OpenAI Codex作为一款强大的AI代码生成工具，正受到越来越多开发者的青睐。它能够辅助完成代码审查、bug修复、设计实现等任务，极大地提升开发效率。然而，如何充分发挥Codex的潜力，掌握其最佳使用方法，仍然是许多开发者面临的挑战。本文将深入探讨OpenAI Codex的各项功能，分享提升效率的实用技巧，并结合实际案例，助您成为AI编码大师，优化开发流程，提高代码质量。
OpenAI Codex 关键要点
掌握 Codex 最新功能，包括强大的代码审查命令和 IDE 扩展。
利用 AGENTS.md 文件，引导 Codex 理解项目结构和编码规范。
使用 Deep Search 功能进行深度规划和问题排查。
结合 Figma MCP 或设计图像，智能生成设计实现代码。
根据任务复杂程度，动态调整 Codex 的推理强度，优化效率。
利用 pull request review 功能，提升代码质量和协作效率。
使用 Ask Mode 探索代码库，定位问题和理解代码流程。
充分利用 Codex 400K 上下文窗口，但避免无关信息污染。
OpenAI Codex 最新功能详解
强大的代码审查（Code Review）功能
codex 近期推出了强大的代码审查功能，极大地提升了代码质量和开发效率。通过review命令，开发者可以：
-
审查未提交的更改：
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快速检查本地修改，找出潜在问题。
- 审查特定提交：针对某个 commit 进行详细审查，确保代码变更的正确性。
- 审查基准分支：对比当前分支与基准分支，发现代码差异和潜在冲突。
- 自定义审查说明： 添加自定义指令，引导 Codex 按照特定标准进行审查，例如安全性、性能、可读性等。
代码审查是保证代码质量的关键环节，Codex 的代码审查功能能够帮助开发者尽早发现并修复问题，提升整体开发效率。特别是在追踪重大 bug 时，比较不同分支的代码，可以快速定位问题根源。
便捷的 IDE 扩展
OpenAI 还发布了 IDE 扩展，支持 VS Code 等主流开发工具。该扩展使得开发者无需离开 IDE 即可使用 Codex 的各项功能。这意味着：
-
直接在 IDE 中审查文件变更：
无需切换到网页端，提高工作效率。
- 在 IDE 中触发云任务： 方便地执行代码生成、测试等任务。
IDE 扩展极大地简化了 Codex 的使用流程，使得开发者能够更加方便地利用 AI 辅助编码。
代码修改回退
Codex IDE 扩展提供了一个撤销按钮，
可以立即将最近一次修改恢复到之前的状态。这对于当大型语言模型 (LLM) 开始出现“幻觉”并更改不应更改的内容时，这可以派上大用场。
Best of N 的版本功能
在使用Codex Web的时候，您可以使用best of N 的功能，该功能允许Codex为单个task同时生成多个相应的版本，帮助您快速找到完成该task的最佳方法
AGENTS.md：引导 Codex 的关键
什么是AGENTS.md？
在使用 Codex 时，AGENTS.md 文件至关重要。
可以将其视为项目的 README 文件，但不同之处在于，它不是向人类描述项目，而是指导 Codex 如何理解和操作代码库。以下是在 AGENTS.md 文件中可以包含的内容：
- 项目结构：清晰地描述项目的目录结构、模块划分等信息，帮助 Codex 快速定位代码。
- 编码规范： 说明代码的命名规范、风格约定等，保证 Codex 生成的代码与项目风格一致。
- 构建、测试和部署流程：提供构建、测试和部署的命令和步骤，使得 Codex 能够自动化完成相关任务。
- 代码依赖关系：描述代码之间的依赖关系，帮助 Codex 理解代码的调用流程。
- 测试指导：描述代码测试的流程和需要注意的点
- 配置信息：说明配置文件的路径及相关信息
通过 AGENTS.md 文件，可以有效地引导 Codex 理解项目，提升代码生成和审查的准确性。
AGENTS.md 的行业趋势
AGENTS.md不仅限于Codex使用，它正在成为更广泛的AI代码工具的行业标准。
包括VS Code和Cursor在内的工具都已同意默认加载该文件，这样开发者就无需维护单独的指南文件来运行每一个工具。维护这样一个文件能够更好地规范地使用AI工具进行开发。
OpenAI Codex 使用技巧
利用 Deep Search 解决棘手问题
Codex 订阅用户可以使用 ChatGPT 网站的 Deep Search 功能。这对于重度规划或深入研究网络信息来说非常有用。例如，在遇到难以解决的集成问题时，Deep Search 能够帮助找到解决方案。
智能设计实现
使用AI工具帮助进行设计实现已经被广泛使用。在Codex中您有两种方式进行设计实现。
- 连接到 Figma MCP：从 Figma MCP 中导入精确的设计规范。
- 直接粘贴设计图片：将设计图片直接粘贴到聊天窗口中，Codex 会根据图片内容生成代码。
一般来说，设计图越详细，生成的代码就越好。更专业的使用方法是利用Deep Search的多个屏幕尺寸来创建不同的设计变体，最终输出的layout都会是完全响应式的
。
指定文件路径，提升准确性
Codex 的一大优势在于能够理解代码上下文，然而，为了进一步提升准确性，建议在提问时明确指定相关文件路径。避免让 Codex 猜测，从而节省 token 和上下文，降低“幻觉”风险。
管理上下文，避免信息污染
GPT-5 模型拥有 400K 的超大上下文窗口，但并非所有信息都有价值。避免将无关信息添加到上下文中，造成“信息污染”，浪费 token 并增加错误风险。在开始新任务时，可以使用 new 命令来创建新的聊天会话，清除旧上下文。如果需要重新加载之前的上下文，可以使用 Resume 命令。
动态调整推理强度，优化效率
Codex 允许开发者根据任务的复杂程度，调整推理强度（reasoning effort）。
- 高推理强度：适用于复杂任务、重大 bug 修复、特性规划等，但处理时间较长。
- 中推理强度：适用于中等复杂度的任务。
- 低推理强度：适用于快速修改、简单代码生成等。
根据任务类型动态调整推理强度，可以有效地节省时间，提升整体效率。
将任务放到云端执行
在执行一些小的task的时候，可以将task放到云端执行，切换IDE的执行方式即可完成云端执行，将task放到云端执行可以节省本地资源，提升整体运行效率，但是如果是一些比较复杂的，需要高互动的任务，则需要将任务放到本地来执行，保证效果 。
代码审查（Code Review）
Codex代码审查功能非常强大，在设置好Codex Cloud环境之后，只需要提及Codex，Codex就会帮助您审核代码。但是需要注意的是，如果对每一个PR都执行代码审查，有可能会使PR变得难以维护，建议根据实际情况来进行操作。
OpenAI Codex 定价
OpenAI Codex定价说明
OpenAI Codex采用基于token的使用量定价模式。
用户根据实际使用的token数量付费，token是OpenAI用于衡量输入和输出文本的单位。具体定价可能因模型、API版本等因素而异。此外，使用OpenAI Codex可能还需要订阅ChatGPT的计划，以使用一些高级的功能，如deep search等功能。
OpenAI Codex 优缺点分析
? Pros提高编码效率，减少重复性工作。
辅助理解代码，加速学习过程。
辅助代码审查，提高代码质量。
支持多种编程语言，应用范围广泛。
? Cons生成代码可能存在错误，需要人工验证。
对复杂逻辑的理解有限，无法完全替代人工。
需要一定的编程基础才能有效使用。
可能存在安全风险，需要注意代码安全。
OpenAI Codex 核心功能
OpenAI Codex核心功能概览
OpenAI Codex 提供了各种各样的功能，旨在协助软件开发过程，并增强代码质量和开发人员的生产力。以下是一些主要的核心功能：
- 代码生成（Code Generation）：Codex可以根据自然语言的描述或指令自动生成代码片段、函数或完整的程序。
- 代码补全（Code Completion）：在编码过程中，Codex 能够智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。
- 代码解释（Code Explanation）：Codex 可以解释代码的功能和逻辑，帮助开发者快速理解代码意图。
- 代码翻译（Code Translation）：Codex 可以在不同编程语言之间进行代码翻译，方便代码迁移和重用。
- 代码修复（Code Fixing）：Codex 能够检测代码中的错误并提供修复建议，提高代码质量。
- 代码优化（Code Optimization）：Codex 可以对代码进行优化，提升性能和效率。
OpenAI Codex 典型使用场景
OpenAI Codex 典型使用场景概览
OpenAI Codex 在各种软件开发场景中都有广泛的应用价值，以下是一些典型的使用场景：
- 快速原型开发（Rapid Prototyping）：根据简单的描述快速生成代码原型，加速项目启动。
- 自动化代码生成（Automated Code Generation）：自动生成重复性代码，例如 API 接口、数据模型等，减少手动编写。
- 代码维护与重构（Code Maintenance and Refactoring）：辅助理解和修改现有代码，提高代码可维护性。
- 代码学习与教学（Code Learning and Education）：帮助初学者理解代码逻辑，提供代码示例。
- 跨平台应用开发（Cross-Platform Development）：在不同平台之间进行代码转换和适配。
常见问题解答 (FAQ)
OpenAI Codex 是否支持所有编程语言？
OpenAI Codex 支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、C++、Java 等。但不同语言的支持程度可能有所差异，建议参考官方文档。
使用 OpenAI Codex 是否需要很强的编程基础？
虽然 Codex 可以辅助生成代码，但仍然需要一定的编程基础才能有效使用。理解代码逻辑、调试代码、验证代码质量等都需要一定的编程知识。
OpenAI Codex 生成的代码是否可以直接用于生产环境？
建议对 Codex 生成的代码进行充分的测试和验证，确保其符合项目需求和安全标准。避免直接将未经审查的代码用于生产环境。
如何避免 OpenAI Codex 生成错误的代码？
为了避免生成不正确的代码，你需要尽可能清晰、明确地描述你的需求。同时，也需要对生成的代码进行代码审查和debug，保证输出的内容是正确的。
相关问题
AGENTS.md 文件应该包含哪些内容？
AGENTS.md 文件应该包含项目的目录结构、编码规范、构建流程、测试流程、代码依赖关系等信息。目的是让 Codex 能够充分理解项目，从而生成更准确、更符合项目风格的代码。以下是一个 AGENTS.md 文件的示例： # 项目结构 * `src/`: 源代码目录 * `components/`: 组件目录 * `utils/`: 工具函数目录 * `test/`: 测试代码目录 # 编码规范 * 使用 Airbnb JavaScript 风格指南。 * 命名规范：使用驼峰命名法。 # 构建流程 * 运行 `npm install` 安装依赖。 * 运行 `npm run build` 构建项目。 # 测试流程 * 运行 `npm test` 执行单元测试。 * 运行 `npm run e2e` 执行端到端测试。 该示例仅供参考，请根据实际项目情况进行修改。
