新手小白最好的Codex实践
大多数人第一次打开 Codex，第一反应都很自然：
这就是一个能写代码的聊天窗口，我现在越来越觉得，这个理解会浪费 Codex 80% 的能力。
这篇文章将花你30分钟的时间，带你彻底了解Codex如何能将一个新手小白，成为一个AI Native 的使用者。
先讲讲我对于一个AI Native的理解是什么？
如果你花在AI工具的时间，大于你人工解决问题的时间，并且最终可以使用AI工具解决原本人工需要解决的问题时，大概率你就成为一个合格的AI Native的个人使用者或者OPC创业者。
之所以是这样，所以在大部分人刚开始使用AI的时候，都会感觉，花费的时间精力比之前工作量大的多，又要学习新的工具，又要想方设法寻求解决思路，最主要还是在于搭建AI Agent工作的方式。
这东西就好比马斯克在特斯拉工厂建设初期设计生产线是一样的概念，初期时候，马斯克花了大量精力，甚至一度住在第一生产线，就是为了提升生产线的产能效率问题，他在书中提到“初期特斯拉工厂产能远不比一些成熟车企，要如何在有效的生产线，产出更多的车辆，唯一的方法就是，如果你能提高生产线的效率”
这就好比我们在使用AI的初期，如果你觉得设计生产线是一件非常繁琐和复杂的工作，那么恭喜你，你已经在向未来和AI Native迈进了。
而目前市面上的Codex、Claude Code、原本的Gemini/Google AI Studio、Cursor等，都是这样的工具，今天我们重点讲的是目前最强的Codex。
Codex 真正强的地方，是你可以把一个普通文件夹，慢慢养成一个 AI 工作区。
搞清楚以下几个事，就是开始的地方。
第一，AGENTS.md
OpenAI 官方文档写得很清楚：
Codex 在开始工作前会读取 AGENTS.md。它还支持全局、仓库、子目录多层指令，并且默认项目文档合计上限是 32 KiB。
这说明一个很现实的问题：
你每次重复给 AI 讲的规则，都应该写进文件。
比如：
- 这个项目是做什么的
- 代码改完要跑什么测试
- 哪些文件不能动
- 什么时候必须先给计划
- API Key 放在哪里
- 交付物应该长什么样
如果这些规则还停留在聊天里，你每开一次新会话，AI 就要重新认识你一次。
所以知道这个文档的重要性和作用，就可以在任何一个原本平平无奇的电脑本地文件夹里创建一个叫Agent.md的文档，然后把你的项目的以上内容，写进去。
设想你是一个公司的创始人，你的第一个员工招聘来，你对于他/她说的话，大概率让AI改一改，就是一个很好的Agent.md的文档。
第二，Skills（这是目前最牛逼的Agent发明、出子Anthropic）
官方文档里，Skill 的结构很清楚：
同样是一个文件夹，不同的是这个文档叫 SKILL.md。
文件夹里除了skill.md以外还可以放三个文档分别是：
1.scripts：
放可执行代码
用途：把重复、容易出错、需要稳定执行的步骤写成脚本。
scripts/
fetch_tweets.py
clean_csv.py
generate_report.py
resize_images.py具体用法：
执行流程
当用户要求生成周报时：
1. 先读取输入 CSV。
2. 运行 `scripts/generate_report.py --input <csv> --out <xlsx>`。
3. 检查输出文件是否存在。
4. 再根据结果写总结。什么时候该用 scripts：
总结：scripts 就是一个工具箱，是把“让 AI 现写代码”变成“让 AI 调用已经验证过的工具”。
2. references
放说明书和知识库
用途：放 Codex 需要按需阅读的背景资料、规则、模板说明、API 文档、业务知识。
适合放
references/
style-guide.md
api-docs.md
database-schema.md
examples.md
founder-voice.md具体用法：
写作规则
如果用户要求写 X 帖子，先阅读：
- `references/founder-voice.md`
- `references/examples.md`
如果用户要求调用 API，先阅读：
- `references/api-docs.md`什么时候该用 references：
关键点：references 不要全部塞进 SKILL.md。SKILL.md 只写“什么时候读哪个 reference”。这样 Skill 不会太臃肿。
总结：references 是给 AI 准备的资料库，任务需要时再翻。这可以大大减少每次调用skill的时候的token使用量。
3. assets
放最终输出会用到的素材
用途：放模板、图片、字体、示例文件、前端 boilerplate、PPT 模板等。
适合放：
assets/
template.pptx
report-template.docx
logo.png
cover-bg.png
frontend-template/
brand-font.ttf具体用法：
生成 PPT
当用户要求生成路演 PPT：
1. 使用 `assets/template.pptx` 作为母版。
2. 保留原模板字体、配色和版式。
3. 只替换标题、正文、图表和备注。
4. 输出为新的 `.pptx` 文件。什么时候该用 assets：
一句话理解：assets 是 Skill 交付结果时要拿来用的原材料。
总结Skill.md文档：
SKILL.md：写工作流程和触发规则
scripts：放可执行工具
references：放让 AI 阅读的资料
assets：放最终产物要用的素材
优点：Codex 不会一上来把所有 Skill 全塞进上下文。
它的初始 Skill 列表最多只占模型上下文的 2%，或者在上下文窗口未知时最多 8000 字符。
等任务真的匹配到某个 Skill，再读取完整说明。
它解决的是：
重复动作，固定模版，不需要一遍一遍给你的Agent员工解释。第三，Automations
Codex app 官方文档里写了，Automations 可以在后台定时执行任务，还可以和 Skills 组合起来，这件事对一人公司特别重要，因为一个人最缺的，经常不是灵感，是稳定检查。
第四，浏览器和 Computer Use。
Codex 的 in-app browser 文档说，它可以和你共享一个渲染页面，用来预览网页、截图、点击、检查页面状态。
Computer Use 文档也写得很直白：
在 macOS 和 Windows 上，Codex 可以看见并操作图形界面。
这意味着什么？
前端项目不能只靠代码判断。
第五，Worktree。
OpenAI 文档里提到，worktree 可以让不同分支有独立工作目录。
对普通 Vibe Coder 来说，这句话翻译成人话就是：
重要任务别直接让 AI 在主目录里乱改。
你给它一个隔离空间。
John Culkin 有句很适合这件事的话：
“We shape our tools and thereafter our tools shape us.”
我们先塑造工具，之后工具会反过来塑造我们的工作方式。
Codex 也是这样。
如果你只把它当聊天框，你得到的就是一次性答案。
如果你给它文件夹、规则、Skills、自动化、浏览器、worktree，它会慢慢变成一个能反复工作的系统。
我从小白走过来的真实建议：
不要一上来就学习Engineering，做中学、干中学是最快的精进方法。
先做 5 件事：
别把所有事情都丢在一个大目录里。
一个产品、一个内容项目、一个客户项目，都应该有自己的文件夹。
先写简单版：
我是谁。
这个项目做什么。
交付物是什么。
哪些事情要先问我。
哪些文件不要碰。
不要一开始就写 20 个。
先写一个最常用的。
比如：
“帮我把一篇原稿改成 X 短文。”
“帮我检查前端页面有没有明显问题。”
“帮我把流量数据整理成复盘表。”
小修小补可以本地做。
涉及多文件、多页面、多逻辑的任务，先隔离。
对新手来说，这就是安全带。
比如每周一：
检查上周发布内容。
抓取数据。
总结高流量和低流量原因。
更新下周选题方向。
最后，鼓励大家Learning in public & Building in public，早日成为一名合格的AI Native 使用者。
原创不易，我是Easy，我的个人网页在搭建过程里了，喜欢的话，可以点点关注，未来会持续分享一个非科班选手，一路走来的坑。