用 Rust + GPUI 重写终端：一个开源项目把 AI 编程 CLI 的状态、Token、上下文全收进了一个工作

现在做 AI 编程，手边至少挂着三四个终端窗口：Codex 在跑一个任务，Claude Code 在改另一个分支，Oh My Pi 在分析日志。每个窗口各管各的状态，Token 烧了多少全靠猜，会话一断就找不到刚才跑到哪里了。

更烦的是，项目一多，worktree 东一个西一个，SSH 密钥不知道该不该贴进提示词，跑一半要出门，手机又连不上终端。

最近有人把这个麻烦事做成了一个项目。

Codux，一个用 Rust + GPUI 原生打造的开源终端工作台。它把 Codex、Claude Code、OpenCode、Kimi Code 等 9 个以上 AI 编程 CLI 统一到一个项目级视图里，同时帮你管好实时状态、Token 统计、本地记忆、凭证隔离，还支持手机和远程主机接管会话。

Codux 不是一个编辑器，也不是又一个 AI IDE。它是一个面向重度 AI 编程 CLI 用户的控制台——当你的 agent 任务跨项目、跨机器、跨会话时，它能帮你把分散的状态收回来，让长跑任务稳得住、接得上、看得清。

1. 统一 9+ AI CLI 的项目级视图

每个 AI 编程工具都有自己的启动方式、自己的会话管理、自己的历史记录。Codux 把它们按项目组织起来，目前支持的 CLI 包括：

Codex、Claude Code / reclaude、Oh My Pi、OpenCode、Kiro CLI、Kimi Code、CodeWhale、MiMo Code、Agy

你不需要切换终端标签页去找某个项目的会话——打开 Codux，按项目看，所有 agent 的实时状态、Token 用量、历史记录一目了然。

2. Worktree 即任务：并行 agent 不再打架

多个 agent 并行工作时，最怕的就是互相干扰——A 改了文件，B 不知道，结果冲突一堆。

Codux 以 Git worktree 为核心隔离机制：每个任务保留自己的终端、Git 状态、文件和 AI 会话。不同 agent 跑在不同的 worktree 里，天然互不干扰。任务跑完了，worktree 可以独立提交或丢弃，不影响主分支。

3. Token 统计不再是黑盒

按工具、模型、项目、worktree、日期多维统计用量。这个功能对长期使用 AI 编程 CLI 的人来说挺实用——不用再自己记账，也不用等到月底账单来了才吓一跳。

4. 本地记忆：会话之间上下文不蒸发

每次启动新会话，AI 对你的项目、习惯、偏好一无所知。Codux 提供了本地记忆机制，保存项目画像、模块笔记、使用习惯，并自动注入回支持的 CLI。

注意：记忆注入依赖于各 CLI 的环境指令通道。Codex 通过 developer instructions、Claude Code 通过 --append-system-prompt、OpenCode 通过 Codux 托管的 plugin 配置。对 Kiro CLI 和 Agy 等暂未确认非侵入注入通道的工具，Codux 不会强写项目文件或用户级配置。

5. 凭证隔离：SSH 密钥和数据库密码不再贴进提示词

这是 Codux 一个很值得关注的设计。

很多人在用 AI 编程时，直接把 SSH 密钥或数据库密码贴进提示词让 agent 去用——这是凭证泄露的常见方式。Codux 的做法是：

codux-ssh：agent 只能看到配置名和主机名，连接由 wrapper 代为完成。密码和密钥在 Codux 辅助进程内部注入，永远不会进入模型上下文、会话记录或 shell 历史。
codux-db：对 MySQL / PostgreSQL / SQLite 做同样的隔离。只读配置由 wrapper 强制执行单语句白名单，模型无法自行提权。

所有支持的 CLI 都会通过 Codux 环境指令自动知道这两个命令的存在，无需额外配置。

6. 手机接力 + 远程主机：换个设备，会话不断

长 agent 任务经常跑一半要离开电脑。Codux 的解决方案：

P2P / 中继链路：桌面端、手机端、主机端之间端到端加密，能直连就走直连，网络环境不允许时自动回落到中继。
手机接力：几秒完成配对，在手机上继续同一批终端、历史和 AI 会话。
主机端（codux-agent）：把 Codux 跑在服务器、闲置 Mac 或 Linux 上，像本地一样驱动它的终端、Git 和 AI。
断线重连：恢复的是同一批正在运行的 shell 和 agent 会话，不是新建的。

注意：连接主机端功能在 2.0 版本中以 Beta 状态发布，作者明确表示”连接、配对、主机侧数据链路都还在持续测试中，可能会有粗糙的地方”。

7. 非侵入式设计：不写提示词文件，不改全局配置

Codux 使用非侵入式 wrapper 和各工具适配器注入上下文。它不会往你的仓库里写提示词文件，也不会修改 AI CLI 的全局配置。所有上下文注入都经由可审查的 wrapper 和工具适配器完成。

8. 数据自持 + 无云端

项目、终端、会话、记忆、Token 统计和凭证全都留在你自己的机器上。没有 Codux 云端，不需要注册账号。桌面端 ⇄ 手机 ⇄ 主机之间的链路也是端到端加密。

9. 像素宠物（彩蛋）

Agent 每烧一个 Token，都会喂养一只像素宠物。五维属性（智慧、混沌、夜行、体力、共情）长自你真实的工作方式和作息。可以安装自定义像素宠，也可以让老伙计退役进入传承名册。

项目作者的原话是——“毫无用处，但不可或缺。”

快速上手

安装

macOS（推荐 Homebrew）：

brew install --cask duxweb/tap/codux

macOS · Apple 芯片：直接下载 codux-macos-aarch64.dmg

macOS · Intel：直接下载 codux-macos-x86_64.dmg

Windows 11 · x64：直接下载 codux-windows-x86_64-setup.exe

移动端：Android 从 Codux Mobile 最新版本下载 APK；iOS 从 App Store 获取。

iOS 版收费说明：Codux 完全开源（GPL-3.0），桌面端与 Android 免费。iOS 定价仅用于覆盖苹果每年 99 美元的开发者费用与收入抽成，无订阅、无内购。不想付费可从源码自行编译。

启动

打开一个项目。Git worktree、项目状态和会话按项目自动就位。
在内置终端里启动你的 AI CLI——codex、claude、opencode 都行。非侵入 wrapper 自动点亮实时状态、Token 统计和记忆注入，零配置。
起身走人。手机或主机端配对一次，之后在任何地方接管同一个正在运行的会话。

主机端（codux-agent）安装

macOS / Linux：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/duxweb/codux/main/apps/agent/scripts/install.sh | sh

支持参数：--beta · --version <x.y.z> · --dir <路径> · --setup · --mirror <前缀> · --uninstall

命令速查

阶段	命令	作用
初始化	`codux config`	交互式初始化（设备名、中继），写入 codux.toml
安装为服务	`codux install`	安装为开机自启服务（launchd / systemd —user / 任务计划程序）
启动/停止	`codux start / stop`	前台启动/停止主机端
状态查看	`codux status`	是否在运行、节点 id、已配对设备数
配对	`codux qrcode / link`	显示配对二维码 / 打印配对 ticket
设备管理	`codux device`	列出已配对设备；device:del / rename / clear 管理
更新	`codux update`	下载、校验并替换当前二进制，再重启主机端
卸载	`codux uninstall`	停止并移除该服务

快捷键

操作	快捷键
新建分屏	⌘T
切换 Git 面板	⌘G
切换 AI 面板	⌘Y
切换项目	⌘1 – ⌘9

所有快捷键可在设置 → 快捷键里自定义。

架构关系

flowchart LR
  D[桌面端 - Rust/GPUI]
  M[手机端 - Flutter]
  A[主机端 - codux-agent]

  CLI[AI CLI 统一视图]
  W[Worktree 隔离]
  T[Token 统计]
  MEM[本地记忆]
  CRED[凭证隔离 - SSH/DB]

  D --> CLI
  D --> W
  D --> T
  D --> MEM
  D --> CRED

  D <-->|P2P / 中继| M
  D <-->|P2P / 中继| A
  M <-->|P2P / 中继| A

Codux 解决的是一个真实的问题：AI 编程 CLI 越来越强，但管理这些 CLI 的工具链几乎为零。

它的设计思路很清晰——不做编辑器，不做 AI IDE，只做”控制台”。统一视图、worktree 隔离、Token 统计、凭证隔离、远程接管，这些都是从实际使用场景里长出来的功能，不是堆功能。

值得注意的边界：

主机端功能目前是 Beta。如果你主要需要远程连接，建议先观望，等稳定后再上生产环境。
不是所有 AI CLI 都支持完整注入。Kiro CLI 和 Agy 暂无法注入环境指令，Codux 在这些工具上只能追踪会话状态，不会强写文件。
系统要求：桌面端需要 macOS 14.0+ 或 Windows 11；主机端支持 macOS、Linux、Windows（x86_64 与 arm64）。
如果你是重度 AI 编程 CLI 用户，项目多、agent 并行、经常换设备，Codux 值得一试。如果只是偶尔在终端里跑一次 AI 命令，那它带来的收益可能不太明显。

项目开源（GPL-3.0），GitHub 地址：https://github.com/duxweb/codux

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