企业官网建设流程全解析

1. 从 /review 只回“看起来没问题”说起：生产级检查点缺了什么

Codex 里/review跑出来只有一句“看起来没问题”，通常不是命令输错，而是模型入口、Skill 安装和检查点没有对齐。我现在的做法是先去 TaoToken 官网（https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_review_intro）拿 Key，把 Base URLhttps://taotoken.net/api写进 Codex 的config.toml，再把 agent-skills 里的 production-grade 检查点接进/review流程。

很多团队都有类似经历：需求丢给 Codex 或 Claude Code，模型很快补出实现，语法没错、单测也能跑，但真正上线前才发现鉴权漏了一个分支、回滚步骤没写、日志里没有可追踪的 request id。问题不在模型能力，而在交付流程没有把“完成证据”定义清楚。agent-skills 这类项目的价值，是把资深工程师脑子里的隐性步骤写成可调用的 Skill：先定义需求，再拆计划，然后进入实现、验证、评审和发布。每个阶段都有停止条件和验收要求，模型不能靠一句“稍后补测试”跳过去。对生产级交付负责人来说，这比让模型多写几行代码重要得多。

本文按站外底稿重新拆解，给出四类产出：检查点列表、Codex 接入 TaoToken 的配置、/review输出模板、发布前确认项。目标很明确：让 Codex Agent 消耗 Token 去读 diff、跑测试、查依赖、分析风险，而不是在评审阶段只给出一段泛泛而谈的总结。

2. agent-skills 的 production-grade 检查点：六个阶段与证据链

agent-skills 把软件开发整理成六个阶段：定义需求、制定计划、编写代码、验证结果、审查质量、准备发布。仓库里准备了一组 Skill，其中一个负责判断当前任务该调用哪一个，其余 Skill 覆盖需求访谈、规格驱动、计划拆解、测试驱动、调试、接口设计、前端工程、安全加固、性能优化、CI/CD、可观测性等具体任务。它还提供了若干工作流入口，把/spec、/plan、/build、/test、/review、/ship映射到研发阶段。在支持这些命令的宿主中，/build auto可以在用户批准计划后继续拆解并实现，但遇到失败或高风险操作仍会暂停。

这些内容听起来像“流程文档”，但真正决定 production-grade 的不是阶段名称，而是每个 Skill 是否要求 Agent 交出证据。每份SKILL.md通常包含适用时机、操作步骤、常见借口与反驳、异常信号、最终验收要求。普通提示词只说“请帮我写一个功能”，Skill 会进一步规定：先写什么、后写什么、什么时候必须停下来、什么情况下不能继续。

下面这张表是我在生产级交付视角下整理的检查点列表。它不是仓库 README 的复述，而是把 Skill 约束转成可验收项，方便你在 Codex 里逐条要求/review输出证据。

这张表里最容易被忽略的是“常见借口与反驳”。比如测试 Skill 要求按 Red-Green-Refactor 推进，Agent 如果说“先实现，稍后补测试”，Skill 里的反驳规则会阻止它绕过步骤。调试 Skill 要求先复现问题，再定位、缩小范围、修复并增加防护。性能优化要求先测量，再决定改哪里。这些规则看起来啰嗦，但正是它们把“模型生成实现”变成“工程交付”。

项目还带有多个专业评审角色，分别关注代码质量、测试、安全和 Web 性能；references/中准备了完成定义、测试、安全、性能、无障碍与可观测性等检查清单；evals/用于检查 Skill 能否被正确触发、路由和执行。换句话说，production-grade 不是一句形容词，而是由这些检查点、清单和评估共同组成的证据链。

3. 把 TaoToken Base URL 写进 Codex 模型入口

检查点有了，下一步是让 Codex 能稳定消耗 Token 跑评审。你需要先准备三样东西：TaoToken 的 API Key、Base URL、以及 Codex 的config.toml。Key 去 TaoToken 官网创建或复制：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_config 。注意，Codex 的模型入口不要套用 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量，Codex 走的是自己的 provider 配置。

Codex 常见配置文件路径是~/.codex/config.toml。下面是一份可复制示例。把YOUR_MODEL_ID换成你在 TaoToken 模型列表里看到的模型 ID，把YOUR_API_KEY放到环境变量里，而不是硬编码进仓库。

# ~/.codex/config.toml model = "YOUR_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" [profiles.review] model = "YOUR_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" approval_policy = "on-request"

然后在 shell 里设置 Key。不要把 Key 提交到 Git，也不要把 Key 写进项目内的.env后推送到远程仓库。

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

验证 Codex 是否读到配置：

codex --version codex --profile review

如果 Codex 提示找不到 provider 或认证失败，按这个顺序排查：

1. base_url是否写成了https://taotoken.net/api，不要多加/v1或尾部斜杠，除非 TaoToken 文档明确要求。
2. env_key是否与 shell 里的环境变量名完全一致，大小写敏感。
3. model_provider是否指向taotoken，而不是默认 provider。
4. model是否填了当前 Key 可用的模型 ID。
5. 是否在错误的配置文件里写了ANTHROPIC_BASE_URL。Codex 不认这套变量。

如果你用 Codex 的原生插件方式安装 agent-skills，要注意 CLI 版本要求。部分能力需要较新的 Codex CLI，升级后重开会话，再通过@spec-driven-development这类名称调用 Skill。README 中的斜杠命令主要由 Claude Code 等适配层提供，Codex 里的调用方式可能不同。有用户反馈在 VS Code 版 GitHub Copilot 安装后找不到/spec等命令，后续文档已经区分 Copilot CLI 与 VS Code 的安装及调用方式。跨工具不等于界面一致，先确认宿主支持哪种入口，再决定用斜杠命令还是@调用。

4. 让 Codex 消耗 Token 跑 /review：提示词、输出与证据链

配置好模型入口后，/review不应该只是“请 review 这段代码”。它应该是一次有明确输入、明确输出、明确停止条件的评审任务。下面是一段可直接放进 Codex 会话的提示词模板。它会消耗 Token 去读文件、跑测试、分析 diff，所以建议在独立分支或干净工作区里执行。

你正在以生产级交付负责人视角执行 /review。 输入： - 当前 git diff - 相关 spec / 需求描述 - 测试命令与最近一次测试输出 请按以下检查点输出，不要直接改代码： 1. 需求一致性：变更是否覆盖 spec，是否有未实现或超范围实现。 2. 测试证据：列出执行的测试命令、通过/失败结果、未覆盖路径。 3. 安全：输入校验、鉴权、密钥管理、依赖风险、注入风险。 4. 性能：是否先测量后优化，是否引入 N+1、重复计算或大对象拷贝。 5. 可观测性：日志、指标、追踪、告警是否覆盖关键路径。 6. 回滚与发布：回滚步骤、数据迁移、开关、灰度策略。 7. 阻塞项：区分 must-fix、should-fix、follow-up。 8. 人工确认项：列出必须由人复核的文件、命令或输出。 约束： - 不要连接生产数据库。 - 不要执行破坏性命令。 - SQL 和部署命令只输出建议，由我本地执行。 - 找不到证据时，写“缺少证据”，不要猜测。

这段提示词的关键是“找不到证据时写缺少证据”。很多/review输出看起来很长，但其实是模型在补全合理故事。生产级评审要的是可验证事实：命令是什么、输出是什么、diff 里哪一行、风险对应哪个检查点。

/review输出可以固定成下面这个结构，方便贴到合并请求或发布单里：

## Review 结论 ### 1. 需求一致性 - 结论： - 证据： - 缺口： ### 2. 测试证据 - 已执行命令： - 通过结果： - 未覆盖路径： - 缺少证据： ### 3. 安全 - 输入校验： - 鉴权： - 密钥与依赖： - 风险等级： ### 4. 性能 - 是否先测量： - 基线数据： - 变更影响： - 风险等级： ### 5. 可观测性 - 日志： - 指标： - 追踪： - 告警： ### 6. 回滚与发布 - 回滚步骤： - 数据迁移： - 灰度/开关： - 人工确认： ### 7. 阻塞项 - must-fix： - should-fix： - follow-up：

这份输出不是终点，而是发布前确认项的输入。作为生产级交付负责人，你要检查的不是“模型说没问题”，而是“模型是否给出了能被人复核的证据”。测试输出、代码差异、安全检查仍要由人确认。Skill 能要求 Agent 先写规范、运行测试并提供证据，却不能代替代码审查，也无法保证所有模型都同样严格地遵循步骤。

如果你准备让 Codex 持续跑这类评审，建议把/review拆成两种模式：

• 快速模式：只读 diff 和测试输出，输出阻塞项，适合每次 push 后跑。
• 完整模式：读 spec、跑测试、查依赖、分析安全与性能，适合合并前和发布前跑。

完整模式会消耗更多 Token，但换来的是更完整的证据链。TaoToken 的模型对话入口适合先验证提示词和输出结构，Coding Plan 更适合把评审流程放进日常开发循环。相关入口放在文末 CTA。

5. Claude Code、CC Switch、Codex：配置边界与三件套

很多团队同时用 Codex 和 Claude Code，最容易踩的坑是把 Claude Code 的配置复制到 Codex。两者协议和变量不同：Claude Code 常用settings.json和ANTHROPIC_*，Codex 用config.toml和model_providers。不要把ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_API_KEY写进 Codex 配置，也不要把 Codex 的base_url写到 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL之外的位置。

Claude Code 的settings.json可以这样写。再次提醒，YOUR_API_KEY要替换成你在 TaoToken 官网创建的真实 Key，YOUR_MODEL_ID按模型列表填写。

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "YOUR_MODEL_ID" } }

Codex 继续使用上一节的config.toml：

model = "YOUR_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

如果你用 CC Switch 管理多套配置，建议准备“三件套”：

CC Switch 解决的是“切换配置”的问题，不改变工具本身的协议。Claude Code 仍然读settings.json，Codex 仍然读config.toml。把两者混在一起，最常见的结果是 Claude Code 能跑，Codex 报认证失败，或者 Codex 能跑，Claude Code 提示模型不存在。

创建和轮换 Key 的入口在 TaoToken 官网：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=cc_switch_keys 。生产环境建议按项目拆 Key，不要多个工具共用一个长期 Key。需要撤销时，先在控制台禁用旧 Key，再更新本地配置，最后重开会话验证。

6. 发布前确认项：从 /review 结论到上线门禁

/review跑完不代表可以发布。它只是把风险摆到桌面上，最终门禁仍然要由人确认。下面是我在生产级交付里常用的发布前确认项。你可以把它复制到发布单，逐项打勾。

这张表里最容易被跳过的是“回滚方案可执行”和“发布后验证”。模型可以在/review里写出回滚步骤，但步骤是否真的能执行，需要人在隔离环境里验证。不要让 Agent 直接连接生产数据库，也不要让它执行破坏性命令。SQL、迁移命令、部署命令由读者在本地或隔离环境执行，Agent 只输出建议和检查清单。

另外，安装 Skill 时要注意两个边界：

第一，用npx单独安装一个 Skill 时，通常只会复制对应的skills/<name>/目录，不会同时带上仓库根目录里的共享references/。Skill 仍能运行，但引用到补充检查清单的路径可能失效。需要完整材料时，应采用整仓集成、克隆仓库，或把需要的清单复制到 Skill 自己的references/目录。

第二，Skill 能要求 Agent 先写规范、运行测试并提供证据，却不能代替代码审查。准备合并或上线时，测试输出、代码差异和安全检查仍要由人确认。把/review输出当成“必须处理的清单”，而不是“自动通过的证书”。

如果你还没有 Key，可以先去 TaoToken 官网创建：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=review_checklist 。拿到 Key 后，把 Base URLhttps://taotoken.net/api写进 Codex 的config.toml，再按本文的提示词跑一次完整/review。重点观察三件事：它是否给出了测试命令和输出，是否把缺失证据标出来，是否把 must-fix 和 follow-up 分开。如果这三点都做到，说明你的 production-grade 检查点已经接上了。

7. 文末 CTA：模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档

如果你准备把上面的流程跑通，建议按这个顺序走：

1. 先到模型对话入口验证提示词和/review输出结构：
   https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_review_chat

2. 如果要把评审放进日常开发循环，查看 Coding Plan：
   https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_review_plan

3. 创建或轮换 API Key，按项目拆分 Key：
   https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_review_keys

4. 如果你同时使用 Claude Code，参考 Claude Code 文档配置settings.json和ANTHROPIC_*：
   https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_review_claude_code

Codex 侧记住三件事：config.toml里写base_url = "https://taotoken.net/api"，Key 用环境变量TAOTOKEN_API_KEY，不要把ANTHROPIC_*套到 Codex。配置完成后，用codex --profile review启动评审会话，让 Agent 消耗 Token 去读 diff、跑测试、查风险，最后由你按发布前确认项逐条签字。