建立一張 bug issue 不難。麻煩的是那些你做久了已經不太會特別說出口的規則：title 要不要帶 component、哪些 label 必加、issue 放哪個 project、priority 怎麼判、description 缺 reproduction steps 時要怎麼處理。

人照著習慣做，幾分鐘就結束。換成 prompt，常常寫了半天還漏一條。

Record & Replay 適合這類 SOP。你在 Mac 上把工作做一次，Codex 觀察完成流程需要的操作與畫面內容；停止錄製後，它把這段示範整理成一份可以檢查、修改、之後再使用的 Skill。[1][2][3][7]

第一次還是得自己把流程跑完。下次遇到同類工作，直接換 inputs 再用這份 Skill，比重新從空白 prompt 交代整套 SOP 省事。

錄完之後，Codex 要留下哪些東西

Record & Replay 依賴 Computer Use，功能在 macOS 上使用。初始 rollout 另有地區限制。錄製開始後，Codex 會看到完成這段 workflow 所需的操作與相關視窗內容；你控制何時開始，也控制何時停止。[1][2][3][4][7]

錄製結束後，產生的 Skill 至少要把下面幾件事說得清楚：[7]

  • 什麼情況要用這個 workflow
  • 哪些 inputs 每次可能不同
  • 實際要完成哪些 steps
  • 最後用什麼條件驗收

後續執行可以換新的 issue、檔案、日期或其他輸入。Codex 再依當下能用的 Computer Use、browser actions、plugins 等工具完成相似工作。[3][4][7]

Record & Replay 工作流程：人示範一次 workflow，Codex 產生可編輯 Skill，經過 review、換新 inputs 重跑並驗證結果。

Figure 1｜How Record & Replay turns a demonstration into a reusable Skill。

用 configured issue 看一次，比錄三個按鈕有用

假設一個團隊對 bug issue 有固定要求：

  1. 建立新的 bug issue。
  2. title 按團隊 naming convention 填寫。
  3. 選 project 與負責 team。
  4. 加上必要 labels。
  5. 依影響程度設定 priority。
  6. description 放進團隊需要的結構，例如現象、重現步驟與預期結果。
  7. 送出後再檢查 project、labels、priority 和 description。

這只是示意 workload，不代表每個團隊都需要同一套欄位。OpenAI 本身也把 correctly configured issue 列在 Record & Replay 的例子裡。[2]

Issue title、body、assignee 可能下一次就換掉；建立、填欄位、送出、檢查的流程通常比較穩。團隊慣例又是另一回事，例如 production bug 的 priority 規則、特定 component 要加哪個 label、title 是否需要 prefix。這些規則最容易在「我會做」和「我寫得出完整 SOP」之間漏掉。

錄製前先說明目標，以及哪些 inputs 預期會換。示範時用合理的 sample data，把工作完整做完，做到成功條件出現就停。官方文件也建議 recording 要短而完整，不要把無關的 cleanup 一起收進去。[7]

所以建立完 issue 就停。後面順手整理 inbox、回信、關分頁，對這份 Skill 沒有幫助。

錄完先讀 Skill，不要急著 Replay

一次 demonstration 只能證明「這次你怎麼做」，很多規則的原因仍然藏著。

例如示範裡把 priority 設成 High。Codex 看得到這個動作，但單靠一次觀察，無法知道是所有 production bug 都該用 High，還是這張 issue 剛好嚴重。Naming convention、field defaults、branching decision 也會有同樣問題。

官方的 Record & Replay 指南因此把 refinement 放進正常流程，特別提醒使用者補上 naming conventions、field defaults 和 decision points。[7]

檢查 draft 時，先看哪些欄位被 sample value 固定住，再找沒有寫出條件的分支，以及只有熟手才知道的團隊慣例。該刪的示範雜訊刪掉，該補的條件寫進去，再拿另一個案例測。

第二次測試要故意換 inputs

第一次如果錄的是：

Title: Checkout fails after coupon removal
Priority: High
Project: Payments

第二次就不要再拿幾乎一樣的 issue 測。換一個不同的 title、project 或 priority，讓 Skill 必須真的套用規則，而不是照抄第一次看到的值。[7]

驗收也不要只看它有沒有一路點到 Submit。回到結果檢查：issue 是否建立成功、必要 labels 有沒有出現、priority 是否符合規則、description 的結構是否保留。

Success criteria 本來就含糊的 workflow，錄製後也不會突然多出一套可靠驗收。這種情況先把「做到什麼才算完成」補清楚，再測 Skill。

如果第二次還需要你逐欄提醒，就回去修 Skill。等它能在新案例上照同一套規則完成工作，而且結果能被檢查，再把這個 SOP 當成可重用能力。

哪些 SOP 值得錄

官方對 Record & Replay 的適用描述很窄：stable、repeatable，而且通常是 easier to show than describe 的工作。[2][3][4]

實際選擇時，可以用工作本身來判斷：

工作狀況比較合理的做法
流程常重複、主要步驟穩定、inputs 會換，而且結果能驗收Record & Replay 很合適
SOP 幾句文字就能完整寫清楚直接寫 Skill 通常更省事
一次性的 exploratory task，每次都要重新決定下一步直接用 prompt 或人工處理
介面與規則經常改，連 success criteria 都不穩先不要把它錄成固定 workflow

Skills 本來就能保存 reusable instructions、resources 和 scripts，也能由使用者明確指定，或由 Codex 根據任務選用。[6]

Record & Replay 使用判斷圖：重複、穩定、較適合示範且結果可驗收的 workflow 適合錄製；其他情況可直接寫 Skill 或使用一般 prompt。

Figure 2｜When should you use Record & Replay?

Skill、Automation、Plugin 放在不同層

Record & Replay 產出的還是 Skill。它保存的是 workflow 怎麼做。

需要定時跑，再交給 Automation。Codex Automations 可以把 instructions 和 optional Skills 放到排程上，完成後把結果送進 review queue；排程負責啟動時間，Skill 仍然負責工作方法。[6]

如果需求已經變成一個要讓團隊安裝、跨 project 重用的完整套件，Plugin 才是下一層。2026 年 3 月的官方 release notes 已把 Codex Plugins 定義成 installable workflow bundles，可以把 Skills、optional app integrations 與 MCP server configurations 包在一起。[5]

錄製畫面本身也是輸入資料

Record & Replay 會持續觀察直到你停止錄製。官方 launch guidance 明確要求 recording 聚焦在 workflow，並避免 secrets 或 sensitive data。[3][7]

因此 sample data 可以真實，但不要把 password、token、private key、客戶資料或與任務無關的敏感視窗一起帶進 demonstration。[3][7] 錄製時看到了什麼，仍然要自己管。

參考資料

  1. OpenAI, ChatGPT & Codex changelog, 2026-06-18 Record & Replay release. https://developers.openai.com/codex/changelog
  2. OpenAI, ChatGPT Release Notes, 2026-06-18 Record & Replay entry. https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes-notes
  3. OpenAI, ChatGPT Business - Release Notes, 2026-06-18 Record & Replay entry. https://help.openai.com/en/articles/11391654
  4. OpenAI, ChatGPT Enterprise & Edu - Release Notes, 2026-06-18 Record & Replay entry. https://help.openai.com/en/articles/10128477
  5. OpenAI, ChatGPT Business - Release Notes, 2026-03-26 Plugins in Codex entry. https://help.openai.com/en/articles/11391654
  6. OpenAI, Introducing the Codex app, 2026-02-02；用於 Skills 與 Automations 的既有角色。 https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/
  7. OpenAI, Record & Replay, living documentation；只用來交叉核對 workflow mechanics、Skill draft structure、refinement 與 replay，不用來反推 2026-07-03 之後的 UI、plan 或 rollout 狀態。 https://learn.chatgpt.com/codex/extend/record-and-replay