OpenAI 内部数据平台已实现 Codex 智能体自治运营，覆盖 3500+ 用户、600PB 数据。本文深度解析这一实践背后的技术架构、核心挑战和对行业的启示。
Codex 智能体自治运营：OpenAI 内部数据平台的实战启示
Codex 后台任务：让 AI 在你离开后继续工作
Codex 的后台任务能力让它能在你离开键盘后继续执行复杂工作。本文深入解析这一特性的工作原理、最佳实践，以及它如何改变开发者的日常工作流。
让 Codex 越用越聪明：OpenAI 官方最佳实践完全指南
OpenAI 官方发布了 Codex 最佳实践指南，涵盖提示词结构、AGENTS.md 配置、计划模式、测试驱动验证、MCP 工具接入、Skills 技能封装和自动化调度七大核心板块。本文完整解读这些实践，并补充真实使用经验中的技巧和坑。
从补全到接管：AI 如何重塑软件工程的七个环节
OpenAI 最新指南揭示了 AI 编程智能体如何贯穿软件开发生命周期的每个阶段。本文从规划、设计、构建、测试、审查、文档到部署维护，拆解 AI-Native 工程团队的运作模式和落地路径。
一次配置，三端生效：OpenAI Codex 配置体系深度拆解
Codex 有三种界面，底层却共用一套配置栈。本文从 AGENTS.md 指令层级、MCP 外部工具接入、Skills 可复用技能，到 config.toml 细粒度调优，完整拆解 Codex 的配置体系，帮你构建一套可维护、可扩展的 AI 编程环境。