一句话看懂：OpenAI 为其 Codex 客户端推出 Record&Replay 功能，允许 AI 观察并学习人类在电脑上的完整操作流程，将其打包为可复用的技能（skill），从而绕开传统 API 限制，直接通过图形界面自动化执行重复任务。这意味着人类正在从软件操作者转变为 AI 训练者。
事件核心：发生了什么
2026年6月19日，OpenAI 为 Codex 新增 Record&Replay 插件（目前仅支持 macOS）。用户可授权 Codex 录制自己在电脑上完成特定任务的全过程——如视频上传、报销、报表拉取等——录制结束后 Codex 会自动复盘并生成一份包含场景说明、输入要求、执行步骤和结果验证的 skill。下次使用时，用户只需在对话中调用该 skill 并传入本次的具体可变参数（如目标文件、日期范围），Codex 就会结合 Computer Use、Chrome 扩展或应用内浏览器三种底层能力灵活复现操作，甚至能自行处理缺 Python 环境等报错。录制时需注意：演示应短而完整、录前告知可变输入、切勿录入密码等敏感数据。
为什么重要
传统自动化依赖软件开放的 API，边界由厂商定义。Record&Replay 直接学习人类操作图形界面的方式，将 AI 的自动化对象从结构化接口扩展到任意桌面应用。这意味着：第一，大量“有隐性规则但说不清”的办公场景（如按个人习惯定停车位、按团队惯例配 issue）首次具备了低门槛的自动化可能；第二，Codex 本身是模型开放客户端，可对接 OpenAI、本地开源模型（Ollama/LM Studio）及第三方服务（Mistral/Azure/Amazon Bedrock），这意味着该能力并非绑定单一模型，而是可能成为跨模型的操作系统层能力；第三，它暗示一个趋势：人从“如何操作软件”转向“要完成什么任务”，教会 AI 使用工具正在成为比亲自使用更重要的技能。
对用户/开发者/创作者的影响
对普通用户，最直接的好处是能“做一遍就教会 AI”，快速摆脱报销、配置、发视频等重复劳动，但需注意当前仅限 macOS 且欧盟、英国、瑞士暂不可用。对内容创作者，该功能特别适合批量上传视频、管理元数据的场景，且学会的技能可无人值守反复执行。对开发者，Codex 提供了三条技术路径的选型指南：优先用插件或 MCP（模型上下文协议），视觉控制（Computer Use）用于覆盖结构化工具够不着的边角；同时应警惕——若团队使用 requirements.toml 统一管理 Codex，关闭 computer_use 功能会导致 Record&Replay 同步消失。对组织管理者，若需跨团队复用或捆绑多个 skill，目前公开信息显示仍需将录制能力打包为独立插件，而非停留在录制层面。
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值得关注的后续
1. Windows 支持何时上线？目前仅限 macOS 且首发排除欧盟/英国/瑞士，可能涉及隐私合规或地区性监管审查；2. 竞品是否跟进？Google 的 Project Mariner 及 Anthropic 的 Computer Use 均已展示类似能力，该功能可能加速行业对“AI 操作电脑”安全边界的评估；3. 技能的商业化生态？当 skill 可跨团队、跨模型复用后，是否会形成类似“AI 技能商店”的第三方市场，是值得观察的潜在变化。
来源：虎嗅 (Huxiu)
