必须先满足系统环境硬性门槛：ubuntu 20.04+/debian 11+/centos 8+、x86_64或aarch64架构、node.js≥22.12.0且npm≥10.5.0；再全局安装codex cli，配置其指向本地jev服务（http://localhost:8080/v1），并用sk-jev-local密钥完成认证，最后通过codex exec验证端到端编码任务执行能力。
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确认系统环境与前置依赖
当前时间是2026年9月21日，Jev模型服务（v2.4.0+）已全面兼容Codex CLI，但必须确保本地运行环境满足硬性门槛，否则后续所有操作都会在第一步就失败。
执行sudo apt update && sudo apt install -y curl wget gnupg ca-certificates更新基础包管理器；检查操作系统是否为Ubuntu 20.04+/Debian 11+/CentOS 8+；运行uname -m确认架构为x86_64或aarch64——ARM64设备需额外安装libunwind8，漏装会导致codex进程启动即崩溃。
【Node.js版本必须为22.12.0或更高】，低于此版本会触发EACCES: permission denied, mkdir '/usr/lib/node_modules/@openai/codex'错误且无法绕过。验证命令：node --version && npm --version，二者输出需同时满足≥22.12.0和≥10.5.0。
安装Codex CLI并验证可执行性
这一步操作起来很简单，直接在终端输入安装命令即可，无需下载安装包或解压文件。
sudo npm install -g @openai/codex@latest
安装完成后立即执行codex --version，终端必须返回形如1.8.3的三位数版本号——若报错command not found，说明npm全局bin路径未加入$PATH，需手动执行export PATH=$(npm config get prefix)/bin:$PATH并写入~/.bashrc。
再运行codex --help，看到完整参数列表即代表CLI二进制文件已可调用，此时可进入下一步。
部署并启动Jev模型服务
Jev不是API密钥，而是一个需要本地运行的推理服务容器，Codex通过HTTP端点与其通信。跳过这步直接配密钥将导致所有请求超时。
① 执行curl -fsSL https://jev.ai/install.sh | bash拉取一键部署脚本；
② 脚本自动检测CUDA驱动版本，若显卡为NVIDIA且驱动低于535.129.03，会中止并提示升级；
③ 部署完成时终端显示Jev v2.4.2 listening on http://localhost:8080，注意端口固定为8080，不可修改；
④ 手动验证服务存活：curl -s http://localhost:8080/health | jq .status，返回"ok"即表示服务就绪。
配置Codex指向Jev服务
Codex默认连接OpenAI云端，必须强制覆盖其模型端点才能转向Jev。配置文件路径固定为~/.codex/config.json，不存在则需手动创建。
方法一：终端快速生成配置
mkdir -p ~/.codex && cat > ~/.codex/config.json <p>方法二：手动编辑（推荐新手）<br>执行<span style="color:red">nano ~/.codex/config.json</span>，粘贴上述JSON内容，保存退出。注意：apiKey字段值必须严格为<span style="color:red">sk-jev-local</span>，Jev服务对此做硬校验，填其他值会返回401错误。</p><p>配置完成后，执行<span style="color:red">codex exec "print('hello jev')"</span>——这是最轻量的测试指令，若终端输出Python代码块并成功执行，说明通路已打通。</p><h2>运行真实编码任务验证集成效果</h2><p>进入任意含源码的项目目录，例如<span style="color:red">cd ~/my-python-project</span>，然后发起一个具备文件读写能力的任务。</p><p><span style="color:red">codex exec "add type hints to all functions in app.py using typing module"</span></p><p>该指令会触发Codex完整agent流程：先读取<span style="color:red">app.py</span>内容→调用Jev模型生成带类型注解的补丁→预览变更→等待用户确认→写入文件。若看到类似<span style="color:red">✅ Applied 3 edits to app.py</span>的日志，且文件实际被修改，则证明Jev已作为Codex的底层推理引擎正常工作。</p>
