我建议仿照vipin-wiki来做，特别是前端，但别动那个项目的代码，大胆删去我们这边多余的一些文件。但我们的内核仍然是prompt-wiki，所以原材料…
- Stable ID:
codex-user-prompt:86db633112406c1e
- Source kind:
codex-session-user
- Category:
wiki-ingest
- Timestamp:
2026-05-13T11:51:49.958Z
- Semantic hash:
86db633112406c1e219ae6633832217b592ffae3143e429f71971220307733b5
- Public handling: selected full-text prompt with secret filtering.
Prompt Text
我建议仿照vipin-wiki来做，特别是前端，但别动那个项目的代码，大胆删去我们这边多余的一些文件。但我们的内核仍然是prompt-wiki，所以原材料是prompt，说白了就是后端的思维捕捉prompt，过滤，提取，优化，甚至是推荐系统，然后后面用vipin-wiki的框架来拼接，删去当前其他多余冗余的东西，六个agent利用openai harness engineering思想做这个内容。做完时达到直接交付的效果
Reuse Notes
- EXTRACTED: This is a selected Codex prompt or automation prompt from the local Codex corpus.
- INFERRED: Future agents can reuse its structure, constraints, and acceptance criteria when creating similar Codex workflows.