OverEager-Bench 用 500 个场景、约 7500 次运行测出：Codex CLI 在良性任务上的越权率落在 5.4% 到 13.8% 之间，同一套执行框架换个模型能差 2.5 倍；SNARE 再用 10000 次自适应采样把越权拆成 24 种原型，并算出框架占 56.1% 的行为方差。本文拆解这批数据，给出可复制的分层防线配置，并解释为什么这类失败永远不会出现在成功回报里。
任务完成了，但你没批准过：7500 次良性任务测出的 Agent 越权图谱
Codexer — 以 Codex 为核心的开发者博客
拆解 AI 编码工具的机制，用实测数据说话。这里记录 Codex CLI 与 AI 编码 Agent 的工作原理、成本账本、安全边界和工程实践。
先做对前两步：四阶段编码 Agent 工作流，以及它在 Codex CLI 里的落法
Infobip AI 团队在 CIKM ‘26 上的论文 arXiv:2608.30701 给出了一个反直觉结论：非平凡任务的成功与否，更多取决于你如何组织与编码 Agent 的协作方式，而不是你选了哪个基础模型。他们提出四阶段工作流，把人力前置到研究与规划，随产物成熟逐级放权。本文拆解这套流程，给出它在 Codex CLI 里的对应配置，并补充我自己的实践判断。
把 Jev 接进 Codex：MCP、上下文压缩、模型路由的四种玩法与三条边界
2026 年 9 月 15 日，TypeSafe AI 发布了一个不能写字的模型 Jev：你给它程序状态和一组带类型的问题，它在一次并行采样里返回选项、档位和概率，70 到 500 毫秒，每百万输入 token 0.042 美元。本文拆解它在 OpenAI Codex 工作流里的四种真实接法：MCP 工具层做能力排序与证据重排、PreToolUse 闸门做零 token 判断、上下文压缩只删可验证的只读证据、按轮与按调用的模型路由，并给出这些集成共有的六条工程约定和三条必须知道的边界。
Codex 连跑 24 小时，两个原型都很惊艳，然后我改回了「一次一件事」
开发者 Flavio Copes 让 Codex 在 Goal 模式下照着重造一遍 PocketBase，两套技术栈，连续跑了超过 24 小时，产出的两个原型都相当能看，却仍然需要大量手工返工。他的结论是：与其把这笔预算押在一次长跑上，不如换成十个能逐个审阅的小任务。本文拆解这个判断背后的可观测性逻辑，Plan 模式与 Goal 模式的真实分工，为什么「静默失败」比「写错代码」更贵，长会话里的子 agent 究竟在解决什么问题，以及在生产服务器磁盘只剩 1% 的时候，他为什么宁可自己一条一条敲命令。
AI 改文件的三种流派：为什么换个编辑工具，同一个模型就变笨了
同一个模型，在 Claude Code 里改代码顺顺当当，换到另一个 harness 上就开始报「String to replace was not found」。问题不在模型的聪明程度，而在编辑原语这一层：精确字符串替换、上下文补丁、两段式 Apply 模型，三条路线各有代价。这篇文章拆解三种编辑原语的设计张力、七个真实失败模式，以及 Codex 为什么会为了一个补丁语法去训练模型。