【AI】Codex 的工作流更新-v3 [Codex-maxxing for long-running work]

【企业知识助手·Agent 实战】如何构建 Agent 运行态可观测体系:从行为基线漂移检测到成本预算治理的深度实战 核心原理:运行态可观测的本质是把"单点阈值"升级为"与基线的分布距离"——埋点回答发生了什么,基线比较回答这是否还正常关键结论:deny 率没有单向好坏语义,必须双边告警 + known-good / known-bad 双哨兵仲裁;成本归因的终点是单位经济与预算三线一位;评测分数入库让质量拥有趋势线。 阅读详情

Codex 工作流更新-v3

最近 OpenAI 的一篇博客: Codex-maxxing for long-running work 分享了关于长周期复杂任务的指南,并针对我已有的工作流作出一些更新。

长周期的复杂任务通常不是一次 prompt 改完代码就结束。它可能要经历调查、实现、预览、反馈、等 CI、继续修改、准备 PR、后续检查。该博客更像是总结了 Claude Code goal 和 loop 命令的思想 💭
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v2 现状

v2 从项目初始化开始: setup-light / setup-full 生成 AGENTS.md、CLAUDE.md 和 docs/ 记忆文件,让 Agent 进入一个项目后,知道行为规范。它不太关注于任务线本身,比如预览页面谁来看,用户反馈放在哪里,PR review 几个小时后才来又怎么接着改,这些长期任务流程问题是 v2 未涉及的。

长时间复杂任务

OpenAI 这篇博客把 Codex 看成一个 persistent workspace:一件复杂任务有自己的线程、记忆、工具和审阅对象,重要的有以下几点。

Durable thread: 给长期任务一个固定会话,维护会话的上下文、旧决策、待办和用户反馈容易丢失。

Memory: 不只依赖聊天记录,而是把项目状态、决策、开放事项写进可以查看、可以 diff、可以复用的文件。对应到当前工作流里, docs/ 就承担了 memory 的作用,跨项目 or 会话的个性要求则可以放进个人记忆或知识库。

Steering: Codex 工作时,用户可以继续补充 prompt。比如“先不要接短信登录”“这个错误提示太别扭”“等预览部署完再继续”。任务就不再是一次性指令,而是可以边做边调整的任务队列。

Thread automation: 定时任务,比如等待部署、看 review 是否更新、检查支持工单有没有新回复。

Side panel: 产物本身要进入审阅循环。Markdown、CSV、PDF、slides、本地页面预览都可以直接作为审阅对象,用户的评论继续变成下一轮任务上下文。

Goals: 目标要能有具体的量化标准:如要写清楚页面、接口、测试、异常情况分别达到什么结果。

这些点合在一起,就能把任务进化成一个工作循环:
目标 -> 线程 -> 项目记忆 -> 调用工具 -> 产出 -> review -> 下一轮任务

这张图可以作为本次更新的总览
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三层模型

通过上述总结可以把工作流分成三层:

  • Thread: 保存一条长期任务的上下文
  • Project memory: 保存 repo 内的事实,也就是 AGENTS.md 和 docs/*
  • Execution surfaces: 接触真实工作界面,比如 browser、Chrome、computer use、connectors、skills

而 v2 正好属于 Project memory 这一层,所以不需要做改进。另外,长期任务容易越做越多,所以边界要提前写清楚,例如可以配置相关 Hooks

哪些任务适合长期线程?

不是所有任务都要开长期线程。一次性命令、小改动、马上能验完的问题,按 v2 的普通流程就够。

更适合长期线程的场景:

  • 会跨多轮修改
  • 需要用户看预览或多次反馈
  • 需要等待 CI、部署、review、第三方回复
  • 需要跨工具处理,比如 GitHub + 本地代码 + 浏览器
  • 后续可能沉淀成 skill
  • 中断后还要接着做

Prompt 模板

下次遇到复杂任务需要长时间工作流的场景,可以直接这样编写 prompt:
可以手动引用 loop goal 命令进一步约束 Agent,确保执行正确

这是一个长期任务线程:<任务名>。

先读 AGENTS.md 和 docs/agent_workflow.md。
必要时再读 docs/project_status.md、docs/project_spec.md、docs/architecture.md。

目标:
- <目标 1>
- <目标 2>

验收标准:
1. <可以检查的结果>
2. <需要运行的检查>
3. <需要用户审阅的产物>

执行规则:
- 先调查,不要急着改代码
- 改前说明方案和影响范围
- 改后运行相关检查
- 涉及 UI 时,启动本地预览并给出地址
- 不要 push、发布、删除数据、发送消息,除非用户明确批准
- 任务中断前,更新 docs/project_status.md

这里的关键是验收标准要能检查。不要只写“完成登录功能”,而是写清楚哪些页面、哪些接口、哪些测试、哪些异常情况必须通过。

Tools

此外还要说清楚,任务需要碰到哪些工具。可手动引用或在规范文档、prompt 中提示

常见选择:

  • 本地网页预览:用 browser
  • 需要用户登录态:用 Chrome
  • 必须点桌面软件:用 computer use
  • GitHub、Gmail、Slack、Calendar:用对应的 MCP
  • 反复使用的流程:整理成 skill
  • 需要隔一段时间回来查:用 thread automation

checkpoint 的判断

v2 里 checkpoint 更像 commit 前的项目状态检查;这里 checkpoint 更像一次任务阶段记录。

需要 checkpoint 的情况包括:

  • 当前阶段已经完成
  • 任务要暂停
  • 要交给另一个 Agent
  • 后续需要接着做
  • 出现新的风险或阻塞
  • 行为、架构、依赖或项目状态发生变化

与之前的 checkpoint 思想不同,不是为了每次 commit 都按需更新记忆文档,而是为了让任务之后能接上。如果只是普通小改动,就不需要每次都更新一堆 docs。

复盘

v2 规定了 Agent 对项目的维护方式,v3 则是面对复杂长期任务时总结的思想

博客来源:

《AI实战嵌入式Agent +MCP+skill》课时2.5|定时器实战 本课讲解定时器时基单元原理,通过PSC、ARR、CNT三寄存器配合实现精确周期控制。以84MHz时钟为例,计算得PSC=8399、ARR=9999可实现1秒溢出周期。采用HAL_TIM_Base_Start_IT启动定时器更新中断,在HAL_TIM_PeriodElapsedCallback中处理周期任务,实现非阻塞、高精度的定时。相比HAL_Delay的阻塞式延时,定时器中断方案不占用主循环,支持并发操作,是嵌入式系统中实现周期任务的高效方式。 阅读详情

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