# Codex CLI 八大隐藏神技：终端党必看的信息差 你大概知道 OpenAI 有个叫 Codex 的终端编码工具。但你大概率不知道：**Codex 里藏着一个可以连续跑几小时甚至几天的自主模式**，有一个大多数人永远不会碰到的 `/goal` 命令，还有一套用 Markdown 就能写的可复用技能系统。今天这篇，拆解 OpenAI Codex CLI 里 90% 用户从没用过的 8 个隐藏功能——每一个都能直接改变你的编码效率。 > **信息差关键词**：Codex CLI ≠ ChatGPT ≠ Copilot。它是 OpenAI 2025-2026 年推出的**终端原生 AI 编码代理**，Rust 编写，原生沙箱，直接读你的代码库、改文件、跑命令、管 Git。海外终端党已经在用它替代 Cursor 和 Claude Code，国内几乎没人讨论。 --- ## 全局架构：Codex CLI 到底是什么 在讲隐藏技巧之前，先给你一张全景图。很多人搞不清 Codex CLI 和 ChatGPT Codex（桌面 App 版）的区别——**它们是两个不同的东西**： ```mermaid flowchart TB subgraph init["🚀 启动阶段"] A["codex 启动"] --> B["读取 AGENTS.md
(项目级指令)"] B --> C["加载 config.toml
(用户/项目配置)"] C --> D["选择 Profile
(fast/thorough)"] end subgraph modes["⚡ 四种执行模式"] E["/plan
只思考不执行"] F["Default Mode
执行前确认"] G["--full-auto
全自动执行"] H["/goal 🔥
多小时代理循环"] end subgraph skills["🧩 技能扩展层"] I["内置 Skills
/browser-use
/image-gen
/pdf"] J["自定义 Skills
Markdown 编写"] K["MCP Servers
外部工具连接"] end subgraph output["📦 输出与集成"] L["codex exec
非交互/CI/CD"] M["codex review
代码审查"] N["codex apply
应用 diff"] end D --> E D --> F D --> G D --> H F --> I F --> J F --> K G --> L G --> M G --> N style H fill:#ff6b6b,color:#fff style G fill:#ffd93d,color:#333 style L fill:#4d96ff,color:#fff ``` **核心区别**： | 特性 | Codex CLI（终端版） | ChatGPT Codex（桌面版） | |------|---------------------|------------------------| | 运行环境 | 终端/Rust | 桌面 App/Electron | | 沙箱 | OS 原生（Seatbelt/Bubblewrap） | 应用内沙箱 | | 配置 | config.toml + AGENTS.md | GUI 设置 | | 非交互模式 | ✅ codex exec | ❌ | | MCP | 客户端 + 服务端 | 仅客户端 | | 本地模型 | ✅ --oss 标志 | ❌ | | 适合 | 开发者/自动化/CI | 知识工作者 | 好了，架构搞清楚了。接下来进入正题——**8 个大多数用户从不知道的隐藏神技**。 --- ## 神技一：/goal —— 可以跑几天的自主代理循环 **这是 Codex CLI 里最重要的隐藏功能，没有之一。** 在 Codex 对话中输入 `/goal`，你会激活一个叫 "Ralph Loop" 的自主执行模式——它**不会停下来问你确认**，不会暂停等你批准，它会持续工作直到目标完成或遇到硬性障碍。 ### 操作步骤 ```bash # 1. 编辑 config.toml 启用 /goal（默认关闭） vim ~/.codex/config.toml # 添加以下内容： [experimental] goal_mode = true # 2. 在 Codex 中启动 codex > /goal build a complete extraction shooter game with auto-generated assets ``` ### 真实案例 有人用 `/goal` 跑了一个小时，**从零开始构建了一个完整的俯视角射击游戏**——不是原型，是可玩的游戏，包含自动生成的视觉资产。秘诀在于：**在启动 /goal 之前先启用 image generation skill**，Codex 就会在循环中自主生成所有图片素材。 ### 适用场景 | 场景 | 效果 | |------|------| | 全栈应用从零搭建 | 1-3 小时出 MVP | | 大规模代码重构 | 自动化处理所有文件 | | 游戏原型开发 | 自动生成代码+资产 | | 文档批量生成 | 全项目自动补文档 | ### ⚠️ 注意事项 - `/goal` 默认不开启，需要手动编辑 TOML 配置 - 使用前检查 Rate Limits（Settings → Rate Limits Remaining），别跑到一半配额耗尽 - 建议在 `workspace-write` 沙箱模式下使用，不要用 `--yolo` --- ## 神技二：AGENTS.md —— 你的项目记忆文件 如果你用过 Claude Code 的 `CLAUDE.md`，Codex 的 `AGENTS.md` 是同一个概念：**每次打开新对话，Codex 首先读取这个文件作为项目上下文**。 ### 操作步骤 ```bash # 方法一：用内置命令自动生成 codex > /init # Codex 会扫描项目结构，自动生成 AGENTS.md # 方法二：手动创建 cat > AGENTS.md << 'EOF' # My Project ## Build Commands - Test: `npm test` - Build: `npm run build` - Lint: `npm run lint -- --fix` ## Rules - Use TypeScript strict mode for all new files - Write unit tests for every new function - Never commit directly to main branch - All API endpoints must have OpenAPI docs ## Architecture - Frontend: React + Tailwind CSS - Backend: Express + PostgreSQL - Auth: JWT with refresh tokens EOF ``` ### 进阶技巧 **最佳实践**：第一次在新项目中使用 Codex 后，让 Codex **帮你写 AGENTS.md**： ```bash > Based on our discussion, generate an AGENTS.md for this project ``` Codex 会从对话中提取关键信息并结构化。从这之后，**每个新对话都有上下文，不再从零开始**。 ### ⚠️ 关键警告 > **不要让 AGENTS.md 无限膨胀！** 每个token在每次对话开始时都会被消耗。保持精简——目标是快速定位，不是写百科全书。 --- ## 神技三：Config Profiles —— 一键切换"快修"和"深度"模式 大多数人只在一个模式下用 Codex，但其实你可以**配置多个 Profile，一键切换模型和推理深度**。 ### 操作步骤 ```toml # ~/.codex/config.toml # 快速模式：简单任务用 [profiles.fast] model = "gpt-5.4-mini" model_reasoning_effort = "low" service_tier = "fast" # 深度模式：架构级工作用 [profiles.thorough] model = "gpt-5.4" model_reasoning_effort = "xhigh" # 代码审查模式 [profiles.review] model = "gpt-5.4" model_reasoning_effort = "high" sandbox_mode = "read-only" ``` ### 使用方式 ```bash # 快速修个 typo codex -p fast "fix the typo in README" # 深度架构重设计 codex -p thorough "redesign the auth module" # 只读代码审查 codex -p review --uncommitted ``` ### 为什么值得用 | 模式 | 模型 | 推理级别 | Token消耗 | 适用场景 | |------|------|----------|-----------|----------| | fast | gpt-5.4-mini | low | 极低 | 修typo、简单查询 | | thorough | gpt-5.4 | xhigh | 高 | 架构设计、复杂debug | | 默认 | gpt-5.4 | medium | 中等 | 日常编码 | **推理级别对 token 消耗影响巨大**：`xhigh` 比 `medium` 贵好几倍，但能解决更难的问题。别所有任务都用最高级别——那是浪费配额。 --- ## 神技四：Skills 系统 —— 用 Markdown 写可复用技能 Codex 的 Skills 是**用 Markdown 文件定义的可复用任务模板**。你不需要写代码，只需要用自然语言描述步骤。 ### 操作步骤 ```bash # 1. 创建技能目录 mkdir -p ~/.codex/skills # 2. 创建自定义技能 cat > ~/.codex/skills/code-review.md << 'EOF' # Code Review Skill ## Instructions 1. Run `git diff` to see all changes 2. Check for: security issues, performance problems, missing tests 3. Check code style consistency with project conventions 4. Generate a review summary with severity levels (critical/warning/info) 5. Suggest specific fixes for each issue found ## Output Format - Start with overall assessment - List issues by severity - Include file:line references - End with actionable next steps EOF # 3. 在对话中调用 codex > $code-review ``` ### 存放位置与作用域 ```mermaid flowchart LR A["~/.codex/skills/
个人级
所有项目可用"] --> D[调用方式
$skill-name] B[".agents/skills/
项目级
仅当前项目"] --> D C["/etc/codex/skills/
系统级
所有用户"] --> D style A fill:#6bcb77,color:#fff style B fill:#4d96ff,color:#fff style C fill:#ffd93d,color:#333 ``` ### 进阶：让 Codex 自动创建技能 ```bash > I just did a complex database migration. Create a skill from what we just did. ``` Codex 会**自动把刚才的操作反编译成一个 Markdown 技能文件**，存到正确位置。下次直接调用 `$db-migration` 即可。技能会随着你每次使用和反馈不断改进。 --- ## 神技五：Execution Policy Rules —— 用 Starlark 精细控制权限 Codex 有一个**大多数用户完全不知道的安全层**：用 Starlark（Python 子集）编写的执行策略规则，可以精确控制 Codex 能跑什么命令。 ### 操作步骤 ```bash # 创建规则目录 mkdir -p ~/.codex/rules # 创建默认规则 cat > ~/.codex/rules/default.rules << 'EOF' # 禁止直接 push prefix_rule( pattern = ["git", "push"], decision = "forbidden", justification = "No direct pushes - use PR workflow" ) # 危险操作需确认 prefix_rule( pattern = ["rm", "-rf"], decision = "prompt", justification = "Destructive operation needs confirmation" ) # 测试命令自动批准 prefix_rule( pattern = ["npm", "test"], decision = "allowed", justification = "Tests are safe to run" ) # Docker 命令需确认 prefix_rule( pattern = ["docker"], decision = "prompt", justification = "Docker commands affect system state" ) EOF # 测试规则（不会真的执行） codex exec policy check --pretty -- git push origin main # 输出: FORBIDDEN - No direct pushes - use PR workflow ``` ### 为什么这很牛 Claude Code **没有**这个功能。Codex 的 Execution Policy 让你可以在团队中统一安全策略——把 `.codex/rules/` 提交到 Git，整个团队共享同一套规则。 --- ## 神技六：codex exec —— CI/CD 自动化的终极武器 `codex exec` 是 Codex 的**非交互模式**，可以直接嵌入 CI/CD 管道，实现全自动代码修复和审查。 ### 操作步骤 ```bash # 基本用法：非交互执行任务 codex exec "fix the failing tests" # 输出 JSON（适合脚本解析） codex exec --json "list all API endpoints" # 保存结果到文件 codex exec -o result.txt "summarize the architecture" # 强制 JSON Schema 输出 codex exec --output-schema schema.json "extract metadata" # 恢复上一次对话继续执行 codex exec resume --last "now add error handling" # CI/CD 全自动模式 codex exec --full-auto "run tests and fix all failures" ``` ### GitHub Actions 集成示例 ```yaml # .github/workflows/auto-fix.yml name: Auto Fix Failures on: workflow_run: workflows: ["Tests"] types: [completed] result: failure jobs: auto-fix: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Auto-fix with Codex env: CODEX_API_KEY: ${{ secrets.CODEX_API_KEY }} run: | codex exec --full-auto \ --config model=gpt-5.4-mini \ "run tests and fix all failures" - name: Create PR run: | git checkout -b auto-fix-$(date +%s) git add -A git commit -m "auto-fix: test failures" gh pr create --title "Auto-fix: test failures" --body "Automated fix by Codex" ``` ### 三大核心场景 | 场景 | 命令 | 效果 | |------|------|------| | CI 测试失败自动修复 | `codex exec --full-auto "fix failures"` | 自动定位+修复+验证 | | 非交互代码审查 | `codex review --base main --json` | 输出结构化审查结果 | | 批量文档生成 | `codex exec -o docs/api.md "generate docs"` | 从源码自动生成文档 | --- ## 神技七：--oss 本地模型 —— 零 API 费用跑 Codex **这个功能很少有人提**：Codex CLI 可以连接本地开源模型（通过 LM Studio 或 Ollama），完全不需要 API Key，零费用运行。 ### 操作步骤 ```bash # 1. 安装 Ollama（如果没装的话） curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 2. 拉一个编码模型 ollama pull qwen3-coder:30b # 3. 用 --oss 标志启动 Codex codex --oss --local-provider ollama # 或者用 LM Studio codex --oss --local-provider lmstudio ``` ### 实测对比 | 方式 | 模型 | 费用 | 编码质量 | 速度 | |------|------|------|----------|------| | API 默认 | gpt-5.4 | 消耗配额 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 快 | | API 便宜 | gpt-5.4-mini | 低配额 | ⭐⭐⭐⭐ | 很快 | | 本地 Ollama | qwen3-coder:30b | **免费** | ⭐⭐⭐⭐ | 看硬件 | | 本地 LM Studio | deepseek-coder-v2 | **免费** | ⭐⭐⭐⭐ | 看硬件 | ### 适用场景 - **离线环境**：没有网络的飞机/高铁上照样用 AI 写代码 - **敏感代码**：不想把公司代码发送到 OpenAI 服务器 - **省钱**：简单任务用本地模型，复杂任务再切 API --- ## 神技八：/browser-use —— 自动化 UI 测试 `/browser-use` 是一个内置 Skill，它会**打开一个应用内浏览器，让 Codex 像人一样操控鼠标**——导航、点按钮、填表单、截图，全程自动化。 ### 操作步骤 ```bash codex > /browser-use > Test the dashboard at localhost:3000, find all UI bugs and fix them ``` ### 真实效果 有人在一个刚建好的 Dashboard 上跑了 `/browser-use`，**Codex 自动发现了 6 个真实 Bug**： 1. YouTube 外部链接没有在新标签页打开 2. Explorer 空状态界面过于空白 3. 搜索功能过于字面匹配（不支持模糊搜索） 4. 还有 3 个其他 UI 问题 ### 进阶：嵌入到 Skill 中 ```markdown # my-build-skill.md ## Instructions 1. Build the feature as described 2. Run /browser-use to test the UI 3. Fix all bugs found during browser testing 4. Only present the result after browser test passes ``` 这样**QA 变成了构建流程的一部分**——你收到的永远是经过自动化测试的代码，不是半成品。 --- ## 额外彩蛋：你可能不知道的小技巧 ### /personality 切换对话风格 ```bash > /personality # 选择 Pragmatic（务实）模式 # 效果：Codex 不再说"好问题！"，直接给答案和下一步 ``` ### /compact 压缩上下文 ```bash > /compact # 对话太长时，压缩历史释放 token 空间 # 类似 Claude Code 的 /compact ``` ### 图片分析 ```bash # 分析截图 codex -i screenshot.png "what's wrong with this UI?" # 对比两张图 codex -i before.png,after.png "compare these two designs" ``` ### Ctrl+G 外部编辑器 在输入复杂 Prompt 时，按 `Ctrl+G` 会在外部编辑器（vim/nano）中打开，方便写长提示词。 ### Esc+Esc 编辑上一条消息 当编辑器为空时按两次 `Esc`，可以编辑你上一条发送的消息——改完重新发送。 --- ## 信息差总结 | 你知道的 | 你不知道的（今天学到的） | |---------|------------------------| | Codex 是个终端 AI 工具 | `/goal` 可以跑几天的自主循环 | | 用来写代码、修 bug | AGENTS.md 可以让每次对话都有项目上下文 | | 只能用默认配置 | config.toml Profiles 一键切换快/深模式 | | 有一些内置命令 | Skills 系统用 Markdown 就能创建自定义技能 | | 有沙箱保护 | Starlark Execution Policy 精细控制每个命令权限 | | 只能交互式用 | codex exec 可以跑 CI/CD 管道 | | 需要 API Key | --oss 可以零费用跑本地开源模型 | | AI 只能写代码 | /browser-use 可以自动发现 UI Bug | --- ## 行动指南 按优先级排序，你现在就可以做的事情： 1. **今天**：安装 Codex CLI（`npm install -g @openai/codex`），在任意项目里跑 `/init` 生成 AGENTS.md 2. **今天**：创建你的第一个 Profile，把简单任务切到 `gpt-5.4-mini` 省配额 3. **本周**：写一个自定义 Skill（代码审查、测试生成、文档生成任选一个） 4. **本周**：试试 `--oss` 模式，用 Ollama 跑一个本地模型感受零费用 AI 编码 5. **下周**：把 `codex exec` 集成到你的 CI/CD 管道，实现测试失败自动修复 6. **进阶**：配置 Execution Policy Rules，让团队统一安全策略 --- ## 参考来源 - [OpenAI Codex Hidden Features: 9 Commands Most Users Have Never Tried](https://www.mindstudio.ai/blog/openai-codex-hidden-features-commands) — MindStudio 深度拆解 - [OpenAI Codex CLI Cheat Sheet 2026](https://computingforgeeks.com/codex-cli-cheat-sheet/) — ComputingForgeeks 完整命令参考 - [Codex CLI Official Features](https://developers.openai.com/codex/cli/features) — OpenAI 官方文档 - [Codex CLI Official Page](https://developers.openai.com/codex/cli) — 安装与快速开始 - [Vercel Community: v0 Tips and Tricks](https://community.vercel.com/t/v0-tips-and-tricks-what-helps-me/22910) — 社区实战分享 --- > 本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵**爱卫生**（微信ID: gprshome201101）维护。 > 聚焦5G/6G核心网、3GPP标准、AI工具实战。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。 > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。