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1. OpenRig 是什么？一个被误读但极具潜力的 CLI 工具链

OpenRig 这个名字最近在开发者社区里频繁出现，但它既不是某个新发布的 AI 模型，也不是某家大厂推出的闭源平台——它本质上是一套基于 Node.js 构建、面向本地化 AI 开发工作流的命令行工具集合（CLI toolkit），核心目标是让开发者能在不依赖云服务、不暴露敏感数据的前提下，快速搭建、调试、切换和验证本地大模型推理环境。你可能在搜索“codex cli”“cc switch local proxy failed”“unable to locate the codex cli binary”时撞见它，甚至在排查codex endpoint /responses报错时发现日志里混着openrig的路径痕迹。这恰恰说明：OpenRig 并非独立运行的“应用”，而是作为底层支撑层，悄悄嵌入在 Codex、Claude Code、ZCode 等主流本地 CLI 工具的启动链路中，承担着环境初始化、代理路由分发、模型运行时沙箱管理等关键职责。

我第一次接触 OpenRig 是在帮一位做金融合规代码审计的同事排查“claude code 执行时 internetopenurl() failed”问题。他本地装了 DeepSeek-Coder-32B-Q4_K_M，但每次调用codex run --model deepseek就卡在 proxy handshake 阶段。翻日志才发现，真正失败的不是 Codex 本身，而是它调用的openrig start --port 3001子进程因找不到openclawruntime 组件而静默退出——而openclaw正是 OpenRig 用来封装本地模型 HTTP 接口的轻量级适配器。这件事让我意识到：当前大量关于 Codex 的报错（比如cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses），80% 以上根源不在 Codex 配置，而在 OpenRig 层的环境准备缺失或版本错配。它就像厨房里的燃气灶——没人专门夸它，但一旦打不着火，整道菜就做不了。

OpenRig 的适用人群非常明确：不是给只想点几下鼠标跑 demo 的新手，而是为那些已经能手动跑通 Ollama、LM Studio 或 vLLM，但苦于多模型切换繁琐、API 端口冲突、token 管理混乱、本地调试缺乏标准化入口的中级以上开发者。它不替代模型本身，也不提供 UI，只做三件事：统一模型启动入口、隔离不同模型的网络端口与上下文、提供可脚本化的状态控制接口。如果你正面临“同一台机器上同时跑 Qwen2-7B 和 Phi-3-mini，结果 Codex 总连错端口”“每次换模型都要手动改.env里的CODEX_MODEL_URL”“想用 tmux 分屏看模型 log 却发现日志被多个进程交叉写入”这类问题，OpenRig 就是那个被低估的解法。它不炫技，但足够扎实；不流行，但直击痛点。

2. OpenRig 的整体设计逻辑：为什么选择 Node.js + tmux + CLI 组合？

2.1 核心架构：三层解耦，拒绝“全家桶”式绑定

OpenRig 的设计哲学非常务实：它刻意避免成为另一个“all-in-one”平台，而是采用清晰的三层解耦结构：

• 最底层：Runtime Adapter（运行时适配器）
  这是 OpenRig 的基石，目前主要包含openclaw（适配 Ollama/LM Studio 的 REST API）、openvllm（适配 vLLM 的 OpenAI 兼容接口）和opengguf（适配 llama.cpp 的/completion端点）。每个 Adapter 都是一个独立的 Node.js 子进程，只负责一件事：把本地模型的原始输出格式，标准化为 OpenAI 兼容的 JSON Schema（含choices[0].message.content、usage.prompt_tokens等字段）。例如openclaw启动后，会监听http://localhost:3001/v1/chat/completions，而实际请求会被它转发给http://localhost:11434/api/chat（Ollama 默认端口），再把响应重包装。这种设计让 OpenRig 天然兼容任何支持标准 API 的本地模型服务，无需修改模型本身。

• 中间层：Orchestrator（编排器）
  这是 OpenRig 的大脑，由主 CLIopenrig命令驱动。它不直接启动模型，而是根据配置文件（如~/.openrig/config.json）动态生成 tmux 会话命令，为每个模型分配独立的命名会话（如openrig-qwen2）、专属端口（如3002）、独立日志文件（/tmp/openrig-qwen2.log）和资源限制（通过ulimit -v控制内存上限）。最关键的是，Orchestrator 会维护一个内存中的端口映射表，当 Codex 发起POST /responses请求时，它能根据请求头里的X-Model-Name: qwen2-7b快速路由到对应 tmux 会话下的openclaw实例，彻底解决端口冲突问题。

• 最上层：Integration Layer（集成层）
  这一层完全开放，不内置任何具体工具。OpenRig 只提供标准化的 CLI 接口（如openrig list、openrig start --model qwen2-7b、openrig stop --all），由 Codex、Claude Code 等上层工具通过 shell 脚本或进程间通信调用。这也是为什么你在codex cli报错日志里总能看到openrig的身影——Codex 的cc switch命令本质就是执行openrig start --model $MODEL_NAME && openrig status --json，再把返回的端口写入自己的配置。OpenRig 不关心上层怎么用，只保证“启动可靠、状态可查、停止干净”。

这种设计带来的最大好处是故障隔离性。我曾在线上环境部署过一个混合模型集群：Qwen2-7B 用于代码补全，Phi-3-mini 用于文档摘要，DeepSeek-Coder 用于 SQL 生成。某天 Phi-3-mini 因量化精度问题导致openvllmAdapter 内存溢出崩溃，但其他两个模型完全不受影响，Codex 依然能正常调用 Qwen2 和 DeepSeek。因为每个模型都在独立的 tmux 会话里运行，崩溃只会 kill 对应子进程，Orchestrator 会自动标记该模型为unhealthy并跳过路由，整个系统降级运行而非全局宕机。

2.2 为什么选 Node.js？不是为了“时髦”，而是为了“可控”

很多人看到node.js就默认它是前端技术栈，但 OpenRig 选择 Node.js 的理由非常硬核：事件驱动 I/O + 成熟的进程管理 + 无编译依赖的跨平台分发。我们来拆解这三个优势：

• 事件驱动 I/O 解决高并发代理瓶颈
  OpenRig 的 Orchestrator 需要同时处理来自 Codex、ZCode、甚至自定义脚本的数百个并发/responses请求，并实时路由到不同模型实例。如果用 Python 的multiprocessing或 Go 的 goroutine，虽然也能实现，但 Node.js 的libuv事件循环在单线程处理大量短连接时，内存占用比 Python 的threading低 40% 以上（实测数据：1000 并发下，Node.js 进程 RSS 为 128MB，Python 为 185MB）。更重要的是，Node.js 的child_process.spawn对子进程的信号控制（如SIGTERM、SIGKILL）更精准，能确保openrig stop命令发出后，tmux 会话和其下的所有 Adapter 进程在 200ms 内全部退出，避免僵尸进程堆积。

• 成熟的进程管理生态降低运维复杂度
  Node.js 生态里有pm2、forever等久经考验的进程守护工具，但 OpenRig 选择“自己造轮子”——它直接调用child_process.execSync('tmux new-session -d -s openrig-qwen2')，原因在于：tmux 提供了开箱即用的会话隔离、日志捕获（tmux capture-pane -p -t openrig-qwen2 > /tmp/qwen2.log）和资源监控（tmux show-options -g | grep -i 'memory-limit'）。相比用pm2 start app.js --name qwen2，tmux 的会话名天然可作为模型标识符，openrig list命令只需tmux ls | grep openrig-就能获取所有活跃模型，无需维护额外的 PID 文件或数据库。这种“借力”思维让 OpenRig 的核心代码量控制在 800 行以内，却实现了企业级的稳定性。

• 无编译依赖的跨平台分发解决“安装地狱”
  看到热词里反复出现centos 7.9 node.js安装部署、node_modules\@opencode\cli\bin\opencode.exe 与你运行的 windows 版本不兼容，你就明白为什么 OpenRig 必须选 Node.js。它的安装包是一个纯 JS 的openrig-cli.tgz，解压后只需npm install -g（或pnpm add -g），所有依赖（包括openclaw的二进制适配器）都通过preinstall脚本自动下载对应平台的预编译版本（Linux x64、macOS arm64、Windows x64）。对比需要rustc编译的同类工具，OpenRig 在 CentOS 7.9 上npm install -g openrig一次成功，而在 Windows 上，它会自动检测系统架构，下载openclaw-win-x64.exe而非尝试编译openclaw-src。这种“零编译”特性，正是它能在金融、政务等禁用编译工具的封闭环境中落地的关键。

2.3 tmux 的不可替代性：不只是“分屏”，而是“会话操作系统”

tmux 在 OpenRig 中的角色常被低估。它远不止是Ctrl+B, D切后台的快捷键工具，而是充当了轻量级容器运行时。我们来看 OpenRig 如何榨干 tmux 的每一项能力：

• 会话命名即服务注册
  当执行openrig start --model qwen2-7b --port 3002，OpenRig 实际执行的是：

  tmux new-session -d -s openrig-qwen2-7b 'openclaw --model qwen2:7b --port 3002 --log-file /tmp/openrig-qwen2.log'

  这里openrig-qwen2-7b不是随便起的名字，而是服务发现的 key。openrig list命令通过tmux ls获取所有以openrig-开头的会话，再用tmux show-options -t openrig-qwen2-7b | grep port提取端口，最后组合成{ "model": "qwen2-7b", "status": "running", "endpoint": "http://localhost:3002/v1/chat/completions" }的 JSON 输出。整个过程不依赖 Redis 或 Consul，tmux 自身就是服务注册中心。

• Pane 分离实现日志与 stderr 隔离
  OpenRig 会为每个模型创建两个 pane：pane 0 运行openclaw主进程，pane 1 运行tail -f /tmp/openrig-qwen2.log。这样openrig logs --model qwen2-7b命令只需tmux select-pane -t openrig-qwen2-7b:0.1 && tmux capture-pane -p，就能精准捕获日志，而不会混入openclaw启动时的 stderr（如WARN: GPU memory not available, falling back to CPU）。我在调试 DeepSeek-Coder 时发现，它的量化警告日志会刷屏，但通过 tmux pane 隔离，我能单独查看业务日志，极大提升排查效率。

• 会话生命周期绑定资源回收
  openrig stop --model qwen2-7b的本质是tmux kill-session -t openrig-qwen2-7b。tmux 会自动 kill 该会话下的所有子进程（包括openclaw和其 fork 的ollama run进程），并释放端口、删除临时文件。这比手动kill -9 $(lsof -ti:3002)安全得多——后者可能误杀其他进程，而 tmux 的会话隔离保证了“杀一儆百，绝不殃及池鱼”。实测数据显示，在 50+ 模型并发启停场景下，tmux 方案的资源回收成功率 100%，而纯kill方案有 7% 概率残留僵尸进程。

3. OpenRig 的核心细节与实操要点：从安装到生产级配置

3.1 安装与环境校验：避开 90% 的“找不到 binary”错误

OpenRig 的安装看似简单，但热词中高频出现的unable to locate the codex cli binary or required runtime components和node_modules\@opencode\cli\bin\opencode.exe 与你运行的 windows 版本不兼容，几乎都源于安装环节的三个隐形陷阱。下面是我总结的“零失败”安装 checklist：

1. Node.js 版本必须严格匹配
   OpenRig 官方要求 Node.js ≥ 18.17.0，但热词里大量出现node.js 22.12+，这是因为openclaw的最新版（v0.4.2）依赖 Node.js 22 的WebAssembly.compileStreaming()API。如果你用 Node.js 18，openrig start会报ReferenceError: WebAssembly is not defined。验证方法不是node -v，而是：

   # 检查 V8 引擎版本（Node.js 22.x 对应 V8 11.8+） node -e "console.log(process.versions.v8)" # 检查 WASM 支持 node -e "console.log(typeof WebAssembly.compileStreaming)"

   如果输出undefined，立刻升级 Node.js。推荐用nvm（macOS/Linux）或nvs（Windows）管理多版本，避免污染系统 Node。

2. npm 权限与 registry 配置
   npm install -g openrig失败的常见原因是权限问题（尤其在 macOS 上）或 registry 被墙。不要用sudo npm install -g（会导致后续openrig命令权限错误），正确做法是：

   # 创建全局 node_modules 目录并授权 mkdir ~/.npm-global npm config set prefix '~/.npm-global' echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 切换国内 registry（阿里云） npm config set registry https://registry.npmmirror.com npm install -g openrig

3. Windows 用户必做的二进制兼容性检查
   热词中opencode.exe 与你运行的 windows 版本不兼容的根源是：OpenRig 的openclawAdapter 在 Windows 上提供两种二进制：openclaw-win-x64.exe（适用于 Windows 10/11 64位）和openclaw-win-arm64.exe（适用于 Surface Pro X 等 ARM 设备）。如果系统是 x64 却下载了 arm64 版，就会报错。验证方法：

   # PowerShell 中执行 [System.Environment]::Is64BitOperatingSystem # 返回 True 即为 x64 # 然后检查下载的二进制 Get-Command openclaw | %{$_.Path} | Get-Item | %{$_.VersionInfo.ProductVersion}

   如果 ProductVersion 显示arm64但系统是 x64，手动去 OpenRig GitHub Releases 下载openclaw-win-x64.exe替换~\AppData\Roaming\npm\node_modules\openrig\node_modules\openclaw\bin\下的文件。

提示：安装完成后，务必运行openrig --version和openrig doctor。后者会自动检测 Node.js 版本、tmux 是否可用、openclaw二进制权限、以及$HOME/.openrig目录是否存在。这是唯一能提前发现 90% 配置问题的命令。

3.2 配置文件深度解析：~/.openrig/config.json的每一个字段

OpenRig 的配置文件是其灵活性的核心，但官方文档语焉不详。根据我逆向分析openrig init生成的模板和实际生产环境配置，config.json的关键字段如下：

{ "models": [ { "name": "qwen2-7b", "adapter": "openclaw", "params": { "model": "qwen2:7b", "port": 3001, "num_gpu": 1, "num_ctx": 4096, "log_file": "/tmp/openrig-qwen2.log" }, "health_check": { "url": "http://localhost:3001/v1/models", "timeout": 5000, "retry": 3 } }, { "name": "phi-3-mini", "adapter": "openvllm", "params": { "model": "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct", "port": 3002, "tensor_parallel_size": 1, "gpu_memory_utilization": 0.8, "max_model_len": 4096 } } ], "orchestrator": { "default_port": 3000, "tmux_session_prefix": "openrig-", "log_dir": "/var/log/openrig", "memory_limit_mb": 8192 } }

• models[].adapter字段决定底层技术栈
  openclaw适配 Ollama/LM Studio，openvllm适配 vLLM，opengguf适配 llama.cpp。选择依据很明确：如果你的模型已用ollama run qwen2:7b跑通，选openclaw；如果已用vllm serve --model microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct启动，选openvllm。切勿混用——openclaw无法解析 vLLM 的/v1/chat/completions响应格式。

• models[].params是性能调优的黄金字段
  num_gpu（openclaw）和tensor_parallel_size（openvllm）必须与你的 GPU 数量严格匹配。我曾因在单卡 3090 上设num_gpu: 2，导致openclaw启动时 CUDA 初始化失败，日志只显示CUDA_ERROR_INVALID_VALUE。正确做法是先用nvidia-smi确认 GPU 数量，再设为 1。num_ctx（上下文长度）建议设为模型原生支持的最大值（Qwen2-7B 是 32768），但需结合memory_limit_mb计算：memory_limit_mb应 ≥num_ctx * 2（单位 MB），否则模型加载时会 OOM。

• health_check是生产环境的生命线
  OpenRig 的openrig status命令会定期调用此 URL 检查模型健康。url必须返回 HTTP 200，且响应体包含{"object":"list","data":[{"id":"qwen2:7b","object":"model"}]}结构。如果用openvllm，URL 应为http://localhost:3002/v1/models；如果用openclaw，URL 应为http://localhost:3001/v1/models。timeout和retry决定了故障检测灵敏度：timeout: 5000意味着等待 5 秒，retry: 3意味着连续 3 次失败才标记为unhealthy。在高负载场景下，建议将timeout提升至 10000，避免误判。

注意：config.json中的port字段是 OpenRig 暴露给 Codex 的端口，不是模型本身的端口。例如openclaw的params.port: 3001，意味着它监听localhost:3001，而 Ollama 仍运行在localhost:11434，openclaw内部完成端口转发。这个设计让 Codex 只需配置一个端口，就能无缝切换背后的真实模型服务。

3.3 实操流程：从零开始启动一个可被 Codex 调用的 Qwen2-7B

下面是一个完整的、经过生产环境验证的实操流程，每一步都标注了原理和避坑点：

步骤 1：准备模型文件（以 Qwen2-7B 为例）

OpenRig 本身不下载模型，它依赖你已有的本地模型。对于 Qwen2-7B，有两种主流方式：

• 方式 A：Ollama 模型（推荐新手）

  # 确保 Ollama 已安装并运行 ollama list # 应看到空列表 ollama pull qwen2:7b # 下载官方模型（约 4.2GB） ollama run qwen2:7b # 测试能否交互

  优势：一键下载，自动处理 GGUF 量化；劣势：模型存储路径固定（~/.ollama/models/），无法自定义位置。

• 方式 B：GGUF 文件直连（推荐高级用户）

  # 从 HuggingFace 下载 qwen2-7b.Q4_K_M.gguf wget https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2-7b.Q4_K_M.gguf # 创建模型目录 mkdir -p ~/models/qwen2-7b mv qwen2-7b.Q4_K_M.gguf ~/models/qwen2-7b/

  优势：完全掌控模型文件，可自由选择量化精度（Q4_K_M vs Q5_K_S）；劣势：需手动管理路径，openclaw的model参数要指向绝对路径。

实操心得：Ollama 方式下，openrig的params.model字段填qwen2:7b即可；GGUF 方式下，必须填绝对路径，如/home/user/models/qwen2-7b/qwen2-7b.Q4_K_M.gguf。填错会导致openclaw启动时报Error: model file not found，但日志里不会显示具体路径，只能通过tmux capture-pane -p -t openrig-qwen2查看 stderr。

步骤 2：初始化 OpenRig 配置

# 生成默认配置 openrig init # 编辑配置文件 nano ~/.openrig/config.json

将models数组替换为：

"models": [ { "name": "qwen2-7b", "adapter": "openclaw", "params": { "model": "qwen2:7b", "port": 3001, "num_gpu": 1, "num_ctx": 32768, "log_file": "/tmp/openrig-qwen2.log" }, "health_check": { "url": "http://localhost:3001/v1/models", "timeout": 10000, "retry": 3 } } ]

关键参数解释：num_ctx: 32768是 Qwen2-7B 的原生上下文，但需确保orchestrator.memory_limit_mb≥ 65536（32768*2），否则加载失败；log_file路径必须有写入权限，/tmp/是安全选择。

步骤 3：启动模型并验证

# 启动 Qwen2-7B openrig start --model qwen2-7b # 检查状态 openrig status --json # 查看日志（实时） openrig logs --model qwen2-7b --follow

此时，你应该看到：

• openrig status输出{"model":"qwen2-7b","status":"running","endpoint":"http://localhost:3001/v1/chat/completions"}
• openrig logs显示openclaw started on http://localhost:3001和forwarding requests to http://localhost:11434

步骤 4：对接 Codex（关键！解决cc switch local proxy failed）

Codex 的cc switch命令本质是修改其内部的CODEX_ENDPOINT环境变量。你需要：

# 设置 Codex 使用 OpenRig 的端点 export CODEX_ENDPOINT="http://localhost:3001/v1/chat/completions" # 或者永久写入 ~/.bashrc echo 'export CODEX_ENDPOINT="http://localhost:3001/v1/chat/completions"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 验证 Codex 能调用 codex chat "Hello, what is your name?" --model qwen2-7b

为什么这步能解决cc switch local proxy failed？因为 Codex 的cc switch默认尝试连接http://localhost:3000/v1/chat/completions（其内置默认端口），而 OpenRig 的 Qwen2-7B 运行在3001。手动设置CODEX_ENDPOINT后，Codex 就绕过了自己的 proxy 逻辑，直连 OpenRig，自然不再报错。

步骤 5：生产级加固（可选但强烈推荐）

• 添加 systemd 服务（Linux）
  创建/etc/systemd/system/openrig.service：

  [Unit] Description=OpenRig Model Orchestrator After=network.target [Service] Type=simple User=yourusername WorkingDirectory=/home/yourusername ExecStart=/home/yourusername/.npm-global/bin/openrig start --all Restart=always RestartSec=10 StandardOutput=journal StandardError=journal [Install] WantedBy=multi-user.target

  启用：sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl enable openrig && sudo systemctl start openrig

• Windows 任务计划程序（Windows）
  用Task Scheduler创建触发器为“登录时”的任务，操作为C:\Users\YourName\AppData\Roaming\npm\openrig.cmd start --all，并勾选“不管用户是否登录都要运行”。

4. 常见问题与排查技巧实录：从codex endpoint /responses报错到auth token unavailable

4.1 “cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses” 的根因分析

这个报错是 OpenRig 相关问题中最典型的“甩锅式错误”——它出现在 Codex 日志里，但病灶在 OpenRig。根据我处理过的 37 个真实案例，根本原因分布如下：

实战排查流程（5 分钟定位）：

1. 第一问：OpenRig 本身活没活？

   openrig status --json # 如果输出空数组 []，说明配置文件没生效或模型未定义 # 如果报错 "Error: ENOENT: no such file or directory, open '/home/user/.openrig/config.json'"，说明 init 没运行

2. 第二问：端口通不通？

   # 假设模型端口是 3001 curl -I http://localhost:3001/v1/models # 如果返回 "HTTP/1.1 200 OK"，说明 OpenRig 的 openclaw 在运行 # 如果返回 "curl: (7) Failed to connect to localhost port 3001: Connection refused"，说明 tmux 会话没起来或被 kill # 此时运行：tmux ls \| grep openrig # 应看到 openrig-qwen2-7b # 如果没有，说明 openrig start 失败，看 stderr：tmux capture-pane -p -t openrig-qwen2-7b:0.0

3. 第三问：健康检查准不准？

   # 模拟 OpenRig 的健康检查 time curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:3001/v1/models # 如果返回 000 或超时，说明 openclaw 没正确转发到 Ollama # 检查 openclaw 日志：openrig logs --model qwen2-7b \| tail -20 # 常见日志："ERROR: failed to connect to ollama at http://localhost:11434" # 这意味着 Ollama 没运行，或端口被改过（默认是 11434）

独家技巧：在openrig start后，立即运行openrig logs --model qwen2-7b --follow，然后在另一个终端执行codex chat "test"。如果 Codex 报错，你会在 openclaw 日志里第一眼看到POST /v1/chat/completions 400或502，这比看 Codex 的模糊报错直观 10 倍。

4.2 “codex auth token is unavailable” 的真相：它和 OpenRig 无关，但和你的工作流有关

这个报错经常被误认为是 OpenRig 的认证问题，但其实codex auth token是 Codex 自己的机制，用于调用其云端服务（如 Claude API）。当你用 OpenRig 本地运行时，根本不需要任何 token。报这个错，99% 的情况是你在同一个终端里，既运行了openrig start，又执行了codex login，导致 Codex 的环境变量混乱。

解决方案只有一步：

# 彻底清除 Codex 的认证状态 codex logout # 删除 Codex 的配置文件（它会重建） rm -rf ~/.codex # 重新初始化 Codex（不登录） codex init --no-login # 最后，设置本地 endpoint export CODEX_ENDPOINT="http://localhost:3001/v1/chat/completions"

实操心得：我建议为 OpenRig 工作流创建专用终端配置。在~/.bashrc里加：

alias codex-local='CODEX_ENDPOINT="http://localhost:3001/v1/chat/completions" codex'

这样，日常用codex-local chat "hello"，永远不触碰codex login，彻底规避 token 问题。

4.3 “unable to locate the codex cli binary or required runtime components” 的终极修复

这个错误的本质是 Codex 在启动时，试图加载openrig的 runtime 组件，但路径错了。热词里提到node_modules\@opencode\cli\bin\opencode.exe，说明用户可能混淆了codex和openrig的包。

正确修复步骤：

1. 确认你安装的是哪个包

   # 查看全局安装的包 npm list -g --depth=0 \| grep -E "(codex|openrig)" # 正确输出应为： # ├─ codex@1.2.3 # └─ openrig@0.4.2 # 如果只有 codex 没有 openrig，运行：npm install -g openrig

2. 检查 Codex 的依赖树

   # Codex 的 package.json 里声明了 "openrig": "^0.4.0" 作为 peerDependency # 但 npm 不会自动安装 peer deps，必须手动 npm install -g openrig@0.4.2

3. 验证二进制路径

   # Codex 启