OpenAI工程师Charlie Guo与Gabriel Chua在AI Engineer大会演示Codex工作流：从Slack上下文到可重复软件工厂
在AI Engineer大会上，OpenAI的Charlie Guo和Gabriel Chua通过一系列演示展示了如何使用Codex构建软件。他们介绍了如何利用Slack对话作为上下文生成macOS翻译应用，并探讨了插件、子代理、自动化钩子等机制如何将单次请求转化为可重复的开发流程。该视频为AI工程实践提供了具体的操作视角。
在2026年10月6日发布的AI Engineer大会演讲中，OpenAI工程师Charlie Guo和Gabriel Chua详细演示了Codex在实际软件开发中的应用。他们展示了一个核心案例：在接收Slack对话捕获后的四分钟内，Codex生成了一个macOS实时翻译应用。这一过程突出了上下文（conversation）、插件（plugins）和监督（supervision）如何协同工作，其中对话提供创意，插件提供开发实践，而德语实时翻译则用于测试最终结果。
除了快速原型开发，两位工程师还展示了更复杂的项目，包括将仓库历史转化为Agents SDK的可分享网站、通过手机请求IKEA风格的仓库可视化、使用计算机控制下载仪表板数据，以及通过Chrome扩展构建Google反馈表单。他们特别区分了用于本地测试的浏览器控制与访问已登录用户会话的应用程序之间的不同。
在长期项目中，Guo和Chua介绍了如何利用目标（Goals）设定可验证的完成标准，并通过子代理（subagents）、可见线程（visible threads）、审计（audits）和进度仪表板来分配工作并暴露阻塞点。远程线程将浏览器测试交给本地机器，而钩子（hooks）则在特定工作流节点添加确定性检查。自动化连接了这些部分，例如等待服务器配置完成、审查Slack反馈或启动单独的工作树以修复错误。
该演讲的核心问题是如何将成功的单次请求转化为具有有用检查和必要人工输入的可重复流程。对于希望优化AI辅助编程工作流的工程师来说，这一资源提供了关于Codex集成、插件使用和自动化监督的具体实践参考。