
codel
让 AI 自己动手操作终端、浏览器和编辑器,搞定复杂开发任务。
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2472
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使用教程
环境要求
- 已安装并可正常运行 Docker(能执行 docker run)
- 至少准备一个受支持的模型环境变量:OpenAI API Key 或本地 Ollama 模型
- 宿主机需允许挂载 /var/run/docker.sock(Codel 依赖沙箱 Docker 环境)
- 宿主机 3000 端口未被占用
安装与启动步骤
-
1准备模型密钥
决定使用 OpenAI 还是本地 Ollama,先拿到对应密钥或确认 Ollama 服务已启动,后面通过环境变量传入。
-
2启动 Codel 容器
用官方预构建镜像启动,按需替换环境变量;-v 挂载 docker.sock 供沙箱使用,-p 把容器 8080 映射到本机 3000。
docker run \ -e OPEN_AI_KEY=your_open_ai_key \ -e OPEN_AI_MODEL=gpt-4-0125-preview \ -e OLLAMA_MODEL=llama2 \ -p 3000:8080 \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ ghcr.io/semanser/codel:latest -
3改用 .env 文件启动
若不想把密钥写在命令行,可把变量写进 .env 文件(格式参照 backend/.env.example),再用 --env-file 加载启动。
docker run --env-file .env \ -p 3000:8080 \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ ghcr.io/semanser/codel:latest -
4浏览器访问界面
容器启动后在浏览器打开 localhost:3000 即可开始使用 Codel,所有历史命令和输出会保存在内置 PostgreSQL 中。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPEN_AI_KEY | 否 | OpenAI API Key,使用 OpenAI 模型时必须提供 | your_open_ai_key |
OPEN_AI_MODEL | 否 | 指定 OpenAI 模型,默认 gpt-4-0125-preview | gpt-4-0125-preview |
OPEN_AI_SERVER_URL | 否 | OpenAI 服务地址,兼容 OpenAI 的第三方服务可改此项 | https://api.openai.com/v1 |
OLLAMA_MODEL | 否 | 本地 Ollama 模型名称,使用 Ollama 时指定 | llama2 |
OLLAMA_SERVER_URL | 否 | Ollama 服务地址,使用兼容 Ollama 的服务时可改 | https://host.docker.internal:11434 |
如何确认成功
容器运行后浏览器打开 http://localhost:3000,能看到 Codel 的 Web 界面即部署成功。
常见问题
Q:必须使用 Docker 部署吗?
A:README 只提供了预构建 Docker 镜像的运行方式,并强调所有操作运行在沙箱化 Docker 环境中,因此推荐且最简单的方式就是 Docker 运行。
Q:不填 OPEN_AI_KEY 能启动吗?
A:Codel 支持 OpenAI、Llama2、Ollama 等多种模型,但必须配置对应模型的环境变量之一,否则无法调用模型完成任务。
Q:本地 Ollama 跑在宿主机上,容器怎么访问?
A:OLLAMA_SERVER_URL 默认指向 host.docker.internal:11434,Docker 会自动解析到宿主机;如部署在其他机器则改成对应地址。
Q:为什么一定要挂载 /var/run/docker.sock?
A:Codel 会按任务自动挑选 Docker 镜像并在沙箱容器中执行命令,需要访问宿主机 Docker 守护进程才能创建这些容器。
Q:3000 端口被占用怎么办?
A:把命令中的 -p 3000:8080 改成其他宿主机端口,如 -p 8080:8080,然后访问对应端口即可。
注意事项
- 挂载 /var/run/docker.sock 相当于把宿主机 Docker 控制权交给容器,请在可信环境中使用。
- 环境变量可按需删减或修改,只保留你实际使用的模型相关变量即可。
- 更多可用变量可参考仓库 backend/.env.example。
核心亮点
- 真正操作环境:能直接执行终端命令、操作浏览器和编辑器,而不仅仅是生成文本
- 多模型适配:支持 OpenAI、Llama2、Ollama 等,可本地或云端部署,灵活性强
- 自主任务规划:自动分解复杂任务并逐步执行,具备自我修正能力
不足之处
- 自主操作存在误操作风险,需要沙箱或人工审核机制
- 文档/社区待观察
适用场景
- 自动化代码重构与批量修改
- 端到端测试执行与结果分析
- 跨平台信息采集与处理
替代项目
Devin、OpenDevin、AutoGPT
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