本文以 5W1H 体系系统总结 Codex 工程级 AI 编程代理，全面解析其核心概念、IDE/CLI/Cloud 使用方式、config.toml 配置、安全沙箱、Rules、AGENTS、MCP 与 Skills 等能力，结合 SDLC 场景给出可落地工作流，帮助个人与团队实现 AI-Native 工程协作与交付闭环。

本文系统介绍了 Codex Agent Skills 的概念、加载与优先级机制、创建与调试方法，以及技能在团队中的最佳实践。通过官方与社区示例，展示如何将零散 Prompt 工程化为可复用、可共享的工作流能力，帮助个人和团队高效构建标准化的 AI 编程代理技能体系。

本文从工程实践角度，系统介绍了 Codex 的 Rules、AGENTS.md、自定义提示词与 MCP 等关键能力，重点解析如何通过规则控制、安全边界与分层指令，让 Codex 在真实项目中稳定、可控地运行，并逐步沉淀高效的 AI 编程工作流。

本文详解 OpenAI Codex 配置：~/.codex/config.toml 的位置与优先级，覆盖 model、approval_policy、sandbox_mode、features、Profiles、CLI 覆盖，并讲解模型提供方、OSS/Azure、环境变量与遥测，帮助快速搭建安全高效的 AI 编程代理环境。

本文系统梳理了 Codex 在 IDE、CLI、Web（Cloud）及 GitHub、Slack、Linear 等集成平台中的使用方式与适用场景。通过对不同端形态的对比，帮助读者理解如何在个人开发、自动化流程与团队协作中合理使用 Codex，将其真正落地为工程级编程智能体。

本文整理OpenAI官方Cookbooks中未归档的251篇文章，按开源自部署、多模态、语音、RAG/搜索、ChatGPT生态、工具扩展、代理自动化、微调、评测合规、工程实践与基础API等主题分类，方便快速导航与查阅。

本文系统梳理 Codex 的核心概念与工程方法，包括 Prompting、Threads、Context、Workflows 及模型选择，结合真实开发场景说明如何将 Codex 从“代码补全工具”升级为可执行、可验证的工程级编程智能体，并进一步探讨 AI 在软件开发生命周期（SDLC）中的实践路径与团队演进方向。

本文用实战视角全面拆解了 OpenAI Codex：它不是“写代码的 AI”，而是能读懂整个代码仓库、改代码、跑测试、修 Bug、提 PR 的工程级开发代理。从账号注册、价格方案，到 IDE / CLI / Web 三种使用方式，再到一句话生成动态星空页面的真实演示，手把手带你上手。结论只有一句：Codex 正在把编程，从“写代码”升级为“下指令”。

本文通过 5W1H 系统梳理 Claude Code 的整体设计与工程价值，阐明其并非聊天式写代码工具，而是一套可读仓库、改代码、跑命令的执行型 AI 工程体系。文章重点解析 Hooks、Subagents、Skills、MCP 等机制如何将个人经验固化为可复用的团队流程，帮助读者建立从使用到工程化落地的完整心智模型。

编写python程序方法11.打开“超级终端”2.输入python3 ，输入python3表示用的python这门编程语言的第3个版本，如果只输入python的话表示用的是python的第2个版本 。3.输入以下代码print('hello world')编写python程序方法21.开编辑软件sublime2.编写如下代码3.保存代码4.运行程序另外一种运行...