OpenAI Codex整合Z.ai GLM-4.6编程

捡嫌发表于 2025-10-20 16:40:01

<h2>背景</h2> OpenAI Codex 是一个由 OpenAI 开发的人工智能模型，它能够理解自然语言（比如中文、英文）指令，并将其实时翻译成可工作的计算机代码。简单来说，你用日常语言告诉它你想要实现什么功能，它就能为你写出代码。技术基础： Codex 是基于 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练变换模型）系列模型进行微调的。它在海量的公开代码库（尤其是 GitHub 上的代码）和自然语言文本上进行了专门训练，因此它不仅掌握了语言规律，还深刻理解了编程语言的语法、结构和常用模式。主要功能与应用：<ul><li>代码生成：最核心的功能。例如，你可以告诉它“创建一个Python函数，计算两个日期之间的天数”，它会直接生成相应的代码。</li><li>代码补全与建议：在你编写代码时，它可以像一个经验丰富的“结对程序员”一样，为你提供下一行或下一段代码的建议。</li><li>代码解释：你可以给它一段复杂的代码，让它用自然语言解释这段代码的功能和逻辑。</li><li>代码重构与优化：帮助你改进现有代码，比如提高效率或修改bug。</li><li>语言翻译：可以在不同编程语言之间进行转换，例如将一段 Python 代码转换为 JavaScript 代码。</li></ul>与 GitHub Copilot 的关系： Codex 是驱动 GitHub Copilot（GitHub 与 OpenAI 合作推出的AI编程辅助工具）的核心技术。GitHub Copilot 作为插件集成在 VS Code 等主流代码编辑器中，为开发者提供实时的代码建议，极大地提高了编程效率。GLM-4.6 GLM-4.6 是由中国 AI 公司智谱 AI（Zhipu AI，现品牌为 Z.ai）于2025年9月下旬发布的最新一代开源大语言模型（LLM）。该模型在性能上显著超越了其前代 GLM-4.5，并特别专注于提升真实场景的代码能力、长文本处理、工具调用以及作为 AI 智能体（Agent）的应用潜力。 <h2>集成步骤</h2>如何开始 1. 安装 ```bashnpm install -g @openai/codex```或用 Homebrew： ```bashbrew install codex```2. 配置 Codex 把配置保存在 `~/.codex/config.toml`。**配置 z.ai 模型提供商** 先新建一个 z.ai 提供商。z.ai 提供与 OpenAI 兼容的 API，这是使用自定义模型的前提。 在配置文件里添加： ```toml# 在 Codex 界面里显示的名称name = "z.ai - GLM Coding Plan"# 实际请求时会在该 URL 后追加 /chat/completionsbase_url = "https://api.z.ai/api/coding/paas/v4"env_key = "Z_AI_API_KEY"```记得在 shell 里导出 `Z_AI_API_KEY` 环境变量。**创建 GLM 4.6 模型配置** 接着给要用的模型建一个 profile： ```tomlmodel = "glm-4.6"model_provider = "z_ai"```其实就是把模型名和刚才的提供商对应起来。 Windows上配置类似config.toml3. 测试 配置完成后，可直接指定 profile 启动： ```bashcodex --profile glm_4_6```这样 Codex 就会用 z.ai 提供的 GLM 4.6 模型开始工作。<h2>测试</h2>初始化/init/status选择完全授权Full Access我们初始化后，他创建了 AGENTS.md，内容如下# Repository Guidelines## Project Structure & Module Organization- Source code: `src/main/java/org/jkee/gtree/`- Test code: `src/test/java/org/jkee/gtree/`- Examples: `src/test/java/org/jkee/gtree/examples/`- Core classes: `Tree.java`, `Forest.java`, `TreeLike.java`- Builders: `src/main/java/org/jkee/gtree/builder/`- Iterators: `src/main/java/org/jkee/gtree/iterator/`## Build, Test, and Development Commands- `mvn compile`: Compile Java source code to target/classes- `mvn test`: Run JUnit tests- `mvn package`: Build JAR with dependencies- `mvn source:jar`: Generate source JAR for distribution- `mvn install`: Install to local Maven repository## Coding Style & Naming Conventions- Java 8 compatibility with standard Maven compiler plugin- Package structure: `org.jkee.gtree.*` for core classes- Class names: PascalCase (e.g., `Tree`, `Forest`, `TreeLike`)- Method names: camelCase with descriptive names (e.g., `buildTree`, `addChild`)- Use Google Guava for collections and functional programming utilities- Follow functional programming approach with immutable operations where possible## Testing Guidelines- Framework: JUnit 4.12- Test classes: Named after target class with Test suffix (e.g., TreeTest)- Test methods: camelCase prefixed with 'test' (e.g., testFilter, testMap)- Use @Before for setup and @Test for test methods- Provide example usage in src/test/java/org/jkee/gtree/examples/- Test both tree traversal methods: depth-first and breadth-first## Commit & Pull Request Guidelines- Commit messages: Use present tense and be descriptive- Maven deployment configured for releases to internal repository- Version format: Semantic versioning with SNAPSHOT suffix for development- License: Apache Software License Version 2.0Referencehttps://github.com/openai/codex/blob/main/docs/config.md 今天先到这儿，希望对AI，云原生，技术领导力，企业管理，系统架构设计与评估，团队管理, 项目管理, 产品管理，信息安全，团队建设有参考作用 , 您可能感兴趣的文章: 微服务架构设计 视频直播平台的系统架构演化 微服务与Docker介绍 Docker与CI持续集成/CD 互联网电商购物车架构演变案例 互联网业务场景下消息队列架构 互联网高效研发团队管理演进之一 消息系统架构设计演进 互联网电商搜索架构演化之一 企业信息化与软件工程的迷思 企业项目化管理介绍 软件项目成功之要素 人际沟通风格介绍一 精益IT组织与分享式领导 学习型组织与企业 企业创新文化与等级观念 组织目标与个人目标 初创公司人才招聘与管理 人才公司环境与企业文化 企业文化、团队文化与知识共享 高效能的团队建设 项目管理沟通计划 构建高效的研发与自动化运维 某大型电商云平台实践 互联网数据库架构设计思路 IT基础架构规划方案一(网络系统规划) 餐饮行业解决方案之客户分析流程 餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程 餐饮行业解决方案之业务设计流程 供应链需求调研CheckList 企业应用之性能实时度量系统演变 
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