本文通过一个可复现的 Python 实验，对比 ChatGPT Plus / Pro 与 Codex 在不同提示词粒度下完成同一重构任务的效果差异。实验围绕一个存在重复逻辑与测试缺失的订单折扣模块展开，分别使用“一句话提示词”与“结构化任务提示词”驱动 Codex 修改代码，并记录修改文件范围、测试覆盖变化、代码质量与人工审查成本。结果显示，结构化提示词能显著减少无关文件改动、提升测试覆盖率并降低

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本文面向程序员、AI 工具使用者与软件开发团队，系统梳理 ChatGPT Plus、ChatGPT Pro 与 Codex 在真实软件开发流程中的定位与配合方式。文章从需求分析、项目理解、代码生成、测试编写、调试到代码审查，给出可落地的技术工作流，并提供一个基于 FastAPI 的任务管理 API 实战案例，展示如何用 Codex 在受控范围内完成功能开发。

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MODEL = "codex-mini-latest" # 以官方最新模型名为准TOOLS = ["description": "在受控沙箱中执行 shell 命令并返回 stdout/stderr","description": "需要执行的 shell 命令",},},command,text=True,return {ChatGPT Plus / Pro 与 Codex 的结合，本质上是把「

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