用好Codex修Bug的正确姿势：别让它瞎改，先当侦探再动手
06-16 20:27
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1. 使用 Codex 以来，我踩过的那些坑
微信公众号 2026-06-04 00:00:00
2. 让 Codex 帮你修 Bug：新手最稳的 7 步流程
微信公众号 2026-06-14 00:00:00
3. Codex 查 bug 完整流程：从报错、日志到 SQL
微信公众号 2026-06-05 00:00:00
4. Codex 查 bug 入参怎么给？日志、SQL、数据库数据一次说清
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知乎 2026-05-20 00:00:00
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9. Codex 登陆手机 App，我蹲在马桶上也能给 AI 派活了
微信公众号 2026-05-16 00:00:00
10. 实测Codex移动端：我在地铁上用手机写了一周代码，结果出乎意料
今日头条 2026-05-19 00:00:00
11. 实测OpenAI Codex移动端：我用手机写了3天代码，差点被开除
今日头条 2026-05-18 00:00:00
12. AI 写完代码只要10分钟，我却 review 了2小时：Codex 的假提效怎么识别？
微信公众号 2026-06-01 00:00:00
13. 通过测试≠没有bug：AI编程的致命盲区 Claude 4.6写代码会埋下严重bug，自己却审查不出来。必须用Codex 5.4反复审核每次提交4遍以上。“通过测试”不代表没问题——AI太擅长写能通过的测试了。 有观点认为用传统工具——linting、类型检查、测试门槛——就够了。Sterling直接反驳：AI最爱干的就是写能通过测试的测试。这是个盲区。你可以让Claude在全新上下文中反复检查自己的代码，直到它说“没问题了”，然后Codex仍能揪出bug。 “通过测试就没bug”是个疯狂假设。 代码可能运行完美，测试全绿，但藏着一个细微的深层误解，毁掉整个系统的意义，导致灾难性故障。这种错误，传统validator抓不到，单元测试也无能为力，因为模型已经被过度优化成“写通过测试的代码”。 为什么不直接让Codex写代码？Sterling说Codex像个教导主任，过度优化“正确代码”，却错失系统真正目的（telos）。太官僚了。Claude更适合日常驾驶，但需要Codex这个苛刻的审计员盯着。 有开发者开始探索plan-with-codex模式：让Claude做计划，Codex审核，两者循环直到Codex批准——在写代码前就把错误拦住。另有人用多模型代码审查：Opus负责架构逻辑，Codex抓安全漏洞，Kimi K2.5查性能问题，Sonnet 4.6管代码风格。 一个被反复引用的回复：你得让它完全重写代码，从根本上消除那类bug的可能性。否则就是无限循环，让agents猜这个bug是不是“真的”、“重要的”。 #ai #claude #codex #chatgpt
抖音 2026-03-27 00:00:00
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