OpenAI 官方博客介绍了一个长期任务处理的案例（Long horizon tasks with Codex），使用的是 gpt-5.3-codex-xhigh 模型。不过根据我的观察，目前 gpt-5.3-codex 系列模型普遍存在降智问题。如果你在意代码质量，建议切换回 gpt-5.2-xhigh。
这个 skill 是我之前 todo list csv skill 的升级版本，主要改进了以下几个方面：
1. 双模式设计
同时支持 lite 和 full 两种模式，小任务用轻量级方案，避免大材小用浪费时间。
2. 工作记录可追踪
Codex 会将执行过程写入指定文件夹，方便随时查看工作进度。
3. 任务可恢复
基于 CSV 文件实现断点续传。当对话过长、上下文压缩困难时,直接发送旧的 CSV 文件即可继续任务。
4. 文件管理规范
所有工作记录集中存放在专门文件夹,不会污染项目其他目录。
5. 上下文保护机制
每个关键步骤都会记录,总体规范始终生效,即使上下文被压缩也不会偏离目标。
6. 智能失败处理
当 AI 连续多次无法解决问题时,会自动暂停并征询你的意见,避免 token 空转。
项目地址如下,欢迎 star：
aicoding-cookbook/skills/codex/taskmaster at main · lili-luo/aicoding-cookbook
Contribute to lili-luo/aicoding-cookbook development by creating an account on GitHub.
这个 skill 需要配合我的 agent.md 全局规则使用（主要是防止模拟兜底）：
建议在 agent.md 末尾添加一个 skills 路由表,提醒 AI 使用这个工具：
我用这个 skill 重构了一个 vibing coding 时期写的屎山项目。Codex 从傍晚一直工作到第二天深夜,最终成功完成代码拆分。重构后的代码能正常运行,功能与原版完全一致,没有发现 bug。