要让codex准确生成代码，需采用三段式结构化提示词：第一段定义角色与能力边界，第二段清晰陈述任务目标（动词开头、输入输出映射或反向约束），第三段补充语言版本、输出格式及依赖限制。
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要让Codex准确理解你的意图并生成符合预期的代码，必须用结构化方式组织提示词，避免模糊描述或自然语言随意堆砌。三段式写法通过明确角色、任务和约束，把模型的“思考路径”提前锁定，省去反复调试提示词的时间。
第一段：定义角色与能力边界
用一句话说明你希望Codex扮演什么身份，重点强调其技术专长范围和不处理的领域。例如：“你是一位专注Python后端开发的工程师，熟悉FastAPI框架和PostgreSQL数据库操作，【不处理前端JavaScript逻辑或UI样式】。”
这一步不能省略。没有角色锚点，Codex容易默认启用通用知识库，混入过时语法或跨语言建议。
第二段：清晰陈述任务目标
方法一：动词开头+可验证结果。写成“编写一个函数，接收用户邮箱字符串，返回True当且仅当该邮箱格式合法且域名在白名单中（白名单为['gmail.com', 'outlook.com']）。”
方法二：输入→输出映射式描述。例如：“输入：字典列表，每个字典含'name'和'age'键；输出：按'age'升序排序后，只保留age≥18的项。”
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
方法三：带错误示例的反向约束。“不要用正则表达式校验手机号，应调用phonenumbers库的is_valid_number()方法；若输入为空字符串，直接返回False。”
第三段：补充关键约束与格式要求
第一步：指定编程语言和版本。例如：“使用Python 3.9+语法，禁用类型注解中的Union[str, None]，改用Optional[str]。”
第二步：限定输出格式。例如：“只输出可执行代码，不加解释、不加注释、不加测试用例；函数名必须为validate_user_email。”
第三步：排除干扰项。“【禁止引入requests、pandas等未提及的第三方依赖】；若需日期处理，仅使用datetime标准库。”
