我昨晚又折腾了一件事，把 Codex 接进了飞书。
不是在codex里调用飞书CLI，是真的在飞书里和 Codex 说话。更好玩的是，我后来又把 OpenClaw、Hermes 也拉进了同一个飞书群。
群建好的那一刻，我突然有一种特别强烈的感觉：我的 AI 员工们，终于有办公室了。
哈哈哈，这个比喻真的太贴切了。
以前这些 AI 都散落在不同地方，Codex 在电脑桌面，Claude 在另一个窗口里，OpenClaw 和Hermes 在飞书里。
每次我要让它们协作，其实都是我自己在中间搬运信息。问完这个，再复制给那个；这个给了思路，再拿去让另一个执行。我自己一直在当"人肉消息中转站"。
现在终于不一样了。我给它们建了一个飞书群。虽然很简陋，但那一刻真的有点像：员工们终于有了办公室，可以开会了。
一开始我只是想试试 Codex 能不能进飞书
这个念头是从 Claude Code 接入飞书开始的。我看到张咋啦分享怎么把 Claude Code 接到飞书里，就立刻想：那 Codex 行不行？
npx -y lark-channel-bridge@latest start
如果你想试试把Claude接入飞书就用上面这个命令。
因为我现在用 Codex 真的挺多的。而且是真正帮我干活儿的助理了。所以如果 Codex 也能进飞书，那就不是换个聊天入口这么简单，它意味着我可以在飞书里直接分配任务。
所以我在github找到了一个开源项目， cc-connect。gtihub地址我也放这里，你也可以去试试。
我直接把这个链接丢给了codex，它给我建了一个code新的飞书 bot，全程都是AI自己干，你只需要扫码授权即可，配置好以后，在飞书里给它发了一句：
hi，你是谁？
它真的回我了。说实话，这一下还挺神奇的。明明还是那个 Codex，但当它出现在飞书对话框里，感觉就变成了我的一个飞书好友。哈哈
然后我就想，为什么不建个群呢？
Codex 能私聊以后，我脑子里立刻冒出第二个想法：既然 OpenClaw 和 Hermes 也已经在飞书里了，那为什么不把它们拉到一个群？
这一步就更有意思了。因为你会发现，单个 AI 很好用，但很多时候，我们需要的不是"一个更聪明的 AI"，而是几个 AI 从不同角度一起帮你想。
比如我现在写文章，有的 AI 适合帮我想结构，有的适合帮我挑逻辑问题，有的适合帮我读本地文件、改稿、生成预览，有的适合接工具、跑流程。以前这些能力都在，但它们不在一个空间里。
这就像公司里有好几个员工，但每个人都在不同楼层、不同城市、不同聊天软件里。老板最累的不是安排工作，而是到处转述。
所以我就让 Codex 帮我建群。这一步很简单，就去你的飞书开发者后台，拿到你的龙虾机器人的ID，丢给codex即可。
建群的事情依旧是codex自己干。最后群建好了，名字就叫：木妈AIdea-Agent 工作室。
我看着这个群名，真的有点想笑。太朴素了，但又非常准确。
AI 员工具象化了
很多人第一次用 AI，会觉得它就是一个更聪明的搜索框。后来会发现，它像一个助手。再后来，你开始自己搭 skill，让 agent 自动干活，这一步已经很爽了。
比如我现在很多流程都是这样：我把目标说清楚，Codex 自己去读文件、跑脚本、生成文档，最后给我一个结果。
可是再往前走一步，你会发现有些场景不是让一个 AI 去执行，而是需要几个 AI 一起给你出主意。比如一本书的结构该怎么改，比如一篇文章到底有没有说服力，比如一个课程设计是不是太复杂了，比如一个新工具该不该真的接进工作流。这些问题不是简单执行题，更像开会。
这时候，你需要的就不是一个更强的助手，而是一间会议室。飞书群，就是这个会议室。我可以在群里 @Codex，让它看本地稿子和文件；也可以 @OpenClaw，让它从工作流角度想想；还可以让 Hermes 从另一个角度补充。
当然，现在还远远不是"完美的 AI 公司"。它们不会天然知道什么时候该说话，什么时候该闭嘴。如果不加规则，几个 bot 还可能互相触发，最后群里热闹得不行，但全是噪音。
所以这个办公室的关键，不是把 AI 都拉进来就完事了。关键是，人要会主持会议，谁先说，谁补充，谁执行，谁复盘，这些还是要由人来判断。
说到底，把 Codex 接进飞书，建一个 bot 群，这件事本身不算什么惊天动地的大技术。以后肯定会越来越简单。
也许过不了多久，根本不需要我这样折腾命令行、配置文件、权限、app ID，可能就是点几下，添加 Codex，添加 Claude，添加 OpenClaw，选择一个群，完成。
但我觉得这件事真正有意思的地方，不是技术，而是它让我意识到：AI 用得越来越深以后，最重要的能力可能不是会问问题，而是会组织 AI。
这个感受还挺强的。以前我们说会用 AI，很多时候是在说 prompt，怎么问，怎么追问，怎么让它输出更好。
但当你手里有多个 agent，有的能写，有的能查，有的能改文件，有的能连飞书，有的能跑工作流，问题就变成了：你怎么分配任务？你怎么让它们各自发挥长处？你怎么判断最后哪个建议更靠谱？
这不就是管理吗？不是管理人，而是管理一组 AI 能力。
做个清晰思考的碳基生物
越折腾这些东西，越发觉得人的组织能力和思考能力的重要。
AI确实干啥都比普通人强，但问题是人要更多的去思考，什么问题值得问，什么任务值得做，不能完全交给 AI。
标准也得人来定。一篇文章到底是不是我的风格，一个观点是不是有爹味儿，一个教育建议会不会伤害孩子，这些 AI 可以帮我提醒，但最后还是我要判断。
所以这次我最大的感受还真不是"哇，我又多了几个 AI 员工"，而是：AI 门槛越来越低，能力越来越强，我们越要训练自己成为一个清醒的碳基思考者。
AI 员工的价值是为了让我更好地组织思考、分配任务、沉淀结果。也是为了腾出更多的时间让人类去做人类该做的事情，哪怕是发发呆，运动，户外，陪陪家人。
写在最后
今天这篇就先简单记录一下这个过程。
从 Codex 接入飞书，到把 Codex、OpenClaw、Hermes 拉进一个群，中间确实有一些技术细节，但真正让我兴奋的不是命令跑通，而是我突然看到了一个很具体的未来工作场景。
也许以后每个人都会有一个自己的 AI 办公室。里面不一定有很多人类员工，但会有几个不同能力的 AI agent。它们可以查资料，可以写稿，可以改代码，可以整理文档，可以做视频，可以帮你回答客户的问题，做销售，运营等。
而我们要学的，不只是怎么问 AI，更是怎么给它们讲清楚你的业务逻辑，怎么分工，怎么验收，怎么让这些能力真的进入自己的生活和工作。
这事儿还挺好玩的。我先继续折腾，等这个 Agent 工作室真正稳定跑起来，再来分享更多实战。
我是木妈，一名AI+家庭教育实践者，得到AI学习圈讲师，已经上线2门给家长的AI实战课。私信我可获得讲师亲友价。
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