用途：管理 OpenAI Codex CLI 的配置文件，涵盖模型设置、沙箱策略、MCP 服务器与 profiles。
主要能力：主配置位于 ~/.codex/config.toml，可设置 model、model_verbosity（high|medium|low）、model_reasoning_effort（low|high|xhigh）、approval_policy（untrusted|on-failure|on-request|never）、sandbox_mode（read-only|workspace-write|danger-full-access）、exec_timeout_ms、file_opener。支持定义命名 profiles，如 [profiles.max] 与 [profiles.fast]，通过 codex -p max 或 codex -p fast 调用。可配置 MCP 服务器（command、args、enabled、tool_timeout_sec 及 env 中的 API_KEY）。技能路径优先级由高到低为 $CWD/.codex/skills/、$CWD/../.codex/skills/、$REPO_ROOT/.codex/skills/、~/.codex/skills/、/etc/codex/skills/ 及内置技能。
使用方式：显式调用技能如 codex "$plan implement authentication"，或由 Codex 隐式判断。内置技能包括 $plan、$skill-creator、$skill-installer。运行时可用 codex -c model="o3" 覆盖配置。便捷标志：--full-auto 等价于 -a on-request --sandbox workspace-write；--oss 使用本地 LM Studio/Ollama；--search 启用网络搜索。可用 codex -C 指定目录、--add-dir 添加目录。验证可用 toml-lint 检查语法、codex mcp list 查看 MCP 服务器。
适用场景：需要为不同工作流切换模型与推理强度、控制沙箱与审批权限、接入 MCP 服务器或管理技能路径时。
限制：资料未提供具体收费、价格与平台支持信息；配置项取值与命令需以实际版本为准。