如果您只是因为大家都在用 Claude 或 Claude Code 才跟着用，请立即停下。事实上，包括最新的 Claude Opus 3.5/4.7 在内的所有模型质量都已跌回 2024 年的水平。
对于那些只接触过 Claude 或 Claude Code 的人，请用本文在一小时内掌握 Codex。
顺便说一句，它比 Claude Code 好用三倍。
从 YouTube 评论分析到 Excel 报告、仪表盘和自动化。
使用 AI 工具时，您可能会觉得：“这看起来挺方便，但我不知道在实际工作中怎么用。”
更多人用 ChatGPT 来写文字、生成创意或做一些研究。另一方面，目前还没有多少人真正用 AI 来创建文件、运行应用、分析数据和自动化每周任务。
这就是 Codex 的用武之地。
Codex 不仅仅是一个回答问题的 AI。它是一个“AI 工作环境”，将您计算机上的文件夹视为工作区，读取和写入文件、创建 Excel 表格、构建 Web 应用、在浏览器中验证操作、集成 GitHub 和 Vercel，甚至可以设置定时执行。
换句话说，Codex 更像是一个动手的工作伙伴，而不是聊天伙伴。
在本文中，我将用通俗易懂的方式，为日本用户整理使用 Codex 创建 YouTube 评论分析系统的流程。
具体流程如下：
- 获取 YouTube 评论。
- 对评论进行分类并汇总到 Excel 报告中。
- 在 Web 仪表盘上可视化分析结果。
- 将工作流程保存为“技能”。
- 设置“自动化”，使其每周自动更新。
- 最后，在浏览器中进行操作验证。
乍一看可能有点复杂。但一旦掌握了概念，就非常简单。
Codex 的基础是：“在文件夹内工作在一个文件夹内”、“先计划再行动”以及“将成功的流程保存为可复用的形式”。
掌握这三点，您的 Codex 使用水平将立即达到专业级。
Codex 是“工作环境”，而非“聊天 AI”
首先，让我们理清 Codex 的基本视图。
对于习惯使用 ChatGPT 等 AI 的人来说，Codex 的界面一开始可能看起来像一个普通的聊天工具。中间有一个输入框，当您下达指令时 AI 会回复。仅看这一点，似乎和平时使用的 ChatGPT 没什么不同。
但 Codex 的本质不在这里。
Codex 可以将本地文件夹作为工作目标。换句话说，如果您指定了计算机上的一个项目文件夹，它可以在其中读取、编辑或创建新文件。
例如，您可以执行以下操作：
- 创建 Excel 文件。
- 读取和分析 CSV 或 JSON。
- 构建 Next.js 或 React 应用。
- 编写 Python 或 Node.js 脚本。
- 在本地启动仪表盘。
- 在浏览器中检查屏幕。
- 将代码发送到 GitHub。
- 在 Vercel 上发布为网站。
- 定期执行流程。
这些是普通的聊天 AI 难以完成的任务。
如果您要求 ChatGPT“制作一个 Excel 文件”，直接将其集成到项目中、作为应用运行或在浏览器中验证，根据环境会有很多限制。另一方面，Codex 从一开始就设计用于“制作”、“修复”、“验证”和“重复”。
因此，使用 Codex 时，理解“与 AI 一起进入工作区”而不是“向 AI 提问”会更容易。
项目始于文件夹
在 Codex 中开始工作时，首先要关注的是项目文件夹。
Codex 中的一个项目基本上就是您计算机上的一个文件夹。在该文件夹内，会放置配置文件、脚本、Excel 表格、图片、应用源代码等。
在 Codex 中，您首先要指定要处理的文件夹。然后在读取和写入该文件夹内的文件的同时推进工作。
这种“文件夹单元”的概念相当重要。
因为 Codex 不仅仅依靠聊天内容，还会查看文件夹内的文件结构来工作。项目中有哪些文件？设置在哪里？输出文件应该保存在哪里？应该运行哪个脚本来更新报告？
Codex 通过文件夹来理解这些信息。
在这个例子中，有一个用于 YouTube 评论分析的项目文件夹，里面排列着 .env.local、agents.md、scripts、outputs 和 src 等文件和文件夹。
在一个实际的项目文件夹中，环境变量、脚本、输出文件和应用源代码都汇集在一起。
有了这样的结构，向 Codex 下达“更新评论分析”、“修复仪表盘”或“重新生成 Excel 表格”等指令就更容易了。
文件夹是工作的基础。这是使用 Codex 时要记住的第一点。
首先要准备的是：agents.md
项目文件夹准备好之后，接下来要创建的是 agents.md。
agents.md 就像是 Codex 的项目手册。如果您用过 Claude Code，可以把它想象成与 claude.md 类似的作用。
在这个文件中，您可以写下以下内容：
- 这个项目的目的是什么？
- 会创建哪些交付物？
- 会处理哪种数据？
- 哪些文件可以编辑？
- 哪些文件包含机密信息？
- 工作时应遵循哪些规则？
- 完成后应进行哪些检查？
有了这些前提，即使您开始新的聊天，Codex 也能轻松理解项目上下文。
您不需要每次费力解释：“这是一个 YouTube 评论分析项目，获取评论，制作 Excel 表格，更新仪表盘……”
当然，您不需要从一开始就自己编写一个完美的 agents.md。
我建议让 Codex 为您创建。
例如，这样提问：
“在这个项目中，我们将获取 YouTube 评论，并创建 Excel 报告和仪表盘。请为我创建 agents.md 的草稿，包括未来的工作规则。”
然后 Codex 会创建一个文件，其中包含项目目的、工作方针、目录结构和注意事项。
人类检查内容并根据需要修改。这样就足够了。
agents.md 创建后并非一成不变。随着工作的推进，您会了解到“这个方法失败了”、“这是调用该 API 的正确方式”或“Excel 文件在打开时无法更新”等信息。
通过将这些内容作为项目记忆添加进去，下次 Codex 就能更容易地避免同样的错误。
不要让它突然开始工作：使用计划模式
初学者使用 Codex 时常犯的一个错误是突然要求它“做出来”。
当然，Codex 相当强大，即使突然开始工作也能进行到一定程度。但对于涉及 API 集成、Excel 生成、仪表盘构建和自动化等多步骤的任务，先制定计划要稳定得多。
这时就要用到计划模式。
在开始大任务之前，打开计划模式，先整理工作流程。
当计划模式开启时，Codex 不会自行编辑文件或执行命令，而是先制定计划。它将采取哪些步骤？会创建哪些文件？将使用哪个 API？需要哪些验证？
它首先会提供这些详细信息。
对于像这样的 YouTube 评论分析项目，您可以在计划模式下确认以下流程：
- 使用 YouTube Data API 获取评论。
- 将获取的评论保存为 JSON。
- 按类别对评论进行分类。
- 确定问题评论和回复优先级。
- 生成 Excel 报告。
- 格式化仪表盘数据。
- 在本地启动仪表盘。
- 在浏览器中检查屏幕。
- 修复任何问题。
- 必要时同步到 GitHub。
- 创建定期执行的设置。
先确认整体框架，工作就不容易在中途变得混乱。
特别是对于商业用途，计划模式非常有价值。因为比起事后修复 AI 自行推进的内容，事先共享目的和限制条件效率更高。
“先计划再工作。”
这在人类工作中是理所当然的，对 Codex 也是如此。
将 API 密钥和机密信息放在 .env.local 中
要获取 YouTube 评论，需要使用 YouTube Data API。为此，您需要在 Google Cloud 端签发一个 API 密钥，并将其设置在项目中。
这里需要注意的一点是 API 密钥的处理。
像 API 密钥和访问令牌这样的机密信息不应直接写在代码中。也要避免将它们粘贴到像 secrets.txt 这样的随机文件中。
通常，它们会保存在像 .env.local 这样的环境变量文件中。
标题：将 API 密钥等机密信息保存在 .env.local 中。注意不要将它包含在公开仓库中。
.env.local 用作本地配置文件，前提是不会发布到 GitHub 或其他地方。通常，通常它会被包含在 .gitignore 中，以防止意外发布。
向 Codex 请求时，最好这样说：
“请将 YouTube API 密钥保存在 .env.local 中。同时检查 .gitignore，确保它不会被包含在 GitHub 中。”
只需添加这一句话，就能显著减少安全风险。
在日本公司或个人业务中使用时，API 密钥管理极其重要。即使是小的验证项目，也应从一开始就养成将其保存在正确位置的习惯。
获取 YouTube 评论并转换为 Excel
这次的核心交付物是 YouTube 评论分析报告。
不是简单地列出评论，而是分析观众反应，并将其整理为可用于下一步行动的形式。
将获取的 YouTube 评论汇总到 Excel 报告中，并按类别可视化趋势和提问率。
在 Excel 报告中，可以包含以下信息：
- 分析的评论数量。
- 目标视频数量。
- 问题评论的百分比。
- 需要回复的评论数量。
- 提及最多的工具或主题。
- 按评论类别的百分比。
- 常见问题模式。
- 回复优先级。
- 未来内容创意。
例如，在图片示例中，分析了 3 个视频中的 200 条评论。提问率约为 50%，提及最多的工具是 Claude Code。
仅此一项就能提供相当实用的洞察。
如果问题评论很多，可能说明观众还没有完全理解内容。如果某个主题的相同问题反复出现，值得制作一个解释该主题的视频或文章。如果某个工具名称频繁出现，可能对该工具的比较文章或教程有需求。
换句话说，评论分析不仅仅是回顾，更是为下一个内容生产准备的素材。
对于 YouTube 创作者来说，评论区是一个宝库。但手动阅读所有评论很耗时。使用 Codex，您可以将评论区转换为可分析的数据。
提取常见问题
在评论分析中，特别有价值的是提取问题模式。
观众在怀疑什么？初学者问题多吗？比较问题多吗？他们在设置或连接方法上卡住了吗？他们担心费用或限制吗？
这些信息在思考下一期直播内容时非常有帮助。
将常见问题按主题分类，转换为回复策略或下一个内容的切入点。
在图片示例中，列出了问题主题、数量、是否面向初学者或高级用户、问题示例和回复策略。
例如，您可以这样分类：
- 一般问题。
- 如何选择模型或工具。
- 设置和连接方法。
- 如何构建工作流程。
- 费用和限制。
- 对学习资源的需求。
这不仅适用于 YouTube，还可以应用于各种任务。
例如，如果您运营在线课程，可以分析学生的问题来改进教材。对于 SaaS 公司，可以对咨询内容进行分类，以改进常见问题或帮助页面。对于销售团队，可以对潜在客户的问题进行分类，以反映在提案材料中。对于招聘，可以分析候选人的问题来改进招聘页面。
在日本职场中，这些声音分散在 Slack、电子邮件、表单、YouTube、X、LINE 和 Notion 等各个地方。使用 Codex 可以更容易地汇聚和分析它们，并将其转化为下一步措施。
不要止步于 Excel，创建一个仪表盘
Excel 报告很方便，但每次打开文件查看可能很繁琐。因此，将分析结果做成 Web 仪表盘会更容易查看。
标题：将在 Excel 中分析的内容可视化为可在浏览器中查看的仪表盘。
在图片中的仪表盘上，以卡片形式显示了以下信息：
- 分析的评论数量。
- 提问率。
- 待回复候选数量。
- 受关注的工具。
- 评论类别分布。
- 分析结果中获得的洞察。
例如，您可以立即看到“评论主要集中在一般反馈，但也有很多问题”、“对 Claude Code 兴趣很高”或“应从高优先级回复候选开始回应”。
这不仅仅是数据展示。重要的一点是，它被转换为便于决策的形式。
对于 YouTube 创作者，下一步该制作哪个视频？对于 SNS 管理员，该为哪个问题创建回复帖子？对于营销人员，该在广告或着陆页中反映哪个主题？对于客服，该准备哪个常见问题？
仪表盘是用来加快这些判断的屏幕。
可以在 Codex 的浏览器中进行验证
一旦 Web 仪表盘制作完成，下一步需要进行操作验证。
通常，人类会启动本地服务器，打开浏览器，点击屏幕，检查布局错乱或 bug。
在 Codex 中，您可以将大部分验证工作交给 AI。
您可以像在 Codex 中一样检查创建的仪表盘。
您可以这样请求 Codex：
“在浏览器中打开仪表盘，检查标签切换、搜索、链接以及数据为空时的显示。如果有问题，请修复。”
然后 Codex 会实际打开屏幕进行检查，并根据需要提出或执行修复。
这相当实用。
只看代码时，很难注意到 UI 上的不适感。按钮文字太小。卡片边距太窄。搜索结果为空的显示。外部链接在同一标签页中打开。标签选中状态不明显。移动端宽度下布局错乱。
这些问题除非在浏览器中实际操作，否则很难发现这些问题。
使用 Codex 的 Browser Use，可以将这种验证工作交给 AI。
Browser Use 在 QA 方面非常强大
查看 Codex 插件屏幕，会显示 Browser Use、Spreadsheets 和 Presentations 等功能。
使用 Browser Use，Codex 可以在操作浏览器的同时执行屏幕验证和测试。
Browser Use 不仅仅是打开浏览器的功能。Codex 可以操作浏览器，点击、输入，并在检查屏幕的同时工作。
例如，您可以执行以下操作：
- 打开本地启动的应用。
- 切换仪表盘标签。
- 在搜索框中输入文字。
- 检查外部链接是否正确打开。
- 按下按钮并查看反应。
- 发现布局错乱。
- 检查数据为空时的屏幕。
- 指出可访问性问题。
对于开发者来说，这成为 QA 的辅助。对于非工程师来说，主要优势在于可以使用“一个边查看屏幕边改进的 AI”。
在日本企业环境中，有时会在没有充分测试的情况下使用小型内部工具或管理屏幕。通过将浏览器验证纳入 Codex，更容易提前发现至少是基本的 bug 或可用性问题。
为提高 UI 完美度，可以使用图像生成或参考视觉素材
在本次原始工作流程中，在制作仪表盘之前，先使用 GPT Image 2 创建了 UI 概念或徽标草稿，并保存为项目素材。
在实施之前准备参考视觉素材，可以使仪表盘的外观更加稳定。
这是一种非常好的使用方式。
如果突然要求 AI “做一个酷炫的仪表盘”，结果可能是一个安全但印象薄弱的屏幕。另一方面，如果先创建参考图像或方向，设计轴会更清晰。
例如，您可以指定：
- 我想要一个深色管理屏幕。
- 我想加入一点 YouTube 风格的色彩。
- 我想用卡片类型让指标更容易看清。
- 查看。
- 我希望图表不过分花哨，适合实际使用。
- 我想要一个内容创作者每周都想查看的屏幕。
先确定这样的方向，Codex 制作的 UI 也会更专业一步。
特别是对于面向日本的文章或服务，比起过分花哨的设计，容易看清、沉稳、有条理的屏幕往往更容易被接受。
将工作流程保存为技能
在 Codex 中成功完成的工作可以保存为技能。
技能，简单来说，就是“可重复使用的工作配方”。
一旦创建，分析流程就可以保存为技能，下次可以立即调用。
例如，这个 YouTube 评论分析有很多步骤：
- 从 YouTube API 获取评论。
- 保存评论。
- 对它们进行分类。
- 提取问题。
- 生成 Excel。
- 更新仪表盘 JSON。
- 文件。
- 创建图表图像和辅助文件。
- 在本地验证屏幕。
每次用长提示来解释这些很繁琐。
所以，将其转化为技能。
如果做成技能，下次只需一个简短的指令就可以重现同样的工作。
您可以通过斜杠命令或自然语言调用已保存的技能。
例如，可以这样问：
“运行 YouTube 评论分析技能，并用最新数据更新 Excel 和仪表盘。”
或者，也可以作为斜杠命令调用。
这个概念对于将 Codex 用于实践非常重要。
AI 利用中的一个常见失败是每次都止于一次性的对话。今天又去找昨天那个有效的提示。一边回忆之前的流程一边再解释一次。因为用了稍微不同的措辞而导致输出变化。
这样工作无法稳定。
如果将流程保存为技能，就可以重现好的工作。此外，如果发现了改进点，只需更新那个技能即可。
换句话说，您使用 Codex 越多，它就越会成长为您自己的专用工作环境。
区分全局技能和项目技能
技能主要有两个存储位置。
一是全局技能。这些技能可以在任何项目中使用。
二是项目技能。这些技能仅在该项目内使用。
选择哪个取决于应用场景。
例如，“整理会议记录”、“分析 CSV”或“创建文章结构”等通用任务适合作为全局技能。另一方面，具有许多项目特定规则的内容，如“特定 YouTube 频道的评论分析”、“特定公司的销售报告更新”或“特定产品的常见问题生成”等，作为项目技能更安全。
这个 YouTube 评论分析包含很多项目特定信息。因为 API 密钥、目标频道、输出目标、仪表盘配置、分析类别等都是固定的。
因此，首先保存为项目技能是自然的。如果以后想“用于其他 YouTube 频道”，可以将其泛化并移动到全局技能。
通过自动化实现每周任务自动化
被转变为技能的任务还可以通过自动化来定期执行。
Codex 有一个名为 Automations 的功能，可以在固定的日期或时间执行指定的任务。
在 Automations 中，您可以查看当前设置的定期执行任务。
在这个例子中，设置了一个名为“每周 YouTube 评论洞察刷新”的自动化。其内容是在每周日 17:00 更新 YouTube 评论分析。
您可以设置自动执行提示、执行频率、模型、执行环境等。
您可以在自动化内部写入相当具体的指令。
例如，内容如下：
- 执行 YouTube 评论分析工作流程。
- 获取新的评论数据。
- 重新生成 Excel 报告。
- 更新仪表盘 JSON。
- 在浏览器中验证屏幕。
- 如果没有问题，提交到 GitHub。
- 交给 Vercel 自动部署。
- 如果没有变化，不要进行空提交。
通过设置这些，您可以显著自动化每周分析工作。
对于 YouTube 创作者，每周固定时间更新观众评论趋势。对于企业营销经理，每周报告草稿自动创建。对于客户支持，可以定期掌握咨询趋势的变化。
但有一些注意事项。
如果是本地执行，计算机必须开机，并且 Codex 必须处于可运行状态。如果笔记本电脑合上了或 Codex 关闭了，定期执行就会停止。
如果需要 24 小时稳定运行，应考虑在云环境或 VPS 中运行的配置。
自动化中要注意模型设置
使用自动化时经常被忽略的一个点是所用模型的设置。
正常聊天中使用的模型不一定会在自动化中直接反映出来。您需要为每个自动化检查模型。
在图片示例中，自动化详情屏幕上模型设置为 GPT-5.5，推理级别设为高。
在自动化中，您需要单独检查执行模型，而不是与正常聊天共用。
如果模型设置不当，处理可能会变慢，或者不如预期那样稳定。
特别是对于每周报告更新等执行时间敏感的任务，模型设置是一个需要检查的点。
另外，如果 Excel 文件处于打开状态，Codex 可能无法覆盖它。这虽然很普通，但在实践中是一个常见问题。
设置自动化时，最好在自动化提示中包含这样的注意事项：
- 如果 Excel 文件打开无法更新，请报告。
- 如果失败，请指定在哪个步骤停止。
- 如果无法获取数据，不要用空报告覆盖。
- 如果没有变化，不要强制提交。
纳入这些规则可以提高自动化的可靠性。
通过 GitHub 和 Vercel 发布
本地制作的仪表盘只能在自己的计算机上查看。
如果想与团队成员或客户共享，需要将其发布到网络上。使用 GitHub 和 Vercel 的组合非常方便。
基本流程如下：
- 使用 Codex 创建仪表盘。
- 在 GitHub 上创建仓库。
- 从 Codex 将代码发送到 GitHub。
- 在 Vercel 中加载 GitHub 仓库。
- 部署。
- 此后，每当更改被发送到 GitHub 时，Vercel 会自动更新。
有了这种配置，只需在 Codex 中工作并同步到 GitHub，公开网站也会自动更新。
对于用于内部验证的小型仪表盘或 Web 应用来说，这是一个非常易用的配置。
当然，你需要留意发布范围。虽然像 YouTube 评论这样的公开数据相对容易处理，但在处理客户信息或内部数据时，必须始终考虑身份验证和访问限制。
在日本公司使用时，特别需要谨慎处理个人信息和机密信息。
使用 Side Chat 分离工作
Codex 还有一个名为 Side Chat 的便捷功能。
此功能允许你在相同项目上下文中打开一个副聊天，与主工作线程分开。
使用 Side Chat，你可以在不中断主工作的情况下提出其他问题或执行检查。
例如，假设你正在主聊天中进行仪表板实现。在此期间，你可能想进行另一项检查，例如"这个 API 的限制是什么？"或"我应该更改这个 Excel 表格的列配置吗？"
如果每次都将问题混入主聊天，工作流程会变得混乱。
使用 Side Chat，你可以在保持主工作流程的同时，在单独的线程中提问。由于检查完成后可以直接关闭，因此工作日志也更容易整理。
这是一个小功能，但在长项目中相当有效。
通过个性设置改变回复风格
Codex 有个性设置。
Codex 的回复风格可以从 Friendly（友好）和 Pragmatic（务实）中选择。
Friendly 是一种温暖而合作的回复风格。适合解释礼貌、希望在对话中推进的情况。
Pragmatic 是一种简洁且以任务为中心的回复风格。如果你希望在实战中快速推进，这种风格比较适合。
在日本商业使用中，一开始可能 Friendly 不错，但习惯后很多人可能会觉得 Pragmatic 更容易使用。
尤其是每天使用 Codex 时，如果有很多不必要的解释，会感觉有点繁琐。将回复风格设为 Pragmatic，它会返回要点，使工作更容易推进。
Full Access 虽然方便，但需谨慎使用
Codex 也有 Full Access 设置。
启用 Full Access 会让工作更快，但由于权限扩大，必须谨慎使用。
启用 Full Access 后，Codex 可以以更广泛的权限执行文件编辑和命令执行。由于减少了审批的步骤，工作会更快。
但同时存在相应的风险。
- 可能编辑非预期的文件。
- 可能通过网络访问外部。
- 可能触及包含机密信息的文件。
- 可能执行错误命令。
当然，Codex 被设计为谨慎运作，但既然权限扩大了，人类这边也需要小心。
我建议一开始使用普通权限。等到熟悉项目配置、能够信任 Codex 的行为后，再根据需要启用 Full Access。
尤其是在处理工作电脑或公司数据时，最好不要轻易开启 Full Access。
留意上下文窗口
Codex 有一个上下文窗口来维持对话和工作上下文。
Codex 会显示上下文使用情况，并根据需要自动压缩。
在进行长时间工作时，对话历史和文件内容会增加。Codex 会自动压缩上下文，但最好尽可能将重要的项目信息留在文件中。
从这个意义上说， agents.md 和 Skills（技能）很重要。
如果只将信息留在聊天中，在长时间工作的中途上下文可能会变薄。另一方面，如果将规则和流程作为项目文件保存，Codex 就可以参考它们。
项目长期使用得越多，"把内容留在文件中"的意识就比"在聊天中解释"更为重要。
从小任务开始更现实
读到这里，你可能会因为 Codex 能做的事太多而不知从何入手。
我建议从小型的日常任务开始。
例如，这样的任务：
- 每周分析一次 YouTube 评论。
- 根据过去的反应创建 X 发帖草稿。
- 对咨询邮件进行分类。
- 根据销售笔记创建提案草稿。
- 读取 CSV 并创建简单的报告。
- 更新内部常见问题。
- 整理 Notion 笔记。
- 在 Excel 中制作每周报告。
你不需要一开始就做一个大型业务系统。
相反，最好先选择"每周都做、繁琐但可规则化"的任务。
Codex 适合的不是完全创意性的工作，而是有重复性、输入输出有一定固定性、每次都需要一点判断力的工作。
YouTube 评论分析就是典型的例子。
- 有名为评论的输入。
- 有分类、聚合和总结的处理过程。
- 有 Excel 和仪表板作为输出。
- 可以获得下一个视频创意或回复候选等判断材料。
这类工作与 Codex 的契合度非常高。
日本个体户与小型团队的利用示例
如果你在日本使用 Codex，它特别适合个体户、小型团队、营销经理和内容创作者。
例如，YouTube 创作者可以从评论分析中制定下一支视频的计划。在 note 或博客上写作的人可以根据读者反应或搜索关键词整理文章创意。在线讲师可以对学生的问题进行分类以改进教材。SaaS 公司可以分析咨询或聊天记录以改进帮助页面。销售人员可以从谈判笔记中创建提案内容或跟进文案。招聘人员可以整理求职者的问题或面试记录。
即使不制作大型公司那样的大规模系统，Codex 也足够有用。
反而在小团队中，效果可能更加明显。因为只需自动化日常任务，就能将时间还给人类原本应该做的判断和规划。
掌握 Codex 的技巧
最后，总结一下实际掌握 Codex 的技巧。
首先，以文件夹为单位思考工作。为每个项目划分文件夹，并整理必要的文件。
接下来创建 agents.md。与 Codex 共享项目目的和规则。
然后，不要让它立即开始工作，先在 Plan Mode 中制定计划。对于较大的任务，先检查流程会更不容易失败。
将成功的流程保存为 Skills。不要每次都给出相同的解释，而是将它们保存为可重复使用的配方。
将定期执行的任务转变为 Automations。但注意，本地执行时需要电脑保持开机。
一旦制作完网页画面后，用 Browser Use 检查它。不仅要看代码，还要看实际画面，检查可用性。
将 API 密钥和机密信息保存在 .env.local 中。注意不要意外发布到 GitHub。
谨慎使用 Full Access。它很方便，但由于权限扩大，一开始推荐使用普通设置。
只要掌握这些要点，Codex 在实际使用中就会变得相当容易。
总结
Codex 不是一个像魔法一样一次性完美完成所有事情的工具。
第一次执行可能会失败；可能无法连接到 API；可能因为 Excel 文件被打开而无法更新；仪表板 UI 可能会比预想的更普通；自动化执行可能很慢。
但是，所有这些都可以改进。
重要的是不要将失败当作一次性事件。
将成功的流程保存为 Skills。将失败原因记录在 agents.md 或项目笔记中。将每周任务转换为 Automations。将画面验证纳入 Browser Use。在项目文件夹内积累工作知识。
通过创建这个流程，Codex 将不再只是一个聊天 AI，而会成为你自己的专用实用伙伴。
在这个 YouTube 评论分析示例中，我们使用 Codex 完成了以下工作：
- 获取 YouTube 评论。
- 分析超过 200 条评论。
- 创建 Excel 报告。
- 提取常见问题。
- 整理回复候选。
- 构思下一个内容创意。
- 创建网页仪表板。
- 在浏览器中验证。
- 将其作为可复用的 Skill。
- 设置每周自动更新。
这些都在一个项目文件夹内连接起来。
如果你在日本职场使用 Codex，最好将其理解为"与 Codex 一起将每周要做的工作系统化"，而不是"把一切交给 AI"。
开始可以是一个小任务。
- 你每周制作的 Excel。
- 你每次都要阅读的评论。
- 你多次编写类似的回复文案。
- 你每月汇总的报告。
- 公司内部散落的常见问题。
- 发布后回顾的 SNS 反应。
选择这样一个任务，让 Codex 整理流程，执行它，将其保存为 Skill，必要时实现自动化。
仅仅掌握这个模式，Codex 的价值就会大幅提升。
在 AI 时代，重要的不仅仅是知道方便的工具。而是在自己的工作中找到 AI 可以介入的工作流程。
Codex 是创建这种流程的一个相当强大的选择。
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