Programowanie i inżynieria oprogramowania z kodeksem OpenAI: pisanie, testowanie i wdrażanie z autonomicznymi agentami AI

Od pomysłu do kodu: kodeks radykalnie przyspiesza rozwój

Dzięki Codex, Openai przedstawił przełomowy agent inżynierii oprogramowania opartego na chmurze, który zasadniczo przekształca sposób, w jaki programiści piszą kod, testowanie i wdrażanie. W oparciu o wyspecjalizowany model Codex-1, wariant modelu O3 zoptymalizowanego pod kątem tworzenia oprogramowania, Codex automatyzuje złożone zadania programowania od tworzenia funkcji po tworzenie odniesienia. System działa w izolowanych środowiskach chmurowych, które są obciążone repozytorium użytkownika i może być skonfigurowany w sposób specyficzny dla projektu za pośrednictwem plików agents.md. Z imponującymi osiągnięciami w testach porównawczych, takich jak SWE Bench, weryfikowany kodeks przekracza konwencjonalne podejścia rozwojowe i ustanawia nowy paradygmat rozwoju oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji.

Nadaje się do:

• Plany Chatgpt Openai dla GPT-5: Integracja narzędzi i aktualizacja agenta operatora

Architektura techniczna i podstawowe funkcje

Podstawa i specjalizacja modelu

Codex opiera się na Codex-1, modelu przeszkolonym w zakresie prawdziwych zadań programowania przez uczenie się wzmocnienia, które zostało opracowane jako wyspecjalizowany wariant modelu Openai O3. Ta specjalizacja umożliwia systemowi generowanie kodu, który odpowiada stylowi rozwoju człowieka i dokładnie postępuje zgodnie z podanymi instrukcjami. W przeciwieństwie do prostych narzędzi do realizacji kodu, takich jak GitHub Copilot, Codex myśli w pełnych zadaniach i może wykonywać złożone implementacje funkcji, poprawki błędów i automatyzację testów w równoległej i izolowanej.

Podstawowy model został specjalnie wyszkolony do przeprowadzania testów iteracyjnych, dopóki nie zostaną osiągnięte zadowalające wyniki. Ta zdolność do samooceny odróżnia kodeksu od konwencjonalnych asystentów kodujących AI i umożliwia wyższą jakość generowanych rozwiązań. Podstawa techniczna wykorzystuje izolowane kontenery w chmurze, które są ładowane repozytorium użytkownika i zapewniają bezpieczne środowisko piaskownicy dla wszystkich operacji.

Środowisko wykonania oparte na chmurze

Architektura Codex jest oparta na izolowanych kontenerach w chmurze, które są automatycznie wstępnie konfigurowane z repozytorium kodu użytkownika. Każde zadanie jest wykonywane we własnym środowisku piaskownicy, które zapewnia wyraźne oddzielenie różnych projektów i zadań. Środowiska te są skonfigurowane w taki sposób, że odpowiadają faktycznym środowisku programistycznym projektu, w tym wszystkich niezbędnych zależności i narzędzi.

W ramach tej piaskownicy Codex może przeprowadzać kompleksowe operacje: odczyt i edytuj pliki, przeprowadzać polecenia, pozwól apartamentowi testowe, przeprowadzać recenzje Linnera i Typ. Czas przetwarzania zwykle różni się od jednej do 30 minut, w zależności od złożoności zadania. Podczas wykonywania kodEx dokumentuje na każdym kroku i zapewnia dzienniki terminali i wyniki testów, aby zapewnić całkowitą identyfikowalność.

Przepływ pracy i wrażenia użytkownika

Integracja z Chatgpt

Dostęp do Codex jest płynnie za pośrednictwem paska bocznego w Chatgpt, gdzie użytkownicy mogą wybierać między różnymi trybami interakcji. Wybierając „kod”, programiści mogą rozpocząć określone zadania implementacyjne, podczas gdy „zapytanie” jest używane do pytań dotyczących bazy kodu. Integracja ta umożliwia programistom stanie się decyzyjnymi producentami od wykonawcy, ponieważ odpowiedzialność za strategiczne decyzje pozostaje u ludzi, podczas gdy wysiłek powtarzających się działań jest drastycznie zmniejszony.

Interfejs użytkownika został zaprojektowany w celu minimalnego przerwania przepływu pracy. Użytkownicy mogą realizować postępy w czasie rzeczywistym i mieć możliwość dostępu do wszystkich etapów agenta. Po wykonaniu zadania programiści mogą sprawdzić wyniki, poprosić o dalsze zmiany, otworzyć żądania GitHub lub zintegrować zmiany bezpośrednio w ich lokalnym środowisku.

Przetwarzanie zadań równoległych

Decydującą zaletą Codex jest jego zdolność do równoległego wykonywania kilku zadań. Podczas gdy Codex pracuje nad złożonym refaktoryzacją, programiści mogą również pracować nad innymi projektami na temat lokalnego systemu lub poświęcić się decyzjom strategicznym. Ta asynchroniczna metoda pracy odpowiada celu Openai w zakresie ustanowienia agentów AI jako „wirtualnych członków drużyny”, którzy mogą podejmować zadania, które ludzie kosztowaliby godziny, a nawet dni.

Rozwój przeznaczono na wieloagenowy przepływ pracy, w którym różni wyspecjalizowani agenci mogą przybierać różne aspekty tworzenia oprogramowania. Takie podejście obiecuje dalszy wzrost wydajności i umożliwia zespołom programistów skupienie się na kreatywnych i strategicznych aspektach rozwoju oprogramowania.

Nadaje się do:

• Pierwsza dziesiątka w zakresie doradztwa i planowania – Przegląd i wskazówki dotyczące sztucznej inteligencji: Różne modele sztucznej inteligencji i typowe obszary zastosowań

Agenci.md System konfiguracji

Instrukcje specyficzne dla projektu

System agentów Te pliki tekstowe działają podobnie do plików ReadMe.md i zawierają instrukcje dotyczące nawigacji w bazie kodu, poleceń testowych i najlepszej praktyce specyficznej dla projektu. Pliki agentów

Zakres pliku Agent.md rozciąga się na całe drzewo katalogu, które koje w folderze zawierającym plik. Dla każdego pliku, który dotyka kodexa w ostatecznej łatce, należy przestrzegać wszystkich instrukcji z plików agentów. MD, którego zakres ten zawiera ten plik. Ta hierarchiczna struktura umożliwia zdefiniowanie zarówno globalnych, jak i konkretnych wytycznych dla różnych części projektu.

Hierarchiczna struktura kontroli

System agentów Jednak instrukcje bezpośrednie, programistę lub użytkownika w ramach monitora zawsze mają priorytet przed agentami. MD Instrukcje. Ta struktura zapewnia, że ​​konfiguracje specyficzne dla projektu są prawidłowo używane, a jednocześnie zachowana jest elastyczność regulacji sytuacyjnych.

Pliki agentów Niniejsza walidacja dotyczy również pozornie prostych zmian, takich jak aktualizacje dokumentacji, które zapewniają spójną zapewnienie jakości. Takie konfiguracje umożliwiają zespołom bezproblemowe zintegrowanie ich konkretnych standardów programistycznych i procesów z przepływem pracy opartej na AI.

Ocena wydajności i badania odniesienia

Weryfikowane wyniki SWE

Codex wykazuje imponującą wydajność w ustalonych testach inżynierii oprogramowania. W sprawie zweryfikowanej SWE, punkt odniesienia do oceny dużych modeli językowych w prawdziwych problemach z oprogramowaniem z GitHub, Codex-1 przewyższa zarówno GPT-3.5, jak i GPT-4 w specjalistycznych zadaniach inżynierii oprogramowania. Wyniki te zostały nawet osiągnięte bez specjalnych agentów. MD lub niestandardowe rusztowanie, które podkreśla nieodłączną wydajność modelu.

SWE-Bench stanowi szczególnie istotną podstawę do oceny, ponieważ wykorzystuje rzeczywiste problemy GitHub i prosi modele do generowania łatek, które rozwiązują opisane problemy. Benchmark oferuje powtarzalną ocenę według środowisk oceniających opartych na dokach i zawiera różne rekordy danych, w tym SWE-Bench Lite, SWE Bench weryfikowane i multimodal SWE-Bench. Dużą wydajność kodeksu w tych testach wskazuje na znaczną poprawę w porównaniu z tradycyjnymi podejściami.

Wewnętrzne oceny Openai

Oprócz publicznych testów porównawczych, Codex-1 pokazuje również najwyższe usługi w testach testowych wewnętrznych zadań Openai-SWE. Te wewnętrzne oceny oparte są na rzeczywistych zadaniach tworzenia oprogramowania i odzwierciedlają praktyczne scenariusze zastosowania, dla których opracowano kodeks. Fakt, że wyniki te zostały osiągnięte bez konfiguracji specyficznych dla projektu, podkreśla potencjał jeszcze lepszej wydajności przy optymalnej konfiguracji.

W samym Openaai Codex jest już używany codziennie do automatyzacji powtarzających się, wyraźnie zdefiniowanych zadań, takich jak refaktoryzacja, zmiana nazwy i pisania. To praktyczne zastosowanie w środowisku produktywnym zatwierdza wyniki odniesienia i pokazuje praktyczność systemu. Zespoły wewnętrzne z powodzeniem używają Codex do tworzenia funkcji, debugowania, automatyzacji testów i refaktoryzacji kodu.

Integracja niezależnej platformy AI w całej całej sieci dla wszystkich firm Matters-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Ta platforma AI oddziałuje ze wszystkimi konkretnymi źródłami danych
  • Od SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox i wielu innych systemów zarządzania danymi
• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Wyzwania, które rozwiązuje nasza platforma AI

• Brak dokładności konwencjonalnych rozwiązań AI
• Ochrona danych i bezpieczne zarządzanie poufnymi danymi
• Wysokie koszty i złożoność indywidualnego rozwoju sztucznej inteligencji
• Brak kwalifikowanej sztucznej inteligencji
• Integracja sztucznej inteligencji z istniejącymi systemami informatycznymi

Więcej na ten temat tutaj:

• Integracja AI niezależnej platformy AI w całej całej DATA dla wszystkich spraw firmowych

Modele bezpieczeństwa i wdrażania

Izolowane środowiska wykonania

Bezpieczeństwo znajduje się w centrum architektury Codex, w której każde zadanie jest wykonywane w w pełni odizolowanych pojemnikach w chmurze. Te środowiska piaskownicy są zaprojektowane w taki sposób, że nie mogą mieć wpływu na inne projekty lub systemy. Izolacja zapewnia, że ​​eksperymentalny lub niepoprawny kod nie może spowodować żadnego uszkodzenia środowiska produkcyjnego.

Churka kodeksu oparta na chmurze umożliwia wdrożenie rozległych środków bezpieczeństwa, które trudno byłoby wdrożyć w lokalnych środowiskach programistycznych. Każdy kontener jest skonfigurowany z określonymi limitami zasobów i ograniczeniami sieciowymi, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi lub wyciekom danych. Środowiska są całkowicie resetowane po wykonaniu zadania, co zapewnia czysty punkt wyjścia do kolejnych zadań.

Codex CLI jako lokalna alternatywa

Równolegle z kodeksem opartym na chmurze, OpenAI oferuje również Codex CLI jako narzędzie open source do użytku lokalnego. To natywne narzędzie terminala wprowadza podobne umiejętności AI bezpośrednio do lokalnego środowiska programistycznego, a tym samym dotyczy problemów bezpieczeństwa dotyczących używania w chmurze. Codex CLI działa całkowicie lokalnie i zapewnia, że ​​kod źródłowy nie opuszcza lokalnego środowiska, chyba że deweloper wyraźnie zdecyduje.

Narzędzie CLI oferuje trzy różne tryby zatwierdzenia: sugeruj (tylko sugestie), automatyczne edycja (automatyczne przetwarzanie z potwierdzeniem) i pełny samochód (w pełni automatyczna wersja w piaskownicy). Ta elastyczność umożliwia programistom dostosowanie stopnia autonomii w zależności od zadania i zaufania do systemu. Przy obsłudze multimodalnych wejść, Codex CLI może przetwarzać tekst, zrzuty ekranu lub diagramy oraz odpowiednio generować lub edytować kod.

Nadaje się do:

• Chatgpt 5 | Openai Master Plan: Super Assistant, który uważa, że-Chatgpt powinien wkrótce napisać e-maile, zarezerwować podróż i więcej!

Praktyczne obszary przypadków zastosowania i użycia

Rozwój funkcji i generowanie kodu

Codex Excels w automatycznym opracowywaniu funkcji, od początkowej koncepcji do pełnej wdrożenia. System może łączyć nowe funkcje rusztowania, komponenty, a nawet tworzyć kompleksową dokumentację. W przypadku zespołów programistycznych oznacza to znaczne przyspieszenie cyklu rozwoju, ponieważ Codex może przejąć powtarzające się i czasochłonne aspekty wdrażania funkcji.

Zdolność Codex do generowania kontekstu generowania kodu świadomego kontekstu umożliwia nie tylko utworzenie kodu funkcjonalnego, ale także zapewnienie, że ten kod odpowiada standardom i konwencjom specyficznym dla projektu. Poprzez integrację plików agentów Powoduje to kod, który jest bezproblemowo zintegrowany z istniejącymi bazami kodu i wymaga minimalnego wysiłku po przetwarzaniu.

Debugowanie i konserwacja

W obszarze debugowania i konserwacji kodu Codex pokazuje specjalne mocne strony w identyfikacji i usuwaniu błędów. System może analizować złożone podstawy kodu, lokalizować problemy i wdrażać odpowiednie poprawki. Zdolność Codex do nie tylko naprawienia błędu, ale także do wdrożenia środków zapobiegawczych, takich jak dodatkowe testy lub walidacje.

Utrzymanie dużych zasad kodu jest znacznie uproszczone przez Codex, ponieważ system może wykonywać obszerne operacje refaktoryzacji. Zadania takie jak zmiana nazwy zmiennych lub funkcji, aktualizacja zależności lub poprawa pokrywy testowej można zautomatyzować. Codex może również służyć jako narzędzie odniesienia do zrozumienia i dokumentowania nieznanych części kodu.

Automatyzacja testów i zapewnienie jakości

Zautomatyzowane tworzenie i konserwacja testów jest szczególnie podświetlającym obszarem zastosowania. Codex może nie tylko generować testy jednostkowe dla istniejącego kodu, ale także opracować testy integracji i testy kompleksowe. System rozumie ramy testowe odpowiedniego projektu i może tworzyć odpowiednie testy we właściwej składni i strukturze.

Zapewnienie jakości jest rozszerzone o zdolność kodexa do automatycznego obsługi kodu. System może analizować żądania Pull, identyfikować potencjalne problemy i sugerować poprawę. Dzięki integracji z przepływami pracy GitHub, Codex może automatycznie generować opisy odniesienia, które dokumentują wszystkie istotne zmiany i ich skutki.

Porównanie z tradycyjnymi podejściami rozwojowymi

Paradygmat przesunąć się z narzędzia na agenta

Codex reprezentuje fundamentalne przejście paradygmatu z pasywnych narzędzi programistycznych do aktywnych agentów inżynierii oprogramowania. Podczas gdy tradycyjne IDE i redaktorzy kodów wspierają programistów w określonych zadaniach, Codex przejmuje całe segmenty przepływu pracy niezależnie. Różnica ta przejawia się w zdolności kodeksu do wykonywania złożonych zadań od analizy do wdrażania i walidacji bez konieczności ciągłej interwencji człowieka.

Tradycyjne podejście programistyczne wymaga, aby programiści ręcznie przeprowadzali każdy etap procesu programowania: od analizy problemów po wdrażanie kodu po testowanie i dokumentację. Codex automatyzuje ten łańcuch i umożliwia programistom koncentrację na wyższych poziomach abstrakcji. Zamiast pisać poszczególne linie kodu, programiści mogą teraz definiować zadania i cele, które są wdrażane autonomicznie przez Codex.

Wzrost wydajności i wzrost wydajności

Wzrost wydajności poprzez kodeks można mierzyć w kilku wymiarach: oszczędzanie czasu w powtarzających się zadaniach, zmniejszenie błędów poprzez automatyczne testy i walidację, a także przyspieszenie rozwoju cech. Pierwsi testerzy zgłaszają znaczny wzrost wydajności, szczególnie w zadaniach, takich jak refaktoryzacja, tworzenie testów i naprawianie błędów. Możliwość pracy nad kilkoma zadaniami równolegle, podczas gdy programiści pracują nad innymi projektami, również zwielokrotnia tę wydajność.

W porównaniu z tradycyjnymi podejściami, Codex znacznie zmniejsza okres szkolenia na nieznane podstawy kodu. Podczas gdy programiści zwykle potrzebują dni lub tygodni, aby zapoznać się ze złożonymi projektami, Codex może natychmiast stać się produktywny, analizując pliki Agents.md i struktury kodu. Ta umiejętność jest szczególnie cenna w zwinnych środowiskach programistycznych, w których wymagane są szybkie dostosowania i rozwój iteracyjny.

Nadaje się do:

• Obecne osiągnięcia w Chatgpt von Openaai (marzec 2025)

Agenci zamiast programistów? Kolejny etap branży oprogramowania

Rozwój w ekosystemie wielu agentów

Opracowanie Codex wskazuje przyszłość, w której wyspecjalizowani agenci AI przyjmują różne aspekty tworzenia oprogramowania. Openai już pracuje nad asynchronicznym wieloagentowym przepływem pracy, w której specjalizują się różni agenci rozwoju frontendowego, usług zaplecza, projektowania bazy danych lub uległych zadań. Ta wizja skoordynowanego ekosystemu agentów może zasadniczo przekształcić rozwój oprogramowania i prowadzić do jeszcze większego wzrostu wydajności.

Jednak integracja różnych agentów wymaga również nowych mechanizmów koordynacyjnych i standardów komunikacji międzyagencyjnej. Agenci.md Pliki mogą przekształcić się w uniwersalny standard konfiguracji agentów programistycznych AI. Ustanowienie takich standardów będzie miało kluczowe znaczenie dla szerokiego przyjęcia i interoperacyjności różnych systemów agentów.

Wpływ na branżę rozwoju oprogramowania

Kodeks i podobne systemy prawdopodobnie doprowadzą do redystrybucji ról w zespołach programistycznych. Podczas gdy zadania powtarzalne i dobrze zdefiniowane są coraz bardziej zautomatyzowane, planowanie strategiczne, decyzje architektoniczne i kreatywne rozwiązywanie problemów stają się coraz ważniejsze. Deweloperzy stają się dyrygentami agentów AI, którzy organizują złożone projekty oprogramowania zamiast wdrażać każdy aspekt.

Ta transformacja wymaga również nowych umiejętności i umiejętności programistów: zrozumienia i konfigurowania agentów AI, skutecznego komunikowania się z interfejsami języka naturalnego oraz ocena i walidacja automatycznie generowanego kodu. Instytucje edukacyjne i firmy muszą odpowiednio dostosować swoje programy nauczania i szkolenia, aby przygotować programistów do tego nowego sposobu pracy.

Wzrost wydajności wraz z Codex: AI spełnia ludzką kreatywność

Openai Codex oznacza punkt zwrotny w tworzeniu oprogramowania, który wykracza poza przyrostowe ulepszenia i inicjuje fundamentalną zmianę paradygmatu. Połączenie specjalistycznego szkolenia w zakresie prawdziwych zadań programistycznych, skalowalności opartej na chmurze i inteligentnej konfiguracji za pośrednictwem plików agentów Imponujące wyniki porównawcze i udane wewnętrzne zastosowanie w Openai potwierdzają potencjał tej technologii do szerokiego przyjęcia w przemyśle.

Architektura bezpieczeństwa z izolowanymi środowiskami chmurowymi i równoległą dostępność Codex CLI do lokalnego zastosowania dotyczą różnych wymagań bezpieczeństwa i zgodności. Umożliwia to firmom skorzystanie z wzrostu wydajności bez uszczerbku dla ich standardów bezpieczeństwa. Elastyczność systemu, od w pełni automatycznych przepływów pracy po wspomagane procesy rozwoju, sprawia, że ​​nadaje się do różnych scenariuszy rozwoju i poziomów doświadczenia.

W dłuższej perspektywie Codex wskazuje przyszłość, w której agenci AI działają jako integralna część zespołów programistycznych i intensyfikują ludzką kreatywność i planowanie strategiczne zamiast ich zastępować. Sukces tej wizji zależy od ciągłego doskonalenia modeli, standaryzacji mechanizmów konfiguracji, takich jak agenci. MD i opracowanie nowych paradygmatów współpracy między ludźmi i AI. Dzięki Codex Openai położył ważną podstawę dla tej przyszłości rozwoju oprogramowania, która może zrównoważona transformacja wydajności i jakości rozwoju oprogramowania.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus