Yeachan-Heo / oh-my-codex

问题：开发者面对一个模糊或复杂的开发需求时，Codex直接执行容易产生不完整或偏离预期的代码。

方案：使用OMX的`$deep-interview`技能进行深度需求澄清，然后用`$ralplan`生成详细执行计划，确保理解准确后再执行。

示例：当接到“重构用户认证模块，提高安全性”这样的模糊任务时，先用`$deep-interview`询问具体需求边界（如支持哪些认证方式、兼容性要求等），生成清晰计划后再执行。

问题：开发大型功能需要同时修改多个相关文件或模块，手动协调Codex在不同文件间切换效率低下。

方案：使用`$team`技能创建智能体团队，让多个“专家角色”并行处理不同子任务，自动协调工作。

示例：开发一个包含前端组件、API接口和数据库迁移的新功能时，`$team`可以同时分配前端专家、后端专家和数据库专家并行工作，最后整合结果。

问题：Codex在处理需要多轮迭代的复杂任务时，每次会话都是独立的，缺乏上下文记忆和持续推进能力。

方案：使用`$ralph`技能创建持久化的完成循环，让一个智能体持续负责该任务直到完成，自动保存进度和状态。

示例：实现一个完整的用户仪表板，需要多轮代码编写、测试、调试和优化，`$ralph`会记住整个项目状态，持续推进直到功能完全实现。

问题：在不同会话中重复向Codex解释项目架构、编码规范和特定上下文，效率低下且容易不一致。

方案：利用OMX的`.omx/`目录存储项目指导、计划、日志和状态，通过`AGENTS.md`定义项目专属的智能体角色和技能。

示例：在新会话中，OMX自动加载项目特定的React专家角色、代码规范要求和之前生成的架构计划，无需重复配置。