Codex 使用指南

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提示词与 Skills

GPT-5.6 提示词与 refine-user-prompt

OpenAI 对 GPT-5.6 的建议不是把 prompt 写得更长，而是先写清结果、关键约束、证据和完成标准，再删掉重复过程，让模型选择高效路径。本页把这套原则翻成 Codex 任务写法，并介绍一个基于这些原则实现的第三方 skill。

来源边界

先分清三层

本指南解读

把 API 侧的提示建议翻成 Codex 任务合同：目标、成功标准、授权边界、工具与验证、输出和停止规则。

官方指南解读

官方指南到底在说什么

核心可以压缩成一句话：描述终点和验收，保留真正的硬边界，减少不改变行为的过程规定。 OpenAI 报告，在一组内部 coding-agent eval 中，较精简的 system prompt 让得分约提高 10–15%，同时总 token 下降 41–66%、成本下降 33–67%；官方也明确提醒这些范围只是方向性结果，必须用自己的代表性任务复测。

保留用户可见结果成功标准与停止条件安全、证据、权限、输出和验证要求
删减重复规则不改变行为的示例和风格话术与任务无关的工具和过程旁白
改写“必须按 12 步执行”改成决策规则只有真正不可变的顺序才保留强制步骤
复测一次只改一组 prompt 或工具说明跑同一批 eval同时看正确性、证据、token、延迟和成本
小黑把缠成一团的原始请求送入压缩机，删除重复内容，同时保留授权、约束和验收三枚印章，输出可执行合同
图意：精简不是压掉边界：删除重复和无关脚手架，但授权、约束与验收标准必须完整穿过重写过程，最后形成可执行的任务合同。

Codex 写法

把建议翻成 Codex 任务合同

复杂任务不需要固定套满所有栏目。先写结果，再只加入会改变行为的约束；缺少的关键事实会改变范围或副作用时，要求 Codex 只问最小问题。

目标：更新当前仓库的安装指南，使新用户能完成首次配置。

成功标准：
- 命令与当前代码一致
- 站内链接无断链
- 最窄相关检查通过

约束与授权：
- 只修改文档和对应验证
- 保留无关工作区改动
- 推送、发布或扩大范围前先确认

输出：列出改动文件、验证结果和剩余阻碍。

停止规则：如果仓库事实与官方资料冲突，报告冲突并停止猜测。

第三方 Skill

refine-user-prompt 是什么

这个 skill 接收一段原始请求，先提取目标、事实、范围、授权、证据、输出和停止条件，再删除重复或无效脚手架。它必须先把可复制的重构提示词展示给用户，然后才根据原始授权决定停止、回答、执行，或为真正需要持久状态的工作创建 Codex Goal。

  • 保真优先不静默增加事实、权限、交付物、截止时间或质量承诺。
  • 按复杂度组织简单请求保持一句话或短列表；只有复杂任务才加入分节合同。
  • 最小澄清只有歧义会实质改变结果、范围、副作用或证据标准时才提问。
  • 建议不等于切换模型、reasoning effort 和 Goal 模式都是建议；skill 不会声称自动切换当前配置。

执行合同

四种执行模式

refine_only用户只要润色、计划或明确说不要执行展示重构提示词后停止不改文件
refine_then_answer有界、无副作用的解释或总结先展示提示词，再直接回答不扩大实现权限
refine_then_execute普通、已授权的修改或生成任务先展示提示词，再执行本地范围内工作保留审批闸门
refine_then_create_goal跨多阶段、可恢复、需长期跟踪且执行已获授权先展示提示词，再创建 GoalGoal 目标默认使用完整重构提示词

模型建议

模型与思考强度怎么选

该 skill 按任务歧义、依赖深度、工具和验证负担、错误后果、延迟与成本来建议一个默认配置。它遵循当前官方模型分层：gpt-5.6-luna 面向高效、高吞吐任务，gpt-5.6-terra 是日常平衡选择，gpt-5.6-sol 面向旗舰质量；gpt-5.6 alias 路由到 gpt-5.6-sol。

medium 是平衡起点，延迟敏感任务可测试 low；只有代表性 eval 证明有收益时才升到 high 或 xhigh，max 只留给最难的质量优先工作。先补成功标准、依赖规则、工具路由和验证闭环，再考虑提高 reasoning effort。

价格更新

2026-07-30：Terra / Luna 降价

OpenAI 自 2026 年 7 月 30 日起下调 GPT-5.6 Terra 与 Luna 的标准 API 标价。以下均为每 100 万 text tokens 的美元价格；API 账单与 ChatGPT / Codex 订阅不是同一计费口径。

gpt-5.6-terraInput：$2.50 → $2.00Cached input：$0.25 → $0.20Output：$15.00 → $12.00；整体降幅 20%
gpt-5.6-lunaInput：$1.00 → $0.20Cached input：$0.10 → $0.02Output：$6.00 → $1.20；整体降幅 80%
  • 订阅没有同步降价OpenAI 明确说明 ChatGPT 与 Codex 的订阅价格和 quota budgets 不变；变化是 Terra / Luna 在 Codex 与 ChatGPT Work 中消耗更少 credits。
  • 长上下文另算输入超过 272K tokens 时，官方模型页仍按整次请求收取 2× input 和 1.5× output；cache write 为 uncached input 的 1.25×。做成本估算时不要只乘上表基础单价。
  • 选择建议重复、批量、边界清晰的检索、整理、测试与实现切片优先实测 Luna；日常主任务先用 Terra。价格下降不替代代表性 eval，也不意味着每个任务都应自动降级。

（外部链接）OpenAI 价格更新公告 · （外部链接）Terra 当前模型页 · （外部链接）Luna 当前模型页

授权边界

润色不会自动扩大权限

“把 prompt 写完整”不等于获得新的行动授权。回答、解释、审查、诊断和计划默认只读；用户明确要求修改、构建或修复时，才执行范围内的本地变更和非破坏性验证。外部写入、删除、购买、高成本任务或实质扩域仍要单独确认。

安装与调用

安装和调用

git clone https://github.com/WhoJay0609/refine-user-prompt.git
cp -R refine-user-prompt/skills/refine-user-prompt ~/.codex/skills/

安装后开启一个新的 Codex 任务，让 skill catalog 重新加载。显式调用时，把原始输入放在 skill mention 之后：

$refine-user-prompt

请重新梳理下面的用户输入，保留原意和授权边界：
[原始输入]

真实实例

真实实例：润色后执行文档更新

本页本身就是一次 refine_then_execute：原始请求要求“润色并执行”，所以先展示了包含官方资料、删除范围和验证条件的重构提示词，再读取官方页面、更新站点来源文件、重新生成导航与搜索资产，并以 make check 和旧词残留扫描收口。没有创建 Goal，因为这是一轮可以在当前任务中完成的有界文档修改。

$refine-user-prompt 润色并执行：
在 Codex 使用指南中解读 GPT-5.6 prompting guidance，
介绍 WhoJay0609/refine-user-prompt，并移除旧的本机路由专题。

使用边界

什么时候不该用

如果用户已经给出清楚、短小、可直接执行的任务，额外重构可能只会增加往返。若目标是自动评测大量 prompt、训练优化器或改写应用级 system prompt stack，也应使用专门的 eval 与迁移流程，而不是把单次任务润色 skill 当成自动优化框架。