OpenAI Codex CLI
OpenAI · 程式設計
OpenAI Codex CLI 是 OpenAI 推出的本機程式開發代理，在終端機裡運作，會讀取你的專案、修改檔案、執行指令，而主控權一直留在你手上。
關於 OpenAI Codex CLI
What Is OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI 是一套安裝在自己電腦上的程式開發代理。它在你現有的專案裡工作：讀取檔案、動手修改，還會執行你電腦上早就裝好的工具。你從終端機視窗操作它，所以開始動工前，什麼都不必先上傳到網頁。
它的邏輯很單純。你保留原本的開發流程，把耗時的部分交給代理處理，例如追查某個功能是怎麼串起來的、規劃一次重構，或找出測試為什麼會失敗。Codex CLI 適合本來就活在 shell 裡的開發者，他們要的是代理待在程式碼旁邊，而不是待在另一個分頁。
有兩個限制最好一開始就弄清楚。程式本身免費，採用 Apache-2.0 授權的開源專案；但要動用背後的模型，得付費訂閱 ChatGPT 方案，或使用按 API 價格計費的金鑰。另外，獨立命令列工具捨棄了 Codex 其他版本才有的雲端功能，例如 GitHub 程式碼審查與 Slack 整合。
Getting Started
- 在 macOS 或 Linux 上用一行指令稿安裝 Codex CLI，Windows 則用對應的 PowerShell 版本。也可以執行
npm install -g @openai/codex或brew install --cask codex。 - 開啟專案資料夾，輸入
codex。第一次啟動時，選擇 Sign in with ChatGPT，連上 Plus、Pro、Business、Edu 或 Enterprise 方案所綁定的帳號。 - 用平常的話描述任務。你可以請它說明整個專案、做一處小幅修改，或排查某個錯誤。它會一邊檢查檔案，一邊提出修改。
- 每項任務前後各建立一個 Git 檢查點。萬一改壞了，退回檢查點就好，不必手動拆解。
- 批准或拒絕 Codex 想執行的指令。用
/permissions與/model設定這次連線的界限與推理強度。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 以終端機為主的開發者：平常就在 shell 裡工作的人，等於在自己熟悉的流程裡多了一個代理，不必再學一套新編輯器。前提是要有 ChatGPT 方案或 API 金鑰。
- 後端與系統工程師：深入專案、撰寫建置指令稿、除錯工具鏈都很合適，因為 Codex 執行的正是你機器上已安裝的指令。macOS、Linux 與 Windows 都支援。
- 負責 CI 與自動化的人：`codex exec` 能執行非互動式任務，因此可以把代理接進流水線與可重複的流程。共用環境裡，用 API 金鑰最乾淨。
任務
- 探索不熟的程式碼：把 Codex 指向某個專案，先請它說明架構，再動手改任何東西。它直接讀檔，不靠猜測。
- 針對性的重構：重新命名元件、改用 hooks，或拆分模組，代理會一邊改檔案、一邊跑你的測試。Git 檢查點讓這些改動隨時能還原。
- 本機程式碼審查：在送出 pull request 前，針對未提交的變更、單一 commit 或某個分支跑一次專門審查。Codex 只回報問題，不會碰你的工作目錄。
情境
- 每天反覆的編輯與執行：把整個循環留在同一個終端機連線裡，讓 Codex 負責搜尋、修改與跑測試，不必在多個工具之間跳來跳去。
- 提交前的把關：趁還來得及修正時，先看看自己準備提交什麼，而不是等審查者點出來才處理。
- 自動化重複性工作：把範圍明確、可寫成指令稿的任務交給 `codex exec`，別讓它們佔用你的互動式連線。
主要功能
直接在專案上工作的代理
Codex CLI 處理的是你目前專案裡的檔案，不是上傳到別處的副本。它檢查你的程式碼、動手修改，並執行你早已安裝好的工具，因此它的動作符合你真實的環境。機密、相依套件與本機設定都留在原位。
模型與推理強度自由調整
每次連線都能用 /model 選擇模型與推理強度，任務變難或變簡單時還能中途切換。在 ChatGPT 方案裡，寫程式的預設模型是 GPT-6.1 Sol，較輕量的工作則可用 GPT-6 Luna。專屬的 /model 指令讓這些設定攤在眼前，而不是藏在設定檔裡。
權限與沙箱控管
/permissions 指令決定 Codex 何時能不經詢問就修改檔案或執行指令。繼續之前，你可以先查看目前生效的沙箱與可寫入的根目錄。當你把代理指向一個禁不起搞壞的專案時，這點格外重要。
本機程式碼審查
/review 會針對未提交的變更、某個 commit 或基礎分支跑一輪專門檢查，再依優先順序列出問題。它不會更動你的工作目錄，所以你能在提交或開 pull request 之前先看見風險。這是檢查，不是自動修復。
用 codex exec 串接指令稿與 CI
非互動模式讓你從指令稿與流水線呼叫 Codex。你可以從建置步驟或可重複的流程觸發同一套代理邏輯，這也是團隊選擇 API 金鑰這條路、而非訂閱方案的主要原因。
圖像與網路脈絡
codex --image 會把截圖、架構圖或設計稿帶進第一個提示，代理看到的畫面就跟你一樣。當任務取決於最新版本或文件時，codex --search 會把一次執行切換成即時網路搜尋，搜尋過程也會留在逐字稿裡。
連線、續用與子代理
codex resume 能重新開啟目前專案裡近期的對話，或在多個本機對話間搜尋較早的工作。面對較大的調查任務，你可以請 Codex 把特定工作分派給子代理，再把結果帶回主要連線。
MCP 連線
Codex 能連接本機或遠端的 MCP 伺服器，需要時完成驗證，並在使用前先列出這次連線可用的工具。代理就是靠這條路取得團隊資料與外部服務，全程不必離開終端機。
優缺點
優點
- 在你原本就在用的終端機裡運作，不必先改用新的編輯器或網頁工具。
- 程式以 Apache-2.0 開源釋出，你可以直接讀懂它到底做了什麼。
- 權限與沙箱控管讓你決定代理能改動或執行什麼。
- `codex exec` 讓它在指令稿與 CI 裡派得上用場，不只是互動式連線。
- 審查模式會指出問題，卻不會碰你的工作目錄。
缺點
- 模型存取並非免費。你需要 ChatGPT 方案，或按 API 價格計費的金鑰，用量一大，花費很快就堆上去。
- 獨立命令列工具捨棄了雲端功能，例如 GitHub 程式碼審查、Slack 整合與較大的雲端虛擬機器。
- 沒有圖形介面，不習慣命令列的人會覺得相當吃力。
- 走 API 金鑰這條路要多做設定，而可用模型取決於你的金鑰能觸及哪些。
常見問題
程式免費，採用 Apache-2.0 授權的開源專案。但使用本身不是免費的，因為背後的模型需要付費的 ChatGPT 方案（Plus 為 $20/mo，Pro 從 $100/mo 起，Business 為每位使用者每月 $20），或使用按 API 價格計費的金鑰。
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