AI用于芯片设计被低估

Greg Brockman 展示 Codex 的"循环"自动化能力：通过一句 /goal 指令，Codex 自动扫描应用的每个功能，基于代码创建用户故事与预期行为，并维护统一电子表格跟踪状态；完成后自动切换为测试每个用户故事并记录所有错误；接着修复所有逻辑与 UX 错误，最后再次验证用户行为。该循环可处理数百个用户故事，全程无需人工干预。

Greg Brockman 称 GPT-Realtime-2 是全新事物。@per_simmons_ 体验数周后表示，GPT-Realtime-2 是操作系统的未来，仅用语音即可打开应用、搜索网页、编辑 Premiere Pro，设置只需几个提示词且无需编码。视频演示了通过 MCP 连接 Obsidian 以及利用无障碍树控制 Premiere Pro 等功能。

OpenAI 公布了数十个 Codex 实际工作流程，展示团队如何用其自动化任务。用例包括：管理收件箱并草拟回复、审阅 GitHub PR、将 Figma 设计转为代码、理解大型代码库、自动分类 bug、用自然语言查询数据集、从提示词部署应用、构建 Mac/iOS 应用、自动创建幻灯片、将 Slack 对话转为编码任务、用 AI 动作操控电脑。Codex 正从 AI 助手演变为 AI 队友。

OpenAI Codex 新增了"Meeting Recorder"技能。该技能可使用 GPT Realtime Whisper 端点实时转录会议并显示文本。用户可在转录过程中随时向 Codex 提问。会议结束后，会提供完整的转录内容及格式化版本。此功能基于实时 API，费用为 $0.017/分钟。相关代码与说明可在 GitHub 链接中查看。

这是一个结构化的提示词，用于指导 Codex 自动分析其历史记录以识别并固化重复工作流。该框架要求 Codex 回顾会话、Memories 等数据，找出重复、耗时且有明确复用价值的任务。筛选标准包括至少出现两次、输入稳定、可提升效率等。最终，Codex 应以"技能"、子智能体或自动化工具等最小实用形式创建或扩展现有资产，避免冗余。流程包括生成候选清单、执行创建，并汇报结果与待验证项。

开发者发布了一款名为"codex-startup-pressure-test-skill"的Codex技能工具，旨在对初创公司想法进行严苛的压力测试。该工具能帮助创业者识别其创意的核心假设、暴露致命缺陷、验证问题真实性、分析真实竞争对手、规划首批10名客户，并定义一个可在两周内完成的MVP（最小可行产品）。用户可通过npm命令直接安装，该工具完全开源，相关代码库已公开。

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一个很棒的Codex教程： 这些是7种知识工作能力… 在超级应用Codex内部 00：00 介绍 02：19 能力1 - 完整文件访问 07：41 能力2 - 持久记忆 10：46 能力3 - 插件 13：52 能力4 - 技能 19：22 能力5 - GPT图像访问 21：03 能力6 - 浏览器与计算机使用 23：58 能力7 - 自动化 25：31 额外功能 - 编年史 27：21 总结

一项针对515家初创企业的实地实验显示，AI使用正成为提升商业表现的关键技能。研究向一半企业展示AI成功应用案例，结果显示这些企业的AI使用率提升44%，收入增长1.9倍，所需资本减少39%。研究表明AI能显著加速业务发展并降低创业门槛，但企业面临的核心挑战在于如何理解和有效应用这项技术。

OpenAI 调整 Codex 定价策略，推出 $0 起步的纯 Codex 席位，完全按使用量付费。年付团队席位从 $25/月降至 $20/月，每新增一个席位赠送 $100 积分（最高 $500），方便团队零成本试用。