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> Pipeline-Rolle: **Finish und Ship** (Wave 3, Polishing)
> Codex liefert das beste Endprodukt aller Harnesses β aber nur wenn der Input gut ist.
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## 1. Quick Start
```bash
cd ~/Projekte/MeinProjekt # im Projektordner starten
codex # interaktive Session
# oder non-interactive:
codex exec "Lies src/api.py und schreibe Type Hints fuer alle Funktionen"
```
Fuer Code-Review:
```bash
codex review # automatischer Code-Review des aktuellen Repos
codex review src/api.py # nur eine Datei reviewen
```
Erste Schritte:
```
> Lies das Tasksheet: [Inhalt aus harness-tasksheets/task-codex-polish.md]
> Lies src/ und gib mir eine Einschaetzung: Was muss noch getan werden?
```
Codex wird jetzt ~10 Rueckfragen stellen. **Das ist kein Bug β das ist das Feature.**
Alle Fragen beantworten, dann baut Codex sauber.
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## 2. Typischer Workflow
**Codex ist der letzte Schritt β nicht der erste.**
1. **Code von Hermes liegt vor** β funktional, aber roh.
2. **Tasksheet lesen** β Was hat Hermes gebaut? Was fehlt?
3. **Ruckfragen beantworten** β Codex fragt ~10x nach. Geduld zahlt sich aus.
4. **Polishing** β Type Hints, Error Handling, Docstrings, README.
5. **Review** β `codex review` laufen lassen.
6. **Samuel reviewed** β Fertiges Produkt Samuel zeigen.
7. **Ship** β Commit-Freigabe von Samuel.
Beispiel-Flow:
```
> Lies DECISIONS.md und src/. Hermes hat die Implementierung gebaut.
Deine Aufgabe: Polishing. Type Hints, Error Handling, Docstrings.
Dann README.md aktualisieren.
[Codex stellt Rueckfragen]
> Antwort auf Frage 1: Python 3.11+
> Antwort auf Frage 2: FastAPI-Style Docstrings
> Antwort auf Frage 3: Ja, pytest fuer alle neuen Funktionen
[Codex baut]
> Lauf `codex review` und zeig mir das Ergebnis.
```
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## 3. Starken nutzen
**Bestes Endprodukt:** Codex liefert Code der tatsaechlich production-ready
aussieht. Type Hints, Error Handling, Docstrings β alles dabei.
**Grundliche Ruckfragen (~10x bevor gebaut):**
Das klingt nervig ist aber wertvoll. Jede Frage verhindert eine Annahme
die spaeter korrigiert werden muss.
```
Codex: "Soll die agents-Liste aus YAML oder aus einer Datenbank geladen werden?"
β Ohne diese Frage: Codex haette geraten β moegliche Re-Arbeit
β Mit Antwort: saubere Implementierung beim ersten Mal
```
**Scope-Treue:** Codex bleibt nah am Referenz-Material. Was im Tasksheet
steht wird gebaut β nicht mehr, nicht weniger.
**Hugbsches Dashboard-Output:** Wenn Codex ein Dashboard baut, sieht
es professionell aus. Besser als Hermes-Output, besser als OpenCode-Output.
**`codex review` fuer automatischen Code-Review:**
```bash
codex review # Review des gesamten Repos
codex review src/api.py # nur api.py
# Output: Konkrete Verbesserungsvorschlaege mit Zeilennummern
```
---
## 4. Schwachen kompensieren
**Langsam am Start:** Codex braucht Zeit um sich einzulesen.
Nicht nach 30 Sekunden abbrechen β Codex denkt noch.
**Dashboard-Stabilitaet:** In der Eval-Phase ist Codex 2x abgestuerzt
beim Generieren grosser Dashboards. Bei komplexen Outputs:
- Scope in kleinere Chunks aufteilen
- Nicht "baue das ganze Dashboard" sondern "baue zuerst die Navbar"
```bash
# Statt:
codex exec "Baue das komplette Dashboard"
# Besser:
codex exec "Baue nur die Navbar-Komponente in src/templates/navbar.html"
codex exec "Baue nur die Sidebar in src/templates/sidebar.html"
codex exec "Integriere Navbar und Sidebar in src/templates/index.html"
```
**Wenig Selbstkritik ("erhaben/selbstbewusst"):** Codex gibt selten zu
wenn etwas nicht stimmt. Besser `codex review` laufen lassen als
Codex selbst fragen ob der Code gut ist.
**GPT 5.4 Medium = mittel-teuer:** Nicht fuer Exploration nutzen.
Codex nur einsetzen wenn der Code fast fertig ist.
**Nicht fuer Recherche oder Drafts:** Das ist Verschwendung.
- Recherche β Claude Code Subagent
- Drafts β OpenCode
- Implementierung β Hermes
- Polishing β Codex
---
## 5. Handoff-Muster
**Von Hermes zu Codex:**
```
> [Inhalt des Hermes-Summary-Tasksheets]
Hermes hat implementiert. Deine Aufgabe:
1. Type Hints fuer alle Funktionen in src/api.py und src/services/
2. Error Handling: HTTPException fuer alle FastAPI Endpunkte
3. Docstrings: Google-Style
4. README.md: Installation + Usage aktualisieren
Scope: NUR diese 4 Punkte. Kein neues Feature.
```
**Codex zu Samuel (Ship):**
```bash
# Nach Codex-Session:
codex review # automatischer Review
# Ergebnis an Samuel:
> Review ist sauber. Aenderungen:
- src/api.py: Type Hints, Error Handling, Docstrings
- README.md: Installation + Usage
Bereit fuer git commit wenn du freigibst.
```
**Fertiges Produkt zeigen:**
```bash
# Server starten und Samuel zeigen:
uvicorn src.main:app --reload --port 8000
# dann: http://localhost:8000 im Browser
```
**`codex review` in Pipeline integrieren:**
```
Wave 3 Checkpoints:
1. codex review β Qualitaets-Check
2. pytest β Tests gruen
3. Samuel reviewed β Ship-Entscheidung
```
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## 6. Kosten-Tipps
**Ruckfragen sind Features, nicht Bugs β Geduld spart Re-Work:**
Eine beantwortete Ruckfrage verhindert eine falsche Annahme.
Falsche Annahme = Re-Run = doppelte Kosten.
```
# Nicht ungeduldig werden:
Codex: "Welches Python-Version minimum?"
> 3.11+
# Diese 2 Sekunden sparen moegliche 5 Minuten Korrektur
```
**Nur fuer Polishing nutzen, nicht fuer Exploration:**
```
# Teuer und schlechter ROI:
codex exec "Erkunde die Codebase und finde Verbesserungsmoeglichkeiten"
# Guenstig und guter ROI:
codex exec "Fuege Type Hints zu src/api.py hinzu"
```
**Scope begrenzen = Kosten begrenzen:**
Je enger der Scope, desto weniger Tokens, desto guenstiger.
**Nach Hermes einsetzen, nicht vor:**
Codex auf rohem, unstrukturierten Code einzusetzen ist teuer weil
viel mehr Korrekturen noetig sind. Erst Hermes, dann Codex.
**`codex exec` fuer automatisierbare Tasks:**
```bash
# Guenstiger als interaktive Session fuer klare Aufgaben:
codex exec "Schreibe pytest-Tests fuer alle Funktionen in src/api.py"
codex exec "Generiere OpenAPI-Dokumentation aus den FastAPI-Endpunkten"
```
**Faustregeln:**
- Type Hints fuer eine Datei: ~$0.05-0.10
- Vollstaendiges Polishing (5 Dateien): ~$0.20-0.50
- README generieren: ~$0.05-0.10
- `codex review` fuer gesamtes Repo: ~$0.10-0.20
- Exploration (nicht empfohlen): $0.50+ fuer schlechten ROI
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