Codex 教程目录
OpenAI Codex Tutorial
Codex 教程
Codex 不只是代码补全，而是可以围绕一个明确工程目标读取代码、提出计划、修改文件、运行验证并交付证据的 coding agent。学习重点不是记命令，而是学会定义任务边界、选择入口、控制权限、检查结果。
先把 Codex 当成工程同事，而不是代码生成器
一个好的 Codex 任务应该有清晰目标、可读上下文、允许和禁止范围、验证方式，以及最后要交付的证据。OpenAI 的公开实践里，Codex 常用于代码理解、重构迁移、性能优化、测试覆盖、开发提速和探索验证。
理解
让 Codex 先回答“逻辑在哪里、数据怎么流、失败会怎么传播”，再决定是否修改代码。
修改
把任务切成一小时内能 review 的小块，要求它解释 diff、运行检查并标明未验证项。
沉淀
把稳定做法写进 AGENTS.md、skills、脚本、MCP 工具或 CI 检查，减少重复提示。
入口选择
| 入口 | 最适合 | 不要用来做什么 |
|---|---|---|
| CLI / 本地仓库 | 修 bug、补测试、重构、跑命令、整理 diff。 | 没有 Git 边界的生产服务器随手大改。 |
| IDE / 桌面应用 | 边看代码边规划、review、跨任务管理和人工协作。 | 绕过项目测试直接接受大段改动。 |
| 云端任务 | 把明确 issue、PR follow-up 或文档更新交给后台跑。 | 需要实时人工判断的高风险发布动作。 |
| PR review / CI | 检查回归、遗漏测试、安全边界和文档不一致。 | 替代人类最终责任人。 |
| Browser / Computer Use | 点击真实页面、复现 UI 问题、记录体验问题。 | 处理敏感账号、支付或不可逆操作。 |
推荐工作流
- Ask：先让 Codex 只读探索，列出相关文件、风险点和验收标准。
- Plan：要求它给出小步计划，并说明哪些文件会被改、哪些命令会被跑。
- Code：允许它只做最小必要修改，避免顺手重构无关代码。
- Verify：运行测试、lint、构建、页面检查或日志检查；失败时先解释再继续。
- Review：让它总结 diff、验证证据、剩余风险和下一步人工检查点。
目标：修复 <具体问题>，不要做无关重构。
先只读检查相关文件，给出计划和风险。
实现时保持改动最小，补充或更新必要测试。
完成后运行验证命令，并列出通过/失败/未验证项。
最后给我 review 视角的改动摘要。内容地图
- 基础篇：安装、CLI、非交互模式、IDE、桌面应用和云端任务。
- 上下文篇：AGENTS.md、自定义指令、配置文件、权限、sandbox、approvals。
- 扩展篇：Rules、slash commands、custom prompts、MCP、hooks、skills、plugins、subagents。
- 落地篇：workflow、review、GitHub Action、CI/CD、SDK、浏览器测试、Computer Use、worktrees、Windows 和安全排错。
常见问题
Codex 最适合什么任务？
最适合边界清楚、能验证、能 review 的工程任务，例如代码理解、修 bug、补测试、重构迁移、文档同步和 UI 检查。
什么时候应该先用 Ask 或计划模式？
只要任务跨多个文件、影响线上行为、或你不确定风险，就先让 Codex 只读分析并写计划，再进入修改阶段。
怎么避免 AI 改太多？
给出明确禁止范围，要求最小 diff、保留现有风格、每一步可验证，并在完成后用 review 视角总结改动。
参考来源
内容基于 OpenAI Codex 官方手册、Codex use cases 和 OpenAI 团队实践整理，并改写为中文实战教程结构。