这套方案是在x上刷到的，和ChatGPT沟通了下，了解到Windows本身自带就有cu（后续用cu代表computer use），但只支持系统的和部分应用，无法兼顾复杂的生产环境，然后就做了一套mcp和cu协作的方案：一套「原生执行层 + 视觉兜底」优化方案 
前言 
在 Windows 上使用 Codex 的 Computer Use 做桌面自动化时，一个很明显的问题是： 
它能操作，但很多时候不够快。 
哪怕只是： 

点击一个按钮
输入一段文字
切换一个设置
重命名一个文件

都可能经历多次： 
截图 → 上传 → 模型识别 → 决策 → 执行动作 → 再截图 → 再判断 
真正拖慢体验的，往往不是鼠标移动，也不是 Windows 本身响应慢，而是： 

模型为了完成一个简单动作，需要反复“看屏幕、思考、验证”。 

于是我尝试了一条完全不同的路线： 

Codex 继续负责理解任务...