Codex 使用问题观察站

更新:2026-07-26 00:45 CST · 冗余记忆节流 v19

这里把公开资料中的 Codex 使用问题整理成训练规则:先讲重点,再判断问题在哪一层;本机已解决和低频重复的问题从当前问题区移出,只留下可复用记忆。

说明

这是非官方观察页。GitHub issue 视为公开报告,不等于官方确认根因;只有官方文档、状态页或维护者明确说明时,才按官方信息处理。

适用范围:Codex Desktop、CLI、IDE extension、Browser/Computer Use、MCP、hooks、Windows/macOS、用量/限额、线程和上下文恢复。

本机规则:已经通过本机验证解决的问题,不再作为当前故障展示;一周内同类问题未出现三次的问题,除非官方确认或影响极高,也不占用近期高频区。

01 先看重点 每条问题先说明影响和现在该做什么。
02 再看观察 每条只保留公开来源里的高影响信号。
03 看规则 把问题转成下次 Codex 应该怎么做。
04 会忘记 已解决和低频问题退出当前问题区。
05 看来源 所有判断都回到官方资料或公开 issue。

这版结论

Mac 用户最该看工具层

对我们这种 Mac 电脑,优先关注 Screen Recording、Accessibility、Computer Use helper、Browser/Computer Use、线程压缩和本地日志增长。

Windows 信息仍有训练价值

Windows-only 问题不直接套到 Mac,但它能训练 Codex 学会先分平台,避免把 sandbox、PowerShell、WSL 问题误判成全局服务故障。

所有结论都要最小复测

hotfix、重启、重新授权后,不靠旧线程记忆下判断;先跑最小工具调用、最小浏览器控制、最小文件修改验证。

压缩 hook 不当唯一兜底

长线程压缩后是否立即恢复规则,要看 hook 是否真实在压缩边界触发;关键上下文先写检查点。

本机已解决要忘记

本机已经验证恢复的问题,不再占用当前问题区;下次只按触发条件重新复测,不把旧状态当成现在的事实。

限额提示先分层

看到 usage limit,不要只看一个剩余额度数字;要分开判断 UI 显示、订阅权益、真实 rate-limit 和服务状态。

会话消失先找原始记录

线程不在列表里,不等于真的被删;先做只读备份,再查本地会话记录、附件、索引和归档状态。

恢复线程崩溃先保数据

旧线程打开就崩,尤其伴随 thread_tools,先备份会话和附件,再用新线程接力。

MCP 登录后要刷新线程

OAuth 浏览器授权成功,只说明凭据拿到了;已打开的线程仍可能持有旧的 MCP 连接状态。

MCP 先看认证模式

同样是 Auth required,OAuth 和 bearer token 的处理完全不同;不要盲目照提示去登录。

公开站发布要节流

本地记忆可以勤更新;Netlify 免费版生产发布要攒成每日汇总,除非出现真正高影响的新故障。

忘记与记忆规则

忘记

如果问题已经在这台 Mac 上验证解决,或一周内同类问题没有出现三次,就从“当前高影响问题”移出。

记忆

不记“它坏了”,只记“下次看到什么信号、先问什么、怎么做最小复测、失败时带什么材料上报”。同类信息只合并,不重复堆叠。

三次规则

同类问题一周内达到三次,或出现官方确认、重大影响、本机复现时,才重新进入近期高频区。

发布

公开站优先用终端发布脚本;如果 token 或权限未配置,就停在本地待发布,不改用浏览器打断用户。

本机已归档:Computer Use 屏幕录制/辅助功能授权已完成;浏览器控制与 Netlify API 发布已通过实测。发布验收必须同时检查页面内容和 Content-Type: text/html; charset=utf-8,这些不再按当前故障展示。

冗余控制:后续更新优先合并、压缩和忘记低频线索;记忆的目标是避免下次犯错,不是保存每一次公开评论。

发布节流:每天整理一次;公开站每天最多发布一次,只有极高影响问题才立即推送。

当前高影响问题

Codex 用量异常消耗可能是误限流

usage rate limits official incident

重点:用量突然消耗得异常快时,先查官方状态;不要反复重试、清配置,或立刻认定订阅失效。

OpenAI 在 2026 年 6 月确认:部分 Codex 账号可能被 abuse / fraud prevention 系统错误限流,导致用量消耗快于预期。官方称影响范围有限,事件现已恢复。

训练规则

  • 先确认 Usage UI、实际限额错误、订阅档位、模型和发生时间是否一致。
  • 先查状态页;有相符事件时暂停高消耗任务并等待恢复,不反复发送同一请求。
  • 状态正常且多端持续复现时,再保存错误原文、reset 时间、版本和使用表面,按账号或限额问题上报。

来源

OpenAI Status: Codex Usage Limits Depleting Faster Than Expected

服务过载先按状态页止损

capacity status gpt-5.6-sol

重点:多端同时出现 server overload 时,先查状态页并暂停盲目重试;不要马上改网络、清配置或重复发起长任务。

OpenAI 在 2026 年 7 月确认 Codex 5.6-sol 出现 increased server-overload errors,随后已恢复;官方 6 月复盘还确认一次服务端配置事故曾让 Codex 请求被错误拒绝为 HTTP 429。相近错误在同一时间跨表面出现时,应先判断为服务侧事件,不要直接认定个人额度耗尽。

训练规则

  • 先记录发生时间、模型、使用表面和错误摘要,再查看状态页。
  • 状态页有相符事件时,暂停重复提交;对长任务先保存已完成摘要,等待恢复后用一个最小请求复测。
  • 遇到突发 429 时,同时核对状态页、Usage 和受影响表面;只有状态正常且跨表面持续时,才按个人限额或授权处理。
  • 状态页恢复但问题仍持续时,再分层检查账号、网络、客户端版本和本机日志。

来源

OpenAI Status: Codex 5.6-sol Experiencing Increased Server-Overload ErrorsOpenAI Status: 429 incident write-up

access denied 先分服务事件和本地凭据

auth Desktop CLI

重点:Desktop 与 CLI 同时出现 access denied,先查状态页;不要立刻反复退出登录、清配置或重装。

OpenAI 在 2026 年 7 月确认,部分用户使用 Codex Desktop 与 CLI 时会收到 access-denied errors,事件现已恢复。这说明“未授权”文本也可能来自服务侧访问故障,而不必然是本地凭据失效。

训练规则

  • 先记录发生时间、错误摘要、客户端版本和受影响表面,再查看状态页。
  • 状态页有相符事件时,等待恢复后用最小请求复测,不反复登录或重复发起长任务。
  • 状态正常且只在单一设备或表面持续时,再检查登录状态、网络路径和客户端版本;上报时不提交 token。

来源

OpenAI Status: Some users are unable to access Codex

会话加载失败和 Codex 请求失败可能同属服务侧容量事件

auth capacity official incident

重点:如果会话无法加载或继续,同时 Codex 请求失败,先留检查点并查状态页;不要先清登录态或重建配置。

OpenAI 对 2026 年 7 月 19 日事件的复盘说明,区域身份服务的数据库副本维护导致容量不足,使部分 ChatGPT 会话与部分 Codex 请求出现错误。服务已通过切走受影响区域流量恢复。

训练规则

  • 记录开始时间、使用表面、能否继续已有会话和最小 Codex 请求结果。
  • 状态页有相符事件时,先保存任务摘要,暂停重复提交和破坏性本地修复;恢复后用一个最小请求验证。
  • 状态正常且只在单端持续时,再检查网络、登录、版本和本机日志。

来源

OpenAI Status: Elevated errors affecting ChatGPT (July 19 write-up)

Codex Review 报错先确认服务状态,再处理单个 PR

review GitHub official incident

重点:Review 错误并不总是 GitHub 授权或 PR 配置问题;先查状态页,恢复后再做一次最小重试。

OpenAI 于 2026 年 7 月 24 日确认 Codex Review 出现 elevated errors,受影响组件已恢复。状态页未公开根因,因此不能把这条服务事件归结为任一仓库、connector 或本机配置。

训练规则

  • 保留 PR 链接、提交、发生时间、使用入口和错误摘要。
  • 状态页有相符事件时,暂停批量重复 review;恢复后只重试一次,避免重复评论或重复消耗。
  • 状态正常且仅单个 PR 持续失败时,再核对 GitHub app 安装、connector 授权、目标仓库和 review 设置。

来源

OpenAI Status: Elevated Errors in Codex Review

Desktop 恢复线程时可能因 thread_tools 崩溃

Desktop session config

重点:旧线程一打开就崩时,先保护会话数据;thread_tools 不一定来自用户手写配置。

新的公开报告显示,macOS Codex Desktop 在恢复线程时可能出现 SIGKILLunknown feature key in config: thread_tools,即使用户确认本地配置里没有这个 key。类似 thread_tools 问题此前也在 extension/app-server 路径中出现过。

训练规则

  • 先判断是特定旧线程崩,还是新线程也崩。
  • 先只读备份会话、附件、错误原文和版本信息,不要直接清空全部状态。
  • 能开新线程时,用摘要接力继续关键工作;不能开时切 CLI/Web 或等待修复版本。
  • 上报时带 App 版本、平台、是否 resume 崩溃、是否特定线程、配置里是否真的有该 key。

来源

openai/codex #29322openai/codex #29140OpenAI Status

SessionStart compact hook 可能延迟到后续轮次

hooks context compaction

重点:不要把压缩后的规则恢复完全托付给 SessionStart(source=compact);长任务先写检查点。

公开报告显示,长轮次中发生 auto-compaction 后,匹配 compactSessionStart hook 可能没有在压缩边界立即送达,而是排队到后续用户轮次才执行。这会造成压缩后上下文没有及时恢复,或后续普通轮次出现旧 context 重复注入。

训练规则

  • 依赖 hooks 恢复规则时,先用最小 marker 验证 hook 是否在压缩边界真实触发。
  • 长任务接近上下文上限时,主动写检查点和关键规则摘要。
  • 如果后续轮次突然出现旧规则复活,先查 compact hook 是否延迟执行。
  • 上报时带 hook 配置、事件名、压缩标记、hook payload 时间顺序和最小复现。

来源

openai/codex #28736openai/codex #22220

MCP Auth required 先分 OAuth 和 bearer token

MCP auth config

重点:错误提示让你运行 codex mcp login,不一定代表 OAuth 未登录;先看该 server 是 OAuth 还是 bearer token。

公开报告显示,使用 bearer_token_env_var 的 MCP server 如果 token 缺失、过期或被拒绝,也可能被提示成 OAuth 登录问题。官方 MCP 文档同时支持 bearer token authentication 和 OAuth authentication;只有支持 OAuth 的 server 才应优先运行 codex mcp login <server-name>

训练规则

  • 看到 MCP Auth required,先检查配置中的认证模式。
  • 如果是 bearer token,检查环境变量是否存在、token 是否有效、当前 Codex 进程是否能读到它。
  • 如果是 OAuth,才执行 MCP login,并用新线程或重启验证授权是否刷新。
  • 上报时带 server 类型、transport、认证模式和错误原文;不要上传 token 值。

来源

openai/codex #26760Codex MCP docs

MCP OAuth 登录成功后当前线程仍可能卡住

MCP OAuth session

重点:MCP 登录成功不等于当前已打开线程已经刷新授权;要分清浏览器授权、Codex 凭据缓存和线程内 MCP client 状态。

公开报告显示,远程 HTTP MCP server 通过 OAuth 浏览器登录成功后,原本已经打开的 Desktop 线程仍可能继续报 OAuth required。另一则尚未确认的报告称,部分服务器在 access token 过期后的 refresh 请求要求 resource 参数;缺失时,标为 required 的 MCP server 甚至可能阻止新任务初始化。官方文档说明 Streamable HTTP MCP 支持 OAuth,并通过 codex mcp login <server-name> 登录;官方认证文档也说明 Codex 会缓存登录详情。

训练规则

  • 先问 MCP server 名称、登录入口、是否当前线程在登录前已经打开、重开线程/重启 Codex 后是否恢复。
  • 把“OAuth provider 已授权”“Codex 已缓存凭据”“当前线程 MCP client 已重新握手”拆成三层验证。
  • 若只在 token 过期后失败,记录 transport、resource/audience 配置、过期时间和是否阻断新任务;先隔离 required server 再继续基础任务,不要反复浏览器登录。
  • 临时绕过:新开线程、重启 Codex、禁用再启用该 MCP,或改用 bearer token/env 配置;不要把它误判成 ChatGPT 主账号登录失败。
  • 上报时带 server 类型、Codex 版本、平台、错误原文、是否新线程可用;不要上传 token、auth 文件或私密工作区内容。

来源

openai/codex #29279openai/codex #33403Codex MCP docsCodex Authentication docs

线程从列表消失不等于数据删除

session index recovery

重点:会话列表里找不到线程时,先按索引/预览失效处理,不要立刻判定历史被删。

公开报告显示,Desktop 线程的第一条真实请求如果来自粘贴文本附件,重建本地索引后可能从项目会话列表消失,但原始 session 和附件仍在本地。另有 macOS 单例报告称,刚启动时的 runtime 同步重启可能让已经提交的首条提示没有持久化进新线程。再加上跨 Web/Desktop 后长对话不可见的未确认报告,结论仍不是“数据已删除”,而是重要内容必须有检查点。

训练规则

  • 先只读备份:会话文件、附件、线程标题、可见最终消息和项目文件,不先清理、不先覆盖。
  • 重要首条提示在启动或插件同步期间提交后,先确认它已出现在当前线程或已有 turn 进度;空白线程要先留证并开新线程接力。
  • 跨 Web/Desktop 切换重要长任务前,确认产物已保存并写短检查点;若两端都找不到线程,先停止继续发送消息或清状态,再记录标题、时间、surface、账号/工作区和产物引用。
  • 排查顺序:列表索引、归档状态、线程标题/预览、附件型首条消息、session replay 错误,再判断是否需要新线程接力。
  • 如果只是列表消失,优先恢复索引或按 session id 查找;如果 replay 失败,保留错误原文并请求内置修复或上报。

来源

openai/codex #29323openai/codex #25290openai/codex #33080openai/codex #32944

提交后界面冻结,不等于任务没开始

Desktop session duplicate

重点:提交任务后界面冻结,先确认任务状态;不要因为看不到进度就重复提交同一任务。

一则 macOS Desktop 公开报告称,Add to task 在任务被接受后可能冻结界面,但远端任务仍继续执行;再次提交会产生重复任务、额外用量,以及同一工作区并发写入风险。该报告尚未获官方确认。

训练规则

  • 先检查任务是否已接受、是否仍在运行,或是否能从另一个可见入口确认进度。
  • 未确认原任务停止前,不要再发第二个会修改同一工作区的任务;先降级为只读检查或等待。
  • 上报时提供发生时间、Desktop 版本、提交方式、任务状态和错误摘要,不附私密提示或工作区内容。

来源

openai/codex #33900

Usage remaining 和真实限额可能不同步

usage rate limits entitlement

重点:看到“还有用量”但新消息立即限额,先分清 Usage UI、订阅权益和实际 rate-limit 判定,不要反复重试。

公开 issue 报告过两类相近现象:CLI/WSL 用户任意 prompt 都返回 usage limit 并给出下次可用时间;另有用户报告 Codex Usage 面板仍显示 remaining,但新 conversation 立即限额。官方定价页说明不同计划包含 Codex 且 Pro 有更高限额;官方状态页历史里也出现过 Codex rate limits 事件,但单个 issue 不能直接当作全局故障。

训练规则

  • 先问订阅档位、模型、使用表面、是否多账号、多端后台任务、reset 时间和错误原文。
  • 对比 Usage UI、CLI/TUI /usage/status、Web/Cloud 是否一致,并检查官方状态页是否有当前事件。
  • 如果错误给出明确 try again 时间,先暂停长任务;改短任务、换低成本模型或等待窗口刷新,并保留截图、版本和发生时间。

来源

openai/codex #29228openai/codex #29312Codex PricingOpenAI Status History

Desktop 自动压缩失败会让长线程卡住

Desktop context long thread

重点:长线程卡住时,先保存摘要并开新线程接力,不要在旧线程里硬重试。

OpenAI 曾确认部分用户的 Codex compaction 出现服务侧延迟,且事件已恢复。另有公开报告显示,Desktop 长线程接近上下文上限后可能自动压缩未完成,继续发送消息时报 context length exceeded;大型工具/MCP 输出后漏算 token 的具体根因仍未获官方确认。

训练规则

  • 长任务先写检查点,不要等到完全塞满上下文再整理。
  • 压缩明显变慢时,先查状态页;有相符事件时保存检查点、暂停旧线程的盲目重试,恢复后再用最小续接验证。
  • 大型工具结果先摘要、分页或落文件,只把必要结论带回线程,避免原始 JSON、HTML、日志和历史会话直接回灌。
  • 遇到压缩失败,先开新线程带摘要继续,不要在旧线程里无限重试。
  • 上报时带线程长度、触发时间、模型、Desktop 版本和完整错误文本。

来源

OpenAI Status: Increased latency for Codex compactionopenai/codex #29319openai/codex #32888

MCP 启动慢可能拖住线程和工具列表

MCP startup performance

重点:工具列表或新线程启动慢,先怀疑最近新增或不可达的 MCP,不要先归因到账号或模型。

有公开报告指出,配置的 MCP server 如果还在启动或不可达,聚合工具列表时可能阻塞核心 Codex 工作流,让可选扩展变成启动关键依赖。

训练规则

  • 新线程或工具列表启动很慢时,先隔离最近新增或不可达的 MCP server。
  • 不要把 MCP 启动超时直接当成模型、账号或全局网络问题。
  • 上报时带 MCP server 名称、启动方式、cached tools、超时日志和 Codex 版本。

来源

openai/codex #29321

子代理结果可能在父线程压缩后丢失

subagent context long task

重点:子代理长任务要落文件或写短摘要,父线程接近上限时先留检查点再等待。

父线程在子代理仍运行时发生 compaction,子代理后续完成结果可能没有送回父线程,表现为“子代理做完了但主线程没收到”。

训练规则

  • 父线程接近上下文高水位时,先写检查点再等待子代理。
  • 子代理长任务要尽量把结果写成文件或短摘要,避免只靠父线程回传。
  • 如果结果丢失,查父线程是否刚 compact、子代理日志、pending completion 和独立输出。

来源

openai/codex #26728

大型工具输出先摘要,也要防外层聚合截断

SDK MCP JSONL

重点:JSONL 解析失败时,先把大型 MCP 输出降成摘要或文件路径,再排查 SDK。

TypeScript SDK / codex exec --experimental-json 被报告在大型多行 MCP tool result 上抛出 Failed to parse item,应用层收不到结构化事件。另一则尚未确认的报告指出,程序化外层 exec 聚合多项命令时,即使每项申请了更大预算,外层结果仍可能先被截断,导致无效重试和额外消耗。

训练规则

  • 遇到 JSONL parse 错误,先查 MCP 结果是否包含多行、大块 XML/HTML 或非 ASCII 内容。
  • 临时要求 MCP 返回摘要、截断内容,或把大结果保存成文件后只传路径。
  • 并发汇总命令时,只返回必要输出并控制总量;确需大输出时设置外层预算,看到 truncation warning 后改为分页或定向读取,不盲目重跑。
  • 上报时带 SDK/CLI 版本、MCP server、工具名、payload 形状和错误原文。

来源

openai/codex #23131openai/codex #33402

自动化要验证产物,不只看 exit code

CLI automation artifact

重点:自动化完成后,既要看命令结果,也要确认预期文件确实存在且非空。

一则 macOS CLI 公开报告称,codex exec --output-last-message 在目标父目录不存在时可能先完成任务、随后写最终消息失败,但仍返回 exit code 0。该报告尚未获官方确认。

训练规则

  • 写结果文件前先创建目标父目录。
  • 命令结束后验证目标文件存在且非空;exit code 0 不能替代产物校验。
  • 产物缺失时保留脱敏错误摘要,并仅在任务幂等时重跑;否则先从已有结构化输出恢复。

来源

openai/codex #33898

Codex 可能把自己的 JSONL 会话当成项目资料读进去

context hygiene sessions token

重点:搜索项目前先排除会话、日志和缓存目录,避免把 Codex 自己的历史读回上下文。

公开报告提到,任务读取仓库或工作目录时可能误读本地会话 JSONL,导致上下文快速膨胀、隐私边界变差和总结质量下降。

训练规则

  • 搜索项目时排除会话、日志、缓存和导出目录。
  • 如果 token 暴涨,先查是否读入 sessionslogs、备份或生成物。
  • 需要分析历史时,只抽取必要片段,不整包喂回当前线程。

来源

openai/codex #27131

会话恢复列表可能漏掉仍可直接恢复的 session

session resume CLI

重点:会话“不见了”时,先按 session id 和本地文件只读查找,不要只相信列表页。

codex resume --all 可能因为扫描窗口限制漏掉可按 session id 直接恢复的会话,尤其是首个用户消息出现在 JSONL 较后位置时。

训练规则

  • 用户说“会话不见了”时,不要只看 resume --all
  • 同时查 session id、~/.codex/sessions、本地索引、archived 状态和直接 resume。
  • 恢复优先只读检查,避免误删会话文件或状态库。

来源

openai/codex #21619

Git worktree 中项目 hooks 可能静默失效

hooks worktree repo safety

重点:hook 文件存在不等于 hook 生效;在 worktree 里必须先做最小触发测试。

公开报告显示,Codex 在 Git worktree 中运行时,项目级 .codex/hooks.json 可能不加载;同样配置在普通 repo 中可触发。

训练规则

  • 不要把 .codex/hooks.json 存在当成 hook 已生效的证据。
  • 在 worktree 中依赖 hook 做安全拦截前,先跑最小 hook probe。
  • 不触发时,临时改用用户级 ~/.codex/hooks.json 或普通 checkout。

来源

openai/codex #27133Codex hooks 文档

PreToolUse 可能不覆盖内部编辑路径

hooks apply_patch repo safety

重点:关键写入保护不能只靠 PreToolUse,shell、patch、插件工具都要分别验证。

公开报告显示,部分内部编辑或 patch 路径可能没有触发预期的 PreToolUse hook,导致安全规则只覆盖了一部分工具调用。

训练规则

  • 不要把 hook 配置存在当成所有写入路径都被拦截。
  • 分别测试 shell、patch、插件工具、Computer Use 等真实路径。
  • 关键仓库仍要靠 Git、备份、只读检查和人工确认兜底。

来源

openai/codex #26733Codex hooks 文档

Mac 用户重点

Computer Use 权限与崩溃要分开

看不见屏幕、不能点击,先查 Screen Recording 和 Accessibility;但“插件已启用”仍不代表工具真可用,也要检查新线程工具发现、原生连接和 helper。App 直接崩溃,则查 crash report 和 Computer Use capture。

Crashpad 和 code-sign clone 会占磁盘

磁盘突然变小,先查 Crashpad pending、code_sign_clone、SQLite WAL 和本地 logs,不要先怪项目文件。

Hooks 先做 smoke test

项目 hook、插件 hook、worktree hook 的来源和执行 cwd 不总是直觉一致。关键规则上线前先用最小 hook 写临时文件验证。

线程太长要主动分段

长监控、长网页发布、长故障排查都应该定期写摘要。自动压缩失败时,直接开新线程接力会更稳。

插件显示启用,不代表 Computer Use 或 Chrome 已可用

macOS Computer Use Chrome

重点:工具安装 toast、系统权限和当前线程可调用性是三层不同的状态。

尚未确认的 macOS 公开报告称,旧插件辅助组件或 Chrome 原生连接失败时,Computer Use/Chrome 仍可能显示已启用,却在重启后不可用,并且根本不会进入系统权限弹窗。另一则报告把故障缩小到 Desktop 新任务没有注入 Browser/Computer Use 所依赖的工具;还有 Linux CLI 报告称,模型运行时元数据变化后 MCP 已连接但 tool namespace 与工具搜索同时不可用。

训练规则

  • 先在新线程做最小 Computer Use 或 Chrome 烟测,再判断是否真是屏幕录制/辅助功能问题。
  • 若 UI 已启用却不可用,按 helper 版本或签名、原生连接、手工 MCP 冲突、当前线程工具发现和系统权限分层检查。
  • 没有权限弹窗时,不要反复让用户去系统设置开同一开关;先收集 App、插件与 Chrome 连接状态后再上报。
  • 若 Desktop 当前线程工具清单为空而同配置 CLI 正常,记录模型、版本、线程和清单;先以新线程或 CLI 做最小任务继续,不要盲目重装。

来源

openai/codex #33248openai/codex #33599openai/codex #33575

Mac 内存异常上涨先止血

macOS performance

重点:系统开始卡顿时先保住任务和产物,不要让自动化继续叠加内存压力。

一则尚未确认的 Apple Silicon macOS 公开报告称,更新后的 Desktop 在持续 Codex 工作中占用数十 GB 内存并冻结整机,重启仅暂时恢复。它不是本机复现,也不是已确认根因,但影响足够高,应保留为止血规则。

训练规则

  • 先保存当前产物、任务摘要和必要截图,再暂停新的 Browser、Computer Use 或 MCP 长任务并退出重开 App。
  • 记录 App 版本、峰值内存、持续时间、是否在重启后重现;只上报脱敏摘要,不上传工作内容或完整日志。
  • 恢复后用短任务复测,再决定是否继续长时间自动化。

来源

openai/codex #33582

Desktop 与 CLI 的项目指令要分别验证

macOS config project rules

重点:项目配置能被 CLI 读取,不表示 Desktop 新线程一定获得同一条开发者指令。

一则尚未确认的 macOS 公开报告称,Desktop 的线程级指令可能覆盖项目 developer_instructions,使项目规则静默缺失,而同仓库 CLI 仍正常读取配置。

训练规则

  • 关键仓库规则同时写入 AGENTS.md 或项目文档,不只依赖单一配置字段。
  • App 更新、换 surface 或新建关键线程后,用不含敏感信息的 marker 分别做 Desktop 与 CLI smoke test。
  • 出现差异时,记录新旧线程、App/内置 CLI 版本、项目信任状态与最小 marker;不要批量清理配置或误判项目未信任。

来源

openai/codex #33238

Windows 信息怎么用

我们是 Mac,所以 Windows sandbox、PowerShell、WSL、非 ASCII 用户目录和 Windows updater 崩溃不应直接套用。但这些信息能训练 Codex:先问平台,再给建议。

远程主机像断网时,也要查 Codex 进程树

重点:远程主机像断网时,先看 Codex/app-server/PowerShell 是否把系统资源吃满。

公开报告显示,Windows app-server 的 PowerShell AST parser 曾增长到约 185GB committed memory,导致 RDP/RPC/SSH exec 失败。

  • 先查 Event ID 2004、commit memory、Codex/app-server/PowerShell 进程树。
  • 止血时保存证据,然后停止 Codex.execodex.exe app-server、MCP node.exe 和异常 powershell.exe
  • 来源:openai/codex #29317

非 ASCII 用户名可能触发启动崩溃

重点:Windows 启动秒退时,先问用户目录是否含中文、韩文、日文等非 ASCII 字符。

中文、韩文、日文等 Windows 用户目录路径可能触发 updater/runtime 或 Browser Annotation 相关崩溃。

  • 启动 1 秒内退出时,询问 profile path 是否含非 ASCII。
  • 对比同机 ASCII 用户账户能否启动。
  • 来源:#27506#28156

Windows 更新失败先看 updater 和路径

重点:更新失败要先分平台;Windows 看 updater 和用户路径,Mac 另走签名和权限路径。

有报告称 Windows 更新过程出现 “Something went wrong”。这类信息对 Mac 主要作为反例:不要把平台专属 updater 问题误判成账号或模型问题。

  • Windows 用户需要收集 AppX/MSIX 版本、更新器日志、用户目录路径和错误截图。
  • Mac 用户遇到更新失败,应另走 macOS 签名、quarantine、helper 和权限路径。
  • 来源:openai/codex #29320

常见判断顺序

  1. 先查 OpenAI Status,区分服务侧事件和本机问题。
  2. 确认使用表面:App、CLI、IDE extension、Web/Cloud 是否表现一致。
  3. 确认平台层:macOS 权限、Windows sandbox/PowerShell/WSL、代理、企业策略。
  4. 确认工具层:Browser、Chrome、Computer Use、MCP、node_repl、imagegen 是否同时失败。
  5. 确认任务层:context 是否过长、thread 是否 stale、worktree 是否缺依赖、hook 是否真的触发。
  6. 上报时带版本、OS、订阅、模型、错误原文、时间、最小复现和相关日志位置。

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