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OpenAI Codex 最佳实践指南 OpenAI Codex 最佳实践指南 - 8个步骤完整闭环、5个实操结论和7个典型误区 OpenAI 这篇文档写的非常有深度,目标是教会我们把 Codex 当作一个需要配置、磨合和持续改进的团队成员,通过正确的上下文、配置和自动化,构建一套让 Codex 持续稳定工作的协作系统。 先说文档主线的8个步骤闭环,实践路径非常清晰易学 1. 先把单次任务说清楚 2. 再让复杂任务先规划 3. 再把反复要说的话沉淀进 AGENTS.md 4. 再把环境、权限、模型等放进配置 5. 再把测试和 review 变成闭环 6. 再把外部系统通过 MCP 接进来 7. 再把高频流程做成 Skills 8. 最后把稳定流程做成 Automations 最值得采纳的 5 个实操结论 1. 先把任务写成 Goal + Context + Constraints + Done when 2. 复杂任务默认先 plan 3. 把反复出现的规则写进 AGENTS.md 4. 把“写代码”升级成“改动 + 测试 + review”的闭环 5. 先 skill,后 automation;先稳定,后放大 文档也在提醒避免这些典型误区 · 把长期规则全塞进 prompt,而不是沉淀进 AGENTS.md · 不告诉 Codex 如何运行 build/test,导致它“看不见自己的结果” · 多步骤任务不做 planning · 一开始就给过大权限 · 在同一份工作区里并行改同一批文件却不用 worktree · 流程还不稳定就上 automation · 一个项目只开一条超长线程 #ai #openai #agent
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