Codex 使用技巧文章摘要

文章主旨：作者基于付费会员深度使用 Codex 的经验，认为 Codex 能力强但容易烧 Token、吃性能，需要通过先规划、明确目标、隔离环境、上下文压缩、模型分级、真实验收和资源清理来提升表现；整体态度是积极分享、强调克制与可验证交付。

关键要点：

1. 先规划再执行：先让 Codex 画原型、视觉稿和设计规范，再进入开发；复杂任务用 Goal 明确目标、范围、验证方式和停止条件。
2. 隔离与聚焦：复杂任务优先开 worktree，单会话尽量聚焦同一模块，避免跨模块改动导致冲突、慢和 Token 消耗。
3. 控制上下文与模型成本：参考 Hermes 在约 70% 时做结构化压缩；简单任务用便宜或轻量模型，非必要不开 Fast mode。
4. 验证与审查：用 /side 处理旁路问题，让 Codex 自检、截图校验、真实环境验收，并用 /review 或审查提示词做代码审查。
5. 配置与资源治理：保持 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 同步，打开关键开关，清理 MCP、端口、浏览器、进程和临时产物，保护存储与性能。

内容结构：

1. 先画原型，再开始开发：让 Codex 先 Plan，再利用画图能力产出原型图、完整视觉稿和设计规范，并把设计规范写入 AGENT.md 长期指导开发，避免 AI 默认的格子布局和偏紫色风格。
2. 设置具体的目标：普通任务不需要 Goal；连续推进、多步排查、多轮修改和验证的任务建议使用 Goal。Goal 要写清实现什么、不能改变什么、如何验证、何时停止，避免“优化整个项目”这类空泛目标导致 Token 爆炸。
3. 复杂任务优先开 worktree：直接在分支或多会话中改容易冲突和消耗 Token；worktree 可让 Codex 在隔离目录中工作，合回主分支前应做冲突预检和合并建议，可结合 Goal、Agent Team 使用。
4. 任务尽量聚焦：尽量在一个会话中完成同一模块任务，跨文件、跨模块改动会导致慢、烧 Token；上下文更干净，开发与验证效率更高。
5. 更早的结构化上下文压缩：参考 Hermes，将自动压缩触发点设为约 70%，自定义结构化交接压缩提示词，配置 model_auto_compact_token_limit 和 experimental_compact_prompt_file，并备份、验证配置。
6. 简单任务用便宜的模型：Codex-Spark 适合近实时轻量编码迭代和低风险改动；国内平替可按简单文本、轻量分析、草稿重写用 Kimi，复杂代码推理用 GLM 5.1 等。任务可按低、中、高风险分级，不必每个任务都上最高推理。
7. 非必要不开 Fast mode：GPT-5.5 的 Fast mode 大约 1.5 倍速度、2.5 倍消耗，适合现场演示或赶时间，不适合长任务、探索任务、反复试错和大量工具调用。
8. 善用 /side：用旁路会话问临时问题，避免打断主任务；它类似 Claude Code 的 /btw，不支持 Plan，新任务目标或方向改变需回到主会话。
9. 让 Codex 证明自己做对了：先定义完成标准，要求自检、截图校验、再次自检并发送可验收结果；必要时可通过飞书 CLI 发送验收结果和图片。
10. 让它在真实环境验证：内置浏览器不能替代真实浏览器验收，尤其是登录、权限、内网系统和复杂前端状态；疑难问题要让 Codex 多打日志。
11. 用 /review 做代码审查：/Review 支持基于基础分支或 commit 前审查；也可用提示词按正确性、边界条件、回归风险、测试缺口、复用、效率、可维护性等检查，并按 MECE 原则、严重程度排序，给出文件/行号、影响、修复建议和验证方法。
12. AGENTS.md/CLAUDE.md 保持一致：同时使用 Codex 和 Claude Code 时，要同步 AGENTS.md、CLAUDE.md 和 Skill 逻辑，避免规则漂移；同步后用 diff 或等价命令证明没有规则漂移。
13. 打开更新后没打开的开关：包括运行时防止休眠、显示上下文窗口使用情况、跟进行为选择排队或引导、应用快照、浏览器与电脑操控，以及允许 Codex 在 Mac 锁定时使用电脑。
14. 设置个性化自定义指令 AGENT.md：参考全局工作协议，涵盖中文沟通、复杂方案先通俗解释、先调研再出方案、系统思维、交付标准、资源保护、存储保护、变更安全、代码审查和规则同步。
15. 永远保护存储、性能：MCP 会带来额外工具说明、权限、进程和上下文负担；Codex 验证时也容易留下端口、浏览器、进程、截图、日志、构建缓存、测试产物和 worktree。不用的东西要及时清理，作者也将其封装成 skill。

文章总结：全文是一份实操型 Codex 使用清单，建议以流程化、分级化和可验收的方式使用 AI 编程工具，在效率、成本与稳定性之间取得平衡；结尾带有对会员用量消耗的调侃。