OpenAI Codex Praxisleitfaden
6 Beiträge in dieser Serie
Ein Codex-Praxispfad für CLI, Desktop-App, Cloud, AGENTS.md, Skills, MCP, Kostenkontrolle und Team-Rollout.
Codex verwenden: kompletter Einstiegsleitfaden für CLI, IDE Extension, Codex Cloud und Desktop-App
So wählen Sie den passenden OpenAI-Codex-Einstieg, verstehen CLI, IDE Extension, Desktop-App und web/cloud und prüfen Ihre erste kleine Coding-Aufgabe sauber.
AGENTS.md schreiben: Projektregeln und Team-Workflows für Codex
Beginnen Sie mit einer kleinen AGENTS.md-Vorlage, verstehen Sie die Lade-Reihenfolge von globalen, Projekt- und Unterverzeichnis-Regeln, prüfen Sie die Wirkung und trennen Sie AGENTS.md sauber von CLAUDE.md, Cursor Rules, Skills und config.toml.
Codex Worktree Praxisguide: Mehrere KI-Coding-Aufgaben parallel entwickeln, ohne das Repo zu verschmutzen
Verstehen Sie Local, Worktree und Cloud im Codex app, isolieren Sie Codex-Aufgaben mit Git worktrees nach Verzeichnis und Branch und handhaben Sie .env, Abhängigkeiten, Handoff, Review, Merge-Reihenfolge und Cleanup.
Codex Cloud Praxisguide: GitHub-Aufgaben an einen Cloud-Agent übergeben und sauber prüfen
Ein praktischer Workflow für Codex Cloud: Cloud environment, setup script, secrets und Netzwerkzugriff konfigurieren, eine klar begrenzte Aufgabe starten, Diff und PR prüfen und @codex review als zweite Kontrolle nutzen.
Codex für Code-Review: So lassen Sie KI PRs prüfen, ohne dass sie wahllos Code ändert
Ein Praxisleitfaden zu Codex GitHub Code-Review: @codex review, AGENTS.md Review guidelines, Commit- und PR-Vorlagen, Triage von Review-Findings und menschliche Merge-Grenzen.
Codex vs. Claude Code vs. Cursor: Im echten Projekt nach Workflow wählen, nicht nach Benchmarks
Ein Praxisvergleich von Codex, Claude Code und Cursor: Einstieg, Kontext, Cloud, PR-Review, Team-Governance und Kosten sauber einordnen.
