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如何最大化 OpenAI 的 Codex
了解如何充分利用 OpenAI 的编码代理如何最大化 OpenAI 的 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学有关 Anthropic 的 Claude Code 的文章，以及我如何使用它进行编程，以及我为使其更有效而应用的不同技术。然而，在过去的两周里，我对 OpenAI 的 Codex 进行了越来越多的实验，并看到与几个月前的 Codex 相比，结果有了很大的改善。
在我看来，Codex 在许多任务上同样出色，并且具有以下优点：在许多情况下，它比 Claude Code 更快，并且它更擅长准确地执行要求执行的操作，而不是执行其他任务（这是我在使用 Claude Code 时遇到的问题）。
在本文中，我将讨论我使用 OpenAI 的 Codex 执行高级编码任务和其他应用领域的经验，以及我用来增强 Codex 性能的一些技术。
为什么使用 OpenAI Codex？
首先，我想介绍一下为什么应该使用 OpenAI Codex。值得一提的是，Codex 20x Max 订阅的定价与 Claude Code 相同。唯一的区别是模型产生的输出的质量以及它完成任务的效率。
考虑到我每天都在编程，因此了解最新的编码模型并不断尝试新的和即将推出的模型（例如 GPT-5.5）对我来说很重要，看看它是否比我当前的设置更好。
大约两周前，我刚刚开始使用 Codex 和 GPT-5.5，并将其简单地应用到我正在处理的一些实际任务中。这很重要，因为我相信在测试任务上运行编码模型并不能真正测试模型的功能，而且它不是一个有效且完整的测试。
我用来优化 Codex 的具体技术
在本节中，我将介绍一些用于使 Codex 的性能比开箱即用更好的特定技术。我将介绍我的设置和一些技巧。
My setup
此外，当我使用计划模式时，我使用超高思维，当我使用正常模式时，我使用高思维或推理，当然，我使用的是 GPT-5.5。
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