OpenAI Codex 的工作原理（以及与 Claude Code 的比较）
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这篇文章的作者Jared Zoneraic，通过逆向工程Codex CLI，深入探讨了 OpenAI Codex 的内部工作原理，并将其与 Anthropic 的 Claude Code 进行了详细比较 。

Codex 的核心是一个单代理、ReAct 风格的循环，该循环通过重复“思考 → 调用工具 → 观察”的步骤来完成任务，并通过一个详尽的系统提示（System Prompt）来指导其行为 。

Codex 采用“以 Shell 为中心”的工具策略，主要通过一个通用的命令行执行器来读写文件、搜索和运行测试，并通过生成 diff 补丁（apply_patch）来修改代码，这种方式简洁且易于审计 。

相比之下，Claude Code 使用更结构化的专用工具（如文件读写、搜索、网络访问等），其规划过程更加明确，并且会主动扫描代码库以更好地理解项目上下文 。

在安全性方面，Codex 侧重于通过操作系统级别的沙箱（如 macOS 的 Seatbelt 或 Linux 的 Docker 容器）进行隔离，而 Claude Code 则更注重应用层面的精细权限控制 。

Codex 遵循 Unix 哲学，通过简单的工具组合实现强大功能，适合需要控制和透明度的本地开发；而 Claude Code 则凭借其结构化工具和强大的上下文处理能力，更擅长理解大型代码库和执行复杂的重构任务 。

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