Codex桌面版使用笔记

Codex 是 OpenAI 官方出品的 AI 编码工具，能理解你的需求，帮你写代码、跑命令、调 Bug。

Codex 具有四种运行模式，覆盖你能想到的大部分使用场景：

• CLI（命令行），在终端里跑，适合命令行党，主打一个黑框里掌控全局。
• App（桌面应用），有图形界面，支持 macOS 和 Windows，适合不想跟终端互相折磨的人。
• Web（网页版），打开浏览器就能用，不用装任何东西。出差用别人电脑、临时改个代码，随开随用。
• IDE 插件，支持 VS Code、Cursor、Windsurf。写代码的时候直接在编辑器里调用，不用切窗口，不用复制粘贴，代码上下文自动带过去。

安装Codex

App 安装可以去OpenAI的Codex官网下载安装：https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/codex/

对于CLI的安装命令如下：

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# npm 安装  
npm install -g @openai/codex  
  
# Homebrew 安装（macOS）  
brew install --cask codex

# 验证
codex --version

配置认证

Codex的认证有两种方式，第一种是你如果有ChaptGPT订阅账号最方便。但是账号比较难申请，这里我就不演示了。另一种是直接通过API Key的方式登录。 Codex 的各个客户端形态——Codex CLI、ChatGPT 桌面端、VS Code 的 Codex 插件（Codex IDE extension）——共用同一份配置文件

接入API易

参考文档：https://docs.apiyi.com/scenarios/programming/codex-cli

配置目录：%USERPROFILE%\.codex\（即 C:\Users\你的用户名\.codex\）。用文件资源管理器进入该目录。 1）auth.json——把 Key 放进去：

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{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-你的APIYI密钥"
}

2）config.toml——把模型供应商指向 API易： 如果是全新文件，直接写入下面内容；如果已有文件，把”全局键”加到文件最顶部、把 [model_providers.apiyi] 整段加到文件最末尾（原因见下方提示）。

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# === 全局（放在文件最顶部）===
model = "gpt-5.4"                 # 默认模型，可按需改成 gpt-5.5 等
model_provider = "apiyi"          # 使用下面定义的 apiyi 供应商
preferred_auth_method = "apikey"  # 用 API Key 认证（不要用 chatgpt 登录）

# === API易 供应商定义（放在文件最末尾）===
[model_providers.apiyi]
name = "apiyi"
base_url = "https://api.apiyi.com/v1"
experimental_bearer_token = "sk-你的APIYI密钥"
wire_api = "responses"

还有一种管理认证的方式，就是用cc-switch。不想手动编辑文件，可以用 CC Switch——一个图形界面工具，点几下就能把 API易 的地址、Key、模型写进 Codex 配置，还能统一管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等多款工具，一键切换。它也会自动处理上面的备份/合并，新手可优先考虑。配好后，Codex 的桌面客户端 / 插件 / CLI 都会自动读到这份配置。

接入DeepSeek

参考官方文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/codex

首先，创建模型目录文件 ~/.codex/models.json，向 Codex 声明 DeepSeek 模型的元数据。文件内容如下（与一键脚本写入的内容一致，包含 deepseek-v4-flash 与 deepseek-v4-pro 两个模型）：具体内容直接复制官网内容，这里就不显示了。

然后，编辑 Codex 配置文件 ~/.codex/config.toml（不存在则新建），添加以下内容。其中 experimental_bearer_token 填入你的 API Key（在 DeepSeek Platform 获取）：

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model_provider = "deepseek"
model = "deepseek-v4-flash"
preferred_auth_method = "apikey"
forced_login_method = "api"
model_reasoning_effort = "high"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "<Your API Key>"

接入GLM

参考官方文档：https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/tool/codex

首先，创建模型目录文件~/.codex/models.json，向Codex 声明 GLM 模型的元数据。若文件或目录不存在，请先创建。

然后，编辑 Codex 配置文件 ~/.codex/config.toml（不存在则新建），添加以下内容。其中 experimental_bearer_token 填入你的 API Key

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model_provider = "ZAI"
model = "glm-5.3"
model_reasoning_effort = "max"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.ZAI]
name = "ZAI"
base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/v1"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "<Your API Key>"

配置APP

安装后打开桌面版APP的界面如下

中间这一大块，就是我们平时的对话区，跟平时用的AI聊天差不多。左边栏是来管理你的所有对话和项目。这里分两个目录，一个叫对话，一个叫项目。对话适合不需要绑定到特定文件夹的任务，比如做做调研、做做规划，这些零碎的小任务里。项目才是Codex真正的主战场。

选一个本地文件夹作为项目目录，Codex就会以这个文件夹为工作区间，所有生成的文件都会自动存进去。一个项目里可以开好几个对话，每条对话就是一条独立的任务线，它们共享同一个文件夹里的文件，但记录互相隔离。

如果你所有事情都堆在同一个对话里，记录越来越长，上下文污染会很严重。所以最好的是，同一个方向的任务放同一个项目，具体的每件事开一条新对话去推进。

点击设置 -> 常规 -> 权限，把三个权限开关都打开。在编辑器中，将跟进处理方式修改为调整方向。这样你发现中途你想修改的时候就可以直接插入，而不是必须等着那个任务做完才能进行新一轮的对话。

接下来，设置AGENTS.md。这是从上往下分层穿透的约束体系，也就是你给codex设置的家法。第一层全局生效的AGENTS.md。在个性化设置的自义定指令里修改。他是你为codex提供的全局通用的规则。这个设好了，不管你以后开多少个新对话，他都会记得。给大家推荐一个我觉得不错的模板，可以直接复制粘贴使用。

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# Global AGENTS.md

## 沟通

* 面向用户的叙述默认使用简体中文；代码、命令、配置键、API 名称和技术标识保持英文。
* 先给结论与影响，再给行动、待决策和必要证据；没有对应内容就省略。
* 默认使用简洁、连贯的段落；只有并列、步骤或比较确实更清楚时才使用列表或表格。
* 明确区分确定事实、合理判断和未知信息；只保留有助于理解结论、判断风险或复现结果的技术细节。

## 指令与范围

* 遵守系统、平台、安全约束以及当前环境的权限和强制要求。
* 用户当前明确要求优先于历史偏好、默认行为和一般 Skill 指南，但仍服从更高层约束。
* 遵循当前系统与 harness 定义的指令优先级和作用域；更具体的项目或目录说明用于补充全局默认，不自行假定不同环境的加载或覆盖机制。
* 全局规则只保留跨项目长期稳定的协作偏好、授权边界、行为约束和完成标准。

## 执行方式

* 用户请求行动时，在已授权范围内自主推进到完整、可交付结果；用户明确只要求分析、解释、评审、建议或草稿时，不擅自实施修改。
* 提问前先完成已经授权、并能把下一步变成具体可审查结果的工作。只有缺失信息会实质影响正确性、安全、兼容性或成本时才暂停询问。
* 风险低、可逆且方向明确时，可基于合理假设继续；重要假设应明确说明。
* 优先沿用项目已有工具链、依赖、约定和代码风格；采用最小必要改动，不做无关清理、机会主义重构、过度设计或猜测性抽象。
* 不静默移除已有行为、兼容性或公开接口；任务明确要求改变时除外。
* 不擅自修改 `AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、Skills 或其他指令文件，除非任务明确要求。
* 不把未经证实的假想风险升级为额外流程、警告、免责声明或范围扩张；只有与当前任务实际相关时才处理。
* 长时间或多阶段任务中，在取得实质进展、发现重要问题或阶段转换时给出简短进度；不要为了汇报而汇报。

## 真实性、验证与重试

* 不编造 API、CLI 参数、版本、模型名、环境变量、路径、配置格式、平台行为、执行结果或验证结论。
* 对可能变化且会影响结果的信息，优先通过实际环境、项目文件、源码或官方文档核实；无法核实时明确说明未知或尚未验证。
* 验证强度与改动风险和影响范围相称。不为低风险、可逆、仅镜像实现细节的修改机械新增测试。
* 运行与改动相称的检查；只有出现新改动、新失败或未解决疑点时才扩大或重复验证。
* 不声称未实际完成或运行的结果。无法完成必要验证时，说明原因和由此产生的不确定性。
* 同一输入和环境下出现相同失败时，不做没有信息增益的机械重试；先改变假设、实现、配置、环境或验证方法。只为明确的瞬态或 flaky 假设进行有限重试。

## 授权与凭证

* 对已授权、低风险、可逆、只读或工作区内的实现、修复和验证，不主动重复请求确认；仍服从当前环境的权限、审批和安全边界。
* 当前请求未明确授权时，删除重要数据、不可逆迁移、重写 Git 历史或 force push、生产部署或写入、外部发布或发送、权限或凭证变更、DNS 或计费变更等高影响操作必须先确认。
* 不在输出、代码、日志、文档或其他持久化内容中泄露或硬编码 API key、token、密码、私钥、cookie、连接字符串或其他凭证。

## 检索、上下文与委派

* 已知目标时直接读取；目标未知时先通过项目索引、路径、文件名、符号或关键词缩小范围，再读取必要内容。
* 对文件、搜索结果、日志、diff、历史记录、测试输出等可能产生大量上下文的内容，先缩小范围、过滤或摘要，再按需扩展；避免无边界输出，同时保留影响正确性判断的关键证据。
* 避免没有信息增益的重复操作。等待长任务、后台进程或委派结果时，优先使用当前环境支持的阻塞、事件驱动或低频等待机制；有独立工作可推进时继续执行，否则不要通过短周期轮询反复唤醒主 Agent。
* 当前环境支持任务委派时，工作能独立切分，且委派能够明显节省时间、提高质量或隔离大量中间上下文时使用；共享状态、连续决策或并行写冲突较高的工作由主 Agent 直接完成或串行处理。
* 委派时明确目标、边界、输出和完成判据；主 Agent 保留整合和验证责任。

然后记忆的两个功能，我推荐都可以在设置下的个性化中打开。将启用本地记忆和允许基于工具辅助聊天生成本地记忆都打开。打开以后，它会在你结束对话或者闲置了一段时间之后，自动把之前的对话总结成记忆片段保存下来，以后遇到相关的场景会自动调出来用。

二、官方内置技能三件套（1-3）

Codex 自带三个技能，很多人没注意，但它们是"技能的技能"，先认识它们，后面 12 个才能装起来。

• 1. skill-creator ⭐⭐⭐， 这个我就不多说了，创建技能的技能，每个 Agent 必备的原始技能。
• 2. skill-installer ⭐⭐⭐， 装技能的技能。先看看货架上有什么：看中了哪个，一行命令进肚。
• 3. plugin-creator ⭐， 把自用技能打包成插件分享给团队。

三个都在官方技能目录 openai/skills 的 .system 里，随 Codex 自动装好，无需下载（同目录还有 imagegen 和 openai-docs）。OpenAI 没先建货架，先给了你生产工具，态度很明显：技能这东西，攒比买重要。

三、开发流程套件

筛过的标准就一条：高频出现，装了确实比裸问 AI 靠谱。

1. create-plan ⭐⭐⭐，先规划后动手。  强制 Codex 在写第一行代码前产出实现计划，治"AI 上来就猛写、写完发现方向错了"。来自社区精选仓库 awesome-codex-skills。 安装方式：`$skill-installer create-plan

7. grill-me ⭐⭐⭐，让 AI 反过来拷问你。 你提需求，它连环追问，每个分支聊清楚才放你走。多数人用 AI 的短板不是 AI 不行，是需求没想清楚，它把"想清楚"变成一场被迫完成的对话。 地址：github.com/mattpocock/skills（24 万星）。

8. tdd ⭐⭐⭐，测试先行的老手艺。  红绿重构循环：先写失败的测试（红），写实现让它通过（绿），再重构。AI 猛写代码的冲动被测试摁住了。 地址：github.com/mattpocock/skills。

9. diagnosing-bugs ⭐⭐⭐，纪律化调试。 AI 修 bug 最大的毛病是"猜一个原因改一版试试"。这个技能定了纪律：先系统定位、收集证据，证据够了才动手。tdd 管让 bug 少生，它管 bug 生了怎么治。 地址：github.com/mattpocock/skills。

10. humanizer-zh ⭐⭐⭐，去 AI 腔。 清洗 AI 文本里的机翻味：delve、leverage、此外、值得注意的是，README 和提交信息是重灾区。一个专门治 AI 腔的技能活在 AI 编程工具里，多少有点黑色幽默。 地址：https://github.com/op7418/humanizer-zh

四、两个硬核补充

前面八个管"把活干对"，这两个把别的世界接进来：一个把你读过的书接进来，一个把浏览器接进来。

12. book-to-skill ⭐⭐，把读过的书接进 Codex。 丢给它一本 PDF（你自己买的），它拆成结构化技能：核心心智模型、每章一个文件、一份速查表。章节按需加载，问到才读，官方实测 token 消耗只有直接塞整本 PDF 的 1/24 到 1/51。 地址：github.com/virgiliojr94/book-to-skill（27.2k 星） 安装 npx skills add virgiliojr94/book-to-skill。

13. playwright ⭐⭐⭐，把浏览器交给 Codex 开。 官方精选区技能：从终端自动化真实浏览器，填表、截图、抓数据，前端改完让它真机验证，抓竞品页面数据也靠它。 安装方式：$skill-installer playwright，还有个交互变体 playwright-interactive 可以持久化浏览器会话来调试 UI。