note

• 推荐的codex工作工作流：
  • 读上下文 → 写计划 → 确认范围 → 小步实现 → 跑验证 → 总结结果 → /new
• 真正让 Codex 稳定的，不是某一句神奇 prompt，而是你给它足够清楚的上下文、长期规则和验收标准

一、codex使用技巧

1、别一上来就让它写代码

尤其是论文复现、课程项目、陌生 repo 这种场景，第一步应该是让它读项目。

先不要修改代码。请先阅读这个项目，告诉我：
1. 项目结构是什么
2. 主要入口在哪里
3. 训练/测试/运行命令分别是什么
4. 哪些文件最可能和当前任务有关
5. 你不确定的地方有哪些

2、AGENTS.md 不要写成项目介绍

AGENTS.md 更适合写“长期规则”，不是写“这次我要你做什么”。比如：

## 工作规则
- 默认先阅读相关代码和文档，再开始修改。
- 修改前先说明影响范围。
- 只做和当前任务相关的最小改动。
- 提交前必须运行最小验证。
- 说明用中文，代码、命令、文件名保持英文。
- 不要修改无关文件。

如果是论文复现类项目，可以加一条：

## 实验原则
实验必须服务于明确假设或决策。
不要为了补齐表格而穷举低价值 ablation。

3、复杂任务一定先 Plan

只要任务超过一个文件，都会先让它出计划。

先不要写代码。请进入计划模式，帮我设计实现方案：
1. 明确这次要解决的问题
2. 列出会影响哪些模块
3. 拆成 3-7 个步骤
4. 每一步怎么验证
5. 哪些地方最容易出错
等我确认后再开始实现

4、研究任务要让它先查证，不要让它凭印象说

比如你让它复现一篇论文，或者解释一个开源 repo，不要直接问“帮我复现”。更好的方式是：

请先阅读论文和官方 repo，不要开始写代码。
先输出：
1. 论文核心 idea
2. 关键公式/模块
3. 官方实现和论文描述是否一致
4. 复现最小路径
5. 可能复现不出来的风险点

5、做完一个任务就开新会话

减少上下文：

请用一句话总结刚完成的任务、修改过的文件、当前状态和下一步注意事项。
然后 /new，在新会话里贴这个总结，再开始下一个任务。

6、不要完全相信它说“完成了”

每次都会要求它最后输出：

1. 修改了哪些文件
2. 每个文件为什么改
3. 运行了哪些验证
4. 还有哪些没验证
5. 哪些地方需要我人工确认

Reference

[1] 用 Codex 做研究后，总结出 6 条有用经验
[2] 来自 Codex 官方团队的分享：如何把 Codex 用到极致
[3] Getting the most out of Codex：https://x.com/jxnlco/status/2057153744630890620
[4] 充分发挥 Codex 的潜力（实操版）
[5] https://developers.openai.com/codex/app/browser
[6] https://developers.openai.com/codex/app/computer-use
[7] https://developers.openai.com/codex/cli