开发者分享提升 OpenAI Codex 工作效率的技巧

该提示词要求 Codex 每周检查使用记录，识别重复工作流（如 CI 失败、PR 审核、测试失败定位等），并优先复用或优化已有技能。规则包括：盘点已有能力（本地技能、插件、agents 等），避免创建重复技能，仅当现有能力无法覆盖时才新建。

输出结构包含重复工作流清单、能力匹配、建议动作及文件修改记录。

开发者分享提升 OpenAI Codex 工作效率的技巧 看了原作者的提示词，感觉像Hermes 自进化skill的流程。 然后我基于此做了优化，能进化的更加彻底，避免重复创建冗余的skill，分享给大家，也可以用在claude等其他harness，换个名字即可

建议置顶该任务，每周末让 Codex 三省吾身一次😂

提示词如下： 请查看我最近的 Codex 使用记录，找出重复出现的工作流程或重复提出的请求。

重点关注真实维护任务： 持续集成失败、Pull Request 审核、测试失败定位、测试用例筛选、变更记录管理、文档更新、发布准备、部署验证、本地启动、故障排除、环境问题排查。

处理规则： 1. 先盘点已有能力，包括本地技能、插件技能、agents 配置、references、scripts 和 openai.yaml。 2. 对每个重复工作流，先判断已有能力是否已经覆盖： - 触发条件是否准确 - 工作流是否贴合我的真实使用记录 - 是否缺少验证步骤 - 是否容易误判环境、依赖、源码、CI 或外部服务问题 - 是否需要补充 references、scripts、默认提示词或 agents/openai.yaml 3. 优先复用或优化已有技能。创建新技能前，必须说明为什么现有技能或插件技能不够用。 4. 只有当任务确实是可重复使用的工作流程，且现有能力无法覆盖时，才创建新技能。 5. 如果任务只是有限范围的调查职责，可以建议自定义子代理模板，例如： - 只读分析 CI 日志 - 整理未解决 PR review thread - 筛选最小失败测试集 - 检查 docs/changelog/release readiness - 做部署前验证清单 6. 不要创建重复技能。只创建或修改真正有用的东西，保持最小改动。 7. 如果实际创建或修改技能，必须运行校验，并说明改了哪些文件。

输出保持简洁，按这个结构： 1. 重复工作流清单 2. 已有能力匹配情况 3. 建议动作：复用 / 优化已有技能 / 新建技能 / 子代理模板 / 不处理 4. 每个动作的原因和证据 5. 如有实际创建或修改，列出文件和校验结果 6. 后续最值得补的一个点

判断标准： - 高频出现 - 仍然需要我手动判断 - 有明确验证步骤 - 能减少下次排障、PR、CI、测试、文档或发布准备的摩擦 - 不增加无意义维护负担

This report is categorized under AITOP's "How-to" desk, focusing on US frontier AI labs and Silicon Valley technology leaders. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows. Key entities and technical topics under continuous tracking include Codex, prompt engineering, workflows, skill.

Source attribution: curated from 岚叔 (@lufzzliz). Cross-source corroboration: 5 independent sources have covered this development (including The Rundown AI, Decoder, Guillermo Rauch), confirming industry-wide signal strength.