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Java篇：
- MyBatis 更新完毕
- 目前开始更新 Spring，一起深入浅出！
大数据篇 300+：
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- Grafana（已更完）
- 离线数仓（已更完）
- 实时数仓（正在更新…）
- Spark MLib (正在更新…)
官方地址
由 OpenAI 开源的 codex 编码助手
“Lightweight coding agent that runs in your terminal”
https://github.com/openai/codex
选择原因
它结合了 ChatGPT 级别的推理能力与实际运行代码、操作文件、迭代开发的强大功能，
并且一切都在版本控制之下完成。
简单来说，这是一种基于对话驱动的开发方式，能够理解并执行你的代码仓库。
● 零配置 —— 只需要你的 OpenAI API 密钥，即可直接使用！
● 全自动审批 —— 同时保持安全可靠，通过禁用网络访问和目录沙盒隔离来实现
● 多模态支持 —— 可以传入截图或图表，直接用于实现功能 ✨
● 完全开源 —— 你可以自由查看代码和参与贡献！
环境配置
配置推荐
● 操作系统：macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或通过 WSL2 的 Windows 11
● Node.js：22或者更新的版本
● Git（可选）：2.23+版本中内置了 PR 助手
● RAM：最低要4GB（推荐是8GB）
Node环境
注意：这里需要用到 Node.js 的环境，自行配置。
https://nodejs.org/en
官方推荐的是 Node-22 比较新的版本，可以用 nvm 来安装新的：
nvm install 22
下载完毕
使用 node 22
nvm use 22
使用 npm 全局安装 codex：
npm install -g @openai/codex
安装完毕：
拉取仓库(可跳过)
（可以不做）此外，我们拉下仓库：
git clone https://github.com/openai/codex
接着我们安装其他依赖：
npm install
配置 Key
此外我们还需要配置 OpenAI 的 Key
export export OPENAI_API_KEY="xxx"
测试使用
OpenAI
codex
启动成功：
随便测试一个，写个冒泡排序法之类的：
DeepSeek
记得输入DeepSeek的Key：
export DEEPSEEK_API_KEY=""
启动之后，如果不好使，可以切换一下model。启动后，输入"/"会有提示：
codex --provider deepseek
这里让AI写一个冒泡排序法：
配置文件
config
可以在全局上配置 Codex 的行为：
vim ~/.codex/config.json
可以看到这样的内容：
model: o4-mini
approvalMode: suggest
fullAutoErrorMode: ask-user
notify: true
大致内容如下：
Instructions
自定义的一些指令行为：
~/.codex/instructions.md
可以配置一些默认的指令行为：
- Always respond with emojis
- Only use git commands when explicitly requested
