还只会网页版问 AI？教你零基础把 DeepSeek 接进 Codex

最近发现还有不少人听说过 Codex、Claude Code 这些 AI 编程工具，但一直停留在“知道名字，不知道怎么用”的阶段。

更麻烦的是，很多人第一步就卡住了：

登录、验证、API、模型配置……每一个词都认识，连起来就不知道在说什么。

所以这篇我尽量不讲复杂概念，直接从零开始。

目标很简单：

让完全没接触过 CLI Agent 的人，也能把 DeepSeek 接进 Codex，真正体验一次 AI 自动操作电脑、创建文件、写代码和完成任务。

一、先搞明白：Codex 和 DeepSeek 到底是什么关系？

很多刚接触的人容易把它们混在一起。

可以直接把整个 AI Agent 理解成：

模型 = 大脑

Codex = 身体 + 手脚 + 工作流程

DeepSeek 负责理解你的要求、分析问题、生成下一步操作。

Codex 则负责真正执行任务，例如：

  • 读取项目文件
  • 修改代码
  • 创建文件
  • 执行终端命令
  • 检查运行结果
  • 根据报错继续修改
  • 一步步把整个任务做完

所以，把 DeepSeek 接进 Codex，本质上就是：

借 Codex 这套成熟的 Agent 框架，换一个模型作为“大脑”。

这也是我觉得它对新手很有意思的地方。

以前用网页版 AI，大多数时候是：

你问 → AI 回答 → 你自己操作。

用了 Agent 之后则变成：

你告诉它目标 → 它自己开始干活。

差距就在这里。

二、为什么我要用 DeepSeek？

原因其实非常现实：

便宜，而且 API 获取门槛比较低。

对于刚开始学 Agent 的学生来说，我并不建议一上来就在 API 里充很多钱。

先拿一个成本相对低的模型熟悉：

  • API Key 是什么
  • Token 怎么收费
  • Agent 怎么执行任务
  • Prompt 应该怎么写
  • 什么任务适合交给 AI

等这些东西真正搞明白，再考虑更强、更贵的模型。

否则最容易出现的情况就是：

工具还没学会，Token 先烧了一堆。

三、安装 Codex

首先把 Codex 对应的客户端 / 环境安装好。下载网站：

https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/download/

安装以后，有些版本并不一定会直接在桌面创建你预想中的图标，所以找不到的时候不用慌，可以直接从系统开始菜单搜索对应程序。

第一次打开时，很多人可能会卡在登录或者验证步骤。

这也是不少国内用户最容易劝退的地方。

不过我们的目标并不是死磕默认模型。

既然准备接第三方 API，那就直接配置自己的模型。

四、把 DeepSeek 接进去

这里我使用的是 CC Switch 来管理模型配置。下载链接：

https://ccswitch.io/zh/

它最大的优点就是：

不用新手自己手搓一大堆配置文件。

安装完成以后，添加一个新的模型供应商。

选择：

DeepSeek

然后填入自己的：

API Key

如果你第一次接触 API Key，可以把它简单理解成：

允许 Codex 使用你 DeepSeek API 账户的“钥匙”。

Codex 发出的模型请求，最终都会通过它计入你的 API 账户。

所以有一点一定要记住：

API Key 不要发给别人，也不要截图公开。

五、API Key 从哪里来？

进入 DeepSeek 官方 API 平台以后创建即可。官网链接：

https://platform.deepseek.com/

进入官网后用手机号码登入

登入后到这个界面，记得充值点钱

点击API key，创建API key，名字随便取一个

创建完成之后复制下来

粘贴到上面的CC SWITCH即可

账户中需要有可用余额，因为 API 与普通 DeepSeek 网页版并不是一回事。

网页版能免费聊天，并不代表 API 也永久免费。

API 一般按照 Token 使用量计费。

简单理解：

你输入得越多、模型输出得越多、Agent 工作步骤越长，花费通常也越高。

所以新手第一次测试，真的没必要让它直接搓一个几万行的大项目。

从小游戏、小工具、小网页开始最合适。

六、配置完成以后重新打开 Codex

把 DeepSeek 配好并启用以后，完全退出 Codex（如下图点击EXit即可），然后重新打开。

如果配置正常，就可以开始使用你刚刚设置的模型。

接下来就是最爽的一步：

直接给它任务。

比如我第一次测试的时候，直接让它：

在指定文件夹创建一个完整的小游戏，并确保可以直接运行。

然后我就去刷手机了。

回来以后发现，它已经自己完成了：

创建文件 → 写代码 → 调整结构 → 补功能 → 生成完整项目。

这才是 Codex 这类 Agent 真正让我觉得有意思的地方。

不是“AI 帮你写一段代码”。

而是：

AI 帮你把事情做完。

七、网页版 AI 和 Codex 到底差在哪？

这里顺便给刚接触 AI 的朋友梳理一下。

目前常见的 AI 使用方式，大概可以理解成几个阶段。

第一种：网页版 / APP

例如我们平时使用的聊天机器人。

你把问题、文档或者资料发给 AI，它进行分析，然后把结果返回给你。

优点是最简单，上手基本没有门槛。

缺点也很明显：

它通常不能直接在你的电脑里面干活。

第二种：编辑器插件

比如各种 VS Code AI 插件。

到了这个阶段，AI 已经可以直接：

读取代码、修改文件、补全程序。

如果你平时工作需要写代码、处理脚本或者维护项目，效率提升会非常明显。

第三种：AI 编辑器

整个编辑器围绕 AI 重新设计。

相比传统插件，AI 与整个项目结合得更深，可以理解更多上下文，也更适合处理稍微复杂一点的开发任务。

第四种：Agent / CLI 智能体

例如 Codex、Claude Code 这类工具。

这时候 AI 不只是“回答问题”。

它可以根据你的目标自主决定下一步做什么：

发现问题 → 修改 → 运行 → 报错 → 再修改。

这也是为什么我经常说：

Agent 并没有单纯让模型智商暴涨，而是给模型装上了手脚。

八、已经工作了，真的有必要用 Codex 吗？

我的答案是：

看你的工作里有没有适合交给 Agent 的任务。

如果只是：

“帮我润色一下邮件。”

“总结一下会议内容。”

“分析一下这份文档。”

“解释一下这段代码是什么意思。”

那网页版 AI 基本已经完全够用了。

对很多日常办公场景来说，网页版甚至是最省事的选择。

但如果你的需求开始变成：

“帮我把这个项目跑起来并修复报错。”

“按照我的要求批量修改几十个文件。”

“分析整个代码库然后加入一个新功能。”

“把一个重复的工作流程写成脚本自动化。”

“帮我检查项目、执行命令，再根据运行结果继续修改。”

这时候 Codex 这类 Agent 的优势就非常明显了。

因为职场里真正贵的往往不是“让 AI 回答一个问题”，而是：

你要不要自己花一个小时去点、改、跑、检查、返工。

Agent 真正节省的，就是这些执行时间。

所以我更推荐这样的使用方式：

先在网页版把需求和思路想清楚 → 再把明确任务交给 Codex 执行。

这通常比直接打开 Agent，然后丢一句：

“帮我把这个项目优化一下。”

靠谱得多。

尤其是工作场景里，需求越明确，AI 越容易给出真正能用的结果。

九、最后给已经工作的人一点建议

AI 工具现在真的太多了。

ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini……

Codex、Claude Code、各种 IDE、各种 Agent……

没必要每出来一个新东西，就担心自己是不是又落后了。

对于已经工作的人来说，真正重要的不是：

你用了多少个 AI 工具。

而是：

这些工具到底有没有帮你少加班、少做重复劳动、提高产出。

工具永远只是放大器。

如果一个任务本身就没有明确目标，再强的 Agent 也很难真正帮你解决问题。

但如果你已经知道自己想做什么，那这些工具确实可以把很多原本需要几个小时甚至几天处理的事情，大幅压缩。

所以如果你平时工作比较忙，我反而建议：

先学会怎么把需求描述清楚，

再学会怎么让 AI 调用工具，

最后再学会怎么把重复工作交给 Agent 自动完成。

当你跨过这一步以后，你对 AI 的理解基本就已经从：

“聊天机器人”

变成了：

“真正可以参与工作的数字同事”。

至于 Token……

等真正把它用进工作以后，

就可以开始研究一个终极技能：

怎么让公司报销。