如果把 100 条失败记录和一个性能指标交给 AI 编程代理，不提供任何专业工具，它能自己找出问题、修改提示词、提升模型表现吗？Andrew Jesson 的实验给出了令人惊讶的答案。

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。

Codex 配合 GPT-5.5 已经今非昔比。本文分享六个实战验证过的性能调优技巧，从思考模式配置到 Playwright MCP 集成，再到自验证工作流，帮你把 Codex 的潜力彻底释放出来。

Claude Code 推出了 Dynamic Workflows 功能，可以把大型编程任务拆分成计划、并行执行、检查、整合的完整流程。Codex 虽然没有原生支持这个特性，但通过 Skill 机制，我们可以复刻同样的编排能力。本文详解实现原理和实战用法。

Codex 很强，但不是万能的。本文结合两位资深开发者的实战经验和 OpenAI 官方文档，总结出一套判断「该不该让 Codex 上」的实用框架，以及五个必须人类亲自把关的场景。