OpenAI 的 Codex 正在经历它的"ChatGPT 时刻"。最近有不少人感受到这个变化了——GPT-5.5 模型推出后，Codex 一天能推好几个版本，App 端功能一个接一个上：computer use、内置浏览器、桌面宠物、image2 图片生成。

这篇是基于实际使用体验整理的 Codex 全面指南，覆盖 13 个核心功能，以及从 Claude Code 迁移的完整流程。

Codex 产品家族：5 个客户端

Codex 目前已经覆盖了 5 个客户端形态：

• Codex CLI：终端里跑，Rust 写的，启动快，开发者最爱
• Codex APP：macOS / Windows 桌面端，所见即所得
• Codex Web / Cloud：chatgpt.com/codex，云端跑长任务
• IDE 插件：VS Code / Cursor / Windsurf，写代码现场调用
• Codex SDK：TypeScript 包，自己写代码编排 Agent

其中 Codex App 是把所有能力收在一个图形界面里，没有学习成本，上手就能用。在对话框里打 / 斜杠，就能调用所有插件、Skill 或开启其他功能开关。

苏米注：Codex 的产品设计思路很清晰——CLI 给硬核开发者，App 给大多数用户，Web 给临时救火，IDE 插件给写代码场景，SDK 给二次开发。每个端都有明确的定位，不像有些工具什么都想做但什么都不精。

安装与登录

Windows / macOS 在官网下载并安装：chatgpt.com/codex

安装后登录选 Sign in with ChatGPT，浏览器授权完就登录成功了。CLI 已经登过的话，App 直接复用同一套登录态，免登录。

关于配额：ChatGPT Plus / Pro / Business / Enterprise 自带 Codex 配额，不用额外付费。Plus 5 小时一轮，总体感觉比 Claude 的额度要多一些。重度使用上 Pro，或者走国内中转配置 API 也行。

从 Claude Code 一键迁移

Codex 内嵌了迁移工具，专门针对 Claude Code 用户：

操作路径：设置 → General → Import other agent setup → Import

迁移覆盖范围：

• 指令文件 CLAUDE.md 自动转成 AGENTS.md
• 配置文件 settings.json 自动转成 config.toml
• Skills、MCP 服务器配置
• 过去 30 天的会话历史
• Hooks
• 子 Agent 设定

迁完重点查 4 项：Skill 和 Agent 里的工具权限设置、自定义认证/环境变量的 MCP 配置（密钥不会自动迁，得重填）、行为可能变的 Hooks、依赖参数/文件路径的 Prompt 模板。主要是密钥和路径需要手填，业务逻辑都帮转好了，半个小时就能完成全套切换。

模型选择策略

主界面右下角是模型选择器，下拉切换。日常配比建议：

• GPT-5.5：日常默认。重构、调试、写测试、知识检索，token 消耗比 Opus 4.6 还省
• GPT-5.4：要 1M 上下文 / 跑 computer use 时切它。比如让它读完整个代码架构总结，5.5 的 400K 装不下，5.4 才行
• GPT-5.4-mini：额度紧张时 Codex 会主动问要不要降。子任务、扫代码库、做长上下文压缩用它，便宜快
• GPT-5.3-Codex：要"几乎实时反馈"的小改动场景。比如改 Tailwind 类名、调 prop 类型这种活，秒回

有一点比较好，App 在额度快炸的时候会主动弹"要不要降一档"，跟手机省电模式一样。Claude Code 是直接弹"5 小时后再来"，体验差了一截。

Git 管理：内置工作流

App 把 git 工作流做进了侧边栏，不用再开终端敲命令行推送代码了。

常用流程：

• 项目 → 选择本地文件夹，自动识别 git 仓库
• 改完代码 APP 顶部"提交"按钮亮起，写 commit message 直接提
• 配好 GitHub 远程仓库后"推送"按钮可点，一键 push
• 拉 PR 到侧边栏，review 评论、diff、行内回复都能看
• 让 Codex 针对 review 评论改代码、再自我检查、再推

MCP：图形化配置外部工具

MCP 在 Codex APP 里走图形化配置，不用手写 JSON。设置 → Plugins / MCP → 添加服务器 → 填命令、参数、env。

常见的 MCP 包括 GitHub、Linear、Postgres、飞书、Notion、Slack、Sentry。装完在对话里直接 @github 拉 issue、@linear 查 ticket、@postgres 查 SQL 结果，Codex 自动调用对应工具。

MCP 这个协议是 Anthropic 提的，但把它做成普通用户也能用的形态，反倒是 OpenAI 先这么做了。

Skills：工作流管理

Codex 里 Skills 有自己的设置面板，比 Claude Code 的 .md 文件清爽。安装方式：插件 → 技能/Skills → 管理/创建，或者在对话里 /skill名 直接调。

也可以直接在项目根目录复制粘贴你的 skill 到 .codex/skills/your-skill/，结构和 Claude Code 几乎一致。

插件市场：超级应用的关键一步

插件市场是 APP 端最近改动最大的模块。Plugins → Marketplace，分类里有：

• 编程类：GitHub、CircleCI、CodeRabbit、Atlassian Rovo、GitLab Issues
• 设计类：Figma 集成，把设计稿直接搬进对话
• 生活方式类：任务、日程、笔记
• 自定义远程插件：自家公司的内部 Agent 也能挂上去

实际场景：装 CodeRabbit 插件后，PR 自动出第一轮 AI review；装 Figma 插件后，对话框扔一个 Figma 链接，Codex 自己读节点结构、出 React 组件代码。装插件的体验跟手机 App Store 一样，搜、装、开权限。

Computer Use：让 Codex 接管电脑

GPT-5.4 起的原生能力，目前 Codex 独占。设置 → Features → Computer Use 打开，在对话框里选择插件——电脑，输入你想做的事情。

第一次用会请求屏幕录制和辅助功能权限，授权后 Codex 就能按你的要求操作电脑了。

内置浏览器：边写代码边看效果

App 里直接开浏览器标签页：

• 让 Codex 直接预览本地启动的 dev server（localhost:3000），改完代码热更新，它自己看截图判断
• 复现视觉 bug 时截图丢回对话让它改 CSS，整个回路在 APP 里闭环
• 让 Codex 打开真实网站做数据抓取

改前端代码最爽的就是：一边对话框让 Codex 改组件，一边内置浏览器开 dev server，肉眼对比，效率翻倍。

自动化：定时唤醒线程

设置 → Automations，输入自动化要求，选择项目、执行频率，就能让某个对话线程按计划自动跑。

举例：

• 每天早上 9 点让某个线程"检查我的 GitHub 通知，把 review 请求列出来发到飞书"
• 每周五自动跑一次"扫描这周的 commit，写个研发周报"
• 每天 8 点跑一次"看看昨天的播客更新，挑三条总结到 Obsidian"

配合 /goal 持久化目标，相当于把"半自动任务编排器"内置进了 Codex。

image2 图片生成

Codex APP 集成了 OpenAI 的 image2 模型，对话里直接出图，不用切 ChatGPT 网页版。直接说"画个 XXX"或者"按这个截图风格生成一张 banner"，几秒出图。

常用场景：写技术文档时顺手出配图、批量出小红书封面/公众号头图。

桌面宠物：花里胡哨但真上头

桌面悬浮一只像素风小宠物，实时反映 Codex 工作状态。挠头表示忙、挥手表示干完了、待机表示在等输入。相当于一个跨应用的"灵动岛"，瞥一眼就知道任务跑到哪。

开启方式：设置 → 外观 → 宠物 → 选择宠物 → 显示头像。官方内置 8 只（Codex 吉祥物、整理鸭 Dewey、火焰精灵 Fireball 等）。社区宠物去 petdex.crafter.run，几百只玩家自制按喜欢数排序，一行命令安装：npx petdex install ikun。

苏米注：桌面宠物看起来是"花里胡哨"的功能，但实际上它解决了一个真实问题——Agent 在后台跑任务时，你不知道它在干嘛。宠物用一种直观的方式告诉你任务状态，比看日志轻松多了。这种细节设计体现了 OpenAI 对用户心理的把握。

总结

Claude 模型本体的代码能力到今天仍然是最顶尖水准。但模型领先 ≠ 产品领先。过去半年 Anthropic 把太多精力花在"克制"和"安全"上，而 OpenAI 在不停地堆桌面端、堆插件、堆生态、堆细节。

如果模型能力发展到顶的时候，产品体验的优势就凸显出来了。插件市场、Computer Use、自动化、内置浏览器……这些功能让 Codex 从一个"AI 代码助手"变成了一个"AI 开发工作台"。

对于正在使用 Claude Code 的开发者来说，Codex 的迁移工具让切换成本降到了最低。如果你也在考虑主力 Coding Agent 的选择，建议两个都试试，找到最适合自己的工具。