Codex : codeur de niveau supérieur ou goulot d’étranglement actuel ?

Codex d'OpenAI, un agent de codage IA, vise à automatiser l'ingénierie logicielle à partir de ChatGPTPiloté par le codex-1, optimisé pour le code, il promet une écriture, un débogage et une gestion autonomes des requêtes d'extraction pour les systèmes liés tels que GitHub référentiels.

Pourtant, cette vision rencontre des tensions dès les premiers rapports. Des problèmes de performance et d'ergonomie, notamment avec son interface en ligne de commande, gâchent l'expérience. Les utilisateurs la comparent à Claude Code, notant que le Codex a souvent besoin d'une assistance excessive ou échoue aux tâches de codage de base.

Cette analyse examine les fonctionnalités prévues de Codex par rapport aux problèmes rencontrés par les utilisateurs et aux préoccupations tarifaires. Elle explore le souhait d'interaction du code local avec VSCode, ainsi que les questions de confidentialité pour les équipes utilisant VSCode. bitbucket, car l'agent est en aperçu de recherche.

Obstacles pour les utilisateurs : Codex est-il prêt pour la programmation aux heures de grande écoute ?

Des témoignages de première main sur la CLI Codex décrivent des débuts difficiles. Les développeurs signalent des performances souvent inférieures à celles des alternatives, affirmant que l'agent « ne peut pratiquement rien faire » de substantiel sans un accompagnement précis. Cela frustre les utilisateurs qui s'attendent à un fonctionnement fluide avec des services comme Jira pour les tâches assistées par l'IA.

Des défaillances spécifiques aggravent les problèmes de performances de l'interface CLI. Les problèmes vont de l'impossibilité d'installer les packages corrects à des erreurs persistantes d'écriture de fichiers. Certains utilisateurs ont rencontré des problèmes de terminal avec des collages multilignes ou des plantages avec « prettier », ce qui a entravé l'utilisation dans les environnements Docker.

Au-delà de la CLI, l'accès à Codex via un abonnement Pro (200 $/mois) présente des obstacles. Une confusion règne concernant l'accès à plusieurs niveaux, et les utilisateurs Pro signalent des erreurs d'acheminement vers les pages de tarification. Les clés API « sk-proj » seraient défaillantes, ce qui compliquerait les flux de travail impliquant des outils comme GitIf.

Ce que les développeurs attendent : le rêve du codage autonome

Les développeurs voient Codex comme un partenaire d'IA simplifiant le codage de base. Cela inclut la génération de nouvelles fonctionnalités logicielles à partir du langage naturel, la correction autonome des bugs dans le code complexe et l'automatisation des requêtes d'extraction pour des plateformes telles que gitlab ce.

On attend d'un « agent d'ingénierie logicielle cloud » qu'il gère plusieurs tâches de codage en parallèle, potentiellement de manière autonome la nuit : « rédiger des PR pendant votre sommeil ». Cela pourrait accélérer les calendriers de projet, même pour les équipes utilisant Google Sheets pour le suivi des tâches.

L'aspiration s'étend à la gestion interactive des bases de code. Cela implique l'interrogation du code en langage naturel (même via mobile), l'aide à la révision du code par des explications et la recherche contextuelle sur les bases de code, même distantes via une connexion SSH.

Confidentialité et votre code : qui surveille le fonctionnement du Codex ?

Un obstacle majeur à l'adoption du Codex réside dans les préoccupations viscérales liées à la confidentialité. Les développeurs craignent que le code propriétaire soit copié, conservé ou utilisé à des fins de formation sans consentement explicite – un « cauchemar en matière de confidentialité » pour les systèmes sensibles, potentiellement suivis de près. Airtable base.

L'architecture d'OpenAI exécute chaque tâche Codex dans un sandbox cloud isolé, préchargé avec les GitHub référentiel. L'accès à Internet est désactivé *pendant* l'exécution de la tâche pour renforcer la sécurité, mais l'accès complet au référentiel est une condition préalable, ce qui provoque des hésitations.

Malgré les mesures prises, une forte volonté de contrôle local persiste. Les développeurs souhaitent exécuter des agents Codex localement, peut-être via Docker, pour une exploitation directe du code hors cloud, améliorant ainsi le contrôle des données gérées en interne. Routeur GPT AI.

Relier les mondes : intégration IDE locale ou mandat cloud ?

La demande d'une intégration plus poussée des flux de travail, notamment d'un plugin VSCode officiel pour Codex, est un argument récurrent des utilisateurs. Gestion des agents via ChatGPT tandis que le codage local dans des IDE comme IntelliJ IDEA semble décousu et perturbe les habitudes.

Des frictions existent avec l'approche centrée sur le cloud de Codex, qui exige GitHub accès. Beaucoup préfèrent les bases de code locales ou les connexions SSH, trouvant la synchronisation cloud fastidieuse avec des outils comme AWS CodeCommit.

Le fichier « AGENTS.MD » offre une solution prometteuse pour fournir au Codex les instructions et le contexte du projet. Il illustre le potentiel, mais aussi la difficulté d'équilibrer l'autonomie et le contrôle dans les outils locaux, éventuellement en complément de Sentry pour la surveillance des erreurs.

Tandis qu'OpenAI fait évoluer Codex, de nombreux ingénieurs pourraient s'en tenir à des assistants de codage matures. Son évolution, du stade d'aperçu de recherche à celui d'« ingénieur logiciel cloud », se poursuit, et pourrait être ultérieurement enrichie par un convertisseur HTML vers Markdown pour la documentation.

Codex : réponses à vos questions les plus urgentes

Les principales incertitudes du Codex concernent l’accessibilité et les prix. ChatGPT Les utilisateurs demandent également quand la version sera disponible après les versions Pro/Team/Enterprise, et quel sera son prix après la version préliminaire Pro à 200 $/mois. Certains souhaitent une intégration de l'interface utilisateur similaire à celle de Retool.

Les fonctionnalités et les feuilles de route des fonctionnalités sont essentielles pour les organisations qui utilisent WebhookCodex gérera-t-il bientôt de grands projets multi-dépôts ? Pourra-t-il exécuter des tâches front-end avec un retour visuel, ou accéder aux informations actuelles de la bibliothèque via la recherche Google avec SerpApi ?

La proposition de valeur de Codex par rapport à des concurrents comme Claude Code, Cursor A_I_ et Devin dominent les discussions. Les développeurs cherchent des différenciateurs justifiant le coût de Pro et démontrant comment il surpasse des outils comme Ghost pour générer la documentation des tâches de l'agent.

Catégorie : Question fréquente des utilisateurs ; Résumé de l'état actuel/Réponse ; Tarifs et accès ; Quand Codex sera-t-il disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, et quels seront les tarifs et limites tarifaires ? Date limite « prochainement » pour la version Plus. La version Pro offre un accès initial à la recherche pour 200 $/mois. Les tarifs plus larges ne sont pas encore détaillés. Bases de code locales ; Comment Codex prend-il en charge l'utilisation de bases de code locales ou de serveurs SSH distants non hébergés sur GitHub ? La conception actuelle est centrée sur l'accès au cloud via GitHub. Les fonctionnalités locales/SSH directes sont des demandes majeures des utilisateurs pour les futures mises à jour. Intégration de l'IDE ; y aura-t-il un plugin VSCode officiel ou des intégrations IDE plus poussées avec OpenAI ? Fortement demandé. L'interaction actuelle se fait via ChatGPT ou la CLI de Codex ; une API comme Slack De nouvelles options pourraient être utiles. Focus sur la confidentialité des données : Quelles sont les politiques de confidentialité d'OpenAI concernant le code utilisateur soumis à Codex ? Le code est-il utilisé pour les modèles d'entraînement ? OpenAI met en avant l'exécution en mode sandbox dans le cloud, sans connexion Internet en cours de tâche. Le désabonnement des utilisateurs à la formation est un détail crucial. Avantage concurrentiel : en quoi Codex se distingue-t-il d'outils comme Claude Code ou Devin, par exemple pour Wix Microfrontends ? Promotion : modèle Codex-1, conception agentique, contexte « AGENTS.MD ». La supériorité pratique est en cours d'évaluation par les utilisateurs.