codex需结构化知识入口才能准确问答：将文档统一放入docs/文件夹，配置context.md说明类型、字段与约束，并通过桌面端或cli加载后提问，首次需验证来源标注，多跳推理需先生成摘要索引再定向提问。
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要让Codex基于你自己的文档回答问题，不是把文件拖进去问一句就行——它不会自动索引、不能跨文件推理、更不会记住你上次问过什么。你得先建好结构化的知识入口，再用明确角色指令激活它的文档理解能力。
准备可读取的文档集合
把PDF、Word、Markdown或纯文本文件统一放进一个空文件夹，命名为docs，放在项目根目录下。Codex只认这个路径下的内容，其他位置的文件它默认看不见。
确保所有文档都是文字可提取格式：扫描版PDF必须先OCR转成可选中文本，否则Codex读出来全是乱码空格；Word里避免嵌入图片替代段落，那些文字它压根不处理。
这一步不做干净，后面所有问答都会在错误上下文中运行，【后续所有结果都不可信】。
配置Codex识别文档结构
在项目根目录新建一个文件，叫CONTEXT.md，内容至少包含三部分：
① 文档类型说明：比如“当前docs/下为公司内部API手册（v3.2）、SOP操作指南（2026Q3修订）、客户常见问题库（含中英文双语条目）”；
② 关键字段约定：如“所有API接口描述块以‘## 接口名’开头，参数表格固定为三列：参数名｜类型｜说明”；
③ 回答约束：写明“回答必须引用原文小节标题，如‘见《API手册》第4.2节’，禁止编造未提及的功能”。
没有这份文件，Codex会按通用技术文档逻辑猜测结构，而你的SOP可能用的是编号+图标混合标题，它根本对不上。
启动文档问答工作流
方法一：用桌面客户端直接开启
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
打开Codex桌面端→点击左上角「File」→选择「Open Project」→定位到你放好docs/和CONTEXT.md的文件夹→等待右下角状态栏显示“Indexed 12 files”才表示加载完成→此时输入：“请根据docs/中的SOP指南，告诉我客户退款申请需提供哪三项材料”，它才会真正去翻原文。
方法二：用CLI命令行精准控制范围
终端进入项目根目录后执行：codex --context CONTEXT.md --include docs/，然后在交互窗口中提问。这个命令强制它只看指定路径，避免误读.git或node_modules里的干扰文件。
注意：首次提问后别急着复制答案，先看Codex是否在回复末尾标注了来源路径，例如“（来源：docs/SOP_退款流程.md 第2.1条）”。没有来源标注的回答，【大概率是它凭经验编的】。
让问答支持多跳推理
第一步：让它先生成文档摘要索引
输入指令：“请遍历docs/下所有文件，为每个文档生成一段50字内的核心用途说明，汇总成Markdown表格，列名为‘文档名｜覆盖场景｜关键约束’。”
第二步：基于索引做二次定向提问
拿到表格后，挑出匹配度最高的1～2个文档名，再发新指令：“聚焦docs/SOP_退款流程.md，结合其中‘材料清单’与‘时效条款’两节，回答：客户在订单完成15天后发起退款，是否仍可受理？”
这比直接扔一句“15天后能退款吗”强得多——Codex单次无法同时打开7个文件做交叉验证，但你能用两次提问把它锁进正确上下文里。
