Codex 用 GPT-6.1 Sol Ultra 清理大型代码库，仅耗 5% 周额度

X 用户 @codexneo4 分享了自己用 Codex 完成大规模代码清理的经验。他使用 GPT-6.1 Sol Ultra 模型，仅消耗每周使用额度的 5%，就完成了对大型代码库的冗余代码、重复逻辑、臃肿测试与失效依赖的批量排查。

操作方式是把一段固定提示词粘贴给 Codex。提示词要求 Codex 全面审计代码库，识别未使用的遗留代码、重复处理、膨胀的测试和不再需要的依赖；必要时调用子代理并行调查。

在删除任何代码或测试之前，Codex 需要从引用关系、执行路径和测试结果三方面确认该内容确实不再被使用。如果发现测试失败，不能通过删除测试来掩盖问题，而要修复根本原因。

提示词还要求 Codex 保留关键测试覆盖率，修改完成后运行相关测试、类型检查和 Lint 检查，并最终报告删除的代码、变更内容、验证结果和未解决的问题。判断不确定的部分不能擅自删除，需要向用户确认。

作者认为，这种方法尤其适合长期用 Claude Code 或 Codex 进行氛围编程的开发者。持续让 AI 添加功能的过程中，未被使用的代码和重复逻辑会在不知不觉中累积。

因此，除了用 AI 写代码，也需要定期让 AI 整理代码。作者同时说明，5% 的额度消耗是他个人项目的情况，实际消耗会随项目规模变化。