我让 Codex 自动调用提示词库 ✍ 阿良|AI 工作流🕐 2026-07-01📦 3.9 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 本文解决了提示词库沦为“收藏夹”而无法被 AI 有效调用的问题。作者通过建立文件目录分类 Prompt,并在 RULES.md 中编写“任务路由”规则,成功让 Codex 能够根据任务自动读取对应的 Prompt 文件。文章强调了 Prompt 库接入工作流的三层要素:分类存储、路由规则、验证读取。 AI工作流Prompt管理自动化路由规则Codex文件系统Agent # 我让 Codex 自动调用提示词库 **作者**: 阿良|AI 工作流 **日期**: 2026-07-01T06:38:07.000Z **来源**: [https://x.com/RealYDT/status/2072208106612994518](https://x.com/RealYDT/status/2072208106612994518) ---  很多人建 prompt 库,最后建成了收藏夹。 文件夹分得很细,prompt 也存了不少。 但真正让 Codex 干活时,它还是不知道该读哪个文件。 我这次想解决的问题很具体: 以后不用每次复制 prompt,而是让 Codex 根据任务,自己找到该读的提示词。  图 1:prompts 目录分类 我先建了一个 prompts 目录。 按用途拆成几类: prompts/content prompts/risk-check prompts/automation prompts/x-account 这一步不是为了整理得好看。 而是把提示词从聊天记录里的临时文本,变成项目里可以反复调用的文件。  图 2:content 目录里的 tutorial-to-x-post.md 比如 prompts/content 下面,我先放了一个常用任务: tutorial-to-x-post.md 它只负责一件事: 把一篇教程内容,整理成适合发到 X 的短帖。  图 3:tutorial-to-x-post.md 的内容 这个 prompt 我写得很窄。 不总结全文。 不改写成长文。 只提炼最适合传播的一条主线。 一开始我以为,目录建好以后,Codex 自然会知道什么时候该用哪个 prompt。 实际测试发现不是这样。 我给 Codex 一个任务: 把一段教程内容整理成 X 短帖。  图 4:第一次测试,Codex 没有读到专用 prompt 结果它确实读了项目规则。 也读了 CONTENT_SOP.md。 但它没有读到专门的: prompts/content/tutorial-to-x-post.md 这个测试很关键。 它说明提示词库本身不是工作流。 如果没有明确入口,Codex 不一定知道该去哪拿文件。 所以我在 RULES.md 里补了一条路由: 将教程内容整理成 X 短帖时, 读取 prompts/content/tutorial-to-x-post.md。  图 5:把任务路由写进规则 然后我又测了一次。 这次没有让它直接写短帖。 而是先让它判断: 这个任务应该读取哪个规则文件? 应该读取哪个提示词文件? 为什么?  图 6:第二次验证,Codex 选中了正确 prompt 这次结果对了。 它回答: 规则文件:RULES.md 提示词文件:prompts/content/tutorial-to-x-post.md 原因也对: 因为 RULES.md 里已经写清楚了这类任务的入口。 到这里,这个小工作流才算跑通。 我现在对 prompt 库的理解变了。 它不是收藏夹。 真正有用的是这三层: 第一,把 prompt 按用途放好。 第二,在规则文件里写清楚任务路由。 第三,每次测试它有没有真的读对文件。 否则 prompt 再多,也只是散落在文件夹里的文本。 这次跑通以后,类似任务就不用反复复制提示词了。 我只需要描述任务。 Codex 先读规则,再找到对应 prompt,最后执行。 这才是提示词真正进入工作流。 ## 相关链接 - [阿良|AI 工作流](https://x.com/RealYDT) - [@RealYDT](https://x.com/RealYDT) - [1.2K](https://x.com/RealYDT/status/2072208106612994518/analytics) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [2:38 PM · Jul 1, 2026](https://x.com/RealYDT/status/2072208106612994518) - [1,210 Views](https://x.com/RealYDT/status/2072208106612994518/analytics) --- *导出时间: 2026/7/1 16:59:30*
告 告别繁琐指令:利用 Codex 记忆与 Chronicle 实现上下文感知编程 作者介绍了 Codex 推出的新功能(如 Chronicle 和 Memories)如何彻底改变了他的工作方式。通过结合自动化知识库和屏幕上下文感知,Codex 能像同事一样理解隐含背景、自主获取信息并执行复杂任务(如同步文档、发 PR、Slack 通知),极大地减少了思维负担和重复解释的成本。 技术 › Codex ✍ Dominik Kundel🕐 2026-04-21 CodexAI工作流AgentChronicle自动化效率提升上下文感知LLM技术实践OpenAI
装 装完 Codex 不知道干什么?这 6 个 GitHub Skills 让你做视频搞钱 文章介绍了 6 个适用于 Codex 的 GitHub Skills,涵盖动效生成、视频剪辑、批量制作、AI 生成及中文剪辑等工具,帮助用户构建自动化视频工作流以提升效率。 技术 › Codex ✍ Kay🕐 2026-07-30 Codex视频制作AgentSkill自动化HyperFramesRemotionAI剪辑工作流
T The complete Graph Engineering playbook for Claude Code 本文介绍了Graph Engineering(图工程)的概念,阐述如何利用Claude Code构建分布式Agent系统。通过将任务分解为线性、分发、规约和验证等节点,实现高效、可靠的AI工作流,优化计算成本和结果质量。 技术 › Claude Code ✍ Gyomei🕐 2026-07-24 图工程AI工作流ClaudeAgent架构设计编程分布式系统自动化
从 从搜索词到内容发布:小红书自动化获客流水线搭建教程 本文详细介绍了如何利用 Codex、飞书多维表格和 TikHub 搭建小红书内容获客自动化流水线。文章强调了“先明确用户画像、再寻找痛点关键词、最后进行内容生产”的正确顺序,避免盲目生成无效内容,并提供了从选题挖掘到自动发布的完整工作流。 技术 › Agent ✍ aix阿乐🕐 2026-07-23 自动化小红书Codex获客内容营销TikHub飞书AI工作流用户画像SEO
如 如何基于 Codex 构建自我改进的外联系统 本文介绍了如何利用 Codex 构建一个自我改进的外联系统。通过将市场反馈记录为内存文件,Codex 自动评估并修改评分规则和话术配置,提交优化建议供人工审核,从而实现 GTM 策略的持续迭代与优化。 技术 › Codex ✍ Nicolas Finet🕐 2026-07-20 CodexAgent自我改进自动化GTMDevOps外联系统
用 用Codex做自媒体,我建议你先装好这10个Skill 本文推荐了10个Codex Skill,覆盖自媒体创作全流程:选题、素材、创作、设计、发布及复盘。这套工具链能帮助新手将重复性工作自动化,构建高效的内容生产流水线,但账号成功仍需依赖个人选题判断与持续输出。 技术 › 工具与效率 ✍ zhouluobo🕐 2026-07-19 Codex自媒体AI工具Skill工作流Agent自动化内容创作效率复盘
C Codex 史诗级更新实操教程:Work、Plugins、内置浏览器、Ultra 与 Chat 一次讲透 文章深入介绍了 Codex 的史诗级更新,详细解析了 Work、Chat、Plugins、内置浏览器及 Ultra 等新功能。作者通过实操案例,讲解了 Work 与 Codex 的区别、插件使用技巧及多 Agent 协作模式,帮助用户从单一代码编写转向完整的工作台操作,提升研发与内容创作效率。 技术 › Codex ✍ 雪踏乌云🕐 2026-07-19 CodexWorkPluginsUltra内置浏览器实操教程Agent开发工具教程自动化
如 如何构建你的第一个 AI 智能体团队 文章介绍了如何利用 Claude Code、Codex 和 Hermes 三个引擎,在 Raft 共享工作空间中构建一个包含获客、内容、销售、交付和财务五个职能的 AI 智能体团队。通过赋予智能体持久身份、累积记忆和互评机制,解决单点助理的瓶颈,实现自我改进的自动化工作流。 技术 › Agent ✍ Machina🕐 2026-07-19 Agent团队构建AI工作流RaftClaude Code自动化多智能体协作
C Claude 官方关于 Loop Engineer 的入门解读 文章介绍了 Claude 官方提出的 Loop Engineer 概念,该概念将现有的 Agent 工作流程进行了系统化梳理。文中详细讲解了四种 Loop 类型:回合制循环、基于目标的循环(GOAL 模式)、基于时间的循环以及主动循环。此外,作者还分享了关于代码库质量维护和 Token 消耗管理的优化建议,并提及了 Codex、Skills 和 Hooks 等相关工具。 技术 › LLM ✍ 歸藏🕐 2026-07-08 Loop EngineerClaudeAgentClaude CodeCodexGOAL 模式工作流自动化Token 管理
万 万物皆可 Skill:如何基于 Codex 把任何内容变成可复用 AI 能力 文章提出了“万物皆可 Skill”的理念,指出高阶的 AI 使用方式应从临时性的提示词升级为可复用的 Skill(能力包)。文章详细阐述了 Skill 的本质(任务边界、流程、标准及失败处理)、与 Prompt 及 Workflow 的区别,并介绍了基于 Codex 构建 Skill 的标准结构、设计原则(如渐进披露)以及通过“元编程”视角实现 Skill 递归进化的方法。 技术 › Skill ✍ 知识猫图解🕐 2026-07-06 AI工程化CodexSkill设计提示词进阶AgentOpenAI工作流自动化方法论最佳实践
A AI 视频创作的新范式:Codex + Remotion 文章探讨了将视频制作转化为代码工程的“视频即代码”新范式。通过结合 Codex(负责编写和迭代代码)与 Remotion(负责 React 组件渲染视频),创作者可以实现视频的组件化、参数化和版本控制,解决高频生产中的可控性与复用难题。文章详细介绍了工作流、工具链选型、项目结构搭建以及避坑指南,强调了从单次生成向系统化生产转变的重要性。 技术 › Codex ✍ 知识猫图解🕐 2026-07-03 视频生成RemotionCodex视频工程工作流AI创作React自动化组件化Agent
7 7天用 Codex Skill 把 Obsidian 改造成可执行的第二大脑 本文介绍如何将 Obsidian 本地 Markdown 知识库与 Codex 结合,通过编写可执行的 Skill,把第二大脑的方法论封装成系统。文章提出了五入口目录结构、Bootstrap Skill 的设计原则以及从捕获到产出的知识管理闭环,旨在让 AI 成为持续工作的知识操作员。 技术 › Codex ✍ 知识猫图解🕐 2026-07-02 Obsidian第二大脑CodexSkill个人知识管理Agent自动化Markdown