現在のプロジェクトにこの Dots + Codex ワークフローを設定してください: 1. Codex に ~/.codex/agents と .codex/agents を調べさせ、explorer、researcher、worker の役割を確認します。該当する AGENTS.md の指示を読みます。互換性のあるエージェントを再利用し、置き換えを提案する前に競合する指示と固定されたモデルを一覧表示します。 2. 不足している役割についてのみ有効な TOML ファイルを作成し、name、description、developer_instructions を含めます: > explorer: gpt-6-luna、medium effort → 関連ファイル、呼び出し元、既存のテストを追跡;編集なし > researcher: gpt-6-luna、medium effort → ドキュメントと API 制約を確認;編集なし > worker: gpt-6.1-sol、medium effort → 範囲を限定した変更を行い、対象を絞ったテストを実行 3. ~/.codex/config.toml に model = 'gpt-6.1-sol' と model_reasoning_effort = 'high' を下書きします。オーバーライド(プロジェクト設定、アクティブなプロファイル、シェルエイリアス、起動フラグ、タスク設定、agents.default_subagent_model と agents.default_subagent_reasoning_effort)を確認します。変更せずに競合を報告します。 4. AGENTS.md に 1 つのワークフロールールを下書きします:独立した調査を explorer と researcher に委任し、worker にその調査結果を渡し、主要な実装前、繰り返しの失敗後、完了前にチェックポイントを返します。それらのチェックポイントを自分でレビューし、同じ Codex タスクに修正済みの計画、対象を絞った調査、または残りの修正を送ります。 すべての提案された変更をまず差分として表示してください。承認するまで何も適用しないでください。承認後、役割が意図したモデルで読み込まれることを確認してください。既存の権限を保持し、マージやデプロイは行わないでください。
このクリップは OpenAI の GPT-6 Astra で生成されました。ページ上のプロンプトが、生成に使われた原文そのものです。
作例は GPT-6 Astra で、次の設定で生成されました:4:5 · 0:30。同じ設定を使うと最も近い結果が得られます。
まずプロンプトをそのままコピーし、カメラ・動き・ライティングの記述は残して被写体だけ変えます。動画モデルは言い回しに敏感なので、数回試すのがおすすめです。
もちろんです。シーンの差し替えやテンポ表現、アスペクト比の変更など、プロジェクトに合わせて自由に調整してください。