OpenAI выпустили Codex Desktop, и это совсем не Cowork
Вчера OpenAI представили нативное приложение для macOS. Главная новость: обнулили и удвоили лимиты для всех платных подписчиков и временно открыли доступ даже бесплатным пользователям.
Хорошо, что я не купил подписку за $200.
🎯 Что такое Codex Desktop
Это графический интерфейс для запуска нескольких AI-агентов параллельно. Можно делегировать задачи, которые выполняются до 30 минут без участия человека. Skills, Automations, worktrees — всё как у Claude Code.
По данным OpenAI, за последний месяц Codex использовали больше миллиона разработчиков.
🧪 Мой эксперимент: одна задача, два инструмента
У меня есть убеждение, что кодинг-агенты отлично справляются с офисной рутиной. Решил проверить.
Задача: SEO-шники прислали шаблоны названий товаров по категориям. Нужно применить их к выгрузке из 1С-Битрикс — 80 товаров, 14 категорий. Классический убийца времени офисных сотрудников. С одной стороны для специалиста это минут 30 вместе с чаем, с другой, тратить на это время жалко.
Закинул задачу в оба инструмента. Взял топовые модели: Opus 4.5 для Cowork и GPT-5.2 для Codex.
Результаты:
🔸 Cowork (Opus 4.5): запустил 14 параллельных субагентов — по одному на категорию. Каждый писал в свой JSON, потом собрал в Excel. Время: 96 секунд. Потратил 4% пятичасовых лимитов.
🔸 Codex (GPT-5.2): написал Python-скрипт для генерации заголовков, потом его выполнил. Время: ~20 минут. Потратил 6% удвоенных лимитов.
🤔 К чему я это
Для офисной рутины Codex Desktop — это совсем не Cowork. Разные подходы: Cowork параллелит субагентов и делает работу «руками», Codex пишет код.
Если задача разовая — Cowork выигрывает с огромным отрывом. Если нужен воспроизводимый процесс — подход Codex имеет смысл. Но и заниматься повторяемыми задачами будут менеджеры.
Кстати, Cowork не повёлся на мою идею с лок-файлом — просто сделал отдельные JSON для каждой категории. Простые решения работают лучше.
Попробовать: https://openai.com/codex (macOS, для Windows — вейтлист)
А вы уже тестировали офисные задачи на кодинг-агентах? Какие результаты?
----
Поляков считает — AI, код и кейсы
Вчера OpenAI представили нативное приложение для macOS. Главная новость: обнулили и удвоили лимиты для всех платных подписчиков и временно открыли доступ даже бесплатным пользователям.
Хорошо, что я не купил подписку за $200.
🎯 Что такое Codex Desktop
Это графический интерфейс для запуска нескольких AI-агентов параллельно. Можно делегировать задачи, которые выполняются до 30 минут без участия человека. Skills, Automations, worktrees — всё как у Claude Code.
По данным OpenAI, за последний месяц Codex использовали больше миллиона разработчиков.
💡 Codex запустился как CLI в апреле 2025, потом появился веб-интерфейс. Я подумал, что десктоп-приложение — это ответ на Cowork от Anthropic, но нет, судя по всему просто попытка дать интерфейс, возможно способ конкурировать с Antigravity.
🧪 Мой эксперимент: одна задача, два инструмента
У меня есть убеждение, что кодинг-агенты отлично справляются с офисной рутиной. Решил проверить.
Задача: SEO-шники прислали шаблоны названий товаров по категориям. Нужно применить их к выгрузке из 1С-Битрикс — 80 товаров, 14 категорий. Классический убийца времени офисных сотрудников. С одной стороны для специалиста это минут 30 вместе с чаем, с другой, тратить на это время жалко.
Закинул задачу в оба инструмента. Взял топовые модели: Opus 4.5 для Cowork и GPT-5.2 для Codex.
Результаты:
🔸 Cowork (Opus 4.5): запустил 14 параллельных субагентов — по одному на категорию. Каждый писал в свой JSON, потом собрал в Excel. Время: 96 секунд. Потратил 4% пятичасовых лимитов.
🔸 Codex (GPT-5.2): написал Python-скрипт для генерации заголовков, потом его выполнил. Время: ~20 минут. Потратил 6% удвоенных лимитов.
📊 Разница в скорости — в 12 раз. При этом Codex создал переиспользуемый скрипт, а Cowork просто решил задачу.
🤔 К чему я это
Для офисной рутины Codex Desktop — это совсем не Cowork. Разные подходы: Cowork параллелит субагентов и делает работу «руками», Codex пишет код.
Если задача разовая — Cowork выигрывает с огромным отрывом. Если нужен воспроизводимый процесс — подход Codex имеет смысл. Но и заниматься повторяемыми задачами будут менеджеры.
Кстати, Cowork не повёлся на мою идею с лок-файлом — просто сделал отдельные JSON для каждой категории. Простые решения работают лучше.
Попробовать: https://openai.com/codex (macOS, для Windows — вейтлист)
А вы уже тестировали офисные задачи на кодинг-агентах? Какие результаты?
----
Поляков считает — AI, код и кейсы