OpenAI Codex CLI实战手册：17大命令模块全拆解，开发效率翻倍

每天写代码，你是怎么和 AI 协作的？

打开网页对话框，把代码粘进去，等结果，再复制回来——这个流程你是不是做了几百遍了？

OpenAI 的 Codex CLI 就是为了干掉这个流程而生的。它直接在你的终端里跑，不用切窗口，不用粘贴来粘贴去，而且支持交互式对话、批量自动化、代码审查、会话管理，甚至可以接入 MCP 服务和云端任务。

本文基于 codex-cli 0.111.0 实测整理，把 17 大模块的命令逐一拆解，给出真实可用的示例，方便直接抄。

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一、先搞清楚：两种核心使用方式

Codex CLI 的所有命令都围绕两种模式展开：

交互式模式（适合边想边改）

1 2	`codex codex "帮我分析这个项目的目录结构"`

进入一个对话式工作流，你说一句，Codex 做一步，适合你还不确定怎么处理问题的场景。

非交互式模式（适合自动化）

1	`codex exec "帮我总结当前仓库的技术栈"`

一次性执行完，输出结果退出。适合脚本、CI 流水线、批量任务。

二、最常用命令速览

命令	作用	危险等级
`codex`	启动交互式助手	低
`codex exec`	非交互执行任务	中
`codex review`	代码审查	低
`codex resume`	恢复旧会话	低
`codex fork`	从旧会话分叉	低
`codex login`	登录认证	低
`codex mcp`	管理 MCP 服务	中
`codex cloud`	管理云端任务	中
`codex features`	管理功能开关	中
`codex sandbox`	沙箱中运行命令	中

三、高频基础命令详解

3.1 `codex`：交互式入口

# 直接启动
codex

# 带初始任务启动
codex "帮我分析这个项目的目录结构"

# 指定工作目录
codex -C /path/to/project "检查这个仓库的技术栈"

# 指定模型
codex -m gpt-5 "解释一下当前报错"

常用参数：

-C /path：切换工作目录
-m MODEL：指定推理模型

适合场景：边聊边改、让 Codex 逐步探索代码库、需要人工逐步确认。

3.2 `codex exec`：非交互执行

# 一次性执行任务
codex exec "帮我总结当前仓库里所有 package 的作用"

# 指定工作目录执行
codex exec -C /path/to/project "找出未使用的依赖"

# 输出为 JSONL（适合程序处理）
codex exec --json "输出当前项目的问题清单"

# 把结果写入文件
codex exec -o result.txt "给我一份最终结论"

⚠️ 注意：配合高权限参数使用时，可能直接修改文件或执行命令，谨慎操作。

3.3 `codex review`：代码审查

# 审查未提交的改动
codex review --uncommitted

# 与 main 分支对比
codex review --base main

# 审查特定 commit
codex review --commit abcdef123456

# 自定义审查重点
codex review "重点检查安全问题和空指针风险"

提交前跑一遍 codex review --uncommitted，比手动过一遍代码快多了。

四、会话管理：resume 和 fork 的区别

这是 Codex CLI 比普通 AI 对话框强的地方之一——会话可以恢复，思路可以分叉。

`codex resume`：继续上次

# 恢复最近的会话
codex resume --last

# 恢复后继续做某件事
codex resume --last "继续修复剩余测试"

# 通过 ID 恢复
codex resume 123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000

# 通过线程名恢复
codex resume my-thread-name "继续刚才的方案"

`codex fork`：保留原思路，另开新方案

# 从最近会话分叉
codex fork --last

# 分叉并指定新方向
codex fork --last "换一种重构思路，不动数据库层"

区分记忆点：

resume = 在原来那条线上继续
fork = 复制上下文，但走另一条路

`codex exec resume`：非交互方式延续旧任务

1 2	`codex exec resume --last "继续补全单元测试" codex exec resume --last --json "输出最终报告"`

适合自动化脚本串联多步任务。

五、沙箱与权限控制

这是生产环境使用 Codex CLI 的关键配置，搞清楚这几个参数能避开很多坑。

权限相关参数

参数	作用
`-C /path`	指定工作目录
`-m MODEL`	指定推理模型
`-s MODE`	设定沙箱模式
`-a POLICY`	审批策略
`--full-auto`	降低确认成本的半自动模式
`--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox`	跳过审批与沙箱（高风险）

沙箱模式

模式	权限	风险
`read-only`	只读，不允许写文件	低
`workspace-write`	允许改当前工作区	中
`danger-full-access`	几乎完全放开	高

审批策略

策略	说明
`untrusted`	只有可信命令免审批
`on-request`	模型自己决定何时申请
`never`	从不申请批准

实战组合示例：

# 只读分析，绝对安全
codex -s read-only "只读分析这个项目"

# 允许修改当前工作区，需要人工批准
codex -s workspace-write -a on-request "帮我修复 lint 错误"

# 半自动模式，减少确认次数
codex --full-auto "自动完成当前目录里的小修复"

Sandbox 子命令

# macOS 沙箱执行
codex sandbox macos -- ls -la
codex sandbox macos --log-denials -- node script.js

# Linux 沙箱
codex sandbox linux -- make test

# Windows 受限环境
codex sandbox windows -- dir

六、MCP 服务管理

MCP 可以理解为”把外部工具接给 Codex 用”的协议，配置好之后 Codex 就能直接调用这些工具。

# 查看已配置的 MCP 服务
codex mcp list
codex mcp list --json

# 查看某个服务详情
codex mcp get github

# 添加 HTTP 型 MCP 服务
codex mcp add my-http-server --url https://example.com/mcp

# 添加本地 stdio 型 MCP 服务
codex mcp add my-local-server -- node server.js

# 添加带环境变量的本地服务
codex mcp add my-local-server --env API_BASE=http://localhost:3000 -- node server.js

# 添加带 Bearer Token 的服务
codex mcp add secure-server --url https://example.com/mcp --bearer-token-env-var MCP_TOKEN

# 删除 MCP 配置
codex mcp remove my-http-server

# OAuth 登录某个 MCP 服务
codex mcp login github --scopes repo,read:user

# 取消授权
codex mcp logout github

还可以把 Codex 本身作为 MCP Server 启动，让其他客户端接入：

1	`codex mcp-server`

七、Cloud 云端任务

不想在本机跑？可以把任务提交到云端执行。

# 提交云端任务
codex cloud exec --env env_123 "修复当前仓库的 ESLint 错误"

# 多方案尝试
codex cloud exec --env env_123 --attempts 3 "给我 3 个不同修复方案"

# 指定分支执行
codex cloud exec --env env_123 --branch feature/login "优化登录流程"

# 查看任务状态
codex cloud status task_123

# 列出所有云端任务
codex cloud list --limit 10 --json

# 查看任务 diff
codex cloud diff task_123

# 把云端结果应用到本地（会修改本地文件）
codex cloud apply task_123

⚠️ codex cloud apply 会直接修改本地工作树，执行前建议先用 codex cloud diff 看一眼。

八、功能开关与其他实用命令

Feature Flags

# 列出所有功能开关
codex features list

# 启用某个实验功能
codex features enable unified_exec

# 关闭某个功能
codex features disable unified_exec

Shell 自动补全

1
2
3

codex completion zsh    # zsh 补全
codex completion bash   # bash 补全
codex completion fish   # fish 补全

支持：bash、elvish、fish、powershell、zsh

桌面版

1 2	`codex app # 打开当前目录 codex app /path/to/project # 打开指定目录`

九、新手推荐学习顺序

如果目标是”先能用起来”，建议按这个顺序掌握：

第一阶段：交互核心

1
2
3

codex
codex resume
codex fork

第二阶段：自动化核心

1 2	`codex exec codex review`

第三阶段：配置与集成

1
2
3

codex login
codex mcp
codex features

第四阶段：进阶能力

1
2
3

codex cloud
codex sandbox
codex app-server

十、最常用的 12 条命令（直接收藏）

# 交互式使用
codex
codex "解释这个报错"

# 一次性执行
codex exec "总结项目结构"
codex exec --json "输出问题清单"

# 代码审查
codex review --uncommitted
codex review --base main

# 会话管理
codex resume --last
codex fork --last

# 认证与配置
codex login
codex login status
codex mcp list
codex features list

十一、版本验证

$ codex -V
codex-cli 0.111.0

$ codex --help

术语速查

术语	含义
CLI	Command Line Interface，命令行界面
sandbox	沙箱，受限制的运行环境
diff	差异补丁，修改前后的变化
prompt	提示词，交给 Codex 的任务描述
feature flag	功能开关，控制实验能力是否启用
MCP	Model Context Protocol，连接外部工具的协议

十二、配置：如何接入国内模型服务

Codex CLI 默认调用 OpenAI 官方接口。如果你使用国内中转服务（如 yes.vg），需要手动配置 ~/.codex/config.toml。

有两种配置方法，任选其一即可。

配置方法一：用 auth.json 存放 API Key

第一步：编辑 ~/.codex/config.toml

model_provider = "crs"
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.crs]
name = "crs"
base_url = "https://capi.quan2go.com/openai"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

第二步：创建 ~/.codex/auth.json，填入激活码

1	`{"OPENAI_API_KEY":"激活码"}`

配置方法二：用环境变量存放 API Key

第一步：编辑 ~/.codex/config.toml（与方法一相比，多了 env_key 这一行）

model_provider = "crs"
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.crs]
name = "crs"
base_url = "https://capi.quan2go.com/openai"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
env_key = "CRS_OAI_KEY"

第二步：添加环境变量

# Windows 系统
CRS_OAI_KEY=你的激活码

# Linux / macOS 系统
export CRS_OAI_KEY=你的激活码

两种方法的区别：方法一把 Key 写在文件里（简单直接），方法二通过环境变量注入（更安全，适合多环境复用）。

十三、Codex VS Code 插件使用

Codex CLI 也提供了 VS Code 插件，可以在编辑器侧边栏直接使用。

首次使用注意事项：

尽量先确保命令行 codex CLI 正常可用
配置完成后，如果 VS Code 当前处于打开状态，需要完全关闭后重新打开；Linux 用户建议用 code 命令启动

安装步骤：

在 VS Code 扩展市场搜索 Codex – OpenAI’s coding agent 并安装
安装后点击右上角的 Codex 图标打开
登录方式选择 Use API Key，填入 API Key（使用国内中转时随意填写即可）

使用 SSH 或 WSL 时：服务器/WSL 端也需要完成上述配置，建议重启一次服务器确保生效。

十四、交互式斜杠命令

进入 codex 交互模式后，可以使用以下斜杠命令控制当前会话：

/model      – 切换当前会话的模型和推理强度
/approvals  – 修改审批模式（Auto / Read Only / Full Access）
/review     – 让 Codex 审查当前代码更改
/new        – 在当前会话中开启一个新的对话线程
/init       – 在当前目录生成 AGENTS.md 初始化文件
/compact    – 压缩可见对话以释放上下文空间
/undo       – 撤销 Codex 最近一次操作或生成
/diff       – 显示当前工作目录的 git diff
/mention    – 附加一个文件或文件夹到对话上下文
/status     – 显示当前会话配置和状态
/mcp        – 列出已配置的 MCP 工具
/quit       – 退出当前 Codex CLI 会话
/exit       – 同 /quit，退出 CLI

十五、如何关闭确认提示（自动确认）

Codex 执行操作前默认会询问你是否批准。有三种方式可以调整这个行为：

# 方法1（推荐）：交互式修改审批模式
# 在会话中输入：
/approvals
# 然后选择 Auto / Read Only / Full Access
# 建议用这个方法，可以精细控制

# 方法2：启动时直接关闭所有确认提示
codex --ask-for-approval never

# 方法3：彻底绕过审批和沙箱限制（高风险）
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

⚠️ 方法2和方法3会彻底关闭确认提示，建议仅在受信任的环境中使用。日常开发推荐用方法1按需调整。

Codex CLI 的强项在于不离开终端就能完成 AI 协作的完整闭环：交互式对话、会话管理、代码审查、自动化脚本、MCP 工具集成，都在命令行里搞定。

这份手册基于 0.111.0 版本整理，命令经过本机实测。如有问题欢迎交流。

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#AI编程 #开发效率 #Codex CLI #命令行工具 #OpenAI

OpenAI Codex CLI实战手册：17大命令模块全拆解，开发效率翻倍

https://blog.fxcxy.com/2026/03/13/OpenAI-Codex-CLI实战手册：17大命令模块全拆解，开发效率翻倍/

作者

spatacus

发布于

2026年3月13日

许可协议

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一、先搞清楚：两种核心使用方式

交互式模式（适合边想边改）

非交互式模式（适合自动化）

二、最常用命令速览

三、高频基础命令详解

3.1 codex：交互式入口

3.2 codex exec：非交互执行

3.3 codex review：代码审查

四、会话管理：resume 和 fork 的区别

codex resume：继续上次

codex fork：保留原思路，另开新方案

codex exec resume：非交互方式延续旧任务

五、沙箱与权限控制

权限相关参数

沙箱模式

审批策略

Sandbox 子命令

六、MCP 服务管理

七、Cloud 云端任务

八、功能开关与其他实用命令

Feature Flags

Shell 自动补全

桌面版

九、新手推荐学习顺序

十、最常用的 12 条命令（直接收藏）

十一、版本验证

术语速查

十二、配置：如何接入国内模型服务

配置方法一：用 auth.json 存放 API Key

配置方法二：用环境变量存放 API Key

十三、Codex VS Code 插件使用

十四、交互式斜杠命令

十五、如何关闭确认提示（自动确认）

3.1 `codex`：交互式入口

3.2 `codex exec`：非交互执行

3.3 `codex review`：代码审查

`codex resume`：继续上次

`codex fork`：保留原思路，另开新方案

`codex exec resume`：非交互方式延续旧任务