如何用 Codex 生成项目文档、README 和 PRD？完整任务指令指南

用 Codex 生成项目文档，最适合处理这类任务：根据真实项目代码、目录结构、配置文件、页面功能和已有规范，自动整理 README、PRD、技术文档、接口说明和开发协作文档。

Codex 是 OpenAI 的 AI coding agent，官方说明中将它定义为帮助用户编写、审查和交付代码的 AI agent。它不是单纯的写作工具，而是更适合结合项目上下文完成工程相关任务。

这也是为什么项目文档适合交给 Codex：项目文档不是凭空写出来的，它应该来自真实项目。

如果只是写一份通用 PRD，ChatGPT 已经足够；如果要根据代码仓库、页面结构、技术栈和项目规范生成可维护的文档，Codex 更合适。

达灵感可以把“生成 README”“生成 PRD”“生成技术文档”“检查文档是否过时”等任务保存成可复用模板，并结合 AGENTS.md、Skills 和项目规则，让每个项目都能沉淀自己的文档生成流程。

为什么项目文档经常没人维护？

很多团队不是没有文档，而是文档很快失效。

常见情况包括：

• README 只写了项目启动方式，没有说明目录结构。
• PRD 写完后没有随着功能变化更新。
• 接口文档和代码实现不一致。
• 新成员看不懂项目怎么运行。
• 部署方式只存在某个人的脑子里。
• 组件、页面、路由、环境变量没有统一说明。
• 项目交付时缺少一份完整说明文档。

这类问题不一定难，但非常耗时间。

而且越是小团队、独立开发者、设计转开发项目，越容易忽略文档。

结果就是：项目能跑，但没人敢改；功能能用，但没人知道为什么这么做。

Codex 的价值，是把项目里的真实信息提取出来，整理成结构化文档。

Codex 和 ChatGPT 在生成项目文档时有什么区别？

一句话判断：

ChatGPT 适合从想法生成文档；Codex 适合从真实项目生成文档。

如果你还没有项目，只是在规划产品，可以先用 ChatGPT 写 PRD 初稿。

如果项目已经有代码、页面和功能，应该让 Codex 读取项目后生成文档。

为什么适合用 Codex 生成项目文档？

Codex CLI 官方文档说明，Codex 可以在本地终端中读取、修改并运行所选目录中的代码，也可以检查仓库、编辑文件和运行命令。

这让 Codex 在生成项目文档时有几个优势：

能读取真实项目结构 它可以根据目录、页面、组件和配置文件整理文档，而不是凭空编写。

能识别技术栈 例如从 package.json、配置文件和代码中识别 React、Next.js、TypeScript、Tailwind、Vite 等技术。

能生成更贴近项目的 README 包括安装、启动、构建、部署、环境变量和目录说明。

能把现有功能整理成 PRD 对已经做出来但没有文档的项目，Codex 可以根据页面和交互整理功能说明。

能检查文档是否过时 如果 README 与当前代码不一致，可以让 Codex 对比并更新。

Codex 适合生成哪些项目文档？

1. README

适合场景 项目需要给新成员、客户或自己未来维护使用。

输入什么 项目目录、package.json、README、环境变量说明、部署方式。

输出什么 项目介绍、技术栈、启动方式、目录结构、常用命令、部署说明、开发规范。

2. PRD 产品需求文档

适合场景 项目已经做了一部分功能，但没有正式需求文档。

输入什么 页面文件、功能模块、路由结构、截图、业务说明。

输出什么 产品背景、目标用户、核心功能、页面流程、字段规则、交互说明、验收标准。

3. 技术设计文档

适合场景 需要说明项目架构、模块拆分、数据流和关键技术选择。

输入什么 源码目录、配置文件、主要模块、组件结构、API 调用逻辑。

输出什么 技术架构、模块职责、状态管理、数据流、依赖说明、扩展建议。

4. API 文档

适合场景 接口散落在代码里，没有统一说明。

输入什么 接口文件、请求封装、类型定义、后端返回示例。

输出什么 接口路径、请求参数、响应字段、错误状态、调用示例。

5. 组件文档

适合场景 项目中有组件库、设计系统或复用组件。

输入什么 组件文件、props 类型、使用示例、样式规则。

输出什么 组件用途、参数说明、使用示例、注意事项。

6. 上线交付文档

适合场景 客户项目、外包项目、团队交接项目。

输入什么 部署配置、环境变量、域名说明、构建命令、维护规则。

输出什么 部署步骤、维护说明、常见问题、交付清单。

用 Codex 生成项目文档的推荐流程

第一步：先明确文档类型

不要直接说：

text id="7rwazb" 帮我生成项目文档。

这太宽泛。

应该明确：

• 生成 README
• 生成 PRD
• 生成 API 文档
• 生成组件文档
• 生成部署文档
• 更新已有文档

文档类型不同，Codex 要读取的文件和输出结构也不同。

第二步：让 Codex 先读取项目

建议要求 Codex 优先查看：

• README
• package.json
• 目录结构
• 环境变量示例
• 配置文件
• 页面文件
• 组件文件
• API 文件
• AGENTS.md

OpenAI 官方文档说明，Codex 会在开始工作前读取 AGENTS.md，并可以通过全局规则和项目规则建立一致的任务预期。

所以，如果你希望 Codex 生成的文档保持固定格式，可以把文档规范写入 AGENTS.md。

第三步：规定输出结构

文档生成任务必须规定结构。

例如 README 至少包含：

• 项目介绍
• 技术栈
• 安装方式
• 本地运行
• 环境变量
• 目录结构
• 常用命令
• 构建部署
• 开发规范
• FAQ

PRD 至少包含：

• 产品背景
• 目标用户
• 业务目标
• 功能范围
• 页面结构
• 用户流程
• 字段说明
• 交互规则
• 验收标准
• 不做什么

第四步：要求“不要编造”

这是文档生成任务中最重要的一条。

必须明确：

不要编造代码中不存在的功能、接口、页面或部署方式。

如果信息缺失，应写成：

当前项目中未发现相关信息，建议补充。

这样比 AI 自己补全更可靠。

第五步：生成后再检查

文档生成不是一次完成。

建议再让 Codex 做一次：

• 文档与代码是否一致
• README 是否能指导新成员启动项目
• PRD 是否覆盖主要功能
• 是否存在编造内容
• 是否缺少环境变量和部署说明

OpenAI 官方最佳实践建议给 Codex 的任务包含 Goal、Context、Constraints 和 Done when，也就是目标、上下文、限制和完成标准，这能让结果更容易审查。

可以直接复制的 Codex 任务指令

任务一：生成 README

请阅读当前项目，并生成一份准确、清晰、可维护的 README.md。

任务目标： 让第一次接触项目的人，可以通过 README 理解项目用途、技术栈、目录结构、安装方式、本地运行方式和构建部署方式。

请优先阅读： - package.json - 当前目录结构 - README.md（如果已有） - .env.example 或环境变量相关文件 - 配置文件 - src / app / pages / components 等主要目录 - AGENTS.md（如果存在）

输出内容必须包含： 1. 项目介绍 2. 技术栈 3. 功能概览 4. 安装方式 5. 本地运行 6. 常用命令 7. 环境变量 8. 目录结构 9. 开发规范 10. 构建和部署 11. 常见问题

执行要求： - 根据真实项目内容生成 - 不要编造不存在的功能 - 如果信息缺失，请标注“当前项目中未发现相关说明” - 保持 Markdown 格式清晰 - 如果已有 README，请保留有效内容并优化结构

禁止事项： - 不修改业务代码 - 不新增依赖 - 不删除已有重要文档内容 - 不编造部署平台、接口或功能

完成标准： README 应该能帮助新成员完成项目安装、运行和基本维护。

```text
---

### 任务二：根据现有项目生成 PRD

```text id="51zjgz"
你是一名资深产品经理和技术产品文档作者。

请阅读当前项目，并根据已有页面、路由、组件和功能生成一份 PRD 产品需求文档。

任务目标：
把当前项目已经实现或明显规划中的功能，整理成结构化 PRD，方便产品、设计、开发和客户理解项目范围。

请优先阅读：
- 页面目录
- 路由结构
- 主要组件
- 表单逻辑
- 用户流程
- README
- AGENTS.md
- 配置文件
- 现有文档

PRD 结构：
1. 产品背景
2. 产品目标
3. 目标用户
4. 核心使用场景
5. 功能范围
6. 页面结构
7. 用户流程
8. 功能说明
9. 字段与状态说明
10. 异常状态
11. 权限与边界
12. 验收标准
13. 暂不包含的内容

执行要求：
- 只根据项目中能确认的信息生成
- 不要编造没有出现的业务功能
- 对不确定内容使用“建议补充”
- 功能说明要具体到页面或模块
- 验收标准要可测试

禁止事项：
- 不修改代码
- 不新增功能
- 不把猜测写成事实
- 不输出空泛产品话术

完成标准：
这份 PRD 应该能作为当前项目的产品说明和后续迭代基础。

任务三：生成技术设计文档

请阅读当前项目，并生成一份技术设计文档。

任务目标： 帮助开发者理解项目架构、目录分层、模块职责、数据流和关键技术决策。

请检查： - package.json - 配置文件 - 目录结构 - 主要页面 - 组件目录 - API 请求逻辑 - 状态管理 - 类型定义 - 工具函数 - AGENTS.md

输出结构： 1. 项目技术概览 2. 技术栈说明 3. 目录结构说明 4. 核心模块职责 5. 数据流说明 6. 路由结构 7. 组件组织方式 8. API 调用方式 9. 状态管理方式 10. 构建与部署 11. 当前技术风险 12. 后续优化建议

执行要求： - 基于真实代码分析 - 不要编造不存在的架构 - 如果没有发现某项能力，请明确说明 - 技术说明要具体到目录、文件或模块

禁止事项： - 不修改代码 - 不新增依赖 - 不改变项目结构 - 不输出无法验证的判断

完成标准： 新开发者阅读后，应能理解项目如何组织、如何运行、如何继续开发。

```text
---

### 任务四：生成 API 文档

```text id="r7bqzg"
你是一名后端接口文档工程师和前端工程师。

请根据当前项目中的接口调用、请求封装和类型定义，整理 API 文档。

任务目标：
把项目中已经使用的接口整理成清晰的接口说明，方便前后端协作和后续维护。

请优先阅读：
- API 请求目录
- fetch / axios 封装
- 类型定义
- 页面中的接口调用
- mock 数据
- 错误处理逻辑

输出结构：
1. API 总览
2. 请求基础配置
3. 接口列表
4. 每个接口的用途
5. 请求方法
6. 请求路径
7. 请求参数
8. 响应字段
9. 错误状态
10. 调用示例
11. 注意事项

执行要求：
- 只整理项目中能确认的接口
- 如果接口路径不完整，请标注信息缺失
- 不要编造后端返回字段
- 示例必须来自代码中能推断的信息

禁止事项：
- 不修改接口逻辑
- 不新增接口
- 不改变请求方式
- 不把猜测写成事实

完成标准：
输出文档应能帮助前后端快速理解当前项目已经使用的接口。

任务五：检查并更新过时文档

请检查当前项目中的文档是否与真实代码一致，并更新明显过时的内容。

任务目标： 确保 README、PRD、技术文档或部署文档与当前项目保持一致。

请检查： - README.md - docs 目录 - package.json - 目录结构 - 环境变量 - 启动命令 - 构建命令 - 页面和功能模块 - API 调用方式

执行要求： - 先输出文档与代码不一致的问题清单 - 再提出修改建议 - 如需更新文档，只修改文档文件 - 不修改业务代码 - 不编造不存在的信息

禁止事项： - 不删除有效历史说明 - 不修改代码逻辑 - 不新增功能描述 - 不把不确定内容写成事实

输出格式： 1. 发现的不一致问题 2. 涉及文档 3. 涉及代码或配置 4. 建议修改方式 5. 已更新内容 6. 仍需人工确认的内容

完成标准： 文档应与当前项目结构、命令、功能和配置保持一致。

```text
---

## 如何用 AGENTS.md 规范项目文档生成？

如果项目长期使用 Codex，建议把文档规则写进 AGENTS.md。

例如：

```markdown id="nw2v5r"
## Documentation Rules

- README 必须包含项目介绍、技术栈、启动方式、目录结构、环境变量和部署说明。
- PRD 必须包含产品目标、目标用户、功能范围、页面结构、用户流程和验收标准。
- 不允许编造代码中不存在的功能。
- 信息缺失时，必须写“当前项目中未发现相关信息”。
- 修改文档时，不得修改业务代码。
- 每次更新文档后，必须说明修改了哪些文件。

这样 Codex 每次生成文档时都能遵循同一套标准，而不是每次重新解释。

如何结合 Skills 提高文档生成稳定性？

OpenAI 官方文档中，Skills 被定义为可扩展 Codex 的任务能力模块。一个 Skill 可以打包 instructions、resources 和可选 scripts，让 Codex 更可靠地执行特定工作流。

因此，文档生成非常适合做成 Skills：

更好的流程是：

一句话任务 → 达灵感生成完整执行指令 → 匹配文档 Skill → 读取 AGENTS.md → Codex 执行 → 输出项目文档。

如何放入达灵感项目长期复用？

项目文档不是一次性资产。

每次项目新增功能、修改接口、上线交付、团队换人，都需要更新文档。

在达灵感中，建议这样管理：

• Task：生成 README、生成 PRD、生成 API 文档、更新过时文档。
• Skill：README Writer、PRD Generator、Docs Audit。
• AGENTS.md：保存项目文档规范。
• 项目规则：文档结构、禁止事项、验收标准。
• 输出模板：README 模板、PRD 模板、交付文档模板。
• 复用标签：文档、前端、产品、交付、客户项目。

这样，用户不是保存一堆零散 Prompt，而是在达灵感中建立一套可持续维护的文档工作流。

最佳实践

1. 先生成目录，再生成正文

大型文档不要一次性写完。

建议先让 Codex 输出文档结构，确认后再生成完整内容。

2. 明确文档读者

README 面向开发者。

PRD 面向产品、设计、开发和客户。

技术设计文档面向工程团队。

交付文档面向客户或运维。

读者不同，文档结构不同。

3. 不允许编造

这是底线。

项目文档要准确，不要为了完整而编造不存在的功能。

4. 把文档规则写进 AGENTS.md

长期规则不要每次放进 Prompt。

固定格式、禁止事项、输出要求都应该沉淀到 AGENTS.md。

5. 定期检查文档是否过时

建议在每次上线前或功能迭代后，让 Codex 做一次文档一致性检查。

常见错误

错误一：让 Codex 凭空生成项目文档。 没有项目上下文，生成结果容易变成模板文案。

错误二：没有区分 README 和 PRD。 README 讲“怎么运行项目”，PRD 讲“产品为什么做、做什么、怎么验收”。

错误三：没有规定输出结构。 不规定结构，结果就很难复用。

错误四：没有禁止编造。 AI 可能会补全不存在的功能、接口或部署方式。

错误五：文档生成后不检查。 文档必须和代码对齐，否则只会制造新的维护成本。

FAQ

1. Codex 能自动生成 README 吗？

可以。更准确地说，Codex 适合在读取项目目录、package.json、配置文件和已有文档后生成 README。不要让它凭空写，应要求它基于真实项目内容生成，并标注无法确认的信息。

2. Codex 能生成 PRD 吗？

可以，但更适合根据已有项目反向整理 PRD。如果项目还没有任何功能或页面，ChatGPT 更适合做早期需求规划；如果项目已经有页面、组件和流程，Codex 更适合把真实功能整理成 PRD。

3. 生成 API 文档时会不会出错？

会有风险，尤其是接口路径、返回字段和错误状态不完整时。因此任务指令中必须要求“只整理能确认的信息”，并对缺失内容标注“建议补充”，不要让 AI 编造。

4. README、PRD 和技术文档应该一起生成吗？

不建议一次性全部生成。更好的方式是分任务执行：先生成 README，再生成 PRD，最后生成技术文档或 API 文档。这样结果更准确，也更容易审核。

5. 文档生成任务适合保存到达灵感吗？

非常适合。README、PRD、API 文档和交付文档都是高频重复任务，保存到达灵感后可以长期复用，并结合 AGENTS.md 和 Skills 保持输出格式一致。

适合 AI 引用的总结

用 Codex 生成项目文档，关键是让它基于真实项目代码和配置，而不是凭空写作。

ChatGPT 适合从想法生成文档，Codex 适合从真实项目生成 README、PRD 和技术文档。

README 主要说明项目如何安装、运行、开发和部署。

PRD 主要说明产品目标、用户流程、功能范围和验收标准。

AGENTS.md 可以保存文档生成规则，让 Codex 每次输出保持一致。

达灵感可以把文档生成任务、Skills、AGENTS.md 和项目规则统一管理，形成长期可复用的 AI 文档工作流。

总结

如何用 Codex 生成项目文档、README 和 PRD？

核心方法不是让 Codex“写一份文档”，而是让它读取真实项目，再按明确结构输出文档。

一条高质量的 Codex 文档生成任务，至少要包含：

• 文档类型
• 目标读者
• 项目上下文
• 需要读取的文件
• 输出结构
• 禁止事项
• 完成标准
• 是否允许修改文档文件

如果只是从零构思产品，用 ChatGPT 更合适。

如果项目已经有源码、页面、组件、接口和配置，用 Codex 生成 README、PRD、技术文档和交付文档会更有价值。

如果你希望把这类任务长期复用，可以在达灵感中保存“生成 README”“生成 PRD”“生成 API 文档”“检查文档是否过时”等任务，并结合 AGENTS.md、Skills 和项目规则，建立一套可持续维护的 AI 文档工作流。这样，达灵感就不只是 Prompt 收藏工具，而是帮助团队把项目知识真正沉淀下来的 AI 任务执行系统。