任务卡死时应立即Ctrl+C中止，再发“继续完成刚才的任务”并补充handoff信息；预防措施包括调大max_tokens、关闭流式输出、拆分明确边界的小任务。
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当你在Codex中提交一个分析日志、修改多个文件或生成长代码的任务，等了3—5分钟却连一行输出都没有，光标静止不动，界面没有任何新日志滚动，说明任务已经实质性中断，不是模型在“深度思考”，而是执行链卡死。
先判断是不是真卡住了
普通问答、单文件小改、命令行调用类任务，等待超3分钟且界面完全静止（无工具调用、无进度条、无字符刷新），基本可判定卡死。GPT-5.6-Sol模型处理大型项目分析、多文件重构、完整测试流程时，允许延长至8分钟，但前提是终端持续输出日志——比如不断打印“正在读取 src/utils/”“已加载 config.yaml”这类中间状态。一旦日志断掉超过90秒，就不是慢，是停了。
如果任务本身涉及CI/CD流水线、远程依赖安装或跨网络调试，还要确认本地网络是否稳定。流式响应中断常见于Wi-Fi切换或代理抖动，此时Ctrl+C后重试往往无效，需先检查网络连通性。
立即中止并恢复任务
第一步：在终端窗口中按下 【Ctrl + C】，强制终止当前阻塞进程。这不会清空对话历史，但会打断模型内部正在运行的工具调用或代码生成循环。
第二步：输入“继续完成刚才的任务”，不要加任何修饰词。Codex会基于已有上下文尝试续跑。若你之前已明确指定过文件路径、函数名或错误堆栈，它大概率能接上；若提示词模糊（如只说“修一下这个bug”），它可能再次卡在相同位置。
第三步：补充handoff信息。在发送“继续”前，手动写一句交接说明，例如：“已定位到 service/user.go 第42行空指针异常，已排除 config 初始化问题，下一步应注入 mock.UserService 测试边界条件”。这比单纯说“继续”节省至少两轮token消耗，避免模型重复排查。
防止下次再中断的三个实操动作
方法一：调大max_tokens上限
默认值常为4096，对长代码生成或项目结构分析远远不够。直接运行：codex --max-tokens 16384 "分析整个backend目录"。若频繁使用，把配置写入.codex/config.json，否则每次都要手动加参数。
方法二：关闭流式输出
流式模式（--stream）在弱网环境下极易截断。改用codex --no-stream --max-tokens 8192 "生成README.md"。非流式输出会等全部内容生成完毕再一次性返回，牺牲一点实时感，换来完整性保障。
方法三：拆分任务锚定边界
不提“分析整个项目”，改为“只分析 src/api/v1/handler 目录下的HTTP路由注册逻辑”；不说“修复所有报错”，而说“修正 package-lock.json 中 lodash 版本冲突导致的npm install失败”。【每条指令必须包含可验证的输入源和明确的输出范围】，否则Codex会在内部做无限泛化，直到token耗尽自动截断。
