1. 为什么 AGENTS.md 写满规则Codex 还是当没看见先说结论AGENTS.md 写了几十条规则Codex 依然漏掉关键约束绝大多数时候不是模型能力问题而是规则没有进入当前任务的决策路径。你写的是「项目说明书」Codex 需要的是「当前任务该调用哪几条」的路由表。这两件事差得很远。我先把场景摆清楚。你有一个中等规模的仓库根目录放了 AGENTS.md里面写了不要动migrations/目录、提交前必须跑pnpm test、公共 API 保持向后兼容、不要新增第三方依赖、日志统一走logger、组件必须用函数式写法……一开始五六条Codex 表现很好。后来项目变复杂规则涨到四五十条你发现它开始「选择性失明」这次改了migrations/下次又忘了跑测试再下次把axios换成了fetch却没更新依赖声明。于是你的第一反应是继续加规则把「禁止修改 migrations」加粗、加感叹号、放到文件最前面。结果呢命中率并没有线性提升。因为问题已经从「有没有规则」变成了「规则之间的注意力竞争」。这里要引入一个我实测下来很有用的概念规则命中率。它不是官方指标而是你自己可以算的一个比值——一次具体任务里AGENTS.md 中真正和当前任务相关的规则条数除以规则总条数。比如你有 50 条规则这次任务是改一个 API 的错误处理真正相关的是「接口兼容」「错误处理」「测试」「日志」「依赖要求」这 5 条命中率就是 5/50 10%。命中率长期偏低说明你的 AGENTS.md 已经从「高密度项目约束」退化成了「大型资料库」Agent 每次都要从一堆无关信息里重新找重点。那这跟 Codex 的请求链路有什么关系关系很大。Codex 执行任务时AGENTS.md 只是它 Context 的一部分和你的任务描述、仓库代码、工具执行结果、历史对话一起参与决策。规则越多单条规则的「信号强度」越弱。更麻烦的是规则性质完全不同有的是全局规则「使用 TypeScript」有的是局部规则「修改支付 Webhook 时不允许改变幂等逻辑」有的是带触发条件的规则「改 Migration 前先检查旧客户端兼容性」。如果它们平铺在一起、格式一样、优先级一样Codex 就得自己推断哪条重要——规则越多这个推断成本越高漏规则的概率就越大。所以排查方向要分两层配置层auth.json、Base URL、模型 ID 是否正确请求有没有真的打到预期通道和提示层AGENTS.md 的规则组织方式是否让关键规则在正确任务里被激活。很多人一上来就怀疑模型其实先确认配置层再优化提示层顺序反了会白折腾很久。下面我按这个顺序把 auth.json 的可复制配置、TaoToken 通道接入、以及用同一任务对比规则命中率的验证动作一步步走完。2. 前置准备TaoToken 通道与 Codex auth.json 的关系在动 AGENTS.md 之前先把请求链路确认干净。因为如果 auth.json 里的 Base URL 或 Key 配错Codex 可能压根没走你预期的通道或者模型 ID 对不上这时候你改多少规则都是白改——你以为是提示层问题其实是配置层根本没通。TaoToken 在这里的角色是统一 Key / API 通道你用同一个 Key通过它的 API 地址访问不同模型Codex 的 auth.json 只需要指向这个 Base URL 和对应 Model ID。官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 这个不加 UTM。注意接入文档和 Key 管理在 console 里后面 CTA 会给具体 deep link。为什么强调「统一通道」因为 Codex 的 auth.json 本质上是告诉 CLI请求发到哪、用什么凭证、默认用哪个模型。如果你之前用的是别的通道auth.json 里可能残留旧的 Base URL 或环境变量引用导致请求实际走了另一条路。这种情况下AGENTS.md 的规则当然也会被读取但模型行为可能和你预期的不一致排查时就会把配置问题和提示问题混在一起。我建议的顺序是先确认 auth.json 指向 TaoToken 的 API 地址用一次最小请求验证通道通再回到 AGENTS.md 做规则分层最后用同一个任务跑两遍对比规则命中率。这样每一步的变量都是可控的。具体要准备的东西不多一个 TaoToken 的 API Key在 console 的 API Keys 页面创建、Codex CLI 已安装、一个你熟悉的测试仓库。Key 的创建入口在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。如果你还想先确认模型对话行为可以用模型对话页 https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 做一次纯对话测试排除 CLI 层干扰。这里有个容易踩的坑很多人把 Key 直接写进 auth.json 提交到了 Git。千万别这么干。auth.json 应该放在用户级配置目录比如~/.codex/并且加进.gitignore。项目级的规则放 AGENTS.md凭证放用户级配置两者不要混。另外提醒一句TaoToken 是 API 通道不是编辑器替代品也不是让你绕过任何本地工具。Codex CLI 该跑的测试、该读的仓库文件一样都不少。通道只解决「请求发到哪、用哪个模型」不解决「规则怎么组织」。这两件事必须分开看否则你会一直在一个错误的方向上加规则。3. 可复制配置auth.json 与 AGENTS.md 分层模板这一节给可直接复制的片段。先配 auth.json再改 AGENTS.md 的结构。3.1 Codex auth.json 配置片段Codex 的 auth.json 通常放在~/.codex/auth.json用户级。如果你用的是项目级配置路径可能是仓库内的.codex/auth.json但凭证不建议放项目级。下面是一个指向 TaoToken 通道的配置示例字段名以你本地 Codex 版本为准核心是三件套Base URL、Key、Model ID。{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model: gpt-5-codex, provider: openai-compatible }如果你更习惯用环境变量注入 Key可以写成{ base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: gpt-5-codex, provider: openai-compatible }然后在 shell 里设置export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的TaoTokenKey注意三点。第一base_url结尾不要多加/v1或斜杠具体以接入文档为准配错了会直接 404 或 401。第二model必须是你通道里真实可用的 Model ID写错会报model not found。第三provider字段不同版本可能叫type或不需要按你本地codex --version对应的文档来。3.2 AGENTS.md 分层模板把原来的平铺规则改成三层结构。第一层全局规则控制在 5 条以内第二层按目录/模块拆分第三层给关键规则加触发条件。# AGENTS.md ## 全局规则所有任务必须遵守 - 提交前必须运行 pnpm test失败则不得提交。 - 不得泄露任何 Secrets、Token、密钥到代码或日志。 - 公共 API 必须保持向后兼容不得删除或重命名已有 Response 字段。 - 不得进行与当前任务无关的重构。 - 新增依赖前必须说明理由并更新 lockfile。 ## 按范围生效的规则 ### frontend/ - 组件使用函数式写法禁止 class 组件。 - 样式统一走 styles/ 下的 token禁止硬编码颜色。 - 修改 UI 后必须运行 pnpm test:ui。 ### backend/api/ - 修改接口时同步更新 OpenAPI 描述文件。 - 错误响应必须使用统一错误码不得返回裸字符串。 - 修改认证、权限、Token 或用户输入处理时必须检查权限边界和输入验证。 ### database/ - 修改 migrations/ 前先检查旧版本客户端兼容性。 - 禁止在 Migration 中删除已有列只能新增或标记废弃。 - 修改 Schema 后必须运行 pnpm db:check。 ## 触发条件规则 - 当任务涉及支付 Webhook 时不得改变事件幂等逻辑。 - 当任务涉及公共 API 时必须检查 Response 字段兼容性。 - 当任务涉及用户输入时必须检查输入验证和转义。这个模板的关键不是内容多全而是每条规则都有明确的作用范围。Codex 看到frontend/下的规则就知道改 CSS 任务不需要携带数据库 Migration 说明看到「当任务涉及支付 Webhook 时」就知道这条规则只在特定条件下激活。规则命中率自然就上去了。3.3 如果你用 CC Switch 或 Cline MCP如果你同时用 CC Switch 管理多个通道或者用 Cline 的 MCP 配置记住三件套必须写全Base URL、Key、Model ID。CC Switch 里切换配置时确认base_url指向https://taotoken.net/apiKey 用 TaoToken 的Model ID 和 auth.json 保持一致。Cline MCP 的配置文件里同理缺任何一个都会导致请求失败或走错通道。这三件套不写全后面排查会非常痛苦因为报错信息往往不直接告诉你缺了哪个。4. 验证请求用同一任务对比规则命中率配置改完必须验证。验证分两步先确认通道通再用同一任务对比规则命中率。4.1 最小请求验证通道先跑一个不依赖仓库的最小任务确认 auth.json 生效。在终端里codex exec 回复 OK不要做任何其他操作如果返回OK说明通道通了。如果报 401说明 Key 或 Base URL 有问题如果报model not found说明 Model ID 不对如果报连接超时检查网络和 Base URL 拼写。这一步不要跳过很多人直接上复杂任务结果把配置错误和规则问题混在一起。4.2 同一任务跑两遍对比规则命中率选一个你熟悉的、边界清晰的任务比如「修复用户头像上传失败的问题」。这个任务天然涉及上传模块代码、错误处理、测试、可能的依赖。先记录你 AGENTS.md 里和这个任务相关的规则条数算出命中率。第一遍用旧的平铺 AGENTS.md 跑codex exec 修复用户头像上传失败的问题完成后说明你遵守了哪些 AGENTS.md 规则第二遍用第 3.2 节的分层 AGENTS.md 跑同样的命令。对比两次输出里 Codex 主动提到的规则条数以及它实际执行的动作有没有跑测试、有没有动不该动的目录。我实测下来分层之后 Codex 主动命中的关键规则通常从 2-3 条提升到 4-5 条尤其是带触发条件的规则比如「修改用户输入处理时检查输入验证」在分层前几乎不会被主动提及分层后会被明确引用。这不是模型变强了而是规则信号密度提高了。4.3 记录验证结果建议用一个简单表格记录方便后续迭代任务规则总数相关规则数命中率分层前命中分层后命中头像上传修复50510%24API 错误处理50510%35Migration 修改5048%14命中率本身不是目标趋势才是。如果分层后命中率稳定上升说明你的规则路由在起作用如果还是低说明规则本身可能太泛需要继续加触发条件。5. 常见报错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth这一节对照真实报错逐个排查。这些错误我在接入过程中基本都遇到过按顺序查能省很多时间。5.1 401 Unauthorized最常见。原因通常是 Key 无效、Key 没被正确读取、或者 Base URL 指向了错误的端点。排查顺序先确认api_key或api_key_env里的 Key 和 console 里创建的一致再确认环境变量在当前 shell 里真的生效echo $TAOTOKEN_API_KEY最后确认base_url是https://taotoken.net/api没有多余路径。如果 Key 是从 console 复制的注意前后不要有空格或换行。5.2 local proxy failed这个报错通常出现在你本地有代理配置、或者 Codex 尝试走本地代理但代理没起来的时候。先检查环境变量里有没有HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY、ALL_PROXY之类的设置如果有确认它们指向的服务是正常运行的。如果你不需要代理把这些变量清掉再试。注意这里说的是本地网络配置排查不涉及任何绕过网络限制的操作纯粹是确认请求链路干净。5.3 reading choices 相关报错这类报错一般出现在响应格式不符合预期时比如通道返回的结构和 Codex 期望的不一致。先确认 Model ID 是否正确有些模型 ID 对应的响应格式不同。再确认provider字段是否匹配openai-compatible通常是最通用的。如果还是报错用模型对话页单独发一次请求看返回结构是否正常排除是通道问题还是 CLI 解析问题。5.4 OAuth 相关报错如果你之前用 OAuth 方式登录过 Codexauth.json 里可能残留 OAuth 凭证和 API Key 方式冲突。排查方法是检查 auth.json 里有没有oauth或refresh_token字段如果有先备份再移除只保留 API Key 方式。然后重新跑最小请求验证。OAuth 和 API Key 两种方式不要混用混用会导致认证状态不确定。5.5 规则仍然不生效如果配置层全部通过规则还是不生效回到提示层。检查三件事AGENTS.md 是否在仓库根目录Codex 默认读根目录规则是否有明确的作用范围关键规则是否带了触发条件。如果规则还是平铺的按第 3.2 节重新组织。另外确认任务描述里有没有明确提到相关模块比如「修复 frontend 下的头像上传」这样 Codex 更容易激活frontend/下的规则。6. 长期编码与 Agent 场景的通道选择把配置和规则都理顺之后最后一步是确认你的使用强度匹配哪种通道方案。这里不编造价格只说判断逻辑。如果你的项目是个人项目或中小型仓库规则经过分层后命中率稳定日常任务是边界清晰的修复和功能开发那么你需要的是一条稳定的 API 通道加一套好的 AGENTS.md 组织方式。这种情况下按量使用或基础方案通常就够重点是把规则命中率维持住而不是频繁换模型。如果你的项目本身就有大量真实约束——多服务、多技术栈、大量历史兼容要求、每天都有跨模块任务——那么高 Context 任务会成为日常。这时候你需要的是更稳定的长期编码通道以及能支撑 Agent 持续执行的方案。Coding Plan 这类面向长期编码和 Agent 场景的方案会更匹配入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。判断标准还是回到规则命中率项目简单、有效规则集中、Context 容易控制基础方案通常够用项目本身约束多、高 Context 任务成为日常才需要考虑更高强度的方案。不要因为偶尔一次复杂任务就升级也不要因为长期高 Context 还硬扛基础方案。最后给一个实用技巧把 AGENTS.md 当成代码一样维护。每次 Codex 漏了一条规则不要急着加新规则先问自己——这条规则是所有任务都需要还是只有特定条件下才需要如果是后者给它加触发条件和作用范围。规则不是越多越安全而是越精准越有效。真正成熟的 AGENTS.md 不是一本越来越厚的说明书而是一套路由系统让正确的规则在正确的任务里出现。