5.1 ⭐⭐⭐ Save workflows as skills（最具战略意义）#

URL：/codex/use-cases/reusable-codex-skills 难度：Easy · 5 分钟

核心信号：OpenAI 完整复刻了 Anthropic 的 Skills 体系——证明 skill 化是 agent 工作流的事实标准方向。

机制：

• 用内置 $skill-creator skill 创建新 skill
• skill 存放位置：~/.codex/skills（用户级，全 repo 可用）或 repo 内（团队共享，提交到 git）
• 文件结构（和 Anthropic 几乎一致）：

  1
  my-skill/
  2
  ├── SKILL.md         # 必需，指令 + metadata
  3
  ├── references/      # 可选，长文档
  4
  ├── scripts/         # 可选，可复用脚本
  5
  └── assets/          # 可选，模板与启动文件

Starter prompt 模板（直接复用）：

1
Use $skill-creator to create a Codex skill that [描述目的，如 "fixes failing
2
Buildkite checks on a GitHub PR"]
3

4
Use these sources when creating the skill:
5
- Working example: [说 "use this thread" 或链接一个 merged PR]
6
- Source: [Slack thread / PR review / runbook / docs / ticket URL]
7
- Repo: [repo 路径，如果 skill 依赖某个 repo]
8
- Scripts or commands to reuse: [test 命令], [preview 命令], [release 命令]
9
- Good output: [粘贴期望的最终产物——Slack update / changelog / 评论 / 答案]

官方给的 5 个 skill 灵感：

对你的启发：你的 .claude/skills/ 体系跟 OpenAI 的 ~/.codex/skills 几乎同构，跨平台迁移成本很低。同一个 skill 可以适配两边——可以考虑用一份模板生成两个变体。

5.2 ⭐⭐⭐ Turn Figma designs into code（前端核心）#

URL：/codex/use-cases/figma-designs-to-code 难度：Intermediate · 1 小时

核心机制：双 MCP 协作

1
Figma MCP（提取设计上下文）→ Codex 实现 → Playwright MCP（视觉校验循环）

Figma MCP 调用规范（值得抄）：

1
1. 先 get_design_context 拿目标 node/frame
2
2. 如果响应被截断，先 get_metadata 映射文件结构，再选择性 get_design_context
3
3. get_screenshot 拿目标变体的截图
4
4. 只有当设计上下文和变体截图都拿到后，才开始下载资产和实现
5
5. 翻译 Figma 输出到 repo 约定：复用组件、替换原始 utility 类、对齐间距/层级/响应式
6
6. 如果 Figma 返回 localhost 图片/SVG，直接用，不要生成占位符

关键洞察：

Treat the Figma MCP output（often React + Tailwind）as a structural reference rather than final code style.

Figma 的输出是结构参考，不是最终代码。要让 Codex 翻译成 repo 自己的工具类、组件包装、color system、typography scale、spacing tokens、routing、state management、data-fetch 模式。

对 Figma 文件的要求（强约束）：

对你的启发：你做前端 + 设计的串联，可以直接把这套 prompt 适配到 Claude Code（Figma MCP 同样支持）。验证循环用 Playwright，符合你已有的工具栈。

5.3 ⭐⭐⭐⭐ Build iterative repair loops with Codex（最具方法论价值）#

URL：/cookbook/examples/codex/build_iterative_repair_loops_with_codex 作者：Shreekant Agrawal · 2026/05/11

核心定义：

Closed-loop agent workflows：agent 产生输出 → 验证 → 用反馈改进下一遍。

三阶段架构：

1
┌─────────┐    ┌─────────┐    ┌─────────┐
2
│ Review  │ →  │ Repair  │ →  │Validate │
3
│ 结构化  │    │ 应用聚焦│    │ 跑相关  │
4
│ findings│    │ 编辑    │    │ 检查    │
5
└─────────┘    └─────────┘    └────┬────┘
6
     ↑                              │
7
     └──────  反馈作为下一轮输入  ───┘

关键设计：

1. 业务规则前置：在让 Codex review 之前，给它一份 contract（business_rules JSON），定义”好”的标准
2. 结构化输出：每个阶段输出 JSON schema 数据，下一阶段消费
3. Codex CLI Headless 模式：从 Python cell 调用，不依赖聊天 UI

Codex CLI 调用（值得记的 API）：

1
npm install -g @openai/codex@0.130.0  # 固定版本保证可复现

Validation 范例：

本例 validation = 跑 notebook 端到端。在其他领域，validation 可以是单元测试、policy check、schema validator、模拟器、人工审批。重点是失败变成结构化反馈，而非死路。

对应 Ralph Wiggum 循环（OpenAI 内部用语）：

Codex reviews the current state, applies focused changes, runs validation, and repeats when the feedback shows remaining issues.

这正是 OpenAI 自己内部 100 万行代码生产中用的核心模式（见《Harness Engineering》笔记）。

对你的启发：

• 你的 auto-review 项目可以借鉴这个三阶段架构
• 你的 superpowers:systematic-debugging skill 已经是手动版的 review-repair-validate，可以再加一层自动循环
• 适合在你的 claudecode workspace 里做一个 iterative-repair skill 模板

5.4 ⭐⭐ Review GitHub pull requests（最轻量）#

URL：/codex/use-cases/github-code-reviews 难度：Easy · 5 秒

最简模式：

1
1. 在 GitHub org/repo 启用 Codex code review
2
2. 自动 review 每个 PR，或评论 @codex review 手动触发
3
3. 发现问题后 @codex fix it，触发云任务自动修复并更新 PR

自定义 review 规则（在 AGENTS.md 写）：

1
## Review guidelines
2

3
- Flag typos and grammar issues as P0 issues.
4
- Flag potential missing documentation as P1 issues.
5
- Flag missing tests as P1 issues.

关键机制：

Codex applies guidance from the closest AGENTS.md to each changed file. 不同 package 可以放更具体的 AGENTS.md，按文件路径就近匹配。

Starter prompt（一句话）：

1
@codex review for security regressions, missing tests, and risky behavior changes.

对你的启发：

• 你的 auto-review 项目目标重合度 100%
• AGENTS.md 的”就近规则”机制比 Claude Code 当前的全局 CLAUDE.md 更精细
• 可以考虑给你的项目按目录加分层规则文件

🎯 Engineering 工程类#

• codebase-onboarding：理解大型代码库（请求流追踪、模块映射）
• refactor-your-codebase：重构、移除 dead code、现代化 legacy 模式（不改行为）
• code-migrations：受控 checkpoint 中迁移 legacy stack
• update-documentation：基于代码自动同步文档
• api-integration-migrations：升级到最新 OpenAI API 模型
• iterate-on-difficult-problems：评分驱动的改进循环
• reusable-codex-skills ⭐：把工作流沉淀为 skill

🎯 Front-end 前端#

• frontend-designs：截图/视觉参考 → 响应式 UI + 视觉校验
• figma-designs-to-code ⭐：Figma → 代码 + Playwright 视觉校验
• make-granular-ui-changes：Codex-Spark 用于已有 app 的细粒度 UI 迭代
• idea-to-proof-of-concept：用 ImageGen 探索概念 + 实现首版
• deploy-app-or-website：构建 / 更新 web app + 部署预览 + 拿 live URL

🎯 Integrations 集成#

• manage-your-inbox：邮件筛选 + 回复草稿
• slack-coding-tasks：Slack thread → 范围化云任务
• complete-tasks-from-messages：iMessage thread → 跨 app 执行任务
• chatgpt-apps：把你的 use case 转成聚焦的 ChatGPT app
• github-code-reviews ⭐：PR 自动 review

🎯 Workflow 工作流#

• follow-goals：长跑任务的耐久目标
• proactive-teammate：给 Codex 持久化工作上下文，让它能察觉变化
• feedback-synthesis：多源反馈合成可审查 artifact
• use-your-computer-with-codex：Mac 上 Computer Use

🎯 Data 数据#

• analyze-data-export：CSV / 数据文件夹的自然语言查询
• clean-messy-data：处理表格数据不污染原文件
• datasets-and-reports：脏数据 → 清晰分析与可视化
• cash-flow-forecast：现金流低点预测工作簿
• dcf-model：DCF 估值工作簿
• budget-vs-actuals-review：预算 vs 实际差异工作簿

🎯 Quality 质量#

• automation-bug-triage：日常 bug 报告 → 优先级列表 → 自动 sweep
• qa-your-app-with-computer-use：Computer Use 跑真实产品流程并记录问题
• ai-app-evals：用 Codex 把预期行为转成 Promptfoo eval 套件

🎯 Security 安全#

• scan-code-changes-for-security：PR 或本地 diff 的安全 regression 审查
• deep-security-scan：授权 repo 的深度漏洞搜索
• remediate-vulnerability-backlog：findings → 最小修复 + regression evidence

🎯 Knowledge Work 知识工作#

• learn-a-new-concept：密集材料 → 学习报告
• draft-prds-from-sources：从 Linear/Slack/源文档/会议记录生成 PRD
• user-stories-to-ui-mocks：产品反馈 → 团队可反应的 mockups
• new-hire-onboarding：onboarding 跟踪 + 团队总结 + 欢迎空间草稿
• generate-slide-decks：操控 pptx + 图像生成

🎯 Native 原生#

• native-ios-apps / native-macos-apps：SwiftUI scaffold + 调试
• ios-app-intents：让 app actions 暴露给 Shortcuts/Siri/Spotlight
• ios-liquid-glass：SwiftUI app 迁移到 iOS 26 Liquid Glass
• ios-simulator-bug-debugging：用 XcodeBuildMCP 驱动 iOS Simulator 调试
• ios-swiftui-view-refactor：拆分超大 SwiftUI 屏幕
• macos-sidebar-detail-inspector：构建 Mac sidebar/detail/inspector shell
• macos-telemetry-logs：用 Logger 仪表化一个 Mac feature

🎯 Cross-platform 跨平台#

• react-native-expo-apps：Expo plugin 从 idea 到工作 app
• browser-games：定义游戏方案 + 浏览器内构建测试

🎯 Life Sciences 生命科学（GPT-Rosalind）#

• discover-protein-folding-architectures：蛋白质折叠假设 → 基准实验循环
• scrna-seq-post-count-qc：单细胞 QC / 注释 / UMAP
• target-prioritization：跨证据通道排序药物靶点
• bulk-rna-seq-fastq-qc：差异表达分析前的 RNA-seq 验证

🔥 必做（这周内）#

1. 复刻 $skill-creator 思路到 Claude Code

   • 写一个 skill-from-thread skill，把当前 thread + 关联资料一键转 skill
   • 模板可直接抄 OpenAI 给的 starter prompt 结构

2. 建立 Figma → Code 标准 prompt

   • 抄 5.2 节的 Figma MCP 调用流程
   • 加上你自己 Vue 项目的 design system 约束

3. auto-review 项目对齐 GitHub Codex review 机制

   • 评估是否引入 AGENTS.md 分层规则
   • 对比你当前规则文件的精细度

🎯 该做（这月内）#

4. iterative repair loop 落地为 skill

   • Review → Repair → Validate 三阶段
   • 用 JSON schema 强约束阶段间数据交换
   • 适用场景：单测修复、文档维护、依赖升级

5. 观察 Codex skill 体系演化

   • 跟踪 ~/.codex/skills 的最佳实践
   • 如果 OpenAI 推出 skill marketplace，第一时间评估

💡 战略层#

6. 多 agent 平台并存策略
   • Claude Code 仍是日常主力（编辑器集成更好）
   • Codex 作为 cookbook 灵感来源
   • 关键决策：是否要让自己的 skill 双平台兼容？建议先单平台精，再考虑迁移