合并的冲动：当 ChatGPT 遇上 Codex

原文：https://every.to/context-window/the-urge-to-merge-chatgpt-and-codex

上周四，OpenAI 发布了 GPT-5.6 Sol 之后，Anthropic 随即重置了所有用户的 Claude 五小时使用时长和周使用配额。外界普遍认为，此举是为了在 Fable 离开 Claude 套餐、转为 API 服务之前，给人们更多时间使用它。也有人将此视为 Anthropic 试图阻止用户投奔 OpenAI 那款炙手可热的新模型的手段。来自 Codex 和 ChatGPT 团队的 Thibault “Tibo” Sottiaux 引用了 Anthropic 的公告并评论了三个词：“我闻到了恐惧。”

OpenAI 和 Anthropic 正在争夺成为 AI 代理知识型工作的核心平台。OpenAI 正在将 Codex 合并到 ChatGPT 中。Anthropic 则为 Claude Code 添加了浏览器功能，并延长了 Fable 的访问权限。高级用户本来也会混合使用各个实验室的模型。今天，我们将为你带来这场合并风波，一套让 Fable 来指挥更便宜模型的工作流程，以及我们的模型供应商相互争斗带来的好处：七月里的圣诞节。

Signal（信号）

Codex 死了。Codex 万岁。

OpenAI 通过将 Codex 改名为 ChatGPT，才发现人们有多爱它。

在将 Codex 作为独立应用发布五个月后，OpenAI 上周将其纳入了全新的 ChatGPT 桌面应用，并将此前的 ChatGPT 应用重新标记为“ChatGPT Classic（经典版）”。新应用有三种模式：Chat（聊天）用于提问，Work（工作）用于跨工具的长时间任务，Codex 用于开发者工作流。

我们公开地表达过对 Codex 的喜爱。我们甚至为此写了一整个指南，并围绕它重建了许多工作流程。但自从合并之后，我们几乎没察觉到区别。程序员们仍在 Codex 里写代码。我在一次会议中切换到了 Work 模式，继续起草文档、搜索文件、从 Slack 中提取信息，直到后来才发现我已经切换了模式。

ChatGPT Work 看起来和 Codex 极其相似，只是去除了一些更偏技术的功能，比如专门处理 pull requests（推送请求）的区域。

但如果你那天在 X（原 Twitter）上，就不会这么风平浪静了。Codex 的拥趸们对此举的反对声浪立刻涌现，且言辞激烈。开发者兼 YouTuber Theo Browne 称这次合并是一次“史诗级的失误”。Reddit 用户抱怨出现重复的应用、被隐藏的聊天记录和项目、损坏的插件，以及模糊不清的使用限制。有一条帖子将这次发布以及官方对 Codex 现状的沟通形容为“一团糟”。这家公司似乎认为，疏远一部分高级用户是值得的，如果这能换来 Codex 获得更庞大的受众群：ChatGPT 拥有超过 8 亿周活用户——这比 Codex 500 万周活用户的规模高出好几个数量级。这次合并是一种赌注：让那些让 Codex 变得极具吸引力的特性——比如文件访问、工具使用，以及在长时间跨度和多轮对话中执行任务的能力——在一个人们已经熟悉的产品中触达更多用户。

OpenAI 并非唯一一家在产品包装方式上进行实验的前沿实验室。Anthropic 在今年一月推出了基于 Claude Code 代理架构的 Cowork，以争取更多知识工作者。如今，它已将 Chat 和 Cowork 放在了一个“home（首页）”标签下。两家公司的举措都旨在引导聊天界面的用户去认识 AI 代理的能力。

这些变化背后，是一个共同的赌注：代理式工作是技术的演进方向。两家实验室都希望自己的旗舰助手能成为任何知识型工作任务的起点：给模型文件、工具和一个持续性的任务，然后让它去行动。无论是 OpenAI 还是 Anthropic 将最终胜出，都取决于它们的通用应用在服务新用户的同时，能否保留高级用户所期望的那种控制力、上下文语境和可靠性。

本周行动建议：对于 Codex 的爱好者，切换到 ChatGPT 中的 Codex 并一切照旧即可。如果你对 AI 代理感到好奇，但还未迈入代理驱动的交互界面，这里是在 Codex 中入门的建议：给它一个明确的任务，使用你的文件，并设定一个具体的交付物。要求 Codex 在发送消息或更改应用外的任何东西之前，必须获得你的批准。这样，你无需先学习如何使用编程代理，就可以试验代理式工作。

Steal this workflow（偷师这个工作流）

让昂贵的模型指挥便宜的模型

在我们的 GPT-5.6 发布直播 中，ChatPRD 的创始人 Claire Vo 这样描述她与 Fable 5 的关系：“Fable 做什么，不关我的事。”她之所以能这么说，是因为她把 Anthropic 最昂贵的模型当作高级顾问来用，而不是日常的驱动器。Fable 负责规划工作，将界限清晰的任务委派给更便宜的模型，并复核返回的结果。

Claire 是高级用户中日益流行的一种趋势的代表：他们用最聪明、最昂贵的模型当老板，而让便宜的模型干体力活。Every 的 CEO Dan Shipper 则更进一步，跨越了模型实验室，这要求 Claude 和 Codex 共享同一份任务简报和项目文件。Fable 来主导，GPT-5.6 Sol 来执行。

下面是如何设置它的方法，首先是同一模型家族内的协作，然后是跨不同模型的工作流：

1. 入门级：在 Claude Code 内部，Fable → Sonnet。 让 Claude Code 在你的项目中创建一个 .claude/agents/sonnet-worker.md 文件。该文件会注册一个 Sonnet worker（即更便宜、能力稍弱的模型），供 Fable 调用：

---
name: sonnet-worker
description: Executes bounded briefs without changing the plan
model: sonnet
---
Implement the brief. Report changed files and tests.

重启 Claude Code 或运行 /agents 来加载这个 worker。在 Fable 上开始工作：描述你的任务，然后告诉它：“写一份实施简报，将其委派给 sonnet-worker，并在你完成之前，复核那些变更过的文件和测试结果。”Fable 会规划工作，开启一个独立的 Sonnet 上下文来执行它，并接收结果进行审查。

2. 进阶级：跨 Claude 和 Codex，Fable → Sol。 这套设置让 Claude 和 Codex 可以相互交接工作。Fable 是一个强大的规划者和审核者，而 Codex 则是一个能干的执行者。你只需留在与 Fable 的一个对话中，给它一个你已经深思熟虑过的任务。它会将编码工作委派给 Sol——就像一位负责整个故事的编辑，将草稿分派给一位作者，并在完成后进行审校。

要建立连接，请安装并登录两个命令行工具，并在共享项目中打开 Claude Code。让 Claude Code 创建 .claude/skills/sol-worker/SKILL.md：

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description: Delegates bounded implementation work to GPT-5.6 Sol
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Write the task to .agent/sol-brief.md, creating the directory if needed. Run codex exec -m gpt-5.6-sol -C "$PWD" - < .agent/sol-brief.md. Review the changed files and return the result.

然后告诉 Fable：“使用 Sol worker 来实现这份已敲定的简报。你拥有计划的控制权、任何范围变更的决定权，以及最终审核权。”Fable 会将它的简报写到一个共享文件中，在同一项目目录下启动 Sol，并将变更后的文件返回给我们审查。你无需离开 Claude Code，Sol 在后台完成执行工作。

本周行动建议：给一个 AI worker 布置一个小任务，附上明确的规格说明和一个客观的检查标准——例如，“为这个仪表盘添加 CSV 导出功能，并运行现有的测试。”如果 Fable 需要重做大部分输出结果，那说明更便宜的模型目前还没为你节省任何成本。

Data point（数据点）

53%

在一篇新论文中，当一个 AI 代理不再针对它先前执行过的步骤从头重写代码时，其错误率下降了这么多。取而代之的是，该代理将行之有效的方法保存为一个可复用的工具。当它再次遇到同样的问题时，它就使用那个工具。一旦你的代理找到了一个重复性任务的解决方案，就保留这个方法，让成果不断累积，在下一次获得更好的结果。本质上，这说明对于 AI 代理而言，积累和复用可靠的经验，比每次都试图重新发明轮子要有效得多。

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亲身体验 Every 如何使用 AI。以下是团队成员教授我们工作背后工作流程的直播训练营、研讨会和见面会。

• 即将举行的活动：Every IRL（7 月 15 日）：在 Every 布鲁克林总部举行的线下见面会，仅限付费订阅用户，时间为美东时间下午 6 点至 8 点。请回复。

What we’re reading（我们在读什么）

• “AI 2040” 是 AI Futures Project（AI 未来项目） 提出的一个新政策场景。该小组去年发布的早期报告 “AI 2027” 设想，AI 将在一年内实现 AI 研究的自动化并达到超级智能。而“AI 2040”提出了一个更缓慢的替代方案：美国和中国将 AI 研究公开，将发展水平大致保持在与人类专家相当的能力上，并将超级智能的出现推迟到 2040 年。
• “AI-Native Firms（AI 原生公司）”，这是一篇来自欧洲工商管理学院（INSEAD）的 Hyunjin Kim 和哈佛商学院的 Rembrand Koning 的工作论文。研究发现，AI 原生初创公司比同行业、同时期的非 AI 初创公司规模小 25%，但拥有更多的工程师，而初级员工和经理则更少。
• “The Future Worth Building Is Human（值得构建的未来是以人为本的）” 是 Thinking Machines Lab 正在构建的产品的核心理念：用户可以随着时间推移去塑造的可定制模型和界面。该文章认为，这种做法是必要的，因为一个组织的大部分宝贵知识都是隐性的、局部的——因此难以被一个通用模型所捕获。

Discuss（讨论）

“这就像你的父母在吵架，结果你却得到了两个圣诞节”——X 用户 Sophie，在 Anthropic 将 Fable 的访问期限延长至 7 月 19 日后评论道。

Anthropic 已将 Fable 的付费计划截止日期从 7 月 7 日推迟到 7 月 12 日，又推迟到 7 月 19 日，并让 Claude Code 的每周使用限额保持在比标准高出 50% 的水平。模型大战有一个好处：用户正在获得更高的限额、更长的促销期和更多的免费使用权。但圣诞节总会过去。利用这段额外的时间来横向评估 Fable。在新的截止日期到来——或不再到来——之前，想清楚哪些工作值得你为昂贵的模型付费。

核心启示：OpenAI 和 Anthropic 的产品合并与权限放开，本质上都是在争夺用户“代理式工作”的入口；而对用户来说，当前最实用的策略是用最强模型做规划审核，用廉价模型执行，并在各家慷慨的推广期里锁定真正值得付费的能力。