Codex Computer Use实测：写代码到发布Release全程自动化

引言：AI操控电脑的新高度

当我们还在讨论AI能否替代程序员时，OpenAI的Codex已经悄然迈出了更大的一步——不仅能写代码，还能直接操控你的电脑完成从开发到发布的全流程。B站UP主穆贤近期分享了Codex Computer Use的完整实操演示，展示了一个令人震撼的工作流：让AI自动完成功能开发、代码推送、打包构建、上传Release的全部操作。

OpenAI Codex最初于2021年发布，是基于GPT模型针对代码生成任务进行微调的专用模型，也是GitHub Copilot的底层引擎。而Computer Use（计算机使用）是一种让AI模型直接操控图形用户界面的能力——通过截取屏幕画面理解当前状态，再模拟鼠标点击、键盘输入等操作来完成任务。这种能力的实现依赖于多模态模型对屏幕截图的视觉理解能力，以及将高层意图分解为具体GUI操作序列的规划能力。Anthropic于2024年10月率先发布了Claude Computer Use的公开测试版，OpenAI随后跟进推出了类似功能。

与此前Anthropic的Claude Computer Use相比，Codex的Computer Use在实际体验上展现出了更强的完成度和流畅性。下面我们来详细拆解这个完整的自动化流程。

演示项目：Mac端任务管理工具Task Snap

演示使用的是一个名为"Task Snap"的macOS小工具项目，已托管在GitHub上。这个工具的核心功能是在桌面提供一个浮动图标，用户可以快速添加任务、截图保存等。

本次演示的目标是为该项目新增一个"点击任务可编辑标题和详情"的功能，然后让Codex自动完成以下全部步骤：

1. 根据需求编写功能代码
2. 验证功能正常运行
3. 打包生成DMG安装包
4. 推送代码到GitHub
5. 在GitHub Release页面上传DMG并发布新版本

DMG（Disk Image）是macOS平台标准的软件分发格式，本质上是一个虚拟磁盘镜像文件，用户双击即可挂载并将应用拖入Applications文件夹完成安装。GitHub Release是GitHub提供的版本发布功能，开发者可以为特定的Git标签创建发布页面，附带变更说明和二进制文件下载。传统流程中，开发者需要手动执行xcodebuild编译、create-dmg打包、git tag标记版本，然后在网页上手动上传文件并填写发布说明，整个过程涉及命令行和浏览器的频繁切换。而Codex Computer Use的价值正在于将这些跨工具的操作串联为一个无缝的自动化流程。

第一阶段：AI规划与功能开发

先写计划，再动手执行

穆贤强调了一个重要的使用技巧：对于复杂功能，一定要先开启"计划模式"。让AI先输出开发计划，人工确认无误后再执行，这样可以大幅降低返工概率。

计划模式本质上是一种"思维链"（Chain of Thought）的工程化应用。在软件工程中，这对应着"先设计后编码"的最佳实践。AI在复杂任务中容易出现"方向偏移"——即在执行过程中逐渐偏离原始需求。通过先生成计划再执行，不仅让人类有机会在早期纠正方向，还能为AI后续执行提供明确的路线图约束，显著降低了大型修改中出现逻辑不一致或遗漏的概率。这种"人机协作"的模式，也是当前AI辅助开发中被验证最有效的工作范式之一。

他给Codex的提示词很简洁："帮我开发一个新的功能：点击任务可以进行标题和详情的编辑。"Codex随即生成了详细的开发计划：

• 为任务卡片增加编辑能力
• 点击卡片文字或空白区域打开编辑弹窗
• 支持修改标题和详情
• 截图和缩略图继续用于长按查看大图
• 编辑时标题和详情都必须填写
• 保存后更新列表并持久化存储

确认计划无误后，Codex开始自动编写代码。完成后通过swift run命令验证，功能正常运行。

第二阶段：Computer Use自动发布流程

环境配置与权限授予

使用Computer Use功能需要完成以下设置：

1. 在Codex插件设置中启用"Computer Use"选项
2. 在macOS系统设置 → 隐私与安全中授予两项权限：
   • 辅助功能权限（用于模拟鼠标键盘操作）
   • 录屏与录音权限（用于AI识别屏幕内容）

macOS的辅助功能（Accessibility）API是Apple提供的一套系统级接口，允许第三方应用模拟用户输入（如鼠标移动、点击、键盘按键）并读取UI元素的层级结构。这套API最初设计用于帮助残障人士使用电脑，后来被广泛用于自动化工具（如Keyboard Maestro、Hammerspoon等）。录屏权限则允许应用捕获屏幕内容，AI需要通过持续截屏来"看到"当前界面状态，从而决定下一步操作。这两项权限的结合，使得AI具备了"看屏幕+操作电脑"的完整能力闭环。值得注意的是，Apple对这些权限的管控非常严格，每次系统更新后可能需要重新授权，这也是出于安全考虑——毕竟赋予一个程序完全操控电脑的能力，风险不容忽视。

从代码推送到Release发布的全自动操作

配置完成后，穆贤输入了发布相关的提示词（指定版本号为5.23），然后完全放手让AI自动操作。接下来发生的事情相当惊艳：

Codex自动完成了以下操作序列：

1. 代码推送：自动将修改后的代码commit并push到GitHub
2. 打开浏览器：自动导航到GitHub项目的Release页面
3. 定位文件：打开Finder，找到打包好的DMG文件
4. 上传文件：将DMG文件拖拽/上传到Release页面
5. 等待确认：在最终发布前暂停，等待用户确认

说个细节，整个过程中鼠标的移动轨迹与人类操作明显不同——AI的光标是精准定位式的移动，没有人类操作时的犹豫和微调。这是因为AI通过视觉模型识别出目标元素的坐标后，会直接计算出精确的像素位置进行点击，而非像人类那样通过视觉反馈不断修正鼠标位置。这种"瞬移式"的操作方式虽然高效，但也意味着当界面元素识别出现偏差时，AI不具备人类那种"差不多就行"的模糊容错能力，可能会点击到错误的位置。

实用价值与未来展望

开源项目维护的自动化愿景

穆贤提出了一个极具想象力的应用场景：如果你维护开源项目，完全可以设置定时任务，让Codex自动完成以下工作流：

• 自动读取GitHub Issue中的bug报告
• 分析问题并编写修复代码
• 测试验证后自动打包
• 发布新版本到Release

这意味着从问题发现到版本发布的全流程都可以无人值守，开发者只需要在关键节点进行审核确认。

这个愿景实际上与当前DevOps领域的CI/CD（持续集成/持续部署）理念一脉相承，但又向前迈了一大步。传统的CI/CD流水线（如GitHub Actions、Jenkins）只能执行预定义的脚本化操作，而Codex Computer Use的突破在于它能处理非结构化的输入（如自然语言描述的bug报告）并执行非脚本化的GUI操作。这相当于在自动化流水线的"最后一公里"——那些必须通过图形界面完成的操作——也实现了自动化。

手机远程控制：动动嘴就能发版

另一个实用技巧是通过手机远程控制Codex——直接发送语音指令即可触发整个自动化流程，真正实现了"动动嘴就能发版"的开发体验。

Codex与Claude Computer Use对比

穆贤在视频中提到，此前体验过Anthropic的Claude Computer Use，整体感受是"还有很大的提升空间"。相比之下，Codex的Computer Use在以下方面表现更优：

• 操作流畅度更高，较少出现卡顿或误操作
• 与开发工具链的集成更紧密
• 对macOS系统的适配更完善

两者的技术路线存在本质差异：Claude Computer Use采用的是纯视觉方案，完全依赖屏幕截图来理解界面状态；而Codex由于深度集成在VS Code编辑器中，可以同时利用代码上下文、终端输出、文件系统等结构化信息来辅助决策，这使得它在开发场景中具有天然优势。不过，Claude Computer Use的通用性更强，理论上可以操控任何应用程序，而Codex目前更聚焦于软件开发这一垂直场景。

总结

Codex Computer Use展示的不仅是一个"能操控电脑的AI"，更是一种全新的软件开发范式。当AI能够理解需求、编写代码、操作GUI、完成发布时，开发者的角色正在从"执行者"转变为"审核者"和"决策者"。

对于个人开发者和小团队来说，这类工具的成熟将极大地释放生产力——你不再需要记住每个平台的操作流程，只需要清晰地描述你的目标，AI就能帮你完成剩下的一切。当然，这也带来了新的挑战：如何确保AI操作的安全性（避免误删文件、错误发布等）、如何建立有效的审核机制、以及如何在效率与可控性之间找到平衡，都是这项技术走向成熟过程中必须解决的问题。

核心要点