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Java篇：

• MyBatis 更新完毕
• 目前开始更新 Spring，一起深入浅出！

大数据篇 300+：

• Hadoop（已更完）
• HDFS（已更完）
• MapReduce（已更完）
• Hive（已更完）
• Flume（已更完）
• Sqoop（已更完）
• Zookeeper（已更完）
• HBase（已更完）
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• Kafka（已更完）
• Spark（已更完）
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• 数据挖掘（已更完）
• Prometheus（已更完）
• Grafana（已更完）
• 离线数仓（已更完）
• 实时数仓（正在更新…）
• Spark MLib (正在更新…)

官方地址

由 OpenAI 开源的 codex 编码助手
“Lightweight coding agent that runs in your terminal”
https://github.com/openai/codex

选择原因

它结合了 ChatGPT 级别的推理能力与实际运行代码、操作文件、迭代开发的强大功能，
并且一切都在版本控制之下完成。
简单来说，这是一种基于对话驱动的开发方式，能够理解并执行你的代码仓库。

● 零配置 —— 只需要你的 OpenAI API 密钥，即可直接使用！
● 全自动审批 —— 同时保持安全可靠，通过禁用网络访问和目录沙盒隔离来实现
● 多模态支持 —— 可以传入截图或图表，直接用于实现功能 ✨
● 完全开源 —— 你可以自由查看代码和参与贡献！

环境配置

配置推荐

● 操作系统：macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或通过 WSL2 的 Windows 11
● Node.js：22或者更新的版本
● Git（可选）：2.23+版本中内置了 PR 助手
● RAM：最低要4GB（推荐是8GB）

Node环境

注意：这里需要用到 Node.js 的环境，自行配置。
https://nodejs.org/en
官方推荐的是 Node-22 比较新的版本，可以用 nvm 来安装新的：

nvm install 22

下载完毕

使用 node 22

nvm use 22

使用 npm 全局安装 codex：

npm install -g @openai/codex

安装完毕：

拉取仓库(可跳过)

（可以不做）此外，我们拉下仓库：

git clone https://github.com/openai/codex

接着我们安装其他依赖：

npm install

配置 Key

此外我们还需要配置 OpenAI 的 Key

export export OPENAI_API_KEY="xxx"

测试使用

OpenAI

codex

启动成功：

随便测试一个，写个冒泡排序法之类的：

DeepSeek

记得输入DeepSeek的Key：

export DEEPSEEK_API_KEY=""

启动之后，如果不好使，可以切换一下model。启动后，输入"/"会有提示：

codex --provider deepseek

这里让AI写一个冒泡排序法：

配置文件

config

可以在全局上配置 Codex 的行为：

vim ~/.codex/config.json

可以看到这样的内容：

model: o4-mini
approvalMode: suggest
fullAutoErrorMode: ask-user
notify: true

大致内容如下：

Instructions

自定义的一些指令行为：

~/.codex/instructions.md

可以配置一些默认的指令行为：

- Always respond with emojis
- Only use git commands when explicitly requested