Програмування та розробка програмного забезпечення з OpenAI Codex: написання, тестування та розгортання за допомогою автономних агентів штучного інтелекту

Від ідеї до коду: Codex радикально пришвидшує розробку

OpenAI представила Codex, новаторський хмарний агент для розробки програмного забезпечення, який фундаментально змінює те, як розробники пишуть, тестують та розгортають код. Базуючись на спеціалізованій моделі codex-1, оптимізованій для розробки програмного забезпечення версії моделі o3, Codex автоматизує складні завдання програмування – від розробки функцій до створення pull requests. Система працює в ізольованих хмарних середовищах з попередньо завантаженим репозиторієм користувача та може бути налаштована спеціально для проекту за допомогою файлів AGENTS.md. Завдяки вражаючій продуктивності в бенчмарках, таких як SWE-Bench Verified, Codex перевершує традиційні підходи до розробки та встановлює нову парадигму для розробки програмного забезпечення на базі штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Плани Chatgpt OpenAI щодо GPT-5: Інтеграція інструментів та оновлення агента оператора

Технічна архітектура та основні функції

Модельна основа та спеціалізація

Codex базується на codex-1, моделі, навченій на реальних завданнях програмування з використанням навчання з підкріпленням, та розробленій як спеціалізований варіант моделі OpenAI o3. Ця спеціалізація дозволяє системі генерувати код, який нагадує стиль розробки людиною та точно виконує задані інструкції. На відміну від простих інструментів автодоповнення коду, таких як GitHub Copilot, Codex мислить у термінах завершених завдань та може виконувати складні реалізації функцій, виправлення помилок та автоматизацію тестування паралельно та ізольовано.

Базова модель була спеціально навчена для виконання ітеративних тестів, доки не будуть досягнуті задовільні результати. Ця можливість самовалідації відрізняє Codex від традиційних помічників кодування на основі штучного інтелекту та дозволяє створювати рішення вищої якості. Технічна основа використовує ізольовані хмарні контейнери, завантажені відповідним репозиторієм користувача, забезпечуючи безпечне середовище «пісочниці» для всіх операцій.

Хмарне середовище виконання

Архітектура Codex базується на ізольованих хмарних контейнерах, які автоматично попередньо налаштовуються з репозиторієм коду користувача. Кожне завдання виконується у власному середовищі «пісочниці», що забезпечує чіткий розмежування між різними проектами та завданнями. Ці середовища налаштовані відповідно до фактичного середовища розробки проекту, включаючи всі необхідні залежності та інструменти.

У цій пісочниці Codex може виконувати комплексні операції: читання та маніпулювання файлами, виконання команд, запуск тестових наборів, а також виконання лінтингу та перевірок типів. Час обробки зазвичай коливається від однієї до 30 хвилин, залежно від складності завдання. Під час виконання Codex документує кожен крок і надає журнали терміналу та результати тестів для забезпечення повної відстежуваності.

Робочий процес та взаємодія з користувачем

Інтеграція в ChatGPT

Доступ до Codex здійснюється легко через бічну панель ChatGPT, де користувачі можуть вибирати між різними режимами взаємодії. Вибір «Код» дозволяє розробникам розпочинати конкретні завдання впровадження, тоді як «Запитувати» використовується для запитань щодо кодової бази. Ця інтеграція дозволяє розробникам перейти від виконавців до осіб, що приймають рішення, оскільки відповідальність за стратегічні рішення залишається за користувачем, водночас значно зменшуючи зусилля, необхідні для виконання повторюваних завдань.

Інтерфейс користувача розроблено таким чином, щоб мінімізувати перебої в робочому процесі розробки. Користувачі можуть відстежувати хід виконання своїх завдань у режимі реального часу та мати доступ до всіх етапів роботи агента. Після завершення завдання розробники можуть переглянути результати, запросити подальші редагування, відкрити запити на внесення змін (pull requests) з GitHub або інтегрувати зміни безпосередньо у своє локальне середовище.

Паралельна обробка завдань

Ключова перевага Codex полягає в його здатності виконувати кілька завдань паралельно. Поки Codex працює над складним проектом рефакторингу, розробники можуть одночасно працювати над іншими проектами або зосередитися на стратегічних рішеннях у своїх локальних системах. Такий асинхронний підхід відповідає меті OpenAI – створити агентів ШІ як «віртуальних товаришів по команді», здатних виконувати завдання, які в іншому випадку зайняли б у людей години або навіть дні.

Тенденція рухається до багатоагентного робочого процесу, де різні спеціалізовані агенти можуть обробляти різні аспекти розробки програмного забезпечення. Такий підхід обіцяє подальше підвищення ефективності та дозволяє командам розробників зосередитися на творчих та стратегічних аспектах розробки програмного забезпечення.

Підходить для цього:

• Десятка найкращих для порад та огляд інтелекту та поради щодо планування та поради: різні моделі AI та типові сфери застосування

Система конфігурації AGENTS.md

Інструкції щодо конкретного проекту

Система AGENTS.md пропонує інноваційний метод налаштування та керування Codex для кожного проекту. Ці текстові файли функціонують аналогічно файлам README.md та містять інструкції щодо навігації по кодовій базі, тестові команди та рекомендації щодо конкретних проектів. Файли AGENTS.md можна розміщувати будь-де у файловій системі, типовими місцями розташування є кореневий каталог, домашній каталог або різні позиції в репозиторіях Git.

Область дії файлу AGENTS.md поширюється на все дерево каталогів, що знаходиться в папці, що містить цей файл. Для кожного файлу, якого Codex торкається у своєму останньому патчі, необхідно дотримуватися всіх інструкцій з файлів AGENTS.md, область дії яких включає цей файл. Ця ієрархічна структура дозволяє визначати як глобальні, так і специфічні політики для різних частин проекту.

Ієрархічна структура правил

Система AGENTS.md реалізує складну ієрархію для вирішення конфліктів: глибші вкладені файли AGENTS.md мають пріоритет над файлами вищого рівня у разі конфлікту інструкцій. Однак прямі системні, розробницькі або користувацькі інструкції як частина запиту завжди мають пріоритет над інструкціями AGENTS.md. Така структура гарантує правильне застосування конфігурацій, специфічних для проекту, зберігаючи при цьому гнучкість для ситуаційних коригувань.

Файли AGENTS.md можуть містити програмні перевірки для перевірки роботи, яку Codex має виконати після всіх змін коду. Ця перевірка також застосовується до, здавалося б, простих змін, таких як оновлення документації, таким чином забезпечуючи послідовний контроль якості. Такі конфігурації дозволяють командам безперешкодно інтегрувати свої специфічні стандарти та процеси розробки в робочий процес на базі штучного інтелекту.

Оцінка ефективності та контрольні показники

Результати перевірки SWE-Bench

Codex демонструє вражаючу продуктивність у встановлених бенчмарках з програмної інженерії. У SWE-Bench Verified, бенчмарку для оцінки великих мовних моделей для реальних задач програмного забезпечення з GitHub, codex-1 перевершує як GPT-3.5, так і GPT-4 Mini у спеціалізованих завданнях програмної інженерії. Ці результати були досягнуті навіть без спеціальних файлів AGENTS.md або спеціального складання, що підкреслює притаманну моделі потужність.

SWE-Bench забезпечує особливо актуальну основу для оцінки, оскільки використовує реальні проблеми GitHub та пропонує моделям створювати патчі, які вирішують описані проблеми. Бенчмарк пропонує відтворювану оцінку через середовища оцінки на основі Docker та включає різні набори даних, такі як SWE-Bench Lite, SWE-Bench Verified та SWE-Bench Multimodal. Високі показники Codex у цих тестах свідчать про значне покращення порівняно з традиційними підходами.

Внутрішні оцінки OpenAI

Окрім публічних бенчмарків, codex-1 також демонструє чудову продуктивність у внутрішніх тестах OpenAI SWE. Ці внутрішні оцінки базуються на реальних завданнях розробки програмного забезпечення та відображають практичні сценарії застосування, для яких був розроблений codex. Той факт, що ці результати були досягнуті навіть без налаштувань, специфічних для проекту, підкреслює потенціал для ще кращої продуктивності за оптимальної конфігурації.

У самому OpenAI Codex вже щодня використовується для автоматизації повторюваних, чітко визначених завдань, таких як рефакторинг, перейменування та написання тестів. Це практичне застосування у виробничому середовищі підтверджує результати бенчмарків та демонструє придатність системи для реального використання. Внутрішні команди успішно використовують Codex для розробки функцій, налагодження, автоматизації тестування та рефакторингу коду.

Інтеграція незалежної та перехресної платформи AI-джерела для всіх матчів компанії: xpert.digital

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучкі рішення AI-таїлові рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Ця платформа AI взаємодіє з усіма конкретними джерелами даних
  • Від SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox та багатьох інших систем управління даними
• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Виклики, які вирішує наша платформа AI

• Відсутність точності звичайних рішень AI
• Захист даних та безпечне управління конфіденційними даними
• Високі витрати та складність індивідуального розвитку ШІ
• Відсутність кваліфікованого ШІ
• Інтеграція ШІ в існуючі ІТ -системи

Детальніше про це тут:

• Інтеграція AI незалежної та перехресної платформи AI для всіх питань компанії

Моделі безпеки та розгортання

Ізольовані середовища виконання

Безпека є основою архітектури Codex, де кожне завдання виконується в повністю ізольованих хмарних контейнерах. Ці середовища «пісочниці» розроблені таким чином, щоб не впливати на інші проекти чи системи. Така ізоляція гарантує, що експериментальний або помилковий код не зможе завдати шкоди виробничому середовищу.

Хмарний характер Codex дозволяє впроваджувати комплексні заходи безпеки, які було б важко реалізувати в локальних середовищах розробки. Кожен контейнер налаштовується з певними обмеженнями ресурсів та мережевих обмежень для запобігання несанкціонованому доступу або витоку даних. Середовища повністю скидаються після завершення завдання, забезпечуючи чисту відправну точку для наступних завдань.

Codex CLI як локальна альтернатива

Поряд із хмарним Codex, OpenAI також пропонує Codex CLI як інструмент з відкритим вихідним кодом для локального використання. Цей термінальний інструмент надає аналогічні можливості штучного інтелекту безпосередньо локальному середовищу розробки, вирішуючи проблеми безпеки, пов'язані з використанням хмарних технологій. Codex CLI працює повністю локально, гарантуючи, що вихідний код ніколи не залишає локальне середовище, окрім випадків, коли розробник явно вибрав інше.

Інструмент CLI пропонує три різні режими затвердження: Suggest (лише пропозиції), Auto Edit (автоматичне редагування з підтвердженням) та Full Auto (повністю автоматизоване виконання в пісочниці). Ця гнучкість дозволяє розробникам налаштовувати рівень автономії залежно від завдання та їхньої впевненості в системі. Завдяки підтримці багатомодального введення, Codex CLI може обробляти текст, знімки екрана або діаграми та генерувати або редагувати код відповідно.

Підходить для цього:

• Чатгпт 5 | Генеральний план OpenAI: Супер помічник, який думає, що незабаром повинен писати електронні листи, книжкові подорожі та багато іншого!

Практичні області застосування та варіанти використання

Розробка функцій та генерація коду

Codex чудово справляється з автоматизованою розробкою функцій, від початкової концепції до повного впровадження. Система може створювати каркас нових функцій, з'єднувати компоненти та навіть генерувати вичерпну документацію. Для команд розробників це призводить до значного прискорення циклу розробки, оскільки Codex може обробляти повторювані та трудомісткі аспекти впровадження функцій.

Здатність Codex генерувати контекстно-залежний код дозволяє не лише створювати функціональний код, але й гарантувати, що цей код відповідає стандартам та домовленостям, характерним для конкретного проекту. Інтегруючи файли AGENTS.md, Codex може автоматично застосовувати правильні стандарти кодування, домовленості щодо іменування та архітектурні шаблони. Це призводить до коду, який безперешкодно інтегрується з існуючими кодовими базами та вимагає мінімальної постобробки.

Налагодження та обслуговування

У сфері налагодження та підтримки коду Codex демонструє особливі сильні сторони у виявленні та виправленні помилок. Система може аналізувати складні кодові бази, знаходити проблеми та впроваджувати відповідні виправлення. Здатність Codex не лише виправляти помилки, але й впроваджувати превентивні заходи, такі як додаткові тести або перевірки, є особливо цінною.

Codex значно спрощує підтримку великих кодових баз, оскільки система може виконувати масштабні операції рефакторингу. Такі завдання, як перейменування змінних або функцій, оновлення залежностей або покращення покриття тестами, можна автоматизувати. Codex також може служити довідковим інструментом для розуміння та документування незнайомих частин коду.

Автоматизація тестування та забезпечення якості

Однією з особливо вартих уваги сфер застосування є автоматизоване створення та підтримка тестів. Codex може не лише генерувати модульні тести для існуючого коду, але й розробляти інтеграційні тести та наскрізні тести. Система розуміє рамки тестування відповідного проекту та може створювати відповідні тести з правильним синтаксисом та структурою.

Забезпечення якості покращується завдяки можливості Codex підтримувати автоматичні перевірки коду. Система може аналізувати запити на внесення змін, виявляти потенційні проблеми та пропонувати покращення. Завдяки інтеграції з робочими процесами GitHub, Codex може автоматично генерувати описи запитів на внесення змін, які документують усі відповідні зміни та їхній вплив.

Порівняння з традиційними підходами до розробки

Зміна парадигми від інструменту до агента

Codex являє собою фундаментальний зсув парадигми від пасивних інструментів розробки до активних агентів програмної інженерії. У той час як традиційні IDE та редактори коду допомагають розробникам з певними завданнями, Codex автономно обробляє цілі сегменти робочого процесу. Ця різниця особливо очевидна у здатності Codex виконувати складні завдання від аналізу до впровадження та перевірки без необхідності постійного втручання людини.

Традиційний підхід до розробки вимагає від розробників ручного виконання кожного кроку процесу програмування: від аналізу проблеми та реалізації коду до тестування та документування. Codex автоматизує цей ланцюжок, дозволяючи розробникам зосередитися на вищих рівнях абстракції. Замість написання окремих рядків коду, розробники тепер можуть визначати завдання та цілі, які Codex виконуватиме автономно.

Підвищення ефективності та продуктивності

Підвищення ефективності від Codex можна виміряти за кількома напрямками: економія часу на повторювані завдання, зменшення кількості помилок завдяки автоматизованому тестуванню та валідації, а також прискорена розробка функцій. Ранні тестувальники повідомляють про значне підвищення продуктивності, особливо в таких завданнях, як рефакторинг, створення тестів та виправлення помилок. Можливість паралельно виконувати кілька завдань, поки розробники працюють над іншими проектами, ще більше посилює це підвищення ефективності.

Порівняно з традиційними підходами, Codex також значно скорочує час, необхідний для вивчення незнайомих кодових баз. Хоча розробникам зазвичай потрібні дні або тижні, щоб ознайомитися зі складними проектами, Codex може одразу стати продуктивним, аналізуючи файли AGENTS.md та структури коду. Ця можливість особливо цінна в гнучких середовищах розробки, де швидке налаштування та ітеративна розробка є важливими.

Підходить для цього:

• Поточні розробки в Чатгпті фон Ондааї (березень 2025 р.)

Агенти замість розробників? Наступний етап розвитку індустрії програмного забезпечення

Еволюція до мультиагентної екосистеми

Розробка Codex вказує на майбутнє, де спеціалізовані агенти штучного інтелекту займатимуться різними аспектами розробки програмного забезпечення. OpenAI вже працює над асинхронним багатоагентним робочим процесом, де різні агенти спеціалізуються на розробці фронтенду, бекенд-сервісах, проектуванні баз даних або завданнях DevOps. Таке бачення скоординованої екосистеми агентів може фундаментально змінити розробку програмного забезпечення та призвести до ще більшого підвищення ефективності.

Однак інтеграція різних агентів також вимагає нових механізмів координації та стандартів для міжагентної комунікації. Файли AGENTS.md можуть перетворитися на універсальний стандарт для налаштування агентів розробки штучного інтелекту. Встановлення таких стандартів матиме вирішальне значення для широкого впровадження та сумісності різних агентних систем.

Вплив на індустрію розробки програмного забезпечення

Codex та подібні системи, ймовірно, призведуть до перерозподілу ролей у командах розробників. У той час як повторювані та чітко визначені завдання будуть дедалі більше автоматизовані, стратегічне планування, архітектурні рішення та креативне вирішення проблем набуватимуть більшого значення. Розробники стануть провідниками агентів штучного інтелекту, які керуватимуть складними програмними проектами, а не реалізуватимуть кожен аспект самостійно.

Ця трансформація також вимагає від розробників нових навичок та компетенцій: розуміння та налаштування агентів штучного інтелекту, ефективна взаємодія з інтерфейсами природної мови, а також оцінка та перевірка автоматично згенерованого коду. Навчальні заклади та компанії повинні відповідно адаптувати свої навчальні програми та програми, щоб підготувати розробників до цього нового способу роботи.

Підвищення ефективності за допомогою Codex: ШІ зустрічається з людською креативністю

OpenAI Codex знаменує собою поворотний момент у розробці програмного забезпечення, виходячи за рамки поступових удосконалень та сповіщаючи про фундаментальну зміну парадигми. Поєднання спеціалізованого навчання з реальних завдань розробки, хмарної масштабованості та інтелектуального налаштування через файли AGENTS.md створює систему, яка не лише генерує код, але й діє як повноцінний партнер з розробки програмного забезпечення. Вражаючі результати бенчмарків та успішне внутрішнє використання в OpenAI підтверджують потенціал цієї технології для широкого впровадження в галузі.

Архітектура безпеки з її ізольованими хмарними середовищами та паралельною доступністю Codex CLI для локального використання відповідає різним вимогам безпеки та відповідності. Це дозволяє компаніям будь-якого розміру отримувати вигоду від підвищення ефективності без шкоди для своїх стандартів безпеки. Гнучкість системи, від повністю автоматизованих робочих процесів до асистованих процесів розробки, робить її придатною для різних сценаріїв розробки та рівнів досвіду.

У довгостроковій перспективі Codex вказує на майбутнє, де агенти ШІ функціонуватимуть як невід'ємна частина команд розробників, покращуючи людську креативність та стратегічне планування, а не замінюючи їх. Успіх цього бачення залежить від постійного вдосконалення моделей, стандартизації механізмів конфігурації, таких як AGENTS.md, та розробки нових парадигм співпраці між людьми та ШІ. З Codex OpenAI заклав важливу основу для цього майбутнього розробки програмного забезпечення, яке має потенціал для сталого трансформування продуктивності та якості розробки програмного забезпечення.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus