CLI 适合真实工程、科研脚本、日志排查、批量任务和自动化。Codex CLI 可以在当前目录读取、修改和运行代码交互模式通常通过codex启动。(S1)1 最推荐的安全启动方式在项目根目录下使用codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request含义workspace-write允许 Codex 在当前工作区读写和运行常规项目命令on-request需要越界、联网或高风险动作时让它先问你。OpenAI 官方将这一组合称为适合本地工作的 Auto 预设思路工作区内可自动读、改、运行工作区外写入或网络访问需批准。(S6)第一次读项目更保守的启动方式codex --sandbox read-only --ask-for-approval untrusted适合陌生仓库、只想分析、项目含有重要代码或你还不信任当前配置时。2 CLI 最常用的启动方式进入交互界面codex带着一句任务直接启动codex 只读分析当前代码库解释项目结构和启动方式不修改文件。指定项目目录codex --cd /path/to/project 检查当前项目的测试命令和 CI 配置不修改文件。用图片作为上下文codex --image ./design.png 根据这张设计图分析当前前端页面需要修改的地方先不要改代码。CLI 官方参考支持使用--image向初始提示添加一个或多个图像文件。(S7)3 CLI 里最值得记住的斜杠命令命令用途什么时候用/plan先规划不直接实施跨文件、复杂、模糊任务/init生成 AGENTS.md 起始草稿新项目第一次接入 Codex/review触发代码审查提交前、PR 前、改动后/permissions调整权限模式想从只读切换到可写、或收紧权限/goal设置长任务的明确完成目标多步骤、耗时、可量化任务/compact压缩长会话上下文对话太长、上下文杂乱/resume恢复会话中断后继续/fork从当前讨论分叉出新思路比较两个方案不想污染主线程官方文档说明Goal mode 可通过/goal开启它把目标描述作为任务起点和完成标准并可在 App、IDE、CLI 中使用。(S8)4 一套完整的 CLI 实战演示目标修复 Python 项目训练时找不到数据文件第一步只读定位。请先只读分析当前项目不要修改文件也不要下载任何数据。运行报错FileNotFoundError: data/train.csv not found请查找所有引用data/train.csv的代码查找配置文件中是否定义数据路径判断这是路径、工作目录、配置还是数据缺失问题给出最小修复方案明确说明是否会影响实验结果。第二步要求计划。请把修复分成最小改动方案。每一步都说明改哪个文件为什么是否改变训练逻辑如何验证。先不要执行。第三步执行。按方案执行。限制不要修改模型、损失函数、随机种子或数据内容只允许修改路径解析和配置读取逻辑如果发现需要生成数据请停止并告诉我修改后运行最小可验证命令。第四步验收。请输出最终交付报告根因修改文件和具体改动执行过的命令通过的验证未验证项对可复现性的影响如何回滚。5codex exec把 Codex 放进脚本或 CIcodex exec用于非交互运行也就是从脚本、CI 任务或批处理流程中调用 Codex。(S9)codex exec --sandbox workspace-write \ 审查当前分支相对 main 的改动输出高、中、低风险问题并列出建议补充的测试。注意非交互模式不适合需要频繁人工确认的高风险任务不要在没有隔离环境的情况下加--yolo适合放进 CI 的任务应该是稳定、重复、可验证的最好让输出格式固定方便后续处理。