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摘要：近期不少Codex用户反馈工具出现“降智”现象，原本轻松解决的问题现在需要多轮对话才能完成。本文通过数据化测试定位问题根源，发现Codex系统提示词中存在强制中断思考的指令，导致推理token被截断至固定值。基于社区验证的方案，提供三种修改系统提示词的解决方法，均在OpenAI官方允许范围内。如果你平时经常整理会议录音、课程视频等音视频材料，Ai好记可以帮你把音视频转成图文笔记，与Codex配合使用能进一步提升信息处理效率。

目录

• 1 降智现象与数据化验证
• 2 问题根源分析
• 3 解决方案与操作步骤
• 4 方案效果与注意事项

1 降智现象与数据化验证

1.1 什么是降智

“降智”是Codex用户近期普遍反馈的现象，指原本能轻松解决的问题现在需要经过多轮反复对话才能完成，输出质量明显下降。部分用户描述Codex“处理复杂任务时频繁中途卡壳”。

1.2 测试方法与数据

社区通过一套标准化测试脚本对降智现象进行量化验证。测试采用一道需要长思维链的“糖果题”：

在一个黑色的袋子里放有三种口味的糖果，每种糖果有两种不同的形状（圆形和五角星形，不同的形状靠手感可以分辨）。已知不同口味和形状的数量统计如下表。最少取出多少个糖果才能保证手中同时拥有不同形状的苹果味和桃子味的糖？

正确答案为21。测试通过统计思考token数量、用时和是否通过来判断是否降智。

测试结果：

以gpt-5.5模型、reasoning-effort: high进行5轮测试：

5轮中仅1轮未通过，准确率80%。通过轮的思考token均在2500以上，未通过轮仅1034。

关键发现：当降智发生时，推理token总是516。这是一个异常固定的数值，正常推理token应该是随机分布的。短token（516/1034）的思考不完整，而长token（如4660）的思考更完整。

社区结论：516个reasoning token + 直接final_answer + 错误答案，不是普通随机答错，而是走到了某个异常的短路路径。

2 问题根源分析

2.1 系统提示词中的中断机制

问题根源定位在Codex自身的系统提示词中。Codex系统提示词中存在一段特定指令，要求模型每隔约30秒向某个通道输出内容。

该指令导致推理过程被强制中断。模型需要一边思考一边分神汇报，推理链不完整，最终输出质量下降。516和1034的短token正是由此引起。

2.2 官方加入该指令的可能原因

推测该指令是几个月前加入的，目的是节省token和提升响应效率。但在算力紧张或用户量大的场景下，副作用被放大，用户体验明显变差。

2.3 修改的合法性

通过官方Codex文档可以确认，用户修改系统提示词在官方允许范围内。OpenAI提供了相应接口供用户自定义配置。具体可通过model_instructions_file配置项，将自定义系统提示词作为Response API的instructions参数注入。

3 解决方案与操作步骤

3.1 方案一：全局配置文件修改（推荐）

此方案通过修改Codex全局配置文件，覆盖默认系统提示词，一劳永逸。

操作步骤：

1. 关闭Codex程序
2. 新建系统提示词文件：在任意位置新建一个.md文件（如gpt-5.5-base-instructions.md），内容为修改后的系统提示词
3. 获取文件地址：打开命令行，将新建的文件拖入命令行窗口，即可获得完整路径
4. 编辑Codex配置文件：找到用户根目录下的~/.codex/config.toml文件，添加以下配置行：

   model_instructions_file = "你的文件完整路径"

5. 重启Codex：关闭并重新打开Codex，修改生效

配置文件路径参考：~/.codex/config.toml（macOS/Linux）或C:\Users\用户名\.codex\config.toml（Windows）

3.2 方案二：AGENTS.md追加提示词

此方案通过项目级AGENTS.md文件追加指令，操作更简单。

在项目根目录的AGENTS.md文件中追加以下任意一行：

DO NOT send optional commentary

或

Spend time on thinking; you do not need to use the commentary channel to report progress to me.

Codex在启动时会从当前工作目录开始扫描并合并AGENTS.md文件作为系统级上下文的一部分。文件越靠近当前目录，优先级越高。

3.3 方案三：直接修改AGENT.md

如果项目中已有AGENT.md文件，可直接在其中追加上述内容，效果与方案二类似。

三种方案对比如下：

4 方案效果与注意事项

4.1 实际效果

社区实测结果表明，添加上述指令后，复杂任务的正确率可从约10%回升至60%，降智概率从约80%压至20%。推理过程不再被无谓中断。

4.2 重要提醒

1. 非一劳永逸：该方案是概率性恢复，不能保证100%解决所有降智问题。降智的最大影响因素仍是账号本身。

2. 副作用：修改后Codex不再描述中间步骤，单次思考时间变长，思考token消耗会增加，响应等待时间延长。

3. 效果因人而异：该方法的效果因账号、使用场景等因素而异。

4. 仅缓解非根除：该方法只能缓解降智现象，无法根除。根本解决仍需等待官方版本更新。

5. 目标不是保证做对：调整目标是让Codex完成完整的AI思考链。完整思考后有概率做错是可以接受的，但因强制中断导致的不完整思考结果一定不好。

参考资料

• 本文基于B站视频@DP_IT《OpenAI Codex AI降智解决方案, 原因解析与系统提示词修改指南》核心观点，由音视频转录工具Ai好记进行解析后生成了思维导图、文本大纲、精华速览及逐字稿，结合以上内容进行综合撰写，提升了写作效率。如果你也喜欢看长视频、听长播客，可以把喜欢的内容存到Ai好记里，想复盘的时候可以直接看笔记～