本文报道OpenAI Codex完成从找任务到收款的真实赚钱闭环,探讨AI打工人进入真实任务市场的前景与现存问题。 ## 1. 一句话指令触发AI赚钱全流程 X用户Chris仅向Codex发出提示词「做你最擅长的事,帮我赚5美元」,Codex自行找到带赏金的开源安全审计项目,完成提交有效PR、与维护者沟通、通过GitHub验证全流程,耗时约22小时,最终获16.88美元付款。这和传统AI写代码不同,Codex是自主找任务、拆解需求,接入真实任务市场完成赚钱闭环。 ## 2. 本次尝试的核心意义 本次尝试的核心价值不在于赚到16.88美元,而在于证明Codex可以在有限场景中,跑通真实经济系统里从找机会到交付收款的完整劳动路径。边界清晰、金额不大、结果可审核的软件零工,天然适合AI Agent进入,这类原本面向初级开发者、开源贡献者的入门任务市场,已经开始向AI Agent开放。 ## 3. AI自动赚钱的现实限制 按单次收益推算月薪约3441元人民币,但这个算法并不成立:这类适合AI的赏金任务供给有限,无法稳定重复,且PR提交后,审核、合并、付款任一环节都可能失败,无法保证次次成功。此外Codex本次消耗约2200万token,实际成本不止20美元的订阅费,还要计入token消耗、失败任务沉没成本等。 ## 4. 长远发展待解决的核心问题 如果大量用户用AI Agent接任务提PR,首先会给开源社区带来巨大的审核压力,打破原有生态平衡。其次,AI需要获取GitHub、支付等账号权限,会带来不容忽视的权限与安全风险,同时AI违规、产出问题代码的责任边界,目前也没有明确的界定规则。16.88美元只是AI打工人的早期收据,距离规模化落地还有很长距离。
AI打工人的“第一笔工资”:16.88美元
2026-05-16 11:53

AI打工人的“第一笔工资”:16.88美元

本文来自微信公众号:字母AI,作者:袁心玥,题图来自:AI生成


有人让Codex帮他赚钱,结果Codex真的做到了,并且赚到了16.88美元(约114元)



一个用户给Codex下了一个有点像玩笑的指令:去帮我赚5美元。


结果,Codex真的去“接活”了。


它自己找到了一个开源安全审计赏金项目,提交了有效的拉取请求,和维护者沟通,并处理GitHub的验证流程。


最终,这项工作顺利通过,整个过程大约花了22小时,用户收到了第一笔付款:16.88美元。


按这个数字最粗暴地推算,如果每天都能重复一次,一个月就是506.4美元,折合人民币约3441元。


就算给AI“打工人”安排几天休假,差不多也有三千多的月薪。


一句“帮我赚5美元”之后,Codex真去接活了


X用户Chris说,他让Codex去帮他赚5美元。随后,Codex找到了一个可参与的开源安全审计项目(带赏金),围绕项目中的问题提交了一个有效的拉取请求,并在后续流程里与项目维护者沟通、处理了GitHub相关的验证流程。


最终,这项工作被项目方接受并合并,用户因此收到了第一笔付款:16.88美元。


整个过程大约花了22小时,而它只是一个开始。



这是一整套接近软件工程协作的动作,从找项目到拉取请求、和甲方沟通、通过验证……Codex把“赚到5美元”的目标转化成了一个可行的工作路径。


虽然Chris称,提示词仅仅是“做你最擅长的事,帮我赚5美元”,但由于目前并没有公开完整的操作日志,我们看不到完整prompt和中途的确认情况,只能看到结果描述,所以要说“AI只靠一句话自动赚钱”还是有些言过其实。



但这个案例依然和普通的coding agent不太一样。


过去我们让Codex写代码,通常有一个明确任务:修一个bug、补一段测试、解释一个代码库,或者实现某个功能。用户知道要做什么,只是把执行环节交给AI。


而这一次,用户只给出了赚到5美元的目标,Codex自己找到了可以赚钱的代码任务,并且拆解了任务需求、靠写代码赚到了钱。


它把写代码这件事,接到了一个真实的任务市场里。


也就是说,这个AI牛马现在不只是替雇主打工,还开始在外面“接私活”给雇主挣钱了。


至于成本。根据用户透露,他使用的是20美元的Plus订阅套餐,Codex同时进行了10到20项不同的审计任务,整个过程大概使用了2200万token。


16.88美元只是目前的第一笔到账。




一次有意义的尝试


这件事有意思的地方并不在于Codex赚了多少,更重要的是,Codex这一次接入了一个真实存在的经济系统。这个系统里有任务、有规则,有审核、沟通和验收,也有最真实的付款。


而真实世界里的劳动,往往不只是完成任务本身。一个人要赚钱,通常先要知道哪里有机会,判断自己能不能做,理解对方的要求,交付结果、接受审核,然后等待结算。


至少这一次,Codex在一个非常有限的场景里,跑通了这条路径。


另外,选择也很重要——就像是孟德尔选择豌豆做杂交实验天然就有优势一样,软件任务天然更适合AI Agent:代码在线上,协作在线上,提交通过PR完成,结果可以由测试和维护者验证,付款也可以通过平台结算。


AI最先“变现”的地方,自然会落到这些边界相对清楚、金额不大、结果可审核的软件零工,比如修一个小bug,补一段测试,改一份文档,处理一个报错,或者像这次一样,参与一个小型安全审计任务。


这些事情过去可能是初级开发者、自由职业者、开源贡献者练手和赚零花钱的入口,现在,它们也开始成为AI Agent可以尝试进入的任务市场。


AI赚钱,没看起来那么简单


如果按照乐观的情况推算,每天可以赚取16.88美元的话,一个月就是506.4美元,折合人民币约3441元。表面上看,哪怕减去20美元的订阅费,也有月薪三千。


但Codex的真实使用成本并不只是订阅费,还要看token消耗、额度限制,以及失败任务的沉没成本等等。



把一次成功实验直接乘以30,只是一个很有传播性的算法,我们不能说今天出门捡到了100元,一个月出门就能捡到三千。现实肯定比预想中更复杂。


如果你也想要复现这个路径,看看能不能也用AI帮你赚钱,那么结果可能会让你失望。


首先,任务不是每天都有。


Codex这一次找到的是开源安全审计相关的赏金项目,这类任务本来就不是无限供给。真正适合AI Agent处理、金额不太高、边界相对清楚、又愿意接受陌生贡献者提交PR的项目,更不可能每天稳定出现。


其次,任务也不是每次都会成功。


提交PR只是第一步。维护者要愿意看,修改要足够有效,代码要符合项目规范,验证流程要走得通,最后还要真的被合并、被确认、被付款。中间任何一个环节卡住,这笔钱都未必能到账。


往长远一点看,假设AI Agent真正开始进入任务市场,赚钱都是小事——它会影响整个市场的生态。


AI提交一个拉取请求的边际成本很低,但维护者审核一个PR的成本并不低:他们要看代码、跑测试、判断修改是否真的有价值。如果未来大量用户都让Agent去找赏金、提PR、赚小钱,开源社区很可能先遇到的不是效率提升,而是审核压力上升。



对用户来说,更大的风险在权限和安全上。


Codex要完成这类任务,可不只是生成一段代码,它还需要连接GitHub、访问代码库,它要收款,肯定也涉及账号和支付。


权限越大,能力越强;但权限越大,风险也越高。


另外,责任边界也会变得模糊。


如果Codex提交的修改后来引入了漏洞,谁负责?如果AI为了完成“赚钱”目标,误触了平台规则,责任又该怎么算?这些问题现在都还没有成熟答案。



也就是说,这件事并不意味着“普通人也能用AI自动赚钱了”,问题和风险都还有很多。


16.88美元只一张早期收据,从一张收据到一份工资单,中间还有很长一段路。


但至少,AI已经在一个很小的场景里,证明了自己可以接入真实任务市场,完成一次从目标到付款的闭环。



本文来自微信公众号:字母AI,作者:袁心玥

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