“我开了一天会，还是合并了 4 个 PR，因为有 Codex 在后台帮我干活。”
这句话来自 OpenAI 的一位产品工程师。当我翻完 OpenAI 最新发布的《How OpenAI uses Codex》文档后，我才意识到，原来 OpenAI 自己的工程师，早就把 AI 编程玩出花来了：他们不仅是 Codex 写写 CRUD 那么简单，从处理生产事故到重构整个代码库，从性能优化到探索架构设计，Codex 已经深度渗透到 OpenAI 的日常开发流程中。安全团队、产品工程、前端、API、基础设施、性能工程——几乎每个技术团队都在用。
本文根据 OpenAI 内部工程团队的实践分享，系统梳理了 Codex 在企业级软件开发中的七大核心应用场景，从代码理解、批量重构、性能优化到并行开发工作流，每个场景都配有 OpenAI 工程师的真实案例和具体 prompt。这些经过实战检验的方法论，不仅适用于 Codex，也可以直接应用到 Cursor、GitHub Copilot、Claude 等主流 AI 编程工具中，帮你真正实现效率提升。
代码理解：新人入职和紧急救火的神器
先说个最实用的场景——看不懂代码。
OpenAI 的一位 SRE 工程师分享了他的 on-call 经验：“当我值班时，我把堆栈跟踪直接扔给 Codex，问它认证流程在哪。它直接跳到正确的文件，让我能快速分类处理。”
这个场景太真实了。半夜三点被叫醒处理生产事故，面对一个从没碰过的服务，传统做法是什么？grep 搜索？看文档？问同事？都太慢了。
他们的玩法是这样的：
- “Where is the authentication logic implemented in this repo?”
- “Summarize how requests flow through this service from entrypoint to response”
- “Which modules interact with [insert module name] and how are failures handled?”
大规模重构：自动化的代码演进引擎
代码重构是软件维护中最耗时的任务之一。ChatGPT Web 团队在一次大规模的 API 迁移中，需要将所有的getUserById() 调用替换为新的服务模式。传统方法需要手动检查每个调用点的上下文，确保替换不会破坏业务逻辑。
通过 Codex，这个过程被完全自动化了。工程师描述：“Codex替换了每个遗留的getUserById()为我们的新服务模式，并自动开启了Pull Request。原本需要几小时的工作在几分钟内完成。”更重要的是，Codex 理解了每个调用点的具体上下文，确保了替换的语义正确性。
ChatGPT Enterprise 的产品工程师将这一能力应用于发布管理。在清理发布阻塞项时，他让 Codex 扫描所有使用旧模式的实例，生成 Markdown 格式的影响分析报告，并根据分析结果自动创建修复的 PR。这种端到端的自动化将发布准备时间缩短了 60%。
重构任务提示词示例：
- "Split this file into separate modules by concern and generate tests for each one"
- "Convert all callback-based database access to async/await"
性能优化：AI 帮你找性能瓶颈
性能问题往往隐藏在代码的深层逻辑中，传统的性能分析需要大量的手动追踪和分析。OpenAI 的基础设施团队开发了一套基于 Codex 的性能优化流程，显著提升了性能调优的效率。
API可靠性团队的一位基础设施工程师表示：“我使用 Codex 扫描重复且昂贵的数据库调用。它非常擅长标记热点路径并起草批量查询，后续我可以进一步优化。”这种方法将数据库查询优化的时间从平均2天缩短到了半天。
模型服务团队的平台工程师提供了更具体的量化数据：“Codex能快速发现性能问题——我只需花5分钟编写提示词，就能节省30分钟的工作时间。”这种6:1的时间投入产出比已在多个团队得到验证。
性能优化提示词示例：
- “Optimize this loop for memory efficiency and explain why your version is faster”
- “Find repeated expensive operations in this request handler and suggest caching opportunities”
- “Suggest a faster way to batch DB queries in this function”
测试开发：让 AI 帮你补全测试覆盖率
测试编写常常是开发过程中最容易被忽视的环节。OpenAI 的前端工程师采用了一种创新方法：在晚上下班前，他会让 Codex 为测试覆盖率较低的模块生成单元测试，第二天早上就能收到可运行的测试 PR。
支付与计费团队的后端工程师将这种方法与CI/CD流程结合起来：“当切换 mono-repo 分支很麻烦时，我让 Codex 编写测试并启动 CI，而我则继续在自己的分支上开发。”这种并行工作模式有效避免了测试成为开发的瓶颈。
测试开发提示词示例：
- "Write unit tests for this function, including edge cases and failure paths"
- "Generate a property-based test for this sorting utility"
- "Extend this test file to cover missing scenarios around null inputs and invalid states"
开发加速：并行化工作流程
文章开头那句话就来自这个场景。“我开了一天会，还是合并了 4 个PR，因为有 Codex 在后台替我工作。”ChatGPT Enterprise 的产品工程师的这句话，揭示了 AI 辅助编程带来的工作模式变革。
传统的开发模式是串行的：设计、编码、测试、部署。但通过 Codex，工程师可以实现真正的并行开发。在参加会议时，可以让 Codex 处理代码生成任务；在专注于核心功能开发时，可以让 Codex 处理周边的配置和脚手架工作。
内部工具团队的全栈工程师从另一个角度分享道：“Codex 帮助我们高效完成了3-4个原本会被搁置在 backlog 中的低优先级修复任务，这真的非常强大。” 这不仅提升了工作效率，也显著改善了工程师的工作满意度。
开发加速提示词示例：
- "Scaffold a new API route for POST /events with basic validation and logging"
- "Generate a telemetry hook for tracking success/failure of the new onboarding flow, using this template [insert example]"
- "Create a stub implementation based on this spec: [insert spec or product feedback]"
工作流管理：智能化的上下文保持
现代软件开发中，频繁的上下文切换是生产力的最大敌人。OpenAI 工程师们开发了一套基于 Codex 的上下文管理策略，有效解决了这个问题。
ChatGPT API 的后端工程师描述了他的做法：“如果我发现一个顺手可以修复的问题，我触发一个 Codex 任务而不是切换分支，有空时再审查它的 PR。”这种方法让他能够保持在主要任务的心流状态中，同时不错过改进代码的机会。
基础设施可观测性团队的 API 工程师则将这种方法扩展到了日常工作中：“我经常将 Slack 消息线程、Datadog 追踪、issue 等转发给 Codex，这样我可以专注于高优先级工作。”Codex 成为了一个智能的任务队列管理器，能够理解各种输入格式并生成相应的代码或文档。
上下文管理提示词示例：
- "Generate a plan to refactor this service and split it into smaller modules"
- "Stub out the retry logic and add a TODO — I'll fill in the backoff logic later"
- "Summarize this file so I can pick up where I left off tomorrow"
技术探索：AI驱动的架构设计
Codex 不仅是一个代码生成工具，更是一个技术探索的伙伴。OpenAI 的工程师们将其用于架构设计、技术选型和问题诊断等高层次的技术决策。
检索系统的性能工程师分享了一个有趣的实践：“修复 bug 后，我询问 Codex 哪里可能潜藏类似的 bug，然后创建后续任务。”这种预防性的问题识别将可以帮你发现系统中的潜在缺陷。
ChatGPT Desktop 的产品工程师则将Codex 用于解决“冷启动”问题：“Codex 帮我解决冷启动问题——我粘贴规格说明和文档，它搭建代码框架或展示我遗漏的内容。”这种探索性的使用方式，让 Codex 成为了一个技术顾问的角色。
技术探索提示词示例：
- "How would this work if the system were event-driven instead of request/response?"
- "Find all modules that manually build SQL strings instead of using our query builder"
- "Rewrite this in a more functional style, avoid mutation and side effects"
最佳实践：系统化的应用方法论
经过大规模的实践，OpenAI 总结出了一套系统化的 Codex 应用方法论。这些最佳实践不是理论推导，而是从数百个真实案例中提炼出的经验总结。
1. 先问后写
大型改动先用 Ask 模式让 Codex 给出实施计划，这个计划再作为后续 Code 模式的输入。两步走的流程让 Codex 更靠谱，避免输出错误。
2. 迭代优化开发环境
设置启动脚本、环境变量和互联网访问权限，能够显著降低 Codex 的错误率。在运行任务时，注意观察构建错误，并逐步在 Codex 的环境配置中修正这些问题。虽然这可能需要几次迭代，但长期来看能带来显著的效率提升。
3. 像写 GitHub Issue 一样写提示词
Codex 在处理类似 GitHub Issue 格式的提示词时表现最佳。这意味着要包含文件路径、组件名称、差异对比和文档片段。使用“像[模块X]那样实现这个”这种模式可以显著改善结果质量。
4. 用 Codex 任务队列当作轻量级 backlog
快速创建任务，捕捉相关想法、部分工作或临时修复。你不需要一次性完成整个拉取请求。Codex 非常适合作为暂存区，方便你在需要时随时返回并继续处理。
5. 使用 AGENTS.md 持久化上下文
AGENTS.md 文件记录了命名约定、业务逻辑、已知问题以及 Codex 无法从代码中推断的依赖关系。维护完善的 AGENTS.md 文件，有助于 Codex 在多次提示词会话中保持一致的理解。
6. 利用 “Best of N” 方法改进输出
Best-of-N 方法即为单个任务同时生成多个回复，便于快速探索多种解决方案并选择最优方案。对于复杂任务，你还可以查看多次迭代，并结合不同回复的内容，以获得更优结果。
写在最后
OpenAI 的 Codex 应用实践证明，AI 辅助编程已经从概念验证阶段进入了生产环境的规模化应用。通过系统化的最佳实践和标准化的使用流程，技术团队可以实现显著的效率提升，同时保持或提升了代码质量。
更重要的是，这些方法论并不是 OpenAI 独享的秘密武器。无论你用的是 Codex、Cursor、Claude 还是 GitHub Copilot，这些经过实战检验的提示词和工作流程都可以直接拿来用。
参考原文 https://cdn.openai.com/pdf/6a2631dc-783e-479b-b1a4-af0cfbd38630/how-openai-uses-codex.pdf。
欢迎长按下面的二维码关注 Feisky 公众号，了解更多云原生和 AI 知识。
