Tổng hợp các trường hợp sử dụng Codex

• OpenAI đã công bố tài liệu chính thức tổng hợp 12 trường hợp sử dụng để áp dụng ngay công cụ lập trình tác tử Codex vào công việc thực tế; mỗi trường hợp đều kèm theo đội ngũ/danh mục phù hợp, prompt khởi đầu và thông tin về Skills có thể dùng
• Được phân loại thành 6 danh mục: Engineering, Front-end, Data, Integrations, Mobile, Evaluation

1. Đánh giá Pull Request nhanh hơn (Integration / Automation)

• Nếu thêm Codex code review vào tổ chức hoặc repository GitHub, có thể thiết lập đánh giá tự động cho mọi PR
  • Hoặc nhập @codex review vào bình luận PR để yêu cầu thủ công
• Prompt khởi đầu: @codex review for security regressions, missing tests, and risky behavior changes
• Khi phát hiện vấn đề, có thể bình luận @codex fix it để tạo ngay tác vụ sửa lỗi trên đám mây và cập nhật PR
• Có thể tùy biến bằng cách thêm mục hướng dẫn review vào AGENTS.md
  • Ví dụ: lỗi chính tả/ngữ pháp → P0, thiếu tài liệu/thiếu test → P1, v.v. để đặt mức độ ưu tiên
  • Vì hướng dẫn từ AGENTS.md gần nhất theo từng tệp sẽ được áp dụng, nên có thể đặt chỉ dẫn riêng trong thư mục con cho một package cụ thể
• Phù hợp với: các đội cần thêm tín hiệu đánh giá trước khi phê duyệt merge, các codebase lớn đang vận hành production
• Skill sử dụng: Security Best Practices — tập trung review các vùng rủi ro như secret, xác thực, thay đổi dependency

2. Xây dựng thiết kế front-end đáp ứng (Front-end / Design)

• Khi nhập ảnh chụp màn hình, bản mô tả thiết kế hoặc ảnh tham chiếu, Codex sẽ chuyển chúng thành mã UI responsive bằng cách tái sử dụng component và token của hệ thống thiết kế hiện có
• Các yêu cầu prompt cốt lõi:
  • Tái sử dụng component và hệ thống thiết kế hiện có (không tạo song song một hệ thống mới)
  • Căn chỉnh spacing, layout, phân cấp và hành vi responsive sao cho khớp với ảnh chụp nhất có thể
  • Tuân thủ pattern routing, quản lý trạng thái và truy xuất dữ liệu của repository
  • Với phần mơ hồ, chọn cách triển khai đơn giản nhất rồi nêu rõ các giả định
• Với Playwright skill, có thể mở trình duyệt thật để so sánh kết quả triển khai với ảnh chụp và lặp lại việc chỉnh sửa
  • Có thể thay đổi kích thước cửa sổ trình duyệt để kiểm tra layout ở nhiều breakpoint khác nhau
• Phù hợp với: khởi động dự án front-end mới, hiện thực màn hình đã được thiết kế vào codebase hiện có
• Để cho kết quả tốt, nên cung cấp tham chiếu ở nhiều trạng thái như layout desktop/mobile, trạng thái hover/selected, màn hình rỗng/màn hình loading

Phần còn lại của các trang chi tiết use case sẽ được fetch. Thanh điều hướng quá dài nên phần nội dung bị cắt. Tôi sẽ chuyển sang cách trích xuất chỉ phần thân bằng view_range. Dùng bash với curl + grep để chỉ lấy phần nội dung chính. Vì trang được render bằng JS nên không thể lấy nội dung thân bằng curl. Tôi sẽ fetch từng trang bằng công cụ web_fetch và chỉ trích xuất phần thân sau navigation. Đã thấy một phần nội dung thân. Giờ tôi sẽ fetch song song các trang còn lại. Bây giờ cũng kiểm tra trang api-integration-migrations đã fetch. Tôi đã thu thập xong nội dung chi tiết của tất cả use case. Giờ tôi sẽ sắp xếp 10 use case còn lại theo cùng định dạng như mục 1 và 2 đã nêu.

3. Hiểu codebase lớn (Engineering / Analysis)

Độ khó: Easy | Thời gian: 5 phút

• Khi bước vào một repository xa lạ, hãy bắt đầu bằng cách yêu cầu Codex giải thích toàn bộ codebase
• Nếu cần đóng góp vào một khu vực hệ thống cụ thể, phạm vi yêu cầu càng hẹp thì phần giải thích nhận được càng cụ thể
• Prompt khởi đầu: Explain how the request flows through <name of the system area> in the codebase. Include: which modules own what / where data is validated / the top gotchas to watch for before making changes. End with the files I should read next.
• Phù hợp với: kỹ sư mới đang onboard vào repository mới, nhà phát triển cần nắm cách hệ thống hoạt động trước khi thay đổi tính năng

4. Lặp lại để giải các bài toán khó (Engineering / Analysis)

Độ khó: Advanced | Thời gian: Long-running

• Nếu cung cấp script đánh giá (eval), Codex có thể chạy vòng lặp cải thiện tự động dựa trên điểm số
• Cấu trúc cốt lõi của prompt khởi đầu:
  • Đọc AGENTS.md → tìm script/lệnh chấm điểm đầu ra hiện tại
  • Mỗi lần chỉ áp dụng một cải tiến → chạy lại lệnh eval → ghi log điểm số và thay đổi
  • Nếu là đầu ra trực quan, kiểm tra trực tiếp bằng view_image
  • Lặp lại cho tới khi cả tổng điểm và điểm trung bình của LLM đều đạt từ 90% trở lên
• Ràng buộc: không dừng ở kết quả chấp nhận được đầu tiên / không khôi phục về bản trước trừ khi kết quả mới rõ ràng tệ hơn
• Phù hợp với: các bài toán có thể chấm điểm ở mỗi vòng lặp, đầu ra trực quan hoặc chủ quan cần cả kiểm tra xác định lẫn điểm số kiểu LLM-as-a-judge, các phiên làm việc dài cần theo dõi tiến độ

5. Tạo game chạy trong trình duyệt (Engineering / Code)

Độ khó: Intermediate | Thời gian: Long-running

• Quy trình là: brief trò chơi → trước tiên viết kế hoạch cụ thể vào PLAN.md → sau đó mới tiến hành xây dựng game
• Skills sử dụng:
  • Playwright: chơi thử game ngay trên trình duyệt thật, kiểm tra trạng thái hiện tại, rồi lặp lại việc chỉnh sửa về điều khiển, nhịp độ và cảm giác UI
  • ImageGen: tạo concept art, sprite, nền và asset UI; đồng thời lưu lại prompt để có thể tái sử dụng cho việc tạo hàng loạt sau này
  • OpenAI Docs: tham khảo hướng dẫn chính thức mới nhất trước khi kết nối các tính năng OpenAI vào game
• Prompt khởi đầu: Use $playwright-interactive, $imagegen, and $openai-docs to plan and build a browser game in this repo. Implement PLAN.md, and log your work under .logs/
• Phù hợp với: xây game trình duyệt từ đầu, phát triển game cần kiểm thử lặp lại toàn diện về điều khiển, hình ảnh và triển khai

6. Phân tích bộ dữ liệu và tạo báo cáo (Data / Analysis)

Độ khó: Intermediate | Thời gian: 1 giờ

• Thực hiện từ làm sạch dữ liệu lộn xộn, join, phân tích khám phá đến mô hình hóa, rồi đóng gói thành artifact có thể tái sử dụng
• Yêu cầu prompt khởi đầu: đọc AGENTS.md → tải dataset → giải thích nội dung tệp, khóa join và các vấn đề chất lượng dữ liệu → đề xuất workflow có thể tái lập, từ import đến trực quan hóa, mô hình hóa và xuất báo cáo
• Ràng buộc: ưu tiên script và artifact đã lưu thay vì trạng thái notebook dùng một lần / không được tự ý tạo giá trị thiếu hoặc khóa merge
• Skills sử dụng: Spreadsheet (kiểm tra CSV, TSV, Excel), Jupyter Notebook (phân tích khám phá), Doc (báo cáo .docx), Pdf (render PDF artifact cuối cùng)
• Phù hợp với: công việc phân tích bắt đầu từ các tệp lộn xộn và kết thúc bằng biểu đồ, ghi chú, dashboard hoặc báo cáo; các đội cần script có thể tái lập

7. Tự động tạo slide deck (Data / Automation)

Độ khó: Easy | Thời gian: 30 phút

• Chỉnh sửa trực tiếp tệp pptx bằng code, kết hợp tạo ảnh để áp dụng các quy tắc bố cục lặp lại cho từng slide
• Skills sử dụng:
  • Slides: tạo và chỉnh sửa deck .pptx bằng PptxGenJS, kèm script render và kiểm tra tràn nội dung, chồng lấp và font
  • ImageGen: tạo minh họa, cover art, sơ đồ và hình ảnh cho slide, đồng thời giữ định hướng hình ảnh có thể tái sử dụng
• Điểm cốt lõi của prompt khởi đầu: thêm logo.png vào góc dưới bên phải của mọi slide / đẩy text ở một số slide sang trái + tạo ảnh bên phải / giữ nguyên nhận diện thương hiệu hiện có / trước khi bàn giao phải chạy kiểm tra tràn nội dung và thay thế font
• Phù hợp với: các đội muốn biến ghi chú hoặc đầu vào có cấu trúc thành slide lặp lại được, hoặc tái cấu trúc deck từ ảnh chụp màn hình, PDF hay bài thuyết trình tham chiếu

8. Khởi chạy tác vụ lập trình từ Slack (Integrations / Automation)

Độ khó: Easy | Thời gian: 5 phút

• Thiết lập theo 3 bước: cài ứng dụng Slack → kết nối repository và môi trường → thêm @Codex vào kênh
• Khi mention @Codex trong thread, có thể khởi chạy tác vụ cùng với yêu cầu, ràng buộc và kết quả mong muốn
• Prompt khởi đầu: @Codex analyze the issue mentioned in this thread and implement a fix in <name of your environment>
• Sau khi mở liên kết công việc để xem kết quả, có thể tiếp tục follow-up ngay trong Slack nếu cần chỉnh sửa thêm
• Mẹo: nếu thread không có đủ ngữ cảnh hoặc đề xuất sửa lỗi, hãy đưa trực tiếp chúng vào prompt
• Phù hợp với: handoff bất đồng bộ bắt đầu từ thread Slack, các đội cần triage issue, sửa bug hoặc triển khai trong phạm vi hẹp mà không phải chuyển ngữ cảnh

9. Tạo ứng dụng ChatGPT (Integrations / Code)

Độ khó: Advanced | Thời gian: 1 giờ

• Mọi ứng dụng ChatGPT đều gồm 3 phần: MCP server (định nghĩa tool) + widget React tùy chọn + kết nối ChatGPT
• Skills sử dụng:
  • ChatGPT Apps: hướng dẫn lập kế hoạch tool, kết nối tài nguyên MCP và luồng build
  • OpenAI Docs: tham khảo hướng dẫn Apps SDK mới nhất trước khi viết code
  • Vercel: tận dụng hướng dẫn trong hệ sinh thái Vercel và MCP server chính thức của Vercel
• Yêu cầu prompt khởi đầu: chọn 1 kết quả người dùng cốt lõi → đề xuất 3–5 công cụ có tên, mô tả và đầu vào/đầu ra rõ ràng → quyết định v1 có cần widget hay không → ưu tiên TypeScript cho MCP server và React cho widget → nêu rõ yêu cầu về xác thực, triển khai và kiểm thử
• Đầu ra: kế hoạch tool / cây tệp đề xuất / bộ Golden prompt / các rủi ro và câu hỏi còn bỏ ngỏ
• Phù hợp với: giai đoạn lên ý tưởng đầu tiên cho ứng dụng ChatGPT, dựng khung MCP server, và chạy vòng lặp chặt từ kiểm thử HTTPS cục bộ đến xác minh ở chế độ developer của ChatGPT

10. Xây dựng ứng dụng iOS và macOS (Mobile / Code)

Độ khó: Advanced | Thời gian: 1 giờ

• Từ việc scaffold dự án SwiftUI đến build và debug đều theo hướng ưu tiên CLI (xcodebuild hoặc Tuist)
• Nếu đã có dự án Xcode sẵn, có thể dùng XcodeBuildMCP để lặp lại các bước liệt kê target, chọn scheme, build, chạy và chụp ảnh màn hình
• Skill sử dụng: Build iOS Apps — xây UI SwiftUI và refactor, áp dụng các pattern iOS mới như Liquid Glass, audit hiệu năng runtime trên simulator và debug
• Ràng buộc của prompt khởi đầu: giữ ưu tiên CLI / tái sử dụng model, pattern điều hướng và utility dùng chung hiện có / giữ tương thích iOS và macOS trừ khi phạm vi được giới hạn rõ ràng / chạy vòng xác minh nhỏ sau mỗi thay đổi
• Đầu ra: scaffold ứng dụng hoặc phần tính năng được yêu cầu / script build và chạy / các bước xác minh tối thiểu đã thực hiện / thông số về scheme, simulator và các kiểm tra đã dùng
• Phù hợp với: ứng dụng SwiftUI greenfield do Codex scaffold từ đầu, hoặc dự án nền tảng Apple hiện có cần dùng scheme, đầu ra simulator, ảnh chụp màn hình và tự động hóa UI

11. Chuyển thiết kế Figma thành mã (Front-end / Design)

Độ khó: Intermediate | Thời gian: 1 giờ

• Thông qua Figma MCP server, có thể lấy ngữ cảnh thiết kế có cấu trúc, biến, asset và variant chính xác rồi chuyển thành mã phù hợp với hệ thống thiết kế của repository
• Skills sử dụng:
  • Figma: bắt đầu triển khai theo thứ tự get_design_context → get_screenshot để lấy ngữ cảnh thiết kế và ảnh chụp / dùng ánh xạ Code Connect để nối component đã publish với tệp nguồn / tạo quy tắc hệ thống thiết kế theo từng dự án cho quy trình Figma-to-code có thể lặp lại
  • Playwright: kiểm tra hành vi responsive trên trình duyệt thật và xác minh kết quả triển khai, so sánh với tham chiếu Figma rồi chỉnh sửa lặp lại
• Luồng cốt lõi của prompt khởi đầu:
  1. Dùng get_design_context để lấy đúng ngữ cảnh node và frame
  2. Nếu phản hồi bị cắt, dùng get_metadata để ánh xạ cấu trúc tệp rồi chỉ lấy lại các node cần thiết
  3. Dùng get_screenshot để lấy ảnh chụp đúng variant cần triển khai
  4. Tải asset xuống rồi bắt đầu triển khai — tái sử dụng component và design token hiện có, không tạo hệ thống riêng
  5. Nếu Figma trả về ảnh localhost hoặc mã nguồn SVG, giữ nguyên và dùng trực tiếp, không dùng placeholder hay thêm gói icon mới
  6. Dùng Playwright để kiểm tra UI trong trình duyệt rồi lặp lại việc sửa các sai khác về hình ảnh và tương tác
• Khuyến nghị chuẩn bị trước cho tệp Figma:
  • Dùng variables hoặc design token cho màu sắc, typography và spacing
  • Component hóa các thành phần UI lặp lại, tránh lặp nhiều layer detached
  • Tận dụng auto layout tối đa thay vì căn tay
  • Đặt tên frame và layer sao cho phân biệt rõ màn hình, trạng thái và variant
  • Giữ icon và hình ảnh thật ngay trong tệp
• Đầu ra từ Figma MCP (dạng React + Tailwind) chỉ nên xem là tham chiếu về cấu trúc; còn style mã cuối cùng cần được chuyển dịch theo utility thực tế, wrapper component, hệ màu, thang typography, token spacing, routing, quản lý trạng thái và pattern fetch dữ liệu của dự án
• Phù hợp với: việc hiện thực các màn hình hoặc flow đã hoàn tất thiết kế trên Figma vào codebase hiện có, hoặc các đội muốn Codex làm việc dựa trên ngữ cảnh thiết kế có cấu trúc

12. Nâng cấp tích hợp API (Evaluation / Code)

Độ khó: Intermediate | Thời gian: 1 giờ

• Nâng cấp tích hợp OpenAI API hiện có lên các model và tính năng API được khuyến nghị mới nhất, đồng thời kiểm chứng regression
• Skill sử dụng: OpenAI Docs — tham khảo hướng dẫn mới nhất về model, migration và API trước khi sửa code
• Yêu cầu prompt khởi đầu:
  • Lập inventory về model, endpoint và các giả định liên quan đến tool đang dùng trong repository
  • Xây dựng kế hoạch migration tối thiểu để chuyển sang đường dẫn được hỗ trợ mới nhất
  • Nếu không phải thay đổi bắt buộc bởi API hoặc model mới thì giữ nguyên hành vi hiện có
  • Cập nhật prompt theo hướng dẫn prompt mới nhất của model
  • Nêu rõ các thay đổi ở prompt, tool hoặc định dạng phản hồi cần được rà soát thủ công
• Phù hợp với: các đội đang nâng cấp từ model cũ hoặc giao diện API cũ, cần migration giữ nguyên hành vi kèm bước xác minh rõ ràng

[j2sus91]

Tưởng là ví dụ sử dụng chính thức nên đã kỳ vọng,
nhưng hóa ra chỉ toàn nội dung quá quen thuộc