Codex“松弛感太强”本质是AI自主性与任务目标之间的张力，除了优化prompt指令，通过调整工具配置、管理上下文、搭建工作流和分层调度AI代理，能有效为它设定更清晰的“边界感”。

　　一、从工具配置入手：从源头卡住边界

　　开启关键设置：在Codex的“个性化”模块中，务必开启“务实”性格和“记忆”功能，同时写好“自定义指令”（如Karpathy四原则的中文版），这是让Codex“懂规矩”的第一步。

　　访问权限精细化：设置“完全访问”时要限定在特定文件夹（沙盒模式），避免其权限过大导致行为失控；同时对Skills和插件保持警惕，安装前先问清“它会拿我什么数据”。

　　配置要定期做“断舍离”：模型能力跃迁后，旧配置反而会成为限制。建议每半年清空所有自定义配置（如claude.md和Skills），裸跑一个月，只保留真正必要的约束。

　　二、用上下文和工作流建立“行动护栏”

　　上下文管理：同一个项目尽量在同一个对话窗口推进，避免内容过杂导致模型“记忆错乱”。当对话走偏时，先让Codex总结当前进展，再将总结作为新对话的开场白。

　　善用Workflow而非单次Prompt：一个稳定的Workflow（如“Fable 5写方案→Codex执行→Fable 5验收”）比完美的Prompt更有价值。将重复性任务封装成Skills，让Codex按照固定流程输出，减少自由发挥空间。

　　三、多模型分层调度：让AI管理AI

　　建立分层治理体系：让“上层AI”（如豆包或Fable）负责需求提纯、Prompt工程和结果校验，将整理好的标准化指令交给执行AI（Codex/Deepseek）。这本质上是把人的“边界设定”工作外包给了更擅长沟通的模型。

　　指定不同模型执行不同阶段：例如用GPT-5.6做推理和Agentic任务，用DeepSeek负责写作润色，Codex则作为审查与执行引擎。通过模型能力互补，自然形成行为边界。