安装wsl并设置用户名和密码之后，先从开始菜单搜索启动wsl setting，在网络设置中将第一行的nat改为Mirrired。这样设置后，wsl 相当于host模式的docker，并且可以直接使用代理软件。先关闭wsl：wsl --shutdown，然后通过wsl启动，完成重启。
下面正式开始配置codex + python环境。
先安装一些必要的工具
sudo apt update & apt install unzip nano git
nodejs
第一步就是安装Node.js — 下载 Node.js®，选择linxu-fnm-npm-LTS的安装方式，给出以下安装指令。
但是安装脚本依赖
# 下载并安装 fnm：
curl -o- https://fnm.vercel.app/install | bash
# 刷新终端
source /home/szc/.bashrc
# 下载并安装 Node.js：
fnm install 24
# 验证 Node.js 版本：
node -v # Should print "v24.xx.xx".
# 验证 npm 版本：
npm -v # Should print "11.16.0".
这样nodejs就安装完成了
下面先安装codex
npm i -g @openai/codex
根据代理的情况，我这1min左右就安装完毕。也有可能安装5mins。
使用codex login启动登录，会在主体的浏览器打开一个登录网页，登录即可。
python
下面的配置uv其实可以通过codex执行，这里给出参考过程 根据Installation | uv，linux 的安装指令为：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
需要更新path，执行source $HOME/.local/bin/env
安装python
uv python install 3.12
我常用3.12版本，这里固定版本
uv python pin 3.12
R语言
这里我还配置了R 语言，专门用于绘图。根据官网R: The R Project for Statistical Computing的提示，可以去镜像站下载。清华镜像站提供的ubuntu安装指令如下：
# update indices
sudo apt update -qq
# install two helper packages we need
sudo apt install --no-install-recommends software-properties-common dirmngr
# add the signing key (by Michael Rutter) for these repos
# To verify key, run gpg --show-keys /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
# Fingerprint: E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9
wget -qO- https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu/marutter_pubkey.asc | sudo tee -a /etc/apt/trusted.gpg.d/cran_ubuntu_key.asc
# add the repo from CRAN -- lsb_release adjusts to 'noble' or 'jammy' or ... as needed
# 注意！！！ 这一步需要按ENTER 同意安装
sudo add-apt-repository "deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)-cran40/"
# install R itself
sudo apt install --no-install-recommends r-base
具体的配置参考 AI配置R绘图
在资源管理器中查看wsl文件
只需要在wsl终端中，explorer.exe .