@rafaelobitten: 在过去一周使用Codex @OpenAIDevs 尤其是Astra花费了大量tokens后，我最终添加了这些指南…

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摘要

一位开发者分享了使用Codex后添加到AGENTS.md中的编码指南，旨在减少过度工程化、提高效率，并遵循使用开源库和编写有意义测试等最佳实践。

在使用Codex @OpenAIDevs 尤其是Astra花费了太多tokens后，我最终将这些指南添加到了我的~/.codex中的AGENTS.md文件中。 它们极大地帮助减少了过度工程化、不必要的预防措施、过度测试，以及重新构建那些已有成熟解决方案的东西： 1. 优先选择可靠、安全的开源库，而不是从头构建；当需要定制化时，优先使用受支持的扩展或扩展点，仅当现有选项无法高效满足项目需求时才从头构建。 2. 选择满足需求的最简单方案；避免过度工程化和投机性抽象。 3. 始终检查当前官方API和库文档；使用版本兼容的指导，而不是盲目升级。 4. 只编写提供有意义信心并防止回归的测试；避免冗余测试和无理由的发布关卡。
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缓存时间: 2026/09/16 06:01

过去一周在 OpenAI Codex（尤其是 Astra）上消耗了太多 token 后，我最终在 ~/.codex 的 AGENTS.md 文件中添加了这些指导原则。

它们在减少过度设计、不必要的预防措施、过度测试以及重复造轮子方面带来了显著改进：

  1. 优先选用可靠、安全的开源库而非从零构建；当需要定制化时，优先采用受支持的扩展或扩展点，仅在现有方案无法高效满足项目需求时才从零构建。

  2. 选择满足需求的最简方案；避免过度设计和推测性抽象。

  3. 始终查阅最新的官方 API 和库文档；使用版本兼容的指引而非盲目升级。

  4. 仅编写能提供可靠保障并防止回归的测试；避免冗余测试和不必要的发布关卡。

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