# Codex 官方 define-goal skill 先定義可驗證目標，再交由 Luna Max 執行與 Sol 審查

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> 原作者：Forward Future Brian (@ForwardEditor) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥 · 日期：2026-08-12

> 原始來源：https://x.com/forwardeditor/status/2086786388469715008

## 證據與延伸閱讀

- [Codex 官方 define-goal skill 先定義可驗證目標，再交由 Luna Max 執行與 Sol 審查](https://x.com/forwardeditor/status/2086786388469715008)
- [藍色手繪風格工作流程架構圖](https://x.com/nmPraveen/status/2086794473745322164)
- [GargeyaS 認為 LLM-as-judge 最值得借用](https://x.com/GargeyaS/status/2086825250340450382)
- [Praveen 要求 Codex 扮演 orchestra](https://x.com/nmPraveen/status/2086802802068627552)
- [ForwardEditor 引用 OpenAI 檔案](https://github.com/openai/skills/blob/main/skills/.curated/define-goal/SKILL.md)
- [psiilocybinn 清理檔案與 Milos 誤判風險](https://x.com/psiilocybinn/status/2087115255067672707)
- [藍色手繪風格的多階段工作流程架構圖...](https://pbs.twimg.com/media/HPXIcKjXMAA9ROw.jpg?name=orig)
- [OpenAI Skills repository](https://github.com/openai/skills) — 官方 Repository

## 中文摘要

Codex 官方 define-goal skill 先定義可驗證目標，再交由 Luna Max 執行與 Sol 審查。

**分享重點**　ForwardEditor 表示，自己一直使用 `define-goal` 取代 `/goal`，因為它就像請一個頂尖專家級 AI 重新撰寫目標，通常能讓 prompt 執行更久、輸出品質更好。他建議採用分工流程：先請高推理量的 Sol 研究並規劃，再由 Sol 開啟新的、使用者可見的 Codex thread，交給工作主力模型 Luna Max 執行，完成後把結果交回 Sol 審查，並透過 LLM-as-judge 判斷結果是否已朝目標取得可接受的進展。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/17b1d0165d73e1fd.jpg)
> 來源：[@nmPraveen](https://x.com/nmPraveen/status/2086794473745322164)（回覆）｜藍色手繪風格的多階段工作流程架構圖，描繪包含 Phase 1: Plan、Orchestra、Code Review 與 Worker threads 的多執行緒運作與審查機制。

**工作流程設計**　這套方法的核心不只是選擇更強的工作模型，而是先定義「什麼才算完成」。GargeyaS 認為，LLM-as-judge 是最值得借用的部分；真正困難的是在開始前寫清楚可接受的進度與驗收條件，Sol 的 review loop 因此成為限制流程的機制，而非表面上的品質修飾。ForwardEditor 也回應，使用者有時很難自行設定一個清楚、有效的終點。

Praveen 分享，他會用文字要求 Codex 扮演 orchestra，將工作拆成多個使用者可見的 Codex threads，每個 thread 都由 Luna 以最高推理量執行；需要 code review 時，則交給高推理量的 Sol。Praveen 特別指出，「User visible」是關鍵，否則 Codex 會建立 subagents，而不是建立使用者能直接看到的工作執行緒。ForwardEditor 隨後提出，也許可以把這套流程整理成 skill。

**官方 skill 的規則**　ForwardEditor 引用 OpenAI `openai/skills` repository 中的「Define Goal」文件（[OpenAI `define-goal` SKILL.md](https://github.com/openai/skills/blob/main/skills/.curated/define-goal/SKILL.md)）。文件要求 Agent 將使用者意圖整理成可誠實執行的 objective，優先採用可量化結果、明確證據與有限範圍，而不是只描述活動。具體目標應交代：

- 最終會成立的結果，以及涉及的 artifact、system、repo、environment 或使用者可見行為。
- 如何驗證完成，包括測試、檢查、CI job、eval、指令或驗收條件。
- 工作範圍、必要時的排除範圍，以及何時應停止繼續嘗試並詢問使用者。
- 在適用時加入 latency、錯誤率、成本、accuracy、coverage、檔案路徑、允許的指令、輸出格式或最大影響範圍等限制。

文件也要求先呼叫 `get_goal` 檢查目前是否已有 active goal；若沒有，且目標符合品質標準，才呼叫 `create_goal`。對一般多步驟工作，不應在使用者未要求的情況下強行建立 goal；此 skill 也不負責建立中間規劃文件、持久快照、decision log 或 resume file。

**實際回饋與限制**　這套方法已有使用者回報成效：psiilocybinn 表示，自己在執行目標前完成驗證，清理了 1.3 TB 原本不需要的檔案；這是個人經驗分享，不代表可直接照做或可忽略檔案刪除風險。另一方面，Milos 指出 `define-goal` 經常在任務進行到中後段時被 Codex 誤判為 cyber security risk，而他使用 `/goal` 從未遇到同樣問題。ForwardEditor 表示會持續觀察。對於為何 skills 沒有直接內建在 Codex，ForwardEditor 則回應目前不確定，未來或許會改變。

## 標籤

Codex, Skills, LLM, GitHub, OpenAI