Coletânea de casos de uso do Codex

• A OpenAI organizou e publicou na documentação oficial 12 casos de uso para aplicar imediatamente a ferramenta de codificação agentic Codex no trabalho prático, e cada caso inclui equipes/categorias recomendadas, prompt inicial e informações sobre Skills que podem ser usadas
• Classificados em 6 categorias: Engineering, Front-end, Data, Integrations, Mobile e Evaluation

1. Revisar Pull Requests rapidamente (Integration / Automation)

• Ao adicionar o Codex code review a uma organização ou repositório do GitHub, é possível configurar revisão automática para todos os PRs
  • Ou solicitar manualmente em um comentário do PR com @codex review
• Prompt inicial: @codex review for security regressions, missing tests, and risky behavior changes
• Se encontrar um problema, é possível gerar imediatamente uma tarefa de correção na nuvem com o comentário @codex fix it e atualizar o PR
• É possível personalizar adicionando uma seção de diretrizes de revisão em AGENTS.md
  • Ex.: erros de digitação/gramática → P0, documentação ausente/testes ausentes → P1 etc. para definir prioridades
  • Como as instruções do AGENTS.md mais próximo do arquivo são aplicadas, pacotes específicos podem ter diretrizes próprias em subdiretórios
• Indicado para: equipes que precisam de um sinal extra de revisão antes de aprovar merge, e grandes codebases em produção
• Skill utilizada: Security Best Practices — revisão focada em áreas de risco como segredos, autenticação e mudanças de dependências

2. Construir design responsivo de front-end (Front-end / Design)

• Ao fornecer screenshots, briefings de design e imagens de referência, o Codex converte isso em código de UI responsivo reutilizando componentes e tokens do sistema de design existente
• Requisitos centrais do prompt:
  • Reutilizar componentes existentes e o sistema de design atual (não criar um sistema paralelo novo)
  • Fazer espaçamento, layout, hierarquia e comportamento responsivo corresponderem o máximo possível à screenshot
  • Seguir os padrões de roteamento, gerenciamento de estado e busca de dados do repositório
  • Em partes ambíguas, escolher a implementação mais simples e declarar as premissas
• Com a Skill de Playwright, é possível abrir um navegador real, comparar o resultado com a screenshot e iterar ajustes
  • Também dá para redimensionar a janela para validar o layout em diferentes breakpoints
• Indicado para: iniciar um novo projeto de front-end ou implementar telas desenhadas em uma codebase existente
• Para obter melhores resultados, recomenda-se fornecer referências de vários estados, como layouts desktop/mobile, estados de hover/seleção, telas vazias e telas de carregamento

As páginas detalhadas dos demais casos de uso serão buscadas. Como a navegação é muito longa, o conteúdo do corpo está sendo cortado. Vou mudar para uma forma de extrair apenas o corpo usando view_range. Vou tentar buscar apenas o corpo com curl + grep via bash. Como a página é renderizada em JS, não é possível obter o corpo com curl. Vou usar a ferramenta web_fetch para buscar cada página e extrair apenas o conteúdo após a navegação. Parte do conteúdo do corpo já aparece. Agora vou buscar as páginas restantes em paralelo. Agora também vou verificar a página api-integration-migrations já buscada. Todos os detalhes dos casos de uso foram obtidos. Agora vou organizar os 10 casos restantes no mesmo formato dos itens 1 e 2 em destaque.

3. Entender uma grande codebase (Engineering / Analysis)

Dificuldade: Easy | Tempo estimado: 5 minutos

• Ao entrar em um repositório desconhecido, a ideia é começar pedindo ao Codex que explique a codebase inteira
• Se você precisar contribuir em uma área específica do sistema, quanto mais restringir o escopo, mais específica será a explicação
• Prompt inicial: Explain how the request flows through <name of the system area> in the codebase. Include: which modules own what / where data is validated / the top gotchas to watch for before making changes. End with the files I should read next.
• Indicado para: novos engenheiros em onboarding em um novo repositório, ou desenvolvedores que precisam entender o funcionamento antes de alterar funcionalidades

4. Iterar sobre problemas difíceis (Engineering / Analysis)

Dificuldade: Advanced | Tempo estimado: Long-running

• Ao fornecer um script de avaliação (eval), o Codex executa automaticamente um loop de melhoria iterativa baseado em pontuação
• Estrutura central do prompt inicial:
  • Ler AGENTS.md → localizar o script/comando que pontua a saída atual
  • Aplicar uma melhoria por vez → executar novamente o comando de eval → registrar pontuação e alterações
  • Se a saída for visual, inspecioná-la diretamente com view_image
  • Repetir até que a pontuação total e a média do LLM estejam ambas acima de 90%
• Restrições: não parar no primeiro resultado aceitável / não reverter para a versão anterior, a menos que o novo resultado seja claramente pior
• Indicado para: problemas que podem ser avaliados a cada iteração, saídas visuais ou subjetivas que exigem tanto checagens determinísticas quanto pontuação de LLM-as-a-judge, e sessões longas com necessidade de rastrear progresso

5. Criar jogos para navegador (Engineering / Code)

Dificuldade: Intermediate | Tempo estimado: Long-running

• O fluxo segue de um briefing do jogo → elaboração primeiro de um plano detalhado em PLAN.md → construção efetiva do jogo
• Skills utilizadas:
  • Playwright: jogar o game no navegador ao vivo, inspecionar o estado atual e iterar controles, timing e sensação da UI
  • ImageGen: gerar concept art, sprites, fundos e assets de UI, além de salvar prompts para reutilização posterior em geração em lote
  • OpenAI Docs: consultar a documentação oficial mais recente antes de conectar recursos da OpenAI ao jogo
• Prompt inicial: Use $playwright-interactive, $imagegen, and $openai-docs to plan and build a browser game in this repo. Implement PLAN.md, and log your work under .logs/
• Indicado para: construir um jogo de navegador do zero ou desenvolver games que exigem testes iterativos em controles, visual e implantação

6. Analisar datasets e gerar relatórios (Data / Analysis)

Dificuldade: Intermediate | Tempo estimado: 1 hora

• Executa limpeza de arquivos de dados bagunçados, joins, análise exploratória e modelagem, empacotando tudo como artefatos reutilizáveis
• Requisitos do prompt inicial: ler AGENTS.md → carregar o dataset → explicar conteúdo dos arquivos, chaves de join e problemas de qualidade dos dados → propor um workflow reproduzível desde importação até visualização, modelagem e saída do relatório
• Restrições: preferir scripts e artefatos salvos em vez de estado temporário de notebook / não inventar valores ausentes nem chaves de merge
• Skills utilizadas: Spreadsheet (inspeção de CSV, TSV e Excel), Jupyter Notebook (análise exploratória), Doc (relatório .docx), Pdf (renderização do artefato final em PDF)
• Indicado para: trabalhos analíticos que começam com arquivos confusos e precisam terminar em gráficos, notas, dashboards ou relatórios, e equipes que precisam de scripts reproduzíveis

7. Gerar decks de slides automaticamente (Data / Automation)

Dificuldade: Easy | Tempo estimado: 30 minutos

• Edita arquivos pptx diretamente por código e combina isso com geração de imagens para aplicar regras de layout repetíveis em cada slide
• Skills utilizadas:
  • Slides: criar e editar decks .pptx com PptxGenJS, incluindo scripts de renderização e validação para detectar overflow, sobreposição e problemas de fonte
  • ImageGen: gerar ilustrações, capas, diagramas e visuais dos slides, mantendo uma direção visual reutilizável
• Essência do prompt inicial: adicionar logo.png no canto inferior direito de todos os slides / mover o texto de determinados slides para a esquerda + gerar imagem à direita / manter o branding existente / executar verificações de overflow e substituição de fontes antes da entrega
• Indicado para: equipes que transformam notas e entradas estruturadas em slides repetíveis, ou que recriam decks a partir de screenshots, PDFs e apresentações de referência

8. Iniciar tarefas de programação pelo Slack (Integrations / Automation)

Dificuldade: Easy | Tempo estimado: 5 minutos

• Configuração em 3 etapas: instalar o app do Slack → conectar repositório e ambiente → adicionar @Codex ao canal
• Ao mencionar @Codex em uma thread, uma tarefa é iniciada com pedido, restrições e resultado desejado
• Prompt inicial: @Codex analyze the issue mentioned in this thread and implement a fix in <name of your environment>
• Ao abrir o link do trabalho, é possível revisar o resultado e, se precisar de ajustes adicionais, fazer follow-up pelo Slack
• Dica: se não houver contexto suficiente na thread ou sugestões de correção, inclua isso diretamente no prompt
• Indicado para: handoffs assíncronos que começam em threads do Slack, e equipes que precisam fazer triagem de issues, corrigir bugs ou implementar escopos limitados sem trocar de contexto

9. Criar apps para o ChatGPT (Integrations / Code)

Dificuldade: Advanced | Tempo estimado: 1 hora

• Todo app do ChatGPT é composto por 3 elementos: servidor MCP (definição de ferramentas) + widget React opcional + conexão com o ChatGPT
• Skills utilizadas:
  • ChatGPT Apps: planejamento das tools, conexão de recursos MCP e orientação sobre o fluxo de build
  • OpenAI Docs: consultar o guia mais recente do Apps SDK antes de escrever código
  • Vercel: usar o guia do ecossistema Vercel e o servidor MCP oficial da Vercel
• Requisitos do prompt inicial: escolher 1 resultado principal para o usuário → propor de 3 a 5 tools com nome, descrição e entradas/saídas claras → decidir se a v1 precisa de widget → preferir TypeScript no servidor MCP e React no widget → especificar requisitos de autenticação, deploy e testes
• Saídas: plano de tools / árvore de arquivos proposta / conjunto de prompts golden / riscos e perguntas em aberto
• Indicado para: planejamento inicial de apps para ChatGPT, scaffolding de servidor MCP, e loops rápidos desde testes locais com HTTPS até validação no modo de desenvolvedor do ChatGPT

10. Construir apps para iOS e macOS (Mobile / Code)

Dificuldade: Advanced | Tempo estimado: 1 hora

• Desde o scaffolding de projetos SwiftUI até build e depuração, o fluxo prioriza CLI (xcodebuild ou Tuist)
• Se já houver um projeto Xcode existente, o XcodeBuildMCP pode ser usado para listar targets, selecionar schemes, compilar, executar e capturar screenshots de forma iterativa
• Skill utilizada: Build iOS Apps — build e refatoração de UI em SwiftUI, aplicação de padrões recentes do iOS como Liquid Glass, auditoria de performance em runtime no simulador e debugging
• Restrições do prompt inicial: manter CLI como prioridade / reutilizar modelos, padrões de navegação e utilitários compartilhados existentes / manter compatibilidade com iOS e macOS, a menos que o escopo seja explicitamente limitado / executar um pequeno ciclo de validação a cada mudança
• Saídas: scaffolding do app ou fatia funcional solicitada / scripts de build e execução / etapas mínimas de validação realizadas / especificação de schemes, simuladores e checks usados
• Indicado para: apps SwiftUI greenfield criados pelo Codex desde o zero, ou projetos Apple existentes que exigem schemes, saída do simulador, screenshots e automação de UI

11. Converter designs do Figma em código (Front-end / Design)

Dificuldade: Intermediate | Tempo estimado: 1 hora

• Com o servidor MCP do Figma, é possível obter contexto estruturado de design, variáveis, assets e variantes exatas, e então converter isso em código alinhado ao sistema de design do repositório
• Skills utilizadas:
  • Figma: começar com get_design_context → depois get_screenshot para obter contexto e screenshot antes de implementar / usar mapeamento Code Connect para vincular componentes publicados aos arquivos de origem / criar regras de sistema de design por projeto para fluxos repetíveis de Figma-to-code
  • Playwright: validar comportamento responsivo e o resultado implementado em um navegador real, comparando com a referência do Figma e iterando correções
• Fluxo central do prompt inicial:
  1. Obter o contexto exato do nó/frame com get_design_context
  2. Se a resposta vier truncada, mapear a estrutura do arquivo com get_metadata e buscar novamente apenas os nós necessários
  3. Obter a screenshot da variante exata a ser implementada com get_screenshot
  4. Baixar os assets e então começar a implementação — reutilizar componentes existentes e design tokens, sem criar um sistema separado
  5. Se o Figma retornar imagens localhost ou fontes SVG, usar exatamente como vierem, sem placeholders nem novos pacotes de ícones
  6. Validar a UI no navegador com Playwright e iterar correções para divergências visuais e de interação
• Recomendações de preparação prévia do arquivo no Figma:
  • Usar variables ou design tokens para cor, tipografia e espaçamento
  • Transformar elementos de UI repetidos em componentes e evitar repetição de camadas destacadas
  • Aproveitar auto layout sempre que possível em vez de posicionamento manual
  • Definir nomes de frames e layers de modo que tela, estado e variante fiquem claramente distinguíveis
  • Manter ícones e imagens reais dentro do arquivo
• A saída do Figma MCP (no formato React + Tailwind) deve ser tratada como referência estrutural, e o estilo final do código deve ser traduzido para os utilitários, wrappers de componentes, sistema de cores, escala tipográfica, tokens de espaçamento, roteamento, gerenciamento de estado e padrões de data fetching reais do projeto
• Indicado para: implementar em uma codebase existente telas e fluxos já finalizados no Figma, e equipes que querem que o Codex trabalhe com base em contexto de design estruturado

12. Atualizar integrações de API (Evaluation / Code)

Dificuldade: Intermediate | Tempo estimado: 1 hora

• Atualiza integrações existentes com a OpenAI API para os modelos recomendados e recursos de API mais recentes, incluindo validação contra regressões
• Skill utilizada: OpenAI Docs — consultar os guias mais recentes de modelos, migração e API antes de alterar o código
• Requisitos do prompt inicial:
  • Fazer um inventário dos modelos, endpoints e premissas de tool usados atualmente no repositório
  • Definir o menor plano de migração possível para a rota suportada mais recente
  • Manter o comportamento existente, exceto quando a nova API ou o novo modelo exigirem mudanças
  • Atualizar prompts conforme a orientação mais recente para prompts dos modelos atuais
  • Destacar mudanças em prompts, tools e formatos de resposta que exijam revisão manual
• Indicado para: equipes que estão migrando de modelos antigos ou interfaces antigas de API, e precisam de uma migração com preservação de comportamento acompanhada de validação explícita

[j2sus91]

Esperei exemplos oficiais de uso,
mas no fim só tem conteúdo óbvio.