必须进入项目根目录再执行codex命令，否则ai无法识别src/tests等结构；需先验证node.js≥22、codex cli已安装且版本正确，再cd至含pyproject.toml等标识文件的目录启动。
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要在本地项目目录里启动 Codex，让 AI 真正“看懂”你的代码结构、自动读取源文件、精准定位报错位置，必须先进入目标项目根目录再执行启动命令——如果直接在桌面或家目录下敲 codex，它只会把当前路径当项目，根本看不到你写的 src 或 tests 文件夹。
确认已安装 Codex CLI 并通过版本检查
打开终端，输入 codex --version。如果返回类似 v0.12.3 的版本号，说明 CLI 已正确安装；若提示 command not found，请先用 npm install -g @openai/codex 或 brew install codex 安装（macOS 推荐后者）。
【Node.js 版本必须 ≥ 22】，低于此版本会安装失败且无明确报错，务必提前运行 node -v 验证。
进入你要分析的项目根目录
用 cd 命令导航到你的项目文件夹，例如：cd ~/projects/typer。这一步不能跳过——Codex 不会主动扫描子目录，它只认你 cd 进去的那个路径为项目起点。
执行 ls 确认当前目录下有 pyproject.toml、package.json 或 README.md 等标志性文件。没有这些文件，Codex 可能无法识别项目类型，后续解释代码时会漏掉关键上下文。
启动 Codex 并绑定当前目录
在项目根目录中直接运行：codex。
终端将输出类似 ? Project root: /Users/you/projects/typer 的提示，表示 Codex 已成功加载该目录为工作空间。此时所有对话、文件读写、命令执行都严格限制在此路径内，不会误改其他项目文件。
如果启动后卡在登录界面，而你已配置好 API 密钥：请检查 ~/.codex/auth.json 是否存在且内容为 {"OPENAI_API_KEY":"sk-..."}；若使用第三方后端（如 Ace Data Cloud），还需确认 ~/.codex/config.toml 中 model_provider 和 env_key 设置正确。
