我從 @embirico（OpenAI Codex 產品負責人）那裡得到的最大收穫： 1. OpenAI 最初的 Codex 產品「太過未來化」。它在雲端異步運行，這對於高級用戶來說很棒，但對於新手來說卻很困難。當他們將其帶回工程師已經工作的地方：在他們的代碼編輯器內部，自己的電腦上時，增長爆炸性地增長。Codex 的使用在過去六個月中增長了 20 倍。 2. OpenAI 建立了 Sora Android 應用程序——在應用商店中達到第 1 名——僅用幾週的時間，僅有兩到三名工程師，並借助 Codex 的幫助。Sora 應用程序在 18 天內從零到員工測試，然後在 10 天後公開發布。Codex 通過分析現有的 iOS 應用程序、生成工作計劃以及通過同時比較兩個平台來實現功能。 3. 從 Codex 獲得價值的關鍵：給它你最棘手的問題，而不是最簡單的。這些工具是為了解決棘手的錯誤和複雜的任務而構建的，而不是簡單的任務。從你本來會花幾小時的事情開始。 4. 寫代碼可能成為 AI 完成任何任務的通用方式。與其通過界面點擊或構建單獨的集成，AI 在即時編寫小程序時表現最佳。這表明編碼能力應該內置於每個 AI 助手中，而不僅僅是專門的編程工具。 5. OpenAI 的設計師現在自己編寫和發佈代碼。設計團隊維護一個完全功能的原型，並得到 AI 的協助。當他們有想法時，他們直接編碼、測試，並經常自己提交生產。只有在代碼庫特別複雜時，工程師才會介入。 6. 即使 AI 模型明天停止改進，仍然有幾年的產品工作可以釋放它們的潛力。這項技術超前於我們最佳使用它的能力。 7. AI 生產力的最大瓶頸不是 AI；而是人類打字的速度。限制因素是你能多快打出提示，以及你能多快審查 AI 生成的工作。在 AI 能更可靠地驗證自己的輸出並主動提供幫助之前，我們不會看到這些工具能帶來的全部生產力增益。 8. 寫代碼變得不如審查 AI 編寫的代碼有趣。工程師喜歡創造的流動感。現在他們花更多時間閱讀 AI 產生的內容。下一個挑戰是使這一審查過程更快、更令人滿意。 9. 新的 AI 模型現在可以在單一任務上持續工作 24 小時到超過 60 小時。一種稱為「壓縮」的技術使 AI 能夠在內存耗盡之前總結它所學到的東西，然後在新的會話中繼續工作。這使得之前不可能的過夜或多天的自主工作成為可能。 10. 如果你今天要創辦一家公司，對特定客戶的深刻理解比擅長建設更重要。建設變得更容易。知道該建什麼——以及為誰建——才是真正的優勢。