引言

在过去的几年中，AI 编码工具已经从“自动补全助手”转变为更接近真实开发伙伴的工具。GPT-5.3 Codex 是这一转变的一部分。

Codex 现在不仅仅是帮助生成小的代码片段，它被广泛用于：

• 完整功能实现
• API 骨架搭建
• DevOps 脚本编写
• 自动化工作流程生成
• 大型项目重构支持

在本指南中，我不关注理论或基准测试。这是基于 真实开发者工作流程 — 人们在日常工作中如何实际使用 GPT-5.3 Codex。

当我们谈论 AI 辅助编码时，大多数人会想到“将需求抛给模型，希望它能构建出一些不错的东西”。

这可能适用于小脚本。

但在真实的工程项目中，这通常会导致灾难：不一致的编码风格、混乱的架构、缺失的文档，最终形成一大堆技术债务。

Google 的 Gemini CLI 改变了这一切。

Gemini CLI 引入了 上下文驱动开发，而不是让 AI “自由发挥”——在编写代码之前，每个决策、工作流程、编码规则、产品愿景和技术栈都被清晰地定义、记录和执行。

更好的是：