别急着给全员发账号。在按下“Run Task”之前请对照这份清单确保你的仓库已经做好了迎接“硅基实习生”的准备。1. 确立AGENTS.md的“宪法地位”这是最重要的一步。在仓库根目录创建AGENTS.md并将其视为代码规范的一部分。必须包含技术栈版本Node/Python/Go、包管理器pnpm/npm、禁止修改的文件路径如config/、.env。必须排除代码中显而易见的常识如“使用 TypeScript 类型”。黄金法则控制长度在 300 行以内子目录可放置自己的AGENTS.md覆盖父级规则。2. 固化setup.sh环境引导脚本Codex 启动沙箱后的第一件事就是运行setup.sh。这个脚本决定了 Agent 能不能“醒过来”。核心任务安装依赖、编译 Proto/Thrift、生成数据库客户端代码。避坑点确保脚本是幂等的重复运行不会报错且执行时间在 3 分钟以内。太慢会拖垮并行效率。示例pnpm install --frozen-lockfile pnpm build:generated3. 设定“测试门禁”为唯一真理源Codex (codex-1) 的训练目标是“让测试通过”。如果测试本身是垃圾产出的代码就是垃圾。最低要求核心业务逻辑单元测试覆盖率必须 60%。CI 对齐确保 Codex 运行的测试命令npm test与生产 CI 环境完全一致。不要出现“本地能过CI 不过”的情况这会逼疯 Agent。4. 配置.codexignore保护敏感区域类似于.gitignore告诉 Codex 哪些地方绝对不能碰。必加项.env*、*.pem、secrets/、production.config.js。作用防止模型在“自主探索”时意外读取或修改敏感配置即使AGENTS.md写了禁止这也是一层物理防线。5. 开启并校准“审批模式”Approval Mode在 Codex Web/App 设置中找到 Sandbox 权限设置。初始阶段设置为Always ask总是询问。让人类确认每一次 Shell 执行和网络访问。信任建立后对于npm install、pnpm build等白名单命令可以设置为自动放行但对curl、wget、rm -rf保持警惕。6. 建立“坑点库”反馈闭环不要指望一次写完AGENTS.md就能高枕无忧。机制每当 Review PR 发现 Codex 犯了低级错误如忘记处理边界条件、误删 Mock 数据立即将该案例记录到AGENTS.md的# Gotchas章节。效果这相当于给 Agent 建立了“错题本”随着时间推移它犯同样错误的几率会指数级下降。7. 拆解 Issue 颗粒度Task ScopingCodex 擅长处理边界清晰的单点任务不擅长宏大的架构愿景。Bad优化用户模块的性能。Good将UserService.getUserById函数的数据库查询从 N1 改为 Batch Request并补充相关单元测试。建议一个任务的生命周期控制在 1-2 小时内Diff 不超过 500 行。8. 预置wait_agent指令针对并行任务如果你打算使用多 Agent 并行处理复杂任务务必在AGENTS.md中明确规定子 Agent 的同步指令。关键点新版本 Codex 废弃了wait必须使用wait_agent来等待子任务完成否则父进程会提前结束导致任务悬空。9. 配置日志与监控Observability虽然 Codex 提供了终端日志但你需要更高维度的观察。监控指标跟踪 Codex 提交 PR 的通过率Pass Rate、平均修复时长MTTR。告警如果一个 Agent 连续 3 次提交未能通过 CI应自动暂停该任务并通知人类介入防止模型陷入无效的自我修复循环。10. 制定“回滚”预案无论 AI 多么强大必须有兜底方案。Git 策略确保所有 Codex 提交的 PR 都使用Squash and Merge保持主干历史的整洁。回滚练习在正式使用前演练一次“Revert Codex PR”的流程确保当 AI 引入隐蔽 Bug 时团队能在一分钟内恢复服务。