我自己觉得，大学生用 Codex 最容易走两个极端。
一种是觉得它就是个更厉害的 ChatGPT，什么作业都往里面一扔；另一种是看到 Codex 主要和编程有关，就觉得“我又不是计算机专业，我用这个干嘛”。
其实我目前用下来的感觉是，它对大学生最有用的地方，反而是那些以前你知道电脑可以帮你做，但因为嫌麻烦一直没去学的事情。
比如我手里有几十个实验数据文件，以前可能就是一个个打开 Excel，复制、整理、改格式，然后再做图。有时候半小时不是花在分析数据上，而是在改列名、删空行、合并表格。
这种事情就很适合交给 Codex。
我一般不会上来就跟它说“帮我分析数据”，而是把需求说得很具体：这个文件夹里面有 30 个 CSV，把相同字段合并，缺失值先不要删，把异常数据单独标出来，再生成一个新的 Excel。然后让它自己写脚本、运行，出问题再改。
这里我觉得 Codex 和普通 chatgpt 对话的体验还是有点区别。ChatGPT 更像我坐在旁边问一个人“这个代码怎么写”，Codex 更像是我把电脑上的一件具体事情交给它做。
尤其是科研里面，这种杂活其实非常多。
改文件名、批量处理图片、提取表格、清洗数据、画图、统计结果、把几十个文件整理成统一格式……单看每一项都不难，但特别消耗时间。
以前为了做这些事情专门学 Python，我经常是学到 pandas 那一块就开始犯困。现在反而变成了先让 Codex 做，看到它生成的代码以后，再顺手问一句“这一段是什么意思”。
我甚至觉得这可能更适合一些非计算机专业的学生。
因为你不用先学三个月编程，才开始解决自己的问题。你可以先解决问题，再慢慢把里面用得最多的几段代码看懂。
当然，论文这块我反而不太建议把 Codex 当“代写工具”。
比如一句“帮我写一篇关于 XX 的论文”，这种用法我觉得挺浪费的。先不说学术规范，生成出来的东西你自己都不熟，导师追问两句就很容易露馅。
我更喜欢拿它干一些偏辅助的工作。
比如我已经写了一个数据处理脚本，但跑出来有几个样本明显不对，我可以直接把整个项目交给它，让它看看是数据的问题还是代码的问题；或者我从 GitHub 下了一个课题组开源的项目，README 看了半天还是不知道怎么跑，也可以让 Codex 先把项目结构读一遍，然后告诉我环境怎么配、入口文件在哪里、哪些参数需要改。
这类场景挺实际的。
还有一个我最近越来越明显的感觉：AI 对学习最大的帮助，不一定是“帮我得到答案”，而是降低你折腾工具的门槛。
以前我做一个小课题，如果突然需要爬一点公开数据、写个脚本、调用 openai api、把结果导进 Excel，光是查教程就能折腾一个晚上。现在很多东西可以先让 Codex 搭起来，自己再检查。
如果平时本来就在用 ChatGPT Plus，我觉得可以先从这些小任务开始，没必要一上来就想着升级 Pro，更没必要为了“科研”两个字疯狂充值 credits、积分或者点数。很多学生其实连现有额度都没充分用起来，就开始研究会员、订阅、续费、开通哪个套餐，我感觉多少有点买椟还珠了。
尤其是网上经常有人讨论 Plus、Pro、Business、Team，或者什么代充、代付，说得好像套餐越贵，论文就写得越好。我自己不太认这个。
对学生来说，工具够不够用是一回事，你会不会把一个模糊的问题拆成可以执行的小任务，是另一回事。
比如“帮我做毕业论文”就很模糊。
但如果换成：“这是我现在的实验数据和已有代码，先检查数据格式；然后看一下为什么第三组结果异常；不要改原始数据；修改代码之前告诉我准备改哪里”，Codex 往往就好用很多。
我现在甚至会故意让它少做一点。
先检查，再修改；先跑一部分数据，再跑全部；画完图以后先给我看结果，不要直接改后面的分析。
这样反而比较稳。
还有一点可能很多人会忽略：用了 Codex 以后，代码还是最好自己大概看得懂。
不用达到程序员的水平，但至少要知道它改了什么。尤其科研数据，别一句“帮我清洗一下”之后，看结果差不多就直接往论文里放。AI 有时候会非常自信地把某些异常值处理掉，甚至顺手改变你的统计方法，而你如果完全不懂，很难发现。
我见过最危险的其实不是代码报错。报错反而好办，因为你知道它出问题了。
比较麻烦的是代码正常运行、图也画出来了、数字看起来还挺合理，但中间某一步处理逻辑其实错了。
所以我的习惯是，涉及科研结果的部分，让 Codex 写完以后，再让它解释一遍每一步到底干了什么，特别是数据删除、缺失值、归一化、统计检验这些地方，自己再检查一次。
至于 ChatGPT for Excel、Work 这类东西，我觉得可以等自己真的碰到需求再用。没必要看到 OpenAI 出一个新功能就全部开通。大学生预算本来就有限，一年下来各种会员订阅加在一起，其实也不少钱。
至少我自己现在的思路就是：ChatGPT 负责讨论、解释、找思路，Codex 更偏向把那些需要在电脑上实际执行的事情做掉。
有时候我也会混着用，并没有什么固定流程。
说到底，大学阶段最适合拿 Codex 练的，我觉得也不是做什么特别大的项目。反而可以从很小的东西开始。
把 100 个实验文件重命名一下，把一堆 Excel 合并一下，把论文画图流程自动化一下，把重复几十次的操作写成一个脚本。
第一次可能为了省 10 分钟折腾了半小时，看起来挺亏。
但等到下一次又有 200 个文件的时候，你会突然发现——哦，原来这个东西是真的能替我干活的。
我目前觉得这就是大学生用 Codex 最舒服的状态。
别指望它替你读完大学，也别把它只当成一个高级答案生成器。遇到那些“我知道电脑应该能自动完成，但我懒得学怎么写程序”的事情，先扔给它试试。
这种地方，它通常比单纯帮你写一段作业答案有意思得多。
