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Codex

Codex use case

Refine soluções para problemas difíceis

Use o Codex para resolver tarefas difíceis e orientar cada tentativa pela pontuação da anterior.

Difficulty Advanced
Time horizon Long-running

Dê ao Codex um sistema de avaliação com recursos como scripts e artefatos que você possa revisar. Assim, ele pode refinar a solução de uma tarefa difícil até obter pontuações satisfatórias.

Best for

  • Problemas em que é possível pontuar cada iteração, mas chegar ao melhor resultado costuma exigir muitas tentativas
  • Tarefas cujos resultados são visuais ou dependem de julgamento subjetivo e que exigem tanto verificações determinísticas quanto uma pontuação atribuída por um LLM avaliador
  • Chats longos com o Codex em que você quer manter um registro claro do progresso sem depender do contexto da conversa

Contents

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    Refine soluções para problemas difíceis

    Use o Codex para resolver tarefas difíceis e orientar cada tentativa pela pontuação da anterior.

    Dê ao Codex um sistema de avaliação com recursos como scripts e artefatos que você possa revisar. Assim, ele pode refinar a solução de uma tarefa difícil até obter pontuações satisfatórias.

    Advanced
    Long-running

    Dê ao Codex um sistema de avaliação com recursos como scripts e artefatos que você possa revisar. Assim, ele pode refinar a solução de uma tarefa difícil até obter pontuações satisfatórias.

    Advanced
    Long-running

    Best for

    • Problemas em que é possível pontuar cada iteração, mas chegar ao melhor resultado costuma exigir muitas tentativas
    • Tarefas cujos resultados são visuais ou dependem de julgamento subjetivo e que exigem tanto verificações determinísticas quanto uma pontuação atribuída por um LLM avaliador
    • Chats longos com o Codex em que você quer manter um registro claro do progresso sem depender do contexto da conversa

    Starter prompt

    Tenho uma tarefa difícil neste espaço de trabalho e quero que você refine a solução usando a avaliação de cada tentativa para orientar a próxima. Antes de fazer qualquer alteração: - Leia `AGENTS.md`. - Encontre o script ou comando que atribui uma pontuação ao resultado atual. A cada iteração: - Faça uma melhoria específica por vez. - Execute novamente o comando de avaliação após cada alteração significativa. - Registre as pontuações e o que mudou. - Examine diretamente os artefatos gerados. Se o resultado for visual, use `view_image`. - Continue até que tanto a pontuação geral quanto a média das pontuações atribuídas pelo LLM fiquem acima de 90%. Restrições: - Não pare no primeiro resultado aceitável. - Só volte a uma versão anterior se as pontuações ou os artefatos mostrarem que o novo resultado é claramente pior. - Se a pontuação melhorar, mas continuar abaixo da meta, explique o que limita o resultado e prossiga. Ao final, apresente: - as melhores pontuações obtidas até o momento - um registro das principais iterações - os riscos ou pontos fracos que ainda persistem
    Tenho uma tarefa difícil neste espaço de trabalho e quero que você refine a solução usando a avaliação de cada tentativa para orientar a próxima. Antes de fazer qualquer alteração: - Leia `AGENTS.md`. - Encontre o script ou comando que atribui uma pontuação ao resultado atual. A cada iteração: - Faça uma melhoria específica por vez. - Execute novamente o comando de avaliação após cada alteração significativa. - Registre as pontuações e o que mudou. - Examine diretamente os artefatos gerados. Se o resultado for visual, use `view_image`. - Continue até que tanto a pontuação geral quanto a média das pontuações atribuídas pelo LLM fiquem acima de 90%. Restrições: - Não pare no primeiro resultado aceitável. - Só volte a uma versão anterior se as pontuações ou os artefatos mostrarem que o novo resultado é claramente pior. - Se a pontuação melhorar, mas continuar abaixo da meta, explique o que limita o resultado e prossiga. Ao final, apresente: - as melhores pontuações obtidas até o momento - um registro das principais iterações - os riscos ou pontos fracos que ainda persistem

    Introdução

    Algumas tarefas são fáceis de verificar de uma só vez. Se a compilação termina com sucesso e os testes passam, a tarefa está concluída. Já alguns problemas de otimização são difíceis de resolver e exigem muitas iterações, com uma avaliação logo após cada mudança. Para decidir como prosseguir, o Codex precisa examinar o resultado atual, atribuir uma pontuação, escolher a próxima mudança e repetir o ciclo até obter um resultado realmente bom.

    Uma interface personalizada funciona bem nesse tipo de tarefa. Peça ao Codex que registre as saídas e os artefatos gerados a cada iteração para que você possa acompanhar o progresso visualmente. No aplicativo, você pode acompanhar o trabalho do Codex e ver como o artefato desejado, a saída do modelo ou o recurso gerado melhora a cada iteração. Para isso, forneça ao Codex os scripts necessários para calcular as métricas de avaliação e gerar os artefatos que ele vai examinar.

    Comece pelas avaliações

    Antes de iniciar a tarefa, defina como medir o sucesso. Em geral, a melhor abordagem combina dois tipos de verificação:

    • Verificações determinísticas: os scripts calculam a pontuação diretamente, por exemplo, com base em violações de restrições ou em métricas determinísticas calculadas por código.
    • Verificações com um LLM como avaliador: o modelo usa critérios predefinidos para pontuar aspectos difíceis de expressar com precisão em código, como semelhança, legibilidade, utilidade ou qualidade geral. Ele pode avaliar saídas em texto ou imagem.

    Se a parte subjetiva for importante, forneça ao Codex um script que possa chamar um modelo, por exemplo, pela API Responses, e retornar as pontuações em formato estruturado. Mantenha as verificações determinísticas e complemente-as com um avaliador que aplique critérios consistentes aos aspectos que, de outra forma, alguém avaliaria a olho.

    O ciclo funciona melhor quando os resultados das avaliações ficam em um formato legível por máquina, são salvos após cada execução e podem ser comparados facilmente ao longo do tempo.

    Dica: Descreva as verificações que você quer executar e peça ao Codex que gere o script de avaliação.

    Defina um critério de parada para o Codex

    Tarefas difíceis tendem a perder o rumo quando o prompt diz “continue melhorando” sem indicar quando parar. Deixe o critério de parada explícito.

    Uma forma prática de fazer isso:

    1. Defina uma meta para a pontuação geral.
    2. Defina outra meta para a média das pontuações atribuídas pelo LLM.
    3. Oriente o Codex a continuar até que a pontuação geral e a média do LLM superem suas respectivas metas.

    Por exemplo, se o objetivo for produzir um artefato de alta qualidade, peça ao Codex que continue até que tanto a pontuação geral quanto a média do LLM ultrapassem 90%. Com esses critérios, o Codex consegue identificar se ainda está abaixo da meta, em que aspecto precisa melhorar e se a última mudança ajudou.

    Mantenha um registro do ciclo

    Em tarefas demoradas, o trabalho é muito mais confiável quando o Codex registra cada iteração em vez de depender apenas do contexto do chat.

    Inclua no registro:

    • as melhores pontuações obtidas até o momento
    • o que mudou na última iteração
    • o que melhorou ou piorou segundo a avaliação
    • o que o Codex pretende tentar em seguida

    Isso é especialmente importante quando a tarefa se estende por muito tempo. O registro serve de referência para retomar a tarefa e documenta a autoavaliação da execução atual.

    Examine o artefato além dos logs

    Em algumas tarefas difíceis, examinar as alterações no código e os valores das métricas é insuficiente. O Codex deve examinar o artefato que produziu.

    Se a saída for visual, como uma imagem gerada, um layout ou um estado renderizado, permita que o Codex examine o artefato diretamente. Por exemplo, se a saída estiver salva em disco como imagem, o Codex pode abri-la e comparar o resultado atual com o melhor resultado anterior ou verificar se ele atende aos critérios de avaliação definidos.

    Assim, o ciclo de avaliação fica mais eficaz:

    • o script de avaliação informa a pontuação
    • o artefato revela o que a pontuação deixou de captar
    • ambos orientam a próxima mudança

    Essa combinação é muito mais eficaz do que alterar o código às cegas entre uma execução e outra.

    Explicite as etapas de cada iteração

    Peça ao Codex que siga o mesmo ciclo a cada iteração:

    1. Execute as avaliações na versão atual para obter uma referência.
    2. Use as pontuações e os artefatos para identificar a principal falha.
    3. Faça uma única mudança voltada para esse problema.
    4. Execute as avaliações novamente.
    5. Registre as novas pontuações e indique se a mudança ajudou.
    6. Continue até atingir as metas definidas.

    É importante seguir essas etapas. Se muita coisa mudar ao mesmo tempo em cada iteração, o Codex não conseguirá identificar qual ideia melhorou a pontuação. Se ele deixar de registrar os resultados, será difícil confiar no trabalho e retomar a tarefa.

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