**Warum OpenAI Sora und Codex Nutzerzahlen explodieren**

1. Welcher Vorteil wird am stärksten mit „dauerhaftem Zugriff auf Rechenkapazität“ verbunden?

2. Welche Art von Fähigkeit wird als Kernziel agentischer Modelle dargestellt?

3. Warum sind lokale Skills/Plugins/MCPs im beschriebenen Codex-Workflow relevant?

4. Was unterscheidet „Steering“ in Codex am ehesten von einem reinen „erst warten, dann ändern“-Ansatz?

5. Welcher Ansatz wird als Vorteil von Browser Use / Browser Hannes gegenüber „Screenshot-getriebenen“ Lösungen genannt?

6. Wie werden cloudbasierte Agenten in ChatGPT (laut Beschreibung) typischerweise eingebunden?

7. Welche Rolle spielt die Auswahl des „richtigen Modells für die Aufgabe“ im beschriebenen Arbeitsansatz?

8. Welche Aussage passt am besten zum Vergleich von Codex vs. Opus im beschriebenen Beispiel?

9. Warum wird Bildgenerierung (Imagen 2) im Kontext „agentic coding loop“ als potenziell strategisch relevant eingeordnet?

10. Welcher Lern-/Praxisfokus wird als Schlussfolgerung für Menschen am Computer betont?

1. In der beschriebenen Agentic-Coding-Logik wird Codex als „Gehirn“ eingeordnet; die Anwendungen/„Superapp“ werden als der „_____“ dazu betrachtet.

2. Für Codex werden Fähigkeiten/Skills als lokal verwaltet: Sie liegen im „_____“-Ordner und können über Plugins zugänglich gemacht werden.

3. „Steering“ bedeutet, dass man während Codex arbeitet, innerhalb der Unterhaltung _____-Injektionen geben kann.

4. Im Browser-Use/Hannes-Ansatz wird besonders betont, dass Interaktionen direkt über die „_____ Developer Tools“ laufen (statt Screenshot-Workflows).

5. Cloud Agenten in ChatGPT sind mit Apps wie _____ verbindbar, wodurch Nachrichten/Interaktionen über diese Kanäle laufen können.