Builders Unscripted 第 3 集：Alchemy 產品負責人 Matias Castello（第 2/2 段）

🧑‍🏫 這是 OpenAI 訪談 builder 系列的後半段。Alchemy 的產品負責人 Matias 示範幾種用法：讓 Codex 在他睡覺時研究競品並做出一堆新功能，對著手錶講一句話就叫家裡的 AI 改程式，還有用新模型重做十年前的比賽作品。最後他給想動手做東西的人三個很實際的心態建議。

• 14:57 他的流程會要求自己事先把所有細節講清楚；Codex 拿到這些資訊後就能自己去 build
  ↳ 他會先把需求講到很清楚：要做什麼、細節是什麼。Codex（OpenAI 的寫程式 AI 助手）拿到完整資訊，就不必一直回頭問，能自己把東西做出來。
• 15:29 下一步的目標：在既有產品上持續產生新功能，但不讓自己成為瓶頸，也不必所有點子都來自他。他仍保留決定要不要採用的控制權
  ↳ 他希望產品能一直長出新功能，但點子不一定要來自他，也不用等他動手。只是最後每個功能留不留，還是由他決定。
• 15:29 他做了一個 skill，用來在既有專案上做實驗。他只要告訴 Codex 想發展的方向或高層目標，Codex 就會去研究可以做哪些功能
  ↳ 他寫了一個 skill（把一串固定步驟寫成流程，讓 Codex 照著一次跑完），專門在現有專案上做實驗。他只給方向，想功能的工作交給 Codex。
• 16:02 Codex 會研究競品在做什麼，提出大量功能，並用 feature flags 把它們做成實驗放進 code base
  ↳ Codex 先查同類產品有哪些功能，再做出一大批新功能。每個功能都包成 feature flag（功能開關，可以單獨開或關），放進 code base（這個專案的全部程式碼）。
• 16:02 成果是一長串實驗性 feature flag，每個功能都能獨立開關。這些全是某天晚上他睡覺時一次做完的
  ↳ 最後得到一整排可以各自開關的實驗功能，想試哪個就開哪個。這些是某天晚上他睡覺時，Codex 一次做完的。
• 16:33 睡前給 Codex 的指令：找出還有誰在做 AI 寫作助理、它們有哪些功能，依有趣程度和影響力評分，全部以模組化方式實作，方便隔天逐一開關測試
  ↳ 他睡前交代了四件事：查還有誰在做 AI 寫作助理、列出它們的功能、依有趣程度和影響力打分、每個功能都做成獨立模組。這樣他隔天起床就能一個一個開來試。
• 17:05 主持人指出，他不只用 Codex 規劃和實作，連「該做什麼功能」的線上研究也交給 Codex
  ↳ 主持人點出他跟一般人用法的差別：一般人叫 AI 照著做，他連「到底該做什麼功能」的前期研究也交給 Codex。
• 17:05 他認為 Codex 做研究比他強，因為它不會厭倦搜尋。前提是說清楚要研究什麼、結果要怎麼組織，以及拿結果去做什麼
  ↳ 他覺得 Codex 查資料比人強，因為它不會查到煩。前提是你要講清楚三件事：查什麼、結果怎麼整理、整理完要拿來做什麼。
• 17:36 整個流程其實是一連串相當小的步驟。因為都寫在一個或一組 skills 裡，Codex 能一次全部跑完
  ↳ 這個流程看起來很厲害，其實是很多小步驟串在一起。步驟都寫進 skill 裡，Codex 就能從頭跑到尾，中間不需要人接手。
• 17:36 示範的功能：打開後立刻出現，例如翻譯功能，以及改變輸出訊息格式（例如 Slack 風格）
  ↳ 他現場打開幾個實驗功能，一開就能用。例如翻譯，或把輸出訊息改成 Slack（常見的工作聊天軟體）那種格式。
• 18:06 做法總結：不從零開始，而是想想自己重複做的事、喜歡的做事方式
  ↳ 他的建議是：不要想從零打造一套 AI 系統。先觀察自己每天重複在做的事，還有你習慣、喜歡的做法。
• 18:37 把這些做法放進 skills 或 agent's .md 檔，有時再加上額外工具，然後讓 AI 做大部分工作
  ↳ 把這些做法寫進 skill 或 agent's .md 檔（一份文字說明檔，告訴 AI 你希望它怎麼做事），需要時再給它一些工具，大部分工作就交給 AI。
• 18:37 他的其他作品：Mac 上的 AI 寫作助理、使用 OpenClaw、手機上的幾個專案，甚至一個 Apple Watch app
  ↳ 他還做了很多別的東西：Mac 上的 AI 寫作助理、在 OpenClaw 上架的助理、幾個手機專案，甚至一個 Apple Watch app。
• 19:10 做這些是想嘗試開啟 coding 工作的不同入口。他的 OpenClaw 助理名叫 Lou
  ↳ 他做這些，是想試試寫程式不一定要坐在電腦前，也可以從聊天、手錶等地方開始。他在 OpenClaw（用來架個人 AI 助理的工具）上的助理叫 Lou。
• 19:42 Lou 主要有兩個工作：在朋友群組聊天裡講笑話，以及幫他寫程式
  ↳ Lou 有兩份工作：在朋友群組裡講笑話，還有幫他寫程式。
• 19:42 Lou 在家裡一台專用機器上運作，可以存取 Codex，並有整合讓他在外也能做事
  ↳ Lou 跑在他家裡一台專門給它用的電腦上，可以叫 Codex 做事。他也接好了對外的管道，所以出門在外也能指揮 Lou。
• 19:42 他做了 OpenClaw 的 Discord 與 Codex 整合，每個 Discord channel 綁定一個特定 repo
  ↳ 他把 OpenClaw、Discord（可以開很多頻道的聊天軟體）和 Codex 接在一起。每個頻道對應一個 repo（一個專案的程式碼資料夾），在哪個頻道講話，就是改哪個專案。
• 20:15 外出時用手機透過 Discord 跟 Lou 對話，就能讓家裡的 Codex 工作，包括一些目前在雲端還不容易做的事
  ↳ 他出門時用手機在 Discord 跟 Lou 講話，家裡電腦上的 Codex 就會開工。有些目前在雲端還不好做的事，也能靠家裡這台機器完成。
• 20:15 他在 Apple Watch 主畫面做了 complication，錄一段短語音就能觸發 Codex job
  ↳ 他在 Apple Watch 錶面放了一個 complication（錶面上的小工具），點一下錄一句話，就能叫 Codex 開始一項工作。
• 20:46 這主要適用於 one shot 的小事，例如「修掉這個網站 landing page 上的錯字」。需要搭配 iPhone companion app
  ↳ 這適合一句話交代得完、一次就能做完的小事（one shot），例如修網站首頁的錯字。手錶要搭配 iPhone 上的配套 app 才能用。
• 20:46 現場示範：對手錶說「在我的 skills repo 建立一個 test.md 檔」
  ↳ 現場示範時，他對手錶說：「在我的 skills repo 建立一個 test.md 檔」，測試整條流程通不通。
• 21:16 iPhone app 會轉錄訊息、理解意圖，再路由到正確位置
  ↳ 手錶只負責收音。iPhone app 把語音轉成文字、判斷他想做什麼，再把任務送到對的地方。
• 21:16 它掌握他 GitHub 帳號的 context，所以知道「skills repo」指的是他個人的 skills repo，接著執行任務，幾分鐘後會收到通知
  ↳ 它知道他 GitHub（存放程式碼的平台）帳號裡有哪些專案，所以聽到「skills repo」就知道是哪一個。任務送出後，幾分鐘就會收到完成通知。
• 21:47 執行方式有兩種：一是輸入 OpenAI API key；二是連到在別處運行的 Codex app server，使用他的帳號並連著他的 GitHub 和所有 context
  ↳ 跑任務有兩種接法。一是填 API key（OpenAI 給的一串金鑰，讓程式能呼叫模型）。二是連到另一台機器上的 Codex app server，直接用他的帳號、GitHub 和既有資料。
• 22:19 這不適用於所有事。需求複雜時還做不到，但小事很方便，也是他玩 Codex App Server 的方式
  ↳ 他坦白說這不是萬用的，需求一複雜就做不到。但交代小事很方便，這也是他拿來玩 Codex App Server 的方式。
• 22:50 OpenAI 方表示，他們開源了 Codex CLI、Codex harness 和 Codex app server，目的是促進開放生態，讓 builder 用自己的方式延伸使用
  ↳ OpenAI 方說，Codex CLI（在終端機打指令用的版本）、Codex harness（讓模型能實際動手做事的外層程式）和 app server 都已開源，就是希望大家自己接出新用法。
• 22:50 OpenAI 方提到，從手錶或手機使用 coding agent 是他們還沒推出的功能
  ↳ OpenAI 方也說，從手錶或手機操作寫程式的 AI，是他們官方還沒推出的功能。等於他自己先做出來了。
• 23:20 示範結果：建立 test.md 的請求成功送達並完成。任務本身沒什麼用，但證明整套流程可行
  ↳ 結果檔案真的建好了。建一個 test.md 本身沒什麼用，重點是證明「對手錶說一句話，家裡的 AI 就去改程式」這條路走得通。
• 23:53 主持人提到最近推出了許多 Codex 功能，以及最新模型 GPT 5.5
  ↳ 主持人接著提到，Codex 最近推出了很多新功能，還有最新模型 GPT 5.5。
• 23:53 驚喜之一：computer use 比他印象中好很多
  ↳ 讓他意外的是 computer use（讓 Codex 自己看畫面、動滑鼠來操作電腦）比他印象中好很多，已經能實際幫上忙。
• 24:23 例子：要把一堆網域 URL 複製貼上到某個 admin panel，他叫 Codex 透過 SSH 連進接在電視上的 Raspberry Pi 代勞
  ↳ 他要把一堆網址一個個貼進某個管理後台，很煩。於是叫 Codex 用 SSH（從遠端連進另一台電腦的方式），連到接在電視上的 Raspberry Pi（一種小型電腦）去做。
• 24:23 Codex 找到透過瀏覽器連上 Raspberry Pi 的方法，從他提供的檔案中找出所有 URL，把整件事做完
  ↳ Codex 自己找到用瀏覽器連上那台 Raspberry Pi 的方法，從他給的檔案裡挑出所有網址，把整件事做完。
• 24:55 有趣的是，他本來想用 computer use 省時間，結果全程都在看它操作
  ↳ 有趣的是，他本來是想讓 AI 代勞來省時間，結果看它操作看得太入迷，整個過程都盯著螢幕。
• 24:55 游標移動有動畫可以跟著看；也可以讓它在背景執行
  ↳ 操作時游標移動有動畫，你可以看到它每一步點了哪裡。不想看的話，也可以讓它在背景跑，你去做自己的事。
• 25:26 他把一個十多年前的 hackathon 專案當作個人 eval。每次新模型推出就重做一次，看細節做對多少、設計進步多少
  ↳ 他拿十多年前一個 hackathon（限時一兩天的開發比賽）的作品當個人 eval（測試基準）。每出一個新模型就重做一次，比較細節做對多少、設計進步多少。
• 25:26 這個專案叫 SnapCat，是讓貓自拍的 app
  ↳ 那個專案叫 SnapCat，是一個讓貓自拍的 app。
• 26:00 SnapCat 的運作：黑色畫面上有一個移動的紅色雷射點，貓每次碰到螢幕，就用前鏡頭拍一張照片
  ↳ 畫面全黑，有個紅色雷射點到處跑。貓每次撲到畫面（viewport，app 顯示內容的區域），前鏡頭就拍一張照。
• 26:00 按音量鍵可以退出貓模式（貓不容易按到音量鍵）
  ↳ 要離開貓模式，按音量鍵就好。選音量鍵是因為貓都在螢幕上亂拍，很難剛好按到側邊的按鍵。
• 26:31 退出後進入相簿，可以看剛拍的照片、選一張分享
  ↳ 離開後會進到相簿，可以看剛才貓拍的照片，挑一張分享出去。
• 26:31 十多年前，五人團隊在 hackathon 花了超過一整天才做出來。現在一個精心撰寫的 prompt 加上幾個 skills，就能一次做完
  ↳ 當年五個人花了超過一整天才做出來。現在只要一段寫得好的 prompt（給 AI 的指令），加上幾個 skill，一次就能完成。
• 27:01 UI 做法：模型能輕鬆 one shot 出 app 骨架。之後他描述想要的風格（輕盈、繽紛、playful），先生成 UI 圖，再叫 Codex 照圖實作
  ↳ 做畫面的方法：先讓模型一次生出 app 的基本架構，再用文字描述想要的風格（輕盈、繽紛、俏皮），先生成設計圖，再叫 Codex 照著圖把畫面做出來。
• 27:31 滿意相簿頁的風格後，他要 Codex 依同一風格重新設計 settings page；Codex 先生成新圖再實作，home screen 也照同樣方式處理
  ↳ 相簿頁滿意之後，他要 Codex 用同樣的風格重做設定頁：先出新的設計圖，再實作。首頁也照同樣方式處理，整個 app 的風格就一致了。
• 27:31 他認為這是一種相當不同、全新的 UI 建構方式
  ↳ 他認為「先生圖、再照圖寫程式」是一種很新的做介面方式，跟以前直接寫程式慢慢調畫面很不一樣。
• 27:31 這次成果是他看過最好的，比幾個月前那次好很多
  ↳ 他說這次做出來的是他看過最好的版本，比幾個月前重做的那次好很多。
• 28:05 這次成果遠勝當年花整整 24 小時做出的版本。這是他前一晚為了錄影一次做出來的
  ↳ 這一版遠遠勝過當年花整整 24 小時做出來的版本，而且是他錄影前一晚一次做出來的。
• 28:37 給 builder 的建議一：假設它是可能的。有點子的話，多半能做到
  ↳ 第一個建議：先假設它做得到。只要你有點子，多半都能實現，不要還沒試就先放棄。
• 28:37 建議二：假設你做得到。很多人其實都能做這些東西，阻礙在於他們以為自己做不到
  ↳ 第二個建議：先假設「你」做得到。很多人其實有能力做這些東西，真正卡住他們的，是以為自己做不到。
• 29:08 建議三：LLM 沒做出你要的東西時，放下自尊，假設是你的問題，不要假設工具能力不足，而是你還沒找到傳達需求的方式
  ↳ 第三個建議：AI 沒做出你要的東西時，先別怪工具。放下面子，想想是不是自己還沒講清楚，換個方式再說一次。
• 29:08 遇到失敗就再試一次。他做過很多次重試，這讓他在打造東西上走了很遠
  ↳ 失敗了就再試一次。他自己重來過很多次，正是靠一直重試，才能做出這麼多東西。

十多年前在 hackathon 做 SnapCat 時，團隊有幾個人？