# 北海道农民雇了个叫 Codex 的工程师，用 AI 干了 8 件农活

> 原标题："我在田里雇了一名工程师，它叫 Codex" -- 北海道一个西兰花农的 8 个真实 AI 用法

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-07T10:48:06.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/35023
- 原文：https://x.com/AYi_AInotes/status/2063573709672104286

## 摘要

北海道农民富安弘毅把 ChatGPT 和 Codex 当工程师用，做了 8 件事：拍照识别西兰花病害、用卫星 NDVI 数据看作物长势、拿 ESP32 加 LINE 机器人远程开关温室卷帘、给农场群聊写了个管温度和排期的机器人、从聊天记录里自动统计播种数量、研究 RTK-GPS 自动转向原理并算了自建要花多少钱、用 Airtable 搭了农场管理数据库...

## 推荐理由

我会先打个折：全文只有一个人、一个农场，没有产量对比或省了多少工时的数字，所以不能当行业证据用。但它的价值不在严谨，而在把 AI 写代码这件事从屏幕拉到了泥地里——一个农民没找外包、没学编程，直接用 Codex 做出了 8 个能跑的工具。这种'非程序员用 AI 写代码干物理世界的活'的案例现在还很少，对国内做 agent 和 coding 方向的人是个挺新鲜的参照。

## 锐评

这条最值得看的是落地感——不是概念验证，是一个农民真的把 AI 塞进了日常农活里。富安弘毅用 ChatGPT 拍照识别西兰花病害，用 Codex 写 ESP32 代码远程开关温室卷帘，还给农场 LINE 群聊做了管温度和排期的机器人。他连 RTK-GPS 自动转向都自己研究了一遍，算出如果自建要花多少钱。这些用法把“让模型进业务流程干活”这件事拉到了最接地气的场景：田里、大棚里、聊天群里。

但正文没给任何性能数字。病害识别到底准不准？误判一次可能就是一茬菜的损失。温室卷帘的远程控制有没有延迟或掉线记录？群聊机器人管排期，是真正减少了人工协调，还是只是把混乱从口头搬到了聊天框里？这些信息缺口让“如同身边有一位超级工程师”这句话先打个折——工程师干活是要验收的，正文没披露验收结果。

另外，全文来自一条推文，没有第三方验证，也没有说明这些工具是稳定运行还是 demo 阶段。如果后续能看到产量对比或工时统计，这条的价值会扎实很多。