用途：为使用 OpenAI Codex 持久目标功能（Goals，Codex 0.128.0 引入）提供参考规则。所谓最佳实践，指决定一个 Goal 是否能依据正确证据完成、而非默默对着错误验证面完成的模式与反模式。内容源自官方 OpenAI cookbook 文章《Using Goals in Codex》。
适用时机：判断某任务是该用 /goal 还是普通提示；起草或强化 /goal 调用；他人写好 Goal 后激活前审查；调试对着错误验证面完成的 Goal；设置无法获得精确证明的研究型 Goal；跨线程会话管理 Goal 生命周期（暂停、恢复、清除）；为长时 Goal 编写迭代策略或阻塞停止条件；诊断未完成就耗尽预算的 Goal。
规则分为 8 类，按优先级排列：Goal Fit Decisions（fit-，关键）、Outcome Definition（outcome-）、Verification Surface（verify-）、Boundaries & Iteration（bound-）、Lifecycle Commands（life-）、Evidence-Based Completion（evidence-）、Crafting Strong Goals（craft-）、Research Goals & Anti-Patterns（research-）。各规则影响等级标注在其前置元数据中。
主要规则举例：目标适配（完成线清晰但路径不确定时用 Goal；需同时具备持久目标、证据完成线、多轮路径三属性）；结果定义（可测量的终态、量化阈值、命名产物及有效性条件）；验证面（必须命名、可被 Codex 实际运行或检查、必要时多用多个验证面）；边界与迭代（限定文件工具仓库、定义迭代策略与阻塞停止条件、预算即停止并总结）；生命周期（用 /goal <text> 设置，裸 /goal 检查，暂停无关绕行、清除过期目标）；证据式完成（完成前审计、预算耗尽不等于完成、如实暴露阻塞）；研究型目标（先定证据标准、建立声明清单、按声明保留认知等级、避免三种反模式）。
每篇规则文件含规则缘由说明、弱 Goal 的“错误”示例与强化后的“正确”示例，并回引 cookbook 对应章节。参考文件包括 AGENTS.md（编译目录）、references/_sections.md、assets/templates/_template.md、metadata.json、gotchas.md。安装与具体命令暂未提供。