Програмування та інженерія програмного забезпечення за допомогою Codex OpenAI: Написання, тестування та розгортання з автономними агентами AI

Від ідеї до коду: Codex прискорює розвиток радикально

За допомогою Codex OpenAI представив новаторський хмарний агент з інженерії програмного забезпечення, який принципово перетворює спосіб, яким розробники пишуть код, тестування та розгортання. На основі спеціалізованої моделі Codex-1, варіант моделі O3, оптимізованої для розробки програмного забезпечення, Codex автоматизує складні завдання програмування від розробки функцій до створення витягування. Система працює в ізольованих хмарних середовищах, які заряджаються сховищем користувача і можуть бути налаштовані на специфічний спосіб за допомогою файлів Agents.md. З вражаючими досягненнями в орієнтирах, таких як Codex, підтверджений SWEELEN, перевищує звичайні підходи до розробки та встановлює нову парадигму розробки програмного забезпечення на основі AI.

Підходить для цього:

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

Технічна архітектура та основні функціональні можливості

Модельна основа та спеціалізація

Codex заснований на Codex-1, моделі, яка підготовлена ​​в реальних завданнях програмування за допомогою підкріплення навчання, яка була розроблена як спеціалізований варіант моделі OpenAI O3. Ця спеціалізація дозволяє системі генерувати код, який відповідає стилю розвитку людини і відповідає заданій інструкціям точно. На відміну від простих інструментів завершення коду, таких як Github Copilot, Codex вважає в повних завданнях і може здійснювати складні реалізації функцій, виправлення помилок та автоматизацію тестів паралельно та ізольовано.

Основна модель була спеціально навчена проводити ітеративні тести до досягнення задовільних результатів. Ця здатність до самоцінності відрізняє кодекс від звичайних асистентів, що кодують AI, і забезпечує більш високу якість генерованих рішень. Технічна основа використовує ізольовані хмарні контейнери, завантажені сховищем користувача та забезпечують безпечне середовище пісочниці для всіх операцій.

Хмарне середовище виконання

Архітектура Codex заснована на ізольованих хмарних контейнерах, які автоматично попередньо налаштовані за допомогою сховища коду користувача. Кожне завдання виконується у вашому власному середовищі пісочниці, що забезпечує чітке розділення між різними проектами та завданнями. Ці середовища налаштовані таким чином, щоб вони відповідали фактичному середовищу розробки проекту, включаючи всі необхідні залежності та інструменти.

У цій пісочниці Codex може виконувати всебічні операції: читання та редагування файлів, виконувати команди, нехай тестові набори запускаються, проводять огляди Linner та Type. Час обробки, як правило, коливається від однієї до 30 хвилин, залежно від складності завдання. Під час виконання кодекс документує кожен крок і забезпечує журнали терміналу та результати випробувань, щоб забезпечити повну відстеження.

Робочий процес та досвід користувачів

Інтеграція в чатгпт

Доступ до Codex безперешкодно через бічну панель у Чатгпті, де користувачі можуть вибирати між різними режимами взаємодії. Вибравши "код", розробники можуть запустити конкретні завдання з впровадження, тоді як "запитати" використовується для питань щодо бази коду. Ця інтеграція дозволяє розробникам стати розробниками рішення від виконавця, оскільки відповідальність за стратегічні рішення залишається у людини, тоді як зусилля щодо повторної діяльності різко зменшуються.

Інтерфейс користувача призначений для мінімального переривання робочого процесу розробки. Користувачі можуть виконувати прогрес своїх завдань у режимі реального часу та мати можливість отримати доступ до всіх кроків агента. Після виконання завдання розробники можуть перевірити результати, вимагати подальших переглядів, відкрити запити Github або інтегрувати зміни безпосередньо в місцеве середовище.

Паралельна обробка завдань

Вирішальна перевага кодексу полягає у його здатності паралельно виконувати кілька завдань. Поки Codex працює над складним рефакторингом, розробники також можуть працювати над іншими проектами над своєю місцевою системою або присвятити себе стратегічним рішенням. Цей асинхронний метод роботи відповідає меті OpenAI створити агентів AI як "віртуальних товаришів по команді", які можуть приймати завдання, що люди коштуватимуть години чи навіть днів.

Розробка спрямовується на багатоагентний робочий процес, в якому різні спеціалізовані агенти можуть приймати різні аспекти розробки програмного забезпечення. Цей підхід обіцяє подальше підвищення ефективності та дозволяє командам розробників зосередитись 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

Агенти.md Система конфігурації

Конкретні інструкції

Система Agents.md являє собою інноваційний метод налаштування та управління кодексом конкретним чином. Ці текстові файли працюють аналогічно для readme.md файлів та містять інструкції щодо навігації в базі коду, тестових команд та найкращої практики, що стосуються проекту. Файли Agents.md можуть бути розміщені у будь -якому положенні у файловій системі, типовими місцями є кореневий каталог, домашній каталог або різні позиції в межах GIT.

Обсяг файлу агента.md поширюється на все дерево каталогу, яке коріння в папці, що містить файл. Для кожного файлу, який торкається Codex у своєму остаточному виправленні, всі інструкції з Agents.md файлів повинні дотримуватися, область яких включає цей файл. Ця ієрархічна структура дозволяє визначити як глобальні, так і конкретні вказівки для різних частин проекту.

Ієрархічна структура управління

Система Agents.MD реалізує складну ієрархію для вирішення конфліктів: глибше гніздові агенти. Однак, пряма система, розробник або інструкції користувача як частина підказки завжди мають пріоритет перед агентами.MD Інструкції. Ця структура гарантує, що конфігурації, специфічні для проекту, використовуються правильно, в той же час зберігається гнучкість для ситуаційних коригувань.

Файли Agents.md можуть містити програмні перевірки на перевірку роботи, яку повинен виконувати кодекс відповідно до всіх змін коду. Ця перевірка стосується, очевидно, простих змін, таких як оновлення документації, що забезпечує послідовне забезпечення якості. Такі конфігурації дозволяють командам безперешкодно інтегрувати свої конкретні стандарти та процеси розробки в робочий процес, заснований на AI.

Оцінка ефективності та орієнтири

Результати перевірених SWEE

Codex показує вражаючу продуктивність у встановлених орієнтирах інженерії програмного забезпечення. На перевірці SWEEN, що перевіряється, орієнтир для оцінки великих мовних моделей при реальних питаннях програмного забезпечення від Github, Codex-1 перевершує як GPT-3,5, так і GPT-4 Mini у спеціалізованих завдань з інженерії програмного забезпечення. Ці результати були досягнуті навіть без спеціальних агентів.

Swe-Bench є особливо актуальною основою для оцінки, оскільки він використовує реальні проблеми Github і просить моделі генерувати патчі, які вирішують описані проблеми. Базок пропонує відтворювану оцінку за допомогою середовищ оцінювання на основі Docker і включає різні записи даних, включаючи LeS-Lite, SWEELEN, перевірені та SWEE-Bench Multimodal. Сильна ефективність кодексу в цих тестах свідчить про значне поліпшення порівняно з традиційними підходами.

Внутрішні оцінки OpenAI

Окрім публічних орієнтирів, Codex-1 також показує чудові послуги у внутрішніх орієнтирах OpenAI-SWE. Ці внутрішні оцінки базуються на реальних завданнях з розробки програмного забезпечення та відображають практичні сценарії застосування, для яких був розроблений кодекс. Той факт, що ці результати були досягнуті без проектних конфігурацій, підкреслює потенціал для ще кращої продуктивності з оптимальною конфігурацією.

У самому OpenAai Codex вже використовується щодня для автоматизації повторюваних, чітко визначених завдань, таких як рефакторинг, перейменування та написання тестів. Це практичне застосування в продуктивному середовищі підтверджує результати орієнтирів та демонструє практичність системи. Внутрішні команди успішно використовують кодекс для розробки функцій, налагодження, автоматизації тестів 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 знаходиться в центрі архітектури кодексу, завдяки чому кожне завдання виконується в повністю ізольованих хмарних контейнерах. Ці середовища пісочниці розроблені таким чином, що вони не можуть вплинути на інші проекти чи системи. Ізоляція гарантує, що експериментальний або неправильний код не може завдати шкоди виробничому середовищу.

Хмарний характер Codex дає змогу здійснити широкі заходи безпеки, які було б важко впровадити в середовищах місцевого розвитку. Кожен контейнер налаштований з конкретними обмеженнями ресурсів та обмеженнями мережі для запобігання несанкціонованого доступу або витоків даних. Середовища повністю скидаються після виконання завдання, що забезпечує чисту відправну точку для подальших завдань.

Codex CLI як локальна альтернатива

Паралельно з хмарним кодексом, OpenAI також пропонує Codex CLI як інструмент з відкритим кодом для локального використання. Цей термінальний рідний інструмент приносить подібні навички ШІ безпосередньо з місцевим середовищем розвитку і, таким чином, вирішує проблеми безпеки щодо використання хмарного використання. Codex CLI працює повністю локально і гарантує, що вихідний код не залишає місцеве середовище, якщо розробник явно не вирішить.

Інструмент CLI пропонує три різні режими затвердження: пропонуйте (лише пропозиції), автоматичне редагування (автоматична обробка з підтвердженням) та повний автомобіль (повністю автоматична версія в пісочниці). Ця гнучкість дозволяє розробникам адаптувати ступінь самостійності залежно від завдання та довіри до системи. Завдяки підтримці мультимодальних входів, Codex CLI може обробляти текст, скріншоти або діаграми та відповідно генерувати або редагувати код.

Підходить для цього:

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

Практичні сфери застосування та використання випадків

Розробка функцій та генерація коду

Кодекс переживає в автоматизованій розробці функцій, від початкової концепції до повної реалізації. Система може поєднувати нові функції лісів, компоненти і навіть створювати всебічну документацію. Для команд розвитку це означає значне прискорення циклу розвитку, оскільки Codex може взяти на себе повторювані та трудомісткі аспекти реалізації функцій.

Здатність Codex генерувати контекст генерування контексту, свідчить про контекст, дозволяє не тільки створювати функціональний код, але й забезпечити, щоб цей код відповідав конкретним стандартам та конвенціяам, що стосуються проекту. Інтегруючи файли Agents.md, Codex може автоматично використовувати правильні стандарти кодування, конвенції назви та архітектурні шаблони. Це призводить до коду, який безперешкодно інтегрується в існуючі бази коду та вимагає мінімальних зусиль для обробки.

Налагодження та обслуговування

У області налагодження та технічного обслуговування коду Codex показує спеціальні сильні сторони у визначенні та видалення помилок. Система може аналізувати складні основи коду, знаходити проблеми та реалізовувати відповідні виправлення. Можливість Codex не тільки виправляти помилку, але й здійснювати профілактичні заходи, такі як додаткові тести або валідації.

Підтримка великих базових баз значно спрощується кодексом, оскільки система може здійснювати широкі операції з рефакторингу. Такі завдання, як перейменування змінних або функцій, оновлення залежностей або поліпшення тестового покриву, можна автоматизувати. Кодекс також може слугувати довідковим інструментом для розуміння та документації невідомі частини коду.

Автоматизація тестів та забезпечення якості

Автоматизоване створення та обслуговування тестів є особливо виділенням області застосування. Codex може не лише генерувати одиничні тести для наявного коду, але й розробити тести інтеграції та тести на кінець. Система розуміє тестові рамки відповідного проекту і може створювати відповідні тести у правильному синтаксисі та структурі.

Забезпечення якості розширюється здатністю Codex автоматично підтримувати код. Система може проаналізувати запити на тягнення, визначати потенційні проблеми та робити пропозиції щодо вдосконалення. Завдяки інтеграції в робочі процеси Github, Codex може автоматично генерувати описи, які документують усі відповідні зміни та їх ефекти.

Порівняння з традиційними підходами для розвитку

Перехід парадигми від інструменту до агента

Codex являє собою фундаментальну зміну парадигми від пасивних інструментів розробки до активних програмних інженерних агентів. Хоча традиційні IDE та редактори коду підтримують розробників у конкретних завданнях, Codex переймає цілі сегменти робочого процесу самостійно. Ця різниця проявляється у здатності кодексу виконувати складні завдання від аналізу до впровадження та валідації, не потребуючи постійного втручання людини.

Традиційний підхід до розробки вимагає, щоб розробники вручну проводили кожен крок процесу програмування: від аналізу проблем до реалізації коду до тестування та документації. Codex автоматизує цей ланцюг і дозволяє розробникам концентруватися на більш високих рівнях абстракції. Замість того, щоб писати окремі рядки коду, розробники тепер можуть визначити завдання та цілі, які реалізуються автономно за допомогою кодексу.

Підвищення ефективності та підвищення продуктивності праці

Збільшення ефективності за допомогою кодексу можна виміряти в декількох вимірах: заощадження часу у повторюваних завданнях, зменшення помилок за допомогою автоматизованих тестів та перевірки, а також прискорення розвитку функцій. Перші тестери повідомляють про значне підвищення продуктивності, особливо у таких завданнях, як рефакторинг, створення тестів та виправлення помилок. Можливість працювати над кількома завданнями паралельно, тоді як розробники працюють над іншими проектами, також помножують цю підвищення ефективності.

Порівняно з традиційними підходами, Codex також значно зменшує навчальний період у невідомі бази коду. Хоча розробникам зазвичай потрібні дні або тижні, щоб ознайомитись із складними проектами, Codex може негайно стати продуктивним шляхом аналізу агентів.md Файли та структури коду. Ця здатність особливо цінна в середовищі Agile Development, де потрібні швидкі корективи та ітеративний розвиток.

Підходить для цього:

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

Агенти замість розробників? Наступний етап індустрії програмного забезпечення

Розробка в багатоагентній екосистемі

Розробка кодексу вказує на майбутнє, в якому спеціалізовані агенти AI приймають різні аспекти розробки програмного забезпечення. OpenAI вже працює над асинхронним багатоагентним робочим процесом, в якому різні агенти для розробки Frontend, Backend Services, дизайну баз даних або покірних завдань спеціалізуються. Це бачення координованої екосистеми агента може принципово трансформувати розробку програмного забезпечення та призвести до ще більшого підвищення ефективності.

Однак інтеграція різних агентів також вимагає нових механізмів координації та стандартів між агентом. Agents.md файли можуть перетворитися на універсальний стандарт для конфігурації агентів з розробки AI. Створення таких стандартів буде вирішальним для широкого прийняття та сумісності різних агентських систем.

Вплив на галузь розробки програмного забезпечення

Кодекс та подібні системи, ймовірно, призведуть до перерозподілу ролей у командах розвитку. Незважаючи на те, що повторювані та чітко визначені завдання все більше автоматизовано, стратегічне планування, архітектурні рішення та творче вирішення проблем стають більш важливими. Розробники стають провідниками AI агентів, які організовують складні програмні проекти, а не впроваджувати кожен аспект самі.

Ця трансформація також вимагає нових навичок та навичок розробників: розуміння та налаштування агентів AI, ефективного спілкування з природними мовними інтерфейсами та оцінка та перевірки автоматично генерованого коду. Навчальні заклади та компанії повинні відповідно адаптувати свої навчальні програми та навчальні програми, щоб підготувати розробників до цього нового способу роботи.

Підвищення ефективності за допомогою кодексу: AI зустрічає людську творчість

OpenAI Codex позначає поворотну частину розробки програмного забезпечення, що виходить за рамки поступових вдосконалень і ініціює фундаментальну зміну парадигми. Поєднання спеціалізованих навчань щодо реальних завдань розвитку, хмарної масштабованості та інтелектуальної конфігурації через Agents.md Файли створюють систему, яка не тільки генерує код, але й діє як повноцінний партнер з інженерії програмного забезпечення. Вражаючі результати орієнтиру та успішне внутрішнє використання в OpenAI підтверджують потенціал цієї технології для широкого прийняття в промисловості.

Архітектура безпеки з ізольованими хмарними середовищами та паралельною наявністю Codex CLI для локального використання Адреса різних вимог безпеки та відповідності. Це дає змогу компаніям отримати користь від підвищення ефективності без шкоди для їх стандартів безпеки. Гнучкість системи, від повністю автоматичних робочих процесів до процесів, що надають допомогу, робить її придатною для різних сценаріїв розвитку та рівня досвіду.

У довгостроковій перспективі Codex вказує на майбутнє, в якому агенти ШІ виступають як невід'ємна частина команд розвитку та посилюють людську творчість та стратегічне планування, а не замінювати їх. Успіх цього бачення залежить від постійного вдосконалення моделей, стандартизації механізмів конфігурації, таких як агенти. За допомогою Codex OpenAI заклав важливий фундамент для цього майбутнього розробки програмного забезпечення, що має потенціал для стійкої трансформації 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

Конрад Вольфенштейн

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