Codex 从零做网站(上):一句话搭出宠物零食前端页面

这个案例从头到尾都在一个本地文件夹里完成。做的是一个宠物零食售卖的前端网页,做完发布到网上,别人点开链接就能访问。上篇讲页面怎么从零长出来,下篇再讲管理后台和宣传物料。

对刚上手的人来说,它最值得看的地方是节奏。每一步都先出计划,看过没问题再动手,改动全部进 Git,做完一版就发布一次。

先建目录,[……]

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Codex 自动修 CI:接上 GitHub Actions,挂了它自己改

CI 失败是开发日常里最常见的一件事,处理起来却一点不轻松。老流程走起来是这样一串动作。先收到邮件或者消息通知,再打开 CI 日志逐行看报错。然后切到本地找到出问题的代码,修复提交再推一次。等 CI 重新跑过,确认通过,最后开 PR 等人审查合并。

整条链路全靠人在中间串起来。报错信息不明确的时候还[……]

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Codex 直接控制浏览器:接上 Chrome 就能替你去点

让 Codex 碰浏览器,能干的事很具体。让它在网页里搜资料,或者打开某个站点走完一段简单点击流程。也可以把浏览器操作接进当前的任务链路,人不用离开工作区再手动去查一遍。

这里说的”控制浏览器”,准确讲是让 Codex 借助浏览器或者浏览器插件完成网页交互。不同工作区里,这个入口的名字不一定相同。叫[……]

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Codex 远程修服务器 Bug:从定位到验证走一遍

平时用 Codex CLI,默认都在本地项目里跑:代码在你机器上,它就在这台机器上改。现实里更常见的一种情况是代码根本不在你电脑上。项目部署在云服务器的 Docker 容器里,手上只有 SSH 权限,本地没有源码。线上出了 Bug,又必须马上定位。

Codex 的远程模式就是为这个场景准备的。你在本[……]

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Codex 读懂设计稿:Figma 和 Notion MCP 一起接

Figma MCP 和 Notion MCP 是两个方向完全不同,接入方式却几乎一致的插件。前者让 Codex 看得懂设计稿,后者让它进得了你的知识工作空间。两个都装在 Codex 桌面 App 里,都靠浏览器授权一次,装好之后用一个 @ 符号就能叫出来。

安装入口在同一个插件市场

打开 Codex[……]

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Codex 搭 AI 知识库:LLM Wiki 加 Obsidian 一套流程

大模型处理文档,目前最主流的做法还是 RAG,也就是检索增强生成。上传一批文件,提问时系统先检索出相关片段,再让模型基于这些片段生成回答。Notebook LM、ChatGPT 的文件上传,以及大多数企业级知识库,走的都是这条路。它成熟好用,但代价藏在一个不太显眼的地方。

RAG 缺的是积累

每一次[……]

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Codex 一句话处理飞书数据:接上飞书 CLI 就行

2026 年 3 月底,飞书把自己的 CLI 开源了。对一天大部分时间都泡在飞书里的团队来说,这件事的意义是多了一个入口。数据仍然留在这套结构里,不用导出,也不用手动翻页。在 Codex 里说一句话,就能把这些内容读出来,再顺手整理干净。下面把接入的完整路径走一遍,从装工具到跑通一个真实例子,中间容[……]

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Codex 写完文章自动配图:Obsidian 里一套流程搞定

写文章最耗时间的环节之一就是配图。找图,裁图,插到对的位置,一篇下来能磨掉不少耐心。Obsidian 本身是本地优先的知识管理工具,加上 Codex 命令行能直接调用生图模型 gpt-image-2,配图这一步就能交出去。

前提有两样,会基本的 Obsidian 操作,以及熟悉 Codex 命令行的[……]

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Codex 自己开浏览器查资料:接上 Playwright MCP 就行

改完前端代码想让 Codex 自己确认页面跑通了,光看代码它做不到。Playwright MCP 补的就是这一环。它是基于 Playwright 的 MCP 服务器。它把打开浏览器,访问网页,点击按钮,填写输入框这些操作封装成 AI 能调用的工具。读页面内容,截图,验证结果这几项也在里面。

装上之后[……]

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Codex 画架构图:接上 Draw.io MCP,AI 自己出图

介绍项目架构或者业务流程的时候,一段文字读者容易看累,一张图的理解成本低得多。Draw.io 本来就是画这类图的常用工具,官方发布自己的 MCP 之后,把它接进 Codex,画图这一步也能交出去。

它擅长画哪几类图

图类型典型用途流程图走一遍业务流程的先后顺序架构图讲清系统模块之间的关系思维导图把[……]

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