Ich habe GPT-5 Codex ausprobiert und hier ist, warum Sie auch!

OpenAI hat GPT-5 Codex gestartet, eine Variante des neuesten AI-Modells GPT-5 von OpenAI, das sich auf die Agentencodierung spezialisiert hat. Es ist ein einzigartiges Angebot, das Programmierern Echtzeit bei der Möglichkeit bietet, langen Aufgaben autonom auszuführen. GPT-5-Codex wird vor der Bereitstellung bereits vorhandene Fehler beheben, außergewöhnlich kompliziertes Refactoring abschließen und sich in alles von Ihrer Cloud-Umgebung und IDE zu Befehlszeilen-Terminals integrieren. GithubUnd Chatgpt direkt.

Codex Cli Bringt diese Funktionen in Ihr Terminal und ermöglicht das Lesen, Umschreiben und Ausführen von Code lokal. Sie können eine bestimmte Funktion anfordern, Debuggen oder eine Erklärung anfordern, ohne aus der Shell auszubrechen, und die vollständige Konnektivität mit Ihrem ChatGPT -Konto beizubehalten. Hier werden wir die Leistung von Codex CLI bewerten, um zu sehen, wie es reale Programmieraufgaben umgeht, insbesondere die Webentwicklung und die Datenanalyse.

Was ist Codex CLI?

Das Neue GPT-5-Basiertes Codex CLI ist ein Open-Supply-Befehlszeilen-Device, das aus OpenAIs ursprünglicher Codex-CLI gegabelt wurde. Es unterstützt jetzt mehrere KI -Anbieter. Es ermöglicht Entwicklern, mit großen Sprachmodellen im Terminal für Aufgaben wie Codegenerierung, Refactoring, Skript -Erklärung und vieles mehr zu interagieren.

Codex CLI fungiert als Sensible Terminal Companion für die Codierung. Es hört auf Ihre Anfragen und schreibt Code. Codex CLI hat Zugriff auf Ihr Shell- und Dateisystem. Wenn Sie nach detaillierten Vorgehensweise suchen, lesen Sie die Führer von Codex CLI von OpenAI:

https://openai.com/index/Introducing-upgrades-to-codex

Set up

Stellen Sie vor der Set up sicher, dass die Systemanforderungen erfüllt sind.

Systemanforderungen für Codex CLI

• Betriebssystem: macOS 12+, Ubuntu 20.04+, Home windows 11 (über WSL2)
• Node.js Model: 22 oder neuer (LTS empfohlen). Sie können node.js installieren, indem Sie den Anweisungen auf seiner offiziellen Seite folgen: https://nodejs.org/
• NPM: Erforderlich (kommt mit node.js)
• Git: Non-compulsory, aber empfohlen
• RAM: 4 GB Minimal, 8 GB empfohlen
• Web: Erforderlich
• Authentifizierung: OpenAI -API -Schlüssel

Installationsschritte für Codex CLI

1. Überprüfen Sie Node.js Model:

node --version #Be certain that it's model 22 or greater.

2. Installieren Sie die Codex CLI international oder verwenden Sie PNPM:

pnpm add -g @openai/codex

3. Nachdem Sie sich bei Ihren GPT-Plus- oder Professional-Anmeldeinformationen angemeldet haben, sehen Sie den folgenden Bildschirm.

4. Fügen Sie diese Zeile Ihrer Shell -Konfigurationsdatei (z. B. ~/.bashrc, ~/.zshrc) zur Persistenz hinzu.

5. Run Codex CLI:

codex

6. oder eine Eingabeaufforderung direkt übergeben:

Codex „Erklären Sie mir diese Codebasis“

Dinge zu beachten

• Node.js und NPM (Node Package deal Supervisor) muss in Ihrem Systempfad installiert und verfügbar sein.
• Für Codex CLI ist Node.js 22+ erforderlich, während Gemini CLI mit Node.js 18+ funktioniert.
• Beide erfordern eine Authentifizierung über API -Schlüssel oder Kontoanmeldung für die volle Funktionalität.
• Unter Home windows wird Codex CLI am besten über WSL2 ausgeführt, um die vollständige Kompatibilität zu erhalten.
• Denken Sie daran, wenn Sie Ihre CLI für ein bestimmtes Projekt verwenden möchten, stellen Sie sicher, dass das aktuelle Arbeitsverzeichnis auf dem Ordnerpfad festgelegt ist, in dem Ihr Projekt existiert.

Führen Sie unsere CLI -Instanzen aus

Lassen Sie uns den Codex mit GPT-5 bei 3 Aufgaben testen

• Aufbau eines Spiels auf einem lokalen Gastgeber
• Aufbau einer täglichen Anwendung zur Kalorienverfolgung
• Aufbau eines sentimentalen Analysemodell -Workflows

Wenn alle Installationsschritte abgeschlossen sind und die Systemanforderungen erfüllt sind, können wir mit den Checks beginnen.

Aufgabe 1 – Erstellen eines Spiels auf einem lokalen Gastgeber

Ziel: Bauen Sie einen 2D -Arcade -Shooter mit Feinden und Treffern.

Immediate:

„Erstellen Sie ein einfaches 2D-Weltraum-Shooter-Spiel mit JavaScript und HTML5-Leinwand (oder Python-Pygame, falls bevorzugt). Das Spiel sollte ein Raumschiff anzeigen, das vom Participant mit Tastaturpfeiltasten kontrolliert wird, und die Raumleiste für das Schießen. Feinde sollten sich in der Flächenwache nach unten nach unten bewegen. Wenn Sie sich auf die Kollisionsbedingungen befassen. Verwenden Sie mit dem Schiff des Spielers.

Es ist offensichtlich, dass Codex einen quick vollständig definierten 2D -Raumschützen erfolgreich erzeugt hat und in seiner Ausgabe sehr klar und präzise ist. Die Implementierung umfasste Spielerkontrollen, feindliches Laichen, Kollisionserkennung und Bewertung, die alle auf eine Weise organisiert waren, die leicht zu folgen warfare. Quick jedes Mal lief es unter einer Sekunde mit nur geringfügigen Anpassungen, was eine angenehme Überraschung warfare.

Ausgabe:

Das sehr glattes Design, Pixel-Artwork-Grafiken und reaktionsschnelle Animationen lieferten ein poliertes Gefühl, obwohl es sich um ein einfaches Spiel handelte. Der USP hier warfare die Fähigkeit von Codex, eine natürliche Eingabeaufforderung im Grunde in einen funktionierenden interaktiven Prototyp zu übersetzen. Auch die Logik-, Rating-Monitoring- und sogar Textual content-Displaying-Nachrichten waren alle funktionsfähig und demonstrierten die Fähigkeiten von Codex sowohl in Logik als auch in der Präsentation.

Aufgabe 2: Erstellen einer täglichen Anwendung zur Kalorienverfolgung

Ziel: Erstellen Sie ein interaktives Dashboard mit Diagrammen und Benutzereingaben.

Immediate:

„Entwickeln Sie ein Health-Tracker-Dashboard mit HTML, CSS, JavaScript und einer Diagrammbibliothek (z. Mechanismus, sodass Benutzerdaten über Seiten aktualisiert werden.

Ausgabe:

GPT-5-Codex bot die praktischste und featurzinternste Implementierung. Es hat Chart.js reibungslos integriert, wobei die Reaktionsleiste, die Linien- und Kreisdiagramme in Echtzeit aktualisiert werden. Der wöchentliche Zusammenfassungabschnitt berechnete durchschnittlich genau und zeigt die besten und schlechtesten Tage mit Klarheit hervor. Darüber hinaus hat Codex den lokalen Speicherbrunnen abgeschlossen, um die Beharrlichkeit über die Sitzungen hinweg zu gewährleisten und das Dashboard mit einer sauberen, modernen Schnittstelle zu gestylt.

Aufgabe 3: Erstellen eines sentimentalen Analysemodell -Workflows

Ziel: Analysieren Sie Textdaten für Erkenntnisse.

Immediate:

„Führen Sie die Sentiment-Analyse auf einem Datensatz durch. Implementieren Sie dies in einem Jupyter-Notizbuch. Beginnen Sie mit der Reinigung des Textes (Stopwords entfernen, Interpunktion anwenden und Tokenisierung anwenden). Verwenden Sie ein vorgebildetes Stimmungsanalysemodell (z. B. von der Umarmung von Gesichtstransformatoren oder Textblob). Vergleiche Modellvorhersagen mit den tatsächlichen Bewertungen und Berechnung der Accuration. Die Kundenbewertungen richten sich mit dem Modell der Stimmungsanalyse aus (oder fehlausrichtung). “

Ausgabe:

GPT-5 Codex lieferte einen klaren und strukturierten Workflow für die Stimmungsanalyse. Es wurde die Textreinigung, Tokenisierung und Modellintegration mit minimaler Reibung implementiert, was insgesamt zuverlässige Ergebnisse erzielt. Der Vergleich von Vorhersagen mit tatsächlichen Bewertungen funktionierte intestine und die Genauigkeitsberechnung warfare unkompliziert. Abgesehen von einem kleinen Fehler in einer einzelnen Druckanweisung wurde alles reibungslos ausgeführt, einschließlich des Speicherns von Stimmungsverteilungsdiagrammen für Erkenntnisse.

Sie können das finden Füllen Sie hier das Codeformular aus und laden Sie den Datensatz von herunter Kaggle.

Wir haben kürzlich den Codex mit Gemini und Claude Code (verglichenLesen Sie hier den vollständigen Vergleich). Zu dieser Zeit fanden wir Claude Code für alle Aufgaben am besten. Der neue GPT-5-basierte Codex bietet jedoch erhebliche Verbesserungen in Bezug auf seine frühere Model. Im nächsten Abschnitt vergleichen wir die Gesamtleistung des neuen GPT-5-CODEX in dieser Hinsicht.

Gesamtanalyse

In meinem früheren Weblog, während er Codex CLI, Gemini CLI und auf und bewertet hat und bewertet Claude -Codejeweils zeigte sich unterschiedliche Stärken. Codex warfare großartig darin, schnellen und iterativen Code zu produzieren. Gemini warfare nützlicher bei aktiven Suchergebnissen und Ausführungsbefehlen. Claude produzierte Tiefe mit großer Dokumentation und Struktur. Jedes Device kann problemlos zum Debuggen oder Intervention verwendet werden. Obwohl sie vor dem Einsatz von einem Menschen überprüft werden sollten.

GPT-5 Codex ist eine bemerkenswerte Verbesserung der Codex-Linie. So sehr es die Geschwindigkeit und Klarheit von Codex beibehält, enthält nun die Autonomie der Agenten, um Fehlerbehebungen zu verarbeiten, Refactoring, Visualisierung und Workflow mit No /Little Intervention auszuführen. Im Gegensatz zu Geminis Anwendungsrahmen und Claude-Struktur und -tiefe oder der Navigationsgeschwindigkeit wird GPT-5-Codex zu einer Kombination aus beiden Enden: Erzeugen Sie nette, saubere, zuverlässige und produktionsbereite Lösungen digital in einem alarmierenden Tempo wie codiert, wodurch das beste Werkzeug der drei.

Abschluss

GPT-5-Codex mit Codex CLI zeigt, wie KI als zuverlässiger Companion bei der Codierung dienen kann, indem natürliche Sprache in funktionale, produktionsbereitete Code umgewandelt wird. Von der Einbeziehung interaktiver Spiele bis hin zu polierten Dashboards und Workflows für die Stimmungsanalyse erzeugte sie polierte Arbeiten mit nur minimalen Änderungen, die seine Vielseitigkeit in Entwicklungsanwendungen demonstrieren.

Zusätzlich zur Automatisierung verbessert Codex die Produktivität der Entwickler, indem sie einfach in IDES, Terminals und Cloud -Umgebungen integriert werden. Die Fähigkeit, bei Debugging, Refactoring und Automatisierung in Echtzeit sinnvoll zu helfen, macht es sowohl zu einem funktionalen als auch zu einem relevanten modernen Programmierwerkzeug. Während einige seiner Ausgaben weiterhin geringfügige Überarbeitungen benötigen, veranschaulicht Codex die Zukunft der Agentencodierung für Programmierer, um ihre funktionierenden Produkte mit hohem Potential zu steigern.

Hallo! Ich bin Vipin, ein leidenschaftlicher Information Science und maschinelles Lernen, der eine starke Grundlage für die Datenanalyse, Algorithmen und Programmierung maschinelles Lernens und Programmierung hat. Ich habe praktische Erfahrungen beim Aufbau von Modellen, beim Verwalten unordentlicher Daten und die Lösung realer Probleme. Mein Ziel ist es, datengesteuerte Erkenntnisse anzuwenden, um praktische Lösungen zu erstellen, die Ergebnisse erzielen. Ich bin bestrebt, meine Fähigkeiten in einer kollaborativen Umgebung beizutragen und gleichzeitig in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und NLP zu lernen und zu wachsen.