# codex

Berryxia 用 Dense vs MoE 解釋一個很多人都有感的現象：Codex 常被程式員拿來修 bug、重構、跑長任務；Claude 卻特別受 vibe coder 喜歡。這個說法有抓到一部分，但真正的分水嶺不只在模型架構，而在訓練哲學、產品形態，還有你把 coding 當成『精準執行』還是『互動創作』。

很多團隊把 Claude Code 和 Codex 當成可互換的工具，卻因為設定錯誤浪費大量時間。本文解析兩者在控制平面與信任模型上的根本差異，並提供實用的第一天設定指南。

@daniel_mac8 分享一個開源 Elixir 實作：在 Linear 建立 issue 並切到 in progress 後，Symphony 會在專屬 Codex workspace 接手，Codex 也會即時回寫狀態。原作者認為，這代表開發正往更高的抽象層移動。

Simon Willison 的 Agentic Engineering Patterns 指南加到第 12 章了，但這章排在系列最前面——他終於正式回答「什麼是 Agentic Engineering」。答案意外地簡潔：讓會跑 code 的 agent 幫你開發軟體。但真正有趣的是他花了 11 章實戰經驗後才敢下這個定義。

一篇整理 Codex 使用最佳實踐的指南。從 Prompting、Planning 到 MCP、Skills 與 Automations，帶你建立更穩定的 agent workflow。

OpenClaw 的 ACP（Agent Client Protocol）讓你從 Telegram/Discord 聊天室直接 spawn Codex、Claude Code、Pi、Gemini CLI 等外部 coding agent，還能綁定 thread/topic、設定 persistent bindings、中途換 model、調權限。本質上就是把你的聊天室變成一個 multi-agent 指揮中心。（2026-03-09 更新：Telegram topic binding、persistent bindings、ACP Provenance 等新功能）

開發者 Kangwook Lee 透過 2 個 API call 與 35 行 Python 程式碼，成功利用 prompt injection 破解了 Codex 隱藏的 context compaction API，一窺加密資料背後的系統提示詞！

OpenAI 團隊在五個月內讓 Codex 寫出了百萬行程式碼，人類完全零手寫。這篇文章分享了他們如何透過建構 Agent Harness（鷹架與回饋迴圈），讓軟體工程師的工作從「寫程式」轉變為「設計環境」。

Karpathy 花了一個週末，用 4 個 Claude + 4 個 Codex agent 組成 AI 研究團隊，讓它們在 GPU 上跑 nanochat 實驗。結論：Agents 執行力一流，但實驗設計能力是零分。「你現在是在寫一個組織的程式碼」— 這句話可能定義了 2026 年的 agentic engineering (╯°□°)╯

Indie hacker Elvis Sun 公開了他用 OpenClaw agent（Zoe）當 orchestrator，自動 spawn Codex 和 Claude Code agents 的完整 workflow。一天平均 50 commits、30 分鐘 7 個 PR、三層 AI code review、Zoe 會主動掃 Sentry 修 bug。成本每月 190 美元。附完整 8 步驟設定教學。

Simon Willison 開了新系列 Agentic Engineering Patterns，教你怎麼跟 Claude Code、Codex 這類 coding agent 好好協作。第一課：寫 code 變便宜了，但寫『好的 code』還是很貴。第二課：紅燈綠燈 TDD 是跟 agent 協作的最強咒語。

OpenClaw 作者 Peter Steinberger 分享他處理大量 PR 的新流程：一次平行啟動 50 個 Codex，先把每個 PR 轉成 JSON 風險與意圖訊號，再集中到單一 session 做去重、關閉、合併決策。他強調在這種規模下，不一定需要向量資料庫；把高品質結構化報告餵進模型上下文，反而更快落地。

Drexel 和 Missouri 大學的研究團隊分析了 GitHub 上 33,596 筆由五大 coding agent 提交的 PR。結果？整體 merge rate 71%，但差距驚人：Codex 83%、Claude Code 59%、Copilot 只有 43%。更恐怖的是失敗模式：Agent PR 被拒的第一名原因不是 code 寫得爛，而是「根本沒人理」。LeadDev 同步報導指出，這場 Agent PR 大洪水正在壓垮企業的 Monorepo 和 CI 基礎設施。

GitHub 正式推出 Agent HQ 的多 Agent 支援：Copilot Pro+ 和 Enterprise 用戶現在可以直接在 GitHub 和 VS Code 裡同時跑 Claude、Codex 和 Copilot，讓不同 AI 用不同思路攻同一個問題。不用切工具、不用複製貼上 context，所有產出直接變成 Draft PR。對 Tech Lead 來說，這可能是 Code Review 流程的一次典範轉移。

OpenAI 官方釋出 long-running agent 的三大 primitive：Skills（可重用的 SKILL.md 指令包）、Shell（hosted container 執行環境）、Compaction（自動 context 壓縮）。附 10 條實戰 tips 跟 Glean 的 production 數據。

OpenAI 今天發布 GPT-5.3-Codex-Spark，第一個跑在 Cerebras 晶圓級晶片上的模型。每秒 1000+ tokens、延遲降 80%、首 token 快 50%。但它是縮小版模型，不跑測試、只限 Pro 用戶。這不只是一個新模型，是 OpenAI 首次在生產環境用非 Nvidia 晶片——AI 算力的版圖正在重劃。

把 Codex 當 MCP server 接進 Claude Code，一條命令搞定，體驗直接升級。Codex CLI 的沙箱限制太多？讓 Claude Code 當你的主控台。

Karel（OpenAI 研究員）分享他如何用 Codex 花掉上億 tokens：讓 agent 自己寫筆記、爬 Slack、分析數據、產生 700+ 假說。他現在只跟一個 agent 對話，其他的都是 subagent 在背後跑。

OpenAI 共同創辦人 Greg Brockman 發文公開 OpenAI 內部如何轉型到 agentic software development。3 月底前目標：agent 成為所有技術任務的 first resort。內含六大建議，包含「Say no to slop」的程式碼品質觀點。

Claude Code 是聖殿騎士，穩扎穩打；Codex 是玻璃大砲法師，輸出爆炸但容易翻車。選好任務，再選角色。