01 / MAP
任務地圖
context-canvas-codex
把目標、決策、依賴、blocker 與驗證節點留在本機；大塊證據用指標回到原始檔案，遇到 meaningful checkpoint 再做一次 bounded reflection。
少走冤枉路
Codex App user seminar
3 tools · 1 workflow
給正在開發的人
Token 很貴，
不要讓 agent 一直繞路。
開發做到一半，最痛的不是 agent 不會做；是它忘了自己做過什麼、每個小工都重讀一遍、明明可以並行卻全部排隊。這場 seminar 用三個工具，把昂貴的脈絡留給真正需要思考的地方。
少重讀
少重複
多平行
今天的主題：把 token 花在產出，不要花在迷路。
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The pressure is real
你感受到的 token 壓力，很多時候不是功能太多。
而是 agent 一直在付「重新找路」的費用：重新讀工具輸出、重新確認已做過的決定、重新把同一份背景交給另一個 worker。
“
長任務不是一篇 transcript；它其實是一條走過的路。
如果只留下結論，下一次 resume / compaction 後，agent 仍可能忘記「為什麼會走到這裡」。01 / INPUT開始做任務目標、限制、要改哪裡
02 / OUTPUT工具吐出很多東西log、diff、測試結果
03 / COMPACT脈絡被壓縮只剩下模糊印象
04 / REREAD再走一次重新找證據、重新確認
05 / LOOPtoken 又花一輪真正的實作反而更慢
核心洞察不是叫 agent「記住全部」，而是讓它知道：目前走到哪裡、證據放在哪裡、下一步該做什麼。
脈絡重複
同工重讀
平行機會消失
The toolkit in one picture
三個工具，不是三個零件。
是一條比較省力的工作流。
先把路線留下，再決定要不要分工；要分工時，叫一個真正能動手、但不搶走主 agent 最終判斷權的 worker。
02 / DISPATCH
⌘
工班調度器
baton-fanout-skill
不是看到大任務就亂派 worker；先判斷獨立性、寫入所有權與收尾方式，再用最小可靠拓撲平行施工。
少做無效分工
03 / TOOLKIT
↗
工程技能正本
smart-agentic-engineering-toolkit
把 planning、review、測試、delegation、recovery 與 release evidence 放在單一 canonical repo；這裡只保留版本鎖定 pointer。
少一份漂移副本
01 / Context Canvas Codex
給 agent 一張
會留證據的任務地圖。
把 agent 想成在走迷宮：走著走著，可能忘記自己已經探索過哪一條路。地圖把「目前的形狀」留在手邊，讓它更快回到正確路線。
1
Keep the shape留下目標、決策、依賴與下一步，不把整本日記塞回腦袋。
2
Keep the receipts短摘要指回原始 diff、測試或研究結果；需要時再回去看證據。
3
Resume with a route遇到 resume、compact、handoff，不用從零猜「我們做到哪裡」。
好懂的比喻：像網頁 cache 一樣，熟悉的地形不用每次重新勘探；走到岔路時再重驗證據，選一個 bounded 的繼續、調查或升級方向。Reflection 只是建議，不會接管 agent。
goal / exit
ref / original evidence
點一個節點：地圖不是漂亮的圖，它是下一次回來時的路標。
02 / Baton Fanout Skill
主 agent 負責設計與監工，
不必親手砌每一塊磚。
蓋房子時，設計師要守住格局、品質與安全；真正砌牆、搬磚、鋪線，可以交給專門工班。Baton 的重點不是「多派幾個」，而是先踩煞車、再做值得的 fan-out。
SUGGESTED CODEX APP SETUP
GPT-5.6-terra / high主 Codex agent設計、監工、收斂
baton-fanout-skill先判斷是否值得再決定怎麼分工
spawn: luna / max原生 per-spawn override在明確邊界內施工
01 / OUTCOME要交付什麼？
02 / DIRECT主 agent 自己做更快嗎？
03 / INDEPENDENCE工作真的獨立嗎？
04 / OWNERSHIP誰擁有每個寫入？
05 / CLOSURE誰整合、驗收、報告？
⌘
主 agent / Architect設計圖、邊界、最後判斷
▦
Worker A整理資料層不碰 UI
● READY
⌘
Worker B補一個 bounded patch不碰 shared config
● BUILDING
✓
Worker C跑獨立檢查只回報證據
● CHECKING
並行 ≠ 亂派：只把互不打架的工序拆開ownership first
03 / Native Subagent Routing
Codex 已能原生派 Luna，
不用再繞一層 CLI bridge。
MAIN AGENT已收斂的施工 brief目標、驗收條件、允許路徑與禁止寫入
→
NATIVE SPAWNLuna / max workermodel 與 effort 直接成為 subagent 參數
→
RETURN主 agent 驗收重讀實際 bytes、檢查 scope、跑 focused tests
Worker 回來了→ 還不是完成；完成要等主 agent 重新讀檔、驗證與收斂。
Codex 的 [agents] defaults 是省略參數時的 fallback；真正需要依 task class 路由時，由 Baton 判斷後在原生 spawn 明確指定 model 與 reasoning_effort。穩定 codegen 與低判斷力 scout 可先用 Luna/max，高風險判斷仍留給合適的 Terra／Sol lane。
1
Task class first先判斷 Luna/max 是否足夠；不拿便宜模型承擔架構、安全或 release judgment。
2
Explicit native routespawn 直接帶 model／effort；每個 writer 都有 exclusive paths 與 stop conditions。
3
Main agent closes the loop主 agent 自己檢查 proposal、套用、跑測試，最後才對結果負責。
native subagentexclusive ownershipverify centrallyno blind retry
The three-tool loop
三個工具合起來，
省的不是思考，是重複的來回。
下面是概念示意，不是 benchmark。用來說明「工作形狀」怎麼改變。
01任務進場把目標講清楚
02留下路線知道已經走過什麼
03平行施工只拆真正獨立的工序
04驗收收斂主 agent 對結果負責
Your next Codex task
想開始？
把這句話貼給 Codex。
依各自 canonical source 安裝，再回到你的下一個長任務：讓地圖守住脈絡、讓 Baton 決定分工，讓 engineering toolkit 提供可驗證的施工與收斂流程。
01Map first先知道自己走到哪裡
02Fan out with brakes只把值得平行的工序拆開
03Verify centrally最後判斷永遠留在主 agent
INSTALL PROMPT / COPY THIS
我想依 canonical sources 安裝：1. https://github.com/phenomenoner/Chatgpt-Codex-App-Plus 的 context-canvas-codex；2. https://github.com/phenomenoner/baton-fanout-skill 的 baton-fanout-skill；3. https://github.com/phenomenoner/smart-agentic-engineering-toolkit 的 commit e64c60f946fb42289ffaabecd59660a4940c0826，驗收回報須區分模擬、回放與真實派工，列明預算及人工步驟。不要從舊 bundle 複製 toolkit skills。
ChatGPT Codex App Plus ↗
Baton Fanout Skill ↗
Smart Agentic Engineering Toolkit ↗
Context Canvas origin story ↗
TIP 01 / VISUAL
Codex 也可以直接幫你生圖
要做圖卡時，可以跟它說：「請製作一張 Infographic，並使用『圖文一體』生成，讓文字和畫面一起完成。」
TIP 02 / READABLE
把任務結論整理成可打開的頁面
請 agent 把重點結論、待確認事項與下一步整理成 HTML，直接用瀏覽器開，閱讀、展示和分享都更方便。
TIP 03 / REUSE
把好用的流程整理成 skill
如果某個流程以後還會用到，請 agent 整理成 skill，標註適用情況與範圍；確認適合長期共用後，再全域安裝，方便日後自動參考。
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