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title: "用 Codex 學會新概念"
description: "說明如何用 Codex 學習論文、課程和新概念，重點建立可工作的 mental model，而不是隻要摘要。"
verifiedAt: "2026-05-06"
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import { Cards, Card } from 'fumadocs-ui/components/card';

從 dense paper 或 course 學一個新概念，不是讓 Codex 做摘要。目標是建立可工作的 mental model：它解決什麼問題，方法實際做了什麼，證據是否支援 claim，依賴哪些 assumptions，還有哪些部分需要繼續查。

> [!IMPORTANT]
> 學習任務最容易被做成“看似流暢的摘要”。讓 Codex 必須區分 source claim、模型解釋、證據強弱和待查問題，避免把論文或課程內容直接當結論。

官方頁面：[https://developers.openai.com/codex/use-cases/learn-a-new-concept](https://developers.openai.com/codex/use-cases/learn-a-new-concept)

## 適合什麼任務

| 場景 | Codex 應該做什麼 |
|---|---|
| 學習陌生概念 | 把材料整理成可複查的 Markdown report |
| 源材料很密，例如 research papers 或 courses | 用 subagents 並行閱讀、補背景、檢查圖表和符號 |
| 需要留下長期複用的學習產物 | 生成 summary、glossary、walkthrough、diagrams、evidence table、caveats、open questions |

## 使用的能力

| 能力 | 用法 | 連結 |
|---|---|---|
| `$imagegen` | 當 Mermaid diagram 不夠時，生成 illustrative、non-exact visual assets | [https://developers.openai.com/codex/skills](https://developers.openai.com/codex/skills) |

相關官方說明：

- Subagents：[https://developers.openai.com/codex/subagents](https://developers.openai.com/codex/subagents)
- Subagent concepts：[https://developers.openai.com/codex/concepts/subagents](https://developers.openai.com/codex/concepts/subagents)
- Codex plugins：[https://developers.openai.com/codex/plugins](https://developers.openai.com/codex/plugins)

## 起始提示詞

```text
我想从这篇 research paper 学一个新概念：[paper path or URL]。

请把它作为 subagent workflow 执行：
- 派一个 subagent 梳理论文的 problem statement、contribution、method、experiments 和 limitations。
- 派一个 subagent 收集 prerequisite context，并解释我需要的 background terms。
- 派一个 subagent 检查 figures、tables、notation，以及任何需要谨慎验证的 claims。
- 等所有 subagents 完成后，协调分歧，避免说出超出 source material 的结论。

最终输出：
- 创建 `notes/[concept-name]-report.md`
- 包含 executive summary、glossary、paper walkthrough、concept map、method diagram、evidence table、caveats 和 open questions
- 需要图示时，优先使用 Markdown-native Mermaid diagrams
- 如果 Markdown-native diagram 不够，再用 imagegen 生成 illustrative、non-exact visual assets
- 尽可能引用 paper sections、pages、figures 或 tables

约束：
- 如果 evidence 薄弱，不要把论文当作 ground truth
- 区分 paper claims 和你的 interpretation
- 明确指出 missing background、assumptions 和 follow-up reading
```

這個 prompt 明確要求 Codex 區分 paper claims 和自己的 interpretation，避免把論文說法直接當事實。

## 定義學習目標

先說清楚概念和輸出。窄問題比寬泛摘要更有用。

示例：

```text
我想理解这篇 research paper 的核心想法、方法如何工作、实验为什么支持或不支持它的 claim，以及我接下来应该读什么。
```

這個範圍要求 Codex 教你概念，也要求它保留不確定性，引用 claim 來源，並區分 source material 和它自己的解釋。

## 研究論文分析產物

一個好的結果可以包含：

- `notes/paper-report.md`：主報告。
- `notes/figures/method-flow.mmd`：方法流程 Mermaid diagram。
- `notes/figures/concept-map.mmd`：概念關係圖，或小型 SVG。
- evidence table：把 claims 對應到 paper sections、pages、figures、tables。
- follow-up readings 和 unresolved questions。

目標是讓學習過程系統化，並留下 durable artifact。

## 分配 Subagents

subagents 不適合所有閱讀任務，但當 paper 很長或概念密度高時，並行拆分很有用。

實用拆分：

| Subagent | 任務 |
|---|---|
| Paper map | 提取 problem statement、contribution、method、experiments、limitations、claimed results |
| Prerequisite context | 解釋 background terms、related concepts 和 paper 預設讀者已知的 prior work |
| Notation and figures | 閱讀 equations、algorithms、diagrams、figures、tables |
| Skeptical reviewer | 檢查 evidence 是否支援 claims，列 caveats、missing baselines、unclear assumptions |

main agent 應等待所有 subagents，比較答案，解決矛盾，再合成 coherent report。

## 有邊界地補充背景

如果 paper 預設了你沒有的背景，可以讓 Codex 查 approved sources：本地 notes、bibliography folder、linked papers、web search，或已連線的 knowledge base。

補充背景要有邊界：

- 把 prerequisite terms 放進 glossary。
- 加一節 “background you need first”。
- follow-up readings 和 paper claims 分開列。
- 標出哪些 claim 來自 paper 外部。

## 生成 Diagrams

diagram 是檢查自己是否真的理解概念的最快方式之一。Markdown report 預設優先用 Mermaid 或簡單 SVG。

常見圖：

- concept map：prerequisite ideas 如何連線。
- method flow：inputs、transformations、model components、outputs。
- experiment map：datasets、metrics、baselines、reported claims。
- limitations diagram：assumptions、failure modes、open questions。

只有當你需要 illustrative、non-exact visual，或 Markdown-native diagram 表達不了時，再用 `$imagegen`。多數 paper-analysis report 用 Mermaid 或 SVG 更容易 diff、review、更新。

## Markdown Report 結構

建議結構：

1. Executive summary。
2. What to know before reading。
3. Key terms and notation。
4. Paper walkthrough。
5. Method diagram。
6. Evidence table。
7. What the paper does not prove。
8. Open questions and follow-up reading。

能引用 page、section、figure、table 就引用。無法抽取 exact page 時，Codex 應說明，並退回到 section 或 heading references。

## 後續學習迴圈

第一版 report 是起點。讀完後繼續問：

- Which part of this method should I understand first?
- What is the simplest toy example that demonstrates the core idea?
- Which figure is doing the most work in the paper's argument?
- Which claim is weakest or least supported?
- What should I read next if I want to implement this?

如果概念需要實驗，讓 Codex 加一個小 notebook 或 script，復現 toy version，並從 Markdown report 鏈過去。

## 可考慮的 Skills

- `$jupyter-notebook`：toy examples、charts、lightweight reproductions。
- `$imagegen`：不需要精確的 illustrative visual assets。
- `$slides`：學習完後把 report 轉成 presentation。

## 接下來去哪

<Cards>
  <Card title="Subagents 分工" description="長論文或課程適合拆成背景、證據、圖表和審稿視角並行閱讀。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/03-extensions/10-subagents-split" />
  <Card title="MCP 和工具" description="需要讀取論文庫、筆記庫或外部資料時，先理解工具邊界。" href="/zh-Hant/docs/codex/understanding/mcp-tools-guide" />
  <Card title="從資料到報告" description="學習產物需要證據表、圖表或 notebook 時，可以參考報告場景。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/08-scenarios/92-data-to-report" />
  <Card title="生成幻燈片" description="學完後要彙報，再把 report 轉成可編輯 deck。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/08-scenarios/97-report-slides" />
</Cards>
