Codex 和 WorkBuddy 搭成的双生长期工作系统

如何把 Codex 和 WorkBuddy 搭成自己的长期工作系统 很多人用 AI，本质上还是把它当成一个更聪明的聊天框。 每次开始一个任务，都要重新解释背景、重新说自己的偏好、重新提醒它不要乱改、记得验证、别过度发挥。 我之前也是这样。 后来我发现，真正提升 AI 工作效率的，不是某一个神奇提示词，也不是某一个单点工具，而是你有没有把这些工具搭成一个分层工作系统。 我现在主要把 Codex 和腾讯 WorkBuddy 组合起来用。 我的核心逻辑很简单： ```text Codex：管长期项目、结构、代码、深度研究 WorkBuddy：管日常办公、材料处理、文案和轻量执行 全局自定义：管长期工作偏好 AGENTS.md：管项目规则 Skills：管可复用流程 Harness：管验收检查 独立线程：管复杂任务拆分 ``` 也就是说，Codex 更像我的“深度工作台”，WorkBuddy 更像我的“办公执行入口”。 一个帮我把系统搭起来。 一个帮我把日常活跑起来。 **第一层：全局自定义** 全局自定义只放跨项目都成立的规则。 比如： • 说话直接，不要奉承。 • 不知道就验证，不要编造。 • 简单任务直接做，复杂任务先确认边界。 • 涉及金融、交易、部署、密钥、生产系统时要慢下来。 • 完成任务时说明改了什么、验证了什么、还有什么风险。 这一层相当于 Codex 的“底层工作方式”。 但它不能太长。 如果把所有东西都塞进全局自定义，最后反而会污染上下文，降低执行效率。 所以我只把长期偏好放在这里。 **第二层：AGENTS.md** 每个重要项目，我会单独放一个 `AGENTS.md`。 它解决的是：这个项目到底应该怎么做。 里面通常写： • 项目目标是什么。 • 哪些文件是入口。 • 修改前要读哪些文档。 • 测试和验证命令是什么。 • 哪些事情不能做。 • 最终汇报要包含什么。 注意，`AGENTS.md` 不是知识库。 项目背景、历史、计划、任务记录，应该放到： ```text README.md PROJECT_STATE.md PLANS.md TASK_LOG.md docs/ ``` `AGENTS.md` 只放规则和入口。 这样 Codex 进入一个项目时，不用我每次重新解释项目背景。 **第三层：Skills** Skills 适合放可复用流程。 比如： • 金融分析 • 财报分析 • 前端设计 • 项目管理 • 代码审查 • 长项目上下文恢复 • Karpathy 风格的 AI 可靠性审查 我的原则是：简单任务不强行调用 skill。 但如果是完整投研、复杂代码 review、前端构建、长期项目恢复，就让 Codex 调用对应 skill。 因为这类任务需要稳定流程，而不是临时发挥。 **第四层：Harness** 这是我现在最重视的一层。 很多人会在提示词里写： “每次都要检查来源。” “每次都要跑测试。” “不要遗漏风险。” 但提示词不是硬约束。长会话之后，它很容易丢。 所以我会在项目里建一个 `harness/` 文件夹，放验收清单。 比如： ```text harness/ finance-analysis-checklist.md research-checklist.md code-change-checklist.md frontend-qa-checklist.md long-project-handoff-checklist.md ``` 金融分析完成前，就检查： • 有没有标明市场、ticker、币种、数据来源和时间戳。 • 有没有区分事实、假设、推断和观点。 • 有没有写风险，而不是只写上涨逻辑。 • 有没有触发条件和失效条件。 • 有没有说明哪些数据没有验证。 代码任务完成前，就检查： • 是否读了项目说明。 • 是否只改必要文件。 • 是否运行了相关测试。 • 是否说明了未验证内容。 Harness 的价值是： 它把“希望 AI 记得”，变成了“任务完成前必须对照检查”。 **第五层：独立线程** 复杂任务不要都塞进一个对话。 比如深度研究、长期项目、金融结论、代码重构，都可以拆成多个线程： • 一个线程负责研究。 • 一个线程负责反向验证。 • 一个线程负责整理结构。 • 主线程负责最终综合。 这类似于： ```text 执行者 + 审查者 研究线程 + 汇总线程 方案 A + 方案 B + 最终裁判 ``` 这对金融研究特别重要。 因为金融研究最怕的不是没有逻辑，而是逻辑很完整，但底层事实错了。 **第六层：WorkBuddy 补齐日常办公执行** 如果说 Codex 帮我把“长期项目系统”搭起来，那么 WorkBuddy 更适合帮我处理日常办公里的轻量任务。 比如： • 把一段材料改成适合发出去的表达。 • 把研究结论整理成社群分享版。 • 把一段长内容压缩成短文案。 • 帮我初步整理表格、材料、清单。 • 把 Codex 里沉淀出来的框架，转成更适合办公流转的版本。 所以我现在经常是这样用： ```text Codex 负责搭框架、做深度分析、沉淀长期项目 WorkBuddy 负责把内容加工成日常办公可用的形态 ``` 比如一份金融研究： Codex 先帮我搭研究框架、资料清单、风险清单、复盘模板。 WorkBuddy 再帮我把其中一部分改成汇报口径、社群分享、短文案或办公材料。 最后重要结论再回到 Codex 或项目文档里沉淀。 这样就不是“用完就散”。 Codex 负责深度和记忆。 WorkBuddy 负责轻量和流转。 两者合起来，很多工作就能从“想法”推进到“可交付内容”。 **背后的核心逻辑** 我现在理解 Codex 和 WorkBuddy，不是“哪个更强”，而是它们各自适合什么位置。 ```text Codex：深度工作台 WorkBuddy：办公执行入口 Skills：专业流程 Harness：验收检查 项目文档：长期记忆 我自己：最终判断 ``` 不同信息也有不同生命周期： ```text 长期偏好 → 全局自定义 项目规则 → AGENTS.md 可复用流程 → Skills 验收标准 → Harness 复杂任务 → 独立线程 日常流转 → WorkBuddy ``` 越长期的东西，越应该稳定。 越具体的东西，越应该靠近项目。 越高风险的东西，越应该从“提醒”变成“检查”。 越轻量、越办公化的东西，越适合交给 WorkBuddy 快速处理。 **最终效果** 这套系统的目标不是让 AI 工作流看起来更复杂，而是让它： ```text 简单任务更快 复杂任务更稳 高风险任务更可控 长期项目不丢上下文 日常办公更容易交付 ``` 所以我现在搭 AI 工作流，不追求“一个万能提示词”，也不追求“一个工具包打天下”。 我更在意的是： 能不能把 Codex 和 WorkBuddy 变成一套有规则、有流程、有验收、有记忆边界、有分工方式的个人工作系统。 Codex 帮我把事情想深、搭稳、沉淀下来。 WorkBuddy 帮我把材料改顺、跑快、变成可以发、可以交、可以流转的内容。 我自己负责判断方向、风险和最终取舍。 这才是我现在觉得 AI 真正好用的地方： 不是替我工作，而是把我的工作补完整。