Codex-maxxing for long-running work — 用Codex管理长期项目，保持上下文连贯性。

• Jason Liu 通过将项目分解为多个子任务，每个子任务使用独立的 Codex 会话，从而避免上下文丢失，提高效率。
  • 对开发者：这种模块化方法可应用于任何 AI 辅助工具，提升复杂项目的管理能力。
• 他利用 Codex 的“记忆”功能，通过定期总结和保存关键信息，使模型能在后续会话中继续工作。
  • 对工具链：提示了 AI 系统需要更好的长期记忆机制来支持持续性任务。
• Liu 还使用 Codex 生成代码骨架和测试用例，确保项目在不同阶段的一致性。
  • 对开发者：自动化测试和代码生成可减少手动错误，加速开发周期。

原文：Codex-maxxing for long-running work · 作者 OpenAI