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日期: 2026-01-26 | 來源: 新智元 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
100%是用Codex寫的。還有內部爆料說，Codex讓他們僅用叁天時間就搭出了服務器，叁周就發布了APP。人類程序員，真的要退出歷史舞台了？
硅谷的空氣裡再次充滿了躁動，而這壹次的震源中心，回到了OpenAI。
OpenAI的奇點時刻，也要來了？
就在剛剛，X被壹條爆料徹底刷屏——
Codex，已經正式接管了OpenAI研究員“Roon”100%的代碼編寫工作！
Roon發出了感慨萬千的宣告：
編程壹直很痛苦，然而卻是必經之路。我很高興，它終於結束了。
我驚訝於自己竟然這麼快就擺脫了編程的陰影，而且壹點都不懷念它。甚至我有點遺憾，從前的電腦為什麼不是這樣的。
早在去年12月，Claude Code之父Boris Cherny就曾投下壹枚震撼彈——
自己對Claude Code的貢獻100%都是由Claude Code完成的。
這壹“套娃式”的自我進化，直接引爆了硅谷的自動編碼狂潮。
面對如此巨大的蛋糕，OpenAI顯然不會拱手相讓。
如今，反擊已經開始。
社區的風向也開始發生微妙的轉變。
壹些資深開發者評論道：在90%的情況下，GPT-5.2-Codex都能壹次性完成我提出的請求。
Claude雖然不錯，但它偶爾會偷偷插入“壞代碼”；相比之下，OpenAI的新方案更像蘋果——主打壹個開箱即用。
看來，Codex和Claude Code的大戰，已經壹觸即發！
人類寫代碼的時代，徹底結束？
OpenAI研究員Roon的這個爆料，也讓網友們直言：AI終於到達了這個奇點！
看來，人類直接手寫代碼的時代，真的結束了。
經過多年的模型迭代與數據積累，我們似乎真的站在了壹個臨界點上：
人類直接手寫代碼，正在變得不再有任何意義，甚至是壹種效率的浪費。
在Roon的評論區，人們開始集體對編程時代說再見。
是的，我熱愛電腦，熱愛軟件開發，對我而言，編程只是實現目標的手段，僅此而已。
復雜的語法只是是我們為了讓邏輯得以執行而必須付出的昂貴代價。
如今，這些中間商終於可以退場了。
激進的觀點開始湧現。
甚至有人建議，既然不需要人類閱讀代碼了，我們就該讓模型跳過人類可讀的匯編語言，直接使用機器代碼。
今天的編程就像曾經的打孔卡壹樣，應該永遠消失了。
與此同時，另壹個炸裂的消息從OpenAI內部流出——
壹位研究員爆料，在Codex的輔助下，他們僅用了叁天時間，就從零搭建了OpenAI的MCP服務器，並完成了規模驗證。
不僅如此，他們還在3周內推出了Sora的安卓應用；此外，還有壹大波由Codex構建、甚至由Codex自我審核的內部工具正在排隊上線。
如果沒有Codex的話，很難想象OpenAI能以如此驚人的速度發布產品。
有趣的是，這位大佬似乎還玩起了Claude Code之父的梗：
過去30天，我花了大量時間審核Plan和PR，幾乎沒寫壹行代碼！
有人評價，這正是“起飛”第壹階段的樣子。
而下壹步，或許就是真正的端到端AI自主研究。
還有人問，確定你們這不是營銷？
這位研究者詳細解釋說，絕對不是。
具體的使用過程是這樣的：
首先，他會花很多時間來撰寫規格說明，並在腦海中構想輸出應該是什麼樣子。
然後，會啟動壹個“4×Codex”的雲端並發任務。這樣不僅可以壹次性看到多種不同的變體，也能補上自己壹開始遺漏的細節。
接下來，就是讓Codex自己發揮。等它跑完，人類再介入進行測試和驗證。
Codex CLI 0.9+來了！
既然“人機協作”的范式已經改變，那麼承載這種范式的工具自然也要升級。
面對Anthropic在的步步緊逼，OpenAI顯然有備而來。
就在今天，Codex CLI連續推送了兩次更新，版本號直接來到了0.91.0。
其中，Codex 0.9.0帶來了最受大家期待的功能——Plan Mode（計劃模式）！
Code模式是Codex的默認體驗，它的工作方式和其他AI智能體壹樣。
這點咱們就不多費口舌了。
但Plan模式則完全不同，它將編程任務拆解為兩個截然不同的階段：
第壹階段：理解意圖（明確目標、劃定范圍、識別約束條件、制定驗收標准）
第贰階段：技術規格（生成決策完備的實施方案）
在這種模式下，輸出的內容非常詳盡，無需任何後續追問即可直接執行。
Plan模式最聰明的地方在於：它堅持“證據優先探索”。
在開口問問題之前，Codex會先在你的代碼庫中進行2次以上的針對性搜索，檢查配置、Schema結構、程序入口等。
此外，Plan模式還可以調用全套工具：
它可以（並且將會）調用各種技能、子智能體和後台終端，從而構建高層級的實施計劃。
當Codex確實需要你輸入時，它是結構化的，而且只有關鍵且聚焦的問題：
· 盡可能提供選項
· 總是包含壹個推薦選項（對新手極其友好）
· 只問那些會實質性改變計劃的問題
為了實現這壹交互，它利用了新的request_user_input工具。
這個工具會暫停執行流程，拋出壹道有針對性的多項選擇題，並支持你在選擇時補充反饋或上下文。
更貼心的是，壹旦它在任何時候檢測到歧義，尤其是當你在引導它時指令模糊，它會立即停下來確認，而不是盲目執行。
現在，開發流程變成了這樣：
用戶請求壹個計劃 -> AI研究代碼庫與規劃 -> 針對性詢問用戶 -> AI完善並完成計劃 -> 提示是否執行？
但是，代碼誰來審？
看起來完美無缺，對吧？Codex負責思考，Codex負責執行，Codex負責填滿你的GitHub。
但就在我們為這種極致的效率歡呼時，壹個被忽視的深淵正在腳下裂開——
在這個新時代，最大的懸念不再是誰在寫代碼，而是誰來審核代碼。
當AI火力全開，每天向倉庫甩出10+個PR時，人類開發者面臨的實際上是壹場針對注意力的DDoS攻擊。
AI生成代碼是毫秒級的，而人類理解代碼上下文是分鍾級甚至小時級的。
這種“生產與審查的極度不對稱”帶來了兩個可怕的後果：
審查者被淹沒，開始習慣性點“Approve”，Code Review淪為形式。
那些看起來能跑、但缺乏系統性思考的代碼塊，正在像癌細胞壹樣在代碼庫中擴散。
利益沖突顯而易見，但我們需要看透這壹層。
Claude Code的創造者吹捧自己的工具天經地義——這是商業的本能。
但作為受眾，我們不能把“Demo裡的完美世界”當成日常。
畢竟，Demo不會展示調試叁小時都找不到的競態條件，也不會展示由於上下文丟失導致的邏輯斷層。
除此之外，數據裡還藏著壹個迷人的悖論。
Ars Technica曾報道稱，開發者對AI工具的使用量在漲，信任度卻在跌。
為什麼？因為AI正在跨越“恐怖谷”。
以前的AI代碼爛得很明顯，現在的AI代碼爛得很隱蔽——它引用了不存在的庫，或者在壹個極其邊緣的Case上埋了雷。
人們用得越多，踩的坑越多，信得自然越少。
正如Jaana Dogan所警示的，我們正在面臨軟件工程“瑣碎化”的風險。100個提交，可能讓GitHub的綠格子很好看。1個架構變更，可能需要叁天思考，零行代碼產出。
前者廉價如塵土，後者珍貴如黃金。
問題從來不是AI能不能寫代碼，而是它寫的代碼，是不是我們系統真正需要的，以及我們是否有能力維護它。
這對我們意味著什麼？
無論我們是否准備好，這個時代已經來了。對於不同的人群，這意味著完全不同的生存法則。
致開發者
AI編碼工具不是“即將來臨”，它們已經破門而入。
問題在於，如何在不丟失自身核心價值的前提下整合它們。
技術大牛們依然在做那些艱難的思考工作，AI只是接過了“打字員”的工作。
如果你只會“搬運代碼”，那你確實該慌了。
致非開發者
“技術工作”與“非技術工作”的邊界正在消融。
Claude Cowork這類工具創造了新物種。曾經需要開發者才能搞定的任務，可能很快只需要你能清晰描述出你想要什麼。
清晰描述需求的能力，將成為新的編程語言。
最後的話
雖然OpenAI的研究員和Claude Code的創造者都在宣稱AI包辦了100%的代碼，但請記住——
那是他們的實驗室環境，不是你的生產環境。
唯壹可以確定的是，我們正在經歷從“寫代碼”到“指揮寫代碼”的不可逆的轉變。
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