codex 防降智插件，实测有用

一句话结论：同一个模型、同一个任务、同样的约束，有没有走这个插件，输出质量的差距不是"好一点"，而是从"一眼看出在糊弄"到"这才是模型真正该有的水平"。

一、发现

刷 X 的时候，首页推给我一条帖子，博主 @Onefly：

完美解决 gpt astra 降智
无论多黑的号都可以不降智
codex 730 292
糖果测试 鹈鹕测试 excel 通通搞定
代码 sub2api 已经开源

下面还引了他自己一天前的另一条：

终于解决了 gpt-6-astra 降智问题
感谢群友！
感谢开源！

说实话，第一反应是"又一个玄学"。"降智"这事在圈里传太久了，说法一大堆——换 IP、清缓存、退出重登、挑凌晨用，绝大多数最后都被证明是心理作用。一个模型明明白白写着 GPT-6 Astra，凭什么换个用法就"不降智"了。

但这条帖子有两个地方让我停了一下：

1. 他明确点名了测试方式——糖果测试、鹈鹕测试。"鹈鹕测试"就是让模型用 SVG 画一只骑自行车的鹈鹕，专门考模型的图形理解、空间关系和细节收口能力。这种东西是可以自己复现的，好不好一眼就能看出来，糊弄不过去。
2. 他提到了一个关键词：excel 通通搞定，并附了 github.com/ranxi2001/sub2... 的链接。

顺着"excel"这条线往下摸，找到了这个项目：

Kaixxrua/excel-codex-bridge —— 仓库简介就四个字：防降智插件。

于是我决定不复述别人的结论，自己跑一遍。

二、实测对比：未使用 vs 使用后

测试方法

为了尽量干净地对比，我把变量压到只剩一个：

• 同一台电脑、同一个模型：GPT-6 Astra，推理强度"高"；
• 同一个任务：创建一个 HTML，内容是用 SVG 绘制一只骑自行车的鹈鹕 2D 动画；
• 同样的约束：两次都明确要求「你不需要任何测试，只靠你自己完成，不要使用任何 skill，不要依赖我本地的 AGENTS.md」；
• 唯一变量：有没有经过这个插件。

最后那条约束很关键。它保证了第二次的提升不可能来自"我给它喂了更好的上下文"或者"它读了本地规范"——排除掉这些，剩下的才说明问题。

未使用插件：差得不成形

用时 4 分 23 秒，产出 pelican-bike.html，+158 行。

出来的东西是这样的：车架是几根错位、对不上的橙色线条，车轮没落在该在的位置上，一只鹈鹕像是"贴"在车上，脚和踏板之间完全没有关系，画面里只有一个"鸟的轮廓 + 一堆圆圈"勉强能认出是自行车。

它不算彻底废掉——毕竟能跑、有背景、有动画，但就是那种一眼能看出模型在敷衍的水平：它知道"鹈鹕骑车"这几个字对应的元素有哪些，然后把它们各自画了一遍，完全没有把它们组织成一个合理的整体。

使用插件后：这才是模型真正的实力

同样的任务、同样的约束、同样不许用 skill、不许读本地 AGENTS.md。

用时 3 分 46 秒，产出 pelican-ride.html，+172 行。

结果是一张完整的海报：

• 有版式——"PELICAN CYCLING CLUB / 海岸漫游 · No. 001"、副标题、"顺风，出发。"的大字标题和一句小字文案；
• 有正确的结构——自行车有车架、前后轮、辐条、车把、脚踏，比例是对的，腿真的踩在踏板上，坐姿和车架的关系合理；
• 有细节——鹈鹕戴了顶绿帽子、围了围巾，海岸背景有层次；
• 甚至还自带交互——底部有播放/暂停按钮和"骑行速度 1.0x"的滑块。

而且注意一个细节：这一次 Codex 在自己的总结里明确写着「未使用 skill、未读取本地 AGENTS.md、未运行测试」。

也就是说，提升跟"它多看了什么资料"毫无关系。同样的模型、同样的提示词约束，只是换了一条链路。

而且它还更快（3 分 46 秒 vs 4 分 23 秒）。

标题里说"实测有用"，意思不是它让模型变强了，而是它把被压住的那部分能力放出来了。

三、原理：它到底做了什么

先说"降智"是什么

同一个模型名字，走不同入口、不同账号，实际服务出来的能力差别明显——大家把这种现象叫降智。

它未必是"模型被换小了"，更可能是：请求被路由到了另一条服务路径上。你看到的是同一个模型名，实际拿到的算力和调度策略不是一回事。

这个插件的思路

既然 Codex 走的那条路可能给你"缩水版"，那就别走那条路——换一条官方本来就在服务、而且没有缩水的入口。

它选中的入口是：ChatGPT for Excel 加载项。

这个加载项背后是 bps.openai.com 这个后端。而桥接做的事情，就是把 Codex 的流量"借道"到这条后端上：

Codex CLI
   │  Responses API（127.0.0.1）
   ▼
excel-codex-bridge ────── HTTPS ──────▶ bps.openai.com（ChatGPT for Excel 后端）
   ▲
   │  只读本机已有的 ChatGPT 登录（全程只在内存，不落盘）
   ├─  · Codex 自己的：~/.codex/auth.json（默认，不需要 Excel）
   └─  · Excel 加载项缓存的会话：bps_auth_tokens（回退方案）

它具体做了四件事

1. 借登录，但不造登录

它不实现 OAuth、不碰账号密码、不刷新也不写盘。只读取你本机已经存在的 ChatGPT 登录：

1. 优先用 Codex 自己的登录（codex login 写在 ~/.codex/auth.json）——这份不需要装 Excel，任意系统都行；
2. 后端拒绝它时（返回 401/403），自动回退到 Excel 加载项缓存的那份会话（WebView2 里的 bps_auth_tokens）。

Token 只在内存里，只随请求发往 bps.openai.com。

2. 把 Responses API 翻译成 Excel 后端能听懂的话

Codex CLI 说的是 Responses API，桥接负责转过去、再把结果转回来。所以你用的还是 Codex，不是"另一个客户端"。

3. 把 Codex 的工具"搬"进去（这步最关键）

Excel 后端不接受客户端自带的工具。如果不管这一点，桥接出来的就是个"只能聊天"的 ChatGPT。

桥接的做法是：把 Codex 的工具（shell、apply_patch 等）写进提示词，模型通过后端原生的 run_officejs 回传调用，桥接再把它还原成 Codex 的工具调用。互不依赖的调用（比如同时读几个文件、跑几条命令）模型一次发出，Codex 并发执行。

这就是它能"真的干活"——建文件、改代码、跑命令——而不是只陪你聊天的原因。

4. 图片和生图一起转发

• 图片：能内嵌就直接随请求发；后端不收内嵌的位置（目前是用户消息里的图），就按加载项里"上传文件"按钮的方式，用同一个登录会话传到 OpenAI 的附件接口（/attachments）换成文件 ID。同一张图只传一次。
• 生图：Codex 自带的生图工具会被转给加载项自己生图用的接口（gpt-image-2），生成的图存到 ~/.codex/generated_images/。

模型对应关系

我这次实测用的就是 gpt-6-astra-excel（截图里显示为 GPT-6 Astra 高）。

边界与安全（这也是我愿意实测的原因）

• 只给本机用：只监听回环地址；拒绝非回环来源、非回环 Host（防 DNS rebinding），以及任何带 Origin 头的浏览器请求；serve 模式拒绝绑定 0.0.0.0。
• 凭据不外流：会话只在内存，日志只有请求行和错误类型，不含提示词和 token。
• 不乱改你的 Codex 配置：命令行启动器用 -c 参数临时指定 provider，~/.codex/config.toml 保持原样；只有桌面版模式会临时改写它，窗口关闭即逐字节还原，并留有备份 config.toml.before-excel-codex。

为什么这能"防降智"

请求最终由 ChatGPT for Excel 的后端来服务，模型是完整的 gpt-6-astra / gpt-5.6-sol 等；同时桥接把工具链路补齐了，所以 Codex 还是那个能读能写能跑命令的 Codex。原来那个"降智"的环节，被整条绕开了。

两点如实说明

• 它不改变额度：还是按你的 ChatGPT 套餐算，而且 Excel 后端会给每个请求加约 2.2 万 token 的固定前缀（大部分命中缓存）；同时开的会话越多，用得越快。
• 它依赖 Excel 加载项的非公开后端，OpenAI 一调整就可能失效。

四、如何使用：把 GitHub 地址发给 AI 就行

最省事的方式，不是自己啃文档，而是把仓库地址直接丢给你的 AI 助手，让它带你装。复制这段给它：

帮我部署这个项目：https://github.com/Kaixxrua/excel-codex-bridge

我的情况：Windows 11，已经装了 Node.js 和 Codex CLI，也装了 Microsoft 365 桌面版 Excel。

请先完整读一遍它的 README，再一步一步带我装好，最后验证能跑起来。
每一步告诉我执行什么命令、我该看到什么结果；遇到报错就把报错原文和原因一起给我。

用 AI 部署的几个小技巧：

• 先说清环境：系统是 Windows / macOS / WSL，有没有 Excel，装没装 Codex CLI。这些直接决定它给你哪条路。
• 明确要求"先读 README 再动手"。这个仓库的文档写得非常细（连"为什么这么设计"都写了），比让它自己猜靠谱得多。
• 装完让它跑一次 excel-codex status：能确认当前用的是哪份登录、是否可用、什么时候过期。
• 报错就把原文发给它，不要自己概括——概括过的报错基本没法定位。

如果你更想自己动手：两步

方式一：免安装版（推荐）

1. 去 Releases 下载 excel-codex-bridge-0.5.1-windows-x64.zip，解压到任意目录，比如 D:\tools\excel-codex-bridge；
2. 双击 excel-codex.exe 就会打开 Codex（工作目录是你的用户目录）。想在某项目里用，就在项目目录开终端运行 D:\tools\excel-codex-bridge\excel-codex.exe；也可以把解压目录加进 PATH，之后直接敲 excel-codex。

exe 没有代码签名，首次运行 SmartScreen 可能拦一下，点"更多信息 → 仍要运行"即可。

方式二：从源码跑

clone 仓库到任意目录，运行里面的 excel-codex.cmd（或直接双击）。首次运行会自动建 .venv 并装依赖。需要 Python 3.10+。

首次运行会怎样

第一次运行时你还没登录，程序会自动打开 Excel 并弹出官方的 ChatGPT 面板，你在面板里登录即可；登录完 Excel 自动关掉，Codex 随即启动。

加载项的 token 大约 10 天有效。桥接会在剩余不到 24 小时时自己在后台打开面板续期，续完自动关闭，不用重启桥接或 Codex。也可以随时手动 excel-codex login。

常用命令

excel-codex                                     # 交互式 Codex，默认 gpt-5.6-sol-excel
excel-codex --model gpt-6-astra-excel           # 换模型（我实测用的就是这个）
excel-codex -- -c model_reasoning_effort=high   # 调推理强度
excel-codex -- exec "给 README 加一个目录"        # 非交互执行
excel-codex status                              # 看当前用哪份登录、是否可用、何时过期
excel-codex login                               # 打开 Excel 的 ChatGPT 面板登录或续期
excel-codex desktop                             # 让 Codex 桌面版 / IDE 插件也走这条链路

在 Codex 桌面版 / IDE 插件里用

桌面版和 IDE 插件没法传 -c 参数，只读 ~/.codex/config.toml，所以要多一步：

1. 双击免安装包里的 excel-codex-desktop.cmd；
2. 完全退出再打开 Codex 桌面版（托盘里退出；macOS 按 Cmd+Q），然后新建对话——旧对话会一直沿用当时绑定的账号，换模型也没用；
3. 用的时候保持那个窗口开着，关掉窗口 config.toml 会自动还原。

前提条件

• 一份本机已有的 ChatGPT 登录，二选一：

  • Codex 自己的（默认，不需要 Excel）：codex login 用 ChatGPT 登录一次即可，任意系统都行；
  • Excel 加载项的会话（回退方案）：Windows 10/11 + Microsoft 365 桌面版 Excel 及 ChatGPT 加载项（发布者 OpenAI）。Mac 版支持目前还是实验性的。
• 能访问 bps.openai.com。需要代理就加 --proxy http://127.0.0.1:7890（也支持 socks5h://）。

一句必须说清的风险提示

这是项目 README 里的原话，我照抄：

这是非官方项目，未获 OpenAI 或 Microsoft 认可。在 Excel 以外的场景使用加载项后端，可能违反 OpenAI 的服务条款，导致账号受限或封禁。风险自负。

只用于你自己的账号、你自己的电脑。不要把桥接暴露到网络，不要共享给他人，不要拿来做中转或转售。

换句话说：它是把"你自己本来就有的那份登录"换个入口用，不是白嫖；但这条口子非官方，用之前请自己掂量，最好也自己看一眼代码。

五、GitHub 地址

• 主仓库：https://github.com/Kaixxrua/excel-codex-bridge
• 免安装包下载（Releases）：https://github.com/Kaixxrua/excel-codex-bridge/releases/latest

我截图时的仓库情况：

顺带一提，第一节图里那条帖子的 sub2api 链接（ranxi2001/sub2api），确实出现在这个项目的致谢里——它属于这条技术脉络的一部分。项目本身基于 Nonary/ghcp_proxy 的协议适配代码，并参考了 MIKUbiu/bps-local 的思路。

最后

"降智"这个词在圈里被玄学化了太久，以至于一提就有人劝你"换 IP"或者"直接上 Pro"。这个插件的价值在于，它把一件玄学的事变成了一个可以自己复现的实验：

同一个模型、同一个任务、同样不许用 skill、同样不许读本地规范——只是换了一条链路，输出的差距一眼就能看出来。

标题说"实测有用"，我认这个结论。但要记住的是：它没有让模型变强，它只是把本来该有的能力还给了你。