Codex Prompting Guide: English + Korean Study Edition
1. What this guide is for
Source: https://developers.openai.com/cookbook/examples/gpt-5/codex_prompting_guide
Note: This article is a study-oriented bilingual rewrite, not a verbatim copy.
1. What this guide is for
EN
The Codex prompting guide explains how to get strong coding-agent performance when you use Codex models directly through the API.
KR
Codex 프롬프팅 가이드는 API에서 Codex 모델을 직접 사용할 때 코딩 에이전트 성능을 높이는 방법을 설명합니다.
EN
It focuses on practical setup choices, including prompts, tool design, execution flow, and reliability habits for long tasks.
KR
이 문서는 프롬프트, 툴 설계, 실행 흐름, 장시간 작업 안정성 같은 실무 설정을 중심으로 다룹니다.
2. Why Codex is positioned as an agentic coding model
EN
Codex models are optimized for coding work where the model must plan, inspect code, use tools, implement changes, and verify outcomes end to end.
KR
Codex 모델은 계획 수립, 코드 탐색, 툴 사용, 구현, 검증까지 한 사이클을 스스로 수행하는 코딩 작업에 맞춰져 있습니다.
EN
The guide highlights improvements in efficiency and autonomy, especially for tasks that need sustained execution over a long session.
KR
가이드는 특히 긴 세션에서 지속 실행이 필요한 작업에서 효율성과 자율성이 개선되었다는 점을 강조합니다.
3. Migration mindset from other harnesses
EN
If you already have a working harness, migration can be incremental, but prompts and tools still need targeted updates for Codex behavior.
KR
기존 하네스가 있다면 점진적 전환이 가능하지만, Codex 동작 특성에 맞춘 프롬프트/툴 업데이트는 필요합니다.
EN
A core recommendation is to start from the Codex-focused baseline prompt and then add minimal, tactical project-specific instructions.
KR
핵심 권장은 Codex 전용 베이스라인 프롬프트에서 시작하고, 프로젝트 특화 지시만 최소한으로 덧붙이는 방식입니다.
4. Prompt design principles
EN
The prompt should encourage autonomous execution, strong persistence, and concrete delivery, not endless clarification loops.