昨天晚上，我尝试了 OpenAI 的 Codex 编程助手。说实话，这次体验远超我的预期。作为一名技术博主和程序员，我一直对 AI 编程助手持观望态度，但这次试用给了我全新的感受：Codex 不只是一个聊天机器人，它真的是一个能动手敲代码的“队友”。
什么是 Codex？
Codex 是 OpenAI 开发的一个 AI 编程助手，基于 GPT 架构训练而成，能理解自然语言的编程请求，并将其转换为代码。相比于传统代码自动补全工具（比如 VSCode 的 IntelliSense 或 GitHub Copilot），Codex 更像是一个随时在线的副程序员——你只需要用自然语言描述你的问题，它会尝试帮你完成整段逻辑的实现，甚至还能帮你调试和改写旧代码。
我的实测项目：KeyleFinder 图像识别工具
我选择了自己以前写的一个图像识别项目：KeyleFinder，这是一个基于 Python + OpenCV 的子图定位工具。之前这个工具只能在母图中定位子图的精确位置，但对角度旋转或缩放变化的情况无能为力。
于是我就想，能不能让 Codex 来修复这个缺陷？
于是我给它下了这样的“指令”：
“在原有子图匹配的基础上，支持角度旋转与缩放后的图像匹配。”
Codex 立刻给出了匹配角度变化和缩放的逻辑，我不断尝试调整提示词，它也不断优化生成的代码。最终我迭代了大概 30 次任务，包括调参、调试、重写部分函数等，最终实现了以下改进：
- ✅ 支持旋转子图的匹配；
- ✅ 支持缩放后的图像匹配；
- ✅ 成功匹配后自动标注图片路径；
- ✅ 把子图“叠加”到母图对应区域，方便人工肉眼比对；
- ✅ 提升了输出提示的可读性。
这一系列操作在以前大概需要我几个晚上甚至一周的时间反复测试，而这次只用了一个晚上。
第二个尝试：Codex VS ShaderToy 转换器（失败的部分）
接着我还不死心，想挑战点更高阶的东西——我尝试用 Codex 编写一个“翻译器”，把 ShaderToy 网站上的 HLSL 代码转换为 Unity Shader（HLSL for Unity）。这个任务难度不小，因为 ShaderToy 的代码往往是裸写的 fragment shader，没有标准的结构，而 Unity Shader 则需要结构清晰的 pipeline。
Codex 虽然理解了大致意思，但生成的代码始终存在结构性问题，比如坐标系转换、采样器定义、内置变量映射等都处理不够准确。
这次失败也让我意识到：Codex 在不熟悉的专业领域（例如图形渲染、复杂 shader pipeline）中还不够“精通”，仍然需要我们开发者自己来把控核心逻辑。
使用心得与建议
- 提示词是关键：就像调教一个初级程序员一样，Codex 的表现高度依赖你如何表达需求。用“自然语言 + 明确目标”去沟通，效果最好。
- 一步步来效果更佳：不要期望一句话能解决整个问题。多拆任务、多轮迭代，Codex 会越来越“懂你”。
- 适合结构清晰的代码：Codex 对于数据处理、图像识别、算法逻辑等结构明确的任务处理得很好；但对领域特殊性强、依赖上下文的代码（比如 shader、游戏引擎底层）理解还有限。
- 适合配合 IDE 使用：我建议在 VSCode 或 PyCharm 中结合 Codex 使用，能更方便地粘贴代码、修改测试。
总结
Codex 的加入，确实让我这个老程序员有种“团队扩编了”的感觉。它不是替代我们，而是让我们更快完成那些重复性高、逻辑清晰的工作，从而把时间用在更有创造力的设计和探索上。
如果你也有沉睡在 GitHub 上的老项目，不妨试试用 Codex 给它注入点新的活力。
如果你喜欢这样的开发经验分享，欢迎关注我的公众号，我会持续记录 AI 与编程的结合方式，以及那些失败与意外收获。
