# Codex 执行技能 ## 先决条件 * Codex CLI 安装并配置（`~/.codex/config.toml`） * 验证可用性：每次会话首次使用时“codex --version” ## 工作流程清单 **对于每项 Codex 任务，请遵循以下顺序**： 1. ☐ **检测 HPC/Slurm 环境**： * 检查是否在 HPC 集群上运行（查找 `/home/woody/`、`/home/hpc/`、Slurm 环境变量） * 如果检测到 HPC：**始终使用`--yolo` 标志来绕过 Landlock 沙箱限制** 2. ☐ **通过“AskUserQuestion”（单一提示）询问用户执行参数**： * 型号：`gpt-5`、`gpt-5-codex` 或默认 * 推理努力：“最小”、“低”、“中”、“高” 3. ☐ **根据任务确定沙盒模式**： * `只读`：代码审查、分析、文档 * `workspace-write`：代码修改、文件创建 * `danger-full-access`：系统操作、网络访问 * **HPC 覆盖** ：始终添加 `--yolo` 标志（绕过 Landlock 限制） 4. ☐ **使用所需标志构建命令**： codex exec [选项]“提示” 基本标志： * `-m `（如果覆盖默认值） * `-c model_reasoning_effort=""` * `-s `（在 HPC 上跳过） * `--skip-git-repo-check` （如果在 git repo 之外） * `-C `（如果更改工作空间） * `--full-auto` （对于非交互式执行，**不能与 --yolo** 一起使用） **HPC 命令模式**（使用 `--yolo` 绕过 Landlock）： codex exec --yolo -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check \ “分析这段代码：$(cat /path/to/file.py)” 2>/dev/null **注意**：“--yolo”是“--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox”的别名，在 HPC 集群上是必需的，以避免 Landlock 沙箱错误。 **请勿将 --full-auto 与 --yolo 一起使用，因为它们不兼容。** 5. ☐ **执行时抑制 stderr** ： * 附加`2>/dev/null`来隐藏思考标记 * 仅当用户请求详细输出或调试时才删除 6. ☐ **验证执行**： * 检查退出代码（0 = 成功） * 为用户总结输出 * 报告错误并提供可行的解决方案 * 如果 HPC 上出现 Landlock/sandbox 错误：验证使用了 `--yolo` 标志，如果丢失则重试 7. ☐ **告知恢复能力**： *“随时恢复此会话：‘codexresume’” ## 命令模式 > **🔥 HPC 快速提示**：在 HPC 集群上（例如，`/home/woody/`、`/home/hpc/`），**始终添加`--yolo` 标志**以避免 Landlock 沙箱错误。示例：“codex exec --yolo -m gpt-5 ...” ### 只读分析 codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="medium" -s 只读 \ --skip-git-repo-check --full-auto “检查@file.py 的安全问题” 2>/dev/null ### Stdin 输入（绕过沙箱文件限制）猫文件.py | codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort=“低”\ --skip-git-repo-check --full-auto - 2>/dev/null **注意**：带有“-”标志的 Stdin 可能并非在所有 Codex CLI 版本中都受支持。 ### HPC/Slurm 环境（YOLO 模式 - 绕过 Landlock）在具有 Landlock 安全限制的 HPC 集群上运行时，请使用 `--yolo` 标志： # 主要解决方案：--yolo 标志绕过 Landlock 沙箱 codex exec --yolo -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check \ “分析这段代码：$(cat /path/to/file.py)” 2>/dev/null **替代方案：手动代码注入**（如果 --yolo 不可用）： # 捕获代码内容并直接在prompt中传递 codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check --full-auto \ “分析这个Python代码：$(cat file.py)”2>/dev/null 或者对于大文件，使用heredoc： codex exec --yolo -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check "$(cat <<'ENDCODE' 综合分析以下代码： $(猫文件.py) 重点关注：架构、算法、多 GPU 优化、潜在错误、代码质量。编码 )" 2>/dev/null **注意**：“--yolo”是“--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox”的缩写，在您拥有有限权限的 HPC 登录节点上是安全的。 **请勿将 --yolo 与 --full-auto 结合使用，因为它们不兼容。** ### 代码修改 codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" -s 工作空间写入 \ --skip-git-repo-check --full-auto "将 @module.py 重构为 async/await" 2>/dev/null ### 恢复会话 echo“修复剩余问题” | codex exec --skip-git-repo-checkresume --last 2>/dev/null ### 跨目录执行 codex exec -C /path/to/project -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="medium" \ -s 只读 --skip-git-repo-check --full-auto “分析架构” 2>/dev/null ### 使用配置文件 codex exec --profile production -c model_reasoning_effort="high" \ --full-auto "优化@app.py 中的性能" 2>/dev/null ## CLI 参考 ### 核心标志旗帜|价值观 |何时使用 ---|---|--- `-m，--模型` | `gpt-5`、`gpt-5-codex` |覆盖默认模型 `-c, --config` | `键=值` |运行时配置覆盖（可重复） `-s, --sandbox` | `只读`、`工作区写入`、`危险完全访问` |设置执行权限 `--yolo` |旗帜| **HPC 上必需** \- 绕过所有沙箱限制（“--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox”的别名）。 **不能与--full-auto一起使用** `-C，--cd` | `路径` |更改工作区目录 `--skip-git-repo-check` |旗帜|允许在 git 存储库之外执行 `--全自动` |旗帜|非交互模式（工作区写入+失败时批准）。 **不能与--yolo一起使用** `-p, --profile` | `字符串` |从 config.toml 加载配置文件 `--json` |旗帜| JSON 事件输出（CI/CD 管道） `-o, --output-last-message` | `路径` |将最终消息写入文件 `-i，--image` | `路径[，路径...]` |附加图像（可重复或以逗号分隔） `--oss` |旗帜|使用本地开源模型（需要Ollama） ### 配置选项 **模型推理工作** (`-c model_reasoning_effort=""`)： * `minimal`：快速任务，简单查询 * `低`：标准操作，常规重构 * `medium`：复杂分析、架构决策（默认） * ‘高’：关键代码、安全审计、复杂算法 **模型详细程度** (`-c model_verbosity=""`)： * `low`: 最小输出 * `medium`：平衡细节（默认） * `high`: 详细解释 **批准提示**（`-c批准=“”`）： * `on-request`：在使用任何工具之前 * `on-failure`：仅在错误时（默认为`--full-auto`） * `untrusted`：最少的提示 * `never`：不中断（谨慎使用） ## 配置管理 ### 配置文件位置 `~/.codex/config.toml` ### 运行时覆盖 # 覆盖单个设置 codex exec -c model =“gpt-5”“任务” # 覆盖多个设置 codex exec -c model =“gpt-5”-c model_reasoning_effort =“高”“任务” ### 使用配置文件在`config.toml`中定义： [概况.研究] 型号=“gpt-5” model_reasoning_effort = "高" 沙箱=“只读” [简介.发展] 型号 =“gpt-5-codex” 沙箱=“工作空间写入” 与以下产品一起使用： codex exec --profile研究“分析代码库” ## 恢复行为 **自动继承** : * 型号选择 * 推理努力 * 沙盒模式 * 配置覆盖 **恢复语法**： # 恢复上次会话 Codex 执行简历 --last # 使用新提示继续 codex execresume --last“继续下一步” # 通过标准输入恢复 echo“新指令”| codex execresume --last 2>/dev/null # 恢复特定会话 codex execresume “后续任务” **标志注入**（在 `exec` 和 `resume` 之间）： # 更改恢复会话的推理工作 codex exec -c model_reasoning_effort="high" 简历 --last ## 错误处理 ### 验证循环 1.执行命令 2.检查退出代码（非零=失败） 3. 报告错误并附上上下文 4. 通过 `AskUserQuestion` 向用户询问方向 5. 重试调整或升级 ### 权限请求在使用高影响力标志之前，请通过“AskUserQuestion”请求用户批准： * `--full-auto`: 自动执行 * `-sanger-full-access`：系统范围的访问 * `--yolo` / `--危险地绕过批准和沙箱`: * **HPC 集群** ：无需批准（运行所需） * **个人机器**：请求批准（完整系统访问权限） ### 部分成功处理当输出包含警告时： 1.总结成功的操作 2. 结合上下文详细说明失败情况 3. 使用“AskUserQuestion”来确定后续步骤 4.提出具体调整建议 ## 故障排除 ### 文件访问被阻止 **症状**：“shell 被沙箱阻止”或权限错误 **根本原因**：沙盒“只读”模式限制文件系统 **解决方案**（优先顺序）： 1. **标准输入管道**（推荐）：猫目标.py | codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="medium" \ --skip-git-repo-check --full-auto - 2>/dev/null 2. **显式权限**： codex exec -m gpt-5 -s 只读 \ -c 'sandbox_permissions=["磁盘完全读取访问权限"]' \ --skip-git-repo-check --full-auto "@file.py" 2>/dev/null 3. **升级沙箱** : codex exec -m gpt-5 -s 工作空间写入 \ --skip-git-repo-check --full-auto "审查@file.py" 2>/dev/null ### 无效标志错误 **症状**：“发现意外的参数‘--add-dir’” **原因**：Codex CLI 中不存在标志 **解决方案** ：使用 `-C ` 更改目录： codex exec -C /target/dir -m gpt-5 --skip-git-repo-check \ --全自动“任务”2>/dev/null ### 退出代码失败 **症状**：非零退出，没有明确的消息 **诊断步骤**： 1. 删除 `2>/dev/null` 以查看完整的 stderr 2. 验证安装：`codex --version` 3.检查配置：`cat ~/.codex/config.toml` 4. 测试最小命令：`codex exec -m gpt-5 "hello world"` 5. 验证模型访问：`codex exec --model gpt-5 "test"` ### 型号不可用 **症状**：“找不到模型”或身份验证错误 **解决方案**： 1.检查配置的模型：`grep model ~/.codex/config.toml` 2. 验证 API 访问：确保凭证有效 3.尝试替代模型：`-m gpt-5-codex` 4.使用OSS后备：`--oss`（需要Ollama） ### 会话恢复失败 **症状**：无法恢复之前的会话 **诊断步骤**： 1. 列出最近的会话：`codex History` 2. 验证会话ID格式 3. 尝试使用 `--last` 标志而不是特定 ID 4. 检查session是否过期或者被清理 ### HPC/Slurm 沙箱故障 **症状**：“Landlock sandbox error”、“LandlockRestrict”或所有文件操作失败 **根本原因**：HPC 集群使用 Landlock/seccomp 内核安全模块来阻止 Codex 的默认沙箱 **✅ 解决方案：使用 `--yolo` 标志**（优先顺序）： 1. **YOLO Flag**（主要解决方案 - 适用于 HPC）： # 完全绕过内陆限制 codex exec --yolo -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check \ “分析这段代码：$(cat /full/path/to/file.py)” 2>/dev/null **为什么会这样**：`--yolo`（`--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox`的别名）完全禁用 Codex 沙箱，允许在 HPC 系统上直接访问文件。 **注意：请勿将 --full-auto 与 --yolo 一起使用，因为它们不兼容。** 2. **手动代码注入**（如果 --yolo 不可用则回退）： # 通过命令替换直接在提示符下传递代码 codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check --full-auto \ "全面分析这段代码：$(cat /full/path/to/file.py)" 2>/dev/null 3. **长代码的Heredoc**： codex exec --yolo -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" --skip-git-repo-check "$(cat <<'EOF' 分析以下 Python 代码的架构、错误和优化机会： $(cat /home/user/script.py) 提供技术深度和可行的见解。 EOF )" 2>/dev/null 4. **在登录节点上运行**（如果计算节点阻止出站）： # 首先通过 SSH 登录节点，然后在那里运行 codex（不在 Slurm 作业中） ssh 登录.cluster.edu codex exec --yolo -m gpt-5 --skip-git-repo-check“分析@file.py”2>/dev/null 5. **使用Apptainer/Singularity**（如果集群支持）： # 构建安装了 Codex 的镜像，然后通过 Slurm 运行奇点 exec codex.sif codex exec --yolo -m gpt-5“任务” **高性能计算最佳实践**： * **在 HPC 集群上始终使用 `--yolo` 标志** \- 在您已经拥有有限权限的登录节点上是安全的 * 在登录节点上运行分析，仅向 Slurm 提交繁重的计算作业 * 保持共享文件系统上的代码文件可从登录节点读取 * 将 `--yolo` 与 `$(cat file.py)` 结合起来以获得最大的兼容性 ## 最佳实践 ### 推理努力选择 * **最小**：语法修复，简单重命名 * **低** ：标准重构，基本分析 * **中** ：复杂的重构、架构审查 * **高** ：安全审核、算法优化、严重错误 ### 沙盒模式选择 * **只读**：任何分析或审查的默认值 * **workspace-write** ：仅文件修改 * **danger-full-access** ：网络操作、系统命令（罕见） ### Stderr 抑制 * **始终使用`2>/dev/null`**，除非： * 用户明确请求思考令牌 * 调试失败的命令 * 解决配置问题 ### 配置文件使用为常见工作流程创建配置文件： * `review`：高推理，只读 * `refactor`：中等推理，工作空间写入 * `quick`：低推理，只读 * `security`：高推理，工作空间写入 ### 标准输入与文件参考 * **Stdin** ：单个文件分析，避免权限 * **文件参考**：多文件上下文，代码库范围的更改 ## 安全指南 **HPC 集群 -`--yolo` 是安全且必需的**： * HPC登录节点已经具有严格的权限（无root访问权限，无网络修改） * `--yolo` 绕过 Codex 沙箱，但您仍然在 HPC 用户限制内操作 * 在 HPC 上始终使用 `--yolo` 以避免 Landlock 错误 **一般用途 - 谨慎操作**： * 不要在不受限制的系统（您的笔记本电脑、具有完整 sudo 的云虚拟机）上使用 `--yolo` * 正常开发时首选 `--full-auto` \+ `-sworkspace-write` **始终先验证**： * 使用“danger-full-access”沙箱（HPC 之外） * 禁用生产系统上的批准提示 * 在具有 sudo 访问权限的个人计算机上使用 `--yolo` 运行 **请求用户批准**： * 首次使用“workspace-write” * 系统范围的访问请求 * 破坏性操作（删除、迁移） ## 高级用法 ### CI/CD 集成 codex exec --json -o result.txt -m gpt-5 \ -c model_reasoning_effort=“中”\ --skip-git-repo-check --全自动 \ “对更改的文件运行安全审核” 2>/dev/null ### 批处理对于 *.py 中的文件；做猫“$文件”| codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort=“低”\ --skip-git-repo-check --full-auto “lint 和格式” - 2>/dev/null 完成 ### 多步骤工作流程 # 第 1 步：分析 codex exec -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high" -s 只读 \ --full-auto“分析@codebase的架构问题”2>/dev/null # 第 2 步：进行更改后继续 echo“实施建议的重构”| \ codex exec -s 工作区-写入简历 --last 2>/dev/null ## 何时升级如果故障排除后仍然出现错误： 1. **检查文档**： WebFetch https://developers.openai.com/codex/cli/reference WebFetch https://developers.openai.com/codex/local-config#cli 2. **向用户报告**： * 错误信息逐字记录 * 尝试过的解决方案 * 配置详细信息 * 退出代码和stderr输出 3. **请求指导**： * 替代方法 * 配置调整 * 手动干预点 ## 选型指南任务类型 |推荐型号 |推理努力 ---|---|--- 快速语法修复 | `gpt-5` |最小的代码审查 | `gpt-5` |中等重构 | `gpt-5-codex` |中等架构分析| `gpt-5` |高安全审计| `gpt-5` |高算法优化 | `gpt-5-codex` |高文档生成 | `gpt-5` |低 ## 常见工作流程 ### 代码审查工作流程 1.询问用户：模型+推理努力 2. 运行只读分析 3. 目前的研究结果 4. 如果需要更改：使用workspace-write 恢复 5. 验证更改 6. 告知恢复能力 ### 重构工作流程 1.询问用户：模型+推理努力 2.分析当前代码（只读） 3. 提出修改建议 4.获得用户认可 5. 应用更改（工作区写入） 6. 运行验证/测试 7. 报告结果 ### 安全审计工作流程 1. 运用高推理能力 2. 运行综合分析（只读） 3. 记录调查结果 4.提出修复建议 5. 如果获得批准则应用修复（工作区写入） 6. 重新审核验证 7. 生成报告

法典

包含技能