新手上路(十一):学了一堆 Codex 功能不知道怎么用?10 步实战,从零交付完整项目,全程不到一块钱
2026/6/4 4:15:59 网站建设 项目流程

综合实战——用 Codex + DeepSeek V4 交付一个完整项目

Windows 10/11 · Codex CLI v0.130.0 · DeepSeek V4 Pro/Flash · dsv4-cc-proxy-tray · 2026-06-02 · 🟢 常青

一、这篇教程解决什么问题

一句话定位:前 10 篇把 Codex 的每个能力模块讲了一遍,这篇把所有知识点串起来——用 Codex + DeepSeek V4 从零交付一个完整的 Web 应用。全程记录每一步的实际 prompt、Token 消耗、费用,以及哪些步骤用了 Codex、哪些切到了 Claude Code。

项目:任务看板(Task Board)——一个轻量级 Web 应用。

  • 后端:FastAPI + SQLite(单文件架构)
  • 前端:单个 HTML 文件(内嵌 CSS + vanilla JS)

读完能得到什么

  1. 一次完整的 AI 辅助开发体验——从需求分析到部署上线,10 个步骤
  2. 每个步骤标注了用了前几期的哪个知识点
  3. 全程 Token 消耗和费用记录——项目总成本¥0.67
  4. 双轨经验总结——哪些步骤 Codex 更好、哪些步骤该切 Claude Code
  5. 可克隆的完整项目仓库

二、项目概述与准备

2.1 为什么选这个项目

选项目三原则:够简单(2-3 小时完成)、够完整(涵盖前后端+数据库+部署)、够实用(可做模板)。任务看板满足全部三条。

2.2 技术选型

组件选择理由
后端FastAPIPython 生态,Codex 熟悉
数据库SQLite零配置,单文件
前端原生 HTML/CSS/JS不引入框架复杂度
模型DeepSeek V4 Flash(日常)+ Pro(审查)省钱 + 保质量

2.3 环境准备

codex--version# v0.130.0+curl http://localhost:16889/health# {"status":"ok"}git--version# 2.30+python--version# 3.12+mkdir task-board && cd task-board git init

知识点:[(一)config.toml](新手上路(一):Codex config.toml 深度配置——模型供应商、Profile 与沙箱机制.md)

2.4 新建 AGENTS.md

# Task Board 项目 ## 技术栈 - FastAPI + SQLite(后端,单文件 main.py) - 原生 HTML/CSS/JS(前端,单文件 index.html) - Python 3.12+ ## 编码规范 - 所有函数写类型注解 - 异常不要裸 except - commit message:中文,格式 "类型: 简述"

知识点:[(五)自定义指令](新手上路(五):自定义指令与提示词工程——Codex 的行为控制体系.md)


三、10 步完整开发流程

Step 1:需求分析 → 3 分钟 · ¥0.02

"我想做一个任务看板 Web 应用。功能需求: - 创建任务(标题 + 描述 + 优先级 high/medium/low) - 三种状态:待办 / 进行中 / 已完成 - 前端单页 HTML,后端 FastAPI + SQLite 帮我做需求分析:API 端点设计、数据库表结构、前端 UI 布局、可能漏掉的需求。"

Codex 输出结构化需求文档,补充了拖拽排序、输入验证、错误处理三项。
Token: 8,000 |模型: Flash |费用: ¥0.02

知识点:[(九)prompt 设计](新手上路(九):Codex 代码审查——用 Codex 做你的第一读者.md)

Step 2:后端代码生成 → 10 分钟 · ¥0.04

"生成完整的 FastAPI + SQLite 任务看板后端。单文件 main.py。 数据模型:Task(id, title, description, priority, status, position, created_at) API:GET /api/tasks | POST /api/tasks | PUT /api/tasks/{id} | DELETE /api/tasks/{id} 启动时自动建表。title 不能为空,priority 必为 high/medium/low。CORS 全开(开发阶段)。 完整类型注解 + 错误处理。直接生成代码,不要解释。"

生成约 150 行可运行代码。追加requirements.txt(fastapi + uvicorn)。

pip install-r requirements.txt uvicorn main:app--reload curl http://localhost:8000/api/tasks# → []

Token: 18,000 |费用: ¥0.04

知识点:[(一)config.toml](新手上路(一):Codex config.toml 深度配置——模型供应商、Profile 与沙箱机制.md) + [(二)Sandbox](新手上路(二):Codex Sandbox 环境隔离——如何保护你的系统不被 AI 污染.md)

Step 3:前端代码生成 → 15 分钟 · ¥0.06

"生成任务看板前端界面。单文件 HTML(内嵌 CSS + JS)。 设计:三列布局(待办/进行中/已完成),响应式。每列显示任务数量。 任务卡片:标题、描述(可折叠)、优先级标签(high=红/medium=黄/low=绿)。 每列底部 '+ 添加任务' 按钮。点击卡片弹出编辑框。 纯 vanilla JS,API 指向 localhost:8000/api/tasks。自动刷新列表。 直接生成完整代码。"

生成约 300 行 HTML。在浏览器打开即用。

Token: 25,000 |费用: ¥0.06

知识点:[(四)MCP 设计思路](新手上路(四):Codex MCP 实战——让 Codex 连接外部世界.md) + [(八)IDE 集成](新手上路(八):Codex IDE 集成——VS Code 与终端之外的 Codex.md)

Step 4:联调 → 5 分钟 · ¥0.01

# 终端 1: uvicorn main:app --reload# 浏览器: 打开 static/index.html# 验证: 创建任务 → 出现在待办 → 切换状态 → 刷新后保持

遇到问题:

"前端 POST 返回 422。检查 JSON 格式。" → 前端 priority 字段拼写错误 "控制台 CORS 错误。" → 后端添加 allow_origins=["*"]

Token: 5,000 |费用: ¥0.01

Step 5:Pro 审查 + 重构 → 10 分钟 · ¥0.18

codex--profile heavy# 切换到 V4-Pro + max reasoning
"审查整个项目。维度:安全性、正确性、可维护性。 每个问题标注 severity 和修复建议。修完后重新审查确认。"

Pro 发现 3 个问题:缺少分页、前端 fetch 无 timeout、DELETE 不存在的任务返回 200。

Token: 30,000 |模型: Pro |费用: ¥0.18

知识点:[(六)Profiles 路由](新手上路(六):Codex 成本优化——DeepSeek V4 用户的 Token 管理与费用控制.md)

Step 6:Claude Code 交叉审查 → 5 分钟 · ¥0.25

gitdiff> changes.diff# 另一个终端:claude → /security-review
发现CodexClaude Code结论
CORS 过宽发现发现必须修
缺 rate limiting未发现发现建议加
SQL 注入风险发现误报(已用参数化查询)

交叉验证的价值:单个 AI 漏掉的东西,另一个可能发现。

费用: ¥0.25(CC)

知识点:[(七)双轨并行](新手上路(七):Codex × Claude Code 双轨并行——一个项目两套 AI 工具.md)

Step 7:部署配置 → 10 分钟 · ¥0.08

"为这个 FastAPI 项目生成部署配置: 1. Railway 部署(后端)—— SQLite → PostgreSQL 迁移代码 2. GitHub Pages 部署(前端)—— .github/workflows/deploy.yml"

Token: 35,000 |费用: ¥0.08

Step 8:CI/CD 自动审查 → 5 分钟 · ¥0

# .github/workflows/codex-review.ymlname:Codex Reviewon:[push]jobs:review:runs-on:ubuntu-latesttimeout-minutes:10steps:-uses:actions/checkout@v4with:{fetch-depth:0}-run:npm install-g @openai/codex-name:Configure Codexrun:|mkdir -p ~/.codex cat > ~/.codex/config.toml << 'TOML' model = "deepseek-v4-flash" model_provider = "deepseek" model_reasoning_effort = "medium" [model_providers.deepseek] name = "DeepSeek" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" env_key = "DEEPSEEK_API_KEY" wire_api = "responses" TOMLenv:DEEPSEEK_API_KEY:${{secrets.DEEPSEEK_API_KEY}}-name:Reviewrun:git diff HEAD~1|codex exec-p "审查。只报 blocker。"--allowedTools "read"--ephemeral

知识点:[(十)CI/CD](新手上路(十):Headless 模式与 CI CD——Codex 进入自动化流水线.md)

Step 9:文档生成 → 3 分钟 · ¥0.02

"根据 main.py 和 static/index.html 的内容,生成项目 README.md。 包含:项目简介、技术栈、安装步骤、API 文档、项目结构。"

Token: 10,000 |费用: ¥0.02

Step 10:提交 + 推送

git add-A git commit-m"feat: 完整任务看板应用"git push origin main

四、费用全景

步骤内容模型Token费用
1需求分析Flash8,000¥0.02
2后端生成Flash18,000¥0.04
3前端生成Flash25,000¥0.06
4联调修复Flash5,000¥0.01
5Pro 审查Pro30,000¥0.18
6CC 交叉审查Pro28,000¥0.25
7部署配置Flash35,000¥0.08
8CI/CD¥0
9文档Flash10,000¥0.02
合计159,000¥0.66

如果用 GPT-5.5

项目DeepSeek V4GPT-5.5(预估)
总费用¥0.66~¥8.25
省了多少省 92%

时间对比

指标实际纯手写预估
总耗时~1.5 小时~6 小时
AI 省时省 4.5 小时

五、双轨经验总结

Codex 做得特别好的

环节评分评语
后端代码生成★★★★★150 行 FastAPI 一次生成,可直接运行
前端代码生成★★★★☆300 行 HTML 一次生成,UI 超预期
部署配置★★★★☆Railway + GitHub Pages 配置准确
需求分析★★★★☆结构化输出,补充遗漏需求

Claude Code 做更好的

环节为什么
安全审查/security-review内置流程更全面
架构讨论推理风格更适合"想清楚再写"

双轨分工

Codex 负责: ✅ 代码生成——快、直接、省 token ✅ 需求分析——结构化输出 ✅ 部署配置——准确 ✅ CI/CD——exec 模式天然适合 Claude Code 负责: ✅ 安全审查——/security-review 一次性全覆盖 ✅ 交叉验证——补充 Codex 漏掉的检查项 总成本:¥0.66(Codex)+ ¥0.25(CC)= ¥0.91 只用 Codex:¥0.66(少了一层安全审查) 只用 CC:~¥2.50(同样项目需要更多 token)

六、知识点索引

步骤用到的知识点对应文章
2.3 环境准备config.toml 默认模型 + Profile(一)
2.4 AGENTS.md项目级指令文件(五)
Step 2 后端对话式 Codex + Flash 日常(一)(二)
Step 3 前端对话式 Codex(四)(八)
Step 4 联调沙箱保护(二)
Step 5 审查Profile 切换到 Pro(六)
Step 6 交叉双工具交叉验证(七)
Step 7 部署exec + GitHub Actions(十)
Step 8 CI/CD自动审查流水线(十)
四 费用全景Token 监控 + 成本计算(六)
五 双轨总结场景分工决策(七)

七、扩展阅读——本系列全部文章

编号文章
(一)config.toml 深度配置
(二)Sandbox 环境隔离
(三)日常开发工作流
(四)MCP 实战
(五)自定义指令
(六)成本优化
(七)双轨并行
(八)IDE 集成
(九)代码审查
(十)Headless 与 CI/CD
(十一)本文——综合实战

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