Codex指令执行失败？模型调用与技能冲突排查指南

Codex指令执行失败的根本原因通常不在于命令本身，而是模型调用链中断或Skill与上下文冲突。典型症状包括/goal指令无响应，或Codex忽略已配置的Skill文件而按默认逻辑修改代码。以下排查步骤可系统定位并修复此类问题。

首先验证模型是否被正确调用。在终端执行codex --debug --model gpt-3.5-turbo-instruct，检查输出中是否包含→ using model: gpt-3.5-turbo-instruct。若未出现模型标识，说明配置未生效，需检查~/.codex/config.toml中的[model]区块完整性。重点确认name字段的值与OpenAI平台当前可用模型名完全匹配，包括大小写、连字符与版本后缀。注意：【gpt-3.5-turbo-instruct 是目前唯一推荐的替代 Codex 的模型，code-davinci-002 已经失效了】。

若调试日志反复出现401 Unauthorized或403 Forbidden，则问题并非模型名称错误，而是API Key权限异常。需登录OpenAI控制台，确认该Key所属分组已开通gpt-3.5-turbo-instruct访问权限，并检查配额是否超限。

诊断Skill加载状态的关键步骤

Skill未被加载是高频故障点。验证方法有两种。第一种是路径验证法：进入项目根目录，执行ls -la skills/（Mac/Linux）或dir skills（Windows），确认skills文件夹存在且名称不含空格、中文或特殊符号。Codex Desktop仅识别skills//skill.yaml结构，【文件夹名必须全英文小写，skill.yaml 必须在子目录的第一层】。

第二种更直接：在项目根目录执行codex --skills-dir ./skills，此命令强制跳过默认路径检索，直接加载当前目录下的skills子目录。若此时Skill生效，则说明原路径配置存在偏差。

清除上下文缓存防止指令冲突

最后一步也是最易被忽略的：清除残留上下文。操作流程如下：先关闭所有Codex终端窗口与桌面端进程；再删除本地缓存目录——rm -rf ~/.codex/cache（Mac/Linux）或del /s /q "%USERPROFILE%.codexcache"（Windows）；最后从项目根目录重新启动Codex CLI：cd /your/project/root && codex。

启动后立即输入/goal clear，再执行原始指令。此操作彻底清空上一会话的模型状态、文件引用及Skill执行栈，确保新指令不受残留上下文干扰。

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