自动化与云端运行
让 Codex 定期巡查项目、沉淀工作流,以及本地 / 云端两种运行模式的对比与操作步骤。
#自动化
Codex 不只能"听指挥"——配合定期触发,它可以扮演"AI 值班工程师":平时静默,定期扫描项目、发现异常、处理简单问题,最后把结果交给你审核。
#用"会话复盘"沉淀工作流
一个落地的起点是让 Codex 每周自动整理它自己的执行记录,把零散经验提炼成可复用的工作流档案。下面是一个精简提示词模板:
请检索并复盘最近一周的 Codex 会话记录与执行日志,
维护一份「Codex 会话复盘与个人风格档案」。
要求:
1. 优先用会话历史检索能力;读日志时只做搜索、元数据提取、
相关片段抽取,不整文件加载大 session 文件。
2. 不还原原始日志、隐私信息、密钥或长对话原文。
3. 总结执行经验:哪些做法导致了问题、正确做法是什么、
适合复用的场景。
4. 整理偏好:UI / 产品 / 交互 / 内容 / 工作流倾向。
5. 输出可复用规则清单,去重合并相近规则,
保留日期与任务类型作为来源标注。
6. 评估是否将适合长期复用的规则写入项目级或用户级 AGENTS.md。规律跑这条 prompt,每次的输出都会叠加到档案里。几周下来,Codex 就掌握了你的工作习惯和偏好,能给出更贴合你风格的建议。
#本地 vs 云端运行
Codex 支持三种运行模式:
| 模式 | 运行位置 | 代码来源 | 适合场景 |
|---|---|---|---|
| Local | 你的电脑 | 本机项目目录 | 日常开发、本地私密文件 |
| Worktree | 你的电脑 | 本机安全副本 | 需要隔离改动、避免污染主分支 |
| Cloud | OpenAI 云端容器 | GitHub 仓库 | 后台任务、并行任务、不想占用本机资源 |
#云端运行详解
云端模式下,Codex 在 OpenAI 托管的容器里独立完成任务:从 GitHub 拉取代码、读写修改、运行验证,最后生成 diff 或创建 PR。整个过程几乎不占用你的电脑。
适合:修 bug、改功能、写文档、Code Review、处理 Issue。
不适合:本地私密文件、未推送到 GitHub 的项目、高风险的生产环境操作。
云端与本地的核心差异:
| 维度 | 本地运行 | 云端运行 |
|---|---|---|
| 代码位置 | 你的电脑 | GitHub 仓库 |
| 运行位置 | 你的电脑 | 云端容器 |
| 占用本机资源 | 是 | 基本不占 |
| 需要 GitHub | 不一定 | 通常需要 |
| 适合后台 / 并行任务 | 一般 | 非常适合 |
| 权限范围 | 本机文件权限 | 仓库 + 环境变量 + 网络权限 |
| 上手建议 | 新手先从这里起步 | 熟悉 GitHub 后再用 |
#云端运行操作步骤
推送代码到 GitHub
确保要处理的项目已推送到 GitHub,且 Codex Web 有权限访问该仓库。
打开 Codex Web
访问 codex.openai.com,用 ChatGPT 账号登录。
选择仓库并下达任务
选中要操作的 GitHub 仓库,用自然语言描述你需要 Codex 做的事情。
等待执行完成
Codex 在云端独立运行,完成后会生成改动 diff 或自动创建 PR,供你审核。
本地同步最新代码
云端任务完成后,本地继续开发前先拉取最新代码,避免在旧版本上修改导致冲突:
git pull
# 或使用 Codex apply 命令应用远程改动Codex 云端运行 / Codex Web 跑在 OpenAI 官方云端,需要 ChatGPT 账号并从 GitHub 拉取仓库。这套环境无法指向 Passion8 等第三方 base_url。
如果你使用 Passion8,请选择本地 Codex CLI 或桌面 App,在本地配置好自定义 Provider 即可正常使用。详见 CLI 配置 和 桌面 App。
#接着看
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