codex:~/docs$ cat codex.md

Codex CLI: The Definitive Technical Reference

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words: 4040 read_time: 43m updated: 2026-03-05 07:43
$ less codex.md

重點摘要: Codex 是一款多介面程式碼代理,能讀取您的程式庫、在作業系統層級沙箱中執行命令、修補檔案,並將任務委派至雲端。掌握五大核心系統(config.toml、沙箱/核准模型、AGENTS.md、MCP、以及 skills),Codex 便能成為您的效率倍增器。使用設定檔來切換情境、透過 /compact 管理 272K token 額度,並利用 AGENTS.md 建立跨工具的專案指示,適用於 Codex、Cursor、Amp 等工具。

Codex 以多介面程式碼代理的形式運作,而非僅是能撰寫程式碼的聊天機器人。CLI 會讀取您的程式庫、在沙箱中執行命令、修補檔案、透過 MCP 連接外部服務,並將長時間執行的任務委派至雲端。它在本機執行,但具備全局思維;相同的智慧驅動四種不同的介面,依據您的工作方式而定。

隨意使用與有效使用 Codex 的差別,取決於五大核心系統。 掌握這些系統,Codex 便能成為您的效率倍增器:

  1. 設定系統:透過 config.toml 控制行為
  2. 沙箱與核准模型:管控 Codex 的執行權限
  3. AGENTS.md:定義專案層級的運作契約
  4. MCP 協定:將功能擴展至外部服務
  5. Skills 系統:封裝可重複使用的領域專業知識

我花了數月時間在正式環境的程式庫、CI/CD 管線及團隊工作流程中,同時使用 Codex 與 Claude Code。本指南將這些經驗濃縮為一份完整的參考手冊——正是我剛開始使用時夢寐以求的那種。每項功能都包含實際語法、真實設定範例,以及容易讓資深使用者踩坑的邊界情況。

穩定性說明:標記為 [EXPERIMENTAL] 的功能可能在不同版本間發生變更。截至 v0.107.0,Codex Cloud 和 MCP 命令群組均為實驗性質。核心 CLI、沙箱、AGENTS.md、config.toml 及 Skills 皆為穩定功能。

重點摘要

  • 四個介面,同一個大腦:CLI、桌面應用程式、IDE擴充套件和雲端任務都共享相同的GPT-5.x-Codex智慧,選擇最適合您工作流程的介面即可。
  • 作業系統層級沙箱:Codex在核心層級(macOS上使用Seatbelt,Linux上使用Landlock + seccomp)執行檔案系統和網路限制,而非在容器內部。
  • AGENTS.md跨工具通用:您的專案指令可在Codex、Cursor、Copilot、Amp、Jules、Gemini CLI、Windsurf、Cline、Aider、Zed以及超過60,000個開源專案中使用。撰寫一次,到處適用。
  • 設定檔省去上下文切換開銷:定義具名設定預設組合(fastcarefulauto),並使用--profile在它們之間切換。
  • 272K輸入上下文很快就會用完:使用/compact、聚焦的提示詞和@file參照來主動管理token預算。

如何使用本指南

本指南超過2,500行——請從符合您經驗程度的位置開始閱讀:

經驗程度 從這裡開始 接著探索
Codex新手 安裝快速入門心智模型 設定沙箱
日常使用者 AGENTS.mdSkills計畫模式 MCPHooks
團隊主管/企業 企業部署最佳實踐 決策框架工作流程配方
從其他工具遷移 遷移指南 決策框架

末尾的快速參考卡提供所有主要指令的概覽摘要。


Codex運作方式:心智模型

在深入功能之前,先了解Codex的架構如何影響您使用它的一切操作。系統在四個介面上運行,背後由共享的智慧層支撐:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CODEX SURFACES                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────┐ │
│  │   CLI    │  │ Desktop  │  │   IDE    │  │ Cloud  │ │
│  │ Terminal │  │   App    │  │Extension │  │  Tasks │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └────────┘ │
│  Local exec     Multi-task    Editor-native  Async      │
│  + scripting    + worktrees   + inline edits detached   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  EXTENSION LAYER                                         │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐   │
│  │   MCP   │  │ Skills  │  │  Apps   │  │  Search │   │
│  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘   │
│  External tools, reusable expertise, ChatGPT            │
│  connectors, web search (cached + live)                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  SECURITY LAYER                                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │    Sandbox (Seatbelt / Landlock / seccomp)      │    │
│  │    + Approval Policy (untrusted → never)        │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  OS-level filesystem + network restrictions              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  CORE LAYER                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │         GPT-5.x-Codex Intelligence              │    │
│  │   Tools: Shell, Patch, Read, Web Search         │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  Shared model across all surfaces; costs tokens          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心層:GPT-5.x-Codex模型系列驅動一切。截至v0.107.0,gpt-5.3-codex是預設模型,具有272K token的輸入上下文視窗(128K輸出,400K總預算)。35它讀取檔案、撰寫修補程式、執行shell指令,並對您的程式碼庫進行推理。當上下文填滿時,Codex會壓縮對話以釋放空間。此層會消耗token。

安全層:Codex執行的每個指令都會通過作業系統層級的沙箱。在macOS上,Apple的Seatbelt框架執行核心層級的限制。在Linux上,Landlock + seccomp過濾檔案系統和系統呼叫存取。沙箱在核心層級運作,而非在容器內部。核准政策接著決定何時要求人工確認。

擴充層:MCP連接外部服務(GitHub、Figma、Sentry)。Skills封裝可重複使用的工作流程,Codex按需載入。Apps連接至ChatGPT連接器。網路搜尋從網際網路新增即時上下文。

介面層:CLI適合終端機進階使用者和自動化。桌面應用程式適合多執行緒專案管理。IDE擴充套件適合編輯-編譯-測試迴圈。雲端適合獨立運行的非同步任務。

關鍵洞察:大多數使用者只使用一個介面。進階使用者四個都用:雲端處理長時間執行的任務,CLI處理確定性的版本庫操作,IDE擴充套件處理緊湊的程式撰寫迴圈,桌面應用程式處理規劃和協調。


目錄

  1. 如何安裝Codex?
  2. 快速入門:您的第一次工作階段
  3. 核心互動介面
  4. 設定系統深入探討
  5. 該選擇哪個模型?
  6. Codex的費用是多少?
  7. 決策框架
  8. 沙箱與核准系統如何運作?
  9. AGENTS.md如何運作?
  10. Hooks
  11. 什麼是MCP(Model Context Protocol)?
  12. JavaScript REPL執行環境
  13. 什麼是Skills?
  14. 計畫模式與協作
  15. 記憶系統
  16. 工作階段管理
  17. 非互動模式(codex exec)
  18. Codex雲端與背景任務
  19. Codex桌面應用程式
  20. GitHub Action與CI/CD
  21. Codex SDK
  22. 效能最佳化
  23. 如何除錯問題?
  24. 企業部署
  25. 最佳實踐與反面模式
  26. 工作流程配方
  27. 遷移指南
  28. 快速參考卡
  29. 變更日誌
  30. 參考資料

如何安裝Codex?

套件管理工具

# npm (recommended)
npm install -g @openai/codex

# Homebrew (macOS)
brew install --cask codex

# Upgrade to latest
npm install -g @openai/codex@latest

直接安裝腳本(v0.106.0+)

macOS和Linux可使用單行安裝腳本,作為GitHub發布資產提供:62

curl -fsSL https://github.com/openai/codex/releases/latest/download/install.sh | sh

該腳本會自動偵測您的平台和架構,下載正確的二進位檔案,並將其放置在您的PATH上。

二進位檔案下載

對於沒有npm或Homebrew的環境,請從GitHub Releases下載平台專用的二進位檔案1

平台 二進位檔案
macOS Apple Silicon codex-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS x86_64 codex-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux x86_64 codex-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
Linux arm64 codex-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz

系統需求

  • macOS:Apple Silicon或Intel(透過Seatbelt提供完整沙箱支援)
  • Linux:x86_64或arm64(透過Landlock + seccomp提供沙箱)
  • Windows:使用受限token的原生沙箱(在v0.100.0中從實驗性升級為正式功能)。亦支援WSL2

驗證

codex login                  # Interactive OAuth (recommended)
codex login --device-auth    # OAuth device code flow (headless)
codex login --with-api-key   # API key from stdin
codex login status           # Check auth state (exit 0 = logged in)
codex logout                 # Clear stored credentials

兩種驗證路徑:

  1. ChatGPT帳號(推薦):使用您現有的Plus、Pro、Team、Business、Edu或Enterprise訂閱登入。可完整使用所有功能,包括雲端任務。
  2. API Key:透過CODEX_API_KEY環境變數或codex login --with-api-key設定。部分功能(雲端執行緒)可能無法使用。

進階技巧:憑證儲存方式可透過config.toml中的cli_auth_credentials_store設定。選項:file(預設)、keyring(作業系統金鑰鏈)或auto(若可用則使用keyring,否則退回file)。

Shell自動補全

# Generate completions for your shell
codex completion bash > /etc/bash_completion.d/codex
codex completion zsh > ~/.zsh/completions/_codex
codex completion fish > ~/.config/fish/completions/codex.fish

驗證安裝

codex --version
# Codex CLI v0.104.0

快速入門:您的第一個工作階段

從零開始,5分鐘內即可上手。

1. 安裝並驗證身份:

npm i -g @openai/codex          # Install
codex login                      # Log in with your OpenAI account

2. 導覽至專案目錄:

cd ~/my-project                  # Any git repo works

3. 啟動 Codex:

codex

您將看到互動式 TUI。Codex 會自動讀取您的專案結構。

4. 提出問題:

> What does this project do? Summarize the architecture.

Codex 會讀取關鍵檔案並解說程式碼庫。在預設的 suggest 模式下不會進行任何變更。

5. 進行變更:

> Add input validation to the login endpoint

Codex 會以 diff 形式提出編輯建議。按 y 核准,或按 n 拒絕。

6. 使用斜線命令:

> /plan Refactor the database layer to use connection pooling

Codex 會建立計畫但不執行。檢閱計畫後,核准即可開始執行。

7. 檢查您的成果:

> /diff

查看 Codex 在目前工作階段中所做的所有變更。

接下來的步驟: - 設定 AGENTS.md 以提供專案指示(請參閱AGENTS.md 如何運作?) - 為您的工作流程設定個人設定檔(請參閱設定檔) - 嘗試 codex exec 進行非互動式自動化(請參閱非互動模式


核心互動介面

Codex 提供四種不同的介面,背後由相同的智慧引擎驅動。每種介面都針對不同的工作流程模式進行最佳化。

1. 互動式 CLI(終端機 UI)

codex                        # Launch TUI
codex "fix the failing tests" # Launch with initial prompt
codex -m gpt-5.3-codex      # Specify model
codex --full-auto            # Workspace-write sandbox + on-request approval

終端機 UI 是一個全螢幕應用程式,包含:

  • 編輯器:輸入提示詞、使用 @ 附加檔案、使用 ! 前綴執行 shell 命令
  • 輸出面板:串流模型回應、工具呼叫及命令輸出
  • 狀態列:顯示模型、token 使用量、git 分支、sandbox 模式

TUI 快捷鍵:

快捷鍵 動作
@ 模糊檔案搜尋(附加至上下文)
!command 直接執行 shell 命令
Ctrl+G 開啟外部編輯器($VISUAL / $EDITOR
Enter(執行中) 在回合進行中插入新指示
Esc 按兩次 編輯先前的訊息
方向鍵 瀏覽草稿歷史記錄

TUI 中可用的斜線命令

命令 說明
/quit/exit 退出 CLI
/new 在同一工作階段中開始新對話
/resume 恢復已儲存的對話
/fork 將目前對話分支至新執行緒
/model 切換模型與推理力度
/compact 摘要對話以釋放 token
/diff 顯示 git diff,包含未追蹤的檔案
/review 對工作目錄進行程式碼審查
/plan 進入計畫模式
/mention 將檔案附加至對話
/init 產生 AGENTS.md 範本
/status 工作階段設定與 token 使用量
/permissions 設定核准策略
/personality 溝通風格(friendly/pragmatic/none)
/mcp 列出已設定的 MCP 工具
/apps 瀏覽 ChatGPT 連接器
/ps 顯示背景終端機
/skills 存取並叫用 skills
/config 列印生效的設定值與來源
/statusline 設定 TUI 頁尾
/feedback 傳送日誌給 Codex 維護者
/logout 登出

2. Codex Desktop App(macOS)

codex app                    # Launch desktop app (auto-installs if missing)

桌面應用程式新增了 CLI 所沒有的功能:

  • 多工處理:同時在不同專案上執行多個平行代理
  • Git worktree 隔離:每個執行緒在您儲存庫的獨立副本上運作
  • 內嵌 diff 審查:無需離開應用程式即可暫存、還原及提交變更
  • 整合式終端機:每個執行緒專屬的終端機,可執行命令
  • 對話分支:將對話分支以探索不同方案
  • 浮動彈出視窗:將對話分離至可攜式視窗
  • 自動化排程:排定週期性任務(議題分類、CI 監控、警報回應)

何時使用桌面應用程式 vs CLI:當您需要協調多個工作流程或需要視覺化 diff 審查時,請使用桌面應用程式。當您需要終端機的可組合性、腳本化或 CI/CD 整合時,請使用 CLI。

3. IDE 擴充功能(VS Code、Cursor、Windsurf)

Codex IDE 擴充功能直接整合至您的編輯器:

  • 預設為代理模式:讀取檔案、進行編輯、執行命令
  • 內嵌編輯:在您正在編輯的檔案中提供上下文感知建議
  • 共享工作階段:工作階段在 CLI 與 IDE 擴充功能之間同步
  • 相同驗證方式:使用 ChatGPT 帳號或 API 金鑰登入

可從 VS Code Marketplace 或 Cursor/Windsurf 擴充功能商店安裝。3

4. Codex Cloud [實驗性]

雲端任務在 OpenAI 管理的環境中非同步執行:

  • 設定即忘:排入佇列的任務獨立於您的本機執行
  • 平行執行:同時執行多個雲端任務
  • 建立 PR:Codex 從完成的工作中建立 pull request
  • 本機套用:使用 codex apply <TASK_ID> 將雲端結果拉取至本機儲存庫
codex cloud list             # List recent cloud tasks
codex apply <TASK_ID>        # Apply diff from a specific cloud task

雲端任務也可從 chatgpt.com/codex 存取。4


設定系統深入解析

Codex 使用 TOML 進行設定。理解優先順序層級至關重要,因為它決定了設定衝突時哪些值會優先生效。

優先順序(由高至低)

  1. 工作階段覆寫(最高):CLI旗標(--model--sandbox--ask-for-approval--search--enable/--disable--profile)以及 -c key=value 覆寫
  2. 專案設定.codex/config.toml,從目前工作目錄向上搜尋至專案根目錄;最近的目錄優先)
  3. 使用者設定$CODEX_HOME/config.toml,預設為 ~/.codex/config.toml
  4. 系統設定(Unix 上為 /etc/codex/config.toml
  5. 內建預設值(最低)

requirements.toml 作為策略約束層,在正常設定合併後限制使用者可以選擇的值。請參閱企業部署

設定檔位置

範圍 路徑 用途
使用者 ~/.codex/config.toml 個人預設值
專案 .codex/config.toml 每個儲存庫的覆寫設定
系統 /etc/codex/config.toml 全機預設值
受管理 /etc/codex/requirements.toml 管理員強制執行的策略約束

進階技巧CODEX_HOME 環境變數可覆寫預設的 ~/.codex 目錄。適用於 CI/CD 或多帳號設定。

完整設定參考

# ~/.codex/config.toml — annotated reference

# ─── Model Selection ───────────────────────────────────
model = "gpt-5.3-codex"                # Default model (272K input context)
model_provider = "openai"               # Provider (openai, oss, or custom provider id)
model_context_window = 272000           # Token count available to active model (override)
model_auto_compact_token_limit = 200000 # Threshold triggering automatic history compaction
model_reasoning_effort = "medium"       # minimal|low|medium|high|xhigh (model-dependent)
model_reasoning_summary = "auto"        # auto|concise|detailed|none
model_verbosity = "medium"              # low|medium|high
personality = "pragmatic"               # none|friendly|pragmatic
review_model = "gpt-5.2-codex"         # Model for /review command
oss_provider = "lmstudio"              # lmstudio|ollama (used with --oss)

# ─── Sandbox & Approval ───────────────────────────────
sandbox_mode = "workspace-write"        # read-only|workspace-write|danger-full-access
approval_policy = "on-request"          # untrusted|on-failure|on-request|never

[sandbox_workspace_write]
writable_roots = []                     # Additional writable paths
network_access = false                  # Allow outbound network
exclude_tmpdir_env_var = false          # Exclude $TMPDIR from sandbox
exclude_slash_tmp = false               # Exclude /tmp from sandbox

# ─── Web Search ────────────────────────────────────────
web_search = "live"                     # Web search mode (constrained by allowed modes)

# ─── Instructions ──────────────────────────────────────
developer_instructions = ""             # Additional injected instructions
model_instructions_file = ""            # Custom instructions file path
compact_prompt = ""                     # Custom history compaction prompt

# ─── Shell Environment ─────────────────────────────────
allow_login_shell = false               # Allow login shell semantics (loads .profile/.zprofile)

[shell_environment_policy]
inherit = "all"                         # all|core|none
ignore_default_excludes = false         # Set true to keep KEY/SECRET/TOKEN vars
exclude = []                            # Glob patterns to exclude
set = {}                                # Explicit overrides
include_only = []                       # Whitelist patterns

# ─── Authentication ────────────────────────────────────
cli_auth_credentials_store = "file"     # file|keyring|auto
forced_login_method = "chatgpt"         # chatgpt|api
mcp_oauth_callback_port = 0            # Fixed port for MCP OAuth callback (0 = random)
mcp_oauth_credentials_store = "auto"   # auto|file|keyring

# ─── History & Storage ─────────────────────────────────
[history]
persistence = "save-all"                # save-all|none
max_bytes = 0                           # Cap size (0 = unlimited)

tool_output_token_limit = 10000         # Max tokens per tool output
log_dir = ""                            # Custom log directory

# ─── UI & Display ──────────────────────────────────────
file_opener = "vscode"                  # vscode|vscode-insiders|windsurf|cursor|none
hide_agent_reasoning = false
show_raw_agent_reasoning = false
check_for_update_on_startup = true

[tui]
notifications = false                   # Enable notifications
notification_method = "auto"            # auto|osc9|bel
animations = true
show_tooltips = true
alternate_screen = "auto"               # auto|always|never
status_line = ["model", "context-remaining", "git-branch"]

# ─── Project Trust ─────────────────────────────────────
project_doc_max_bytes = 32768           # Max AGENTS.md size (32 KiB)
project_doc_fallback_filenames = []     # Alternative instruction filenames
project_root_markers = [".git"]         # Project root detection

# ─── Feature Flags ─────────────────────────────────────
# Use `codex features list` for current names/stages/defaults.
[features]
shell_tool = true                       # Shell command execution (stable)
collaboration_modes = true              # Plan mode (stable)
personality = true                      # Personality selection (stable)
request_rule = true                     # Smart approvals (stable)
unified_exec = true                     # PTY-backed exec (stable)
shell_snapshot = true                   # Shell env snapshots (stable)
command_attribution = true              # Codex co-author in commits (v0.103.0+)
request_user_input = true               # Allow agent to ask clarifying questions in Default mode (v0.106.0+)
multi_agent = false                     # Enable multi-agent collaboration tools (v0.102.0+)
apply_patch_freeform = false            # Expose freeform apply_patch tool
apps = false                            # ChatGPT Apps/connectors (experimental)
child_agents_md = false                 # AGENTS.md guidance (experimental)
runtime_metrics = false                 # Runtime summary in turns
search_tool = false                     # Enable search_tool_bm25 for Apps discovery

# ─── Multi-Agent Roles (v0.102.0+) ───────────────────
[agents]
max_threads = 4                         # Maximum concurrent agent threads

[agents.explorer]
description = "Read-only codebase navigator"
config_file = "~/.codex/profiles/explorer.toml"

# ─── Notifications ────────────────────────────────────
notify = ["terminal-notifier", "-title", "Codex"]  # Command for notifications

# ─── Per-Project Overrides ────────────────────────────
[projects."/absolute/path/to/repo"]
trust_level = "trusted"                 # Per-project trust override

設定檔

針對不同工作模式的具名設定預設組合:

# Define profiles in ~/.codex/config.toml

[profiles.fast]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
personality = "pragmatic"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "untrusted"
sandbox_mode = "read-only"

[profiles.auto]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

啟用設定檔:

codex --profile fast "quick refactor"
codex --profile careful "security audit"
codex -p auto "fix CI"

進階技巧:在設定檔頂層加入 profile = "fast" 可設定預設設定檔。每次工作階段可透過 --profile 覆寫。

自訂模型提供者

連接至 Azure、本地模型或代理服務:

[model_providers.azure]
name = "Azure OpenAI"
base_url = "https://YOUR_PROJECT.openai.azure.com/openai"
wire_api = "responses"
query_params = { api-version = "2025-04-01-preview" }
env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY"

[model_providers.ollama]
name = "Ollama (Local)"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
wire_api = "chat"

警告:chat/completions wire API(wire_api = "chat")已針對 OpenAI 託管模型棄用,OpenAI 宣布將於2026年2月移除。36 本地提供者(Ollama、LM Studio)可能仍接受此格式。對於 OpenAI 端點,請改用 wire_api = "responses"

使用 --oss 旗標連接本地模型:

codex --oss "explain this function"               # Uses default OSS provider
codex --oss --local-provider lmstudio "explain"   # Explicit LM Studio
codex --oss --local-provider ollama "explain"      # Explicit Ollama

或在設定檔中指定:

model_provider = "oss"
oss_provider = "lmstudio"   # or "ollama"

行內設定覆寫

從命令列覆寫任何設定值:

codex -c model="gpt-5.2-codex" "refactor the API"
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "install dependencies"
codex -c model_reasoning_effort="xhigh" "debug the race condition"

我該選擇哪個模型?

可用模型(2026年2月)

模型 輸入 / 總上下文 預設推理 最佳用途
gpt-5.3-codex 272K / 400K medium 預設旗艦:程式碼撰寫與推理統一
gpt-5.3-codex-spark 128K / 128K high 即時配對、快速互動式迭代
gpt-5.2-codex 272K / 400K medium 長期重構、遷移、舊有程式碼
gpt-5.1-codex-mini 272K / 400K medium 快速任務、注重成本的工作、大量 CI

確切的模型清單因帳戶和部署狀態而異。截至 v0.106.0,gpt-5.3-codex 已在 CLI 模型清單中對 API 金鑰使用者可見。62 檢查您的本機快取:~/.codex/models_cache.json

模型選擇流程圖

Is this a quick fix or simple question?
├─ Yes → gpt-5.1-codex-mini (fastest, cheapest)
└─ No
   ├─ Do you need real-time pairing speed?
   │  ├─ Yes → gpt-5.3-codex-spark (interactive, lower latency)
   │  └─ No
   │     ├─ Is this a multi-file refactor or migration?
   │     │  ├─ Yes → gpt-5.2-codex (272K context, strong at long tasks)
   │     │  └─ No → gpt-5.3-codex (default, best overall)
   └─ Still unsure? → gpt-5.3-codex

推理強度

控制模型在回應前「思考」的程度:

層級 行為 適用時機
minimal 最少推理(僅限 GPT-5 模型) 簡單任務、快速查詢
low 簡短推理 標準程式碼撰寫任務、格式化
medium 平衡(預設) 大部分開發工作
high 延伸推理 複雜錯誤、架構設計
xhigh 最大推理 安全稽核、深度分析

支援的層級因模型而異。minimal 僅適用於 GPT-5 模型。並非所有模型都支援每個層級。

codex -c model_reasoning_effort="xhigh" "find the race condition"

進階提示xhigh 推理對相同提示可能使用比 medium 多 3-5 倍的 token。請僅在真正困難且額外思考能帶來回報的問題上使用。

模型切換

使用 /model slash 指令在工作階段中切換模型,或透過 --model / -m 逐次執行設定:

codex -m gpt-5.3-codex-spark "pair with me on this component"

Codex 的費用是多少?

另請參閱模型選擇瞭解功能,以及決策框架選擇適合各任務的模型。

透過 ChatGPT 方案取得存取權

Codex 的可用性取決於您的 ChatGPT 方案和組織設定:53

方案 價格 Codex 存取權 頻率限制(5小時窗口)
Free / Go $0 / $5 限時推廣存取
Plus $20/月 本機 CLI + 雲端任務(2倍頻率限制) 45-225 本機訊息,10-60 雲端任務
Pro $200/月 優先處理,GPT-5.3-Codex-Spark(2倍頻率限制) 300-1500 本機訊息,50-400 雲端任務
Business $30/使用者/月 團隊配額、較大雲端 VM、SAML SSO(2倍頻率限制) 45-225 本機訊息,10-60 雲端任務
Enterprise / Edu 聯繫銷售 自訂配額、管理員控制、稽核日誌 依點數彈性調整
API Key 依用量計費 CLI、SDK、僅限 IDE(無雲端功能) 依 Token 計費

推廣費率:Free/Go 存取及付費方案 2 倍頻率限制與 Codex Desktop App 上線同步(2026年2月)。這些較高限制適用於所有介面——應用程式、CLI、IDE 和雲端。OpenAI 尚未公布結束日期。17

點數費用

Codex 操作會消耗您方案配額中的點數:

操作 約略點數 備註
本機訊息(GPT-5.3-Codex) ~5 標準旗艦模型
本機訊息(GPT-5.1-Codex-Mini) ~1 每個點數預算可傳送 4 倍訊息
雲端任務 ~25 在 OpenAI 代管環境中執行
程式碼審查(每個 PR) ~25 透過 /review 或雲端審查

Enterprise 和 Edu 方案的點數依合約配額彈性調整。在 TUI 中輸入 /status 檢查目前用量。

API 計費

透過 API 使用 Codex 時,OpenAI 依所選模型的標準 OpenAI API 定價按 token 計費(加上任何適用的提示快取折扣)。請查看官方 API 定價頁面瞭解目前費率。21

成本最佳化策略

  1. 使用設定檔:為日常任務建立 fast 設定檔,搭配 gpt-5.1-codex-minimodel_reasoning_effort = "low"
  2. 保留高強度推理:僅在真正困難的問題上使用 xhigh,因為它消耗 3-5 倍的 token
  3. 使用 --ephemeral:在 CI/CD 中跳過工作階段持久化以減少額外開銷
  4. 減少推理摘要:不需要說明時設定 model_reasoning_summary = "none"
  5. 批次使用 exec 模式codex exec 可避免自動化工作流程中的 TUI 額外開銷
  6. 監控用量:在 TUI 中檢查 /status 以及您組織的帳單儀表板

實際成本範例

常見任務的代表性 API 成本(gpt-5.3-codex 標準定價,medium 推理):

任務 輸入 Token 輸出 Token 約略費用
說明一個 500 行的模組 ~15K ~2K ~$0.25
修復失敗的測試(1-2 個檔案) ~30K ~5K ~$0.50
新增 API 端點並附測試 ~60K ~15K ~$1.10
重構驗證模組(10 個檔案) ~120K ~30K ~$2.25
透過 codex exec 進行完整儲存庫稽核 ~200K ~20K ~$3.00
雲端任務:分類 20 個未解決的 issue ~250K ~40K ~$4.50

費用因推理強度、快取和對話長度而異。日常任務使用 gpt-5.1-codex-mini 可降低約 40-60% 的成本。快取的輸入 token 享有折扣計費。

隱藏的 Token 額外開銷

每次工具呼叫都會在您可見的提示之外增加 token:

額外開銷來源 約略費用
系統提示 + AGENTS.md 每回合約 2-5K token(載入一次,之後快取)
工具定義 每個已註冊工具約 500 token
檔案讀取(@file 完整檔案內容的 token
MCP 工具定義 每個已連接伺服器約 200-500 token
推理軌跡 不定;xhigh 可增加 3-5 倍額外開銷

進階提示:在 TUI 中透過 /status 監控您的實際用量。Token 計數包含所有額外開銷,不僅限於您可見的訊息。若費用超出預期,請檢查連接了多少 MCP 伺服器——每個伺服器都會在每次 API 呼叫中加入工具定義。

團隊成本管理

團隊規模 建議設定 預估月費
獨立開發者 預設模型,medium 推理 $20-80
小型團隊(3-5 人) 設定檔(fast/careful),透過 codex exec 進行程式碼審查 $200-500
中型團隊(10-20 人) Enterprise 方案,requirements.toml 限制,CI 整合 $1,000-3,000
大型組織(50 人以上) Enterprise 搭配管理員控制、稽核日誌、分配預算 自訂定價

團隊成本控制策略: - 設定 requirements.toml 以在整個組織強制執行模型和推理強度限制 - CI/CD 使用 gpt-5.1-codex-mini——自動化流程很少需要最大推理強度 - 依設定檔編列預算——定義 cireviewdev 設定檔,搭配適當的成本上限 - 透過 OpenTelemetry 監控——企業部署可將用量遙測資料匯出至現有的可觀測性堆疊


決策框架

各介面的適用時機

情境 最佳介面 原因
快速修復錯誤 CLI 快速、專注、可編寫腳本
多檔案重構 CLI 或 App CLI 適用於確定性修補;App 適用於視覺化差異檢閱
探索不熟悉的程式碼 CLI 終端機可組合性,grep/find 整合
平行工作流程 Desktop App Worktree 隔離,多工管理
主動檔案編輯 IDE Extension 行內編輯,緊密的編譯-測試循環
長時間執行的遷移 Cloud 獨立執行,完成後建立 PR
CI/CD 自動化 codex exec 非互動式,JSON 輸出,可編寫腳本
程式碼審查 CLI 或 App /review 指令搭配預設範本
團隊入職引導 Desktop App 視覺化、引導式,需要較少終端機知識

各沙箱模式的適用時機

情境 模式 核准方式 原因
探索未知程式碼 read-only untrusted 最高安全性,不會破壞任何東西
日常開發 workspace-write on-request 速度與安全性的良好平衡
受信任的自動化 workspace-write never 快速、不中斷、在沙箱內執行
系統管理 danger-full-access on-request 需要完整存取權限但需人工核准
CI/CD 流水線 workspace-write never 自動化,沙箱限定於工作區

各推理層級的適用時機

任務類型 推理層級 模型 設定檔
格式化、程式碼檢查 low gpt-5.1-codex-mini fast
標準程式開發 low-medium gpt-5.3-codex 預設
複雜除錯 high gpt-5.3-codex careful
安全性稽核 xhigh gpt-5.3-codex careful
快速原型開發 low gpt-5.3-codex-spark fast
遷移/重構 medium-high gpt-5.2-codex 預設

Plan Mode 與直接執行的比較

Will Codex need to change more than 3 files?
│
├── YES → Use Plan Mode (/plan)
│         Codex designs the approach BEFORE making changes.
│         You review and approve the plan.
│         Best for: refactors, new features, migrations
│
└── NO → Is the change well-defined?
         │
         ├── YES → Direct execution
         │         Just describe the task. Codex executes immediately.
         │         Best for: bug fixes, small features, test additions
         │
         └── NO → Use Plan Mode (/plan)
                  Let Codex explore and propose an approach first.
                  Best for: unfamiliar codebases, ambiguous requirements

Steer Mode:Enter 與 Tab 的使用時機

情境 使用 Enter 使用 Tab
Codex 即將犯錯 立即送出修正
您有後續任務 排入佇列,等目前工作完成後執行
Codex 選錯了檔案 立即送出重新導向
您想擴大範圍 排入佇列等待新增
緊急優先順序變更 立即送出新的優先順序
非關鍵性的上下文資訊 排入佇列——不急

經驗法則:Enter = 「停下來,現在聽我說。」Tab = 「等您完成後,也做這個。」

Desktop App 與 CLI 的比較

How do you prefer to work?
│
├── Terminal-first → Use CLI
│   │
│   ├── Single focused task → codex (interactive TUI)
│   ├── Scripted automation → codex exec (non-interactive)
│   └── Quick one-shot → codex exec "prompt" -o result.txt
│
└── Visual/multi-project → Use Desktop App
    │
    ├── Multiple parallel tasks → Multi-thread with worktree isolation
    ├── Visual diff review → Built-in Git diff viewer
    ├── Scheduled automation → Automations tab
    └── Voice-driven → Ctrl+M for voice dictation
功能 CLI Desktop App
互動式工作階段
平行代理程式 手動(多個終端機) 內建(worktree 隔離)
差異檢閱 /diff(純文字) 視覺化行內差異
自動化 Cron + codex exec GUI 排程器
語音輸入 是(Ctrl+M
CI/CD 整合 codex exec + GitHub Action
工作階段同步 是(與 CLI 共用)

如何選擇設定檔?

將您的任務對應到預先設定的設定檔:

任務類型 設定檔 關鍵設定
快速提問、格式化 fast model = "gpt-5.1-codex-mini", model_reasoning_effort = "low"
日常開發 (預設) model = "gpt-5.3-codex", model_reasoning_effort = "medium"
架構設計、安全性 careful model = "gpt-5.3-codex", model_reasoning_effort = "xhigh"
即時配對程式設計 pair model = "gpt-5.3-codex-spark", model_reasoning_effort = "high"
CI/CD 自動化 ci model = "gpt-5.1-codex-mini", model_reasoning_effort = "low", sandbox_mode = "workspace-write"

config.toml 設定:

# Default profile
profile = "default"

[profiles.fast]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"

[profiles.pair]
model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_reasoning_effort = "high"

[profiles.ci]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"
sandbox_mode = "workspace-write"

按工作階段切換設定檔:codex --profile careful


沙箱與審批系統如何運作?

Codex 使用雙層安全模型,將技術上可行的操作Codex 何時請求人工審批分開處理。此方法與Claude Code的權限系統有根本性差異——Codex 在作業系統核心層級強制執行限制。5 另請參閱企業部署以了解管理員在整個組織範圍內強制執行的 requirements.toml 約束。

第一層:沙箱(可執行的操作)

沙箱使用作業系統原生機制控制檔案系統和網路存取:

模式 檔案存取 網路 實作方式
read-only 所有位置僅限讀取 封鎖 最嚴格;變更需要明確審批
workspace-write 工作區 + /tmp 可讀寫 預設封鎖 一般開發用途;安全的預設值
danger-full-access 完整機器存取權 啟用 最大能力;請謹慎使用

各平台的強制執行方式:

  • macOS:透過 sandbox-exec 使用 Apple 的 Seatbelt 框架,在執行時期編譯模式專屬設定檔,並由核心強制執行6
  • Linux:使用 Landlock 進行檔案系統限制 + seccomp 進行系統呼叫過濾。獨立的輔助程序(codex-linux-sandbox)提供縱深防禦隔離。5 Bubblewrap(bwrap)已內建並作為 Linux 建置的一部分進行編譯(自 v0.100.0 起從選用提升為必要)7
  • Windows:使用受限權杖的原生沙箱(自 v0.100.0 起從實驗性提升為正式功能)。也支援 WSL(繼承 Linux Landlock + seccomp)

為何重要:與基於容器的沙箱(Docker)不同,作業系統層級的沙箱更快速、更輕量,且更難逃逸。核心在 Codex 看到系統呼叫之前就已強制執行限制。

安全性修正: - zsh-fork 沙箱繞過(v0.106.0):修正了一個透過 zsh 分叉執行 shell 可繞過沙箱限制的漏洞。62 若您使用較早的版本,請立即升級。 - 輸入大小上限(v0.106.0):Codex 現在強制執行約 100 萬字元的輸入上限,以防止過大的載荷導致系統停滯。62 - Linux /dev 檔案系統(v0.105.0):Linux 上的沙箱化指令現在會接收一個最小的 /dev 檔案系統,改善了需要裝置節點的工具相容性。63

ReadOnlyAccess 政策(v0.100.0+):一種可設定的政策形式,用於細粒度的讀取存取控制。使用它來限制 Codex 可以從哪些目錄讀取,即使在 workspace-write 模式下:

[sandbox_workspace_write]
read_only_access = ["/etc", "/usr/local/share"]  # Only these paths readable outside workspace

第二層:審批政策(何時詢問)

審批政策決定 Codex 何時暫停並請求人工確認:

政策 行為 使用情境
untrusted 自動執行安全的讀取操作;其他所有操作皆需提示 最高信任門檻;不熟悉的儲存庫
on-failure 自動執行直到出錯,然後詢問 半自動化;捕捉錯誤
on-request 在沙箱內自動核准;邊界違規時提示 預設值;良好的平衡
never 完全不提示 CI/CD、受信任的自動化

獨立審批 ID(v0.104.0+)

Codex 現在為多步驟 shell 執行中的每個指令分配獨立的審批 ID。這意味著審批是細粒度的——核准序列中的一個指令不會自動核准同一 shell 呼叫中的後續指令。51

彈性審批控制(v0.105.0+)

審批流程現在支援額外的沙箱權限和細粒度拒絕:63

  • 額外沙箱權限:當指令需要超出目前沙箱模式的存取權時,Codex 可以請求特定的額外權限,而非要求完整的模式變更
  • 細粒度拒絕:拒絕個別工具呼叫並提供回饋,讓 Codex 可以調整方法,而非單純地重新嘗試相同的指令

--full-auto 旗標

--full-auto 是以下設定的便捷別名:

codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request

關鍵注意事項--full-auto 會覆寫任何明確的 --sandbox 值。若您傳入 --full-auto --sandbox read-only,實際上會得到 workspace-write,因為 --full-auto 具有優先權。8

建議設定

日常開發(安全預設值):

sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-request"

進階使用者(完整存取,人工監督):

sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "untrusted"

此組合是社群推薦的「最佳平衡點」:最大能力但每個指令都需要審批。9

CI/CD 自動化

sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "never"

啟用網路存取

Codex 在 workspace-write 模式下預設封鎖網路存取。需要時可啟用:

# Per-run
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "install the packages"

# In config.toml
[sandbox_workspace_write]
network_access = true
writable_roots = ["/path/to/extra/dir"]   # Additional writable directories
exclude_slash_tmp = false                  # Prevent /tmp from being writable
exclude_tmpdir_env_var = false             # Prevent $TMPDIR from being writable

WebSocket 代理伺服器支援(v0.104.0+)

對於透過代理伺服器路由WebSocket流量的企業環境,Codex 現在支援 WS_PROXYWSS_PROXY 環境變數:51

export WSS_PROXY="https://proxy.corp.example.com:8443"
codex "update the README"

這些補充了現有的 HTTPS_PROXY 和 SOCKS5 代理伺服器支援(v0.93.0+),涵蓋所有傳輸層。

測試沙箱

在信任沙箱之前驗證其行為:

codex sandbox macos --full-auto -- ls /etc/passwd   # macOS test
codex sandbox linux --full-auto -- cat /etc/shadow   # Linux test

若沙箱運作正常,兩個指令都應該因權限被拒絕的錯誤而失敗——即使在 --full-auto 模式下,沙箱也會阻止讀取敏感的系統檔案。若任一指令成功執行,您的沙箱設定需要進一步調查。


AGENTS.md 如何運作?

AGENTS.md 是 Codex 的專案指示系統——一個開放標準10,現由 Linux Foundation 的 Agentic AI Foundation 管理。受到 Codex、Cursor、Copilot、Amp、Jules(Google)、Gemini CLI、Windsurf、Cline、Aider、Zed、Factory、RooCode 以及超過 60,000 個開源專案的支援。它定義了 Codex 在特定儲存庫或目錄中的行為方式。請參閱 Skills 以了解與 AGENTS.md 互補的可重複使用專業知識套件。

探索階層

Codex 在工作階段啟動時,透過遍歷目錄樹來建構指示鏈:

  1. 全域~/.codex/):AGENTS.override.md > AGENTS.md
  2. 專案(從 git 根目錄到當前目錄):每一層都檢查 AGENTS.override.md > AGENTS.md > 備用檔名
  3. 合併:檔案從根目錄向下串接;較近的檔案出現在提示詞的較後位置,並覆寫先前的指引
~/.codex/AGENTS.md                     ← Global defaults
  └─ /repo/AGENTS.md                   ← Project-wide rules
      └─ /repo/services/AGENTS.md      ← Service-specific rules
          └─ /repo/services/payments/
               AGENTS.override.md      ← Overrides everything above for this dir

優秀的 AGENTS.md 有哪些特徵

根據 Codex 本身的直接指引和社群模式11

應該做的: - 具體明確:"Use rg --files for discovery" 優於 "search efficiently" - 定義完成條件:「完成」代表什麼意思?(測試通過、lint 清除等) - 包含指令:建置、測試、lint、格式化(確切的呼叫方式) - 按任務組織:程式碼撰寫、審查、發布、事件/除錯區段 - 定義升級路徑:遇到阻塞或非預期狀態時該怎麼做

不應該做的: - 傾倒整份風格指南卻不附帶執行規則 - 使用模糊的指示(「小心」、「最佳化」) - 混入矛盾的優先順序(速度 + 詳盡驗證 + 無執行時間預算) - 撰寫說明文件式的散文(AGENTS.md 是操作政策,不是 README)

範例:正式環境 AGENTS.md

# Repository Guidelines

## Build, Test, and Development Commands
- Run API (dev): `python3 -m uvicorn main:app --reload`
- Install deps: `pip install -r requirements.txt`
- Lint: `python3 -m ruff check .` (auto-fix: `--fix`)
- Format: `python3 -m ruff format .`
- Tests: `python3 -m pytest -v`
- Coverage: `python3 -m pytest --cov=app --cov-report=term-missing`

## Coding Style & Naming Conventions
- Python 3.11+. Type hints on all functions.
- Ruff enforced: 88-char lines, double quotes, spaces for indent.
- Naming: modules `snake_case.py`, classes `PascalCase`, functions `snake_case`.

## Commit & Pull Request Guidelines
- Conventional Commits: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `refactor:`, `chore:`, `test:`
- Commits should be small and focused.
- PRs must include: description, test plan, and screenshots for UI changes.

## 安全性
- 絕對不要提交機密資訊。使用 `.env` 儲存本地設定。
- 驗證所有外部 API 呼叫,並加入適當的錯誤處理。

覆寫機制

在任何目錄層級放置 AGENTS.override.md 會取代該範圍內的正常 AGENTS.md。適用於:

  • 版本凍結:「不新增功能,僅修復錯誤」
  • 事件模式:「所有變更必須經值班人員審查」
  • 暫時性強化:「本衝刺週期不更新相依套件」

設定

# Custom fallback filenames (in addition to AGENTS.md)
project_doc_fallback_filenames = ["TEAM_GUIDE.md", ".agents.md"]

# Increase max size for large instruction files
project_doc_max_bytes = 65536    # 64 KiB (default: 32 KiB)

產生骨架檔案

codex                           # Launch TUI
/init                           # Generate AGENTS.md scaffold

或者驗證您的指令鏈:

codex --ask-for-approval never "Summarize your current instructions"

Hooks

Codex 在 v0.99.0(AfterAgent)和 v0.100.0(AfterToolUse)中新增了 hooks 功能。與 Claude Code 的 12 種以上生命週期事件相比,hook 系統仍處於早期階段,但為常見工作流程提供了自動化進入點。

可用的 Hook 事件

事件 觸發時機 新增版本
AfterAgent 代理程式完成一個完整回合後 v0.99.0
AfterToolUse 每次個別工具呼叫完成後 v0.100.0

Hook 設定

Hooks 設定於 .codex/config.toml 中:

[[hooks]]
event = "AfterToolUse"
command = "echo 'Tool completed' >> /tmp/codex-log.txt"

複製 Claude Code 的 Hook 模式

若您從 Claude Code 遷移過來,以下是在沒有完整 hook 事件集的情況下實現類似自動化的方法:

Claude Code 模式 Codex 替代方案
PreToolUse 檔案封鎖 AGENTS.md 指令 + sandbox read-only 模式
PostToolUse 程式碼檢查 AfterToolUse hook 執行您的程式碼檢查工具
SessionStart 情境注入 AGENTS.md(每次工作階段自動載入)
SubagentStop 通知 AfterAgent hook 搭配通知腳本
非同步 hooks 尚未支援;請使用 Cloud 任務進行背景工作

進階技巧:hook 系統正在積極擴展中。請查閱 Codex 更新日誌 以了解每個版本新增的 hook 事件。


什麼是 MCP(Model Context Protocol)?[EXPERIMENTAL]

MCP 透過連接外部工具和服務來擴展 Codex 的功能。codex mcp 命令群組目前標記為實驗性,命令和設定格式可能會在不同版本間變更。Codex 支援兩種傳輸類型:STDIO(本地處理程序)和 Streamable HTTP(遠端伺服器)。12

設定 MCP 伺服器

STDIO 伺服器(本地處理程序):

# In ~/.codex/config.toml or .codex/config.toml

[mcp_servers.context7]
enabled = true
required = true                         # Fail startup if unavailable
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
env = { "MY_VAR" = "value" }            # Static env vars
env_vars = ["PATH", "HOME"]             # Forward host env vars
cwd = "/path/to/project"                # Optional working directory
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60
enabled_tools = ["search", "summarize"]  # Tool allowlist
disabled_tools = ["slow-tool"]           # Tool denylist

HTTP 伺服器(遠端):

[mcp_servers.figma]
enabled = true
url = "https://mcp.figma.com/mcp"
bearer_token_env_var = "FIGMA_OAUTH_TOKEN"
http_headers = { "X-Figma-Region" = "us-east-1" }
env_http_headers = { "X-Org-Id" = "FIGMA_ORG_ID" }  # Headers from env vars
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60

CLI 管理

codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
codex mcp add context7 --env API_KEY=... -- npx -y @upstash/context7-mcp   # With env vars
codex mcp add figma --url https://mcp.figma.com/mcp --bearer-token-env-var FIGMA_OAUTH_TOKEN
codex mcp list                          # List all configured servers
codex mcp list --json                   # JSON output
codex mcp get context7                  # Show server config
codex mcp get context7 --json           # JSON output
codex mcp login <server>                # OAuth flow for HTTP servers
codex mcp logout <server>               # Remove OAuth credentials
codex mcp remove <server>               # Delete server definition

在工作階段中:/mcp 顯示活躍的伺服器和可用工具。

將 Codex 作為 MCP 伺服器運行

Codex 可以將自身公開為 MCP 伺服器,用於多代理程式協調:13

codex mcp-server                        # Start as MCP server (stdio transport)

該伺服器公開兩個工具: 1. codex():使用提示詞、sandbox、模型和核准參數啟動新工作階段 2. codex-reply():使用 threadId 和提示詞繼續既有工作階段

搭配 Agents SDK(Python)使用:

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

async with MCPServerStdio(
    name="Codex CLI",
    params={"command": "npx", "args": ["-y", "codex", "mcp-server"]},
    client_session_timeout_seconds=360000,
) as codex_mcp_server:
    agent = Agent(name="Developer", mcp_servers=[codex_mcp_server])
    result = await Runner.run(agent, "Fix the failing tests")

知名 MCP 伺服器

伺服器 用途 安裝方式
Context7 最新的函式庫文件 npx -y @upstash/context7-mcp
Figma 設計檔案存取 HTTP:https://mcp.figma.com/mcp
Playwright 瀏覽器自動化 npx -y @anthropic/mcp-playwright
Sentry 錯誤監控 HTTP:https://mcp.sentry.dev/mcp
GitHub 儲存庫操作 npx -y @anthropic/mcp-github

實用模式

模式 1:情境感知開發 — 將 Context7 與您的框架文件搭配使用,讓 Codex 隨時擁有最新的 API 參考資料:

[mcp_servers.context7]
enabled = true
required = true
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]

模式 2:輸出限制 — MCP 工具回應預設在約 25K 字元處截斷。對於回傳大量資料的工具(資料庫查詢、日誌擷取),請使用 enabled_tools 限制特定工具並保持回應精簡。

模式 2a:多模態工具輸出(v0.107.0) — 自訂工具現在可以在文字之外回傳多模態輸出(圖片、豐富內容)。這使得產生視覺產物的工具——螢幕截圖、圖表、圖表渲染——能夠直接將它們傳遞給模型進行分析。64

模式 3:企業級 MCP 治理 — 透過 requirements.toml 鎖定開發人員可以使用的 MCP 伺服器:

# In /etc/codex/requirements.toml — only approved servers allowed
[mcp_servers.approved-internal]
identity = { command = "npx @company/internal-mcp" }

任何與 requirements.toml 中 identity 不匹配的伺服器將在啟動時被封鎖。完整的政策設定請參閱企業部署章節。


JavaScript REPL 執行環境 [EXPERIMENTAL]

Codex v0.100.0 新增了實驗性的 JavaScript REPL 執行環境(js_repl),可在工具呼叫之間保留狀態。在 v0.106.0 中,REPL 被提升至 /experimental 斜線命令,並加入啟動相容性檢查——需要 Node.js 22.22.0 或更新版本。62

啟用 JS REPL:

# In config.toml
[features]
js_repl = true

或在工作階段中透過 TUI 的 /experimental 啟用。

使用範例:啟用後,Codex 可以在工作階段中跨工具呼叫維持狀態:

// Codex can accumulate data across multiple tool calls
const results = await fetchTestResults();
const failures = results.filter(r => r.status === "failed");
console.log(`${failures.length} failures out of ${results.length} tests`);
// Variable 'failures' persists and is available in subsequent tool calls

需求條件:Node.js 22.22.0+(啟動檢查會驗證相容性)。v0.105.0 新增了改進的 REPL 錯誤回報和故障復原功能。63

此功能為實驗性質。介面可能會在不同版本間變更。


什麼是 Skills?

Skills 是可重複使用、針對特定任務的功能套件,Codex 可按需載入。它們遵循開放代理程式 skills 標準。14

Skill 結構

my-skill/
  SKILL.md           (required: instructions)
  scripts/           (optional: executable scripts)
  references/        (optional: reference docs)
  assets/            (optional: images, icons)
  agents/openai.yaml (optional: metadata, UI, dependencies)

探索位置

Codex 將使用者安裝的 skills 儲存在 $CODEX_HOME/skills(預設:~/.codex/skills)中,包括 .system/ 下的內建系統 skills。Codex 支援符號連結的 skill 資料夾。

範圍 路徑
專案/團隊 儲存庫 skill 資料夾(佈局可能因版本而異)
使用者 ~/.codex/skills/(或 $CODEX_HOME/skills/
管理員 /etc/codex/skills/
系統 由 OpenAI 內建(位於 ~/.codex/skills/.system/

建立 Skill

SKILL.md 格式:

---
name: security-audit
description: Run a thorough security audit on the codebase.
---

## 安全稽核程序

1. 使用 `rg -i "(api_key|password|secret|token)\s*=" --type py` 掃描硬編碼的機密資訊
2. 檢查 SQL 注入:尋找查詢中的字串插值
3. 驗證所有 API 端點的輸入驗證
4. 檢查相依套件漏洞:`pip audit` 或 `npm audit`
5. 審查身份驗證與授權模式
6. 以嚴重等級(Critical/High/Medium/Low)回報發現結果

中繼資料(agents/openai.yaml):

interface:
  display_name: "Security Audit"
  short_description: "Full codebase security review"
  icon_small: "./assets/shield.svg"
  brand_color: "#DC2626"
  default_prompt: "Run a security audit on this repository"

policy:
  allow_implicit_invocation: false    # Require explicit $skill

dependencies:
  tools:
    - type: "mcp"
      value: "snyk"
      transport: "streamable_http"
      url: "https://mcp.snyk.io/mcp"

呼叫 Skills

  • 明確呼叫/skills 選單或在提示中使用 $skill-name
  • 隱式呼叫:Codex 從任務描述中自動偵測匹配的 skills(若 allow_implicit_invocation: true
  • 建立者:使用 $skill-creator 互動式建立新的 skill
  • 安裝器:使用 $skill-installer install <name> 安裝社群 skills

啟用/停用

[[skills.config]]
path = "/path/to/skill/SKILL.md"
enabled = false

Skills 與斜線命令的比較

Skills 斜線命令
定義於 SKILL.md 檔案及可選的中繼資料 內建於 Codex CLI 二進位檔
範圍 專案、使用者或管理員層級 全域(隨時可用)
呼叫方式 在提示中使用 $skill-name/skills 選單或隱式偵測 /command 語法
可自訂 完全可自訂——您撰寫指令內容 固定行為
相依性 可宣告 MCP 伺服器需求
分享 將 skill 資料夾複製到團隊儲存庫或 ~/.codex/skills/ 無法分享

除錯 Skills

如果 skill 未啟動:

  1. 檢查探索:/skills 應在 TUI 中列出它
  2. 驗證路徑:確認 skill 資料夾位於可識別的位置(~/.codex/skills/、專案根目錄或 /etc/codex/skills/
  3. 檢查 enabled:在 config.toml 中設為 enabled = false 的 skills 不會載入
  4. 檢查隱式啟動:若依賴自動偵測,請確認 agents/openai.yaml 中設定了 allow_implicit_invocation: true
  5. 使用關鍵字:在提示中包含 skill 的 description 術語以改善隱式匹配

正式環境範例:部署 Skill

一個完整的多檔案 skill 範例,展示參考文件與腳本的協同運作:

deploy-skill/
  SKILL.md
  references/
    runbook.md
    rollback-checklist.md
  scripts/
    pre-deploy-check.sh
    smoke-test.sh
  agents/openai.yaml

SKILL.md:

---
name: deploy
description: Deploy the application to staging or production. Runs pre-flight checks, executes deployment, and verifies with smoke tests.
---

## Deployment Procedure

### Pre-flight
1. Run `scripts/pre-deploy-check.sh` to verify:
   - All tests pass
   - No uncommitted changes
   - Branch is up to date with remote
2. Review the runbook at `references/runbook.md` for environment-specific steps.

### Deploy
3. Execute the deployment command for the target environment.
4. Monitor logs for errors during rollout.

### Verify
5. Run `scripts/smoke-test.sh <environment-url>` to confirm critical paths.
6. If smoke tests fail, follow `references/rollback-checklist.md`.

使用方式:$deploy to staging$deploy production with canary rollout


計畫模式與協作

計畫模式讓 Codex 在執行變更前先設計方案。此功能自 v0.94.0 起預設啟用。15 請參閱決策框架中的「計畫模式與直接執行」決策樹。

進入計畫模式

/plan                              # Switch to plan mode
/plan "redesign the API layer"     # Plan mode with initial prompt

在計畫模式中,Codex 會: - 讀取檔案並分析程式碼庫 - 提出實作計畫 - 在您核准之前不會進行任何變更 - 在專用的 TUI 檢視中串流顯示計畫

引導模式

引導模式(自 v0.98.0 起預設啟用)允許您在 Codex 正在工作時注入新指令,而不會中斷其當前任務。15

有兩種注入方式:

輸入 行為 使用時機
Enter 立即傳送指令;Codex 在當前回合中即可看到 緊急修正(「停止——不要修改那個檔案」)、釐清(「設定檔在 /etc/app.conf,不是預設路徑」)或優先順序變更(「先專注在測試上」)
Tab 將指令排入下一回合的佇列;Codex 先完成當前工作 後續任務(「完成後也更新 changelog」)、範圍追加(「做完後執行 linter」)或非緊急的上下文(「部署目標是 staging,不是 prod」)

實際範例:

# Codex is refactoring the auth module...

[Enter] "Use bcrypt instead of argon2 — we already have it as a dependency"
→ Codex adjusts immediately, mid-turn

[Tab] "Once auth is done, update the migration script too"
→ Codex finishes auth refactor, then starts the migration

引導模式在 TUI 中始終啟用。如果您希望等 Codex 完成後再給予指令,只需在回合結束後正常輸入即可——無需特殊模式。

TUI 增強功能(v0.105.0–v0.106.0)

語法高亮(v0.105.0): TUI 現在會對圍欄程式碼區塊和 diff 進行內嵌語法高亮。使用 /theme 選擇配色方案。63

新增 TUI 命令(v0.105.0+):63

命令/按鍵 說明
/copy 將最後一則回應複製到剪貼簿
/clear 清除 TUI 畫面
Ctrl+L 清除畫面(鍵盤快捷鍵)
/theme 切換語法高亮配色方案

語音轉錄(v0.105.0,實驗性功能): 按空白鍵透過語音轉錄來口述提示。此功能為實驗性質,可能需要麥克風權限。63 自 v0.107.0 起,即時語音工作階段支援麥克風和喇叭裝置選擇,讓您可以選擇特定的音訊輸入/輸出硬體。64

其他改進: - 長連結現在即使在 TUI 行間換行仍可點擊(v0.105.0)63 - 本地檔案連結以改善的格式呈現(v0.106.0)62 - 修正了子代理程式的 Ctrl+C 處理,能正確終止子行程(v0.106.0)62


記憶系統

Codex 具有持久化記憶系統(v0.100.0+),可跨工作階段儲存事實、偏好設定和專案上下文。25

記憶命令

命令 說明
/m_update <fact> 儲存記憶(例如:/m_update always use pytest, never unittest
/m_drop <query> 移除符合查詢的記憶

記憶儲存在 ~/.codex/memory/ 下的 markdown 檔案中。Codex 在工作階段啟動時載入這些記憶,並在所有未來的工作階段中用來指導行為。

適合儲存的內容

記憶最適合用於持久性偏好設定和專案事實:

  • 專案慣例:「此專案使用 tab 而非空格」或「API 回應總是包含 meta 欄位」
  • 工具偏好:「使用 pnpm 而非 npm」或「以 pytest -x --tb=short 執行測試」
  • 架構決策:「認證模組在 src/core/auth/,不在 src/middleware/
  • 工作流程偏好:「在顯示 diff 之前總是先執行 linter」

管線中的記憶

執行 codex exec 時,記憶會自動載入。這表示 CI/CD 管線和腳本可享有與互動式工作階段相同的上下文——無需在每次呼叫時重複指令。

記憶優化(v0.101.0–v0.107.0)

  • 機密資訊清理:記憶在寫入磁碟前會自動掃描機密資訊
  • 工作目錄感知:記憶檔案現在包含工作目錄上下文,用於專案特定的回憶
  • 排除開發者訊息:開發者/系統訊息從第一階段記憶輸入中排除,透過專注於使用者互動來改善記憶品質
  • 基於差異的遺忘(v0.106.0):記憶現在使用基於差異的遺忘機制來移除過時的事實,使記憶儲存保持精簡且相關62
  • 使用感知選擇(v0.106.0):記憶擷取現在具有使用感知功能,優先選擇經常存取和近期相關的記憶62
  • 可設定的記憶(v0.107.0):記憶現在完全可設定。使用 codex debug clear-memories 重設所有已儲存的記憶以獲得全新狀態——在不相關的專案之間切換或記憶狀態已偏移時特別有用64

記憶與 AGENTS.md 的比較

使用情境 記憶(/m_update AGENTS.md
個人偏好 使用記憶(跨所有專案持久化) 不適用
專案慣例 兩者皆可(記憶用於個人回憶,AGENTS.md 用於團隊分享) AGENTS.md 用於團隊
架構決策 AGENTS.md(共享上下文) 主要選擇
工具命令 記憶(快速個人參考) AGENTS.md 用於團隊

提示:使用 /m_update 儲存應永久保留的事實。對於工作階段特定的上下文,直接在對話中告訴 Codex 即可。對於共享的團隊上下文,請使用 AGENTS.md。


工作階段管理

Codex 將工作階段持久化儲存於 ~/.codex/sessions/,支援恢復、分支及跨 CLI 與桌面應用的多執行緒工作流程。

恢復

從上次中斷處繼續:

codex resume                          # Interactive picker (sorted by recency)
codex resume <SESSION_ID>             # Resume a specific session
codex exec resume --last "continue"   # Non-interactive: resume most recent

TUI 內的 /resume 斜線命令會開啟相同的互動式選擇器並支援搜尋。

分支

將對話分支以探索不同方案,同時不會遺失目前的進度:

/fork                              # Fork current conversation
/fork "try a different approach"   # Fork with new prompt

分支會建立獨立的執行緒,共享分支點之前的相同歷史紀錄。一個分支中的變更不會影響另一個分支。這對於比較不同方案(例如「分支並嘗試用 Redis 取代 Memcached」)或安全地探索風險性變更非常實用。

執行緒分支為子代理(v0.107.0): 執行緒現在可以分支為獨立的子代理,讓對話能夠產生平行工作流並自主執行。這延伸了現有的分支模型——不僅僅是分支對話,被分支的執行緒會成為擁有自己執行環境的子代理。64

執行緒列表

檢視及管理進行中的工作階段:

/status                            # Current session info and token usage
/ps                                # Show background terminals in session

在桌面應用程式中,執行緒會顯示在側邊欄,並提供完整的歷史紀錄與差異預覽。

工作階段生命週期

操作 CLI 桌面應用程式
開始新工作階段 codex/new 新增執行緒按鈕
恢復 codex resume/resume 點擊側邊欄中的執行緒
分支 /fork 右鍵點擊執行緒 → 分支
結束 /quitCtrl+C 關閉執行緒分頁
刪除 ~/.codex/sessions/ 移除 右鍵點擊 → 刪除

工作階段會在 CLI 與桌面應用程式之間同步——在一端開始,在另一端繼續。


非互動模式(codex exec)

codex exec 以非互動方式執行 Codex,適用於腳本、CI/CD 及自動化場景。16

基本用法

codex exec "summarize the repository structure"
codex exec --full-auto "fix the CI failure"
codex exec --json "triage open bugs" -o result.txt

預設情況下,codex exec 會將進度與事件輸出至 stderr,將最終代理訊息輸出至 stdout。此設計使其可與標準 Unix 管線組合使用。

JSON 串流輸出

搭配 --json 使用時,stdout 會變為 JSONL 事件串流:

codex exec --json "fix the tests" | jq

事件類型:thread.startedturn.started/completed/faileditem.started/completederror

{"type":"thread.started","thread_id":"019c5c94-..."}
{"type":"turn.started"}
{"type":"item.started","item":{"id":"item_1","type":"command_execution","status":"in_progress"}}
{"type":"item.completed","item":{"id":"item_3","type":"agent_message","text":"..."}}
{"type":"turn.completed","usage":{"input_tokens":24763,"cached_input_tokens":24448,"output_tokens":122}}

結構化輸出

使用 JSON Schema 強制回應格式:

codex exec "Extract project metadata" \
  --output-schema ./schema.json \
  -o ./project-metadata.json

-o / --output-last-message 會將最終訊息寫入檔案。

工作階段恢復與審查

codex exec resume --last "continue where you left off"
codex exec resume <SESSION_ID> "fix the remaining issues"
codex exec review --base main           # Code review against a branch

主要旗標

旗標 說明
--full-auto workspace-write 沙箱 + on-request 核准模式
--json JSONL 事件串流輸出至 stdout
-o, --output-last-message <file> 將最終訊息儲存至檔案
--output-schema <file> 依據 JSON Schema 驗證回應
--ephemeral 不持久化工作階段檔案
-C, --cd <dir> 設定工作目錄
--add-dir <dir> 額外可寫入目錄
--skip-git-repo-check 允許在 git 儲存庫外執行
--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox 無沙箱、無核准(僅限 CI)

CI 驗證

codex exec 支援 CODEX_API_KEY 以在自動化環境中進行非互動式驗證。


Codex Cloud 與背景任務 [實驗性]

狀態:Codex Cloud 是一項實驗性功能。介面、定價及可用性可能會變更。OpenAI 管理雲端環境,您無法控制基礎設施。

Codex Cloud 在 OpenAI 管理的環境中非同步執行任務。4 另請參閱 GitHub Action 與 CI/CD 以了解如何將 Codex 整合至您的 CI 管線。

運作方式

  1. 提交任務(透過 chatgpt.com/codex、Slack 整合或 CLI)
  2. Codex 將您的儲存庫複製至隔離的雲端沙箱
  3. 代理獨立運作:讀取程式碼、執行測試、進行變更
  4. 完成後,Codex 建立 PR 或提供差異供審查
  5. 使用 codex apply <TASK_ID> 將結果套用至本機

雲端網際網路存取

代理的網際網路存取預設為關閉,並按環境設定:

  • 關閉:無代理網際網路存取(預設)
  • 開啟:可選的網域白名單 + HTTP 方法限制
Allowed domains: pypi.org, npmjs.com, github.com
Allowed methods: GET, HEAD, OPTIONS

安裝腳本仍可使用網際網路安裝相依套件,即使代理的網際網路存取已關閉。

Slack 整合

在 Slack 頻道或討論串中提及 @Codex 即可啟動雲端任務。

先決條件: 1. 符合資格的 ChatGPT 方案(Plus、Pro、Business、Enterprise 或 Edu) 2. 已連結 GitHub 帳號 3. 至少一個已設定的雲端環境 4. 已為您的工作區安裝 Slack 應用程式

Codex 會回覆任務連結,並在完成時發布結果。

雲端 CLI

codex cloud exec --env <ENV_ID> "Fix failing tests"  # Start a cloud task
codex cloud status <TASK_ID>                          # Check task progress
codex cloud diff <TASK_ID>                            # View task diff
codex cloud list                                      # List recent tasks
codex cloud list --json                               # JSON output
codex cloud apply <TASK_ID>                           # Apply from cloud subcommand
codex apply <TASK_ID>                                 # Apply diff (top-level shortcut)

## Codex Desktop App

Codex桌面應用程式(僅限macOS,Apple Silicon)提供了針對多專案管理最佳化的圖形介面。[^17]

### 安裝

```bash
codex app                      # Auto-downloads and installs on first run

或直接下載:Codex.dmg

主要功能

功能 說明
平行執行緒 跨多個專案同時執行多項任務
執行緒模式 LocalWorktreeCloud模式啟動執行緒
內建Git工具 檢視差異、新增評論、暫存/還原區塊、提交/推送、建立PR
整合式終端機 每個執行緒獨立的終端機(Cmd+J
語音聽寫 透過語音輸入提示(Ctrl+M
自動化 排程週期性任務
通知 應用程式在背景執行時的完成/核准通知
防止休眠 可選設定,在任務執行期間保持機器喚醒
Skills + MCP 跨應用程式、CLI及IDE擴充功能的共享設定
MCP捷徑 在編輯器中快速存取MCP工具捷徑(App v26.226)65
審查@提及 在程式碼審查評論中@提及協作者(App v26.226)65

執行緒模式

每個執行緒以三種模式之一運行,在建立時選擇:

模式 隔離性 檔案存取 最適合
Local 無隔離——直接在您的專案目錄中運作 完整讀寫 快速任務、探索、非破壞性工作
Worktree Git worktree——您的儲存庫的隔離分支副本 隔離副本 功能開發、高風險重構、平行實驗
Cloud 遠端伺服器——在OpenAI基礎設施上運行 無本地存取 長時間執行的任務、類CI工作流程、非同步委派

Worktree隔離機制:

當您啟動Worktree執行緒時,桌面應用程式會: 1. 在暫存目錄中建立新的git worktree(git worktree add) 2. 從您目前的HEAD檢出全新分支 3. 在worktree內部執行代理程式——所有檔案變更皆被隔離 4. 完成後呈現差異審查——由您選擇要合併回哪些變更

這代表多個Worktree執行緒可以在同一個儲存庫上同時運行而不會產生衝突。每個執行緒都有自己的分支和工作目錄。

自動化

自動化在應用程式本地端執行,因此應用程式必須處於運行狀態且專案可在磁碟上存取:

  • 在Git儲存庫中,自動化使用專用的背景worktree(與您的工作目錄隔離)
  • 在非Git專案中,直接在專案目錄中執行
  • 自動化使用您的預設沙箱設定

設定自動化: 1. 在桌面應用程式中開啟專案 2. 點擊側邊欄中的「Automations」分頁 3. 定義觸發條件(排程、webhook或手動) 4. 撰寫提示並選擇執行緒模式 5. 自動化依排程執行,並將結果排入佇列等待審查

範例使用情境: - Issue分類:自動分類並排定新issue的優先順序 - CI監控:監視建置失敗並建議修正方案 - 告警回應:對監控告警進行診斷分析 - 相依性更新:檢查並套用安全性修補

結果會出現在審查佇列中,等待人工核准。

Windows支援

Windows支援已在規劃中。請查看Codex Desktop App頁面GitHub版本發布以獲取可用性更新。18


GitHub Action與CI/CD

官方GitHub Action將Codex整合至您的CI/CD流水線中。19

基本用法

# .github/workflows/codex.yml
name: Codex
on:
  pull_request:
    types: [opened]

jobs:
  codex:
    runs-on: ubuntu-latest
    outputs:
      final_message: ${{ steps.run_codex.outputs.final-message }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v5
      - name: Run Codex
        id: run_codex
        uses: openai/codex-action@v1
        with:
          openai-api-key: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
          prompt-file: .github/codex/prompts/review.md
          sandbox: workspace-write
          safety-strategy: drop-sudo

設定選項

輸入 用途
openai-api-key 用於代理/認證設定的API金鑰
responses-api-endpoint 覆寫端點(例如Azure Responses URL)
prompt / prompt-file 任務指令(需擇一提供)
working-directory 傳遞至codex exec --cd的目錄
sandbox workspace-write / read-only / danger-full-access
codex-args 額外的CLI旗標(JSON陣列或shell字串)
output-schema / output-schema-file 用於--output-schema的結構化輸出綱要
model / effort 代理程式設定
output-file 將最終訊息儲存至磁碟
codex-version 固定CLI版本
codex-home 自訂Codex主目錄
allow-users / allow-bots 觸發允許清單控制
safety-strategy / codex-user 權限降級行為及使用者選擇

輸出final-message,Codex的最終回應文字,供下游步驟/作業使用。

安全策略

策略 說明
drop-sudo(預設) Linux/macOS;在action步驟後移除sudo權限
unprivileged-user 以預先建立的低權限使用者身分執行Codex
read-only 唯讀沙箱(runner/使用者權限風險仍存在)
unsafe 不進行權限降級;Windows runner必須使用

存取控制

with:
  allow-users: "admin,maintainer"     # Limit who can trigger
  allow-bots: false                   # Block bot-triggered runs

預設:僅具有寫入權限的協作者可以觸發Codex工作流程。


Codex SDK

TypeScript SDK將Codex的代理程式能力嵌入自訂應用程式中。20

安裝

npm install @openai/codex-sdk

基本用法

import { Codex } from "@openai/codex-sdk";

const codex = new Codex();
const thread = codex.startThread();

// Multi-turn conversation
const turn1 = await thread.run("Diagnose CI failures and propose a fix");
console.log(turn1.finalResponse);

const turn2 = await thread.run("Implement the fix and add tests");
console.log(turn2.items);

// Resume a previous session
const resumed = codex.resumeThread("<thread-id>");
await resumed.run("Continue from previous work");

進階SDK功能

  • runStreamed(...):用於中間更新的非同步事件串流
  • outputSchema:強制JSON格式的最終輸出
  • 多模態輸入:傳遞文字+本地圖片({ type: "local_image", path: "..." }

執行緒與用戶端設定

// Custom working directory, skip git check
const thread = codex.startThread({
  workingDirectory: "/path/to/project",
  skipGitRepoCheck: true,
});

// Custom environment and config overrides
const codex = new Codex({
  env: { CODEX_API_KEY: process.env.MY_KEY },
  config: { model: "gpt-5.2-codex" },
});

工作階段持久化儲存於~/.codex/sessions

執行環境:Node.js 18+。


效能最佳化

上下文管理

旗艦模型具有272K token的輸入視窗(128K輸出,400K總預算),但填滿的速度比您想像的更快。請主動管理:

  1. 定期使用/compact:摘要對話歷史以釋放token
  2. 提供本地文件:高品質的AGENTS.md和本地文件可減少探索開銷(這會消耗上下文)
  3. 使用@附加特定檔案:直接參照檔案,而非要求Codex自行尋找
  4. 保持提示聚焦:指定確切檔案的範圍化提示比開放式探索消耗更少的上下文

Token效率

技巧 影響
設定model_reasoning_summary = "none" 減少約20%的輸出token
使用model_verbosity = "low" 更少解釋,更多行動
簡單任務使用mini模型 每則訊息成本顯著降低
將複雜任務拆分為聚焦的工作階段 每個工作階段的token效率更佳
使用profiles依任務切換設定 避免在例行工作上支付高推理成本

速度最佳化

  1. gpt-5.3-codex-spark:低延遲變體,適合互動式配對程式設計
  2. --profile fast:預設定的mini模型搭配低推理等級
  3. 平行工具執行:Codex會同時運行獨立的讀取/檢查操作,因此請結構化提示以啟用此功能
  4. 結果導向迴圈:要求「實作、測試、修正、綠燈後停止」而非逐步指令

如何除錯問題?

常見問題與解決方案

問題 原因 解決方案
「Re-connecting」循環 多個 Codex 實例同時執行 終止所有程序,等待60秒,重新啟動單一實例
401 驗證錯誤 過期的憑證 rm ~/.codex/auth.json && codex login
沙箱中網路被封鎖 預設行為 -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true'
WSL2 斷線 WSL 狀態損毀 在 PowerShell 中執行 wsl --shutdown,等待1分鐘,重新啟動
修補程式失敗 換行符號不一致 統一為 LF,提供精確的檔案文字
上下文壓縮失敗 上下文過多 降低推理強度,將任務拆分為較小的部分
模型意外變更 config.toml 覆寫 執行 /config 檢查生效的設定及其來源
計畫模式允許變更操作 已知錯誤 Issue #11115
忘記 AGENTS.md 指示 上下文限制 保持指示簡潔;使用 skill 檔案存放詳細流程
在唯讀模式中停滯 已知問題 Discussion #7380

錯誤訊息參考

錯誤訊息 含義 修復方式
Error: EACCES permission denied 沙箱封鎖了檔案操作 檢查沙箱模式;如果 Codex 需要編輯檔案,請使用 workspace-write
Error: rate limit exceeded 達到 API 速率限制 等待後重試;降低 model_reasoning_effort 或切換至較輕量的模型
Error: context length exceeded 對話超過 272K 輸入 token 上限 使用 /compact 進行摘要,或使用 /new 開始新的工作階段
Error: MCP server failed to start MCP 伺服器程序崩潰或逾時 使用 codex mcp get <name> 檢查設定;增加 startup_timeout_sec
Error: authentication required 沒有有效的 API 金鑰或工作階段 執行 codex login 或設定 CODEX_API_KEY
Error: sandbox execution failed 指令在沙箱內執行失敗 檢查指令語法;確認沙箱環境中有所需的工具
WARN: skill not found 參照的 skill 不存在於預期路徑 檢查 /skills 列表;確認 skill 資料夾位置
Error: wire format mismatch 提供者的 wire_api 設定錯誤 OpenAI 端點請使用 wire_api = "responses"(參見自訂模型提供者

診斷工具

codex --version                        # Check CLI version
codex login status                     # Verify authentication
codex mcp list                         # Check MCP server status
codex debug app-server --help          # Debug app server issues

工作階段內的 TUI 診斷:

/status                                # Token/session overview
/config                                # Inspect effective config values and sources
/compact                               # Summarize history to reclaim context

注意codex --verbose 不是有效的頂層旗標。請使用上述的 debug 子指令和 TUI 診斷工具。

全新重新安裝

npm uninstall -g @openai/codex && npm install -g @openai/codex@latest

除錯模式

codex debug app-server send-message-v2  # Test app-server client

回報問題

/feedback                              # Send logs to Codex maintainers (in TUI)

或至 github.com/openai/codex/issues 提交問題。1


企業部署

管理員控制(requirements.toml)

管理員透過 requirements.toml 執行企業政策,這是一個管理員強制執行的設定檔,用於限制使用者無法覆寫的安全敏感設定:22

# /etc/codex/requirements.toml

# Restrict which approval policies users can select
allowed_approval_policies = ["untrusted", "on-request", "on-failure"]

# Limit available sandbox modes
allowed_sandbox_modes = ["read-only", "workspace-write"]

# Control web search capabilities
allowed_web_search_modes = ["cached"]

# Allowlist MCP servers by identity (both name and identity must match)
[mcp_servers.approved-server]
identity = { command = "npx approved-mcp-server" }

# Admin-enforced command restrictions
[[rules.prefix_rules]]
pattern = [{ token = "rm" }, { any_of = ["-rf", "-fr"] }]
decision = "forbidden"
justification = "Recursive force-delete is prohibited by IT policy"

[[rules.prefix_rules]]
pattern = [{ token = "sudo" }]
decision = "prompt"
justification = "Elevated commands require explicit approval"

與設定偏好的使用者層級 config.toml 不同,requirements.toml 是一個硬性限制層,用於限制使用者可選擇的值,使用者無法覆寫。管理員需求規則只能提示禁止(永遠不會靜默允許)。

macOS MDM 設定

透過 MDM 使用 com.openai.codex 偏好設定網域進行分發。22 Codex 支援標準的 macOS MDM 負載(Jamf Pro、Fleet、Kandji 等)。將 TOML 編碼為不換行的 base64:

金鑰 用途
config_toml_base64 Base64 編碼的受管理預設值(使用者可變更的起始值)
requirements_toml_base64 Base64 編碼的管理員強制需求(使用者無法覆寫)

優先順序(由高至低):

  1. macOS 受管理偏好設定(MDM)
  2. 雲端擷取的需求(ChatGPT Business / Enterprise)
  3. /etc/codex/requirements.toml(本機檔案系統)

雲端需求僅填補未設定的需求欄位,因此較高優先順序的受管理層級始終優先。雲端需求為盡力而為;若擷取失敗或逾時,Codex 將在無雲端層級的情況下繼續運作。

OpenTelemetry 整合

Codex 支援透過標準 OTel 環境變數將 OpenTelemetry 追蹤上下文傳播至 OpenAI API 呼叫。在啟動 Codex 之前設定標準環境變數:

# Point Codex at your OTel collector
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT="https://otel-collector.internal:4318"
export OTEL_SERVICE_NAME="codex-cli"
export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="team=platform,env=production"

# Launch Codex — trace context propagates to all OpenAI API calls
codex
  • 支援標準 OTEL_* 環境變數(端點、服務名稱、資源屬性)
  • 追蹤上下文透過 Codex 傳播至 API 呼叫,實現端到端的可觀測性
  • 使用資源屬性按團隊、環境或專案標記追蹤
  • 啟用提示詞/工具記錄時請注意隱私要求——追蹤可能包含程式碼片段

企業存取

  • ChatGPT Business / Enterprise / Edu:由組織管理員控制存取,自動套用雲端擷取的需求。透過您的身份提供者(Okta、Entra ID 等)支援 SAML/OIDC 單一登入
  • API:標準 API 驗證、計費及組織/專案控制。OpenAI 發布 SOC 2 Type II 和 SOC 3 報告;Enterprise 層級提供 HIPAA BAA
  • Codex SDK:嵌入內部工具與工作流程
  • 大規模政策執行:使用 MDM 分發的 requirements_toml_base64 或檔案系統層級的 /etc/codex/requirements.toml

資料處理與合規: - 根據 OpenAI 的 Business/Enterprise/API 條款,API 的輸入/輸出不會用於訓練 - 關於資料駐留,OpenAI API 流量預設透過美國基礎設施路由;如有歐盟資料駐留需求,請洽詢 OpenAI 企業銷售團隊 - 工作階段記錄儲存於本機;僅 API 呼叫會離開裝置 - ChatGPT Enterprise 支援合規框架,包括 SOC 2、GDPR 和 CCPA

推行策略

建議組織採用分階段推行:

  1. 試點(第1-2週):部署給3-5位資深工程師,requirements.toml 強制使用 untrusted 沙箱模式和 cached 網頁搜尋。收集 AGENTS.md 模式和 MCP 伺服器需求的回饋。
  2. 團隊擴展(第3-4週):推行至完整團隊。透過 MDM 或儲存庫分發團隊標準 config.toml。為受信任的儲存庫啟用 workspace-write 沙箱。
  3. CI 整合(第5-6週):將 codex-action 加入 CI/CD 流水線,用於自動化 PR 審查和測試生成。使用 --ephemeral 以維持可預測的成本。
  4. 全組織(第2個月起):透過 MDM 部署,requirements.toml 強制核准的 MCP 伺服器、沙箱政策和模型允許清單。

稽核模式

追蹤 Codex 使用情況並確保合規:

  • OpenTelemetry 追蹤:按團隊監控 API 呼叫量、token 使用量和延遲
  • 工作階段持久化:稽核 ~/.codex/sessions/ 以進行合規審查(在敏感環境中使用 --ephemeral 停用)
  • MCP 身份驗證強制requirements.toml 記錄被封鎖的伺服器嘗試——審查是否有未授權的工具使用
  • Git 稽核軌跡:所有 Codex 檔案變更都經由標準 git——透過分支歷史和 PR 差異進行審查

最佳實踐與反模式

提示詞模式

  1. 約束導向的提示詞:以限制條件開頭。「Do NOT change the API contracts. Only refactor internal implementation.」
  2. 結構化的重現步驟:編號步驟比模糊描述更能產生優質的錯誤修復
  3. 驗證請求:以「Run lint + the smallest relevant test suite. Report commands and results.」結尾
  4. 檔案參考:使用 @filename 將特定檔案附加到上下文中
  5. 結果導向的循環:「Implement, run tests, fix failures, stop only when all tests pass.」Codex 會持續迭代直到完成

測試理念

社群在測試驅動的 AI 協作方面逐漸形成共識:23

  • 預先定義測試作為完成訊號
  • 讓 Codex 持續迭代直到測試通過(紅燈 → 綠燈 → 重構)
  • 採用 Tiger Style 程式設計模式
  • 請求修補時提供精確的檔案內容。Codex 使用嚴格匹配,而非模糊的 AST 修補方式

上下文管理最佳實踐

  • 提供高品質的本地文件,而非依賴網路搜尋
  • 維護結構化的 Markdown 文件,包含目錄和進度檔案(「漸進式揭露」)
  • 統一追蹤檔案的換行符號(LF 與 CRLF),以防止修補失敗
  • 保持 AGENTS.md 簡潔,因為過長的指令會被推出上下文範圍

Git 工作流程

  • 在不熟悉的儲存庫中執行 Codex 之前,務必建立新分支
  • 使用基於修補的工作流程(git diff / git apply),而非直接編輯
  • 像審查 PR 一樣審查 Codex 的建議
  • 使用 /diff 在提交前驗證變更

社群 Skills 與提示詞

feiskyer/codex-settings 儲存庫提供社群維護的設定:24

可重複使用的提示詞(位於 ~/.codex/prompts/): - deep-reflector:從開發工作階段中擷取學習心得 - github-issue-fixer [issue-number]:系統化的錯誤分析與 PR 建立 - github-pr-reviewer [pr-number]:程式碼審查工作流程 - ui-engineer [requirements]:生產級前端開發

社群 skills: - claude-skill:以權限模式將任務交接給 Claude Code - autonomous-skill:多工作階段任務自動化,附帶進度追蹤 - deep-research:平行子任務協調 - kiro-skill:需求 → 設計 → 任務 → 執行的流水線

反模式

浪費 token、產生低品質結果或造成令人沮喪的工作流程的常見錯誤。

成本反模式

反模式 失敗原因 修正方式
所有任務都使用 xhigh 推理 簡單任務的 token 成本增加 3-5 倍,收益遞減 預設使用 medium;僅在多檔案架構決策時使用 xhigh
從不使用 /compact 上下文填滿至 272K,回應品質下降 每完成一個重要里程碑或當 /status 顯示使用率超過 60% 時進行壓縮
在 CI 中執行旗艦模型 例行檢查成本過高 建立 ci 設定檔,使用 gpt-5.1-codex-minilow 推理

上下文反模式

反模式 失敗原因 修正方式
開放式的「探索所有內容」提示詞 Codex 讀取數十個檔案,在無關程式碼上消耗上下文 指定具體檔案來限定範圍:「Review src/auth/login.py and tests/test_auth.py
專案中沒有 AGENTS.md Codex 浪費輪次探索專案結構 新增一個 20 行的 AGENTS.md,包含關鍵路徑、慣例和測試指令
附加整個目錄 大量無關檔案淹沒上下文 使用 @filename 僅附加 Codex 需要的檔案

工作流程反模式

反模式 失敗原因 修正方式
直接在 main 上工作 沒有安全網;高風險的編輯難以還原 啟動 Codex 之前務必建立功能分支
提交前跳過 /diff Codex 可能做了非預期的變更 每次任務完成後、提交前檢視 /diff
忽略測試輸出 如果您不標記失敗,Codex 會跳過繼續迭代 在提示詞中使用「run tests and stop only when all pass」
從不分叉對話 一個錯誤的方向會汙染整個上下文 在進行高風險探索前使用 /fork;捨棄不佳的分支

提示詞反模式

反模式 失敗原因 修正方式
「Fix the bug」(無上下文) Codex 猜測是哪個錯誤,讀取所有內容 「Fix the TypeError in src/api/handler.py:42user.name is None when unauthenticated」
在一則訊息中包含多個任務 Codex 混淆任務,遺漏部分內容 每則訊息一個任務;使用導引模式(Tab)排列後續任務
每則訊息重複上下文 在重複資訊上浪費 token 使用 /m_update 儲存持久性資訊;引用先前的上下文

工作流程範例

常見開發場景的端到端模式。

範例 1:新專案設定

mkdir my-app && cd my-app && git init
codex
> Create a FastAPI project with: main.py, requirements.txt, Dockerfile,
  basic health endpoint, and a README. Use async throughout.
> /init

檢視產生的 AGENTS.md,根據您的慣例進行編輯,然後:

> Run the health endpoint test and confirm it passes

範例 2:日常開發流程

cd ~/project && git checkout -b feature/user-auth
codex
> @src/models/user.py @src/api/auth.py
  Add password reset functionality. Requirements:
  1. POST /api/auth/reset-request (email → sends token)
  2. POST /api/auth/reset-confirm (token + new password)
  3. Tests for both endpoints
  Run tests when done.

使用 /diff 檢視後提交。

範例 3:使用計劃模式進行複雜重構

codex
> /plan Migrate the database layer from raw SQL to SQLAlchemy ORM.
  Constraints: don't change any API contracts, keep all existing tests passing.

檢視計劃。批准或引導:

[Tab] Also add a migration script using Alembic

Codex 執行完成後,驗證:

> Run the full test suite and report results
> /diff

範例 4:使用 codex exec 進行 PR 審查

codex exec --model gpt-5.1-codex-mini \
  "Review the changes in this branch against main. \
   Flag security issues, missed edge cases, and style violations. \
   Format as a markdown checklist." \
  -o review.md

範例 5:使用雲端任務除錯 [EXPERIMENTAL]

codex cloud exec --env my-env "Diagnose why the /api/orders endpoint returns 500 \
  for orders with > 100 line items. Check the serializer, database query, \
  and pagination logic. Propose a fix with tests."

稍後檢查進度:

codex cloud status <TASK_ID>
codex cloud diff <TASK_ID>

完成後在本地套用修復:

codex apply <TASK_ID>

遷移指南

從Claude Code遷移

Claude Code概念 Codex對應功能
CLAUDE.md AGENTS.md(開放標準)
.claude/settings.json .codex/config.toml(TOML格式)
--print旗標 codex exec子命令
--dangerously-skip-permissions --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
Hooks(12+事件) Hooks(AfterAgent、AfterToolUse——初期階段;v0.99.0+)
子代理(Task工具) Sub-agents(內部機制,最多6個;無對應使用者端Task工具)
/compact /compact(完全相同)
/cost /status(顯示token用量)
模型:Opus/Sonnet/Haiku 模型:gpt-5.3-codex / gpt-5.3-codex-spark / gpt-5.2-codex / gpt-5.1-codex-mini(Codex專用OpenAI的GPT-5.x模型系列)
claude --resume codex resume
權限規則 Sandbox模式+核准政策
MCP設定於settings.json MCP設定於config.toml

需要理解的關鍵差異:

  • Sandbox為作業系統層級:Codex使用Seatbelt/Landlock,而非容器。限制在核心層級運作,位於應用程式層之下。
  • Hooks處於初期階段:Codex於v0.99.0新增hooks(AfterAgent)和v0.100.0新增(AfterToolUse),但與Claude Code的12+生命週期事件相比,此系統仍處於早期階段。對於尚未涵蓋的自動化模式,請使用AGENTS.md指令或skills。
  • Sub-agents為內部機制但現已可設定:Codex具備sub-agent機制(最多6個並行,從v0.91.0的12個減少)。自v0.104.0起,多代理角色可透過設定自訂,允許具有不同設定檔的命名代理角色。49 v0.105.0新增spawn_agents_on_csv,支援跨列展開處理,附帶進度追蹤和預估完成時間。63 Codex仍缺少Claude Code的明確Task工具UX供使用者導向委派——請使用雲端任務或SDK編排來實現委派模式。
  • AGENTS.md為跨工具標準:您的AGENTS.md可在Cursor、Copilot、Amp、Jules、Gemini CLI及60,000+開源專案中使用。CLAUDE.md僅限Claude。
  • 設定檔取代手動切換:無需每次執行時更改旗標,直接在config.toml中定義設定檔即可。

從GitHub Copilot遷移

Copilot概念 Codex對應功能
Copilot CLI(代理式終端機) 互動式CLI或桌面應用程式
專業化代理(Explore、Plan) Skills+規劃模式+引導模式
copilot-instructions.md / AGENTS.md AGENTS.md(相同標準)
MCP支援 MCP支援(STDIO + HTTP)
ACP(Agent Client Protocol) Hooks(AfterAgent、AfterToolUse)
Copilot SDK Codex SDK(TypeScript)
程式編寫代理工作流程 Codex代理搭配sandbox/核准控制+雲端任務

您將獲得的優勢: - 作業系統層級沙箱(Seatbelt/Landlock——核心層級強制執行vs容器式) - 透過codex apply委派雲端任務 - 設定檔用於工作流程切換 - 桌面應用程式搭配worktree隔離

從Cursor遷移

Cursor概念 Codex對應功能
專案規則(.cursor/rules)/ AGENTS.md AGENTS.md+設定檔/設定
代理聊天/編排工作流程 互動式CLI或桌面應用程式
@檔案參照 @檔案參照(完全相同)
套用/編輯+審查 內建修補與差異審查

快速參考卡

╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                    CODEX CLI QUICK REFERENCE                  ║
╠═══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║                                                               ║
║  LAUNCH                                                       ║
║  codex                      Interactive TUI                   ║
║  codex "prompt"             TUI with initial prompt           ║
║  codex exec "prompt"        Non-interactive mode              ║
║  codex app                  Desktop app                       ║
║  codex resume               Resume previous session           ║
║  codex fork                 Fork a session                    ║
║                                                               ║
║  FLAGS                                                        ║
║  -m, --model <model>        Select model                      ║
║  -p, --profile <name>       Load config profile               ║
║  -s, --sandbox <mode>       Sandbox mode                      ║
║  -C, --cd <dir>             Working directory                 ║
║  -i, --image <file>         Attach image(s)                   ║
║  -c, --config <key=value>   Override config                   ║
║  --full-auto                workspace-write + on-request      ║
║  --oss                      Use local models (Ollama)         ║
║  --search                   Enable live web search            ║
║                                                               ║
║  SLASH COMMANDS (in TUI)                                      ║
║  /compact      Free tokens   /diff        Git diff            ║
║  /review       Code review   /plan        Plan mode           ║
║  /model        Switch model  /status      Session info        ║
║  /fork         Fork thread   /init        AGENTS.md scaffold  ║
║  /mcp          MCP tools     /skills      Invoke skills       ║
║  /ps           Background    /personality Style               ║
║  /permissions  Approval mode /statusline  Footer config       ║
║  /copy         Copy last response to clipboard                ║
║  /clear        Clear screen  /theme       Syntax highlighting ║
║  /experimental Toggle experimental features (js_repl)        ║
║                                                               ║
║  TUI SHORTCUTS                                                ║
║  @              Fuzzy file search                             ║
║  !command       Run shell command                             ║
║  Ctrl+G         External editor                               ║
║  Ctrl+L         Clear screen                                  ║
║  Enter          Inject instructions (while running)           ║
║  Esc Esc        Edit previous messages                        ║
║                                                               ║
║  EXEC MODE (CI/CD)                                            ║
║  codex exec --full-auto "task"          Sandboxed auto        ║
║  codex exec --json -o out.txt "task"    JSON + file output    ║
║  codex exec --output-schema s.json      Structured output     ║
║  codex exec resume --last "continue"    Resume session        ║
║                                                               ║
║  MCP MANAGEMENT [EXPERIMENTAL]                                ║
║  codex mcp add <name> -- <cmd>    Add STDIO server            ║
║  codex mcp add <name> --url <u>   Add HTTP server             ║
║  codex mcp list                    List servers                ║
║  codex mcp login <name>           OAuth flow                  ║
║  codex mcp remove <name>          Delete server               ║
║                                                               ║
║  CLOUD [EXPERIMENTAL]                                         ║
║  codex cloud exec --env <ID> Start cloud task                 ║
║  codex cloud status <ID>     Check task progress              ║
║  codex cloud diff <ID>       View task diff                   ║
║  codex cloud list            List tasks                       ║
║  codex apply <TASK_ID>       Apply cloud diff locally         ║
║                                                               ║
║  CONFIG FILES                                                 ║
║  ~/.codex/config.toml        User config                      ║
║  .codex/config.toml          Project config                   ║
║  ~/.codex/AGENTS.md          Global instructions              ║
║  AGENTS.md                   Project instructions             ║
║  requirements.toml           Enterprise policy constraints    ║
║                                                               ║
║  SANDBOX MODES                                                ║
║  read-only          Read files only, no mutations             ║
║  workspace-write    Read/write in workspace + /tmp            ║
║  danger-full-access Full machine access                       ║
║                                                               ║
║  APPROVAL POLICIES                                            ║
║  untrusted     Prompt for all mutations                       ║
║  on-failure    Auto-run until failure                         ║
║  on-request    Prompt for boundary violations                 ║
║  never         No prompts                                     ║
║                                                               ║
║  MODELS (Feb 2026, v0.106.0)                                  ║
║  gpt-5.3-codex         Default flagship (272K in / 400K)     ║
║  gpt-5.3-codex-spark   Interactive, lower latency (128K)     ║
║  gpt-5.2-codex         Long-horizon refactors (272K / 400K)  ║
║  gpt-5.1-codex-mini    Quick tasks, cost-efficient (272K/400K)║
║                                                               ║
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更新日誌

日期 版本 變更內容 來源
2026-03-02 指南 v2.9 更新至 CLI v0.107.0:執行緒分支至子代理、即時語音裝置選擇、可設定的記憶功能搭配 codex debug clear-memories、多模態自訂工具輸出。新增 App v26.226:作曲器中的 MCP 快捷鍵、審查評論中的 @提及。 64 65
2026-03-02 CLI 0.107.0 執行緒分支至子代理、即時語音會話搭配麥克風/喇叭裝置選擇、自訂工具多模態輸出、可設定的記憶功能 + codex debug clear-memories、錯誤修復 64
2026-02-28 指南 v2.8 更新至 CLI v0.106.0:新增直接安裝腳本、zsh-fork 沙箱繞過修復、約 1M 字元輸入上限、Linux /dev 檔案系統、彈性核准控制、JS REPL 升級至 /experimental(需 Node 22.22.0+)、基於 diff 的記憶遺忘、TUI 語法高亮 + /theme、/copy、/clear、Ctrl-L、語音轉錄、spawn_agents_on_csv、Default 模式中的 request_user_input。新增 v0.105.0 和 v0.106.0 更新日誌條目。 62 63
2026-02-26 CLI 0.106.0 直接安裝腳本、js_repl 升級至 /experimental(最低需 Node 22.22.0)、Default 模式中的 request_user_input、5.3-codex 在 CLI 模型列表中對 API 使用者可見、基於 diff 的記憶遺忘搭配使用感知選擇、zsh-fork 沙箱繞過修復、約 1M 字元輸入上限、改善 TUI 檔案連結渲染、修復子代理的 Ctrl-C 處理 62
2026-02-25 CLI 0.105.0 TUI 語法高亮圍欄程式碼區塊和差異檔搭配 /theme 選擇器、語音轉錄(空白鍵聽寫,實驗性)、spawn_agents_on_csv 支援多代理扇出搭配進度/預估完成時間、/copy /clear Ctrl-L 指令、彈性核准控制(額外沙箱權限、細粒度拒絕)、可點擊的換行連結、Linux /dev 檔案系統供沙箱指令使用、js_repl 錯誤回報改善 63
2026-02-24 指南 v2.7 擴充存取/定價章節:新增 Free/Go 推廣方案、付費方案 2 倍速率限制、各方案用量限制(5 小時窗口)、點數費用表。新增 allow_login_shell 設定鍵。 53
2026-02-22 指南 v2.6 新增遺漏的設定鍵:features.multi_agentfeatures.apply_patch_freeformfeatures.search_toolagents.*(多代理角色)、model_context_windowmodel_auto_compact_token_limitmcp_oauth_callback_portmcp_oauth_credentials_storenotify。新增 App v26.217 更新日誌條目。 52
2026-02-19 指南 v2.5 更新版本參照至 CLI 0.104.0,新增 v0.103.0 和 v0.104.0 更新日誌條目,新增 WS_PROXY/WSS_PROXY 代理支援、區分核准 ID、提交共同作者署名、以 command_attribution 取代已移除的 remote_models 功能旗標。
2026-02-18 CLI 0.104.0 WS_PROXY/WSS_PROXY WebSocket 代理支援、多步驟指令的區分核准 ID、執行緒封存/取消封存通知 51
2026-02-17 App v26.217 拖放重新排序佇列訊息、模型降級警告、改善模糊檔案搜尋搭配重啟後附件恢復 52
2026-02-17 CLI 0.103.0 透過 prepare-commit-msg hook 實現提交共同作者署名(可透過 command_attribution 設定)、更豐富的應用程式列表中繼資料/品牌化、移除 remote_models 功能旗標 50
2026-02-17 指南 v2.4 更新所有 CLI 0.102.0 版本參照,新增 v0.102.0 更新日誌條目和註腳,更新子代理說明搭配可設定的多代理角色。
2026-02-17 CLI 0.102.0 統一權限流程、結構化網路核准、可自訂的多代理角色、模型重新路由通知、js_repl 穩定性修復 49
2026-02-16 指南 v2.3 修正遷移表:hooks 現已存在(v0.99.0+)、子代理已確認(最多 6 個)、模型列表完整。新增專屬 Hooks 章節(AfterAgent、AfterToolUse、遷移模式)。修正 Recipe 5 幽靈指令(cloud start→cloud exec、cloud pull→apply)。修正 codex authcodex login。Windows 沙箱從實驗性升級。Linux Bubblewrap 現已內建/綑綁。新增 minimal 推理努力層級。擴充記憶章節(v0.101.0 改進、記憶與 AGENTS.md 對比)。更新 AGENTS.md 採用者列表(60,000+ 專案、Linux Foundation 治理)。更新 Copilot 遷移表。修正 [EXPERIMENTAL] 大小寫一致性。新增 ReadOnlyAccess 政策文件、JS REPL 執行環境章節、生產環境 Deploy 技能範例、擴充費用章節(隱藏 token 開銷、團隊費用管理)。為 20 個未標記的程式碼區塊加上標記。驗證所有 30 個目錄錨點。評估後修復:/permissions 術語修正(approval mode→approval policy)、重複的「Project Trust」標題重新命名、chat/completions 棄用語言調整、OpenTelemetry 章節擴充搭配設定範例、遷移「harder to escape」用語精確化。 審議稽核
2026-02-16 指南 v2.2 在更新日誌中新增 19 個歷史 CLI 里程碑版本(v0.2.0–v0.91.0)。以 20 個獨立版本註腳(3761)取代批量 25 引用。新增 61 Apache 2.0 授權引用。新增 5 引用至 codex-linux-sandbox 參照。新增 22 引用至 MDM 偏好設定網域。更新 6 Seatbelt 關於機器人封鎖的說明。新增無法驗證的 OpenAI 部落格 URL 備註。總註腳數:56(原為 36)。 審議稽核
2026-02-15 指南 v2.1 企業章節修正(managed-admin-config.toml → requirements.toml 搭配已驗證的 TOML 鍵)、272K 上下文限定為輸入視窗搭配引用、新增 6 Seatbelt 引用 URL、新增重點摘要區塊、修正風格違規、精簡 meta 描述、擴充 AGENTS.md 採用者列表。 部落格評估器稽核
2026-02-14 指南 v2 重大修訂:經 Codex 驗證的模型修正(272K 上下文)、設定鍵、功能旗標、定價、企業設定、CI/CD action、SDK API、MCP 選項、codex exec 旗標、桌面應用程式功能、遷移比較。移除無法驗證的聲明。 自我審查
2026-02-12 CLI 0.101.0 模型解析改善、記憶改進、穩定性 37
2026-02-12 CLI 0.100.0 實驗性 JS REPL、多重速率限制、WebSocket 傳輸、記憶指令、增強沙箱 38
2026-02-12 App v260212 對話分支、浮動彈出視窗、Windows alpha 版 18
2026-02-12 GPT-5.3-Codex-Spark 發布(更低延遲的互動變體) 26
2026-02-11 CLI 0.99.0 並行 shell 指令、/statusline、可排序的恢復選擇器、GIF/WebP 支援、shell 快照 39
2026-02-06 CLI 0.98.0 GPT-5.3-Codex 支援、steer 模式穩定並設為預設、模型切換修復 40
2026-02-06 CLI 0.97.0 「允許並記住」MCP 核准、即時技能偵測、/config 診斷、記憶管道 41
2026-02-06 CLI 0.96.0 非同步執行緒/壓縮 v2、WebSocket 速率限制、非 Windows 的 unified_exec、設定來源追溯 42
2026-02-06 CLI 0.95.0 codex app 指令、個人技能、並行 shell 工具、git 強化 43
2026-02-05 GPT-5.3-Codex 發布 — 統一模型、快 25%、端對端電腦操作 27
2026-02-02 Codex Desktop App 發布(macOS)— 多工作業、worktrees、自動化 17
2026-01-30 CLI 0.94.0 Plan 模式設為預設、personality 穩定、來自 .agents/skills 的技能、執行階段指標 44
2026-01-29 CLI 0.93.0 SOCKS5 代理、plan 模式串流、/apps、smart approvals 設為預設、SQLite 日誌 45
2026-01-29 CLI 0.92.0 API v2 執行緒、執行緒篩選、MCP OAuth 範圍、多代理協作 46
2026-01-25 CLI 0.91.0 將最大子代理數從 12 降至 6 以加強資源防護 47
2026-01-21 CLI 0.88.0 裝置碼認證後備方案、協作模式、/fork、遠端模型、model_personality 設定 48
2026-01-06 CLI 0.78.0 Ctrl+G 外部編輯器、專案感知設定分層、macOS MDM 設定、TUI2 逐字稿導覽、.dmg 安裝程式 54
2025-12-18 GPT-5.2-Codex 發布 — 上下文壓縮、重構/遷移、網路安全 28
2025-12-09 CLI 0.66.0 執行政策系統(TUI 白名單、沙箱拒絕修正)、CRLF 保留、Linux Sigstore 簽署 55
2025-11-19 GPT-5.1-Codex-Max — 多視窗壓縮、Windows 訓練、思考 token 減少 30% 29
2025-11-19 CLI 0.59.0 原生壓縮、工具輸出限制提升至 10K tokens、Windows Agent 模式沙箱、/status 中的點數 56
2025-10-25 CLI 0.50.0 /feedback 診斷、沙箱違規風險評估、MCP 啟動改善、環境變數遮蔽 57
2025-10-06 Codex 在 DevDay 正式發布 — Slack 整合、SDK、管理工具 30
2025-10-06 CLI 0.45.0 重大變更: codex login --api-key--with-api-key(stdin)。OAuth MCP 認證、並行工具呼叫、脈動圓點 UI 58
2025-09-23 GPT-5-Codex + IDE 擴充功能 + CLI 改版 — 圖片、網路搜尋、程式碼審查 31
2025-09-23 CLI 0.40.0 預設模型 → gpt-5-codex、220K tokens 時自動壓縮、/review 指令、git 復原、Windows 二進位檔支援 59
2025-06-30 CLI 0.2.0 首次 Rust 二進位發布 — macOS(aarch64/x86_64)和 Linux(gnu/musl)預建二進位檔、codex-execcodex-linux-sandbox 工具 60
2025-06 Rust 重寫宣布(「Codex CLI is Going Native」) 32
2025-06-03 Plus 使用者擴展、雲端網路存取、PR 更新、語音聽寫 33
2025-05-16 Codex Cloud 發布 — 搭配 codex-1 模型的雲端代理、GitHub PR 建立 34
2025-04-16 Codex CLI 開源發布(Apache 2.0、TypeScript、codex-mini-latest)61 1

參考資料

關於 OpenAI 部落格網址的說明:參考資料 17263134 連結至 openai.com/index/ 部落格文章,由於 Cloudflare 機器人防護,自動化存取會收到 HTTP 403 回應。這些網址透過標準網頁瀏覽器存取時皆有效。


  1. GitHub — openai/codex — 開源儲存庫、版本發布與討論區。 

  2. Codex CLI Windows 支援 — Windows 安裝與 WSL 指南。 

  3. Codex IDE 擴充功能 — VS Code、Cursor 與 Windsurf 整合。 

  4. Codex Cloud — 雲端任務文件與網路存取控制。 

  5. Codex 安全性 — 沙箱架構與安全模型。 

  6. macOS Seatbelt 沙箱 — Apple sandbox-exec 框架的社群文件(Apple 未發布官方開發者文件)。注意:此 wiki 可能阻擋自動化存取(HTTP 403);另請參閱 macOS 上的 man sandbox-exec。 

  7. Linux Landlock LSM — 核心檔案系統存取控制。 

  8. Codex CLI 旗標的實際運作方式 — 社群對旗標互動的分析。 

  9. 突破沙箱限制 — 社群沙箱設定模式。 

  10. AGENTS.md 開放標準 — Linux Foundation 下的跨工具指令標準。 

  11. 使用 AGENTS.md 自訂指令 — 官方指南。 

  12. Codex MCP 整合 — MCP 伺服器設定與管理。 

  13. 使用 Agents SDK 建構工作流程 — Codex 作為 MCP 伺服器進行多代理協作。 

  14. Agent Skills — Skills 系統文件。 

  15. Codex CLI 功能 — Plan 模式、steer 模式與協作功能。 

  16. 非互動模式codex exec 文件。 

  17. Codex App 介紹 — 桌面應用程式發布公告。 

  18. Codex App 文件 — 桌面應用程式功能與疑難排解。 

  19. Codex GitHub Action — CI/CD 整合。 

  20. Codex SDK — TypeScript SDK 文件。 

  21. Codex 定價 — 訂閱方案與 API 定價。 

  22. Codex 設定參考 — 企業 requirements.toml 結構描述與 MDM 部署。 

  23. 使用 Codex 的最佳實踐 — 社群論壇討論串。 

  24. feiskyer/codex-settings — 社群維護的設定、skills 與提示詞。 

  25. Codex CLI 版本發布 — GitHub 版本說明。 

  26. GPT-5.3-Codex-Spark 介紹 — Cerebras 合作,1000+ tok/s。 

  27. GPT-5.3-Codex 介紹 — 統一模型發布。 

  28. GPT-5.2-Codex 介紹 — 上下文壓縮與大規模變更。 

  29. GPT-5.1-Codex-Max 更多功能 — 多視窗壓縮。 

  30. Codex 正式全面上線 — DevDay 2025 公告。 

  31. Codex 升級介紹 — GPT-5-Codex + IDE 擴充功能。 

  32. Codex CLI 將轉為原生開發 — Rust 重寫討論。 

  33. Codex 更新:網路存取與 Plus 方案推廣 — 2025年6月擴展。 

  34. Codex 介紹 — 雲端代理發布。 

  35. Codex 上下文視窗討論 — 272K 輸入 token + 128K 輸出 token = 400K 總預算,經原始碼確認。 

  36. Codex 中棄用 chat/completions 支援 — OpenAI 宣布移除 Codex 的 chat/completions API,於2026年2月完成。 

  37. Codex CLI v0.101.0 — 模型解析改進、記憶體優化、穩定性提升。2026年2月12日。 

  38. Codex CLI v0.100.0 — 實驗性 JS REPL、多重速率限制、WebSocket 傳輸、記憶體指令、增強沙箱。2026年2月12日。 

  39. Codex CLI v0.99.0 — 並行 shell 指令、/statusline、可排序的恢復選擇器、GIF/WebP 支援、shell 快照。2026年2月11日。 

  40. Codex CLI v0.98.0 — GPT-5.3-Codex 支援、steer 模式穩定並設為預設、模型切換修正。2026年2月6日。 

  41. Codex CLI v0.97.0 — 「允許並記住」MCP 核准、即時 skill 偵測、/config 診斷、記憶體管線。2026年2月6日。 

  42. Codex CLI v0.96.0 — 非同步 thread/compact v2、WebSocket 速率限制、非 Windows unified_exec、設定來源追溯。2026年2月6日。 

  43. Codex CLI v0.95.0codex app 指令、個人 skills、並行 shell 工具、git 強化。2026年2月6日。 

  44. Codex CLI v0.94.0 — Plan 模式設為預設、personality 穩定、.agents/skills 中的 skills、執行時期指標。2026年1月30日。 

  45. Codex CLI v0.93.0 — SOCKS5 代理、plan 模式串流、/apps、智慧核准設為預設、SQLite 日誌。2026年1月29日。 

  46. Codex CLI v0.92.0 — API v2 threads、thread 篩選、MCP OAuth 範圍、多代理協作。2026年1月29日。 

  47. Codex CLI v0.91.0 — 將最大子代理數從12降至6,以加強資源管控。2026年1月25日。 

  48. Codex CLI v0.88.0 — 裝置碼認證備援、協作模式、/fork、遠端模型、model_personality 設定。2026年1月21日。 

  49. Codex CLI v0.102.0 — 統一權限流程、結構化網路核准、可自訂多代理角色、模型重新路由通知。2026年2月17日。 

  50. Codex CLI v0.103.0 — 透過 prepare-commit-msg hook 進行 commit 共同作者歸屬、更豐富的應用程式列表中繼資料/品牌化、移除 remote_models 功能旗標。2026年2月17日。 

  51. Codex CLI v0.104.0 — WS_PROXY/WSS_PROXY WebSocket 代理支援、指令的獨立核准 ID、thread 封存/取消封存通知。2026年2月18日。 

  52. Codex 變更日誌 — Codex App v26.217:拖放重新排序、模型降級警告、模糊檔案搜尋改進。Codex 設定參考 — 完整設定金鑰參考。2026年2月。 

  53. Codex 定價 — 方案層級、每5小時視窗使用限制、點數費用,以及 Free/Go 推廣方案存取。2026年2月。 

  54. Codex CLI v0.78.0Ctrl+G 外部編輯器、專案感知設定分層、macOS MDM 設定、TUI2 對話紀錄導覽、.dmg 安裝程式。2026年1月6日。 

  55. Codex CLI v0.66.0 — Exec 策略系統、Windows 上 CRLF 保留、雲端 exec --branch、Linux Sigstore 簽署。2025年12月9日。 

  56. Codex CLI v0.59.0 — 原生壓縮、工具輸出限制提升至10K token、Windows Agent 模式沙箱、/status 中的點數資訊。2025年11月19日。 

  57. Codex CLI v0.50.0/feedback 診斷、沙箱違規風險評估、MCP 啟動改進、環境變數遮蔽。2025年10月25日。 

  58. Codex CLI v0.45.0 — 重大變更:codex login --api-key--with-api-key(stdin)。OAuth MCP 認證、並行工具呼叫。2025年10月6日。 

  59. Codex CLI v0.40.0 — 預設模型 → gpt-5-codex、220K token 時自動壓縮、/review 指令、git 復原、Windows 二進位檔。2025年9月23日。 

  60. Codex CLI v0.2.0 — 首個 Rust 二進位版本發布。提供 macOS(aarch64/x86_64)與 Linux(gnu/musl)預建二進位檔、codex-execcodex-linux-sandbox 工具。2025年6月30日。 

  61. GitHub — openai/codex LICENSE — Apache License 2.0。2025年4月原始開源發布。 

  62. Codex CLI v0.106.0 — 直接安裝指令碼、js_repl 升級至 /experimental(Node 22.22.0+)、Default 模式中的 request_user_input、基於 diff 的記憶體遺忘、zsh-fork 沙箱繞過修正、約1M 字元輸入上限、Ctrl-C 子代理修正。2026年2月26日。 

  63. Codex CLI v0.105.0 — 透過 /theme 的 TUI 語法高亮、語音轉錄、spawn_agents_on_csv、/copy /clear Ctrl-L、彈性核准控制、Linux /dev 檔案系統、js_repl 錯誤復原。2026年2月25日。 

  64. Codex CLI v0.107.0 — Thread 分叉至子代理、即時語音裝置選擇、自訂工具多模態輸出、透過 codex debug clear-memories 設定可配置記憶體。2026年3月2日。 

  65. Codex 變更日誌 — App v26.226 — 編輯器中的 MCP 捷徑、審閱留言中的 @mentions、Mermaid 圖表錯誤處理。2026年2月26日。 

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