Codex負責人：AI寫代碼近乎免費，“決定做什么”才是核心能力

為什么AI至今做不好設計？產品開發流程大逆轉：從“先想再做”到“瘋狂試錯再收斂”同一個產品，模型換了就“改命”Codex不是“超級應用”，而是“大本營”總結：別和流程結婚，和結果結婚

「TechZen」小馬

自今年1月以來，OpenAI的AI編程產品Codex用量暴漲6倍，周活用戶超500萬。在OpenAI內部，不僅是程序員，包括法務、財務、市場在內的全員（近90%）都在每周使用Codex。

近期，Codex負責人Andrew Ambrosino在播客中分享了Codex背后的產品哲學。在他看來，AI正在顛覆傳統的產品開發流程，而當“實現”變得極其廉價，決定“該做什么”的品味與判斷力，成了AI時代唯一值錢的能力。

最近業內有觀點認為“設計流程已死”，Andrew認同這個結論，但理由不同。

過去，一個精致的原型意味著它已經經過了反復推敲，接近上線標準；但現在，AI讓任何人都能秒出精致原型，“看起來像成品”和“真正能上線”之間的關聯已經斷了。九十個人可能做出九十個長得一樣精致的半成品，但這并不等于好產品。

至于為什么AI寫代碼還行，做設計卻很糟？Andrew給出了直接答案：設計比代碼難打分。代碼能不能跑，一目了然；但設計好不好看，需要“人的品味”來評判，這很難寫成訓練算法。此外，AI擅長復制已有模式（比如隨時生成一個Linear的網頁），但設計恰恰需要創新；而且人類設計師懂得改一個品牌色要牽動底層263個組件的抽象關系，目前的模型還做不到。

傳統的產品流程是：研究、寫文檔、畫原型、寫代碼。這是因為過去“寫代碼（實現）的成本很貴”，必須靠前期文檔來規避風險。

但現在，實現成本幾乎為零。同一個功能，可能90個團隊同時用AI做出了原型。因此，舊流程失效了，現在的難題不再是“要不要做”，而是“做了這么多，哪個最好？怎么合并？”

Andrew強調，這并不意味著文檔（PRD）死了，而是要“選對媒介”。非工程師容易沉迷于直接跳進原型，而工程師容易寫一堆沒人看的文檔。關鍵在于別被流程綁架。

Codex的演進（從Operator到Atlas再到Codex桌面端），本質上其實是同一個功能在不同階段的反復發布。

Andrew直言：“如果Codex桌面端在去年11月發布，絕對會失敗?！?/strong>唯一的變量就是這幾個月里AI模型的進步。他承認團隊曾犯過錯——在模型還不夠聰明時，就試圖做全自動的AGI產品。結果發現，當時更適合的是像Claude Code那樣半自動、多交互的模式。

他的心得是：不要因為一個功能現在不好用就判死刑。把想做的事全做成原型，模型能力夠了就上線，不夠就等下一次模型飛躍再拿出來試。

很多人以為Codex想做一個把所有工具塞進去的“超級應用”，但Andrew否定了這一說法。他將其定位為Home base（大本營）。

在這個大本營里，AI通過連接器與你現有的工具對話。比如剪視頻時，Codex不是視頻編輯器，但它能看懂Premiere Pro的底層文件；遇到做不了的操作，Codex甚至能自己給自己寫一個Premiere插件，然后指揮Premiere工作。

Andrew自己的工作流也是如此：每天早上Codex從3000個Slack頻道里提取每日簡報；如果簡報有遺漏，他只需像跟人說話一樣告訴Codex，它就會自動更新通知邏輯，無需手動改指令。

在這場對話的最后，Andrew給所有職場人的建議是：

工具會變、模型會變、流程會過時。如果你最擅長的僅僅是熟練使用某種特定工具（比如Figma的自動布局），那將非常危險。“別跟具體的流程結婚，跟你唯一能交付的結果結婚?！?/strong>

在AI讓執行變得廉價的未來，你的品味、判斷力以及交付獨特結果的能力，才是真正的護城河。