Программирование и разработка программного обеспечения с Codex Openai: написание, тестирование и развертывание с помощью автономных агентов ИИ

От идеи до кода: Кодекс радикально ускоряет разработку

В Codex OpenAI представила новаторский облачный агент по разработке программного обеспечения, который в корне преобразует способ, которым разработчики пишут код, тестирование и развертывание. Основываясь на специализированной модели Codex-1, варианте модели O3, оптимизированной для разработки программного обеспечения, Codex автоматизирует сложные задачи программирования от разработки функций до создания запроса. Система работает в изолированных облачных средах, которые взимаются с репозиторием пользователя и могут быть настроены на специфический для проекта, через Agents.md файлы. С впечатляющими достижениями в критериях, таких как Swe-Bench Veried Codex, превышает обычные подходы к разработке и устанавливает новую парадигму разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта.

Подходит для:

• Планы OpenAI CATGPT для GPT-5: интеграция инструментов и обновление агента оператора

Техническая архитектура и основные функции

Модельная основа и специализация

Codex основан на Codex-1, модели, обученной реальным задачам программирования путем обучения подкреплению, которая была разработана как специализированный вариант модели OpenAI O3. Эта специализация позволяет системе генерировать код, который соответствует стилю развития человека и точно соответствует данным инструкциям. В отличие от простых инструментов завершения кода, таких как Github Copilot, Codex считает в полных задачах и может выполнять сложные реализации функций, исправления ошибок и автоматизацию тестов параллельно и изолированно.

Основная модель была специально обучена для проведения итерационных тестов, пока не будут достигнуты удовлетворительные результаты. Эта способность к самоуправлению отличает кодекс от обычных помощников по кодированию AI и обеспечивает более высокое качество генерируемых решений. Техническая основа использует изолированные облачные контейнеры, которые загружены хранилищем пользователя и предоставляют безопасную среду песочницы для всех операций.

Облачная среда выполнения

Архитектура кодекса основана на изолированных облачных контейнерах, которые автоматически предварительно настроены с помощью репозитория кода пользователя. Каждое задание выполняется в вашей собственной среде песочницы, которая обеспечивает четкое разделение между различными проектами и задачами. Эти среды настроены таким образом, что они соответствуют фактической среде разработки проекта, включая все необходимые зависимости и инструменты.

В этой песочнице Codex может выполнять всеобъемлющие операции: читать и редактировать файлы, выполнять команды, пусть тестовые наборы запускаются, выполнять обзоры Linner и типа. Время обработки обычно варьируется от одного до 30 минут, в зависимости от сложности задачи. Во время выполнения Кодекс документирует каждый шаг и предоставляет журналы терминалов и результаты испытаний для обеспечения полной отслеживания.

Рабочий процесс и пользовательский опыт

Интеграция в Chatgpt

Доступ к Codex плавно через боковую панель в CHATGPT, где пользователи могут выбирать между различными режимами взаимодействия. Выбирая «код», разработчики могут запустить конкретные задачи реализации, в то время как «Ask» используется для вопросов о базе кода. Эта интеграция позволяет разработчикам стать решающими -участниками исполнителя, поскольку ответственность за стратегические решения остается у людей, в то время как усилия по повторяющейся деятельности резко снижаются.

Пользовательский интерфейс предназначен для минимального прерывания рабочего процесса разработки. Пользователи могут выполнять выполнение своих задач в режиме реального времени и иметь возможность получить доступ к всем этапам агента. После выполнения задачи разработчики могут проверить результаты, запросить дальнейшие изменения, открыть запросы на вытягивание GitHub или интегрировать изменения непосредственно в их локальную среду.

Параллельная обработка задачи

Решающее преимущество Кодекса заключается в его способности параллельной работы по нескольким задачам. В то время как Codex работает над сложным рефакторингом, разработчики также могут работать над другими проектами в своей местной системе или посвятить себя стратегическим решениям. Этот асинхронный метод работы соответствует цели Openai по созданию агентов ИИ как «товарищей по виртуальной команде», которые могут выполнять задачи, которые люди будут стоить часами или даже дням.

Развитие идет на многоагентный рабочий процесс, в котором различные специализированные агенты могут принимать различные аспекты разработки программного обеспечения. Этот подход обещает дальнейшее повышение эффективности и позволяет командам разработчиков сосредоточиться на творческих и стратегических аспектах разработки программного обеспечения.

Подходит для:

• Десять лучших по консалтингу и планированию — Обзор и советы по искусственному интеллекту: различные модели ИИ и типичные области применения

Agents.md Система конфигурации

Проект -специфические инструкции

Система Agents.MD представляет собой инновационный метод для настройки и управления кодексом специфичным для проекта. Эти текстовые файлы работают аналогично файлам readme.md и содержат инструкции по навигации в кодовой базе, командах тестирования и лучшей практике, специфичной для проекта. Агенты.

Объем файла Agent.md распространяется на все дерево каталогов, которое корреет в папке, которая содержит файл. Для каждого файла, который касается Codex в его окончательном патче, необходимо соблюдать все инструкции от Agents.md -файлов, область которого включает этот файл. Эта иерархическая структура позволяет определить как глобальные, так и конкретные руководящие принципы для разных частей проекта.

Иерархическая структура управления

Система Agents.md реализует сложную иерархию для разрешения конфликтов: более глубокие вложенные агенты. Файлы MD имеют приоритет над более высокими файлами для противоречивых инструкций. Тем не менее, прямые системы, разработчик или пользовательские инструкции как часть подсказки всегда имеют приоритет над Agents.md Инструкции. Эта структура гарантирует, что конфигурации, специфичные для проекта, используются правильно, в то же время сохраняется гибкость для ситуационных корректировок.

Файлы Agents.md могут содержать программные проверки для проверки работы, которую Codex должен выполнять в соответствии со всеми изменениями кода. Эта проверка также относится к, по -видимому, простым изменениям, таким как обновления документации, что обеспечивает последовательное обеспечение качества. Такие конфигурации позволяют командам плавно интегрировать свои конкретные стандарты разработки и процессы в рабочий процесс на основе ИИ.

Оценка эффективности и тесты

Swe-Bench подтвержденные результаты

Кодекс демонстрирует впечатляющую производительность в установленных критериях разработки программного обеспечения. На проверке SWE-Bench, эталон для оценки крупных языковых моделей по реальным вопросам программного обеспечения от GitHub, Codex-1 превосходит как GPT-3.5, так и GPT-4 MINI в специализированных задачах разработки программного обеспечения. Эти результаты были даже достигнуты без специальных агентов.md -файлов или пользовательских каркасов, которые подчеркивают неотъемлемая производительность модели.

Swe-Bench представляет собой особенно актуальную основу для оценки, поскольку он использует реальные проблемы с GitHub и просит модели генерировать патчи, которые решают описанные проблемы. The Benchmark предлагает воспроизводимую оценку с помощью среды оценки на основе Docker и включает в себя различные записи данных, включая Swe-Bench Lite, Swe-Bench Verified и Swe-Bench MultiModal. Сильная производительность кодекса в этих тестах указывает на значительное улучшение по сравнению с традиционными подходами.

Внутренние оценки OpenAI

В дополнение к общедоступным критериям, Codex-1 также показывает превосходные услуги во внутренних задачах OpenAI-SWE. Эти внутренние оценки основаны на реальных задачах разработки программного обеспечения и отражают практические сценарии применения, для которых был разработан кодекс. Тот факт, что эти результаты были достигнуты без проектных конфигураций, подчеркивает потенциал для еще лучшей производительности с оптимальной конфигурацией.

В самом Openaai Codex уже используется ежедневно для автоматизации повторяющихся, четко определенных задач, таких как рефакторинг, переименование и письменные тесты. Это практическое применение в продуктивной среде подтверждает контрольные результаты и демонстрирует практичность системы. Внутренние команды успешно используют Codex для разработки функций, отладки, автоматизации тестирования и рефакторинга кода.

Интеграция независимой и перекрестной платформы AI в масштабах для всех компаний Matters-Image: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа ИИ взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Проблемы, которые решает наша платформа ИИ

• Отсутствие точности обычных решений ИИ
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность индивидуального развития ИИ
• Отсутствие квалифицированного ИИ
• Интеграция ИИ в существующие ИТ -системы

Подробнее об этом здесь:

• Интеграция AI независимой и перекрестной платформы AI в масштабах источника для всех вопросов компании

Модели безопасности и развертывания

Изолированные среды выполнения

Безопасность находится в центре архитектуры Codex, в результате чего каждая задача выполняется в полностью изолированных облачных контейнерах. Эти среды песочницы разработаны таким образом, что они не могут повлиять на другие проекты или системы. Изоляция гарантирует, что экспериментальный или неправильный код не может нанести никаких повреждений производственной среды.

Класная природа кодекса позволяет реализовать обширные меры безопасности, которые будут трудно реализовать в местных средах разработки. Каждый контейнер настроен с конкретными ограничениями ресурсов и сетевыми ограничениями, чтобы предотвратить несанкционированный доступ или утечки данных. Среда полностью сбрасывается после выполнения задачи, которая обеспечивает чистую отправную точку для последующих задач.

Codex CLI как локальная альтернатива

Параллельно с облачным кодексом, Openai также предлагает Codex CLI в качестве инструмента с открытым исходным кодом для локального использования. Этот терминальный нативный инструмент привносит аналогичные навыки искусственного интеллекта непосредственно в местную среду развития и, таким образом, решает проблемы безопасности в отношении использования облака. Codex CLI работает полностью локально и гарантирует, что исходный код не покидает локальную среду, если разработчик явно не решает.

Инструмент CLI предлагает три различных режима утверждения: предложить (только предложения), Auto Feator (автоматическая обработка с подтверждением) и полная автомобиль (полностью автоматическая версия в песочнице). Эта гибкость позволяет разработчикам адаптировать степень автономии в зависимости от задачи и доверия к системе. При поддержке мультимодальных входов Codex CLI может обрабатывать текст, снимки экрана или диаграммы и соответствующим образом генерировать или редактировать код.

Подходит для:

• Chatgpt 5 | Генеральный план Openai: Супер помощник, который думает, что Chatgpt скоро должен написать электронные письма, бронирование и многое другое!

Практические области применения и использования

Разработка функций и генерация кода

Codex Excelts в автоматической разработке функций, от начальной концепции до завершения реализации. Система может объединять новые каркасы, компоненты и даже создавать комплексную документацию. Для команд разработчиков это означает значительное ускорение цикла разработки, поскольку Codex может захватить повторяющиеся и трудоемкие аспекты реализации функций.

Способность Codex генерировать контекст генерации контекстного кода позволяет не только создавать функциональный код, но и гарантировать, что этот код соответствует стандартам и конвенциям, специфичным для проекта. Интегрируя файлы Agents.md, Codex может автоматически использовать правильные стандарты кодирования, именные соглашения и архитектурные шаблоны. Это приводит к коду, который легко интегрирован в существующие кодовые базы и требует минимальных усилий по посторонней обработке.

Отладка и обслуживание

В области отладки и технического обслуживания кода Codex демонстрирует особую сильную сторону при определении и удалении ошибок. Система может анализировать сложные кодовые основания, найти проблемы и реализовать соответствующие исправления. Способность Codex не только исправлять ошибку, но и реализовать такие превентивные меры, как дополнительные тесты или проверки.

Поддержание крупных кодовых оснований значительно упрощается с помощью Codex, поскольку система может выполнять обширные операции рефакторинга. Такие задачи, как переименование переменных или функций, обновление зависимостей или улучшение тестовой крышки, могут быть автоматизированы. Кодекс также может служить справочным инструментом для понимания и документирования неизвестных частей кода.

Автоматизация тестирования и обеспечение качества

Автоматизированное создание и обслуживание тестов является особенно выделенной областью применения. Codex может не только генерировать модульные тесты для существующего кода, но и разработать интеграционные тесты и сквозные тесты. Система понимает тестовые рамки соответствующего проекта и может создавать соответствующие тесты в правильном синтаксисе и структуре.

Обеспечение качества расширяется благодаря возможности Codex автоматически поддерживать код. Система может анализировать запросы на привлечение, выявлять потенциальные проблемы и делать предложения для улучшения. С интеграцией в рабочие процессы GitHub, Codex может автоматически генерировать описания проведений, которые документируют все соответствующие изменения и их последствия.

Сравнение с традиционными подходами к развитию

Переход парадигмы от инструмента к агенту

Codex представляет собой фундаментальный сдвиг парадигмы от пассивных инструментов разработки к активным агентам разработки программного обеспечения. В то время как традиционные редакторы IDE и кодовые редакторы поддерживают разработчиков в определенных задачах, Codex независимо принимает целые сегменты рабочих процессов. Это различие проявляется в способности кодекса выполнять сложные задачи от анализа до реализации и валидации без необходимости непрерывного вмешательства человека.

Традиционный подход к разработке требует, чтобы разработчики вручную выполняли каждый шаг процесса программирования: от анализа проблем до внедрения кода до тестирования и документации. Codex автоматизирует эту цепочку и позволяет разработчикам сосредоточиться на более высоких уровнях абстракции. Вместо того, чтобы писать отдельные строки кода, разработчики теперь могут определять задачи и цели, которые реализуются автономно Codex.

Повышение эффективности и повышение производительности

Повышение эффективности за счет кодекса может быть измерено в нескольких измерениях: экономия времени в повторяющихся задачах, уменьшение ошибок с помощью автоматических тестов и валидации, а также ускорение развития объектов. Первые тестеры сообщают о значительном повышении производительности, особенно в таких задачах, как рефакторинг, создание тестов и исправление ошибок. Возможность работы над несколькими задачами параллельно, в то время как разработчики работают над другими проектами, также умножает этот повышение эффективности.

По сравнению с традиционными подходами Codex также значительно сокращает период обучения в неизвестные базы кода. В то время как разработчикам обычно нужны дни или недели, чтобы ознакомиться со сложными проектами, Codex может немедленно стать продуктивным, анализируя Agents.md -файлы и структуры кода. Эта способность особенно ценна в гибких средах развития, где требуются быстрые корректировки и итеративная разработка.

Подходит для:

• Текущие события в Chatgpt von Openaai (март 2025 г.)

Агенты вместо разработчиков? Следующий этап индустрии программного обеспечения

Развитие в многоагентную экосистему

Разработка кодекса указывает на будущее, в котором специализированные агенты ИИ принимают различные аспекты разработки программного обеспечения. OpenAI уже работает над асинхронным многоагентным рабочим процессом, в котором специализируются различные агенты по разработке фронта, бэкэнд-сервисам, дизайну базы данных или подходящим задачам. Это видение скоординированной экосистемы агента может принципиально преобразовать разработку программного обеспечения и привести к еще большему повышению эффективности.

Тем не менее, интеграция различных агентов также требует новых координационных механизмов и стандартов для межагентного общения. Файлы Agents.md могут превратиться в универсальный стандарт для конфигурации агентов по разработке искусственного интеллекта. Создание таких стандартов будет иметь решающее значение для широкого внедрения и совместимости различных систем агентов.

Влияние на отрасль разработки программного обеспечения

Кодекс и аналогичные системы, вероятно, приведут к перераспределению ролей в командах разработчиков. В то время как повторяющиеся и четко определенные задачи становятся все более автоматизированными, стратегическое планирование, архитектурные решения и творческие проблемы становятся более важными. Разработчики становятся проводниками агентов искусственного интеллекта, которые организуют сложные программные проекты вместо того, чтобы внедрять каждый аспект сами.

Это преобразование также требует новых навыков и навыков разработчиков: понимание и настройка агентов ИИ, эффективное общение с интерфейсами естественного языка и оценка и проверка автоматически сгенерированного кода. Образовательные учреждения и компании должны соответственно адаптировать свои учебные программы и учебные программы, чтобы подготовить разработчиков к этому новому способу работы.

Повышение эффективности с кодексом: ИИ встречает человеческое творчество

Codex Openai отмечает поворотный момент в разработке программного обеспечения, который выходит за рамки дополнительных улучшений и инициирует фундаментальный сдвиг парадигмы. Сочетание специализированного обучения по реальным задачам разработки, облачной масштабируемости и интеллектуальной конфигурации через Agents.md-файлы создает систему, которая не только генерирует код, но также выступает в качестве полноценного партнера по разработке программного обеспечения. Впечатляющие эталонные результаты и успешное внутреннее использование в Openai подтверждают потенциал этой технологии для широкого внедрения в промышленности.

Архитектура безопасности с изолированными облачными средами и параллельная доступность CLI CODEX для локального использования. Различные требования безопасности и соответствия. Это позволяет компаниям извлечь выгоду из повышения эффективности без ущерба для их стандартов безопасности. Гибкость системы, от полностью автоматических рабочих процессов до процессов разработки, подходящей для различных сценариев разработки и уровней опыта.

В долгосрочной перспективе Codex указывает на будущее, в котором агенты искусственного интеллекта выступают в качестве неотъемлемой части команд разработчиков и усиливают человеческое творчество и стратегическое планирование вместо того, чтобы заменить их. Успех этого видения зависит от непрерывного улучшения моделей, стандартизации механизмов конфигурации, таких как агенты. MD и разработка новых парадигм сотрудничества между людьми и ИИ. В Codex OpenAI заложил важную основу для этого будущего разработки программного обеспечения, которая может устойчиво преобразовать производительность и качество разработки программного обеспечения.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus