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AI打[工人]的“第(一笔)工资”:16.88{美元}
来源:东北网 编辑:山大王要我来巡山 2026-05-20 20:33:57

围绕AI打[工人]的“第(一笔)工资” 16.88{这个话题,把关键信息重新梳理后,先看最核心的部分。

乐观推算,月薪能有 3000 多。

换个角度看,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。

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

进一步说,权限越大,能力越强但权限越大,风险也越高。

放到整体脉络里看,对用户来说,更大的风险在权限和安全上。

从细节来看,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。

放到整体脉络里看,其次,任务也不是每次都会成功。

放到整体脉络里看,首先,任务不是每天都有。

进一步说,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。

换个角度看,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。

需要注意的是,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。

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。

需要注意的是,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。

换个角度看,一次有意义的尝试。

放到整体脉络里看,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。

进一步说,它把写代码这件事,接到了一个真实的任务市场里。

放到整体脉络里看,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。

放到整体脉络里看,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。

从细节来看,整个过程大约花了 22 小时,而它只是一个开始。

换个角度看,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。

需要注意的是,就算给 AI" 打工人 " 安排几天休假,差不多也有三千多的月薪。

需要注意的是,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。

换个角度看,结果,Codex 真的去 " 接活 " 了。

进一步说,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)!

换个角度看,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。

另外,责任边界也会变得模糊。

需要注意的是,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。

需要注意的是,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。

从细节来看,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。

放到整体脉络里看,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。

换个角度看,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。

从细节来看,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。

进一步说,AI 赚钱,没看起来那么简单。

放到整体脉络里看,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。

从细节来看,至少这一次,Codex 在一个非常有限的场景里,跑通了这条路径。

放到整体脉络里看,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。

需要注意的是,16.88 美元只是目前的第一笔到账。

从细节来看,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。

放到整体脉络里看,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。

换个角度看,但这个案例依然和普通的 coding agent 不太一样。

从细节来看,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。

从细节来看,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。

需要注意的是,一句 " 帮我赚 5 美元 " 之后,Codex 真去接活了。

需要注意的是,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。

放到整体脉络里看,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。

从细节来看,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。

换个角度看,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。

整体来说,理解AI打[工人]的“第(一笔)工资” 16.88{时,不能只看单一片段,还要结合背景、变化和结果一起判断。

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