- Codex CLI 将先进的 OpenAI 模型集成到终端中，以对话方式编写、编辑和运行代码。
- 该代理提供不同级别的自主权，从建议到严格安全措施下的完全自动化。
- Codex CLI 支持多模式输入和多种操作系统，它是开源的，并通过 API 积分支持社区。
人工智能在软件开发领域的兴起，催生了新一代工具，有望彻底改变编程效率。OpenAI Codex CLI就是这一趋势的最新例证之一。这款实用程序可以直接在终端运行，并通过人工智能提供了一种全新的方式，让用户能够以对话辅助的方式编写、修改和执行代码。
接下来，我们将详细介绍 Codex CLI 的方方面面，从安装到优势、风险以及其诞生背景。如果您想了解这款轻量级智能体为何在开发者社区引起如此大的轰动，以及它如何与 OpenAI 最新的建模技术集成，那么这份权威指南将助您轻松理解并充分利用它。
OpenAI Codex CLI 是什么？它的用途是什么？
OpenAI Codex CLI 是一款轻量级的开源终端式代码代理，它允许用户与 AI 模型进行交互，以对话的方式编写、编辑和运行代码。据 OpenAI 称，其目标是提供一个简洁透明的接口，用于将高级 AI 模型（包括最新的 o3 和 o4-mini）与本地代码和任务连接起来，从而在用户自己的环境中进行开发。如果您想了解更多关于如何将 AI 模型集成到开发中的信息，还可以访问我们关于AI 数据处理的文章。
这款命令行界面 (CLI) 体现了公司对“智能软件工程师”的愿景，其发展路线图旨在让 AI 智能体最终能够接收项目描述并将其转化为功能齐全、可测试的应用程序。虽然 Codex CLI 尚未达到这种程度的自主性，但它代表着朝着这个方向迈出的重要一步，它如同一个助手，能够执行来自控制台的高级命令，并对您的文件和开发环境做出相应的实际操作。
安装和初始配置：快速且无意外
Codex CLI 的优势之一是其实现简单：您只需要一个 OpenAI API 密钥和三个基本步骤。 首先，通过命令使用 npm 进行全局安装 npm i -g @openai/codex。接下来，使用简单的环境变量导出设置您的 API 密钥。可以临时为该会话执行此操作，也可以将其保留在 shell 配置文件中（例如， ~/.zshrc).
该工具专为习惯在终端工作的程序员设计，因此无需高级配置或复杂的依赖项。此外，它支持跨平台，可在 Unix 环境下运行，但 Windows 系统需要 WSL2。
最低技术要求是：
- 操作系统： macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或 Windows 11（使用 WSL2）
- 节点.js： 版本 22 或更高版本（推荐 LTS）
- RAM： 至少 4 GB（建议 8 GB 以确保更流畅的运行）
- Git： 建议利用协作功能
安全策略强调：切勿使用 sudo npm install -g；如果有必要，最好修复 npm 权限。
Codex CLI 的工作原理：模式、关键命令和对话体验
Codex CLI 的设计目的是像与助手进行“智能”对话一样进行交互，但是在您自己的代码的上下文中。 只需运行以下命令即可打开交互式 REPL codex 或者通过指令开始会话，以便代理从一开始就了解上下文，例如： codex "refactoriza el componente X a hooks".
CLI 包含不同级别的自主性，您可以使用参数进行调整 --approval-mode （也缩写为 -a):
- 建議（建議）： 默认选项，代理可以读取任何文件，但需要您明确许可才能进行更改和执行命令。
- 自动编辑： 允许您对文件进行修改，但需要验证才能在 shell 中执行命令。
- 全自动： 代理可以自动修改和执行命令，始终处于受限环境中且无需互联网连接。
这种模块化方法允许每个用户决定他们放弃对代理多少控制权，同时仍然保持监督并避免意外的代码崩溃。
实际上，您可以以交互方式使用 Codex CLI，也可以无人值守（“安静”模式）执行特定指令，这对于自动化任务或集成到 CI/CD 管道很有用。
关键功能：从重构到多模式自动化
Codex CLI 扩展了 OpenAI 模型的功能，用于常见和高级编程任务，将推理、文件操作和安全命令执行集成到单个对话流中。
其中突出的功能包括：
- 重构代码并迁移组件，例如将类转换为钩子 在 React 等框架中，可以立即执行测试并可视化产生的差异。
- 生成并执行 SQL 迁移 适应您的 ORM 并在隔离的数据库中启动脚本以确保安全。
- 单元测试的编写和迭代验证，并进行自我纠正，直到所有测试都成功。
- 批处理文件操作，例如使用 Git 命令重命名图像、安全地更新导入。
- 复杂代码片段的自然语言解释，例如正则表达式或机密算法。
- 自动化安全审查、定位漏洞并提供检测到的风险的详细报告。
- 高影响力 PR 的代码评估和建议，帮助检测存储库内的优先任务。
- 支持多模式输入：您可以发送屏幕截图或图表，以便代理可以直观地解释某个功能并将其转换为代码。
能够合并自定义 Markdown 语句，无论是在全局级别（~/.codex/instructions.md) 根据项目 (codex.md)，这使得它对于具有特定标准或文档偏好的团队来说特别通用。
安全与隔离：防范风险和不良做法
生成式人工智能工具最令人担忧的方面之一是安全性。 Codex CLI 通过严格的执行政策和控制措施来应对这一挑战，以最大限度地降低风险敞口。
默认情况下，Codex CLI 运行的所有内容都在隔离环境中完成：
- 无法访问互联网：即使任何进程尝试发出外部请求，也会被阻止。
- 仅限于工作目录：只能读取/写入您的 repo 的根目录和临时目录。
- 特定于操作系统的沙盒：在 macOS 上使用 Apple Seatbelt（
sandbox-exec)，在 Linux 上我们建议使用防火墙规则的 Docker，只允许流量到 OpenAI。 - 如果目录未受 Git 版本控制，则发出警报：您将从 CLI 本身收到通知，以便更改不会丢失或文件不会在安全区域之外受到影响。
尽管有这些机制，OpenAI 提醒，所有 AI 生成的代码在部署到生产环境之前都应该进行审查，因为研究证实这些解决方案可能会引入错误或传播不良做法。
当前的局限性和未来愿景
OpenAI明确指出，Codex CLI仍处于实验阶段，开发工作非常活跃，因此它并非“封闭”产品，也并非完美无缺，仍可能存在错误或发生重大变更。目前，它并非旨在完全自主地生成软件，也无法取代人类进行关键的软件审查工作。
该公司正在迈向未来，其中 Codex CLI 等工具是成为能够处理构建、测试和改进应用程序的整个生命周期的数字软件工程师的第一步。在此背景下，人类的监督仍然不可或缺。
此外，新的命令白名单功能正在开发中，以自动执行某些网络连接任务并为自动批准提供更高的粒度。
兼容模型和社区贡献
Codex CLI 完全开源，并依赖社区协作，包括反馈、错误报告、功能请求和代码贡献。为此，OpenAI 制定了明确的贡献政策：更改必须是原子性的、有文档记录的，并且需要附带测试来验证其正确集成。
关于支持的模型，您可以使用响应 API 提供的任何模型，但默认使用 o4-mini。如果您想了解更多关于如何使用模型的信息，我们建议您深入研究此主题，以优化您对模型的使用，例如使用 Codex CLI。
为了促进生态系统的发展，OpenAI 推出了一项资助计划，向集成 Codex CLI 的优秀项目提供高达 1 万美元的 API 积分，以 25.000 美元的区块形式发放。评估持续进行，并为团队提供资源，以基于 Codex CLI 开发插件、集成和新功能。
竞争环境和生态系统扩张
Codex CLI 的发布恰逢 OpenAI 进军 AI 编码助手领域的一项明确战略举措，旨在与 Anysphere 的 Cursor 等竞争对手以及 Windsurf 等潜在收购对象展开较量。该领域本身正经历着蓬勃发展，并购、投资和工具发布层出不穷，各方都在竞相提供最佳、最安全的辅助编码体验。
o3 和 o4-mini 模型在这里发挥着至关重要的作用： o3 代表了 OpenAI 迄今为止在推理方面取得的最大进步（在数学、编码和视觉理解方面超越了前几代），而 o4-mini 则力求在成本、速度和性能之间取得平衡，从而使生成式人工智能得以普及。
此外，OpenAI 正在通过能够过滤和阻止可能带来生物或化学风险的请求的响应的监视器来加强这些模型的安全组件，这是其对负责任和道德的人工智能的承诺的又一步。
结合对话指令、图像集成与多模态推理、在本地代码上执行以及对开放贡献的支持的能力，使 Codex CLI 成为那些希望在日常编程中与人工智能携手合作的人最有前途的产品之一。
这些技术的兴起为构建软件的新方式打开了大门，人类依靠人工智能完成重复或复杂的任务，同时保持监督和专业判断。如果您正在寻求这种共生关系而不牺牲控制或安全性，那么 Codex CLI 是当今最先进、最灵活的工具之一。
