Codes — 打造你专属的 7*24 小时云端开发牛马（基于 Codex）

简单说，就是把 OpenAI 开源的 Codex CLI 装在云服务器上，然后接入飞书。这样你就可以让它 7*24 为你开发了——你只管通过飞书下达指令，讨论实现方案、出开发计划、最终的开发实现、部署上线……你只需要用手机、飞书对话，懂不懂技术都没所谓。

即便你是编程老手，这个模式也很有价值：从电脑前彻底解放，随时随地……搭配上豆包语音输入，打字都不需要了。

🌟 为什么是 Codex

生产级成熟度：OpenAI 官方开源（Apache-2.0），Rust 实现，2-4 天一个 stable 版本
对第三方模型友好：走标准 OpenAI Responses API，任何兼容端点都能接（Anthropic 生态封闭、对第三方模型负优化的问题不存在）
自带跨会话持久记忆：内置两阶段 memory 管线（会话结束自动提取 → 全局合并），无需外挂 memory MCP
会话原生持久化：rollout 落盘 + thread/resume 跨进程恢复，进程重启不丢上下文
结构化审批协议：命令/文件改动审批是 JSON-RPC 请求/应答，天然可桥接飞书审批卡（规划中）
每项目独立 Provider：同一个 bridge 里，项目 A 走 GLM、项目 B 走 Qwen，bridge.json 一行配置

基座选型过程见 docs/base-migration-comparison.md（Claude Code / dsh / codex / pi 横向对比）。

功能亮点

🚀【2026.9.2】基座切换为 Codex：bridge 通过 codex app-server（JSON-RPC over stdio）完整桥接 Codex 的 IO——流式增量文本、打断、跨进程会话恢复、审批应答、token 统计。

🚀 每日自动备份，/backup 命令可随时手动触发

🚀 延迟消息（计划消息）：/小时-分钟 “要延迟发送的消息”（xx 小时 xx 分钟后，内容发给 Codex）

不需要任何订阅，走你自己的模型服务端点；
国内的 GLM、Qwen、DeepSeek 等 coding 套餐（任何 OpenAI Responses 兼容端点）都能直接用；
没有海外账号、网络环境的麻烦。

至于云端服务器，2C4G 足够了，腾讯云首单一年 79……当然本项目不需要公网 IP，你搞台二手电脑装个 ubuntu 扔家里或者办公室也是可以的……硬件几乎零成本。

🌹 致敬：飞书连接桥方案来自：https://github.com/AlexAnys/feishu-openclaw

架构

飞书用户 ──WebSocket──▶ bridge.mjs ──stdio JSON-RPC──▶ codex app-server
│ │
ProjectManager CodexAppServer
(多项目管理) (initialize/thread/turn
│ item delta/审批应答)
createLarkChannel × N
(每个项目一个飞书 bot)

bridge.mjs — 单 Node.js 进程，同时服务多个飞书 bot + 多个 Codex 子进程
CodexAppServer — 每个项目一个 codex app-server 子进程：initialize 握手 → thread/start（新会话）或 thread/resume（恢复会话）→ turn/start 发消息，item/agentMessage/delta 流式增量 → 飞书打字机卡片；turn/interrupt 打断；所有服务端请求（审批等）自动应答，绝不挂起
ProjectManager — 管理多项目生命周期，每个项目独立的 Codex 实例和飞书 bot
托管 Codex Home — bridge 启动时从 bridge.json 生成 ~/.codes/codex-home/config.toml（providers、默认模型、内置 memory 开关），会话数据与记忆都落在 ~/.codes 内，自动进入每日备份
createLarkChannel — 飞书 SDK 1.66+ 高层 API，封装 WebSocket 连接、消息归一化、流式卡片、卡片交互回调

飞书 SDK 能力

能力	说明
消息归一化	SDK 自动将 text/post/interactive/merge_forward 等消息类型归一化为统一格式
流式卡片	CardKit 2.0 + `streaming_mode`，实时推送 Codex 输出到飞书卡片
卡片交互	`cardAction` 回调，支持停止按钮等交互操作
Reaction v1	使用 `im.v1.messageReaction` API（v0 已弃用）
WS 调优	`pingTimeout: 3s`，`handshakeTimeoutMs: 8000`，应用层重连事件
Bot 身份	`channel.botIdentity` 自动获取 bot 的 open_id
优雅关闭	`channel.disconnect()` 优雅断开 WebSocket

前置要求

Node.js 18+（推荐 22+）
@larksuiteoapi/node-sdk 1.66.0（飞书 SDK，bridge 自带）
Codex CLI — npm install -g @openai/codex（协议基线版本：0.152.1）
一个 OpenAI Responses 兼容的模型端点 + API key
飞书自建应用 — 需要 App ID + App Secret（详见下方配置步骤）

快速开始

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/bigbrother666sh/codes.git
cd codes/bridge
npm install
npm install -g @openai/codex

2. 创建配置文件

mkdir -p ~/.codes/secrets
cp bridge.example.json ~/.codes/bridge.json

编辑 ~/.codes/bridge.json：

{
"projects": {
"myapp": {
"path": "/home/user/projects/myapp",
"feishu": {
"appId": "cli_xxx",
"appSecretPath": "~/.codes/secrets/myapp_secret"
}
}
},
"providers": {
"maas": {
"name": "我的模型网关",
"baseUrl": "https://your-gateway.example.com/compatible-mode/v1",
"envKey": "MAAS_API_KEY",
"wireApi": "responses"
}
},
"codexDefaults": {
"model": "glm-5.2",
"provider": "maas"
},
"codexPath": "codex",
"debug": false
}

将飞书 App Secret 写入 secret 文件：

echo -n "your-app-secret">~/.codes/secrets/myapp_secret
chmod 600 ~/.codes/secrets/myapp_secret

将模型端点的 API key 写入 bridge/.env（变量名对应 providers.*.envKey）：

echo'MAAS_API_KEY=sk-xxxx'> bridge/.env
chmod 600 bridge/.env

3. 启动

node bridge.mjs

配置说明

bridge.json 字段

字段	说明	默认值
`projects`	项目配置 map（alias → {path, feishu, codex?}）	必填
`projects.*.path`	项目代码仓路径	必填
`projects.*.feishu.appId`	飞书 App ID	必填
`projects.*.feishu.appSecretPath`	Secret 文件路径	必填
`projects.*.codex.model`	该项目的模型（覆盖默认）	`codexDefaults.model`
`projects.*.codex.provider`	该项目的 provider（须引用 `providers` 中的 key）	`codexDefaults.provider`
`projects.*.codex.sandbox`	沙箱模式（`read-only` / `workspace-write` / `danger-full-access`）	`danger-full-access`
`projects.*.codex.contextWindow`	该项目的上下文窗口（token，影响自动压缩时机；实际可用约为配置值的 95%）	`codexDefaults.contextWindow`
`projects..codex.`	其余任意 codex 配置键（snake_case，如 `model_reasoning_summary`、`model_reasoning_effort`）原样透传给该项目会话（thread/start config，优先级最高）	`codexDefaults.*`
`providers.<key>.baseUrl`	Responses 兼容端点（`/responses` 会自动拼接）	必填
`providers.<key>.envKey`	存放 API key 的环境变量名	必填
`providers.<key>.wireApi`	协议（仅支持 `responses`）	`"responses"`
`codexDefaults.model` / `.provider`	全局默认模型 / provider	—
`codexDefaults.contextWindow`	上下文窗口大小（token）	—
`codexDefaults.*`	其余任意 codex 配置键（snake_case）渲染进 `config.toml`（全局默认，项目级同名键可覆盖）	—
`thinkingThresholdMs`	thinking 状态提示阈值（ms）	2500
`codexPath`	codex CLI 路径（systemd 下建议绝对路径）	`"codex"`
`debug`	调试模式	`false`
`backup.time`	每日自动备份时间（HH:MM）	`"04:16"`
`backup.dest`	备份目标目录	`"~/Backups"`
`backup`	设为 `false` 可完全禁用自动备份	—

沙箱与审批

本机环境若无法创建 user namespace（常见于 AppArmor 限制的 Ubuntu），codex 的 bubblewrap 沙箱不可用，默认配置为 danger-full-access + approvalPolicy: never（代理在受信服务器上自主执行，与多数生产部署姿态一致）。若你的环境支持沙箱，可在 codexDefaults / 项目级 codex 里改成 workspace-write。

第三方模型的上下文窗口上限

model_context_window 会受模型元数据里 max_context_window 的硬性钳制。Codex 不认识的模型（如 GLM、Qwen）会落入 fallback 元数据（上限 272k，可用约 258k），配置 1M 也会被钳到 272k。解决办法：提供一个自定义模型目录（models.json，含 context_window / max_context_window / model_messages.instructions_template），并在 codexDefaults 里设 model_catalog_json = "/path/to/models.json"（全局生效，重启 bridge 后渲染进 config.toml）。注意该目录会替换内置目录，需要把所有在用的第三方模型都列进去。

自动备份

bridge 内置每日定时备份，默认凌晨 04:16 将 ~/.codes 的核心内容（bridge.json、secrets、models.json、codex-home 的 config/sessions/memories/skills）打包为 backup_YYYYMMDD_HHmm.tar.gz。排除项：logs/、bridge-sessions.json、codex-home 的插件同步缓存（.tmp/，可按需重建）、内部日志库（logs_2.sqlite*）、运行时临时目录、以及 SQLite 的 -wal/-shm 活动侧车文件（运行中打包不安全；主 .sqlite 保留最近检查点）。设为 false 可禁用；飞书发 /backup 随时手动触发。

.env 调优（可选）

参见 bridge/.env.example。模型端点 API key（providers.*.envKey 对应的变量）也放在这里。

飞书自建应用创建步骤

打开飞书开放平台，登录
点击 创建自建应用
填写应用名称（随意，比如 "My AI Assistant"）
进入应用 → 添加应用能力 → 选择 机器人
进入 权限管理，开通以下权限（推荐照抄，少踩坑）：
- cardkit:card:write — 发送/更新交互卡片（streaming 流式回复必须，否则回退为普通文本）
- im:message — 获取与发送消息
- im:message:send_as_bot — 以机器人身份发消息（避免 403）
- im:message.group_at_msg — 接收群聊中 @ 机器人的消息
- im:message.p2p_msg — 接收机器人单聊消息
- im:resource — 上传/下载图片与文件（收图/收视频必须）

或者选择"批量导入/导出权限"复制如下

{
"scopes": {
"tenant": [
"cardkit:card:write",
"im:message",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message:send_as_bot",
"im:resource"
],
"user": []
}
}

进入 事件与回调 → 事件配置：
- 添加事件：接收消息 im.message.receive_v1
- 请求方式选择：使用长连接接收事件（这是关键！）
坑点：此时要保证 codes 已在运行
发布应用（创建版本 → 申请上线）
记下 App ID 和 App Secret（在"凭证与基础信息"页面）

飞书命令

在飞书中向 bot 发送以下命令：

命令	说明
`/start [alias\|all]`	启动项目的 Codex 会话
`/stop [alias\|all]`	停止项目的 Codex 会话
`/reset [alias]`	重置会话（清除历史，开始新对话）
`/interrupt [alias]`	打断当前正在处理的消息
`/model [名称] [alias]`	查看或切换模型（下一条消息生效）
`/cost [alias]`	查看 token 用量（累计/上一轮）
`/context [alias]`	查看上下文窗口占用
`/compact [alias]`	压缩会话历史
`/status`	查看所有项目状态
`/backup`	立即触发一次备份
`/help`	显示帮助

其他 / 开头的消息会作为普通消息转发给 Codex。普通消息直接发送给对应项目的 Codex 处理。

消息队列与打断

当 Codex 正在处理上一条消息时，新发送的消息会自动排队（单槽设计，仅保留最新一条）：

用户发 A → Codex 开始处理
用户发 B → "⏳ 消息已排队" → B 进入等待
用户发 C → "⏳ 消息已排队（替换）" → C 替换 B
A 处理完 → 回复 A 结果 → 自动开始处理 C

如需打断当前处理，发送 /interrupt（映射到 turn/interrupt）。

延迟消息发送

/xx-dd 消息：xx 小时 dd 分钟后发送一次（例：/2-15 服务器维护）【意味着从发送起 2 小时 15 分钟后，把"服务器维护"这句话发给 Codex】 /scheduled [alias]：查看当前待发送定时任务 /unschedule <任务ID前缀> [alias]：撤回单个定时任务 /unschedule all [alias]：撤回该项目全部定时任务

服务部署

手动部署

# 1. 安装 Node.js 22
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
# 2. 安装 Codex CLI
npm install -g @openai/codex
# 3. 克隆并安装
git clone https://github.com/bigbrother666sh/codes.git ~/codes
cd~/codes/bridge && npm install
# 4. 配置（参见上方「快速开始」）# 5. 创建 systemd 服务
node setup-service.mjs
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable codes-feishu-bridge
systemctl --user start codes-feishu-bridge

systemd 环境下注意：bridge.json 的 codexPath 建议写 codex 二进制的绝对路径（which codex 查看）；模型 API key 通过 bridge/.env 提供，不依赖 shell 环境变量。

服务管理

# 查看状态
systemctl --user status codes-feishu-bridge
# 查看日志
journalctl --user -u codes-feishu-bridge -f
# 重启
systemctl --user restart codes-feishu-bridge

故障排查

症状	排查方法
bridge 启动后无反应	检查 `~/.codes/bridge.json` 格式，确认 secret 文件存在
飞书消息无响应	检查飞书应用权限，确认 WebSocket 模式已启用
启动报 `Cannot find codex CLI`	确认 `codexPath` 指向可执行的 codex 二进制（systemd 下用绝对路径）
回复"模型认证失败"类错误	检查 `bridge/.env` 中 `envKey` 对应的变量是否已设置
日志出现 bwrap/user namespace 警告	本机不支持沙箱，默认配置已用 `danger-full-access`，可忽略
进程重启后会话丢失	正常行为——bridge 会自动以 `thread/resume` 恢复上次会话
多项目配置不生效	确认每个项目的 `feishu.appId` 不同，每个 bot 对应一个项目

自测

node bridge/bridge.mjs --selftest

验证配置加载和基本功能，不会连接飞书。

License

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github/workflows		.github/workflows
bridge		bridge
docs		docs
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
CLAUDE.md		CLAUDE.md
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
backup.sh		backup.sh
deploy.sh		deploy.sh

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