1. 项目概述为什么说“养边牧”和“养Codex”是同一类精神消耗别人家养边牧是养一只聪明、精力旺盛、需要大量陪伴和训练的犬类我家养了个吞电的Codex——这句调侃背后藏着一群技术人深夜三点对着终端发呆的真实写照。Codex不是宠物但它的行为模式、资源胃口、情绪波动比如突然报错、token失效、响应截断和一只没训好的边境牧羊犬高度重合它理解力超强但指令稍有歧义就自作主张它执行效率惊人但每跑一次就要烧掉几十个token它能帮你写完整模块但你得先给它喂够算力、配好上下文、守着它别越界——稍一松懈它就给你返回一个token exchange failed: token endpoint returned status 403 forbidden像边牧叼走你刚洗好的袜子后蹲在沙发底下歪头看你。Codex本质是Code Index的合成词最初指OpenAI为开发者定制的代码补全与生成模型现已整合进GitHub Copilot和Cursor等工具链但如今在中文技术圈“Codex”已泛化为一类强上下文依赖、高token消耗、需精细权限管控的本地化代码智能体的代称——它不单指某个软件而是一整套围绕代码理解、生成、调试、文档化构建的轻量级AI工作流。你搜到的“codex安装”“codex cli”“codex harness”其实都是在尝试把这种能力塞进自己的开发节奏里而满屏刷过的token exchange failed、country not supported、your access token could not be refreshed恰恰暴露了这套工作流最脆弱的一环身份认证与凭证生命周期管理。这不是一个“装完就能用”的工具而是一套需要持续喂养、定期体检、随时干预的活体系统。它适合三类人一是正在用Notion或飞书多维表格做个人知识库代码资产沉淀的独立开发者二是想把AI能力嵌入现有CI/CD或内部工具链的中小团队技术负责人三是被zcode 3亿token这类营销话术吸引、但实际连credits和token换算关系都搞不清的新手。本文不讲“Codex是什么软件”这种百科式定义而是以一个真实部署过7个Codex实例、踩过23次token续签坑、重写过4版auth中间件的从业者身份带你从零搭起一套可审计、可降耗、可兜底的Codex本地工作流——重点不是让它跑起来而是让它跑得明白、跑得省、跑得稳。你不需要懂JWT底层签名算法但得知道为什么sign-in could not be completed token exchange failed往往不是网络问题而是时区配置错了你不用手写OAuth2.0授权码流程但得清楚cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses背后其实是代理规则和token scope不匹配你不必研究Notion API v2所有字段但得明白多维表格里一个status::reviewing字段如何通过Cubox-cli自动触发Codex重生成测试用例。接下来的内容全是我在生产环境里抄下来、改出来、压测过的实操路径。2. 核心设计思路为什么必须放弃“一键安装”转向“凭证-上下文-输出”三维管控很多人第一次接触Codex是从某篇《Codex安装教程详细步骤》开始的下载安装包、填API Key、点启动、写// TODO: implement login logic然后看着它生成一堆带硬编码密码的伪代码再收到账单邮件提醒“已达到输出token上限”。这种体验就像给边牧买个自动喂食器就指望它自己学会定点排便——工具没错错在没建立系统性约束。真正的Codex工作流必须放弃“单点工具思维”转向凭证Credential、上下文Context、输出Output三维动态管控。这不是过度设计而是由Codex的技术本质决定的凭证维度Codex调用的不是本地模型而是远程LLM服务如Claude、GPT、DeepSeek等。每次请求都携带Bearer Token而Token本身有生命周期通常1小时、作用域scope、地域限制country not supported错误根源、刷新机制refresh token是否启用。login failed. check api token or gitlab version这类报错90%源于凭证状态失联而非网络不通。上下文维度Codex的输出质量极度依赖输入上下文。一个空的// TODO注释和附带5个相关函数签名、3个测试用例、1份接口文档的// TODO生成结果天壤之别。但上下文越丰富token消耗越恐怖。已达到输出 token 上限回答被截断往往不是模型能力不足而是你把整个node_modules目录塞进了prompt。输出维度Codex生成的不是最终交付物而是待审核的草案。它可能写出语法正确但逻辑错误的SQL可能生成符合规范却绕过安全校验的JWT验证逻辑。“没有token的cs学生 应立即退学”这种梗恰恰讽刺了把AI输出当真理的危险。必须建立输出拦截层语法校验、安全扫描、人工复核阈值设定。我见过最典型的失败案例是一家做IoT固件的创业公司。他们用Codex自动生成设备驱动模板初期效率飙升三个月后发现Token账单翻了4倍因为工程师习惯把整个SDK头文件粘贴进prompt生成的SPI通信代码存在竞态条件导致设备偶发死机所有生成记录散落在不同Notion页面无法追溯哪次修改引入了bug。解决方案不是换模型而是重构工作流凭证层用cubox-cli统一管理多平台Token自动轮换失败告警上下文层在飞书多维表格建code_context_db库按模块预存精简上下文模板如“STM32 HAL SPI驱动生成模板”含芯片型号、时钟树配置、引脚映射表、错误码定义输出层Codex生成后自动触发pre-commit钩子运行semgrep扫描硬编码密钥、shellcheck检查bash脚本、sqlfluff格式化SQL——只有全部通过才允许提交。这套设计的核心逻辑是把Codex当成一个需要KPI考核的初级工程师而不是一个万能计算器。它要对凭证有效性负责要对上下文利用率负责要对输出合规性负责。下面我们就从凭证管理这个最痛的点开始拆解。2.1 凭证管理为什么token exchange failed不是Bug而是设计缺陷token exchange failed: error sending request for url (https://auth.openai.com)这类错误新手第一反应是“网络不好”重试几次老手会查DNS、抓包、换代理而真正踩过坑的人知道这90%是凭证初始化流程存在设计缺陷。典型错误模式有三种静态Token硬编码在.env文件里写CODER_TOKENsk-xxx重启服务后Token过期程序直接panic。这是最原始的错误但至今仍有60%的Codex demo项目这么干。Refresh Token未持久化OAuth2.0流程中首次登录获取access_token短时效和refresh_token长时效。很多CLI工具包括早期Cubox-cli只缓存access_tokenrefresh_token存在内存里。一旦进程重启refresh_token丢失只能重新登录——这就是your access token could not be refreshed. please log out and sign in again.的根本原因。Scope与Endpoint错配Notion API要求Token有user和internalscope才能调用/v1/pages但Codex默认请求的是/v1/chat/completions。当你的Codex实例同时对接Notion和DeepSeek时如果共用一个Token而该Token只申请了Notion scope调用DeepSeek就会返回403 forbidden: country, region, or territory not supported——注意这个403不是地域限制而是Token权限不足服务端统一返回了模糊错误。我的解决方案是用JWT实现Token续签的最小可行闭环。不依赖第三方Auth SDK手写一个200行的token-manager服务核心逻辑如下# token-manager.py import jwt import time import json import requests from cryptography.hazmat.primitives import hashes from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC class TokenManager: def __init__(self, master_key: str): # 主密钥派生出Token加密密钥防磁盘泄露 kdf PBKDF2HMAC( algorithmhashes.SHA256(), length32, saltbcodex-token-salt, iterations100000, ) self.enc_key kdf.derive(master_key.encode()) def issue_access_token(self, user_id: str, service: str) - str: # 生成JWT Access Token有效期15分钟强制短时效 payload { sub: user_id, service: service, exp: int(time.time()) 900, # 15分钟 iat: int(time.time()), jti: str(uuid.uuid4()) # 防重放 } return jwt.encode(payload, self.enc_key, algorithmHS256) def refresh_token(self, refresh_token: str) - dict: # 验证Refresh Token存储在加密DB中 try: payload jwt.decode(refresh_token, self.enc_key, algorithms[HS256]) if payload[type] ! refresh: raise jwt.InvalidTokenError(Invalid token type) # 生成新Access Token new_access self.issue_access_token(payload[sub], payload[service]) # 生成新Refresh Token滚动更新 new_refresh self._generate_refresh_token(payload[sub], payload[service]) return {access_token: new_access, refresh_token: new_refresh} except jwt.ExpiredSignatureError: raise Exception(Refresh token expired) except jwt.InvalidTokenError as e: raise Exception(fInvalid refresh token: {e}) def _generate_refresh_token(self, user_id: str, service: str) - str: # Refresh Token有效期7天且绑定设备指纹简单用IPUserAgent哈希 payload { sub: user_id, service: service, type: refresh, exp: int(time.time()) 604800, # 7天 fingerprint: hashlib.sha256(f{request.remote_addr}{request.user_agent}.encode()).hexdigest() } return jwt.encode(payload, self.enc_key, algorithmHS256)这个设计的关键取舍在于绝不存储明文Token所有Token都用主密钥派生密钥加密存储即使DB被拖库攻击者也无法直接使用Access Token强制短时效15分钟牺牲一点性能换取安全性——即使Token泄露危害窗口极短Refresh Token绑定设备指纹防止Token被盗后在其他设备滥用Service粒度隔离Notion Token和DeepSeek Token完全独立避免Scope冲突。实测效果过去每月平均12次token exchange failed接入此方案后降至0.3次/月基本是用户主动换设备导致指纹变更。更重要的是当出现403 forbidden时日志能精准定位到是servicenotion的Token缺少pages:readscope而不是笼统报错。提示不要试图用git config --global credential.helper store这类系统级凭据管理器。Codex需要的是应用级、多服务、带业务逻辑的凭证调度系统凭据管理器无法满足scope动态申请、token滚动更新、失败自动降级等需求。2.2 上下文压缩如何把10KB的prompt压到1KB以内同时提升生成质量Codex的token消耗70%来自上下文输入。一个常见场景你想让Codex根据Notion里一篇《支付风控规则文档》生成风控引擎代码。文档本身2MBPDF转Markdown后还有120KB。直接喂进去zcode领token活动送的3亿token够你跑3次就见底。但更荒谬的是Codex根本不需要读完整文档。它只需要知道规则ID命名规范RULE_XXX输入参数user_id,amount,ip_address输出结构{decision: allow|reject, reason: string}三条核心规则如“单日交易超5万拒绝”、“同一IP 1小时内超10次拒绝”这不到200字的信息足以生成高质量代码。问题在于怎么从120KB里精准抽取出这200字靠人工不可持续。靠正则维护成本爆炸。我的方案是用飞书多维表格构建结构化上下文数据库Cubox-cli作为查询代理Codex只接收JSON Schema定义的最小上下文。具体操作分三步第一步在飞书多维表格建code_context_db库字段设计遵循“Codex友好原则”context_id唯一标识如risk_engine_v2service所属服务如paymentinput_schemaJSON Schema描述输入含字段名、类型、示例output_schema同上描述期望输出rules_summary纯文本不超过500字列出3-5条核心业务规则sample_inputs2-3个典型输入JSON示例related_files关联的Notion页面ID、Git Commit Hash用于溯源注意rules_summary字段必须人工撰写禁止用AI生成。我试过让Codex自己总结规则结果它把“禁止向黑名单商户付款”简化成“付款要小心”完全丢失关键约束。规则提炼是领域专家的工作AI只负责执行。第二步用Cubox-cli实现上下文按需注入Cubox-cli不是简单的CLI工具而是上下文路由中枢。它读取当前Git分支、文件路径、TODO注释自动匹配code_context_db中的context_id。例如# 在payment-service/src/risk/validator.ts文件中 // codex: context_idrisk_engine_v2 // TODO: implement rule-based validation执行cubox-cli inject --file src/risk/validator.ts时CLI会解析注释提取context_idrisk_engine_v2查询飞书多维表格API获取该context的input_schema、output_schema、rules_summary将三者组合成标准Prompt前缀你是一个支付风控引擎开发者。请严格按以下要求生成TypeScript代码 【输入结构】 { user_id: string, amount: number, ip_address: string } 【输出结构】 { decision: allow|reject, reason: string } 【核心规则】 1. 单日交易总额超50000元decisionreject 2. 同一IP地址1小时内交易超10次decisionreject 3. 用户在黑名单中decisionreject。 【示例输入】 {user_id:U123,amount:45000,ip_address:192.168.1.1}总长度控制在850字以内token消耗降低83%。第三步Codex端做Schema校验兜底在Codex调用前插入一层轻量校验// codex-wrapper.js function validateContext(context) { const requiredFields [input_schema, output_schema, rules_summary]; for (const field of requiredFields) { if (!context[field] || context[field].length 500) { throw new Error(Context missing or too long: ${field}); } } // 检查JSON Schema语法 try { JSON.parse(context.input_schema); JSON.parse(context.output_schema); } catch (e) { throw new Error(Invalid JSON schema: ${e.message}); } } // 调用Codex前校验 validateContext(fetchedContext); const response await codexClient.chat.completions.create({ model: gpt-4-turbo, messages: [{ role: system, content: You are a senior payment engineer. Generate code ONLY based on the context below. Do NOT invent rules. }, { role: user, content: buildPrompt(fetchedContext) }] });这套方案的效果平均每次调用token消耗从3200降至520降幅83.7%生成代码准确率从68%升至91%因上下文无噪声新成员入职只需学会查code_context_db无需阅读海量文档。实操心得不要追求“全自动”。我曾试图用NLP模型自动抽取规则摘要结果准确率仅41%且无法处理“除非用户VIP等级≥3否则...”这类嵌套条件。结构化数据人工提炼才是工程落地的黄金组合。3. 实操全流程从零部署一个可审计、可降耗、可兜底的Codex工作流现在我们把前面的设计落地为可执行的实操流程。整个过程分为四个阶段环境准备 → 凭证中心搭建 → 上下文库构建 → Codex集成。全程基于Linux/macOSWindows用户请用WSL2。3.1 环境准备为什么必须用Python 3.11和Node.js 18Codex工作流对运行时环境有隐性要求不是版本越高越好而是要匹配底层依赖的ABIApplication Binary Interface。踩过的最大坑是用Python 3.9跑cubox-cli结果在解析飞书多维表格API返回的datetime字段时崩溃因为旧版pydantic不兼容飞书返回的ISO 8601扩展格式。推荐环境栈Python 3.11.9必须≥3.11因tomllib模块原生支持TOML配置替代易出错的pip install tomlNode.js 18.20.2LTSfetchAPI稳定crypto模块支持现代算法Git 2.40支持git worktree便于多项目上下文隔离Docker 24.0用于隔离Codex调用沙箱防token泄露验证命令# Python python3 -c import tomllib; print(OK) # Node.js node -e console.log(globalThis.fetch ? OK : FAIL) # Git git worktree list 2/dev/null echo OK || echo FAIL关键依赖安装# Python依赖创建专用venv python3 -m venv ~/codex-env source ~/codex-env/bin/activate pip install --upgrade pip pip install pydantic2.7.1 requests2.31.0 cryptography42.0.2 python-jose[cryptography]3.3.0 # Node.js依赖全局安装CLI工具 npm install -g cubox-cli1.8.3 # 验证Cubox-cli cubox-cli --version # 必须输出1.8.3注意cubox-cli1.8.3是最后一个支持飞书多维表格v1 API的版本。新版API要求OAuth2.0授权而Cubox-cli的token刷新逻辑有bugcc switch local proxy failed根源。坚持用1.8.3配合我们自研的TokenManager比升级到新版更稳定。3.2 凭证中心搭建用50行Shell脚本实现Token自动续签TokenManager我们用Python写了核心逻辑但生产环境需要一个轻量级、无依赖的启动入口。我用Shell脚本封装确保即使Python环境损坏也能手动触发续签。步骤1创建凭证存储目录mkdir -p ~/.codex/credentials chmod 700 ~/.codex/credentials # 创建加密密钥主密钥务必离线保管 openssl rand -base64 32 ~/.codex/master.key chmod 600 ~/.codex/master.key步骤2编写token-renew.sh52行已生产验证#!/bin/bash # ~/.codex/token-renew.sh set -e MASTER_KEY$(cat ~/.codex/master.key) CREDENTIALS_DIR~/.codex/credentials renew_token() { local service$1 local refresh_file$CREDENTIALS_DIR/${service}_refresh.jwt if [ ! -f $refresh_file ]; then echo No refresh token found for $service. Please run cubox-cli login --service $service exit 1 fi # 调用Python TokenManager假设已部署为HTTP服务 # 生产环境建议用FastAPI部署此处为简化用curl调本地端口 local response$(curl -s -X POST http://localhost:8000/refresh \ -H Content-Type: application/json \ -d {\refresh_token\:\$(cat $refresh_file)\,\master_key\:\$MASTER_KEY\}) if echo $response | jq -e .access_token /dev/null; then echo $response | jq -r .access_token $CREDENTIALS_DIR/${service}_access.jwt echo $response | jq -r .refresh_token $refresh_file echo ✅ Renewed $service token at $(date) else echo ❌ Failed to renew $service token: $response # 降级策略发送告警并退出 echo TOKEN RENEWAL FAILED for $service at $(date) | mail -s Codex Alert adminyourcompany.com exit 1 fi } # 主逻辑 case $1 in notion) renew_token notion ;; deepseek) renew_token deepseek ;; all) renew_token notion renew_token deepseek ;; *) echo Usage: $0 {notion|deepseek|all} exit 1 ;; esac步骤3设置定时任务# 每30分钟检查一次Token因Access Token 15分钟过期留缓冲 (crontab -l 2/dev/null; echo */30 * * * * /home/yourname/.codex/token-renew.sh all) | crontab - # 立即执行一次 ~/.codex/token-renew.sh all验证Token状态# 查看Notion Token有效期 jwt decode $(cat ~/.codex/credentials/notion_access.jwt) | grep exp # 输出应为未来15分钟内的时间戳这套方案的优势零外部依赖不依赖Docker、K8s纯Shellcurl任何Linux服务器都能跑失败即告警Token续签失败自动发邮件避免静默失效服务隔离notion和deepseek凭证物理隔离互不影响。3.3 上下文库构建飞书多维表格实战配置指南飞书多维表格是Codex上下文的理想载体因其支持多视图看板、表格、日历适配不同查询场景字段联动如选servicepayment自动过滤context_id权限分级工程师可读实习生只读特定列API稳定v1 API文档完善无频繁变更。创建code_context_db库的7个必设字段字段名类型必填说明示例context_id文本是全局唯一小写字母下划线payment_risk_v2service单选是所属业务域payment,auth,notificationinput_schema文本是JSON Schema字符串≤500字符{user_id:string,amount:number}output_schema文本是同上{decision:string,reason:string}rules_summary文本是人工撰写的规则摘要≤500字1. 单日限额5万2. IP频次限制...sample_inputs文本否2-3个JSON示例用换行分隔{user_id:U1,amount:100}notion_page_id文本否关联的Notion页面ID用于跳转b4a2e8c1-...关键配置技巧视图设置创建“工程师视图”显示所有字段和“新人视图”隐藏input_schema/output_schema只显示context_idrules_summarynotion_page_id筛选器在“工程师视图”加筛选器service 当前选择方便按业务域快速查找自动化用飞书机器人监听code_context_db新增行自动向#codex-ops频道推送消息“新增context_idauth_jwt_v3请负责人审核”。Cubox-cli关联配置在项目根目录创建.cuboxrc# .cuboxrc [auth] # 使用我们自研TokenManager的API端点 token_url http://localhost:8000/token # 飞书多维表格API Token从飞书开发者后台获取 feishu_token t-xxx [context] # 飞书多维表格Base ID在表格URL中获取 base_id tbl_xxx # 表名必须和飞书内完全一致 table_name code_context_db # 字段映射告诉CLI哪个字段对应什么 context_id_field context_id service_field service input_schema_field input_schema output_schema_field output_schema rules_summary_field rules_summary测试上下文注入# 在任意代码文件中添加注释 echo // codex: context_idpayment_risk_v2 test.ts # 执行注入 cubox-cli inject --file test.ts # 查看生成的Prompt前缀应包含input/output schema和rules cat test.codex.prompt3.4 Codex集成用3个Bash函数实现“所见即所得”开发最后一步把所有组件串起来让工程师在VS Code里敲CtrlShiftP就能触发Codex且全程可控。创建~/codex-functions.sh# ~/codex-functions.sh codex-generate() { local file$1 local context_id$(grep -oP codex: context_id\K[^ ] $file | head -1) if [ -z $context_id ]; then echo ❌ No codex context_id found in $file return 1 fi # 步骤1注入上下文 cubox-cli inject --file $file local prompt_file${file}.codex.prompt # 步骤2调用Codex用curl直连避免Node.js依赖 local response$(curl -s -X POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $(cat ~/.codex/credentials/deepseek_access.jwt) \ -H Content-Type: application/json \ -d { \model\: \deepseek-coder-33b-instruct\, \messages\: [ {\role\: \system\, \content\: \You are a senior engineer. Generate ONLY TypeScript code. No explanations.\}, {\role\: \user\, \content\: \$(cat $prompt_file)\} ], \temperature\: 0.1 } | jq -r .choices[0].message.content) # 步骤3安全写入不覆盖原文件生成新文件 echo $response ${file%.ts}.generated.ts echo ✅ Generated to ${file%.ts}.generated.ts } codex-audit() { # 对生成的文件做基础审计 local gen_file$1 if [ ! -f $gen_file ]; then echo ❌ File not found: $gen_file return 1 fi # 检查硬编码密钥 if grep -q password\|secret\|key $gen_file; then echo ⚠️ Hardcoded credentials detected! fi # 检查SQL注入风险 if grep -q query.*\.*\ $gen_file; then echo ⚠️ Possible SQL injection pattern! fi # 语法检查 npx -p typescript tsc --noEmit --skipLibCheck $gen_file 2/dev/null echo ✅ TypeScript syntax OK || echo ❌ TypeScript syntax error } codex-commit() { # 生成审计提交一体化 local file$1 codex-generate $file local gen_file${file%.ts}.generated.ts codex-audit $gen_file git add $gen_file git commit -m feat(codex): generate $file from context $(grep -oP codex: context_id\K[^ ] $file) }加载到Shellecho source ~/codex-functions.sh ~/.bashrc source ~/.bashrcVS Code快捷键绑定在keybindings.json中[ { key: ctrlshiftp, command: shellscript.execute, args: { command: codex-generate $(code --reuse-window --wait), terminal: integrated } } ]现在当你打开payment-validator.ts写好// codex: context_idpayment_risk_v2按CtrlShiftP几秒后就生成payment-validator.generated.ts且自动做了安全扫描。整个流程不离开编辑器不暴露Token不污染原文件。4. 常见问题与排查技巧实录那些让你凌晨三点崩溃的错误其实都有解法Codex工作流的稳定性不取决于它多强大而取决于你能否在报错瞬间定位到根因。以下是我在7个生产环境、23次故障复盘中整理的高频问题速查表按错误现象反向索引解决方案。4.1cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses现象Cubox-cli报错但curl -v https://api.deepseek.com能通网络没问题。根因分析Cubox-cli的proxy switch逻辑会尝试修改系统代理设置如http_proxy环境变量但Codex调用时又需要直连。两者冲突导致/responses端点无法路由。解决方案彻底禁用Cubox-cli的proxy功能# 编辑~/.cuboxrc在[auth]下加 disable_proxy true手动设置Codex调用的环境变量# 在codex-generate函数中调用curl前加 export HTTP_PROXY export HTTPS_PROXY验证echo $HTTP_PROXY应为空。避坑技巧永远不要让CLI工具自动修改系统代理。用curl --noproxy * ...显式指定不代理比依赖CLI的proxy开关更可靠。4.2token exchange failed: token endpoint returned status 403 forbidden: country现象TokenManager返回403日志显示country not supported但你的IP明明在国内。根因分析飞书/DeepSeek的Token endpoint做了GeoIP检测但检测依据是HTTP请求头中的X-Forwarded-For而非真实IP。如果你的TokenManager部署在Nginx反代后而Nginx没透传真实IP服务端看到的就是Nginx内网IP如10.0.0.1被判定为“未知地区”。解决方案Nginx配置必须包含location /token { proxy_pass http://localhost:8000; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header Host $host; }TokenManager代码中从X-Forwarded-For取IP注意防伪造# 在FastAPI路由中 def get_client_ip(request: Request): xff request.headers.get(X-Forwarded-For) if xff: # 取第一个IP防伪造只信可信代理链 return xff.split(,)[0].strip() return request.client.host避坑技巧在TokenManager启动时打印get_client_ip()结果到日志。如果总是127.0.0.1说明代理没配好。4.3already reached output token limit. response truncated现象Codex返回的代码被截断末尾是...且usage.total_tokens接近模型上限。根因分析不是模型限制而是上下文注入时Cubox-cli把整个文件内容当作了prompt的一部分。例如你在validator
