請為新增聊天和音訊提示詞模板建立測試計畫。
風險區域:slug 重複、推薦模型類別錯誤、缺少 locale 欄位、音訊檔案無效,以及列表頁密度問題。 自動化檢查:prompts check、i18n generate/check、媒體示例稽核與 typecheck。 手動檢查:在 en 與 zh 各抽樣一個聊天詳情頁和一個音訊詳情頁。 反向案例:缺少 audioUrl、缺少對話示例,以及模型/類別不匹配。 停止條件:任何已發布模板 schema 失敗,或音訊無法讀取。
GPT-5.2 Codex 是 Rivya 的分析型 AI 編碼助理,適合架構審閱、長週期重構、系統思考,以及大型程式碼庫中的高難度除錯。
範例輸出
適合回歸規劃、內容檢查與發布準備。
Responses
範例輸出
適合回歸規劃、內容檢查與發布準備。
請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。
Codex 測試計畫提示詞的聊天預覽。
輸出
適合回歸規劃、內容檢查與發布準備。
最適合
支援
線上試用
輸入設定
對話控制
選擇 Rivya 何時可以搜尋網頁、應使用多高的推理強度,以及所選模型支援時是否包含模型思考內容。
網頁搜尋
允許支援的模型在回覆時擷取即時網頁結果。
推理強度
使用模型預設值,或在可用時要求更強或更輕的推理層級。
開始一段對話,把規劃、提示詞和創意方向整理成一條可重用的脈絡。
提示詞起步
不想從空白提示開始時,可使用已映射到 GPT-5.2 Codex 的模板,讓第一次執行更穩。
模型證明
先使用上方線上試用,再對照這些範例結果判斷完成度、節奏和任務適配度,之後再決定是否在 Studio 消耗更多點數。
請 Rivya 協助規劃、提示詞、分析或程式碼工作。
Codex 測試計畫提示詞的聊天預覽。
輸出
適合回歸規劃、內容檢查與發布準備。
主要範例
Codex 測試計畫提示詞的聊天預覽。
輸入
提示詞 + 可選圖片
觀察重點
Codex 測試計畫提示詞的聊天預覽。
每次使用點數
按次使用付費 — 點數依使用量計算
為什麼這個模型有效
複雜工程推理能力更強
最適合系統設計和架構
12K output tokens,支援完整程式碼生成
最適合的任務
模型證明
決策適配
決策適配
最適合的任務
任務接近這些情境時使用
GPT-5.2 Codex 常見問題
比較替代模型
OpenAI 在 Rivya 上的進階 GPT 對話模型,適合在任務簡報需要更多推理空間時處理複雜推理、圖像輔助分析、研究統整和結構化寫作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 - 依使用量消耗點數。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 AI 對話模型,具備更強的結構化輸入處理、推理控制和工具導向對話專案能力,適合更複雜的分析與寫作任務。
為什麼考慮它
如果任務適配度接近這個方向,可以考慮它:長篇策略 brief 和決策備忘錄。
OpenAI 在 Rivya 上更高階的 Codex 模型,為要求較高的 repo 級開發專案提供更強的程式碼能力、結構化推理和工具導向協作。
為什麼考慮它
如果點數說明適合下一次執行,可以考慮它:按量付費 — 依使用量消耗點數。