【Codex】Part 19 — Codex Prompt Design Patterns

文章目录

[第十九章 Codex 的 Prompt 设计模式](#第十九章 Codex 的 Prompt 设计模式)
[19.1 Prompt 不需要固定公式](#19.1 Prompt 不需要固定公式)
- [19.1.1 一个视觉算法示例](#19.1.1 一个视觉算法示例)
[19.2 四类实用模式](#19.2 四类实用模式)
[19.3 一次性任务：把结果和证据说清楚](#19.3 一次性任务：把结果和证据说清楚)
- [19.3.1 推荐结构](#19.3.1 推荐结构)
- [19.3.2 目标检测案例](#19.3.2 目标检测案例)
- [19.3.3 分类案例](#19.3.3 分类案例)
- [19.3.4 闭环结构](#19.3.4 闭环结构)
[19.4 可复用技能：把稳定方法移出临时 Prompt](#19.4 可复用技能：把稳定方法移出临时 Prompt)
- [19.4.1 何时值得写成 Skill](#19.4.1 何时值得写成 Skill)
- [19.4.2 视觉数据集质检 Skill](#19.4.2 视觉数据集质检 Skill)
- [19.4.3 调用时仍需提供本次上下文](#19.4.3 调用时仍需提供本次上下文)
[19.5 定时任务：先验证 Prompt，再交给调度器](#19.5 定时任务：先验证 Prompt，再交给调度器)
- [19.5.1 Skill 与 Scheduled Task 的分工](#19.5.1 Skill 与 Scheduled Task 的分工)
- [19.5.2 模型评测周报示例](#19.5.2 模型评测周报示例)
- [19.5.3 运行环境边界](#19.5.3 运行环境边界)
[19.6 长任务 Playbook：用目标和门槛推进](#19.6 长任务 Playbook：用目标和门槛推进)
- [19.6.1 分割模型优化案例](#19.6.1 分割模型优化案例)
- [19.6.2 人工决策点](#19.6.2 人工决策点)
- [19.6.3 状态必须落盘](#19.6.3 状态必须落盘)
[19.7 脚本和 CI：用 `codex exec` 运行 Prompt](#19.7 脚本和 CI：用 codex exec 运行 Prompt)
[19.8 让 Prompt 更可靠的工程原则](#19.8 让 Prompt 更可靠的工程原则)
- [19.8.1 结果优先，而非步骤堆砌](#19.8.1 结果优先，而非步骤堆砌)
- [19.8.2 只给相关上下文](#19.8.2 只给相关上下文)
- [19.8.3 把边界写成可执行规则](#19.8.3 把边界写成可执行规则)
- [19.8.4 用证据定义完成](#19.8.4 用证据定义完成)
- [19.8.5 为重复运行设计幂等性](#19.8.5 为重复运行设计幂等性)
- [19.8.6 保持可观测性](#19.8.6 保持可观测性)
[19.9 常见陷阱](#19.9 常见陷阱)
[19.10 本章小结](#19.10 本章小结)
参考资料

第十九章 Codex 的 Prompt 设计模式

摘要：好的提示（Prompt）不是咒语，而是清楚说明结果、相关上下文、关键边界和完成标准。本章归纳四类实用模式：一次性任务、可复用技能、定时任务和长任务 Playbook，并用目标检测、分类和分割案例说明如何选择。

版本说明：本文依据 2026 年 8 月可查的 OpenAI 官方文档整理。下文的"四类模式"是便于工程实践的归纳，不是 Codex 官方定义的四种产品模式。

19.1 Prompt 不需要固定公式

OpenAI 官方建议先说清想要的结果。简单任务用一句话即可；任务较大或风险较高时，再补充真正有用的部分：

目标（Goal）：最终要得到什么结果；
上下文（Context）：哪些文件、错误、数据或资料会影响结果；
输出（Output）：结果应采用什么格式；
边界（Boundaries）：什么不能改、不能做或需要先确认；
完成标准（Done When）：哪些测试、指标或审查可以证明完成。

这些是可选构件，不是每次都要填写的表格。过程本身不重要时，应描述结果并给 Codex 留出调查空间；只有在顺序、风险或合规要求重要时，才固定执行步骤。
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要得到什么
任务 Prompt
上下文

哪些信息会影响结果
输出

如何交付
边界

什么不能改变
完成标准

如何证明完成
执行、验证与报告

图 19-1：复杂任务的 Prompt 构件。 重点是提供会改变决策的信息，而不是机械堆满五个栏目。

19.1.1 一个视觉算法示例

模糊提示：

text 复制代码

帮我优化一下 YOLO。

可执行提示：

text 复制代码

目标：修复 evaluate.py 中 COCO 类别索引偏移，避免预测类别与标注类别错位。

上下文：检查 datasets/coco.yaml、evaluate.py 和 tests/test_category_map.py。

边界：只修改类别映射；保持模型权重、输入尺寸、NMS 阈值和评测集不变。

完成标准：单元测试通过；再用固定的 100 张图片做冒烟评测；报告修改文件、命令、指标和未解决风险。

第二种写法没有规定 Codex 每一条搜索命令，却明确了变量和验收条件。这样既保留推理空间，也减少"顺手重构"或改变实验条件的风险。

19.2 四类实用模式

本文把常见工作归纳为四类。这是使用方式的选择，不代表四种互斥的 Codex 功能。

模式	适用情况	主要载体
一次性任务（Task Prompt）	边界清楚、完成后即可结束	当前聊天中的 Prompt
可复用技能（Skill）	方法稳定，需要多次复用	含 `SKILL.md` 的 Skill
定时任务（Scheduled Task）	已验证流程需要按计划重复运行	ChatGPT 的 Scheduled
长任务（Goal / Playbook）	多阶段、有门槛、需要持续推进	`/plan`、`/goal`、产物与人工决策

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否
是
是
否
是
收到工程需求
是否需要重复执行？
是否多阶段或完成条件复杂？
一次性任务
长任务 Playbook
执行时间是否需要自动触发？
可复用技能
先把方法固化为技能

再配置定时任务

图 19-2：模式选择。 一条稳定的定时流程通常同时包含"技能定义方法"和"定时任务定义触发时间"。

19.3 一次性任务：把结果和证据说清楚

一次性任务适合修复 Bug、实现局部功能、解释代码或完成一次评测。它不要求"单轮对话结束"，而是要求目标单一、边界明确。

19.3.1 推荐结构

text 复制代码

目标：要修改或产出什么。
上下文：相关路径、错误、参考实现和环境。
边界：必须保持不变的内容，以及禁止操作。
完成标准：测试、测量、审查条件和交付物。

输出格式只有在影响使用时才需要单独指定，例如"生成 JSON 供下游读取"或"写成一页评测报告"。

19.3.2 目标检测案例

text 复制代码

修复 src/postprocess.py 中多类别 NMS 的类别偏移问题。

先复现 tests/test_multiclass_nms.py 的失败，再定位根因并做最小修改。
不要修改置信度阈值、IoU 阈值、输入框格式和公开函数签名。

完成后运行目标测试和现有后处理测试；报告根因、修改文件、测试命令及结果。

这段提示把"复现失败"放在修改之前，是因为复现本身就是证据。若测试无法复现，Codex 应先报告环境或前提差异，而不是猜测性改代码。

19.3.3 分类案例

text 复制代码

检查分类验证集准确率突然下降的问题。

比较当前提交与基线提交的数据预处理、类别顺序和 checkpoint 加载逻辑。
只做诊断，不修改代码；把已确认事实、待验证假设和下一步实验分开报告。

"只做诊断"是关键边界。它防止 Codex 在证据不足时同时修改数据、模型和评测脚本。

19.3.4 闭环结构

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是
读取相关文件与规则
复现或建立基线
定位根因
做最小修改
运行约定验证
满足完成标准？
报告证据与剩余风险

19.4 可复用技能：把稳定方法移出临时 Prompt

技能（Skill）把任务说明、参考资料和可选脚本封装为可复用工作流。它适合"方法相同、输入变化"的任务，例如数据集质检、评测报告生成和返回标注清洗。

19.4.1 何时值得写成 Skill

同一流程已经成功执行多次；
输入路径或参数变化，但步骤和验收规则基本稳定；
团队需要统一做法；
仅靠一句"像上次一样处理"容易遗漏步骤；
工作流需要附带脚本、模板或参考资料。

若流程仍需要频繁转向，先在普通聊天中迭代；稳定后再固化。过早写成 Skill，会把尚未验证的假设包装成标准流程。

19.4.2 视觉数据集质检 Skill

一个数据集质检 Skill 可以规定：

读取数据清单，不直接扫描无关磁盘；
检查图片损坏、缺失标签和孤立标签；
对检测任务核对类别 ID 范围与空标签；
对分类任务核对目录名与类别表；
对分割任务核对掩码尺寸、离散取值与忽略标签；
先生成只读报告，得到授权后才修复数据；
输出机器可读统计和人工可读摘要。

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数据路径与任务类型
Skill

稳定步骤与验收规则
参考资料

类别表与格式约定
可选脚本

扫描与校验
本次运行结果

统计、异常与建议

图 19-3：Skill 固定方法，Prompt 提供本次输入。 Skill 不是单纯的长 Prompt；它可以包含 SKILL.md、脚本、参考资料和模板。

19.4.3 调用时仍需提供本次上下文

即使 Skill 已经定义方法，本次 Prompt 仍应给出输入和边界：

text 复制代码

调用 dataset-audit 技能检查 Z:\datasets\coco_subset。
任务类型是目标检测，只读检查，不修复文件。
把报告写到 reports\coco_subset_audit.md，并列出阻塞训练的问题。

在 Codex CLI 或 IDE 中，可以显式选择 Skill，也可以让 Codex 依据 Skill 描述自动匹配。对高风险或必须采用固定流程的任务，显式调用更容易审计。

19.5 定时任务：先验证 Prompt，再交给调度器

定时任务（Scheduled Task）用于让 ChatGPT 按计划在后台运行工作。它是 ChatGPT 网页端和桌面端的产品能力；Codex CLI 与 IDE 扩展不提供 Scheduled 管理界面，但可以先帮助编写和测试 Prompt、Skill 或脚本。

19.5.1 Skill 与 Scheduled Task 的分工

Skill 定义怎么做：步骤、检查项、工具和输出格式；
Scheduled Task 定义何时做：周期、运行位置和每次运行的上下文。

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是
已手动验证的 Prompt 或 Skill
配置 Scheduled Task
选择周期与运行环境
后台运行
在 Scheduled 中检查结果
结果稳定且可审查？
继续运行并定期复核

图 19-4：定时任务应从手动验证过的流程开始。 官方建议先在普通聊天中测试 Prompt，并检查最初几次运行后再调整范围、工具或周期。

19.5.2 模型评测周报示例

text 复制代码

每次运行时，读取项目中最近一周新增的正式评测结果。

只汇总具有完整配置、数据清单和正式结果文件的实验；局部日志和中间 checkpoint 不算完成。
按目标检测、分类和分割分组，说明每个方向的问题、变量、证据和结论。
如果没有新结果，明确写"本周期无新增正式结果"，不要复述旧报告。

输出一份 Markdown 周报，不修改模型、数据或训练进程。

这个 Prompt 具备定时运行所需的三个条件：每次运行的时间范围明确、完成证据明确、无新增内容时的行为明确。

19.5.3 运行环境边界

本地项目任务需要电脑开机、桌面应用运行，且项目路径可访问；
Git 仓库可以选择在本地目录或隔离工作树（Worktree）中运行；
本地模式可能修改正在编辑的文件，涉及写操作时优先考虑工作树；
网页端任务可以使用上传内容和连接工具，但不能直接访问电脑上的任意本地目录；
无人值守运行应采用满足任务所需的最小权限，并在初期人工检查输出。

独立的 Scheduled Task 每次可以从保存的 Prompt 开始新聊天；聊天内的定时任务则可以回到原聊天并继续使用已有上下文。选择哪种形式，取决于各次运行是否需要相互继承上下文。

19.6 长任务 Playbook：用目标和门槛推进

Playbook 是本文采用的工程组织方式，不是 Codex 的独立产品功能。它适合迁移、系统性调试或多阶段实验：路径可能变化，但阶段目标、决策门和停止条件必须清楚。

对于结果尚不明确的任务，可以先使用 /plan 梳理约束和方案；结果与完成标准明确后，再用 /goal 启动目标模式（Goal Mode）。目标应包含结果、约束和验证，而不是只写"持续优化"。

19.6.1 分割模型优化案例

目标：在不改变训练集和部署输入尺寸的前提下，定位小目标漏分割的主要原因，并验证一个候选修改。
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tspan{fill:#0f172a!important;} 标签或预处理
模型或损失
否
是
阶段 1

固定基线与数据清单
阶段 2

分析失败样本
证据更支持哪类问题？
先修复数据链并重跑基线
选择一个候选变量
阶段 3

小规模筛选实验
通过预设门槛？
记录否定结果并停止该方向
阶段 4

完整训练与正式评测
校验配置、指标与正式产物

图 19-5：Playbook 固定门槛，不固定所有推理细节。 每个实验只改变一个变量；未通过筛选门槛时记录结论，而不是继续扩大实验。

19.6.2 人工决策点

人在回路（Human in the Loop）适合以下节点：

删除、迁移或批量覆盖数据之前；
修改训练集、标签规范或指标口径之前；
高成本完整训练开始之前；
需要在多个有争议方向中选择一个之前；
验证发现原始目标无法成立时。

不要把"遇到任何小问题都询问"写进 Prompt，这会让流程频繁中断。应明确哪些风险允许 Codex 自行处理，哪些变化必须得到授权。

19.6.3 状态必须落盘

长任务不应只依赖聊天历史。至少保存：

父版本和唯一变量；
数据清单与配置；
已运行命令和日志路径；
阶段结论与下一步；
正式结果及其校验状态。

目标模式不会扩大沙箱权限，也不会把进程退出自动解释为完成。完成应由测试、指标和正式产物共同证明。

19.7 脚本和 CI：用 `codex exec` 运行 Prompt

非交互模式（Non-interactive Mode）使用 codex exec，适合脚本、CI、预合并检查和定时作业。它与 Scheduled 管理界面是两套入口：前者由你自己的脚本或调度器触发，后者由 ChatGPT 的 Scheduled 管理。

powershell 复制代码

codex exec --sandbox workspace-write "检查本次 diff 是否破坏 COCO 类别映射；运行相关测试并报告证据"

自动化时应注意：

默认只读沙箱不足以编辑文件；需要写入时显式选择 workspace-write；
只在受控环境中使用更宽权限；
需要事件流时使用 --json；
下游需要固定字段时使用 --output-schema；
Prompt 和环境都应先人工测试，再接入流水线。

机器可读输出不能替代结果校验。下游还应检查进程退出状态、必需字段和正式产物是否存在。

19.8 让 Prompt 更可靠的工程原则

19.8.1 结果优先，而非步骤堆砌

先描述结果。只有当流程顺序会影响安全、可比性或合规性时，才规定步骤。例如视觉实验需要"先固定基线，再改变一个变量"，这一顺序必须写明；具体使用哪条搜索命令通常不必指定。

19.8.2 只给相关上下文

指定关键文件、错误片段、基线结果和数据版本。不要把整个仓库、完整训练日志或所有历史讨论都塞入 Prompt。上下文越多不一定越好，无关信息会稀释真正的约束。

19.8.3 把边界写成可执行规则

差的边界："小心一点。"

好的边界："只读检查；不要删除、移动或覆盖数据。若发现标签格式不一致，只报告数量和样例路径。"

19.8.4 用证据定义完成

验证（Verification）应回答"凭什么说完成"。例如：

目标检测：单元测试、固定子集冒烟评测、完整 COCO 指标；
分类：类别顺序检查、混淆矩阵、固定验证集准确率；
分割：掩码取值检查、忽略标签处理、按类别 IoU 与可视化样例；
文档修改：链接、代码块、Mermaid 和格式检查。

19.8.5 为重复运行设计幂等性

幂等性（Idempotency）指重复执行不会因重复副作用而破坏状态。对自动化 Prompt，可以要求：

已存在且校验通过的报告不重复生成；
写文件前比较内容，避免无意义改动；
使用运行 ID 或输入清单区分不同批次；
发现同一任务仍在运行时只报告状态，不再次启动。

19.8.6 保持可观测性

可观测性（Observability）不是"打印更多日志"，而是让人能判断正在做什么、使用了什么输入、结果是否可信。报告至少应包含修改文件、验证命令、关键结果和剩余风险。

19.9 常见陷阱

把实践归纳写成官方功能：Task、Skill、Scheduled Task 和 Playbook 的产品地位不同，不能混称为 Codex 原生四模式。
一开始就规定所有步骤：过度约束会阻止 Codex 根据证据调整调查路径。
目标只有活动，没有结果："持续优化模型"无法判断完成；应给出可验证的结果和停止条件。
一次改变多个实验变量：指标变化后无法归因。检测、分类和分割实验都应固定父版本与数据契约。
把 Skill 当定时器：Skill 定义工作方法；Scheduled Task 或外部调度器决定何时运行。
未经测试就无人值守运行：先手动运行，再审查最初几次自动结果。
只看最终文字，不检查产物：自动化应同时校验退出状态、结果结构和正式文件。
把高权限写进 Prompt 当作便利：权限由沙箱和审批策略控制，应遵循最小权限原则。

19.10 本章小结

Codex Prompt 设计可以归纳为六句话：

简单任务直接说结果，复杂任务再补充结构。
目标、上下文、输出、边界和完成标准按需使用。
一次性问题用清晰任务，稳定方法写成 Skill。
先手动验证，再交给 Scheduled Task 或 codex exec。
长任务用目标、阶段门槛和正式产物保持连续性。
用测试和证据定义完成，不依赖模型的口头结论。

对 AI 视觉算法工程师而言，最关键的不是写出很长的 Prompt，而是固定数据、变量、指标和验收契约，让 Codex 知道什么可以探索，什么必须保持不变，以及什么证据才算完成。

参考资料

上一章：第十八章 Codex 的上下文生命周期管理

【Codex】Part 19 — Codex Prompt Design Patterns

文章目录

第十九章 Codex 的 Prompt 设计模式

19.1 Prompt 不需要固定公式

19.1.1 一个视觉算法示例

19.2 四类实用模式

19.3 一次性任务：把结果和证据说清楚

19.3.1 推荐结构

19.3.2 目标检测案例

19.3.3 分类案例

19.3.4 闭环结构

19.4 可复用技能：把稳定方法移出临时 Prompt

19.4.1 何时值得写成 Skill

19.4.2 视觉数据集质检 Skill

19.4.3 调用时仍需提供本次上下文

19.5 定时任务：先验证 Prompt，再交给调度器

19.5.1 Skill 与 Scheduled Task 的分工

19.5.2 模型评测周报示例

19.5.3 运行环境边界

19.6 长任务 Playbook：用目标和门槛推进

19.6.1 分割模型优化案例

19.6.2 人工决策点

19.6.3 状态必须落盘

19.7 脚本和 CI：用 codex exec 运行 Prompt

19.8 让 Prompt 更可靠的工程原则

19.8.1 结果优先，而非步骤堆砌

19.8.2 只给相关上下文

19.8.3 把边界写成可执行规则

19.8.4 用证据定义完成

19.8.5 为重复运行设计幂等性

19.8.6 保持可观测性

19.9 常见陷阱

19.10 本章小结

参考资料

19.7 脚本和 CI：用 `codex exec` 运行 Prompt