用 Codex 或者各类 AI 辅助写代码，我觉得最值得养成的一个习惯，就是别让它上来就写代码。 很多时候我们随口提个需求，AI 还没弄清楚状况就开始疯狂输出，结果经常是技术栈选错、聊久了上下文跑偏，甚至把好好的代码改乱了还没法回滚。为了解决这个痛点，我自己捏了一个工作流 Skill，主打一个“先立规矩，再干活”。简单来说，它能帮 AI 变得更稳重。 ✋ 先拷问再动手，杜绝瞎写 这个工作流的核心约束是：首次触发时，AI 必须停下来先“拷问”你。项目到底是什么？目标用户是谁？核心流程和技术栈是什么？哪些事情明确不做？在你回答完这些问题之前，它绝对不能动笔写一行代码或者做架构规划。这就好比带新人，从源头把控好方向，比后期再去纠正错误要省力得多。 📝 外挂记忆库，支持无缝交接 长时间对着一个窗口聊，AI 很容易“失忆”。这个 Skill 会让 AI 在项目里持续维护一个 SESSION.md 文档，记录下你们的决策过程、文件变动和验证结果。这就相当于给 AI 挂了个外部记忆。最爽的是它的收尾交接功能，结束对话前它会总结好“完成了什么、还差什么、下一步该干嘛”。新开一个对话窗口时，新的 AI 看一眼文档就能直接接手，再也不用你费口舌从头解释了。 🛡️ 强制 Git 存档，随时能回滚 让 AI 大面积改代码，不留后路是不行的。在这个工作流里，AI 会在开始任务、修改代码前后自动检查 Git 状态。如果发现当前目录还不是 Git 仓库，它会引导你安全地初始化并检查 .gitignore。为了代码安全，它只做检查和提醒，不会擅自帮你 commit 或 push，但能确保你的项目始终在一个有 checkpoint 可回滚的安全状态下。 🚀 推荐的启动方式 如果你平时经常用 AI 撸原型、修 Bug 或者做长周期的开发，可以试试用这个思路约束一下 AI。配置好之后，直接丢给它这句启动语就行： “用 $coding-tool 开始这个项目，但不要规划，先拷问我项目内容。顺便检查下 git 状态，如果没初始化就帮我安全初始化一下。” 少一点盲目输出，多一点上下文管理，写代码的体验会好很多。 #howto入门codex #大模型 #提高工作效率的方法 #机器学习 #算法 #程序员 #ai #AI新手村 #打工人效率神器