OpenAI 的 Codex CLI 已迅速成为开发者将 AI 直接融入本地工作流的必备工具。自 2025 年 4 月 16 日宣布以来，并在随后更新（包括 2025 年 6 月 3 日引入的互联网访问能力）推动下，Codex CLI 为你在终端中直接调用 OpenAI 强大的推理模型提供了一种安全、注重隐私且高度可定制的方式。本文综合最新进展，并提供在你的机器上安装与配置 Codex CLI 的分步指南。
什么是 OpenAI 的 Codex CLI？
起源与发布
OpenAI 与其最新模型 o3 和 o4-mini 一同发布了 Codex CLI，将其定位为一项实验性的开源项目，把 AI 驱动的编码辅助直接带到终端。该工具于 2025 年 4 月 16 日宣布，允许 AI 代理在你的本地环境中读取、修改并执行代码，确保敏感代码永不离开你的机器。
Codex CLI 的关键特性
- 轻量且开源：为便捷安装与社区贡献而设计，Codex CLI 的代码库托管在 GitHub，鼓励提交缺陷报告与拉取请求。
- 自然语言命令：开发者可用英文直接提示 Codex 生成样板代码、重构现有模块，甚至编写测试。
- 本地执行：所有操作均在你的机器上完成，消除将专有代码上传至外部服务器的顾虑。
- 代理互联网访问：自 2025 年 6 月 3 日起，Codex CLI 可选择性访问互联网，用于安装依赖或获取外部资源，并提供细粒度的域名与方法控制。
最新的架构更新是什么？
2025 年 6 月初，OpenAI 宣布将 Codex CLI 从最初的 Node.js 与 TypeScript 技术栈重写为 Rust。此举旨在通过 Rust 的内存安全设计实现“零依赖安装”、提升性能并增强安全保障。开发者可期待更快的启动时间、更小的二进制体积以及更强健的编译检查，从而带来更顺畅的开发体验。
为什么要在本地安装 Codex CLI？
本地安装提供哪些安全与隐私优势？
在本地运行 AI 模型意味着你的源代码始终留在本地环境。与纯云端解决方案不同，除非你明确请求，Codex CLI 不会共享你的文件，显著降低数据泄露或未经授权访问的风险。
本地安装如何提升性能与离线能力？
通过在你的硬件上处理命令，Codex CLI 将延迟与对外部 API 调用的依赖降到最低。结合全新的代理互联网访问功能，你可以在大多数任务中离线工作，并按需配置代理何时允许联网，在自主性与连通性之间取得理想平衡。
如何为安装做好环境准备？
先决条件是什么？
在安装 Codex CLI 之前，请确保你具备：
- 已安装并添加到
PATH的 Node.js（v14 或更高版本） - 用于包管理的 npm（通常随 Node.js 一同安装）
- 一个 有效的 OpenAI API key，可在你的 OpenAI 仪表板的 API 设置中获取
如何获取并保护你的 OpenAI API key？
- 登录 OpenAI 仪表板。
- 导航到 API Keys 并点击 Create new secret key。
- 复制生成的密钥，并存储到安全的凭据管理器中。
- 避免将其提交到版本控制；在本地开发中使用环境变量。
如何在不同操作系统上安装 Codex CLI？
如何通过 npm 在 macOS 与 Linux 上安装？
打开终端并运行：
npm install -g @openai/codex
该命令将全局安装 codex 可执行文件，使其可在任意目录访问。
如何在 Windows（PowerShell 或 Git Bash）上安装？
- 以管理员身份打开 PowerShell 或打开 Git Bash。
- 执行相同的 npm 命令：
npm install -g @openai/codex - 可选：将 Git Bash 设置为默认 Shell：
Set-Alias sh.exe "C:\Program Files\Git\bin\bash.exe" ``` :contentReference{index=10}.
如何配置并进行 Codex CLI 认证？
如何设置环境变量？
安装后，通过在 Shell 配置文件中导出你的 API key 进行配置：
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
将该行添加到 ~/.bashrc、~/.zshrc 或 ~/.profile 以持久化。
如何使用 ChatGPT 集成登录？
Codex CLI 支持面向 ChatGPT Plus 和 Pro 订阅者的简化登录流程：
codex --free
该命令将引导你使用 OpenAI 账户进行认证，并兑换任何可用额度。
如何验证安装？
如何检查版本？
运行：
codex --version
成功安装将返回版本字符串（例如，0.1.0），以确认 CLI 可用。
如何运行测试命令？
尝试一个简单提示以确保一切正常：
codex "Create a Python function to reverse a string."
Codex CLI 应在终端中直接输出相应的 Python 代码，展示其核心功能。
我如何保持 CLI 为最新版本？
使用 npm：
npm update -g @openai/codex
使用 Rust 二进制：
- 从 GitHub 下载最新发行版。
- 用新下载的版本替换现有二进制。
或者，如果你通过支持更新的包管理器（例如 Homebrew）安装，可使用其更新命令。
我如何扩展与自定义 Codex CLI？
在 codex.yml 中的配置选项
编辑 codex.yml 可：
- 排除目录（如
node_modules、vendor） - 设置默认提示模板
- 选择后备模型或本地开源替代方案（例如用于离线的 StarCoder）
脚本与自动化
将 Codex CLI 纳入构建脚本或 CI 工作流：
yaml# .github/workflows/codex.yml
jobs:
ai_lint:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Run Codex Auto-Edit
run: |
codex --mode auto-edit "Optimize bundle size and tree-shake unused imports"
- name: Run Tests
run: npm test
这使得在标准代码检查工具之外，持续进行由 AI 驱动的代码改进成为可能。
使用 Codex CLI 的最佳实践与提示是什么？
应如何管理代理的互联网访问？
默认情况下，互联网访问是禁用的。要为特定任务授予访问权限，使用：
codex --allow-internet
然后指定你信任的域名或 HTTP 方法。这样可确保 Codex 仅在你明确允许时进行外部访问，保持安全性与可审计性。
如何参与贡献与报告问题？
作为一项实验性项目，社区反馈至关重要。要参与贡献：
- Fork GitHub 仓库 并提交拉取请求。
- 为缺陷或功能请求提交 issue，清晰描述复现步骤。
- 与维护者展开讨论，共同推动项目发展方向。
按照上述步骤，你可以将 OpenAI 的 Codex CLI 无缝集成到本地开发工作流中——在保持对代码与环境的完全控制的同时，受益于最新的 AI 进展。随着项目演进，请关注官方更新日志与社区论坛，并欢迎与你的开发者同行分享你的体验与改进。
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