Codex: ¿codificador de nivel superior o cuello de botella actual?

Codex de OpenAI, un agente de codificación de IA, tiene como objetivo automatizar la ingeniería de software desde ChatGPTImpulsado por el codex-1, optimizado para el código, promete escritura, depuración y gestión autónomas de solicitudes de extracción para sistemas vinculados como GitHub repositorios.

Sin embargo, esta visión se enfrenta a los primeros informes de tensión. Los problemas de rendimiento y las dificultades de usabilidad, especialmente con su CLI, perjudican la experiencia. Los usuarios la comparan con Claude Código, teniendo en cuenta que el Codex a menudo necesita demasiada ayuda o falla en las tareas de codificación básicas.

Este análisis examina las capacidades previstas de Codex frente a los problemas de los usuarios y las preocupaciones sobre precios. Explora el deseo de interacción de código local con VSCode y las cuestiones de privacidad para los equipos que utilizan... bitbucket, ya que el agente está en vista previa de investigación.

Obstáculos para el usuario: ¿Está Codex preparado para la programación en horario de máxima audiencia?

Los relatos de primera mano de la CLI del Codex detallan un comienzo difícil. Los desarrolladores informan que el rendimiento a menudo es inferior al de las alternativas, y afirman que el agente "apenas puede hacer nada" sustancial sin una guía cuidadosa. Esto frustra a los usuarios que esperan operaciones fluidas con servicios como Jira, para tareas asistidas por IA.

Ciertas fallas específicas agravan los problemas de rendimiento de la CLI. Los fallos van desde la instalación incorrecta de paquetes hasta errores persistentes de escritura de archivos. Algunos experimentaron un estado de terminal corrupto al pegar varias líneas o bloqueos con `prettier`, lo que dificulta su uso en entornos Docker.

Más allá de la CLI, acceder a Codex mediante la suscripción Pro (200 $/mes) presenta dificultades. Existe confusión sobre el acceso por niveles, y los usuarios Pro reportan redirección a páginas de precios. Supuestamente, las claves API de `sk-proj` fallan, lo que complica los flujos de trabajo que involucran herramientas como GitIf.

Lo que esperan los desarrolladores: el sueño de la codificación autónoma

Los desarrolladores visualizan a Codex como un socio de IA que optimiza la programación básica. Esto incluye la generación de nuevas funciones de software a partir del lenguaje natural, la corrección autónoma de errores en código complejo y la automatización de solicitudes de extracción para plataformas como GitLab.

La expectativa es un "agente de ingeniería de software basado en la nube" que aborde múltiples tareas de codificación en paralelo, potencialmente trabajando de forma autónoma durante la noche: "escribir relaciones públicas mientras duerme". Esto podría acelerar los cronogramas de proyectos, incluso para equipos que utilizan Google Sheets para seguimiento de tareas.

La aspiración se extiende a la gestión interactiva de bases de código. Esto implica consultar código con lenguaje natural (incluso desde dispositivos móviles), facilitar las revisiones de código con explicaciones e investigar bases de código contextualmente, incluso remotas, mediante conexión SSH.

Privacidad y su código: ¿Quién mira cuando Codex funciona?

Un obstáculo importante para la adopción del Codex se centra en las preocupaciones viscerales sobre la privacidad. Los desarrolladores temen que el código propietario pueda ser copiado, retenido o utilizado para entrenamiento sin consentimiento explícito, una "pesadilla de privacidad" para sistemas sensibles, posiblemente rastreados en un Mesa de aire base.

La arquitectura de OpenAI ejecuta cada tarea del Codex en un entorno aislado en la nube, precargado con la información de un usuario. GitHub repositorio. El acceso a Internet está deshabilitado *durante* la ejecución de la tarea para reforzar la seguridad, pero el acceso completo al repositorio es un requisito previo, lo que genera dudas.

A pesar de las medidas, persiste un fuerte deseo de control local. Los desarrolladores quieren ejecutar agentes de Codex localmente, quizás a través de Docker, para operar directamente en código que no está en la nube, mejorando así el control sobre los datos administrados internamente. Enrutador GPT con IA.

Conectando mundos: ¿integración de IDE local versus mandato de la nube?

La demanda de una integración más profunda del flujo de trabajo, específicamente un complemento oficial de VSCode para Codex, es una constante entre los usuarios. Gestionar agentes a través de ChatGPT Mientras que codificar localmente en IDE como IntelliJ IDEA se siente inconexo y altera los hábitos.

Existe fricción con el enfoque centrado en la nube de Codex, que requiere GitHub Acceso. Muchos prefieren bases de código locales o conexiones SSH, ya que la sincronización en la nube resulta engorrosa con herramientas como AWS CodeCommit.

El archivo `AGENTS.MD` ofrece una vía prometedora para proporcionar a Codex instrucciones y contexto del proyecto. Esto ilustra el potencial, pero también el reto de equilibrar la autonomía con el control en herramientas locales, quizás junto con Sentry para la monitorización de errores.

Mientras OpenAI evoluciona Codex, muchos ingenieros podrían quedarse con asistentes de programación maduros. Su transición desde la fase preliminar de investigación hasta la de "ingeniero de software en la nube" está en desarrollo, posiblemente mejorado posteriormente con un conversor de HTML a Markdown para la documentación.

Codex: Respuestas a tus preguntas más urgentes

Las principales incertidumbres del Codex giran en torno a la accesibilidad y el precio. ChatGPT Además, los usuarios preguntan cuándo estará disponible más allá de las versiones Pro/Team/Enterprise, y qué precio seguirá a la versión preliminar Pro de $200 al mes. Algunos desean una integración de interfaz de usuario similar a la integrada en Retool.

Las hojas de ruta de funciones y características son clave para las organizaciones que utilizan web hook¿Codex gestionará pronto grandes proyectos con múltiples repositorios? ¿Puede realizar tareas de front-end con retroalimentación visual o acceder a la información actual de la biblioteca mediante la Búsqueda de Google con SerpAPI?

La propuesta de valor de Codex frente a competidores como Claude El código, la IA de Cursor y Devin dominan las discusiones. Los desarrolladores buscan diferenciadores que justifiquen los costos de Pro y cómo mejora herramientas como Fantasma para generar la documentación de la tarea del agente.

Categoría: Preguntas frecuentes de usuarios. Resumen del estado actual/Respuesta. Precios y acceso. ¿Cuándo estará disponible Codex para los usuarios de ChatGPT Plus y cuáles serán los límites de precios/tarifas? Próximamente estará disponible para Plus. Pro ofrece acceso inicial a la investigación por $200 al mes. Aún no se detallan los precios generales. Bases de código locales. ¿Cómo admite Codex el trabajo con bases de código locales o servidores SSH remotos que no están en GitHub? El diseño actual se centra en el acceso a la nube a través de GitHub. Las funciones locales/SSH directas son una de las principales solicitudes de los usuarios para futuras actualizaciones. Integración IDE. ¿Habrá un plugin oficial de VSCode o integraciones IDE más profundas de OpenAI? Muy solicitado. La interacción actual se realiza a través de ChatGPT o la CLI de Codex; una API como... Flojo Podrían ser útiles nuevas opciones. Enfoque en la privacidad de datos: ¿Cuáles son las políticas de privacidad de datos de OpenAI con respecto al código de usuario enviado a Codex? ¿Se utiliza el código para entrenar modelos? OpenAI destaca la ejecución en la nube en un entorno aislado, sin internet a mitad de tarea. La opción de los usuarios de darse de baja del entrenamiento es crucial. Ventaja competitiva: ¿Cómo se diferencia Codex de herramientas como Claude Code o Devin, por ejemplo, para...? Wix ¿Microfrontends? Promovido: modelo Codex-1, diseño agéntico, contexto `AGENTS.MD`. La superioridad práctica está a la evaluación del usuario.