先给出结论：审批应根据操作影响和可恢复性设置，而不是按命令数量设置。把这一点确定下来，后面的命令、权限和验证才有共同标准。
排查时首先要承认：过多确认会阻塞流程，完全不确认又可能放行高风险操作。这不是增加流程，而是为了缩小变量，减少无效重试和大范围修改。
OpenAI Docs为本题提供了当前边界。审批不是普通弹窗，而是对高影响或不可恢复操作的授权边界；组织策略还可能禁止某些宽松配置。实际项目仍要结合版本与组织策略验证。
建议选一个代表性项目先演练，不直接覆盖所有仓库。具体做法是低风险读取自动执行，网络、外部写入、权限提升和破坏性动作要求确认，成功后再固化为规范。
验证可以分成行为与证据两部分：先运行关键路径，再审计被批准、拒绝和绕过的操作。两者缺一时都不应宣布完成。
文章引用配置项时要保留准确拼写，并用自然语言解释含义。结构化数据只能描述页面真实可见内容，不能替代正文。
为了让Codex审批策略能够被另一位成员复现，任务记录至少包含四个检查点：APPROVAL、RISK、IMPACT、DECIDE。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“审计被批准、拒绝和绕过的操作”，以及是否出现“把批准当成形式点击，会失去人工判断价值”。前者决定是否继续，后者决定是否暂停、回滚或补充授权。
对非技术用户，交付说明应把“已修改文件”“已执行检查”“尚未验证事项”分开写，避免把技术日志当成最终结果。
一次失败的任务也可以形成资产：保存最小复现、错误原文、排除步骤和最终根因，下一次就不必从猜测开始。
不要把自动化成功等同于业务正确。把批准当成形式点击，会失去人工判断价值，所以最终责任仍需要由了解项目的人承担。