claude和codex工具

2026-02-20 fishedee 后端

0 概述

claude和codex是最新的AI编程工具，目前来看可以完成90%以上的代码工作

1 claude安装

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装claude

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://moacode.org",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "xxxx",
    "CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS": 20000,
    "DISABLE_TELEMETRY": 1,
    "DISABLE_ERROR_REPORTING": 1,
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": 1,
    "CLAUDE_BASH_MAINTAIN_PROJECT_WORKING_DIR": 1,
    "MAX_THINKING_TOKENS": 12000
  },
  "model": "sonnet"
}

在用户目录的.claude/settings.json配置好自己的claude

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://moacode.org"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="xxx"
export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=20000
export DISABLE_TELEMETRY=1
export DISABLE_ERROR_REPORTING=1
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1
export CLAUDE_BASH_MAINTAIN_PROJECT_WORKING_DIR=1
export MAX_THINKING_TOKENS=12000

也可以以环境变量的方式设置claude

注意，尽量不要在Windows运行claude code，claude code在Windows下面的表现不太好。尽量用linux或者mac来运行Claude code

2 claude使用

claude

启动claude

/init

先让claude生成claude.md，它是整个项目的概要文件

然后以清晰的语言表达你的需求，让claude运行起来就可以了

3 codex安装

npm install -g @openai/codex

安装codex

model_provider = "apirouter"
model = "gpt-5-codex"
model_reasoning_effort = "high"

[model_providers.apirouter]
name = "apirouter"
base_url = "https://moacode.org/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
env_key = "APIROUTER_API_KEY"

在在用户目录的.codex/config.toml配置好自己的codex

export APIROUTER_API_KEY="xxxx"

然后在环境变量的方式设置codex的key

4 codex使用

4.1 启动

codex

启动codex

/plan

进入计划模式，先做计划再做执行。计划的时候它会提出多个问题让你选择。最后列出方案，你确认以后，codex才会执行，适合大的需求。

4.2 mcp工具

codex mcp add chrome-devtools

添加chrome-devtools工具，codex就能做前端页面自动化检查（打开页面、抓控制台报错、定位 bug）。在后端上，codex本身就能用bash启动程序，抓取服务器日志来调试。

4.3 批准模式

# 一次性全自动执行，使用危险绕过参数（最彻底）
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox "你的指令"

# 完全自动模式
codex --approval-mode full-auto "你的指令"

# 从不询问模式
codex --approval-mode never "你的指令"

# 非交互式静默模式
codex -q --approval-mode never "你的指令"

codex有三种批准模式：

  • full-auto（完全自动模式）,Codex 自动执行所有操作，无需任何人工确认或干预。适用于高度信任的自动化环境（如 CI/CD 流水线），但风险最高，可能绕过所有安全保护。
  • never（从不询问模式）,不向用户请求批准，操作自动进行。与 full-auto 类似，但可能仍受部分沙箱或安全限制（如文件系统访问约束）。适合需要静默运行但保留基础防护的场景。
  • on-request（按需批准模式），在执行潜在危险操作（如修改文件、发送网络请求）前暂停，等待用户明确确认。平衡安全性与自动化，适合日常开发或测试环境，用户可选择性干预。
# 设置批准策略为"从不询问"
approval_policy = "never"

# 设置沙箱模式为完全访问（谨慎使用）
sandbox_mode = "danger-full-access"

# 自动应用编辑补丁
[editing]
apply_patches_automatically = true

# 设置shell环境策略为宽松
[shell]
environment_policy = "permissive"

~/.codex/config.toml，在config.toml中也能配置codex

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