先选一个低风险任务
第一步不是学完所有功能，而是找一个出错也不会造成损失的小任务，让你真实感到 Codex 可以接住一段工作。
你先做选一份材料和一个小结果
交给 Codex读取材料，提炼重点和缺口
验收点有一份能打开的清单或草稿
20s Codex App 模拟真实需求 → 桌面端 agent 协作 → diff 审查 → 人工验收
the first 10 minutes
10 分钟跑通闭环
不要先学工具名，先完成一次小闭环。
进入这一步
course workbench
把学习放回真实工作桌面
课程不是把功能列表背一遍，而是把资料、任务、Codex 执行和验收证据放到同一张工作台上。你每次只推进一个小块，但每一步都有留下来的结果。
course map / progressive disclosure
五层课程路径
从小白能照做到自己能判断，路线只保留五层。
看见 Codex 能做什么
先建立边界感：它能读资料、改文件、跑验证、整理交付，但不能替你承担判断。
验收标准能说出三类适合交给 Codex 起草的工作。
interactive task card
任务卡生成器
把“帮我弄一下”改写成 Codex 能执行的任务卡。
01目标
02材料
03边界
04验收
05交付
请帮我完成下面这个任务。 目标：整理这份客户资料，提炼适合做提案的重点。 材料：客户官网、聊天记录、产品介绍 PDF。 边界：不要编造数据；不改原文件；不处理隐私信息。 验收：我能检查来源、重点和下一步行动。 交付：一份提案准备清单和 3 个可执行下一步。 如果需要推测，请明确标注；如果信息不足，请先列出缺口。
closed loop / not a prompt trick
证据闭环
每个练习都要留下证据，而不是只看回答顺眼。
材料从哪里来、哪些可信、哪些缺失，要让 Codex 标出来。
让它说明读了什么、改了什么、为什么这么处理。
用清单、截图、diff、日志或人工复核判断是否完成。
知道停止条件、风险边界和下一轮修正入口。
workflow cases / choose by outcome
按成果选择案例
案例按工作成果组织，不按工具名炫技。
professional boundary
AI 与人的边界
专业感来自边界：哪些交给 AI，哪些必须由你判断。
整理、起草、改写、跑验证、生成清单。
目标是否正确、事实是否可信、风险是否可接受。
账号、支付、隐私数据、生产命令和不可回退修改。
start small / keep proof
从一个小任务开始
现在只需要选一个小任务，跑出第一份可复核结果。
本站基于开源项目 CodexGuide 改造，采用 morewater 课程表达和学习路径重构。涉及 Codex 功能、价格、可用性和安全策略时，请优先以 OpenAI 官方资料为准。