Codex unter Linux: die Desktop-App als Preview, die CLI und was Linux noch nicht kann

Welches Codex du unter Linux nutzt

• Die ChatGPT-Desktop-App, als Preview: ein Fenster mit Codex neben Chat und Work. Das ist die Codex-GUI unter Linux. OpenAIs Anleitung behandelt Desktop-Linux; auf einem Server ohne Desktop nutzt du die CLI.
• Die Codex CLI: läuft im Terminal, auf einem Desktop oder auf einem Headless-Server, den du per SSH erreichst.
• Die IDE-Erweiterung für VS Code, Cursor oder Windsurf, wenn du lieber in deinem Editor bleibst.
• Codex cloud: Aufgaben laufen auf OpenAIs Servern, nichts von dir muss also an bleiben. Siehe Codex cloud weiter unten.

So installierst du die Codex-Desktop-App unter Linux

1. Prüf Distribution und Architektur

   Die Preview unterstützt Ubuntu 24.04 LTS und 26.04 LTS, Debian 13, Fedora 43 und 44 sowie ein aktuelles, vollständig aktualisiertes Arch Linux. Andere Distributionen funktionieren vielleicht, werden aber nicht offiziell unterstützt. Pakete gibt es für x64 und ARM64: Führ uname -m aus; x86_64 bedeutet x64, aarch64 oder arm64 bedeutet ARM64.

   uname -m

2. Lade das Paket herunter und installiere es

   Hol das Paket für deine Distribution und Architektur (siehe OpenAIs Anleitung zur Linux-App) und installiere es aus dem Ordner, in dem du es gespeichert hast. Unter Arch führt OpenAIs Installationsskript außerdem ein vollständiges System-Upgrade durch.

   # Ubuntu or Debian (ARM64: chatgpt_arm64.deb)
   sudo apt install ./chatgpt_amd64.deb
   
   # Fedora (ARM64: chatgpt.aarch64.rpm)
   sudo dnf install ./chatgpt.x86_64.rpm
   
   # Arch Linux: download install-arch.sh from
   # https://persistent.oaistatic.com/codex-app-prod/linux/install-arch.sh
   # then run it (it does a full system upgrade)
   sudo bash install-arch.sh

3. Öffne die App und wähl Codex

   Öffne ChatGPT aus deinem Anwendungsmenü oder führ chatgpt in einem Terminal aus, melde dich an und wähl Codex. Unter Wayland nutzt die App XWayland, wenn es verfügbar ist; natives Wayland ist experimentell, und du kannst es mit chatgpt --ozone-platform=wayland erzwingen.

4. Halt sie aktuell

   Updates kommen über deinen Paketmanager.

   # Ubuntu or Debian
   sudo apt update
   sudo apt install --only-upgrade chatgpt
   
   # Fedora
   sudo dnf upgrade --refresh chatgpt
   
   # Arch Linux
   sudo pacman -Syu

5. Lass lange Chats weiterlaufen

   Schalte Settings > General > Prevent sleep while running ein, das es unter macOS und Linux gibt, damit lokale Chats weiterlaufen, während du nicht am Computer bist.

Quelle: OpenAIs Codex-Doku, ChatGPT-App für Linux

So installierst du die Codex CLI unter Linux

1. Führ das Installationsskript aus

   Derselbe Befehl installiert und aktualisiert Codex; codex update spielt ebenfalls ein Update ein, wenn die installierte Version das unterstützt. Mit installiertem Node.js funktioniert auch npm install -g @openai/codex. OpenAI veröffentlicht Linux-Builds für x86_64 und aarch64.

   curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

2. Installiere bubblewrap für die Sandbox

   Die Linux-Sandbox von Codex braucht bubblewrap. Ohne bwrap im PATH greift Codex auf einen mitgelieferten Helfer zurück, der unprivilegierte User Namespaces braucht, und gibt beim Start eine Warnung aus. Unter Ubuntu 25.04 funktioniert das paketierte bubblewrap direkt; unter Ubuntu 24.04 kann die Warnung bleiben, bis du das AppArmor-Profil bwrap-userns-restrict lädst (siehe OpenAIs Doku zum Sandboxing).

   # Ubuntu or Debian
   sudo apt install bubblewrap
   
   # Fedora
   sudo dnf install bubblewrap
   
   # Ubuntu 24.04, if Codex still warns: copy the bwrap-userns-restrict
   # profile to /etc/apparmor.d/, then load it
   sudo apt install apparmor-profiles apparmor-utils
   sudo apparmor_parser -r /etc/apparmor.d/bwrap-userns-restrict

3. Melde dich an

   Führ codex aus und wähl Sign in with ChatGPT, um dein Abo zu nutzen, oder melde dich mit einem API-Key an, der zu den regulären API-Preisen abgerechnet wird. Codex cloud braucht die Anmeldung mit ChatGPT. codex login status endet mit 0, sobald du angemeldet bist.

4. Melde dich auf einem Headless-Server per Device Code an

   Ohne Browser auf der Maschine wählst du Sign in with Device Code oder führst codex login --device-auth aus, das in der Beta ist. Die Anmeldung per Device Code muss zuerst eingeschaltet werden, in deinen ChatGPT-Sicherheitseinstellungen oder von einem Workspace-Admin. Zwei andere Wege: Kopier ~/.codex/auth.json von einem Computer, auf dem die Anmeldung im Browser funktioniert hat, und behandle diese Datei wie ein Passwort; oder leite den Anmelde-Callback per SSH weiter und führ codex login auf dem Server aus.

   # On the server, with device code login turned on in ChatGPT
   codex login --device-auth
   
   # Or forward the sign-in callback from your own computer, then sign in on the server
   ssh -L 1455:localhost:1455 user@remote
   codex login

Quelle: OpenAIs Codex-Doku, Codex CLI

Noch kein Computer Use unter Linux

Mit Computer Use bedient Codex Desktop-Apps, indem es den Mauszeiger bewegt und tippt. In der Linux-Preview der Desktop-App fehlt es; laut OpenAIs Linux-Anleitung wird ein künftiges Release es ergänzen. Vorerst läuft es in der Desktop-App unter macOS und Windows.

• Arbeit, die im Terminal passiert, läuft unter Linux trotzdem: Codex führt dort Befehle aus und bearbeitet Dateien, innerhalb seiner bubblewrap-Sandbox.
• Für Aufgaben, die Desktop-Apps brauchen, nimm einen Mac oder einen Windows-PC. Unter Windows übernimmt Computer Use den Bildschirm, während es arbeitet: siehe Codex unter Windows. Für einen Mac, der immer läuft, siehe Codex auf einem Mac mini.

Eine Linux-Maschine aus der Desktop-App auf einem Mac oder PC nutzen

OpenAIs Doku zu Remote Connections führt nur Mac- und Windows-Computer als Hosts, die die ChatGPT-App auf dem Handy steuern kann, die Steuerung der Linux-Desktop-App vom Handy ist also nicht dokumentiert. Eine Linux-Maschine kann trotzdem ein SSH-Host sein: Die Desktop-App auf einem Mac oder Windows-PC öffnet Projekte darauf, und Codex führt dort Befehle aus, liest Dateien und schreibt Änderungen. Vom Handy aus steuerst du sie dann über diesen Mac oder PC.

1. Füg die Linux-Maschine zu deiner SSH-Config hinzu

   Füg auf dem Mac oder PC, auf dem die Desktop-App läuft, einen Host in ~/.ssh/config hinzu. Codex liest konkrete Host-Aliasse aus dieser Datei und ignoriert Einträge, die nur aus Mustern bestehen. Prüf, dass ssh devbox von diesem Computer aus funktioniert. Behandle es wie jeden SSH-Zugang: vertrauenswürdige Schlüssel, ein Konto mit minimalen Rechten und nichts ohne Authentifizierung, das in einem öffentlichen Netzwerk lauscht; um eine Maschine außerhalb deines Netzwerks zu erreichen, nutz ein VPN oder ein Mesh-Netzwerk-Tool.

   # ~/.ssh/config on the Mac or PC running the ChatGPT desktop app
   Host devbox
     HostName devbox.example.com
     User you
     IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519

2. Installiere Codex auf der Linux-Maschine und melde dich an

   Die App startet Codex auf der entfernten Maschine per SSH, in der Login-Shell des Remote-Nutzers, codex muss dort also im PATH liegen. Installiere es mit dem Skript oben und melde dich an, auf einem Headless-Server mit codex login --device-auth.

3. Füg den Host in der Desktop-App hinzu

   Geh zu Settings > Connections, füg den SSH-Host hinzu oder aktivier ihn und wähl einen Projektordner darauf. Ist dasselbe Git-Repository auf beiden Seiten als Projekt gespeichert, kannst du einen Chat über die Fußzeile des Chats zwischen deinem Computer und dem Linux-Host übergeben.

4. Steuere sie vom Handy aus

   Kopple dein Handy mit dem Mac oder PC, wie in Codex Remote Control beschrieben. Das Handy spricht mit diesem Computer, der an bleiben muss, und Codex erledigt die Arbeit auf der Linux-Maschine. Für einen gemieteten Server siehe Codex auf einem VPS.

Quelle: OpenAIs Codex-Doku, Remote Connections

Oder lass Codex cloud die Aufgabe ausführen

Willst du gar keine Maschine eingeschaltet lassen, führt Codex cloud Aufgaben auf OpenAIs Servern aus. Jede Aufgabe bekommt ihren eigenen Workspace und läuft weiter, während dein Computer schläft.

• Starte eine Aufgabe im Web oder in der Desktop-App mit Work in > Cloud oder unter Codex in der mobilen ChatGPT-App. Im Linux-Terminal öffnet codex cloud eine Auswahl der Cloud-Chats, codex cloud exec reicht eine Aufgabe ein und codex cloud list listet die letzten auf.
• Es braucht eine Anmeldung mit ChatGPT und ist mit einem API-Key nicht verfügbar. OpenAIs Abo-Tabelle führt es für Plus, Pro, Business und Enterprise.
• Ein Cloud-Task sieht nur seine Cloud-Umgebung. Lokale Dateien, laufende Prozesse, Browser-Anmeldungen und der VPN-Zugang deiner Maschine werden nicht übernommen, und ein Chat lässt sich nicht von deinem Computer an ihn übergeben.
• Für ein wiederverwendbares Setup legst du unter Work in > Cloud > Select environment > Create environment eine Umgebung an, mit vollem Zugriff auf das öffentliche Internet oder einer Allowlist.

Gib Codex auf deiner Linux-Maschine einen festen Job

Die Desktop-App, die CLI und SSH warten alle darauf, dass du die nächste Aufgabe startest. Crewmark macht aus einem Codex-Chat auf deiner Linux-Maschine einen KI-Mitarbeiter mit Rolle, Zielen, Arbeitszeiten und einem Heartbeat: Während seiner Arbeitszeit weckt ihn die crewmark-CLI, die unter Linux genauso läuft wie unter macOS und Windows, damit er das nächste Issue von einem gemeinsamen Board übernimmt. Die Maschine muss an bleiben, was ein Linux-Server ohnehin tut.

1. Stell einen Mitarbeiter ein

   Wähle eine Rolle aus den Rollen für KI-Mitarbeiter, etwa Softwareentwickler, und schreib seine Ziele und KPIs auf.

2. Verbinde einen Codex-Chat auf der Maschine

   Verknüpf über die crewmark-CLI einen Codex-Chat auf dem Linux-Desktop oder -Server mit dem Mitarbeiter. Diese Unterhaltung wird zum Mitarbeiter. Claude Code funktioniert auch.

3. Leg Arbeitszeiten und einen Heartbeat fest

   Nur werktags oder jeden Tag, in deiner Zeitzone, mit Zeiten, die über Mitternacht gehen können. Währenddessen weckt die CLI den Mitarbeiter alle 15, 30, 60, 120 oder 240 Minuten. Siehe, wie du Codex proaktiv machst.

4. Weise Issues aus jedem Browser zu

   Leg Issues auf dem Board unter crewmark.ai an und weise sie zu; eine Zuweisung weckt den Mitarbeiter. Braucht er ein Review oder eine Entscheidung, setzt er das Issue auf Needs action und fragt dich dort. Jobs, die du ihm geben kannst, findest du unter Anwendungsfälle für Codex.

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