新智元報道

【新智元導(dǎo)讀】從寫指令，到給目標，再到只給一句意圖：有人干脆讓Codex自己定任務(wù)——人類還能留在編程的計劃層嗎？

「我基本上再也不自己寫/goal了。」

近日，前Anthropic成員、現(xiàn)MagicPath CEO的Pietro Schirano在X上甩出這句話，評論區(qū)瞬間炸開。

他的做法是：不再手寫那份/goal，而是讓Codex為自己寫一份，再為它派生的每個子智能體（agent）各寫一份。

把一個高層意圖丟給Codex，讓它先給自己寫一份詳細的/goal——怎么拆任務(wù)、哪些并行、最后怎么匯總，全由模型自己定。

從頭到尾，人類只用在最開始說出自己的意圖，剩下的拆解、調(diào)度、收尾，模型自己都能安排得明明白白。

Pietro Schirano @skirano在X上分享的演示視頻

別小看Pietro這句話，這次他交給AI的并非是體力，而是判斷力：過去開發(fā)者交給AI的是「怎么寫」，這一次交出去的是「寫什么」。

先是寫一句提示詞，AI把活干了。

后來連提示詞都懶得細寫，只丟一句模糊的目標，剩下怎么做、分幾步，讓它自己琢磨。

到現(xiàn)在，索性連「目標」都不寫了。

評論區(qū)一位網(wǎng)友感嘆道：

我們好像已經(jīng)進入這樣一個時代：我給AI一個目標，AI把這個目標改得更好，然后我禮貌地假裝自己一直是那個項目經(jīng)理。

這句話剛好戳中了這次變遷的核心。

當(dāng)一個程序員連「要干什么」都不再親手寫，他在這條流水線上，到底還剩下什么？

人只管給意圖

任務(wù)交給agent去想

過去幾年，提示詞工程被捧成AI時代的硬技能。會寫提示詞，就好比握住了駕馭模型的關(guān)鍵。

再往后是元提示（meta-prompting）：你不直接寫指令，而是讓模型幫你把指令寫得更好。

而這次Codex所演示的更進一步：自生成目標（self-goal generation）。模型并非把你的話潤色成更漂亮的指令，它直接接管了「目標」本身：你給意圖，它寫/goal。

這套玩法的底座，是Codex今年4月底上線的/goal功能，先在Codex CLI里出現(xiàn)，近期在config.toml里把features.goals打開就能用。

官方把它塞進Codex CLI的0.128.0版本，默認關(guān)閉，要手動改配置文件才能打開。

開發(fā)者圈給它起了個外號，叫「Ralph循環(huán)」：規(guī)劃、執(zhí)行、測試、復(fù)查、迭代，一路自轉(zhuǎn)，不到目標不收手。

它與普通對話提示詞最大的不同，是goal這段文字會同時充當(dāng)兩樣?xùn)|西：起始指令，和「完成審計」。

Codex每跑完一輪，就回頭對照目標問自己兩句：還該做什么，是不是已經(jīng)做完了。一輪接一輪，直到任務(wù)完成、被你叫停，或者token燒到上限。

所以官方反復(fù)強調(diào)一件事：目標一定要寫到Codex能判斷「做完沒有」，要避免「優(yōu)化一下」「完善一下」這種虛詞。

真正給這件事定調(diào)的，是OpenAI的Codex負責(zé)人Tibo（Thibault Sottiaux）。

他在X上說，我們造的每一個工具，都同時是給智能體用的：

Codex能查看、也能設(shè)置自己的/goal。這是元提示的泛化，用一句話概括就是：人給意圖，智能體來生成任務(wù)。

開發(fā)者@MikelEcheve把這套能力進一步解釋為：Codex能自建/goal、為并行的智能體生成目標、自主切分工作。

Codex自述：「因為你明確要并行智能體，我就用多智能體工具」，并已「Created an agent」，右側(cè)子智能體面板出現(xiàn)首個分身Gibbs。圖源：Pietro Schirano @skirano演示視頻

有人已經(jīng)用它干了18個小時

/goal的自轉(zhuǎn)能力，已經(jīng)有人拿真實項目驗證過。

有開發(fā)者實測：給Codex一句高層目標，把BACKLOG.md里的18個功能全部交付，然后人就離開了。

約18小時后回來，Codex已經(jīng)自主實現(xiàn)其中14個，每一處改動都過了測試、在CI里合并，全程沒要一次人工點頭，連代碼自審都交給了GPT子智能體。

算下來，這趟跑了約4.20美元。

skirano展示的，是更上面那一層：不只讓Codex執(zhí)行一份goal，而是讓它給自己和每個子智能體各寫一份goal，智能體的層級自動就長了出來。

只丟給它一句話，Codex就把該干全干了。

運行約10秒，狀態(tài)變?yōu)椤窩reating 2 agents」，右側(cè)子智能體已擴展為Gibbs與Leibniz兩個并行分身。圖源：Pietro Schirano @skirano演示視頻

主智能體「Created 3 agents」，右窗子智能體Gibbs正在執(zhí)行自己的專屬/goal：設(shè)計一條數(shù)學(xué)化的過山車軌道。各自一份goal，正是這套打法的核心。圖源：Pietro Schirano @skirano演示視頻

這套打法正在被模板化。

開發(fā)者Pablo Stanley把它做成了模板，給出一套「Build [THING]＋功能＋風(fēng)格」的提示詞框架，讓Codex照著自動生成goal、再孵化對應(yīng)的子智能體。整套流程，人只負責(zé)開頭那句話。這個模板被skirano本人點贊。

在Reddit的r/codex社區(qū)，開發(fā)者已經(jīng)用/goal做長期任務(wù)對齊、自動生成驗收標準、規(guī)避死循環(huán)。

另一位開發(fā)者RTK（@riverkhan）走得更遠。OpenAI團隊前不久發(fā)了一篇講怎么把/goal用好的文章，他直接把里面的最佳實踐封裝成開源skill，取名Infinite Skills，仿照Superpowers的結(jié)構(gòu)，每個skill就是skills目錄下扁平的一份SKILL.md。

里頭那個叫g(shù)oal的skill，干的事很有意思：在你正式發(fā)起/goal之前，它先反過來「面試」你，把一個含糊的目標，一句句盤問成具體、可驗證的契約，再把整理好的完整目標喂給goal模式。

https://github.com/Infinite-Labs-AI/infinite-skills

換句話說，goal模式跑得好不好，本就取決于目標寫得夠不夠具體、能不能讓Codex自己判斷做完沒有。

如今連「把目標盤問清楚」這一步，都有人做成工具替你包辦了。

三家把同一件事做了

這股潮流并非Codex獨自引領(lǐng)。

幾乎在同一個時間窗口里，三家主流編程智能體，把「讓AI自己拆任務(wù)、自己派智能體」這項功能，不約而同地推了出來。

Anthropic的多智能體編排5月6日上線，Cursor的/orchestrate只隔一天、5月7日跟上。

再往前推到4月底，Codex早把/goal這塊自治循環(huán)這層底子鋪好了。

三家?guī)缀跏乔昂竽_，方向卻出奇一致。

社區(qū)里很快有網(wǎng)友把它和Claude Code的CLAUDE.md放在一起比較：同樣是讓智能體讀一份「寫給自己看的說明」，再據(jù)此行動。

因此，它更像一個跨產(chǎn)品的共性方向，而非某一家的獨門特性。

有意思的是細節(jié)上的取舍。

Claude的coordinator最多能派20個subagent，而且刻意限制只派一層：深度超過1，直接忽略。

這和Codex那種放手并行派生的路子，正好是兩種心態(tài)。

這背后藏著一條更長的線。

當(dāng)Codex能給自己、給一群子智能體派活，它就不再只是一個寫代碼的助手，而更像一個跑在后臺的任務(wù)調(diào)度器，寫代碼只是它順手能干的一件事。

OpenAI想讓智能體自己設(shè)定任務(wù)，盯著的顯然是比「幫人寫代碼」大得多的盤子。

小心token賬單爆了

自己寫目標、自己派agent，聽上去很爽，但代價就是可能刷爆你的token賬單。

任務(wù)跑得越久、越不需要人盯，token就燒得越兇。

a16z的Andrew Chen，拿/goal在一個真實的eGPU加Mac設(shè)備驅(qū)動項目上跑了一整夜：不是教學(xué)demo，是真干活，14小時過去，第二天早上它還在推進。

Andrew Chen直言，這會讓token用量翻一萬倍。

你手動提20次、每次盯著看的會話，撐死幾十萬token；一個跑14小時、沒人管的會話，量級完全不是一回事。

就連官方也在教人踩剎車：建議你在goal末尾加一句token預(yù)算，也別一上來就發(fā)/goal，先把項目跑出個雛形再說。

目標會漂

智能體可能偷懶

熱鬧歸熱鬧，社區(qū)的討論里，質(zhì)疑聲并不少：

讓AI自己寫目標，會不會出現(xiàn)目標漂移，跑著跑著就偏了？

智能體會不會偷懶，專挑省事的近路走？

這套東西，到底進不進得了真正的生產(chǎn)環(huán)境？

Reddit的r/codex里，大家把/goal主要還是用在長任務(wù)對齊、生成驗收標準、避免死循環(huán)上：本質(zhì)上，還是「人得在旁邊盯著」的狀態(tài)。

網(wǎng)友nick吐槽，再讓它遞歸派生幾層，Codex的首要目標，怕是要變成把我們重構(gòu)出局。

而Claude那個「只派一層」的限制也說明今天的所謂自治，更像是帶著護欄的放權(quán)，離一個真正完整的自治多智能體系統(tǒng)，還有很遠的距離。

但真正的遷移正在發(fā)生，人從規(guī)劃層后移了一步：先是不寫代碼，后是不寫任務(wù)，如今只剩下一句話。

當(dāng)Codex、Cursor、Claude集體把「定義任務(wù)」也交還給模型，新的問題是當(dāng)代碼、任務(wù)、意圖一層層交出去之后，程序員要如何重新定義自己的角色。

參考資料：

https://x.com/thsottiaux/status/2066270561081454989

https://x.com/skirano/status/2066225908202053818

https://github.com/Infinite-Labs-AI/infinite-skills

編輯：元宇