大家好，我是R哥。
最近用上了 CodeX CLI，替代了 Claude Code，原因不多说，看这篇：
今天，我再来分享一波我实战中积累的 CodeX CLI 实用小技巧，不管你是新手刚入坑，还是老司机，这些技巧都能帮你用得更溜、更爽、更高效。
这些都是我自己真正在项目中踩过坑、总结出的实战经验，不管你平时在公司写代码，还是想让 CodeX 整点副业的活，这波技巧都值得你收藏。
那我们开干吧，没空看，关注收藏一波！
1、使用别名
学会使用别名，快速启动工作。
如下所示：
alias codex=’codex -m gpt-5-codex -c model_reasoning_effort="high" -c model_reasoning_summary_format=experimental –search –dangerously-bypass-approvals-and-sandbox’
这样只是临时在当前会话生效，关掉就没有了，如果要永久生效，建议在本机环境中配置。
Mac 参考配置如下：
echo "alias codex=’codex -m gpt-5-codex -c model_reasoning_effort=\"high\" -c model_reasoning_summary_format=experimental –search –dangerously-bypass-approvals-and-sandbox’" >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
这样在启动的时候就配置好模型等参数了，而不需要启动之后再调整，相关参数在下面会有详细说明。
2、使用快捷命令
在 CodeX 中使用 / 就能调出所有已支持的快捷命令：
命令功能解释如下表所示：
| 命令 | 中文说明 |
|---|---|
| /model | 切换模型和推理等级 |
| /approvals | 设置授权模式 |
| /new | 开启新的会话 |
| /init | 初始化 AGENTS.md 指导文件 |
| /compact | 上下文压缩，避免触发上下文限制 |
| /diff | 显示 git 差异 |
| /mention | 引用某个文件 |
| /status | 显示当前会话配置和 Token 用量 |
3、快速换行
使用 Option + Enter 或者 Control + J 可以快速换行：
有时候输入的提示词太长，想换行输入，看起来更清晰，这招特别有用。
4、中断请求/退出会话
在 CodeX 正在工作时，你随时可以按 ESC 键或者 Control + C 键中断当前的请求：
再按一次 Control + C 键，或者输入 /quit 可以退出当前会话。
5、通过 API 使用
如果你没有订阅付费计划，免费账户也可以通过付费 API 的形式使用 CodeX，你可以通过修改 codex 配置文件中的 preferred_auth_method 配置来更换为 API 使用认证方式。
费用说明
以下是 GPT-5 的 API 价格：
以下是其他 GPT 的 API 价格：
更多费用明细查看官方说明：
切换 API 认证
修改配置文件：
~/.codex/config.toml
添加以下 API 认证配置：
preferred_auth_method = "apikey"你也可以通过 CLI 命令行工具临时覆盖这个设置：
codex –config preferred_auth_method="apikey"
你可以通过运行以下命令返回到 ChatGPT 默认认证方式：
codex –config preferred_auth_method="chatgpt"
你可以根据需要来回切换，比如说，如果你的 ChatGPT 账号额度用完了，你就可以切换 API 方式来使用 CodeX。
6、初始化项目指导文件
CodeX 中的 AGENTS.md 是一个简单又开放的格式，专门用来指导 CodeX 更好的干活。
可以把 AGENTS.md 想象成是给 Agents 准备的 README，它提供了一个专门的、可预测的地方，用来提供上下文和指令，帮助 AI 编码 Agents 更好地完成你的项目。
详细介绍：https://agents.md/
通过 /init 命令，初始化一个项目的 AGENTS.md 指导文件：
默认使用的文件是英文的，可以手动把它转换成中文：
把AGENTS.md转换成中文
7、切换模型与推理等级
Codex 默认搭配的是 OpenAI 最牛的代码专用模型 gpt-5-codex，默认的推理等级是：中等，gpt-5-codex 是 CodeX 专用的代码模型，比 GPT-5 更强。
如图所示：
可以用 /model 命令切换模式及推理等级：
也可以通过在启动 codex 的时候，加上 -m 或者 --model 参数来切换指定模型。
比如切换到 gpt-5 模型：
codex –model gpt-5 -c model_reasoning_effort="high"
也可以是这样：
codex -m gpt-5 -c model_reasoning_effort="high"
这样，如果使用 /model 命令无法切换到旧模型（比如：o4-mini），就可以使用这招来切换了。
另外，还支持 -c model_reasoning_summary_format 参数，强制推理总结格式，支持 none | experimental 两个值，即默认格式/实验性格式。
8、切换授权模式
Codex 的默认授权模式为 auto，Codex 可以自动读取文件、进行编辑并在工作目录中运行命令。不过，处理工作目录外的文件或访问网络，它会需要你的同意。
如果你只想随便聊聊，或者在真正开始之前先规划一下？
用 /approvals 命令切换到 Read Only 只读模式就行啦：
如果你需要 Codex 在未经你允许的情况下，就能读取文件、编辑内容、运行命令，甚至处理工作目录外的文件或者访问网络，那你可以用 Full Access 完全访问模式。
不过用之前可得小心点！
来对比下三种模式的差异：
| 权限项 | Auto（默认） | Read Only | Full Access |
|---|---|---|---|
| 读取文件 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 编辑文件 | ✅ | ❌ | ✅ |
| 在工作目录运行命令 | ✅ | ❌ | ✅ |
| 访问工作目录外文件 | ❌（需确认） | ❌ | ✅ |
| 访问网络 | ❌（需确认） | ❌ | ✅ |
根据自己的开发环境及项目，再选择合适的授权模式吧。
另外，还支持通过 Flags 参数来精细控制权限：
| 模式 | 标志 | 说明 |
|---|---|---|
| 自动（默认） | 无需标志，默认值 | Codex 可以读取文件、编辑文件并在工作区运行命令。Codex 在运行沙箱外的命令时会请求批准。 |
| 只读 | --sandbox read-only --ask-for-approval never |
Codex 只能读取文件；从不请求批准。 |
| 自动编辑，但运行不可信命令时需批准 | --sandbox workspace-write --ask-for-approval untrusted |
Codex 可以读取和编辑文件，但在运行不可信命令之前会请求批准。 |
| 危险的完全访问 | --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox（别名：--yolo） |
无沙箱、无批准（不推荐）。 |
这样，在启动 CodeX 的时候通过指定 Flags 参数就能使用指定的授权模式了。
9、网络搜索
有了 Web search 网络搜索，模型就能访问互联网上的最新信息，让模型在生成回复之前，先上网搜搜最新的信息，并提供带有出处的答案。
想启用这个功能，传递 --search 参数即可：
codex –search
这样可以仅使用网络搜索，而避免给 agent 完全不受限制的网络访问权限。
10、引用文件
你可以通过 @ 这种方式快速引用项目中的任何文件：
在 IDE 插件使用更方便：
引用具体文件，可以让 CodeX 工作更高效，也可以防止它改错文件。
11、输入图像
你可以直接把图片粘贴到编辑器里，这样就能把它们添加到你的 prompt 中：
当然，你也可以通过 CLI，使用 -i 或者 --image 这个 flag 来附加图片文件：
codex -i screenshot.png "解释一下这个代码"
codex –image img1.png,img2.jpg "总结一下这些图表"
12、脚本功能
你还可以用 exec 命令，以非交互方式运行 Codex：
codex exec "修复这个报错的问题"
13、上下文压缩
执行 /compact 命令可压缩上下文，避免触发上下文限制。
如图所示，输入框下面会显示当前剩余上下文长度：
14、查看配置和 Token 用量
使用 status 命令可以查看当前会话的配置和 Token 用量：
如图所示，显示了我的账户信息、模型信息、Token 使用量信息等等。
15、MCP 集成
配置 MCP
Codex CLI 可以通过在 ~/.codex/config.toml 中定义一个 mcp_servers 部分来配置 MCP，和 Claude 和 Cursor 在各自的 JSON 配置文件中定义 mcpServers 一样，但是 Codex 的格式略有不同，它使用 TOML，而不是 JSON。
比如我添加了以下几个 MCP：
[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
env = { "test" = "123456" }
[mcp_servers.puppeteer]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
env = { "test" = "123456" }验证 MCP
目前来说，Codex 还没有提供专门的命令来验证 MCP 服务器的集成情况，不像 Claude Code / Gemini CLI 能提供详细的 MCP 连接信息，相信后续迭代会添加上。
不过，要是在启动 Codex 时，如果连不上你配置的 MCP server，就会给出错误信息。
比如我故意把 @upstash/context7-mcp 改成 @upstash/context7-mcp1 后，再执行 codex：
要是没看到这个报错，那就可以认为 MCP 集成没问题了。
使用 MCP
比如，我来测试下使用 context7 这个 MCP Server：
请使用context7写一段最新的java25的switch代码
如图所示，控制台已经显示成功调用 context7 工具，并成功输出了代码。
16、更多配置
Codex CLI 还支持超多配置选项，偏好设置都存在 ~/.codex/config.toml 这个配置文件里，一些命令行设置的，或者通过 / 设置的个性化参数都可以在这里进行配置。
如果使用了 VS Code 中的 CODEX 插件，可以在设置菜单中打开并编辑这个文件：
示例配置如下：
model = "gpt-5-codex"
[projects."/Users/XX/project1"]
trust_level = "trusted"
[projects."/Users/XX/project2"]
trust_level = "trusted"
...更多详细配置参考官方文档：
好了，这次的分享就到了～
以上就是我在实际使用 CodeX 编程时的一些高效技巧和避坑心得，真的都是无保留实践总结。
不过，现在 CodeX CLI 还有一个不太方便的操作，那就是不能管理和恢复会话，相信在后续的版本中都会补齐，后续更新。
未完待续，接下来会继续分享更多 CodeX 的心得体验、高级使用技巧，公众号持续分享 AI 实战干货，关注「AI技术宅」公众号和我一起学 AI。
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