🏷️ 环境配置

从零装好 WSL，Windows 跑 Agent 的保姆级教程

本文介绍如何在 Windows 上安装和配置 WSL，以解决运行 AI Agent 时遇到的 PowerShell 报错问题。文章涵盖了 WSL 安装、开发环境配置、Codex CLI 运行、Windows 与 WSL 互通、安全隔离设置及环境备份导入等全流程。

如何换机恢复 Codex 工作区：项目、全局与凭据的分层备份

本文阐述了在更换电脑时，如何完整恢复 Codex 工作区。作者指出工作区包含项目仓库、全局规则和本机授权三层，不能混在一起备份。文章建议使用 GitHub 私有仓库恢复项目资产，单独备份 CodexHome 以保留跨项目技能和习惯，并强调不应迁移 Token 和 Session 等敏感凭据。最后提供了一份包含环境安装、代码克隆、重新授权和功能验证的完整恢复清单。

新手小白如何安装并配置 CC Switch

文章介绍了如何安装并配置 AI 编程 CLI 工具统一管理软件 CC Switch。它解决了 Claude Code、Codex 等工具 API Key 和配置散落的问题。教程涵盖 Node.js 环境确认、CC Switch 安装（支持 macOS）、解决环境变量冲突、添加 OpenRouter 供应商及免费模型配置的全过程，帮助新手高效管理 AI 开发工具。

LLM 工具链与环境配置讨论

文章截图展示了一场关于大型语言模型（LLM）开发工具的讨论。主要涉及开源 CLI 工具的选择、本地开发环境的重要性、模型代理设计差异，以及在不同电脑环境下进行 AI 开发的常见问题（如闲鱼二手机器、环境报错等）。参与者认为统一的训练环境对模型兼容性至关重要，并指出新手只要教程得当上手并不难。