Codex CLI AI 编程工具

精选 Codex CLI AI 编程工具 常用指令与核心速查备忘单,涵盖高频用法、配置参数与实用技巧。

#name: commit description: Stage and commit changes in semantic groups.

  1. 按逻辑归类暂存更改的文件。
  2. 分组顺字:feat → test → docs → chore。
  3. 撰写简洁规范的 Commit 提交信息。

### MCP 服务器管理

```bash
# 添加 stdio 类型的服务器
$ codex mcp add myserver -- npx my-mcp-server

# 添加 HTTP 远程服务器
$ codex mcp add myserver \
    --url https://api.example.com/mcp

# 带 Auth 身份验证 Token
$ codex mcp add myserver \
    --url https://api.example.com/mcp \
    --bearer-token-env-var MY_TOKEN

# 查看 / 移除服务器
$ codex mcp list
$ codex mcp remove myserver

# 将 Codex 自身作为 MCP 服务器运行
$ codex mcp-server

#会话管理 (Session Management)

#恢复历史会话

$ codex resume           # 弹出会话选择器
$ codex resume --last    # 恢复最近一次的会话
$ codex resume --all     # 恢复跨所有目录的会话
$ codex resume <ID> "Continue fixing tests"

会话数据持久化保存在 ~/.codex/sessions/

#派生分支会话 (Fork)

$ codex fork             # 从选择器派生
$ codex fork --last      # 派生最近一次的会话
$ codex fork <SESSION_ID> "New direction"

Fork 派生可以在开始全新分支的同时,完整保留原始对话记录。

#图像输入 (Image Inputs)

# 附加单张图片
$ codex -i screenshot.png "Fix this error"

# 附加多张图片
$ codex --image img1.png,img2.jpg "Compare"

# 或直接将图片拖入 TUI 编辑器框内

支持格式:PNG、JPEG 以及其他常见图像格式。

#云端与 GitHub 集成

#云端任务 (Cloud Tasks)

# 浏览云端环境
$ codex cloud

# 提交运行一个云端任务
$ codex cloud exec --env <ENV_ID> "Fix bug"

# 多次尝试模式(Best-of-N)
$ codex cloud exec --env <ENV_ID> \
    --attempts 3 "Write failing tests"

# 查看最近的云端任务
$ codex cloud list

# 查看指定任务状态
$ codex cloud status <TASK_ID>

# 查看任务的代码改动 Diff
$ codex cloud diff <TASK_ID>

# 将云端改动应用至本地工作区
$ codex apply <TASK_ID>

#GitHub 集成

# 在 PR 评论中 – 触发代码审查:
@codex review

# 自定义关注重点:
@codex review for security regressions

# 使用 PR 作为上下文委派任务:
@codex fix the CI failures
@codex add tests for the new endpoint

在 Codex Settings → Code review → 您的仓库 中开启。开启 Automatic reviews 自动审查每个新 PR。

#多子代理工作流 (Subagent Workflows)

#子代理使用指南

将噪音较大的任务分发给并行代理,以避免上下文污染与上下文衰退:

codex "Review this branch with parallel agents.
Spawn one for security risks, one for test gaps,
and one for maintainability. Wait for all three,
then summarize findings with file references."
  • 适用于:探索调研、测试编写、问题分类、日志分析
  • 避免:并行执行大量写入操作(易引发代码冲突)
  • 注意:每个子代理会消耗额外的 Token 额度

子代理模型选择指南:

角色岗位 模型选择 思考深度 (Reasoning)
主协调代理 (Main) gpt-5.4 medium
快速探索代理 gpt-5.4-mini low
安全 / 逻辑审查代理 gpt-5.4 high

#思考推理深度 (Reasoning Effort)

级别 适用场景
high 复杂业务逻辑、安全代码审计
medium 通用常见任务(默认)
low 简单或对速度要求极高的任务

在 config.toml 中配置:

model_reasoning_effort = "medium"

或行内临时指定:-c model_reasoning_effort="high"

#🔗 参考资源