我是AI编程的大力倡导者，作为一个资深运维老玩家，编程能力一直是我的软肋。还好，AI时代的大模型弥补了我这一短板！尤其是在做Aiops的案例时，遇到写脚本或者小规模插件的需求时，AI编程工具给了我非常大的助力！

前段时间，我一直在使用Claude Code写代码，但最近我发现它写出来的东西不太可靠！比如，10分钟写出来的东西光调bug就要耗费两小时！这个简直难以忍受！

于是，我又一次瞄准了AI界扛把子OpenAI的亲儿子：Codex。

我认为Codex是当前阶段编程能力最强AI辅助编程工具。用法跟Claude Code基本类似，都是命令行或者插件形式。

一、安装Codex

安装方法跟Claude Code一样，先安装node.js，然后用npm安装Codex

npm install -g @openai/codex --registry=https://registry.npmmirror.com
验证

codex --version

二、获取api key

这里我用的也是一个中转站，大家如果已经在OpenAI订阅过会员，这里就不用做了，直接登录OpenAI即可，但需要连外网。

大家请用我提供的地址注册，有试用积分，地址：https://code.wenwen-ai.com/register?aff=ZL1w

创建令牌

三、创建配置文件

1、Windows系统

检查你的系统是否存在：C:\users\你的用户.codex，如果存在，改名字为.codex.old，然后再重新创建 C:\users\你的用户.codex

1）以管理员身份打开命令提示符： 在Windows搜索栏输入cmd。在搜索结果中的“命令提示符”上点击右键，选择 “以管理员身份运行” 。这一点在需要较高权限创建系统目录时很重要。

2）执行创建命令：

mkdir C:\Users\Admin\.codex   ## 我的用户名是Admin，改为你的

3）创建config.toml文件

进入到C:\Users\Admin.codex，然后在里面新建文件，可以是txt，然后再重命名即可

文件内容如下：

model_provider = "codex"
model = "gpt-5"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url="https://code.wenwen-ai.com/v1" 
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

4）创建auth.json

路径：C:\users\你的用户.codex\auth.json，如果有旧的，就改名字为auth.json.old，然后新建一个auth.json，内容为：

{
  "OPENAI_API_KEY": "你在问问平台申请的API_KEY"
}

2、Linux/Mac系统

1）检查你当前用户的家目录下是否有.codex目录，如果有就改下名字，没有就新建

cd ~
ls -d  .codex &&  mv  .codex  .codex.bak  || mkdir .codex

2）创建config.toml文件

进入到 ~/.codex，然后在里面新建文件:

cd ~/.codex
vi config.toml
文件内容如下：

model_provider = "codex"
model = "gpt-5"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url="https://code.wenwen-ai.com/v1" 
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
3）创建auth.json

路径：~.codex\auth.json

cd ~\.codex
vi auth.json
内容如下：

{
  "OPENAI_API_KEY": "你前面申请的API_KEY"
}
四、使用codex

首先创建一个项目目录，进入到目录里，再敲codex指令

以下演示命令为Linux系统

mkdir -p ~/myproject/game
cd ~/myproject/game
codex

初次使用可以敲个/init

然后配置模型，敲/model

测试，让它写个shell脚本：

你好，请为我写一个shell脚本，遍历/data/目录下所有的目录，
检查权限是否是755，如果不是则改为755

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套 AI 大模型突围资料包：

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• ✅Agent行业报告
• ✅100集大模型视频教程
• ✅大模型书籍PDF
• ✅DeepSeek教程
• ✅AI产品经理入门资料

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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⑤ 这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

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