我把 Codex 拆成了包工头和施工队，效率直接起飞

Codex 又被我玩出了一个省钱的新路子。

很多人天天拿最贵的模型干活，改变量名、补测试、整理文档，全让 GPT-5.6 Sol 亲自上。

我寻思了一下，这不就像花钱请了个总工程师，结果让人家坐工位拧螺丝吗。。。

比较骚的玩法是，给 Codex 配一个自定义子代理。

Sol 负责看懂需求、拆任务、卡方向、做最终决策。真正边界清晰的脏活累活，扔给 GPT-5.6 Luna Max 去执行。

一个负责动脑，一个负责搬砖。

这样做并不是让 Luna 乱跑。恰恰相反，任务目标、边界和验收标准都由 Sol 定，Luna 只在划好的格子里写代码、补测试、改文档、处理细节。

顶级模型终于不用亲自拧每一颗螺丝了。

配置也不复杂。

进入 Codex 设置，打开「配置 → 可用推理强度」，开启 Max 模式。然后把下面这段话直接交给 Sol。

请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建名为 luna_worker 的自定义 Agent。

配置内容

model = "gpt-5.6-luna"

model_reasoning_effort = "max"

请补充清晰的 description 和 instructions。

要求 luna_worker 只处理范围明确、边界清晰、可独立完成的任务，不修改整体目标，不主动扩大范围，并保留现有 Codex 配置，不覆盖或删除无关内容。

完成后检查当前 Codex 版本是否兼容该格式，展示修改 diff，验证配置有效。后续需要调用子代理时，优先使用 luna_worker。

跑完之后，你就得到了一套「主模型 + 执行代理」工作流。

Sol 像包工头，负责看图纸、定方案、盯质量。Luna Max 像施工队，负责把一块块明确的活真正干完。

当然，这玩意不是魔法。需求没拆清楚，子代理照样可能跑偏。所以真正省下来的，不只是模型额度，而是你把「谁负责判断，谁负责执行」这件事分清楚了。

日常开发、代码重构、测试编写、文档整理，这套分工尤其好用。用 ChatGPT Plus，也能把 Codex 的使用效率往 Pro 级体验再推一截。

别再让最贵的脑子重复搬砖了。

让它负责指挥。

活，交给 Luna Max。#AI #vibecoding #codex #workbuddy #fde #FDE