AI 编程教程中文版
官方教程中文版规则、安全与配置

定制 Codex 行为

把 AGENTS.md、Memories、Skills、MCP 和 Subagents 放到同一张行为定制地图里。

Customization 的目标,是让 Codex 按你和团队的工作方式运行。它不是多装功能,而是把长期规则、重复流程、外部系统和角色分工放到正确层级。

行为定制先从 AGENTS.md 和验证命令开始。不要在项目规则还不清楚时先堆 MCP、skills 和 subagents。

五层地图

flowchart LR
    Agents["AGENTS.md"] --> Behavior["Codex behavior"]
    Memories["Memories"] --> Behavior
    Skills["Skills"] --> Behavior
    MCP["MCP"] --> Behavior
    Subagents["Subagents"] --> Behavior

这几层互补,不竞争:

  • AGENTS.md:持久项目指导。
  • Memories:从过去工作中延续有用上下文。
  • Skills:可复用 workflow 和 domain expertise。
  • MCP:连接外部工具和 shared systems。
  • Subagents:把工作委派给 specialized agents。

先问“这个需求应该放哪层”,再动配置。

AGENTS.md:稳定规则

AGENTS.md 给 Codex 提供 durable project guidance,会在 agent 开始工作前生效。它适合写:

  • build and test commands。
  • review expectations。
  • repo-specific conventions。
  • directory-specific instructions。
  • 受保护路径。
  • 文档和测试同步规则。

当 agent 对 codebase 做出错误假设时,把正确规则补进 AGENTS.md。这应该是反馈循环,不是一次性文档工程。

更新原则:

  • 从真正重要的 instructions 开始。
  • 把反复出现的 review feedback codify。
  • 把 guidance 放到离适用目录最近的位置。
  • 全局文件塑造个人工作习惯,repo 文件聚焦团队和 codebase rules。

AGENTS.md 应该和 pre-commit hooks、linters、type checkers 配合。规则只靠模型遵守不够,能自动验证的就交给工具。

Skills:重复流程

Skills 适合封装重复 workflows。它们通常比单纯写进 prompt 更适合复用,因为 skill 可以包含 instructions、scripts、references 和 assets。

常见结构:

my-skill/
  SKILL.md
  scripts/
  references/
  assets/

适合做 skill 的情况:

  • release steps。
  • review routines。
  • docs updates。
  • migration checklist。
  • 需要 examples、references 或 helper scripts 的流程。

不要把还没跑稳的想法直接做成 skill。先用普通 prompt 跑通,重复出现后再沉淀。

MCP:外部系统

MCP 是把 Codex 连接到 external tools 和 context providers 的方式。它适合:

  • issue trackers。
  • design tools。
  • browsers。
  • shared documentation systems。
  • internal knowledge services。

MCP server 可以暴露 tools、resources 和 prompts。区别要清楚:

  • context 型 MCP 主要提供信息。
  • action 型 MCP 可能改外部系统。
  • 带写权限的 MCP 必须考虑审批、日志和回滚。

实践中,MCP 和 skills 搭配最有价值:skill 定义 workflow,并说明什么时候调用哪些 MCP tools。

Memories:延续上下文

Memories 适合保存跨任务仍然有价值的偏好、项目习惯和历史经验。

不要把敏感信息、临时任务细节、过期路径、一次性结论写进 memory。Memory 是长期注入上下文,错误内容会持续影响后续任务。

Subagents:角色分工

Subagents 适合把 noisy 或 specialized tasks 拆出去。例如:

  • 一个 agent 专门跑测试和复现。
  • 一个 agent 专门审查 diff。
  • 一个 agent 专门查询日志或外部系统。

不要把 subagent 当成“更多模型就更强”。角色、输入、输出、权限和验收要写清,否则只是把混乱并行化。

建设顺序

推荐顺序:

  1. 写清 AGENTS.md,让 Codex 遵守 repo conventions。
  2. 用 lint、type check、test、pre-commit 强制可验证规则。
  3. 重复流程跑稳后创建 skill。
  4. 需要外部系统时接 MCP。
  5. 准备好角色边界后再用 subagents。
  6. 需要分发给团队时,把 skill 和配置打包成 plugin。

常见坑

  • 项目规则没写清,却先装很多 MCP。
  • 把一次性 prompt 做成 skill。
  • 把个人偏好写进团队 repo AGENTS.md
  • 把 action 型 MCP 当成只读上下文。
  • subagent 职责重叠,最后没人负责验收。
  • Memory 里保存敏感信息或过期事实。

验收清单

  • 任何定制项都能说清属于哪一层。
  • AGENTS.md 小而具体,包含验证方式。
  • skill 有真实触发词、步骤和验收。
  • MCP 权限和数据来源可审计。
  • memory 不含 secret、token 或临时结论。
  • subagent 的输入、输出、权限和复核人明确。

官方资料

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