30 분 만에 마스터하는 Codex 기능 97%: 완벽 가이드

대부분의 사람들은 Codex 를 열고 채팅 창을 보며 더 화려한 ChatGPT 처럼 대합니다. 그 결과 90% 의 사용자가 Codex 의 진정한 강력한 기능을 놓치고 있습니다.

그들은 Skills 를 만드는 방법, 온라인에 배포하는 방법, 자동화 작업을 백그라운드에서 실행하는 방법을 모릅니다. 이 글은 14 단계를 통해 여러분을 _빈 폴더_에서 _완전한 기능의 AI 워크플로우_로 30 분 만에 안내합니다.

Codex 는 OpenAI 가 출시한 AI 프로그래밍 어시스턴트입니다. 2021 년에 중단된 코드 완성 API 가 아니라 완전히 새로운 버전입니다. 처음에는 2025 년 4 월에 명령줄 도구(CLI)로 출시되었으며, 이후 데스크톱 애플리케이션, VS Code / Cursor / Windsurf 용 IDE 플러그인, 클라우드 버전으로 발전했습니다.

Sam Altman 은 2026 년 4 월에 Codex 의 주간 활성 사용자가 약 4 백만 명에 달한다고 밝혔습니다. 이제 Codex 는 Claude Code 의 가장 직접적인 경쟁자입니다.

Claude Code 를 사용해 본 적이 있다면 Codex 를 한 문장으로 이해할 수 있습니다: 로컬 폴더 + 마크다운 설정 파일 + 모든 파일을 읽을 수 있는 AI 에이전트 + Skills, MCP 서버, 자동화 작업, 내장 브라우저.

다른 도구 셸, 다른 모델이지만 동일한 핵심 철학입니다.

14 단계. 3 레벨. 하나의 폴더가 모든 워크플로우를 처리합니다.

파트 I · 기본 설정

01. 컴퓨터에 프로젝트 폴더 만들기

Codex 에는 자체 데이터베이스, 파일 시스템 또는 "작업 공간"이 없습니다. Codex 프로젝트는 단순히 컴퓨터에 있는 일반 폴더입니다. 새 프로젝트를 시작하면 Codex 가 폴더를 선택하도록 요청합니다.

선택되면 폴더 안의 모든 파일을 Codex 가 자유롭게 조작할 수 있습니다: 읽기, 쓰기, 편집, 정리, 이동.

이 간단한 디자인은 큰 유연성을 제공합니다:

프로젝트를 완전히 이식 가능합니다. 동일한 폴더를 Codex CLI, Codex Desktop, VS Code / Cursor / Windsurf IDE 플러그인, 또는 Claude Code 나 Cursor 에서도 열 수 있습니다. 도구는 바뀌지만 프로젝트 내용은 유지됩니다.
버전 관리는 코드처럼 합니다. Git, GitHub, Vercel — 이것들은 모두 표준 도구이며 특별한 통합이 필요하지 않습니다.
백업, 공유, 마이그레이션이 간단합니다. 일반 폴더를 다루는 것과 같습니다.

Codex 는 기본적으로 에이전트 모드로 실행됩니다 — 작업 디렉토리 내에서 파일을 자동으로 읽고, 편집하고, 명령을 실행할 수 있습니다. 폴더 외부의 콘텐츠와 네트워크 액세스는 여전히 승인이 필요합니다. 폴더가 신뢰 경계입니다.

02. AGENTS.md 설정 파일 작성: Codex 가 시작 시 가장 먼저 읽는 문서

이것은 Codex 에서 가장 과소평가된 파일입니다. AGENTS.md 는 프로젝트 루트에 위치하며, Codex 는 해당 폴더에서 새 대화를 열 때마다 이 파일을 읽습니다.

AI 에이전트에게 알려줍니다: 당신은 누구인지, 프로젝트는 무엇인지, 목표는 무엇인지, 제약 사항은 무엇인지.

팁: 처음부터 작성하지 마세요. Codex 에게 프로젝트 목표를 간단한 말로 알려주고 AGENTS.md 를 초안 작성하도록 하세요. 잘 구조화된 파일을 얻을 수 있으며, 필요에 따라 수정할 수 있습니다. 이 방법이 더 빠르고, 더 완전하며, 놓치는 부분이 적습니다.

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1# 프로젝트: YouTube 댓글 지능형 분석
2
3## 배경
4저는 AI 도구에 관한 YouTube 채널을 운영합니다. 시청자들이 무엇을 묻고,
5무엇을 보고 싶어 하며, 어떤 도구를 비교하고 있는지 이해하고 싶습니다.
6모든 댓글을 수동으로 읽지 않고도 말이죠.
7
8## 목표
9최근 댓글을 추출하고, 분류하고, 패턴을 발견하며,
10결과를 실시간 대시보드에 시각화하는 워크플로우를 구축합니다.
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12## 제약 사항
13- YouTube Data API v3 및 API 키 사용 (OAuth 없음).
14- 자격 증명을 .env.local 에 저장하고, 절대 리포지토리에 커밋하지 않음.
15- 출력 대상: 분석용 Excel 워크북 + 웹 대시보드.
16- 대시보드를 Vercel 에 배포.
17- 자동화를 통해 매주 데이터 새로고침.
18
19## 작업 습관
20- 실패한 방법을 프로젝트 메모리에 저장하여 같은 실수를 반복하지 않음.
21- 코드를 작성하기 전에 항상 계획을 확인.

좋은 AGENTS.md 에는 다음이 포함되어야 합니다:

배경 — 한 단락. 당신이 누구인지, 왜 이 프로젝트를 하는지. 매번 다시 설명하지 않아도 됩니다.
목표 — 한 단락. 최종 상태를 설명하고, 구체적인 단계가 아닙니다. 단계는 Plan Mode(3 단계)에 속합니다.
제약 사항 — 목록 형식. 엄격한 규칙. API 선택, 피해야 할 언어, 보안 경계, 출력 형식 등. 간결하고 구체적일수록 좋습니다.
작업 습관 — 목록 형식. 예: "배운 점을 메모리에 저장", "항상 계획을 먼저 확인", "X 실행 금지". 이것들이 축적되어 신뢰할 수 있는 작업 패턴이 됩니다.

OpenAI 공식 모범 사례 가이드에서는 다음과 같이 말합니다: "Codex 는 일회성 어시스턴트가 아니라 구성 가능하고 지속적으로 개선되는 팀원으로 대할 때 가장 잘 작동합니다. 올바른 작업 컨텍스트로 시작하고, AGENTS.md 를 지속적인 지침으로 사용하며, 워크플로우에 맞게 Codex 를 구성하세요."

03. 모든 빌드에 Plan Mode 사용하기

Plan Mode 는 Codex 가 즉시 실행하지 않음을 의미합니다. 먼저 브레인스토밍하고, 명확한 질문을 하고, 다양한 솔루션 간의 트레이드오프를 보여준 다음, 코드를 작성하기 전에 승인을 위해 번호가 매겨진 계획을 생성합니다. Plan Mode 를 건너뛰는 것은 프로젝트가 잘못되는 가장 큰 이유입니다.

효과적인 사용법:

목표를 설명하고, 단계를 설명하지 마세요. 예: "내 YouTube 채널에서 최근 댓글을 추출하고 Excel 보고서 생성" — "Python 으로 YouTube API 호출 후 xlsx 에 쓰기"가 아닙니다.
질문하도록 하세요. Plan Mode 의 Codex 는 보통 3~5 개의 명확한 질문을 반환합니다. 진지하게 답변하세요. 모든 질문은 향후 버그를 방지하는 데 도움이 됩니다.
실행 전에 계획을 승인하세요. 단계를 주의 깊게 읽으세요. 문제가 있다면 — 예를 들어 엣지 케이스 처리 누락, 잘못된 도구 선택, 불필요한 복잡성 등 — 지적하세요. 계획 단계에서 수정하는 것이 코드 작성 후 변경하는 것보다 훨씬 쉽습니다.

Plan Mode 는 AGENTS.md 와 특히 잘 작동합니다: 구성 파일의 제약 사항은 Codex 가 제안하는 솔루션에 영향을 미칩니다. 둘을 결합하면 시행착오가 크게 줄어듭니다.

04. .env.local 로 API 키 관리

모든 API 키, 비밀, 자격 증명은 프로젝트 루트의 .env.local 파일에 넣어야 합니다. 파일명 앞의 점은 장식이 아닙니다 — Codex(와 git)에게 이 파일을 공개 커밋에서 제외하라고 지시합니다.

누출을 방지하는 두 가지 철칙:

키를 임의로 이름 지어진 secrets.txt 에 절대 붙여넣지 마세요, 그리고 채팅 메시지에 직접 붙여넣지 마세요. 두 관행 모두 결국 버전 관리에 들어가게 됩니다. 코드를 푸시하면 키가 공개됩니다.
키를 추가한 후 즉시 테스트하세요. Codex 가 최소 API 호출을 수행하여 키가 작동하는지 확인하게 하세요. 전체 빌드에 영향을 미치기 전에 인증 오류를 잡으세요.

키가 실수로 커밋된 경우, 서비스 제공자(Google Cloud, OpenAI 등)에서 즉시 키를 교체하세요. 파일에서 키를 삭제하고 삭제를 푸시하지 마세요 — 키는 여전히 이전 커밋 기록에 남아 있으며, 봇이 수분 내에 GitHub 커밋을 스캔하여 유출된 비밀을 찾습니다. 유일한 안전한 방법은 자격 증명을 교체하는 것입니다.

파트 II · 연결 및 구축

05. MCP 서버 및 플러그인 연결

Codex 는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 을 사용합니다 — Claude Code 에서도 사용되는 개방형 표준입니다. 즉, 대부분의 기존 MCP 서버를 Codex 에서 사용할 수 있습니다: GitHub, Slack, Notion, Linear, Drive, Figma 및 수십 개의 커뮤니티 개발 서버.

무엇이 달라집니까: Codex 에게 데이터를 설명하는 대신, 데이터를 직접 읽게 합니다. 수행하려는 작업을 설명하는 대신, 직접 실행하게 합니다. 대화는 _"내 리포지토리 내용은 이렇습니다"_에서 _"이 수정 사항으로 PR 을 만들고 소유자에게 알리십시오"_로 바뀝니다.

ROI 가 높은 세 가지 사용 사례:

GitHub MCP — 리포지토리 읽기, 브랜치 생성, PR 시작, 이슈에 댓글 달기. 모든 개발자에게 즉각적인 이점.
Vercel MCP — 배포, 상태 확인, 롤백. GitHub 와 함께 작동하여 전체 "빌드 → 커밋 → 배포" 루프를 달성.
Notion 또는 Drive MCP — 내부 문서를 컨텍스트로 추출하고, 결정 로그를 중앙 지식 베이스에 다시 작성. Codex 가 블랙박스가 아닌 팀 메모리의 일부가 됩니다.

06. 플러그인이 없을 때는 Codex 가 API 설정을 도와주게 하세요

모든 서비스에 MCP 서버가 있는 것은 아닙니다. YouTube Data API 에는 없습니다. 내부 회사 API 에는 없습니다. 틈새 SaaS 도구에는 보통 없습니다.

이런 경우, 타사 래퍼 라이브러리를 찾을 필요가 없습니다. Codex 에게 직접 물어보세요. Plan Mode 에서 통합 목표를 알려주세요 — 예: "내 YouTube 채널에서 최근 댓글 추출".

그러면 다른 옵션(API Key vs OAuth)을 반환하고, 하나를 추천하며, 자격 증명 설정, 관련 API 활성화, 연결 테스트를 위한 단계별 계획을 생성합니다.

장기적으로 효과적인 관행:

첫 번째 방법을 먼저 시도하세요. Codex 는 트레이드오프에 따라 계획을 선택합니다. 시도하게 하세요.
실패 시 기록하세요. 예: "PowerShell 에서 TLS 오류 발생, Python 은 작동함. 잘못된 경로를 다시 시도하지 않도록 프로젝트 메모리에 저장." 향후 대화가 이 지식을 상속받습니다.
작동하는 솔루션을 고정하세요. 통합이 안정화되면 Skill(9 단계)로 변환하세요. 다시 설정할 필요가 없습니다.

이것은 AI 지원 작업에서 가장 중요한 습관입니다. 시도하고, 실패하고, 실패를 기록하고, 같은 실수를 반복하지 마세요. Codex 의 AI 에이전트는 기본적으로 단기 기억만 있습니다 — 기록하지 않으면 오늘 배운 것을 내일 잊어버립니다.

기록할 가치가 있는 교훈을 얻을 때마다 Codex 에게 AGENTS.md 나 프로젝트 메모리를 업데이트하라고 지시하세요. 사용할수록 시스템이 더 똑똑해집니다.

07. 구체적인 프롬프트로 실제 결과물 만들기

모든 도구의 가치는 결과물에 있습니다. 대부분의 사용자에게 첫 번째 결과물은 구체적인 것입니다 — Excel 보고서, 자동화 스크립트, 대시보드, 또는 생성된 문서. 도구의 가치를 증명하는 무언가.

첫 번째 빌드의 품질을 결정하는 핵심 요소: 프롬프트의 구체성. "내 YouTube 댓글 분석"은 "긍정", "부정", "중립" 범주만 있는 Excel 시트를 생성하며, 별로 유용하지 않습니다. "내 YouTube 댓글을 분석하고 다음 범주로 분류: 도구 비교, 콘텐츠 제안, 기술 문제, 일반 피드백 — 그런 다음 크리에이터로서 답변 우선순위에 따라 정렬"은 실제로 사용할 워크북을 생성합니다.

출력 품질을 빠르게 개선하는 두 가지 팁:

출력의 목적을 명시하세요 — "크리에이터로서", "이사회 보고용", "내 엔지니어링 팀용". 대상에 따라 구조가 결정됩니다.
관심 있는 범주나 차원을 나열하세요. 분류가 기본 판단에 의존하지 않도록 하세요. Codex 에게 분류 체계를 알려주세요.

첫 번째 버전이 괜찮지만 훌륭하지 않다면 처음부터 다시 시작하지 마세요. <u>더 많은 세부 정보를 추가하고 다시 실행하세요.</u> 명확한 프롬프트로 세 번 반복하는 것이 처음부터 다섯 번 시작하는 것보다 낫습니다.

08. UI 를 구축하기 전에 gpt-image-2 를 사용하여 개념 생성하기

Codex 에는 gpt-image-2 를 사용한 내장 이미지 생성 기능이 있습니다 — OpenAI 의 이미지 모델입니다. 프롬프트에서 $imagegen 으로 명시적으로 호출하거나, 필요 사항을 설명하면 Codex 가 자동으로 인식합니다.

생성된 이미지는 이후 빌드에서 참조할 수 있는 프로젝트 자산이 됩니다.

이를 활용하는 방법: UI 코드를 작성하기 전에 개념 아트를 생성하세요. Codex 가 하나 또는 두 개의 이미지로 대시보드의 모습을 먼저 시뮬레이션하게 하세요. 프로젝트에 저장하세요.

그런 다음 대시보드를 구축하고 해당 개념 이미지를 참조하도록 요청하세요. 최종 시각적 결과는 모델이 텍스트 설명만으로 디자인하는 것보다 훨씬 좋습니다.

09. 워크플로우를 Skills 로 변환하기

Skill 은 Codex 가 필요 시 로드하는 재사용 가능한 레시피입니다. 작동하는 워크플로우를 구축한 후 — 예: 댓글 추출, 보고서 생성, 대시보드 배포 — Skill 로 변환하여 다음번에 단일 명령으로 실행할 수 있습니다.

Codex 의 Skill 은 폴더 안의 마크다운 파일입니다. 디렉토리에는 메타데이터(이름 + 설명)와 지침 본문이 포함된 SKILL.md 파일이 있습니다. 선택적으로 스크립트와 참조 파일을 함께 넣을 수 있습니다.

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1---
2name: youtube-comment-insights
3description: Data API 를 통해 최근 YouTube 댓글을 추출하고,
4  콘텐츠 카테고리 및 도구 언급별로 분류하며,
5  답변 우선순위로 정렬하고 요약 탭과 차트가 포함된 Excel 워크북을 출력합니다.
6  "comment insights" 또는 "weekly youtube report"를 요청할 때 트리거됩니다.
7---
8
9# YouTube 댓글 인사이트
10
11## 설정
12- .env.local 에서 YOUTUBE_API_KEY 를 읽습니다.
13- 가장 최근 동영상 10 개에서 약 200 개의 최신 댓글을 가져옵니다.
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15## 분류
16- 카테고리: 도구 비교, 콘텐츠 제안, 기술적 문제, 일반 피드백, 관련 없음.
17- 도구 언급 추적: Codex, Claude Code, Cursor, API, GPT 등.
18- 우선순위 신호: 질문 > 참여도가 높은 댓글 > 기타.
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20## 출력
21- 워크북 탭: 요약, 분류, 도구 언급, 우선순위 답변, 콘텐츠 아이디어, 원시 데이터.
22- 요약 탭의 차트: 카테고리 분포, 도구 순위.

알아둘 가치가 있는 두 가지 저장 수준:

전역 Skills — ~/.agents/skills/ 에 저장됨. 컴퓨터의 모든 Codex 프로젝트에서 사용 가능.
프로젝트 수준 Skills — 프로젝트 폴더 안에 저장됨. 해당 프로젝트에서만 사용 가능. 클라이언트별 또는 프로젝트별 레시피에 적합.

필요할 때 Skill 이 자동으로 트리거되는지 결정하는 세 가지 요소:

설명이 전부입니다. Codex 는 암시적 호출을 위해 설명 텍스트만을 기반으로 작업을 매칭합니다. 주요 사용 사례와 트리거 단어를 앞에 두십시오; 모호한 설명은 절대 트리거되지 않습니다.
두 가지 호출 방법. 명시적(/skills 를 CLI/IDE 에서 사용하거나 $skillname 언급), 또는 암시적(프롬프트가 설명과 일치하여 Codex 가 자동으로 Skill 선택).
개방형 표준. Codex 용 Skills 는 2025 년 12 월에 출시되었으며, 이제 크로스 플랫폼 Agent Skills 표준의 일부입니다 — 동일한 형식이 Codex, Claude Code, Gemini CLI, Cursor 에서 작동합니다. 한 번 작성하면 어디서나 실행됩니다.

10. 로컬 서비스를 온라인에 배포하기 <u>GitHub → Vercel → 프로덕션</u>

Excel 시트는 백엔드입니다. 대시보드는 프론트엔드입니다. Localhost 는 개발 주소입니다. 이들 중 어느 것도 직접 전달할 수 없습니다.

로컬에서 온라인으로 전환하려면 두 가지 서비스를 연결해야 합니다: GitHub (리포지토리) 와 Vercel (호스팅). Codex 가 전체 프로세스를 조정합니다.

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1> 이 프로젝트를 GitHub 에 연결하세요. "yt-comments-dashboard"라는
2  비공개 리포지토리를 만들고 코드를 푸시하세요.
3▲ Codex  gh CLI 로 인증 중…
4  - github.com/you/yt-comments-dashboard 생성됨 (비공개)
5  - 초기 커밋 푸시됨
6✓ 리포지토리 준비 완료
7
8> 동일한 GitHub 계정에 Vercel 을 연결하세요.
9  이 리포지토리를 가져와서 배포하세요.
10▲ Codex  Vercel 연결 중…
11  - Vercel 프로젝트 생성됨
12  - 38 초 만에 빌드 성공
13✓ https://yt-comments-dashboard.vercel.app 에서 라이브

핵심 세부 사항: GitHub 와 Vercel 은 초기 연결 후 지속적으로 통신합니다. 메인 브랜치에 푸시할 때마다 자동 Vercel 배포가 트리거됩니다. Vercel 에 다시 로그인할 필요가 없습니다. Codex 에서 작업하고, Codex 가 GitHub 에 푸시하면 Vercel 이 자동으로 배포합니다. 세 가지 도구, 하나의 워크플로우.

11. 자동화 작업 설정 — 모델 명확히 지정하기

Codex 앱에는 자동화 탭이 있습니다. cron 표현식을 통해 예약된 작업을 실행할 수 있습니다. Skills 와 결합하면 대시보드가 "당신이 자는 동안 자동으로 업데이트"되도록 만드는 방법입니다.

실제 일요일 밤 자동화: 새 댓글 추출, Insights Skill 실행, Excel 파일 업데이트, 새 데이터 푸시, Vercel 자동 배포. 사람의 개입 없이 종단 간 새로고침. 월요일 아침까지 대시보드가 업데이트됩니다.

자동화 패널의 모델 선택기는 활성 대화의 설정을 상속하지 않습니다. 새 자동화 작업은 패널의 기본값을 사용하며, 이는 프로덕션 실행에 실제로 원하는 모델보다 느리거나 저렴할 수 있습니다.

각 자동화 작업에 대해 모델을 명시적으로 설정하세요, 그렇지 않으면 보통 7 분 걸리는 작업이 갑자기 40 분 걸리는 이유를 궁금해하게 됩니다. Codex 가 덮어써야 하는 파일을 로컬에서 열어둔 경우에도 동일한 문제가 발생합니다 — 먼저 닫으세요.

12. 올바른 스레드 모드 선택 — Local, Worktree 또는 Cloud

Codex 앱의 모든 대화 스레드는 세 가지 모드 중 하나로 실행됩니다:

Local — 현재 프로젝트 디렉토리에서 직접 작업. 가장 빠르고 간단하지만, 모든 변경 사항이 실제 작업 파일에 영향을 미칩니다. AI 에이전트를 신뢰하는 작고 제어된 편집에 적합.
Worktree — Git 워크트리(동일 리포지토리에 연결된 별도 작업 디렉토리)에서 변경 사항을 격리. AI 에이전트는 메인 브랜치에 영향을 주지 않고 별도 브랜치에서 작업. 이것이 중요한 빌드의 기본 선택입니다. 문제가 발생하면 워크트리만 삭제하면 됩니다. 위험 제로.
Cloud — 구성된 클라우드 환경에서 원격으로 실행. 노트북을 꺼도 됩니다. 자동화 작업(11 단계)과 결합하여 머신이 온라인 상태일 필요가 없는 진정한 비동기 워크플로우 구현.

경험 법칙: 중요한 작업에는 Worktree, 작은 조정에는 Local, 장기 실행 자동화에는 Cloud. 작업에 따라 선택되는 세 가지 신뢰 수준.

13. 내장 브라우저로 QA 테스트 사용하기

대시보드를 구축한 후 Codex 에게 내장 브라우저에서 열고, 여기저기 클릭해보고, 문제를 찾아서 보고하도록 하세요. Codex 가 수행합니다.

코드를 응시하며 볼 수 없는 문제를 찾아냅니다 — 끊어진 외부 링크, 너무 텅 빈 빈 상태, 경직된 검색 동작, 접근성 결함, 사소한 UI 불일치.

이것을 일회성에서 습관으로 바꾸는 방법: QA 테스트를 프로젝트 메모리나 Skills 에 작성하세요.

새 기능을 출시할 때마다 AI 에이전트가 사용자에게 돌아오기 전에 브라우저 테스트를 실행합니다. 더 이상 QA 테스터가 아닙니다. AI 에이전트가 테스트하고, 사용자는 보고서를 검토합니다.

하지만 브라우저는 QA 만을 위한 것이 아닙니다. API 가 존재하지 않을 때의 범용 도구입니다:

API 가 없는 도구에 로그인 — 전통적인 관리 패널, 벤더 포털, 내부 대시보드.
프로그래밍 방식 인터페이스가 없는 대시보드에서 보고서 추출 — 분석 보기, 청구 도구, 상태 페이지.
일반적으로 수동으로 클릭해야 하는 다단계 UI 흐름 자동화. 단계를 자연어로 설명하면 Codex 가 실행합니다.

14. 대부분의 사람들이 무시하는 UX 기능 사용하기

Codex 앱에는 "내가 사용하는 도구"에서 "내가 작업하는 환경"으로 바꿔주는 UI 기능이 있습니다. 개별적으로는 작아 보이지만 함께 사용하면 강력합니다.

사이드 대화(Side Conversations). 메인 대화에서 사이드 스레드 열기. 동일한 프로젝트 컨텍스트, 다른 대화. 메인 스레드를 오염시키지 않고 빠른 질문. 완료되면 닫기.
슬래시 명령어(Slash Commands). / 입력하여 탐색: /skills (Skill 명시적 호출), /clear, /help 등. 슬래시 메뉴에 모든 Codex 기능 표시.
@ 멘션(@ Mentions). 프롬프트에서 특정 파일 태그: "@example.tsx 에서 항목을 나열하는 새 페이지 추가, @resources.ts 참조". 경로를 붙여넣는 것보다 훨씬 깔끔.
모델 전환기 + 추론 강도(Model Switcher + Reasoning Intensity). 채팅 입력 아래의 전환기로 대화별 모델 전환 가능. 추론 강도는 Codex 가 응답하기 전에 생각하는 시간을 제어. 강도가 높을수록 복잡한 작업에서 더 나은 성능, 더 많은 토큰 소비, 더 빠른 속도 제한 도달. 작업에 강도 매칭.
$imagegen + Skill 멘션. $ 입력하여 스킬을 인라인으로 멘션. 파일용 @과 동일한 구문. 하나의 프롬프트에서 여러 Skill 결합 가능.
IDE 확장과 자동 컨텍스트 동기화(Auto-context Sync with IDE Extensions). Codex IDE 확장이 설치된 경우, 앱과 편집기가 동일한 프로젝트에 있을 때 자동으로 동기화. 편집기에서 앱에서 실행 중인 스레드를 볼 수 있고 그 반대도 가능. "Auto-context" 토글하여 Codex 가 현재 보고 있는 파일 추적 가능.
전체 액세스 모드(Full Access Mode). 설정 → 토글하여 승인 프롬프트 건너뛰기. 더 빠르지만 더 위험함. 기본값으로 시작. 프로젝트 경계를 신뢰하게 된 후에만 전체 액세스로 전환.