codex精准执行单个测试文件需三步：一、必须在项目根目录下操作；二、确认存在pyproject.toml或setup.py，否则pytest入口识别失败；三、用“codex run tests/test_api.py”等三种方法之一指定路径，通过collected项数、token用量及::函数标识验证是否真正精准执行。
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你需要让 Codex 精准执行单个测试文件，避免全量跑测浪费时间、掩盖真实问题，尤其在调试特定接口或函数时必须锁定目标文件。
确认测试文件路径与项目上下文
打开终端，【必须进入项目根目录】，运行 ls tests/ 或 find . -name "test_*.py" | head -10 查看测试文件实际存放位置。Codex 不会自动向上遍历父目录找 tests/，如果当前在 src/ 下直接运行命令，它会报 “No test files found” 并跳过执行。
检查项目是否含 pyproject.toml 或 setup.py。缺失任一配置文件时，Codex 无法识别 pytest 入口，将默认尝试 python -m pytest 启动，但很可能因 import 路径错误失败。
三种精准运行单个测试文件的方法
方法一：CLI 直接指定路径（推荐调试阶段）
在项目根目录下输入：codex "run tests/test_api.py"。Codex 会自动解析该文件中的所有 def test_* 函数，跳过其他测试模块，输出精简日志。这一步不触发代码修改，只做执行与分析。
方法二：绑定被测源码增强上下文（适合修复失败用例）
若 tests/test_api.py 主要验证 src/api.py 中的逻辑，运行：codex "run tests/test_api.py with coverage" src/api.py。Codex 会动态提取 src/api.py 的函数签名和类型提示，生成准确的 --cov=src.api 参数，避免覆盖率统计错位到 tests/ 目录。
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：TUI 中手动输入指令（适合多轮交互验证）
先输入 codex 进入全屏界面 → 在底部输入框键入：执行 tests/test_utils.py 中的所有测试用例 → 按回车。Codex 会高亮显示即将运行的文件路径供你二次确认，按 y 才真正执行。这一步能防止手误输错文件名。
执行后快速验证是否真在跑目标文件
第一步：观察终端输出首行是否含 collected 7 items（数字为该文件内测试函数数），而非 collected 142 items 这类全量提示。
第二步：运行 codex status → 查看最近一条记录的「Context Size」字段。若 Input token 明显低于 2000（例如 1380），说明 Codex 仅加载了单个测试文件及关联源码；若超过 5000，大概率它误读了整个 tests/ 目录，需检查路径拼写或重新启动。
第三步：留意输出中是否出现 tests/test_api.py::test_create_order PASSED 这类带双冒号的格式。这是 pytest 原生命令行标识，证明执行路径精准到函数级，不是 Codex 模拟输出。
