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OpenAI Codex 怎么用才靠谱?本文改写自官方 best-practices——好提示的四要素(目标/上下文/约束/完成标准)、难任务先规划、用 AGENTS.md 沉淀规则、按层级配置、测试与 /review 把关、用 MCP 接外部上下文、把重复活儿做成 skill 与 automation、用会话控制管理长任务,以及八个常见误区。文末附与 Claude Code 的对照。
AI 编程工具让代码生成变快了，但也把工程师推向了更高密度的提示、审查、调试和决策循环。本文改写自 Evil Martians 的文章，讨论 AI-first 工作流为什么会削弱成就感、放大认知负荷，并给出一套更可持续的使用方法：承认自己的贡献、先规划再生成、保留手写代码的 craft 时间、控制工作节奏，以及重新寻找工程角色中的新乐趣。
Claude Code 的绝大多数最佳实践,都源自一个约束:上下文窗口会很快填满,而填满后性能会下降。本文把官方 best-practices 串成一条主线——给它可验证的标准、先探索再规划再写、给足具体上下文、把 CLAUDE.md 当代码维护、激进管理上下文(/clear、subagent、checkpoint)、以及并行与自动化的扩展玩法。
搞懂 git worktree 到底解决什么问题:它不是替代分支,而是让多个分支同时检出、互不打架。本文把它和多人协作做类比——类比在哪成立、在哪断裂,worktree 之间共享什么、隔离什么,以及"改了不该改的内容""A 提交后 B 能否直接 merge"这些实践疑问,逐一讲清。
一份 Claude Code 的日常开发速查:怎么快速摸清陌生代码库、高效修 bug、安全重构、补测试、生成 PR 和文档,以及更进阶的——恢复历史会话、用 worktree 跑并行会话、plan 模式先审后改、把探索丢给 subagent、把 Claude 接进脚本做 CI。每个场景都给出可直接套用的提示词和命令。
Claude Code Agent Teams 是一项实验性功能，让多个 Claude Code 实例以"团队"方式协同工作：一个 Lead 协调任务分配，多个 Teammate 各自在独立的上下文窗口里并行推进，并可以直接互相通信。本文对比 Subagents 与 Agent Teams 的核心差异，介绍架构、适用场景和最佳实践。
Claude Code Routines 是 Anthropic 推出的云端自动化功能（研究预览阶段）：把一个提示词 + 代码仓库 + 连接器打包成一条例行任务，支持定时触发、API 触发和 GitHub 事件触发，在 Anthropic 管理的云基础设施上无人值守地运行。本文介绍它的核心概念、三种触发方式、典型用例和使用限制。
Claude Code 想改文件、跑命令、发网络请求前会停下来问你——权限模式决定这个"停顿"有多频繁。本文讲透 default / acceptEdits / plan / auto / dontAsk / bypassPermissions 六种模式各自放行什么、怎么切换、auto 模式的分类器拦截哪些动作,以及任何模式下都受保护的路径。
Anthropic 官方推出的 security-guidance 插件，能让 Claude Code 在写代码的同时审查自己产出的漏洞，并在同一个会话里修复。本文用中文梳理它的安装方式、三层检查机制、自定义规则、用量成本，以及它如何与 /security-review、Code Review 和 CI 扫描配合，构成纵深防御。
Claude Code 每次会话都是一张白纸，靠两套机制跨会话保留知识：你手写的 CLAUDE.md，和 Claude 自己记的"自动记忆"。本文把它们讲透——放在哪、怎么加载、如何用 rules 和 @import 拆分、自动记忆怎么开关与审阅，以及指令不被遵守时怎么排查。