12 Aug 2026

第一次用 ChatGPT 与 Codex 完成陌生项目：我的三点复盘

第一次面对不熟悉的代码仓库时，我很容易一边探索，一边调整目标。ChatGPT 适合帮我梳理思路、理解概念，Codex 则适合读取代码、执行操作并验证结果。

这次实践让我意识到，要让两者真正提高效率，关键不是让 AI 一次做完所有事情，而是明确目标、控制变更范围，并留下可以复查的验证结果。下面是我的三点复盘。

一、开始前先定义“完成”

如果只说“帮我把项目运行起来”，执行过程中很容易不断增加要求，造成重复探索和修改。

我的改进办法是：开始前用几句话写清目标、允许修改的范围、不能做的事情，以及最终必须通过的验证。先让 ChatGPT 帮我补充遗漏，再让 Codex 按这份清单执行。

我现在会尽量把任务写成下面五部分：

目标：最终要得到什么结果
范围：允许读取和修改哪些内容
约束：哪些事情不能做，哪些操作需要确认
输出：结果应该如何组织
验证：完成前必须通过哪些检查

二、把探索、修改和验证分开

在陌生项目中，过早修改容易建立在错误理解上；一次改变太多内容，也很难判断问题来自哪里。

我的改进办法是：先让 Codex 只读分析代码结构和依赖关系，确认方案后再授权修改。实施时分阶段推进，每完成一小步就运行对应验证，并要求它给出实际证据，而不只是报告“已经完成”。

只读探索
→ 确认方案和边界
→ 分阶段修改
→ 执行对应验证
→ 检查最终差异

这样做虽然多了几个明确的检查点，却能减少返工，也让我更容易判断结果是否可信。

三、把成功经验沉淀成可重复流程

如果问题只靠临时命令解决，下次换一台电脑或由其他人操作时，还会重新踩坑。

我的改进办法是：每发现一个必要的手工步骤，就让 Codex 将它整理为脚本、配置或文档。结束前再做一次从零视角检查：步骤是否清晰、限制是否明确、验证是否可执行、代码变更是否只包含预期内容。

对于会反复出现的协作要求，也可以把它写进仓库规则。例如：

• 修改前先检查当前分支和未提交内容；
• 不覆盖与任务无关的改动；
• 提交前运行项目约定的验证命令；
• 部署、删除、推送等操作保留明确的授权边界。

总结

高效使用 ChatGPT 与 Codex，并不是让 AI 一次完成所有事情，而是由我明确目标和边界，让 AI 负责探索、执行和验证，再把结果沉淀为下一次可以复用的方法。

这次实践之后，我会更关注三个问题：开始前是否定义了完成标准，执行中是否分开了探索、修改和验证，结束后是否留下了可重复使用的流程。

LEo at 00:12