如何在codex上用好鸭哥的上下文系统来进行某个市场、业务的探索？

对创业项目的建议是：长期愿景可以很大，短期要先找到能迈出的有效前十步；具体做法是锁定一个不太大众也不太小众的细分受众和需求，把它做到该细分里最好，再去找渠道。放到市场探索上，这意味着不要一上来就让 Codex 帮你分析整个行业，而是先选一个能说清楚“谁、什么场景、缺什么”的切口，让 AI 围绕这个切口收集和整理信息。切口越具体，你越能判断它给出的东西是真洞察还是空泛套话。这个建议成立的前提是你确实有一个想验证的方向；如果方向还没定，先做这一步缩小范围本身就是探索⁠1。

立正反复强调，很多人用不好 AI 是因为上下文没给足，AI 根本不知道你要什么，更谈不上做好；配套的是上下文窗口管理、文档化这些具体功夫。他还说这套方法不绑定工具，Cursor、Codex、Claude Code 界面和收费不同，但方法不变：给足上下文、写清需求和验收标准、执行后验证结果。所以和 Codex 聊项目时，值得先把你的业务背景、已有数据、之前的判断和失败尝试整理成文件放进对话，再让它基于这些材料回答，而不是每轮重新口述。判断有没有做到位，可以看它的回答是否引用了你给的具体信息；如果它开始泛泛而谈，通常是你给的材料还不够具体⁠2,3。

立正讲 AI native 时把代码和算力看作变便宜的东西，真正贵的是真相和认知确定性，所以值得用廉价的计算去换取对市场的确定判断。他也提到和鸭哥协作时，双方各自让 agents 整理需求、架构和待判断的问题，来回交流不多但信息完整，架构层面的取舍仍由人来做。套到你的探索上：可以让 Codex 批量读用户评论、竞品页面、访谈记录，整理成结构化笔记，甚至列出几种可能的业务假设和验证方式；但哪个假设值得投入、哪个信号算数，需要你自己定。一个可试的做法是让它针对你选定的细分受众，列出三到五个可验证的需求假设，并说明每个假设需要什么证据才能成立，然后你挑一个去实际接触用户核对⁠4,5。