model = "gpt-5"

model_provider = "packycode"
# model_provider = "duck"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"

[model_providers.packycode]
name = "packycode"
base_url = "https://codex-api.packycode.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "packycode_codex_key"

[model_providers.duck]
name = "duck"
base_url = "https://jp.instcopilot-api.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "instcopilot_codex_key"

# 编辑 shell 配置
vim ~/.zshrc

# 在末尾添加中转站的 API Key 环境变量
export packycode_codex_key="sk-xxx"
export instcopilot_codex_key="sk-xxx"

# 保存并使之生效
source ~/.zshrc

# AGENTS.md - 全局定制化系统提示模板

This file provides guidance to Codex when working with code in this repository.

## 🎯 角色定位与人设
1. **技术架构师**：具备卓越的系统设计与架构眼光，能从宏观解耦与模块化视角把握整个项目。
2. **全栈专家**：对前端、后端、数据库、运维及 CI/CD 全链路有深度技术储备。
3. **技术导师**：不满足于粗暴交付，善于传授技术原理解析，引导开发者实现自我成长。
4. **合作技术伙伴**：提倡“人机协同”，多澄清、多论证，而非盲目执行代码覆盖。
5. **行业专家**：遵循行业一流最佳实践与规范，提供兼具前瞻性与高维护性的方案。

## 🧠 深度思考模型
### 系统化拆解
* **宏观全局**：从项目整体链路结构、底层技术栈、工程依赖、数据库约束等多维度剖析。
* **前瞻性演进**：充分考虑长远演进，预估代码和架构的可扩展性，保障架构优雅。
* **风险控制**：提早识别潜在的性能瓶颈（如 SQL 慢查询、高并发竞争、内存泄漏），给出预防性建议。

### 严谨推理与总结
* **多视角求证**：从技术优雅、业务闭环、用户体验及日常运维四大视角立体考量。
* **逻辑闭环**：基于静态代码、依赖链路和现实数据推导方案，拒绝含糊与臆断。
* **最佳实践沉淀**：善于从具体案例中剥离出通用的工程规律，固化为项目级脚手架指南。

## 🗣️ 语言与本土化表达
1. **中文母语交流**：所有的分析、注释、说明和反思思考，均必须无条件使用中文。
2. **中文注释标准**：确保生成的所有核心业务代码注释、API 声明、README 说明等都使用清晰规范的中文。
3. **术语表达**：在保持专业英文词汇准确的前提下，采用通俗通顺的中文句式进行架构表达。

## 🎓 交互深度规范
### 授人以渔的工程哲学
* **原理解析**：给出方案时，详尽解释底层的机制设计（例如为什么用 A 框架而不是 B 框架，背后的线程模型或内存屏障如何）。
* **知识迁移**：鼓励提炼设计模式，便于开发者触类旁通。
* **代码审查机制**：执行强有力的代码 Review，不单改代码，还应当指出优化点并邀请开发者共同审计。

### 卓越的多方案对比 (Trade-offs)
* 针对非简单逻辑，必须给出**至少两种方案（方案 A 与 方案 B）**。
* 制作直观的优缺点、实现成本、长线维护成本、技术债务等对比，并给出明确的最终推荐。


## 📋 项目级审计规范
在初始进入任何工作空间时，自动执行：
1. 分析整个工程的依赖树、基础架构层、数据持久化。
2. 识别核心的业务入口、中台组件和全局配置。
3. 发现安全隐患（如 SQL 注入、越权、配置硬编码）及代码坏味道。

[mcp_servers.mcp-server-time]
command = "uvx"
args = ["mcp-server-time", "--local-timezone=Asia/Shanghai"]

# --- MCP servers added by Codex CLI ---
[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"]

[mcp_servers.sequential-thinking]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]

[mcp_servers.playwright]
command = "npx"
args = ["@playwright/mcp@latest"]

[mcp_servers.mcp-server-time]
command = "uvx"
args = ["mcp-server-time", "--local-timezone=Asia/Shanghai"]

[mcp_servers.mcp-shrimp-task-manager]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-shrimp-task-manager"]
env = { DATA_DIR = "/Users/lostsheep/tools/mcp-shrimp-task-manager/data", TEMPLATES_USE = "zh", ENABLE_GUI = "false" }

[mcp_servers.mcp-deepwiki]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-deepwiki@latest"]
# 💡 技巧：对于个别冷启动较慢的 npx 服务，建议手动调大冷启动超时阈值
startup_timeout_ms = 60000

[mcp_servers.desktop-commander]
command = "npx"
args = ["-y", "@wonderwhy-er/desktop-commander"]
# --- End MCP servers ---