OpenAI团队分享的Codex使用技巧 #codex[话题]# #openAI[话题]# #codex使用技巧[话题]# #技术分析[话题]# #渐进式披露[话题]#

前几天OpenAI来我们公司给我们讲怎么使用Codex。 第一天听到这个的时候，我就感觉，嗯，我已经用Codex很长时间了，还用你们来讲。但是听完他们的演讲之后，我发现还是有一些东西可以学习的。 这其实主要就是两点，都是关于Harness Engineering的。不好意思我又提Harness Engineering，因为现在你要做一个工程化的、可靠的软件项目的话，真的是再强调这个Harness Engineering都不为过。 当然现在出来一个新的概念，像什么Loop Engineering，之后我会再出新的视频来讲。 第一点就是Agent现在能控制什么，它不能控制什么。不光是Codex，包括Gemini和Cloud Code，那它能控制什么呢？它身上有什么工具呢？就是Shell、Web Search，还有改变文件，当然Codex还有一个Sandbox，再就是Context Compression，这些东西都是Codex控制的，也就是这些Agents控制的。 那他们不能控制的是什么？交给咱们、由人来控制的东西是什么呢？第一点就是项目文件，项目文件现在的一个入口是什么？就对Cloud来说就是Cloud MD。 然后对于其他的agents，就是agents的MD，再就是sub agents，包括一些plugins，你也可以都跟skills、MCP放在一起，这种东西咱们这里不细讲，但是这些东西你是可以根据自己的项目来定制的。 那还有一个非常非常重要的是什么呢？就是docs，也就是documents，是描述你项目的整体文件。因为现在的AI项目，基本上大家都用mono repo，也就是说把代码，还有infrastructure就用Terraform，还有项目文件大家一起保管。这样的话，AI可以调取code里边的知识，可以调取infrastructure里边的知识，调取document里边的知识，结合起来帮你写代码。也就是这样的话，它有关于你这个项目的更多知识，所以它可以更可靠地给你写代码。 这就是第一点，咱们应该很好地控制咱们的agent、MD、skills、MCP，包括sub agents还有documents这些的设计。里面该写什么写清楚，不要重复，不要相互矛盾，这是一点，这是你搭建一个成熟的、可用的、好用的项目的根基。 那第二点是什么？第二点也是关于这个Harness基座，现在咱们有一个项目，一个最重要的文件是什么？ 就是一个agents.md，也就是cloud md或者gm.md，反正就是这个文件。因为每次你打开一个项目，第二个agent它首先读的就是这个项目文件，它根据这个文件了解你整个项目，然后帮你写代码，所以这个文件是重中之重。那你应该怎么对待这个文件？你难道会把你项目的所有东西全部写在这个文件里边吗？这个md文件里边？这样的话这些agent表现并不会特别好，为什么呢？因为现在agent它的瓶颈还是它的context，也就是它的上下文管理。不管它有多么机智、多么精巧设计的context compression，也就是上下文的压缩，它总会丢失一些信息，你还要全部重新再告诉他一遍，非常非常麻烦，因为他已经丢失了他的记忆。那OpenAI他们团队的解决方法是什么呢？就是渐进式披露，相信用过skill的人大家都知道渐进式披露是什么意思。咱们就以skills为例，Skills它首先是定义这个skills是什么，它什么时候触发，它是干什么的，然后什么时候可以把它当做结束。它下边可以有一堆堆的工具，包括MCP什么的都可以调用，然后把这个工作完成。 大概就是这个意思，那涉及到整个项目的建立式披露应该怎么做呢？ 就是涉及到这个agents的md文件，也就是cloud md或者gmd的md文件，你不应该把所有的东西都放在里边。 一开始启动这个agent的时候，就会大量占用它的context window，即便现在最大的context window可能是one million tokens，即便是这么大的context window，你逐渐地编程，逐渐地跟它聊天，这样也会被快速压缩，就是因为一开始你给了它太多它还不需要的信息。 那解决方案是什么呢？ 就是在agents里边这个文件里，你只写你这个工程或者这个项目是干什么的，然后具体的文件就指引到你的documents的文件夹里边，包括你的architecture、你的总体的设计的文件夹里边，index.md这个文件就相当于是一个目录。 诶，这次读进去之后，它现在只知道大概的这个项目是干什么的。每当你给它一个任务的时候，它就会根据这个循迹索路，也就是根据这个目录的指引，去找相应的文件、相应的code、相应的工具来完成你给它的编码任务，它一开始context window里边就没有那么多数据。 他只有一堆索引，他知道上哪里去找哪些东西，更轻松地去找一些代码、工具、Skills来帮你完成任务，而不是一开始就去撑爆它的context window。 这样的话，你的效率、质量比之前提升得会很多，因为它现在准确地知道你要做什么东西，准确地知道它应该读什么东西来帮你完成这个任务，而不是杂七杂八地存了一堆信息，有的信息可能是相互矛盾的。所以这是第二个tips。 听完OpenAI的人的讲座之后，我感觉这两个是我印象最深刻的，所以今天分享给大家，希望可以帮到你们。 另外，Honey sandwich是非常重要的，我找到两本书放在了这里，如果有需要的话希望可以帮到你们，谢谢大家。