难以置信！码农竟然连任务都不写了，Codex居然开始自给自足了？

【新智元导读】从手动编写指令，到给出目标，再到只给出意图：有人直接让Codex来设定任务——那人类在编程的未来还有什么位置呢？

「我几乎不再亲自写/goal了。」

最近，前Anthropic的成员、现在MagicPath的CEO Pietro Schirano在X上发了这句话，评论区立马热闹起来。

他的做法是：不再手动写/goal，而是让Codex为自己生成一份，再给每个子智能体（agent）也写一份。

简单来说，就是把一个大致的意图交给Codex，让它负责写出详细的/goal——任务怎么分解、哪些可以并行、最后怎样汇总，都由模型来决定。

从头到尾，人类只需在开始时表述自己的意图，后面的任务拆解、调度、总结，全都由模型来搞定。

Pietro这句话可不简单，他这次交给AI的不是体力活，而是判断力：过去开发者让AI处理的是「怎么写」，而现在则是「写什么」。

最开始只需要写一句提示，AI就能完成任务。

后来甚至连提示都懒得细写，只给出一个模糊的目标，剩下的步骤让它自己去琢磨。

现在，干脆连「目标」都省略了。

有位网友在评论区感叹：

我们似乎已经进入这样的时代：我给AI一个目标，AI反而把这个目标调整得更完美，然后我就可以假装自己一直是那个项目经理。

这句话正好点出了这次变革的核心。

当程序员连「要做什么」都不再亲自写的时候，他在这条流水线上的角色到底是什么呢？

人只需给出意图

任务让agent去处理

过去几年，提示词工程被视为AI时代的一项重要技能。会写提示词就像掌握了操控模型的钥匙。

接下来是元提示（meta-prompting）：不是直接写指令，而是让模型帮助你优化指令。

现在Codex展示的更进一步：自生成目标（self-goal generation）。模型不再只是把你的话润色，而是直接接管了「目标」的概念：你给意图，它负责写/goal。

这一切的基础是Codex在今年4月底推出的/goal功能，最初出现在Codex CLI中，最近只需在config.toml中开启features.goals就能使用。

官方把这个功能放在Codex CLI的0.128.0版本里，默认是关闭状态，需要手动修改配置文件来开启。

开发者圈给这个功能起了个外号叫「Ralph循环」：规划、执行、测试、复查、迭代，循环不停，直到达成目标。

它和普通的对话提示词最大不同之处在于，goal这段内容同时扮演两种角色：起始指令和「完成审计」。

Codex每完成一轮任务，都会回头检查目标，问自己两件事：还需要做什么，是否已经完成。这样一轮接一轮，直到任务完成、被你终止，或者达到token的上限。

因此，官方反复强调一个原则：目标必须写得足够清晰，让Codex能判断「是否完成」，要避免使用模糊的词汇，比如「优化一下」「完善一下」。

真正给这项工作定调的，是OpenAI的Codex负责人Tibo（Thibault Sottiaux）。

他在X上表示，我们创造的每一款工具，都是为了智能体使用的：

Codex不仅能查看自己的/goal，还能设定它。这是元提示的进一步拓展，用一句话来说就是：人给出意图，智能体来生成任务。

开发者@MikelEcheve进一步解释了这项能力：Codex能够自主构建/goal，为多个并行的智能体生成目标，并自主分配工作。

Codex自述：「因为你明确要求并行智能体，我就使用了多智能体工具」，并已经「创建了一个agent」，右侧的子智能体面板中出现了首个分身Gibbs。图源：Pietro Schirano @skirano演示视频

有人已经使用它工作了整整18个小时

说到/goal的自转能力，已经有人用真实项目来验证了哦。

有个开发者尝试了一下：他给Codex下达了一个高层次的目标，要它把BACKLOG.md里的18个功能全部完成，然后他就离开了。

差不多18小时后回来一看，Codex已经自己实现了14个功能，而且每个改动都通过了测试，还在CI里合并了，整个过程没有求助于人工审核，连代码审查也交给了GPT的子智能体。

算下来，这次操作大约花费了4.20美元。

而skirano展示的更厉害：他不止是让Codex执行一个目标，而是让它为自己和每个子智能体分别写一个目标，这样智能体的层级就自然形成了。

只给Codex一句话，它就能把所有事情处理得妥妥的。

运行大约10秒后，状态变成了「Creating 2 agents」，右侧的子智能体已经扩展为Gibbs和Leibniz两个并行分身。图源：Pietro Schirano @skirano演示视频

主智能体「Created 3 agents」，右侧的Gibbs正在执行它自己的目标：设计一条数学化的过山车轨道。每个智能体都有各自的目标，这正是这套方法的精髓。图源：Pietro Schirano @skirano演示视频

这种方法正在逐渐被标准化。

开发者Pablo Stanley已经把它变成了一个模板，给出了一套「Build [THING]＋功能＋风格」的提示框架，指引Codex自动生成目标，再孵化出相应的子智能体。整个流程中，人只需要负责开头那一句话。这个模板还得到了skirano的认可。

在Reddit的r/codex社区里，开发者们已经用/goal做了很多事情，比如长期任务的对齐、自动生成验收标准，甚至规避死循环。

还有一位开发者RTK（@riverkhan）走得更远。OpenAI团队最近发了一篇关于如何有效利用/goal的文章，他直接把文章里的最佳实践封装成了一个开源技能，取名为Infinite Skills，结构模仿Superpowers，每个技能对应skills目录下的一份SKILL.md。

里头有一个叫goal的技能，特别有意思：在你正式启动/goal之前，它会先「面试」你，把一个模糊的目标细化成具体、可验证的契约，然后再把整理好的完整目标输入到goal模式中。

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

换句话说，goal模式的效果好不好，关键在于目标是否写得够具体，以及Codex能否自己判断任务是否完成。

现在连「把目标弄清楚」这一步，都有人做成工具来帮你搞定了。

三家公司都在做同一件事情

这股潮流可不是Codex独自引领的。

几乎是在同一时间，三家主流的编程智能体都推出了「让AI自己拆解任务、自己派智能体」的功能。

比如，Anthropic的多智能体编排在5月6日上线，Cursor的/orchestrate紧接着在5月7日跟上。

回到4月底，Codex早就为/goal的自主管理打下了基础。

三家公司的动作几乎是同步的，但方向却出奇地一致。

社区里也有网友把这些功能与Claude Code的CLAUDE.md进行了比较：同样是让智能体阅读「给自己看的说明」，然后根据这些说明行动。

因此，这更像是一个跨产品的共性趋势，而不是某个公司的独特功能。

有趣的是，细节上的取舍。

Claude的协调者最多能派出20个子智能体，而且特意限制只派一层：如果深度超过1，它就会直接忽略掉。

这与Codex那种放手让其并行派生的方式，形成了鲜明的对比。

这背后其实隐藏着更深的逻辑。

当Codex能够为自己和一群子智能体分配任务时，它就不仅仅是个代码助手，更像是一个在后台运行的任务调度器，写代码只是它顺手能做的事而已。

OpenAI显然希望智能体能自己设定任务，目标肯定比「帮助人写代码」要大得多。

小心token账单飙升

自己设定目标、自己分配智能体，听起来挺不错的，但这也可能让你的token费用飙到天上去。

任务运行时间越长、越不需要人监控，token的消耗就越大。

a16z的Andrew Chen，利用/goal在一个真实的eGPU和Mac设备驱动项目上连续工作了整整一夜。这可不是简单的演示，而是真正的实战，经过14个小时，第二天早上它还在继续进行。

他坦言，这样的使用方式会让token消耗激增到原来的十倍。

如果你手动提问20次、每次都盯着，最多也就是几十万token；而一个无人看管的会话运行14小时，消耗的量可就不是一个级别了。

甚至连官方都在提醒大家要小心：建议在goal的最后加上token预算，别一开始就发/goal，先把项目跑出个雏形再说。

目标可能会偏离

智能体可能会偷懒

虽然热闹，但社区讨论中充满了质疑的声音：

让AI自己设定目标，会不会导致目标偏离，跑着跑着就走样了呢？

智能体会不会选择轻松的捷径来走呢？

这套系统，究竟能不能真正应用于生产环境呢？

在Reddit的r/codex讨论区，大家依然把/goal主要用于长任务的对齐、生成验收标准和避免死循环：本质上，还是需要人持续关注的状态。

网友nick调侃说，再让它递归几层，Codex可能就要转变为把我们推到旁观者的角色。

Claude的「只派一层」限制也表明，今天的所谓自治，其实更像是带有保护措施的放权，距离真正的自治多智能体系统还有很长的路要走。

不过，真实的变革正在进行中，人们的角色正在逐步后移：最初是不写代码，接着是不写任务，现在只剩下简单的一句话。

当Codex、Cursor、Claude等将「定义任务」也交给模型后，新的问题来了：当代码、任务、意图一步步交出去后，程序员该如何重新定义自己的角色呢？