作者正在寻求关于何时终止Codex代码生成模型运行的建议。他们正在寻找除了明显的失败之外的标准，例如重复的测试错误或回到相同的问题。作者还考虑了微妙的指标，例如朝着错误方向的差异不断增大、过度的抽象、在没有进展的情况下重复读取文件，或花费大量时间进行环境设置。作者询问Codex的用户关于他们根据失败的尝试、经过的时间或重复的行为手动停止运行的策略，而不是让运行完成并事后进行审查。 AI
影响 为使用代码生成模型的开发人员提供了对实际使用挑战和优化策略的见解。
排序理由 用户生成的内容，讨论使用现有AI工具的最佳实践。
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