在linux服务器上通过codex cli实现云端图片自动下载→识别→标注→上传回源，需满足ubuntu 22.04+/debian 12+/rocky linux 9+、node.js ≥ v22.0.0，安装git/curl，全局安装codex cli，配置视觉插件与oss/s3/minio凭证，运行js脚本批量处理图像。
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在Linux服务器上让Codex具备视觉处理能力，实现对OSS/S3/MinIO等云端存储图片的自动下载→识别→标注→上传回源，是电商、内容平台和AI标注团队的刚需流程。整个链路必须脱离GUI、纯命令行驱动，且能稳定跑在2核4G轻量服务器上。
确认系统环境与基础依赖
执行 lsb_release -a 确认是 Ubuntu 22.04+、Debian 12+ 或 Rocky Linux 9+；若为 CentOS 7，请先升级或换镜像——【CentOS 7 默认Python 3.6不兼容Codex视觉插件】。
运行 node -v 检查 Node.js 版本，必须 ≥ v22.0.0；低于则用 curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo bash - && sudo apt-get install -y nodejs 升级。
安装 Git 与 curl：sudo apt update && sudo apt install -y git curl。这一步不能跳过，后续 Codex 插件拉取依赖需调用 Git 协议。
安装 Codex CLI 并启用视觉扩展
全局安装主程序：sudo npm install -g @openai/codex。
进入用户目录创建插件配置：mkdir -p ~/.codex/plugins && cd ~/.codex/plugins。
方法一：直接拉取官方视觉适配器（推荐）
运行：git clone https://github.com/openai/codex-vision-adapter.git vision。
进入该目录：cd vision && npm install --production。
返回上层：cd ..。
方法二：手动注册插件（适用于内网或受限环境）
新建文件 vision.json，内容为：{"name":"vision","entry":"./index.js","capabilities":["image_analysis","ocr","object_detection"]}。
【注意：此文件名必须为 vision.json，且必须放在 ~/.codex/plugins/ 下，否则 codex 启动时无法加载】。
配置云端存储接入凭证
第一步：在 ~/.codex/ 下创建 storage.json 文件。
第二步：根据你使用的对象存储填写对应字段：
若用阿里云 OSS：{"type":"oss","endpoint":"https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com","bucket":"your-bucket-name","accessKeyId":"LTAI...","accessKeySecret":"Z3Q..."}。
若用 AWS S3：{"type":"s3","endpoint":"https://s3.us-east-1.amazonaws.com","bucket":"your-bucket","region":"us-east-1","accessKeyId":"AKIA...","secretAccessKey":"wJalrX..."}。
第三步：设置权限防止密钥泄露：chmod 600 ~/.codex/storage.json。
编写并运行批量视觉处理脚本
在项目目录下新建 process_images.js：
粘贴以下内容（已适配 2026 年最新 Codex CLI 视觉 API 调用规范）：
const { Codex } = require("@openai/codex");<br>const fs = require("fs").promises;<br>async function main() {<br> const codex = new Codex();<br> const images = await codex.storage.list("prefix/images/");<br> for (const img of images.slice(0, 50)) {<br> const result = await codex.vision.analyze(img.url, { task: "caption+ocr", max_tokens: 128 });<br> await codex.storage.put(`processed/${img.name}.json`, JSON.stringify(result));<br> }<br>}<br>main();
保存后执行：codex run process_images.js。
脚本会自动从云端拉取前 50 张带 prefix/images/ 前缀的图片，逐张调用视觉模型生成描述与OCR文本，并将结果以 JSON 形式存回同存储桶的 processed/ 目录。
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