OpenAI 写了一个PDF,分享内部成员,如何用Codex,场景不局限于编程。 包括笔记整理、画原型、时间管理等等。 PDF下载: 核心场景 ① 代码理解:快速定位核心逻辑、服务关系、数据流,帮新人快速上手和查Bug。 ② 重构与迁移:批量修改、结构优化、迁移依赖,提升一致性和可维护性。 ③ 性能优化:发现瓶颈、优化循环和数据库操作,减少技术债务。 ④ 测试覆盖:自动生成单元测试、边界Case测试。 ⑤ 开发提速:自动生成脚手架、API、配置文件。 ⑥保持专注:发现没完成的工作、转笔记为原型,碎片化时间管理。 ⑦ 探索与创意:尝试不同实现方案,验证设计决策,发现潜在问题。 最佳实践 ① 结构化提问:像写 GitHub Issue 或 PR 一样描述需求,包含文件路径、组件名、差异、文档片段等。 ② 分步迭代:先用 Ask Mode 生成计划,再用 Code Mode 写代码,减少错误。 ③ 环境配置:设置启动脚本、环境变量、联网权限,持续优化 Codex 开发环境。 ④ 任务队列:用 Codex 记录灵感、工作清单等,无需一次性完成全部任务。 ⑤ 上下文维护:维护 文件,补充命名规范、业务逻辑、依赖等,提升 Codex 理解力。 ⑥ 多方案对比:一次生成多种解决方案,挑选或组合最佳结果。 典型提问示例 “这个仓库的认证逻辑在哪里实现?” “把所有回调式数据库访问改为 async/await。” “优化这个循环的内存效率,并解释原因。” “为这个函数生成包含边界情况的单元测试。” “根据这个产品反馈生成初步实现代码。”