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# 1
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我想做一个助手，和我探讨github上的项目，往往是ai相关的skill或者框架之类的，比如我发一个github链接，它能快速分析这个项目的使用目的、场景；
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我来判断我是否要使用它；
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它再回复我相关的环境准备，比如需要显卡、需要什么库、包或依赖。
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总之是一个辅助我判断github项目的价值工具。
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这个工具需要长期使用。
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我现在有4个选择：
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1. ChatGPT 直接讨论
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2. ChatGPT 通过一个打造GPT的GPT（CCRA，智核角色架构师）讨论出来一个GPT的提示词，我做一个GitHub辅助GPT，来协助我
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3. Codex上直接讨论
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4. Codex打造一个Skill/Agent，然后利用这个来辅助
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你推荐哪个，理由是什么？
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## GPT
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我的推荐是：**不要四选一，而是做“两层工具”**。
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**第一层：ChatGPT 里的专用 GitHub 辅助 GPT，负责快速价值判断。**
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**第二层：Codex 里的 Skill / Agent，负责深度技术验收、环境分析、可运行性检查。**
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也就是：
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> **日常入口用 ChatGPT GPT；需要动代码、看依赖、试运行时交给 Codex Skill。**
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### 先给结论
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四个选项里，我会这样排：
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| 选项 | 推荐程度 | 适合用途 |
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| ---------------------------- | ----: | ------------------- |
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| 1. ChatGPT 直接讨论 | ⭐⭐⭐ | 临时问问可以，但长期使用会散 |
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| 2. 用 CCRA 设计一个 GitHub 辅助 GPT | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最适合做长期入口、判断项目价值 |
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| 3. Codex 上直接讨论 | ⭐⭐⭐⭐ | 适合深入项目代码，但不适合轻量日常判断 |
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| 4. Codex 打造 Skill / Agent | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 适合技术验收、依赖检查、安装风险评估 |
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**最终推荐：2 + 4。**
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你现在这个需求，本质上不是“帮我读一个 GitHub README”，而是一个长期使用的**项目价值判断工作流**。它至少包含三类判断：
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1. **价值判断**：这个项目解决什么问题？和我已有体系有什么关系？值不值得研究？
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2. **场景判断**：它适合本地 Agent、Skill、框架、论文写作、知识管理，还是只是玩具项目？
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3. **工程判断**：能不能跑？需要 GPU 吗？依赖复杂吗？Windows 友好吗？和 Codex / ChatGPT / 现有工作流能否集成？
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这三类判断不应该都放在一个地方做。
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### 为什么不是只用 ChatGPT 直接讨论？
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ChatGPT 直接讨论的好处是**灵活**，你发 GitHub 链接，我可以马上分析项目目的、架构、使用场景、风险点。
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但问题是：**长期使用时，它会变成“每次重新发明轮子”**。
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比如每次你都可能要重新提醒：
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> 请先看 README，再判断项目定位，再看依赖，再判断是否需要 GPU，再判断是否适合我做 Skill / Agent，再输出使用建议。
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这就很累。
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ChatGPT 的自定义 GPT 支持配置说明、知识、能力等，适合把一套稳定任务流程固化下来。OpenAI 官方帮助也说明，GPTs 可以通过 instructions、knowledge、capabilities、actions 等方式配置，并且可以用对话方式创建和管理。([OpenAI Help Center][1])
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所以，**直接讨论适合作为临时实验，不适合作为长期工具主入口**。
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### 为什么推荐先做一个 GitHub 辅助 GPT？
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因为你的第一需求是：
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> “我来判断我是否要使用它。”
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这不是纯工程问题，而是**决策辅助问题**。
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你需要的是一个“项目情报官 + 技术可行性初筛员”，而不是一上来就 clone repo、跑安装、读源码。
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这个 GPT 可以固定输出结构，比如：
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```text
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1. 项目一句话定位
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2. 它解决的问题
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3. 适合谁用
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4. 不适合谁用
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5. 和我已有工作流的关系
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6. 是否值得继续研究：高 / 中 / 低
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7. 需要进一步验证的问题
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8. 如果进入 Codex 深挖，需要检查哪些文件
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```
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这类判断，ChatGPT 比 Codex 更适合，因为它更像你的“技术参谋”。你也可以通过 CCRA 先设计这个 GPT 的角色、判断框架、输出模板。这个路径和你之前做 CCPE、Skill、Agent 框架的习惯是匹配的。
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但我建议别把它设计得太重。不要一开始就做成“巨型专家系统”。先做一个**轻量但稳定的 GitHub 项目评估 GPT**。
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### Codex 适合放在哪里？
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Codex 更适合做第二阶段：**技术验收和实操检查**。
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比如你已经初步判断一个项目有价值，接下来想知道：
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* 能不能在 Windows 上跑？
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* 需要 Python 多少版本？
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* `requirements.txt` / `pyproject.toml` / `package.json` 里依赖是否重？
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* 是否需要 CUDA / GPU？
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* 是否调用了 OpenAI、Anthropic、Ollama、LangChain、MCP 等？
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* 是否有 Dockerfile？
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* 是否有测试？
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* 是否长期维护？
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* 是否适合拆成 Skill？
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* 是否能融入你的 `skills-vault` 或 `ccpe-system`？
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这时候 Codex 的价值就出来了。OpenAI 的 Codex CLI 官方仓库说明它是一个在本地电脑运行的 coding agent；如果想在 IDE 中使用，可以安装到 VS Code、Cursor、Windsurf 等环境；如果需要云端 agent，则有 Codex Web。([GitHub][2]) OpenAI 的 Codex cloud 文档也说明，Codex 可以在自己的云环境中处理任务，包括并行和后台任务。([OpenAI开发者][3])
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所以，**Codex 不是第一判断入口，而是第二阶段的工程验证器**。
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### 为什么不建议“Codex 上直接讨论”作为主方案？
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Codex 当然能讨论，而且面对 GitHub 项目时，它有一个巨大优势：**它可以更自然地进入代码、文件、依赖、测试和运行环境**。
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但你的需求不是纯代码审查，而是：
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> “这个东西对我有没有价值？”
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这需要结合你的长期方向：AI Skill、Agent、CCPE、知识管理、论文工作流、本地自动化。Codex 直接讨论容易把问题带进工程细节，反而可能早早陷入：
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> 这个文件怎么跑、哪个包报错、要不要改 requirements。
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这会让“价值判断”被“安装排错”吞掉。这个坑挺常见，堪称 GitHub 项目探索里的沼泽地：README 看着像未来，`pip install` 之后像古战场。
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所以我建议：
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**ChatGPT GPT 负责“是否值得深入”；Codex 负责“深入后能不能落地”。**
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### 为什么最终推荐“GPT + Codex Skill”？
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因为你这个工具要长期用，长期用就需要**流程固化**。
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我建议你做成下面这个分工：
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#### A. GitHub 辅助 GPT：项目价值雷达
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主要回答：
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```text
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这个项目是什么？
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解决什么问题？
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适合什么场景？
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和我有什么关系？
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我是否值得继续看？
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如果继续看，下一步让 Codex 检查什么？
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```
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输出风格应该短、准、可决策。
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最好固定一个评分结构：
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| 维度 | 评分 |
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| -------- | ------------------------------: |
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| 项目定位清晰度 | 1-5 |
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| 与我工作流相关性 | 1-5 |
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| 工程成熟度 | 1-5 |
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| 学习/借鉴价值 | 1-5 |
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| 接入成本 | 1-5 |
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| 风险 | 低 / 中 / 高 |
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| 推荐动作 | 放弃 / 收藏 / 试跑 / 深挖 / 纳入 Skill 候选 |
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#### B. Codex Skill / Agent：项目技术体检员
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主要做：
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```text
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读取仓库结构
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检查 README
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检查依赖文件
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判断运行环境
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判断 GPU / CUDA / Docker / Node / Python 要求
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识别外部 API 依赖
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评估安装复杂度
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输出本地试跑步骤
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输出接入 skills-vault 的建议
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```
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这个 Skill 可以固定检查这些文件：
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```text
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README.md
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docs/
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examples/
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requirements.txt
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pyproject.toml
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setup.py
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package.json
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pnpm-lock.yaml
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Dockerfile
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docker-compose.yml
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.env.example
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Makefile
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.github/workflows/
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tests/
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```
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然后输出：
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```text
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1. 环境要求
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2. 安装步骤
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3. 最小试跑路径
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4. 可能报错点
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5. 是否需要 GPU
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6. 是否需要 API Key
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7. 是否适合 Windows
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8. 是否适合封装成 Skill
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9. 是否值得 clone / fork / 仿写
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```
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### 我建议你的实际工作流
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你以后看到一个 GitHub 项目，可以这样用：
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#### 第一步：发给 GitHub 辅助 GPT
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你发：
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```text
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请评估这个项目是否值得我研究：
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https://github.com/xxx/yyy
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重点从 AI Skill / Agent / 自动化工作流 / 本地部署价值判断。
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```
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GPT 输出：
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```text
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结论：值得 / 不值得 / 只值得借鉴
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原因：
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适合场景：
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不适合场景：
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风险：
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建议下一步：
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```
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#### 第二步：如果值得，再交给 Codex
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你对 Codex 说：
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```text
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请按 GitHub 项目技术体检 Skill 检查这个仓库：
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1. 环境要求
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2. 依赖复杂度
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3. 是否需要 GPU
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4. 最小可运行路径
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5. 是否适合封装为本地 Skill
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6. 给出我在 Windows 上的试跑步骤
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```
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#### 第三步：沉淀到你的系统里
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最后让 GPT 或 Codex 输出一个项目卡片：
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```md
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# Project Review: xxx
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## 一句话定位
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## 适用场景
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## 不适用场景
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## 工程要求
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## 依赖风险
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## 与我的系统关系
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## 是否纳入 skills-vault
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## 后续动作
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```
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这样你就不只是“看 GitHub 项目”，而是在建立自己的**AI 工具雷达库**。
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### 四个选项逐一判断
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#### 1. ChatGPT 直接讨论
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适合：刚开始探索、临时判断。
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不适合：长期稳定使用。
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优点是快，缺点是不够制度化。你已经有 CCPE、skills-vault、Codex 工作流这些长期系统了，所以不建议停留在这个层面。
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**结论：可用，但只作为临时模式。**
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#### 2. CCRA 帮你设计一个 GitHub 辅助 GPT
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这是我最推荐的第一步。
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因为 CCRA 的价值不是“帮你写几句提示词”，而是帮你设计：
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* 角色边界
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* 判断维度
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* 输出模板
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* 追问机制
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* 项目分级标准
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* 和 Codex 的交接格式
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这个 GPT 不需要替你跑项目，它只要稳定完成**快速判断**。
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**结论：强烈推荐，作为主入口。**
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#### 3. Codex 上直接讨论
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适合：你已经决定要研究某个项目，需要看源码、依赖、运行路径。
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但不适合做第一入口，因为它容易太工程化。你还没判断值不值得，就开始查依赖、跑环境，成本偏高。
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**结论：适合第二阶段，不适合第一入口。**
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#### 4. Codex 打造 Skill / Agent
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这个也非常推荐，但它应该服务于“已经筛选过的项目”。
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比如 GPT 判断：
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> 这个项目可能值得研究，建议进入工程体检。
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然后 Codex Skill 接手：
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> 我来检查它到底能不能跑、怎么跑、需不需要 GPU、适不适合改造成你的 Skill。
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**结论：强烈推荐，作为深度验收工具。**
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### 最终架构建议
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我建议你做成这个结构：
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```text
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GitHub 链接
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↓
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ChatGPT GitHub 辅助 GPT
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↓
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快速判断：
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- 值不值得看
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- 适合什么场景
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- 是否与我的系统有关
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- 是否需要 Codex 深挖
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↓
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如果值得
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↓
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Codex GitHub 技术体检 Skill
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↓
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深度检查：
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- 仓库结构
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- 依赖
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- GPU
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- API Key
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- 本地部署
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- 最小试跑
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- Skill 化可能性
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↓
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沉淀为项目卡片
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```
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一句话：
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> **ChatGPT GPT 做“战略判断”，Codex Skill 做“工程验尸”。**
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“验尸”这个词可能有点狠，但 GitHub 项目嘛，很多 README 活着，代码已经凉了。冷静点好。
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### 我建议你下一步先做什么
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先不要直接做 Codex Skill。
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先做一个 **GitHub 项目评估 GPT 的提示词 v1**。
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原因是：你的判断标准还需要先稳定下来。等你用 GPT 评估 10-20 个项目之后，自然会知道哪些问题是高频的，再把这些高频检查项固化进 Codex Skill。
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推荐路线：
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```text
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||
阶段 1：ChatGPT 直接讨论 3-5 个项目
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阶段 2：用 CCRA 固化为 GitHub 辅助 GPT
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阶段 3：用这个 GPT 评估 10-20 个项目
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阶段 4：总结高频检查项
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阶段 5：在 Codex 中做 GitHub 技术体检 Skill
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阶段 6：形成项目卡片库
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```
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所以我的最终建议是：
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> **先选 2，做一个 GitHub 辅助 GPT；同时把 4 作为第二阶段建设目标。不要只选 1，也不要一开始就把全部复杂度压到 Codex Skill 上。**
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||
[1]: https://help.openai.com/en/articles/8554397-creating-and-editing-gpts?utm_source=chatgpt.com "Creating and editing GPTs"
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||
[2]: https://github.com/openai/codex?utm_source=chatgpt.com "openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your ..."
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||
[3]: https://developers.openai.com/codex/cloud?utm_source=chatgpt.com "Codex web"
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||
我的推荐是：**不要四选一，而是做“两层工具”**。
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|
||
**第一层：ChatGPT 里的专用 GitHub 辅助 GPT，负责快速价值判断。**
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||
**第二层：Codex 里的 Skill / Agent，负责深度技术验收、环境分析、可运行性检查。**
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||
也就是：
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> **日常入口用 ChatGPT GPT；需要动代码、看依赖、试运行时交给 Codex Skill。**
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## 先给结论
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四个选项里，我会这样排：
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| 选项 | 推荐程度 | 适合用途 |
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| ---------------------------- | ----: | ------------------- |
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| 1. ChatGPT 直接讨论 | ⭐⭐⭐ | 临时问问可以，但长期使用会散 |
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| 2. 用 CCRA 设计一个 GitHub 辅助 GPT | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最适合做长期入口、判断项目价值 |
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||
| 3. Codex 上直接讨论 | ⭐⭐⭐⭐ | 适合深入项目代码，但不适合轻量日常判断 |
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||
| 4. Codex 打造 Skill / Agent | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 适合技术验收、依赖检查、安装风险评估 |
|
||
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||
**最终推荐：2 + 4。**
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你现在这个需求，本质上不是“帮我读一个 GitHub README”，而是一个长期使用的**项目价值判断工作流**。它至少包含三类判断：
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||
1. **价值判断**：这个项目解决什么问题？和我已有体系有什么关系？值不值得研究？
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2. **场景判断**：它适合本地 Agent、Skill、框架、论文写作、知识管理，还是只是玩具项目？
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3. **工程判断**：能不能跑？需要 GPU 吗？依赖复杂吗？Windows 友好吗？和 Codex / ChatGPT / 现有工作流能否集成？
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这三类判断不应该都放在一个地方做。
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## 为什么不是只用 ChatGPT 直接讨论？
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ChatGPT 直接讨论的好处是**灵活**，你发 GitHub 链接，我可以马上分析项目目的、架构、使用场景、风险点。
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但问题是：**长期使用时，它会变成“每次重新发明轮子”**。
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比如每次你都可能要重新提醒：
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> 请先看 README，再判断项目定位，再看依赖，再判断是否需要 GPU，再判断是否适合我做 Skill / Agent，再输出使用建议。
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这就很累。
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ChatGPT 的自定义 GPT 支持配置说明、知识、能力等，适合把一套稳定任务流程固化下来。OpenAI 官方帮助也说明，GPTs 可以通过 instructions、knowledge、capabilities、actions 等方式配置，并且可以用对话方式创建和管理。([OpenAI Help Center][1])
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所以，**直接讨论适合作为临时实验，不适合作为长期工具主入口**。
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## 为什么推荐先做一个 GitHub 辅助 GPT？
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因为你的第一需求是：
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> “我来判断我是否要使用它。”
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这不是纯工程问题，而是**决策辅助问题**。
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你需要的是一个“项目情报官 + 技术可行性初筛员”，而不是一上来就 clone repo、跑安装、读源码。
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这个 GPT 可以固定输出结构，比如：
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```text
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1. 项目一句话定位
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2. 它解决的问题
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3. 适合谁用
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4. 不适合谁用
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5. 和我已有工作流的关系
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6. 是否值得继续研究：高 / 中 / 低
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7. 需要进一步验证的问题
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8. 如果进入 Codex 深挖，需要检查哪些文件
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```
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这类判断，ChatGPT 比 Codex 更适合，因为它更像你的“技术参谋”。你也可以通过 CCRA 先设计这个 GPT 的角色、判断框架、输出模板。这个路径和你之前做 CCPE、Skill、Agent 框架的习惯是匹配的。
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但我建议别把它设计得太重。不要一开始就做成“巨型专家系统”。先做一个**轻量但稳定的 GitHub 项目评估 GPT**。
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## Codex 适合放在哪里？
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Codex 更适合做第二阶段：**技术验收和实操检查**。
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比如你已经初步判断一个项目有价值，接下来想知道：
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* 能不能在 Windows 上跑？
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* 需要 Python 多少版本？
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* `requirements.txt` / `pyproject.toml` / `package.json` 里依赖是否重？
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* 是否需要 CUDA / GPU？
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* 是否调用了 OpenAI、Anthropic、Ollama、LangChain、MCP 等？
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* 是否有 Dockerfile？
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* 是否有测试？
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* 是否长期维护？
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* 是否适合拆成 Skill？
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* 是否能融入你的 `skills-vault` 或 `ccpe-system`？
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这时候 Codex 的价值就出来了。OpenAI 的 Codex CLI 官方仓库说明它是一个在本地电脑运行的 coding agent；如果想在 IDE 中使用，可以安装到 VS Code、Cursor、Windsurf 等环境；如果需要云端 agent，则有 Codex Web。([GitHub][2]) OpenAI 的 Codex cloud 文档也说明，Codex 可以在自己的云环境中处理任务，包括并行和后台任务。([OpenAI开发者][3])
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所以，**Codex 不是第一判断入口，而是第二阶段的工程验证器**。
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## 为什么不建议“Codex 上直接讨论”作为主方案？
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Codex 当然能讨论，而且面对 GitHub 项目时，它有一个巨大优势：**它可以更自然地进入代码、文件、依赖、测试和运行环境**。
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但你的需求不是纯代码审查，而是：
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> “这个东西对我有没有价值？”
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这需要结合你的长期方向：AI Skill、Agent、CCPE、知识管理、论文工作流、本地自动化。Codex 直接讨论容易把问题带进工程细节，反而可能早早陷入：
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> 这个文件怎么跑、哪个包报错、要不要改 requirements。
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这会让“价值判断”被“安装排错”吞掉。这个坑挺常见，堪称 GitHub 项目探索里的沼泽地：README 看着像未来，`pip install` 之后像古战场。
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所以我建议：
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**ChatGPT GPT 负责“是否值得深入”；Codex 负责“深入后能不能落地”。**
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## 为什么最终推荐“GPT + Codex Skill”？
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因为你这个工具要长期用，长期用就需要**流程固化**。
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我建议你做成下面这个分工：
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### A. GitHub 辅助 GPT：项目价值雷达
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主要回答：
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```text
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这个项目是什么？
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解决什么问题？
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适合什么场景？
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和我有什么关系？
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我是否值得继续看？
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如果继续看，下一步让 Codex 检查什么？
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```
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输出风格应该短、准、可决策。
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最好固定一个评分结构：
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| 维度 | 评分 |
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| -------- | ------------------------------: |
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| 项目定位清晰度 | 1-5 |
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| 与我工作流相关性 | 1-5 |
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| 工程成熟度 | 1-5 |
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| 学习/借鉴价值 | 1-5 |
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| 接入成本 | 1-5 |
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| 风险 | 低 / 中 / 高 |
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| 推荐动作 | 放弃 / 收藏 / 试跑 / 深挖 / 纳入 Skill 候选 |
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### B. Codex Skill / Agent：项目技术体检员
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主要做：
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```text
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读取仓库结构
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检查 README
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检查依赖文件
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判断运行环境
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判断 GPU / CUDA / Docker / Node / Python 要求
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识别外部 API 依赖
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评估安装复杂度
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输出本地试跑步骤
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输出接入 skills-vault 的建议
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```
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这个 Skill 可以固定检查这些文件：
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```text
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README.md
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docs/
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examples/
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requirements.txt
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pyproject.toml
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setup.py
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package.json
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pnpm-lock.yaml
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Dockerfile
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docker-compose.yml
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.env.example
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Makefile
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.github/workflows/
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tests/
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```
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然后输出：
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```text
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1. 环境要求
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2. 安装步骤
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3. 最小试跑路径
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4. 可能报错点
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5. 是否需要 GPU
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6. 是否需要 API Key
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7. 是否适合 Windows
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8. 是否适合封装成 Skill
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9. 是否值得 clone / fork / 仿写
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```
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## 我建议你的实际工作流
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你以后看到一个 GitHub 项目，可以这样用：
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### 第一步：发给 GitHub 辅助 GPT
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你发：
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```text
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请评估这个项目是否值得我研究：
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https://github.com/xxx/yyy
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重点从 AI Skill / Agent / 自动化工作流 / 本地部署价值判断。
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```
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GPT 输出：
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```text
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结论：值得 / 不值得 / 只值得借鉴
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原因：
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适合场景：
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不适合场景：
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风险：
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建议下一步：
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```
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### 第二步：如果值得，再交给 Codex
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你对 Codex 说：
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```text
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请按 GitHub 项目技术体检 Skill 检查这个仓库：
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1. 环境要求
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2. 依赖复杂度
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3. 是否需要 GPU
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4. 最小可运行路径
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5. 是否适合封装为本地 Skill
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6. 给出我在 Windows 上的试跑步骤
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```
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### 第三步：沉淀到你的系统里
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最后让 GPT 或 Codex 输出一个项目卡片：
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```md
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# Project Review: xxx
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## 一句话定位
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## 适用场景
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## 不适用场景
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## 工程要求
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## 依赖风险
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## 与我的系统关系
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## 是否纳入 skills-vault
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## 后续动作
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```
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这样你就不只是“看 GitHub 项目”，而是在建立自己的**AI 工具雷达库**。
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## 四个选项逐一判断
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### 1. ChatGPT 直接讨论
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适合：刚开始探索、临时判断。
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不适合：长期稳定使用。
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优点是快，缺点是不够制度化。你已经有 CCPE、skills-vault、Codex 工作流这些长期系统了，所以不建议停留在这个层面。
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**结论：可用，但只作为临时模式。**
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### 2. CCRA 帮你设计一个 GitHub 辅助 GPT
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这是我最推荐的第一步。
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因为 CCRA 的价值不是“帮你写几句提示词”，而是帮你设计：
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* 角色边界
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* 判断维度
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* 输出模板
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* 追问机制
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* 项目分级标准
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* 和 Codex 的交接格式
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这个 GPT 不需要替你跑项目，它只要稳定完成**快速判断**。
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**结论：强烈推荐，作为主入口。**
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### 3. Codex 上直接讨论
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适合：你已经决定要研究某个项目，需要看源码、依赖、运行路径。
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但不适合做第一入口，因为它容易太工程化。你还没判断值不值得，就开始查依赖、跑环境，成本偏高。
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**结论：适合第二阶段，不适合第一入口。**
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### 4. Codex 打造 Skill / Agent
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这个也非常推荐，但它应该服务于“已经筛选过的项目”。
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比如 GPT 判断：
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> 这个项目可能值得研究，建议进入工程体检。
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然后 Codex Skill 接手：
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> 我来检查它到底能不能跑、怎么跑、需不需要 GPU、适不适合改造成你的 Skill。
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**结论：强烈推荐，作为深度验收工具。**
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## 最终架构建议
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我建议你做成这个结构：
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```text
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GitHub 链接
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↓
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ChatGPT GitHub 辅助 GPT
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↓
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快速判断：
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- 值不值得看
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- 适合什么场景
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- 是否与我的系统有关
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- 是否需要 Codex 深挖
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↓
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如果值得
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↓
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Codex GitHub 技术体检 Skill
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↓
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深度检查：
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- 仓库结构
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- 依赖
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- GPU
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- API Key
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- 本地部署
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- 最小试跑
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- Skill 化可能性
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↓
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沉淀为项目卡片
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```
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一句话：
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> **ChatGPT GPT 做“战略判断”，Codex Skill 做“工程验尸”。**
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“验尸”这个词可能有点狠，但 GitHub 项目嘛，很多 README 活着，代码已经凉了。冷静点好。
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## 我建议你下一步先做什么
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先不要直接做 Codex Skill。
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先做一个 **GitHub 项目评估 GPT 的提示词 v1**。
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原因是：你的判断标准还需要先稳定下来。等你用 GPT 评估 10-20 个项目之后，自然会知道哪些问题是高频的，再把这些高频检查项固化进 Codex Skill。
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推荐路线：
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```text
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阶段 1：ChatGPT 直接讨论 3-5 个项目
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阶段 2：用 CCRA 固化为 GitHub 辅助 GPT
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阶段 3：用这个 GPT 评估 10-20 个项目
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阶段 4：总结高频检查项
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阶段 5：在 Codex 中做 GitHub 技术体检 Skill
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阶段 6：形成项目卡片库
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```
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所以我的最终建议是：
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> **先选 2，做一个 GitHub 辅助 GPT；同时把 4 作为第二阶段建设目标。不要只选 1，也不要一开始就把全部复杂度压到 Codex Skill 上。**
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||
[1]: https://help.openai.com/en/articles/8554397-creating-and-editing-gpts?utm_source=chatgpt.com "Creating and editing GPTs"
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||
[2]: https://github.com/openai/codex?utm_source=chatgpt.com "openai/codex: Lightweight coding agent that runs in your ..."
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||
[3]: https://developers.openai.com/codex/cloud?utm_source=chatgpt.com "Codex web"
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