「Coding 就不说了，这是它的看家本领。但除了 Coding 之外，这个工具已经慢慢融入到我日常工作的方方面面。」
小盖的 8 个场景，是 2026 年中文 power user 视角的 Codex 实战清单。每一条背后都是 「Codex + 一个 Skill / 一个 CLI / 一个数据源」 的组合——不是 prompt 玄学，是真工具链。
一、配图（三种形态）
信息型配图：直接把文章丢给 Codex，调用自建的文章配图 Skill。Skill 先通读全文、判断哪里适合插图、和用户确认，然后生成 HTML 版本的配图页面。重点：配图本质上是网页——文字、排版、布局不满意就改网页，不满意就重生成。
很多文章配图其实并不需要 GPT Image 2 这种图片模型。 对于信息传递来说，简单的图形、线条和排版往往已经足够了——越简单，读者越把注意力放回内容本身。
手绘风格脑图/流程图/时序图/架构图：先把文字丢给 Codex 拆解（要哪些节点、什么关系、怎么组织），框架确认后再调 Excalidraw Diagram Skill。同时输出 PNG 和 Excalidraw 文件——PNG 拿来用，Excalidraw 文件能再导入二次编辑。
PPT 插图：在 X 上发现的 Skill，把枯燥内容自动转成强烈手绘风格——小人、道具、场景、夸张视觉元素，让抽象内容看起来像在讲故事。
二、整理电脑磁盘
Macbook 装过大量 Agent 产品——装完很快又卸载，但「拖到废纸篓」删不干净，很多 Agent 软件背后还有依赖软件。
直接让 Codex 扫描系统——过去装过的 Agent 软件有没有残留文件、哪些关联组件还能安全删除。结果真找出来不少没卸干净的关联文件，动辄几个 G。
有了 Codex 之后，真的没必要再专门买那些磁盘清理软件了。
三、长文转 Slides
每周至少精读一篇长文。长文指真正值得花时间读完的深度博客、深度访谈、研究文章——不是新闻、不是碎片资讯。
读完直接交给 Codex 生成 HTML 版 Slides。重点不是面面俱到，是把核心观点、关键论据、整体脉络梳出来。然后对着 Slides 再完整过一遍——相当于复盘。
第一次阅读是在吸收信息，第二次借助 Slides 回顾是在整理自己的理解。 很多第一次阅读时忽略的细节，会在这个阶段重新浮现。
四、处理会议纪要
习惯导出 Markdown 再交给 Codex——尤其是同一个主题连续开了好几次会的时候。
把一个项目这周 3-4 次会议纪要一次性丢给 Codex，让它从整体视角分析，而不是只看某一次会议。
Todo 提取之后再追问：「这些 Todo 里面，哪些事情是你可以直接帮我完成的？」
有意思的是很多事它真能做：整理资料、写初稿、做调研、分析数据、汇总信息、生成文档、整理方案。
客户会议 / 用户访谈：让它梳理最关注的问题、最频繁出现的抱怨、被忽略但值得关注的反馈。
多渠道用户声音：微信群聊天记录 + 访谈纪要 + 问卷反馈统一整理丢给 Codex——做痛点分析、需求归类、观点提炼。数据量大时这种工作越来越倾向交给 Codex，因为它能同时读大量资料、还能发现不同信息之间的关联。
五、连接飞书
Codex 接入飞书——和 OpenClaw 接入方式差不多（Sam，看到没——这跟你的架构路线一致）。
本意是手机上用 Codex，结果用下来更喜欢电脑端飞书——因为飞书本身就是工作中心（聊天记录、会议纪要、文档、项目资料）。
最有价值的变化在飞书文档：以前让 Codex 改一段内容需要复制出来再扔给它，现在直接在飞书文档里 @ Codex 就行。
六、接入微信读书
微信读书最近发了 Skill，一键安装。
热门划线 = 成千上万名读者提前帮我们做了一轮筛选。 哪些段落最值得停下来思考、哪些最容易引发共鸣，大家已经用划线投过票了。
接入 Codex 之后，调用书里内容的成本被大幅降低——书的内容没变多，但「找某个观点在哪本书的哪一页」的成本变零。
典型用法：围绕某个主题从热门划线筛选相关内容、找某作者关于某问题的观点、几本书的热门划线整理共同出现的关键概念。
七、部署网站
Vibe Coding 了 11 个小工具——很多有后端。腾讯云 CloudBase 有 CLI，完成一次授权后所有部署都可以在 Codex 里搞定，不用再进 CloudBase 后台做配置。
八、处理公司日常琐碎事务
小公司——原本需要行政、HR、财务甚至法务处理的基础工作基本都交给 Codex。
合同：直接丢给它——先检查风险、梳理重点条款、按需求修改。标准化合同处理相当成熟。
制度文件、招聘资料、流程文档：都让它先完成第一版。
真正的杠杆是「和飞书数据打通」——
公司经营数据、财务数据放在飞书多维表格。给 Codex 装上飞书 CLI 之后，它可以直接连这些数据——不再只是聊天工具，能真正参与日常运营：新增数据、修改数据、批量检查数据。
固定的自动化流程——每天上午让 Codex 检查前一天数据：遗漏记录、异常数据、明显不合理的地方。人录数据难免出错，但它每天固定巡检一次，很多问题当天就能发现。月底跑一个命令，它把这个月的经营情况梳理出来。
2026 agent 栈里的位置
这条 thread 跟今日 SOTA Sync 站里前 9 条抽象层完全不同：
- 前 9 条都在讲**「agent 该怎么搭」**——范式、抽象、元层工程
- 这条讲**「agent 已经被怎么用了」**——普通 power user 把 coding agent 用成日常办公助手
真正的 AGI 信号不在 benchmark 上，在 8 个这样的真实 case 里——配图变 HTML、磁盘清理、读长文、多会议串分析、飞书文档原地修改、微信读书热划线调取、Vibe Coding 部署、HR/法务自动化。每一条背后都是「Codex + 一个 Skill / 一个 CLI / 一个数据源」——这是个普通用户在 2026 年能搭出来的栈。