在人工智能产品领域，Codex正以惊人的速度崛起，成为备受瞩目的存在。自今年年初起，其周活跃用户数量增长超五倍，增长态势极为迅猛，如今周活跃用户规模已达500万。尤为引人注目的是，知识工作者采用Codex的速度是开发者群体的三倍以上。
Codex用户数量的爆发式增长，与2月份桌面App的发布密切相关。该桌面版提供了专属且优化的使用界面，大幅降低了使用门槛，从而吸引了大量用户下载和使用。在Codex产品形态变化的背后，桌面应用团队负责人Andrew Ambrosino发挥了关键作用。他站在以“写代码”为核心的开发者工具链与迅速扩张至知识工作场景的通用AI工作入口这两个快速重叠的世界之间，对产品变化有着深刻洞察。
Andrew指出，产品开发逻辑已发生巨大转变。过去，实现功能成本高昂，开发前需进行大量事前去风险工作，如写文档、做研究和原型等。如今在OpenAI，情况截然不同，大量token的提供激发了人们的创意，多个团队可能同时探索一个功能的多种实现方式。这意味着实现功能不再是昂贵环节，而“品味”变得至关重要，具体表现为策展过程，包括判断尝试成果、框架化设计、确定切换按钮段位等决策。
对于“品味”，Andrew有着具体理解。它不仅包含美学层面，还涉及系统思维，即如何融入整个系统；有方向感，明确所属主题；有呈现方式，以及交互动画与语义是否相符等细节。真正的核心品味问题在于，在能建造任何东西的情况下，明确想要什么、是什么以及如何到达那里，这体现了人类大脑在新时代的价值。
Codex在写代码方面表现出色，但在设计生成上却不尽如人意。Andrew认为，这有多方面原因。设计比软件更难评分，人类品味作为反馈机制的一部分，使训练模型变得困难，难以用客观标准衡量。从研究投入看，实验室更注重提升加速AI研究本身的能力，设计能力对研究加速作用不直接。设计工作具有复杂性，包含文化层面，且需要新颖性，与软件工程希望代码遵循已知模式相反。最难的是抽象层理解，目前AI在这方面仍难以企及。
产品的成功不仅取决于设计，还与模型能力时机紧密相关。Andrew确信，若Codex应用在去年11月推出，会在市场上失败，而2月推出却大获成功，唯一变量是中间几个月模型能力的进步。这表明在AI时代，产品是否好用有价值，由“模型在这个时刻能做什么”决定，而非仅由UI或交互设计决定。这也改变了产品规划方式，不再是全年计划，而是根据模型能力时间点列出感兴趣内容，做原型并决定何时实现。
在Codex团队中，工程师、设计师、产品经理的边界变得模糊。Andrew的履历丰富，团队汇报关系不断变化，但成员紧密合作。团队里设计师能讲工程师语言，产品经理能写代码。Andrew认为，目前角色重叠明显，但并非彻底取消角色划分。每个专业仍有技能门槛，不能因“我也能写代码”就丢掉产品专业积累的最佳实践和试错经验。不过，能力不再与精通具体工具死死绑定，换角色比以前容易，但这一趋势被外界过度夸大。
关于当下最前沿的AI辅助开发方式，Andrew提到，如今“多少代码是AI写的”已不重要，重要的是代码是“有监督”还是“无监督”写出。团队在“自主开发软件”和“harness engineering”方向进行了探索，如让模型在夜里清理代码库。但目前模型倾向于让代码变复杂，团队希望模型能提升“删代码”能力，解决开发完全交给自动驾驶时遇到的问题，如判断功能取舍、搭建抽象结构等，目前团队正朝此方向努力。
Codex最初是命令行工具，后做成独立App，定位为“开发者工具”。内部试用时，除工程和研究场景反馈积极外，市场、公关等部门也在使用，尽管界面不友好。团队曾尝试将Codex能力搬到其他产品界面，但用户仍偏好Codex App。这使团队意识到开发者工具和通用知识工具边界正在坍塌，Codex和ChatGPT更像是同一能力的不同入口，应做成通用、可扩展的底层，承接各种深度场景。
Andrew提出“home base”概念，Codex应成为用户的“大本营”，用户可在此追踪待办事项，部分事情在App内完成，部分则调用其他应用。例如，Codex内置电子表格编辑器，但对于复杂财务建模，会直接与电脑桌面上的Microsoft Excel插件对话。Codex团队摄影师用Codex剪辑视频的故事，体现了Codex与专业工具协作的能力。Codex通过编辑Premiere Pro工程文件完成部分剪辑操作，还为自己写了扩展插件与Premiere Pro“对话”。
Codex（未来将与ChatGPT结合）致力于两件事。一是与用户已有的专业工具无缝协作，通过连接器、电脑操作能力或扩展插件实现交互和任务交接，无需重新制造工具。二是满足用户希望在Codex里直接打开网页应用并让其多做事的需求，团队目前正同时推进这两条路线。
