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科技人人都是产品经理·张艾拉··AI 生成
Codex 负责人：下一代 AI，会像私人助理一样替你干活
OpenAI 产品负责人 Thibault Sottiaux 判断，依赖提示词技巧的 AI 使用阶段即将结束，未来将由能跨工具运行、主动工作的智能体主导。他提出知识工作者的任务将从「反复处理信息」转向「审批决策」，并强调整理个人资料库比打磨提示词更重要。文章拆解了每日简报、邮件处理、会议准备等高频落地场景，揭示了从「写提示词」到「沉淀技能」的工作流范式转移，适合正在探索 AI 深度应用的创作者、小团队和知识工作者。原文 ↗
核心观点
- ▍AI 从「被动问答」到「主动代理」的范式转移正在发生，「写提示词」的重要性将下降，重点转向「沉淀个人工作流程」和「整理结构化资料」。
- ▍未来的工作界面将不再是聊天框，而是 AI 预处理后的「早晨审批台」，人的角色从执行者变为审核者。
- 01Thibault 认为，未来几个月，产品会封装技术细节，使从未研究过 AI 的普通人也能获得深度用户才有的效率提升。
- 02智能体（如 Codex）可以跨工具（邮箱、日历、浏览器、文档）运行，按设定频率自动执行任务，例如每 12 小时扫一次市场信息并整理成 PDF。
- 03Thibault 演示了让 AI 每天总结 Slack 新闻并打印成实体日报的场景，以此说明 AI 可围绕个人工作节奏主动准备材料。
- 04对于非技术背景者，AI 能在几分钟内生成一个可用的工具原型（如内容再加工、英语学习应用），但规模化到数万用户仍需工程师处理架构、维护和数据安全问题。
- 05OpenAI 推出的「Skill」机制，可将可重复的工作流（如 LinkedIn 数据分析）封装，用户只需一句指令即可触发，无需重复编写提示词。
- 06智能体的安全机制采用「主智能体+监控智能体」的双重检查，避免将个人信息误发给陌生人，并对高风险操作请求人工批准。
- 07让 AI 学习个人表达风格的最有效方式是提供「真实样本」（既往邮件、文章、消息），而非写一份抽象的「语气说明」。
反方 / 局限
- — Thibault 提醒，涉及税务、合同、代码上线、隐私信息等高风险任务，人必须保持最终审核责任，AI 不能作为责任转移工具。
- — 作者指出，并非所有任务都适合自动化，应先从低风险、高频、结果易检查的三类任务开始，否则可能因同时运行过多自动化任务而增加检查负担。
- — 芯片巨头在 AI 训练芯片上的主导地位（如 NVIDIA）可能因架构路径依赖而面临来自 RISC-V 等开源架构的挑战，但目前尚无颠覆性替代方案。
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