这是一个系列文章，主要分享我最近使用 chatgpt 过程中的一些小技巧，每次分享 3 点，希望你能有所收获。
1 用 diff 行内评论反馈修改
看完 codex 的修改后，可以在 diff 中针对具体代码行留下评论，写清问题和预期结果，再把评论发回当前对话。这样反馈能对应到具体位置，比只说“这里再改一下”更容易理解。
比如可以说：“按这两条行内评论修改，保留其他改动，不顺便重构。完成后展示本轮 diff，并说明验证结果。”
行内评论用于定位问题，修改范围仍要在指令中说明；涉及必要的关联改动时，让 codex 解释原因。具体用法见官方示例。
2 检查上下文窗口和自动压缩阈值
更换模型或升级客户端后，可以检查是否仍有为旧模型设置的上下文覆盖值。codex 的 model_context_window 表示模型可用的上下文窗口，model_auto_compact_token_limit 则控制自动压缩历史信息的阈值，后者未设置时使用模型默认值。
比如可以说：“只读检查当前生效的模型、上下文窗口和自动压缩阈值，区分默认值与手动覆盖值。对照官方文档说明是否需要调整，无法确认的标为未知，先不要修改配置。”
在模型实际支持的范围内，更大的可用窗口配合合适的压缩阈值，可能减少长任务中途压缩的次数；单纯把配置数字调大，并不会扩大模型本身的能力。具体字段见官方配置参考。
3 为临时任务准备一个 tmp 工作区
试写小脚本、转换文件或生成一次性文档时，我会准备一个独立的 tmp 目录，并作为临时项目使用。每个任务再建一个子目录，放输入副本、脚本和输出，方便找到结果，也避免临时文件混进正式仓库。
比如可以说：“在 tmp 工作区为这次任务新建子目录，处理我提供的样例文件，保留原文件，把结果放进 output。完成后给出产物路径和简要说明。”
涉及正式项目代码的修改，仍放回对应仓库并遵守项目规则；临时工作区不代替 worktree。任务结束后先确认产物已保存，再清理不需要的文件。