背景

最近在使用 ChatGPT 网页版和 Codex CLI 的过程中，发现了一个明显区别：

ChatGPT 网页版越来越像一个了解你的长期助手，它知道你的技术背景、使用习惯、项目方向，回答问题时会结合过去的信息。

而 Codex CLI 默认更像一个刚启动的新助手：

• 不知道你的开发环境；
• 不知道你的技术栈；
• 不知道你的编码习惯；
• 不知道之前做过哪些项目决策。

对于长期使用 AI 辅助开发的人来说，这种“失忆”会降低效率。

那么，能不能让 Codex CLI 也拥有类似 ChatGPT Memory 的能力？

答案是：可以。

通过 Codex Memories + AGENTS.md + 项目上下文管理，可以打造一个更加懂你的 AI 编程环境。

一、为什么网页版 ChatGPT 更智能？

网页版 ChatGPT 的优势主要来自三个方面：

1. 对话历史

同一个聊天窗口里，模型可以看到之前的上下文。

例如：

你之前告诉它：

• 使用 Windows 11；
• 喜欢 PowerShell；
• 不希望默认使用 WSL；
• 使用 Next.js 开发；
• 有 Oracle Cloud VPS。

后续提问时，它可以直接结合这些信息。

2. 用户记忆（Memory）

ChatGPT 可以保存长期有效的信息。

例如：

用户偏好中文回答。

用户经常使用 JavaScript 和 Next.js。

用户喜欢简单可靠的解决方案。

这些信息会影响未来回答。

3. 用户画像

长期使用后，AI 会逐渐形成对用户的理解。

它知道：

• 你的技术水平；
• 你的工具链；
• 你的决策偏好。

这也是为什么网页版体验会越来越顺手。

二、Codex CLI 默认为什么没有这种体验？

Codex CLI 更偏向工程工具。

它主要关注：

• 当前代码目录；
• 当前任务；
• 当前上下文。

默认情况下：

启动 Codex
    ↓
读取当前项目
    ↓
执行任务

它不会自动知道：

你是谁
你的机器环境
你的长期习惯
你的历史项目

因此需要主动建立上下文系统。

三、开启 Codex Memories

新版 Codex CLI 支持 Memories 功能。

在：

~/.codex/config.toml

添加：

[features]
memories = true

[memories]
use_memories = true
generate_memories = true

三个配置分别表示：

memories

开启记忆系统。

use_memories

使用已有记忆。

例如：

以前记录：

用户喜欢 PowerShell，不喜欢 WSL。

以后 Codex 会参考这个习惯。

generate_memories

允许 Codex 自动生成新的长期记忆。

例如：

你多次使用：

• Next.js
• PostgreSQL
• Cloudflare

它可能总结这些长期信息。

四、AGENTS.md：Codex 的“个人说明书”

除了 Memory，最重要的是：

AGENTS.md

它是 Codex 的约定配置文件。

类似：

Claude Code 的：

CLAUDE.md

全局 AGENTS.md

位置：

Windows：

C:\Users\用户名\.codex\AGENTS.md

Linux：

~/.codex/AGENTS.md

它用于保存：

• 个人开发环境；
• 编码习惯；
• 常用技术栈；
• 操作偏好。

例如：

# Development Environment

## OS

- Windows 11
- PowerShell 7
- Ubuntu 24.04

## Rules

- Windows 命令优先 PowerShell
- 不默认使用 bash
- 不推荐 WSL

## Stack

- Node.js
- TypeScript
- React
- Next.js
- PostgreSQL

## Coding Style

- 最小修改原则
- 保留已有注释
- 不随意重构

以后每次启动 Codex，它都会知道你的开发环境。

五、项目级 AGENTS.md

全局配置解决：

“我是谁”

项目配置解决：

“这个项目是什么”

例如：

一个 Next.js 项目：

blog/
│
├── AGENTS.md
├── package.json
└── src/

项目中的：

# Project Rules

项目：

Next.js 博客系统

技术：

- App Router
- TypeScript
- Ant Design

规则：

- 优先 Server Component
- 不随意增加依赖
- 保持现有目录结构

这样 Codex 进入项目后，就知道：

• 项目架构；
• 技术选择；
• 开发限制。

六、不要把所有东西塞进一个文件

很多人会把所有信息写进：

AGENTS.md

长期来看并不好。

推荐分层：

~/.codex/

├── config.toml

├── AGENTS.md

├── context/

│   ├── hardware.md

│   ├── servers.md

│   ├── projects.md

│   └── preferences.md

职责：

AGENTS.md

负责：

规则和入口。

context 文件

负责：

详细资料。

例如：

servers.md：

Oracle VPS:

- Ubuntu
- Docker
- Cloudflare Tunnel

注意：

- 资源有限
- 优先轻量方案

七、打造自己的 AI 工作台

更进一步，可以把：

• Codex CLI
• Claude Code
• Obsidian
• MCP

连接起来。

架构：

个人知识库
      |
      |
   Markdown
      |
      |
     MCP
      |
      |
Codex / Claude Code

最终效果：

AI 不只是帮你写代码。

它还能理解：

• 为什么这么设计；
• 以前踩过什么坑；
• 哪些方案不要再尝试。

八、AI 编程助手未来的方向

未来优秀的 AI 助手，不只是模型能力强。

更重要的是：

1. 长期上下文

知道用户是谁。

2. 项目记忆

知道项目历史。

3. 决策记录

知道为什么这么设计。

4. 工具连接

知道如何操作真实环境。

单纯比较：

“哪个模型更聪明？”

可能越来越没有意义。

真正的差距会变成：

谁拥有更完整、更准确、更适合自己的上下文系统。

总结

如果希望 Codex CLI 接近 ChatGPT 网页版体验，推荐组合：

Codex Memories
        +
~/.codex/AGENTS.md
        +
项目 AGENTS.md
        +
个人知识库

其中：

• Memory 负责自动学习；
• AGENTS.md 负责明确规则；
• 项目上下文负责工程知识；
• 知识库负责长期积累。

最终目标不是让 AI “记住更多”，而是让 AI 更懂你的工作方式。

一个真正高效的 AI 编程助手，不应该每次启动都是陌生人。