把 Claude Code 和 Codex 分别放进容器，给它们一百条基线数据和优化目标，看它们如何独立分析失败模式、跑自建评测、迭代 prompt，最终交出超越基线的方案。两种 AI 编码助手在「优化智能体」这件事上，展现出了令人意外的工程直觉和策略差异。

OpenAI 内部团队用 Codex 从零构建了一个百万行代码的产品，过程中没有一行代码是人类直接编写的。本文深度解读他们的工程实践：知识管理、架构约束、代码腐化治理，以及人类工程师角色的根本性转变。

大多数开发者只发挥了 Codex 不到三分之一的潜力。本文基于 OpenAI 官方六支柱框架，结合实战经验，系统梳理从 AGENTS.md 到自动化的完整进阶路径，包含模型选择策略和八个常见误区。

OpenAI Codex 开源项目技术负责人 Michael Bolin 分享了他的 AI 辅助工程方法论，出人意料地简单：写规范、下指令、审代码。没有花哨的多 Agent 编排，没有复杂的提示工程技巧，只有清晰的思考和快速迭代。