Die Kraft der neuesten Argumentationsmodelle von OpenAI wird mit dem OpenAI Codex CLI, einem Open-Supply-Befehlszeilen-Device, direkt an Ihr Terminal geliefert. Es dient als tragbarer Codierungsassistent, der Code lokal auf Ihrem Pc lesen, bearbeiten und ausführen kann, um die Entwicklung der Funktionen zu beschleunigen, Probleme zu beheben und Ihnen dabei zu helfen, komplexen Code zu verstehen. Ihr Quellcode verlässt Ihre Umgebung niemals, es sei denn, Sie teilen ihn, da die CLI laut OpenAI lokal funktioniert. In diesem Artikel werde ich Ihnen zeigen, wie Sie OpenAIs Codex CLI lokal installieren und verwenden.
Warum Codex CLI?
Codex CLI ist für Entwickler konzipiert, die sich im Terminal wohl fühlen und die Argumentation auf Chatgpt-Ebene in Kombination mit der Möglichkeit wünschen, Code auszuführen, Dateien zu verwalten und zu iterieren, während sie die Versionskontrolle intakt halten. Kurz gesagt, es ist eine chat-gesteuerte Entwicklung, die Ihren Code versteht und ausführt. Einige seiner Schlüsselmerkmale sind:
- Null -Setup: Keine Konfiguration erforderlich, bringen Sie einfach Ihren OpenAI -API -Schlüssel mit, und Sie sind bereit zu gehen!
- Minimale Anforderungen: Sie benötigen node.js (v22+) und npm (v10+), aber insgesamt ist das Setup schnell und leicht.
- Voller Auto -Modus: Arbeitet in einem Verzeichnis Sandbox mit deaktiviertem Netzwerk und stellt sicher, dass Ihre Daten privat und sicher bleiben.
- Multimodale Unterstützung: Senden Sie Screenshots oder Diagramme ein, Codex CLI kann die in Ihren Bildern gezeigten Anforderungen interpretieren und replizieren.
- Open Supply: Das Device ist völlig offen, sodass Sie die Codebasis untersuchen und sogar zu seiner Entwicklung beitragen können
Bitte beachten Sie, dass Codex CLI ein laufendes experimentelles Projekt ist. Es kann Probleme haben, Merkmale mangeln oder disruptive Veränderungen erleben, da es noch nicht stabil ist.
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Genehmigungsmodi
Genehmigungsmodi steuern die Zugangsgrad, die dem AI -System (Codex CLI) gewährt wird. Es sind drei Genehmigungsmodi verfügbar, die jeweils nachstehend beschrieben werden:
| Modus | Was der Agent kann | Wann zu verwenden |
|---|---|---|
| Vorschlagen (Normal) | Dateien lesen. Schlägt Bearbeitungen und Shellbefehle vor, aber erfordert Ihre Zustimmung Bevor Änderungen vornehmen oder Befehle ausführen. | Sichere Erkundung, Code -Bewertungen, Lernen einer Codebasis. |
| Auto bearbeiten | Lesen Und Schreiben Sie Dateien automatisch. Fragt immer noch, bevor Shell -Befehle ausgeführt werden. | Refactoring- oder Wiederholungsabrechnungen, bei denen Sie Nebenwirkungen im Auge behalten möchten. |
| Volles Auto | Lesen, Schreiben und Führen Sie Befehle autonom in einer sandboxen, netzwerkgesteuerten Umgebung aus, die in das aktuelle Verzeichnis gesammelt wurde. | Längere Aufgaben wie das Fixieren eines kaputten Construct- oder Prototyping -Funktionen, während Sie sich einen Kaffee schnappen. |
Sandboxing -Particulars
macOS 12+
Codex CLI verwendet Apple Sicherheitsgurt (sandbox-exec) an Sandbox -Befehle.
- Der größte Teil des Dateisystems wird in a platziert schreibgeschütztes Gefängnismit wenigen Ausnahmen wie z.
$PWDAnwesend$TMPDIRUnd~/.codexdie beschreibbar bleiben. - Standardmäßig ist der ausgehende Netzwerkzugriff vollständig blockiert – auch wenn ein untergeordneter Prozess versucht, zu verwenden
curles wird scheitern.
Linux
Sandboxing ist standardmäßig nicht aktiviert. OpenAI empfiehlt die Verwendung von Docker für Sandboxen.
Codex CLI läuft in einem leichten Containerbild, wobei Ihr Repository für Lese-/Schreibzugriff am selben Ort montiert ist. Ein Brauch iptables/ipset Das Firewall -Skript blockiert den gesamten Ausgang außer dem Zugriff auf die OpenAI -API. Dies gewährleistet eine wiederholbare, vorhersehbare Ausführung, ohne den Root -Zugriff auf den Host zu erfordern. Um dies zu aktivieren, verwenden Sie die run_in_container.sh Skript zum Konfigurieren der Sandbox -Umgebung.
NEU CODEX-MINI-LATEST
Codex-mini-latest ist eine fein abgestimmte Model von O4-Mini speziell für die Verwendung in Codex-CLI. Es hat ein Kontextfenster von 200K und kann ein maximal 100.000 Token ausgeben. Die Codex-Mini-Latests ist die Preisgestaltung zwischen GPT-4,1 und O4-Mini. Nachfolgend finden Sie das Bild, das die Preisgestaltung von Eingabe, zwischengespeichertem Eingang und Ausgabe professional Million Token zeigt.
Wie kann ich Codex CLI zugreifen?
Befolgen Sie diese einfachen Schritte, um auf Codex CLI zuzugreifen:
- Gehen Sie zu einem Projekt, an dem Sie arbeiten
Wenn Sie mit einem Dummy -Repository experimentieren möchten, schlägt Sie vor, dieses Repository zu klonen, damit wir mit dem Testen von Codex CLI beginnen können. Github -Repository Hyperlink
Verwenden Sie den Befehl „Git -Klon https://github.com/badribn0612/warren_buffet_personaUm dieses Repository zu klonen. Sie können auch ein noch kleineres Repository verwenden.
- Gehen Sie in das Verzeichnis, in dem das Repository vorhanden ist
Verwenden Sie den Befehl „CD
„, um zu diesem Verzeichnis zu gehen. - Installieren Sie die Codex CLI
Jetzt, da wir mit dem Zugriff auf Codex CLI eingestellt sind. Lassen Sie uns dasselbe installieren. Verwenden Sie den Befehl:
NPM Set up -g @openai/codex -Dieser Befehl installiert Codex CLI weltweit in Ihrem System.
- Holen Sie sich die API
OpenAI bietet Codex-mini-latest-API im Wert von 5 USD für Plus-Benutzer und Credit im Wert von 50 US-Greenback für Professional-Benutzer. Um diese zu erlösen, die den Befehl verwenden.
Codex – Login
Auf diese Weise werden Sie aufgefordert, sich anzumelden oder einen API -Schlüssel zu verwenden.
- Jetzt können Sie mit Codex CLI mit ChatGPT unterschreiben
- Erfolgreiche Einlösungsnachricht
Nachdem Sie sich erfolgreich in Codex CLI angemeldet haben, sollten Sie in der Lage sein, eine erfolgreiche Einlösungsnachricht in Ihrem Terminal sowie in Ihrem OpenAI -Dashboard zu sehen.
- Überprüfen Sie, ob Sie in der Terminal auf Codex CLI zugreifen können
Zugriff auf den Codex CLI:
- Scannen Sie Ihr Repository
Nach 3 gesamten Minuten des Überflusses und Scannen des Repositorys gab es mir eine umfassende Antwort auf das Repository.
- Änderungen im Repo vornehmen
Bitten wir nun Codex CLI, einige Änderungen vorzunehmen.
Immediate: “Verbessern Sie die Chainlit Software App.py, dies hat die Particular person von Warren Buffet:
1. Fügen Sie Suchwerkzeuge hinzu
2. Verbesserung der Codequalität, 3.. Verbessern Sie die Kettenbeleuchtungsanwendung”
Ausgabe:
Nachdem die Codex CLI über 15+ Minuten ausgeführt und Änderungen durch den Agenten durchlaufen und genehmigt hatte, hörte die Ausführung auf.
Oben finden Sie einige Screenshots zwischen der CODEX -CLI -Agentenausführung.
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Inferenz aus der Verwendung von Codex CLI
Basierend auf meiner Erfahrung mit dem Codex -CLI -Agenten stellte ich fest, dass es einen vorsichtigen und absichtlichen Ansatz erfordert, wenn sie Änderungen vornehmen. Es überprüft jeden Schritt, wendet Änderungen nur bei Bedarf an und zielt darauf ab, die bestmögliche Lösung zu finden. Der Prozess kann jedoch merklich langsamer sein als bei ähnlichen Änderungen, die manuell unter Verwendung von Instruments wie Cursor oder Windsurf.
Dies ist natürlich nur meine persönliche Erfahrung. Ihre Ergebnisse können je nach Area- oder Tech -Stack, mit denen Sie arbeiten, variieren. In diesem Fall umfasste die CodeBase kürzlich aktualisierte Bibliotheken, mit denen Codex zu kämpfen hatte. (Anmerkung: Codex hat einen Wissens Cutoff vom 1. Juni 2024)
Sie könnten auch erwägen, mit zu experimentieren Claude -Code Um zu sehen, wie es mit Ihrem Anwendungsfall umgeht, und zu entscheiden, welches Device für Ihren Workflow am besten geeignet ist.
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Abschluss
Codex CLI ist ein leistungsstarkes Befehlszeilen-Device, das die erweiterten Argumentationsfunktionen von OpenAI direkt in Ihre lokale Entwicklungsumgebung einbringt. Es ermöglicht Entwicklern, mit ihrem Code zu interagieren, natürliche Sprache zu verwenden, Aufgaben wie Debugging, Refactoring und Merkmalentwicklung zu ermöglichen und gleichzeitig smart Daten lokal und sicher zu halten.
Mit integriertem Sandboxing, multimodaler Unterstützung und minimaler Setup ist Codex CLI preferrred für Entwickler, die es vorziehen, am Terminal zu arbeiten und die vollständige Kontrolle über ihre Codebasis beizubehalten. Während es in bestimmten Szenarien experimentell bleibt und möglicherweise langsamer ist als andere Instruments, macht es sein sorgfältiger Ansatz für die Codeänderungen und die starke Betonung der Privatsphäre zu einer überzeugenden Wahl für die Integration intelligenter Codeunterstützung in Ihren Workflow.
Information Science Trainee bei Analytics Vidhya, spezialisiert auf ML, DL und Gen AI. Widmet dem Teilen von Erkenntnissen durch Artikel zu diesen Themen. Ich bin bestrebt, zu lernen und zu den Fortschritten des Feldes beizutragen. Leidenschaft, Daten zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben.
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