最近这篇叫《如何榨干 Codex 的潜力》的文章很火。总结下提到的最佳实践：

1、沉淀上下文与外部记忆

- 持久化对话： 不要把 Codex 当作一次性聊天窗口。通过“固定 (Pin)”功能建立长期工作区（例如：主管助理、发布流程、文档审查）。它能记住之前的决策和偏好，省去每次重复设定背景的麻烦。

- 共享外部记忆： 重要的上下文不应仅留在聊天记录里。建议在对话之外建立持久化的工作记忆库（例如 Obsidian 或 Markdown 文件目录），存放待办事项、项目背景和人员信息，并通过 AGENTS.md 指导 Codex 如何读取和更新这些全局状态。

2、灵活的输入与任务控制

- 语音与粗略输入： 语音输入不仅是为了方便，更是为了捕捉未经修饰的真实想法或会议原声。这些保留了犹豫、强调和未完成思绪的原始素材，往往比提炼后的简短文本更能给 AI 提供准确的工作方向。

- 动态引导： 允许在 Codex 任务执行中途直接打断并纠正方向。如果 AI 在网页审查时走偏，你可以立刻喊停并指出具体修改位置。

- 任务排队： 不打断当前任务，而是将后续步骤加入队列。例如：“等现在这个任务完成后，把预览链接发到 Slack 给审核人。”

3、突破代码仓库的执行边界

- 多层级工具 ： Codex 的触手已经延伸到代码之外。使用 $browser 在侧边栏审查网页，使用 @chrome 处理需要登录状态的浏览器工作，使用 @computer 直接操作桌面 GUI。同时，通过 MCP 服务器和连接器，它可以直接处理 Slack、Gmail 或日历中的事务。

- 移动端协同： 复杂的任务可以在 Mac 本地环境启动并运行，当你离开工位时，可以通过手机端随时查看进度、回答 AI 的提问或批准下一步操作，保持工作流不断联。

4、自动化与结果导向

- 自动化对话： 设定心跳般的唤醒机制，让 Codex 按计划定时回来工作。例如每30分钟自动检查 Slack 和 Gmail，梳理优先级并草拟回复。把耗时的信息收集工作交给 AI，人类只负责最后的发送决策。

- 设定可衡量的目标： 与其给出模糊的指令，不如设定一个带有明确终点线的长期任务。目标必须有清晰的验证器（例如：直到单元测试通过、直到基准测试达标），让 Codex 在遇到挫折时能自主迭代并不断逼近结果。

5、原地审查与交互闭环

侧边栏工作区： 将生成成果（代码、网页、幻灯片、数据表或 PDF）直接与对话并排显示。你无需切换应用或导出文件，就能直接在侧边栏中审查、标注、修改并让 Codex 实时调整，形成紧密的反馈闭环。

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退休后若有余力你还会工作吗 我认为好好休息