我一直以为自己 AI coding agent 用得还不错。

直到认真翻完 Codex 的官方最佳实践文档，才发现——有好几个地方，我一直在用“次优解”，而且完全没意识到。

不是那种「原来我完全不会用」的感觉。

更微妙一点：每天都在用，但始终差那么一口气。

下面是我读完之后，真正改掉的一些使用习惯。


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# 一个好 Prompt，其实只有四件事


文档一开头就讲了这件事，但我以前从来没认真对待过。

一个高质量 Prompt，应该明确四个要素：


- **Goal**：你要做什么

- **Context**：相关文件、报错日志（用 @ 引用）

- **Constraints**：架构约束、规范、安全要求

- **Done when**：什么叫“完成”


👉 Prompt 四要素：Goal / Context / Constraints / Done when

我最大的坑，其实一直在最后一个。

以前的习惯是：

给任务 → 等结果 → 再反复改

但问题不在结果，而在一开始就没定义“完成标准”。

现在我会直接写清楚：

>Done when：测试通过 + 无新增 lint 警告 + README 已更新


结果很明显：

来回确认减少了一大半。


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## 推理等级：别每次都开满


另一个被我忽略的点是推理等级。

简单来说：


- 简单 bug → **Low**

- 常规开发 → **Medium**

- 跨模块 / 调试 → **High**

- 长链复杂任务 → **Extra High**


以前我几乎默认开高档。

但其实这就像人力分配：

>不要让高级工程师去写简单 CRUD


更慢，而且没更好。


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# 用语音写 Prompt，比打字更靠谱


文档里有个建议让我愣了一下：

👉 **尽量用语音输入 prompt，而不是打字**

原因很真实：


- 打字 → 会下意识省略信息

- 语音 → 自然带出上下文


我试了几次，确实成立。

打字时你脑子里的“默认信息”，agent 是完全拿不到的。

语音虽然更啰嗦，但信息密度反而更高。

这是个小点，但非常实用。


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# 需求不清？让它来“采访”你


这是我觉得最有价值的一点。

以前遇到复杂需求，我的方式是：

>想个大概 → 直接丢给 agent


结果就是：

永远差一点 → 来回改 → 很累

文档里的做法叫：

👉 **反向采访（let the agent ask you questions）**

你只需要说一句：

>“先别做，先问我需要澄清的问题”


然后它会：


- 自动列出关键不确定点

- 帮你补齐思路


你回答完，需求自然清晰。

这个转变很关键：

>不是你整理好再喂给它
而是让它帮你整理思路


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## 配套工具：/plan 和 PLANS.md


这个流程可以进一步强化：


- `/plan`：先收集信息、提问、再执行

- `PLANS.md`：管理多步骤长期任务


任务越复杂，这套越有价值。


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# AGENTS.md 是会“成长”的


以前我把 AGENTS.md 当成一次性配置。

现在理解是：

👉 **它应该持续进化**

核心用法：

当 agent **重复犯同一个错误**时：

❌ 不要每次纠正

✅ 把规则写进 AGENTS.md

例如：


- “接口改动必须同步更新测试”

- “提交信息必须用英文”


这其实是在做一件事：

>把“你在提醒它”，变成“它自己记住”


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## 层级也很重要


- 全局：`~/.codex`

- 项目：`/AGENTS.md`

- 子目录：局部规则（优先生效）


团队项目里，这个层级非常有用。


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## 一个判断标准


写规则前问自己一句：

>这件事，agent 能靠常识推断出来吗？


能 → 不写

不能 → 才写

否则文件会越来越臃肿。


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# Skills 和 AGENTS.md，本质完全不同


这个我卡了很久才想明白。

一句话总结：


- **AGENTS.md = 规则（必须遵守）**

- **Skills = 流程（按需调用）**


例子：


- AGENTS.md
	- 提交必须英文
	- 改接口必须更新测试

- Skills
	- 分析日志
	- 生成 Release Notes
	- 风险评估


👉 判断方法：

>所有任务都必须遵守 → 规则
只在特定场景用 → 流程


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## 两个容易踩的坑


### 1. 不要手写 Skills


用 `$skill-creator` 自动生成。

>让 agent 写 agent 的流程，比你自己写更省事


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### 2. 不要过早封装


只有当一个任务**开始反复出现**，才值得做成 Skill。

否则只是制造维护成本。


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## 存放位置


- 个人：`~/.agents/skills`

- 团队：`.agents/skills`


团队共享非常关键，新人可以直接用。


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# Automations：稳定之后再自动化


一句话理解：


- Skills → 做什么

- Automations → 什么时候做


适合自动化的场景：


- 每天 lint 扫描

- 每周代码总结

- TODO 汇总


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## 一个重要原则


❗ 不稳定流程，不要自动化

否则：


- 出错你不容易发现

- 问题会长期积累


顺序必须是：

>先跑稳 → 再自动化


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## 一个更高级的用法


Automations 不只是执行流程，还可以：

👉 定期分析 prompt 和 Skill 表现

比如：


- 哪个 Skill 开始“漂移”

- 哪类 prompt 问题最多


这点很多人会忽略。


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# MCP 和 Skills：越少越好


很多人（包括我）容易犯的错：

👉 接太多 MCP / 建太多 Skills

问题：


- 上下文变重

- 核心指令被稀释

- 响应变慢


文档建议：

>一个项目控制在 2–3 个核心能力


本质是：

>克制也是一种配置策略


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# 只让 AI 写代码，是最差用法


这个我想说得直接一点。

很多人的流程是：

>生成代码 → 结束


这是不对的。

正确闭环是：

### 1. 静态检查


- lint

- format

- type check


### 2. /review 自检


让它从 reviewer 视角检查：


- 边界情况

- 潜在 bug

- 命名问题


### 3. 单元测试


确保代码有覆盖


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👉 关键点：

这三步应该写进 **AGENTS.md**

不是靠你提醒，而是**强制流程**


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# Git Worktrees：避免污染你的工作区


这是我踩坑之后才重视的。

问题：

agent 直接改你当前文件 →

改错 → 状态混乱 → 回滚麻烦

解决方案：

👉 用 Git Worktrees

给 agent 单独一个目录：


- 出问题 → 直接删

- 不影响主工作区


任务越大，这个习惯越重要。


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# 几个容易忽略的坑


简单列几个我自己踩过的：

### 1. 一个 thread 只做一件事


不要混任务，否则上下文会漂移。


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### 2. 不要跳过规划


复杂任务必须：


- /plan

- 反向采访

- 对齐需求


否则后面成本更高。


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### 3. 不要让 agent 改活跃文件


（Git Worktrees，前面说过）


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# 几个实用命令


我自己常用的：


- `/fork`：开新分支探索

- `/resume`：恢复任务

- `/agent`：切换 agent

- `/status`：查看状态

- `/compact`：压缩上下文

- `/experimental`：开启实验功能


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# 最后


官方文档这种东西，大多数人不会认真看。

我之前也是。

但这次翻完之后，最大的收获不是“学了新功能”，而是：

>发现自己一直在用次优方法


有点尴尬，但也很有用。

改完之后，明显顺手很多。


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![ScreenShot_2026-03-26_081738_809.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11225765/94cacc7b6c57e312a40cfbedf76ad500.png)

直到认真翻完 Codex 的官方最佳实践文档，才发现——有好几个地方，我一直在用“次优解”，而且完全没意识到。

我以为自己很会用 AI coding agent，直到认真读了 Codex 官方文档

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