很多创作者需要定期收集竞品数据——抖音爆款视频、小红书热门笔记——但手动复制粘贴效率极低。Codex 的 Computer Use 功能可以帮你实现全自动数据采集：打开浏览器、搜索目标、提取数据、整理成表格，全程无需人工干预。
为什么选 Computer Use 而不是 Browser Use
Codex 有两种浏览器操控方式：
- Browser Use：适用于公开网页（无需登录），比如爬取公开文章、新闻
- Computer Use：适用于需要登录的私有页面，比如你的抖音创作者后台、小红书创作中心
如果你想采集的是需要登录才能看到的数据（如粉丝画像、后台流量统计），必须用 Computer Use。
环境配置：开启 Computer Use
第一步：打开 Codex 设置
进入设置 → 电脑操控，确保以下开关已开启： - "允许 Codex 控制电脑上的应用" - "Google Chrome 浏览器扩展程序"
第二步：安装 Chrome 扩展
在 Chrome 浏览器中打开 chrome://extensions/，启用开发者模式，加载 Codex 提供的 Chrome 扩展（通常在 Codex 设置页面有下载链接）。
第三步：设置权限和模型
- 权限建议选"自动审查"或"完全访问"（前者更安全，后者更高效）
- 模型选 GPT-5.5，推理强度选"超高"（数据采集任务需要深度理解页面结构）
- 速度选"快速"可节省 token，但复杂任务建议用"标准"保证稳定性
实战：抓取抖音爆款视频数据
假设你要研究某个垂类的爆款内容，采集最近一周的热门视频数据：
提示词示例：
打开抖音网页版，搜索"宠物日常"，筛选最近一周发布的视频，
提取前 20 条视频的：标题、作者、点赞数、评论数、分享数、发布时间，
整理成 Excel 表格保存到桌面。
执行过程： 1. Codex 自动打开 Chrome，登录你的抖音账号（需提前在浏览器中保持登录状态） 2. 执行搜索，翻页获取结果 3. 逐条提取数据，自动写入 Excel 4. 保存到指定位置并通知完成
整个过程约 10–15 分钟，无需任何手动操作。
实战：采集小红书热门笔记
提示词示例：
打开小红书网页版，搜索"护肤推荐"，
提取前 15 篇笔记的：标题、作者昵称、点赞数、收藏数、评论内容（前5条），
整理成 CSV 文件保存到桌面。
注意：小红书网页版有反爬机制，建议每次采集间隔 30 秒以上，避免触发验证码。
进阶技巧
技巧一：建立采集模板
把常用的采集任务写成 Skill，以后一键调用：
创建 Skill：名称为 xhs-research，
功能：自动搜索关键词、提取笔记数据、生成周报
技巧二：定时自动采集
结合 Codex 的 Automation 功能，设置每周自动采集：
每周一上午 9 点，自动执行小红书爆款笔记采集任务，
结果保存到固定文件夹，并发送通知到飞书。
技巧三：多账号轮询
如果你有多个小红书或抖音账号，可以配置多个 Chrome 配置文件，Codex 自动切换账号采集不同视角的数据。
合规提醒
- 不要用于批量抓取：高频请求可能触发平台反爬机制，导致账号限流或封禁
- 不要自动发布内容：这明显违反平台规则
- 不要分享登录态：哪怕只是临时导出 cookie，也可能被滥用
- 仅用于个人研究：采集的数据仅供内部分析，不要公开传播或商用
来源：抖音 @jack_dprt《Codex Computer Use 数据采集实战》（2026-09）
资料最后核对日期：2026-09-30 · 内容整理自 CodexGuide 社区公开教程