📢 转载信息
原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-tips-to-turn-openai-codex-into-a-powerful-ai-coding-agent
原文作者：Abid Ali Awan
5 个技巧，将 OpenAI Codex 打造成强大的 AI 编码代理
了解使 OpenAI Codex 更具代理性、可靠性和实用性的五种实用方法，适用于真实的软件工程工作流程。
简介
OpenAI Codex 的功能远不止生成代码片段或处理小型编辑。通过正确的设置，它可以更像一名强大的软件工程师——一个能够仔细遵循指令、理解上下文、有效利用工具和命令行界面（CLI）工作流程、跨多个文件进行协调更改，并在提交前进行自我检查的工程师。
在本文中，我将介绍五种实用的方法，使 Codex 在实际编码工作中更有效。目标不是将其视为基本的代码生成工具，而是将其用作人工智能（AI）编码代理，它能够推理更长的任务，与您的项目保持一致，并产生更可靠的结果。
注意：这些是我个人的观点，有些人可能对 Codex 有不同的处理方式。即便如此，本文中的想法并非仅基于个人观点。它们受到近期研究论文、OpenAI 的官方指导以及“vibe-coding”社区中不断涌现的更广泛模式和实践的影响。
1. 使用规划模式帮助 Codex 处理长周期任务
OpenAI 建议对复杂、模糊或难以清晰描述的任务使用规划模式，因为它允许 Codex 在开始进行更改之前收集上下文、提出澄清性问题并制定更强的计划。OpenAI 的提示指南还强调，当任务难以分解时，要求 Codex 提出计划通常是构建工作的最佳方式。
在实践中，这改变了交互的质量。Codex 首先致力于理解问题，检查可用上下文，并将任务映射到更清晰的步骤序列，而不是直接进入代码生成。这使其更适合长周期工作，因为成功更多地取决于管理整个工作流程中的序列、约束、检查点和验证，而不是生成一个代码块。
2. 使用 AGENTS.md 进行项目规则和内存管理
AGENTS.md 文件不仅仅是一个快速概述文件给 Codex。它是定义 Codex 在代码库中操作时可以使用的项目规则、工作流程、工具期望和其他工作指令的最佳方法之一。OpenAI 的文档指出，Codex 在执行任何工作之前都会读取 AGENTS.md 文件，并且其 CLI 甚至可以生成一个 /init 脚本，您可以对其进行优化并提交以供将来使用。
这就是 AGENTS.md 在实践中特别有用的地方。它帮助 Codex 理解您的项目如何工作，有哪些工具或技能可用，以及它应该遵循哪些标准。它还支持内存管理，不是像 ChatGPT 那样的个人记忆，而是作为轻量级的项目内存层。
OpenAI 的长周期指导明确依赖于持久的 Markdown 文件来存储计划、执行说明和文档，Codex 还支持恢复已保存的会话。结合这些功能，可以为跨越更长任务和不同会话的上下文提供更持久的携带方式。
3. 创建自定义 Codex 技能以实现可重用的编码工作流程
技能是扩展 Codex 超越单个提示的最有用方法之一。OpenAI 将它们描述为指令、脚本和资源的重用包，围绕 SKILL.md 文件进行打包，以便它们可以编码可重复的工作流程、约定和特定领域的流程。Codex 在应用程序、CLI 和集成开发环境（IDE）扩展中都支持这些技能。
Codex 还包括内置的系统技能，如 $skill-creator 和 $skill-installer，这使得在本地构建和安装新技能更加容易。当您的工作流程独特时，这一点尤其有用。您不必仅仅依赖通用的内置行为，而是可以创建自定义技能，教会 Codex 如何处理特定项目任务、外部工具、内部应用程序编程接口（API）或可重复的发布流程。
对我自己的网站和文章工作流程来说，技能在这里可以节省大量时间：它们让 Codex 能够以一种更可靠和可重复的方式遵循结构化格式、使用 CLI 工具并与外部服务协同工作。
4. 让 Codex 测试、验证和确认其输出
随着 GPT-5.4 的出现，这一点变得更加有用。新模型在更强的编码能力和更长的多步骤工作流程方面表现出色，官方指南强调了验证循环、清晰的完成检查以及跨复杂任务的更好工具使用等功能。简单来说，它更擅长不停止在第一个答案，并且更愿意持续检查其工作，直到结果正确为止。
在实践中，这意味着 Codex 可以编写代码，运行测试，检查网页和用户界面（UI），确认结果是否真正符合要求，进行修复，并持续迭代直到任务正确完成。为了获得最佳结果，请明确要求它检查自己的工作：告诉它运行测试，打开应用程序，审查 UI，通过网页上的行为进行验证，并持续改进输出，直到一切按预期工作。
5. 使用 Shell 工具将 OpenAI Codex 转变为真正的编码代理
Shell 工具是将 Codex 视为真正编码代理而不是仅仅是代码生成器的最简单方法之一。当前的 Codex CLI 和 IDE 工作流程都是围绕这个想法构建的：Codex 可以读取文件、进行编辑并在您的项目中运行命令，提示指南甚至推荐使用 shell 工具来处理终端命令。这一点很重要，因为很多实际的工程工作已经存在于 CLI 中，无论是使用 gh 的 GitHub，使用 Vercel 进行部署，还是其他连接您的代码库与外部系统的本地工具。
我最喜欢的一点是，这通常消除了使用额外的模型上下文协议（MCP）服务器或自定义技能来过度复杂化事情的需要。您可以直接要求 Codex 使用已经包含在您工作流程中的 CLI 工具。这通常意味着更少的 token，更快的执行速度，以及一个更贴近您正常本地开发环境的设置。它也让工作流程的大部分内容保留在您已经信任的工具中，而不是将所有内容推入另一个抽象层。
最后的思考
我几乎每天都在 VS Code 中为个人和工作项目使用 OpenAI Codex。它随着时间的推移不断进步，有时当我让它修复一个问题并在一分钟内解决时，它真的让我感觉自己像个“冒牌货”。然而，达到那个水平很大程度上取决于学习如何正确地与 Codex 协作，而不仅仅是随意使用它。
对我而言，最大的改变是始终如一地遵循几个核心实践：提供更好的指令、仔细管理上下文、在进行重大更改之前使用规划模式，以及为可重复的项目工作流程创建自定义技能。我还要求它通过运行测试、使用 Playwright 等工具检查网站或 UI，以及使用 CLI 和 shell 工具直接与本地环境和外部系统交互来验证自己的工作。这种设置减少了摩擦，加快了速度，并使整体工作流程感觉更像是与真正的编码代理一起工作。
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学家，他热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作，撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和通信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络构建一个 AI 产品，以帮助那些与心理健康问题作斗争的学生。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区