速通 Codex 自動化：抓信息、看數據、交報告，一個 Codex 就全乾了
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用 Codex Computer Use 自動化粉絲數據巡檢，一條對話搞掂每日報告
呢篇文章係作者分享佢點樣用 OpenAI Codex 嘅 Computer Use 功能，實現每日自動巡檢多個平台粉絲數據並生成報告。作者之前試過 Python 同 Chrome 擴展方案，但都因為平台限制或頁面複雜度卡住。而家 Codex 可以直接睇電腦屏幕、操作圖形界面，解決咗「AI 睇唔明當前頁面」嘅核心問題。
作者帶領讀者一步步設定 Codex App（防止休眠、授權操控），然後用佢自己寫嘅「codex-auto-report」Skill，一句話就建立定時任務。佢強調全程只係同 Codex 講嘢，AI 會反問細節，然後自動執行。最後佢提出適合交畀 Codex 嘅四條標準：低頻、重複、結構穩定、結果可驗證。
整體結論係：對於呢類日常數據巡檢，Computer Use 已經夠用，而且比傳統自動化更靈活，因為 AI 可以適應頁面變化，唔會因為少少改動就死機。
- Codex Computer Use 突破咗前兩代自動化（Python 腳本受限、Chrome 擴展卡頁面）嘅瓶頸，可以直接理解屏幕畫面並逐步操作。
- 設定 Codex 自動化只需兩步：開 App 設定（防止休眠+授權操控），然後用對話裝 Skill 同建立定時任務。
- 作者自製 codex-auto-report Skill，將反問流程標準化，每次佈置任務時 AI 會主動確認 6 個關鍵細節。
- Computer Use 嘅核心係「睇結果、改動作」嘅循環，唔似腳本同插件咁死板，可以應對按鈕位置變動或彈窗。
- 適合交畀 Codex 嘅任務有四個特徵：低頻（一日一次）、重複、結構穩定（產出格式固定）、結果可驗證。
codex-auto-report
一個輔助 Skill，用於自動化數據巡檢同生成 HTML 報告。安裝命令：npx codex-auto-report-skill install。作者由佢代替每次都解釋反問流程。
自動化嘅三代演變：由 Python 到 Computer Use
作者一開始用 Python 寫程式去執 B 站、抖音等平台嘅公開數據，但好多平台對程式化訪問限制好嚴，寫出嚟跑唔通或者好快受限。第二代用 MCP 或者 Chrome 擴展，但 MCP 慢到等幾分鐘，Chrome 擴展操控弱，複雜交互讀唔到。
Python 卡喺平台限制，Chrome 擴展卡喺複雜頁面
作者話真正缺嘅係「AI 可唔可以好似人咁睇明當前頁面」。Codex 嘅 Computer Use 就係跨過呢個門檻：模型開始讀得明運行中嘅電腦界面，將截圖拆成按鈕、輸入框、菜單等可操作對象。
設定 Codex：兩個關鍵授權，一句話自動化
- 1 打開 Codex App → 設定 → 常規，開啟「運行時防止系統休眠」，唔係電腦瞓着就做唔到定時任務。
- 2 打開 Codex App → 設定 → 電腦操控，開啟「任意應用」同「鎖屏操作」。第一次操作 Chrome 時會自動裝擴展。
呢兩個授權係必要嘅，因為 Codex 真係喺你本地電腦上操作，唔係雲端
然後就係兩步：同 Codex 講「幫我裝 codex-auto-report 呢個 Skill」，佢會行 npx 指令；裝完後再講「用 codex-auto-report 建一個定時任務：每日朝早 9 點巡檢抖音、B 站、X 同數據平台，跑完出 HTML 報告」。
Codex 會用白話反問 6 件事：任務名、時間、目錄、細節、試跑、敏感信息
你答完，Codex 自己創建定時任務。第二朝 9 點佢就自動開工，全程你只需要同佢講嘢。
咩嘢工作可以交畀 Codex？四條標準
- 低頻：一日一次或幾次，唔係每分鐘操作。高頻就返去平台識別個套。
- 重複：每次動作差唔多，唔使重新諗方案。Codex 行規律，唔係創意。
- 結構穩定：產出格式大致一樣，例如都係 HTML 報告、粉絲數表格。最怕每日打開似開盲盒。
- 結果可驗證：你一眼就睇得出有冇跑錯。驗證到先放心交佢做。
只將可觀察、低風險嘅事交畀 Codex，其他由人做
作者話呢場拉鋸仲會繼續，但下一代工具出現之前，Codex Computer Use 已經夠用。
Codex 會去睇小紅書、抖音、B 站、X 嘅粉絲數據，判斷有冇增長，再將結果寫返去數據平台。
我打開結果嗰陣，最想睇嘅得一件事：今日邊個平台升咗，升咗幾多。
（私隱數據已隱藏）
咁就夠啦。每日先睇一眼增長，有異常先打開後台仔細睇。
成個數據分析嘅功能，都係用 codex 嘅 Computer Use 嚟實現嘅。
前兩代都卡喺邊度
AI 一出嚟我就試緊後台數據巡檢。
第一代係 Python——自己寫（或者叫 Codex 寫）程序去整理 B 站、抖音呢啲地方公開嘅內容數據，費事逐個睇。但好多平台對程序化訪問限制好嚴，寫出嚟一係行唔通，一係好快就受限。
第二代係 MCP / Chrome 擴展（又叫 Chrome MCP）——畀 AI 經瀏覽器擴展去操作頁面。MCP 跑起嚟慢，一個多步任務要等幾分鐘先有反應，煩到死；Chrome 擴展操控弱，稍微複雜少少嘅交互（摺疊面板、分頁加載、富文本框）插件讀唔到，行兩步就卡住。
呢兩代卡嘅唔係同一個位：Python 卡喺平台限制，Chrome 擴展卡喺複雜頁面。
真正缺嘅係：當數據只係出現喺螢幕嗰陣，AI 可唔可以好似人咁睇明當前頁面。
Codex 學識用電腦啦
Computer Use 接上嘅就係呢一段。
Codex 跨過嘅門檻，係模型開始識得讀明一個正在運行嘅電腦界面。
呢張截圖喺模型眼中，會被拆成一組可操作對象：按鈕、輸入框、菜單、彈窗、加載狀態。模型要判斷：當前任務下一步要㩒邊度、輸入啲乜、等唔等頁面加載。
Computer Use 嘅一輪動作，其實就係呢個閉環：
OpenAI 公開介紹 Computer-Using Agent 嗰陣，講嘅都係呢個方向：模型針對圖形界面交互做過訓練，能夠將屏幕理解、任務目標同滑鼠鍵盤動作接埋一齊。
滑鼠會鬱只係表面。遇到按鈕位置變化、彈窗多一層、頁面慢少少嗰陣，佢仲可以重新睇屏幕，繼續判斷下一步。
腳本卡喺規則裏面，插件卡喺頁面變化裏面；Codex 可以一輪一輪咁睇結果、改動作。
配合定時觸發，佢就可以每日到點巡一圈後台：查粉絲增長、記增量、生成報告。
成個過程就係同 Codex 講嘢
成個過程同 Codex 對話。但係首先要將兩個 Codex App 設定打開，否則定時任務行唔通——呢兩個係 Codex 真係喺你本地電腦上操作（唔係雲端行）嘅必要授權，啱好印證上一節講嘅 Computer Use。
前置 · 設定 1：運行時防止系統休眠
Codex App → 設定 → 常規，打開「運行時防止系統休眠」。否則定時到咗點電腦仲瞓緊覺，根本開唔到。
前置 · 設定 2：電腦操控權限
Codex App → 設定 → 電腦操控，打開「任意應用」同「鎖屏操作」。第一次畀 Codex 操作 Chrome 嗰陣，佢仲會自動向 Chrome 裝一個擴展。
所有嘅自動化任務，都喺下圖嘅入口。
設定開好，下面兩步行。
第一步——叫 Codex 幫你裝 codex-auto-report
打開 Codex App，同佢講：
成個過程你唔使打開終端。
codex-auto-report 係我做嘅一個輔助 Skill——其實就係我懶得每次都同 Codex 重新解釋一次「反問 6 件事 + 出 HTML 報告」，索性做成 Skill。開頭呢種後台巡檢報告，就係佢適合承接嘅任務類型。
第二步——喺 Codex App 裏面講一句話佈置需求
比如：
Codex 會用口語反問 6 件事，逐項確認：
任務叫咩名
幾點跑
喺邊個項目目錄下執行（你電腦上某個文件夾）
每次執行嘅時候要做啲乜（細節）
使唔使先試行一次
涉唔涉及敏感資訊（帳號、密碼、API key）
你答完，Codex 自己去創建定時任務。聽日朝早 9 點，佢就開始行。
成個過程就係同 Codex 講嘢——裝 Skill 係講嘢，佈置任務都係講嘢。
佢好似個唔收工嘅實習生：每日到點返工、行完發報告。
Computer Use 實際用起上嚟仲有好多技巧，遇到問題可以喺評論區話畀我知——之後我會專門出一篇（或者一個影片）詳細講。
咩嘢工可以交出去，咩嘢工唔可以
唔係所有事都應該交畀 Codex。適合交嘅事有 4 條標準。
適合交嘅 4 條標準
低頻：一日一次或幾次，唔係每分鐘操作一次。高頻訪問就返去平台識別嗰套嘢。
重複：每次動作差唔多，唔係每次都要重新諗方案。Codex 行嘅係規律，唔係創意。
結構穩定：每次產出格式差唔多——例如都係 HTML 報告、都係粉絲數表格。最怕係今次出表、嗰次出文章、再下次出 PPT——每日打開好似開盲盒。
結果可驗證：你一眼可以睇得出行啱咗冇。能夠驗證先至放心畀佢行。
只把可觀察、低風險嘅事交畀 Codex，其他嘅人嚟做。
呢場拉鋸仲未完——下一代工具出現之前，Codex Computer Use 夠用㗎喇。
Codex 會去看小紅書、抖音、B 站、X 的粉絲數據，判斷有沒有增長，再把結果寫回數據平台。
我打開結果時，最想看的就一件事：今天哪個平台漲了，漲了多少。
（隱私數據已隱藏）
這就夠了。每天先看一眼增長，異常的再打開後台細查。
整個數據分析的功能，都是用 codex 的Computer Use 來實現的。
前兩代都卡在哪兒
AI 一出來我就在試後台數據巡檢。
第一代是 Python——自己寫（或讓 Codex 寫）程序去整理 B 站、抖音這些地方公開的內容數據，免得一個個看。但很多平台對程序化訪問限制很嚴，寫出來要麼跑不通，要麼很快受限。
第二代是 MCP / Chrome 擴展（也叫 Chrome MCP）——讓 AI 通過瀏覽器擴展去操作頁面。MCP 跑起來慢，一個多步任務等幾分鐘才回，煩得不行；Chrome 擴展操控弱，稍微複雜一點的交互（摺疊面板、分頁加載、富文本框）插件讀不到，跑兩步就卡。
這兩代卡的不是同一個點：Python 卡在平台限制，Chrome 擴展卡在複雜頁面。
真正缺的是：當數據只出現在屏幕上時，AI 能不能像人一樣看懂當前頁面。
Codex 學會用電腦了
Computer Use 接上的就是這一段。
Codex 跨過去的門檻，是模型開始能讀懂一個正在運行的電腦界面。
這張截圖在模型眼裏，會被拆成一組可操作對象：按鈕、輸入框、菜單、彈窗、加載狀態。模型要判斷：當前任務下一步該點哪裏、輸什麼、等不等頁面加載。
Computer Use 的一輪動作，其實就是這個閉環：
OpenAI 公開介紹 Computer-Using Agent 時，講的也是這個方向：模型針對圖形界面交互做過訓練，能把屏幕理解、任務目標和鼠標鍵盤動作接起來。
鼠標會動只是表面。遇到按鈕位置變化、彈窗多一層、頁面慢一點時，它還能重新看屏幕，繼續判斷下一步。
腳本卡在規則裏，插件卡在頁面變化裏；Codex 能一輪一輪看結果、改動作。
配合定時觸發，它就能每天到點巡一圈後台：查粉絲增長、記增量、生成報告。
全程就是和 Codex 說話
全程跟 Codex 對話。但先把兩件 Codex App 設置打開，否則定時任務跑不通——這兩件是 Codex 真在你本地電腦上操作（不是雲端跑）的必要授權，正好印證上一節說的 Computer Use。
前置 · 設置 1：運行時防止系統休眠
Codex App → 設置 → 常規，打開「運行時防止系統休眠」。否則定時到點了電腦還在睡着，根本起不來。
前置 · 設置 2：電腦操控權限
Codex App → 設置 → 電腦操控，打開「任意應用」和「鎖屏操作」。第一次讓 Codex 操作 Chrome 時，它還會自動往 Chrome 裝一個擴展。
所有的自動化任務，都在下圖的入口。
設置開好，下面兩步走。
第一步——讓 Codex 幫你裝 codex-auto-report
打開 Codex App，跟它說：
整個過程你不用打開終端。
codex-auto-report 是我做的一個輔助 Skill——其實就是我懶得每次都跟 Codex 重新解釋一遍"反問 6 件事 + 出 HTML 報告"，乾脆做成 Skill。開頭這種後台巡檢報告，就是它適合承接的任務類型。
第二步——在 Codex App 裏說一句話佈置需求
比如：
Codex 會用白話反問 6 件事，逐項確認：
任務叫什麼名
幾點跑
在哪個項目目錄下跑（你電腦上某個文件夾）
每次跑的時候要做什麼（細節）
要不要先試跑一次
涉不涉及敏感信息（賬號、密碼、API key）
你回完，Codex 自己去創建定時任務。下一天早上 9 點，它就開始跑。
全程就是和 Codex 說話——裝 Skill 是說話，佈置任務也是說話。
它像個不下班的實習生：每天到點上班、跑完發報告。
Computer Use 實際用起來還有不少技巧，遇到問題可以在評論區告訴我——後續我會專門出一篇（或一個視頻）展開講。
什麼活能甩，什麼活不能甩
不是所有事都該交給 Codex。適合交的事有 4 條標準。
適合交的 4 條標準
低頻：一天一次或幾次，不是每分鐘操作一次。高頻訪問就回到平台識別那一套了。
重複：每次動作差不多，不是每次都要重新想方案。Codex 跑的是規律，不是創意。
結構穩定：每次產出格式差不多——比如都是 HTML 報告、都是粉絲數表格。最怕的是這次出表、那次出文章、再下次出 PPT——每天打開像開盲盒。
結果可驗證：你一眼能看出來跑對了沒。能驗證才能放心讓它跑。
只把可觀察、低風險的事交給 Codex，其他的人來做。
這場拉鋸還在繼續——下一代工具出現之前，Codex Computer Use 夠用了。