Codex完整实战手册：10个最常用命令，从零到写出第一个自动化脚本
📖 名词释义
AI Box（又称 AI盒子 / 智能体计算机 / Agent Computer），是一种专门运行 AI Agent 的本地硬件设备，预装智能体应用管理系统，开箱即用，7×24 小时在线运行。用户可以通过微信、飞书、企业微信、钉钉等社交软件远程指挥 AI 帮你干活。
摘要： 从安装配置到熟练使用，一口气掌握Codex的10个最高频命令，并写出你的第一个自动化脚本。不需要任何编程基础，跟着敲就行。
如果你关注AI编程，一定听过OpenAI的Codex。但它不只是一个"写代码的工具"——它是一个能在项目里理解上下文、自动读文件、运行命令、调试报错的编码搭子。更关键的是，它不止能写代码，还能做各种自动化工作：查数据、发邮件、生成报表。
这篇文章带你从零上手，用10个最常用的Codex命令，写出第一个自动化脚本。全程不需要编程基础。
1. 安装与配置（3分钟）
Codex目前支持macOS和Linux。打开终端，跑一行：
curl -fsSL https://update.codex.openai.com/install.sh | sh
装完后，在终端里启动Codex：
codex
第一次运行会提示登录，浏览器弹窗绑定OpenAI账号即可。登录后建议先跑一个测试：
codex -p "输出当前时间，格式为北京时间 YYYY-MM-DD HH:MM"
终端直接返回结果，说明安装成功。
2. Codex的两种工作模式
在学命令之前，先理解Codex有两种模式：
交互模式：直接敲 codex 回车，进入对话式编程。你一句一句提需求，它一行一行改代码、跑测试、修bug。适合写新项目、重构、调试。
单次模式：codex -p "你的需求"，一次性执行并返回结果。适合改个小bug、格式化文件、查个数据。更像"AI命令行工具"而非"AI程序员"。
后面10个命令绝大多数在交互模式下用，少数单次模式更高效。
3. 10个最常用命令详解
命令1：/clear — 清空上下文
Codex会记住整个对话。当你换了新任务，旧上下文会干扰它。敲 /clear 重置记忆。
> 帮我写一个Python爬虫 ✓
> /clear
> 改一下README的拼写 ✓
关键：换任务必清上下文，不然它会把两个任务的需求混在一起。
命令2：/init — 初始化项目记忆
每个好项目都应该有一个 AGENTS.md 文件。它告诉Codex"我是谁""项目干嘛的""你该怎么做"。敲 /init，Codex会自动生成一个模板：
> /init
然后编辑 AGENTS.md，填入项目说明、编码规范、测试框架等。以后每次打开项目，Codex先读这个文件，表现会准很多。
命令3：/add-dir — 把文件夹纳入上下文
Codex默认只读当前目录。如果你引用了其他文件夹的代码（比如共享库），敲：
> /add-dir ../shared-lib
之后问Codex的问题，它会把那个文件夹的代码也纳入考虑。大型项目必用。
命令4：/model — 切换模型
Codex内置多个模型。想看当前用哪个、或者想换成更强/更便宜的：
> /model # 查看可用模型
> /model gpt-5 # 切换到GPT-5
日常写脚本用默认模型足够；复杂重构切到更强模型。
命令5：/status — 看全局状态
想知道Codex当前用了什么模型、读了哪些文件、token数、记忆多少：
> /status
输出一行简洁的统计数据。调试时非常有用——如果它表现怪怪的，先看 /status，大概率是上下文炸了。
命令6：/compact — 压缩上下文
Codex会自动管理上下文，但长对话还是会塞满。/compact 把对话历史压缩成摘要，释放空间：
> /compact
通常在"写了很久但当前任务只需要最近的信息"时用。
命令7：/doctor — 自检与修复
Codex依赖环境变量、API Key、工具链等。如果突然报错，先跑：
> /doctor
它会自动检查所有依赖，并尝试修复常见问题。比手动排查快10倍。
命令8：/save 与 /restore — 保存与恢复会话
Codex的对话是临时的，关了终端就没了。但你可以保存当前会话：
> /save 修复登录bug的上下文
下一次再打开Codex，恢复它：
> /restore 修复登录bug的上下文
配合 /compact 使用：先compact压缩，再save，下次restore时上下文干净又完整。
命令9：/run — 执行Shell命令
让Codex帮你跑命令并看结果，它再据此决定下一步：
> /run npm test
输出直接显示在对话里，Codex看到报错会自动修。比你手动执行→截图→粘贴快得多。
命令10：/review — 审查当前改动
提交前自查。Codex会对比当前改动和上次提交，逐行分析潜在问题：
> /review
它不会自动修，而是列出风险点让你确认。建议每次提交前花10秒跑一下。
4. 写出你的第一个自动化脚本：每天早上的AI新闻速递
下面用一个真实场景串起上面学到的命令。
需求：每天早上8点，自动抓取3个AI资讯源的最新标题，整合成一条摘要，发到微信通知。
Step 1：建项目
mkdir ai-news-digest
cd ai-news-digest
codex
Step 2：初始化记忆
> /init
编辑生成的 AGENTS.md，写入：
# AI News Digest
每天自动抓取AI领域最新资讯并推送摘要
技术栈：Python + requests
推送方式：企业微信Webhook
Step 3：写脚本
> 写一个Python脚本news_digest.py：
1. 从3个RSS源抓取最新5条标题
2. 用OpenAI API总结成200字摘要
3. 通过企业微信Webhook发送
4. 把结果写入log文件
用APScheduler，每天早上8:00执行
Codex会写好完整的脚本。跑一遍测试：
> /run python news_digest.py
Step 4：审查与修复
> /review
Codex指出：硬编码的Webhook URL存在安全风险、缺少异常处理。让它修：
> 把Webhook URL改成从环境变量读取，加上try/except
Step 5：部署到铠盒AIBOX，实现7×24小时自动运行
脚本写好了，但你不可能整天开着电脑等8点。这时候让AI盒子登场。
把项目文件夹复制到本地AI盒子上：
scp -r ai-news-digest/ user@aibox-ip:~/scripts/
在AI盒子终端里启动：
cd ~/scripts/ai-news-digest
nohup python news_digest.py &
关电脑睡觉。第二天早上醒来，微信里已经躺着摘要了。昨晚8点，盒子自己跑了脚本——你连屏幕都没开。
这其实就是本地Agent和云端大模型的配合：Codex写脚本用了GPT，但脚本的运行不需要你在线。AI盒子挂在局域网里，7×24小时值守，到点自动执行。哪怕周末出门两天，它也在按时推送。
5. 日常高频技巧
审查别人代码：把项目丢给Codex，命令它 > 逐文件review，列出所有安全隐患和性能问题。比手动code review快得多。
自动修bug：> /run npm test 看到报错 → > 修复以上所有报错 → Codex自动改代码+重测+确认通过。
写技术文档：> 为这个项目写README，覆盖安装/使用/API说明，中英双语。
重构老项目：> /add-dir old-project → > 梳理代码结构，给出重构建议，按优先级排序。
6. 为什么本地跑比云端体验更好
Codex很强，但它跑在云上时有几个痛点：
第一，网络故障就没法用。敲一半命令，挂了，重来。
第二，隐私问题。你做的项目代码、数据库连接串、密钥文件——全部通过API传到OpenAI服务器。合规部门不会同意。
第三，不能7×24小时值守。Codex必须你手动启动，它不会自己定时跑脚本。
如果你有一台AI盒子——把Codex和相关工作环境部署在上面。盒子连局域网，数据不出门。定时任务写在盒子上，即便你关机出门了，它仍在执行。而且盒子端还跑着Hermes和WorkBuddy，三个搭子都在本地，从写代码到调度任务一站式解决。
写在最后
Codex不是"替代程序员的AI"，而是"让程序员效率翻10倍的搭档"。10个命令掌握之后，你会发现自己越来越习惯把重复劳动丢给它——改bug、写文档、跑测试、生成报告——你只负责确认，剩下的它来。
更关键的是，把这个搭档挂到AI盒子上，它就能在你不在的时候继续干活。早上新闻摘要、晚上数据分析、深夜定时清理——你不开机，它也在转。
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