最近一直在用 Codex 辅助开发项目。

我目前的用法大概是：指定一个项目目录，然后让它直接看代码、改代码、实现功能、修 bug 。除此之外，我也尝试让 Codex 在项目里自己沉淀一些经验，比如项目结构说明、开发规范、业务流程、常见问题、接口约定之类的内容。

简单说，就是希望它不要每次都像一个新来的开发，而是能逐渐积累这个项目的上下文。

这种方式确实有用，但我现在感觉还不够体系化，主要有几个困惑：

1. 项目经验到底应该沉淀在哪里？ README 、AGENTS.md 、docs 、rules ，还是单独建一个 AI 知识库？
2. 哪些内容适合让 Codex 自己总结，哪些内容必须人工整理？
3. skill 一般适合沉淀什么能力？比如代码审查、接口生成、SQL 检查、测试生成、排查日志？
4. MCP 在真实项目里大家都怎么用？会接数据库、Git 、Issue 、文档系统、浏览器吗？
5. 对 Java / Spring Boot 这种后端项目，有没有比较推荐的 Codex 工作流？
6. 怎么避免它沉淀出来的经验过时、错误，或者和真实代码不一致？

我现在的目标不是让它完全自动开发，而是希望它更像一个熟悉项目规范的开发助手：

能理解项目结构、遵守代码风格、知道常见业务约定，减少我每次重复解释项目背景的成本。

想请教一下大家真实使用中的经验：

• 你们会不会专门维护给 AI 看的项目说明文件？
• 这些文件一般写到什么粒度？
• skill / MCP 有没有真正提升效率？
• 项目经验是人工维护，还是让 AI 自己总结后再人工审核？
• 有没有踩过什么坑？
• 有没有一套比较舒服、稳定的 Codex 工作流？

感谢各位。