OpenAI Codex CLI:终极AI开发助手，打造高效自动化项目的实用指南
OpenAI Codex CLI 是一款开源工具，旨在将AI编程助手的强大功能直接引入你的终端。类似于 Cursor AI 和 Windsurf 等工具，Codex CLI 提供基于对话的开发体验，不仅能够理解你的代码库，还能进行更改、执行命令，甚至从零开始搭建新项目。
在本指南中，我们将学习如何在本地搭建 Codex CLI，并通过构建三个有趣的项目来探索其强大功能。在实践过程中，我们会测试其多模态特性、审批机制以及对代码库的理解与修改能力。
Codex CLI 安装与配置
1. 下载并安装 Node.js（推荐22及以上LTS版本），可在 nodejs.org 获取。安装后通过以下命令验证：
node -v
npm -v
2. 从 git-scm.com 下载 Git，并通过命令验证安装：
git --version
3. 安装 OpenAI Codex CLI：
npm install -g @openai/codex
4. 设置你的 OpenAI API 密钥：
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
5. 切换到你的项目目录：
cd <你的项目目录>
6. 如有需要，初始化 Git 仓库：
git init
7. 以交互模式启动 Codex CLI：
codex
利用 OpenAI Codex 构建有趣项目
1. 搭建个人作品集网站
在本项目中，我们将基于现有设计创建一个个人作品集网站。首先，截取你想复刻的作品集网站（例如 https://tdhopper.com/）的屏幕截图，并将其提供给 Codex CLI 工具。
使用以下命令将图片路径传递给 Codex CLI：
codex --image "C:\Users\abida\Pictures\Screenshots\Screenshot 2025-04-26 194831.png"
Codex 会分析图片并详细解释其内容。默认使用 “o4-mini” 模型，审批模式为 “suggest”。
接下来，输入如下提示，指导 Codex 基于截图并结合你的个人信息搭建网站：
Use the image to build a portfolio website for Abid Ali Awan, a professional data scientist who writes about AI and machine learning.
由于处于 “suggest” 模式，Codex 在创建文件或执行命令前会请求你的确认。你只需逐条批准即可。
网站生成后：
- 替换占位符链接（如头像和博客链接）为你的真实资料和博客地址。
- 双击 index.html 文件，即可在浏览器中预览网站。
最终生成的网站将与原始设计高度相似（约90%），并包含你的个性化信息，快速高效，专业美观。
注意：“suggest” 模式让你全程掌控文件创建和命令执行过程，方便逐步审查和批准更改。
2. 数据分析项目
在此项目中，我们将分析一个数据集，并通过 Codex CLI 自动生成一份详尽的数据分析报告。此示例展示了 Codex 自动化数据分析与专业报告生成能力。
我们将使用 --auto-edit 模式（半自动模式），Codex 会自动处理大部分任务（如文件创建和编辑），但在执行 shell 命令时仍需你确认。
运行以下命令分析数据集：
codex --auto-edit "The dataset `placementdata.csv` is available in the root directory. Please perform detailed data analysis and generate an analysis report."
几秒钟内，Codex 会分析 placementdata.csv 数据集，并生成一份结构清晰的 markdown 格式分析报告。
打开报告，你会看到以下内容结构：
- 数据集概览
- ：描述数据结构及关键特征
- 分析细节
- ：包含统计摘要与技术分析
- 洞察发现
- ：突出数据中的主要发现
- 结论
- ：总结结果并给出可执行建议
3. 开发图像分类应用
本项目将构建一个基于 ResNet18 预训练模型的图像分类应用，采用 FastAPI 创建自定义用户界面。我们将启用 Codex CLI 的全自动模式，让其自动完成从文件生成到文档编写的全部流程。
使用以下命令指示 Codex 构建应用：
codex --full-auto "Build an image classification application using ResNet18 and FastAPI with Custom UI"
一分钟内，Codex 会生成所有必要文件，包括 Python 脚本、配置文件和使用文档，并提供本地运行指南。
操作步骤如下：
- 安装所需 Python 包：
- pip install -r requirements.txt
- 本地运行应用：
- uvicorn main:app --reload
- 在浏览器打开 http://127.0.0.1:8000，上传图片，即可看到模型对图片的前5个预测结果及其概率。
该应用响应迅速，预测准确，即使是未专门训练过的图像（如吉卜力风格图片）也能很好地识别。
总结
Codex CLI 在准确性、代码库理解和调试能力等方面，比 GitHub Copilot 更胜一筹。其突出特点是能以极少的人工干预执行项目——大部分任务只需一条命令即可完成，极少需要后续修正。通过 Codex CLI 生成的项目开箱即用，运行流畅。
另一个重要优势是 Codex CLI 为开源工具，极具定制潜力。开发者可以集成本地大语言模型（LLM）或专有模型（如 DeepSeek R1、Claude 3.7），使其适应不同场景，拥有极高的灵活性和可扩展性。
