Phiên bản mới nhất: Kỹ năng tự động đánh giá và sửa lỗi vòng lặp trong Codex cực kỳ hữu ích

@makaneko_AI
TIẾNG NHẬT4 tuần trước · 18 thg 6, 2026
123K
299
16
0
742

TL;DR

Bài viết này trình bày chi tiết về quy trình lập trình tự động được cập nhật cho Codex, sử dụng các tác nhân phụ để thực hiện đánh giá và sửa lỗi mã nguồn lặp đi lặp lại, được tối ưu hóa đặc biệt để phát hiện các vấn đề ưu tiên cao.

Việc lập trình AI giúp quá trình triển khai ngày càng nhanh hơn.

Nhiều người trong số các bạn có lẽ đang ở trong tình trạng con người không còn theo kịp việc xem xét tất cả các bản triển khai.

Là một giải pháp, bài viết này giải thích phiên bản mới nhất của Skill tự chế tên codex-review, skill này gán vai trò review cho một sub-agent Codex và lặp lại việc sửa lỗi cũng như review lại cho đến khi các vấn đề quan trọng được giải quyết.

Một Skill Thực Ra Đã Được Tạo Cách Đây Sáu Tháng

Thực tế, nền tảng của Skill này đã được tạo ra khoảng sáu tháng trước. Tôi đã cải thiện nó từng chút một và tiếp tục sử dụng thường xuyên.

https://x.com/makaneko_AI/status/2005475035075707092

Phiên bản trước đây được giới thiệu như một phương pháp mà Claude Code đảm nhận việc triển khai và Codex được gọi như một reviewer để lặp lại việc sửa lỗi và review lại. Vào thời điểm đó, Claude Code mạnh trong các tác vụ triển khai, còn Codex thì "thông minh," nên đã có cấu hình đó.

Tuy nhiên, môi trường AI đã thay đổi hoàn toàn. Codex hiện nay mạnh hơn trong triển khai và thông minh hơn (ngoại trừ Fable 5), và nhiều người có lẽ đã hoàn thành các tác vụ triển khai chỉ với Codex.

Để thích ứng với môi trường như vậy, tôi đã làm mới nội dung để vòng lặp chạy trong chính Codex.

Ba Điều Đã Thay Đổi Trong Phiên Bản Mới Nhất

Luồng cơ bản vẫn giống như phiên bản trước.

Tách biệt người dẫn dắt triển khai và người dẫn dắt review ↓ Reviewer xem xét ở chế độ chỉ đọc ↓ Đánh giá thất bại nếu có các điểm quan trọng được nêu ra ↓ Sửa lỗi ↓ Review lại bằng cùng phương pháp ↓ Lặp lại cho đến khi đạt

Các điểm chính của phiên bản mới nhất là ba điều sau:

1. Tối ưu hóa cho GPT-5.5

2. Tập trung vào các vấn đề quan trọng

3. Cải thiện độ chính xác tổng thể

Tôi sẽ giải thích theo thứ tự.

1. Tối ưu hóa cho GPT-5.5

Tính đến ngày 18/06/2026, dòng GPT-5.5 mới nhất của OpenAI được định vị là mô hình mạnh trong việc viết mã dạng agent và công việc thực tế. Nó được mô tả là có thể tự động tiến hành ngay cả với các tác vụ mơ hồ, nhiều bước.

Nhìn vào hướng dẫn chính thức của GPT-5.5, nó nói những điều như "sẽ hoạt động tốt hơn nếu bạn viết kết quả mong muốn một cách ngắn gọn thay vì nhồi nhét các quy trình chi tiết."

Vì vậy, trong phiên bản mới nhất, tôi đã ngừng liệt kê các mẫu chi tiết và tăng cường các quy tắc mà reviewer phải tuân theo.

https://x.com/makaneko_AI/status/2049848091860463995

2. Tập trung vào Các Vấn Đề Quan Trọng

Codex có xu hướng đưa ra các điểm chi tiết nhờ tận dụng trí thông minh của nó, dù tốt hay xấu.

Vì vậy, trong phiên bản mới nhất, tôi đã nói rõ ràng với reviewer là "chỉ chọn các vấn đề tương đương P0/P1 (ưu tiên cao nhất/cao) và không xử lý các điểm về phong cách nhỏ nhặt."

Nhờ đó, các sửa lỗi nhỏ lặp đi lặp lại không cần thiết đã giảm bớt, giúp tiến triển suôn sẻ hơn.

3. Cải Thiện Độ Chính Xác Tổng Thể

Tôi đã cải thiện độ chính xác tổng thể về các chi tiết nhỏ.

Ví dụ, tôi đã đóng các lỗ hổng nơi một review dừng giữa chừng nhưng vẫn được đánh giá là đạt. Các trường hợp reviewer không khởi động được hoặc báo cáo trả về bị hỏng và không đọc được thì không còn được đánh giá là đạt nữa.

Ngay cả khi một thay đổi lớn được chia sẻ giữa nhiều reviewer, toàn bộ chỉ đạt nếu tất cả đều trả về đạt và không có review nào chưa được thực hiện hoặc thất bại. Những cải tiến này đã giảm nguy cơ bỏ sót vấn đề trong quá trình review.

Cách Sử Dụng Được Khuyến Nghị

Skill này được hướng dẫn để tự động kích hoạt sau khi thiết kế đặc tả hoặc triển khai quy mô trung bình đến lớn, nhưng nên đặt để nó tự động bắt đầu vào thời điểm người dùng mong muốn.

Ví dụ, trong tệp AGENTS.md mà Codex luôn đọc đầu tiên, hãy thêm "Thực hiện review Codex khi...". Hoặc, nếu có định dạng kế hoạch triển khai, hãy đưa nó vào như một bước bắt buộc ở đó.

Bài viết hướng dẫn của phiên bản trước cũng giải thích phần này.

https://note.com/makaneko_ai/n/n3cefcec49e2d

Toàn Văn Skill "codex-review"

Quy mô

Tiêu chí

Chiến lược

nhỏ

≤3 tệp, ≤100 dòng

chạy diff 1 lần

trung bình

4-10 tệp, 100-500 dòng

kiến trúc → chạy diff 1 lần

lớn

>10 tệp, >500 dòng

kiến trúc → diff (nhiều lần chạy song song) → kiểm tra chéo

{

"ok": false,

"summary": "Tóm tắt đánh giá",

"issues": [

{

"file": "src/auth.py",

"lines": "42-45",

"problem": "Mô tả vấn đề",

"recommendation": "Kế hoạch sửa lỗi",

"verification": "Phương pháp xác minh sau khi sửa lỗi"

}

],

"notes_for_next_review": "Ghi chú"

}
``text

## Vòng Lặp Sửa Lỗi
Nếu ok=false, lặp lại tối đa max_iters lần. Mặc định là max_iters=5.

1. Phân tích issues và tạo kế hoạch sửa lỗi.
2. Người triển khai sửa lỗi với diff tối thiểu (để lại các thay đổi đặc tả như các vấn đề chưa giải quyết).
3. Thực thi các test, linter, hoặc xác minh thay thế theo mức độ rủi ro của thay đổi. Nếu không thực thi, để lại lý do; nếu chưa xác minh trên đường dẫn quan trọng, coi như chặn.
4. Review lại trong cùng chế độ.

Điều kiện dừng:
- ok=true: cổng đạt
- Đạt max_iters: cổng thất bại
- Test thất bại hai lần liên tiếp: cổng thất bại
- Reviewer thất bại / phân tích JSON thất bại / định dạng đầu ra thiếu sót / khu vực chưa được review tồn tại: cổng thất bại

Nếu dừng với cổng thất bại, xuất các xác minh chặn, chưa được review và thất bại còn lại như chưa giải quyết trong báo cáo cuối cùng.

## Dự Phòng /review
Chỉ sử dụng /review nếu cổng JSON thất bại. /review là công cụ hỗ trợ khám phá và đầu ra của nó không nên được sử dụng làm cơ sở cho ok=true như hiện tại.

## Quy Tắc Lỗi
- Nếu Reviewer không thiết lập được, ghi lại lý do thất bại, đường dẫn reviewer đã thử và phạm vi chưa được review trong báo cáo cuối cùng.
- Không nới lỏng ràng buộc chỉ đọc của Reviewer.
- Trong trường hợp đầu vào quá lớn hoặc hết thời gian, bạn có thể thử lại bằng cách giảm phạm vi hoặc chia nhỏ.

## Ví Dụ Báo Cáo Cuối Cùng
Đây là một ví dụ khi các khu vực chưa được review còn lại, không phải là mẫu toàn diện.

``

Kết Quả Codex Review

  • mode: JSON gate hoặc /review
  • review_scope: branch diff
  • Quy mô: lớn (12 tệp, 620 dòng)
  • Song song: 3 sub-agent
  • reviewer path: spawn_agent trước
  • Bằng chứng dự phòng: không
  • Lần lặp: 2/5
  • Cổng đánh giá: ok=false
  • lý do: unreviewed_scope không rỗng
  • Bằng chứng hoàn thành: push/merge/release/hoàn thành tác vụ v.v. được xác nhận riêng

Lịch Sử Sửa Lỗi

  • auth.py: Đã thêm kiểm tra ủy quyền

Chưa Được Review

  • utils/legacy.py: Codex hết thời gian, cần review lại

Chưa Giải Quyết

  • main.py: Nội dung, rủi ro, hành động khuyến nghị ``` # Tổng Kết Phiên bản mới nhất của codex-review Skill không chỉ đơn thuần là làm cho phiên bản trước chạy trong Codex. Nó đã được lược bỏ các bước không cần thiết để phù hợp với Codex và GPT-5.5 hiện tại, và các quy tắc cần tuân theo như một cổng review đã được làm rõ. Một cơ chế tự động review và sửa lỗi rất tiện lợi, vì vậy hãy thử áp dụng nó. --- Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, tôi sẽ rất vui nếu bạn theo dõi và chia sẻ. Tôi tiếp tục chia sẻ những cách không chỉ sử dụng AI mà còn làm cho AI hoạt động tự động. Bài Viết Liên Quan https://x.com/makaneko_AI/status/2058739339606233492 https://x.com/reach_vb/status/2058538305872949490 https://x.com/makaneko_AI/status/2064299466182607161
Lưu một chạm

Đọc sâu bài viết viral bằng AI trong YouMind

Lưu nguồn, đặt câu hỏi tập trung, tóm tắt lập luận và biến một bài viết viral thành các ghi chú có thể tái sử dụng trong một không gian làm việc AI duy nhất.

Khám phá YouMind
Dành cho nhà sáng tạo

Biến Markdown của bạn thành bài viết 𝕏 gọn gàng

Khi bạn đăng bài viết dài của riêng mình, việc định dạng hình ảnh, bảng và khối mã cho 𝕏 rất mệt mỏi. YouMind biến cả bản nháp Markdown thành một bài viết 𝕏 gọn gàng, sẵn sàng để đăng.

Thử Markdown sang 𝕏

Thêm pattern để giải mã

Bài viết viral gần đây

Khám phá thêm bài viết viral