Programování a softwarové inženýrství s OpenAI Codex: psaní, testování a nasazení s autonomními agenty AI

Od myšlenky do kódu: Codex zrychluje vývoj radikálně

S Codexem představil OpenAI průkopnickým agenta softwarového inženýrství založeného na cloudu, který zásadně transformuje způsob, jakým vývojáři píší kód, testování a nasazení. Na základě specializovaného modelu Codex-1, varianta modelu O3 optimalizovaná pro vývoj softwaru, Codex automatizuje komplexní programovací úkoly od vývoje prvků až po tvorbu vyžádání. Systém pracuje v izolovaných cloudových prostředích, která jsou nabita z úložiště uživatele a lze jej nakonfigurovat na projekt specifickým způsobem prostřednictvím agentů.md souborů. S působivými úspěchy v benchmarcích, jako je SWE-Bench Ověřená kodex, překračuje konvenční vývojové přístupy a vytváří nové paradigma vývoje softwaru založeného na AI.

Vhodné pro:

• Plány Chatgpt OpenAI pro GPT-5: Integrace nástrojů a aktualizace agenta operátora

Technická architektura a základní funkce

Modelový základ a specializace

Codex je založen na Codex-1, modelu vyškoleném na skutečné programovací úkoly pomocí výztužného učení, které bylo vyvinuto jako specializovaná varianta modelu OpenAI O3. Tato specializace umožňuje systému generovat kód, který odpovídá stylu lidského rozvoje a přesně se řídí danými pokyny. Na rozdíl od jednoduchých nástrojů pro dokončení kódu, jako je GitHub Copilot, si Codex myslí v úplných úkolech a může provádět komplexní implementace funkcí, opravy chyb a testovací automatizaci paralelně a izolované.

Základní model byl speciálně vyškolen k provádění iteračních testů, dokud nedosáhne uspokojivých výsledků. Tato schopnost sebealidace odlišuje Codex od konvenčních asistentů kódování AI a umožňuje vyšší kvalitu generovaných řešení. Technický základ používá izolované cloudové kontejnery, které jsou naloženy úložištěm uživatele a poskytují bezpečné prostředí pro karanténu pro všechny operace.

Prostředí provádění založeného na cloudu

Architektura Codex je založena na izolovaných cloudových kontejnerech, které jsou automaticky předkonfigurovány s úložištěm kódu uživatele. Každý úkol se provádí ve vašem vlastním prostředí s karanténou, což zajišťuje jasné oddělení mezi různými projekty a úkoly. Tato prostředí jsou nakonfigurována tak, aby odpovídala skutečnému vývojovému prostředí projektu, včetně všech nezbytných závislostí a nástrojů.

V rámci této karantény může Codex provádět komplexní operace: číst a upravovat soubory, provádět příkazy, nechat testovací soupravy spustit, provádět recenze Linner a typ. Doba zpracování se obvykle liší mezi jednou a 30 minutami, v závislosti na složitosti úkolu. Během provádění dokumentuje Codex každý krok a poskytuje protokoly terminálu a výsledky testů, aby byla zajištěna úplná sledovatelnost.

Pracovní postup a zkušenost uživatelů

Integrace v Chatgpt

Přístup k Codexu je bezproblémově přes postranní panel v Chatgptu, kde si uživatelé mohou vybrat mezi různými režimy interakce. Výběrem „kódu“ mohou vývojáři zahájit konkrétní implementační úkoly, zatímco „Ask“ se používá na otázky týkající se kódové základny. Tato integrace umožňuje vývojářům stát se rozhodováním od vykonavatele, protože odpovědnost za strategická rozhodnutí zůstává u lidí, zatímco úsilí o opakující se činnosti je drasticky sníženo.

Uživatelské rozhraní je navrženo tak, aby minimálně přerušilo pracovní postup vývoje. Uživatelé mohou pokračovat v pokroku svých úkolů v reálném čase a mít příležitost získat přístup ke všem krokům agenta. Po dokončení úkolu mohou vývojáři zkontrolovat výsledky, požádat o další revize, otevřít žádosti o vyžádání GitHub nebo integrovat změny přímo do místního prostředí.

Paralelní zpracování úkolů

Rozhodující výhoda Codexu spočívá v jeho schopnosti paralelní práce několik úkolů. Zatímco Codex pracuje na složitém refaktoringu, vývojáři mohou také pracovat na jiných projektech na svém místním systému nebo se věnovat strategickým rozhodnutím. Tato asynchronní pracovní metoda odpovídá cíli OpenAI založit agenty AI jako „virtuální spoluhráče“, které mohou přijmout úkoly, které by lidé stáli hodiny nebo dokonce dny.

Vývoj směřuje na pracovní postup s více agenty, ve kterém mohou různí specializovaní agenti převzít různé aspekty vývoje softwaru. Tento přístup slibuje další zvýšení účinnosti a umožňuje vývojovým týmům zaměřit se na kreativní a strategické aspekty vývoje softwaru.

Vhodné pro:

• Top deset pro poradenství a plánování – přehled a tipy umělé inteligence: Různé modely umělé inteligence a typické oblasti použití

Agenty.md konfigurační systém

Pokyny specifické pro projekt

Systém Agents.md představuje inovativní metodu pro konfiguraci a řízení Codex a ovládáním projektu specifickým způsobem. Tyto textové soubory fungují podobně jako soubory readMe.md a obsahují pokyny pro navigaci v kódové základně, testovacích příkazech a osvědčených praxích specifických pro projekt. Soubory Agents.md lze umístit do jakékoli pozice v systému souborů, přičemž typickými místy jsou kořenový adresář, domovský adresář nebo různé pozice v rámci repozitářů GIT.

Rozsah souboru agenta.md se rozšiřuje na celý strom adresáře, který kořene ve složce, která obsahuje soubor. Pro každý soubor, který se dotýká Codexu v jeho konečné opravě, musí být dodržovány všechny pokyny od agentů.md souborů, jejichž rozsah obsahuje tento soubor. Tato hierarchická struktura umožňuje definovat globální i specifické pokyny pro různé části projektu.

Hierarchická kontrolní struktura

Agents.md System implementuje sofistikovanou hierarchii pro řešení konfliktů: hlubší agenti.MD soubory mají prioritu před vyššími soubory pro protichůdné pokyny. Přímé pokyny pro systém, vývojář nebo uživatele jako součást výzvy však mají vždy prioritu před agenty.md instrukcemi. Tato struktura zajišťuje, že konfigurace specifické pro projekt jsou používány správně, zatímco současně je zachována flexibilita pro situační úpravy.

Soubory agentů.md mohou obsahovat programové kontroly ověření práce, kterou musí Codex provádět podle všech změn kódu. Tato ověření se vztahuje také na zjevně jednoduché změny, jako jsou aktualizace dokumentace, které zajišťují konzistentní zajištění kvality. Takové konfigurace umožňují týmům plynule integrovat své specifické vývojové standardy a procesy do pracovního postupu založeného na AI.

Vyhodnocení výkonu a benchmarky

SWE-Bench ověřené výsledky

Codex ukazuje působivý výkon v zavedených měřítcích softwarového inženýrství. Na ověření SWE-Bench, měřítko pro hodnocení velkých jazykových modelů při skutečných softwarových problémech od GitHubu, Codex-1 překonává jak GPT-3.5, tak GPT-4 Mini ve specializovaných úkolech softwarového inženýrství. Těchto výsledků bylo dokonce dosaženo bez speciálních agentů.MD souborů nebo vlastního lešení, což zdůrazňuje vlastní výkon modelu.

SWE-Bench představuje zvláště relevantní základ pro hodnocení, protože používá skutečné problémy GitHub a žádá modely k generování záplat, které řeší popsané problémy. Benchmark nabízí reprodukovatelné hodnocení pomocí hodnotícího prostředí založeného na Dockeru a zahrnuje různé datové záznamy, včetně SWE-Bench Lite, SWE-Bench ověřených a SWE-Bench multimodální. Silná výkonnost Codexu v těchto testech naznačuje významné zlepšení ve srovnání s tradičními přístupy.

Interní hodnocení OpenAI

Kromě veřejných benchmarků zobrazuje Codex-1 také vynikající služby ve interních benchmarcích úkolů OpenAI-SWE. Tato interní hodnocení jsou založena na skutečných úkolech pro vývoj softwaru a odrážejí praktické scénáře aplikací, pro které byl vyvinut Codex. Skutečnost, že těchto výsledků bylo dosaženo bez konfigurací specifických pro projekt, zdůrazňuje potenciál ještě lepšího výkonu s optimální konfigurací.

Na samotné OpenAAI se Codex již používá denně k automatizaci opakujících se, jasně definovaných úkolů, jako je refaktoring, přejmenování a psaní testů. Tato praktická aplikace v produktivním prostředí ověřuje výsledky benchmarku a demonstruje praktičnost systému. Interní týmy úspěšně používají Codex pro vývoj funkcí, ladění, automatizaci testů a refaktoring kódu.

Integrace nezávislé a křížové data zdroje AI pro všechny firemní záležitosti-image: xpert.digitální

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Tato platforma AI interaguje se všemi specifickými zdroji dat
  • Z SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox a mnoho dalších systémů správy dat
• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Výzvy, které naše platforma AI řeší

• Nedostatek přesnosti konvenčních řešení AI
• Ochrana dat a zabezpečení správy citlivých dat
• Vysoké náklady a složitost individuálního vývoje AI
• Nedostatek kvalifikované AI
• Integrace AI do stávajících IT systémů

Více o tom zde:

• AI integrace nezávislé platformy AI pro všechny společnosti pro všechny společnosti pro všechny společnosti

Modely zabezpečení a nasazení

Izolovaná prostředí provádění

Zabezpečení je ve středu architektury Codex, přičemž každý úkol se provádí v plně izolovaných cloudových kontejnerech. Tato prostředí s karanténou jsou navržena tak, aby nemohla mít dopad na jiné projekty nebo systémy. Izolace zajišťuje, že experimentální nebo nesprávný kód nemůže způsobit žádné poškození výrobního prostředí.

Cloudová povaha Codexu umožňuje implementovat rozsáhlá bezpečnostní opatření, která by byla obtížná v prostředí místního rozvoje. Každý kontejner je nakonfigurován s konkrétními limity zdrojů a síťovými omezeními, aby se zabránilo neoprávněnému přístupu nebo úniku dat. Po dokončení úlohy jsou prostředí zcela resetována, což zajišťuje čistý výchozí bod pro následující úkoly.

CODEX CLI jako místní alternativu

Paralelně s cloudovým Codexem nabízí OpenAI také CODEX CLI jako nástroj pro open source pro místní použití. Tento terminální nativní nástroj přináší podobné dovednosti AI přímo do prostředí místního rozvoje, a proto se zabývá bezpečnostními obavami týkajícími se používání cloudu. Codex CLI běží zcela místně a zajišťuje, že zdrojový kód neopustí místní prostředí, pokud vývojář výslovně nerozhodne.

Nástroj CLI nabízí tři různé režimy schválení: navrhnout (pouze návrhy), automatické úpravy (automatické zpracování s potvrzením) a plné auto (plně automatická verze v karanténě). Tato flexibilita umožňuje vývojářům přizpůsobit stupeň autonomie v závislosti na úkolu a důvěře v systém. S podporou multimodálních vstupů může CODEX CLI zpracovat text, screenshoty nebo diagramy a podle toho generovat nebo upravit kód.

Vhodné pro:

• CHATGPT 5 | OpenAI Master Plan: Super Assistant, který si myslí, že-Chatgpt by měl brzy napsat e-maily, cestování knih a další!

Praktické oblasti případů použití a použití

Vývoj funkcí a generování kódu

Codex Exceltes v automatizovaném vývoji prvků, od počátečního koncepce po dokončení implementace. Systém může kombinovat nové funkce lešení, komponent a dokonce vytvořit komplexní dokumentaci. U vývojových týmů to znamená významné zrychlení vývojového cyklu, protože Codex může převzít opakující se a časově náročné aspekty implementace funkcí.

Schopnost Codexu generovat kontext generování kódu s vědomím kontextu umožňuje nejen vytvářet funkční kód, ale také zajistit, aby tento kód odpovídal standardům a konvencím specifickým pro projekt. Integrací souborů agentů.MD může Codex automaticky používat správné standardy kódování, konvence názvů a architektonické vzory. To má za následek kód, který je hladce integrován do existujících kódových základen a vyžaduje minimální úsilí o zpracování po zpracování.

Ladění a údržba

V oblasti ladění a údržby kódu ukazuje Codex zvláštní silné stránky při identifikaci a odstraňování chyb. Systém může analyzovat komplexní základny kódu, najít problémy a implementovat vhodné opravy. Schopnost Codexu nejen napravit chybu, ale také implementovat preventivní opatření, jako jsou další testy nebo ověření.

Údržba velkých kódových základen je významně zjednodušena Codexem, protože systém může provádět rozsáhlé refaktoringové operace. Úkoly, jako je přejmenování proměnných nebo funkcí, aktualizace závislostí nebo zlepšení testovacího krytu mohou být automatizovány. Codex může také sloužit jako referenční nástroj k porozumění a dokumentaci neznámých částí kódu.

Testovací automatizace a zajištění kvality

Automatizované vytváření a údržba testů je zvláště zvýrazňující oblastí aplikace. Codex může nejen generovat testy jednotek pro existující kód, ale také vyvinout testy integrace a testy end-to-end. Systém chápe testovací rámce příslušného projektu a může vytvářet odpovídající testy ve správné syntaxi a struktuře.

Zajištění kvality je rozšířena schopností Codex 'automaticky podporovat kód. Systém může analyzovat žádosti o vytahování, identifikovat potenciální problémy a podávat návrhy na zlepšení. S integrací do pracovních toků GitHub může Codex automaticky generovat popisy vyžádání tahu, které dokumentují všechny relevantní změny a jejich účinky.

Srovnání s tradičními vývojovými přístupy

Posun paradigmatu z nástroje k agentovi

Codex představuje zásadní posun paradigmatu od pasivního vývojového nástroje k aktivním agentům softwarového inženýrství. Zatímco tradiční IDE a editory kódu podporují vývojáře v konkrétních úkolech, Codex přebírá celé segmenty pracovního postupu nezávisle. Tento rozdíl se projevuje ve schopnosti Codexu provádět složité úkoly od analýzy po implementaci a validaci, aniž by bylo nutné nepřetržitý lidský zásah.

Tradiční vývojový přístup vyžaduje, aby vývojáři ručně prováděli každý krok procesu programování: od analýzy problémů po implementaci kódu po testování a dokumentaci. Codex automatizuje tento řetězec a umožňuje vývojářům soustředit se na vyšší úrovně abstrakce. Místo psaní jednotlivých řádků kódu mohou vývojáři nyní definovat úkoly a cíle, které jsou implementovány autonomně podle Codexu.

Zvýšení účinnosti a zvýšení produktivity

Zvýšení účinnosti prostřednictvím Codexu lze měřit v několika rozměrech: úspora času v opakovaných úkolech, snížení chyb prostřednictvím automatizovaných testů a ověření a zrychlení vývoje prvků. První testeři uvádějí, že se zvyšuje významná produktivita, zejména v úkolech, jako je refaktoring, tvorba testů a opravy chyb. Možnost pracovat na několika úkolech paralelně, zatímco vývojáři pracují na jiných projektech, také tento efektivita zvýší.

Ve srovnání s tradičními přístupy Codex také významně snižuje období tréninku na neznámé kódové základy. Zatímco vývojáři obvykle potřebují dny nebo týdny, aby se seznámili se složitými projekty, Codex se může okamžitě stát produktivní analýzou agentů.MD souborů a struktur kódu. Tato schopnost je obzvláště cenná v agilním vývojovém prostředí, kde jsou vyžadovány rychlé úpravy a iterační vývoj.

Vhodné pro:

• Aktuální vývoj v Chatgpt von OpenAAI (březen 2025)

Agenti místo vývojářů? Další fáze softwarového průmyslu

Vývoj do ekosystému s více agenty

Vývoj Codexu naznačuje budoucnost, ve které specializovaní agenti AI přijímají různé aspekty vývoje softwaru. OpenAI již pracuje na asynchronním pracovním postupu s více agenty, ve kterém se specializují různí agenti pro vývoj frontend, backend služby, návrh databáze nebo submisivní úkoly. Tato vize ekosystému koordinovaného agenta by mohla zásadně transformovat vývoj softwaru a vést k ještě vyššímu zvýšení účinnosti.

Integrace různých agentů však také vyžaduje nové koordinační mechanismy a standardy pro komunikaci mezi agentami. Agents.md soubory by se mohly vyvinout do univerzálního standardu pro konfiguraci vývojových agentů AI. Zřízení těchto standardů bude zásadní pro širokou adopci a interoperabilitu různých systémů agentů.

Účinky na rozvoj softwaru

Codex a podobné systémy pravděpodobně povedou k přerozdělení rolí ve vývojových týmech. I když opakované a dobře definované úkoly jsou stále automatizovanější, strategické plánování, architektonické rozhodnutí a kreativní řešení problémů se stávají důležitějšími. Vývojáři se stávají dirigenty agentů AI, kteří namísto implementace všech aspektů samotných aspektů organizují komplexní softwarové projekty.

Tato transformace také vyžaduje nové dovednosti a dovednosti vývojářů: porozumění a konfigurace agentů AI, efektivní komunikace s rozhraními přirozeného jazyka a hodnocení a ověření automaticky generovaného kódu. Vzdělávací instituce a společnosti musí odpovídajícím způsobem přizpůsobit své učební osnovy a vzdělávací programy, aby vývojáře připravily na tento nový způsob práce.

Zvýšení účinnosti s Codex: AI splňuje lidskou kreativitu

OpenAI Codex znamená zlom ve vývoji softwaru, který přesahuje přírůstková zlepšení a iniciuje zásadní posun paradigmatu. Kombinace specializovaného školení o reálných vývojových úkolech, cloudové škálovatelnosti a inteligentní konfiguraci prostřednictvím agentů. Působivé výsledky benchmarku a úspěšné interní použití při OpenAI ověřují potenciál této technologie pro široké přijetí v průmyslu.

Zabezpečovací architektura s izolovaným cloudovým prostředím a paralelní dostupnost CODEX CLI pro místní použití řeší různé požadavky na zabezpečení a dodržování předpisů. To umožňuje společnostem těžit z zvýšení efektivity, aniž by ohrozily jejich bezpečnostní standardy. Flexibilita systému, od plně automatických pracovních postupů po asistované vývojové procesy, je vhodná pro různé scénáře vývoje a úroveň zkušeností.

V dlouhodobém horizontu Codex naznačuje budoucnost, ve které agenti AI působí jako nedílná součást vývojových týmů a namísto jejich nahrazení lidské kreativity a strategické plánování. Úspěch této vize závisí na neustálém zlepšování modelů, na standardizaci konfiguračních mechanismů, jako jsou agenti.MD a rozvoj nových paradigmat spolupráce mezi lidmi a AI. S Codexem OpenAI položila důležitý základ pro tuto budoucnost vývoje softwaru, který má potenciál pro udržitelné produktivitu a kvalitu vývoje softwaru.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus