编辑文档 - 十分钟被 Codex 打脸后，我把 OpenCode 和 Hermes 默默关了

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我第一次在终端里跑 Codex 的时候，其实是有点不以为然的——不就是个跑在命令行里的 AI 助手吗？我平时用 OpenCode、Hermes、pi 这几个 AI 编程工具轮着切，已经挺顺手的了，还能差到哪去。

结果被打脸了，前后大概花了十分钟。

这十分钟里，Codex 把我一个三百多行的 Python 脚本拆成了六个模块，每个模块写了测试用例，还给我跑了一遍，告诉我哪里边界条件没考虑到。我全程只需要坐在椅子上点「同意」。

如果你也是天天和代码打交道的人，这篇文章我想跟你聊聊 Codex CLI 到底是个什么东西，适合谁，不适合谁，以及我实际用下来觉得值不值得花时间了解。

## 它是什么

Codex 是 OpenAI 在 2025 年中开源的一个项目，核心是一个跑在终端里的 CLI 工具。你可以把它理解为一个住在命令行里的 AI agent——它能读你的代码仓库、理解项目结构、做编辑、跑命令、写测试、帮你做 code review。

官方仓库（github.com/openai/codex）目前 Star 数 90,796，Fork 数 13,386（数据截至 2026 年 6 月中旬，来源 GitHub API）。这个数字在开源编程工具里能排到前面。

## 安装和环境要求

目前 Codex 支持三个平台：

- macOS 12 及以上
- Ubuntu 20.04 / Debian 10 及以上
- Windows 11（通过 WSL2，不支持原生 Windows）

macOS 或 Linux 用户最省事，用 DotSlash 脚本就能跑，不用编译：

```bash
curl -fsSL https://dotslash-cli.com/install.sh | sh
```

或者直接从 GitHub Release 页面下载对应的可执行文件。Windows 用户比较麻烦，必须先装好 WSL2，然后在 WSL2 环境下使用。

内存方面，官方建议最低 4GB，推荐 8GB。如果你打算在跑 Codex 的同时把 IDE 编译拉满，建议给足一些。

## 核心功能一览

### 对话式交互

启动 `codex` 直接进一个全屏终端 UI，可以实时看到 Codex 在做什么、准备做什么，你可以点同意或拒绝它的每一步操作。也可以在启动时直接带一个初始 prompt：

```bash
codex "Explain this codebase to me"
```

### 会话恢复

这个功能我天天在用。Codex 会把对话记录存在本地，下次想继续之前的话题，不用重新喂上下文，直接 `codex resume` 就能调出历史会话。它还支持指定具体某个 session ID，或者用 `--last` 跳到最后一次对话。

### 远程连接

Codex 支持把 TUI 接到远程机器上跑。在目标机器上启动一个 app server：

```bash
codex app-server --listen ws://127.0.0.1:4500
```

然后本地用 `codex --remote` 连过去。官方提醒要配合 WebSocket auth 使用，不要把端口直接暴露在公网上。

### 模型支持

官方推荐主力用 gpt-5.5，这是 OpenAI 最新一代编程专用模型，对复杂代码编辑、多步骤规划、工具调用这类任务表现最好。ChatGPT Pro 订阅用户还能用 gpt-5.3-Codex-Spark 模型，目前是 research preview 状态，主打速度。

切换模型一条命令：

```bash
codex --model gpt-5.5
```

或者在对话里输入 `/model`。

### Code Review

`/review` 命令可以针对三种对象做 code review：本地 diff、某个具体 commit，或者未提交的改动。Codex 会读改动内容，按优先级给你列问题，不会动你的 working tree。每跑一次会作为单独的一轮留在对话里，代码改完可以重跑对比。

### 图片输入与生成

支持在对话里贴截图或设计稿，Codex 能读图并结合文字一起理解。也可以让它直接生成图片——图标、banner、占位图这些，用的是 gpt-image-2 模型，日常够用。

### Web 搜索

Codex 内置了 OpenAI 维护的搜索索引，默认走缓存模式，不直接抓 live 网页，减少了 prompt injection 的风险。需要最新数据的话，加 `--search` 参数或者在配置里把 `web_search` 设为 `"live"`。

### 非交互模式

不想进 TUI，只想快速跑个任务，可以用 `codex exec`：

```bash
codex exec "fix the CI failure"
```

结果直接 stdout 出来，接 CI 流水线或者写脚本调用都很方便。

### MCP 支持

Codex 支持 Model Context Protocol，可以把外部工具服务接进来。配置写在 `~/.codex/config.toml` 里，或者用 `codex mcp` 命令管理。

### Slash Commands

内置了一批斜杠命令，比如 `/review` `/fork` `/side`，也可以自己写自定义命令做团队特定的工作流。

## 权限模式

Codex 有三种权限级别：

- **Auto（默认）**：可以在工作目录内读文件、做编辑、跑命令，但动目录外的文件或使用网络前会停下来问你。
- **Read-only**：只读模式，浏览文件但不做任何改动。
- **Full Access**：完全信任模式，有网络访问权限，不停下来确认。这个模式用之前想清楚。

## 我用下来的感受

代码理解能力确实不错。我让它读一个不是我写的项目，它在几分钟内就能把模块之间的关系讲清楚，还能指出几个明显的边界条件遗漏。这个能力比我之前用过的很多工具都稳。

权限控制做得比较细。你可以在不同场景下切权限级别，不用担心它在你没注意的时候动了什么不该动的东西。

多模型切换很灵活。主力用 gpt-5.5，追求速度的时候切到 gpt-5.3-Codex-Spark，一句话的事。

不过有几点要提前想好：

Windows 用户必须用 WSL2，原生 Windows 不支持。日常在 Windows 环境里开发的人，这个门槛不算低。

Codex 是 OpenAI 的产品，数据处理走的是 OpenAI 的服务。合规要求比较高的公司，自己评估一下。

免费使用有 API 调用限制，配额取决于你的订阅计划。高频跑大量任务的话，先看一下官方定价页。

## 适合谁

下面这几类人，我建议试试：

- 经常需要在陌生代码库里快速理解逻辑的工程师
- 想在服务器上做自动化 code review 的人
- 已经在用 OpenAI 模型生态，想把 AI 编程能力接进工作流的团队

如果你用的 OpenCode、Hermes、pi 这类工具已经够你完成日常需求，也没啥特殊场景要补的，不一定非要切。

## 最后

整体用下来，Codex CLI 给我的感觉是把 AI 编程能力做到足够「轻」——不用装 IDE 插件，不用开浏览器，终端里就能跑。但功能又足够完整，从代码编辑到 review 到远程协作，该有的都有。

背靠 OpenAI 这个大厂，模型更新和技术支持这块应该不用担心。如果你对 AI 编程助手感兴趣，想找个灵活、低门槛的入手点，自己去试试比看十篇评测都管用。

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你在用什么 AI 编程工具？用下来觉得哪一点最香，哪一点最想吐槽？欢迎在评论区说说你的使用体验。

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