OpenAI 工程师 Jeremy Lewi 用一套名为 Runme 的开源笔记本，把跑评估这类重复工作交给 Codex 执行，自己只负责审批和决策。本文拆解这套工作流的三个关键设计：持久的 goal、清晰的审批边界，以及让每一轮运行都沉淀成可复用上下文的飞轮机制。

很多人一看到 git、CLI 或代码，就习惯性地把活甩给 Codex，结果膨胀的不是执行速度，而是交接次数。真正的切分边界不该是「技术不技术」，而是「答案住在哪里」。本文给出一个五字段交接模板，帮你把交接时机找对。

2026 年，AI 编程已经从「让 AI 帮你写几行代码」进化为「设计一套让多个 AI Agent 协同工作的流水线」。本文梳理从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering 的演进路径，介绍四大主流项目工作流，以及落地时最关键的三项技术。

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。

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。