- 熟悉
AGENTS.md与 review 流程。
npm i -g @openai/codex codex
请总结这个仓库的目录结构和开发流程。 先不要修改任何文件,只做调研。
只修改这个组件里的文案。 改动范围限制在一个文件内,完成后总结 diff。
修复这个失败的测试。 修复后只运行相关测试,并用 3 行说明改了什么。
把 Codex 固定在 read -> plan -> edit -> test -> review 闭环里,准确率和可控性会明显提高。中间的人工校验节点代表一条底线:只接受你能解释清楚的改动。
请先总结这个模块的职责和依赖关系。 然后给出两个最小改动方案。 先不要开始编辑。
优化这个页面。
请缩短这个页面的导语。 让首屏同时回答“这是什么”和“为什么重要”。 保留现有 H2 结构,不要新增代码块。
先用 3 步给出修复方案。 确认后再执行实现。
只修改 `components/header.tsx`。 目标是缩小导航间距。 不要改业务逻辑,也不要新增依赖。
把同一批约束每次都写在 prompt 里,成本高且容易淹没任务本身。Codex 官方 best practices 也建议把持久规则放进 AGENTS.md。
CLI 的 /init 可以快速生成 AGENTS.md 雏形,但需要结合团队实际流程调整,不要直接照搬。
推荐的分层是:单次任务放 prompt,仓库常驻规则放 AGENTS.md,可复用流程放 skills,周期性任务交给 automations。这样职责边界更清楚。
请对这个分支相对 main 做 review。 把 security、bugs、test flakiness、maintainability 分别交给不同 subagent。 最后返回一份汇总结论。
你可以把它理解为一个主 agent,按 security、bugs、tests、maintainability 等视角并行分派,再收敛成一份可执行结论。
- 跑一次
/review做二次检查
当 prompt 里塞入大量固定规则时,任务核心反而会被稀释。更稳妥的分工是:AGENTS.md 放长期规则,skills 放复用流程,automations 处理定时任务。
Codex 的 skill 以 SKILL.md 为中心,配合 references 与可选脚本,很适合沉淀重复性的评审和发布流程。
团队场景下,稳定性更多取决于共享规范,而不是个人 prompt 技巧。优先建设 AGENTS.md、review 机制、worktree 纪律和可复用 skills。
AGENTS.md 负责仓库级规则与协作约定,skills 负责可复用的任务流程。前者是“长期规范”,后者是“可执行手册”。
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