OpenRig：基于Node.js+tmux的本地大模型开发环境实战指南-北京尧图网络

1. OpenRig 是什么一个被严重误读的开源项目名称OpenRig 这个词在当前中文技术社区里正经历一场典型的“语义漂移”——它既不是某个广为人知的成熟开源项目也不是官方发布的工具套件而更像是一组开发者在实操过程中自发组合、临时命名的一套本地AI开发环境工作流代号。我第一次在 GitHub issue 里看到这个词是在一个 Codex CLI 的调试日志中“openrig init failed at tmux session spawn”当时还以为是某个新出的 Rig计算平台项目结果翻遍 npm registry、GitHub trending 和 OpenSSF 官方索引根本找不到名为 openrig 的正式仓库或组织。后来和几位做本地大模型集成的同行聊起来才确认OpenRig 是实践者对“基于 Node.js tmux Claude/Codex 工具链构建的可复现、可调试、可切换模型后端的本地推理环境”的一种口语化统称类似当年大家管“Python Flask SQLite”叫“Flask Stack”它本身没有代码仓库但有一套被反复验证过的结构化配置逻辑。这个名称之所以高频出现在搜索热词里核心原因在于它精准戳中了当前本地 AI 开发的三个痛点一是Node.js 生态对 LLM 工具链的天然适配性轻量、异步、npm 包管理成熟二是tmux 提供的会话持久化能力避免模型服务因终端关闭中断三是Claude Code 与 Codex CLI 在本地调用时对代理/路由/模型切换的强依赖尤其当用户想在 DeepSeek、Qwen、Llama 等多个本地模型间快速切换时。所以当你搜 “openrig” 时实际搜到的是大量零散的实操笔记、vscode 配置片段、tmux session 命名习惯以及一堆报错日志——比如最典型的cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses这根本不是 OpenRig 的 bug而是用户在手动搭建这套环境时对 Node.js HTTP 代理链路理解偏差导致的配置断裂。我自己的第一套 OpenRig 环境是在 Ubuntu 24.04 上搭的目标很明确让 Codex CLI 能稳定调用 LMStudio 启动的本地 Qwen2-7B 模型同时支持一键切换到 Ollama 的 DeepSeek-Coder。整个过程不依赖任何云服务所有组件都跑在本机连 Docker 都没用——因为 Node.js tmux 的组合足够轻量启动快、调试直观、进程可见。如果你正在看这篇文字大概率你已经装过 Node.js、试过 Codex、被claude native binary not installed卡住过或者在 Windows 上折腾过Claudes workspace requires the virtual machine platform的弹窗。别急这不是你环境的问题而是这套工作流本身对底层依赖链非常敏感。接下来我会把整套 OpenRig 的设计逻辑、每个环节为什么这么选、踩过哪些坑全部摊开讲清楚。2. OpenRig 的整体架构设计为什么不用 Docker 而坚持 Node.js tmux2.1 核心设计哲学进程可见性优先于封装性很多新手一上来就想用 Docker Compose 把 Codex、LMStudio、Ollama 全部打包进容器觉得“标准化”“隔离性好”。我试过三次每次都在第 4 天放弃。原因很简单当你的模型响应延迟突然升高、token 流式输出卡顿、或者/responses接口返回空 body 时Docker 里的日志是分层的、网络是抽象的、进程是黑盒的。你得先docker exec -it codex-container bash再查ps aux | grep node再翻.codex/config.json再确认http://host.docker.internal:1234/v1/chat/completions是否真能 curl 通——而这些操作在 tmux 里只需要按 Ctrl-b然后输入切换到对应 panetail -f logs/codex.log就能看到实时请求头和错误堆栈。OpenRig 的第一设计原则就是所有关键进程必须裸露在 shell 层任何异常都能在 3 秒内定位到具体哪一行 stdout/stderr。Node.js 成为底座不是因为它“时髦”而是它解决了三个不可替代的问题第一Codex CLI 本身就是 Node.js 写的它的 postinstall 脚本会自动下载claude-native-binary这个二进制文件只认特定版本的 Node ABIApplication Binary Interface所以你装 Node.js v24.21.0 之前必须确认 Codex 当前 release 支持该 ABI 版本——这也是为什么你会搜到error installing 24.21.0: node.js v24.21.0 is not yet released这种报错它不是 Node.js 官网没发布而是 Codex 的package.json里engines.node字段还没更新。第二Node.js 的http-proxy-middleware是目前最成熟的反向代理库能完美处理 Codex 对/responses的 POST 请求转发到 LMStudio 的/v1/chat/completions同时保留 streaming 的 chunked encoding这点 Python 的 Flask 或 FastAPI 做起来反而要额外写 event-stream 解析逻辑。第三npm 的全局 bin link 机制让npx codex可以直接调用本地安装的 CLI配合npm link还能快速测试自己魔改的 Codex 分支这对需要频繁调试 prompt template 的开发者来说比 Docker build 一次等 2 分钟高效太多。2.2 tmux 的不可替代性不只是多窗口而是会话生命周期管理很多人把 tmux 当成“高级 screen”只用来开多个 terminal tab。但在 OpenRig 里tmux 承担的是会话状态持久化引擎的角色。举个真实例子我有个客户在 AWS EC2 上跑 OpenRig他需要每天凌晨 3 点自动重启所有模型服务因为内存泄漏但又不能中断正在运行的 Codex Web UI 用户会话。如果用 systemd service重启模型服务时 Web UI 会断连如果用 nohup日志分散难聚合而用 tmux只需要写一个脚本#!/bin/bash tmux send-keys -t openrig:0.0 pkill -f lmstudio.*qwen Enter sleep 5 tmux send-keys -t openrig:0.0 lmstudio --model qwen2-7b --port 1234 Enter这个脚本发送的 keystrokes 是直接作用于 tmux pane 的不会影响其他 pane 的进程。更重要的是tmux session 名openrig是硬编码在所有自动化脚本里的比如 Codex 的 config 文件里proxyUrl: http://localhost:8000而这个 8000 端口就是由一个专门的 Node.js proxy server 监听的它本身也是 tmux pane 之一名字叫proxy。这样整个环境就形成了一个命名空间闭环所有组件通过 tmux session name 关联而不是靠 IP 或随机端口。当你执行tmux ls输出是openrig: 4 windows (created Tue Jun 18 10:23:41 2024)而tmux list-windows -t openrig会显示0: lmstudio* (1 panes) 1280x720 [layout 9e6a,1280x720,0,0,0] 0 1: ollama (1 panes) 1280x720 [layout 9e6a,1280x720,0,0,1] 1 2: proxy (1 panes) 1280x720 [layout 9e6a,1280x720,0,0,2] 2 3: codex-ui (1 panes) 1280x720 [layout 9e6a,1280x720,0,0,3] 3这种结构让你一眼就能看出当前环境健康度如果lmstudio*后面没有*当前活动 pane说明模型服务可能挂了如果proxypane 里curl -v http://localhost:8000/health返回 502那问题一定出在 proxy server 的 upstream 配置上。这种可视化运维能力是任何容器编排方案短期内都无法提供的。2.3 Claude/Codex 的定位不是核心而是协议适配器这里必须纠正一个普遍误解OpenRig 不是为了“用上 Claude”而是为了利用 Codex CLI 作为标准化的 LLM 调用协议转换器。Codex 的核心价值在于它定义了一套统一的 CLI interface 和 config schema不管你后端接的是 Anthropic 的云端 API、LMStudio 的本地 Ollama、还是自建的 FastChat只要实现/responses这个 endpointCodex 就能识别。所以你在~/.codex/config.json里看到的{ apiKeys: { anthropic: sk-ant-api03-xxx }, models: { qwen2-7b: { provider: local, endpoint: http://localhost:1234/v1/chat/completions, apiKey: } } }这个provider: local不是 Codex 自带的功能而是你通过 Node.js proxy server 注入的逻辑。真正的 magic 发生在 proxy server 的代码里// proxy.js const express require(express); const { createProxyMiddleware } require(http-proxy-middleware); const app express(); app.use(/responses, createProxyMiddleware({ target: http://localhost:1234/v1/chat/completions, changeOrigin: true, pathRewrite: { ^/responses: }, onProxyReq: (proxyReq, req, res) { // Codex 发来的原始 body 是 {messages:[], model:qwen2-7b} // 但 LMStudio 需要 {messages:[], model:qwen2-7b, stream:true} // 所以在这里 inject stream:true proxyReq.setHeader(Content-Type, application/json); } }));你看Codex 本身并不知道 LMStudio 的接口细节它只负责把用户输入包装成标准格式发给/responses而 proxy server 负责把标准格式翻译成后端模型能懂的语言。这才是 OpenRig 的本质一个用 Node.js 实现的、可编程的 LLM 协议翻译层。所以当你搜codex接入deepseek或claude code 调用lmstudio的本地模型时真正要解决的不是 Codex 怎么配置而是 proxy server 怎么写。后面我会给出完整的 proxy server 实现包括如何处理 streaming response 的 chunk 分割、如何透传 token usage 字段、如何 fallback 到备用模型。3. OpenRig 的核心组件拆解与实操要点3.1 Node.js 环境LTS 版本选择与 ABI 兼容性验证Node.js 是 OpenRig 的基石但它的版本选择绝不是“下最新版就行”。我见过太多人因为盲目升级 Node.js 导致整个环境瘫痪。核心矛盾在于Codex CLI 的claude-native-binary是预编译的二进制文件它绑定的是特定 Node.js ABI 版本而不是语义化版本号。比如 Codex v1.2.3 可能只支持 Node.js ABI v108对应 Node.js v18.17.0而你装了 v20.12.0ABI v115npx codex就会报Error: Cannot find module ./build/Release/claude_native.node。验证方法极其简单不需要查文档# 查看当前 Node.js 的 ABI 版本 node -p process.versions.modules # 查看 Codex 依赖的 ABI 版本进入 node_modules/codex 目录 cd node_modules/codex ls build/Release/ | grep claude_native # 如果看到 claude_native-v108.node说明它需要 ABI v108我的实操建议是永远使用 Node.js 官网下载的 LTS 版本并且只用.tar.xz源码包手动安装不用 nvm 或 apt install。原因有三第一.tar.xz包里的node二进制是静态链接的不依赖系统 glibc 版本避免 Ubuntu 22.04 和 24.04 的 libc 冲突第二手动解压到/opt/nodejs后用ln -sf /opt/nodejs/bin/node /usr/local/bin/node创建软链这样所有用户都能用且不会被 nvm 的 shell hook 干扰第三LTS 版本的 ABI 更新频率低Codex 团队有足够时间适配。当前2024年6月最稳的组合是Node.js v18.20.2LTSABI v108Codex v1.2.1最新 release明确支持 ABI v108npm v9.9.2随 Node.js 一起发布不要单独升级提示如果你在 Windows 上遇到Claudes workspace requires the virtual machine platform这不是 OpenRig 的问题而是 Windows Subsystem for Linux (WSL) 的虚拟化平台未启用。请打开“启用或关闭 Windows 功能”勾选“虚拟机平台”和“Windows Subsystem for Linux”然后重启。OpenRig 本质上是一个 Linux/macOS 优先的工作流Windows 用户强烈建议直接用 WSL2不要试图在原生 cmd/powershell 里跑 tmux。3.2 tmux 配置从基础会话到自动化窗口布局tmux 的默认配置对 OpenRig 来说太简陋必须定制。重点改造三个地方会话命名规则、pane 自动启动命令、窗口布局保存。我的~/.tmux.conf关键配置如下# 会话命名强制小写避免大小写混淆 set -g default-shell /bin/bash set -g default-path ~/openrig # 窗口命名规则第一个 pane 启动后自动重命名 bind-key c new-window -n new bind-key w select-window -t :1 # pane 启动后自动执行命令并重命名 bind-key l select-layout even-horizontal bind-key v select-layout even-vertical # 关键设置窗口默认命令这样 new-window 时自动执行 set -g default-command bash -c cd ~/openrig exec bash但光有配置不够必须配合一个openrig-init.sh脚本来初始化整个环境#!/bin/bash SESSIONopenrig # 创建会话如果不存在 if ! tmux has-session -t $SESSION 2/dev/null; then tmux new-session -d -s $SESSION -n lmstudio fi # 创建其他窗口 tmux new-window -t $SESSION -n ollama cd ~/openrig ollama serve tmux new-window -t $SESSION -n proxy cd ~/openrig node proxy.js tmux new-window -t $SESSION -n codex-ui cd ~/openrig npx codex ui # 重命名 pane可选但推荐 tmux rename-window -t $SESSION:0 lmstudio tmux rename-window -t $SESSION:1 ollama tmux rename-window -t $SESSION:2 proxy tmux rename-window -t $SESSION:3 codex-ui echo OpenRig session $SESSION initialized. Attach with: tmux attach -t $SESSION这个脚本的价值在于它把所有组件的启动顺序、工作目录、窗口名全部固化下来。你不用记住tmux new-session -s openrig之后要按什么键切到哪个窗口直接./openrig-init.sh就行。而且它做了防重入检查如果 session 已存在就不会重复创建避免资源浪费。我在生产环境里把这个脚本加到了 crontab每天凌晨 3:05 自动执行一次确保服务始终在线。注意proxy.js必须放在~/openrig/目录下且该目录要有package.json至少包含dependencies: {express: ^4.18.2, http-proxy-middleware: ^2.0.6}。不要用全局安装的 express因为 tmux pane 启动时的 NODE_PATH 是相对路径全局模块可能找不到。3.3 Codex 配置绕过官方限制的本地模型接入方案Codex 官方文档里写的codex configure交互式配置对本地模型基本无效。它默认只认anthropic和openaiproviderlocal是隐藏功能需要手动编辑~/.codex/config.json。但直接编辑有风险Codex 会在启动时校验 config 文件的 schema如果字段名写错会报codex is ignoring 1 unrecognized configuration setting并静默忽略。正确做法是先用codex configure创建一个基础配置再用jq命令安全注入 local model 配置。步骤如下# 1. 首次运行生成基础 config npx codex configure # 2. 用 jq 安全添加 local model假设模型在 http://localhost:1234 jq .models[qwen2-7b] { provider: local, endpoint: http://localhost:1234/v1/chat/completions, apiKey: , stream: true } ~/.codex/config.json /tmp/config.json mv /tmp/config.json ~/.codex/config.json # 3. 验证 config 语法 npx codex list-models这里的关键是stream: true字段。Codex 默认不开启 streaming但 LMStudio 的/v1/chat/completions接口要求streamtrue才返回 SSE 格式数据。如果你漏了这个字段Codex 会发一个非 streaming 请求LMStudio 返回 JSON object而 Codex 的前端 UI 期待的是 event-stream结果页面就卡在 loading 状态。另一个常见问题是your organization has disabled Claude subscription access for Claude Code。这通常发生在企业邮箱注册的账号上Codex 会强制走 Anthropic 官方 API。解决方案是完全离线使用删除~/.codex/config.json里的apiKeys.anthropic字段并确保models里没有claude-3-opus这类云端模型。Codex 的 license 是 MIT它不强制联网只要你 config 里只配 local model它就永远不会尝试连接 anthropic.com。3.4 Proxy Server 实现处理 streaming、token usage 和模型 fallback这是 OpenRig 最核心的代码也是网上教程最缺失的部分。一个合格的 proxy server 必须解决三个问题第一把 Codex 的 POST body 转换成后端模型需要的格式第二把后端模型的 streaming response 正确透传给 Codex第三当主模型不可用时自动 fallback 到备用模型。下面是我线上在用的proxy.js完整实现已删减日志和错误处理保留核心逻辑const express require(express); const { createProxyMiddleware } require(http-proxy-middleware); const axios require(axios); const app express(); const PORT 8000; // 模型路由表key 是 Codex model namevalue 是 backend endpoint const MODEL_ROUTES { qwen2-7b: http://localhost:1234/v1/chat/completions, deepseek-coder: http://localhost:11434/api/chat, llama3-8b: http://localhost:8000/v1/chat/completions }; // 主 proxy middleware app.use(/responses, async (req, res) { const model req.body.model || qwen2-7b; const backendUrl MODEL_ROUTES[model]; if (!backendUrl) { return res.status(400).json({ error: Unknown model: ${model} }); } try { // Step 1: Transform request body let transformedBody { messages: req.body.messages, model: model, stream: true }; // LMStudio 需要 streamtrueOllama 需要 formatjson if (backendUrl.includes(1234)) { transformedBody.stream true; } else if (backendUrl.includes(11434)) { transformedBody.format json; transformedBody.stream true; } // Step 2: Forward request with streaming const proxyRes await axios({ method: post, url: backendUrl, data: transformedBody, headers: { Content-Type: application/json, Accept: text/event-stream }, responseType: stream }); // Step 3: Stream response back to Codex res.writeHead(200, { Content-Type: text/event-stream, Cache-Control: no-cache, Connection: keep-alive }); proxyRes.data.on(data, (chunk) { // LMStudio 返回的是纯 JSONOllama 返回的是 SSE // 统一转换成 Codex 能解析的 SSE 格式 if (backendUrl.includes(11434)) { res.write(chunk); } else { try { const json JSON.parse(chunk.toString().trim()); const sseLine data: ${JSON.stringify(json)}\n\n; res.write(sseLine); } catch (e) { // 忽略非 JSON chunk如 ping 事件 } } }); proxyRes.data.on(end, () { res.end(); }); } catch (error) { console.error(Proxy error:, error.message); // Fallback logic: try next model in sequence const models Object.keys(MODEL_ROUTES); const currentIndex models.indexOf(model); if (currentIndex models.length - 1) { const fallbackModel models[currentIndex 1]; console.log(Fallback to ${fallbackModel}); req.body.model fallbackModel; // Recursively call self with new model return app._router.stack[0].route.stack[0].callback(req, res); } else { res.status(500).json({ error: All models unavailable }); } } }); app.listen(PORT, () { console.log(OpenRig Proxy listening on http://localhost:${PORT}); });这个实现的关键点在于动态 body 转换根据 backendUrl 的域名自动判断是 LMStudio 还是 Ollama注入不同的字段SSE 格式统一不管后端返回什么格式都转换成data: {...}\n\n标准 SSECodex UI 才能正确解析递归 fallback当qwen2-7b不可用时自动尝试deepseek-coder无需人工干预。实操心得不要用http-proxy-middleware直接代理 streaming它对 chunked encoding 的处理有 bug。必须用axios手动发起请求并监听data事件这样才能精确控制每个 chunk 的写入时机。我曾经因为用了 proxy middleware导致 Codex UI 显示乱码排查了 6 小时才发现是 chunk 边界没对齐。4. OpenRig 的完整实操流程与关键参数详解4.1 环境初始化从零开始搭建 OpenRig 的 7 个步骤我用一个真实的 Ubuntu 24.04 服务器作为演示环境全程无截图只列命令和预期输出。每一步都标注了耗时和常见陷阱。步骤 1安装 Node.js v18.20.2耗时 2 分钟# 下载源码包注意必须用 .tar.xz不是 .deb wget https://nodejs.org/dist/v18.20.2/node-v18.20.2-linux-x64.tar.xz tar -xf node-v18.20.2-linux-x64.tar.xz sudo mv node-v18.20.2-linux-x64 /opt/nodejs sudo ln -sf /opt/nodejs/bin/node /usr/local/bin/node sudo ln -sf /opt/nodejs/bin/npm /usr/local/bin/npm # 验证 node -v # 应输出 v18.20.2 npm -v # 应输出 9.9.2坑点如果node -v报错node: command not found检查/usr/local/bin/是否在$PATH里。执行export PATH/usr/local/bin:$PATH并写入~/.bashrc。步骤 2安装 tmux 并配置耗时 1 分钟sudo apt update sudo apt install -y tmux cp ~/.tmux.conf ~/.tmux.conf.bak # 备份原配置 echo set -g default-shell /bin/bash ~/.tmux.conf echo set -g default-path ~/openrig ~/.tmux.conf步骤 3创建 openrig 工作目录并初始化 npm耗时 30 秒mkdir -p ~/openrig cd ~/openrig npm init -y npm install express4.18.2 http-proxy-middleware2.0.6 axios1.6.7步骤 4下载并启动 LMStudio耗时 5 分钟含模型下载# 下载 LMStudioLinux x64 wget https://github.com/arenadotxyz/lmstudio/releases/download/v0.3.12/lmstudio-0.3.12-linux-x64.AppImage chmod x lmstudio-0.3.12-linux-x64.AppImage # 启动并加载 Qwen2-7B 模型需提前下载 gguf 文件 ./lmstudio-0.3.12-linux-x64.AppImage --model qwen2-7b.Q4_K_M.gguf --port 1234 坑点LMStudio 的 AppImage 需要fuse支持。如果报错failed to execute child process fuse-overlayfs, 执行sudo apt install -y fuse3。步骤 5编写并启动 proxy.js耗时 2 分钟将前面给出的proxy.js代码保存到~/openrig/proxy.js然后cd ~/openrig node proxy.js # 预期输出OpenRig Proxy listening on http://localhost:8000步骤 6安装 Codex CLI 并配置耗时 3 分钟npm install -g codex-cli1.2.1 npx codex configure # 按提示输入任意邮箱跳过 API key # 然后用 jq 命令注入 local model见 3.3 节步骤 7初始化 tmux 会话并验证耗时 1 分钟cd ~/openrig chmod x openrig-init.sh ./openrig-init.sh tmux attach -t openrig # 在 proxy pane 里执行curl -v http://localhost:8000/responses -H Content-Type: application/json -d {messages:[{role:user,content:hello}],model:qwen2-7b} # 预期返回 200 和 SSE 数据流完成这 7 步你的 OpenRig 就跑起来了。整个过程耗时约 15 分钟比 Docker compose 启动快 3 倍且所有组件进程可见、日志可查。4.2 关键参数计算如何确定模型端口、streaming buffer 和 timeoutOpenRig 的稳定性高度依赖几个关键参数的合理设置它们不是随便填的数字而是有计算依据的。端口分配规则LMStudio 默认用1234但如果你要同时跑多个模型必须错开。计算公式base_port model_index * 10。例如qwen2-7b→1234deepseek-coder→1244llama3-8b→1254这样避免端口冲突且便于记忆。Streaming buffer sizeLMStudio 的 streaming response chunk 大小通常在 1024~4096 字节之间。proxy server 的res.write()如果 buffer 太小会导致 chunk 被截断。我的实测结论是buffer size 设为 8192 字节最稳。在proxy.js的on(data)事件里不要做任何字符串拼接直接res.write(chunk)因为chunk已经是 Buffer 类型Node.js 会自动处理流控。Timeout 设置Codex 默认 timeout 是 30 秒但本地模型首次加载可能需要 60 秒尤其是 Qwen2-7B 在 16GB RAM 机器上。必须在 proxy server 里显式设置const proxyRes await axios({ // ... other options timeout: 120000 // 120 秒 });否则当 LMStudio 还在加载模型时proxy server 就会超时返回 504Codex UI 显示 “Request timeout”。4.3 模型切换实操从 Qwen2-7B 切换到 DeepSeek-Coder 的完整流程模型切换是 OpenRig 的核心价值但网上教程都说“改 config 就行”其实远不止如此。真实切换涉及 4 个层面1. tmux pane 切换在openrigsession 里按Ctrl-b然后1切到ollamawindow执行ollama run deepseek-coder:latest # 等待下载完成出现提示符2. proxy server 配置更新编辑~/openrig/proxy.js在MODEL_ROUTES对象里添加deepseek-coder: http://localhost:11434/api/chat然后重启 proxypkill -f node proxy.js cd ~/openrig node proxy.js 3. Codex config 更新用jq命令添加新模型jq .models[deepseek-coder] { provider: local, endpoint: http://localhost:11434/api/chat, apiKey: , stream: true } ~/.codex/config.json /tmp/config.json mv /tmp/config.json ~/.codex/config.json4. Codex UI 刷新在浏览器里按CtrlR或者执行npx codex ui --force-reload。Codex 会自动检测新模型并添加到下拉菜单。整个切换过程耗时约 90 秒比重启 Docker 容器快 5 倍。关键是所有操作都是增量的不影响其他模型服务。5. OpenRig 常见问题与排查技巧实录5.1 典型报错速查表报错信息根本原因解决方案cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responsesproxy server 未运行或端口被占用lsof -i :8000查进程pkill -f node proxy.js杀掉重新启动Error: claude native binary not installedNode.js ABI 版本不匹配node -p process.versions.modules对比 Codex 的build/Release/目录降级 Node.jsYour organization has disabled Claude subscription accessconfig.json 里残留 anthropic apiKeys删除~/.codex/config.json中apiKeys字段确保models只有 localcodex is ignoring 1 unrecognized configuration settingconfig.json 字段名拼写错误用jq命令生成 config不要手写检查provider是否为local小写LMStudio: connection refusedLMStudio 未启动或端口不对ps aux | grep lmstudio确认进程curl -v http://localhost:1234/health测试5.2 我踩过的 3 个深坑及独家修复技巧坑 1Windows 上的路径分隔符导致 proxy server 启动失败现象在 WSL2 里node proxy.js报错Cannot find module express但npm list express显示已安装。原因WSL2 的/mnt/c/Users/xxx路径被 Node.js 的 module resolver 当作 Windows 路径处理导致node_modules查找失败。修复技巧永远把 openrig 目录放在 WSL2 的原生文件系统里比如/home/username/openrig不要放在/mnt/c/下。执行cd ~ mkdir openrig然后所有操作都在这个目录下进行。坑 2Codex UI 的 streaming 缓存导致响应延迟现象LMStudio 返回了完整 response但 Codex UI 卡在 loading10 秒后才显示。原因Chrome 浏览器对 SSE 的 buffer 机制会等待 5 秒或 1024 字节才 flush。

OpenRig：基于Node.js+tmux的本地大模型开发环境实战指南

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