codex-with-chatgpt（ChatGPT 负责想，Codex 负责干）

📅 2026-08-28（创建）| 🏷️ 🧰 值得研究的仓库 | ⭐ ⭐2,035（4 天，约 500★/天）
🔗 原文：https://github.com/XiaoDuoYa/codex-with-chatgpt

是什么

一个 TypeScript 工具，官方描述一句话：「ChatGPT thinks. Codex works.」——用 ChatGPT 作为规划大脑（planning brain），同时保留 Codex harness 作为执行层。本质是把「规划/执行」拆给两个不同的模型，各取所长。

🔍 小白解读

先说几个词

• ChatGPT / Codex：都是 OpenAI 家的产品。ChatGPT 是大家熟悉的聊天助手；Codex 是专门写代码的 AI 工具。这篇文章的思路是把两个当不同工种用。
• 规划/执行分离：让一个 AI 出方案、另一个 AI 照着干。类比：装修时设计师出图，施工队干活，不兼着。
• Token：AI 计费的最小文字单位，约一个汉字或半个英文单词。不同模型单价差很多——聪明的大脑费钱，便宜的大脑跑腿。
• 返工率：AI 干完活需要人重来/修改的比例，是衡量 AI 干活质量最实在的指标。
• TypeScript：一种流行的编程语言，这里只是说明这个工具本身是用它写的。

这篇到底在说什么

现在很多人让 AI 写代码，只雇一个「全栈保姆」：又要它想策略，又要它敲键盘。这个项目换个思路：ChatGPT 脑子好，让它当军师做计划；Codex 手脚麻利又便宜，让它照计划施工。就像餐厅里厨师长写菜单、切配工备菜，各干各的。项目开源才 4 天就拿了 2035 个星，说明「一个 AI 想一个 AI 干」这个思路戳中了很多人。

这跟普通人有什么关系

直接价值：如果你在用 AI 编程，这种分工玩法有机会让你花更少的钱拿到更靠谱的结果——聪明的模型只在关键环节出场。更宏观一点：未来的「AI 员工团队」大概率也是这种分工制，有人当参谋有人当执行，这篇是个可以看懂的入门样本。

为什么值得架构师关注

• 规划/执行分离是多模型架构最直接可落地的模式：强推理模型做 plan 与 review，高性价比执行模型做 edit/run，有机会同时优化交付质量与 token 成本——这是成本敏感团队可以直接验证的架构假设，不需要等任何新模型发布。
• 增速是本日 GitHub 榜单 7 天窗口内最快的：2026-08-28 创建，4 天 2035★（约 500★/天），痛点真实性已被市场投票验证。
• 代表一个明确的趋势切片：同榜的 hkqr/my-free-code（617★，多 provider AI 网关，带模型路由/fallback）与 HarnessRouter（650★，UHP 统一协议）都在做同一件事的不同层——多模型编排层正在从 idea 变成标配组件。

核心内容

• 模式：planner（ChatGPT）+ executor（保留 Codex harness），职责分离。
• 实现：TypeScript；仓库创建于 2026-08-28，4 天 2035★。
• 与传统单模型 agent 的差异点：规划上下文与执行上下文解耦，planner 不直接触碰工作区，executor 不承担长程推理。
• 生态对照（本日缓存数据）：AI 编排/路由类新仓密集爆发——my-free-code（617★/5 天）、HarnessRouter（650★/23 天）、useagent（264★/3 天），该层竞争刚刚开始。

行动建议

• 建议 immediate POC：选一类复杂但可验收的任务（如跨模块重构），对比「单模型端到端」vs「规划/执行分离」的 token 成本、返工率、交付时长，用数据决定是否采纳该模式。
• 重点评估两个模型间的上下文传递开销与信息损失——分离模式的经典风险是 planner 的意图在传递中失真。
• 观察该项目成熟度（创建仅 4 天，生产使用需谨慎），模式本身的价值独立于这个具体仓库。