先给出结论：全局指令只保留跨项目稳定的工作习惯和安全约束。把这一点确定下来，后面的命令、权限和验证才有共同标准。
本题容易出错的原因是把项目特定规则写进全局文件会污染其他仓库。先把事实、假设和授权分开，Codex才能知道哪些可直接执行，哪些必须停下来确认。
OpenAI Docs为本题提供了当前边界。Codex会从全局到项目当前目录读取AGENTS.md或覆盖文件，越接近工作目录的规则在组合指令中位置越后。实际项目仍要结合版本与组织策略验证。
把本题写成一张任务卡会更清楚。卡片列出对象、权限、输入和验收，然后执行：写入通用测试偏好、沟通方式和破坏性操作边界，把项目命令留给仓库文件。
团队看板可记录任务类型、耗时和返工，同时在不同仓库询问当前指令来源，确认没有错误继承，这样才能区分速度提升与质量下降。
如果本题还有安装页、错误页和案例页，可让当前文章承担主问题解释，再通过描述性锚文本连接下一步，避免多个页面争夺相同查询。
为了让Codex全局指令能够被另一位成员复现，任务记录至少包含四个检查点：GLOBAL、DEFAULTS、SAFETY、SCOPE。这些英文标签也可用于分支、日志或看板检索。
一次合格复盘要同时回答两件事：是否做到“在不同仓库询问当前指令来源，确认没有错误继承”，以及是否出现“过长的全局规则会与项目要求冲突并占用上下文”。前者决定是否继续，后者决定是否暂停、回滚或补充授权。
多人协作时，配置、脚本和规则都应进入可审查的版本控制；秘密与个人认证信息则保留在受控环境，不随项目复制。
安全与效率不是二选一。过长的全局规则会与项目要求冲突并占用上下文；通过最小权限、明确目标和自动验证可以同时减少等待与事故。