实测CodeX 3大更新，OpenAI"准超级应用”"杀...

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在ChatGPT拥有10亿用户后，AI问答这一定位，显然已经难以撑起其下一阶段的增长。另一方面，Codex每周活跃用户已超500万。很多人囿于名字，以为这是Coding产品。。。。限制了其在编程圈外的增长。

这不，OpenAI产品负责人官宣："未来几周，我们要把Codex装进ChatGPT"。两大AI产品合体传闻终于迎来了切实的进展，OpenAI的"超级应用"呼之欲出。

其实，作为近期鲸哥已经离不开的AI产品，不说龙虾热度已经降了90%，Claude code有多神，就看CodeX这次更新，无论是根据6个职位场景做的专属插件、一键生成团队共享网站Sites，还是哪里不对点哪里批注的Annotations功能，说句Codex杀死比赛真不过分。

你要知道，6个插件不是Chrome那种小功能不值得做成应用，做个简单功能点就算了的插件，而是把应用、技能、指令和工作流整合在一起。官方称，这批插件其实覆盖 62 个常用应用和 110 个 skills。

Sites是解决了网站部署和流转难的问题，让vibe coding作品在你身边的社群、团队中真正用起来，不用去买阿里云了。Annotations的编辑魔法则从图片拓展到了表格等场景，"指着鼻子让AI改"，终于不怕AI听不懂人话了。

大家对以上解释可能你还有疑惑，今天我们就用实操的案例，来解读CodeX的这些更新，以及有哪些场景开始被颠覆。

不要小看Codex的插件

6个角色插件，分别对应数据分析Data Analytics、创意制作Creative Production、销售Sales、产品设计Product Design、股权投资Public Equity Investing、投行Investment Banking。每个插件里面预装了对应岗位常用的工具。

Data Analytics

Data Analytics 这个插件面向分析师和业务团队。接了Snowflake、Databricks、Hex、Tableau这些工具，不用自己写SQL，直接问它就行。

我试了一下，给了它一份2016到2024年的生态环境月度CSV文件，跟它说"帮我分析这份数据"。直接出来一份完整的统计报告。

它先把COD、SO2、NOx这些指标是什么意思解释清楚，然后自己做了趋势图、分源对比图、工业排放强度折线图。鼠标放上去，每个年份的具体数据都能看到，图下面还有一段文字解读。

以前这种分析活儿，要么找数据分析师写SQL跑Python，要么自己在Excel里折腾半天。现在一个插件加一句话就搞定了。

最大的亮点，就是它生成的统计图，不是一张纯粹图片，而是点到哪就会出现哪个点的数据。这才是真正的数据分析，其他 Deepresearch出的统计图片，此刻显得意义不大。

Product Design

这是完整产品设计流程的插件，从模糊想法到确认brief、梳理需求、探索方案、比较路线，最后输出原型。

它能把早期想法变成团队能审的原型，探索产品方向、梳理用户流程，甚至能从一个真实URL生成可交互的原型，静态截图也能变成可以点的界面。

我们尝试做一个微信公众号内容排版工具，将这一简单想法在CodeX中@Product Design插件后输入，AI 给到的回复，更像是懂产品、懂战略的大咖在和你交流。

虽然 2 方向很好，是 AI 排版工具的很好升级。但AI 也意识到上来就做 2 方向，难度比较大，建议以 1 为主，2 的发展融入进去。

我们也认可 AI 给的建议方案，直接让它输出成品。

它没有一上来就开始写代码做原型，而是先输出了一份产品方案。把小鲸排从"公众号排版工具"重新定位成"AI自媒体内容经营工作台"，拆了两个方向：一个是选题到发布的全流程工作台，一个是个人IP内容资产库。每个方向都给了核心功能、目标用户、商业价值和收费点。

确认方案之后，它才开始做下一步的产品界面设计，生成了一个带今日任务、栏目管理、个人风格标签、发布前检查的完整工作台界面。

Public Equity Investing

这个插件面向投资者和金融分析师。接了SEC文件、公司财报、市场数据这些来源，不用自己去扒数据。

我让它做一份英伟达的做空报告。59秒，完整投资备忘录就出来了。不是那种泛泛而谈的东西，是有数据有出处的——当前股价222.82美元，市值5.43万亿，TTM市盈率33.9倍，最新一季度收入816亿美元，数据中心收入752亿，毛利率74.9%，全部对得上NVIDIA官方财报和SEC的10-Q文件。

做空逻辑给了六条，每条都带数据源。比如第一条讲需求过热，引用了Epoch AI的统计，说几大云厂商2026年资本开支可能到7700亿美元；第四条讲客户集中度，直接从10-Q里扒出来三个客户贡献了54%的收入。

这份报告如果让一个分析师来做，怎么也得花大半天。现在59秒出来了，结构完整、数据准确、每个观点都有原始信源。

Creative Prodution

Creative Production 这个插件面向设计师和创意团队，接了Canva、Figma这些设计工具。

我拿'AI短剧行业百人大会'的策划方案试了下，让它根据活动定位生成情绪板。Codex 先把需求拆成几个方向，比如"安静高级感""专业聚焦""执行层信任""人本判断"等，再继续生成视觉参考。

最后出来的是一组大会场景图，包括会议空间、内容评审、AI 生产工作台、行业交流等画面。整体风格比较克制，没有做成那种夸张的科技感海报，更接近真实活动前期做视觉方向时会用到的 mood board。

比较关键的是，这些生成结果不是停在"看一眼图片"这一步。它支持直接打开到 Canva 或 Figma 里继续编辑。

比如在 Canva 里，可以继续调整图片大小、替换局部元素、改版式，甚至把它接着做成活动海报、邀请函或社媒物料。

这点比单纯生成图片更实用。对内容团队、市场团队来说，真正耗时间的往往不是想一个方向，而是从方向到可编辑素材之间的那段转换。Codex 这一步足够神奇，从此前能生成图片 PSD 到直接在线无缝编辑，还是领先了一大步。

4个插件体验下来，发现这些角色插件就是把"需要用什么工具"打包好，用户不用额外集成，装上就能用。目前已经和100多家产品合作，图中展示了部分合作名单。

哪里不对圈哪里

除了这六个角色插件，Codex这次更新直接上了Annotations功能。

以前用AI改东西最怕改过头。之前做项目汇报PPT，跟agent说第三页那张图表标题改一下措辞，结果它标题改了，配色也给我换了，之前调好的版式全乱了。

Annotations专门治这个问题。现在你可以直接在生成结果里选中具体位置，再写一句修改要求，它只动你圈的那块，其余不碰。

其实这个功能之前只能在代码和网页上用，现在扩展到了文档、表格和PPT。选中一个图表让它换个样式，选中一段文字让它补出个出处，指着让AI改，终于不用怕它听不懂了。

试了一下，我这次选中论文 PDF 里的一个表格，要求它把表格从原来的跨栏显示，改成单栏排列。Codex 重新生成后，表格确实只改了选中的部分，位置和排版都按要求调整了，其他正文内容没有被大范围改动。

这个功能看起来不复杂，但对实际工作很有用。尤其是文档、PPT、网页这类产物，很多时候不是要全部重做，而是只想精确改某一块。Annotations 解决的就是这个痛点。

按照修改要求修改后的结果：

发URL比发文件更好用

第三个更新是Sites，这是让AI网站不是玩具的关键。

之前做了项目，在localhost上只能是调用自己本机接口看。想让别人看到，要么部署在vercel上，接入额外的数据库；要么买域名，又贵审核时间又长。现在Sites可以建站后，直接生成分享链接。

比如把财务预测变成一个实时仪表盘，把产品计划变成一个团队可以一起看的原型。重要的是，这个 URL 的数据能力和协作能力都有，目前只对Codex的企业用户开放。

以前给别人看成果，发PPT、发文档、发截图，翻来覆去说不清楚。现在直接变成一个网页，谁都能看，还能互动。一个链接搞定，打开就是答案。

从以上案例中，我们也可以发现Codex非编程场景服务变多，所以现在Codex的使用者，非开发者用户占了20%，新增用户的速度甚至是程序员群体的3倍。

对于普通用户来说，最直接的影响可能是：以后简历上可能真的要写"熟练使用Codex"了，就像当年写"熟练使用py和sql"一样，成为一个必会的技能。

所以这次 Codex 更新，真正的变化在于，OpenAI 正在把 Codex 从"开发者工具"推向"通用工作平台"。写代码只是入口，后面接的是数据、设计、销售、金融、文档和团队协作。

而与Anthropic和Google推出MCP 和A2A这种标准不同， OpenAI 现在明显更想做一套现成、可控、开箱即用的工作流体验。短期看，这很容易打动普通用户；长期看，合作企业会更在意开放性、控制权和接入深度。

未来这种生态能不能进一步扩大，合作企业愿不愿意和 Codex继续玩，如果愿意，那就是 Codex链接和吞噬一切软件，如果不愿意，Codex就要用模型能力杀死一切软件。

文章来自于"鲸选AI"，作者 "鲸选AI"。