也是来尝试使用先进的AI工具了。这次尝试使用一手codex.

install

首先是通过nvm管理需要的npm(nodejs)环境，因为我这里有同时使用很多不同版本nodejs的需求。

先下载nvm:

1	curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh \| bash

然后在.zshrc中添加路径（如果没有自动添加的话）：

export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"  # This loads nvm
[ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && \. "$NVM_DIR/bash_completion"  # This loads nvm bash_completion

测试一下安装成功：

1	nvm --version

用法当然可以通过nvm --help查，这里给出几个常用的：

nvm ls # show local installed nodejs
nvm ls-remote # list remote version of nodejs

nvm install <version_num>
nvm use <version_num> # select nodejs want to use.

nvm alias default <version_num> # set a default version.

然后就可以在合适的nodejs版本下下载codex:

1	npm install -g @openai/codex

打开codex后会有三个选项：

codex login

我这里选择第三个，输入openai的API
key之后，选择相信目录下所有文件（都是我的文件为什么不相信）。

之后可以选择模型，我这里先没有选择新模型，选的是5.2:

model 5.2

然后我们就进入了codex：

codex

来验证一下功能。这是初始目录，什么都没有：

validation 1

然后给AI发送一个指令：

validation2

提示rye add以及部分命令需要联网执行，我选择相信一手openai：

outsanbox

运行结束：

done

让我来验收一下，首先查看.gitignore:

gitignore

我的评价是比我写的.gitignore好太多了。

然后再来看一看添加的packages(pyproject/toml):

[project]
name = "cim-sw"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
authors = [
    { name = "Invoker-pray", email = "jiaohongbao04@gmail.com" }
]
dependencies = [
    "torch>=2.10.0",
    "numpy>=2.4.3",
    "scipy>=1.17.1",
    "einops>=0.8.2",
    "pandas>=3.0.1",
    "tqdm>=4.67.3",
    "pyyaml>=6.0.3",
    "rich>=14.3.3",
    "typer>=0.24.1",
    "onnx>=1.20.1",
    "onnxruntime>=1.24.3",
    "h5py>=3.16.0",
]
readme = "README.md"
requires-python = ">= 3.12"
classifiers = ["Private :: Do Not Upload"]

[project.scripts]
"cim-sw" = "cim_sw:main"

[build-system]
requires = ["hatchling"]
build-backend = "hatchling.build"

[tool.rye]
managed = true
dev-dependencies = [
    "pytest>=9.0.2",
    "ruff>=0.15.6",
]

[tool.hatch.metadata]
allow-direct-references = true

[tool.hatch.build.targets.wheel]
packages = ["src/cim_sw"]