Codex实战经验：让AI自我沉淀工作流，一人打通游戏项目全链路

这段时间我用 Codex 做了一个游戏项目，一个人负责全链路：数据分析、市场调研、策划、程序、项目管理。今天就分享一个核心经验——

让 Codex 自我沉淀工作流，而不是每次都从头教。

项目背景

这个项目属于低成本运行，团队精简。我从策划到上线都能接触到，这恰好能把 AI 的能力发挥到最大化。

很多小伙伴只接触某一个职位的业务，但我这边基本是研发全站，所以有机会验证 AI 在全局层面能做什么。

核心方法一：SVN 统一目录管理

先解决一个问题：AI 怎么能理解你的项目？

我把所有项目目录统一放到 SVN 下（旧项目适合 SVN，新项目可以放飞书或现代目录系统）。每个项目一个目录，官网、导航站、正式服、测试服分开。

创建新目录后，在里面建一个文件夹，方便后期按目录结构为单位去做沉淀。

这样 Codex 在不同项目间切换时，上下文是隔离的，不会串。

核心方法二：让 Codex 设计自我沉淀系统

这是最关键的一步。Codex 本身不会自动沉淀经验和自我工作流。你需要让它自己去设计这套系统。

我的做法是：在全局层面告诉 Codex——

"在这个项目目录里，你需要建立一个可复用的沉淀系统。以后类似的更新任务、配表操作，自己抽象成流程，不用每次都从头推理。"

Codex 会自己去：

• 建立自我沉淀系统的目录架构
• 决定哪些沉淀成 skill 技能，哪些沉淀成说明文档
• 自己去设计、自己去实现

一旦这步做好了，以后类似的任务就能用更快的路径实现——不用再推理去哪个目录、再到哪个地方。一次跑通了，以后可能都不用再跑。

核心方法三：多会话协同

同一个项目目录里，多个会话之间的上下文是互通的。与其每次都找相同或近似的会话，不如开新会话，之前的事情也都在。

给 Codex 传达类似的话术："在指定的项目目录里头，多会话协同共享使用"——它就会帮你建立一套完备的协作机制。

实战案例

截图反查代码

遇到不理解的游戏功能，截图直接丢给 Codex。它会检测界面上的文字，通过文字反查对应的功能以及代码。源代码也能拿到。

这样你对整个项目的掌控感就非常全面了。

数据分析驱动版本规划

我能拉到线上数据库，看哪些玩家活跃、在做什么。通过数据反查出未来的版本更新计划。

比如我说"想上新装备"，Codex 查完数据后可能会说："目前玩家还在爬升阶段，装备投放太早会导致玩家追求点分散"——这类客观陈述在决策中帮助很大。

工具配置：Codex++ 账号与 API 混用

Codex++ 支持账号登录和 API 混用。供应商处填写官方登录（不要纯 API），插件走官方，API 调用走第三方中转站。

这样你的 GPT 额度用完了也能用，通过反向代理接入 Claude。我个人觉得 Claude 3.5 配合 Codex 原生支持，日常工作用起来更顺手。

总结

核心就一句话：不要每次都教 Codex 怎么做，让它自己学会沉淀。

适合的场景：

• 独立负责全链路的小团队或个人开发者
• 重复性高、流程固定的任务类型
• 需要 AI 深度参与项目决策的场景

注意事项：

• 前期需要花时间建立目录结构和工作流指引
• AI 的决策建议需要结合自己的经验判断
• API 额度和网络稳定性需要提前考虑

完整视频和演示可以看我这一期的 YouTube 视频。