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Codex循環返工與Token消耗的改善建議
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AI 綜述
2026年11月4日，阿里雲開發者社區 AI 刊出文章，作者以 Codex 反覆修改程式並重跑測試、耗用大量 Token 的經歷為例，整理減少循環返工的做法。文章建議先讀取既有記錄，按證據定位問題並限制修復範圍；同一問題兩次仍未修好時，應安全暫停，逐輪檢查受影響部分。作者亦提供可合併至 AGENTS.md 的長期規則。文章轉述 Anthropic 團隊報告稱，調整後需五輪或以上審查才能通過的比例由 8.9% 降至 1.5%。
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最新進展11月4日 20:02
文章整理限制 Codex 反覆修改與測試的做法，並轉述審查輪數比例的變化。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月4日
- 阿里雲開發者社區 AICodex反覆修改與測試耗用大量 Token，作者整理出避免循環返工的方法
作者以 Codex 反覆修改、重跑測試並消耗大量 Token 的經歷為例，整理出先讀取既有記錄、按證據定位問題並限制修復範圍的做法。文章建議同一問題兩次未修好便安全暫停，逐輪檢查受影響部分，並提供可合併至 AGENTS.md 的長期規則。文中轉述 Anthropic 團隊報告，調整後需要五輪及以上審查才能通過的比例由 8.9% 降至 1.5%。
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