最近 Codex 的可玩性越来越高了。很多人第一次使用 Codex默认会直接登录 ChatGPT 账号然后使用 OpenAI 提供的模型。但实际上Codex 并不只能调用 OpenAI 模型。只要模型服务支持 Codex 所需要的 API 协议我们完全可以把第三方模型接进 Codex。比如DeepSeek。而且现在这个方案已经不是以前那种“套一层代理”“自己做协议转换”的玩法了。截至 2026 年 8 月DeepSeek API 已经原生支持 OpenAI Responses API并针对 Codex 做了适配。DeepSeek V4 Pro 在 2026 年 8 月 13 日更新后也正式加入了 Responses API 支持。也就是说现在我们可以直接实现Codex ↓ Responses API ↓ DeepSeek API ↓ DeepSeek V4整个过程不需要自己写转发程序。这篇文章我们就从零开始配置。一、为什么要把 DeepSeek 接入 Codex首先需要明确一件事情Codex 和模型其实是两层东西。你可以简单理解成Codex AI 编程 Agent 模型 Codex 背后的大脑Codex 负责读取项目搜索代码修改文件执行 Shell 命令调用工具分析 Git自动 Debug完成多步骤开发任务而真正负责理解代码、推理和生成内容的是后面的模型。默认情况下大部分人使用的是Codex ↓ OpenAI ↓ GPT 系列模型但如果把模型供应商换掉就可以变成Codex ↓ DeepSeek ↓ DeepSeek V4这样最大的好处就是保留 Codex 这套 Agent 工作流同时使用 DeepSeek 的模型能力。二、目前 DeepSeek 有哪些模型可以用目前 DeepSeek API 主要提供两个 V4 模型模型定位deepseek-v4-flash速度快、价格低适合日常 Codingdeepseek-v4-pro能力更强适合复杂 Agent 和代码任务根据 DeepSeek 当前官方文档两款模型都已经支持 Tool Calls 和 Responses API。它们的上下文长度目前都达到了1M Context最大输出可以达到384K Tokens对于大型代码仓库、长上下文 Agent 和复杂项目分析来说这个规格已经比较夸张了。如果你只是平时写代码我更建议deepseek-v4-flash如果是大型项目复杂 Bug项目重构Agent 自动开发多步骤任务大规模代码分析则可以尝试deepseek-v4-pro三、第一步安装 Codex如果你还没有 Codex可以先安装。Codex 官方目前支持多种安装方式包括独立安装脚本、npm 和 Homebrew。我个人更推荐 npmnpminstall-gopenai/codex安装完成以后执行codex--version如果能够正常显示版本号说明安装成功。然后测试codex如果能够进入 Codex 界面就说明 Codex 本身没有问题。四、第二步获取 DeepSeek API Key接下来需要准备 DeepSeek API Key。这里需要注意DeepSeek 网页版账号和 DeepSeek API 是两套计费体系。我们这里使用的是DeepSeek API而不是直接使用网页版会员。进入 DeepSeek 开放平台后创建一个 API Key。一般格式类似sk-xxxxxxxxxxxxxxxx拿到以后先保存好。千万不要上传到 GitHub 提交到公开仓库 写进前端代码 发到公开截图里因为别人拿到这个 Key 以后就可以直接消耗你的 API 余额。五、第三步找到 Codex 配置文件Codex 的核心配置文件叫config.toml默认目录位于~/.codex/config.toml在 macOS / Linux 中可以执行cd~/.codex然后ls通常可以看到config.toml auth.json sessions ...如果没有config.toml自己创建一个即可touch~/.codex/config.toml使用 VS Code 打开code ~/.codex/config.toml或者直接vim~/.codex/config.toml六、第四步配置 DeepSeek Provider接下来就是最关键的一步。打开~/.codex/config.toml加入 DeepSeek Provider。例如使用 DeepSeek V4 Promodel deepseek-v4-pro model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-你的DeepSeekAPIKey例如model deepseek-v4-pro model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-xxxxxxxxxxxxxxxx这里最重要的其实只有几个参数。modelmodel deepseek-v4-pro指定 Codex 使用哪个模型。如果想使用 Flashmodel deepseek-v4-flashmodel_providermodel_provider deepseek告诉 Codex不要使用默认 OpenAI Provider。而是使用下面定义的[model_providers.deepseek]base_urlbase_url https://api.deepseek.com/这是 DeepSeek API 地址。DeepSeek 官方 OpenAI 兼容 API 当前就是这个地址。wire_api这一行非常关键wire_api responsesCodex 现在大量 Agent 能力建立在Responses API上。以前很多第三方模型接不了 Codex一个非常重要的原因就是只支持 /chat/completions而 Codex 需要/responses于是以前经常需要Codex ↓ Responses Proxy ↓ Chat Completions ↓ 第三方模型现在 DeepSeek 已经原生支持 Responses API所以不需要再加这一层转换。DeepSeek 官方也明确表示 Responses API 是为包括 Codex 在内的 Agent 场景增加的。因此直接wire_api responses即可。七、使用 Flash 还是 Pro如果你的主要需求是日常开发我建议先这样model deepseek-v4-flash完整配置model deepseek-v4-flash model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-xxxxxxxxxxxxxxxx如果发现任务比较复杂再切换model deepseek-v4-pro我一般会把它们理解成Flash ↓ 日常 Coding 写接口 写页面 改 Bug 写脚本 简单项目而 Pro 更适合Pro ↓ 复杂 Debug 大型项目 架构分析 项目重构 长时间 Agent 复杂工具调用八、第五步启动 Codex配置完成以后进入一个代码项目。例如cdmy-project执行codex如果配置生效Codex 启动以后应该可以看到当前模型已经变成类似deepseek-v4-pro或者deepseek-v4-flash这意味着Codex Agent DeepSeek V4已经跑起来了。九、接下来可以做什么这时候就不只是简单聊天了。比如进入一个项目cdmy-next-project codex然后直接告诉它分析一下这个项目的目录结构并告诉我这个项目是干什么的。Codex 会开始读取整个项目。你也可以继续找到这个项目的登录逻辑。或者分析为什么用户登录以后 Token 没有正确刷新。再进一步找到问题并直接修改代码。甚至运行项目检查报错修复问题并重新测试。这才是 Codex 真正有意思的地方。模型并不是单纯给你回答代码。而是进入读取代码 ↓ 分析项目 ↓ 修改文件 ↓ 执行命令 ↓ 查看结果 ↓ 继续修改 ↓ 完成任务这样的 Agent Loop。十、测试一个真实项目比如我们创建一个简单项目mkdircodex-deepseek-democdcodex-deepseek-demo初始化npminit-y然后启动codex直接告诉 Codex使用 Node.js 给我创建一个简单的 Todo API。 要求 1. 使用 Express 2. 提供新增 Todo 接口 3. 提供删除 Todo 接口 4. 提供查询 Todo 接口 5. 自动安装需要的依赖 6. 创建完成后运行项目接下来你会看到 DeepSeek 通过 Codex 开始分析任务 ↓ 创建文件 ↓ 编写代码 ↓ 安装 npm 依赖 ↓ 启动项目 ↓ 检查运行结果这就已经不是我们以前那种复制代码 ↓ 粘贴代码 ↓ 发现报错 ↓ 复制报错 ↓ 再问 AI的工作流了。而是你提出目标 ↓ Codex DeepSeek 自己执行十一、如何确认请求真的走的是 DeepSeek最简单的办法就是看 Codex 当前模型。启动codex确认显示deepseek-v4-flash或者deepseek-v4-pro另外还可以进入 DeepSeek API 控制台查看API 请求量 Token 消耗 账户余额如果运行 Codex 之后出现新的 Token 消耗基本就可以确定Codex → DeepSeek API已经正常工作。十二、常见问题一401 Unauthorized如果出现401 Unauthorized首先检查experimental_bearer_token是否填写正确。例如experimental_bearer_token sk-xxxxxxxx同时检查API Key 是否失效 API Key 是否复制完整 DeepSeek API 账户是否正常尤其不要把sk-xxxx前后多复制空格。十三、常见问题二404如果出现404 Not Found重点检查base_url当前 DeepSeek 官方地址为base_url https://api.deepseek.com/另外还要检查wire_api responses不要随便把 Codex 的请求协议改成wire_api chat否则 Codex 与上游模型之间的请求方式可能发生变化。十四、常见问题三Model Not Found例如出现model not found检查模型名称。现在应该使用deepseek-v4-flash或者deepseek-v4-pro而以前常见的deepseek-chat deepseek-reasoner已经属于旧模型命名。DeepSeek 在 2026 年 4 月发布 V4 后就已经宣布逐步停止这两个旧模型名称并转向 V4 Flash / V4 Pro。所以现在写教程不建议再继续使用deepseek-chat这种老配置。十五、常见问题四为什么网上有教程说只有 Flash 能接 Codex这个问题特别值得说一下。因为 DeepSeek 早期刚接入 Codex 时Responses API确实只有deepseek-v4-flash支持。所以网上不少早期教程都会告诉你Codex 只能使用 deepseek-v4-flash但这个信息已经发生变化。2026 年 8 月 13 日DeepSeek V4 Pro 正式更新并增加了原生 Responses API 支持和针对 Codex 的适配。目前最新模型文档也已经把deepseek-v4-flash deepseek-v4-pro两款模型的 Responses API 都标记为支持。所以现在Flash → 可以 Pro → 也可以如果你看到旧文章说 Pro 不支持注意看一下教程发布时间。十六、ChatGPT Codex 和 DeepSeek Codex 有什么区别这里还需要注意一个概念。我们没有“安装一个 DeepSeek 版 Codex”。Codex 本身还是OpenAI Codex只是把底层模型 Provider 换成了DeepSeek所以整个架构其实是┌── OpenAI GPT │ Codex Agent ─────┼── DeepSeek V4 │ ├── 本地模型 │ └── 其他 Responses API这也是我觉得 Codex 接下来非常有意思的一点。Agent Harness 和模型正在逐渐分离。以前我们会说我在用 GPT。以后更可能变成我在使用 Codex但是底层跑的是 DeepSeek。甚至针对不同任务使用不同模型。十七、最终配置总结如果你不想看前面的内容只想直接配置可以参考下面这一份。DeepSeek V4 Flashmodel deepseek-v4-flash model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-你的APIKey然后codex即可。DeepSeek V4 Pro只需要把model deepseek-v4-flash修改成model deepseek-v4-pro完整配置model deepseek-v4-pro model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-你的APIKey重新启动codex即可。十八、最后我觉得 DeepSeek 接入 Codex 这件事情真正值得关注的并不是“Codex 又多了一个模型。”而是另外一个趋势Agent 和模型正在解耦。Codex 可以负责代码理解 文件操作 Shell Git 工具调用 任务规划 Agent Loop而模型只需要负责最核心的理解 推理 决策 生成这意味着以后我们使用 AI 编程工具很可能不会再纠结到底用哪个 AI IDE而会变成我喜欢哪套 Agent Harness 我想给它接哪个模型Codex GPT 是一种组合。Codex DeepSeek 同样也是一种组合。甚至以后还会出现Codex 本地模型 Codex 国产模型 Codex 自研模型 Codex 企业内部模型当模型能够通过统一协议接入 Agent Harness 后整个 AI Coding 的玩法就完全不一样了。而现在 DeepSeek 原生支持 Responses API其实就是在向这个方向继续推进。如果你本身已经在使用 Codex又想测试一下 DeepSeek V4 的 Coding 和 Agent 能力那么现在已经可以直接把它接进去跑了。
最近 Codex 的可玩性越来越高了。很多人第一次使用 Codex默认会直接登录 ChatGPT 账号然后使用 OpenAI 提供的模型。但实际上Codex 并不只能调用 OpenAI 模型。只要模型服务支持 Codex 所需要的 API 协议我们完全可以把第三方模型接进 Codex。比如DeepSeek。而且现在这个方案已经不是以前那种“套一层代理”“自己做协议转换”的玩法了。截至 2026 年 8 月DeepSeek API 已经原生支持 OpenAI Responses API并针对 Codex 做了适配。DeepSeek V4 Pro 在 2026 年 8 月 13 日更新后也正式加入了 Responses API 支持。也就是说现在我们可以直接实现Codex ↓ Responses API ↓ DeepSeek API ↓ DeepSeek V4整个过程不需要自己写转发程序。这篇文章我们就从零开始配置。一、为什么要把 DeepSeek 接入 Codex首先需要明确一件事情Codex 和模型其实是两层东西。你可以简单理解成Codex AI 编程 Agent 模型 Codex 背后的大脑Codex 负责读取项目搜索代码修改文件执行 Shell 命令调用工具分析 Git自动 Debug完成多步骤开发任务而真正负责理解代码、推理和生成内容的是后面的模型。默认情况下大部分人使用的是Codex ↓ OpenAI ↓ GPT 系列模型但如果把模型供应商换掉就可以变成Codex ↓ DeepSeek ↓ DeepSeek V4这样最大的好处就是保留 Codex 这套 Agent 工作流同时使用 DeepSeek 的模型能力。二、目前 DeepSeek 有哪些模型可以用目前 DeepSeek API 主要提供两个 V4 模型模型定位deepseek-v4-flash速度快、价格低适合日常 Codingdeepseek-v4-pro能力更强适合复杂 Agent 和代码任务根据 DeepSeek 当前官方文档两款模型都已经支持 Tool Calls 和 Responses API。它们的上下文长度目前都达到了1M Context最大输出可以达到384K Tokens对于大型代码仓库、长上下文 Agent 和复杂项目分析来说这个规格已经比较夸张了。如果你只是平时写代码我更建议deepseek-v4-flash如果是大型项目复杂 Bug项目重构Agent 自动开发多步骤任务大规模代码分析则可以尝试deepseek-v4-pro三、第一步安装 Codex如果你还没有 Codex可以先安装。Codex 官方目前支持多种安装方式包括独立安装脚本、npm 和 Homebrew。我个人更推荐 npmnpminstall-gopenai/codex安装完成以后执行codex--version如果能够正常显示版本号说明安装成功。然后测试codex如果能够进入 Codex 界面就说明 Codex 本身没有问题。四、第二步获取 DeepSeek API Key接下来需要准备 DeepSeek API Key。这里需要注意DeepSeek 网页版账号和 DeepSeek API 是两套计费体系。我们这里使用的是DeepSeek API而不是直接使用网页版会员。进入 DeepSeek 开放平台后创建一个 API Key。一般格式类似sk-xxxxxxxxxxxxxxxx拿到以后先保存好。千万不要上传到 GitHub 提交到公开仓库 写进前端代码 发到公开截图里因为别人拿到这个 Key 以后就可以直接消耗你的 API 余额。五、第三步找到 Codex 配置文件Codex 的核心配置文件叫config.toml默认目录位于~/.codex/config.toml在 macOS / Linux 中可以执行cd~/.codex然后ls通常可以看到config.toml auth.json sessions ...如果没有config.toml自己创建一个即可touch~/.codex/config.toml使用 VS Code 打开code ~/.codex/config.toml或者直接vim~/.codex/config.toml六、第四步配置 DeepSeek Provider接下来就是最关键的一步。打开~/.codex/config.toml加入 DeepSeek Provider。例如使用 DeepSeek V4 Promodel deepseek-v4-pro model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-你的DeepSeekAPIKey例如model deepseek-v4-pro model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-xxxxxxxxxxxxxxxx这里最重要的其实只有几个参数。modelmodel deepseek-v4-pro指定 Codex 使用哪个模型。如果想使用 Flashmodel deepseek-v4-flashmodel_providermodel_provider deepseek告诉 Codex不要使用默认 OpenAI Provider。而是使用下面定义的[model_providers.deepseek]base_urlbase_url https://api.deepseek.com/这是 DeepSeek API 地址。DeepSeek 官方 OpenAI 兼容 API 当前就是这个地址。wire_api这一行非常关键wire_api responsesCodex 现在大量 Agent 能力建立在Responses API上。以前很多第三方模型接不了 Codex一个非常重要的原因就是只支持 /chat/completions而 Codex 需要/responses于是以前经常需要Codex ↓ Responses Proxy ↓ Chat Completions ↓ 第三方模型现在 DeepSeek 已经原生支持 Responses API所以不需要再加这一层转换。DeepSeek 官方也明确表示 Responses API 是为包括 Codex 在内的 Agent 场景增加的。因此直接wire_api responses即可。七、使用 Flash 还是 Pro如果你的主要需求是日常开发我建议先这样model deepseek-v4-flash完整配置model deepseek-v4-flash model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-xxxxxxxxxxxxxxxx如果发现任务比较复杂再切换model deepseek-v4-pro我一般会把它们理解成Flash ↓ 日常 Coding 写接口 写页面 改 Bug 写脚本 简单项目而 Pro 更适合Pro ↓ 复杂 Debug 大型项目 架构分析 项目重构 长时间 Agent 复杂工具调用八、第五步启动 Codex配置完成以后进入一个代码项目。例如cdmy-project执行codex如果配置生效Codex 启动以后应该可以看到当前模型已经变成类似deepseek-v4-pro或者deepseek-v4-flash这意味着Codex Agent DeepSeek V4已经跑起来了。九、接下来可以做什么这时候就不只是简单聊天了。比如进入一个项目cdmy-next-project codex然后直接告诉它分析一下这个项目的目录结构并告诉我这个项目是干什么的。Codex 会开始读取整个项目。你也可以继续找到这个项目的登录逻辑。或者分析为什么用户登录以后 Token 没有正确刷新。再进一步找到问题并直接修改代码。甚至运行项目检查报错修复问题并重新测试。这才是 Codex 真正有意思的地方。模型并不是单纯给你回答代码。而是进入读取代码 ↓ 分析项目 ↓ 修改文件 ↓ 执行命令 ↓ 查看结果 ↓ 继续修改 ↓ 完成任务这样的 Agent Loop。十、测试一个真实项目比如我们创建一个简单项目mkdircodex-deepseek-democdcodex-deepseek-demo初始化npminit-y然后启动codex直接告诉 Codex使用 Node.js 给我创建一个简单的 Todo API。 要求 1. 使用 Express 2. 提供新增 Todo 接口 3. 提供删除 Todo 接口 4. 提供查询 Todo 接口 5. 自动安装需要的依赖 6. 创建完成后运行项目接下来你会看到 DeepSeek 通过 Codex 开始分析任务 ↓ 创建文件 ↓ 编写代码 ↓ 安装 npm 依赖 ↓ 启动项目 ↓ 检查运行结果这就已经不是我们以前那种复制代码 ↓ 粘贴代码 ↓ 发现报错 ↓ 复制报错 ↓ 再问 AI的工作流了。而是你提出目标 ↓ Codex DeepSeek 自己执行十一、如何确认请求真的走的是 DeepSeek最简单的办法就是看 Codex 当前模型。启动codex确认显示deepseek-v4-flash或者deepseek-v4-pro另外还可以进入 DeepSeek API 控制台查看API 请求量 Token 消耗 账户余额如果运行 Codex 之后出现新的 Token 消耗基本就可以确定Codex → DeepSeek API已经正常工作。十二、常见问题一401 Unauthorized如果出现401 Unauthorized首先检查experimental_bearer_token是否填写正确。例如experimental_bearer_token sk-xxxxxxxx同时检查API Key 是否失效 API Key 是否复制完整 DeepSeek API 账户是否正常尤其不要把sk-xxxx前后多复制空格。十三、常见问题二404如果出现404 Not Found重点检查base_url当前 DeepSeek 官方地址为base_url https://api.deepseek.com/另外还要检查wire_api responses不要随便把 Codex 的请求协议改成wire_api chat否则 Codex 与上游模型之间的请求方式可能发生变化。十四、常见问题三Model Not Found例如出现model not found检查模型名称。现在应该使用deepseek-v4-flash或者deepseek-v4-pro而以前常见的deepseek-chat deepseek-reasoner已经属于旧模型命名。DeepSeek 在 2026 年 4 月发布 V4 后就已经宣布逐步停止这两个旧模型名称并转向 V4 Flash / V4 Pro。所以现在写教程不建议再继续使用deepseek-chat这种老配置。十五、常见问题四为什么网上有教程说只有 Flash 能接 Codex这个问题特别值得说一下。因为 DeepSeek 早期刚接入 Codex 时Responses API确实只有deepseek-v4-flash支持。所以网上不少早期教程都会告诉你Codex 只能使用 deepseek-v4-flash但这个信息已经发生变化。2026 年 8 月 13 日DeepSeek V4 Pro 正式更新并增加了原生 Responses API 支持和针对 Codex 的适配。目前最新模型文档也已经把deepseek-v4-flash deepseek-v4-pro两款模型的 Responses API 都标记为支持。所以现在Flash → 可以 Pro → 也可以如果你看到旧文章说 Pro 不支持注意看一下教程发布时间。十六、ChatGPT Codex 和 DeepSeek Codex 有什么区别这里还需要注意一个概念。我们没有“安装一个 DeepSeek 版 Codex”。Codex 本身还是OpenAI Codex只是把底层模型 Provider 换成了DeepSeek所以整个架构其实是┌── OpenAI GPT │ Codex Agent ─────┼── DeepSeek V4 │ ├── 本地模型 │ └── 其他 Responses API这也是我觉得 Codex 接下来非常有意思的一点。Agent Harness 和模型正在逐渐分离。以前我们会说我在用 GPT。以后更可能变成我在使用 Codex但是底层跑的是 DeepSeek。甚至针对不同任务使用不同模型。十七、最终配置总结如果你不想看前面的内容只想直接配置可以参考下面这一份。DeepSeek V4 Flashmodel deepseek-v4-flash model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-你的APIKey然后codex即可。DeepSeek V4 Pro只需要把model deepseek-v4-flash修改成model deepseek-v4-pro完整配置model deepseek-v4-pro model_provider deepseek preferred_auth_method apikey forced_login_method api model_reasoning_effort high [model_providers.deepseek] name DeepSeek base_url https://api.deepseek.com/ wire_api responses experimental_bearer_token sk-你的APIKey重新启动codex即可。十八、最后我觉得 DeepSeek 接入 Codex 这件事情真正值得关注的并不是“Codex 又多了一个模型。”而是另外一个趋势Agent 和模型正在解耦。Codex 可以负责代码理解 文件操作 Shell Git 工具调用 任务规划 Agent Loop而模型只需要负责最核心的理解 推理 决策 生成这意味着以后我们使用 AI 编程工具很可能不会再纠结到底用哪个 AI IDE而会变成我喜欢哪套 Agent Harness 我想给它接哪个模型Codex GPT 是一种组合。Codex DeepSeek 同样也是一种组合。甚至以后还会出现Codex 本地模型 Codex 国产模型 Codex 自研模型 Codex 企业内部模型当模型能够通过统一协议接入 Agent Harness 后整个 AI Coding 的玩法就完全不一样了。而现在 DeepSeek 原生支持 Responses API其实就是在向这个方向继续推进。如果你本身已经在使用 Codex又想测试一下 DeepSeek V4 的 Coding 和 Agent 能力那么现在已经可以直接把它接进去跑了。
![[光学原理与应用-521]：对光的错误理解与纠偏](http://pic.xiahunao.cn/yaotu/[光学原理与应用-521]：对光的错误理解与纠偏)
