作者：jason (@jxnlco)
原文：Getting the most out of Codex
[1]
大多數開發者剛接觸代碼編輯類的 AI 智能體 (AI Agent) 時，通常只讓它們幹一件事：寫代碼。比如讓它檢查一下代碼庫，生成個差異對比 (diff)，跑跑測試，然後再提個合併請求 (pull request)。
寫代碼確實依然是 Codex 的核心強項。但仔細想想，我們在電腦上做的大部分工作，本質上其實都和代碼息息相關：執行終端命令、瀏覽網頁、調用應用程序接口、導出文檔、響應各種事件，或者是觸發自動化流程。當 Codex 開始延伸到這些領域時，它給人的感覺就不再只是一個狹義上的“編程助手”了，而是進化成了一個能幫你搞定各種電腦工作的“全能打工人”。
Codex 的新特性 [2] 讓這種轉變變得觸手可及。現在的對話流 (thread) 可以記住你們的上下文、調用各種工具、展示生成的文件 (artifacts)，還能在不同的提示詞之間無縫銜接，再也不用每次聊完都“重新認識”一遍了。
想要徹底榨乾 Codex 的潛能，你需要把下面這些絕招組合起來用：
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• 能夠長期保存記憶的“持久對話流 (durable threads)” -
• 在你掌控全局時，靈活使用語音輸入、任務干預 (steering) 和任務排隊 (queuing) -
• 藉助瀏覽器、電腦操控 (computer-use)、模型上下文協議服務器 (MCP servers, 一種讓 AI 安全連接本地數據和工具的通用標準 ) 以及各類連接器，讓 Codex 的手伸向代碼庫之外的地方 -
• 當你離開電腦時，利用對話流自動化 (thread automations) 和目標驅動 (Goals) 讓它繼續搬磚 -
• 熟練使用側邊欄 (side panel)，隨時審查它生成的代碼、文檔、幻燈片和其他文件
持久對話流 (Durable threads)
持久對話流：可以長時間運行的 Codex 對話流，能在你多次使用的過程中，始終爲你保留工作上下文。
把對話流“置頂 (Pinned threads)”是讓這些持久對話隨叫隨到的好辦法。這對於那些需要反覆推進的工作流來說簡直是神器，比如：
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• 一個專屬的“幕僚長”對話流（幫你處理日常雜務） -
• 一個專門負責產品發佈的對話流 -
• 一個負責審查文檔的對話流 -
• 一個專門盯着外部數據的監控對話流
它們不是那種聊完即焚的閒聊框，而是持久的工作空間。隨着時間的推移，Codex 可以隨時回到這些對話中，它會記得你之前做過的決定、你的個人偏好以及當前的進度。如果沒有這個功能，你每次都得從零開始把這些背景信息重新餵給它。
置頂快捷鍵讓這個操作變得極爲實用。只要按下
Command-1
到
Command-9
，你就能瞬間穿越回這些保存好的專屬對話流裏繼續工作。
語音輸入 (Voice input)
語音輸入之所以好用，是因爲它能在你把想法字斟句酌地敲成文字之前，先把你腦子裏最原始、最粗糙的念頭捕捉下來。
Codex 內置了語音輸入功能。這對於那些“嘴上說得清，打字嫌麻煩”的模糊想法特別管用。比如：
“我記得有個叫 Ben 的人在 Slack 上提過這事兒。
細節我忘了。
你去幫我找找看。”
對於一個會自己搜索、收集上下文並向你彙報的 AI 智能體來說，這幾句話就足夠它幹活了。
當你腦子裏有一個大概的想法，但還沒完全成型時，花兩三分鐘對着它“碎碎念”，把思緒一股腦倒出來，效果也出奇的好。
錄音轉寫也是同樣的道理。一份未經修飾的會議記錄，或者一段口述的計劃草案，往往比一份簡短的總結更有價值。因爲那些粗糙的記錄裏，保留了你猶豫的語氣、強調的重點，以及那些還沒講完的靈光一現。
任務干預與排隊 (Steering and queuing)
當你把語音輸入和對運行中任務的直接控制結合起來時，它的威力才真正顯現出來。
當一個任務正在執行時，如果你想
任務干預 (Steering)：在當前任務還沒完成時，中途打斷 Codex 並給它指引新的方向。
當你發現 AI 跑偏了，需要在它撞南牆之前糾正它時，這個功能就派上用場了。比如，在讓它審查網站時，你可以一邊在側邊欄上指指點點，一邊直接開口打斷它的工作：
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• “把這個調小一點” -
• “這兩個元素之間的間距看着不太對勁” -
• “這句文案寫錯了”
任務排隊 (Queuing)：在 Codex 完成當前步驟後，給它安排接下來的活兒。
任務排隊就不太一樣了。它不會打斷正在進行的任務，而是把新任務排在隊伍後面。你可以這麼跟它說：
“等這活兒幹完之後，把預覽鏈接發到 Slack 給審覈人看看。”
簡單來說，“干預”是改變 Codex 眼下正在做的事，而“排隊”是安排它接下來要做的事。這兩個功能都能讓你在任務執行的過程中，始終保持一種“人機合一”的掌控感。
工具與觸達範圍 (Tools and reach)
當一個對話流有了連續的記憶後，下一個問題就是：它能觸碰到什麼？Codex 的觸角可以向外一層層延伸：
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• $browser [3] 在側邊欄中運行的應用內瀏覽器，Codex 可以在這裏審查網頁並在上面做標記。 -
• @chrome [4] 可以獲取你瀏覽器的登錄狀態，用來處理那些基於 Chrome 的工作流。 -
• @computer [5] 專治那些只能通過桌面圖形界面 (GUI) 來完成的任務。
$browser
適合在側邊欄做網頁審查；
@chrome
適合那些需要你賬號登錄狀態的瀏覽器內工作；而
@computer
則用來搞定那些只能在電腦桌面上點來點去的任務。
MCP 服務器和各類連接器把這種能力進一步延伸到了你的整個工作流中。Slack 集成 [6] 、以及各種 MCP 工具連接器 [7] 和 MCP 指南 [7] 之所以重要，是因爲很多關鍵任務在變成代碼之前，最初往往只是一條聊天消息、一封收件箱裏的郵件，或者一個日程安排問題。
技能 (Skills) 讓那些重複的工作流可以被反覆利用。一旦某個工作流被證明好用，你可以將它固化爲技能 [8] ，這樣 Codex 下次就能直接跑通，而不需要從頭開始重新學習這個流程。
隨時隨地工作 (Work from anywhere)
隨時隨地與 Codex 協同工作 [9] 的理念，徹底打破了我們“必須坐在電腦前才能幹活”的傳統限制。一個任務可以在你裝滿文件、權限和本地環境的 Mac 電腦上啓動，然後當你離開工位用手機查看時，它依然在默默推進。
這在很多碎片時間裏非常有用。你可以讓 Codex 在電腦上跑一個耗時很長的任務，然後自己離開工位去喝杯咖啡。如果在外面時它有問題問你，你可以直接用手機回覆、批准它的下一步行動，或者在回座位前就給它指派新的方向。你的本地環境安安靜靜地待在那裏幹活，而你的人卻可以自由移動。
自動化 (Automations)
自動化功能 [10] 能讓 Codex 按照你設定的時間表自動幹活。如果是需要每天從零開始的任務，比如生成日報或者例行檢查代碼庫，那就用“定時自動化 (scheduled automation)”。但如果需要在一個帶有歷史記憶的對話中繼續推進工作，那就用“對話流自動化 (thread automation)”。
對話流自動化：就像一種定時喚醒的“心跳”機制，它會按照設定的時間表，定期回到同一個 Codex 對話流中繼續工作。
把對話流置頂固然好用，但它畢竟還得等你主動回去找它。而“對話流自動化”則可以每隔幾分鐘或幾小時自己去查崗，一直跑到滿足某個條件爲止，甚至還能根據情況自己調整查崗的頻率。
比如，你的“幕僚長”對話流可以每 30 分鐘跑一次：
每 30 分鐘，去查一下我的 Slack 和 Gmail 裏有沒有需要處理但還沒回的消息。
幫我排個優先級。
如果有人向我提問，儘可能深入地去查資料，然後幫我起草一份回覆，但不要直接發送。
當你回到電腦前時，那些最耗時耗力的“收集背景資料”的工作往往已經做完了。作爲人類，你只需要做最後拍板發出去的決定。
對話流自動化也非常適合用來處理“反饋循環”。它可以默默盯着你在代碼合併請求、Google 文檔或是 Slack 裏的評論，趁你不在的時候自動推進後續的修改工作。
想象一個製作動畫的場景：審覈人在 Slack 裏發了一個視頻。對話流自動化可以定時檢查討論進度，一旦有修改意見進來，它就自動渲染一版新的，然後在原貼裏艾特審覈人並回復新視頻。如果某個軟件的集成接口沒法自動完成最終的上傳，它甚至能調動“電腦桌面自動化”通過圖形界面把最後一步走完。
這個完整的閉環跨越了接收反饋的 Slack、負責渲染的代碼庫，以及負責最終上傳的桌面自動化工具。
目標設定 (Goals)
當一個任務有一個清晰的終點線，並且 AI 智能體可以不斷朝着那個終點努力時，目標 (Goals) 的威力就徹底爆發了。
目標：運行時間更長的 Codex 任務，有一個明確的終點線，AI 會在一段時間內持續向它衝刺。
一個 糟糕的目標 是這樣定的：
把這個 Markdown 文件裏的計劃實現一下。
一個 優秀的目標 必須有一個可以被衡量的成功標準。
比如，一位工程師想把一個內部工具從 Python 語言遷移到 Rust 語言，他可以建好新目錄，設定好目標，並畫一條明確的終點線：
直到所有單元測試全部通過，這個新版本的開發纔算完成。
目標設定，其實就是把“持續執行”和“驗證器 (verifier)”結合在了一起。你作爲人類來定義想要的結果、何時停止的條件，以及用來判斷 Codex 有沒有離終點更近的信號。
好用的驗證器包括：
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• 一套完整的測試用例 -
• 一項基準性能測試 -
• 一個能穩定復現的 Bug -
• 一個驗證矩陣 -
• 一個必須始終跑通的端到端工作流
有野心固然重要，但沒有驗證機制的野心，就只是在許願而已。
側邊欄 (The side panel)
側邊欄功能 [11] 讓你生成的工作成果始終和你們的聊天窗口並排在一起。你再也不用把文件導出來，然後痛苦地在不同軟件之間切來切去了，直接在原位就能審查。生成的成果可能是代碼，但也可能是幻燈片、PDF 文件、網頁、表格，或者任何其他生成的東西。
它特別擅長處理四種工作：
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1. 檢查生成文件 (artifacts) -
2. 標註需要修改的地方 -
3. 操作網頁界面 -
4. 審查代碼或文件的變更
側邊欄允許用戶直接原地查看 Markdown 文檔、電子表格、數據表、普通文檔和幻燈片。你可以不打斷現有的工作流，直接檢查、做標記、修改文件。
你的幻燈片或 PDF 就乖乖敞開在對話框旁邊，隨時等你檢閱和修改。
應用內瀏覽器 [3] 讓 Codex 能夠直接檢查渲染好的網頁，控制它，甚至直接響應你在網頁上做的標註。對網頁或文件的評論全部留在這個工作閉環裏，再也不用像以前那樣把它拆分成一個個單獨的交接任務了。
網頁既變成了它的輸出結果，也變成了你可以操控的控制面板。Codex 可以建好一個頁面，在側邊欄打開它，自己檢查它，修 Bug，然後原地不斷迭代優化同一個東西。
下面這些場景配合側邊欄尤其好用：
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• 用單個 index.html來做輕量級的靜態展示 -
• 跑 Storybook 來審查用戶界面 (UI) 組件 -
• 用 Remotion Studio 搞代碼生成的動畫 -
• 在瀏覽器裏放映的幻燈片演示 -
• 用於數據分析流的數據應用 (data apps)
一個簡簡單單的
index.html
文件就能變成一個好玩的交互式小應用，連服務器都不用搭。而且，對話流自動化還能隨着時間推移悄悄更新這些靜態文件，這樣等你回來時，總能看到最新的進展等着你。
共享記憶 (Shared memory)
當那些長時間運行的對話流能夠打破單次聊天的界限，把記憶共享出去時，它們的作用將發生質的飛躍。
共享記憶 (Shared memory)：存儲在單一對話之外的持久上下文，它可以讓未來的工作能夠基於一些明確的、可追溯的信息繼續推進。
一個相對穩妥的做法是，把這些持久的對話流“錨定”在一個 Obsidian 知識庫 (vault) 裏。說白了，就是建一個存放純文本文件的文件夾。它簡單直白，方便你隨時查看、修改、移動，而且能保存很久。團隊可以把這個文件夾放在任何你們喜歡的雲盤裏，比如 Git、Dropbox、Google Drive 或是其他的同步工具中。
你的知識庫可能長這樣：
vault/
├── TODO.md
├── people/
├── projects/
├── agent/
└── notes/
在最外層目錄下，你可以放一個
AGENTS.md
文件。在這裏，你可以給 Codex 定規矩：當它瞭解到關於人員、項目、決策以及待辦事項的新情況時，應該如何更新這個知識庫。
別死板地照抄某一種知識庫結構。你需要做的是“教”你的 AI 智能體：那些持久的上下文該放在哪，哪些上下文需要保留，以及什麼時候不要瞎折騰去改文件。
一份實用的
AGENTS.md
指南里可以這麼寫：
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• 把 ~/vault當作你長期的工作記憶區。 -
• 儘量把筆記整理得有條理，別搞得到處都是碎片記錄。 -
• 準確地把待辦事項、人員、項目、每日總結和草稿分類放好。 -
• 把做過的決定、遇到的卡點、負責人、日期和有用的鏈接好好保存下來。 -
• 如果沒有什麼實質性的新進展，不要隨意修改知識庫裏的文件。
代碼庫是用來存代碼的。而這個知識庫，是用來存不斷滾動的上下文的：牽涉到哪些人、改了什麼、卡在哪裏、接下來誰跟進，以及那些如果在兩次聊天中間斷掉就會徹底消失的細節。
重要的上下文絕不應該僅僅鎖死在某一次聊天的文字記錄裏。把它們寫下來，放在下一個對話流能夠立刻接手的地方。
Codex 自己也在
設置 > 個性化 > 記憶
中提供官方的 記憶功能
[12]
。它們就像是系統自帶的本地記事本，用來記住你的個人偏好、常用的工作流以及一些經常踩的坑。不過，這個功能是用來輔助你清晰寫下來的上下文的，而不是取代它。Chronicle 記憶組件
[13]
也是同樣的思路，它能幫 Codex 從你最近屏幕上發生的事情中提取並構建記憶。
從代碼向外延伸 (From code outward)
Codex 雖然還是以寫代碼爲本行起家，但現在，圍繞代碼的諸多周邊工作，都能在這個同一套系統裏搞定了：無論是 MCP 服務器、網頁界面、電腦桌面控制、對話流自動化，還是那些可以在側邊欄直接審查的文件。
這徹底改變了我們控制它的方式。“任務干預”可以在中途打斷它的動作；“任務排隊”可以幫它安排好下一步；“對話流自動化”能讓你人不在場時系統依然運轉；而“目標設定”則給它畫了一條清晰的終點線，讓 Codex 知道要一直往哪裏衝。
如今的 Codex 已經可以扛起一個完整的工作流：從聽取指令、執行任務，一直到最終文件的審查。哪怕這些工作早已經超出了代碼庫的範疇，它也依然遊刃有餘。
引用鏈接
[1]
Getting the most out of Codex:
https://x.com/jxnlco/status/2057153744630890620
[2]
Codex 的新特性:
https://developers.openai.com/codex/app/features/
[3]
$browser:
https://developers.openai.com/codex/app/browser
[4]
@chrome:
https://developers.openai.com/codex/app/chrome-extension
[5]
@computer:
https://developers.openai.com/codex/app/computer-use
[6]
Slack 集成:
https://developers.openai.com/codex/integrations/slack
[7]
MCP 工具連接器:
https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-connectors-mcp
[8]
固化爲技能:
https://developers.openai.com/codex/skills
[9]
隨時隨地與 Codex 協同工作:
https://openai.com/index/work-with-codex-from-anywhere/
[10]
自動化功能:
https://developers.openai.com/codex/app/automations
[11]
側邊欄功能:
https://developers.openai.com/codex/app/features
[12]
記憶功能:
https://developers.openai.com/codex/memories
[13]
Chronicle 記憶組件:
https://developers.openai.com/codex/memories/chronicle