Codex w ChatGPT – nowy wymiar automatyzacji programowania

Wprowadzenie: Przełom w codziennej pracy programisty

Ostatnie lata przyzwyczaiły nas do tego, że sztuczna inteligencja staje się nieodłącznym elementem życia zawodowego – i wcale nie mam tu na myśli tylko tych spektakularnych wdrożeń w medycynie czy przemyśle. To właśnie narzędzia wspierające programistów zmieniają codzienność po cichu, ale konsekwentnie. Debiut Codexa w ChatGPT sprawił, że i ja – trochę z ciekawości, a trochę z nadziei na ograniczenie monotonii w projektach – postanowiłem sprawdzić na własnej skórze, jak faktycznie wygląda „nowy wymiar” automatyzacji.

Przyznam szczerze: jeszcze kilka lat temu sam nie wierzyłbym, że będę współpracował z agentem AI wykonującym żmudne zadania w moim imieniu. Owszem, na rynku już wcześniej pojawiały się narzędzia upraszczające codzienną pracę (mam tu na myśli choćby linters czy te popularne wtyczki IDE), ale Codex w ChatGPT to jednak zupełnie inna bajka.

Codex w ChatGPT – czym jest i dlaczego wywołał tyle zamieszania?

Wyjątkowa integracja, która zmienia reguły gry

Kiedy po raz pierwszy natknąłem się na zapowiedź Codexa zintegrowanego z ChatGPT, automatycznie przyszło mi do głowy jedno pytanie: czy to narzędzie sprosta realnym potrzebom i wyzwaniom współczesnych zespołów programistycznych? Odpowiedź przyszła szybciej, niż się spodziewałem.

OpenAI nie ograniczyło się tu do samego generowania kodu. Codex, jako agent dostępny bezpośrednio w interfejsie ChatGPT, potrafi znacznie więcej:

• Tworzy zupełnie nowe funkcje zgodnie z wytycznymi użytkownika
• Automatycznie wykrywa i naprawia błędy w istniejącym kodzie
• Analizuje całe repozytoria – nie tylko pojedyncze pliki
• Przygotowuje pull requesty, które można od razu przekazać do przeglądu

Nie musisz zatem ręcznie przepisywać fragmentów kodu ani importować plików między różnymi narzędziami. Wszystko dzieje się w bocznym panelu ChatGPT, a ty masz pod ręką zarówno wyniki analizy, jak i podgląd „na żywo” tego, co agent aktualnie wykonuje.

Co kryje się za nazwą „Codex”?

Za sukcesem tej nowej funkcji stoi model codex-1 – autorska, wyspecjalizowana wersja modelu o3, zaprojektowana z myślą o realnych zadaniach programistycznych. To właśnie dzięki niemu wygenerowane rozwiązania są zgodne z wymaganiami użytkownika, czytelne i poparte samodzielnie wykonanymi (przez agenta) testami. Z satysfakcją przyznam, że to naprawdę kawał solidnej roboty – trudno nie zauważyć, że model ten przejawia swego rodzaju „wyczucie” kontekstu, którego brakowało mi we wcześniejszych rozwiązaniach AI.

Na pierwszy rzut oka zadania, które byłyby żmudne czy wręcz nużące w realizacji manualnej, tutaj podlegają niemal automatycznej obsłudze. Oczywiście, klucz do efektywności tkwi zawsze w precyzyjnym sformułowaniu polecenia – ale to, jak Codex radzi sobie choćby z typowymi poprawkami, naprawdę potrafi pozytywnie zaskoczyć.

Doświadczenia z użytkowania Codexa – moje własne obserwacje

Pierwsze uruchomienie Codexa w swoim projekcie porównałbym trochę do zatrudnienia nowego członka zespołu, który w dodatku nie wybrzydza przy wykonywaniu powtarzalnych zadań. Zamiast kolejnych godzin na analizę starego kodu, wystarczyło mi wrzucić agenta „na pierwszą linię”. Kasowanie kilku trywialnych bugów w formularzu rejestracyjnym zajęło mu niespełna dziesięć minut, łącznie z wyciągnięciem logów i testów. To coś, czego – szczerze – sam czasem nie jestem w stanie wyegzekwować od kolegów z zespołu juniorów!

Pozwól, że rozłożę na części pierwsze to, co moim zdaniem czyni Codexa wyjątkowym:

• Automatyczne środowisko chmurowe: Każde zadanie uruchamia się w tak zwanym sandboxie – odizolowanym środowisku w chmurze, dzięki czemu nie obciążasz własnego komputera ani nie ryzykujesz przypadkową zmianą lokalnych plików.
• Logi i testy na bieżąco: Możesz śledzić postęp pracy w czasie rzeczywistym, zaglądając do logów terminala i od razu oglądać wyniki testów. Daje to poczucie pełnej kontroli – nawet jeśli akurat przeglądasz kod przy kawie na kanapie.
• Bezproblemowa integracja z GitHubem: Codex dogaduje się z Twoimi repozytoriami bez szemrania – ładuje kod, wypisuje zmiany (pull request), a Ty decydujesz, czy i kiedy je wdrożyć.
• Wbudowane zabezpieczenia: Oprogramowanie agenta zawiera filtry chroniące przed przypadkowym lub celowym generowaniem szkodliwych fragmentów kodu.

Funkcjonalności Codexa – co naprawdę potrafi?

1. Automatyczne generowanie funkcji oraz naprawa błędów

Pamiętam, jak lata temu cała nasza ekipa żyła w przekonaniu, że „napisz to na piechotę – wtedy nic Cię nie zaskoczy”. Teraz jestem zdania, że nie ma co się bać automatyzacji, jeśli przynosi ona realne korzyści: Codex nie tylko pisze kod, ale faktycznie rozwiązuje konkretne błędy. Analizuje zależności, testuje proponowane poprawki i samodzielnie sprawdza, czy wynik rzeczywiście działa.

• Wprowadzasz zadanie (np. „popraw walidację numeru telefonu w formularzu”)
• Codex generuje poprawiony fragment kodu
• Przeprowadza testy (jeśli są obecne w repozytorium)
• Wyświetla wynik, gotowy do przeglądu i zatwierdzenia

Dość powiedzieć, że nawet przy bardziej złożonych funkcjach (kilka nowych endpointów w API) agent dawał sobie radę w mniej niż pół godziny, a wygenerowane testy nie odbiegały poziomem od tego, co otrzymywałem wcześniej od kolegów z zespołu.

2. Analiza i refaktoryzacja kodu

Znasz to uczucie, kiedy widzisz w kodzie wieloletni bałagan, a intuicja podpowiada: „przydałoby się to wszystko uporządkować, ale kiedy?”. Właśnie tu Codex pokazuje pazur. Po szybkim skanowaniu repozytorium potrafi wskazać najbardziej ryzykowne miejsca (dead code, niejednoznaczne ścieżki wykonania, czy nieużywane funkcje), a także zaproponować konkretne poprawki lub uproszczenia.

Nie twierdzę, że od razu wszystko zrobiłbym w ciemno, ale jako pierwszy etap czyszczenia projektu taka automatyczna analiza to rzecz bezcenna. Oczywiście, zawsze warto przelecieć okiem przez zmiany, bo – nie ma co ukrywać – AI czasem wpada na pomysły nieco „szalone”.

3. Automatyzacja procesów okołoprogramistycznych

Twórcy Codexa nie poprzestali na samej produkcji kodu. Agent automatyzuje również zadania administracyjne – takie jak przygotowanie pull requestów, synchronizacja zmian z repozytorium czy uruchamianie skryptów migracyjnych. Dzięki temu nie trzeba już skakać po kilku narzędziach na raz, a całość procesu (od feature request do merge’a do mastera) przebiega szybciej i z mniejszym ryzykiem błędu ludzkiego.

4. Równoległa realizacja wielu zadań

To coś, czego naprawdę brakowało mi w dotychczasowych asystentach AI. Codex pozwala uruchamiać kilka zleceń jednocześnie. Każde z nich pracuje w swoim odizolowanym sandboxie, a ty masz dostęp do raportów dla każdego zadania osobno. Ja stosowałem ten tryb przy rozbudowie kilku mikroserwisów – oszczędność czasu robi wrażenie, bo nie ogranicza cię wydajność własnej maszyny czy ograniczenia środowiska IDE.

Jak to działa? Techniczne podpowiedzi dla dociekliwych

Architektura środowiska sandbox

Klucz do sukcesu Codexa to architektura chmurowa, w której każde polecenie uruchamia się w odizolowanym środowisku. To tzw. sandbox, czyli „piaskownica” – miejsce, gdzie agent AI nie ma bezpośredniego dostępu do Twoich lokalnych plików, a jedynie operuje na wyizolowanych kopiach kodu.

Dzięki temu możesz testować różne rozwiązania bez ryzyka uszkodzenia projektu głównego – coś w stylu „zrób kawę zanim wypijesz herbatę”, czyli wszystko w osobnych kubeczkach, żeby się nie pomylić.

Integracja z usługami zewnętrznymi – GitHub na pierwszej linii

Nie ukrywam, że większość moich projektów ląduje na GitHubie, więc sprawne dogadanie się Codexa z tą platformą było dla mnie czymś naprawdę istotnym. Narzędzie bez problemu ładuje repozytoria, analizuje zmiany, a na końcu – co dla mnie osobiście jest bardzo wygodne – przygotowuje pull requesty.

Dajesz agentowi konkretne polecenie, a on sam zajmuje się całą mechaniką synchronizacji kodu. Gdyby powiedzieć to mojemu mentorowi z czasów studiów, to pewnie popukałby się po czole… a tu proszę, wszystko chodzi jak w zegarku.

Zabezpieczenia – AI (nie) zabiera Ci swobody

Jedną z rzeczy, które zawsze wzbudzają emocje przy wdrażaniu AI do procesów produkcyjnych, są kwestie bezpieczeństwa. OpenAI zastosowało w Codexie szereg zabezpieczeń: agent pracuje wyłącznie na kopii kodu w chmurze, nie generuje aplikacji potencjalnie szkodliwych i daje użytkownikowi pełen podgląd procesu – możesz w każdej chwili przerwać zadanie albo wprowadzić własne poprawki.

Przyznam się bez bicia: przez pierwsze dni klikałem „podgląd plików” i śledziłem każdy krok, bo nie do końca ufałem temu cudownemu juniorowi. Z czasem jednak złapałem się na tym, że agent co najmniej dorównuje sumiennością mniej doświadczonym programistom, a niektóre jego pomysły okazywały się wręcz sprytniejsze.

Dostępność Codexa – kto może korzystać i jakie są perspektywy?

Aktualne zasady i grupy użytkowników

Obecnie Codex dostępny jest dla użytkowników planów ChatGPT Pro, Enterprise oraz Team. Jak na razie korzystanie z agenta jest hojnie limitowane – ten specyficzny zwrot idealnie oddaje ducha polityki OpenAI: na początku możesz wypróbować solidną dawkę możliwości, ale z czasem najprawdopodobniej pojawią się limity wynikające z rosnącej popularności usługi.

Twórcy zapowiadają, że wkrótce pojawią się kolejne warianty płatnych pakietów, a dostęp zyskają również posiadacze subskrypcji ChatGPT Plus oraz ChatGPT Edu. To dobra wiadomość dla uczelni i osób korzystających z narzędzi AI w celach edukacyjnych.

Perspektywy rozwoju oraz plany twórców

Z moich obserwacji wynika jedno: ekipa OpenAI bardzo szybko reaguje na uwagi społeczności. Nic dziwnego, bo funkcjonalności Codexa wciąż są w fazie „przeglądu badawczego”, jak to ładnie określono. W planach znajduje się m.in.:

• Wprowadzenie obsługi wielomodalnej (obrazów, dokumentów, kodów QR itp.)
• Możliwość edycji zadań w trakcie ich realizacji (tzw. dynamiczne taski)
• Lepsza personalizacja agenta pod konkretnego użytkownika i repozytorium
• Nowe integracje z narzędziami deweloperskimi i systemami kontroli wersji

Doświadczenia z pierwszych tygodni użytkowania pokazują, że nie jest to narzędzie dla każdego juniora, ale raczej dla „ogarniętych” zespołów, które chcą przyspieszyć codzienne taski i ograniczyć czas spędzony nad powtarzalnymi czynnościami.

Wady obecnej wersji – kilka słów szczerości

Nie chcę malować wszystkiego w różowych barwach. Aktualnie Codex nie obsługuje obrazów jako źródła poleceń ani nie pozwala na edytowanie zadania w czasie jego realizacji. Jeśli więc zapomnisz doprecyzować oczekiwań, musisz zacząć od początku. To trochę jak zamówienie pizzy z niewłaściwymi dodatkami – niby da się zjeść, ale poczucie drobnego zawodu zostaje.

Poza tym limity czasowe (od 1 do 30 minut na zadanie) czasem bywają uciążliwe przy naprawdę skomplikowanej bazie kodu. Zdarza się również, że agent nie radzi sobie idealnie przy nietypowych frameworkach czy niestandardowych bibliotekach. Choć przy coraz lepszym „wyczuciu” AI te przypadki są coraz rzadsze.

Kontekst rynkowy – jak Codex odnajduje się na tle konkurencji?

Gemini Code Assist i nowy tryb agenta w GitHub Copilot

Rynek narzędzi AI do programowania rozgrzewa się z każdym miesiącem. Sam testowałem już kilka rozwiązań od Google i GitHuba, które próbowały prześcignąć się w proponowaniu coraz to nowych „asystentów kodowania”. Codex, przy całej swojej elastyczności, w zasadzie staje się bezpośrednią konkurencją dla Gemini Code Assist czy nowego trybu agenta w GitHub Copilot.

Różnice wyłapuje się już po kilku zadaniach:

• Codex kładzie większy nacisk na bezpieczeństwo i pełen podgląd procesu (nie każda AI daje tyle swobody użytkownikowi)
• Integracja środowiska testowego i logów jest tu lepiej przemyślana
• Wersja „sandbox” zapewnia spokój ducha, kiedy chcesz testować nawet zawiłe poprawki bez obaw o rozlanie mleka w całym repozytorium

Nie ukrywam, że dla mnie – osoby przyzwyczajonej do klasycznego workflow „branch-feature-pull request” – ten model pracy jest naturalny i nie wymaga ciągłego przeskakiwania między narzędziami.

Konkurencja uczy się na błędach AI – korzyść dla użytkownika końcowego

Zjawisko, które obserwuję na co dzień, to synergia „podpatrywania się” między zespołami z OpenAI, Google i GitHuba. Każda nowa wersja narzędzia AI jest odpowiedzią na braki poprzednich rozwiązań, więc w praktyce użytkownik wygrywa podwójnie – zyskuje lepsze, szybsze i bardziej spersonalizowane wsparcie.

Nie ma róży bez kolców – czasami aktualizacja wprowadza niespodziewane zmiany lub wymaga ponownego uczenia się interfejsu, ale bilans zdecydowanie wychodzi na plus.

AI jako partner – nowy wymiar relacji człowiek-maszyna

Kiedyś straszyli nas, że AI zabierze ludziom pracę. Teraz, przeglądając backlog zadań i porównując, ile czasu zyskuję dzięki wdrożeniu Codexa, łapię się na tym, że wolę traktować go jako cichego współpracownika. Niby nie pyta o podwyżkę, ale jakby umiał żartować, pewnie też sypnąłby jakimś porządnym sucharem przy nieudanym merge’u.

Nie jest to już wyłącznie narzędzie pomocnicze, tylko realny partner do rozwiązywania konkretnych problemów. Możesz pracować „ramię w ramię” z agentem AI, ogarniając jednocześnie kilka tasków, a resztę czasu poświęcić na… No właśnie, na co tylko chcesz.

Codex w praktyce – wyzwania, anegdoty i inspiracje

Typowe zastosowania – lista codziennych potrzeb

Nie jestem z tych, co ślepo idą za nowinkami, więc zanim na dobre przekonałem się do Codexa, testowałem go na własnym podwórku – od mikroserwisów po refaktoryzację kodu legacy.

• Bugfixy „na żądanie”: Zgłoszenie błędu, a agent sam proponuje poprawkę wraz z testem jednostkowym.
• Przygotowanie nowych feature’ów: Prosty prompt, chwila oczekiwania – i gotowa funkcja ląduje jako pull request do przeglądu.
• Czyszczenie kodu (code cleanup): Identyfikacja nieużywanych zmiennych i przesadnie skomplikowanych funkcji.
• Automatyzacja migracji danych: Agent przygotowuje skrypty migracyjne dla nowych wersji bazy danych (tu też oszczędność czasu jest naprawdę spora).
• Wdrażanie zmian w kilku repozytoriach jednocześnie: Możesz polecić Codexowi, by zajął się kilkoma projektami równolegle (spory ukłon w stronę ekip rozwijających mikroserwisy).

Anegdota z codziennej praktyki – z życia developera

Nie byłbym sobą, gdybym nie podzielił się drobną historią zza kulis. Ostatnio, gdy poprawiałem starą aplikację w Node.js, musiałem wprowadzić zmiany do sześciu endpointów naraz. Zwykle oznaczało to kilka godzin żmudnej pracy: identyfikacja powiązań, wprowadzanie poprawek i ręczne testy. Tym razem dałem szansę Codexowi. Podrzuciłem mu wytyczne, a po kwadransie miałem pull request z zestawem zmian i komentarzami do każdej funkcji. Po sprawdzeniu logów i kilku kosmetycznych poprawkach mogłem spokojnie zaparzyć kawę.

Śmiałem się wtedy, że jeszcze trochę i agent sam wyszoruje mi biurko przed weekendem.

Kiedy warto, a kiedy nie warto korzystać z Codexa?

Praktyka pokazała mi, że Codex błyszczy w zadaniach powtarzalnych, masowych oraz wszędzie tam, gdzie liczy się szybkość wdrożenia. To nie jest magiczna różdżka na każdą sytuację – przy naprawdę nietuzinkowych algorytmach czy zadaniach wymagających głębokiej specjalizacji, lepiej mieć własny, wypracowany workflow.

Z drugiej strony – jeśli marzysz o świecie, gdzie najbardziej irytujące poprawki robią się same, poprawki w dokumentacji nie zabierają pół dnia, a czyszczenie kodu nie grozi bólem głowy, agent AI jest czymś, co musisz przetestować na własnej skórze.

Porównanie Codexa z klasycznymi narzędziami programistycznymi

Stare vs. nowe – na przykładzie codziennych workflow

Przez lata korzystałem z kombinacji różnych narzędzi: IDE z wtyczkami podpowiadającymi składnię, linters sprawdzających jakość kodu, testów jednostkowych i dziesiątek skryptów półautomatycznych dla powtarzalnych zadań.

Po wdrożeniu Codexa różnice rzuciły mi się w oczy w kilku kluczowych aspektach:

• Czas realizacji zadania: Codex często skraca typowe zadanie o połowę, zwłaszcza przy masowych poprawkach lub przeglądach dużych repozytoriów.
• Transparentność zmian: Agent generuje jasne raporty, logi i wyniki testów – nie ma tu mowy o „magicznych poprawkach” bez wytłumaczenia.
• Obsługa wielu projektów naraz: Bardzo wygodne przy większych zespołach i agility, gdzie ciągle gonią nowe deadline’y.
• Ciągła kontrola użytkownika: Na każdym etapie możesz przerwać zadanie, dodać własne komentarze czy przetestować inną koncepcję.

Kiedy stare narzędzia mają jeszcze sens?

Nie warto jednak od razu wyrzucać do kosza wszystkich sprawdzonych skryptów czy szablonów. Stare narzędzia sprawdzają się zwłaszcza, gdy chcesz mieć absolutną kontrolę nad detalami lub pracujesz w zespołach o restrykcyjnych wymaganiach bezpieczeństwa, np. w branży finansowej czy medycznej.

Moja rada? Nie trać czasu na upieranie się przy jednym rozwiązaniu. Codex i klasyczne narzędzia potrafią działać razem – możesz spokojnie wyjść na swoje, łącząc elastyczność AI z pewnością sprawdzonych workflow.

Bezpieczeństwo, poufność i jasność rozliczeń

Jak OpenAI zabezpiecza Twoje dane?

W erze rosnącej liczby zagrożeń cybernetycznych Codex nie pozostaje w tyle za konkurencją. Twórcy zastosowali kilka bardzo praktycznych rozwiązań:

• Praca wyłącznie na kopiach kodu: Żaden fragment Twojego lokalnego projektu nie trafia do chmury bez Twojej wiedzy ani zgody.
• Zautomatyzowane testy bezpieczeństwa: Każda zmiana testowana jest pod kątem potencjalnych luk.
• Brak generowania szkodliwego oprogramowania: Dzięki ścisłym filtrom i ciągłemu monitoringowi kodu agent nie przechodzi przez „cienką czerwoną linię”.
• Możliwość przerwania zadania w każdej chwili: Jeżeli coś wygląda podejrzanie, możesz natychmiast zatrzymać pracę agenta.

Rozliczenia i modele płatności – co warto wiedzieć?

Dzisiaj Codex dostępny jest wyłącznie w planach premium (Pro, Enterprise, Team). Jednak coraz głośniej mówi się o płatnych kredytach i dodatkowych pakietach, które będą dostępne dla szerszego grona użytkowników.

• Maksymalny czas trwania zadania wynosi obecnie 30 minut, co dla większości zastosowań jest wystarczające.
• Możesz kontrolować wykorzystanie agentów oraz ilość równocześnie uruchamianych tasków.
• Dostępność kolejnych pakietów rozszerzających (dla Plus, Edu) przewidziana jest na najbliższe miesiące (według zapowiedzi OpenAI).

Jeśli prowadzisz większy zespół lub zarządzasz kilkoma repozytoriami jednocześnie, model oparty o płatne kredyty powinien pozwolić na dostosowanie kosztów do realnych potrzeb, bez niepotrzebnego przepłacania.

Przykłady z życia – moje ulubione zastosowania Codexa

Refaktoryzacja kodu legacy – kiedy nie chce się ruszać starego gniazda

Jest takie powiedzenie: „lepiej kijem nie ruszać, bo wylezie coś, czego nie chcesz”. Kiedy kilka miesięcy temu musiałem odkurzyć spory, trzyletni projekt, by dołożyć nową funkcjonalność API, sam bałem się ruszyć niektórych plików – w razie czego lepiej mieć na kogo zwalić winę.

Wprowadziłem Codexa „na pierwszy ogień”, nieco przekornie. Jego propozycje refaktoryzacji, wykrywanie powtarzalnych wzorców i rekomendacje uproszczeń okazały się niesamowicie trafne. Dostałem zestaw czystych commitów wraz z raportem, który mógłbym spokojnie pokazać każdemu audytorowi. Oczywiście część poprawek wymagała mojej ingerencji, ale całość procesu była o niebo mniej stresująca niż ręczna walka z kodem.

Zarządzanie dokumentacją i automatyzacją migracji

Jako osoba wiecznie niedoceniająca dokumentacji technicznej, przez lata robiłem to trochę „po łebkach”. Codex pozwolił mi wyeliminować ten problem – agent nie tylko sugeruje poprawki w README czy CHANGELOG, ale sam uzupełnia opisy nowych funkcji i wygenerowanych endpointów.

Do tego, gdy w grę wchodzi automatyzacja migracji baz danych, agent przygotowuje skrypty dostosowawcze, testuje je i, co najważniejsze, informuje, jeśli coś nie zagra. Efekt? Mniej stresu przed wdrożeniem na produkcję.

Wizualizacja procesu – przykłady graficzne

Aby pokazać, jak wygląda praca z Codexem w ChatGPT, przygotowałem przykładowy schemat działania agenta, realizującego poprawkę w kodzie:

• Krok 1: Użytkownik definiuje zadanie w panelu bocznym ChatGPT
• Krok 2: Agent pobiera kod z repozytorium (np. GitHub)
• Krok 3: Codex uruchamia task w sandboxie, generuje poprawki, testuje rozwiązania
• Krok 4: Po zakończeniu pracy wszystko ląduje w formie pull requestu – widać całe logi procesu!

Jak dla mnie taka przejrzystość i pełna dokumentacja procesu to coś, czego brakowało w starszych narzędziach.

Codex w ChatGPT: podsumowanie praktycznych zalet

Na koniec listę plusów pozwolę sobie zebrać w jednym miejscu – od osoby, która naprawdę wąchała pieprz i sól w codziennej pracy z kodem:

• Automatyzacja powtarzalnych zadań – od bugfixów po migracje i czyszczenie kodu
• Praca w odizolowanych środowiskach chmurowych – bezpieczeństwo i komfort testowania
• Integracja z najpopularniejszymi narzędziami (GitHub) – na czas, bez zamieszania
• Możliwość równoległego prowadzenia kilku tasków – nie musisz czekać z założonymi rękami
• Transparentność procesu – wgląd w logi, wyniki testów, dokumentację każdej zmiany
• Kontrola i bezpieczeństwo – zawsze masz ostatnie słowo, możesz zatrzymać agenta w każdej chwili
• Przystosowanie dla zespołów premium i edukacyjnych – szerszy dostęp z czasem, model elastycznych płatności

Jeżeli w codziennym rytmie pracy przeszkadzają ci powtarzalne czynności, a budżet i bezpieczeństwo mają dla ciebie znaczenie, Codex w ChatGPT daje solidne argumenty, by stać się twoim pierwszym asystentem w kodowaniu.

Moje osobiste refleksje – czy Codex to przyszłość programowania?

Gdy pytają mnie znajomi: „i jak ten Codex, coś wart?”, uśmiecham się tylko i mówię, że to trochę jak zatrudnić bardzo skutecznego juniora, któremu nigdy nie trzeba tłumaczyć, dlaczego po godz. 17 nie dzwonimy do szefa.

Nie ma co przesadzać – narzędzie to nie wyciągnie cię z każdej opresji i nie naprawi całego świata. Ale jeżeli szukasz sposobu, żeby wrócić do tych najbardziej inspirujących zadań, wyjść na swoje w trudnych projektach i przestać tracić czas na drobiazgi, Codex w ChatGPT jest strzałem w dziesiątkę.

W tej „nowej erze” AI agentów, najbardziej przekonuje mnie to, że mogę skupić się na tym, co naprawdę lubię – wymyślaniu rozwiązań, których nie wymyśli jeszcze żaden model. I choć wiem, że kolejne wersje narzędzi przyniosą jeszcze więcej udogodnień, to jeden wniosek mam już na dziś: warto mieć Codexa po swojej stronie. Nie tylko dlatego, że jest wydajny, ale dlatego, że uwalnia głowę programisty od ciągłego gaszenia pożarów.

Jeśli masz ochotę popracować w duecie z AI, który nie przynosi kawy, za to daje czystość kodu i spokój ducha – tutaj naprawdę możesz przetestować przyszłość na własnej skórze.

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1923391744353132697