這些Codex最實用的玩法，我替你整理了一遍
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Codex實用玩法整合：剪片、做PPT、洗數據、做遊戲甚至自動賺錢
呢篇文章講嘅係OpenAI嘅Codex，最近同Anthropic嘅Claude Code競爭激烈。Codex桌面應用推出兩個月用戶基數長咗六倍，周活用戶突破500萬，Sam Altman仲透露每日使用量增長5%。作者自己用Codex做項目，發現佢唔止寫code掂，連剪視頻、做PPT、清洗數據呢啲知識工作都好輕鬆，所以整理咗網絡上嘅實用案例。
主要玩法包括：自動剪視頻（畀條Link，Codex讀取畫面、剪輯、校驗，仲可以加字幕，十幾分鐘搞掂）；直出可編輯PPT（用Tabbit轉PDF，Codex讀取後生成，內容跟足，仲可以貼Logo）；整理清洗混亂數據（用Spreadsheet技能插件，四步流程：拖入文件、描述問題、講期望、生成清洗副本，原始檔案唔受影響）；整多功能小遊戲（網友用Codex整咗個公路開車遊戲，有地圖同卡車選擇）；甚至叫Codex自己去賺錢（下指令「賺5美元」，佢揾安全審計任務、創PR、溝通合併，最後收到16.88美元，不過有質疑話Token消耗同自主性成疑）。
企業應用方面，OpenAI金融技術負責人用Codex做財務儀錶板同日記賬分錄，將混亂手工流程變成可重複工作流。Figma轉代碼嘅官方工作流亦好詳細：從想法到原型、基於Figma建樣式、迭代UI、Slack處理任務、Vercel部署預覽、GitHub代碼審查。總括嚟講，知識工作者佔Codex用戶五分一，增長係開發者三倍多，最快任務係數據分析（周增1…
- Codex已經唔止係開發者工具，剪片、做PPT、洗數據、整遊戲、自動賺錢都得，知識工作者增長仲快過開發者。
- 自動剪視頻工作流：畀連結 → Codex讀取 → 剪輯 → 校驗 → 加字幕，用GPT-5.5中等推理十幾分鍾搞掂。
- 數據清洗用Spreadsheet技能插件：拖入文件、描述問題（如日期格式混雜）、講期望、生成清洗副本，原始文件唔受影響。
- 有用戶指令Codex「賺5美元」，佢透過安全審計任務賺到16.88美元，但Token消耗同自主性受質疑，未必划算。
- 財務儀錶板同Figma轉代碼呢類企業應用，可以將混亂手工流程變成可重複執行，提升效率。
Codex用戶急增，知識工作者成新動力
OpenAI同Anthropic呢排打得好犀利，Claude Code封神之後，GPT-5.5出嚟，Codex又迎頭趕上。據講Codex桌面應用推出唔夠兩個月，用戶基數就長咗六倍，周活用戶喺5月底突破500萬。Sam Altman仲話，Codex整體使用量每日以5%速度增長。
Codex桌面應用
周活用戶500萬
每天5%增長
作者自己用Codex搞項目，發現佢唔止寫code掂，連剪視頻、做PPT、清洗數據呢啲知識工作都一樣輕鬆。於是佢結合網絡案例，整理咗呢篇實用掛嘅文章。
自動剪視頻
做PPT
清洗數據
創意應用：剪片、做PPT、洗數據
用Codex剪視頻係好常見嘅用法。工作流係：打開Codex，叫佢抓取原視頻素材 → 讀取畫面 → 剪輯 → 校驗 → 畀成品。你可以同Codex討論，要求揀某段內容或者某個畫面做封面。作者試過掉條Link過去，叫佢剪出「AI人才、勞動力」嘅部分，再加中文字幕。十幾分鐘搞掂，用嘅係GPT-5.5（中等推理），規劃同工具調用能力好強。
GPT-5.5（中等推理）
規劃同工具調用能力好強
做可編輯PPT都好實用。作者用自己嘅公眾號文章測試，因為Codex讀唔到公眾號，就用Tabbit AI瀏覽器將文章轉做PDF。然後叫Codex讀PDF開幹，十分鐘就出到成品，內容跟足，模塊可編輯，審美唔錯。最後仲叫Codex喺本地揾Logo，貼到每頁右上角，任務無問題。
直出可編輯PPT
Tabbit AI瀏覽器
清洗混亂數據係OpenAI官方推薦嘅用法。用Codex入面嘅Spreadsheet技能插件，專門檢查表格、清洗數據列。核心四步：將混亂數據文件拖入Codex或@文件名；詳細說明數據問題，例如日期格式混雜、貨幣值有$符號、重複行、分類別名、混入彙總行等；話畀Codex你想要咩，例如生成新CSV、統一日期格式、保留空單元格、附上數據質量說明；Codex會生成清洗後副本同處理說明，原始文件唔受影響。
Spreadsheet技能
- 1 將混亂數據文件拖入Codex或@文件名
- 2 詳細說明數據問題，例如日期格式混雜、貨幣值有$符號、重複行等
- 3 話畀Codex你期望嘅輸出：新CSV、統一日期格式、保留空單元格、附數據質量說明
- 4 Codex生成清洗後副本同處理說明，原始文件唔受影響
進階玩法：遊戲製作同AI自主賺錢
做遊戲方面，海外論壇有位網友用Codex整咗個公路開車遊戲。功能幾豐富：先寫用戶名，揀唔同卡車同地圖，路線結合Google地圖（暫時得葡萄牙兩個城市）。最後開起嚟似模似樣，雖然設計未夠精緻，但勝在功能豐富同穩定。
公路開車遊戲
功能豐富
有個更震撼嘅案例：海外用戶向Codex下指令「去賺5美元」，無講具體做咩。結果Codex喺開源項目揾安全審計／賞金任務，創建PR修復項目，同維護者溝通，等代碼合併，完成驗證。成個過程約22小時，最後收到16.88美元付款，超咗目標。
賺5美元
16.88美元
Token消耗是否划算
企業級應用：儀表盤同Figma轉代碼
OpenAI金融技術負責人現身說法，話佢部門用Codex做財務、採購、會計工作，例如寫直接用到嘅應用，做供應商審查嘅自定義儀表盤，同埋日記賬分錄準備。最核心係Codex可以將混亂嘅手工工作流程變成可重複執行嘅工作流程。
財務、採購、會計
可重複執行工作流程
Figma設計轉代碼係官方示例，流程比獨立開發者嘅Vibe Coding更正規。官方工作流好詳細：從想法到原型、基於Figma設計構建樣式、迭代UI、喺Slack處理限定範圍任務、部署預覽（Vercel）、加速代碼變更合併（GitHub代碼審查）。
Figma設計
Vibe Coding更正規
Vercel部署
- 1 從想法到原型：用Codex同ImageGen實現概念驗證
- 2 基於Figma設計構建樣式：提取設計上下文，轉換為代碼
- 3 迭代UI：根據視覺輸入或提示詞做針對性更改，喺瀏覽器驗證
- 4 處理Slack任務：喺Slack @ Codex提交需求，由佢後台處理
- 5 部署預覽：通過Vercel部署，生成可分享連結
- 6 加速代碼合併：GitHub中用Codex審查代碼，自動發現迴歸問題同風險
趨勢總結：知識工作者成增長主力
OpenAI喺6月初報告話，Codex用戶已經唔止開發者，知識工作者約佔五分一，增長速度係開發者嘅三倍多。增長最快嘅任務包括數據分析（周環比增長110%）、研究（增長37%），同埋生產知識產物如報告、備忘錄、文檔、合同、多媒體資產、PDF、電子表格等（增長36%）。
知識工作者約佔Codex用戶五分之一
增長係開發者三倍多
數據分析周環比增長110%
研究增長37%
知識產物增長36%
最近 OpenAI 同 Anthropic 真係打嚟打去，有來有往。
首先係 Claude Code 不斷封神，之後 GPT-5.5 出咗，Codex 又迎頭趕上，迫到 A 社放出又貴又勁嘅 Fable 5。而家即刻又有消息話，GPT-5.6 就嚟喇...
不過話說回頭，Fable 5 雖然好勁，但係呢個價格同 Token 消耗量要俾更多人用上仲有啲難度 —— 畢竟今年上半年嘅 AI 普及，除咗龍蝦嘅功勞，仲因為 Codex 同 Claude Code 嘅功能越來越實用。
最近勢頭比較勁嘅係 Codex。
有消息話自佢嘅桌面應用推出以嚟，用戶基數唔夠兩個月就長咗六倍，週活用戶喺5月底亦都破咗500萬。Sam Altman 仲喺最近一次全體會議上透露，Codex 嘅整體使用量每日都以5%嘅速度增長。
最近我都用緊 Codex 搞自己嘅項目，同時仲喺度積累 Vibe Coding 之外嘅其他用例。結果發現，好似剪片、做PPT、清洗數據呢啲工作，用 Codex 解決都一樣好輕鬆。
所以今日，我就結合網絡案例整理出呢篇文章，主要介紹 Codex 嘅多種玩法。雖然裏面有啲案例仲未夠令人‘嚇到攤喺張櫈度’，但絕對係實用型嘅。
用 Codex 自動剪片
用 Codex 剪片，係一個用得比較多嘅場景。
一般嘅工作流程係：打開 Codex，等佢抓取原始影片素材👉讀取畫面👉進行剪輯👉校驗成果👉俾出成品。
呢個過程入面，你可以同 Codex 討論，要求佢選擇具體嘅某一段內容，或者選擇以某啲畫面做主嘅封面等等。
我自己都試咗一個：掟俾 Codex 一個連結，直接等佢剪輯出關於「AI人才、勞動力」嘅部分，仲要加上中文字幕。
經過讀取、剪輯同幾輪校驗，Codex 搞呢段片嘅過程大概花咗十幾分鍾。然後，我又等佢自己貼咗中文字幕👇。雖然仲可以更精細，但畢竟我只係互動咗兩次，感覺效果都幾好。
我用嘅係 GPT-5.5 （中等推理），睇得出規劃同工具調用能力真係強 —— 無論缺咗乜嘢妨礙 Codex 工作嘅工具，佢都可以自己調用搞掂。
直接出到可以編輯嘅PPT
用 Codex 做可以編輯嘅 PPT 好實用，用嘅人都幾多。
我用自己前幾日發嘅一篇公眾號文章做咗測試。
由於 Codex 唔可以直接讀取公眾號文章，所以用 Tabbit AI 瀏覽器打開連結，等佢搞成 PDF（當然其他方式都可以轉PDF，只係我嘅默認瀏覽器係 Tabbit）。然後，我再等 Codex 讀呢個 PDF 開工。
*Tabbit 將文章轉成 PDF
睇下 Codex 花十分鐘做出嚟嘅成品。唔單止內容完全跟足 PDF，模塊可以編輯，審美都唔錯👇
最後，我又等佢喺本地揾返我個 Logo，貼到每一頁右上角。呢個任務都冇問題。
整理、清洗混亂嘅數據
呢個用例係 OpenAI 官方推薦嘅。
用戶可以用 Codex 自動清洗同整理混亂嘅表格數據（例如 Excel 同 CSV），同時仲可以保持原檔案不變。
我想咗想，呢個用法好適合團隊匯總整理嚟自唔同源頭、格式唔統一嘅文件，又可以保留原始數據以備核查。
呢個功能主要用 Codex 入面嘅 ‘Spreadsheet’ 技能插件。佢專門用嚟檢查表格檔案、清洗數據列並生成可供審查嘅輸出結果。
核心流程有四步：
將混亂嘅數據檔案拖入 Codex 或者透過 @文件名 嘅方式提及。
詳細說明你見到嘅數據問題，例如：
日期格式混雜；
貨幣值包含 $ 符號、逗號分隔符或者空單元格；
存在重複嘅行；
分類名稱有多個別名；
數據中混入咗貼入嚟嘅匯總行。
話俾 Codex 你知道想得到啲乜，例如：生成一個清洗後嘅新 CSV 檔案、統一日期格式、保留空單元格、盡可能保留原始行 ID，並附上一份簡要嘅‘數據質量說明’，記錄修改、刪除或無法確認嘅行。
Codex 會生成一個清洗後嘅數據副本同一份處理說明，原始檔案不受影響。
做多功能嘅小遊戲
用 Codex 做遊戲嘅案例幾多。
我喺海外論壇上揾到一個網友，用 Codex 整咗個公路開車嘅遊戲。呢個遊戲嘅功能豐富，屬於較好嘅案例。
我試咗下，先篤入連結寫好用戶名，就可以揀唔同類型嘅卡車同地圖👇
路線嘅設計結合咗 Google 地圖，不過目前只有葡萄牙嘅兩個城市可以揀。
最後開起上嚟係咁👇。雖然設計仲可以更精緻，但勝在功能豐富同調用穩定。令我想起之前玩過嘅好多卡車遊戲，都係冇 AI 時代嘅產物。
等 Codex 自己揾嘢做賺錢
呢個案例有啲‘震驚癱坐’嘅味道。話說係冇耐之前有海外用戶發咗個帖，話自己用 Codex 自動賺到錢。
我睇咗下，佢係向 Codex 下達咗‘去賺5美元’嘅指令，但冇話具體要做乜。然後 Codex 喺開源項目入面揾咗個安全審計/賞金任務，創建咗一個 PR 嚟修復或改進項目。
接着，Codex 同項目維護者進行溝通，等代碼合併，完成 GitHub 上嘅證明同驗證流程。成個任務過程耗時約22小時，涉及對多個安全項目嘅審計工作。
根據發帖用戶嘅講法，當 Codex 成功等代碼被合併之後，佢喺5月10日收到咗16.88美元嘅付款收據，超咗最初5美元嘅目標。即係佢要求自己嘅 Agent 去搞錢，自己就落咗一句指令。
當然，呢個案例入面都存在一啲質疑嘅聲音。好似有其他用戶話，16.88美元嘅截圖只能證明有付款，並唔能夠完全證實 AI 自主完成咗所有複雜步驟。
另外，完成呢啲任務消耗嘅 Token 係咪划算，都係討論焦點之一。
製作財務、採購領域嘅儀錶板
呢個案例係 OpenAI 嘅金融技術負責人現身說法。
佢話，自己嘅部門會用 Codex 做財務、採購同會計領域嘅工作，具體包括用 Codex 寫一啲直接用得嘅應用，例如做供應商審查嘅自定義儀錶板，做日記賬分錄準備嘅支援工作等。
佢覺得最核心嘅一點，係 Codex 可以將嗰啲原本混亂嘅手工工作流程，變成可以重複執行嘅工作流程。
將 Figma 設計轉化為用得嘅代碼
呢個屬於 Web 開發嘅一部分，都係 OpenAI 嘅官方示例。我睇咗下，流程上比獨立開發者嘅 Vibe Coding 更加‘正規’少少。
官方將工作流程介紹得比較詳細：
由想法到原型：利用 Codex 同 ImageGen，將粗略想法實現為第一個原型或概念驗證。
基於 Figma 設計構建樣式：使用 Codex 從 Figma 中提取設計上下文（包括資產同組件變體），並將佢哋轉換為遵循代碼庫組件、樣式同設計系統嘅代碼。
迭代 UI：利用 Codex，根據視覺輸入或提示詞進行針對性更改，並等佢喺瀏覽器中驗證工作成果，包括構建前端互動同做更細緻嘅 UI 調整。
處理 Slack 入面嘅限定範圍任務：喺 Slack 中 @ Codex 提交功能需求或問題反饋，等佢喺後台自動接手並處理任務。
部署預覽：用 Codex 構建或更新 Web 應用，透過 Vercel 部署，直接拎到一個可以分享嘅線上連結。
加速代碼變更合併：喺 GitHub 中用 Codex 進行代碼審查，自動發現回歸問題、缺失嘅測試同潛在風險，確保安全合併。
其實除咗我整理嘅呢啲，仲有好多其他案例都好流行，例如用 Codex 管理收件箱，匯總數據源寫報告等等，不過呢啲功能要打通嘅海外應用比較多。
其他仲有啲（例如值守飛書消息）需要做好多配置，普通人唔係咁易上手，所以就唔放住。
OpenAI 自己亦喺6月初嘅一份報告入面話，Codex 嘅用戶已經唔單止係開發者，知識工作者而家約佔 Codex 用戶嘅五分之一，並且增長速度係開發者嘅三倍幾。
喺知識工作者羣入面增長最快嘅任務包括：數據分析（週環比增長110%）、研究（增長37%），以及生產好似報告、備忘錄、文檔、合約、多媒體資產、PDF同電子表格等等知識產物 —— 呢部分升咗36%。
總括嚟講，睇得出 Codex 嘅產品功能都仲係好完善，用例亦持續破圈，期待佢同 ChatGPT 融合之後繼續普惠大眾💥。
最近 OpenAI 和 Anthropic 真是打的有來有回。
先是 Claude Code 不斷封神，結果 GPT-5.5 出來，Codex 又迎頭趕上，逼得A社放出了又貴又強的 Fable 5。現在立刻又有消息說，GPT-5.6 要來了...
不過話說回來，Fable 5 雖然很強，但這個價格和 Token 消耗量要被更多人用上還是有點難度的 —— 畢竟今年上半年的 AI 普及，除了龍蝦的功勞，還因為 Codex 和 Claude Code 的功能越來越實用。
最近勢頭比較猛的是 Codex。
有消息說自它的桌面應用推出以來，用戶基數不到兩個月就長了六倍，周活用戶在5月底也破了500萬。Sam Altman 還在最近一次全體會議上透露，Codex 的整體使用量每天都以5%的速度增長。
最近我也在用 Codex 搞自己的項目，同時還在積累 Vibe Coding 之外的其他用例。結果發現，像剪視頻、做PPT、清洗數據等工作，用 Codex 解決也一樣很輕鬆。
所以今天，我就結合網絡案例整理出這篇文章，主要介紹 Codex 的多種玩法。雖然裏面有些案例還不夠讓人“嚇癱在椅子上”，但絕對是實用掛的。
用Codex自動剪視頻
用 Codex 剪視頻，是一個使用比較多的場景。
一般的工作流是：打開 Codex，讓它抓取原視頻素材👉讀取畫面👉進行剪輯👉校驗成果👉給出成品。
這個過程裏，你可以和 Codex 討論，要求它選擇具體的某一段內容，或者選擇某些畫面為主的封面等。
我自己也試了一個：甩給 Codex 一個連結，直接讓它剪輯出關於「AI人才、勞動力」的部分，並且加上中文字幕。
經過讀取、剪輯和幾輪校驗，Codex 搞這個視頻的過程大概花了十幾分鍾。然後，我又讓它自己貼了中文字幕👇。雖然還能更精細，但畢竟我只交互了兩次，感覺效果還行。
我用的是 GPT-5.5 （中等推理），能看出規劃和工具調用能力真的強 —— 不管缺了什麼妨礙 Codex 工作的工具，它都能自己調用搞定。
直出能編輯的PPT
拿 Codex 做可編輯的 PPT 很實用，用的人也蠻多。
我用自己前幾天發的一篇公眾號文章做了測試。
由於 Codex 不能直接讀取公眾號文章，所以用 Tabbit AI 瀏覽器打開連結，讓它搞成 PDF（當然其他方式也能轉PDF，只是我的默認瀏覽器是 Tabbit）。然後，我再讓 Codex 讀這個 PDF 開幹。
*Tabbit把文章轉成PDF
看看 Codex 花十分鐘做出來的成品。不僅內容完全遵循 PDF，模塊可編輯，審美也不錯👇
最後，我又讓它在本地找出來我的 Logo，貼到每一頁右上角。這個任務也沒毛病。
整理、清洗混亂的數據
這個用例是 OpenAI 官方推薦的。
用戶可以使用 Codex 自動清洗和整理混亂的表格數據（比如Excel和CSV），同時還能保持原文件不變。
我想了想，這個用法很適合團隊彙總整理不同來自源頭、格式不統一文件，又能保留原始數據以備核查。
這個功能主要用 Codex 裏 “Spreadsheet” 技能插件。它專門用來檢查表格文件、清洗數據列並生成可供審查的輸出結果。
核心流程有四步：
將混亂的數據文件拖入 Codex 或通過 @文件名 的方式提及。
詳細說明你看到的數據問題，例如：
日期格式混雜；
貨幣值包含 $ 符號、逗號分隔符或空單元格；
存在重複的行；
分類名稱有多個別名；
數據中混入了粘貼進來的彙總行。
告訴 Codex 你希望得到什麼，比如：生成一個清洗後的新 CSV 文件、統一日期格式、保留空單元格、儘可能保留原始行 ID，並附上一份簡要的“數據質量說明”，記錄修改、刪除或無法確認的行。
Codex 會生成一個清洗後的數據副本和一份處理說明，原始文件不受影響。
做多功能的小遊戲
拿 Codex 做遊戲的案例蠻多。
我在海外論壇上扒到一個網友，用 Codex 搞了個公路開車的遊戲。這個遊戲的功能豐富，屬於較好的案例。
我試了下，先點進連結寫好用戶名，就能選不同類型的卡車和地圖👇
路線的設計結合了谷歌地圖，不過目前只有葡萄牙的兩個城市可選。
最後開起來是這樣👇。雖然設計還能更精緻，但勝在功能豐富和調用穩定。讓我想起來之前玩過的好多卡車遊戲，可都是沒有 AI 時代的產物。
讓Codex自己找活賺錢
這個案例有一絲“震驚癱坐”的味道了。說的是前不久有海外用戶發了個帖子，說自己拿 Codex 自動賺到了錢。
我看了看，他是向 Codex 下達了“去賺5美元”的指令，但沒說具體要幹啥。然後 Codex 在開源項目中找了個安全審計/賞金任務，創建了一個 PR 來修復或改進項目。
接着，Codex 與項目維護者進行溝通，讓代碼合併，完成 GitHub 上的證明和驗證流程。整個任務過程耗時約22小時，涉及對多個安全項目的審計工作。
按照發帖用戶的說法，當 Codex 成功讓代碼被合併後，他在5月10日收到了16.88美元的付款收據，超了最初5美元的目標。等於他要求自己的 Agent 去幹搞錢，自己就下了一句指令。
當然，這個案例中也存在一些質疑的聲音。像有其他用戶說，16.88美元的截圖只能證明有付款，並不能完全證實 AI 自主完成了所有複雜步驟。
另外，完成這些任務消耗的 Token 是否划算，也是討論焦點之一。
製作財務、採購領域的儀表盤
這個案例是 OpenAI 的金融技術負責人現身說法。
他說，自己的部門會用 Codex 做財務、採購和會計領域的工作，具體包括用 Codex 寫一些直接能用的應用，比如做供應商審查的自定義儀表盤，做日記賬分錄準備的支持工作等。
他覺得最核心的一點，是 Codex 可以把那些原本混亂的手工工作流程，變成可以重複執行的工作流程。
將Figma設計轉化為能用的代碼
這屬於 Web 開發的一部分，也是 OpenAI 的官方示例。我看了下，流程上比獨立開發者的 Vibe Coding 更“正規”一點。
官方把工作流介紹的比較詳細：
從想法到原型：利用 Codex 和 ImageGen，將粗略想法實現為第一個原型或概念驗證。
基於 Figma 設計構建樣式：使用 Codex 從 Figma 中提取設計上下文（包括資產和組件變體），並將它們轉換為遵循代碼庫組件、樣式和設計系統的代碼。
迭代 UI：利用 Codex，根據視覺輸入或提示詞進行針對性更改，並讓它在瀏覽器中驗證工作成果，包括構建前端交互和做更細緻的 UI 調整。
處理 Slack 中的限定範圍任務：在 Slack 中 @ Codex 提交功能需求或問題反饋，讓它在後台自動接手並處理任務。
部署預覽：用 Codex 構建或更新 Web 應用，通過Vercel 部署，直接拿到一個可分享的線上連結。
加速代碼變更合併：在GitHub中用Codex代碼審查，自動發現迴歸問題、缺失的測試和潛在風險，確保安全合併。
其實除了我整理的這些，還有很多其他案例也很流行，比如用 Codex 管理收件箱，彙總數據源寫報告等等，不過這些功能要打通的海外應用比較多。
其他還有些（比如值守飛書消息）需要做不少配置，普通人不太好上手，就先不放了。
OpenAI 自己也在6月初的一份報告裏說，Codex 的用戶已經不僅是開發者，知識工作者現在約佔 Codex用戶的五分之一，並且增長速度是開發者的三倍多。
在知識工作者羣裏中增長最快的任務包括：數據分析（周環比增長110%）、研究（增長37%），以及生產像報告、備忘錄、文檔、合同、多媒體資產、PDF和電子表格等等知識產物 —— 這部分漲了36%。
總之，能看出 Codex 的產品功能還是很完善的，用例也在持續破圈，期待它和 ChatGPT 融合後繼續普惠大眾💥。