企业官网建设流程全解析

1. 为什么你的 codex 总是“懂技术却不懂你”

你有没有遇到过这种情况：同一个模型，写代码能力明明很强，但每次协作都像在带一个刚入职的新人。你得反复告诉它“先看现有文件再动手”，它还是上来就给你一段脱离项目结构的示例；你说了“改完要跑一遍构建”，它回你一句“已完成修改”就没了下文；你稍微质疑一下，它立刻推翻自己原来的判断，改成顺着你说。

问题往往不在模型能力，而在于我们只交代了“当前这个任务要做什么”，没有交代“你长期应该怎么和我配合”。Workbuddy 和 codex 这类工具本身都支持一定程度的个性化设定，codex 侧可以通过AGENTS.md把项目级、目录级的协作规则固化下来，Workbuddy 侧则有“设置中心 → 个性化 → 自定义指令”这样的入口。但真正落地时，很多人卡在三个地方：一是提示词写得太虚，只有“专业、亲切”这种表面词；二是多个工具各配各的 Key，配置分散，换一个工具就要重新折腾一遍；三是提示词写完了不知道有没有生效，也没有验证动作。

这篇就围绕 Workbuddy 与 codex 场景下的AGENTS.md个性化提示词落地来讲，同时用 TaoToken 统一 Key 把多工具的接入收敛到一处。核心检索词就是AGENTS.md 个性化提示词配置和codex 统一 Key 接入。适合谁？适合已经在用 codex 写代码、用 Workbuddy 做日常协作，但觉得 AI 总是“差一点懂你”的开发者；也适合想把提示词从一次性对话沉淀成长期规则的人。下面从问题场景、前置准备、可复制配置、验证请求、常见报错到 CTA 一步步来，尽量让你照着做就能跑通。

2. TaoToken 前置：把分散的 Key 收敛成一个入口

在讲AGENTS.md之前，先把 Key 的问题解决掉。因为如果你同时用 codex、Workbuddy，甚至后面还想接 Claude Code 或其他编码工具，每个工具单独申请、单独填 Key，时间一长就会出现“这个 Key 是哪个平台的”“额度还剩多少”“换工具又要重新配”的混乱。TaoToken 在这里的角色就是一个统一的 API 入口，你只需要一个 Key，就能在多个工具里复用同一套接入信息。

先明确三件套，这是后面所有配置的基础：

获取 Key 的路径是：进入控制台，找到 API Keys 页面，创建一个新的 Key。这里有个坑要提前说：Key 创建后只完整显示一次，关掉页面就看不到了，所以一定要先复制到安全的地方。如果你只是想先验证模型能不能通，可以先用模型对话页面发一条消息，确认 Key 和 Base URL 没问题，再去配 codex 和 Workbuddy。

为什么强调“统一 Key”？因为 codex 的配置文件和 Workbuddy 的自定义指令是两套东西，但它们背后调用的模型入口可以是一致的。你把 Base URL 和 Key 统一成 TaoToken 这一套，后面无论加多少工具，接入信息都不用重新记。对于长期做编码和 Agent 场景的人，如果调用量比较稳定，可以关注一下 Coding Plan，它更适合这种持续性的编码工作流，而不是按次零散调用。

前置准备清单：

1. 注册并登录 TaoToken，进入控制台创建 API Key。
2. 记录 Base URL：https://taotoken.net/api。
3. 确认你要用的 Model ID，记下来。
4. 打开 codex 的配置目录，确认AGENTS.md和auth.json的位置。
5. 打开 Workbuddy，进入“设置中心 → 个性化 → 自定义指令”，确认字符限制（Workbuddy 这边大约 1500 字符级，codex 侧没有这个限制）。

这五步做完，再进入配置环节就不会手忙脚乱。特别提醒：Workbuddy 的自定义指令有字符限制，所以策略是“简化版放输入框，完整规则放独立文件”，codex 侧则可以直接把完整AGENTS.md放进项目根目录或对应子目录。

3. 可复制配置：AGENTS.md 模板 + codex auth.json + Workbuddy 指令

这一节是全文最核心的部分，直接给可复制的配置。先讲 codex 侧，再讲 Workbuddy 侧，最后给一份精简版提示词模板。

3.1 codex 的 auth.json 与 AGENTS.md 放置

codex 的接入信息通常放在auth.json里，路径一般在用户配置目录下，例如~/.codex/auth.json（具体以你本地 codex 版本为准）。内容结构如下，把 Base URL、Key、Model ID 三件套填进去：

{ "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "sk-你的Key", "model": "gpt-5-codex" }

注意：不同版本的 codex 字段名可能略有差异，有的用OPENAI_BASE_URL环境变量，有的写在config.toml里。如果你用的是 TOML 形式，可以这样写：

[model] provider = "taotoken" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的Key" model_id = "gpt-5-codex"

AGENTS.md的放置规则是：放在项目根目录，codex 会自动读取；如果放在子目录，则对该子目录及其子目录生效。这意味着你可以做“分层规则”——根目录放通用协作原则，某个子目录放该模块的专属要求。下面是一份可直接用的AGENTS.md模板，结构是“身份目标—决策原则—行动边界—证据纪律—验收标准”：

# AGENTS.md ## 身份与目标 你是一个长期协作的编码助手，服务于一个重视可持续节奏、长期信任和能力沉淀的开发者。 你的目标不是最快给出代码，而是给出真实可用、可维护、符合项目上下文的结果。 ## 决策原则 1. 健康与持续行动优先：任何方案不能默认依赖熬夜、透支和长期高压。 2. 信任与长期关系优先：不夸大效果，不越界使用隐私和内部资料。 3. 成长与选择权优先：同样能达成目标时，优先选择能沉淀能力和系统的路径。 ## 行动边界 - 先检查已有文件和上下文，再提问；复杂项目先形成方案，再开始开发。 - 修改之后必须构建、启动和真实验证，不能把“代码写完了”当成“用户能用了”。 - 不能擅自删除重要文件、公开发布、付款、对外发送或扩大权限。 - 涉及客户资料、公司信息和个人隐私时，必须先确认公开边界。 ## 证据纪律 - 工具教程必须查官方说明、看真实界面、实际跑一遍。 - 数据、日期和比例不能靠猜。 - 发现我的判断不对，直接指出，不要为了让我开心而迎合。 ## 验收标准 - 构建或检查通过 → 启动成功 → 真实环境验证 → 检查上下游影响。 - 默认中文，先给结论，再给证据和行动。

这份模板你可以直接复制，然后按自己的习惯改。重点是三条长期价值观和四类协作规则，它们决定了 AI 在冲突时怎么选。

3.2 Workbuddy 自定义指令精简版

Workbuddy 的入口是“设置中心 → 个性化 → 自定义指令”，字符有限，所以要把上面的模板压缩。精简版如下：

你是我的长期编码协作助手。原则：健康与可持续优先，信任与长期关系优先，成长与选择权优先。 行动：先看文件和上下文再提问；复杂项目先方案后开发；改完必须构建、启动、真实验证。 边界：不擅自删除、发布、付款、扩权；涉及隐私先确认。 表达：默认中文，先结论后证据；我判断有误请直接指出，不要迎合。 验收：构建通过→启动→真实环境验证→检查上下游。

把这段放进 Workbuddy 的自定义指令输入框，确认保存。完整版仍然保留在项目的AGENTS.md里，两边不冲突：Workbuddy 管日常对话的协作风格，codex 管项目内的编码行为。

3.3 多工具复用同一套 Key

到这里，codex 用auth.json或config.toml接 TaoToken，Workbuddy 用自定义指令约束行为，两者共用同一个 Base URL 和 Key。如果你后面还要接 Claude Code，思路一样：Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 用同一个，Model ID 按需换。这样你的接入信息只有一套，维护成本大幅下降。

4. 验证请求：确认提示词真的生效了

配置写完不代表生效，必须做一次验证。验证分两层：先验证 API 通不通，再验证提示词有没有被读取。

第一层，验证 API。用 curl 发一条最小请求，确认 Base URL 和 Key 没问题：

curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk-你的Key" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gpt-5-codex", "messages": [{"role": "user", "content": "回复两个字：通了"}] }'

如果返回里有choices字段和正常内容，说明 Key 和 Base URL 正确。如果返回 401，说明 Key 有问题；如果返回local proxy failed之类，说明网络层或 Base URL 写错了。

第二层，验证AGENTS.md是否被读取。在 codex 里进入你的项目目录，发一个能触发规则的请求，比如：

请修改 src/utils/date.ts 里的格式化函数，改完告诉我结果。

如果AGENTS.md生效，它应该先去看文件、改完主动跑构建或测试，而不是直接甩一段代码说“已完成”。你可以故意问一句“你改完验证了吗”，如果它回答“还没有，我马上构建验证”，说明规则起作用了；如果它说“已经完成了”，那大概率没读到AGENTS.md。

Workbuddy 侧的验证更直接：在自定义指令保存后，新开一个对话，问“你记得我们约定的验收标准是什么”。如果它能复述出“构建通过→启动→真实环境验证→检查上下游”，说明指令已加载。

实测下来，验证这一步最容易被跳过，但恰恰是它决定了你后面是“AI 真懂你”还是“AI 假装懂你”。建议每次改完AGENTS.md或自定义指令，都做一次这样的触发测试。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

配置过程中最容易撞上的几类报错，这里逐个对照。

401 Unauthorized：最常见。原因通常是 Key 复制不完整、Key 已失效、或者Authorization头格式写错。检查Bearer sk-...中间有没有多余空格，确认 Key 是在 TaoToken 控制台新建的且未删除。如果 codex 的auth.json里 Key 字段名写错，也会导致读不到 Key 而报 401。

local proxy failed：这个报错通常出现在 Base URL 配置错误或本地网络层拦截时。先确认 Base URL 是https://taotoken.net/api，不要多加/v1之外的路径，也不要在末尾加斜杠。如果你在 codex 里用了环境变量覆盖，检查OPENAI_BASE_URL有没有被其他值覆盖。

reading choices 相关报错：一般出现在响应结构不符合预期时，比如返回体里没有choices字段。常见原因是 Model ID 写错，或者请求发到了错误的端点。确认你用的 Model ID 在控制台模型列表里存在，且请求路径是/v1/chat/completions。

OAuth 相关报错：如果你在 codex 里启用了 OAuth 登录流程，又同时配了 API Key，两者可能冲突。解决方式是明确用 Key 模式，检查auth.json里是否残留了 OAuth 的 token 字段，必要时清掉重新用 Key 配置。Claude Code 接入时如果走 OAuth，也要确认它和 Key 模式不要混用。

AGENTS.md 不生效：先确认文件名大小写正确（AGENTS.md），位置在项目根目录或目标子目录；再确认 codex 版本是否支持该文件；最后用第 4 节的触发测试验证。Workbuddy 侧如果自定义指令不生效，检查是否保存成功、是否新开了对话。

三件套缺一：无论 codex 还是 Claude Code，只要出现接入问题，先回头检查 Base URL、Key、Model ID 是否齐全且一致。很多“玄学问题”其实是 Model ID 写成了别的平台的模型名。

6. 让 AI 更懂你，从一份可维护的规则开始

写AGENTS.md和自定义指令，本质上不是给 AI 写人设，而是给未来的自己写一份决策说明书。当目标冲突、信息不足、短期诱惑出现时，这份规则会提醒 AI：什么结果才真正适合你。Workbuddy 负责日常协作的表达和边界，codex 负责项目内的编码纪律，TaoToken 负责把两者的接入收敛成一套 Key，三者配合起来，你就不用每次从头教 AI 怎么和你合作。

如果你还没开始配，建议顺序是：先去控制台创建 Key，拿到 Base URL 和 Model ID；然后按第 3 节的模板写好AGENTS.md和 Workbuddy 精简指令；最后用第 4 节的验证动作确认生效。想先试模型通不通，可以直接用模型对话页面发一条消息；准备长期做编码和 Agent 工作流，可以了解 Coding Plan；接入细节和字段说明，看接入文档最稳妥。把规则沉淀下来，AI 才会从“每次都要重新解释”变成“长期稳定配合”。