手机运行Codex与Claude Code实时AI编程管理指南

时间：2026-05-28 09:36

Lunel是一个开源项目，可将手机作为客户端远程连接本地电脑，运行Codex等AI编程工具。其架构包含移动端App、本地CLI工具及中继服务器，通过WebSocket实现通信。手机端负责界面交互，计算任务由电脑处理，支持终端操作、文件编辑及AI指令执行。系统能安全拦截危险操作，并提供公网访问和未来的云虚拟机模式。

最近发现一个挺有意思的开源项目，叫 Lunel。简单来说，它能让你用手机连上电脑，然后直接在手机上运行 Codex、OpenCode、Claude Code 这类 AI 编程工具。最关键的是，它目前免费，而且支持公网访问。

手机直接运行 Codex/OpenCode/Claude Code ，实时管理你的 AI Coding

这个项目的核心思路其实很清晰：把手机当作一个纯粹的 UI 客户端。真正的计算和操作，都发生在你的本地电脑上。为了实现手机和电脑之间的远程连接，它引入了一个 WebSocket 网关作为中继。整个架构主要分为三块：

移动端 App：基于 Expo + React Native 开发，支持 Android 和 iOS。
- 功能上，它集成了 AI 面板（如 Codex、OpenCode 等）。
- 同时，也支持基础的 Git 操作、终端模拟器以及文件浏览和编辑。
本地 CLI 工具：也就是在你电脑上运行的 lunel-cli，所有“脏活累活”都由它负责。
- 包括文件的读写、grep 搜索。
- 执行 Git 命令。
- 运行终端（PTY）。这里用 Rust 写了一个伪终端，基于 wezterm 内核，为了节省流量，它每帧只发送屏幕上发生变化的字符网格（cell grid）和颜色信息。
- 此外，还负责进程管理、端口扫描和系统监控（CPU/内存/磁盘）。
中继服务器：一个用 Bun 写的 WebSocket 网关，目前公开部署在 gateway.lunel.dev 和 two.lunel.dev。
- 采用双通道架构（控制通道 + 数据通道）。
- 使用二维码（QR 码）进行设备配对，流程比较直观。

目前，Lunel 提供了两种使用模式：

Lunel Connect：连接到你本地的电脑，并且支持通过公网访问。
Lunel Cloud：通过 GitHub 登录后，直接为你开启一个云虚拟机（VM）。这个模式目前还在开发中，尚未正式完成。

整个系统的关键之一在于“中继转发（Relay）”。Lunel 包含了一个名为 Proxy 的 Bun 服务端，它充当了移动端 App 和本地 CLI 之间的 WebSocket 桥梁。这样一来，App 只负责聊天界面和审批操作，而所有的业务逻辑和命令执行，都交给了电脑上的 Lunel CLI。

具体到执行层面，CLI 会调用一个用 Rust 写的 pty 二进制文件（基于 wezterm 开发）。当你在手机 App 的终端或 AI 聊天框里输入内容时，App 并不会直接发送原始文本，而是会将其封装成一个标准化的 Message 对象，包含：

命名空间 (ns)：用来区分消息的用途，比如 pty 代表终端操作，ai 代表 AI 指令。
action：具体的操作类型，例如 input（输入）或 ask（询问）。
payload：里面装着你输入的实际文字内容。

本地 CLI 收到这个消息后，会根据 ns 字段，将输入分发给不同的执行器去处理。

普通终端输入 (PTY 模式)

如果 ns 是终端相关的，CLI 就会把 payload 里的字符，通过标准输入（stdin）写入到 Rust PTY 进程中。这个过程，就跟你坐在电脑前敲键盘一模一样，本地的 Bash 或 Zsh 会接收到这些字符并执行。

AI 指令输入 (Claude Code / OpenCode)

如果输入来自 AI 面板，CLI 则会转交给对应的 AI 袋里模块（比如 cli/src/ai/opencode.ts）来处理。这个过程通常分几步：

上下文搜集：CLI 会自动收集当前的上下文信息，比如文件结构、终端最后几行的输出内容等。
API 调用：CLI 使用你预先配置好的 API Key（例如 Anthropic 或 OpenAI 的），将“用户输入 + 系统上下文”打包发送给对应的 AI 模型。
工具调用：如果 AI 返回的指令里包含了“修改文件”或“运行命令”这样的操作，CLI 的 AI 模块会解析这些指令，并调用本地的文件系统接口或 PTY 接口去真实地执行它。

值得注意的是，对于不同的 AI 终端，Lunel CLI 的调用方式也有所不同。

以 OpenCode 为例，CLI 并非直接运行外部命令，而是利用其 SDK 在本地进程中进行管理：

CLI 会调用 @opencode-ai/sdk 中的 createOpencodeServer 函数，在本地一个随机端口上启动一个 OpenCode 服务器。
同时，它会创建一个 API 客户端，通过 Authorization 请求头与这个本地服务器通信。
通信方式上，它通过 SSE（Server-Sent Events）循环监听 AI 返回的事件（比如 server.heartbeat 或 session.updated），并将其转发给手机端的 App。

而对于 Codex，交互方式则换成了 JSON-RPC，相对复杂一些：

静默启动后台进程：CLI 会通过 spawn(“codex”, [“app-server”], …) 的方式，在后台启动一个 codex 进程，这个进程对用户是不可见的。
标准流通信：它不依赖网络端口，而是直接通过进程的标准输入（stdin）和标准输出（stdout）进行对话。
JSON-RPC 2.0 协议：两者之间通过 JSON-RPC 2.0 协议交换结构化的数据。例如，App 发送一个 prompt 指令，CLI 会将其转化为 turn/start 这样的 JSON 请求发送给后台进程。

正是基于这样精细的流程控制，Lunel CLI 能够在整个过程中进行精准的识别和干预。比如，当 AI 试图执行一个危险命令或修改敏感文件时，CLI 可以捕获到 requestApproval 请求，然后暂停执行，直到你在手机上点击“批准”按钮才会继续。这相当于增加了一层安全护栏。

另外，前面提到的 Lunel Cloud 模式虽然还没完工，但目标很明确：在你需要的时候，直接通过 GitHub OAuth 登录，系统就会在云端为你拉起一个预装了 Lunel 的虚拟机（VM）。这个想法听起来也挺有意思，值得保持关注。

总体来看，这个项目的思路确实不错。它让你能通过手机这个最随身设备，来直接监控和管理 Codex 或 Claude Code 等工具。当然，像 Claude Code 本身也支持移动端远程命令，但 Lunel 的优势在于它能统一支持多个不同的 CLI 场景，更加灵活，功能也更集中。目前它还是免费开源的，自己折腾一套下来，感觉比用一些现成的封闭方案更有趣，也更有掌控感。