open-codex

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678 51 简单 1 次阅读 昨天MIT语言模型Agent插件
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

open-codex 是一款受 OpenAI Codex 启发的开源命令行 AI 助手,专为终端操作设计。它能将用户的自然语言指令(如“查找所有大于 10MB 的图片”)直接转化为可执行的 Shell 命令,帮助用户摆脱记忆复杂语法的烦恼,显著提升日常运维和开发效率。

这款工具特别适合开发者、系统管理员以及习惯使用终端的技术人员。无论是 macOS、Linux 还是 Windows 用户,都能通过它轻松实现自动化任务。其核心亮点在于完全本地化运行:支持集成 Ollama 调用 LLaMA3、Mistral 等本地大模型,无需联网或配置云端 API 密钥,确保数据隐私与安全。在执行任何命令前,open-codex 都会暂停并请求用户确认,提供“执行”、“复制”或“中止”的选项,有效防止误操作带来的风险。

安装方式灵活,支持 Homebrew、pipx 或直接源码部署。作为一个轻量级且注重隐私的编程代理,open-codex 让本地 AI 赋能终端工作流变得简单可靠,是追求高效与安全兼顾的极客们的理想选择。

使用场景

一位后端开发者在清理遗留项目时,需要快速定位并处理分散在深层目录中的特定日志文件,同时确保操作绝对安全且不泄露代码结构。

没有 open-codex 时

  • 记忆负担重:必须准确回忆 findgrepxargs 等复杂命令的具体参数语法,否则需频繁查阅文档。
  • 试错成本高:手动拼接的命令容易因引号转义或路径错误导致执行失败,需反复修改调试。
  • 隐私顾虑大:若使用在线 AI 助手生成命令,担心将敏感的目录结构或文件名上传至云端服务器。
  • 操作流程断:在浏览器复制命令后切换回终端粘贴,打断心流,且缺乏执行前的二次确认机制,误删风险高。

使用 open-codex 后

  • 自然语言直达:直接输入 open-codex "找出所有大于 50MB 的 .log 文件",本地模型即刻生成精准的 shell 命令。
  • 零语法焦虑:无需关心正则细节或参数顺序,open-codex 自动处理复杂的路径匹配和大小过滤逻辑。
  • 数据完全本地化:依托 Ollama 运行的本地模型(如 Llama3),所有请求均在离线环境完成,彻底杜绝代码泄露。
  • 安全交互闭环:工具会在终端彩色展示建议命令,强制要求用户确认后才执行,并提供一键复制或中止选项,杜绝误操作。

open-codex 将繁琐的命令行查询转化为安全的自然语言交互,让开发者在保护隐私的前提下显著提升运维效率。

运行环境要求

操作系统
  • macOS
  • Linux
  • Windows
GPU

未说明(工具本身为 CLI 代理,若使用本地模型如 phi-4-mini 或通过 Ollama 运行 LLaMA3/Mistral,则 GPU 需求取决于所选具体模型的运行要求,README 中未指定硬性显卡指标)

内存

未说明(取决于运行的本地大语言模型大小)

依赖
notes该工具是一个轻量级命令行代理。若要使用高级功能(如运行 LLaMA3 或 Mistral),必须先在本地安装并运行 Ollama 服务。工具默认支持完全离线运行,无需 OpenAI API 密钥。执行任何命令前均需用户显式确认。
python未说明(支持通过 pipx 或 pip 安装,暗示需要 Python 环境)
ollama (可选,用于运行外部模型)
phi-4-mini (支持的本地模型示例)
open-codex hero image

快速开始

开放编码器

开放编码器命令行工具

在您的终端中运行的轻量级编码助手

brew tap codingmoh/open-codex && brew install open-codex

使用 Codex 的演示 GIF:codex


开放编码器 是一款完全开源的命令行 AI 助手,灵感来源于 OpenAI Codex,支持本地语言模型如 phi-4-mini,并与 Ollama 完全集成

🧠 100% 本地运行 – 无需 OpenAI API 密钥。一切均可离线工作。


支持功能

  • 一次性模式: open-codex "列出所有文件夹" -> 返回 shell 命令
  • Ollama 集成(例如 LLaMA3、Mistral)
  • 原生支持 macOS、Linux 和 Windows

✨ 特性

  • 自然语言 → Shell 命令(通过本地或 Ollama 托管的 LLM)
  • 完全本地执行:无数据上传至云端
  • 在执行任何命令前进行确认
  • 可选择复制到剪贴板、取消或直接执行
  • 彩色终端输出,提升可读性
  • Ollama 支持:使用 --ollama --model llama3 调用高级 LLM

🔍 使用 Ollama 的示例:

open-codex --ollama --model llama3 "查找所有大于 10MB 的 JPEG 文件"

Codex 将会:

  1. 将您的提示发送到 Ollama API(本地服务器,例如 localhost:11434
  2. 返回一个 shell 命令建议(例如 find . -name "*.jpg" -size +10M
  3. 提示您执行、复制或取消

🛠️ 您必须在本地安装并运行 Ollama,才能使用此功能。


🧱 未来计划

  • 交互式、上下文感知模式
  • 使用 textualrich 构建炫酷的 TUI 界面
  • 完整的交互式聊天模式
  • 函数调用支持
  • 基于 Whisper 的语音输入
  • 命令历史与撤销功能
  • 工作流插件系统

📦 安装

🔹 方法 1:通过 Homebrew 安装(推荐用于 macOS)

brew tap codingmoh/open-codex
brew install open-codex

🔹 方法 2:通过 pipx 安装(跨平台)

pipx install open-codex

🔹 方法 3:克隆并本地安装

git clone https://github.com/codingmoh/open-codex.git
cd open_codex
pip install .

安装完成后,即可全局使用 open-codex 命令行工具。


🚀 使用示例

▶️ 一次性模式

open-codex "解压文件 abc.tar"

✅ Codex 会建议一条 shell 命令
✅ 会询问您是否确认执行、添加到剪贴板或取消
✅ 如果确认,则执行该命令

▶️ 使用 Ollama

open-codex --ollama --model llama3 "递归删除所有 .DS_Store 文件"

🛡️ 安全提示

所有模型均在本地运行。命令仅在您明确确认后才会执行。


🧑‍💻 贡献

欢迎提交 PR!无论是想法、问题还是改进,我们都十分感激。


📝 许可证

MIT


❤️ 由 codingmoh 用爱和咖啡因打造。

版本历史

0.1.192025/05/03
0.1.182025/04/25
0.1.172025/04/23
0.1.162025/04/23
0.1.152025/04/22

常见问题

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