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実践ガイド 28d CLI/API
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CODEX フィールドマニュアル · 自動生成プレイブック

Codex 枠節約&新機能 実践プレイブック

OpenAI Codex の利用枠最適化、AGENTS.md 設計、並列 Subagents、1M キャッシュ調整、および @thsottiaux 新機能の実践解説を5言語で自動配信。

🤖 シグナル駆動・完全自動生成 · 5言語対応 📚 9 Playbooks 🤖 /llms.txt
⚡ モデル・キャッシュ ⏱ 読了 3 分 ⚡ AI Radar
25時間前

Codex 新機能実践ガイド:OpenAI Codex CLI rust-v0.165.0 (Added a built-in Google Cloud Vertex AI prov)

github.com/openai/codex (rust-v0.165.0) の最新アップデート「OpenAI Codex CLI rust-v0.165.0 (Added a built-in Google Cloud Vertex AI prov)」の実践活用法と利用枠への影響分析。

TL;DR

## New Features - Added a built-in Google Cloud Vertex AI provider, configured with `model_provider = "gcp"`. (#56265) - Added GPT-6.1 Terra to the model catal — 高効率 — 日常のコーディングでこの新機能を活用することで、1回のリセット枠あたりの生産性を最大化できます。

情報ソース: github.com/openai/codex (rust-v0.165.0)カテゴリ: MODELS
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📋 AGENTS.md・設計 ⏱ 読了 4 分 ⚡ AI Radar
31時間前

Codex ターミナル自動化&MCP 連携クックブック:tmux ステータスバーと Bot 通知の構築

npx tibosay --mcp で AI エージェントにリアルタイムのリセット確率を認識させ、tmux ステータスバーや Slack/Discord に統合する方法。

TL;DR

npx -y tibosay@latest --mcp を設定することで、AIエージェントが重いタスクを実行する前に自動でリセット確率を確認できるようになります。

MCP コマンド: npx -y tibosay@latest --mcpステータスバーAPI: GET /api/codex/ansi?mode=statusline
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⚡ モデル・キャッシュ ⏱ 読了 4 分 ⚡ AI Radar
37時間前

Codex における GPT-6.1 Terra vs Sol 使い分けガイド:利用枠を実質2倍にするモデル選択術

Tibo が Day 22 で発表した GPT-6.1 Terra(6.1 Sol 比で2倍の利用枠を提供)の特徴と、枠を長持ちさせるルーティング戦略。

TL;DR

GPT-6.1 Terra は API とサブスクリプションの両方で GPT-6.1 Sol の2倍(2X)の利用枠を提供し、Computer Use や細かなニュアンス理解に優れています。日常タスクの85%を Terra に切り替えるだけで利用可能時間が実質2倍になります。

GPT-6.1 Terra 枠倍率: GPT-6.1 Sol 比で 2倍 (2X) の利用量推奨タスク比率: 85% Terra / 15% Sol
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⚡ モデル・キャッシュ ⏱ 読了 4 分 ⚡ AI Radar
43時間前

Codex 1M コンテキスト&Prompt Caching 最適化ガイド:キャッシュヒット率を90%以上に保つ4つの鉄則

Tibo が導入した 1M トークンコンテキストと持続的 WebSocket 通信を活かし、キャッシュヒット率を最大化して枠消費を抑える方法。

TL;DR

Prompt Caching は同一プレフィックスの消費を最大75〜90%削減します。セッション途中の AGENTS.md 編集やモデル切り替えを避け、別機能に移る際は新しいセッションを開始しましょう。

最大コンテキスト長: 1,000,000 トークン (1M)キャッシュ削減効果: プレフィックス消費を最大75〜90%軽減
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🐝 Subagents・隔離 ⏱ 読了 5 分 ⚡ AI Radar
2日前

Codex Subagents 並列実行&Git Worktree 実践ガイド:枠を溶かさず高速並列コーディングする方法

Tibo の28日チャレンジで強化された Subagents、Git Worktree 分離、bubblewrap サンドボックスの使い所とトークン節約パターンを解説。

TL;DR

読み取り専用の調査サブエージェントにファイル探索を任せて要約だけをメインスレッドに返させるとメイン文脈の肥大化を防げます。複数エージェントでの並列書き込みは Git Worktree で分離し、リセット直後または高確率警報時に限定しましょう。

調査サブエージェント効果: メイン文脈の累積トークンを30%以上削減ワークスペース分離: git worktree + bubblewrap サンドボックス
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📋 AGENTS.md・設計 ⏱ 読了 5 分 ⚡ AI Radar
2日前

AGENTS.md 設計プレイブック:Codex のトークン消費を40%削減し無駄な再試行を防ぐ方法

ルートとサブディレクトリの AGENTS.md を最適化し、Codex の無駄なリポジトリ探索やテスト失敗ループをなくして利用枠を節約する実践ガイド。

TL;DR

Codex の枠消費が激しい最大の原因は「手探りのファイル探索」と「全体テスト実行による大量ログ出力」です。単一ファイルテストコマンドとディレクトリ境界を明記した50行程度の AGENTS.md を配置するだけで、トークン消費を35〜45%削減できます。

平均枠削減率: タスクあたり 35%〜45% 削減推奨ファイル行数: 40〜80行(Prompt Cache 最適化)階層スコープ: ルート+サブディレクトリ自動マージ
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🪙 429・枠戦略 ⏱ 読了 4 分 ⚡ AI Radar
3日前

Codex 429 利用制限サバイバル完全ガイド:通常リセット vs Banked リセット最適戦略

OpenAI Codex の利用枠の仕組み、全体リセットが未使用枠を上書きする理由、Banked リセットを無駄にしない最適な発動タイミングを解説します。

TL;DR

全体通常リセット(Regular Reset)は全員を100%に回復しますが未使用枠は繰り越されません。オラクル確率が75%以上の時は残りの通常枠を即座に使い切り、Banked リセットは確率が低い時間帯の緊急429回避に温存しましょう。

通常リセットの繰越: なし(100%へ上書き回復)Banked リセット蓄積: 可能(429時に手動発動)リセット集中時間帯: 米国太平洋時間 10:00–21:00 (84%)
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⚡ モデル・キャッシュ ⏱ 読了 3 分 ⚡ AI Radar
5日前

Day 19 新機能解説:Dots calls now connect much faster

@thsottiaux X Feature Ship の最新アップデート「Dots calls now connect much faster」の実践活用法と利用枠への影響分析。

TL;DR

Dots calls now connect much faster. Changing reasoning mid-conversation in Codex and Work no longer invalidates the cache. — 高効率 — 日常のコーディングでこの新機能を活用することで、1回のリセット枠あたりの生産性を最大化できます。

情報ソース: @thsottiaux X Feature Shipカテゴリ: MODELS
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⚡ モデル・キャッシュ ⏱ 読了 3 分 ⚡ AI Radar
5日前

Day 19 新機能解説:Codex CLI now supports reusable prompt presets, inline model and per

@thsottiaux X Feature Ship の最新アップデート「Codex CLI now supports reusable prompt presets, inline model and per」の実践活用法と利用枠への影響分析。

TL;DR

Codex CLI now supports reusable prompt presets, inline model and permission settings, enterprise MCP sign-in, and Windows corporate-proxy authentication. Failur — 高効率 — 日常のコーディングでこの新機能を活用することで、1回のリセット枠あたりの生産性を最大化できます。

情報ソース: @thsottiaux X Feature Shipカテゴリ: MODELS
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@thsottiaux の X 投稿を AI が自動解析。OpenAI 公式ではありません。

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