤其是code review会制造看似合理但实际不存在的问题,他最后只把Codex用来复核Claude的产出。
但大方向已经很明确了,社区讨论正在从哪个更好就用哪个,变成两个都用,各占一个工位。

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比的不再是benchmark,是谁是更实用的产品
只看模型benchmark,你不太容易理解Codex为什么起势。在SWE-Bench这类编码评测上,Claude Opus 4.6仍然领先。真正让Codex拉开差异的地方在别处,OpenAI正在围绕它构建一整套工程系统。
Orosz今年2月发表了一篇对Codex团队的深度报道。其中最引人注目的事实是,Codex超过90%的代码是由Codex自己编写的。Anthropic方面也有类似的说法,Claude Code的创建者Boris Cherny告诉Orosz,Claude Code的数据大致相当。
当然,这里的90%需要打个折扣理解,在一个成熟项目中,样板代码、测试用例、常规重构占了大量行数,核心架构决策仍然由人来做。但两家AI实验室都在用自己的coding 工具来编写自己的coding 工具,这种自举本身就说明了这些工具已经深度嵌入了日常工程流程。

Codex 的基本工作原理
Codex团队在工程组织层面走得更远。Orosz的报道描述了一种新的工作方式,Codex团队的典型工程师同时运行4到8个并行agent,分别处理feature开发、code review、安全审计、代码库理解、bug修复等任务。工程师的角色正在从写代码的人变成管理agent的人。
技术选型上,Codex CLI选择了Rust(Claude Code使用的是TypeScript)。团队负责人Tibo给出的理由不仅是性能和正确性,还有工程文化,选择Rust是为了给团队设定一个高工程标准,同时减少对npm依赖生态的依赖。他们甚至招募了Rust终端UI库Ratatui的维护者全职加入团队。
更值得关注的是分层代码审查机制。Codex团队训练了一个定制的code review模型,据Tibo说约9/10的评论能指出有效问题。审查分两层,非关键代码在AI review后可以直接merge,核心agent代码和开源组件仍然要求强制人工审查。这套机制的意义在于,审查本身开始分层了。
还有两个细节能说明Codex正在从工具走向系统。Codex可以运行自己的完整测试套件来测试自身;团队还设置了夜间巡检,让Codex自动扫描代码库并生成待审修复建议,工程师每天早上进公司时就有一批修复等着review。
一家名为Wonderful的AI开发公司的首席架构师在今年3月写了一篇文章,描述了他们四个月前禁止手动coding后的经验。他对两个工具的定位是,Codex是坐在房间后面戴耳机的工程师,默默读完你整个代码库15分钟才写第一行代码,Claude则更有产品感,更擅长判断什么感觉对。他们把Codex用于低延迟系统工作、实时语音管线、性能敏感代码,Claude则用于UI和前端。
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从coding工具到Agent平台
拉远来看,Codex六周冲刺的方向指向一个更大的野心。
Peter Steinberger的加入是一个人事信号。他日常同时并行5到10个agent,加入OpenAI后的方向是下一代personal agents,不是coding工具。OpenAI正在用Codex作为agent战略的入口。
Codex Security则是另一个方向的延伸。当Codex从帮你写代码走向帮你审计安全,它的定位就已经变了。
GPT-5.4进一步加速了这个转变。作为OpenAI第一个具备原生computer use能力的通用模型,它在Codex中不仅能写代码,还能操作电脑、跨应用执行工作流。配合正在成型的插件/skills生态系统和企业级权限管理,Codex的轮廓越来越像一个AI原生的开发平台。
Codex团队在Every的播客中透露了他们眼中的下一个瓶颈,就是代码审查。
模型生成代码的速度已经远超人类review的速度,验证产出的正确性成了最紧迫的问题。他们已经在尝试让模型通过重现用户操作路径来“证明”修复有效,而不是让人类逐行读代码。
这些野心和Claude Code已经越来越清楚的发展方向有很多重合,在从Claude Code那里迅速抢走了一些用户和使用场景之后,Codex的势头正在起来。回到Greg Brockman 2月6日的那条帖子。他设的deadline是3月31日,目前距离deadline还有两周多,而从过去六周的节奏来看,Codex的冲刺还远没有结束。
OpenAI把曾经在模型上呈现出的狠劲儿和卷王的气质,都放到了Codex上,接下来它和Claude code之间短兵相接的故事,会更精彩了。

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