Codex 教程

Codex 是 OpenAI 推出的云端软件工程智能体。它能理解代码库、执行命令、修改文件、审查代码，并把一个开发任务拆成多个阶段持续推进，而不是像普通聊天工具那样只停留在“给你一段建议”。

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谁适合阅读本教程

• 已经学习过至少一门编程语言，能够读懂基础代码结构。
• 希望把 AI 用进实际项目开发，而不是只停留在聊天答疑。
• 经常需要理解旧项目、批量改代码、做代码审查或自动化任务。
• 独立开发者、团队骨干、技术负责人都适合把 Codex 纳入工作流。

需要具备的基础能力

• 会使用命令行和常见开发工具，知道如何进入项目、执行命令和读取日志。
• 能理解文件结构、配置文件、环境变量和常见工程目录。
• 愿意审查模型的输出结果，而不是把它当成全自动黑盒。
• 能区分“让 AI 帮忙执行”和“由人负责最终判断”这两件事。

四种使用方式

五大核心能力

与 ChatGPT 的区别

安装与登录

Codex 的入口较多，但第一次上手建议先选一个主入口，不要同时折腾 App、CLI、IDE 和 Web。对多数开发者来说，先用 CLI 或桌面应用是最直接的方式。

codex --help
codex login
codex init
codex status

无论用哪个入口，第一次登录后都应当先确认权限模式、沙箱模式和模型设置，再开始让它执行实际任务。

App / CLI / IDE / Web

App

适合希望可视化查看任务、项目和执行状态的用户。桌面应用适合多项目并行、做代码审查和管理历史任务。

CLI

适合终端工作流和自动化使用。你可以在服务器、远程环境和脚本场景中直接调度 Codex。

IDE

适合在编辑器内局部协作，让 Codex 直接围绕当前文件、当前报错和当前改动工作。

Web

适合远程访问、查看任务执行记录、云端发起任务和团队共享结果。

常用命令

斜杠命令

在交互会话中，斜杠命令用来管理模型、计划、状态和上下文。它们不是花哨功能，而是保持会话可控的关键工具。

/model
/plan
/status
/compact
/help

做复杂任务前，建议先用 /plan 明确步骤；当上下文太长时，再用 /compact 压缩历史。

配置文件

想把 Codex 从“能用”带到“顺手”，配置文件是关键。你要在这里定义模型、审批、沙箱、网络策略和工具接入方式。

model = "gpt-5-codex"
approval_mode = "suggest"
sandbox_mode = "workspace-write"

[workspace]
trust = true

AGENTS.md

AGENTS.md 用来写清项目规则、约束、团队习惯和操作边界。Codex 在读取仓库时，会把它当成长期指令来源。项目根目录、子目录和不同层级都可以有自己的规则文件。

• 在根目录声明全局规范，比如提交风格、测试要求、禁止操作。
• 在子目录声明局部规则，比如某模块不能改接口签名、某目录必须保留特定注释。
• 规则越具体、越贴近真实工作流，效果越稳定。

Models

不同模型适合不同任务。高推理模型适合复杂分析、跨文件改造和排障；轻量模型适合快速巡检、文案整理和低风险处理。

不要用一个模型硬吃所有场景。复杂任务需要稳定性时，用强模型；批量小任务需要速度时，用轻量模型更划算。

Security

Codex 的能力越强，安全边界越重要。你要明确哪些目录能改、哪些命令能跑、哪些网络访问能开放，避免模型获得超出预期的执行权限。

• 对删除、覆盖、大范围修改这类操作保持严格审批。
• 网络访问按白名单控制，不要默认全开。
• 团队环境中应当开启更清晰的审计和日志追踪。

MCP

MCP 让 Codex 接入文件系统、数据库、浏览器、HTTP 接口和内部平台。通过这种方式，Codex 就不再只依赖本地目录，而能在受控范围内调用外部能力。

[mcp_servers.filesystem]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "./docs"]

[mcp_servers.docs]
url = "https://docs.example.com/mcp"

Hooks

Hooks 用来把规则挂在具体动作前后。比如改完文件自动运行格式化，执行命令前写日志，或在高风险动作前要求再次确认。

Hooks 最适合解决“人容易忘”的问题，把检查流程工程化，而不是靠记忆力。

Subagents

大型任务不应该只靠一个上下文硬撑。子代理适合把代码审查、日志分析、前端巡检、文档整理这类工作拆开并行处理，再汇总结果。

当项目规模大、任务复杂且可拆分时，子代理能明显提升效率和可控性。

Automation

Codex 不只是交互工具，还适合接入自动化链路。你可以用 exec 执行一次性任务，也可以接 GitHub Action、CI/CD、服务端任务调度器，把重复工作交给它跑。

codex exec "审查最近的前端改动并输出报告"
codex exec -o review.md "审查 src/auth.py"
codex exec --full-auto "运行测试并修复失败"

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