Codex已深度融入OpenAI多个技术团队的日常开发流程，涵盖安全、产品工程、前端、API、基础设施及性能工程等领域。
本文基于对OpenAI工程师的访谈与内部使用数据，整理出Codex在实际工作中的典型应用场景与最佳实践，展现其如何提升开发效率、保障代码质量，并有效应对大规模系统的复杂性挑战。
7大核心用法
用法一：代码理解
Codex帮助工程师快速掌握不熟悉的代码库，广泛应用于新员工入职、调试和事故排查等场景。
通过分析功能逻辑、梳理模块依赖关系和追踪数据流，Codex能揭示系统架构模式或补充缺失文档，显著减少手动调研时间。
在事故响应中，它可快速定位组件交互路径和故障传播链路，助力工程师迅速切入问题核心。
性能工程师, 检索系统：
“修复bug时，用‘提问模式’查找代码库中是否存在同类问题。”
网站可靠性工程师, API平台：
“值班时粘贴堆栈跟踪，询问认证流程位置，Codex能直接定位到目标文件，加快分类处理。”
DevOps工程师, 基础设施服务：
“面对跨Terraform和Python仓库的操作问题，Codex比grep更高效地给出答案。”
示例提示：
- 这个仓库中的认证逻辑是在哪里实现的？
- 总结请求从入口点到响应的全流程。
- 哪些模块与 [插入模块名] 交互，故障如何处理？
用法二：重构与迁移
Codex擅长执行涉及多文件或包的大规模变更，如API更新、模式调整或依赖升级，确保修改一致性。
尤其适用于需识别复杂结构依赖、无法通过正则表达式完成的批量替换任务。
也常用于代码清理，例如拆分大模块、替换过时编码模式或提升可测试性。
后端工程师, ChatGPT Web：
“Codex将所有旧的getUserById()调用替换为新服务模式并提交PR，几分钟内完成原本需数小时的手动工作。”
产品工程师, ChatGPT Enterprise：
“让Codex扫描旧模式实例，生成影响摘要并自动提交修复PR，加速上线进程。”
示例提示：
- 按功能将此文件拆分为独立模块，并为每个模块生成测试。
- 将所有基于回调的数据库访问转换为async/await模式。
用法三：性能优化
Codex被用于识别性能瓶颈，如低效循环、冗余操作或高成本查询，并提出优化建议，显著提升系统效率与稳定性。
同时支持代码健康维护，识别仍在使用的高风险或已弃用模式，助力降低技术债务、预防回归问题。
基础设施工程师, API可靠性：
“用Codex扫描重复的高成本数据库调用，它能准确标记热点路径并草拟批处理方案供我微调。”
平台工程师, 模型服务：
“Codex能快速发现性能问题，写一个prompt节省约30分钟人工排查时间。”
示例提示：
- 优化此循环以提高内存效率，并解释为何更快。
- 在此请求处理程序中找出重复的高成本操作，建议缓存策略。
- 提出更高效的批量处理数据库查询方法。
用法四：提升测试覆盖率
Codex协助工程师快速编写测试，特别适用于覆盖率低或无测试的模块。
在修复bug或重构过程中，常用于生成覆盖边缘情况和失败路径的测试用例；对于新代码，则根据函数签名和上下文生成单元或集成测试。
在识别空输入、最大长度、异常状态等边界条件方面表现突出。
前端工程师, ChatGPT Desktop：
“夜间交由Codex处理低覆盖率模块，次日即可收到可运行的测试PR。”
后端工程师, 支付与账单：
“在mono-repo中切换分支耗时，我让Codex编写测试并启动CI，自己继续当前开发。”
示例提示：
- 为此函数编写单元测试，包含边缘案例和失败路径。
- 为此排序工具生成基于属性的测试。
- 扩展测试文件，覆盖null输入和无效状态场景。
用法五：提升开发速度
Codex加速开发周期的起始与收尾阶段。
在项目启动时，用于生成样板代码，包括目录结构、模块定义和API存根，快速搭建可运行框架。
临近发布时，承担部署脚本、遥测钩子、配置文件生成等琐碎但关键任务，帮助团队按时交付。
还可将用户反馈或产品需求转化为初步实现草案，便于后续完善。
产品工程师, ChatGPT Enterprise：
“开了一整天会，仍合并了4个PR，因为Codex在后台完成了部分开发。”
全栈工程师, 内部工具：
“Codex高效完成多个低优先级修复，避免它们长期滞留待办列表。”
示例提示：
- 为
POST /events搭建新API路由，含基础验证与日志记录。 - 基于模板生成跟踪新用户引导流程的遥测钩子。
- 根据规格说明创建存根实现：[插入说明]
用法六：保持心流
面对频繁中断的工作节奏，Codex帮助工程师维持专注与上下文连续性。
可用于记录未完成任务、将笔记转为原型，或分拆探索性工作以便后续跟进，使暂停与恢复更加顺畅。
后端工程师, ChatGPT API：
“发现可顺手修复的问题时，创建Codex任务而非切换分支，空闲时再审查PR。”
API工程师, 基础设施可观测性：
“习惯性地将Slack讨论、Datadog追踪、问题单转发给Codex，释放精力聚焦高优事项。”
示例提示：
- 生成重构此服务的计划，并拆分为小模块。
- 为重试逻辑创建存根，添加TODO备注后续补全退避策略。
- 总结当前文件内容，便于明日续接工作。
用法七：探索与构思
Codex支持开放式技术探索，如评估替代方案、验证设计决策或压力测试假设。
可提供多种实现思路，揭示权衡点，拓展设计选项，辅助做出更清晰的技术选择。
也可用于识别潜在缺陷，例如在发现某类问题后，扫描代码库中类似模式，防止回归或推动全面清理。
产品工程师, ChatGPT Desktop：
“Codex解决冷启动难题——粘贴需求文档后，它能搭建代码框架或指出遗漏点。”
性能工程师, 检索系统：
“修复bug后询问类似问题可能潜伏的位置，Codex帮助建立后续任务清单。”
示例提示：
- 若系统采用事件驱动而非请求/响应模式，该功能如何运作？
- 找出所有手动拼接SQL字符串而非使用查询构建器的模块。
- 用函数式风格重写此代码，避免状态突变和副作用。
最佳实践
为持续发挥Codex价值，OpenAI团队总结出以下高效使用习惯：
1. 从“提问模式”开始
针对大型变更，先使用Ask模式生成实现计划，作为后续Code模式的输入。该两步法提升输出准确性，适合处理耗时约一小时或数百行代码的任务。
2. 迭代优化开发环境
配置启动脚本、环境变量和网络权限可大幅降低错误率。持续优化Codex运行环境，长期可显著提升执行成功率。
3. 像写GitHub Issue一样构建提示
提示应包含文件路径、组件名、diff片段或文档引用，模仿PR描述方式。使用“参照[模块X]方式实现”等表述可增强结果相关性。
4. 将Codex任务队列作为轻量级待办列表
随时分派任务记录零散想法、部分进展或偶然发现的修复点，无需一次性产出完整PR，支持异步协作。
5. 使用AGENTS.md提供持久上下文
维护AGENTS.md文件，记录命名规范、业务规则、已知异常或隐式依赖，帮助Codex跨会话更精准操作。
6. 利用“N选最佳”提升输出质量
启用“Best of N”功能并行生成多个响应，便于比较不同方案并选取最优解。复杂任务可融合多个版本优点，获得更强结果。