核心观点
Codex 是面向代码工作的环境。用它开发经过测试的脚本，再让文本模型解释已验证的结果，而不是替代可靠计算。
当前问题
- 两份匿名化导出，其中一份包含错误。
- 字段定义、类型、币种及计算规则。
- 一个人工计算的小型参考样本。
1. 定义数据规范
写明必填字段、粒度、去重键、日期和缺失值规则。缺失不等于零，明确哪些错误必须停止处理。
2. 开发并测试脚本
让 Codex 分开读取、校验、聚合与输出。测试参考值和错误情况，不修改源文件，不进行无必要的网络请求。
3. 加入分析说明
GPT 或 Claude 可解释已核验汇总；也可按相同质量和数据条件评估 DeepSeek API。要求引用结果，禁止悄悄修复已被拒绝的数据或重新编造总计。
4. 准备运行管理
记录版本、文件和错误，确定负责人、人工恢复与格式变更处理。完成测试后再安排定时执行，并避免重复处理。
实际应用示例
编写脚本，在聚合前校验这些导出。不要修改源文件或发起网络请求。比率根据汇总值计算，分母为零输出 N/A。包含缺失字段、重复记录、零转化和参考样本测试。
| 情况 | 行为 | 检查 |
|---|---|---|
| 缺少费用 | 明确报错 | 不能假设为零 |
| 重复记录 | 标出重复键 | 不能重复计数 |
| 零转化 | CPA 未定义 | 避免除零 |
| 源文件 | 保持不变 | 比较处理前后 |
如何评估进展
- 审核代码与权限。
- 定时运行前测试异常。
- 保留日志与人工恢复流程。
官方来源
OpenAI · CodexDeepSeek · API documentation从营销数据到可审核的报告
用四个虚构广告系列、两个对等周期的 CSV 数据，演示数据校验、指标重算和分析说明。
复现报告演示
使用 Python 3.9 或更高版本运行链接中的演示。预期结果：基准期支出为 6,000 欧元；对比期收入为 34,880 欧元，转化次数为 436。处理有效文件时必须返回退出码 0，处理无效文件时必须返回退出码 2。这些是跨渠道合成数据，并非 Google Ads 原生导出数据，也不是模型基准测试。在改编演示前，请映射真实导出文件的列，并确认批准转化定义。
python3 analyze.py campaigns.csv
python3 analyze.py invalid-campaigns.csv这些示例全部使用虚构数据和情境，并非客户案例，也不代表经过验证的业务收益。每个示例均说明实际执行的部分与尚未测试的部分。
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