OpenAI 新发布的 Codex 桌面 App（macOS）装上手了。
最直观的感受：这不是另一个 IDE 插件，也不是一个换皮的聊天窗口，而是一套“多 Agent 协作的控制台”。
它把“AI 辅助写代码”的交互，从过去的人机结对，推进到“人管理多个 AI 成员”的模式。
- 不是什么：VS Code 插件、网页版 IDE、普通聊天界面。
- 是什么：一个桌面端（macOS）的多 Agent 编程控制台，可以并行调度多个编程 Agent，面向项目管理和持续运行。
核心变化：
- 多 Agent 并行：可同时开启多个 Agent（我最高开到 6 个），按项目分组，互不干扰，适合多任务并行推进。
- Worktree 隔离：每个 Agent 在代码仓库的独立副本工作，减少主分支被“写脏”的风险。
- 长时运行：Agent 可以持续跑几十分钟甚至更久，适合测试、构建、部署等耗时流程。
- Skills 系统：官方和社区可复用的“技能包”，如 Figma 设计还原、Linear 项目管理、Cloudflare/Vercel 部署、文档读写等，可按需挂载。
- Automations：定时/事件触发的自动化（如每日 triage、CI 失败自动分析和提 PR、周报生成、代码质量巡检）。
三个值得关注的细节
1. 闭环执行：Agent 可以“自测自修”
官方演示里，Codex 用单次指令跑完整个小游戏的开发与测试（提到消耗约 700 万 tokens），呈现了“写 → 测 → 修”的闭环。我在一个中等规模的内部小工具上尝试了“实现功能 + 单测 + 本地验证”的链路，基本可以不盯屏让它跑完，但前提是把边界条件与目录约定讲清楚。建议为长任务设置资源上限与提交策略（如只在通过测试后才开启 PR）。
2. Skills 生态：把重复工作模块化
内置与开源的 Skills 覆盖了设计还原（Figma）、任务管理（Linear）、云端部署（Cloudflare/Vercel/Netlify）、素材生成（图像）、文档处理（PDF/Excel/Word）等。我把一个静态站点挂上 Vercel 相关 Skill，首次配置需要准备好 API Token、环境变量等，之后复用成本很低。整体思路是把常见流程“打包”，减少反复描述和粘贴操作。
3. Automations：从“被动调用”到“持续值守”
我给一个代码库配置了两条简单自动化：每天早上聚合新 issue 并打标签、CI 失败时生成初步分析说明。感觉更像把 cron + 通知系统整合进了编程助手。建议谨慎设置通知与权限（例如限制自动创建 PR 的分支范围），避免“过度活跃”。
不是“更强”，而是“更适配”：与 Claude Code 的差异
目前很难给出谁更“强”的统一结论，更实际的看法是“看任务类型”。我整理了几个关键维度，供专业用户快速判断：
| 维度 | Codex App | Claude Code |
|---|---|---|
| 多 Agent 并行 | 原生能力，核心卖点 | 通过子 Agent 支持，非核心 |
| Skills 生态 | 官方开源 + 社区技能包 | 生态成熟，社区活跃 |
| 自动化能力 | 内置 Automations（定时/事件） | 可依赖外部工具实现 |
| 模型能力 | GPT-5.2-Codex（官方称 TerminalBench 表现领先） | Claude Opus/Sonnet（SWE-bench 表现领先） |
| 价格（参考） | $20/月起（Plus），$200/月（Pro）；API 按量 | 按订阅/按量，视套餐 |
| 平台 | macOS（Windows 计划中） | macOS + Linux |
| 安全沙箱 | 原生沙箱，权限可配 | 提供沙箱模式 |
我的判断（基于当前版本和日常使用）：
- 多任务并行、需要同时推进多个小需求（如多 bug fix + 多个小功能）的场景：Codex App 更顺手。
- 深入一个复杂系统做大范围重构、需要长上下文推理与精细改造：Claude Code 目前更稳。
- 不建议“二选一”，按任务类型组合使用，能更好覆盖真实研发流程。
对独立开发者和小团队的意义
在人员极简的前提下，Codex 的“一个人调度多个 Agent”能缓解多人并行的痛点：
- 并行开发：前端、后端、测试分工，“流水线式”推进，减少等待时间。
- 自动化运维：CI/CD、issue 分类、基础代码审查交给 Automations，降低手工处理频率。
- 跨项目切换：每个项目保留独立 Agent 和上下文，降低多仓库切换成本。
同时要注意两个现实约束：
- 代码质量与安全：即便有沙箱与分支隔离，仍需在合并前进行人工 Review，明确权限边界。
- 成本与配额：长时任务和多 Agent 并行会带来较高 token 消耗，建议设定预算上限与失败重试策略。
适合人群与使用门槛
- 适合：有明确项目管理需求、需要多任务并行、希望把常规流程模块化（Skills）和常态化（Automations）的开发者/产品技术负责人。
- 门槛：需要具备基础的 Git 分支管理、CI/CD 与云服务配置能力；初期要投入时间建立技能包与自动化清单。
- 不太适合：当前只需处理单一、深度的重构任务，或仅使用 Windows 环境（等待后续版本）。
可用性与价格信息（基于官方发布）
- 平台：macOS 桌面 App（Windows 计划中）。
- 订阅与配额：ChatGPT Free 和 Go 用户可限时试用；Plus/Pro/Business/Enterprise/Edu 用户限时提升速率限制；API 按量计费。
- 参考价格：$20/月（Plus 起），$200/月（Pro）。
- 采用情况：官方提到上月已有超 100 万开发者使用 Codex，GPT-5.2-Codex 为采用速度最快的模型之一。
上手建议（基于我的实测）
- 先用一个小仓库做“端到端”试验：创建 2–3 个 Agent（如前端、后端、测试），跑通从开发到部署的闭环。
- 尽早建立分支与权限策略：约定提交规范、合并门槛和自动化触发条件，避免“自动化过载”。
- 把高频流程做成 Skills：常用脚手架、lint/format、部署脚本、报表生成等尽可能模块化。
- 设置 Automations 的节奏：按日/按周节律安排，减少打扰；关键事件（CI 失败、覆盖率下降）再即时提醒。
结语
从 Copilot 的“补一行”，到 Cursor 的“改一段”，再到 Claude Code 的“写模块”，Codex 桌面 App 把焦点进一步前移到“组织协作”。对我这样的产品经理/实操者来说，它更像是把小型团队的“流水线”搬进了桌面端：把任务拆开、并行推进、形成闭环。工具选择不必站队，按照任务类型与团队规模进行适配，更容易拿到稳定产出。
如果你正好在 macOS 上开发，可以从一个小项目开始试试多 Agent 并行与 Automations 的组合，把流程梳理清楚，再逐步扩大到更多仓库与更复杂的技能包。