Codex OpenAI چیست؟ همه چیز درباره Codex و Codex CLI

 تحلیل جامع ابزار هوش مصنوعی OpenAI Codex

به عنوان یک محقق ابزارهای هوش مصنوعی و ایجنت‌های مهندسی نرم‌افزار، با بیش از ۱۵ سال تجربه در سی شارپ  و دات نت و مشاوره به شرکت‌های بزرگ ایرانی، می خواهم شما را با یکی از جدیدترین ابزارهای تحول‌آفرین در دنیای کدنویسی، Codex Open AI، آشنا کنم. در چشم‌انداز کنونی توسعه نرم‌افزار که سرعت و کارایی بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند تفاوت چشمگیری ایجاد کنند.

در این مقاله، به بررسی دقیق Codex، زمان ایجاد آن، نحوه ادغام آن با ChatGPT، و همچنین معرفی Codex CLI خواهیم پرداخت. هدف این است که درک کاملی از این ابزار قدرتمند ارائه دهم تا بتوانید از آن به عنوان یک دستیار کارآمد در پروژه‌های توسعه خود استفاده کنید.

در این مسیر، برای اینکه بتوانید به‌صورت عملی و قدم‌به‌قدم کار با Codex را یاد بگیرید، ما یک دوره آموزش Codex  در سایت منتشر کرده‌ایم که می‌توانید از این دوره برای یادگیری سریعتر codex استفاده کنید.

Codex Open AI چیست؟

OpenAI Codex یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که توسط OpenAI توسعه یافته است. این مدل قادر است زبان طبیعی انسان را تفسیر کرده و در پاسخ، کد تولید کند. Codex از مدل GPT-3 شرکت OpenAI نشأت گرفته و برای کاربردهای برنامه‌نویسی بهینه‌سازی شده است. در واقع، Codex بر پایه GPT-3 که بر روی متن آموزش دیده، علاوه بر آن بر روی ۱۵۹ گیگابایت کد Python از ۵۴ میلیون مخزن GitHub آموزش دیده است.  

به طور کلی، Codex یک سیستم هوش مصنوعی پیچیده است که شکاف بین زبان انسانی و کد کامپیوتر را پر می‌کند. آن را به عنوان یک مترجم تصور کنید که هم آنچه شما می‌خواهید انجام دهید و هم نحوه بیان آن در زبان‌های برنامه‌نویسی را درک می‌کند. Codex قادر است وظایفی مانند رفع باگ، refactoring و نوشتن تست برای کد شما را انجام بدهد.

 چیزی که Codex را واقعاً خاص می‌کند، توانایی آن در درک متن و تولید کدی است که نه تنها کار می‌کند، بلکه برای نیازهای خاص شما نیز مناسب است. برخلاف تولیدکنندگان کد ساده گذشته، Codex ظرایف درخواست شما را می‌فهمد و می‌تواند منطق پیچیده را بر اساس توضیحات ساده پیاده‌سازی کند.

مدل اصلی که Codex از ان استفاده می کند، codex-1 نام دارد. این نسخه تخصصی از مدل o3 شرکت OpenAI است که به طور دقیق برای جزئیات مهندسی نرم‌افزار تنظیم شده است. توانایی این مدل از یادگیری تقویتی دقیق نشأت می‌گیرد، جایی که بر روی وظایف کدنویسی واقعی در محیط‌های مختلف آموزش دیده است. هدف روشن بود: تولید کدی که نه تنها بی‌عیب و نقص عمل کند، بلکه ترجیحات سبک انسانی را منعکس کند، دقیقاً به دستورالعمل‌ها پایبند باشد و بتواند به طور تکراری تست‌ها را اجرا کند تا به نتیجه قبولی برسد. این ابزار در تست‌های کدنویسی، عملکرد بسیار خوبی از خود نشان داده است.   

Codex فقط چند خط کد نمی‌نویسد؛ می‌تواند یک فیچر کامل از پروزه را انجام بدهد، پوشه و فایل‌ های جدید به پروژه اضافه کند، کد را اجرا کند، تست بنویسد و نتیجه را بررسی کند، اگر خطایی بود برطرف کند و در آخر تغییرات را به گیت‌هاب شما بفرستد.

Codex مثل یک همکار برنامه‌نویس هوشمند است؛ از نوشتن فیچر تا رفع باگ و ارسال تغییرات به گیت‌هاب، همه کار را خودش انجام می‌دهد.

تکامل Codex: از مدل تا ایجنت ابری

مدل اصلی Codex در سال ۲۰۲۱ توسط OpenAI منتشر شد. این سیستم هوش مصنوعی برای تولید کد از پرامپت‌های زبان طبیعی طراحی شده بود. با این حال، این مدل اصلی Codex از مارس ۲۰۲۳ منسوخ شد.  

تکنولوژی از آن زمان به طور قابل توجهی تکامل یافته است، و به نسخه جدید و قدرتمند آن در سال ۲۰۲۵ ختم شد. OpenAI در تاریخ ۱۶ می ۲۰۲۵، Codex را به عنوان یک ایجنت مهندسی نرم‌افزار مبتنی بر ابر معرفی کرد. OpenAI اعلام کرده است که   codex-1 (که Codex جدید از آن مدل استفاده میکند) کد تمیزتری نسبت به o3 تولید می‌کند، دقیق‌تر به دستورالعمل‌ها پایبند است و تست‌ها را به صورت تکراری بر روی کد خود اجرا می‌کند تا نتایج قبولی حاصل شود.   

 ChatGPT (chatgpt.com/codex)

Codex به عنوان یک ایجنت هوش مصنوعی مبتنی بر ابر در دسترس است و در حال حاضر برای کاربران ChatGPT Pro، Enterprise ، ChatGPT Plus و Team عرضه شده است.  

نحوه دسترسی و استفاده:

• شما می‌توانید Codex را در نوار کناری ChatGPT پیدا کنید.  

• برای شروع یک کار کدنویسی جدید، یک پرامپت (دستور) تایپ کرده و روی دکمه "Code" کلیک کنید.   
• اگر می‌خواهید درباره کدبیس خود سوال بپرسید، روی دکمه "Ask" کلیک کنید.   
• Codex به شما امکان می‌دهد تا مخازن GitHub خود را متصل کنید تا کد موجود شما از قبل بارگذاری شود.   

نحوه عملکرد در توسعه پروژه:

• محیط‌های Sandboxed ایزوله: هر کار به طور مستقل در یک محیط ابری ایزوله و sandboxed‌شده پردازش می‌شود که با کدبیس شما از قبل بارگذاری شده است. این به معنای اجرای امن کد و عدم تأثیر بر سیستم محلی شما است.  
• قابلیت‌های کدنویسی جامع: Codex می‌تواند فایل‌ها را بخواند و ویرایش کند، همچنین دستورات ترمینال، تست‌های آزمایشی، linters و type checkers را اجرا کند.   
• زمان تکمیل وظایف: تکمیل یک کار معمولاً بین ۱ تا ۳۰ دقیقه طول می‌کشد.   
• قابلیت‌های موازی: می‌توانید چندین کار مهندسی نرم‌افزار را به طور همزمان به Codex اختصاص دهید.   
• شواهد قابل تأیید: Codex شواهد قابل تأییدی از اقدامات خود را از طریق ارجاعات به گزارش‌های ترمینال و خروجی تست‌ها ارائه می‌دهد. این به شما امکان می‌دهد هر مرحله‌ای را که در طول انجام کار برداشته شده است، ردیابی کنید.   
• مدیریت Pull Request: پس از اتمام کار، Codex تغییرات را در محیط خود commit می‌کند. سپس می‌توانید نتایج را بررسی کرده، درخواست ویرایش‌های بیشتر کنید، یک Pull Request در GitHub باز کنید یا تغییرات را مستقیماً در محیط محلی خود merge کنید.   
• فایل‌های AGENTS.md: می‌توانید با قرار دادن فایل‌های AGENTS.md در ریپازیتوری خود، Codex را راهنمایی کنید. این فایل‌ها دستورالعمل‌هایی مانند قراردادهای کدنویسی، نحوه پیمایش در کدبیس و دستورات اجرای تست را به ایجنت می‌دهند.   

برای من که سال‌ها در شرکت‌های تجاری مشغول مشاوره و فعالیت بوده‌ام، قابلیت Codex برای خودکارسازی کارهای تکراری مانند تولید توابع اعتبارسنجی داده و ایجاد API endpoints استاندارد، بسیار ارزشمند است. این به تیم‌های توسعه امکان می‌دهد بر روی منطق اصلی کسب‌وکار تمرکز کنند، نه صرف زمان برای کد boilerplate.   شرکت OpenAi نیز این ایجنت‌های کدنویسی هوش مصنوعی را به عنوان  هم‌تیمی‌های مجازی  می‌بیند که وظایفی را که برای مهندسان انسانی  ساعت‌ها یا حتی روزها  طول می‌کشد، به طور مستقل تکمیل می‌کنند.   

آشنایی با Codex CLI: همراه ترمینال محلی شما

OpenAI Codex CLI (Command Line Interface) یک ایجنت کدنویسی سبک‌وزن و اوپن سورس است که به صورت محلی بر روی کامپیوتر شما اجرا می‌شود. این ابزار قدرت جدیدترین مدل‌های استدلالی OpenAI، از جمله GPT-5 (که اکنون مدل پیش‌فرض آن برای استدلال سریع است) و codex-mini-latest (نسخه‌ای از o4-mini که برای کدنویسی سریع و ویرایش بهینه شده است) را مستقیماً به ترمینال شما می‌آورد.   

تفاوت اصلی با Codex مبتنی بر ابر (chatgpt.com/codex):

• اجرای محلی در مقابل ابر: Codex CLI کد را به صورت محلی می‌خواند، تغییر می‌دهد و اجرا می‌کند. , و این یعنی  سورس کد شما در همان محیط لوکال شما است و دستورات کدکس روی سیستم لوکال شما اجرا و برنچ مورد نطر را تغییر میدهند.در مقابل، Codex مبتنی بر کلود در یک محیط ایزوله در فضای ابری اجرا می‌شود.  
• رابط کاربری: Codex مبتنی بر ابر دارای یک رابط کاربری گرافیکی (GUI) یکپارچه در ChatGPT است. در حالی که Codex CLI یک ابزار مبتنی بر ترمینال است.   

ویژگی‌های کلیدی Codex CLI:

• نصب آسان: نصب آن با یک دستور ساده npm install -g @openai/codex یا brew install codex انجام می‌شود.
• ورودی‌های چندوجهی: می‌توانید ورودی‌های متنی، اسکرین‌شات یا نمودارها را ارسال کنید و ایجنت بر اساس آن‌ها کد تولید یا ویرایش کند.   
• انواع حالت‌های تأیید (Approval Modes): Codex CLI به شما امکان می‌دهد تا میزان دخالت خود را در فرآیند تغییر کد تنظیم کنید :   
•   Suggest 

در این حالت، سیستم کد شما را می‌خواند و تغییرات یا دستورات شل را پیشنهاد می‌دهد.
اما هیچ تغییری بدون اجازه شما اعمال نمی‌شود. یعنی قبل از اجرا یا ویرایش، باید خودتان تأیید کنید.

مزیت اصلی: مناسب برای یادگیری، کاوش امن در کد و زمانی که می‌خواهید مطمئن باشید هیچ چیز ناخواسته تغییر نمی‌کند.

• Auto Edit 

در این حالت، فایل‌ها به طور خودکار خوانده و ویرایش می‌شوند.
با این حال، قبل از اجرای دستورات شل همچنان از شما سؤال می‌پرسد.

مزیت اصلی: برای کارهای تکراری مثل ريفکتورینگ یا اصلاح‌های مشابه بسیار کاربردی است.

• Full Auto

در این حالت، سیستم هم کد را می‌خواند، هم می‌نویسد و هم دستورات را اجرا می‌کند.
همه این کارها در یک محیط سندباکس (ایزوله و امن) انجام می‌شود و بدون دسترسی به اینترنت است.

مزیت اصلی: برای انجام کارهای طولانی مثل رفع خطا در Build پروژه، بهترین گزینه است چون نیازی به تأیید مرحله‌به‌مرحله ندارد.

• فایل‌های AGENTS.md: این ابزار نیز از فایل‌های AGENTS.md برای دریافت دستورالعمل‌ها و راهنمایی‌های اضافی پشتیبانی می‌کند.   

مزایای کلیدی Codex برای توسعه‌دهندگان 

با توجه به سال‌ها تجربه من در مشاوره به شرکت‌های نرم افزاری، مزایای Codex فراتر از صرفاً تولید کد است:

• تولید کد از زبان طبیعی: توانایی Codex در تبدیل توضیحات ساده فارسی به کد قابل اجرا، آن را به یک ابزار فوق‌العاده مفید  تبدیل کرده است که به شما کمک می‌کند تا سریع‌تر از همیشه شروع به کدنویسی کنید یا مدل‌های اولیه (MVP) پروژه‌ها رو خیلی راحت و سریع بسازید.
• پشتیبانی از زبان‌های متعدد: Codex از بیش از ده زبان برنامه‌نویسی اصلی از جمله Python (که در آن قوی‌ترین است)، JavaScript، TypeScript، Go، Ruby، C++، C#، Java، PHP، Swift و Kotlin پشتیبانی می‌کند. این قابلیت چندزبانه به این معنی است که می‌توانید از Codex در بخش‌های مختلف  technology stack خود استفاده کنید بدون نیاز به تغییر ابزار. حتی برای متخصصان سی شارپ  و  NET. مانند من، این پشتیبانی گسترده به معنای قابلیت استفاده بالا در پروژه‌های مختلف است، اگرچه ممکن است در ابتدای کار نیاز به تنظیمات دقیق محیطی برای برخی زبان‌ داشته باشد.   
•  رفع اشکال و بهینه‌سازی کد: Codex نه تنها می‌تواند کد جدید برای شما بنویسد، بلکه می‌تواند مشکلات  و باگ ها را در کد موجود شناسایی کند و به عنوان یک دستیار عالی برای debugging عمل می‌کند.   
• اتوماسیون وظایف تکراری: برای شرکت‌های بزرگ، خودکارسازی وظایف کدنویسی تکراری، مانند تولید توابع اعتبارسنجی داده یا ایجاد API endpoints استاندارد، منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در زمان و افزایش بهره‌وری می‌شود.   
• شتاب‌دهنده فرآیند توسعه: Codex با ارائه پیشنهادهای هوشمندانه، اشکال‌زدایی خودکار و اجرای تست‌های تکراری، به طور قابل توجهی چرخه‌های توسعه را تسریع می‌کند و بهره‌وری توسعه‌دهنده را افزایش می‌دهد.   
• کاهش سوئیچینگ بین محیط‌ها: با ادغام مستقیم در محیط ChatGPT، توسعه‌دهندگان می‌توانند درون یک محیط واحد کدنویسی کنند و نیاز به جابجایی بین ابزارهای مختلف را به حداقل برسانند.      

محدودیت‌ها و ملاحظات مهم

با وجود مزایای بی‌شمار، مهم است که محدودیت‌های Codex را نیز درک کنیم، به خصوص در کاربردهای تجاری و پروژه‌های واقعی:

• وضعیت پیش‌نمایش تحقیقاتی: Codex هنوز در مراحل اولیه توسعه (research preview) قرار دارد. این بدان معناست که ممکن است با موارد غیرعادی مواجه شوید که در آن‌ها عملکرد ناپایدار یا نتایج ناسازگار باشد.
• محدودیت‌های کاربردی در پروژه‌های واقعی: برخی از کاربران از تجربه کاربری آن ناراضی بوده‌اند و ابزارهایی مانند Cursor را به دلیل سرعت و ادغام بهتر ترجیح داده‌اند.   
• زمان انجام وظیفه: اگرچه می‌تواند وظایف را به صورت موازی انجام دهد، اما زمان لازم برای تکمیل برخی وظایف (۱ تا ۳۰ دقیقه) ممکن است برای سناریوهای توسعه تعاملی یا سریع، طولانی باشد.   
• خطاهای تولید کد: Codex، مانند سایر سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدی، مستعد خطا است. کد تولید شده توسط AI باید همیشه توسط انسان بررسی و تأیید شود.   
• نگرانی‌های امنیتی و حریم خصوصی:

1. کد تولید شده ممکن است حاوی آسیب‌پذیری‌هایی باشد که در صورت عدم بررسی صحیح می‌تواند مسائل امنیتی ایجاد کند.   
2. به دلیل نحوه کار آن، ممکن است مسائل مربوط به مالکیت فکری و اسرار تجاری ایجاد شود.   
3. اگرچه Codex در نسخه‌های اولیه در یک محیط مجزا از اینترنت (air-gapped) عمل می‌کرد و دسترسی به اینترنت یا APIهای خارجی نداشت، اما این قابلیت اکنون در نسخه ابری قابل فعال‌سازی است. فعال کردن دسترسی به اینترنت، با ریسک‌های امنیتی همراه است، به ویژه برای مخازن حساس.   

• فهم محدود در برخی حوزه‌ها: ممکن است با فناوری‌ها و frameworkهای بسیار جدید یا بسیار تخصصی که به خوبی در داده‌های آموزشی آن نمایش داده نشده‌اند، مشکل داشته باشد.   همچنین در درک منطق تجاری بسیار خاص یا تخصص دامنه که فراتر از دانش برنامه‌نویسی عمومی است، محدودیت دارد.   
• وابستگی بیش از حد: وابستگی بیش از حد به Codex می‌تواند مانع یادگیری برای برنامه‌نویسان جدید شود.   

نتیجه‌گیری: همکاری انسان و هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار

به عنوان یک مدرس و مشاور در حوزه فناوری، معتقدم که Codex Open AI یک پیشرفت بزرگ در نحوه توسعه نرم‌افزار است. این ابزار با تبدیل توضیحات ساده به کد، کمک می‌کند تا برنامه‌نویسی برای همه راحت‌تر و سریع‌تر بشه و توسعه‌دهندگان بتونن خیلی مؤثرتر و با سرعت بیشتری کار کنند.

قرار نیست جایگزینی برای خلاقیت و تخصص انسانی باشد. بلکه ابزاری قدرتمند است که قابلیت‌های ما را تقویت می‌کند و به ما امکان می‌دهد به جای وظایف تکراری کدنویسی، بر روی حل مسائل سطح بالا تمرکز کنیم. با این حال، همانطور که بازخوردهای واقعی نشان می‌دهد، هنوز راه زیادی تا تبدیل شدن به یک ابزار کاملاً ضروری برای پروژه‌های تجاری واقعی دارد. بنابراین، پیاده‌سازی متفکرانه و استفاده مسئولانه از این تکنولوژی، کلید دستیابی به پتانسیل واقعی آن است.   

در آینده، انتظار می‌رود که Codex و ابزارهای مشابه هوش مصنوعی به طور عمیق‌تری با گردش کارهای توسعه‌دهنده یکپارچه شوند. ما به سمت مدلی حرکت می‌کنیم که در آن همکاری انسان و هوش مصنوعی، خط بین کد انسانی و کد تولید شده توسط AI را محوتر می‌کند و به ایجاد نرم‌افزار بهتر و کارآمدتر منجر می‌شود. برای شرکت‌های بزرگی که به دنبال بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه خود هستند، این ابزارها می‌توانند با مدیریت هوشمندانه و نظارت انسانی، بهره‌وری را به شدت افزایش دهند.