OpenAI Codex成员实战经验分享！为Codex提供的最佳工具是CLI ！网友：太及时了

来源：市场资讯

（来源：51CTO技术栈）

编辑 | 林芯

与其每次向 AI 倾倒大量文档，不如为它构建几个专门的CLI小工具。

近日，来自OpenAI Codex团队的Nick Baumann把自家如何解决上下文过长的“秘法”也公开分享了！

他的想法很简单：MCP 连接器（比如 Slack、Linear、Sentry 等）解决了“它能访问吗？”的问题，但原始数据往往过于庞大且杂乱，里面混杂了大量工具输出、失败的尝试、中间过程，以及临时有用的上下文，这些内容对当前任务大多已经无效，却会严重占用token。

在这种情况下，Nick 给出的解法是：

第一步用 Codex 创建 CLI；

第二步是把 CLI 包裹进Skill

他称之为“Agent友好型 CLI”——能够搜索、缩小范围、重试、管道输出、写入大文件、查看帮助，并根据上一步结果生成下一步命令。

Nick发布了详细的技术手册，我们一起来拆解一下他的经验！

Codex线程： 检索过去的 Codex 对话记录

Codex 的原始会话档案太嘈杂，如果直接把整个存档丢给Codex，虽然它“能读”，但实际效果并不理想：

速度变慢：上下文过长，推理耗时明显增加；

输出噪音多：Codex容易被无关历史干扰，抓不住重点；

频繁使用时更明显：每次都塞一大堆旧数据，长期下来效率低下，体验很差。

而Nick的解决方案是：不要让Codex直接读原始存档，而是让它通过专门的CLI工具来读取自己的历史线程。

codex-threads --json synccodex-threads --json messages search "build a CLI" --limit 20codex-threads --json threads resolve "tweet idea"codex-threads --json threads readcodex-threads --json events read  --limit 50

保留一个本地可搜索的 ~/.codex/sessions 索引，然后给出 Codex 命令来搜索、解析和读取旧线程。

“当我想把一个思路转化为一种技能时，这一点尤其有用。很多好的技能都是从找出这个思路中做得好的部分，然后保留这种模式开始的”

Slack-cli：让Codex自己去Slack里挖“埋藏”的关键信息

当答案隐藏在一个很难查找的线程中，手动找的难度很大！

Nick Baumann的解决方案是：开发一个专属的Slack-cli工具

让Codex读取Slack——为什么做出了应用服务器身份验证的决定，其他人是否也遇到了相同的本地开发故障，或者评审者在发布渠道中已经达成了什么共识。

当Codex拥有命令的工具时，可以通过这个工具广泛搜索、解析具体线索、提取附近的上下文、引用重要信息：

slack-cli search "app server auth" --all-pages --max-pages 3 --jsonslack-cli resolve-permalink "https://openai.slack.com/archives/..."slack-cli read-thread L143 123522523239.633199 --jsonslack-cli context R152 25723525099.626199 --before 5 --after 5 --json

Nick强调：Slack-cli仍然使用已获批准的Codex应用网关。并非权限规避方案，它采用相同的访问模型，只是将其塑造成代理可以组合的命令。

Typefully-cli：让Codex专注写内容，而不是每次都重学API

Nick Baumann用Codex写和排期大量内容时，主要依赖Typefully这个工具。Typefully的API虽然设计得不错，但每次让Codex帮忙写草稿，它都需要重新“学习”整个API，这显然非常低效。

Nick的解决办法是：开发一个轻量且专注的typefully-cli，只需要实际使用的少数操作，让Codex每次都能快速、准确地调用，而不用反复处理复杂的完整API。

typefully-cli --json drafts list --social-set  --limit 20typefully-cli --json drafts read --social-settypefully-cli --json drafts create --social-set  --body-file draft.jsontypefully-cli --json media upload --social-set  ./image.pngtypefully-cli --json media upload --social-set  ./image.pngtypefully-cli --json queue schedule-read --social-set 

Codex 读取了 API 文档，把 typefully-cli 构建成一个小型的 Rust 二进制，可以从任何仓库运行。

同样，围绕这个CLI的skill和二进制一样重要,Codex需要被明确“教导”如何正确使用这个工具。

Nick在把typefully-cli包装成Skill时，加入了以下核心规则：

• 要求输出使用JSON格式，便于结构化处理；

• 默认行为是创建草稿，而不是直接操作正式内容；

• 当Shell命令引用变得复杂烦人时，优先使用--body-file从文件读取内容；

• 除非用户明确要求，否则绝不发布、调度、删除或覆盖任何内容。

有用的部分很简单：如果我不断给Codex提供相同的文档、导出数据、日志或API异常情况，我通常希望停止解释，而是给它一个指令。将那个命令行界面（CLI）封装成一个skill，这样Codex就能记住如何使用。

ps：具体的操作手册也被小编扒出来了，感兴趣的大佬可以去体验一下：

https://developers.openai.com/codex/use-cases/agent-friendly-clis

https://x.com/nickbaumann_/status/2042705384306336083?s=20