MuJoCo 木块自由落体这件事卡人的地方往往不在物理引擎本身而在最后一百米环境全部装好了01_mujoco_helloworld.py 还没影子脚本生成出来也不敢确定是否真的跑通。这篇的做法是把「生成 执行」这一环交给已经配好的 Codex让它走 TaoToken 的兼容通道产出脚本再在 t800 环境里实跑。动手前先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册账号、创建一把 KeyCodex 的 base_url 填 https://taotoken.net/api剩下的就是 Miniconda、mujoco3.4 和那个从 1 米高落下来的木块。原文的路径其实很清楚建环境、装包、生成脚本、执行看输出。缺的只是「生成和执行到底由谁来做有没有留下证据」。下面按原文的步骤顺序走一遍把需要人工确认的地方全部标出来。1. t800 环境装完 mujoco3.4 之后01_mujoco_helloworld.py 还缺一个人来写1.1 Miniconda 建 t800 与三个包的真实顺序先别急着让任何工具写代码。MuJoCo 这类仿真库对环境很挑Python 小版本和 numpy 的 ABI 对不上报错能绕很久。原始文章用的是 Miniconda原因就是环境隔离干净不会把 base 里的老包带进来。命令照抄即可顺序不要改conda create --name t800 python3.11 conda activate t800 pip install pinocchio mujoco3.4 numpy2.3.5这三行看起来简单但有两个坑。第一conda create之后必须重新conda activate t800如果只是在旧终端里激活过一次新开的窗口很可能还停在 base后面pip install全部装错地方。第二pinocchio 走的是 conda-forge 或 pip 的预编译轮子它对 numpy 的版本有要求跟 mujoco3.4 需要的版本未必完全一致所以三个包最好在同一条pip install里一次装完让解析器统一选版本而不是装一个跑一次。装完之后建议再确认一下当前解释器是谁which python python -c import sys; print(sys.executable)输出路径里应该带envs/t800。这一步花十秒能省掉后面「明明装了却 import 不到」的半小时。1.2 装完先自检三段 import 不报错再谈生成代码环境装好后的第一件事不是让 Codex 写脚本而是自己确认三个包都能导入。三条命令分开跑哪一条炸了一眼就能看出是谁的问题python -c import mujoco; print(mujoco.__version__) python -c import numpy; print(numpy.__version__) python -c import pinocchio; print(pinocchio.__version__)mujoco 那条应该打印 3.4.xnumpy 那条应该打印 2.3.5 一类的版本号。如果 mujoco 报ModuleNotFoundError八成是激活错了环境如果 numpy 报的是ImportError: numpy.core.multiarray failed to import这类二进制层面的错说明有包编译时用的是另一套 numpy最省事的办法是回退 numpy 小版本或者重装一遍。自检通过之后才轮到「谁来写 01_mujoco_helloworld.py」。原文这里用的是 TRAE把它换成你已经配好通道的 Codex功能完全等价生成文件、解释 API、根据报错改代码。TaoToken 在这条链路里只负责提供 Key 和 Base URL不参与任何 MuJoCo 物理仿真木块怎么掉、掉多快全部由本机的 mujoco 决定。2. 给 Codex 换一条兼容通道base_url 填 https://taotoken.net/api2.1 打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册并创建 YOUR_API_KEY原文里「打开某网站注册、进控制台复制密钥」这一步统一换成 TaoToken打开页面注册账号进控制台创建一把 API Key复制下来备用。本文所有示例里都写成占位符YOUR_API_KEY不要把自己的真 Key 贴进任何公开代码或者截图里。同一时间顺手把模型 ID 记下来。每个账号能用的模型列表可能不同所以别照抄别人博客里的字符串直接以页面上模型广场当时的列表为准。把模型 ID 抄进配置文件比事后猜「为什么报模型不存在」要省事得多。2.2 ~/.codex/config.toml 里写自定义 provider别把 ANTHROPIC_* 塞进来Codex 读的是~/.codex/config.toml结构跟 Claude Code 那套环境变量完全是两回事。常见错误是看到别人写ANTHROPIC_BASE_URL就照搬过来结果 Codex 根本不认。正确写法是定义一个 model provider把 base_url 指到https://taotoken.net/api注意末尾不要加/v1# ~/.codex/config.toml model YOUR_MODEL_ID # 以模型广场当时列表为准 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chatenv_key写的是「去哪个环境变量里取 Key」不是 Key 本身。所以还要在 shell 里导出一次写进~/.bashrc或~/.zshrc更省心export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你的 Codex 版本平时用auth.json走登录态就别去动那个文件保持登录态不变自定义 provider 靠env_key指定的变量取 Key 就够了。改完配置新开一个终端让环境变量生效再启动 Codex。2.3 换 Key 或换模型时改哪一行后面调试时你大概率要换模型。换模型只动model ...这一行provider 段落不用碰。换 Key 只动环境变量配置文件也可以不碰。这种「一行一改」的分法比把 Key 和地址混在命令行参数里清爽得多。有个细节值得记住base_url 只写https://taotoken.net/api。有人习惯性补成/api/v1或者在末尾加个斜杠结果请求打到不存在的路径上返回 404然后开始怀疑 Key 有问题。地址和 Key 是两件独立的事出问题先分清是哪一件。3. 让 Codex 生成 01_mujoco_helloworld.py需求描述比提示词技巧更重要3.1 把「1 米高、每 200 毫秒一行」写进需求在 Codex 里描述需求时把可验证的指标写清楚比堆一堆「请你作为资深工程师」有用得多。可以直接这样交代在 t800 环境里生成 01_mujoco_helloworld.py用 mujoco 3.4 的 Python API。场景是一个木块从 1 米高度自由落体地面是 plane。仿真要做的是每 200 毫秒打印一次木块的高度落地后停止。不要用 viewer纯控制台输出。关键信息有三个起始高度 1 米、打印间隔 200 毫秒、落地停止。这三个写清楚生成出来的脚本基本就不需要大改。反过来如果只说「写一个 MuJoCo 自由落体」Codex 很可能给你加可视化窗口、加渲染而你在无显示环境里跑第一句话就是 GLFW 报错。3.2 生成结果逐段对照freejoint、timestep、打印循环生成的脚本大体应该长成下面这个样子你可以逐段核对不必逐字一致import mujoco import numpy as np XML mujoco modelfree_fall option timestep0.002 gravity0 0 -9.81/ worldbody geom namefloor typeplane size2 2 0.1 rgba0.35 0.35 0.4 1/ body nameblock pos0 0 1.0 freejoint nameblock_free/ geom nameblock_geom typebox size0.05 0.05 0.05 rgba0.9 0.55 0.2 1/ /body /worldbody /mujoco model mujoco.MjModel.from_xml_string(XML) data mujoco.MjData(model) dt model.opt.timestep print_interval 0.2 next_print 0.0 half 0.05 # 木块半高用来换算离地高度 while data.time 3.0: if data.time next_print: z data.qpos[2] h max(z - half, 0.0) print(ft{data.time:6.3f}s z{z:7.4f} m h{h:7.4f} m) next_print print_interval mujoco.mj_step(model, data) if data.qpos[2] half 1e-4 and data.time 0.01: print(f落地 t{data.time:6.3f}s) break第一段要看的是freejoint/有没有。这是最容易漏的地方body 如果不带自由关节就被焊死在 world 上木块高度永远停在 1.0看起来像「重力没生效」其实是模型定义少了东西。第二段看option timestep0.002。mujoco 默认步长是 0.002 秒也就是 2 毫秒200 毫秒对应 100 步。步长越大跑得越快但接触计算会变糙这里保持默认就够用。第三段看打印循环。判断条件写在mj_step之前还是之后结果会差一个步长打印间隔用累加而不是data.time % 0.2避免浮点误差导致某一帧被跳过。这些都是小地方但决定了输出能不能一眼看出规律。3.3 Codex 写错 API 时把报错原样贴回去mujoco 的 Python API 版本之间有过改名Codex 训练数据里混着好几个版本偶尔会写出 3.4 里已经不存在的函数名。遇到AttributeError: module mujoco has no attribute ...这类报错别自己瞎猜把完整 traceback 连同你用的 mujoco 版本一起贴回对话让 Codex 对照mujoco.__version__重新给方案。这比「帮我看看哪里错了」这种模糊提问有效得多。还有一种情况是 Codex 用了from_xml_path但你没存文件。这里直接用from_xml_string把模型写在脚本里就不用管路径问题单个文件也方便版本管理。4. python 01_mujoco_helloworld.py 跑起来控制台该滚出什么4.1 高度序列长什么样才算对在 t800 环境里执行python 01_mujoco_helloworld.py控制台应该每 200 毫秒出一行t从 0 开始按 0.2 递增h从 1.0 附近开始往下掉。自由落体的位移是1/2 * g * t^2g 取 9.81那么大概 0.45 秒左右落地。换算到你的输出上前两三行高度掉得慢越往后每行之间差值越大这就是平方关系在起作用。如果每一行的高度差值几乎一样说明你看到的不是自由落体可能是把重力改小了或者加了阻尼。如果高度一直不变回到 3.2 检查 freejoint。如果第一行就是 0.95 而不是 1.0那是木块半高换算正确的结果属于正常。木块落地之后脚本应该打印「落地」并退出。如果没有退出条件它会一直贴着地面被接触力撑着输出一串几乎相同的数字那也没什么意义直接CtrlC停掉即可。4.2 不装渲染后端也能跑headless 的注意点这个脚本全程没有调用mujoco.viewer.launch_passive也没有调用任何 renderer所以不需要 GLFW、EGL 或者 OSMesa。这正好绕开了新手最常踩的一类坑在没有图形界面的机器上跑一个带窗口的 demo报一串glfwInit失败或者EGL not found。如果你后面确实要加可视化再单独装渲染后端并且把MUJOCO_GL环境变量设成对应实现。当前这个 helloworld 阶段纯控制台就够验证「环境通不通、代码对不对」这两件事了。4.3 三类报错对照找不到 mujoco、numpy ABI、模型 ID 不存在排错时先把错误分成「本地环境的错」和「通道的错」两类混在一起查会很痛苦。报错现象大概率原因处理方式ModuleNotFoundError: No module named mujoco终端不在 t800 环境conda activate t800后重跑确认sys.executable路径ImportError: numpy.core.multiarray failed to importnumpy 与某个包的编译版本不匹配重装三个包或把 numpy 降到与 mujoco3.4 匹配的版本AttributeError: module mujoco has no attribute ...Codex 写的是别的版本 API贴 traceback 和mujoco.__version__回对话让它改请求返回 404 或模型不存在base_url 多了/v1或模型 ID 抄错地址只留https://taotoken.net/api模型 ID 重新核对请求返回 401Key 没导出或写错检查TAOTOKEN_API_KEY必要时重新创建一把前三条跟通道没关系别急着去改配置后两条跟物理仿真没关系别去翻 mujoco 文档。分开判断效率差好几倍。5. 跑通之后回后台核对这次调用有没有记上5.1 记录里该看到什么代码跑出正确的高度序列只能证明 mujoco 和你的 Python 逻辑没问题它不能证明 Codex 那边真的通过通道把请求发出去了。所以还需要第二条证据回 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的用量页面看一眼刚才那次生成请求有没有成功记录。理想状态是两条同时成立本地脚本能跑出从 1 米递减到落地的高度序列后台能看到对应的成功调用。只要有一条不成立就说明链路还有断点。Key 可以在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentverify_usage 创建或重新生成换完记得同步更新环境变量并新开终端。5.2 只有一边成立时怎么排查如果脚本能跑但后台没有任何记录先想想代码是不是你自己手写的。手写不会产生调用这很正常。如果确实是让 Codex 生成的却没有记录检查 Codex 是不是还在用旧的 provider或者环境变量没生效——env_key配置在文件里变量没导出的话请求根本发不出去。反过来如果后台有记录但脚本跑不起来问题就在本地要么模型 ID 写错导致生成的内容不符合要求要么生成过程被截断脚本缺了后半段。这时候把当前脚本贴回对话说明具体哪一行报错让它基于你手上的 mujoco 版本重写那一段。这两条证据合起来才叫「通道真的通了」。只看到代码能跑就往下写更复杂的场景很可能在某个更大的脚本里才发现 Key 早就失效了排查成本会高很多。6. 下一步把自由落体改成带参数的可控仿真6.1 从硬编码到命令行参数helloworld 跑完最自然的延伸是把写死的数字变成参数。让 Codex 把起始高度、打印间隔、打印总时长抽成命令行参数脚本结构基本不变只是入口多几行python 01_mujoco_helloworld.py --height 1.5 --interval 0.1 --duration 2.0改完之后重点验证两件事一是不同起始高度下落地时间符合sqrt(2h/g)的量级关系二是打印间隔改了以后每行的时间戳确实跟着变。这两点都对了说明参数是真的接进去了而不是被函数里某个局部变量覆盖掉。再往后可以加一个最简单的控制器给木块一个初始水平速度看它在落地的同时往前飘多远或者把平面换成斜面观察接触后的滑动。每一次加复杂度都建议先让 Codex 只改一个变量跑一遍确认输出符合直觉再继续加下一个。6.2 继续往下走从空环境到跑出第一段高度序列中间真正花时间的往往不是 mujoco 本身而是「谁写脚本、有没有跑通、怎么证明跑通了」这三件事。把生成环节交给配好通道的 Codex把验证拆成「控制台输出 后台用量记录」两条剩下的就是纯粹的实验设计问题。想先看模型和参数的话去 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条消息确认模型 ID 和地址没写错打算长期用 Codex 写仿真代码可以在 Coding Plan 看一下套餐是否够跑日常实验Key 不够用或者要新建直接进 控制台 API Keys。第一次配的时候容易把地址和 Key 混在一起最稳的做法是每改一次配置就重跑一遍python 01_mujoco_helloworld.py控制台有从 1 米递减的高度、后台有对应记录两样都在再动下一个场景。
MuJoCo 木块自由落体：Codex 走 TaoToken 生成并跑通 01_mujoco_helloworld.py
MuJoCo 木块自由落体这件事卡人的地方往往不在物理引擎本身而在最后一百米环境全部装好了01_mujoco_helloworld.py 还没影子脚本生成出来也不敢确定是否真的跑通。这篇的做法是把「生成 执行」这一环交给已经配好的 Codex让它走 TaoToken 的兼容通道产出脚本再在 t800 环境里实跑。动手前先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册账号、创建一把 KeyCodex 的 base_url 填 https://taotoken.net/api剩下的就是 Miniconda、mujoco3.4 和那个从 1 米高落下来的木块。原文的路径其实很清楚建环境、装包、生成脚本、执行看输出。缺的只是「生成和执行到底由谁来做有没有留下证据」。下面按原文的步骤顺序走一遍把需要人工确认的地方全部标出来。1. t800 环境装完 mujoco3.4 之后01_mujoco_helloworld.py 还缺一个人来写1.1 Miniconda 建 t800 与三个包的真实顺序先别急着让任何工具写代码。MuJoCo 这类仿真库对环境很挑Python 小版本和 numpy 的 ABI 对不上报错能绕很久。原始文章用的是 Miniconda原因就是环境隔离干净不会把 base 里的老包带进来。命令照抄即可顺序不要改conda create --name t800 python3.11 conda activate t800 pip install pinocchio mujoco3.4 numpy2.3.5这三行看起来简单但有两个坑。第一conda create之后必须重新conda activate t800如果只是在旧终端里激活过一次新开的窗口很可能还停在 base后面pip install全部装错地方。第二pinocchio 走的是 conda-forge 或 pip 的预编译轮子它对 numpy 的版本有要求跟 mujoco3.4 需要的版本未必完全一致所以三个包最好在同一条pip install里一次装完让解析器统一选版本而不是装一个跑一次。装完之后建议再确认一下当前解释器是谁which python python -c import sys; print(sys.executable)输出路径里应该带envs/t800。这一步花十秒能省掉后面「明明装了却 import 不到」的半小时。1.2 装完先自检三段 import 不报错再谈生成代码环境装好后的第一件事不是让 Codex 写脚本而是自己确认三个包都能导入。三条命令分开跑哪一条炸了一眼就能看出是谁的问题python -c import mujoco; print(mujoco.__version__) python -c import numpy; print(numpy.__version__) python -c import pinocchio; print(pinocchio.__version__)mujoco 那条应该打印 3.4.xnumpy 那条应该打印 2.3.5 一类的版本号。如果 mujoco 报ModuleNotFoundError八成是激活错了环境如果 numpy 报的是ImportError: numpy.core.multiarray failed to import这类二进制层面的错说明有包编译时用的是另一套 numpy最省事的办法是回退 numpy 小版本或者重装一遍。自检通过之后才轮到「谁来写 01_mujoco_helloworld.py」。原文这里用的是 TRAE把它换成你已经配好通道的 Codex功能完全等价生成文件、解释 API、根据报错改代码。TaoToken 在这条链路里只负责提供 Key 和 Base URL不参与任何 MuJoCo 物理仿真木块怎么掉、掉多快全部由本机的 mujoco 决定。2. 给 Codex 换一条兼容通道base_url 填 https://taotoken.net/api2.1 打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册并创建 YOUR_API_KEY原文里「打开某网站注册、进控制台复制密钥」这一步统一换成 TaoToken打开页面注册账号进控制台创建一把 API Key复制下来备用。本文所有示例里都写成占位符YOUR_API_KEY不要把自己的真 Key 贴进任何公开代码或者截图里。同一时间顺手把模型 ID 记下来。每个账号能用的模型列表可能不同所以别照抄别人博客里的字符串直接以页面上模型广场当时的列表为准。把模型 ID 抄进配置文件比事后猜「为什么报模型不存在」要省事得多。2.2 ~/.codex/config.toml 里写自定义 provider别把 ANTHROPIC_* 塞进来Codex 读的是~/.codex/config.toml结构跟 Claude Code 那套环境变量完全是两回事。常见错误是看到别人写ANTHROPIC_BASE_URL就照搬过来结果 Codex 根本不认。正确写法是定义一个 model provider把 base_url 指到https://taotoken.net/api注意末尾不要加/v1# ~/.codex/config.toml model YOUR_MODEL_ID # 以模型广场当时列表为准 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chatenv_key写的是「去哪个环境变量里取 Key」不是 Key 本身。所以还要在 shell 里导出一次写进~/.bashrc或~/.zshrc更省心export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你的 Codex 版本平时用auth.json走登录态就别去动那个文件保持登录态不变自定义 provider 靠env_key指定的变量取 Key 就够了。改完配置新开一个终端让环境变量生效再启动 Codex。2.3 换 Key 或换模型时改哪一行后面调试时你大概率要换模型。换模型只动model ...这一行provider 段落不用碰。换 Key 只动环境变量配置文件也可以不碰。这种「一行一改」的分法比把 Key 和地址混在命令行参数里清爽得多。有个细节值得记住base_url 只写https://taotoken.net/api。有人习惯性补成/api/v1或者在末尾加个斜杠结果请求打到不存在的路径上返回 404然后开始怀疑 Key 有问题。地址和 Key 是两件独立的事出问题先分清是哪一件。3. 让 Codex 生成 01_mujoco_helloworld.py需求描述比提示词技巧更重要3.1 把「1 米高、每 200 毫秒一行」写进需求在 Codex 里描述需求时把可验证的指标写清楚比堆一堆「请你作为资深工程师」有用得多。可以直接这样交代在 t800 环境里生成 01_mujoco_helloworld.py用 mujoco 3.4 的 Python API。场景是一个木块从 1 米高度自由落体地面是 plane。仿真要做的是每 200 毫秒打印一次木块的高度落地后停止。不要用 viewer纯控制台输出。关键信息有三个起始高度 1 米、打印间隔 200 毫秒、落地停止。这三个写清楚生成出来的脚本基本就不需要大改。反过来如果只说「写一个 MuJoCo 自由落体」Codex 很可能给你加可视化窗口、加渲染而你在无显示环境里跑第一句话就是 GLFW 报错。3.2 生成结果逐段对照freejoint、timestep、打印循环生成的脚本大体应该长成下面这个样子你可以逐段核对不必逐字一致import mujoco import numpy as np XML mujoco modelfree_fall option timestep0.002 gravity0 0 -9.81/ worldbody geom namefloor typeplane size2 2 0.1 rgba0.35 0.35 0.4 1/ body nameblock pos0 0 1.0 freejoint nameblock_free/ geom nameblock_geom typebox size0.05 0.05 0.05 rgba0.9 0.55 0.2 1/ /body /worldbody /mujoco model mujoco.MjModel.from_xml_string(XML) data mujoco.MjData(model) dt model.opt.timestep print_interval 0.2 next_print 0.0 half 0.05 # 木块半高用来换算离地高度 while data.time 3.0: if data.time next_print: z data.qpos[2] h max(z - half, 0.0) print(ft{data.time:6.3f}s z{z:7.4f} m h{h:7.4f} m) next_print print_interval mujoco.mj_step(model, data) if data.qpos[2] half 1e-4 and data.time 0.01: print(f落地 t{data.time:6.3f}s) break第一段要看的是freejoint/有没有。这是最容易漏的地方body 如果不带自由关节就被焊死在 world 上木块高度永远停在 1.0看起来像「重力没生效」其实是模型定义少了东西。第二段看option timestep0.002。mujoco 默认步长是 0.002 秒也就是 2 毫秒200 毫秒对应 100 步。步长越大跑得越快但接触计算会变糙这里保持默认就够用。第三段看打印循环。判断条件写在mj_step之前还是之后结果会差一个步长打印间隔用累加而不是data.time % 0.2避免浮点误差导致某一帧被跳过。这些都是小地方但决定了输出能不能一眼看出规律。3.3 Codex 写错 API 时把报错原样贴回去mujoco 的 Python API 版本之间有过改名Codex 训练数据里混着好几个版本偶尔会写出 3.4 里已经不存在的函数名。遇到AttributeError: module mujoco has no attribute ...这类报错别自己瞎猜把完整 traceback 连同你用的 mujoco 版本一起贴回对话让 Codex 对照mujoco.__version__重新给方案。这比「帮我看看哪里错了」这种模糊提问有效得多。还有一种情况是 Codex 用了from_xml_path但你没存文件。这里直接用from_xml_string把模型写在脚本里就不用管路径问题单个文件也方便版本管理。4. python 01_mujoco_helloworld.py 跑起来控制台该滚出什么4.1 高度序列长什么样才算对在 t800 环境里执行python 01_mujoco_helloworld.py控制台应该每 200 毫秒出一行t从 0 开始按 0.2 递增h从 1.0 附近开始往下掉。自由落体的位移是1/2 * g * t^2g 取 9.81那么大概 0.45 秒左右落地。换算到你的输出上前两三行高度掉得慢越往后每行之间差值越大这就是平方关系在起作用。如果每一行的高度差值几乎一样说明你看到的不是自由落体可能是把重力改小了或者加了阻尼。如果高度一直不变回到 3.2 检查 freejoint。如果第一行就是 0.95 而不是 1.0那是木块半高换算正确的结果属于正常。木块落地之后脚本应该打印「落地」并退出。如果没有退出条件它会一直贴着地面被接触力撑着输出一串几乎相同的数字那也没什么意义直接CtrlC停掉即可。4.2 不装渲染后端也能跑headless 的注意点这个脚本全程没有调用mujoco.viewer.launch_passive也没有调用任何 renderer所以不需要 GLFW、EGL 或者 OSMesa。这正好绕开了新手最常踩的一类坑在没有图形界面的机器上跑一个带窗口的 demo报一串glfwInit失败或者EGL not found。如果你后面确实要加可视化再单独装渲染后端并且把MUJOCO_GL环境变量设成对应实现。当前这个 helloworld 阶段纯控制台就够验证「环境通不通、代码对不对」这两件事了。4.3 三类报错对照找不到 mujoco、numpy ABI、模型 ID 不存在排错时先把错误分成「本地环境的错」和「通道的错」两类混在一起查会很痛苦。报错现象大概率原因处理方式ModuleNotFoundError: No module named mujoco终端不在 t800 环境conda activate t800后重跑确认sys.executable路径ImportError: numpy.core.multiarray failed to importnumpy 与某个包的编译版本不匹配重装三个包或把 numpy 降到与 mujoco3.4 匹配的版本AttributeError: module mujoco has no attribute ...Codex 写的是别的版本 API贴 traceback 和mujoco.__version__回对话让它改请求返回 404 或模型不存在base_url 多了/v1或模型 ID 抄错地址只留https://taotoken.net/api模型 ID 重新核对请求返回 401Key 没导出或写错检查TAOTOKEN_API_KEY必要时重新创建一把前三条跟通道没关系别急着去改配置后两条跟物理仿真没关系别去翻 mujoco 文档。分开判断效率差好几倍。5. 跑通之后回后台核对这次调用有没有记上5.1 记录里该看到什么代码跑出正确的高度序列只能证明 mujoco 和你的 Python 逻辑没问题它不能证明 Codex 那边真的通过通道把请求发出去了。所以还需要第二条证据回 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的用量页面看一眼刚才那次生成请求有没有成功记录。理想状态是两条同时成立本地脚本能跑出从 1 米递减到落地的高度序列后台能看到对应的成功调用。只要有一条不成立就说明链路还有断点。Key 可以在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentverify_usage 创建或重新生成换完记得同步更新环境变量并新开终端。5.2 只有一边成立时怎么排查如果脚本能跑但后台没有任何记录先想想代码是不是你自己手写的。手写不会产生调用这很正常。如果确实是让 Codex 生成的却没有记录检查 Codex 是不是还在用旧的 provider或者环境变量没生效——env_key配置在文件里变量没导出的话请求根本发不出去。反过来如果后台有记录但脚本跑不起来问题就在本地要么模型 ID 写错导致生成的内容不符合要求要么生成过程被截断脚本缺了后半段。这时候把当前脚本贴回对话说明具体哪一行报错让它基于你手上的 mujoco 版本重写那一段。这两条证据合起来才叫「通道真的通了」。只看到代码能跑就往下写更复杂的场景很可能在某个更大的脚本里才发现 Key 早就失效了排查成本会高很多。6. 下一步把自由落体改成带参数的可控仿真6.1 从硬编码到命令行参数helloworld 跑完最自然的延伸是把写死的数字变成参数。让 Codex 把起始高度、打印间隔、打印总时长抽成命令行参数脚本结构基本不变只是入口多几行python 01_mujoco_helloworld.py --height 1.5 --interval 0.1 --duration 2.0改完之后重点验证两件事一是不同起始高度下落地时间符合sqrt(2h/g)的量级关系二是打印间隔改了以后每行的时间戳确实跟着变。这两点都对了说明参数是真的接进去了而不是被函数里某个局部变量覆盖掉。再往后可以加一个最简单的控制器给木块一个初始水平速度看它在落地的同时往前飘多远或者把平面换成斜面观察接触后的滑动。每一次加复杂度都建议先让 Codex 只改一个变量跑一遍确认输出符合直觉再继续加下一个。6.2 继续往下走从空环境到跑出第一段高度序列中间真正花时间的往往不是 mujoco 本身而是「谁写脚本、有没有跑通、怎么证明跑通了」这三件事。把生成环节交给配好通道的 Codex把验证拆成「控制台输出 后台用量记录」两条剩下的就是纯粹的实验设计问题。想先看模型和参数的话去 TaoToken 模型对话 用同一把 Key 发一条消息确认模型 ID 和地址没写错打算长期用 Codex 写仿真代码可以在 Coding Plan 看一下套餐是否够跑日常实验Key 不够用或者要新建直接进 控制台 API Keys。第一次配的时候容易把地址和 Key 混在一起最稳的做法是每改一次配置就重跑一遍python 01_mujoco_helloworld.py控制台有从 1 米递减的高度、后台有对应记录两样都在再动下一个场景。