Codex CLI
Codex CLI 是 OpenAI 推出的开源命令行编码助手工具，基于 AI 大语言模型构建，运行于终端环境中。它能够理解自然语言指令，自动生成、修改、解释代码，并可在本地文件系统中执行操作，辅助开发者完成编码、调试和重构等任务。支持多种运行模式，允许用户配置不同的模型后端以适应不同开发场景。
核心事实
时间轴 (近 90 天)
实验评估了四个通用框架（OpenCode、Codex CLI、Pi CLI和DeepAgents）搭配四个核心模型，加上两个固定的原生模型-框架系统，覆盖六个基准测试。
OpenAI在2026年9月29日的Dev Day上宣布了Codex Cloud，将Codex会话移入OpenAI托管的容器，任务在笔记本关闭后继续运行，并可通过手机查看；Codex CLI还新增了/agents视图和/fork命令。
Google Cloud 宣布面向部分企业客户开启三款模型的私有预览，企业客户可通过 API 调用，也能通过本地的 Codex CLI 或 Desktop 工作流接入 Gemini 平台进行推理。
/presets 提供十个可命名的配置槽位，用于保存一组模型和权限参数并通过槽位快速调用。
在 0.164 之前，/model、/permissions 多为无参调用，执行后进入子菜单或追问式选择。
0.164 版本允许在调用 /model 和 /permissions 时直接附带参数，省去二次交互。
0.164 版本在远程命令场景下加入了凭据掩码机制，当命令输出或日志中可能包含敏感信息时会对其进行遮蔽处理。
Codex CLI的设计通常包含diff预览环节，让用户在提交前确认AI生成的改动。
Codex CLI的短板包括对新手不够友好，且本地代理的改动质量高度依赖模型能力与项目复杂度。
Codex CLI建议在发起任务前保持工作区干净，以便通过git diff一次性审阅所有修改，必要时用git checkout整体丢弃。
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
MCP采用客户端-服务器架构，基于标准化的JSON-RPC通信协议
90%已验证Codex CLI能够读取本地代码库、执行shell命令、编辑文件并运行测试
80%已验证Codex CLI 是 OpenAI 推出的命令行编程工具，允许开发者在终端中直接与 AI 模型交互来完成编码任务
80%已验证Codex CLI提供三种权限级别：suggest模式、auto-edit模式和full-auto模式
80%已验证Codex CLI使用TOML格式作为配置文件
75%已验证Codex CLI以npm包形式分发，需要Node.js运行环境
70%已验证Gemini CLI与Claude Code、OpenAI Codex属于同类Agentic Coding工具
70%已验证Codex CLI于2025年正式开放，允许开发者在本地终端直接调用
70%已验证Git 的 post-checkout 钩子在 git checkout、git clone 以及 git worktree add 之后触发；当通过 git worktree add 创建新 worktree 时，Git 会把全零的 null ref 作为第一个参数传入。
65%已验证命令行界面（CLI）是操作系统最基础的人机交互方式，用户通过键入文本指令来控制程序运行
65%已验证Codex CLI进行代码审查时速度较慢，适合处理复杂变更或后端技术栈
65%已验证Codex CLI 0.154.0更新加入了Windows守护进程（daemon）支持
65%待验证Code Review Router的Codex CLI硬性规则包括：文件数>20、行数>500、涉及数据库迁移/API服务层修改、跨3个顶级目录等
95%待验证Code Review Router Skill的路由决策中，复杂度得分≥6分由Codex深度分析，<6分由Gemini快速反馈
95%待验证Codex CLI项目在GitHub上开源，社区贡献者可以直接参与功能开发
90%待验证/goal 的自主循环中，随着循环轮次增加，单轮的 Token 消耗会加速增长（除非实施上下文压缩策略）
90%待验证Codex CLI通过token预算机制控制自动循环的资源消耗，用户可配置token使用上限
90%待验证Codex CLI支持Full Auto（全自动）和手动审批两种工作模式
90%待验证Codex CLI通过API与OpenAI云端模型通信，采用云端大脑加本地执行的架构
90%待验证Codex CLI的配置核心是两个文件：Config TOML负责模型和接口地址配置，Auth文件负责API Key认证信息
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