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Laughing🪁
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Laughing🪁
03-31
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之前是自己在Claude里调 Codex CLI 做代码review和修小bug,刚刚看到 OpenAI 自己把插件开源了 好奇用这个插件和我自己搭的区别,研究了一下,结论是建议还是自己调,因为这个插件其实更多是面向新手的: 1️⃣标准化工作流,不用自己维护胶水层 你自己接的时候,最大成本是接通以后一直维护脚本、命令、prompt、参数兼容。 这个插件把常见场景直接做成了固定命令和 subagent,少了很多自定义 glue code。 官方 README 明确提供了 codex:review、codex:rescue 等等 2️⃣在 Claude Code 里直接拿到官方封装好的 Codex review 流程 最好的一点不是能 review,而是 review 已经被封成一个稳定入口了。 README 明说:/codex:review 的效果等同于你直接在 Codex 里跑 /review,这会更稳 3️⃣多了一个很有用的「对抗式审计」入口 /codex:adversarial-review 不是普通 review,它专门用来挑战设计决策、假设、tradeoff、故障模式,适合查 Claude 容易漏掉的方向性问题,比如 race condition、rollback、auth、data loss。 这个场景自己也能手工prompt,我自己是用多agent来交叉审计,但官方给了固定入口之后,复用成本低很多。 4️⃣后台任务管理是成体系的 自己接最容易乱的地方,就是长任务怎么挂后台、查进度和结果、怎么续跑。这个插件把这套流程串好了,对实际开发效率应该是有提升的 5️⃣直接复用现有的本地 Codex 环境,迁移成本低 官方写了:插件不是独立 runtime,而是走你本机的 codex binary 和 Codex app server,复用同一套配置、认证状态、repo checkout、本地环境 💡我自己调 Codex CLI 的做法: 按不同任务根据不同细粒度切模型的,复杂任务用 GPT-5.4 xhigh fast,一些 brainstorm 做方案的时候我就会切 medium,目前这个插件似乎还不支持 twitter.com/0xLaughing/status/...
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