木工师傅的桌上通常摊着一堆不规则的小纸片。它们对应门板、侧板、层板、背板师傅要像拼积木一样在整张板材上反复比划比划完再用铅笔画线画错了还要擦掉重来。这个动作看起来朴素本质上却是一个很经典的组合优化问题二维下料cutting stock。把同样的任务交给 AI 编程代理OpenAI Codex CLI之后你拿到的不是一句“建议你优化排料”的聊天回复而是一个能自动计算摆放坐标、输出切割图、统计板材利用率、甚至生成排料单的脚本。这就是题目里说的AI 终于开始干预现实工作边角料被算法挤到了一边。这篇文章不会停在宣传层面。我会把排料问题的算法思路、Codex 的安装配置、完整可运行的 Python 代码、运行验证和排错过程都写出来。你不需要自己是算法专家也不需要是 AI 高手只要有一台能装 Node.js 的电脑就能顺着文章把 12 块板排完。文末还会给出工程落地时真正要注意的那些坑。1. 这篇文章真正要解决的问题先说说现实里的排料到底难在哪。家具厂、广告公司、钣金加工、石材加工都会遇到同一个问题大板尺寸固定小件尺寸各不相同怎么摆才能用最少的板材这个问题的学术名字叫“二维矩形排样”工业上更习惯叫“下料优化”。常见的评判标准有几个板材利用率、余料可否回收、切割路径长短、是否需要考虑木纹方向。手工试排最大的问题不是“算不出来”而是“信息密度太低”。一张 1220mm × 2440mm 的板材12