2025.5.15-日报-王雨默

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5月16日修改

一.工作内容概述

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继续探索 UI 生图工作流，重点补充 Responses API / Image API 相关认知，并测试中转站 Responses API 接入效果；尝试 asset sheet 合批生成策略，验证其对多元素 UI 资源交付效率提升程度。​

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修复项目在抖音开发者工具环境下暴露出的拼图海报渲染、飞行动画和广告刷新相关问题。​

二.UI生图工作流探索

1.
Responses API 认知补充​

昨日判断的修正

昨日在分析 Codex 与 ClaudeCode 的生图交付质量差异时，曾倾向认为 Codex 之所以能够更好地完成“从效果图中拆分元素”，可能是因为 Codex 内部可以直接调用 Responses API 图像工具链。​

今天进一步探索了解后发现，这个判断需要修正。

更准确的理解是：

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OpenAI 图像生成能力可以通过 Image API 或 Responses API 使用； ​

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Responses API 的图像工具可以在上下文中接收文本和图片输入，并通过 image_generation tool 生成或编辑图片； ​

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 但 Codex 内置 imagegen 并不等同于直接调用 /v1/responses； ​

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 如果要让 Codex 在工程脚本中调用 Responses API，仍然需要可用的 API Key、baseURL，以及对应的 /v1/responses 接口能力。 ​

因此，昨日关于“Codex 可能直接调用 Responses API”的判断并不准确。今天先补齐了这部分认知，将几类能力重新区分清楚​

Image API 与 Responses API 的区别

梳理了 Image API 和 Responses API 的区别：

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Image API 更适合直接的图片生成或编辑任务，通常是：输入 prompt->生成图片->返回图片结果​

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而 Responses API 更适合对话式、多步骤、多模态上下文中的图像任务。它更强调上下文理解、工具调用和多轮交互。​

这也解释了为什么昨天观察到：

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Codex / 网页 GPT 类链路更像是先对任务进行理解和转译，再执行图像生成或编辑；而 ClaudeCode 直接调用 image2 时，如果缺少中间任务拆解，更容易退化为“参考图重绘”。​

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同样的提示词，在不同调用链路中可能被解释成不同任务。 ​

所以问题不只是“使用哪个图像模型”，还包括：

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是否有上下文理解​

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是否有 prompt revision​

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是否能区分 generate / edit​

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是否有 agent 参与任务转译​

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是否能将需求拆成多步执行​

2.
中转站 Responses API 接入测试​

测试目的

在确认 Codex 原生 imagegen 不能直接等同于 Responses API 后，今天尝试通过中转站接入 Responses API。​

测试目标是验证：

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 是否能在 Codex Skill 中通过中转站使用 Responses API； ​

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 是否能获得类似网页版 GPT / Responses API 的多步骤图像处理效果； ​

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 是否能提高 UI-Asset-Forge Skill 的交付速度； ​

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 是否值得将中转站 Responses API 作为后续正式生图 provider。 ​

测试结果

测试后发现，中转站 Responses API 在实际 Skill 流程中的优势并不明显，整体交付速度与 Codex 原生 imagegen 几乎持平。 ​

主要表现为：

•
 接入链路变长，需要额外维护 API Key、baseURL、请求格式和返回解析； ​

•
 网络通信耗时增加； ​

•
 中转站稳定性会直接影响生成速度； ​

•
 接口兼容情况不完全可控； ​

因此，虽然中转站 Responses API 理论上可以作为一种 provider 接入，但它没有显著提升当前 Skill 的实际交付效率。​

对比结论

2025.5.15-日报-王雨默​