AI摘要 Codex作为一个AI助手，在过去的时间里，已经超越了简单的问答阶段，成为了一个全面的工程助手。它帮助用户进行资料整理、工程验证、前端和原型设计、自动化和脚本编写、AI工作流建设、多媒体实验和架构方案等工作。Codex的使用重心已经从单点生产力转变为工作系统，它不仅能够写作和修改代码，还能将资料转化为结构化、流程化的可执行计划。通过Codex，用户学到了如何将想法拆分成工程问题，管理AI协作的上下文，验证AI产出的质量，以及将AI作为学习放大器。Codex还帮助用户完成了多个项目，如Codex使用方法与知识库建设、KDBOSS3 MVP验收与SaaS UI原型、信息化模块工厂30天工程落地计划等，展示了Codex在不同领域的应用能力。总的来说，Codex不仅仅是一个临时的问答工具，而是变成了一个持续协作的工程系统，帮助用户形成了一种新的工作方式。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Codex 用了 55 亿 token 都干了啥过去这段时间，我对 Codex 的使用已经不再停留在“问一个问题、拿一个答案”的阶段。更准确地说，它变成了一个长期陪跑的工程助手、资料整理员、方案参谋、测试搭子、代码审查员和自动化工作流实验场。如果把 55 亿 token 看成一条很长的工作轨迹，那它并不是被消耗在闲聊里，而是被消耗在反复试错、方案打磨、项目拆解、代码验证、文档整理、知识沉淀和工具链建设上。很多事情单看都不大，但连在一起，就形成了一套越来越清晰的个人 AI 工程工作方式。1. 这段时间使用 Codex 的总结这段时间使用 Codex，最大的变化是从“让 AI 给答案”，逐渐变成“让 AI 参与完整工作流”。一开始，Codex 更多像一个随叫随到的助手：帮忙写文档、整理教程、生成页面、处理 Markdown、做一些小工具。但用得越多，越发现它真正的价值不只是生成内容，而是把一个模糊想法推进成可落地的结果。比如一个方案，不只是写几段介绍，而是可以拆成背景、目标、架构、部署、策略、流程、容量、验收；一个系统，不只是看页面能不能打开，而是可以按接口、按钮、权限、审计、真实数据、上线准入逐项检查。这三个月里，Codex 被用在了几类事情上：写作和资料整理：把微信文章、教程、AGENTS.md、Codex 使用手册、工程计划、安全方案等整理成可阅读、可复用的 Markdown。工程验证：对 KDBOSS3 这类业务系统做页面验收、接口抓包、按钮下钻、风险清单和上线准入判断。前端和原型：生成 SaaS 风格界面、资产台账页面、侧边栏、菜单、预览图，并用浏览器和截图做验证。自动化和脚本：写 Python/Node 脚本，抓取音乐元数据、处理视频帧、生成素材和转换文档。AI 工作流建设：安装中文 agents、安装 superpowers-zh、整理 Codex 全局配置，让 Codex 自己变得更好用。多媒体实验：做 Codex 宠物、咖啡猫、番茄发芽视频、图片裁切、帧标注等偏创意的项目。架构和方案：输出软件系统评审方案、信息化模块工厂 30 天落地计划、南凌入侵防御与检测建设方案。这说明 Codex 的使用重心已经从“单点生产力”变成了“工作系统”。它可以写，但不只是写；可以改代码，但不只是改代码；可以查资料，但更重要的是能把资料变成结构、流程、检查项和可执行计划。另一个明显变化是，Codex 开始承担“第二双眼睛”的角色。比如 KDBOSS3 验收时，它不是只看页面好不好看，而是去确认有没有 404、有没有真实后端接口、按钮是不是真的下钻、AI 助手有没有越权、操作日志能不能支撑审计。这类检查很适合 Codex，因为它耐心、细、可以反复走流程，也能把发现的问题整理成 P0/P1 缺陷清单。还有一个收获是，AI 的产出质量很依赖约束。只说“写个方案”，它会写成通用方案；明确目录、业务背景、南凌场景、MPLS-VPN、ISP/BGP、SD-WAN、数据中心、SOC 联动后，方案马上就能从“看起来正确”变成“更像能拿去评审”。这也是这段时间最重要的经验之一：AI 不怕复杂，怕的是目标不清。2. 我通过 Codex 都学到了什么？第一，学到了如何把一个想法拆成工程问题。以前一个需求可能只是“做个方案”“写个页面”“检查一下系统”。现在会自然地追问：背景是什么，目标是什么，边界在哪里，验收标准是什么，风险点在哪里，谁来运营，失败了怎么回滚。这种拆解方式比单纯产出文本更有价值。第二，学到了 AI 协作需要上下文管理。AGENTS.md、项目日志、outputs 目录、knowhow 知识库、每日经验沉淀，这些看起来像“杂活”，实际是在给 AI 建记忆和边界。Codex 不是万能记忆体，但只要把关键经验写进文件、把项目产物有序保存，下次再处理类似问题时，就能少走很多弯路。第三，学到了验证比生成更重要。生成一段代码、一篇方案、一张页面并不难，难的是确认它真的能用。KDBOSS3 验收、Playwright 页面检查、截图确认、接口抓包、日志检查、文件大小检查、编码问题定位，这些工作都说明：AI 时代不是不需要工程师，而是更需要懂验证、懂边界、懂风险的工程师。第四，学到了“提示词”不如“工作流”重要。单个 prompt 再漂亮，也只是一次请求。真正让 Codex 变强的是固定流程：先读上下文，再拆任务，再执行，再验证，再记录日志，再沉淀经验。安装 agents 和 superpowers-zh，本质上也是在把临时经验固化为长期可复用的方法。第五，学到了 AI 可以成为学习放大器。通过 Codex，很多以前需要单独花时间摸索的东西可以被快速拉通：Markdown 写作、PowerShell 约束、Python 脚本、Node 工具、Delphi XE2 小程序、前端页面、浏览器自动化、安全方案、SOC 流程、DDoS/BGP 联动、IDS/IPS/NDR 架构等。Codex 不只是给结论，它会把知识组织成结构，让人更快形成自己的理解。第六，学到了自己真正需要的不是“万能 AI”，而是“懂我工作方式的 AI”。比如默认用简体中文，Windows PowerShell 环境，编码统一 UTF-8，复杂 Python 不用 bash heredoc，每天记录工作成果，经验沉淀到知识库。这些规则不是形式主义，而是在长期协作中减少摩擦。AI 越遵守这些工作习惯，越像一个真正能接入日常工作的伙伴。3. 都做了些什么项目？项目的大概介绍3.1 Codex 使用方法与知识库建设这一类项目主要是把 Codex 从“能用”变成“好用”。包括整理 Codex 小白教程、命令手册、全局 AGENTS.md、把 Codex 用到极致、Hermes Agent 指南、Codex 更新解读等文章。还包括安装 agency-agents-zh，把 266 个中文 AI 专家角色转换并安装到 Codex agents；安装 superpowers-zh，把 20 个中文 workflow skills 接入全局；同时清理旧插件缓存，避免不同版本能力互相干扰。这个项目的意义在于，它不是做某个业务功能，而是在建设一套个人 AI 工程环境。后续所有项目，都能复用这些规则、技能、角色和经验。3.2 KDBOSS3 MVP 验收与 SaaS UI 原型KDBOSS3 相关工作主要分两部分：一是 UI 原型，二是真实验收。UI 原型部分输出了资产台账、侧边栏、菜单、明暗主题预览图等 SaaS 风格页面，用来探索企业级后台系统的视觉和交互风格。验收部分则更偏工程化。Codex 对 KDBOSS3 MVP 进行真实页面检查，覆盖 22 个二级页面，检查是否能打开、是否有 404 或白屏、是否调用真实后端接口、关键按钮是否真正下钻、GIS 和拓扑页面是否有真实数据支撑、AI 助手是否越权、操作日志是否满足审计。最后输出了检查结果、P0/P1 缺陷、上线准入判断和修复建议。这个项目说明 Codex 不只是会“写页面”，也能按验收清单做系统级质量检查。3.3 信息化模块工厂 30 天工程落地计划这个项目是把《信息化模块工厂孵化组落地方案》拆成 30 天可执行计划。Codex 将目标拆成管理层能看懂的里程碑和工程团队能执行的每日任务，围绕“业务需求 -> 需求澄清 -> Agent 拆解 -> AI 生成初稿 -> 实习生初测 -> 三方验收 -> 接入门户/MCP -> 复盘扩展”设计模块生产线。计划中包含周里程碑、上线红线、验收指标、模块包交付清单、需求澄清卡、问题清单、验收表和 AI 调用记录表。这个项目的价值在于，把一个组织建设想法变成了可以排期、可以验收、可以复盘的工程计划。3.4 入侵防御与检测方案这个项目最初是根据山石网科 IDS/IPS 产品页面，整理一份通用入侵防御与检测方案。后来又按南凌业务结构重写，变成面向 MPLS-VPN、ISP/BGP、SD-WAN、数据中心、云资源池和客户托管安全服务的专项方案。方案覆盖建设背景、业务场景、建设目标、总体架构、ISP/BGP 出口安全、MPLS 骨干检测、SD-WAN/CPE 安全接入、数据中心与云资源池安全、SOC/监控中心/运维中心联动、流量采集与阻断、DDoS 清洗与 BGP 联动、租户隔离、策略体系、安全运营流程、容量测算、产品选型、实施计划和验收标准。这个项目体现了 Codex 在“资料提炼 + 行业经验 + 结构化方案”上的能力。只要给出明确目录和业务背景，它可以快速把通用产品能力转成行业落地方案。3.5 软件系统评审方案这是一个通用的软件系统评审模板，目标是为软件系统设计一套可落地的评审方法。内容覆盖架构、需求、接口、数据、安全、性能、可靠性、测试、运维和交付风险。方法上采用分阶段评审：先明确目标和范围，再建立系统地图，然后按高风险优先级开展专题评审，最后输出问题清单、整改路线、验证计划和发布建议。这个项目沉淀的是工程师视角的评审框架，后续可以复用于不同业务系统。3.6 微信文章转 Markdown 与技术资料整理这类工作主要是把外部文章和技术资料转换为本地 Markdown，方便长期保存和复用。已经整理的内容包括 Codex 教程、Codex 命令手册、AGENTS.md 模板、Hermes Agent 指南、Codex 更新解读等。它们不只是资料备份，也逐渐组成了一套“如何使用 Codex 工作”的方法库。3.7 BEYOND 音乐元数据整理这个项目通过脚本抓取和整理 BEYOND 音乐数据，输出 raw 和去重后的 CSV/JSON 数据，并保留 summary。它是一个典型的数据整理项目：先获取原始数据，再清洗、去重、选择优先版本，最后输出结构化结果。这个项目虽小，但展示了 Codex 在脚本生成、数据清洗和文件产物组织方面的效率。3.8 多媒体与创意实验这一类包括 Codex pet monk、coffee cat pet、jiujiu-pet、番茄发芽视频等。Codex pet monk 和 coffee cat pet 更偏图像/宠物素材生成与处理；jiujiu-pet 是一个小型 Web 互动项目；番茄发芽视频则把一组图片帧处理成 15 天生长视频，并输出中英文标注版本。这些项目看似轻松，但它们验证了 Codex 处理图片、帧、脚本、前端交互和视频产物的能力，也让工作流不只停留在严肃文档和代码里。3.9 Delphi XE2 HelloWord 小程序这是一个面向 Delphi XE2 的最小 VCL 测试程序。项目包含 HelloWord.dpr、MainForm.pas、MainForm.dfm、HelloWord.dproj 和编译后的 exe。功能很简单：启动主窗口，点击按钮弹出 HelloWord。它的意义不在于功能复杂，而是在验证 Codex 能不能围绕老技术栈、Windows 桌面开发和传统 IDE 项目结构完成最小可运行工程。3.10 文档审阅与渲染这类项目围绕 docx 文档审阅、渲染和结果整理展开。通过输入 Word 文档，生成可检查的渲染结果或审阅材料。它说明 Codex 不只是写代码，也可以参与办公文档处理、格式转换、报告生成等日常工程管理工作。结语所以，Codex 用了 55 亿 token 都干了啥？它帮我写过文章，做过页面，跑过脚本，查过接口，验过系统，生成过视频，整理过知识库，安装过 agent，设计过安全方案，也拆过 30 天工程计划。但更重要的是，它让我逐渐形成了一种新的工作方式：把经验写下来，把流程固化下来，把检查项标准化，把项目结果文件化，把 AI 从“临时问答工具”变成“持续协作的工程系统”。这 55 亿 token，表面上是在生成文字、代码和文件；实际上，是在一点点训练一套属于自己的 AI 工作方法。
AI摘要 Superpowers是一套工作流技能，可通过Codex提示词调用。它包含14个翻译技能和6个中国特色技能，支持18款主流AI编程工具。与英文上游相比，中文增强版增加了工具适配、国内Git/CI生态和中文化表达习惯。安装方式为`npx superpowers-zh`，可自动识别项目中的工具并安装。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 中文版Superpowers使用方法Superpowers 不是一个“单独 agent”，而是一组工作流 skills。你可以直接在 Codex 提示词里用 $skill-name 调用。常用方式：$brainstorming 帮我把这个需求先梳理清楚，不要急着写代码。$writing-plans 根据 系统构架设计.md 输出可执行开发计划。$executing-plans 按 docs/implementation-plan.md 执行开发，每完成一步就验证。$systematic-debugging 帮我定位这个 bug 的根因，先不要直接改代码。$test-driven-development 给用户导出功能做 TDD，实现前先写失败测试。$requesting-code-review 审查当前改动，重点看 bug、安全风险和测试缺口。中文版增强 skill 可以这样用：$chinese-code-review 用中文团队风格审查当前代码改动。$chinese-documentation 帮我整理中文技术文档，注意中英文混排和工程表达。$chinese-commit-conventions 根据当前改动生成中文 commit message。$chinese-git-workflow 按国内团队 Git 工作流帮我规划分支、提交和发布步骤。如果你不想记名字，也可以自然语言说：使用 superpowers 的调试方法帮我排查这个问题。或：用中文版 superpowers 帮我先做需求澄清和实现计划。你刚装完后，需要新开 Codex 会话或重启 Codex，才能稳定加载这 20 个 skills。加载后，在 CLI/IDE 里通常也可以输入 $ 或 /skills 查看可用 skill。中文版开源地址https://github.com/jnMetaCode/superpowers-zh🆚 与英文上游的区别（老被问，一次说清）维度superpowers（英文上游）superpowers-zh（中文增强版）⭐ Star 数233k+—📦 Skills 总数1420（14 翻译 + 4 国产原创 + 2 上游历史保留）🌐 语言英文中文（技术术语保留英文）🤖 支持工具6 款：Claude Code / Cursor / Codex / OpenCode / Copilot CLI / Gemini CLI18 款：上述 6 款 + Hermes Agent / Trae / Kiro / Qwen Code（通义灵码）/ OpenClaw / Claw Code / Antigravity / DeerFlow / VS Code / Windsurf / Aider / Qoder⚡ 安装方式按工具分别装（每款一条不同的 plugin marketplace 命令）npx superpowers-zh 一条命令自动识别项目里的工具并安装；识别不出可 --tool <name> 显式指定🇨🇳 Git 平台GitHub 为主GitHub + Gitee + Coding + 极狐 GitLab + CNB（腾讯云原生构建）🇨🇳 CI/CD 示例GitHub ActionsGitHub Actions + Gitee Go + Coding CI + 极狐 CI + .cnb.yml🇨🇳 代码审查风格西方直接风格适配国内团队沟通文化🇨🇳 Git 提交规范无Conventional Commits 中文适配🇨🇳 中文文档规范无中文排版 + 中英混排规则 + 告别机翻味➕ MCP 服务器构建无独立 mcp-builder skill➕ 工作流执行器无独立 workflow-runner skill（多角色 YAML 编排）🔄 版本跟进独立迭代同步上游 + 国产增量叠加🤝 接受新 skill PR一般不接受（原文："we don't generally accept contributions of new skills"）欢迎 PR（中国开发者痛点优先）💬 社区Discord微信公众号「AI不止语」+ 微信群 + QQ 群📜 LicenseMITMIT一句话总结： 英文上游 = 方法论内核；中文增强版 = 方法论内核 + 18 款工具一键适配 + 国内 Git/CI 生态 + 中文化表达习惯。🤖 支持 18 款主流 AI 编程工具工具类型一键安装手动安装Claude CodeCLInpx superpowers-zh.claude/skills/Copilot CLICLInpx superpowers-zh --tool copilot.claude/skills/Hermes AgentCLInpx superpowers-zh --tool hermes.hermes/skills/CursorIDEnpx superpowers-zh.cursor/skills/WindsurfIDEnpx superpowers-zh.windsurf/skills/KiroIDEnpx superpowers-zh.kiro/steering/Gemini CLICLInpx superpowers-zh.gemini/skills/Codex CLICLInpx superpowers-zh.codex/skills/AiderCLInpx superpowers-zh.aider/skills/TraeIDEnpx superpowers-zh.trae/skills/ + .trae/rules/VS Code (Copilot)IDE 插件npx superpowers-zh.github/superpowers/DeerFlow 2.0Agent 框架npx superpowers-zhskills/custom/OpenCodeCLInpx superpowers-zh.opencode/skills/OpenClawCLInpx superpowers-zhskills/Qwen Code (通义灵码)IDE 插件npx superpowers-zh.qwen/skills/AntigravityCLInpx superpowers-zh.agents/skills/Claw CodeCLI (Rust)npx superpowers-zh.claw/skills/Qoder (阿里 AI IDE)IDEnpx superpowers-zh.qoder/skills/ + .qoder/rules/运行 npx superpowers-zh 会自动检测你项目中使用的工具，将 20 个 skills 安装到正确位置。翻译的 Skills（14 个）Skill用途头脑风暴 (brainstorming)需求分析 → 设计规格，不写代码先想清楚编写计划 (writing-plans)把规格拆成可执行的实施步骤执行计划 (executing-plans)按计划逐步实施，每步验证测试驱动开发 (test-driven-development)严格 TDD：先写测试，再写代码系统化调试 (systematic-debugging)四阶段调试法：定位→分析→假设→修复请求代码审查 (requesting-code-review)派遣审查 agent 检查代码质量接收代码审查 (receiving-code-review)技术严谨地处理审查反馈，拒绝敷衍完成前验证 (verification-before-completion)证据先行——声称完成前必须跑验证派遣并行 Agent (dispatching-parallel-agents)多任务并发执行子 Agent 驱动开发 (subagent-driven-development)每个任务一个 agent，两轮审查Git Worktree 使用 (using-git-worktrees)隔离式特性开发完成开发分支 (finishing-a-development-branch)合并/PR/保留/丢弃四选一编写 Skills (writing-skills)创建新 skill 的方法论使用 Superpowers (using-superpowers)元技能：如何调用和优先使用 skills🇨🇳 中国特色 Skills（6 个）⚠️ 下表前 4 个 chinese-* 为「手动调用」skill——不会自动触发，需在对话中显式输入 /chinese-xxx 才会加载。设计为参考资料而非工作流，避免污染上游 skill 的自动调度（如 requesting-code-review、brainstorming 等）。Skill用途调用方式上游有吗？中文代码审查 (chinese-code-review)符合国内团队文化的代码审查规范/chinese-code-review（手动）无中文 Git 工作流 (chinese-git-workflow)适配 Gitee/Coding/极狐 GitLab/CNB/chinese-git-workflow（手动）无中文技术文档 (chinese-documentation)中文排版规范、中英混排、告别机翻味/chinese-documentation（手动）无中文提交规范 (chinese-commit-conventions)适配国内团队的 commit message 规范/chinese-commit-conventions（手动）无MCP 服务器构建 (mcp-builder)构建生产级 MCP 工具，扩展 AI 能力边界自动无工作流执行器 (workflow-runner)在 AI 工具内运行多角色 YAML 工作流自动无
AI摘要 文章介绍了如何为Codex安装266个特色AI专家，这些专家覆盖了工程、设计、营销、金融等多个部门，并且支持多种工具。用户可以通过对话明确要求Codex使用某个子代理来激活这些专家。项目提供了一键安装、手动复制和作为提示词参考的安装方法，方便用户根据自己的需求进行选择。这些AI专家能够根据用户的需求提供专业的服务和建议。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 先看安装后效果专家老爷住在这里：C:\Users\samoo.codex\agents这是使用效果如何让专家老爷干活在Codex里，不是用/xxx 直接使用，而是在对话里明确要求 Codex 使用某个 子代理例如：请启动 `engineering-frontend-developer` 子代理，帮我检查当前前端实现问题。只读分析，完成后汇总文件位置、问题和建议。 或者请使用并行 subagents： 1. `engineering-security-engineer` 检查安全风险 2. `engineering-code-reviewer` 检查代码质量和潜在 bug 3. `testing-api-tester` 检查 API 测试缺口 等待所有 agent 完成后，按严重程度汇总结果，并给出文件路径。 注意两点：Codex 官方说明里 subagent 不会自动启动，需要你明确说 “spawn/use subagent”；CLI 里的 /agent 主要用于查看和切换正在运行的 agent 线程。刚安装后如果当前会话识别不到这些 agent，开一个新的 Codex 会话或重启 Codex，让它重新加载 /.codex/agents项目介绍🎭 266 个即插即用的 AI 专家角色 — 支持 Hermes Agent/Claude Code/Cursor/Copilot 等 18 种工具，覆盖工程/设计/营销/金融等 20 个部门。含 50 个中国市场原创智能体（小红书/抖音/微信/飞书/钉钉等）。搭配编排器代理编排器，一句话即可让多位专家按 DAG 自动协作。源项目地址：https://github.com/msitarzewski/agency-agents （截止2026-7-5日，已有127K星）中文版地址：https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh （截止2026-7-5日，已有16.6K星）傻子都会的安装方法直接把 这个网址 https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh 复制到Codex对话框里，告诉Codex安装一下Codex会自动将这些专家老爷请到你电脑，哈哈这是什么？一套开箱即用的 AI 角色库。每个智能体都有明确的身份定义、关键规则、工作流程和交付物，安装到你的 AI 编程工具后用自然语言激活。和普通提示词的区别：普通提示词告诉 AI "你是一个专家"；这里的智能体定义了专家怎么思考、怎么做事、交付什么。例如安全工程师会按 OWASP Top 10 逐项审查代码，小红书运营专家会输出完整的种草笔记策略和达人合作方案。快速开始方式一：一键安装到你的 AI 工具支持 18 种主流 AI 编程工具，一条命令搞定：# 自动检测已安装的工具，一键安装 ./scripts/install.sh # 或指定安装到特定工具 ./scripts/install.sh --tool openclaw # OpenClaw ⭐ 推荐 ./scripts/install.sh --tool claude-code # Claude Code ./scripts/install.sh --tool copilot # GitHub Copilot ./scripts/install.sh --tool cursor # Cursor ./scripts/install.sh --tool kiro # Kiro (Amazon) ./scripts/install.sh --tool trae # Trae ./scripts/install.sh --tool opencode # OpenCode ./scripts/install.sh --tool aider # Aider ./scripts/install.sh --tool windsurf # Windsurf ./scripts/install.sh --tool antigravity # Antigravity ./scripts/install.sh --tool gemini-cli # Gemini CLI ./scripts/install.sh --tool qwen # Qwen Code ./scripts/install.sh --tool codex # Codex CLI ./scripts/install.sh --tool deerflow # DeerFlow 2.0 (ByteDance) ./scripts/install.sh --tool workbuddy # WorkBuddy (Tencent) ./scripts/install.sh --tool codewhale # CodeWhale (原 DeepSeek-TUI) ./scripts/install.sh --tool hermes # Hermes Agent (NousResearch) ./scripts/install.sh --tool qoder # QoderClaude Code 和 GitHub Copilot 可直接安装；其他工具需先运行 ./scripts/convert.sh 转换格式。🔥 OpenClaw 用户快速上手OpenClaw 是目前社区用户最多的集成方式，每个智能体会拆分为三个文件：SOUL.md（身份人设）+ AGENTS.md（业务能力）+ IDENTITY.md（简介），天然支持多智能体协作编排。./scripts/convert.sh --tool openclaw # 第一步：转换为 SOUL.md 格式 ./scripts/install.sh --tool openclaw # 第二步：安装到 ~/.openclaw/安装后重启 OpenClaw 网关即可使用。方式二：手动复制# Claude Code / GitHub Copilot（直接复制即可） cp -r marketing/*.md ~/.claude/agents/ # 在 Claude Code 中激活： # "激活前端开发者模式，帮我构建一个 React 组件"方式三：作为提示词参考浏览下方智能体列表，复制/改编你需要的内容！智能体阵容🛠️ 工程部构建未来，一个 commit 一个脚印。智能体专长适用场景前端开发者React/Vue、UI 实现、性能优化现代 Web 应用、像素级 UI后端架构师API 设计、数据库架构、可扩展性服务端系统、微服务AI 工程师机器学习、模型部署、AI 集成ML 功能、数据管线DevOps 自动化师CI/CD、基础设施自动化流水线开发、部署自动化安全工程师威胁建模、代码审计、安全架构应用安全、漏洞评估快速原型师快速 POC、MVP 开发概念验证、黑客马拉松高级开发者Laravel/Livewire/FluxUI、高端 CSS、Three.js高品质 Web 体验移动应用开发者iOS/Android 原生、跨平台框架移动端开发、App 性能优化数据工程师ETL/ELT、数据湖、Spark/dbt数据管线、数据仓库技术文档工程师API 文档、开发者文档、docs-as-code技术文档、知识库自主优化架构师自适应系统、自动调优智能运维、自愈系统嵌入式固件工程师RTOS、外设驱动、低功耗设计IoT、嵌入式系统上位机工程师 ⭐Qt/QML、QSerialPort、Modbus/CAN、QChart 实时可视化工业上位机、检测设备、HMI机械设计工程师 ⭐传动选型、强度刚度疲劳振动校核、DFMA、GB/ISO 标准件工业装备、自动化产线、检测仪器嵌入式 Linux 驱动工程师 ⭐内核模块、设备树、Platform/I2C/SPI 驱动嵌入式 Linux BSP 开发FPGA/ASIC 数字设计工程师 ⭐Verilog/SystemVerilog、时序收敛、AXI 总线FPGA 开发、数字逻辑设计IoT 方案架构师 ⭐MQTT/CoAP、边缘计算、设备管理、云平台物联网端到端方案设计故障响应指挥官故障处置、SLO 管理、事后复盘线上故障、应急响应威胁检测工程师SIEM、威胁狩猎、检测规则安全运营、威胁检测Solidity 智能合约工程师Solidity、EVM、Gas 优化、DeFi智能合约开发、Web3微信小程序开发者 ⭐WXML/WXSS、微信支付、云开发微信小程序全栈开发代码审查员代码审查、安全审计、质量把关PR 审查、代码质量数据库优化师Schema 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Ads、百度推广程序化广告采买专家DSP、RTB、程序化购买程序化广告投放搜索词分析师搜索词挖掘、否词优化搜索广告精细化运营追踪与归因专家转化追踪、归因模型广告效果衡量、数据打通💼 销售部从线索到成交，让每一单都有章法。智能体专长适用场景客户拓展策略师大客户拓展、ABM 策略重点客户攻关销售教练销售辅导、技能提升团队销售能力建设赢单策略师成交策略、MEDDPICC复杂销售推进Discovery 教练需求挖掘、客户洞察销售前期沟通售前工程师技术方案、Demo 演示技术售前支持Outbound 策略师外呼策略、Cold outreach新客户开拓Pipeline 分析师销售漏斗、预测分析销售数据分析、预测投标策略师投标方案、提案撰写招投标、方案竞标🏦 金融部让每一笔钱都清清楚楚。智能体专长适用场景财务预测分析师 ⭐收入预测、场景建模、现金流SaaS 财务规划、融资对接发票管理专家 ⭐增值税发票、金税系统、三单匹配发票全生命周期管理金融风控分析师 ⭐交易风控、反洗钱、电信诈骗支付风控、合规审查👔 人力资源部找对人、用好人、留住人。智能体专长适用场景招聘专家 ⭐Boss直聘/猎聘、校招社招、背调招聘全流程管理绩效管理专家 ⭐OKR/KPI、361分布、晋升答辩绩效体系搭建与评估⚖️ 法务部合规是底线，风控是生命线。智能体专长适用场景合同审查专家 ⭐民法典合同编、电子签章、风险评估合同审查与风控制度文件撰写专家 ⭐PIPL/数据安全法、隐私政策合规制度与政策撰写🚚 供应链部从工厂到用户，每一环都不掉链子。智能体专长适用场景库存预测专家 ⭐需求预测、安全库存、618/双11备货库存管理与补货优化供应商评估专家 ⭐1688供应商、验厂、国标质检供应商准入与分级管理物流路线优化师 ⭐顺丰/通达系、冷链、跨境物流物流成本优化与路线规划供应链采购策略师 ⭐1688采购、质检、供应商管理、ERP供应链与采购管理📦 产品部在正确的时间做正确的事。智能体专长适用场景Sprint 排序师敏捷规划、功能优先级Sprint 规划、资源分配趋势研究员市场情报、竞品分析市场调研、机会评估反馈分析师用户反馈分析、洞察提取反馈分析、产品优先级行为助推引擎行为心理学、用户引导用户行为设计、转化提升产品经理产品全生命周期、PRD、路线图产品策略与交付管理📋 项目管理部让项目按时按质交付。智能体专长适用场景高级项目经理需求拆解、范围管控大型项目管理项目牧羊人跨团队协调、进度跟踪多团队项目协调实验追踪员A/B 测试、实验管理数据驱动决策工作室制片人创意项目管理、资源调度内容/创意项目工作室运营工作室日常运营管理团队运营效率Jira 工作流管家Jira 配置、工作流优化Jira 项目管理🧪 测试部打破一切，让用户不必承受。智能体专长适用场景证据收集者截图 QA、视觉验证UI 测试、Bug 文档现实检验者证据驱动认证、质量关卡生产就绪评估API 测试员API 验证、集成测试接口测试、端点验证性能基准师性能测试、优化压测、性能调优无障碍审核员WCAG 审核、辅助技术测试无障碍合规、包容性设计测试结果分析师测试数据分析、质量度量质量趋势、发布决策工具评估师工具选型、功能对比技术选型、工具采购工作流优化师流程分析、自动化效率提升、流程改进嵌入式测试工程师 ⭐HIL 测试、固件自动化测试、EMC 测试嵌入式质量保障、量产测试🤝 支持部运营的中流砥柱。智能体专长适用场景客服响应者客户服务、工单处理客户支持、用户体验数据分析师数据分析、仪表盘商业智能、KPI 追踪法务合规员合规审查、法规检查法律合规、风险管理高管摘要师业务摘要、战略沟通高管汇报、决策支持财务追踪员财务分析、预算管理财务规划、成本管控基础设施运维师系统运维、可靠性工程基础设施管理、故障排查招聘运营专家 ⭐Boss直聘/猎聘、劳动法、校招社招招聘全流程与HR合规🔬 专项部不走寻常路的专家。智能体专长适用场景智能体编排者多智能体协调、工作流管理复杂项目的多智能体协作提示词工程师 ⭐LLM 提示词设计、优化、评测提示词开发、AI 应用优化身份信任架构师AI 身份验证、信任框架AI 系统安全与信任数据整合师多源数据整合、仪表盘数据汇总与可视化LSP 索引工程师代码智能、语义索引代码导航、IDE 集成报告分发师报告分发、多渠道推送自动化报告分发销售数据提取师销售数据采集、结构化CRM 数据处理合规审计师SOC 2/ISO 27001/HIPAA 合规合规审计、安全认证应付账款智能体发票处理、付款自动化财务流程自动化身份图谱操作员身份解析、多源匹配用户身份治理文化智能策略师文化洞察、跨文化设计全球化产品、本地化策略开发者布道师开发者关系、DX 工程开发者社区、技术推广模型 QA 专家ML 模型审计、质量验证模型上线前检查ZK 管家Zettelkasten 知识管理知识库构建、笔记系统区块链安全审计师智能合约审计、漏洞检测合约安全、DeFi 审计留学规划顾问 ⭐多国申请策略、选校定位留学规划、文书指导政务数字化售前顾问 ⭐方案设计、标书、等保/信创政务ToG项目售前企业培训课程设计师 ⭐ADDIE/SAM、企业学习平台、TTT培训体系搭建与课程开发MCP 构建器MCP 服务器、工具设计、API 集成MCP 开发、AI 工具扩展文档生成器PDF/PPTX/DOCX/XLSX 生成程序化文档创建工作流架构师工作流树设计、交接契约、故障恢复系统流程规格化自动化治理架构师自动化审计、n8n 工作流治理、风险评估业务自动化决策Salesforce 架构师Salesforce 多云设计、集成、数据模型企业级 Salesforce 架构医疗健康营销合规师 ⭐医疗广告法、NMPA、互联网医疗医疗健康营销合规高考志愿填报顾问 ⭐平行志愿、位次法、冲稳保策略高考志愿填报规划动态定价策略师 ⭐淘宝/京东/拼多多定价、大促机制电商定价与促销策略AI 治理政策专家 ⭐算法备案、生成式AI管理、伦理审查AI 合规与治理框架企业风险评估师 ⭐COSO本土化、国企风控、ESG企业风险管理与审计会议效率专家 ⭐飞书/钉钉/腾讯会议、OKR周会会议管理与纪要输出土木工程师Eurocode/DIN/ACI/GB 多标准结构分析土木与结构工程设计法国咨询市场专家ESN/SI 生态、Malt 平台、薪资代管法国自由职业市场导航韩国商务专家품의流程、KakaoTalk 礼仪、层级关系韩国商务文化导航招聘专家 ⭐国内招聘平台、人才评估、劳动法合规招聘运营与雇主品牌技术翻译专家中英文双向翻译、编程/AI/云计算术语技术文档翻译🥽 空间计算部构建下一代空间交互体验。智能体专长适用场景visionOS 空间工程师visionOS、SwiftUI 空间 UIApple Vision Pro 开发macOS Metal 空间工程师Metal、GPU 渲染macOS 高性能图形XR 界面架构师空间 UI 架构、交互设计XR 应用界面设计XR 沉浸式开发者WebXR、沉浸式体验VR/AR 应用开发XR 座舱交互专家座舱 UI、多模态交互汽车/航空 XR 交互终端集成专家终端模拟、系统集成空间计算终端工具🎮 游戏开发部从独立游戏到 3A 大作，全引擎覆盖。通用：智能体专长适用场景游戏设计师游戏机制、系统设计、平衡性游戏核心玩法设计关卡设计师关卡布局、节奏控制、空间叙事关卡设计、场景构建叙事设计师剧情设计、对话系统、世界观游戏剧情、互动叙事技术美术Shader、渲染管线、美术工具画面效果、性能优化游戏音频工程师音效设计、音频引擎、空间音频游戏音效、配乐Unity：智能体专长适用场景Unity 架构师Unity 架构、ECS、性能优化Unity 项目架构Unity 编辑器工具开发者编辑器扩展、自定义工具Unity 工具链开发Unity 多人游戏工程师Netcode、同步、网络架构Unity 联机游戏Unity Shader Graph 美术师Shader Graph、URP/HDRPUnity 视觉效果Unreal Engine：智能体专长适用场景Unreal 多人游戏架构师Replication、网络同步UE 联机架构Unreal 系统工程师Gameplay 框架、C++ 系统UE 核心系统开发Unreal 技术美术材质、Niagara、渲染管线UE 画面与性能Unreal 世界构建师开放世界、地形、关卡串流UE 场景构建Blender：智能体专长适用场景Blender 插件工程师Python 插件、资源验证、导出自动化Blender 管线工具开发Godot：智能体专长适用场景Godot 游戏脚本开发者GDScript、场景树、信号系统Godot 游戏逻辑Godot 多人游戏工程师MultiplayerAPI、网络同步Godot 联机游戏Godot Shader 开发者Godot Shader Language、视觉效果Godot 画面效果Roblox Studio：智能体专长适用场景Roblox 虚拟形象创作者虚拟形象、UGC 资产Roblox 角色设计Roblox 体验设计师体验设计、游戏循环Roblox 游戏设计Roblox 系统脚本工程师Luau 脚本、数据存储Roblox 游戏开发📖 学术部为叙事设计、世界构建和文化研究提供学术级支撑。智能体专长适用场景人类学家文化体系、仪式、民族志世界观设计、文化构建地理学家自然与人文地理、空间分析地图构建、场景设计历史学家历史分析、史料考证历史题材验证、年代设定叙事学家叙事理论、故事结构剧情设计、角色弧线心理学家行为心理、人格理论角色心理塑造、动机设计学习规划师 ⭐考研/考公/法考备考、学习方法论个性化学习计划与备考规划🎯 战略部从发现到运营的全流程战略指导。详见 strategy/ 目录。文档内容高管简报NEXUS 战略概览快速上手5 分钟上手指南完整战略运营纲领全文智能体激活提示词各智能体的激活指令交接模板智能体间的交接规范Phase 0-6 Playbooks发现 · 策略 · 基础 · 构建 · 加固 · 上线 · 运营场景 Runbook创业 MVP · 企业功能 · 事故响应 · 营销活动
AI摘要 本文详细介绍了如何配置一个高效的AI助手Agent，包括身份层、记忆层、技能层、模型层、工具层和执行层六个方面的具体操作。作者强调，要让Agent真正替你干活，需要明确其身份和职责，管理好记忆，固化有效流程为Skill，合理使用不同模型，设定清晰的工具边界，并选择合适的命令执行位置。此外，迁移到新Agent时，应进行清理而非简单继承旧系统。通过这些步骤，Agent可以成为一个可持续运转的工作系统。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Hermes满配指南：让Agent真正替你干活作者：mEngineerHub发布时间：2026年5月25日 17:24原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/N63FYn4S6n2VJS3_lEUeVw身份层、记忆层、技能层、模型层、工具层、执行层——六层拆解一个反常识的事实：大多数AI助手都在假装工作。它们能聊天，能回答问题，甚至能写代码。但你让它做一件稍微复杂一点的事——比如"帮我配置一台服务器"或者"把今天的客户需求整理成文档"——它就开始乱猜、遗漏、反复问同样的问题。问题不在于模型不够聪明，而在于这个Agent根本没有被配置成一个可持续运转的工作系统。本文不讲概念，只讲怎么落地。只讲最真实的Agent配置实践，踩坑踩出来的六层框架。一、身份层：先把它当员工，不是当工具很多人配置Agent，第一步是写"你是一个专业的售前工程师，熟悉服务器架构"。这句话写了等于没写——它既不能告诉Agent该怎么工作，也不能告诉它遇到模糊问题该怎么做。真正有用的身份层配置，是给Agent写一份岗位说明书。这份说明书要回答这些问题：它怎么称呼你？遇到不确定的信息是自己猜还是先查证？什么时候必须停下来问你，什么时候可以直接自己做决定？做完任务是自己验证还是直接交付？失败几次还没成功就必须停止并报告？这些规则写清楚之后，Agent的行为模式会发生根本性的变化——它不再是一个每次都要你盯着看的实习生，而是一个知道边界在哪里、知道什么时候该汇报的正式员工。SOUL.md 文件就是这份岗位说明书的载体。写清楚它，比给它装再多技能都重要。二、记忆层：越准越好，不是越多越好很多人把Agent的长期记忆当成数据库，恨不得把每次对话都存进去。结果就是Agent翻记忆的时候比重新做一遍还慢，而且大量过期信息干扰判断。长期记忆只应该保存四类信息：用户的稳定偏好（比如你不喜欢列表格式，段落之间要空行），当前机器和项目环境（哪台服务器、什么配置、哪些文件不能动），已经做过的重要决策（为什么选了那个方案，而不是另一个），以及以后不能再踩的坑。不应该放进记忆的：一次性闲聊、原始聊天记录、过期的任务状态、过程数据。这些东西唯一的价值是存档，存档是给人看的，不是给Agent看的。记忆的本质是减少重复试错，不是记录历史。记太多反而让Agent的判断变得更慢、更不准。三、技能层：会不会复用，比记不记得重要很多人有一种执念：Agent用多了就会"越来越聪明"。这是一种幻觉。Agent不会自己变聪明，除非你主动把有效的流程固化下来。这个固化机制就是Skill。Skill解决的不是"记不记得"的问题，而是"会不会复用"的问题。每次踩坑之后问自己一句：这个坑以后还会不会遇到？如果会，就立刻把解决方案写成Skill。下次遇到同样的情况，Agent照着Skill跑，直接跳过试错阶段。一个很具体的例子：你今天解决了一个NPU驱动报错的问题，花了三个小时。三个月后遇到同样的问题，你不可能记得当时怎么解决的。但如果当时就把步骤写进Skill，Agent可以直接告诉你步骤一、步骤二、步骤三，三个小时变成三分钟。Skill的价值是把经验从脑子里搬到系统里，让Agent替你记住，而不是让你自己记住。四、模型层：分层使用，而不是全程最贵这是最多人浪费预算的地方。Agent背后通常有多个模型可用：最强的模型处理复杂推理和关键决策，中等模型处理会话总结和上下文压缩，视觉模型专门处理图片和截图，搜索模型负责资料整理。大量任务根本不需要最强模型。让最强模型去读一张截图、去总结一段对话，是用牛刀杀鸡，既贵又慢，还浪费上下文窗口。分层使用的核心逻辑是让对的模型做对的事：读图用视觉模型，搜索用搜索模型，复杂推理才上主模型。这样做既省预算，又快，而且主模型的上下文不会被无关内容填满。一个简单的判断标准：如果你觉得"这个任务连实习生都能做"，就不要浪费最强模型。五、工具层：边界清楚，比功能强大更重要很多人配置Agent，第一件事是接一堆工具——文件工具、消息工具、发布工具、MCP集成。工具越多，误操作的面越大。工具层的配置原则有三个。第一，按需接入，而不是越多越好。 没有明确工作流需要这个工具，就不要接。接了不是能力，是隐患。第二，边界必须清楚。 文件工具能访问哪些目录？消息工具能不能主动给你发消息？发布工具能不能不经过确认直接发布？这些边界不写清楚，Agent哪天手滑了，后果可大可小。第三，所有外部动作必须二次确认。 发公众号、发飞书消息、删除文件、调用付费API——这些动作Agent不能自己说了算，必须回头问你。宁可多问一次，也不要出现"它帮我把文档发给了不该发的人"这种事。六、执行层：命令跑在哪里，决定了风险有多大让Agent执行命令之前，先想清楚它在哪跑。本地直接跑（local）：Agent在你的机器上直接执行，能访问本地文件，速度最快。但一旦出问题，比如误删了文件、改错了配置，后果是真实的。日常确定性任务可以用这个模式。Docker隔离环境：适合跑不确定脚本、批量处理、测试环境。隔离性好，炸了不伤主机。涉及爬虫、批量自动化、第三方项目的任务，建议放这里。SSH或云端：适合远程机器、长期任务、需要更强算力的场景。本地机器关了，它还能继续跑。选错执行位置，是很多事故的根本原因。不是Agent不够聪明，而是没人想过"它跑在哪里、出了问题谁负责"。迁移层：借机清理，不要继承包袱很多团队从旧系统迁移到新Agent，都会犯同一个错误：把旧东西原样搬过去，以为这样是"保留能力"。实际上是继承了历史包袱。迁移的正确方式分五步：先dry-run看会迁移哪些内容；用户偏好和成熟Skill可以迁；临时配置、废弃工具、过期token要清理；密钥单独检查，不要盲目信任自动迁移；迁移完成后跑健康检查，逐个验证消息通道和工具是否正常。借迁移做一次清理，而不是把旧问题一起搬过去，这才是真正的能力迁移。最后配置一个真正能替你干活的Agent，不是一次性搞定的事情。它需要你把身份写清楚，把记忆管理好，把踩过的坑写成Skill，把工具边界画明白，把执行位置想清楚。做完这些之后，它才不是一个聊天窗口，而是一个可持续运转的工作系统。能聊天的多了。重点是，Agent能替你干活吗？
一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析
AI摘要 本文全面解析了Agent Skills的概念、原理、架构和代码实现，以及AI工程化落地的策略。Agent Skills是一系列可被Agent在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块，旨在解决AI助手在执行任务时缺乏稳定、可复用的能力链的问题。文章通过比较Skill和Prompt的区别，强调了Skill在发现性、执行性和复用性方面的优势。同时，文章还讨论了Agent Skills在工程架构中解决的三个痛点，包括巨型提示词灾难、执行能力和专业知识脱节以及企业级可靠性缺失。文章详细介绍了Agent如何决定调用哪个Skill的决策流程，以及Skill的结构和代码实现，包括使用OpenAI SDK和LangChain框架的示例。最后，文章讨论了Skills、Function Calling和MCP之间的边界，并分享了生产环境中常见的问题和解决方案。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 一文读懂 Agent Skills：原理、机制、架构、代码与 AI 工程化落地全解析作者：多模态智能体发布时间：2026年6月9日 08:21原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hWtN3cPszsVKJd94tSQM7A你有没有遇到过这种情况：写了一个函数，需要补充单元测试。你打开 AI 助手，发了一句话过去。AI 给了你几个测试用例。但你看了一眼，发现边界条件根本没有覆盖，Jest 框架也没用，覆盖率更是没有任何说明。你只好重新发一条："要用 Jest 框架，要覆盖边界情况，要生成覆盖率报告……"下周同样的事情再发生一次，你又要从头解释一遍。或者这个场景：团队里积累了几十个 Markdown 文档，格式乱、目录缺、链接死。你告诉 AI "帮我整理一下这些文档"，AI 只是改了改标题格式，其他什么都没动。你想要的是统一格式、提取关键信息、生成目录、验证链接——这些它压根不知道。问题不是 AI 不聪明。问题是：它没有一套稳定的、可复用的能力链来完成这类任务。每次都要重新解释，每次执行结果都不一样，每次都是一次性的。这才是真正的痛点。Agent Skills 要解决的，就是这个问题。 什么是 Agent Skills 先给一个干净的定义： Skill 是一个可被 Agent 在运行时发现、理解、调用和组合的能力模块。 这句话里有四个动词——发现、理解、调用、组合——缺少任何一个，它都不能叫 Skill。用一个生活场景来理解：你手机里装了几十个 App。当你想导航的时候，不需要自己写路线规划算法，直接打开地图 App 就好。App 帮你把"导航这件事"封装好了——如何定位、如何规划、如何播报，全在里面。Agent Skills 的逻辑完全一样。Agent 是那部手机，负责理解你的意图并调度能力Skill 是那个 App，给 Agent 增加一项可调用的能力生态 是应用商店，让能力被发现、安装和管理再讲一个更贴近工程场景的类比是：你刚入职一家公司。你智商很高，学东西快，但完全不懂这家公司的业务。老板让你"处理一下这批退款并生成财务报告"。如果没有任何参考资料，你大概率会做错。但如果书架上有一本《退款处理与财务报告生成 SOP》，你只需要按照手册里的步骤，用公司的工具（电脑、系统账号）一步步执行，结果就会是对的。这本手册，就是 Skill。它给 Agent 发的不是命令，而是一张图书馆借阅证——不是强迫它背下整个图书馆，而是让它在需要的时候去查。 Skill 和 Prompt 有什么本质区别 很多人第一反应是：Skill 不就是一个很长的 Prompt 吗？写详细点，不就行了？不一样，差别很大。我们从三个维度来看：发现性Prompt 需要用户主动提供。你每次要用，就得自己把 Prompt 粘贴进去。Skill 不一样，Agent 可以根据你的任务描述，自动匹配到合适的 Skill，你不需要知道它叫什么名字。执行性Prompt 本质上是"告诉 AI 做什么"，但执行过程是 AI 自由发挥的。Skill 内部有结构化的 Workflow，每一步要做什么、怎么做、不能做什么，全都有明确规定。复用性Prompt 是一次性的，散落在对话历史里，下次遇到同样的任务，你还得从头写。Skill 是独立的模块，一次定义，到处复用，还能持续迭代优化。举个具体例子：用 Prompt 的方式补充单元测试，你需要写："帮我给这个函数补充单元测试，要用 Jest 框架，要覆盖边界情况，要检查覆盖率，要……"——每次都要重复，容易遗漏，结果不稳定。用 Skill 的方式，你只需要说"帮我补充单元测试"，Agent 识别到这是一个测试相关任务，自动加载 test-driven-development Skill，按照里面定义好的流程执行：理解代码 → 设计测试场景 → 编写测试代码 → 验证覆盖率。结果一致，流程稳定，不用每次解释。 为什么需要它：三个架构级的痛点 上面说的是表层体验。从工程架构的角度看，Agent Skills 解决的是三个更深层的问题。痛点一：巨型提示词灾难很多团队的第一反应是：把所有业务规则、操作流程、边界条件全写进系统提示词。结果是上下文越来越长，几千 Token 变成几万 Token。这不只是钱的问题。当提示词超过模型能高质量处理的范围，会出现一个现象叫"注意力丢失（Lost in the Middle）"——中间部分的指令，模型大概率会忽略。越长的 Prompt，指令遵循能力越差。痛点二：执行能力和专业知识脱节现在的 Agent 系统通常配了很多工具：能执行代码、能读写文件、能调 API。但拥有工具，不等于知道如何专业地使用工具。给 Agent 一个能执行 SQL 查询的工具，它能查。但它知道针对你这张五百万行的宽表应该怎么写查询吗？知道如何做多步关联验证吗？知道数据异常了该怎么回退吗？这些"操作智慧"，工具给不了，必须单独注入。痛点三：企业级可靠性缺失生产环境有一个基本要求：相同输入，相同输出。但依赖动态生成的提示词，系统行为会有大量随机性。今天跑正确，明天换个措辞就跑歪了。工程化系统需要确定性。需要把专家的隐性知识，转换成模型可以稳定执行的标准操作流程。这三个痛点，指向同一个缺失：缺少一种"可插拔的领域专家大脑"机制。 Agent Skills 填的就是这个空。 Agent 是怎么决定调用哪个 Skill 的 这是一个很多人想搞清楚的问题：我说一句话，Agent 是怎么判断要不要调用 Skill，调用哪个的？整个决策流程分五步：第一步：识别任务类型。 Agent 先判断你的请求是什么性质的任务——测试相关？文档处理？代码审查？这一步相当于分类。第二步：判断是否需要 Skill。 不是所有任务都需要 Skill。"Python 是什么语言"这种问题，直接回答就好，不需要任何流程。判断标准是：这个任务是否需要结构化的多步骤执行？是否有明确的验证标准？第三步：语义匹配。 如果判断需要 Skill，Agent 会在所有可用 Skill 的描述（description）里做语义搜索，找到最匹配的那一个。第四步：注入并执行。 找到 Skill 后，把 Skill 的完整内容注入到系统提示词，Agent 按照里面的 Workflow 一步步执行。第五步：整合输出。 Skill 执行完成，结果返回给你。这背后有一个精妙的设计——渐进式信息披露。系统启动时，只加载所有 Skill 的元数据（名字和描述），每个大约一百个 Token。等到识别到具体任务，才加载完整的 SKILL.md（几千 Token）。如果任务还需要外部参考资料，才在执行过程中按需加载（可能几万 Token）。这种设计让 Agent 能"知道"几百个 Skill 的存在，但只在真正需要的时候才"学习"具体内容。既保持了广度，又控制了成本。 Skill 长什么样：从外到内拆解 理解了调用机制，我们来看 Skill 本身的结构。从三个层次来看：第一层：使用者视角（黑盒）对用户来说，Skill 就是"我说一句话，Agent 按某套流程处理，然后给我结果"。不需要知道里面是什么。第二层：文件夹视角打开一个 Skill 的目录，通常长这样：my-skill/ ├── SKILL.md # 必需：核心文件 ├── scripts/ # 可选：可执行脚本 ├── references/ # 可选：参考文档 ├── assets/ # 可选：静态资产 └── templates/ # 可选：输出模板只有 SKILL.md 是必须的，其他都是按需添加。第三层：SKILL.md 的内部结构一个典型的 SKILL.md 长这样：--- name: test-driven-development description: 在实现任何新功能或修复 Bug 时使用，必须在编写实现代码之前调用 --- # 测试驱动开发 ## Goal 引导使用 TDD 方法论来实现具体功能。 ## Workflow 1. 理解需求：阅读功能描述，识别验收标准 2. 设计测试用例：列举测试场景，按优先级排序 3. 测试先行：用项目指定框架实现测试，确保初始失败 4. 实现代码：编写最小代码使测试通过 5. 重构：在不改变行为的前提下提升代码质量 ## Constraints - 绝对不能在写测试之前写实现代码 - 代码覆盖率最低要求 80% - 每个测试必须独立、可重复运行结构很清晰：frontmatter 是路由的入口，body 是执行的指南。description 字段尤其关键，它直接决定了这个 Skill 会不会在合适的时机被找到。写好和写差的区别很大：根据复杂度不同，Skill 分三种类型：简单型：只有一个 SKILL.md，3-5 步线性流程，比如生成 Git 提交信息。五分钟就能写完。多步骤工作流型：仍然只有 SKILL.md，但 Workflow 有分支逻辑，5-10 步，比如 TDD 开发流程。资源依赖型：SKILL.md 加上外部资源目录，适合需要参考文档、执行脚本、使用模板的复杂任务。* 代码落地：两种框架的完整实现 理论说完了，来看代码。我们用一个具体任务串起来：实现一个天气查询 Skill，分别用 OpenAI SDK 和 LangChain 两套框架落地。 先定义这个 Skill --- name: get-weather description: 获取指定城市的天气信息。在用户询问天气、气温或出行建议时使用。 --- # 获取天气信息 ## Goal 根据用户询问，提供准确的天气信息。 ## Workflow 1. 从用户请求中提取城市名称 2. 获取该城市当前天气数据（温度、天气状况、湿度、风速） 3. 以自然对话口吻返回结果 4. 如需对比多城市，分别获取后整合展示 ## Constraints - 默认使用摄氏度 - 只提供当前天气，不做长期预测 - 空气质量差时主动提醒 ## Examples 用户："北京今天天气怎么样？" 回答："北京今天晴天，25°C，空气质量良好，适合出行。" 核心引擎架构 两套框架共用同一套三层架构：SkillRegistry（加载所有 Skill） ↓ SkillRouter（根据用户输入选择 Skill） ↓ SkillExecutor（注入 Skill 文档并执行） 方案一：OpenAI SDK 版本 import os, re, json from pathlib import Path from typing import Dict, List, Optional, Tuple from dataclasses import dataclass from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv load_dotenv() client = OpenAI( api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com") ) @dataclass class SkillMetadata: name: str description: str file_path: str full_content: Optional[str] = None class SkillRegistry: """扫描目录，加载所有 Skill 文件""" def __init__(self, skills_dir: str): self.skills_dir = Path(skills_dir) self.skills: Dict[str, SkillMetadata] = {} self._load_all_skills() def _parse_skill_file(self, file_path: Path) -> Optional[SkillMetadata]: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 提取 YAML frontmatter match = re.search(r'^---\s*\n(.*?)\n---', content, re.DOTALL) ifnot match: returnNone frontmatter = match.group(1) name_match = re.search(r'name:\s*(.+)', frontmatter) desc_match = re.search(r'description:\s*(.+)', frontmatter) ifnot name_match ornot desc_match: returnNone return SkillMetadata( name=name_match.group(1).strip(), description=desc_match.group(1).strip(), file_path=str(file_path), full_content=content ) def _load_all_skills(self): skill_files = ( list(self.skills_dir.glob("*.skill")) + list(self.skills_dir.glob("*.md")) ) for f in skill_files: skill = self._parse_skill_file(f) if skill: self.skills[skill.name] = skill def get_all_skills_summary(self) -> str: return"\n".join( f"- {s.name}: {s.description}" for s in self.skills.values() ) class SkillRouter: """调用 LLM，根据用户输入选择合适的 Skill""" def __init__(self, registry: SkillRegistry): self.registry = registry def route(self, user_input: str) -> Optional[str]: prompt = f""" 你是一个 Skill 路由器。根据用户输入选择最合适的 Skill。 可用 Skills： {self.registry.get_all_skills_summary()} 用户输入：{user_input} 只返回 Skill 名称，没有合适的返回 NONE。 """ response = client.chat.completions.create( model=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"), messages=[{"role": "user", "content": prompt}], temperature=0, max_tokens=50 ) skill_name = response.choices[0].message.content.strip() return skill_name if skill_name in self.registry.skills elseNone class SkillExecutor: """加载完整 Skill 文档，注入系统提示词后执行""" def __init__(self, registry: SkillRegistry): self.registry = registry def execute(self, skill_name: str, user_input: str) -> str: skill = self.registry.skills.get(skill_name) ifnot skill: returnf"Skill '{skill_name}' 不存在" system_prompt = f""" 你现在要执行以下 Skill： {skill.full_content} 严格按照 Workflow 执行，遵守所有 Constraints，直接返回结果。 """ response = client.chat.completions.create( model=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"), messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_input} ], temperature=0.7 ) return response.choices[0].message.content class AgentSkillsEngine: """系统入口，协调 Registry / Router / Executor""" def __init__(self, skills_dir: str): self.registry = SkillRegistry(skills_dir) self.router = SkillRouter(self.registry) self.executor = SkillExecutor(self.registry) def process(self, user_input: str) -> Tuple[str, Optional[str]]: skill_name = self.router.route(user_input) ifnot skill_name: return"抱歉，没有找到合适的 Skill 处理这个请求。", None result = self.executor.execute(skill_name, user_input) return result, skill_name def list_skills(self) -> List[str]: return list(self.registry.skills.keys())调用方式：engine = AgentSkillsEngine(skills_dir="./skills") result, skill = engine.process("北京今天天气怎么样？") print(f"回复：{result}") print(f"使用 Skill：{skill}") result, skill = engine.process("对比北京和长沙的天气") print(f"回复：{result}") 方案二：LangChain 版本 LangChain 版本在架构上完全一致，换成 LCEL（LangChain Expression Language）的写法，用 | 操作符串联各组件：from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser class SkillRouter: def __init__(self, registry): self.registry = registry self.llm = ChatOpenAI( model=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"), api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com"), temperature=0 ) self.prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", """你是一个 Skill 路由器。 {skills_summary} 规则：只返回 Skill 名称，没有合适的返回 NONE。"""), ("human", "{user_input}") ]) # LCEL 链：提示词 → 模型 → 解析输出 self.chain = self.prompt | self.llm | StrOutputParser() def route(self, user_input: str) -> Optional[str]: result = self.chain.invoke({ "skills_summary": self.registry.get_all_skills_summary(), "user_input": user_input }) skill_name = result.strip() return skill_name if skill_name in self.registry.skills elseNone class SkillExecutor: def __init__(self, registry): self.registry = registry self.llm = ChatOpenAI( model=os.getenv("DEEPSEEK_MODEL", "deepseek-chat"), api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com"), temperature=0.7 ) self.prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", """执行以下 Skill： {skill_content} 严格按照 Workflow 执行，直接返回结果。"""), ("human", "{user_input}") ]) self.chain = self.prompt | self.llm | StrOutputParser() def execute(self, skill_name: str, user_input: str) -> str: skill = self.registry.skills.get(skill_name) ifnot skill: returnf"Skill '{skill_name}' 不存在" return self.chain.invoke({ "skill_content": skill.full_content, "user_input": user_input })LangChain 版本和 OpenAI SDK 版本的逻辑完全相同，差别只是表达方式。如果你的项目里已经在用 LangChain 的生态，直接接入就好；如果是新项目，两种都可以，OpenAI SDK 版本更轻量。 怎么选：Skills、Function Calling、MCP 的边界 用了这么久，有一个绕不开的问题：这三个东西什么时候用哪个？先理清各自的定位：Function Calling：代码级函数调用。你定义函数签名，AI 决定什么时候调用它，调用后你处理结果。执行是确定的，代码写什么就跑什么。MCP（Model Context Protocol）：协议级能力接入。标准化的接口协议，让 AI 能接入各种外部系统（数据库、文件系统、第三方服务）。解决"如何连接"的问题。Agent Skills：语义级能力模块。用 Markdown 描述"做什么、怎么做、不能做什么"，AI 按照描述执行。解决"如何专业地完成"的问题。判断用哪个，看这几个维度：确定性要求高不高？ 金融交易、数据库写入、触发支付——这些场景不允许任何随机性，必须用 Function Calling。给定相同输入，一定要得到相同输出。需不需要快速迭代？ 如果你还在验证阶段，需求每周都在变，Agent Skills 的优势很明显。改 Markdown 比改代码快，也不需要重新部署。等流程稳定了，再考虑要不要换成 Function Calling。团队里有没有非技术人员？ 产品经理、运营想定义工作流，但不会写代码——Agent Skills 是唯一的选项。描述清楚流程和规则，就能用起来。需不需要跨平台复用？ 同一套能力要在多个 AI 系统里用，MCP 的标准化协议价值才体现出来。如果只在一个系统里用，MCP 的开发成本未必值得。实际项目里，这三个通常是组合使用的：高层工作流用 Skills，底层精确操作用 Function Calling，跨系统集成用 MCP。 不是非此即彼，是各司其职。 生产环境里最容易踩的四个坑 最后说一些真正上线之后才会遇到的问题。坑一：路由瘫痪——Skills 互相打架当你的 Skill 库积累到几十个，如果各个 Skill 的 description 语义重叠，Agent 就会开始"选择困难"。用户说"处理这个文件"，Agent 在 file-processor、document-analyzer、data-extractor 之间反复横跳。解法：每个 Skill 的 description 要有清晰的边界，而且要加"负向触发器"——明确写出"本 Skill 不处理 X 类任务"。比如：description: | 当用户需要提取文本或处理 PDF 结构时使用。 不用于处理纯文本文件或代码仓库扫描。坑二：上下文隐性膨胀Skill 里定义了"读取 references/ 目录下的文档"，但没有限制读取量。执行时 Agent 把整个目录的内容全加载进来，几万 Token 一下就打满了。解法：在 SKILL.md 里明确限制："每次最多读取 5000 Token，使用 grep 过滤后再读取，不要全量加载。"坑三：description 写成了说明书新手最常见的错误：把 description 写得很详细，一段话解释背景、功能、使用场景、注意事项。结果适得其反——description 太长太复杂，路由器反而判断不准了。description 要短、精、关键词密度高。一两句话，清晰说明触发时机和核心能力。坑四：Skill 过了保质期Skill 里引用了某个外部接口的格式，接口升级了，Skill 没更新。或者团队的代码规范变了，Skill 里的标准没跟上。这种"静默降级"很隐蔽——系统不报错，但结果越来越偏。解法：建立定期审计机制。每隔一段时间，人工检查 Skill 的 Workflow 和 Constraints 是否还与实际情况对齐。 最后说一句 Agent Skills 不是什么革命性的新概念。它做的事情，说穿了很朴素：把专家的知识和流程，结构化地写下来，让 AI 能稳定地照着执行。就像公司有了流程手册，新人上手更快，老员工犯错更少，团队整体输出更稳定。AI 也一样。给它一本好的手册，它就能更好地工作。Prompt 是你告诉 AI"去做这件事"。Skill 是你提前准备好了"这件事怎么做"。区别就在这里。
AI时代，真正拉开职场差距的，不是会不会用AI，而是用完之后你还剩什么
AI摘要 在AI时代，职场竞争力的关键在于使用AI后剩余的能力。这些能力包括：品味（判断力）、适应性（学习新工具和方法）、沟通能力（清晰表达和连接不同角色）、想象力（提出新问题和方案）和信任（可靠性和承诺兑现）。这些能力难以被AI替代，且随着使用和积累，价值会越来越高。因此，要在AI时代保持竞争力，需要发挥人类独有的能力。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); AI时代，真正拉开职场差距的，不是会不会用AI，而是用完之后你还剩什么作者：多模态智能体发布时间：2026-06-11 07:30原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/N-4BPsM8K-4EDjEQr57icA同一个项目，两个人都用AI做了方案。第一个人把AI输出的内容整理了一下，直接发出去。第二个人看了AI写的东西，改掉了两处明显跑偏的判断，调整了一段逻辑顺序，最后在结尾加了一个对方团队没有想到的角度。项目给了第二个人。差距不在于"会不会用AI"。两个人都会用。差距在于：用完AI之后，你还剩下什么。这是AI时代职场竞争真正值得想清楚的问题。不是"我的岗位会不会消失"，也不是"我该不该去学提示词工程"，而是——什么样的能力，是AI越强反而越值钱的？我把它总结成五种，首字母合在一起，是TACIT——一个英文词，意思是"不言而喻的"。某种程度上，这个词本身也是一种隐喻：这些能力，很难被明确编码，很难被系统化复制，但在真实的职场里，它们一直在起作用。 ︱品味：AI负责产量，人负责质量 先说一个很多人没意识到的问题。AI普及之后，大多数人的工作量并没有减少，反而增加了。因为生产内容的速度快了，但判断内容好坏的工作量根本没有减少——甚至变多了。以前写一份方案，可能要花两天。现在AI半小时给你出十版，但你要从这十版里判断哪一版真正适合客户，判断哪些表达有问题，判断哪个方向值得深化。这个判断的工作，AI没办法替你完成。这就是品味/鉴别能力的本质：不是审美，而是判断力。它包括：这个结论准不准确？这个方案符不符合目标？这个表达有没有穿透力？这个方向长期来看对不对？普通执行者只需要完成任务。更难被替代的人，是那些能判断"这件事值不值得做""怎么做才算真的好"的人。怎么训练：看同类优秀案例，每次都追问"好在哪里"。每次做完一个项目，复盘一下：如果重来，哪里可以更好？不要追求完成，要追求有判断。 ︱适应：真正稳定的不是某个岗位 有一类焦虑在职场人中很普遍：我现在用的工具会不会过时？我现在做的方向会不会没了？这个问题本身没错，但很多人给出了错误的解法——去学最新的工具，追最热的方向。工具会过时。热点会转移。真正的护城河，是学习本身。可以用一个问题来检验自己当前的工作积累：如果明天这个平台关了、这家公司倒了、这个系统换了，你现在积累的能力还剩多少？如果答案是"几乎没有"，那就要警惕了。太窄、太僵化、只依赖单一流程的工作路径，是高风险的。更值得积累的是：解决问题的方法论、理解用户和业务的能力、跨岗位协作的经验、在新环境里快速上手的能力。举个例子。同样是运营，一个人每天机械发内容、做报表，做了三年；另一个人花时间理解用户心理、拆解增长逻辑、设计活动策略。前者的经验很难迁移，后者换一个行业也能快速站稳。怎么训练：每个月主动学一个新工具，不要等到"必须学"才开始。定期问自己：我现在的能力结构，三年后还值钱吗？ ︱沟通：未来最稀缺的，是会连接人的人 沟通能力被严重低估了——不是因为人们不重视它，而是因为大多数人对它的理解太窄。"能说会道"不是沟通能力。沟通能力的核心，是三件事：把模糊需求问清楚，把复杂问题讲明白，把不同角色连接起来。很多项目失败，不是因为执行能力不够，而是因为：需求在最开始就没对齐，预期没有提前管理，分工没有讲清楚，出了问题没有人主动沟通。这些环节，AI一个都解决不了。还有一个容易被忽视的维度：人机沟通。会写好提示词，本质上是一种结构化表达能力——你要把自己的意图、背景、约束条件、期望输出，清晰地传达给一个不懂上下文的系统。这和向客户汇报、向上级汇报，其实是同一种能力。技术越发达，能连接人的人反而越稀缺。因为技术解决了很多执行问题，却解决不了人和人之间的理解问题、信任问题、预期问题。怎么训练：汇报工作时，先说结论，再说依据，控制在对方能接住的信息量。沟通之前先想清楚：对方最关心的是什么？ ︱想象力：AI能帮你完成答案，但提问还是你的事 "想象力"这个词容易让人觉得是创意行业的专属能力。其实不是。在任何岗位上，想象力的本质都一样：提出别人没提过的问题，发现别人没看见的机会，设计别人没想到的方案。同样是数据分析岗，两个人的差距往往不在技术能力上：执行型员工按要求拉数据、做表格；创造型员工看见了数据背后的业务异常，提出了新的分析框架，推动了一个决策的改变。后者做的事情，前者的工具包里也有，只是前者没想到要问那个问题。AI时代，标准化生产的成本趋近于零。差距不再来自"谁做得更快"，而来自"谁能提出更好的方向"。一个只会执行任务的人，和一个能定义问题、设计方案的人，在组织里的价值会越来越悬殊。怎么训练：不只问"怎么做"，也要问"为什么要做这件事"。用AI做发散和头脑风暴，但方向判断留给自己。 ︱信任：聪明让人看到你，可信让人持续选择你 最后一种能力，是最容易被忽视的，也是最难被替代的。数字化工作环境有一个副作用：一个人的"可靠性"，比以前更容易被看见。每次交付的质量、每次承诺有没有兑现、出了问题是主动沟通还是悄悄消失——这些事情，在长期合作中都会形成清晰的印象。两个能力相近的人，一个经常拖延、遇到问题找理由；另一个稳定交付、做不到时提前沟通、出了问题先解决再复盘。长期来看，关键机会会持续流向后者。这不是"做好人"的道德命题，而是一个很实际的竞争逻辑：雇主、客户、合作伙伴在做选择时，除了看能力，还会看"这个人靠不靠谱"。能力决定你能不能被看见，可信度决定别人愿不愿意持续选择你。怎么训练：承诺之前先评估，承诺之后要兑现。做不到时提前说，而不是最后失联。每次合作，都当成在积累自己的"可信记录"。 ︱写在最后 AI会越来越强，这件事没有悬念。但它越强，人真正稀缺的能力就越清晰：不是知识量，不是工作年限，不是工具熟练度，而是——分得清好坏、跟得上变化、说得明白、想得出新方向、靠得住。这五种能力，没有一种是天生的，也没有一种是学一次就够的。但它们有一个共同点：越用越值钱，越积累越难被替代。AI时代最有竞争力的人，不是和机器比谁更像机器，而是把人独有的能力发挥到极致。
AI摘要 本文详细解析了AI助手Agent Skills的运行全流程，从用户请求到结果返回共16步，分为任务接收、技能发现、技能执行和结果回传四个阶段。文章通过泳道图展示了7个角色和5个层次的协作过程，强调了职责边界清晰、Agent与工具解耦以及工具链支撑复杂任务的重要性。最后，提出了几个技术问题供读者思考，以深入理解Agent体系的工程逻辑。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 一文看懂 Agent Skills 运行全流程：从用户请求到结果返回的 16 步拆解作者：多模态智能体发布时间：2026年6月12日 07:30原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/hz82vgn5n6Y8E4VSqCQKIQ你有没有想过，当你对着一个 AI 助手说"帮我分析上个月各区域的销售数据，生成一份经营报告"，它背后到底在做什么？直觉上，可能会觉得这无非就是模型接收了你的话，然后吐出一段文字。但如果这件事真的是这样完成的，那你拿到的报告大概率是一堆凭空捏造的数字。事实上，一个真正能干活的 Agent，背后跑的是一套完整的调度链路。这篇文章就从下面这张泳道图出发，把这条链路从头到尾拆清楚。 ︱一、先看全局：7 个角色，分 5 层 读泳道图有个窍门：先别急着看箭头，先看"泳道"本身——每一列代表一个角色，每个角色只做自己这一列里的事。这张图里一共有 7 个角色，从左到右排开，但它们并不是平等的。按职责层次来看，可以分成 5 层：交互决策层：用户 + Agent用户是任务的发起方，不关心背后用了什么技能，只关心最后拿到的结果。Agent 是决策中枢，负责理解意图，判断这件事能不能自己解决，解决不了的就往下传。路由调度层：Skill Router这是整张图里参与步骤最多的模块——从第②步开始介入，一直到第⑮步才完成使命。它的核心职责只有一件事：找到合适的技能，并把任务交出去。注册发现层：Skill Registry看图会发现，Skill Registry 只出现在第④⑤两步，进来、出去，干净利落。它的角色很像一本"技能目录"，被查的时候出现，查完就退场。很多文章会把它描述成一个复杂的管理系统，但从执行链路来看，它的职责其实非常单一。执行管理层：Skill Center技能找到了之后，真正负责把任务跑起来的是 Skill Center。它负责加载能力体、下发任务、汇总结果，是链路里的执行调度者。能力承载层 + 底层执行层：能力体 + 工具/引擎能力体是具体业务逻辑的载体，比如数据分析、文档总结、报告生成等等。而工具/引擎是更底层的资源，比如数据库、代码执行器、搜索接口。能力体调用工具，工具真正干活。有了这个分层概念，再回头看泳道图，箭头的流向会清晰很多。 ︱二、16 步流程，分 4 个阶段来看 图里的 16 个步骤乍看密密麻麻，但如果按流程阶段分组，结构马上就清楚了。 第一阶段：任务接收（步骤①②） ① 用户发送消息 → Agent这一步没什么好说的，就是用户输入了一个请求。值得注意的是，用户输入的往往是自然语言，比如"帮我生成一份报告"，这背后隐含了大量模糊性——分析哪些数据？什么维度？什么格式？② Agent 接收请求，并向 Skill Router 发起技能请求这一步才是真正有意思的地方。Agent 在这里需要做一个判断：这件事我自己能搞定吗？如果是"明天天气怎么样"这类简单问题，Agent 大概率直接回答，不会触发后面那 14 步。但如果是"分析数据并生成报告"，Agent 判断出这需要外部能力，于是才会把请求转发给 Skill Router。这个判断逻辑，是 Agent 系统能不能用好的关键之一。 第二阶段：技能发现（步骤③④⑤⑥） ③ Skill Router 向 Skill Registry 发起查询Skill Router 接手请求后，先要解决的问题是：现在系统里有哪些技能可以用？于是它向 Skill Registry 发起查询请求。这里要注意，③是 Skill Router 发出的查询动作，而④是 Skill Registry 内部的处理动作——两者是不同主体的行为，不能混在一起说。④ Skill Registry 查询内部技能注册表Skill Registry 里存的是每个技能的元信息：名称、适用场景、输入输出参数、版本、权限等等。收到查询请求后，它在自己的注册表里比对，找出候选技能。⑤ Skill Registry 返回技能列表把匹配到的技能列表返回给 Skill Router。注意，到这里 Skill Registry 就完成使命了，后续流程里它不会再出现。⑥ Skill Router 调用 Skill CenterSkill Router 拿到技能列表后，确定要调用哪个（或哪几个）技能，然后把请求连同目标技能 ID、任务参数、权限信息等一并转发给 Skill Center。从这一步开始，任务进入执行阶段。 第三阶段：技能执行（步骤⑦⑧⑨⑩⑪⑫） 这一阶段是整张图最核心的部分，也是原图里箭头最密集的地方。⑦ Skill Center 加载能力体Skill Center 收到请求后，根据技能 ID 找到对应的能力体，把它加载起来。这一步相当于把"一个抽象的技能"映射到"一个具体可运行的执行单元"。⑧ 能力体返回能力详情能力体加载完成后，会把自己的状态反馈给 Skill Center：当前是否可用、支持哪些参数、是否有前置条件，等等。这是一次确认握手，确保后续可以正常执行。⑨ Skill Center 下发执行任务确认能力体可用之后，Skill Center 正式向能力体下达执行指令。到这里，任务才算真正开始跑了。⑩ 能力体调用工具/引擎，工具链启动能力体在执行过程中，往往需要调用底层工具。比如数据分析能力体，可能需要先从数据库里拉数据，再调用计算模块，再调用图表生成器。图中在这一步特意画了一个循环箭头，说明工具调用不是一次就完事的，而是可能经历多轮。这就是"工具链"的含义——一个任务可以串联多个工具依次执行。⑪ 执行中（持续状态）这是图中单独标注的一个状态节点，区别于⑩的"启动动作"。它表示工具/引擎正在持续运行，可能需要一段时间才能完成。这种设计在工程上很重要，因为涉及到超时控制、状态轮询、异常中断等问题。⑫ 工具/引擎返回执行结果工具执行完毕，把结果返回给能力体。返回内容可能是原始数据、计算结果、文件链接，也可能是报错信息。 第四阶段：结果回传（步骤⑬⑭⑮⑯） 这一阶段是正向调用的镜像——结果沿着调用链原路返回，每一层都要做自己的处理。⑬ 能力体将结果返回给 Skill Center能力体拿到工具返回的原始结果后，会做一层处理：格式统一、异常兜底、多工具结果合并等，然后把处理后的结果上交给 Skill Center。⑭ Skill Center 处理结果，返回给 Skill RouterSkill Center 收到后继续处理：结果聚合、状态判断、日志记录、链路追踪等，然后交给 Skill Router。⑮ Skill Router 将结果返回给 AgentSkill Router 在这里会做最后一轮封装，确保返回格式符合 Agent 的预期，然后上交。⑯ Agent 返回最终结果给用户Agent 拿到结构化结果后，还需要做最后一件事：把它变成用户能读懂的自然语言。这不是简单转发，而是包含了语言组织、解释说明、格式调整，有时候还需要判断是否要继续追问或调用另一个技能。最终用户看到的，是一个干净、完整、可理解的答案。而背后，是 7 个模块协作跑完的 16 步。 ︱三、为什么要设计成这样？ 看完流程之后，一个自然而然的问题是：为什么不让 Agent 直接调用工具？这中间绕了这么多层，不是多此一举吗？这里有三个真正值得说的原因。第一，职责边界清晰，各管各的Skill Registry 只参与两步，Skill Router 只负责找技能，工具/引擎完全不感知上层逻辑。这种设计让每个模块都可以独立演化——你换一套工具不会影响路由逻辑，你改了注册表格式不会让能力体崩掉。第二，Agent 和工具完全解耦从图中可以看到，Agent 只和 Skill Router 交互，从头到尾没有直接碰过工具/引擎。这意味着：当你接入一个新工具，Agent 完全不需要改造。对于一个要持续扩展能力的 Agent 平台，这个属性非常关键。第三，工具链支撑复杂任务步骤⑩⑪的循环结构告诉我们，工具执行是可以迭代的，不是一次性的。这是 Agent 能处理复杂任务的底层基础——读文件、清洗数据、计算指标、生成图表、输出报告，可以是一条串联的工具链，而不需要用户一步步手动触发。 ︱四、用一个真实场景串起来 说了这么多抽象概念，用一个具体场景把整条链路走一遍： 用户输入：帮我分析上个月各区域销售数据，生成一份经营分析报告。 ①用户发送请求，②Agent 判断这需要数据分析 + 报告生成能力，向 Skill Router 发起请求。③Skill Router 查询 Skill Registry，④Skill Registry 在注册表里找到"数据分析 Skill"和"报告生成 Skill"，⑤把列表返回给 Skill Router，⑥Skill Router 携带任务参数调用 Skill Center。⑦Skill Center 加载数据分析能力体，⑧能力体确认可用，⑨Skill Center 下发执行任务。⑩能力体调用数据库工具拉取销售数据，工具链开始运转：拉数据 → 清洗 → 计算各区域指标 → 生成趋势图，⑪工具持续执行中，⑫执行完毕返回结果给能力体。⑬能力体整合结果交给 Skill Center，⑭Skill Center 处理后交给 Skill Router，⑮Skill Router 返回给 Agent，⑯Agent 把结构化的分析结果组织成一份完整的经营分析报告，呈现给用户。整个过程用户只做了一件事：说了一句话。 ︱五、留给技术读者的几个问题 如果你是做 Agent 平台的，有几个问题值得深入想：步骤⑧"返回能力详情"之后，如果能力体返回"不可用"，系统应该如何降级？是报错，还是尝试调用备用技能？这套降级策略应该定义在哪一层？Skill Registry 的技能元数据里，应该包含哪些字段才算足够用？只有名称和描述显然不够，但字段太多又会让注册和维护成本升高，边界在哪？当一个用户请求需要同时调用多个技能时，Skill Center 是串行调度还是并行调度？并行的话，结果聚合的逻辑应该怎么设计？这些问题没有标准答案，但每一个都指向真实的工程决策。 ︱六、最后说一句 Agent 体系里，"会对话"只是入场券，真正的门槛是"会执行"。这张 16 步的泳道图，说白了就是在回答一个问题：当用户说出那句话之后，系统怎么把它变成真实世界里发生的动作，然后再把结果送回来。搞清楚这条链路，才算是真正理解了 Agent 从对话入口走向任务执行平台这件事背后的工程逻辑。
AI摘要 Windows版Codex现在支持Computer Use插件，可以让用户通过自然语言指令来操作Windows桌面应用，如打开应用、选择窗口、截图观察界面、点击、输入、按快捷键、拖拽、滚动等。这个插件适合操作传统桌面软件、Office自动化和检查、桌面应用测试、GUI-only流程代办以及设计/画布/复杂界面操作等场景，但不适用于浏览器网页自动化、自动化终端、处理高风险动作以及有外部影响的动作。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); Computer Use 插件就是让我可以“看见并操作”你的 Windows 桌面应用：打开应用、选择窗口、截图观察界面、点击、输入、按快捷键、拖拽、滚动，并在操作后再截图验证结果。在当前 Codex 里你不需要自己写调用代码，直接用自然语言告诉我就行，比如：用 computer use 打开 Excel，把这个表格调整一下格式。 用 computer use 看一下微信窗口里最新一条消息是什么，不要回复。 用 computer use 操作这个本地 BOSS 客户端，查询用户 138xxxx 的套餐信息。 用 computer use 打开 PowerPoint，把第一页标题改成“月度经营分析”。 用 computer use 帮我复现一下这个桌面程序的按钮点击异常。典型使用流程 我会先识别当前可操作的 Windows 应用和窗口，然后选择目标窗口，截图/读取可访问控件，执行点击、输入、快捷键等动作，最后再检查界面确认是否完成。适合的应用场景操作传统桌面软件 比如老版 BOSS/CRM/营业厅客户端、ERP、财务软件、网管工具、配置工具等没有 API 或不好自动化的系统。Office 自动化和检查 Word、Excel、PowerPoint 的排版、简单录入、按钮操作、菜单设置、最终视觉确认。大量结构化改文档时，我通常会优先用文件级工具，Computer Use 更适合界面验证和少量交互。桌面应用测试 启动程序、点击流程、复现 Bug、截图验证、检查弹窗、验证按钮/菜单/输入框行为。GUI-only 流程代办 某些只能通过图形界面完成的查询、录入、导出、配置检查，都可以用它辅助完成。设计/画布/复杂界面操作 对设计工具、画布类软件、3D/可视化工具，可以用点击、拖拽、快捷键来操作和验证界面状态。不太适合或不能做的事浏览器网页自动化通常优先用 Browser 或 Chrome 插件，不首选 Computer Use。不自动化终端、PowerShell、命令行窗口。不处理密码管理器、验证码、CAPTCHA、安全绕过、支付确认等高风险动作。删除数据、发送消息、上传文件、提交表单、改权限、购买/付款等有外部影响的动作，我会在真正执行前明确向你确认。一句话：Computer Use 适合“没有好 API、必须像人一样点桌面软件”的场景。你只要说“用 computer use 操作某某应用完成某某事”，我就可以接手。
Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总
AI摘要 本文是一份专为Codex新手设计的手册，旨在帮助初学者快速上手Codex的基础命令。手册内容包括Codex命令的基本格式、核心概念、安装与基础配置、不同形态的启动与选择、CLI核心基础命令、Slash Commands斜杠命令、运维与扩展命令、效率技巧以及新手学习建议等。通过这份手册，新手可以快速理解Codex的工作原理，并掌握日常使用中必备的基础命令。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); 从会用到好用 | Codex 命令新手手册：小白可直接上手的基础命令汇总作者：芯智荟发布时间：2026年5月28日 19:12原始链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xaT3wk3sYZfjE2QiRkPKGg这份手册专为 Codex 新手设计，用最直白的语言覆盖日常使用必备的基础命令。不需要死记硬背——先理解「Codex App / CLI / 交互式会话」的核心逻辑，再动手练习，遇到记不住的随时翻这份手册就行。虽然部分时候在Codex中用自然语言提要求也可行，但命令有其准确性和简洁性的优势。本手册基于 codex-cli 0.134.0 核对（2026 年 5 月），斜杠命令在桌面APP也可用。子命令与 flag 在不同版本可能略有差异，最权威的方式是 codex --help 或 codex help <子命令>。目录〇、写在前面：Codex 命令长什么样？一、安装与基础配置二、不同形态的启动与选择三、CLI 核心基础命令四、Slash Commands 斜杠命令（交互式必备）五、运维与扩展命令六、效率技巧七、新手学习建议附录：高频命令速查表*〇、写在前面：Codex 命令长什么样？Codex CLI 命令的基本格式：codex <subcommand> [-options] [parameter]部分含义举例‎codex主命令（固定）所有 Codex 操作的入口‎subcommand子命令（核心操作）‎exec、‎login、‎resume、‎review‎-options选项，控制命令行为‎-m（指定模型）、‎--last（操作最近会话）‎parameter参数，命令操作的对象任务描述、会话 ID、项目路径核心概念先理清（新手必懂）：形态含义通俗理解Codex App桌面图形客户端带界面的可视化工具，新手友好，不用记命令Codex CLI命令行工具终端里的命令版本，适合习惯命令行的开发者，高效灵活交互式 TUICLI 里的交互模式进入后可以和 Codex 对话，类似 App 的聊天体验，支持斜杠命令非交互 ExecCLI 里的脚本模式不用对话，直接执行任务，适合自动化、CI/CD 场景Slash Commands交互式会话的快捷命令TUI 里输入 ‎/ 即可触发的内置命令💡 小技巧：输入 codex help <子命令> 可查任意命令的帮助，比如 codex help exec、codex help resume，比搜索引擎更精准。除了上述 CLI 命令，另外一类命令是 Slash Commands 也就是斜杠命令，直接在 Codex 界面中敲 / 然后带上命令即可。一般会有命令提示。另外，虽然部分情况下，用自然语言描述，也可起到替代斜杠命令的作用，但是斜杠命令有其准确性和简洁性的优势，可以更快更放心的完成所想要完成的任务。一、安装与基础配置首次使用 Codex 必须先完成安装和登录，优先做这一步。1.1 安装 Codex CLI根据你的系统选择安装方式：# 官方一键脚本（macOS / Linux，最新推荐） curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Windows PowerShell 一键脚本 powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # 使用 npm 全局安装（全平台通用） npm install -g @openai/codex # 使用 Homebrew 安装（macOS / Linux 用户） brew install --cask codex三种方式都可以；一键脚本最省心，npm / brew 适合已经习惯包管理器的人。装好后用 codex --version 验证版本。1.2 登录认证安装完成后需要登录你的 OpenAI 账号：# 浏览器 OAuth 登录（推荐，新手首选） codex login # 无浏览器环境（比如 SSH 服务器）用设备码登录 codex login --device-auth # 自动化脚本用 API Key 登录（从环境变量读取，不留在 shell history） printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key # 用预先签发的 access token 登录（CI / 服务器场景） printenv CODEX_ACCESS_TOKEN | codex login --with-access-token四种登录方式按"日常 → CI / 服务器"递进：图形环境直接 codex login；SSH / 无浏览器场景用 --device-auth 走设备码；脚本与流水线用 --with-api-key 或 --with-access-token 从 stdin 读取，避免凭据出现在命令行历史。1.3 查看 / 管理登录状态# 查看当前登录状态 codex login status # 退出登录 / 切换账号 codex logout二、不同形态的启动与选择Codex 提供了多种使用形态，根据你的场景选择最合适的：2.1 Codex App：新手首选的图形界面如果你是刚接触 Codex 的小白，优先用桌面 App，不用记命令，可视化操作更友好：# 启动 Codex 桌面应用（macOS / Windows / Linux，部分平台需先安装桌面客户端） codex app # 直接打开指定项目的 App 工作区 codex app /path/to/your-project启动后你会看到熟悉的聊天界面，直接输入你的需求就行，比如"帮我写一个 Python 的排序算法"，也可以直接用斜杠命令。注：codex app 的可用性取决于平台与版本。如果你的环境提示 unrecognized subcommand，请到 chatgpt.com/codex 下载桌面客户端或使用 IDE 插件（VS Code / Cursor / Windsurf）。Linux 服务器一般直接用 CLI 即可。2.2 Codex CLI：终端党的高效选择如果你习惯用终端工作，CLI 能让你不用切换窗口，直接在项目目录里调用 Codex：# 直接启动交互式 TUI 会话，进入聊天模式 codex # 带初始任务启动，省去输入步骤 codex "帮我梳理这个项目的代码结构" # 附带图片启动，分析截图 / 设计稿 codex -i ui-screenshot.png "帮我看看这个页面有什么问题" # 指定模型启动（默认走配置文件里的模型） codex -m gpt-5 "重构这段函数"💡 小技巧：个人新手入门先从 App 开始，熟悉后再尝试 CLI；团队开发、自动化任务优先用 CLI，效率更高。三、CLI 核心基础命令这是日常使用 CLI 最常用的命令，覆盖大部分场景。3.1 非交互执行：自动化任务必备如果你想把 Codex 接入脚本、CI/CD 流水线，用非交互的 exec 命令：# 直接执行任务，输出结果到终端 codex exec "根据当前项目的变更，生成 PR 描述" # 把最后一条消息写入文件，供后续脚本使用 codex exec -o result.txt "总结这个项目的所有功能" # 从管道读取输入，和其他命令组合使用（用 - 表示从 stdin 读 prompt） git diff | codex exec - "根据这些代码变更，写一个提交备注" # 别名：codex exec 可以缩写为 codex e codex e "跑一遍单元测试，把失败用例总结给我"-o, --output-last-message <FILE> 写出的是最后一条 assistant 消息；如果要结构化输出，可以配合 --output-schema <FILE> 用。3.2 会话管理：继续之前的任务Codex 会自动保存你的会话记录，随时可以恢复之前的对话：# 列出所有历史会话，挑一个恢复（picker 交互式选择） codex resume # 直接恢复最近一次的会话，最常用 codex resume --last # 跨目录恢复，比如你换了文件夹，也能找到之前的会话 codex resume --last --all # 用会话 ID 精准恢复 codex resume <SESSION_ID> # 基于之前的会话，分叉出一个新的对话，探索不同方向 codex fork --last3.3 代码审查：直接给 PR / diff 找问题codex review 是 0.134 顶层就有的子命令，非交互式跑一遍代码审查：# 审查当前仓库未提交的变更 codex review # 审查指定分支相对 main 的所有差异 codex review --base main --head feature-branch也可以在交互式 TUI 里直接 /review（见第四章）。3.4 云端任务：后台跑耗时任务对于耗时比较久的任务，可以提交到 Codex Cloud 后台执行，不用一直开着终端：# 提交云端任务，在后台执行（需要指定 env-id，先用 codex cloud 浏览） codex cloud exec --env <ENV_ID> "帮我重构这个项目的所有模块" # 查看云端任务列表 codex cloud list # 查看具体任务状态 codex cloud status <TASK_ID> # 看云端任务产生的 diff codex cloud diff <TASK_ID> # 把云端任务的结果拉到本地，应用代码改动 codex cloud apply <TASK_ID>⚠️ 新手注意：codex cloud 整个子命令在 0.134 仍标注为 EXPERIMENTAL，接口可能变。初期建议先从本地 codex / codex exec 任务开始熟悉。区分两个 apply：codex apply <TASK_ID> 用于本地 agent 产生的最近 diff 重放；codex cloud apply <TASK_ID> 用于云端 task 结果落地。新手大概率只会碰到后者。四、Slash Commands 斜杠命令（交互式必备）在 Codex App 或 CLI 的交互式 TUI 里，输入 / 即可调出内置命令。下面是常用的几类。💡 实际可用命令以你当前版本的 TUI 为准：进入会话后输入 /help 或直接打个 / 会出现自动补全列表。4.1 会话管理：清理 / 恢复对话/new 彻底结束当前对话，并创建一个全新的空白会话 /clear 仅清屏，保留当前会话的所有上下文 /compact 压缩对话上下文，释放 Token，避免对话太长失效 /resume 从历史记录里恢复之前的对话 /side 开一个临时支线对话，避免污染主任务 /fork 把当前对话分叉成新线程，探索不同方向 /quit 退出交互式会话（部分版本是 /exit）💡 小技巧：和 Codex 聊了很久、提示上下文太长时，用 /compact 快速压缩，不必整段重开。有些命令是直接带上后续的提问/请求，比如 /side 这个方案有没有明显风险 。4.2 工作模式与配置/model 快速切换使用的模型（弹出选择列表） /approval 调整命令执行的审批策略（自动 / 询问 / 只读） /permissions 管理 Codex 可访问的资源权限（文件、网络、shell 等） /plan 切换到计划模式，先让 Codex 出方案再动手，适合复杂任务 /fast on 开启快速模式（fast_mode），简化提示、加快响应 /fast off 关闭快速模式 /mention 用 @ 引用文件 / 路径 / app / 插件 / skill，注入到上下文 /status 查看当前会话的配置、模型、Token 用量💡 /fast 可以在 TUI 用快捷键直接切换，通过在 keymap 里配置 toggle_fast_mode 这个快捷键。/plan 是很好用的命令，当需要做规划或者不确定怎么改时，就先用 /plan。4.3 项目操作快捷功能/init 自动生成 AGENTS.md 脚手架，给 Codex 配置项目规则 /diff 查看当前项目的 Git 变更（不用切窗口跑 git diff） /review 一键审查当前的代码改动，找问题 /skills 浏览与启用预置 skill（代码审查、文档生成等可一键调用）举例：你刚进项目，输入 /init，Codex 自动帮你生成项目级配置（AGENTS.md），后续它就能更懂你的项目规则；改完代码输入 /review，它会自动审一遍当前 diff；/skills 可以浏览你这台机器上已经装好的 skill 并启用。五、运维与扩展命令这一节是 0.134 版本里比较新、但日常用得着的几条。5.1 自我诊断与升级# 自检：本地安装、配置、登录、运行时环境 codex doctor # 把 Codex CLI 升到最新版（避免手动跑 npm 或 brew） codex updatedoctor 在排查"为什么我登录不上""为什么 sandbox 拒绝执行"这类问题时很救命。5.2 MCP 与插件# 管理外部 MCP 服务器（Model Context Protocol，把外部能力挂进 Codex） codex mcp list codex mcp add <name> <command-or-url> codex mcp remove <name> # 让 Codex 自己作为 MCP server 启动（被其他 agent 调用时用） codex mcp-server # 插件管理（0.134 起新增的 plugin 子命令） codex plugin list codex plugin install <plugin-name>具体 flag 以 codex mcp --help、codex plugin --help 为准——这两个子命令在快速迭代。5.3 沙箱与 shell 补全# 在 Codex 提供的沙箱里跑一条本地命令（与 agent 用同样的隔离规则） codex sandbox -- ls /etc # 生成 shell 补全脚本（bash / zsh / fish / powershell） codex completion bash > ~/.codex-completion.bash echo 'source ~/.codex-completion.bash' >> ~/.bashrc六、效率技巧6.1 交互式会话里的 Shell 快捷操作在 CLI 的交互式 TUI 里，你不用退出会话就能执行本地命令：!ls 查看当前目录的文件 !git status 查看 git 状态，不用切窗口输入 ! 加任意 shell 命令即可（前提是你的审批策略允许 shell 调用）。6.2 键盘快捷键交互式 TUI 里的常用快捷键，提升操作速度：快捷键作用‎Ctrl+C中断当前任务 / 退出交互式会话‎Ctrl+L清屏，保留对话历史‎Ctrl+O复制最近的输出到剪贴板‎Ctrl+R搜索你的输入历史‎Up/Down浏览之前的输入草稿6.3 常用命令组合这些组合能帮你快速搞定常见场景：# 快速恢复上次的对话，接着干活 codex resume --last # 带任务快速启动，不用进会话再输入 codex "帮我修复这个项目的单元测试" # 分析截图，找 UI 问题 codex -i bug.png "帮我看看这个报错是什么问题" # 生成 PR 描述，直接用 git diff 的结果 git diff | codex exec - "帮我写 PR 的描述" # 跑一遍当前 PR 的代码审查 codex review6.4 用配置覆盖灵活定制-c flag 可以临时覆盖 ~/.codex/config.toml 的任意配置（用点号路径），不必改文件：# 临时切到 o3 模型跑一条任务 codex -c model="gpt-5.4-mini" "帮我设计一下 schema" # 临时调宽 sandbox 权限 codex -c 'sandbox_permissions=["disk-full-read-access"]' "找一下这个仓库里的硬编码密钥"七、新手学习建议‎先抓核心流程：优先掌握「安装登录 → 启动 App/CLI → 基础对话 → 常用斜杠命令」，覆盖 90% 日常使用场景。‎理解形态区别：先从 App 入门，不用一开始就记 CLI 命令；熟悉后再尝试 CLI，循序渐进。‎动手比背诵重要：找个小项目，反复试 ‎/init、‎/plan、‎codex resume 这些命令，甚至故意试不同的任务，犯错才是最快的学习方式。‎善用帮助命令：记不住参数就输 ‎codex help <子命令> 或 ‎codex <子命令> --help，Codex 自带的帮助文档比碎片化教程更权威。‎遇到问题先 doctor：登录异常、sandbox 拒绝、网络不通时，先跑 ‎codex doctor 看自检报告。‎从简单场景开始：先用来写小脚本、改 bug，再尝试复杂的重构、文档生成，不要一开始就搞大项目。‎不要怕出错：Codex 的操作大部分都能撤销，会话记录也都能恢复，大胆试错就好。*附录：高频命令速查表分类命令用途‎安装配置‎`curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh \sh`官方一键脚本（macOS / Linux） ‎npm install -g @openai/codexnpm 全局安装 ‎brew install --cask codexHomebrew 安装 ‎codex loginOAuth 浏览器登录 ‎codex login status查看登录状态 ‎codex logout退出登录‎启动方式‎codex app启动桌面 App（视平台与版本而定） ‎codex启动 CLI 交互式 TUI ‎codex "任务描述"带任务启动会话 ‎codex -i img.png "..."带图片启动 ‎codex -m <model> "..."指定模型启动‎CLI 核心‎codex exec "任务"非交互执行任务 ‎codex exec -o file.txt "..."把最后一条消息写入文件 ‎codex resume --last恢复最近会话 ‎codex resume --last --all跨目录恢复 ‎codex fork --last分叉当前会话 ‎codex review非交互式代码审查‎云端任务‎codex cloud exec --env <ID> "..."提交云端任务（实验性） ‎codex cloud list列出云端任务 ‎codex cloud apply <TASK_ID>应用云端任务结果‎斜杠命令‎/new开启新会话 ‎/compact压缩上下文 ‎/model切换模型 ‎/approval调整审批策略 ‎/permissions管理资源访问权限 ‎/side开临时支线对话 ‎/plan切换到计划模式 ‎/fast on / ‎/fast off切换快速模式 ‎/mention@ 引用文件 / 插件 / skill ‎/init初始化项目配置 (‎AGENTS.md) ‎/diff查看 Git 变更 ‎/review审查代码改动 ‎/skills浏览与启用预置 skill‎运维扩展‎codex doctor自检本地环境 ‎codex update升级 CLI ‎codex mcp list列出 MCP server ‎codex plugin list列出已装插件 ‎codex sandbox -- <cmd>在沙箱里跑命令 ‎codex completion bash生成 shell 补全‎效率操作‎!<shell命令>会话内执行本地命令 ‎`git diff \codex exec - "..."`快速生成 PR 内容 ‎codex -c key=value "..."临时覆盖配置本文专为 Codex 新手打造，聚焦"能用、好用、够日常"的基础命令，避开复杂的底层原理和进阶用法。收藏起来，使用时边查边练，一周就能熟练掌握 Codex 核心操作。本手册基于 codex-cli 0.134.0 核对，斜杠命令在 Codex App 也可用；若你的本机版本不同，命令行为可能有差异，遇到不一致以 codex --help 与 codex help <子命令> 的实际输出为准。
AI摘要 本文是一份关于OpenAI Codex的使用研究与插件/MCP实战指南，适用于有成熟工程体系、数据库和业务系统经验的开发者/架构师。Codex是OpenAI面向软件工程的AI编程代理，具备代码阅读、修改、运行命令、代码审查等功能。文章详细介绍了Codex的安装方式、核心能力、使用技巧、插件概念、MCP扩展机制、插件开发概要以及面向KDOBSS/AI客服的推荐Codex架构。同时，文章还提供了安全与权限建议和推荐日常工作流，旨在帮助开发者更好地利用Codex提高软件工程效率。 document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { const urlDisplay = document.getElementById('urlDisplay'); urlDisplay.textContent = "此内容根据文章生成，更内容请访问：" + window.location.href; }); OpenAI Codex 使用研究与插件/MCP 实战指南适用对象：有成熟工程体系、数据库和业务系统经验的开发者/架构师 说明：本文基于 OpenAI 官方文档、OpenAI Codex GitHub 仓库、MCP 官方规范、MCP 目录站和公开社区资料整理。Codex 插件目前没有公开的全球真实安装量/调用量榜单，所以“使用量最多”部分分为两类：一类是有公开榜单数据支撑的 MCP server 排名；另一类是结合 OpenAI 官方推荐、当前 Codex 插件生态和软件工程高频工作流整理的“高频实战插件/集成推荐”。1. 一句话理解 CodexCodex 是 OpenAI 面向软件工程的 AI coding agent。它可以在本地 CLI、IDE、Codex 桌面 App、ChatGPT/Codex Web 和云端环境中读取代码、修改代码、运行命令、做代码审查、拆分任务、调用外部工具，并把结果整理成可 review 的 diff、报告或 PR。官方定位可以概括为三层：本地结对编程：在终端或 IDE 中，让 Codex 读项目、改文件、跑测试。云端委派任务：把较长的修复、迁移、重构、代码审查任务交给隔离环境中的 Codex agent。多工具/多 agent 工作流：通过插件、Skills、MCP、Subagents、浏览器、GitHub 等能力，把 Codex 变成工程自动化中枢。2. 官方入口与安装方式2.1 Codex CLIOpenAI 官方 CLI 文档说明：Codex CLI 是可以在本地终端运行的 coding agent，能够在选定目录中读取、修改和运行代码，并且是开源项目。常用安装方式：npm i -g @openai/codex codexWindows 也可以使用官方安装脚本：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"升级：npm i -g @openai/codex@latest首次运行时可以选择用 ChatGPT 账号登录，也可以使用 OpenAI API key。官方 GitHub README 也列出了 npm、Homebrew、安装脚本和 GitHub release 二进制包等安装方式。2.2 Codex App / IDE / WebCodex 当前不是单一 CLI 工具，而是一组 coding agent 入口：入口适合场景Codex CLI本地工程、终端操作、脚本化、快速改代码IDE ExtensionVS Code、Cursor、Windsurf 等编辑器内结对开发Codex App多项目、多 worktree、多 agent 管理，适合桌面工作台Codex Web / ChatGPT 中的 Codex云端委派任务、后台跑长任务、PR/Issue 类工作Codex SDK / GitHub Action自动化、CI、批处理、工程流水线3. Codex 的核心能力3.1 代码理解让 Codex 先读代码，而不是直接改代码，适合接手遗留系统、定位复杂业务链路：请先不要修改代码。阅读这个仓库，整理： 1. 主要模块和目录职责 2. 数据库访问层在哪里 3. 登录、计费、客户状态变更的关键流程 4. 你认为最适合开始改动的文件3.2 代码修改与测试适合明确目标的小步迭代：修复客户状态同步中的空值异常。范围限制在 billing/customer-sync 相关文件。 保持现有数据库表结构不变。修改后运行相关测试，并说明你改了什么。3.3 代码审查Codex 很适合在提交前做一次独立 review：请 review 当前分支相对 main 的改动，重点看： 1. 数据一致性风险 2. SQL 注入或权限绕过 3. 并发更新问题 4. 缺失测试 只输出高风险和中风险问题，带文件位置和建议修复方式。3.4 多 agent 并行官方 Subagents 文档说明，Codex 可以在明确要求时启动多个专门 agent 并行执行，再汇总结果。适合大型代码库探索、PR 多维 review、迁移方案评估。示例：请为当前 PR 启动 4 个 subagent 并行审查： 1. 安全问题 2. 数据库事务和锁 3. 业务兼容性 4. 测试覆盖 等待全部完成后，按严重级别汇总。注意：Subagents 会消耗更多 token，应当用于复杂任务，而不是简单文件修改。4. 高质量使用技巧4.1 用 AGENTS.md 固化项目规则Codex 会读取项目中的 AGENTS.md 作为工作指令。对于长期维护的业务系统，建议把以下内容写进去：# 项目工作规则 ## 技术栈 - 后端：PHP/.NET/Delphi 服务按现有模块边界维护。 - 数据库：MSSQL/MySQL，禁止无确认的大表结构变更。 ## 修改原则 - 默认小步修改，不做无关重构。 - 涉及计费、销账、客户状态、余额、套餐变更时，必须说明数据一致性风险。 - SQL 必须使用参数化查询。 - 修改后优先运行相关单元测试或最小可复现脚本。 ## 输出要求 - 先列出改动摘要。 - 再列出验证方式。 - 如果没有运行测试，必须说明原因。4.2 先让 Codex 建模，再让它改对复杂老系统，不要一上来就说“帮我优化”。更好的顺序：让 Codex 画出模块地图。让 Codex 找到最小改动点。让 Codex 提出风险清单。允许它实施单个明确变更。再让 Codex 做 review。4.3 提示词中明确“边界”好提示：只修改登录验证码相关逻辑，不改数据库结构，不引入新框架。 如果需要改公共函数，先说明影响范围。差提示：优化一下登录。4.4 把数据库风险写进任务你有 MSSQL/MySQL 背景，可以让 Codex 按 DBA 思维审查：请从数据库工程角度 review 这次改动： - 是否可能引起锁升级、死锁或慢查询 - 是否缺少索引 - 是否影响历史数据兼容 - 是否需要迁移脚本和回滚脚本4.5 使用“探索 -> 计划 -> 执行 -> 验证”闭环推荐模板：先探索相关代码，不要修改。 然后给出一个最小修改计划。 我确认后再改。 改完运行测试，并给出验证结果。在 Codex Desktop/当前 Codex 环境中，如果你希望它直接做事，也可以省略确认步骤，让它自动完成探索、修改和验证。5. Codex 插件是什么OpenAI 官方插件文档说明：Plugins 是 Codex 中可安装、可分发的扩展单元，可以打包：Skills：可复用工作流说明。Apps：连接 GitHub、Slack、Google Drive 等外部工具。MCP servers：给 Codex 提供额外工具或上下文。Hooks：生命周期钩子，用于启动前加载上下文、做检查等。插件和 Skills 的关系：概念作用Skill一个具体工作流的说明书，例如“生成 PPT”、“审查 PR”、“调试前端 UI”Plugin安装/分发单位，可以包含多个 skills、MCP server、App 连接和 hooksMCP server提供工具能力，例如 GitHub 操作、浏览器控制、数据库查询App/Connector连接第三方 SaaS 或平台账号6. Codex 插件使用量最多的列表：事实与推荐6.1 重要说明截至 2026-05-23，OpenAI 官方文档没有公开“Codex 插件全球安装量/调用量排行榜”。因此不能严谨地说某个 Codex plugin 是“全球使用量第一”。下面采用两个口径：公开榜单口径：MCP.Directory 按 GitHub stars、installs、views 排列 MCP server。这个更接近公开可验证数据，但它是 MCP server 榜单，不等同于 Codex 插件安装量。实战高频口径：结合 OpenAI 官方示例、当前 Codex 插件体系、软件工程工作流和本机可用插件整理的推荐列表。6.2 公开数据中排名靠前的 MCP serverMCP.Directory 的排行榜页面标注其 Top 100 MCP servers 按 GitHub stars 排名，并显示 installs 和 views。榜单靠前的项目包括：排名参考名称主要用途适合 Codex 的场景1Markitdown文件/文档转 Markdown把 Word、PDF、Office 文档转成 Codex 易读上下文2Firecrawl网页抓取和结构化提取抓取官网、文档、自媒体文章并整理3Sequential Thinking分步推理复杂方案分析、迁移计划、架构拆解4Knowledge Graph Memory记忆和知识图谱长期项目知识、客户系统业务规则沉淀5Filesystem受控访问本地文件读取指定目录资料、整理文档、批处理7Context7最新开发文档获取框架/API 最新文档，减少过时答案8Playwright Browser Automation浏览器自动化前端 UI 验证、截图、交互测试9/10Chrome DevToolsChrome 调试性能、DOM、Console、网络请求分析11GitHubIssues、PR、代码搜索PR review、Issue triage、发布流程16Serena代码语义索引/智能编辑大型代码库理解和定位20Figma Context设计稿上下文从 Figma 到前端实现6.3 Codex 实战中最值得优先安装/启用的插件或集成以下不是官方使用量排名，而是面向软件工程生产力的优先级列表。1. GitHub 插件功能读取 PR、Issue、评论、review thread。获取 diff、文件 patch、CI 状态和 GitHub Actions 日志。创建 issue、评论、打标签、请求 review、合并 PR。将本地改动推送并创建 draft PR。典型用法使用 GitHub 插件查看 openai/codex 仓库最近的 PR，并总结有哪些和 MCP 相关。读取当前 PR 的 unresolved review comments，按优先级修复可操作的问题。适合你KDOBSS 这类长期系统如果进入 GitHub/GitLab 流程，GitHub 插件可以让 Codex 做“开发助理 + 代码审查员 + CI 分析员”。2. Browser / Chrome 插件功能打开本地或远程网页。点击、输入、截图。检查前端渲染、布局、交互。使用真实浏览器上下文，适合需要登录态或插件的场景。典型用法打开 http://localhost:3000，检查客户详情页在 1366x768 和手机宽度下是否有重叠。用 Chrome 打开已经登录的后台系统，复现客户套餐变更流程，并记录页面错误。Browser 与 Chrome 区别插件适合BrowserCodex 内置浏览器、本地开发页面、自动化测试Chrome需要用户真实 Chrome 登录态、扩展、已有标签页3. Build Web Apps 插件功能从零构建前端应用、管理后台、仪表盘、小游戏、工具类页面。处理 React/Next.js、shadcn、前端测试、视觉 QA。提供 Stripe、Supabase、React 性能等专项最佳实践。典型用法用 Build Web Apps 插件做一个宽带客户运营支撑系统的客户画像仪表盘原型，要求能筛选小区、套餐、欠费状态。检查这个 React 管理后台的移动端布局，修复按钮文字溢出和表格横向滚动问题。适合你如果要为 KDOBSS 做新一代 Web 管理台、AI 客服工作台、运营分析大屏，这个插件非常实用。4. OpenAI Developers 插件功能查询 OpenAI 官方开发文档。构建 OpenAI API、Agents SDK、ChatGPT Apps SDK 应用。处理 OpenAI API key 配置、模型选择、API 报错排查。构建能调用工具和 MCP 的智能客服/agent。典型用法使用 OpenAI Developers 插件，根据官方文档设计一个 AI 客服 agent，支持查询客户余额、套餐、故障工单。检查当前 OpenAI API 调用失败原因，不要泄露 API key，只判断是额度、权限、模型还是网络问题。适合你你已经自研 AI 智能客服，这个插件适合把“客服问答”升级成“可调用工具、可查业务系统、可执行流程”的 agent 架构。5. Spreadsheets 插件功能创建/修改/分析 Excel、CSV、TSV。生成公式、图表、数据透视类报告。做预算、实际、客户增长、欠费、投诉等分析。典型用法分析这个欠费客户 CSV，按小区、套餐、欠费天数分组，生成 Excel 报表和图表。6. Documents 插件功能创建、编辑、渲染、检查 Word 文档。适合制度、方案、需求、验收、合同草稿。典型用法根据这份 Markdown 生成一份 Word 版《AI 客服接入 KDOBSS 技术方案》，包含目录、表格和风险清单。7. Presentations 插件功能创建 PowerPoint/PPTX。将技术方案、产品路线、汇报材料转成演示文稿。典型用法把 AI 客服升级方案整理成 12 页 PPT，面向公司管理层，突出投入产出和落地计划。8. OpenAI Docs MCP / Context7功能搜索和读取最新官方开发文档。减少模型凭旧知识写过时 API。安装示例OpenAI Codex 官方 MCP 文档给出的 Context7 示例：codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp典型用法使用 Context7 查询 Next.js 最新 App Router 文档，然后修复当前项目的路由问题。9. Playwright / Chrome DevTools MCP功能控制浏览器、截图、检查 DOM、调试控制台错误。适合前端自动化验收。典型用法用 Playwright MCP 打开本地管理后台，完成登录、客户查询、套餐变更流程，并截图证明。10. Figma 插件/MCP功能读取 Figma 设计上下文。辅助从设计稿生成前端。典型用法读取 Figma 中的客户详情页设计稿，实现到当前 React 项目，保持布局、间距、色彩一致。11. Slack / Gmail / Google Drive 插件OpenAI 插件文档把 Gmail、Google Drive、Slack 作为插件示例。功能Gmail：读取邮件、总结未读、草拟回复。Google Drive：读取 Docs、Sheets、Slides 文件，整理资料。Slack：总结频道、整理线程、草拟回复、生成任务。典型用法使用 Slack 插件总结今天和“故障工单”相关的线程，整理成待办列表。使用 Google Drive 插件读取本周运营会议材料，提取和客户流失相关的数据点。7. MCP：Codex 常用扩展机制7.1 MCP 是什么MCP 全称 Model Context Protocol，是一个开放协议，用于让 LLM 应用以标准方式连接外部数据源和工具。MCP 官方规范把参与方分成：角色含义Host承载 LLM 的应用，例如 Codex、Claude Desktop、IDEClientHost 内部连接某个 server 的适配层Server提供工具、资源、提示词的服务MCP server 可以暴露三类能力：能力说明示例Tools让模型执行动作查询 GitHub issue、运行浏览器、查数据库Resources提供上下文数据文件内容、数据库记录、API 响应Prompts可复用模板代码审查模板、发布检查模板客户端还可能提供 Sampling、Roots、Elicitation 等能力，用于模型调用、访问边界和交互式补充信息。7.2 Codex 支持哪些 MCP 连接OpenAI Codex MCP 官方文档说明，Codex CLI 和 IDE extension 都支持 MCP，并支持：STDIO servers：本地进程方式启动。Streamable HTTP servers：通过 URL 访问。环境变量。Bearer token 认证。OAuth 认证，可用 codex mcp login <server-name>。7.3 Codex MCP 配置位置默认位置：~/.codex/config.toml项目级配置：.codex/config.toml项目级 MCP 配置只应在 trusted project 中使用。CLI 和 IDE extension 共享这份配置，所以配置一次即可在两个客户端中使用。7.4 用 CLI 添加 MCP server通用格式：codex mcp add <server-name> --env VAR1=VALUE1 --env VAR2=VALUE2 -- <stdio server-command>示例：codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp查看帮助：codex mcp --help在 Codex TUI 中查看当前 MCP：/mcp7.5 手工配置 config.tomlSTDIO 示例：[mcp_servers.context7] command = "npx" args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"] env_vars = ["LOCAL_TOKEN"] [mcp_servers.context7.env] MY_ENV_VAR = "MY_ENV_VALUE"HTTP 示例：[mcp_servers.figma] url = "https://mcp.figma.com/mcp" bearer_token_env_var = "FIGMA_OAUTH_TOKEN" http_headers = { "X-Figma-Region" = "us-east-1" }工具审批策略示例：[mcp_servers.chrome_devtools] url = "http://localhost:3000/mcp" enabled_tools = ["open", "screenshot"] default_tools_approval_mode = "prompt" startup_timeout_sec = 20 tool_timeout_sec = 45 enabled = true [mcp_servers.chrome_devtools.tools.open] approval_mode = "approve"7.6 常用 MCP server 分类开发文档MCP用途OpenAI Docs MCP搜索/读取 OpenAI 官方开发文档Context7查询最新框架和库文档AWS Documentation查询 AWS 文档代码仓库与协作MCP用途GitHubPR、Issue、代码搜索、评论GitLabMerge Request、Issue、自托管 GitLabGit本地 Git 仓库操作浏览器与前端MCP用途Playwright自动化浏览器、截图、测试Chrome DevToolsDOM、Console、Network、性能调试Browser Use更高层浏览器自动化数据库MCP用途PostgreSQL查询/分析 PostgreSQLSQLite本地轻量数据库MySQL/MSSQL 社区 MCP连接业务库，需要强权限控制对生产数据库，不建议给 Codex 直接写权限。更好的做法是：只读账号。限制 schema。禁止执行 DDL/DML。用视图或只读 API 暴露必要数据。所有 SQL 输出先 review，再由人执行。文件与知识库MCP用途Filesystem受控访问文件目录Markitdown文档转 MarkdownKnowledge Graph Memory长期知识沉淀Google Drive团队文档、表格、Slides设计与产品MCP用途Figma设计稿读取、前端实现Linear/Jira需求、任务、缺陷跟踪Notion产品文档、知识库监控与运维MCP用途Sentry错误日志、堆栈、releaseGrafana/Prometheus 社区 MCP监控指标Docker/Kubernetes 社区 MCP环境和容器操作运维类 MCP 权限要谨慎，默认只读，任何重启、删除、扩容、变更配置都应人工审批。8. 插件开发概要OpenAI 官方 Build plugins 文档说明，一个 Codex 插件至少需要：my-plugin/ .codex-plugin/ plugin.json最小 plugin.json：{ "name": "my-first-plugin", "version": "1.0.0", "description": "Reusable greeting workflow", "skills": "./skills/" }更完整的插件可以包含：my-plugin/ .codex-plugin/ plugin.json skills/ my-skill/ SKILL.md hooks/ hooks.json .app.json .mcp.json assets/插件可以通过 manifest 指向：字段作用skills技能目录mcpServersMCP server 配置文件appsapp/connector 映射hooks生命周期钩子interface插件展示名、描述、图标、分类、默认提示8.1 为 KDOBSS 定制插件的建议可以做一个内部插件：kdobss-ops建议包含：kdobss-ops/ .codex-plugin/ plugin.json skills/ customer-support-triage/ SKILL.md billing-risk-review/ SKILL.md sql-performance-review/ SKILL.md release-checklist/ SKILL.md .mcp.json assets/Skill 示例：Skill用途customer-support-triage根据客户问题判断是账号、套餐、故障、欠费还是设备问题billing-risk-review审查计费相关代码改动的数据一致性风险sql-performance-review审查 SQL、索引、锁、慢查询风险release-checklist发布前检查配置、回滚、SQL、测试、监控9. 面向 KDOBSS/AI 客服的推荐 Codex 架构9.1 本地开发组合Codex CLI + AGENTS.md + GitHub 插件 + Browser/Chrome 插件 + Context7/OpenAI Docs MCP + 自定义 KDOBSS Skills用途：代码理解。Bug 修复。SQL 审查。前端页面验证。PR review。9.2 AI 客服开发组合OpenAI Developers 插件 + Agents SDK / Responses API + KDOBSS 只读业务 API + 工单系统 MCP/API + 知识库检索 + 审计日志建议原则：AI 客服不要直接连生产数据库写数据。客户余额、套餐、故障、工单状态通过受控 API 查询。涉及退费、改套餐、停复机等动作必须走审批或二次确认。所有 AI 操作写审计日志。Codex 负责开发和审查，线上 agent 负责受控执行业务能力。9.3 运维/数据分析组合Spreadsheets 插件 + Documents 插件 + Presentations 插件 + 只读数据库导出 + Markitdown/File MCP用途：欠费客户分析。小区运营报表。投诉趋势分析。管理层汇报 PPT。技术方案和上线文档。10. 安全与权限建议MCP 官方规范特别强调，MCP 会带来强大的数据访问和代码执行能力，因此必须重视用户授权、数据隐私、工具安全和采样控制。建议：本地文件 MCP 只开放必要目录。数据库 MCP 默认只读。GitHub 插件写操作前要审批。浏览器/Chrome 插件访问敏感后台时，不让 Codex 读取无关隐私页面。MCP server 从可信来源安装，并定期更新。对自建 MCP server 做命令白名单。不把生产密钥写入 AGENTS.md 或仓库。.codex/config.toml 中 token 使用环境变量引用。对插件 hooks 保持谨慎，安装后先审查再信任。生产运维动作保留人工确认。11. 推荐日常工作流11.1 老系统定位问题阅读当前项目，定位客户余额计算逻辑。 不要修改代码。 输出： 1. 相关文件 2. 数据表/字段 3. 关键函数 4. 可能的异常路径 5. 下一步最小验证方法11.2 修复 Bug根据上面的定位，修复余额为负时套餐续费失败的问题。 限制： - 不改表结构 - 不影响已有正常续费流程 - 补充或更新最小测试 完成后说明验证结果。11.3 审查 SQL审查本次改动中的 SQL： - 是否参数化 - 是否会全表扫描 - 是否缺索引 - 是否有事务边界问题 - 是否影响 MSSQL/MySQL 兼容性11.4 生成业务文档根据当前代码和 README，生成《客户套餐变更流程说明.md》。 要求： - 面向客服主管和开发人员 - 包含流程图 - 标出容易出错的状态 - 不编造代码中不存在的规则11.5 做发布前检查作为发布经理，检查当前分支是否可以上线： - 数据库变更 - 配置项 - 回滚方案 - 测试情况 - 监控和日志 - 影响客户范围 输出上线风险表。12. 资料来源OpenAI 官方Codex 产品页Codex CLI 文档Codex MCP 文档Codex Plugins 文档Build plugins 文档Codex Skills 文档Codex Subagents 文档Using Codex with your ChatGPT planGPT-5-Codex 模型页OpenAI Codex GitHub 仓库MCP 官方与目录Model Context Protocol 官方规范MCP TransportsMCP Client ConceptsMCP.Directory LeaderboardMCP Catalog - Filesystem公开社区/媒体参考FindMCPMCP AwesomeOpenAI Developers CommunityReddit r/OpenAI / r/codex / r/mcp 相关讨论13. 最后建议如果你把 Codex 用在 KDOBSS 这类 20 年演进的大型业务系统里，最有价值的不是“让它一次性重写系统”，而是让它成为长期工程助手：读懂历史代码。快速定位问题。做小步、安全、可回滚的修改。按 DBA/架构师视角审查风险。自动整理文档、报表、发布清单。把重复经验沉淀成 AGENTS.md、Skills 和内部插件。对你这种已经有深厚工程经验的人，最佳分工是：你负责业务判断、架构边界和最终拍板，Codex 负责搜索、阅读、试错、整理、执行和复核。这样最稳，也最能放大你的经验。