码农连任务都不写了？Codex开始自己给自己派活

Codex的/goal功能上线：从写代码到写任务

今年4月底，OpenAI在Codex CLI中悄悄上线了/goal功能，近期又在config.toml里开放了配置开关。这个功能彻底改变了人机协作的范式：过去开发者给AI的是“怎么写”的指令，而现在交出去的是“写什么”的意图。/goal不仅是一段起始指令，还是“完成审计”的标准。Codex每跑完一轮都会对照目标自问“还该做什么”和“是不是已经做完了”，然后继续迭代，直到任务全部完成或token耗尽。社区给它起了个外号叫“Ralph循环”——规划、执行、测试、复查、迭代，全程自转，不完成目标不收手。

人类只给意图，Codex自己拆解派活

前Anthropic成员、现MagicPath CEO的Pietro Schirano在X上展示了这一能力的极致玩法：他不再手写那份/goal，而是把一句高层意图丢给Codex，让模型先给自己写一份详细的目标文档——怎么拆任务、哪些并行、最后怎么汇总，全由模型自己定。从头到尾，人类只说了一句话，剩下的拆解、调度、收尾，Codex安排得明明白白。Schirano甚至用这套方法让Codex自动为每个子智能体生成专属的/goal，智能体的层级自动就长了出来。开发者圈惊叹：过去交给AI的是体力，现在交出去的是判断力——连“要干什么”都不再亲手写了，程序员在这条流水线上还剩下什么？

14小时无人值守：18个功能自主交付14个

一位开发者实测了这款“自治”能力的极限：给Codex一句高层目标，把BACKLOG.md里的18个功能全部丢进去，然后人离开了工位。大约18小时后回来发现，Codex已经自主实现了其中14个功能，每一处改动都过了测试、在CI里合并，全程没有要一次人工确认，连代码自审都交给了GPT子智能体。a16z的Andrew Chen也拿/goal在一个真实的eGPU加Mac设备驱动项目上跑了一整夜，14小时过去，第二天早上系统还在自动推进。社区对此的评价是：手动提20次、每次盯着看的会话撑死几十万token；一个跑14小时、没人管的会话，量级完全不是一个概念。

多智能体自动孵化：Gibbs与Leibniz的诞生

Pietro Schirano的演示视频展示了更令人惊叹的画面：主智能体输入高层目标后，约10秒状态变为“Creating 2 agents”，右侧子智能体面板出现了首个分身Gibbs，随后又扩展出Leibniz。每个子智能体都拿着自己专属的/goal并行工作——比如Gibbs的设计目标是“设计一条数学化的过山车轨道”。这套打法的核心是：主智能体为每个子智能体生成独立的目标文档，然后让它们各司其职。开发者Pablo Stanley甚至把这一流程做成了模板，给出“Build [THING]＋功能＋风格”的提示词框架，让Codex自动生成goal并孵化对应的子智能体，人只负责开头那一句话。

从写下层到计划层：程序员的角色迁移

几乎在同一时间窗口，三家主流编程智能体不约而同地推出了“让AI自己拆任务、自己派智能体”的功能。社区迅速将Codex的/goal与Claude Code的CLAUDE.md进行比较：同样是让智能体读一份“写给自己看的说明”，但Codex更进一步——它能给自己、给一群子智能体派活，不再只是一个写代码的助手，而更像一个跑在后台的任务调度器。当然，当前的自治仍带有护栏：官方建议在goal末尾加token预算，不要一上来就发/goal，且Claude目前只支持“只派一层”的限制。但真正的迁移正在发生：人从规划层后移了一步——先是不写代码，后是不写任务，如今只剩下一句话。当代码、任务、意图一层层交出去后，程序员需要重新定义自己的角色，从执行者变成需求定义者和系统设计师。