用途
codex-agent-loop 是一个知识型技能，用于建立关于 Codex 智能体实际运行方式的持久心智模型。当你需要理解 Codex 如何组装初始请求、推理与工具调用如何在一个 turn 内循环、对话状态如何跨 turn 增长，以及 model_instructions_file、AGENTS.md 和本地指引在何处介入时，可以使用该技能。
主要能力
该技能围绕一组参考文档组织内容，按建议的阅读顺序展开：
- references/unrolling-the-codex-agent-loop.md：提供线程（thread）、轮次（turn）、条目（item）与工具迭代的端到端模型。
- references/building-the-initial-prompt.md：介绍首个请求、提示条目顺序、工具定义以及 SSE 事件流。
- references/conversation-growth-and-performance.md：介绍提示增长、精确前缀缓存、无状态性、previous_response_id、ZDR 与压缩。
- references/openai-codex-prompt-loading.md：仅在需要精确理解 model_instructions_file、AGENTS.md 或项目配置语义时阅读。
- references/prompt-layering.md：仅在需要决定哪些内容应放入基础提示、哪些应放入本地指引或可变上下文时阅读。
核心模型
- 线程（thread）是持久的对话容器。
- 轮次（turn）以新的用户请求开始，在结束前可能包含多次推理与工具调用迭代。
- Responses API 的请求面由 instructions、tools 和 input 组成；服务器从这些部分推导出实际的提示形态。
- 工具调用是正常循环的一部分，其输出会被追加回后续的 input 条目中。
- 稳定的早期提示内容很重要，因为它同时影响行为与提示缓存效率。
使用方式
- 先阅读概念性参考，再阅读更低层的细节。
- 如果问题范围较窄，只加载能回答该问题的特定参考。
- 明确区分基础指令、后续 input 与追加的工具输出。
- 保留原文的心智模型：一个 turn 不是单次模型调用，循环在助手为该 turn 发出最终消息前不会结束。
- 需要原始图表时，可使用参考文档中嵌入的 SVG。
- 当配置或当前产品行为很重要时，通过 MCP 查阅精确文档。
参考策略
- 将 references/unrolling-the-codex-agent-loop.md 视为另一个智能体应记住的主要可复用解释。
- 将 references/building-the-initial-prompt.md 和 references/conversation-growth-and-performance.md 视为保留原文大部分实质内容的详细机制说明。
- 在回答关于当前提示加载、AGENTS.md 发现、回退文件名、字节限制、配置键或其他演进行为的问题前，通过 openaiDeveloperDocs 获取官方文档。
- 将 references/openai-codex-prompt-loading.md 视为官方指引的本地辅助摘要，在需要精确性时不能替代查阅当前文档。
适用场景
- 需要理解 Codex 请求组装与提示结构时。
- 需要理解 turn 内推理与工具调用循环时。
- 需要理解对话增长、提示缓存与性能相关机制时。
- 需要理解 model_instructions_file、AGENTS.md 发现顺序、回退文件名、字节限制、项目级 .codex/config.toml 行为等配置语义时。
- 任何以“最新”“当前”“官方”“精确”或“最新版本”措辞提出的问题。
限制
该技能本身为知识型参考，具体配置与产品行为可能演进；涉及精确当前行为时需查阅官方文档。资料未提供该技能的安装命令、收费方式、平台支持或效果保证等信息。