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title: "12 · 一句话复盘 Codex 全貌"
description: "把 Codex 的入口、上下文、工具、边界、验证和团队落地压成一条新手能复用的决策链。"
canonical: "https://xiangyugongzuoliu.com/openai-codex-complete-overview"
verifiedAt: "2026-05-06"
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import { Cards, Card } from 'fumadocs-ui/components/card';

学完 Codex，最好的检验不是记住多少名词，而是能不能用一句话解释它。

> [!TIP]
> Codex 交付的是建议、diff 和验证证据，不是免审结果。最后仍然要看 diff、看风险、看未验证项。

<Cards>
  <Card title="What is Codex" href="/docs/codex/understanding/what-is-codex">
    回到 Codex 的基本定位。
  </Card>
  <Card title="CLI App IDE Cloud" href="/docs/codex/understanding/cli-app-ide-cloud">
    根据任务选择入口，而不是每个入口都乱用。
  </Card>
  <Card title="Team production" href="/docs/codex/understanding/team-production">
    从个人使用升级到团队可治理流程。
  </Card>
</Cards>

## 一句话

Codex 是一个 AI Coding Agent：它读现场、改文件、调工具、跑验证、交结果。你的工作不是“让它写代码”，而是给它目标、上下文、边界和验证标准，然后审查它的交付。

## 全貌只有六件事

```mermaid
flowchart LR
    Goal["目标"] --> Context["上下文"]
    Context --> Tools["工具"]
    Tools --> Boundary["边界"]
    Boundary --> Verify["验证"]
    Verify --> Review["审查"]
```

第一，目标。你要让 Codex 知道这次任务到底解决什么问题，而不是只说“优化一下”。

第二，上下文。Codex 需要项目文件、`AGENTS.md`、配置、历史对话、工具输出和你补充的业务背景。

第三，工具。Codex 通过文件读写、shell、浏览器、MCP、skills、subagents 和 hooks 进入真实工程现场。

第四，边界。Sandbox 决定它能碰哪里，approval 决定高风险动作是否需要你确认。

第五，验证。测试、lint、diff、日志、截图、运行结果都属于验证证据。

第六，审查。Codex 完成后仍要 review，不要把最终回答当成事实完成。

## 你是否真的会用

能做到这些，才算开始工程化使用 Codex：

- 任务开始前说清目标、范围和禁止事项。
- 让 Codex 先理解项目，而不是一上来改代码。
- 根据风险选择 CLI、IDE、App 或 Cloud。
- 能解释 sandbox 和 approval 各自控制什么。
- 知道什么时候该用 MCP、Skill、Subagent、Hook。
- 完成后要求 diff、验证结果、未验证项和剩余风险。

如果这些做不到，不是“不会用 Codex”，而是还没有建立工程化使用习惯。

## 决策链

接到任何任务，按这条链走：

1. 任务清楚吗？不清楚就分诊，先收集错误、现象、目标和验收标准。
2. 规则齐吗？没有项目规则就先读或补 `AGENTS.md`。
3. 入口对吗？本地小改动用 CLI / IDE，长任务用 Cloud，团队自动化用 `codex exec` 或 GitHub Action。
4. 边界画了吗？先 read-only，需要写入再 workspace-write，危险操作必须审批。
5. 需要外部工具吗？需要文档、数据库、内部 API，再接 MCP 或浏览器。
6. 这是重复任务吗？重复流程沉淀成 Skill，独立探索交给 Subagent，必须执行的检查交给 Hook。
7. 可以验证吗？不能验证就先补验证方式，再执行。

最后才让 Codex 执行，并要求它交验证证据。

## 新手最少必要能力

你不需要一开始学完所有功能。

先选一个入口。IDE 适合边看边改，CLI 适合终端用户，Cloud 适合异步长任务。

写一份 `AGENTS.md`。哪怕只有项目用途、启动命令、测试命令、禁止事项，也比每次口头解释强。

默认用 `workspace-write + on-request` 或更保守的 read-only 起步。不要一上来全权限。

每个任务先让 Codex 读现场，再让它改。不要把“马上动手”当效率。

每次结束都复盘，把稳定经验沉淀回 `AGENTS.md`、Skill 或 rules。

## 常见误区

- 装 4 个入口就算掌握。实际应先把一个入口用顺。
- 配 10 个 MCP 就更强。工具越多，权限和错误来源越多。
- 把 Subagent、Hook、Skill 一起上。真实重复问题出现后再加。
- 只看 Codex 最终回答。真正要看它读了什么、改了什么、验证了什么、没验证什么。
- 把 `AGENTS.md` 当文档。它是项目和 Agent 的协作接口，应该持续演进。

## 读完应能回答

- Codex 和普通聊天机器人的差别是什么？
- 一次稳定任务为什么需要目标、上下文、边界和验证？
- `AGENTS.md` 应该写什么，不该写什么？
- Sandbox 和 approval 分别防什么风险？
- App、IDE、CLI、Cloud 各适合什么人和任务？
- MCP、Skill、Subagent、Hook 各自解决什么问题？
- 团队要如何从个人使用升级到可审查、可追溯、可治理？

## 下一步

选一个真实小任务，不要选玩具 demo。

先让 Codex 只读理解项目，输出项目用途、目录结构、运行方式、风险和建议小任务。

再选一个范围很小的改动，让它修改、验证、说明未验证项。

最后把这次任务中你反复提醒它的规则沉淀进 `AGENTS.md`。

学习闭环就是：任务、复盘、沉淀、下一个任务。

## 官方资料

- [Codex quickstart](https://developers.openai.com/codex/quickstart)
- [AGENTS.md](https://developers.openai.com/codex/guides/agents-md)
- [Agent approvals and security](https://developers.openai.com/codex/agent-approvals-security)
- [Codex CLI features](https://developers.openai.com/codex/cli/features)
