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Skill 广场codex-cli

codex-cli

编程与开发

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更新于 10-15 10:01

技能介绍

用途

codex-cli 用于将 OpenAI 的 Codex CLI 集成到 Claude Code 中，使 Claude 与 Codex 之间可以进行 AI 协作，以增强开发工作流。资料中描述的适用场景包括：使用 OpenAI 模型（GPT-5.2、GPT-5.1-Codex-Max、o3、o4-mini）、代码生成与重构、Git 相关工作流与 PR 审查、绕过权限的完全自动化、推理优先开发、多模态任务（代码加图像）、沙箱执行环境以及长上下文任务（GPT-5.2 支持 400K token）。

主要能力

该集成围绕 Codex CLI 的命令行使用展开，资料列出了以下能力：

  • 多种执行模式：直接执行（exec）、交互模式，以及完全自动化模式。
  • 审批策略控制，通过 -a 参数设置：never（完全自动化，无审批）、on-request（由模型决定何时询问）、on-failure（仅当命令失败时询问）、untrusted（仅运行受信任命令，默认）。
  • 沙箱模式，通过 -s 参数设置：read-only（不能修改文件）、workspace-write（可修改工作区）、danger-full-access（完全系统访问）。
  • 模型选择，通过 -m 参数指定，涵盖 GPT-5.2 系列、GPT-5.1 Codex 系列、旧版 GPT-5 系列与 o 系列推理模型。
  • 新 GPT-5.2 特性：扩展推理（--reasoning-effort xhigh）、上下文压缩（--compact）、简洁推理摘要（--concise-reasoning）。
  • Web 搜索集成（--search）。
  • 多模态（代码加图像，通过 -i 附加图像）。
  • Git 相关工作流（codex apply / codex a 应用变更，尊重 .gitignore 与 git 历史）。
  • 会话恢复（codex exec resume --last、codex resume）。
  • 配置档案（profiles），在 ~/.codex/config.toml 中定义。
  • MCP 服务器集成（codex mcp、codex mcp list、codex mcp add，标注为实验性）。
  • JSON 输出（--json）便于 AI 解析。

使用方式

安装：通过 NPM 全局安装 npm install -g @openai/codex，或使用 Homebrew（macOS/Linux）brew install openai/tap/codex-cli，并用 codex --version 检查安装。

认证：方式一为使用 ChatGPT Plus/Pro 账号登录，运行 codex login 打开浏览器进行 OAuth 认证，订阅中包含 GPT-5-Codex 访问权限；方式二为设置 API 密钥，通过 export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here" 或创建配置文件 ~/.codex/config.toml 写入 api_key。

基本用法示例：

  • 直接执行：codex exec "Analyze this codebase and suggest improvements"
  • 完全自动化（绕过所有审批）：codex exec --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox "Refactor authentication module"
  • 安全自动化（沙箱）：codex exec --full-auto "Generate tests for all functions"
  • 交互模式：codex "Let's work on improving this code"
  • 指定模型：codex exec -m gpt-5.2 "Complex task with latest model"

配置：通过 ~/.codex/config.toml 设置默认模型、审批策略、沙箱模式、是否启用搜索、附加可写目录，以及定义不同用途的 profiles。资料还列出环境变量：OPENAI_API_KEY、CODEX_MODEL、CODEX_CONFIG_PATH、CODEX_REASONING_EFFORT。

协作模式：资料描述了「Claude 编排、Codex 执行」的 Think-Act-Observe 循环，并给出结构化工作流、JSON 输出供 AI 解析、顺序任务分解的脚本示例，以及代码生成、重构、测试生成与修复、CI/CD 集成（GitHub Actions）等核心工作流示例。

适用场景

资料中列出的适用场景包括：可信且可重复的工作流、自动化测试工作流、批量操作（如将 .js 文件转换为 TypeScript）、CI/CD 流水线（外部沙箱）、研究驱动的开发、多模态 UI 实现、Git 分支上的功能开发、以及需要结构化 JSON 输出供其他 AI 解析的任务。

限制与注意事项

资料明确提示：使用 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox（绕过模式）时，应在受控环境中使用（如外部沙箱的 CI/CD、Docker 容器、一次性开发环境），务必保留备份（如 git stash）、使用 Git 保障安全（在特性分支工作、推送前审查 diff、用 codex apply 审查变更）、并限制作用范围（用 -C 指定目录）。

关于模型与价格，资料列出了具体信息：GPT-5.2 Thinking 为 400K 上下文、128K 输出、知识截止 2025 年 8 月 31 日，定价 $1.75/1M 输入、$14/1M 输出（90% 缓存折扣）；GPT-5.2 Pro 定价 $21/1M 输入、$168/1M 输出，仅通过 Responses API 提供，支持 reasoning.effort 的 medium、high、xhigh。以上均为资料所述，实际可用性与计费请以官方为准。资料未提供的信息本简介不作推断。

针对常见问题，资料给出排查方式：认证失败可 codex logout 后 codex login；模型不可用可回退到 gpt-5.1-codex-max 或 gpt-5.1-codex；沙箱错误可尝试不同沙箱模式或完全绕过。更新方式为 npm update -g @openai/codex。