Codex 做遊戲不只寫 code,還會自己打開瀏覽器測試再修。拆解 OpenAI 官方文件裡的 agent 開發模式、三個關鍵 Skill 與推薦技術棧,也點出文件沒提到的成本與失敗問題。
⭐ 文章深度讀:整理了官方文件沒提到的成本、失敗與品質問題
→ https://heymaibao.com/codex-browser-games-agent-workflow/
⚡ 章節重點
AI 不只寫程式?Copilot 和 Agent 的差距 00:00
先寫 PLAN.md 不寫 code 02:22
AGENTS.md:給 AI 一本工作手冊 03:34
Playwright:AI 終於有了眼睛 04:32
官方文件沒說的四件事 06:10
這套藍圖怎麼用在你的工作上 08:01
📝 懶人包
∙ Codex 開發遊戲的核心模式是「先寫計畫再寫 code」:用 PLAN.md 定義遊戲的 8 個維度,用 AGENTS.md 配置自主行為框架。
∙ 三個 Skill 構成開發閉環,其中 Playwright 最關鍵,讓 Codex 能自己打開瀏覽器測試遊戲畫面。ImageGen 負責美術資產,OpenAI Docs 負責 API 查閱。
∙ Codex 可在無人值守下自主迭代數小時,但官方文件也說了,計畫越具體,第一輪產出越好。
∙ 我的觀察:這份文件展示的 agent 開發模式 (規劃 → 配置 → 執行 → 自測 → 迭代) 可以套用到任何 Codex 任務,不只是遊戲。但官方沒提到失敗模式、token 成本和品質門檻,這些才是實際落地時會碰到的問題。
📚 參考資料
Create browser-based games | Codex 應用案例
→ https://developers.openai.com/codex/use-cases/browser-games/