一、Codex 与 AI 工具新趋势

1、大模型能力从“回答问题”走向“执行任务”；

2、Codex 类工具的基本定位：理解任务、调用工具、处理文件、生成原型；

3、Codex 与普通大模型、智能体、OpenClaw / 小龙虾、Claude Code 等工具的关系；

4、为什么业务团队也需要理解这类工具，而不只是技术团队使用。

二、Codex 对业务团队的价值

围绕增长线常见工作链路展开：

1、业务洞察：从数据、内容、用户反馈中发现机会；

2、策略推演：围绕增长目标形成分析假设和行动建议；

3、运营执行：辅助生成工具、看板、分析报告或内部原型；

4、复盘优化：把执行结果转化为可持续迭代的工作方法；

5、创新验证：把业务想法快速做成内部可体验原型，再判断是否值得投入正式开发。

三、业务场景案例启发

1、市场与用户洞察类

   如热点趋势、用户反馈、竞品动态、内容机会等分析。

2、品牌与营销策略类

   如新品传播、IP/联名机会、活动方案、用户触点设计等探索。

3、渠道与增长运营类

   如城市、渠道、品类、活动、资源分配等经营问题分析。

4、管理与协同类

   如项目进度、团队动作、目标达成、复盘沉淀等管理看板。

5、业务原型验证类

如内部小工具、活动/小游戏雏形、流程辅助工具等 POC。

备注：案例只作为启发，不承诺现场完整交付具体系统。可围绕以上方向展开。

四、现场演示与操作体验

选择一个适合现场展示的示例场景，演示如何从业务问题出发，逐步让 Codex 辅助完成：

1、明确问题和目标；

2、理解输入材料；

3、生成分析思路；

4、形成初步输出；

5、根据业务反馈继续迭代；

6、形成一个可展示的原型或结果。

备注：示例场景可根据课前资料确定，优先使用瑞幸侧可提供的脱敏样本、授权数据或模拟数据。课程不以现场绕过外部网站反爬机制为目标。

五、场景共创与小组讨论

学员围绕自身团队工作，讨论并梳理：

1、哪些工作当前重复、耗时、依赖人工判断；

2、哪些需求长期排不上技术开发，但对局部团队有价值；

3、哪些想法还不清晰，需要先做内部验证；

4、哪些场景适合用 Codex 做初步探索；

5、哪些场景必须交给技术团队产品化。

备注：可根据现场人数决定采用共创讨论、分组练习或老师带做的方式。

六、总结与落地建议

1、Codex 适合解决什么问题，不适合解决什么问题；

2、业务团队如何提出更好的 AI 任务；

3、管理者如何推动团队从“会用工具”走向“重塑工作流”；

4、业务团队与技术团队如何分工：业务先验证，技术做产品化、稳定性、安全和治理；

5、后续可选择若干高价值场景继续做 POC 陪跑或专题共创。