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：
https://t.co/jXsLHnOy9M
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 https://t.co/fts2sX8zPm 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。”
