Codex 的安装和使用

（一）安装

1. Ubuntu

安装 Node.js（推荐 20+）

sudo apt update
sudo apt install -y nodejs npm

检查版本：

node -v
npm -v

如果版本低于 18，建议用 nvm 重装（很多 Ubuntu 自带版本很老）。

安装 Codex CLI

npm install -g @openai/codex

检查：如果看到帮助说明就成功。

codex --help

tip

Codex CLI 和 Cursor 有什么区别？

Codex CLI 无 UI，它的工作方式是：

1. 读取当前目录代码
2. 理解项目
3. 修改文件
4. 执行 shell
5. 运行测试
6. 再修改

所以它更像： AI DevOps / AI 工程代理， 而不是简单的代码补全工具。

Cursor 是一个 AI IDE。

本质上是：VS Code + AI

（二）配置 OpenRouter API

设置 API key

export OPENAI_API_KEY="你的OPENROUTER_KEY"

Codex CLI 默认只支持 OpenAI 官方 API，不直接支持 OpenRouter。所以我们需要 改 API base URL

export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"

设置默认模型

export OPENAI_MODEL="openai/gpt-5.2"

可选：写入 .bashrc

否则每次登录都要重新 export。

vim ~/.bashrc

加入：

export OPENAI_API_KEY="你的OPENROUTER_KEY"
export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export OPENAI_MODEL="openai/gpt-5.2"

保存后：

source ~/.bashrc

（三）测试

进入一个代码目录，比如：

mkdir test_codex
cd test_codex

然后运行：

codex

或者直接给任务：

codex "create a hello world python script"

如果配置正确，它会：

1. 调用 OpenRouter
2. 返回代码
3. 写入文件

Codex CLI 默认会强制使用 gpt-5.3-codex 作为 coding agent 模型，即使你改了 API base URL。

在最新版本 Codex CLI 中：

• 默认模型：gpt-5.3-codex 是专门给 终端代理 / coding agent 用的模型。

方法1：启动时指定模型

codex -m gpt-5.2-codex

或者：

codex --model gpt-5

例如：

codex -m gpt-5 "explain this repo"

方法2：交互模式切换

在 Codex 终端里输入：

/model

然后选择模型。

CLI 支持：

• gpt-5.3-codex
• gpt-5.2-codex
• gpt-5.1-codex-mini
• gpt-5
• 等等

方法3：永久修改默认模型（推荐）

编辑配置文件：

vim ~/.codex/config.toml

写：

model = "gpt-5.2-codex"

以后默认就会用这个模型。

（四） 最常见的 5 个用途

我建议你以后这样用：

1 阅读项目

codex "explain this repository"

---

2 自动改代码

codex "add logging to this project"

---

3 自动修 bug

codex "fix the error in main.py"

---

4 自动写 Dockerfile

codex "create a dockerfile for this project"

---

5 自动部署

codex "write a systemd service for this app"

（五）权限控制 和 容器隔离

Codex 本身没有“额外权限”，它只拥有你当前 Linux 用户的权限。Codex 本质上只是 替你运行 shell 命令。如果你运行 sudo codex，那么：Codex 会获得 root 权限。

默认情况下 Codex 能读代码，修改代码，运行普通命令，但只限于 当前工作目录。

1. Codex 的三种权限级别

• 默认模式（安全）

--sandbox workspace-write

能力： 读文件，改项目代码，运行普通命令

限制：不允许改系统，不允许访问任意路径，不允许危险命令

• 半自动模式

  codex --full-auto

  等价于：

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

  AI可以：自动改代码，自动运行命令，但如果命令危险会询问。 (OpenAI开发者)

• 完全自由模式（危险）

codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

或

codex --yolo

效果：

• 不再询问
• 没有 sandbox
• 可以执行任何命令

例如：

apt install
docker run
systemctl
rm -rf

这是 完全系统权限。

2. Linux sandbox 机制

Codex 在 Linux 上默认使用 Landlock + seccomp容器化 来限制 AI 执行命令。

它是在 宿主 Linux 进程里运行的，但给 agent 子进程加了一层 Linux sandbox（Landlock + seccomp）。也就是说：

Shell
  └─ codex (CLI)
        └─ sandboxed subprocess (AI 执行的命令)

而不是：

Docker container
   └─ codex

默认情况下是这样：AI 并不是直接执行命令，而是通过一个 sandbox executor。

User Terminal
     │
     ▼
codex CLI (普通用户进程)
     │
     ▼
Sandbox Executor
     │
 ┌───────────────┐
 │  Landlock FS  │   限制文件系统访问
 │  seccomp      │   限制系统调用
 └───────────────┘
     │
     ▼
AI 生成的 shell commands

其中

• Landlock 是 Linux kernel 的 安全模块（LSM）。

  作用：限制进程可以访问哪些路径。

  例如 Codex 会设置类似规则：

  allow:
     ./project/**
  deny:
     /etc/**
     /usr/**
     /home/**

  所以 AI 执行：

  cat /etc/passwd

  即使你是 sudo 用户也会直接被 kernel 拒绝。

• seccomp

  作用：限制系统调用（syscalls）

  例如可以禁止：

  mount
  ptrace
  clone
  reboot

  所以 AI 进程不能：

  mount filesystem
  debug other processes
  create privileged namespaces

  这防止 AI 逃逸 sandbox。

为什么不用 Docker

Docker sandbox 成本很高。启动延迟太慢

Codex CLI 本身是在 sandbox 外的。

结构是：

codex CLI
   │
   ├─ network access
   ├─ API access
   │
   └─ spawn sandboxed subprocess
          └─ run commands

所以：

• Codex 可以联网
• 可以调用 API
• 可以管理 sandbox

但 AI 执行的 shell 在 sandbox 里。

tip

如果你运行：

codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

或者

codex --yolo

结构就变成：

Shell
  └─ codex
        └─ AI commands (no sandbox)

此时没有沙箱，AI 就直接执行任何命令。

（六）并发测试