Codex можно научить не забывать, что он уже сделал

Вместо одного огромного промпта для большого проекта можно дать Codex отдельную систему контекста: цели, план, инструкции и результаты предыдущих этапов.

В OpenAI Cookbook показан workflow с файлами GOALS.md****, PLANS.md****, PROMPTS.md и отдельным журналом выполнения. Codex читает их перед каждой фазой и сохраняет результаты после работы.

Ресурс: github.com/openai/openai-cookbook 💡 Как применить

Допустим, ты делаешь большой проект из нескольких этапов.

Вместо:

«Codex, продолжай разработку»

получается:

GOALS.md → что строим и зачем PLANS.md → какие этапы предстоит пройти PROMPTS.md → готовые команды для каждой фазы журнал → что уже сделано и что проверено

Тогда можно написать:

«Выполни только Phase 03. Прочитай цели, план и контекст этой фазы. Не начинай следующую. После завершения сохрани результаты проверки».

Codex получает структуру проекта, а не пытается каждый раз восстанавливать контекст из длинной истории чата.

Реальный вывод: Большой coding-agent лучше работает не с одним мегапромптом, а с внешней системой контекста.

Причём этот принцип можно использовать и в Claude Code.

Как попробовать сегодня 🤝

Создай в проекте четыре файла:

AGENTS.md GOALS.md PLANS.md PROMPTS.md

И дай Codex:

«Проанализируй проект и создай GOALS.md**, PLANS.md и PROMPTS.md**. Не изменяй код. Раздели разработку на независимые фазы. Для каждой укажи цель, критерии готовности, проверки и отдельный промпт запуска».

В итоге получишь собственную систему управления coding-agent, которую можно использовать на протяжении всего проекта.