Codex 雲端 AI 攻略：3 大入口 4 大實戰，瞬間升級開發效率

分類: 軟體 測試報導 6/6/2025 編輯部

以下內容以「一步驟一示範」的方式，協助你從 ChatGPT 介面、CLI 到 API 完整掌握 Codex 的使用方法；所有範例皆以繁體中文說明。

1. 什麼是 Codex？

定位：一個雲端「軟體開發代理人」（software engineering agent），可平行執行「寫新功能、回答程式碼問題、偵錯、執行測試、提出 PR」等任務，並在獨立沙箱環境中完成後回傳可稽核的日誌與測試結果。

模型：背後使用針對軟體工程優化的 codex-1（基於 o3），能產出符合人類程式風格、Pull Request 慣例的程式碼，並在測試沒過時自行重試。

可用身分：ChatGPT Pro／Team／Enterprise 用戶已全面開放；2025 年 6 月 3 日起 Plus 用戶亦可啟用。

2. 三種進入方式

方式	適合情境	核心步驟
<hr>	<hr>	<hr>
ChatGPT 內建 Codex 分頁	想直接在瀏覽器裡對話、提交 Repo URL 或壓縮檔	1. 在側邊欄按「Code」。2. 選 Branch 輸入任務，按 Start。3. 即時查看終端輸出、測試結果，最後審核 / Merge。
Codex CLI	想在本機 Terminal 與 Agent 並肩作業	`bash\nnpm i -g @openai/codex\nexport OPENAI_API_KEY=sk-…\ncd 你的專案 && codex 請修正 ESLint 錯誤`
OpenAI API (beta)	需在自動化流程（CI/CD、機器人）中呼叫	使用 `responses` 或 `tasks` 端點，`model:"codex-1"`，POST JSON 說明任務、附上 repo 連結或壓縮檔。

小提醒：ChatGPT 內的 Codex 與「進階資料分析 (舊稱 Code Interpreter)」不同；後者只在沙箱裡跑短程式並回傳結果，不會大規模編輯專案或送 PR。

3. 工作流程圖（ChatGPT 版）

1. 準備

把專案放在 GitHub、GitLab 或上傳 ZIP。

確保有 可執行的測試（pytest, npm test…），並寫好 AGENTS.md 指令檔，告訴 Codex 如何跑測試 / 格式化。

2. 派發任務

Code：請它「新增匯出 CSV 功能」。

Ask：問「這段 Regex 為何寫成這樣？」

3. 監控

介面會即時串流 Shell log，例如安裝依賴、跑單元測試。

若出錯，Codex 會回報並等待你決定「Retry / 調整」。

4. 審查與整合

Codex 會顯示 diff、測試通過證明。

一鍵產生 PR 或下載補丁。

4. 提示（Prompt）技巧

技巧	範例
明確角色	「你是熟悉 Django 的後端工程師，請…」
指名檔案 / 路徑	「修改 `services/email.py` 讓函式支援批次寄送」
加測試要求	「修好 Issue #42，並新增回歸測試」
約束風格	「請用 `black` / `isort` 格式化」
逐步思考	「先列出修改計畫，再開始撰寫程式」

5. 四個實戰範例

5-1 ChatGPT：產生快捷函式

Prompt 「幫我寫一個 Python 函式 moving_average(data, window)，回傳等長清單並處理 edge case。」

Codex 會： 1. 生成含型別標註 + Docstring 的函式。 2. 自動附加單元測試 (pytest)。 3. 顯示執行測試結果。

5-2 ChatGPT：修復專案 Bug

Prompt 「修正 user_service.py 在使用者名稱含 Emoji 時會拋 UnicodeEncodeError 的問題，測試檔 tests/test_user.py::test_create_user_with_emoji 需通過。」

Codex 步驟： 1. 重現錯誤 → 修改 encode 邏輯。 2. 執行測試 → 通過 → 產生 diff。 3. 你審核 → Merge。

5-3 Codex CLI：Terminal 並肩開發


#1. 進入專案
cd my-repo
#2. 啟動對話
codex "請把專案升級到 Django 5.0，修正所有相容性問題"

CLI 會邊跑 pip install django==5.0, pytest，邊詢問「是否接受此檔案修改？」；輸入 y/n 控制。

5-4 API：CI 自動化


POST https://api.openai.com/v1/tasks
{
"model": "codex-1",
"task_type": "code_edit",
"instructions": "Upgrade to Lodash 5 and fix breaking changes",
"repo": { "git_url": "https://github.com/you/app.git", "branch": "main" },
"tests": "npm test"
}

在 GitHub Actions 中等待 Codex 回傳「success」和 Patch，再自動開 PR。

6. 限制與注意事項

執行時間：單任務 1–30 分鐘；若測試卡住可中斷或要求降階「低 reasoning」。

安全：沙箱阻斷外網，除非你在設定裡勾選「Allow Internet」。

語言支援：對 Python、TypeScript、Go、Rust 特別優化，其他語言須自行提供測試。

費用：截至 2025 06，Codex 作業以「代理人計時」計價（前 30 分鐘免費額度／月）；詳見帳單頁。

審閱責任：生成程式須經「人眼 + CI/CD」兩層把關，避免安全風險。

7. 快速檢查清單

1. 能否上傳或連結 Repo？ 2. 測試可在無網路沙箱跑通？ 3. AGENTS.md 是否說明測試指令、編碼風格？ 4. Prompt 是否明確描述需求、輸入輸出、限制？

小結

Codex 把「LLM 寫程式」從單行補全提升為「整體開發工作流」。只要你提供 清晰目標 + 健全測試 + 明確規範，它就能在雲端沙箱中獨立完成任務並交付可驗證的成果，讓你專注於架構設計與決策。試著在下次 Sprint 中派給它一張「重構」或「升級依賴」的 Story，親自體驗它帶來的時間紅利吧！

Codex 導入結論補充

以下七點，幫助你在團隊中落地 Codex，充分發揮「雲端 AI 工程師」的威力。

1. 把 Codex 當「同事」而非「工具」

先為它備好測試、編碼規範與明確任務，就像帶新同事上手。準備越充分、產出越精準；反之，它只能「猜」你的需求。

2. 迭代思維而非一次到位

第一次：從小改動、單一需求開始（例如修 ESLint 錯誤）。

之後：確認品質與回饋節奏後，逐步放大到重構或相依性升級。

每次結束：回顧 Prompt、測試腳本與結果，持續優化。

3. 預算與時間門檻

Codex 以「代理人作業時間」計費；測試跑 20分鐘、安裝相依又花 10分鐘，就會吃掉大半免費額度。先優化 CI 環境，把執行時間控制在數分鐘內。

4. 治理與安全

在組織層級設 PR Gate：必須通過 SAST、IAST、依賴漏洞掃描後才能併入主分支。

不允許 Codex 直接推到 main；統一透過 PR + Code Review。

對涉及 PII 或專利內容的專案，務必開啟「無外網」沙箱並簽 NDA 條款。

5. 培養 Prompt Owner 角色

把「寫好 Prompt、測試、驗收標準」視為新的技能職能；成立小組制訂範本、分享最佳實踐，加速全隊上手。

6. 著眼長期，觀察三大趨勢

1. 多代理協作：未來可把 Codex 與 Design、Data、QA 代理人串成流水線，從 Figma 交互稿到部署一氣呵成。 2. 即時語音／視覺指令：語音敘述功能需求或直接圈選 UI 元件，即可生成對應程式碼。 3. 自動化合規／安全修補：Codex 讀取最新 CVE 與法規，主動送出修補 PR 或合規差異報告。

7. 下一步行動

1. 選一個 Side Project 加入單元測試用 ChatGPT 版 Codex 修一個 Issue。 2. 在 CI/CD Pipeline 內串接 Codex API，設定「測試通過才自動開 PR」。 3. 每週 Scrum Review 追蹤 節省的人時成本 與 缺陷率下降，衡量 ROI。

核心心法：Codex 能做的遠超過「自動補全」——它是可以在沙箱裡獨立完成整個開發迴圈的雲端工程師。唯有把需求、品質檢核與流程「可機器執行化」，才能真正釋放其潛能，讓人類專注於高層設計與創新。

哈燒王 Hot3C