- Codex CLI 將先進的 OpenAI 模型整合到終端中，以對話方式編寫、編輯和運行程式碼。
- 該代理商提供不同程度的自主權，從建議到嚴格安全措施下的完全自動化。
- Codex CLI 支援多模式輸入和多種作業系統，它是開源的，並透過 API 積分支援社群。
人工智慧在軟體開發中的出現帶來了新一代工具，有望徹底改變程式設計效率。 這一趨勢的最新倡導者之一是 OpenAI Codex 命令列介面，這是一種旨在直接從終端操作的實用程序，透過人工智慧提供一種輔助和對話式編寫、修改和執行程式碼的新方法。
在下面的幾行中，我們將分解您需要了解的有關 Codex CLI 的所有內容，從它的安裝到它的優勢、風險以及它的創建背景。 如果您想了解為什麼這個輕量級代理商已經在開發者社群中引起如此大的興奮，以及它如何與 OpenAI 在模型方面的最新進展相結合，那麼這裡有一份理解和利用它的權威指南。
OpenAI Codex CLI 是什麼？它的用途是什麼？
OpenAI Codex CLI 是一個輕量級、開源、基於終端的編碼代理，允許使用者與 AI 模型交互，以對話方式編寫、編輯和執行程式碼。 正如 OpenAI 所解釋的那樣，目標是提供一個最小且透明的接口，用於將高級 AI 模型（包括最近的 o3 和 o4-mini）與您自己環境中的本地任務和程式碼連接起來。如果你想深入了解如何將 AI 模型整合到開發中，你也可以訪問我們的文章 人工智慧中的數據處理.
該 CLI 反映了該公司對「代理軟體工程師」的願景，該路線圖旨在使未來的人工智慧代理能夠接收專案簡介並將其轉變為具有測試的工作應用程式。 雖然 Codex CLI 尚未完全達到這種自主水平，但它代表著朝著這個方向邁出了堅實的一步，它充當助手，遵循來自控制台的高級指令，並對您的文件和開發環境做出切實的響應。
安裝與初始設定：快速且無意外
Codex CLI 的優點之一是實現簡單：您只需要一個 OpenAI API 金鑰和三個基本步驟。 首先，透過指令使用 npm 進行全域安裝 npm i -g @openai/codex。接下來，使用簡單的環境變數匯出設定您的 API 金鑰。可以暫時為該會話執行此操作，也可以將其保留在 shell 設定檔中（例如， ~/.zshrc).
該工具的開發考慮到了習慣在終端工作的程式設計師，因此不需要高階配置或複雜的依賴關係。 此外，它對於 Unix 環境來說是跨平台的，儘管在 Windows 上必須使用 WSL2。
最低技術要求是：
- 作業系統： macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或 Windows 11（使用 WSL2）
- 節點.js： 版本 22 或更高版本（建議 LTS）
- 隨機存取存儲器： 至少 4 GB（建議 8 GB 以確保更流暢的運行）
- Git： 建議利用協作功能
安全策略強調：切勿使用 sudo npm install -g；如果有必要，最好修復 npm 權限。
Codex CLI 的工作原理：模式、關鍵命令和對話體驗
Codex CLI 的設計目的是像與助手進行「智慧」對話一樣進行交互，但是在您自己的程式碼的上下文中。 只需執行以下命令即可開啟互動式 REPL codex 或透過指令開始會話，以便代理人從一開始就了解上下文，例如： codex "refactoriza el componente X a hooks".
CLI 包含不同等級的自主性，您可以使用參數進行調整 --approval-mode （也縮寫為 -a):
- 建議（建議）： 預設選項，代理可以讀取任何文件，但需要您明確許可才能進行更改和執行命令。
- 自動編輯： 允許您對檔案進行修改，但需要驗證才能在 shell 中執行命令。
- 全自動： 代理可以自動修改和執行命令，始終處於受限環境且無需網路連線。
這種模組化方法允許每個用戶決定他們放棄對代理多少控制權，同時仍然保持監督並避免意外的程式碼崩潰。
實際上，您可以以互動方式使用 Codex CLI，也可以無人值守（「安靜」模式）執行特定指令，這對於自動化任務或整合到 CI/CD 管道很有用。
關鍵功能：從重構到多模式自動化
Codex CLI 擴展了 OpenAI 模型的功能，使其能夠執行常見和進階程式設計任務，將推理、檔案操作和安全命令執行整合到單一對話流中。
其中突出的功能包括：
- 重構程式碼並遷移元件，例如將類別轉換為鉤子 在 React 等框架中，可以立即執行測試並視覺化產生的差異。
- 產生並執行 SQL 遷移 適應您的 ORM 並在隔離的資料庫中啟動腳本以確保安全。
- 單元測試的編寫和迭代驗證，並進行自我修正，直到所有測試都成功。
- 批次檔操作，例如使用 Git 指令重新命名映像、安全地更新導入。
- 複雜程式碼片段的自然語言解釋，例如正規表示式或機密演算法。
- 自動化安全審查、定位漏洞並提供偵測到的風險的詳細報告。
- 高影響力 PR 的程式碼評估與建議，幫助偵測儲存庫內的優先任務。
- 支援多模式輸入：您可以傳送螢幕截圖或圖表，以便代理程式可以直觀地解釋某個功能並將其轉換為程式碼。
能夠合併自訂 Markdown 語句，無論是在全域層級（~/.codex/instructions.md) 根據項目 (codex.md)，這使得它對於具有特定標準或文件偏好的團隊來說特別通用。
安全與隔離：防範風險與不良做法
生成式人工智慧工具最令人擔憂的方面之一是安全性。 Codex CLI 透過嚴格的執行政策和控制措施來應對這項挑戰，以最大限度地降低風險敞口。
預設情況下，Codex CLI 運行的所有內容都在隔離環境中完成：
- 無法上網：即使任何進程嘗試發出外部請求，也會被阻止。
- 僅限於工作目錄：只能讀取/寫入您的 repo 的根目錄和暫存目錄。
- 特定於作業系統的沙盒：在 macOS 上使用 Apple Seatbelt（
sandbox-exec)，在 Linux 上我們建議使用防火牆規則的 Docker，只允許流量到 OpenAI。 - 如果目錄未受 Git 版本控制，則發出警報：您將從 CLI 本身收到通知，以便更改不會遺失或文件不會在安全區域之外受到影響。
儘管有這些機制，OpenAI 提醒，所有 AI 生成的程式碼在部署到生產環境之前都應該進行審查，因為研究證實這些解決方案可能會引入錯誤或傳播不良做法。
目前的局限性和未來願景
OpenAI 明確表示，Codex CLI 仍處於實驗階段，其開發非常活躍，因此它不是「封閉」的產品，也不是沒有錯誤或破壞性變化。 目前，它並不專注於完全自主地產生軟體，也不會取代人類進行關鍵的審查任務。
該公司正在邁向未來，其中 Codex CLI 等工具是成為能夠處理建置、測試和改進應用程式的整個生命週期的數位軟體工程師的第一步。在此背景下，人類的監督仍然不可或缺。
此外，新的命令白名單功能正在開發中，以自動執行某些網路連接任務並為自動批准提供更高的粒度。
相容模型和社區貢獻
Codex CLI 完全開源，期待社群的投入，包括回饋、錯誤回報、增強請求和程式碼貢獻。 為此，OpenAI 制定了明確的貢獻政策：變更必須是原子的、有文件記錄的，並附有驗證其正確整合的測試。
至於支援的模型，您可以使用任何透過 Responses API 提供的模型，儘管預設使用 o4-mini。 如果您想了解更多有關如何的信息，我們建議您深入研究這個主題，以優化 Codex CLI 等模型的使用。
為了促進生態系統的發展，OpenAI 推出了一項資助計劃，向整合 Codex CLI 的優秀項目提供高達 1 萬美元的 API 積分，以 25.000 美元的區塊形式發放。評估持續進行，並為團隊提供資源，以基於 Codex CLI 開發插件、整合和新功能。
競爭環境與生態系擴張
Codex CLI 的推出恰逢 OpenAI 的明確策略舉措，即在 AI 編碼助理領域定位自己，與 Anysphere 的 Cursor 等競爭對手或 Windsurf 等潛在收購對象競爭。 這個行業本身正在經歷繁榮，合併、投資和工具發布都在競相提供最佳的輔助和安全編程體驗。
o3 和 o4-mini 模型的作用在這裡至關重要： o3 代表了 OpenAI 迄今為止在推理方面的最大飛躍（在數學、編碼和視覺理解方面超越前幾代），而 o4-mini 則力求在成本、速度和性能之間取得平衡，以實現生成式人工智慧的民主化。
此外，OpenAI 正在透過能夠過濾和阻止可能帶來生物或化學風險的請求的回應的監視器來加強這些模型的安全組件，這是其對負責任和道德的人工智慧的承諾的又一步。
結合對話指令、圖像整合與多模態推理、在本地程式碼上執行以及對開放貢獻的支援的能力，使 Codex CLI 成為那些希望在日常編程中與人工智慧攜手合作的人最有前途的產品之一。
這些技術的興起為建立軟體的新方式打開了大門，人類依靠人工智慧完成重複或複雜的任務，同時保持監督和專業判斷。如果您正在尋求這種共生關係而不犧牲控製或安全性，那麼 Codex CLI 是當今最先進、最靈活的工具之一。
