OpenAI Codex

Codexの思考プロセス・実装理由を必ず確認し、生成コードを理解してから使用することが重要。対話機能で「なぜこの設計なのか」を質問し、継続的な学習を心がけましょう。

大規模フィーチャーは適切な粒度に分割し、段階的に進めることで成功率向上。並列処理能力を活用しつつ、依存関係を明確にした指示を心がけてください。

自動テストはカバレッジを保証しますが、ビジネスロジック妥当性・ユーザビリティは人間確認が必要。PR内容・テスト結果を必ず精査してからマージしてください。

インターネットアクセス機能は必要最小限ドメインに制限し、機密情報含むリポジトリでは特に慎重にアクセス権限設定。エンタープライズ版での専用環境利用を推奨します。

エンタープライズ版では専用インスタンス・プライベートクラウド対応により、機密情報の外部送信を防止。コード実行は隔離サンドボックスで行われ、適切な暗号化・アクセス制御を実装しています。

生成コードの知的財産権は利用者に帰属します。ただし、オープンソースライセンス・第三者特許との整合性は事前確認が必要。法務チームとの相談を推奨します。

SOC 2・ISO 27001準拠により規制産業利用可能ですが、業界固有規制（PCI DSS、HIPAA等）は個別確認必要。コンプライアンス部門との事前相談を強く推奨します。

各タスクは独立したサンドボックス環境で実行され、相互データアクセス不可。暗号化通信・アクセスログ記録・異常検知により、並列処理中のセキュリティを保証しています。

具体的要件・制約・期待する成果物を明確に指定し、既存アーキテクチャパターン参照を指示。段階的な進捗確認ポイントを設定し、適切なフィードバックを提供することが重要です。

独立性の高いフィーチャーを複数同時開始し、依存関係あるタスクは実行順序明確化。ブランチ戦略・マージタイミングを事前計画し、コンフリクト最小化を図ってください。

全体一括書き換えでなく、モジュール単位段階的進行。既存テスト保持・新旧動作一致確認・ロールバック計画準備により、安全な移行を実現してください。

開発メトリクス分析でROI定量測定し、段階的タスク複雑度向上でチーム学習促進。成功事例共有・ベストプラクティス文書化で組織全体の能力向上を図ることです。

チームPR規約・コミットメッセージ形式を詳細設定ファイルで指定し、過去の優良PR例を参考提供。コードレビューフィードバックを学習データとして蓄積することで精度向上します。

ネットワーク接続安定性確認、メモリ・CPU使用率監視、タスク複雑度適切分割を実施。エラーログ詳細分析・再実行戦略調整で安定性を向上させてください。

プロジェクト固有コーディング規約詳細指定、静的解析ツール連携で品質基準事前設定。定期的な品質メトリクス確認・フィードバック提供で一貫性を保持してください。

Webhook・API連携でCodexタスク完了を自動デプロイトリガーに設定。段階的ロールアウト・自動ロールバック機能併用で安全なデプロイメントを実現してください。