Codex — OpenAI 的编程智能体
安装 Codex，在项目文件夹里完成第一项任务，再通过四个阶段标签逐步提高。先确认需要准备什么，再复制适合你电脑的安装命令。
基础 — 安装并完成你的第一个任务
第一次接触？从这里开始。了解 Codex 是什么，安装它，再跟着做最初的五个步骤。全部做完后，进入上方的 [进阶] 标签。
它是什么
是 的。它可以在（Codex CLI）、扩展和 应用中工作。用 还可以把工作交给端环境，再把结果应用到自己的电脑上。
项目规则写在 里，这是一种许多编程智能体都会读取的开放格式。Codex 能做什么，由你用 / 来选择。
你需要什么
- 账户：所有 ChatGPT 套餐（Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu、Enterprise）都包含 Codex，但能用的地方不同。Free 和 Go 只能在桌面应用中使用（正在逐步开放），本页的 需要 Plus 或更高套餐。也可以用 登录 CLI——按 价格付费，没有云端功能。
- 电脑： 或 （），或 （ 安装脚本）。也可以用 和 安装。
- 一个用来工作的项目文件夹 — 最好是 ，这样每处改动都能查看和撤销。
安装
在 macOS 和 Linux 上运行第一行；在 Windows 上运行 PowerShell 那一行。如果是用安装的，再运行一次同样的即可更新。
- macOS · Linux
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh- Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"- npm
npm install -g @openai/codex- Homebrew
brew install --cask codex
检查安装
打开一个新的终端窗口。codex 应显示号。如果看到“”，请重新打开终端并检查 。
codex --version
第一次运行 — 五个步骤
- 打开终端，用 <文件夹> 进入项目文件夹，然后输入 codex 并按 Enter，选择“Sign in with ChatGPT”。
- 问它“给我介绍一下这个项目”，让它阅读项目。
- 运行 创建 AGENTS.md，然后写上你的和要遵守的规则。
- 用 /permissions 选择 Codex 不用问就能做的事。
- 布置任务时写明文件、行为和检查方法。阅读 ，自己运行测试，然后。
cd my-project
codex
常用功能
- AGENTS.md — 每次会话都会读取的项目指令（用 /init 开始）
- /permissions — 它可以在多大范围内修改文件和运行命令
- "…" — 不打开聊天界面运行，用于脚本和
- codex cloud — 把工作交给云端环境，再把结果应用到本地
- 代码编辑器扩展和 ChatGPT 应用 — 在其他地方使用同一个 Codex
- — 用 ./skills/ 里的 文件夹教它做重复的工作
安全地使用
- 如果它改得比你要求的多，就让它停下。用 <文件> 还原一个文件，只想挑一部分就用 git restore -p <文件>。这会丢掉该文件中所有未暂存的修改——包括你自己的修改——但已暂存的修改和新建的文件（untracked）会保留（GIT 第 4 步）。然后写明准确的文件名再请求一次。
- 即使测试通过也要阅读 diff，只提交你看懂的内容。
- 大任务先让它给出计划，再分成小块交给它。
基础练习 — 从头试一次
- 建一个练习文件夹( hello-ai cd hello-ai)，用 git init 把它变成 Git 仓库，然后运行 codex。看到输入框就说明成功了。
- 请它：“做一个显示今天日期的单页网页 。”如果它在创建文件前询问，先读它打算做什么，再允许。
- 用打开生成的 index.html，亲眼确认日期显示出来了。
- 用 git status 看改了什么，再用 git add . 和 git commit -m "first page" 保存。
- 再请它一次：“把日期的字放大。”如果不满意结果，用 git restore index.html 回到上一次提交的状态。
卡住时：codex 启动不了就用 codex --version 检查安装；登录失败就运行 codex login。五项都做完了？进入 [进阶] 标签。
在 SONUB 上深入学习
官方文档
已于 2026-10-19 对照官方文档核实。这些工具变化很快 — 如果命令不起作用，请查看官方文档。
进阶 — 每天的习惯：AGENTS.md、审批和沙箱、命令
已经安装好并完成了第一个任务 — 现在来养成每天都会用到的习惯。写好 AGENTS.md，和 Claude Code 等其他 AI 共享同一份指令，用审批和沙箱决定交出多少权限，再学习聊天命令和好好提问的方法。
模型和推理努力程度 — 该用哪个(推荐：GPT-6.1 Sol，High)
截至2026年11月，开发请用 GPT-6.1 Sol，强度选 High——按下面的方法设置，或用 / 选择。所有模型和强度，以及什么时候调低、什么时候调高，都在工具大师的“推荐用法”里。
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "high"
codex -m gpt-6.1-sol
codex -m gpt-6.1-sol -c model_reasoning_effort=high
codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"
# inside Codex
/model # model → effort (Max · Ultra: More reasoning…)
写好 AGENTS.md
开始工作时会读取 。它先读取你的文件（~/.codex/AGENTS.md），然后从项目顶层（通常是 的顶层）一路走到，每个文件夹找一个文件，按顺序拼接起来。越靠近当前文件夹的文件排在越后面，所以以它为准。
- ~/.codex/AGENTS.md — 适用于所有项目的个人指令
- 项目顶层的 AGENTS.md — 团队共享的指令（它）
- 里的 AGENTS.md — 只在该文件夹里工作时追加的指令
- — 如果它在同一个文件夹里，会代替 AGENTS.md 被读取（用于临时试一下改动）。
- 默认总共只读取 32 （project_doc_max_bytes）。要使用其他名称的文件，把它们列在 project_doc_fallback_filenames 里。
# AGENTS.md
## Setup
- Install: pnpm install
- Test: pnpm test
- Lint: pnpm lint
## Code style
- TypeScript strict mode, single quotes.
- Keep functions small. Add a test for every bug fix.
## Don't
- Don't edit generated files in dist/.
- Don't commit .env files.
~/.codex/AGENTS.md ← you, every project (read first)
my-project/AGENTS.md ← team rules (commit it)
my-project/web/AGENTS.md ← only for web/ (read last, so it wins)
会阅读项目并写出第一版 AGENTS.md。AGENTS.md 每次运行只读取一次，所以编辑后要重启 Codex。
审批和沙箱 — 交出多少权限
Codex 用两种方式保证安全。决定它在技术上能做什么（写文件、），决定它什么时候问你。两者要一起选择。
- — 只读取，什么都不改。用来浏览你不熟悉的项目。
- — 只在工作文件夹内编辑和运行。在 Git 仓库里默认是“Auto”，即把它和 on-request 搭配使用。网络默认关闭，.git、.codex 和 .agents 无法写入。
- — 没有沙箱，什么都能做。只在的里使用。
- 审批策略（-a）：on-request 在需要走出沙箱时询问，never 不询问（只在沙箱内工作）。
- /permissions 在对话中切换模式，/status 显示当前设置。
codex --sandbox read-only # look only, change nothing
codex --sandbox workspace-write # edit inside this folder ("Auto" in a Git repo)
codex -a never --sandbox workspace-write # never ask, but stay inside the sandbox
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
[sandbox_workspace_write]
network_access = false
旧文章里的 --full-auto 已经不存在了。要达到同样效果，请用 --sandbox workspace-write。--yolo（--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox）会同时关闭沙箱和审批，所以只在隔离的地方使用。
聊天界面里的命令
在 Codex 聊天界面输入 /，就会出现命令列表。先学会每天都用的那些。
- /model — 选择模型和思考的深度（）。
- /diff — 查看这次会话中改动的文件。/review — 让它审查改动的。
- /compact — 总结对话来腾出空间。/new — 开始新的对话。
- — 选一个更早的对话继续。在终端里用 codex resume 或 codex resume --last。
- /status — 查看模型、、工作文件夹等当前设置。/mcp — 查看已连接的 。
- @ — 查找文件并附加到请求里。$ — 技能。! — 立即运行 命令（!git status）。
- -i picture.png — 附带启动（对话中直接粘贴）。--search — 开启实时网页搜索。
- /init — 创建 AGENTS.md。/plan — 让它先做计划。
- <终点线> — 一直工作到达成为止。只输入 /goal 查看；/goal pause、resume、clear 用来暂停、继续和删除（Codex 0.128.0 起）。
从 Claude Code 过来的？/import 会导入 Claude Code 的设置和最近的对话。
节省上下文 — SONUB 标准：约 400k 时自动压缩，基础上下文不超过 6%
Codex 每次收到请求时也会重新读取当前的整个，所以采用和 Claude Code 相同的标准 — 用 (自动压缩)，只用约 400k 工作，而不是用满 1M，并把基础上下文(默认、技能、MCP 等)保持在 6% 以下。这样可以大幅减少用量。 约 400k 和 6% 是 SONUB 自己定的经验标准，不是官方推荐值——官方文档只说明设置方法。
- 在 ~/.codex/config.toml 中加入 model_context_window = 500000 和 model_auto_compact_token_limit = 475000(见下例)：Codex 会把当作 500k token，并在上下文达到 475k 时自动压缩。
- 随时可以用 /compact 手动压缩，工作一换就用 /new 开始新对话。
- 打开新对话后立刻用 /status 查看上下文用量。还没提任何请求就已占用的部分(系统提示词、AGENTS.md、技能、MCP 工具)就是基础上下文，应不超过 6%。
- 超过 6% 就精简 — 把不用的 MCP 服务器从 中删掉或用 enabled = false 关闭，删掉不用的技能，AGENTS.md 只留下真正需要的规则。
model_context_window = 500000
model_auto_compact_token_limit = 475000
基础上下文会随每次请求一起发送，所以哪怕只省几个百分点，也会在整段对话中累积，大幅减少用量。
好好交代工作 — 在哪里、做什么、怎么检查
好的请求有三个部分：在哪里（文件和文件夹）、做什么（你想要的行为）、怎么检查（测试、命令、画面）。这三点越清楚，Codex 就越少走弯路，也越会自己检查结果。
- 模糊的请求：“修一下购物车”
- 清楚的请求：“在 @src/cart.ts 里，数量为 0 时总价会变成 。改成数量为 0 时删除该商品，在 tests/cart.test.ts 里加一个测试，并确认 test 通过。”
- 大任务先说“先只给我看计划”，调整计划后再让它继续。
- 如果它改得比你要求的多，就让它停下，只用 <文件> 还原那个文件（该文件中你自己未暂存的修改也会一起丢掉），然后写明文件名再请求一次。
- 把完整的错误输出粘贴进去 — 原文比总结更准确。
- 完成后，用 /diff 阅读改动，自己，然后提交。
最佳实践 — OpenAI 推荐的 Codex 用法
简单说：请求里写清四部分（目标、背景、限制、完成标准），难的事先做计划，让 Codex 自己检查，规则放在 AGENTS.md 里，一件事用一个对话。六个好习惯和两个工具的命令都在“推荐用法”里。
常见错误 — 以及如何避免
官方指南列出八个错误——例如把规则都塞进请求、没告诉构建或测试命令、跳过计划、太早给完全权限。两份指南里的十个常见错误及改正方法，都在“推荐用法”里。
进阶练习 — 在你自己的项目里试试
- 用 /init 创建 AGENTS.md，完善测试命令和三条规则。
- 如果你也用 Claude Code，确认项目里没有 CLAUDE.md，让两个 AI 读取同一个 AGENTS.md。
- 用 codex --sandbox read-only 让它浏览项目，再用 workspace-write 交给它一个小修改。
- 用 /diff 和 /review 审查改动。
- 用 /status 查看当前设置，用 codex resume --last 继续对话。
五项都做完了？进入 [高级] 标签。
官方文档
- Codex — AGENTS.md
- Codex — Approvals & security
- Codex — Config reference
- AGENTS.md
- Codex — Models
- Codex — Best practices
- Codex — Common mistakes
已于 2026-10-19 对照官方文档核实。这些工具变化很快 — 如果命令不起作用，请查看官方文档。
高级 — 扩展它：config.toml、codex exec、MCP、技能、钩子
用配置文件和配置档让 Codex 适合你的工作方式，用 codex exec 把它放进脚本，用 MCP 连接外部工具，用技能教它重复的工作，再用钩子强制执行必须遵守的规则。
config.toml 和配置档 — 让它适合你的工作方式
的设置保存在 ~/.codex/ 里。以前每次都要加的选项，写在这里就成了默认值。因工作而异的设置放进文件。
- · model_reasoning_effort — 使用的模型和思考的深度
- · sandbox_mode — 和（进阶里讲过的值）
- 配置档是一个 ~/.codex/<名称>.config.toml 文件。用 codex -p <名称> 选择，它的值会叠加在基础设置之上（旧的 [profiles.x] 表已不再读取）。
- -c key=value 只在这次运行中更改某项设置（比如 -c sandbox_workspace_write.network_access=true）。
model_reasoning_effort = "high"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
web_search = "cached"
# a profile: codex -p review
model_reasoning_effort = "xhigh"
sandbox_mode = "read-only"
codex -p review
codex -c sandbox_workspace_write.network_access=true
项目里的 .codex/config.toml 只保存该项目的设置 — 只有在你标记为受信任的项目里才会被读取。
codex exec — 不用聊天界面的自动化
"…" 不打开聊天界面完成一次工作后退出。进度输出到 ，最终回答输出到 stdout，所以很适合放进、 和 。
- 默认是 。加上 --sandbox workspace-write 才能让它编辑文件。
- --json 以 （JSONL）发送进度，-o <文件> 把最终回答保存到文件，--output-schema <文件> 得到符合 的回答。
- 不带提示，标准输入就成为提示；带着提示再用管道传入输入时，输入会附加在后面。
- 在 之外需要 --skip-git-repo-check。codex exec resume --last 继续上一次运行。
# Ask once, print the answer (read-only by default)
codex exec "Summarize what changed in the last 5 commits"
# Allow edits inside this folder
codex exec --sandbox workspace-write "Fix the failing test in tests/cart.test.ts"
# Pipe input in
cat error.log | codex exec "Find the cause"
# For scripts: JSON events, the final answer in a file, a JSON Schema answer
codex exec --json "List the TODOs in src/" > events.jsonl
codex exec -o notes.md "Write release notes for this week"
codex exec --output-schema schema.json "Rate the test coverage of each file"
# Continue the last run
codex exec resume --last "Now add tests for it"
在 CI 里，只把 CODEX_API_KEY 传给运行 Codex 的那一步，这样其他步骤的脚本就看不到。
MCP — 连接外部工具
（Model Context Protocol）是让 工具使用外部服务（问题跟踪、、、文档工具）的。给 Codex 添加一个 MCP ，它就能使用该服务器的工具 — 用的服务器也可以直接使用。
- codex mcp add <名称> -- <> — 添加在你电脑上运行的服务器（stdio）。
- codex mcp add <名称> --url <> — 添加远程服务器（）。
- 添加的服务器保存在 config.toml 的 [mcp_servers.<名称>] 表里。对话中，/mcp 会显示它们的状态。
# A server that runs on your computer (stdio)
codex mcp add playwright -- npx @playwright/mcp@latest
# A remote server (streamable HTTP)
codex mcp add notion --url https://mcp.notion.com/mcp
codex mcp list
[mcp_servers.playwright]
command = "npx"
args = ["@playwright/mcp@latest"]
tool_timeout_sec = 60
只添加你信任的 MCP 服务器。获取外部文字的服务器，可能会把藏在文字里的指令带进来（）。
智能体技能 — 教它你重复做的工作
技能就是一个装有 的文件夹 — 和 Claude Code 是同样的开放格式。平时 Codex 只知道每个技能的名称和说明；当工作符合说明时，它才会读取正文并照着做。以前的自定义提示（~/.codex/）现在应该改成技能。
- .agents/skills/<名称>/SKILL.md 用于这个仓库，~/.agents/skills/ 用于你的所有项目。
- 用 $<技能名称> 直接，或用 /skills 从列表中选择。当说明符合时，它也会自己使用。
- 写好 name 和 description，把脚本和参考文档放在 scripts/ 和 references/ 里。
- 向内置的 提出请求，它会帮你做一个新技能。
---
name: release-notes
description: Write release notes from the git log. Use when the user asks for release notes or a changelog.
---
1. Find the last tag: `git describe --tags --abbrev=0`
2. Read the commits since then: `git log <tag>..HEAD --oneline`
3. Group them under Added / Fixed / Changed, in plain sentences.
钩子 — 在设定的时机必定运行的命令
是 Codex 在设定的时机必定运行的命令。 里的请求可能会被忘记，但钩子每次都会运行。可以用钩子运行、挡住危险命令，以及在工作完成时收到通知。
- 放在 ~/.codex/hooks.json（你自己）或仓库里的 .codex/hooks.json（项目）。
- 把它们挂到这些时机上： 和 PostToolUse（使用工具前后）、UserPromptSubmit（你发送请求时）、Stop（它回答完毕时）和 SessionStart（会话开始时）。
- 选择工具，如果命令以 2 结束，该操作会被阻止。
- 如果只需要通知，在 config.toml 的 notify 里放一个 — 每轮结束时它都会带着一个 运行。
新的钩子要在 /hooks 里标记为受信任后才会运行。别人写的钩子，要先读懂它的命令再信任。
高级练习
- 在 ~/.codex/config.toml 里写上默认的审批和沙箱，做一个只读的审查配置档（review.config.toml），并用 codex -p review 使用它。
- 写一个脚本，用 codex exec -o 把这周的总结到一个文件里。
- 添加一个 MCP 服务器，用 /mcp 检查。
- 把一件常做的工作做成 .agents/skills/ 里的技能，并用 $name 调用。
- 用 PostToolUse 钩子，让每次编辑文件时都运行格式化工具，并在 /hooks 里把它标记为受信任。
五项都做完了？进入 [大师] 标签。
官方文档
已于 2026-10-19 对照官方文档核实。这些工具变化很快 — 如果命令不起作用，请查看官方文档。
大师 — 子智能体、云端、GitHub、多个 AI 一起
把工作交给子智能体和云端，在 GitHub 上让 @codex 帮你审查，和 Claude Code 等其他 AI 互相审查，让团队按同一套设置工作。
子智能体 — 把部分工作交出去
请 启动，它就会把调查、构建和审查拆开同时进行。每个子智能体都有自己的对话，所以主对话保持干净。
- 内置的 default、worker 和 explorer 一开始就有，/subagents 可以在子智能体之间切换。
- 在 .codex/agents/（项目）或 ~/.codex/agents/（你自己）里用 文件做你自己的子智能体 — name、description、developer_instructions。
- 子智能体会继承父级的和审批设置。
- 在请求里分好角色，比如“用 reviewer 审查当前的 ，同时让 worker 写测试”。
name = "reviewer"
description = "Reviews diffs for bugs and missing tests. Read-only."
developer_instructions = """
Run git diff. List bugs with file and line, then missing tests.
Never edit files.
"""
model_reasoning_effort = "high"
Codex cloud — 把工作交给云端
在 的端环境里运行工作。它不占用你的电脑，所以你可以一次交出多项工作，只把你选中的完成结果应用到自己的文件上。
- 先在 的 Codex 设置里创建一个环境（、设置、、互联网访问）。
- codex cloud 显示任务列表并启动新任务。也可以用 codex cloud exec --env <环境 > "…" 直接交出一项任务。
- codex apply <任务 ID> 把云端做的改动应用到你的仓库（）。
- 让它把同一项工作尝试多次（--attempts），再挑出最好的结果。
codex cloud # see and start cloud tasks
codex cloud exec --env <ENV_ID> "Add input checks to the signup form"
codex cloud list
codex apply <TASK_ID> # apply the result to your files
GitHub — 在 PR 里使用 @codex review
把 仓库连接到 Codex 后，只要在 评论里写 @codex review 就能得到审查。用 （openai/codex-action），还可以在每个 PR 上自动运行。
- @codex review — 审查该 PR，只报告严重的问题（、P1）。你可以在 Codex 设置里开启对每个 PR 的自动审查。
- 其他任何 @codex … 评论都会以该内容启动一个云端任务。
- openai/codex-action@v1 接收 和 sandbox，运行 Codex，并以 final-message 给出最终回答 — 在下一步把它发成评论。
- 把密钥作为（OPENAI_API_KEY）传入；只读取的审查，sandbox 保持 。
name: Codex review
on:
pull_request:
jobs:
review:
runs-on: ubuntu-latest
permissions:
contents: read
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: openai/codex-action@v1
id: codex
with:
openai-api-key: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
prompt: "Review this pull request. List bugs and missing tests."
sandbox: read-only
# the answer is in steps.codex.outputs.final-message
在 里加一个 ## Rules 小节，Codex 的 PR 审查就会遵守这些规则。
多个 AI 一起使用 — 互相审查
让另一个 审查一个 AI 写的，单独一个会漏掉的问题就会显现出来。如果通过 AGENTS.md 共享同一份指令，在一个项目里切换 Codex 和 就很容易。
分配角色也是一种方法。一个 AI 计划和构建，另一个审查和测试，最后由人阅读最终的 diff 并决定是否合并。
- codex review --uncommitted — Codex 审查未的改动。--base <> 审查整个分支。
- diff | claude -p "…" — Claude Code 审查 Codex 做的改动。
- 在另一个 AI 的会话里，可以用 把一项工作交给 Codex（比如写测试或做图片）。
- 两个 AI 意见不一致时，让双方都给出证据（文件、行、测试结果），由人来检查并选择。
# Claude Code wrote the change — Codex reviews it
codex review --uncommitted
# Codex wrote the change — Claude Code reviews it
git diff | claude -p "Review this diff. List bugs and missing tests."
# From inside another AI's session, hand one job to Codex
codex exec --sandbox workspace-write "Write unit tests for src/price.ts"
管理团队设置 — 大家用同一套设置
当很多人和很多 AI 在一个仓库里工作时，设置会很快堆积起来。要决定哪些共享、哪些个人，哪些是请求、哪些是强制。
- 共享（提交）：AGENTS.md、.codex/config.toml、.codex/hooks.json、.codex/agents/、.agents/skills/
- 个人（不提交）：~/.codex/config.toml、文件、~/.codex/AGENTS.md
- AGENTS.md 保持简短。只有同样的错误反复出现时才加规则，错误的规则就删掉。
- 必须遵守的事，用沙箱、审批和来强制，而不是靠指令。
- 密钥只传给运行 Codex 的那一步，审查用 read-only 运行。
大师练习 — 自动化与其他 AI 协作
- 不对话运行一次：codex exec "Find the test of this project" > report.md 把结果存进文件，再阅读 report.md。
- 把常用设置(、沙箱)写进 ~/.codex/config.toml，重新打开 codex，用 /status 确认已生效。
- 用 add ../my-project-b -b try-b 再建一个文件夹，分别交给 Codex 和 Claude Code 不同的任务。两者都完成后，让它们互相审查对方的 diff。
- 在 GitHub 的拉取请求里留言 @codex review，看看是否收到审查(需先把 Codex 连接到仓库)。
- 在 AGENTS.md 里加一条团队规则，把同一个任务交给 Codex 和 Claude Code，比较两者是否都遵守了规则。
卡住时：codex exec 默认只读，需要改文件时加上 --sandbox workspace-write。设置没生效就用 /status 和 codex --help 查看当前值。五项都做完了？用下面的检查清单自查。
大师检查清单
- 共享规则写在 AGENTS.md — Claude Code 等其他 AI 按同一份指令工作
- 你根据工作选择沙箱和审批，默认值写在 和配置档里
- 重复的工作交给技能，必须遵守的规则交给钩子，外部工具通过 连接
- 重复的工作用 codex exec 和 GitHub Action
- 大任务分给子智能体和 codex cloud，只应用选中的结果
- AI 互相审查彼此的工作，由人检查最终的 diff 和测试
工具变化很快。如果命令不起作用，先查看 codex --help 和官方文档。旧文章里的选项（--full-auto、[profiles.x]）可能已经变了。
官方文档
已于 2026-10-19 对照官方文档核实。这些工具变化很快 — 如果命令不起作用，请查看官方文档。