本文首发于2026年5月7日，基于最新版Codex实测

背景：最近OpenAI发布了Codex的重大更新，整个程序员圈子都在讨论。有人说"以后不需要程序员了"，也有人说"AI还是不行"。我花了整整3天，把Codex的所有功能都测了一遍，给大家一个真实的答案。

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前言：我为什么要做这个测评？

先交代一下我的背景：35岁老程序员，去年被裁，现在靠AI接副业单子。

最近Codex更新刷屏了，朋友圈一半人在吹"AI要取代程序员了"，另一半人在说"AI还是垃圾，写的代码根本不能用"。

我花了3天时间，用最新版Codex做了：

• ✅ 10个真实项目需求

• ✅ 从简单脚本到复杂系统

• ✅ 对比了Cursor、Claude、GPT-4o

• ✅ 算了一笔账：普通人靠AI编程到底能赚多少钱

全文5000字，没有虚的，全是干货。

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一、先看结果：Codex 2026到底有多强？

测试1：简单Python脚本（入门级）

需求：写一个批量重命名图片的脚本，按日期排序，支持多种格式

# 我只输入了一句话："写一个批量重命名文件夹中图片的脚本，按创建日期排序，支持jpg/png/webp，文件名格式：日期_序号.扩展名"



# 然后Codex输出了这个：

import os

from datetime import datetime



def batch_rename_images(folder_path):

    """

    批量重命名文件夹中的图片文件

    按创建日期排序，命名格式：YYYYMMDD_HHMMSS_序号.扩展名

    """

    # 支持的图片格式

    image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp', '.gif', '.bmp'}

    

    # 获取所有图片文件

    images = []

    for filename in os.listdir(folder_path):

        ext = os.path.splitext(filename)[1].lower()

        if ext in image_extensions:

            file_path = os.path.join(folder_path, filename)

            create_time = os.path.getctime(file_path)

            images.append((create_time, filename, ext))

    

    # 按创建日期排序

    images.sort(key=lambda x: x[0])

    

    # 重命名

    renamed_count = 0

    for index, (create_time, filename, ext) in enumerate(images, 1):

        date_str = datetime.fromtimestamp(create_time).strftime('%Y%m%d_%H%M%S')

        new_name = f'{date_str}_{index:03d}{ext}'

        old_path = os.path.join(folder_path, filename)

        new_path = os.path.join(folder_path, new_name)

        

        # 避免重名

        counter = 1

        while os.path.exists(new_path):

            new_name = f'{date_str}_{index:03d}_{counter}{ext}'

            new_path = os.path.join(folder_path, new_name)

            counter += 1

        

        os.rename(old_path, new_path)

        renamed_count += 1

        print(f'重命名成功: {filename} -> {new_name}')

    

    print(f'\n完成！共重命名 {renamed_count} 个文件')



if __name__ == '__main__':

    folder = input('请输入文件夹路径：').strip()

    if os.path.isdir(folder):

        batch_rename_images(folder)

    else:

        print('文件夹路径无效！')

测评结论： ✅ 100分

• 有完整的注释

• 有异常处理（文件名重复怎么办）

• 有用户友好的交互

• 代码风格规范，符合PEP8

人类程序员写这个需要多久？ 大概30分钟。

Codex写这个需要多久？ 17秒。

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测试2：Flask后端接口（进阶级）

需求：写一个用户注册登录的Flask接口，包含JWT认证，密码加密，参数校验

这个需求我给了10个程序员朋友做，平均耗时：2小时。

Codex耗时：2分17秒

输出了什么？

1. ✅ 完整的项目结构（路由、模型、工具类分开）

2. ✅ bcrypt密码加密

3. ✅ JWT token生成和验证

4. ✅ pydantic参数校验

5. ✅ 统一的响应格式

6. ✅ 错误处理

7. ✅ README文档，包含启动命令、测试用例

我实际跑了一下：

• 改了2个小bug（导入路径问题）

• 加了数据库连接配置（它用的是SQLite，我换成MySQL）

• 总共花了15分钟就能用了

测评结论： ✅ 95分

• 扣5分是因为导入路径需要根据实际项目调整

• 整体架构、思路、实现都非常好

• 一个中级程序员的水平

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测试3：React前端页面（高级）

需求：写一个任务管理的React页面，包含增删改查，拖拽排序，数据持久化

这个需求的复杂度：

• 前端UI框架 + 状态管理

• 拖拽交互

• 本地存储持久化

• 响应式布局

Codex耗时：5分42秒

输出结果：

• ✅ 使用React 18 + TypeScript

• ✅ 使用dnd-kit做拖拽（不是老的react-dnd，跟上了技术趋势）

• ✅ localStorage持久化

• ✅ Tailwind CSS样式

• ✅ 完整的CRUD操作

我实际跑了一下：

• 直接就能跑！几乎没改什么

• 样式还挺好看的

• 拖拽流畅，没有bug

测评结论： ✅ 90分

• 真的惊到我了，写得比很多初级前端还好

• 代码组织清晰，命名规范

• 可以直接用到真实项目中

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测试4：完整的全栈项目（专家级）

需求：做一个简单的博客系统，包含：

• 后端：FastAPI + PostgreSQL

• 前端：React + TypeScript

• 功能：文章CRUD、用户认证、评论、搜索

• 部署：Docker-compose一键启动

这个需求的人类开发时间： 高级程序员1-2天，中级3-5天。

Codex耗时：23分钟

输出了什么？

blog-system/

├── backend/

│   ├── app/

│   │   ├── __init__.py

│   │   ├── main.py          # FastAPI入口

│   │   ├── models.py        # SQLAlchemy模型

│   │   ├── schemas.py       # Pydantic schema

│   │   ├── crud.py          # 数据库操作

│   │   └── auth.py          # JWT认证

│   ├── requirements.txt

│   └── Dockerfile

├── frontend/

│   ├── src/

│   │   ├── components/      # 组件

│   │   ├── pages/           # 页面

│   │   ├── services/        # API调用

│   │   └── App.tsx

│   ├── package.json

│   └── Dockerfile

├── docker-compose.yml

└── README.md

我实际测试：

• docker-compose up -d 直接就能跑起来

• 前端后端都没问题

• 功能基本完整，我加了一些样式优化就可以用了

测评结论： ✅ 85分

• 扣15分是因为：有些边缘情况没考虑到，比如异常处理、边界条件

• 但整体架构、思路、实现都是对的

• 一个中级程序员2天的工作量，它23分钟搞定了

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二、对比其他工具：谁才是最好的AI编程工具？

我同时测了4个工具：

1. OpenAI Codex（最新版）

2. Cursor 3.0（内置Claude）

3. GPT-4o（通用大模型）

4. Claude 3 Opus（Anthropic的大模型）

测试维度：代码质量、速度、理解能力、bug率

对比维度	Codex	Cursor	GPT-4o	Claude 3
代码质量	95分	85分	80分	88分
生成速度	100分	80分	85分	70分
需求理解	90分	92分	85分	95分
bug率	5%	12%	15%	8%
上下文长度	128k	200k	128k	200k
综合得分	92分	87分	83分	89分

结论：

• 纯写代码：Codex > Claude 3 > Cursor > GPT-4o

• 沟通需求：Claude 3 > Cursor > Codex > GPT-4o

• 长代码项目：Cursor（Claude）> Codex > GPT-4o

我的建议：

• 写单个函数/小脚本：用Codex，又快又好

• 做复杂项目/长代码：用Cursor（Claude 3），上下文够长

• 需求不清晰，需要沟通：用Claude 3，理解能力最强

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三、灵魂拷问：普通人还能靠AI编程赚钱吗？

这是大家最关心的问题，我直接给答案：

能，但不是你想的那种方式。

误区1：靠AI写完整项目，接单赚钱

❌ 不现实

为什么？

1. 客户的需求永远是模糊的，AI无法独立跟客户沟通

2. 复杂项目需要架构设计能力，AI还差得远

3. 出了bug需要人来排查，AI只能辅助

现实情况： 你还是需要懂编程，AI只是提升你的效率。

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误区2：学会用AI，就可以当程序员了

❌ 也不现实

为什么？

• AI写的代码你需要能看懂

• 出了bug你需要能排查

• 你需要知道什么是好代码，什么是坏代码

• 你需要理解业务逻辑，把需求翻译成代码

现实情况： AI把"会写代码"的门槛降低了，但"会写好代码"的门槛反而更高了。

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✅ 普通人靠AI编程赚钱的3个正确姿势

姿势1：成为"AI编程prompt工程师"

帮别人写高质量的prompt，让AI产出更好的代码。

收费标准： 500-2000元/个prompt

适合人群： 懂编程，但不想天天写代码的人

收入预期： 月入5000-20000元

姿势2：做"代码定制化"服务

用AI快速生成代码，然后帮客户做定制化修改、部署、维护。

收费标准： 2000-10000元/个小项目

适合人群： 有一定编程基础，能看懂改代码的人

收入预期： 月入10000-50000元

姿势3：做SaaS工具，靠AI放大

用AI快速开发一个小工具，然后靠订阅赚钱。

收费标准： 99-299元/人/年

适合人群： 有产品思维，能找到痛点的人

收入预期： 月入10000-100000+元

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💰 我自己的真实数据

我现在靠AI接副业单子，真实收入：

月份	接单数量	总收入	平均每单	实际工作时间
3月	3个	8500元	2800元	15小时
4月	5个	16800元	3360元	22小时
5月（到今天）	2个	7600元	3800元	8小时

关键变化：

• 以前做一个单子要3-5天

• 现在用AI，1-2天就能搞定

• 效率提升了3倍，收入自然也提升了

核心不是AI替你干活，而是AI让你效率提升3-10倍。

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四、AI编程时代，程序员会失业吗？

我的答案：80%的初级程序员会失业，但20%的高级程序员会赚得更多。

哪些人会被淘汰？

1. 只会写CRUD的程序员 - AI写CRUD比你快10倍，bug还少

2. 不学习新工具的程序员 - 别人用AI一天干你一周的活，你怎么比？

3. 只会写代码不会沟通的程序员 - 未来最值钱的是把需求翻译成代码的能力

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哪些人会更值钱？

1. 架构师 - AI能写代码，但不会做系统架构

2. 问题解决者 - 能快速定位问题、解决bug的人

3. 产品思维程序员 - 懂业务、懂产品，能把需求变成代码的人

4. 会用AI的程序员 - 用AI把自己的效率放大10倍的人

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五、给普通人的建议：现在开始学AI编程，晚不晚？

我的答案：不晚，恰恰是最好的时候。

给新手的3个建议

1️⃣ 不要从头学编程了，先学用AI写代码

• 以前：先学Python基础 → 数据结构 → 算法 → 框架 → 做项目

• 现在：先学怎么让AI帮你写代码 → 做项目 → 遇到不懂的再补基础

顺序反过来了！

2️⃣ 找一个小项目，边做边学

不要看了100个教程还没写过一行代码。

找一个简单的需求，比如：

• 批量重命名文件（就是我测试的第一个）

• 爬取某个网站的数据

• 做一个简单的待办清单

用AI帮你写，边写边学，遇到不懂的就查。

3️⃣ 建立你的"AI编程工具箱"

• Codex：写单个函数/小脚本

• Cursor：做复杂项目/长代码

• Claude 3：沟通需求/理解业务

• GitHub Copilot：IDE内补全

每个工具都有它擅长的地方，组合使用效率最高。

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六、总结：AI编程的未来

最后说几句心里话：

1. Codex很强，但还不能取代程序员 - 它是最好的副驾驶，但不是司机

2. 效率提升是真的 - 以前一周的活，现在1-2天就能干完

3. 真正赚钱的人，是会用AI的人，不是AI本身 - AI是工具，工具不会赚钱，人会赚钱

4. 不要焦虑，也不要轻视

   • 焦虑没用，AI不会因为你焦虑就停下来

   • 轻视也没用，AI真的会淘汰那些不学习的人

5. 最好的时机就是现在

   • 5年前开始做AI的人，现在都是大神了

   • 现在开始做AI的人，5年后也会是大神

   • 总比5年后再后悔"当年我怎么没学AI"强

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后记

写完这篇测评，我最大的感受是：

AI不是来取代程序员的，它是来让那些真正会用它的程序员，赚到以前10倍的钱。

以前你一个月只能做2个项目，赚2万。

现在你用AI，一个月能做10个项目，赚10万。

这就是AI的价值。

它不是来抢你饭碗的，它是来帮你把饭碗做大的。

当然，前提是你愿意学习，愿意改变。

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