这条 Prompt 适合做什么
OpenAI Codex官方推荐的最佳提示词和使用文档整理
研究分析
现在就用
直接复制
如果你只想马上开始，复制下面正文就够了。完整说明放在下方的展开区。
# OpenAI Codex 提示词指南 ## 官方提示词指南（最权威） OpenAI官方提供的完整"Prompting Guide"，详细说明了提示词设计原则、示例用法和编码任务的最佳实践。 ## 初学者快速参考（中文指南） 基于官方"Example prompts"，提供7个实战级示例，包括： - 将类组件重构为React Hooks - 自动生成数据库迁移脚本 - 编写单元测试 - 批量重构代码、修改文件扩展名 ## 进阶实战教程与案例探索 总结了官方推荐的"7大应用场景 + 17条提示词 + 6大实践技巧"。 ## 提示词设计基本原则 1. 指令放前面，明确任务 2. 展示示例而非仅告诉 3. 具体描述期望 4. 用示例限定输出格式 5. 先试Zero-shot，再升级到Few-shot 6. 代码提示可用Leading Words
最短示例
你可以这样给
示例输入
你会得到
示例输出
展开完整使用说明
适用目标
OpenAI Codex官方推荐的最佳提示词和使用文档整理 Codex提示词指南
你需要提供
question
必填研究问题/要回答的关键问题
scope
范围与口径（时间/地域/对象/排除项）
constraints
约束（时间、数据可得性、输出形式等）
deliverable
期望输出（要多长、给谁看）
使用步骤
-
1
拆解问题
将研究问题拆成可验证子问题，明确范围与口径。
-
2
收集证据
列出可获取的数据/信号源与验证路径，标注不确定性。
-
3
综合与推断
把证据组织成结论链路，区分事实/假设/推断。
-
4
输出报告
按读者友好的结构输出结论、依据、建议与风险。
输出格式
请按以下结构输出： ## Executive Summary - 结论（3-5 条） ## Findings & Evidence - 发现：… - 依据/信号：… - 不确定性：… ## Recommendations - 建议：…（说明收益/成本/风险） ## Caveats - 口径与限制：… ## Next Steps - 下一步验证：…
自查清单
- 是否明确范围与口径？
- 证据链是否清晰，是否区分事实/推断？
- 是否标注不确定性与风险？
- 结论是否可行动，建议是否可落地？
使用提示
- 根据任务复杂度选择合适的提示方式
- 参考官方示例进行提示词设计