夜雨聆风大家好，我是某白。
Codex App 我用了几个月，比 Claude Code 桌面顺手太多。不是模型差别，是桌面 GUI 天然适合多任务切来切去。加上 CC-switch 最近支持直连国内模型了，连 OpenAI账号都不用了。不想要命令行的，Codex App 就是最好的选择。这篇只讲实操：安装、配路由、挂 Deepseek。不用翻墙，不要GPT账户，不用美国信用卡。
先点个关注
一、Codex App 到底是什么
OpenAI 的 Codex 这条产品线，现在有四张面孔。桌面端叫 Codex App，命令行叫 Codex CLI，编辑器里是 VS Code 插件，浏览器打开是 Codex Web。四个入口，同一套账号和模型在背后撑着。
Codex App 的官方说法是"Agent 指挥中心"。这个定位不算吹牛。CLI 只能一次带一个 Agent，App 可以同时开好几个 Agent 并行干活。每个任务有自己的线程、自己的上下文，你还能在 App 里直接审 diff、管 Skills、设定时任务。
二、安装的关键：别急着打开 App
先下安装包，Windows 和 MacOS 都有。Windows的话 Microsoft Store 里直接搜也行，也可以从这个链接下载：
https://apps.microsoft.com/detail/9plm9xgg6vks?hl=zh-cn&gl=US
MacOs的话，点：
https://persistent.oaistatic.com/codex-app-prod/Codex.dmg
如果你访问不了，请从我的网盘下载：
https://pan.baidu.com/s/1o6ghny_Ue67BfWws7pkvZg?pwd=ejax
Windows下载 codex installer.exe，Mac下载Codex.dmgWindows的话。双击安装，会打开微软的应用商城进行安装。
点击 获取，开始安装。
MacOS的话，双击挂载镜像，把 Codex 拖到应用程序文件夹
装好之后，点右上角关掉这个窗口，切记不要打开，不要打开，不要打开。
这是个很多人踩过的坑。装完马上点开 App，它就会直奔 OpenAI 服务器去做认证。我们路由还没架，得先把中转站搭好。
CC-switch 干嘛的
一句话讲清楚：它在你本机跑一个代理，把 Codex App 发给 OpenAI 的请求全部截下来，换个方向，丢给你指定的模型商。Codex App 那边完全不知道，还以为自己在跟 OpenAI 聊天。
背后跑的是 Deepseek，界面上跑的也是 Deepseek。但 Codex App 以为你用的是原厂模型。
怎么配
先把 CC-switch 下下来，版本用 3.16.2。官网：
https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/tag/v3.16.2
如果访问不了Github，可以从我的网盘下载：
https://pan.baidu.com/s/1Vdkjg0ROmW7hzkYZRCACxA?pwd=hv9u
打开第一件事：点路由开关。点击CC-switch边上的齿轮图标，打开设置，点击 路由，打开这个几个开关：
然后返回CC-switch主界面，找到 Codex 对应的配置页。
点击最右边橙色的+好，在模型列表里找到 Deepseek，填你的 API Key。Key 去 platform.deepseek.com申请。 记得打开 需要本地路由映射 这个按钮，按照这么填就可了：
第一次启动
路由配通之后再打开 Codex App。
前面几十秒可能白屏。正常现象，等一会儿会弹出角色选择，随便选或者跳过都行。
接着 Codex 会扫你机器上装过什么 Agent。要是扫出 Claude Code，它会主动问你要不要搬数据。选搬，后面省事。
会再来一次
进主界面之后，点左下角设置
里把语言改成中文，重启。
回来看一眼对话框底部的模型名，如果显示 deepseek-v4-pro，说明链路通了。 给他问候一下：
最后点那个黑底白字的 Set up，把沙盒环境建好。沙盒管着 Agent 能碰什么、不能碰什么。
三、如果你之前用 Claude Code
Codex App 做了一套导入工具，就是在挖 Claude Code 的墙角。
位置在：设置 → 常规 → 从其他 AI 应用导入工作内容 → 点导入。
能搬过来的东西包括：CLAUDE.md 自动翻成 AGENTS.md，settings.json 转成 config.toml，Skills 目录全部迁移，MCP 服务列表，最近三十天的聊天记录等。
四、Skills、MCP 和插件
Skills：把套路变成按钮
Skill 本质上就是把一个固定工作流打包。指令、工具链、参考素材全塞进去，下次类似任务一键调用。
Codex App 里管 Skill 是图形化的。设置 → 插件 → 技能，能看到所有已装的 Skill，右上角新建就行。把你想干的活口述给它，它自己把 Skill 文件写好，不用你手动拼参数。
Claude Code 上攒的 Skill 也能搬过来。把原来的 Skill 文件夹直接搁到项目根目录的 .codex/skills/技能名/ 下面。两边目录结构和写法几乎一样。
社区仓库在 github.com/openai/skills，已经有不少现成的好东西可以直接扒。
比如设计那边有 Figma，扔个设计稿链接进去，Codex 直接把视觉稿转成前端组件。
MCP：把外部系统接进来
MCP 是模型上下文协议，说直白点就是给 AI 插的一根数据线。插上以后，AI 不用你传参数也能自己去查数据、拉文档、调接口。
Codex App 做 MCP 配管不用手改 JSON。左侧界面 → 集成 → MCP → 添加服务器，把命令、参数、环境变量填进去。比手写配置文件快得多，也不太容易拼错路径。
插件：让 Agent 动手操作电脑
插件和 MCP 的边界其实很自然：MCP 管数据，插件管动作。
插件市场在左侧面板 → 插件。
五、自动任务、工作树和内置浏览器
定时自动跑
左侧面板 → 自动化
填一句指令，选归属项目，定好执行频率。到点以后那个线程自己起来干活，干完把结果搁在审查队列里等你。
常见用法：每天早八点拉 GitHub 通知，把要 review 的 PR 筛出来。每周五傍晚扫一遍这周的 commit，凑个周报草稿。每天早上看一眼行业博客更新，挑三篇有意思的做摘要。
自动任务暂时只能在本地机器跑，不能关机。
工作树
每开一条新线程用工作树（worktree）模式，Codex 就在仓库里给这条线程单开一个 Git 工作树。代码彻底隔开，各跑各的。
如果需要长期隔离的环境，在项目菜单里建永久工作树。多线程共享一个持久副本，适合大模块分拆开发。
自带浏览器
App 里有内嵌的浏览器标签页。做前端的感受会很明显：左边对话框让 Codex 改组件，右边内置浏览器盯着 dev server 的实时效果。改完 Codex 自己看截图判断，不用你来回报。
做数据抓取也顺手。跟 Codex 说打开目标页、提取内容、存成 CSV。比单独写爬虫少很多步骤。比如我让 Codex 打开我的公众号后台，自己抓取数据，非常方便。
六、几个省力的小地方
桌面宠物
设置 → 外观，拖到最下面，可以选择宠物，内置9只。 对话框打 /，选择 宠物。
桌面上浮出一只像素风小东西。我选了Seedy。
可以随意拖动 不是纯玩具。Agent 跑任务的时候宠物会动，跑完了给提示，卡住了也会告诉你。切出去干别的事，眼角余光扫一眼就知道进度。比闲着没事就切回对话框看靠谱。
计划模式：先想清楚再干
Claude Code 用户很熟悉了。对话框打 / 能看到特殊功能列表。计划模式打开以后，Codex 只出计划，不动代码。需求怎么拆、顺序怎么排、每步用什么方案，写好给你看。
从零起项目的时候，先用计划模式把方向定稳，确认了再开始写。比一上来就写、方向偏了再返工，省很多时间。
图片生成
Codex App 自带 Image-2 生图能力。写文档随手出配图，做封面直接对话生成。不用另开 ChatGPT。不过这个得有GPT账户和科学上网。
七、开始用：项目、线程和三种跑法
项目和线程怎么分
打开 App，左边竖直一条是项目列表。一个项目就是一个文件夹，对应你本地某个目录。点添加项目或按 Ctrl+O，选路径就行。
每个项目里面能开多条线程。一条线程是一个独立任务，有自己的上下文，跟其他线程彻底隔离。同一个项目里可以一条写前端、一条写后端、一条写测试，三条并排跑。
启动模式
每次开新线程都要选跑法，三种：
在本地处理。Codex 在你本机直接干活，用你本机的 Python、Node、Git 这些。小修小改、快速验证用这个最直接。
工作树。Codex 拿 Git worktree 给每个线程拉一份独立代码副本。Codex 只在自己那份上动，和你的主分支完全不沾边。跑完你在 Diff 面板里逐个看改了什么，按文件块决定取不取。这是我日常用得最多的模式。
云端。任务丢到 OpenAI 云端，你关机它继续跑。回来用 diff 把改动合回本地。但如果你走 CC-switch + Deepseek 这条路，Cloud 就用不了，因为云端走的还是 OpenAI 自己的资源。
权限管多宽
给了三档：请求批准，替我审批，完全访问权限（电脑上什么东西都能碰）。
我一直选完全访问权限。但要注意不要让 codex 操作敏感材料。
八、推理强度怎么选
Codex App 有五档推理强度，从 minimal 到 xhigh。档越高，模型在回答前花越多 token 琢磨和自检，结果稳但慢，而且烧额度。
接 Deepseek 的话：
v4-flash + 低推理：快速问答、简单脚本、文案生成 v4-pro + 中高推理：日常编码、代码审查 v4-pro + 高推理：复杂架构、大项目重构
Deepseek 的 API 确实便宜，高推理也不太心疼。但没必要所有任务都开高。日常改个小 Bug，低推理一眨眼出来，快还不浪费。大活再拉满。
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