Codex CLI提示词需压缩结构化以避免截断：删礼貌前缀、拆复合要求为原子动作、移除重复约束；分Step提交；用标记语法替代自然语言；预校验长度控于1800字符内。
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当你在Codex CLI中输入的提示词因超出上下文窗口而被截断，导致模型“只听半句”就开写，生成结果缺失关键约束或逻辑断裂，问题往往出在提示词未经压缩与结构化处理。
精简冗余语义，聚焦核心指令
第一步：删掉所有“请”“麻烦”“希望你”等礼貌性前缀——Codex不解析客气话，只识别动词+宾语+约束的主干结构。
第二步：把复合要求拆成原子动作。例如不要写“写一个能处理JSON、支持分页、带错误重试、输出CSV的API客户端”，而是拆为“写一个Python函数，接收URL和JSON字典，发送POST请求；若返回状态码非2xx，则重试最多2次；成功后将响应数据转为CSV字符串并返回”。
第三步：移除重复强调。比如“必须用Type Hints”“一定要加类型注解”“请确保函数签名含类型声明”三句话实际表达同一约束，只留一句【def fetch_data(url: str, payload: dict) -> str:】即可锚定格式。
分阶段提交任务，避免单次超限
方法一：用“Step N”显式分步
Step 1：生成基础函数框架，包含函数名、参数签名、返回类型及docstring大纲。
Step 2：在上一步生成的代码基础上，添加HTTP请求逻辑与状态码判断分支。
Step 3：追加重试机制与异常捕获块，明确重试间隔为1秒，最大尝试次数为2。
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
每次只提交一个Step，等Codex确认完成后再发下一步——这比塞进一个800字符的长提示更稳定，也更容易定位哪步出错。
替换自然语言为紧凑标记语法
用冒号替代说明，用斜杠分隔并列项，用括号包裹约束条件。例如：
原句：“请写一个函数，功能是读取本地CSV文件，跳过第一行标题，把第2列和第4列提取出来，转换为整数列表，如果某单元格为空或非数字，就跳过它。”
压缩后：“read_csv_col(file: str, cols=[2,4]) → list[int]：跳过首行；忽略空值/非数字；强制int转换。”
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
预校验长度，主动规避截断风险
在提交前，用Python一行命令快速统计字符数：len("你的提示词")。Codex CLI默认上下文窗口约2048–4096 token，按经验，纯ASCII提示词每1.3字符≈1 token，中文则接近1:1。建议单次提示严格控制在【1800字符以内】，预留空间给模型生成代码和内部系统指令。
若超限，优先砍掉示例代码块——它们token消耗极高，且多数场景下不如清晰的约束描述有效。
