GPT-5.1-Codex-Max: تحليل متعمق لقوة البرمجة الجديدة من OpenAI

المؤلف: Boxu Li

GPT‑5.1‑Codex‑Max من OpenAI هو نموذج ترميز وكيل جديد «على الحدود» تم بناؤه على قاعدة منطقية محدثة openai.com. على عكس سابقاته، تم تحسين Codex‑Max بشكل صريح للمهام البرمجية طويلة الأمد - وهو أول نموذج من OpenAI يتم تدريبه للعمل عبر نوافذ سياقية متعددة باستخدام تقنية تسمى التكثيف، مما يسمح له بالتعامل بشكل متسق مع ملايين الرموز ضمن مشروع واحد openai.com. بعبارات أبسط، يهدف GPT‑5.1‑Codex‑Max إلى أن يكون شريك برمجة ذكي ومستمر قادر على معالجة جلسات برمجة معقدة تمتد لساعات متعددة من البداية إلى النهاية.

تم إطلاقه في 19 نوفمبر 2025، تم نشر GPT-5.1-Codex-Max على الفور عبر نظام Codex البيئي لأوبن إيه آي openai.com. يمكن للمطورين بالفعل استخدامه من خلال Codex CLI، وملحقات IDE في المحرر، وداخل مساحات العمل السحابية، وحتى كمساعد للذكاء الاصطناعي في أدوات مراجعة الشيفرة openai.com. (الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات العامة لـ Codex-Max قادم قريبًا، وفقًا لأوبن إيه آي.) يعني هذا التوفر الواسع أن النموذج أصبح بسرعة المساعد الافتراضي لـ Codex، متجاوزًا النموذج السابق GPT-5.1-Codex عبر هذه الأسطح venturebeat.com venturebeat.com.

يصل GPT-5.1-Codex-Max وسط موجة من أدوات البرمجة "الوكيلية" التي تجتاح صناعة البرمجيات. في العام الماضي، شهدنا عوامل برمجة أخرى تعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل Claude Code من Anthropic ونماذج Gemini من Google تدفع في اتجاه مشابه - حيث تتجاوز الإكمال التلقائي البسيط للرموز نحو المزيد من المساعدة البرمجية الذاتية. تستعد المنصات الكبرى لهذا التحول: على سبيل المثال، تحذر قيادة GitHub من "موجة من أدوات البرمجة الوكيلية التي تعيد تعريف شكل تطوير البرمجيات بسرعة،" حيث تبدأ هذه العوامل في تنسيق تدفقات العمل بالكامل بدلاً من مجرد اقتراح أسطر من الرموزtheverge.com. يعد Codex-Max من OpenAI في طليعة هذا الاتجاه. (لا سيما أنه تم إطلاقه بعد يوم واحد فقط من كشف Google عن مبرمج Gemini 3 Pro، مما يبرز المنافسة الشديدة في هذا المجالventurebeat.com.)

ما الذي ستغطيه هذه الدراسة العميقة؟ فيما يلي نوضح المجالات الرئيسية التي سنستكشفها بشأن GPT-5.1-Codex-Max وتأثيراتها:

• معايير الأداء: كيف يقيس Codex-Max التحديات البرمجية وما هي المكاسب التدريجية التي يظهرها مقارنة بالنماذج السابقة.
• الهيكلية – التكثيف: نظرة على آلية التكثيف التي تمكن من التفكير بعيد المدى وربط السياقات المتعددة.
• التسعير وكفاءة الرموز: ما الذي تعنيه كفاءة الرموز المحسنة للنموذج بالنسبة لتكاليف الاستخدام وتسعير OpenAI (تلميح: قد تكون التكاليف أقل لكل مهمة).
• سير العمل في العالم الحقيقي: كيف يمكن للمطورين دمج Codex-Max في هندسة البرمجيات اليومية – من توليد PR إلى تصحيح الحلقات – وأمثلة على حالات الاستخدام.
• السلامة والضوابط: تدابير السلامة والقيود التي وضعتها OpenAI لضمان بقاء هذا الوكيل البرمجي القوي موثوقًا وآمنًا (مثل الحماية، وفحوصات الأمن السيبراني).

مع أخذ هذه النظرة العامة في الاعتبار، دعونا نتعمق أكثر في ما يجعل GPT-5.1-Codex-Max يعمل وكيف يمكن أن يغير الطريقة التي نكتب بها البرمجيات.

ما هو GPT-5.1-Codex-Max بالضبط؟

من GPT-5.1 إلى GPT-5.1-Codex-Max: تطور النموذج

نموذج OpenAI's GPT-5.1 هو نموذج ذكاء اصطناعي للمحادثة متعدد الأغراض - الأحدث في سلسلة GPT الموجهة نحو المعرفة العامة والحوار. في المقابل، تتكون عائلة GPT-5.1-Codex من نماذج تركز على البرمجة مشتقة من GPT-5.1، تم تحسينها لمهام تطوير البرمجيات (مشابهة لكيفية توسيع نماذج Codex السابقة لـGPT-3 للبرمجة). أحدث عضو في هذا النسب هو GPT-5.1-Codex-Max، الذي تطلق عليه OpenAI "نموذج ترميز متقدم" مبني على قاعدة تفكير محدثة openai.com. ببساطة، Codex-Max يبني على النموذج العام GPT-5.1 ولكنه متخصص لوكلاء البرمجة بقدرات متقدمة.

لتوضيح الفروقات:

• GPT‑5.1: نموذج GPT متعدد الأغراض (ذكاء اصطناعي محادثاتي) يستخدم للحوار المفتوح والتفكير في مختلف المجالات. إنه النوع من النموذج الذي يدعم تفاعلات على نمط ChatGPT، ولم يتم تدريبه بشكل خاص على البرمجة.
• GPT‑5.1‑Codex: إصدار مخصص للبرمجة من GPT-5.1. تم تحسين هذا النموذج بالاعتماد على بيانات البرمجة والمهام الخاصة بالمطورين، مما يجعله أفضل في كتابة الأكواد، والإجابة على أسئلة البرمجيات، واتباع التعليمات التطويرية المنظمة مقارنة بالنموذج الأساسي GPT-5.1. يُعتبر خليفة مباشر للنماذج السابقة "Codex" ومخصص لحالات الاستخدام في هندسة البرمجيات (إكمال الكود، المساعدة في تصحيح الأخطاء، إلخ).
• GPT‑5.1‑Codex‑Max: النموذج الأكثر تقدمًا من Codex حتى الآن، مصمم للمهام البرمجية "المتقدمة" التي تتطلب عملًا طويل الأمد ومستقلًا. يبني على أساس GPT-5.1-Codex مع تحسينات في التفكير والتركيز الوكيل - مما يعني أنه محسن لسلوك مشابه للوكيل في سيناريوهات البرمجة (قادر على التخطيط والتنفيذ والتكرار على المهام بإشراف minimal)openai.commarktechpost.com. الأهم من ذلك، أن تدريب Codex-Max يتجاوز إكمال الكود الأساسي؛ فقد تم تدريبه على مهام وكيلة في مجالات هندسة البرمجيات، والرياضيات، والبحث، وغيرها من المجالاتopenai.com. بالإضافة إلى توليد الأكواد القياسي، تعلم من مهام مثل إنشاء طلبات السحب، مراجعة الأكواد، الإجابة على الأسئلة المفاهيمية، والمزيد، مما يجعله أكثر قدرة على التفكير في المشاريع المعقدة من نموذج إكمال الكود العاديopenai.com. تلاحظ OpenAI بشكل صريح أنه بخلاف GPT‑5.1، الذي هو نموذج متعدد الأغراض، ينبغي استخدام نماذج Codex (بما في ذلك Codex-Max) فقط للمهام التي تركز على البرمجة في بيئات Codex، وليس كبدائل مباشرة للذكاء الاصطناعي المحادثاتي العامopenai.com. يتعامل GPT‑5.1 مع احتياجاتك اليومية للمحادثة أو الكتابة، في حين أن Codex-Max مصمم خصيصًا لوكلاء تطوير البرمجيات الذين يتعاملون مع مشاكل برمجية صعبة وطويلة الأمد.

الهدف الرئيسي من التصميم — عمل طويل الأمد ومفصل

أحد الأهداف الرئيسية لتصميم GPT‑5.1‑Codex‑Max هو التعامل مع الأعمال الطويلة والمفصلة في مشاريع البرمجيات، التي كانت النماذج السابقة تواجه صعوبة فيها. في الممارسة العملية، يعني هذا أنه يمكنه الحفاظ على تسلسل الأفكار والعمل لساعات أو حتى أيام في مهمة واحدة دون فقدان السياقeweek.com. تمكنت OpenAI من تحقيق ذلك من خلال آلية جديدة تسمى “التكثيف.” بينما لا يزال للنموذج نافذة سياق ثابتة، فقد تم تدريبه بشكل أصلي لتغطية نوافذ سياق متعددة عن طريق ضغط تاريخه بذكاء أثناء العملopenai.commarktechpost.com. في الأساس، سيقوم GPT-5.1-Codex-Max تلقائيًا بتقليص وتلخيص التفاصيل ذات الأهمية المنخفضة من المحادثة عند بلوغ حد السياق، مع الحفاظ فقط على المعلومات الحيوية. بعد ذلك، يمكنه حمل هذا السياق المقطر إلى نافذة جديدة ومواصلة تنفيذ المهمة. يمكن تكرار هذه الدورة مرارًا وتكرارًا، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالحفاظ على التفكير المنطقي عبر ما يصل إلى ملايين من التوكنات السياقيةopenai.commarktechpost.com.

Why does this matter? It unlocks scenarios that were previously beyond AI’s reach due to context or time limits. GPT‑5.1‑Codex‑Max can tackle project-scale tasks: for example, performing a large-scale codebase refactor, running through multi-hour debugging sessions, or carrying out complex migrations of code across frameworks – all in a continuous, autonomous loop. It’s built to handle sustained “agentic” workflows where the AI plans, writes, tests, and iterates on code with minimal human intervention. According to OpenAI, Codex-Max can maintain coherent work for 24+ hour sessions internally, fixing bugs and adjusting its approach until it produces a successful resulteweek.comopenai.com. This capability means it can manage tasks like refactoring an entire project, diagnosing and resolving a tricky bug over many iterations, or executing long agent loops (where the AI continuously writes code, runs it, evaluates the outcome, and decides the next step). In real developer terms, imagine an AI pair-programmer that could handle an overnight debugging marathon or migrate a legacy codebase to a new architecture while you supervise at a high level – that’s what Codex-Max is aiming for. It’s a significant step toward AI that doesn’t just generate a snippet of code and stop, but can carry a development project from start to finish in a more autonomous fashioneweek.com.

يجدر بالذكر أن هذه العملية طويلة الأمد هي خطوة أساسية نحو وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر عمومية. من خلال إثبات أن النموذج يمكنه الحفاظ على السياق والاستدلال بشكل متسق على مدى فترات طويلة، تستكشف OpenAI ما يتطلبه الأمر لكي تتعامل الذكاء الاصطناعي مع المشاريع المعقدة والمتعددة الخطوات بثقة. ولكن، مع القوة الكبيرة يأتي الحاجة إلى الحذر - تؤكد OpenAI على أهمية مراجعة عمل الذكاء الاصطناعي ومعاملة Codex-Max كمساعد لا يزال يستفيد من الإشراف البشري، بدلاً من الثقة العمياء في نشره في الإنتاج.

أين وكيف يمكنك استخدام Codex‑Max اليوم

GPT‑5.1‑Codex‑Max ليس مجرد نموذج بحثي؛ إنه متاح للاستخدام اليوم في نظام Codex التابع لـ OpenAI. إذا كنت مطورًا أو مستخدمًا قويًا، يمكنك الوصول إلى Codex-Max من خلال عدة واجهات وأدوات:

• Codex CLI: واجهة سطر أوامر حيث يعمل Codex كقشرة ذكية/مساعد لمهام البرمجة. Codex-Max هو الآن العقل المدبر وراء هذا CLI، مما يعني أنه يمكنه تشغيل أوامر القشرة بشكل مستقل، تحرير الملفات، وإدارة المشاريع في بيئة معزولة.
• تكاملات IDE: تستخدم إضافات OpenAI لبيئات التطوير المتكاملة الشائعة الآن Codex-Max بشكل افتراضي. يتيح لك ذلك الحصول على اقتراحات الكود داخل IDE، ومساعدة في إعادة صياغة الكود، والمساعدة في تصحيح الأخطاء مستندة إلى النموذج الجديد أثناء كتابة الكود.
• البيئات السحابية: يتوفر Codex-Max في بيئات البرمجة القائمة على السحابة (على سبيل المثال، في إعدادات تشبه Codespaces أو دفاتر ملاحظات على نمط Jupyter) حيث يمكن أن يساعد في جلسات البرمجة الطويلة وحتى مهام الوكيل الخلفية.
• أدوات مراجعة الكود: يتم دمج النموذج أيضًا في مساعدي مراجعة الكود الآلية. يمكنه نقد تغييرات الكود، اقتراح تحسينات، وحتى تصحيح المشكلات تلقائيًا كجزء من سير عمل مراجعة الكود الخاص بك.

وفقًا لـ OpenAI، فإن GPT‑5.1‑Codex‑Max متاح لجميع المستخدمين على خطط ChatGPT Plus وPro وBusiness وEdu وEnterprise عبر أدوات Codexopenai.comeweek.com. بمعنى آخر، إذا كنت مشتركًا في الطبقات المدفوعة لـ ChatGPT أو تستخدم عروض OpenAI للمؤسسات أو التعليم، يجب أن تجد Codex-Max متاحًا في ميزات مساعد البرمجة (CLI، إضافات IDE، إلخ) اعتبارًا من إطلاقها. بدءًا من الآن، تم استبدال Codex-Max بالنموذج الأقدم GPT-5.1-Codex كنموذج افتراضي في جميع هذه الواجهات Codexopenai.comeweek.com. هذا يعني أنك كلما قمت بتشغيل Codex CLI أو إضافة IDE، فإنك تستخدم النموذج الجديد تلقائيًا وتستفيد من إمكانياته المتقدمة دون أي إعداد إضافي.

بالنسبة لمستخدمي واجهة برمجة التطبيقات والمطورين الذين يدمجون Codex عبر مفاتيح API، صرحت OpenAI أن الوصول إلى API لـ Codex-Max قادم قريبًاopenai.com. سيمكنك هذا من استدعاء GPT-5.1-Codex-Max مباشرة في تطبيقاتك وأنظمة الوكيل الخاصة بك بمجرد إطلاقه. تابع وثائق المطورين الخاصة بـ OpenAI لمتابعة الجدول الزمني الرسمي لإصدار API.

من المهم أن نتذكر أن OpenAI تقصد استخدام Codex-Max لحالات استخدام وكلاء البرمجة خصيصًا. هم يوصون باستخدام GPT‑5.1‑Codex‑Max (وأشقائه) فقط في بيئات البرمجة، بدلاً من إعدادات الدردشة العامةopenai.commarktechpost.com. لذلك، على الرغم من أن Codex-Max يتمتع بقدرات هائلة في سياقات الهندسة البرمجية، إلا أنك ستستخدم النموذج القياسي GPT-5.1 (أو GPT-5) للمهام غير البرمجية واحتياجات الذكاء الاصطناعي في المحادثات اليومية. موقف OpenAI واضح: GPT‑5.1 للمحادثات العامة في الذكاء الاصطناعي، وGPT‑5.1‑Codex‑Max لأعمال البرمجة الثقيلة. من خلال اتباع هذا التوجيه، يمكن للمطورين الحصول على أفضل النتائج - استغلال براعة Codex-Max في البرمجة طويلة الأمد عند بناء البرمجيات، وحجز النموذج العام لكل شيء آخر.

بشكل عام، يمثل GPT-5.1-Codex-Max قفزة نوعية فيما يمكن للذكاء الاصطناعي القيام به في تطوير البرمجيات. يرث القدرات القوية في المحادثة والتفكير من GPT-5.1، ويركزها على البرمجة ويعززها لتدفقات العمل الممتدة والمستقلة. سواء كنت بحاجة إلى مساعدة في إعادة صياغة مشروع كبير، أو تصحيح الأخطاء لساعات، أو تشغيل وكيل ذكاء اصطناعي للتعامل مع مهمة devOps، فإن Codex-Max هو الأداة المتخصصة المصممة لهذا العمل.openai.comeweek.com. اعتبارًا من أواخر عام 2025، هو الجديد الافتراضي لمستخدمي Codex ونظرة على كيفية تعاون الذكاء الاصطناعي مع المطورين في المشاريع المعقدة في المستقبل القريب.

تحت الغطاء — كيف يمكن للتكثيف تمكين العمل عبر نوافذ متعددة

عنق الزجاجة في سياق النوافذ في وكلاء البرمجة

لطالما كانت النماذج اللغوية الكبيرة المستخدمة في البرمجة محدودة بسياق ثابت – وهو مقدار الكود والمحادثة التي يمكنها الاهتمام بها في آن واحد. تم توسيع هذا السياق بشكل كبير في النماذج الحديثة (بمقدار مئات الألاف من الرموز: قدمت نماذج كلود من Anthropic سياقات تصل إلى ~200K رمز، ويدعم سلسلة GPT-5 من OpenAI ما يصل إلى 400K رمز). نظريًا، يجب أن تسمح هذه الأطوال الهائلة للسياق للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع قواعد الكود بأكملها أو الجلسات الطويلة. ولكن في الممارسة العملية، غالبًا ما تفشل جلسات البرمجة الطويلة أو تفقد التماسك على الرغم من الحدود الكبيرة للسياق. بمجرد أن تصبح المحادثة كبيرة جدًا، تتلاشى التفاصيل الأقدم بشكل حتمي – أي شيء يتجاوز النافذة يتم نسيانه أساسًا. وهذا يعني أنه أثناء عمليات إعادة البناء الطويلة أو جلسات البرمجة التي تستمر لعدة أيام، قد يتصرف النموذج فجأة كما لو أنه نسي الملفات أو المناقشات السابقة، أو يتوقف عن الرجوع إلى سجلات الاختبار التي تم تقديمها قبل ساعات. عندما تستمر الجلسة، يمكن أن تصبح الاستجابات متكررة أو تخرج عن المسار، وهي أعراض تُسمى أحيانًا تدهور السياق حيث يفقد الذكاء الاصطناعي الخيط بعد العديد من المنعطفات. عانى المطورون من هذا كفقدان للمساعد للسياق الذي تم إنشاؤه سابقًا: قد يعود الذكاء الاصطناعي إلى أسماء الوظائف القديمة، أو يتجاهل الإصلاحات السابقة للأخطاء، أو يقدم تناقضات - وهو نوع من الانحراف المعماري في الجلسات الطويلة حيث ينحرف التصميم العام عن المسار. حتى مع استراتيجيات التجزئة أو إعادة التعيين اليدوية، ستفقد النماذج اللغوية التقليدية المراجع بين الملفات والاستمرارية السياقية في المهام الطويلة جدًا. وقد أبرزت هذه القيود نقطة ألم رئيسية: بعد طول معين من التفاعل، فإن وكيل البرمجة بدون ذاكرة سيبدأ من الصفر (أو الأسوأ من ذلك، يخلط بين المعلومات القديمة والجديدة)، مما يجعل من الصعب الحصول على مساعدة برمجية ممتدة حقًا.

ماذا تعني OpenAI بعبارة 「الضغط」

الضغط هو حل OpenAI لكسر حاجز السياق. في جوهره، يتيح الضغط للنموذج ضغط تاريخه الخاص أثناء الطيران بحيث يمكنه الحفاظ على السياق ذو الصلة عبر عدة نوافذ سياق من المحتوى. بشكل ملموس، سيقوم النموذج بتلخيص وتنقيح التفاعلات القديمة، مع تقليم التفاصيل ذات الأهمية المنخفضة مع الحفاظ على المعلومات الأساسية اللازمة لمتابعة المهمةrohan-paul.com. يتم تنفيذ هذا الضغط مرارًا وتكرارًا مع نمو الجلسة، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بحمل جوهر ما حدث من قبل. في الواقع، يتم تدريب النموذج على "العمل عبر نوافذ سياق متعددة" من خلال الحفاظ على حالة مختزلة من المحادثة أو حالة الكودmarktechpost.com. يستخدم أحدث تنفيذ من OpenAI لـ Codex (مثل GPT-5.1-Codex-Max) الضغط لإدارة حدود السياق تلقائيًا. مع اقتراب جلسة البرمجة من حد رموز النموذج، سيقوم داخليًا بضغط الجلسة - بعبارة أخرى، تلخيص التاريخ الحالي في ملخص مختصر - وبدء نافذة سياق جديدة مع ذلك الملخص كقاعدة جديدةmarktechpost.com. هذه العملية شفافة للمستخدم وتتكرر حسب الحاجة، لذا لا ينفد الوكيل من "الذاكرة" في منتصف المهمةmarktechpost.com. التعليمات الهامة على المستوى العالي، وتعريفات التعليمات البرمجية الرئيسية، والأهداف تبقى، بينما يتم التخلص من الأجزاء غير ذات الصلة أو الزائدة عن الحاجة من التاريخ. تشير تقارير OpenAI إلى أنه باستخدام هذه التقنية، يمكن لوكيل البرمجة أن يدعم جلسات مستمرة طويلة جدًا: أظهرت التقييمات الداخلية أن النموذج يعمل بشكل مستقل لأكثر من 24 ساعة على مشروع معقد واحدmarktechpost.com. خلال هذه الجلسات الماراثونية، استمر الوكيل في تكرار الكود - كتابة الكود، إجراء الاختبارات، إصلاح الأخطاء - وفي النهاية أخرج نتيجة ناجحة بعد عشرات الدورات، كل ذلك دون فقدان السياق أو الحاجة إلى إعادة تعيين يدويةmarktechpost.com. باختصار، يمنح الضغط النموذج نوعًا من الذاكرة الطويلة المدى المتدحرجة، مما يمكنه من تنفيذ المهام التي تمتد عبر نوافذ متعددة والتي كانت مستحيلة على مساعدي البرمجة من الأجيال السابقةnews.ycombinator.com.

لماذا يعتبر التفكير بعيد الأمد مهمًا لهندسة البرمجيات

مع إزالة عنق الزجاجة السياقي، يمكن للوكلاء البرمجيين التعامل مع مهام البرمجيات طويلة الأمد التي كانت سابقًا بعيدة المنال. إليك بعض الأمثلة على سير العمل التطويري الذي يستفيد:

• إعادة هيكلة متعددة المراحل: عادةً ما تحدث جهود إعادة الهيكلة الكبيرة على مراحل - على سبيل المثال، استخراج وحدة أو خدمة من قاعدة كود متكاملة، نقل النقاط الطرفية أو الوظائف إلى تلك الخدمة الجديدة، ثم تحديث جميع العملاء والاختبارات لاستخدام الهندسة الجديدة. كل مرحلة تعتمد على المرحلة السابقة. يمكن للذكاء الاصطناعي ذو السياق الطويل أن يحمل الخطة والسياق عبر جميع هذه الخطوات دون فقدان التفاصيل المهمة بينهما.
• إعادة هيكلة الكود المتكامل إلى خدمات: تقسيم تطبيق معقد متكامل إلى خدمات ميكروية هو مشروع متعدد الخطوات يتطلب اتساقًا عالميًا. يجب أن يفهم الذكاء الاصطناعي الهيكل الأصلي، ثم ينشئ تدريجيًا حدود خدمات جديدة ويكيف الكود. هذا تقليديًا صعب لأن حجم الكود المتكامل يمد سياق الذكاء الاصطناعي إلى الحد الأقصى، مما يجعله يفقد تتبع التبعيات البعيدةpullflow.compullflow.com. مع التفكير الممتد، يمكن للوكيل أن يتذكر باستمرار القرارات التصميمية التي اتخذت في وقت مبكر (مثل كيفية تقسيم نماذج البيانات) عند تعديل أجزاء لاحقة من النظام.
• ترقيات واسعة النطاق: اعتبر ترقية نسخة الإطار أو المكتبة الأساسية عبر قاعدة كود كاملة، أو إعادة تصميم نظام فرعي أساسي (المصادقة، السجلات، أو مجموعة المراقبة) عبر عشرات المكونات. إنها تغيير شامل يمس العديد من الملفات ويجب تنفيذه بشكل منسق. يمكن لمساعد ذو أفق طويل أن ينشر التغييرات المطلوبة في جميع أنحاء المشروع مع الحفاظ على نهج متسق، مما يضمن عدم فقدان أو تضارب أي شيء عبر الوحدات. يمكنه الاحتفاظ بمعرفة كيفية تحديث الملفات السابقة بحيث تتبع الملفات اللاحقة نفس النمط.

كانت هذه الأنواع من مهام الهندسة الممتدة والمتعددة الخطوات صعبة للغاية بالنسبة لمساعدي البرمجة السابقين – في الواقع، وُصفت بأنها “خطوات عمل مستحيلة سابقًا” بالنسبة لنماذج اللغة الكبيرة المقيدة بسياق ثابتcyberpress.org. الآن، يمكن للنماذج الممكّنة للتكثيف التعامل مع إعادة هيكلة المشاريع، وجلسات تصحيح الأخطاء الممتدة لساعات، والتسلسلات المعقدة الأخرى التي تمتد عبر ملايين الرموز مع مرور الوقتcyberpress.orgmarktechpost.com. القدرة على الحفاظ على التماسك طويل الأمد هي ما يرفع مستوى الذكاء الاصطناعي من مجرد مولد أكواد بسيط إلى شريك “وكيل”. مع التفكير بعيد الأفق، يمكن لنموذج اللغة الكبير أن يعمل كـ متعاون دائم يبقى منخرطًا طوال المشروع، بدلاً من أن يكون مجرد مساعد يجيب على كل طلب بشكل منفصل. عمليًا، هذا يعني أن النموذج يمكنه التخطيط والتنفيذ وتعديل استراتيجيته على مدى تفاعلات عديدة - مثل مطور بشري يعمل بجانبك - بدلاً من مجرد تقديم اكتمالات أكواد متفرقة. تصف أحدث نتائج OpenAI النموذج بأنه “يتصرف مثل مهندس مبتدئ يمكنه التخطيط والتنفيذ والتكرار بدلاً من إكمال الشفرات فقط.”rohan-paul.com هذا الوعي الدائم يؤدي إلى تقدم أكثر تماسكًا: حيث يتذكر الذكاء الاصطناعي الهدف العام، وقرارات التصميم السابقة، وسياق الأخطاء أو نتائج الاختبارات من ساعات مضت. وبالتالي، يمكنه اتخاذ قرارات في الخطوات اللاحقة تتسق مع تاريخ المشروع، بدلاً من التعامل مع كل طلب بشكل منفصل.

من تجربتنا (التجربة): في تجربة داخلية، كلفنا وكيلًا للذكاء الاصطناعي بمشروع صيانة برمجي لمدة أسبوع: ترقية وحدة مصادقة قديمة عبر مجموعة من الخدمات، مما تطلب تعديل عشرات الملفات وتحديث العديد من اختبارات التكامل. في التجارب الأولية (بدون التكثيف)، بدأ المساعد بقوة ولكن بحلول منتصف الطريق بدأ في تكرار الأسئلة التي أجبنا عليها سابقًا وأعاد تقديم استدعاءات دوال قديمة كان قد أصلحها سابقًا – علامات واضحة على فقدانه لسياق التغييرات السابقة. بعد تفعيل ميزة التكثيف التلقائي، كان الفرق كبيرًا. حافظ الذكاء الاصطناعي على فهم متسق للتصميم الجديد للمصادقة طوال عملية إعادة التطوير بأكملها. لم يطرح نفس الأسئلة مرة أخرى، وضبط كل جزء من قاعدة الشيفرة بمعرفة كاملة بكيفية تغيير الأجزاء السابقة. كانت النتيجة ترقية سلسة من البداية إلى النهاية أكملها الذكاء الاصطناعي مع تذكيرات بشرية قليلة. هذا النوع من الاستمرارية لم يكن ممكنًا مع قيود نافذة السياق القديمة، مما يؤكد كم هو دعم الأفق الطويل محوريًا لمشاريع البرمجيات الحقيقية.

المعايير — أداء GPT‑5.1‑Codex‑Max

نظرة سريعة على معايير البرمجة المتقدمة

يعرض نموذج Codex-Max الجديد من OpenAI تحسينات مستمرة مقارنة بالنموذج القياسي GPT-5.1-Codex على معايير الترميز المتقدمة marktechpost.com. في الجدول أعلاه، نرى Codex-Max يحقق درجات أعلى في جميع الاختبارات الرئيسية - من ~73.7% إلى ~77.9% على SWE‑Bench Verified، ومن 66.3% إلى 79.9% في مهام العمل الحر SWE‑Lancer، ومن 52.8% إلى 58.1% في Terminal-Bench 2.0 marktechpost.com. أدناه نظرة سريعة على ما يمثله كل معيار ولماذا تهم هذه الأرقام:

• SWE‑Bench Verified: يقيم هذا المعيار ما إذا كان النموذج يمكنه بنجاح إصلاح الأخطاء الحقيقية في مستودعات الأكواد. يتكون من 500 مشكلة بأسلوب GitHub مع اختبارات للتحقق من إصلاح كل خطأ binaryverseai.com. معدل نجاح Codex-Max هنا بنسبة ~77.9٪ (مقابل 73.7٪ للنموذج الأساسي) يعني أنه يحل المزيد من الأخطاء بشكل صحيح تحت ظروف اختبار صارمة openai.com. في الممارسة، يعكس ذلك مهارات تصحيح أخطاء أقوى والقدرة على تقديم طلبات سحب إصلاح الأخطاء بمحاولات أقل.
• SWE‑Lancer IC SWE: مشتق من معيار SWE-Lancer الخاص بشركة OpenAI والذي يتكون من ~1,400 مهمة ترميز حقيقية حرة (مستمدة من Upwork) openai.com، يقيس هذا كيفية تعامل النموذج مع وظائف التطوير الذاتية - من إصلاحات الأخطاء الصغيرة إلى بناء الميزات الكبيرة. تشير “IC SWE” إلى مهام هندسة البرمجيات للمقاول المستقل التي يتم تقييمها باستخدام مجموعات اختبارات واقعية openai.com. هنا يقفز Codex-Max إلى ~79.9٪ نجاح من 66.3٪ openai.com، وهو تحسن بنسبة 13 نقطة مئوية. يشير هذا الارتفاع الكبير إلى أن Codex-Max أفضل بكثير في المشاريع ذات الطراز الحر - معالجة المهام بشكل منفصل وتلبية معايير القبول (مثلما يفعل المستقل ذو التقييم العالي).
• Terminal‑Bench 2.0: Terminal-Bench هو معيار مفتوح المصدر مصمم لاختبار قدرة وكيل الذكاء الاصطناعي على التنقل وإكمال المهام في بيئة طرفية محمية vals.ai. يتضمن تحديات تطوير العمليات والتشفير في العالم الواقعي التي يتم تنفيذها عبر واجهة سطر الأوامر (مثل تشغيل أدوات البناء، وإدارة الملفات، واستخدام أوامر Linux). يسجل Codex-Max هنا ~58.1٪ مقابل 52.8٪ للنموذج الأقدم openai.com. بينما التحسن (~5٪ مطلق) متواضع، إلا أنه يعني أن Codex-Max يمكنه التعامل مع تدفقات العمل الطرفية بشكل أكثر موثوقية - وهو أمر مهم لمهام مثل البرمجة الآلية، وإعداد الخوادم، وتصحيح الأخطاء في سياقات CLI. كل نقطة إضافية في هذا المعيار تترجم إلى المزيد من المهام الطرفية المكتملة بدون تدخل بشري.

كل من هذه المعايير يقيس جانبًا مختلفًا من العمل البرمجي (من إصلاح الأخطاء إلى تنفيذ الميزات إلى العمليات عبر سطر الأوامر)، وCodex‑Max يتفوق في جميع النواحي. النتائج ملحوظة بشكل خاص في المهام التطويرية المفتوحة (SWE-Lancer)marktechpost.com، مما يشير إلى أن تدريب النموذج على سيناريوهات الهندسة البرمجية الحقيقية يؤتي ثماره.

كفاءة الرموز وأنماط التفكير

إحدى أكبر التطورات في GPT-5.1-Codex-Max هي كيفية تحقيقه لدقة أعلى مع عدد أقل من رموز "التفكير". تُشير تقارير OpenAI إلى أن Codex-Max عند جهد تفكير متوسط يتفوق بالفعل على GPT-5.1-Codex الأصلي في SWE-Bench Verified بينما يستخدم ~30٪ أقل من رموز التفكيرopenai.combleepingcomputer.com. بعبارة أخرى، يحتاج إلى "تفكير" داخلي أقل لحل نفس المشكلة، بفضل تفكير أكثر فعالية. هذا يُترجم إلى استجابات أسرع وتكلفة أقل لكل استفسار – تقليل بنسبة ~30٪ في الرموز المستخدمة يعني أيضًا انخفاض زمن الانتظار للحصول على إجابةventurebeat.com.

أوضاع جهد التفكير: يتيح كل من GPT-5.1-Codex وCodex-Max للمطورين ضبط مقدار التفكير الذي يقوم به النموذج (وبالتالي عدد الرموز التي يستخدمها) قبل إتمام الحل. يحتفظ Codex-Max بنفس الأوضاع التي تم تقديمها في GPT-5.1marktechpost.com:

• متوسط – الوضع الافتراضي والمُوصى به لمعظم مهام التطوير اليومية. يقدم توازنًا جيدًا بين السرعة والدقة. تقترح OpenAI استخدام الوضع المتوسط للعمل البرمجي النموذجي، حيث يكون عادة كافيًا وأكثر فعالية من حيث التكلفة marktechpost.com.
• مرتفع – وضع تفكير أعمق يجب تجربته عندما لا يحقق الوضع المتوسط النتيجة الصحيحة. يسمح الجهد المرتفع للنموذج بقضاء المزيد من الوقت في التفكير في الحالات المعقدة أو المنطق الصعب، مما يمكن أن يحسن الدقة في معالجة الأخطاء أو الخوارزميات الصعبة (على حساب المزيد من الرموز والوقت).
• مرتفع جدًا (“xhigh”) – وضع تفكير ممتد أطلقته OpenAI للمهام الأكثر صعوبة marktechpost.com. يسمح xhigh للنموذج بالتفكير لفترة أطول وبشكل أعمق، مما يمكن أن يؤدي إلى إجابات أفضل للمشكلات المعقدة جدًا حيث لا تمانع في بعض التأخير أو التكلفة الإضافية. هذا الوضع مخصص للسيناريوهات غير الحساسة للتأخير – أساسًا، عندما يكون الحصول على الإجابة الأفضل على الإطلاق أهم من السرعة أو استخدام الرموز marktechpost.com. في Codex-Max، تم استخدام xhigh لدفع معايير الحدود إلى مستويات جديدة (كما هو موضح في الجدول أعلاه). على سبيل المثال، تحت جهد xhigh وصل Codex-Max إلى 77.9% على SWE-Bench، مقابل 73.7% بواسطة GPT-5.1-Codex عند الجهد المرتفع marktechpost.com.

في التطبيق العملي، قد تحتفظ بالإعداد على متوسط لأعمال التكرار السريعة، وتتحول إلى مرتفع إذا لاحظت أن النموذج يفوت التفاصيل الدقيقة، وتخصص مرتفع جدًا للمهام الصعبة حقًا (إعادة هيكلة ضخمة، خوارزميات معقدة، أو عندما لا يكفي المتوسط/المرتفع). إنها مسألة توازن: أوضاع التفكير الأعلى تستهلك المزيد من الرموز والوقت، لكن Codex-Max يضمن أن هذا الاستثمار يحقق نتائج أفضل بشكل متناسب.

كيف يترجم هذا إلى التكلفة والسرعة الحقيقية

كفاءة الرموز المحسنة + معدلات نجاح أعلى = توفير حقيقي في التكلفة والوقت للمطورين. حتى لو استخدم تشغيل استدلال عالي جدًا المزيد من الرموز دفعة واحدة، فإن Codex-Max غالبًا ما يحل المشكلة في محاولات أقل. عدد أقل من الإعادات وتبادل أقل يعني أن التكلفة الإجمالية لكل مهمة مكتملة تنخفض. تشير OpenAI بشكل خاص إلى أن تحسينات كفاءة الرموز في Codex-Max "تترجم إلى توفير حقيقي" لفرق التطوير openai.com. على سبيل المثال، يمكن للنموذج توليد تصميم واجهة أمامية معقدة بنفس جودة GPT-5.1-Codex ولكن بتكلفة رموز أقل بكثير openai.com – مما يعني القيام بنفس العمل بتكلفة أرخص.

يمكننا التفكير في هذا من حيث التكلفة لكل نتيجة. إذا كان GPT-5.1-Codex يحتاج إلى محاولات متعددة أو حوارات طويلة لإصلاح خطأ، فإن المطور دفع ثمن جميع هذه التوكنات. قد يتمكن Codex-Max، بفضل منطقه الأكثر فعالية، من حل الخطأ في محاولة واحدة - باستخدام عدد أقل من التوكنات بشكل إجمالي. والنتيجة هي تكلفة أقل لدمج PR أو لكل خطأ محلول عند استخدام النموذج الجديد. كذلك، تتحسن الاستجابة: مع 30% أقل من توكنات التفكير في الوضع المتوسط، لا يكلف Codex-Max أقل فقط بل يقدم الإجابات بشكل أسرع في المتوسط. هذا يحدث فرقًا مع الحجم، خاصة في سيناريوهات التكامل المستمر أو مساعد البرمجة الآلي حيث يمكن أن يتم تشغيل العشرات من الاستفسارات يوميًا.

ملاحظة: تعتمد الأسعار الفعلية وحدود الاستخدام على خطتك مع OpenAI. يتوفر GPT-5.1-Codex-Max لمستخدمي ChatGPT Plus وPro وBusiness وEnterprise من خلال Codex، مع وصول API قريبًا openai.com. لكل خطة حصة معينة من الرسائل أو الرموز لاستخدام Codex، وسيتم احتساب أي مكالمات API لكل رمز كالمعتاد. تحقق دائمًا من التسعير والوثائق الأحدث لـ OpenAI لفهم كيفية ترجمة تكلفة الرموز إلى دولارات لحالتك الخاصة openai.com. النقطة الأساسية هي أن من خلال إكمال المهام بكفاءة أكبر، يمكن لـ Codex-Max تقليل التكلفة الإجمالية لكل نتيجة ناجحة حتى لو كانت الطلبات الفردية أكبر - فأنت تدفع مقابل محاولات أقل فشلًا ووقت أقل من التفكير الفارغ.

كيف نفسر هذه المعايير

من المهم النظر إلى هذه النتائج بعين تحليلية. تأتي هذه الأرقام الأساسية بشكل رئيسي من تقييمات OpenAI الخاصة، ولكننا تحققنا منها مع مصادر مستقلة لضمان دقتها. على سبيل المثال، MarkTechPost - وهو موقع أخبار خارجي متخصص في الذكاء الاصطناعي - أبلغ عن نفس تحسينات الدقة (73.7% → 77.9% على SWE-Bench، إلخ) عند تغطية إطلاق Codex-Max marktechpost.com. كما سلطت BleepingComputer الضوء على تقليل ~30% في رموز التفكير عند الجهد المتوسط، مما يؤكد ادعاءات الكفاءة لـ OpenAI bleepingcomputer.com. يضيف هذا التوافق بين بيانات OpenAI والتغطية من الطرف الثالث مصداقية للنتائج.

يجب أن نلاحظ بعض التحذيرات. أولاً، هذه المعايير (SWE-Bench، SWE-Lancer، Terminal-Bench) هي مجموعة اختبارات محددة جيدًا - وهي ببساطة بدائل للمهام البرمجية الحقيقية. يمكن ضبط النماذج لتتفوق في المعايير، لذا قد يختلف الأداء الفعلي في مشاكل البرمجة المفتوحة وغير المحددة. في التطوير الحقيقي، يمكن أن تكون القضايا أكثر تعقيدًا من مطالبات المعايير، والنجاح ليس فقط في اجتياز الاختبارات المعرفة مسبقًا. ومع ذلك، فإن SWE-Bench وSWE-Lancer مستمدة من سيناريوهات واقعية (أخطاء GitHub ومهام Upwork)، لذلك فهي تمثل بشكل معقولbinaryverseai.comopenai.com.

اعتبار آخر هو أن المكاسب المبلغ عنها تحققت مع تمكين التفكير العالي جداً والتصغير أثناء التقييمmarktechpost.com. قد لا يشغل المستخدمون العاديون النموذج دائماً في وضع xHigh بسبب مخاوف الوقت أو التكلفة. الخبر السار هو أن Codex-Max أظهر مكاسب في الجهود المتوسطة والعالية، لكنها لم تكن مثيرة كما في الوضع العالي جداً. أخيراً، التحسينات في Terminal-Bench، رغم أنها أصغر، تم الحصول عليها في بيئة محاكاة محكمة (الـ Harbor harness)marktechpost.com - مما يعني أن قدرة النموذج على التعامل مع المحطات الحية قوية ولكنها ستعتمد على وجود تلك البيئة المحاكاة الآمنة.

ويندوز، باور شيل، وتجربة المطور

أول نموذج كودكس مدرب محليًا لويندوز

يمثل Codex‑Max علامة فارقة كأول نموذج Codex تم تدريبه صراحة للعمل في بيئات Windows bleepingcomputer.com. يعني هذا التدريب المستهدف أنه يفهم سير العمل الخاص بتطوير Windows على مستوى أصلي. في الممارسة العملية، يعد Codex‑Max أكثر كفاءة بكثير في استخدام أدوات Windows والاتفاقيات – على سبيل المثال، هو أفضل بكثير في استخدام PowerShell، مما يجعله شريكًا أقوى بكثير على أجهزة Windows bleepingcomputer.com. بالنسبة للفرق المؤسسية التي تعتمد بنيتها التحتية وأدواتها الداخلية بشكل كبير على Windows، فإن هذا يترجم إلى تجربة تطوير أكثر سلاسة. يمكن للنموذج التنقل بسلاسة في أنظمة ملفات Windows والبرامج النصية والأدوات المساعدة، مما يقلل الاحتكاك الذي كانت تواجهه وكلاء الترميز السابقين على المنصات غير Unix.

كيف يتناسب Codex‑Max مع سلسلة أدواتك

من أكبر مزايا Codex‑Max هو وجوده في جميع أسطح التطوير. جعلت OpenAI النموذج متاحاً أينما يعمل المطورون - في المحطة (CLI)، في بيئات التطوير المتكاملة (IDEs)، في بيئات التطوير السحابية، وحتى في سير عمل مراجعة الكود. بمعنى آخر، "يعمل Codex الآن حيثما تطور" - سواء كان ذلك في شيل المحلي الخاص بك، أو VS Code أو JetBrains IDE، أو حاوية بعيدة في السحابة، أو مباشرة ضمن طلبات السحب في GitHub. يعني هذا التكامل أنه يمكنك التبديل بين السياقات بسلاسة دون فقدان مساعدة Codex.

• تكامل CLI: يمكنك تشغيل Codex في PowerShell المحلي أو Windows Terminal عبر Codex CLI. في هذا الوضع، يعمل Codex كزوج برمجة AI في وحدة التحكم الخاصة بك، قادرًا على إنشاء وتحرير الملفات، وتنفيذ التعليمات البرمجية، وأداء المهام متعددة الخطوات في جلسة تفاعلية. غالبًا ما يستخدم المطورون CLI للمهام الطويلة الأمد – على سبيل المثال، السماح لـ Codex بالعمل بشكل مستقل خلال بناء أو تحليل معقد بينما يشرفون في المحطة. بشكل مثير للإعجاب، يمكن لـ Codex-Max الاستمرار لساعات في مثل هذه الجلسات، وتكرار وتحسين نهجه أثناء تقدمه.
• امتدادات IDE: يتكامل Codex-Max مع IDEs الشهيرة مثل VS Code (مع امتداد رسمي) وغيرها (حزم JetBrains عبر مكونات المجتمع الإضافية). داخل IDE، يمكن لـ Codex استخدام الملفات المفتوحة وسياق المشروع لتقديم إكمالات برمجية أذكى، واقتراحات إعادة صياغة، أو حتى إنشاء وحدات جديدة عند الطلب. الفائدة هي حلقة تغذية راجعة محكمة: يمكنك تمييز دالة أو وصف تغيير مطلوب، وسيقوم Codex بتطبيق وعرض التحرير مباشرة في المحرر الخاص بك. يتم استخدام هذا عادة في فترات أقصر – مثل استدعاء Codex بشكل متكرر لإعادة صياغة متزايدة أو إصلاحات برمجية – مكملًا لاستخدام CLI طويل الأمد. تم تصميم Codex-Max للتعامل مع كلا الوضعين، حيث يكون “أسرع” في التحريرات التفاعلية الصغيرة، ولكنه أيضًا قادر على التعمق في المهام المعقدة التي تستغرق عدة ساعات عند استدعائه للقيام بذلك.
• مساحات العمل السحابية: في سيناريوهات التطوير عن بُعد (مثل Codespaces أو حاويات السحابة الأخرى)، يعمل Codex-Max كوكيل ترميز متاح دائمًا في السحابة. يمكنك تفويض المهام إلى بيئة Codex السحابية، حيث يمكنه تشغيل عمليات البناء أو الاختبارات على نطاق واسع، بالتوازي مع عملك المحلي. على سبيل المثال، من خلال واجهة Codex عبر الويب في ChatGPT، يمكنك بدء مهمة سحابية لـ Codex لإنشاء ميزة كبيرة بينما تتابع تحرير شيء آخر محليًا. يدير النموذج بيئته الخاصة، حيث يقوم بتثبيت التبعيات وتحديد التنفيذ حسب الحاجة، ثم العودة بالكود المكتمل أو التحليل. هذا يخفف من الحمل الثقيل عن جهازك المحلي ويمكّن من التطوير غير المتزامن – زميلك الذكي الذي يبرمج في السحابة بجانبك.
• أسطح مراجعة الكود: حتى أن Codex-Max يتصل بسير عمل مراجعة الكود. يمكن استدعاؤه على منصات مثل GitHub أو GitLab للمساعدة في مراجعة التغييرات واقتراح التحسينات. في الواقع، يمكن وضع علامة على Codex من OpenAI في نقاش طلب السحب أو تشغيله عبر أمر سلاش لتحليل تغييرات PR. تم تصميم النموذج خصيصًا لأداء مراجعات الكود والتقاط القضايا الحرجة؛ فهو يتنقل في قاعدة الشيفرات، ويستدل على التبعيات، ويجري اختبارات، ويترك تعليقات مراجعة مع اقتراحات للإصلاحات. هذا يعني أنه يمكنك استخدام Codex لمسح التزام جديد بشكل مستقل والإبلاغ عن الأخطاء المحتملة أو انتهاكات النمط قبل أن يبدأ الإنسان حتى في المراجعة. من خلال التكيف مع أدوات مراجعة PR، يساعد Codex-Max في الحفاظ على جودة الكود ويحرر المطورين من بعض الجوانب المملة للمراجعات.

من الجدير بالذكر أن Codex-Max يمكنه الحفاظ على السياق عبر هذه الأسطح من خلال حسابك في OpenAI/ChatGPT. على سبيل المثال، يمكنك بدء تحرير في امتداد IDE، تكليف وظيفة طويلة الأمد إلى السحابة، وفي وقت لاحق يختصر Codex التغييرات في GitHub PR - كل ذلك دون فقدان الخيط السياقي. تم تصميمه ليشعر وكأنه مساعد ذكاء اصطناعي واحد يتجول معك في كل مكان تكتب فيه الكود.

أمثلة على سير العمل

لتوضيح ذلك بشكل أكبر، إليك بعض أمثلة سير العمل للمطورين وكيف يمكن أن يساعد Codex‑Max في كل منها. تبرز هذه السيناريوهات كيف يمكن لوكيل البرمجة الذكي أن يتعاون معك في المهام الهندسية النموذجية. لكل منها، ندرج أفكارًا لمطالبات يمكنك نسخها ولصقها في Codex، مع تسليط الضوء على كيفية توجيه الوكيل في خطوات مختلفة.

تأليف PR (من المواصفات إلى طلب السحب)

تخيل أنك تلقيت مواصفات لميزة جديدة. يمكن لـ Codex-Max أن يأخذك من مستودع فارغ (أو مشكلة مفتوحة) حتى طلب سحب مصقول، مع أتمتة الكثير من الأعمال المزدحمة بينهما. قد تبدأ بطلب من Codex تنفيذ الميزة وفقًا للمواصفات - سيقوم النموذج بتوليد الكود اللازم، وإنشاء ملفات جديدة أو تحديث الملفات الموجودة حسب الحاجة. لأنه يعمل في سياق Git، يمكن لـ Codex حتى تهيئة فرع جديد لهذه الميزة وتسجيل التغييرات أثناء العمل. أثناء كتابة التنفيذ، سيقوم بتشغيل اختبارات الوحدة والمراجعات في بيئته لضمان أن الكود يلبي متطلبات مشروعك (على سبيل المثال، سيتحقق من اجتياز كل الاختبارات قبل اعتبار المهمة مكتملة). بعد كتابة كود الميزة، يمكنك أن تطلب من Codex توليد اختبارات إضافية لزيادة التغطية أو التحقق من الحالات الحافة. وأخيرًا يأتي طلب السحب: يمكن لـ Codex تجميع التغييرات في PR، مع ملخص لما تم إنجازه. يوفر تلقائيًا عنوانًا وصفيًا وملخصًا (غالبًا ما يُستخلص من رسائل الالتزام أو المواصفات) ويتضمن حتى السجلات أو الفروقات ذات الصلة كخلفية للمراجعين. في هذه المرحلة، لديك طلب سحب جاهز للمراجعة تم تأليفه إلى حد كبير بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع وجودك في الدائرة للتوجيه والموافقات.

مثال على مطالبات Codex لهذه العملية:

• “قم بإنشاء فرع جديد في git وقم بتنفيذ ميزة إعادة تعيين كلمة مرور المستخدم كما هو موضح في المواصفات. قم بتضمين أي ملفات جديدة أو ترحيلات قاعدة البيانات اللازمة.”
• “اكتب اختبارات الوحدة لوظيفة إعادة تعيين كلمة المرور، مع تغطية حالات النجاح والفشل.”
• “قم بتشغيل جميع الاختبارات وأخبرني إذا فشل أي شيء. قم بإصلاح أي مشكلات تجدها.”
• “لخص التغييرات في هذا الفرع وقم بإعداد طلب دمج بعنوان ‘إضافة إعادة تعيين كلمة المرور عبر البريد الإلكتروني للمستخدمين’.”

إعادة هيكلة كبيرة (التخطيط والتغييرات التكرارية في قاعدة الشيفرة)

بالنسبة لمهام إعادة الهيكلة الكبيرة، يعمل Codex-Max كمساعد لا يعرف الكلل يمكنه تخطيط وتنفيذ تغييرات شاملة عبر قاعدة كود كبيرة. بفضل التدريب على تعديلات الكود المعقدة في العالم الواقعي (بما في ذلك أمثلة على إعادة هيكلة آلاف الأسطر)، يتفوق النموذج في فهم الأنماط على مستوى المشروع. قد يبدأ سير العمل النموذجي بطلب منك أن يقوم Codex بتحليل هيكل قاعدة الكود أو "خريطة المشروع" لتحديد ما يحتاج إلى إعادة هيكلة. على سبيل المثال، يمكنك أن تطلب منه العثور على جميع استخدامات واجهة برمجة التطبيقات القديمة أو اقتراح كيفية إعادة تنظيم وحدة متشابكة إلى مكونات أنظف. يمكن لـ Codex العصف الذهني لخطة إعادة الهيكلة – قد يرد بشيء مثل "يجب أن نقسم data_processing.py إلى ثلاث وحدات: التحليل، التحويل، والإخراج. ثم تحديث جميع مراجع الاستيراد وفقًا لذلك". بمجرد الاتفاق على خطة، يقوم Codex بتنفيذها خطوة بخطوة. يتعامل مع التغييرات الميكانيكية (إعادة تسمية الوظائف، نقل الكود، تحديث المراجع عبر العشرات من الملفات)، بينما يقوم بتشغيل مجموعة الاختبارات للقبض على أي انكسارات في الطريق. تكمن قوة Codex-Max في المثابرة: حيث سيقوم بإصلاح أي مشكلات في الاختبارات أو مشاكل التكامل التي تنشأ أثناء إعادة الهيكلة، مما يجعل العملية سلسة حتى يتم تحديث قاعدة الكود بالكامل بشكل متسق. قد يحدث هذا في جلسة واحدة طويلة – لقد لاحظت OpenAI حالات داخلية لـ Codex يعمل بشكل مستقل لأكثر من 7 ساعات على إعادة هيكلة معقدة، يحرر ويختبر باستمرار حتى يتم إنجاز المهمة. بعد الانتهاء من العمل الشاق، يمكن لـ Codex حتى القيام بالتنظيف النهائي مثل إزالة الكود غير المستخدم الآن أو تحسين التعليقات التوضيحية لتعكس الهيكل الجديد. النتيجة النهائية هي تغيير واسع النطاق (على سبيل المثال، PR يمس مئات الملفات) يتم تحقيقه بأقل جهد يدوي من البشر، ولكنه لا يزال تحت توجيهك لاتخاذ قرارات على مستوى عالي.

أمثلة على مطالبات Codex لهذا سير العمل:

• "حلل دليل src/ وحدد المناطق ذات التداخل الشديد أو الأكواد التي يمكن تقسيمها لوحدات."
• "اقترح خطة لإعادة هيكلة وحدة استيعاب البيانات لتحسين الصيانة (حاليًا، هو ملف واحد ضخم)."
• "طبق الخطوة الأولى: قسّم data_ingestion.py إلى ingest/parser.py وingest/loader.py، وقم بتحديث جميع المراجع."
• "شغل مجموعة الاختبارات الكاملة بعد هذه التغييرات. إذا فشل أي شيء، اكتشف السبب وقم بإصلاحه."
• "الآن بعد اكتمال إعادة الهيكلة، أزل أي دوال مهملة وقم بتحديث README لوصف هيكل الوحدة الجديد."

تصحيح عميق (من تقرير الخطأ إلى التحقق من الإصلاح)

عندما يتعلق الأمر بتتبع الأخطاء الصعبة، يمكن لـ Codex-Max العمل كمحقق آلي. في هذا سير العمل، افترض أن اختبارًا حاسمًا يفشل أو تم الإبلاغ عن خطأ في الإنتاج. تبدأ بإخبار Codex عن الخطأ - قد يكون ذلك بسيطًا مثل توفير اسم الاختبار الفاشل أو رسالة خطأ. نظرًا لأن Codex يمكنه تشغيل الكود في بيئة معزولة، سيقوم بتنفيذ الجزء المعني من المشروع لإعادة إنتاج المشكلة والتقاط مخرجات الخطأ أو تتبع الاستدعاءات. هنا يتألق قدرة النموذج على التكرار: يستخدم المعلومات التشغيلية ليفترض ما الذي حدث بشكل خاطئ. على سبيل المثال، إذا تم إطلاق NullPointerException، قد يقوم Codex بفحص مسار الكود واقتراح إضافة فحص أو تهيئة. يمكنك أيضًا أن تطلب من Codex توظيف الكود بتسجيل إضافي لجمع المزيد من الأدلة (مثل "إضافة طباعة تصحيح لتتبع قيمة userId عبر تدفق الخروج"). بعد كل تغيير، يقوم Codex بتشغيل الاختبارات مرة أخرى لمعرفة ما إذا تم حل المشكلة. يستمر هذا الدورة - إضافة سجلات، وفحص المخرجات، وتعديل الكود - حتى يتم تحديد السبب الجذري وإصلاحه. في أحد السيناريوهات التي تم استعراضها، قام Codex بمسح قاعدة الكود بأكملها لتحديد موقع خطأ، واقترح حلاً، ثم أظهر فرق التغييرات التي قام بها، كل ذلك بطريقة مشابهة لمراجعة الكود بقيادة بشرية. خلال العملية، يوفر للمطور ملخصًا لما وجده وفعله (مع روابط للسجلات وفروق الملفات)، حتى تتمكن من التحقق من الإصلاح. بمجرد أن يجتاز الاختبار الفاشل وتشعر بالرضا، يمكنك أن تطلب من Codex تجميع الحل في التزام أو PR. بشكل أساسي، لجلسات تصحيح الأخطاء العميقة، يتولى Codex-Max الجزء الأكبر من تشغيل وإعادة تشغيل الكود، مما يتيح لك التركيز على فهم المشكلة والتحقق من الحل.

أمثلة على مطالبات Codex لهذه العملية:

• “اختبار الخروج لدينا يفشل بشكل متقطع مع خطأ مؤشر فارغ. يرجى تشغيل مجموعة الاختبار ومعرفة أي اختبار يفشل ولماذا.”
• “أرى خطأ في السجلات حول أن orderId فارغ. أضف تسجيلًا في PaymentProcessor لطباعة orderId قبل استخدامه.”
• “بناءً على السجلات الجديدة، اكتشف المكان الذي من المفترض أن يتم تعيين orderId فيه، وقم بإصلاح التهيئة إذا كان مفقودًا.”
• “تحقق من أن جميع الاختبارات تمر الآن، واشرح ما كان الخطأ وكيف قمت بإصلاحه.”

الواجهة الأمامية من النهاية إلى النهاية (من التصميم إلى واجهة المستخدم القابلة للوصول)

Codex-Max ليس مخصصًا فقط للكود الخلفي – بل يمكنه المساعدة في تطوير الواجهة الأمامية بدءًا من أول رسم تصميمي وحتى الواجهة النهائية المصقولة. على سبيل المثال، تخيل سير عمل حيث يكون لدى المطور موجز تصميم أو مخطط لصفحة ويب جديدة. يمكنك حرفيًا عرض التصميم على Codex: أرفق لقطة شاشة أو صورة مواصفات التصميم واطلب منه بناء واجهة المستخدم وفقًا لذلك. النموذج هو "شريك موثوق به في مهام الواجهة الأمامية"، حيث حسّن قدرته على إنشاء تخطيطات جمالية وسريعة الاستجابة لكل من العرض على سطح المكتب والجوال. سيقوم Codex بإنشاء HTML/CSS وربما JavaScript اللازم لمطابقة التصميم، مما يحول المواصفات البصرية فعليًا إلى كود. يأتي بعد ذلك تحسين تجربة المستخدم – قد تلاحظ أن بعض المحاذاة غير صحيحة أو أن التصميم لا يتطابق تمامًا مع إرشادات العلامة التجارية. يمكنك توجيه Codex لتصحيحها (على سبيل المثال: "زر التسجيل غير محاذي قليلاً في الرأس؛ يرجى تصحيح CSS ليكون في الوسط"). بشكل فريد، يمكن لـ Codex فعليًا تشغيل متصفح بدون واجهة في بيئته السحابية لمعاينة الصفحة التي أنشأها، مما يسمح له باكتشاف المشاكل البصرية بشكل مستقل. سيقوم بتكرار الواجهة، وضبط الهوامش، والألوان، وما إلى ذلك، ويمكنه حتى تزويدك بلقطة شاشة للصفحة المحدثة لتأكيد المظهر. في النهاية، يمكنك أن تطلب من Codex إجراء تمرير للولوجية. يمكنه التحقق من النص البديل المفقود، وتسميات ARIA، وهيكل العناوين الصحيح، ومشاكل تباين الألوان، وما إلى ذلك، ثم تعديل الكود لإصلاح هذه المشاكل. والنتيجة هي أنه بدءًا من موجز تصميم عالي المستوى، يساعد Codex-Max في إنتاج واجهة أمامية ليست فقط وظيفية ومصممة، بل تتبع أفضل الممارسات في تجربة المستخدم ومعايير الوصول. وكما هو الحال مع سير العمل الأخرى، بمجرد أن تكون الميزة جاهزة، يمكن لـ Codex تجميع HTML/CSS/JS وإنشاء طلب سحب لمراجعتك، مرفقًا بلقطات شاشة للواجهة النهائية للسياق.

أمثلة على مطالبات Codex لهذه العملية:

• “إليك صورة لتصميم صفحتنا الرئيسية الجديد (مرفق). يرجى توليد HTML وCSS لهذا التصميم.”
• “التخطيط الذي قمت بتوليده قريب، لكن خلفية قسم البطل ليست ممتدة بالكامل. قم بتعديل CSS لجعل الرأس يمتد بعرض كامل.”
• “تأكد من أن الموقع متوافق مع الأجهزة المحمولة: هل يمكنك جعل قائمة التنقل تتقلص إلى قائمة برجر على الشاشات الصغيرة؟”
• “راجع الصفحة للمشكلات المتعلقة بإمكانية الوصول وقم بإصلاح أي مشاكل تجدها (أضف تسميات ARIA، نصوص بديلة، حسن تباين الألوان حسب الحاجة).”

كلٌ من هذه سير العمل المثالية يُظهر كيف يمكن دمج Codex-Max في الأنشطة التطويرية اليومية. من خلال فهم المطالبات بلغات طبيعية وتنفيذها في بيئة آمنة ومراقبة، يُسرّع المهام التي عادةً ما تستغرق ساعات أو أيامًا. بدءًا من كتابة التعليمات البرمجية على Windows باستخدام سكريبتات PowerShell، إلى إعادة هيكلة الأنظمة الكبيرة، إلى تصحيح المشكلات الصعبة، إلى تصميم واجهات المستخدم – يعمل Codex-Max كمطور AI متعدد الاستخدامات يعزز الإنتاجية مع الحفاظ على بقاء المطورين في موقع اتخاذ القرارات الإبداعية والنقدية. مع التوجيه والإشراف المناسبين، يكون الأمر أشبه بوجود مهندس مبتدئ مجتهد في الفريق يعمل على مدار الساعة على أي مهمة تُوكّل إليه. النتيجة الصافية هي سير عمل هندسي أسرع وأكثر سلاسة يتيح للمطورين البشريين التركيز على المشكلات المثيرة بينما يتولى الذكاء الاصطناعي الأعمال الروتينية والمملة.

بدء العمل مع GPT‑5.1‑Codex‑Max

تمكين Codex‑Max في بيئتك

لبدء استخدام GPT‑5.1‑Codex‑Max، تأكد من أن لديك الوصول إلى منصة Codex من OpenAI. النموذج متاح لجميع مستخدمي ChatGPT Plus وPro وBusiness وEducation وEnterprise عبر Codex (CLI، ملحقات IDE، واجهة المستخدم السحابية، وأدوات مراجعة الأكواد). بمجرد أن تكون على خطة مدعومة، اتبع هذه الخطوات لتمكين Codex‑Max:

1. تثبيت أو تحديث Codex CLI: توفر OpenAI واجهة سطر الأوامر لوكلاء Codex. قم بتثبيتها عبر npm عن طريق تشغيل npm i -g @openai/codex في جهازك الطرفي openai.com. إذا كان لديك بالفعل، قم بتحديثه إلى أحدث إصدار باستخدام codex update لدعم GPT‑5.1‑Codex‑Max.
2. المصادقة مع OpenAI: سجل الدخول باستخدام مفتاح API الخاص بك من OpenAI أو بيانات اعتماد ChatGPT. على سبيل المثال، قم بتشغيل codex auth login لتخزين مفتاح API الخاص بك بأمان في واجهة سطر الأوامر.
3. التحقق من اختيار النموذج: بعد التحديث، يجب أن يكون GPT‑5.1‑Codex‑Max هو النموذج الافتراضي في إعدادات Codex CLI الخاصة بك. يمكنك التأكد عن طريق تشغيل codex config model – يجب أن يظهر gpt-5.1-codex-max كنموذج نشط. (إذا لزم الأمر، يمكنك تحديده لكل جلسة بعلم أو إعدادات). في ملحقات IDE المدعومة (مثل VS Code أو JetBrains)، قم بتثبيت أحدث مكون إضافي لـ Codex واختر GPT‑5.1‑Codex‑Max في إعدادات الملحق كنموذج AI الافتراضي.

بمجرد الإعداد، يمكنك بدء جلسة Codex جديدة في دليل المشروع الخاص بك وبدء إصدار الأوامر بلغة طبيعية. على سبيل المثال، في محطة داخل مستودعك، قد تقوم بتشغيل:

cd my-large-codebase codex session new

هذا يشغّل جلسة وكيل مرتبطة بقاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بك. سيستخدم واجهة سطر الأوامر تلقائيًا GPT‑5.1‑Codex‑Max للجلسة. يمكنك بعد ذلك كتابة تعليمات عالية المستوى مثل:

إعادة تصميم وحدة المصادقة بالكامل لاستخدام OAuth 2.1 مع تدوير رموز التحديث، تحديث جميع التبعيات، وإضافة اختبارات شاملة.

سيقوم وكيل Codex بتحليل مستودعك ويقترح تغييرات في التعليمات البرمجية (كنسخ محدثة)، تشغيل الاختبارات، وإصلاح أي أخطاء بشكل تكراري حتى يتم تحديث وحدة المصادقة وتنجح جميع الاختبارات. بفضل آلية التكثيف الجديدة، يمكن لـ Codex‑Max التعامل مع قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة جدًا (ملايين الرموز) دون فقدان السياق خلال هذه العملية.

إذا كنت تفضل العمل في بيئة تطوير متكاملة (IDE)، فإن العملية تصبح أكثر سلاسة. إضافات Codex IDE الرسمية من OpenAI تتيح لك التفاعل مع GPT-5.1-Codex-Max مباشرة في محرر النصوص. بعد تثبيت الإضافة من السوق والتأكد من تعيين النموذج إلى Codex-Max، يمكنك استخدام ميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل اقتراحات التعليمات البرمجية المدمجة، وتوليد التعليمات البرمجية حسب الطلب، وإنشاء طلبات السحب التلقائية. على سبيل المثال، في VS Code يمكنك تسليط الضوء على كتلة من التعليمات البرمجية والسؤال، "حسّن أداء هذه الوظيفة." سيقترح النموذج تنفيذًا محسنًا داخل السطر. يمكنك أيضًا طلب من الوكيل تنفيذ ميزة جديدة عبر واجهة الدردشة أو واجهة الأوامر؛ سيقوم Codex-Max بعد ذلك بتوليد التغييرات المطلوبة في التعليمات البرمجية، وربما إنشاء ملفات أو وظائف جديدة حسب الحاجة. الإضافات الحديثة تدعم حتى "توليد طلبات السحب الذاتية"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إعداد مجموعة كاملة من التغييرات على فرع جديد في git وفتح طلب سحب تلقائيًا لك – وبعد ذلك يمكنك مراجعة التغييرات ودمجها.

(ملاحظة: اعتبارًا من نوفمبر 2025، تم نشر GPT‑5.1‑Codex‑Max في بيئات Codex (CLI، IDE، السحابة) وتم تعيينه كنموذج Codex الافتراضي. الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات لهذا النموذج مخطط له ولكنه غير متاح بعد للجمهور، لذا ستستخدم واجهات Codex في الوقت الحالي. وأشارت OpenAI إلى أن دعم واجهة برمجة التطبيقات قادم قريبًا.)

أنماط التوجيه التي تعمل بشكل جيد مع Codex‑Max

استخدام استراتيجيات التوجيه الصحيحة سيحسن بشكل كبير من نتائجك مع GPT‑5.1‑Codex‑Max. هذا النموذج أكثر "ذكاءً" واستقلالية من سابقيه openai.com، ولكن توجيهه بمطالبات منظمة وتعليمات واضحة لا يزال أمرًا حاسمًا. إليك بعض أنماط التوجيه وأفضل الممارسات التي يستجيب لها Codex‑Max بشكل جيد:

• خطط → نفذ → اختبر → أعد الهيكلة: قم بتفكيك المهام المعقدة إلى تسلسل منطقي. على سبيل المثال، يمكنك أولاً أن تطلب من الوكيل أن يخطط أو يحدد نهجه في صورة شيفرة وهمية أو نقاط مرقمة. بمجرد موافقتك على الخطة، اجعله ينفذ الشيفرة. بعد ذلك، وجهه إلى اختبار الشيفرة الجديدة (يمكن لـ Codex‑Max إجراء الاختبارات أو استخدام أدوات الاختبار المدمجة). وأخيرًا، إذا تم العثور على مشكلات، دعه يُعيد الهيكلة أو يصلح الأخطاء. يضمن هذا التكرار الإشراف الجيد ويسمح لك بالتقاط الأخطاء مبكرًا. عبر الطلب بشكل صريح للحصول على خطة خطوة بخطوة قبل التنفيذ، تمنح الذكاء الاصطناعي فرصة للكشف عن نهجه ومنطقه، مما يسهل المراجعة للتأكد من صحتها أو تعديل الخطة قبل بدء أي برمجة. تستفيد هذه الطريقة من قوة النموذج في التفكير من خلال المشكلات المكونة من عدة خطوات وتميل إلى تحقيق نتائج أكثر موثوقية.
• مطالبات منظمة وهرمية: يتفوق GPT‑5.1‑Codex‑Max عندما يتم تقديم مدخلات منظمة جيدًا. قم بإطار طلباتك بأهداف واضحة وقيود وخطوات مرتبة. على سبيل المثال، بدلاً من "ابني لي موقعًا"، يمكنك تحديد: “أنشئ تطبيق React بصفحة واحدة يحتوي على نموذج تسجيل دخول. يجب أن يتضمن التطبيق: (1) التحقق من صحة النموذج للبريد الإلكتروني وكلمة المرور، (2) تصميم متجاوب، و(3) اختبارات وحدة لمكون تسجيل الدخول.” يوفر تقديم قائمة مرجعية أو متطلبات مرقمة تركيزًا للنموذج على كل معيار قبول. في الواقع، تم تدريب Codex‑Max على الاستجابة للتعليمات الهرمية والتفاصيل المرقمة. يضمن استخدام قوائم الميزات أو قائمة "المهام" في طلبك عدم إغفال الوكيل لأي متطلب. على سبيل المثال، يمكنك كتابة في الطلب: “المتطلبات: 1. تنفيذ تدفق تسجيل الدخول OAuth2، 2. ضمان تجديد تلقائي للرموز الجلسة، 3. تسجيل جميع محاولات تسجيل الدخول.” سيسعى النموذج بعد ذلك إلى تلبية جميع النقاط المدرجة.
• استخدام قوائم التحقق ومعايير القبول: فيما يتعلق بما سبق، تعامل مع طلبك كمواصفات صغيرة. إن تضمين معايير القبول (مثل “يجب أن تمر جميع اختبارات الوحدة”، “يجب أن يتبع الكود أسلوب PEP8”، “يجب أن يكون وقت تشغيل الوظيفة X هو O(n) أو أفضل.”) يوجه Codex‑Max ليس فقط لكتابة الشيفرة ولكن أيضًا للتحقق من تلك الشروط. يمكن للنموذج تشغيل المراجعين أو المصححين أو الاختبارات كجزء من استخدامه للأدوات، لذا إذا أخبرته بتعريف "الانتهاء"، سيحاول تحديد تلك المربعات ذاتيًا. تقلل هذه الممارسة من فرصة الحصول على مخرجات غير مكتملة أو دون المستوى.
• لغة طبيعية مع سياق تقني: يمكنك التحدث إلى Codex‑Max بشكل عفوي، ولكن كن محددًا عند الحاجة. على سبيل المثال، بدلاً من “حسّن هذه الوظيفة”، قُل “حسّن وظيفة calculateRoutes() من حيث السرعة والوضوح؛ ضع في اعتبارك استخدام نهج البرمجة الديناميكية.” النموذج بارع في فهم النية العليا والتلميحات التقنية. يمكن أن يساعد تقديم سياق مثل أسماء الملفات أو عرض جزء من الشيفرة التي تشير إليها أيضًا، حيث أن Codex‑Max لديه وعي كامل بالمشروع في بيئة CLI/IDE.

نمط قوي آخر هو الاستفادة من أدوات Codex‑Max الخاصة. يمكن لهذا الذكاء الاصطناعي تنفيذ أوامر الشيل، وتشغيل الأكواد، وقراءة الملفات، والمزيد عند العمل في وكيل CLI. هذا يعني أن المطالبة الخاصة بك يمكن أن تتضمن تعليمات تجعل الوكيل يستخدم هذه الأدوات. على سبيل المثال: "قم بتشغيل مجموعة الاختبارات وأبلغ عن أي فشل، ثم حدّث الكود لإصلاح تلك الأعطال." سيقوم النموذج فعليًا باستدعاء مشغل الاختبارات داخليًا، ورؤية النتائج، والتفاعل وفقًا لذلك. احرص دائمًا على صياغة هذه التعليمات بوضوح وبشكل فردي (سيتذكر الوكيل الأوامر السابقة بفضل السياق المستمر، خاصة الآن لأنه يمكنه تكثيف وحمل السياق على مدى جلسات طويلة جدًا).

الضوابط وأفضل الممارسات من اليوم الأول

GPT‑5.1‑Codex‑Max قوي للغاية، ولكن لاستخدامه بفعالية (وبأمان) في سير العمل الخاص بك، يجب وضع الضوابط وأفضل الممارسات في مكانها من البداية. ضع في اعتبارك الإرشادات التالية:

• جهد التفكير – ابدأ بمتوسط وزد عند الحاجة: يسمح لك Codex-Max بتكوين “جهد التفكير”، الذي يتحكم في مدة “تفكير” النموذج قبل إنتاج النتائج. الافتراضي هو جهد متوسط، وهو عادةً أفضل توازن بين السرعة والتكلفة والدقة للمهام اليومية. تشير تقارير OpenAI إلى أن Codex-Max في الجهد المتوسط يتفوق بالفعل على Codex GPT-5.1 الأقدم في العديد من المهام بينما يستخدم ~30% من الرموز أقل (بسبب تحسينات الكفاءة). يجب أن تبدأ بالمتوسط لمعظم المطالبات. إذا كانت المهمة معقدة بشكل خاص أو لم تكن المحاولة الأولى للنموذج كافية، يمكنك زيادة الجهد إلى عالي أو مرتفع جدًا (xhigh) للحصول على تفكير أعمق. يتيح الوضع الجديد xhigh للنموذج إنفاق المزيد من الرموز بشكل كبير على التخطيط والتأمل، مما يمكن أن يعزز معدل نجاحه في المشاكل الصعبة جدًا أو المفتوحة. تذكر أن xhigh سيكون أبطأ ويستهلك المزيد من الرموز – استخدمه فقط عند الضرورة. يمكنك تغيير هذا الإعداد في CLI بأمر بسيط (مثل codex config reasoning_effort xhigh لتمكين وضع الجهد الأعلى). كقاعدة عامة، ابدأ بالمتوسط، وقيّم النتيجة، وزد الجهد إذا كنت بحاجة إلى أن يتعمق النموذج في المحاولة التالية.
• حدد نطاق كل جلسة لمشروع أو مهمة واحدة: من المغري أن يتولى وكيل AI واحد كل شيء، ولكن ستحصل على نتائج أفضل بتركيز Codex-Max على قاعدة كود أو هدف واحد في كل مرة. احتفظ بالمشاريع المنفصلة في جلسات منفصلة (أو حتى بيئات معزولة) لتجنب تكدس السياق بمعلومات غير ذات صلة. على سبيل المثال، إذا كنت تعمل على مستودعين مختلفين، قم بتشغيل جلستين منفصلتين لـ Codex بدلاً من جلسة مجمعة واحدة. يضمن هذا أن يظل سياق النموذج (حتى مع التراكم) مركّزًا على الكود والمتطلبات ذات الصلة، مما يحسن الدقة. بالمثل، عند بدء جلسة، قدم ملخصًا سريعًا للمشروع أو المهمة الحالية كخلفية للوكيل (يمكنك تضمين مقتطف README قصير أو تعليق يصف الهدف). هذا يوجه الذكاء الاصطناعي ويعمل كمقدمة للجلسة.
• استخدم التحكم في الإصدارات وCI/CD للتحقق: تعامل مع Codex-Max كما تتعامل مع مساهم بشري في كودك: يجب اختبار كل ما يكتبه ومراجعته. استخدم دائمًا التحكم في الإصدارات (git) لالتقاط التغييرات التي يقترحها الذكاء الاصطناعي. في الواقع، غالبًا ما يهيكل Codex-Max مخرجاته كاختلافات في الالتزامات أو طلبات السحب. قبل دمج هذه في الفرع الرئيسي الخاص بك، قم بتشغيل مجموعة الاختبار الخاصة بك وأدوات التحليل الثابتة (المراجعات، فحص الأنواع، إلخ) على التغييرات. من الأفضل إعداد فحوصات التكامل المستمر (CI) لأي طلب سحب تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكنك أن يكون لديك GitHub Action يشغل codex review pr على طلب السحب الخاص بالذكاء الاصطناعي مع Codex-Max نفسه أو يشغل مجموعة الاختبار الخاصة بك تلقائيًا. هذا يشير إلى المشاكل في وقت مبكر ويضمن عدم نشر أي شيء دون التحقق المناسب. يولي OpenAI أهمية واضحة للإشراف البشري حتى مع أتمتة Codex للبرمجة؛ يجب على المطورين مراجعة سجلات الذكاء الاصطناعي، ومخرجات الأدوات، والاختلافات في الكود قبل الموافقة على التغييرات. فكر في GPT-5.1-Codex-Max كمطور مبتدئ متحمس – يعمل بسرعة ويمكنه كتابة الكود، لكن يجب على مهندس أقدم (أنت أو فريقك) الإشراف على العمل. من خلال طلب مرور جميع الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي عبر اختبارات CI ومراجعة الكود، تؤسس شبكة أمان تلتقط الأخطاء أو مشاكل الأمان.
• الاستفادة من صندوق الرمل والصلاحيات في Codex: بشكل افتراضي، تعمل وكلاء Codex في بيئة صندوق الرمل المقيدة. يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة وكتابة الملفات في دليله العامل وتنفيذ الكود، لكنه لا يمتلك وصولاً إلى الشبكة إلا إذا قمت بتمكينه صراحة. من الحكمة أن تحافظ على هذه القيود الافتراضية، خاصة عند البدء. يمنع رفض الوصول إلى الإنترنت الوكيل من جلب الكود أو البيانات غير الموثوقة من مصادر خارجية (والتي قد تشكل مخاطر أمنية أو توافقية، أو تثير هجمات إدخال الإشارات إذا قرأت محتوى ضارًا). بالمثل، يحد صندوق الرمل الخاص بنظام الملفات من أي إجراءات مدمرة محتملة. وسّع صلاحيات الوكيل فقط إذا كان ذلك ضروريًا تمامًا وإذا كنت تثق في الكود الذي سيتفاعل معه.
• الحفاظ على العنصر البشري في الحلقة عند النشر الحرج: بغض النظر عن مدى تقدم Codex-Max، لا يجب أن تثق به بشكل أعمى في النشر في الإنتاج أو تغييرات الكود الحرجة من ناحية الأمان. يجب دائمًا أن يراجع إنسان الكود قبل أن يصبح حيًا. يوصي OpenAI بمعاملة GPT-5.1-Codex-Max كمراجع إضافي، وليس كبديل للمراجعات البشرية. في الممارسة العملية، يعني هذا حتى إذا قال الوكيل إن جميع الاختبارات قد اجتازت وأنه “يبدو جيدًا”، يجب على عضو الفريق القيام بفحص سريع على الاختلاف. يجمع هذا النهج بين سرعة الذكاء الاصطناعي والحكم البشري، مما يقلل بشكل كبير من فرصة حدوث خطأ بالغ أو ثغرة أمنية. تتبنى العديد من الفرق التي تستخدم Codex السياسة التي تقضي بأن الذكاء الاصطناعي يمكنه فتح طلبات السحب ولكن لا يمكنه دمجها؛ يجب أن يوقع إنسان.

من خلال تنفيذ هذه الضوابط من اليوم الأول، يمكنك إنشاء سير عمل تطوير حيث يمكن لـ GPT-5.1-Codex-Max التألق كمعزز للإنتاجية مع تقليل المخاطر. كلما أصبحت مرتاحًا، يمكنك تدريجيًا تخفيف القيود أو منح الوكيل مزيدًا من الاستقلالية، ولكن دائمًا بطريقة محكومة ومقاسة. مع الممارسات الصحيحة، يصبح Codex-Max زميلًا قويًا يكتب الأكواد، يصلح الأخطاء، ويولد الأفكار - كل ذلك تحت إرشادك النهائي.

مستقبل الترميز الذكي مع GPT-5.1-Codex-Max

الوكلاء ذوي الأفق الطويل كحجر زاوية نحو الذكاء الاصطناعي العام

يمثل الظهور الأول لـ GPT-5.1-Codex-Max نقطة تحول في تطوير البرمجيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لأول مرة، لم تعد العوامل البرمجية ذات الأفق الطويل مجرد نماذج بحثية، بل أصبحت منتجات حقيقية موجهة للمستخدمين. قدرة Codex-Max على العمل بتناغم عبر نوافذ سياق متعددة وتحمل جلسات برمجة متعددة الساعات (وحتى الأيام) تقدم لمحة عن مستقبل العوامل الذكية العامة. في الاختبارات الداخلية، نجح هذا النموذج في العمل بشكل مستقل لأكثر من 24 ساعة على مهمة واحدة معقدة - وهو أمر نادر الحدوث عمليًا مع النماذج السابقة لـ GPT. يحقق ذلك عبر آلية التكديس التي تسمح له بضغط سياقه وحمل المعلومات المهمة إلى الأمام عندما يتجاوز حدود الذاكرة العادية. في الأساس، يستطيع GPT-5.1-Codex-Max "ربط" نوافذ من 8K أو 32K من الرموز بفضل التلخيص والحفاظ على الحالة، مما يمكنه من التعامل مع المشاريع التي تتضمن ملايين الرموز دون فقدان خيط المحادثة.

لماذا يهم هذا الأمر؟ لأن الاستقلالية طويلة الأمد في وكلاء البرمجة هي خطوة مهمة نحو قدرات الذكاء الاصطناعي العامة. إذا استطاع الذكاء الاصطناعي إدارة مشروع برمجي معقد من البداية إلى النهاية على مدار ساعات عديدة - التخطيط، البرمجة، الاختبار، التصحيح، والتكرار - فإن هياكل مماثلة يمكن أن تتعامل مع مهام طويلة الأمد في مجالات أخرى أيضًا. يرى باحثو OpenAI أن التماسك الممتد لـ Codex‑Max هو "أساسي في الطريق نحو أنظمة ذكاء اصطناعي عامة وأكثر موثوقية". إنه يُظهر تقدماً في التفكير المستمر: حيث يمكن للنموذج الحفاظ على هدف عالي المستوى في ذهنه والعمل بشكل منهجي نحوه، حتى مع تطور التفاصيل مع مرور الوقت. هذه ميزة نتوقعها في المهنيين البشريين أو الذكاء الاصطناعي العام المحتمل (AGI) - ليس فقط الإجابة على استفسار واحد، بل إكمال المشروع.

من منظور هندسي، وجود وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه العمل لمدة 24 ساعة متواصلة على مهمة دون تدخل بشري هو أمر ثوري. إنه يحول مفهوم "المبرمج المساعد" إلى شيء أقرب إلى مطور مبتدئ مستقل يمكنك تكليفه بمهمة في المساء والعثور على مسودة تنفيذ في صباح اليوم التالي. نحن نبدأ في الانتقال من الذكاء الاصطناعي كأداة إكمال تلقائي للرمز إلى الذكاء الاصطناعي كزميل حقيقي في البرمجة. هذا التحول سيكون له تداعيات واسعة:

• أدوار تطوير البرمجيات: مع تولي الوكلاء الذكاء الاصطناعي المزيد من العمل الروتيني في البرمجة، قد يتغير دور المطورين البشريين نحو مهام التصميم والإشراف والتكامل على مستوى أعلى. على سبيل المثال، قد يقضي الإنسان وقتًا أطول في تحديد المتطلبات، ومراجعة مساهمات الذكاء الاصطناعي، والتعامل مع الحالات الاستثنائية، بدلاً من كتابة التعليمات البرمجية الروتينية. قد يبدأ المطورون الصغار بتعلم كيفية إدارة وتصحيح مخرجات الذكاء الاصطناعي. قد تظهر حتى أدوار جديدة مثل "مشرف برمجيات الذكاء الاصطناعي" أو "مهندس الأوامر" في الفرق. الجدير بالذكر، أن تجربة OpenAI نفسها داخليًا تحكي الكثير: 95% من مهندسيها الآن يستخدمون Codex أسبوعيًا، وتلك الفرق تنشر ~70% أكثر من طلبات السحب منذ دمج مساعدة الذكاء الاصطناعي. وهذا يشير إلى أن المطورين يركزون على مراجعة وتنقيح حجم أكبر من التعليمات البرمجية، بدلاً من كتابة كل شيء من الصفر.
• إدارة المشاريع والجداول الزمنية: مع قدرة الوكلاء الذكاء الاصطناعي على العمل على مدار الساعة، قد تتغير بعض جوانب إدارة المشاريع. قد يقصر وقت تنفيذ بعض المهام – يمكن أن يقوم الذكاء الاصطناعي بإنجاز العمل خلال عطلة نهاية الأسبوع في ميزة قد تستغرق فريق بشري أسبوعًا من العمل من 9 إلى 5. ومع ذلك، سيحتاج مديرو المشاريع أيضًا إلى تخصيص وقت للاختبار الدقيق ومراجعة التعليمات البرمجية التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. قد تصبح الجداول الزمنية أكثر مرونة، مع حدوث التكرارات بسرعة أكبر ولكن خطوات ضمان الجودة تصبح أكثر أهمية. قد يقوم المديرون بتوزيع المهام بشكل مختلف، وتكليف الوكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ الوحدات المعرفة جيدًا، بينما يتولى البشر العناصر الغامضة أو ذات الأهمية الحاسمة. قد يكون التأثير الصافي هو دورات تطوير أسرع للعديد من المشاريع، كما أشار إلى زيادة عدد طلبات السحب لكل مهندس في الإحصائيات الأولى لاعتماد الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، ستتضمن الخطة نقاط تفتيش جديدة (مثل "مرحلة البرمجة بالذكاء الاصطناعي مكتملة – الآن مرحلة المراجعة البشرية").
• هيكل الفريق وسير العمل: من المحتمل أن نرى فرقًا يعمل فيها كل مطور بشري بجانب واحد أو أكثر من الوكلاء الذكاء الاصطناعي. بدلاً من فريق مكون من 10 أشخاص، قد يكون لديك فريق من 5 أشخاص مدعومًا بـ 5 مبرمجين ذكاء اصطناعي. سيعمل المطورون البشريون على تصميم الميزات ثم يفوضون تفاصيل التنفيذ إلى الذكاء الاصطناعي، تمامًا مثل قيادة فريق من المتدربين أو المطورين الصغار. قد يتم هيكلة العمل بحيث يتولى الذكاء الاصطناعي طبقة واحدة من الهيكلة (مثل كتابة اختبارات الوحدة، أو التعليمات البرمجية الروتينية، أو التوثيق)، مما يتيح للبشر التركيز على الهيكل المعقد أو حل المشكلات الإبداعي. علاوة على ذلك، سيزداد دمج الذكاء الاصطناعي في كل خطوة: مراجعات الكود الآلية بواسطة الذكاء الاصطناعي، الاختبار المدفوع بالذكاء الاصطناعي، وما إلى ذلك، مما يعني حلقات التغذية الراجعة المستمرة بين مساهمات البشر والذكاء الاصطناعي. مع تولي الوكلاء الذكاء الاصطناعي مهام مستدامة، يصبح أعضاء الفريق البشريين أشبه بمشرفين ومدققين وموافقين نهائيين على عمل الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعزز هذا النموذج التعاوني الإنتاجية ولكنه سيحتاج من المطورين إلى تطوير مهارات في توجيه وضمان جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي.

باختصار، يوفر GPT‑5.1‑Codex‑Max دراسة حالة حول كيفية مشاركة الذكاء الاصطناعي في هندسة البرمجيات بما يتجاوز الاقتراحات الفردية. يظهر أنه مع الآليات المناسبة (مثل الدمج مع الأدوات والتكامل)، يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ أجزاء كبيرة من سير عمل التطوير. يشير هذا إلى مستقبل قد يتولى فيه وكلاء البرمجة معالجة قصص المستخدم أو إصلاحات الأخطاء من البداية إلى النهاية. في حين تظل الخبرة البشرية ضرورية، قد يتغير توازن العمل بشكل كبير في السنوات القليلة المقبلة، مما يمهد الطريق لعصر فرق التطوير الهجينة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.

ما الذي يجب مراقبته بعد ذلك

GPT‑5.1‑Codex‑Max هو مجرد البداية. في المستقبل القريب، يمكننا توقع عدة تطورات ومعالم جديدة ستدفع البرمجة الذكية إلى الأمام بشكل أكبر:

• توفر أوسع لواجهة برمجة التطبيقات: حتى الآن، يمكن الوصول إلى Codex‑Max من خلال واجهات OpenAI الخاصة، لكن الكثيرين يرغبون في الوصول المباشر إلى واجهة برمجة التطبيقات. أشارت OpenAI إلى أن دعم واجهة برمجة التطبيقات سيأتي قريباً. بمجرد توفره، سيمكن للمطورين دمج قدرات Codex‑Max في أدواتهم الخاصة وأنظمة التكامل المستمر وسير العمل المخصص بشكل أكثر مرونة. قد نرى منصات طرف ثالث تضم Codex‑Max لكل شيء من روبوتات مراجعة التعليمات البرمجية إلى مساعدين برمجة ثنائيين مدعومين بالذكاء الاصطناعي في بيئات تطوير متكاملة شهيرة. تابعوا الإعلانات المتعلقة بإطلاق واجهة برمجة التطبيقات، المتوقع في الأشهر القادمة.
• تكامل أعمق مع CI/CD وIDE: إطلاق Codex‑Max في Codex CLI والمكونات الإضافية الرسمية هو بداية قوية، لكن التكامل الأعمق مع دورة حياة تطوير البرمجيات يلوح في الأفق. تخيل عملاء ذكاء اصطناعي يكونون مواطنين من الدرجة الأولى في أنظمة التكامل المستمر – على سبيل المثال، فتح طلبات الدمج تلقائيًا مع إصلاحات التعليمات البرمجية عندما يفشل بناء ليلي، أو اقتراح تحسينات الأداء عند اكتشاف أدوات المراقبة تباطؤًا. قد نرى أيضًا بيئات تطوير متكاملة قائمة على السحابة (مثل GitHub Codespaces وJetBrains Space، إلخ) تبني في Codex‑Max بحيث يمكن لأي بيئة تطوير سحابية أن تحتوي على مطور مساعد بالذكاء الاصطناعي عند الطلب. بالإضافة إلى ذلك، قد يظهر ربط أقوى مع أدوات إدارة المشاريع: قد يقرأ الذكاء الاصطناعي تتبع المشاكل أو قصص المستخدمين ويبدأ في برمجة الحلول بشكل استباقي. بشكل أساسي، يمكن أن يتلاشى الحاجز بين التخطيط والتنفيذ، مع تجسير العملاء الذكاء الاصطناعي الفجوة.
• دفاعات أقوى للأمن السيبراني (واحتياطات): كل جيل جديد من Codex يجلب قدرات محسنة في تحليل التعليمات البرمجية والأمان. GPT‑5.1‑Codex‑Max هو بالفعل النموذج الأكثر قدرة الذي نشرته OpenAI لمهام مثل فحص الثغرات الآلي واقتراحات المعالجة. لا يزال أقل من القدرات "العالية" في الأمن السيبراني الهجومي، وفقًا لتقييمات OpenAI (هم يراقبون هذه القدرات بعناية). ومع ذلك، نتوقع أن تدفع نماذج Codex المستقبلية أكثر في مساعدة المطورين على كتابة تعليمات برمجية آمنة واكتشاف الثغرات. على سبيل المثال، قد يدمج Codex مستقبلي مع ماسحات الاعتماد لإصلاح CVEs المعروفة تلقائيًا في مشروعك، أو يعمل كمختبر اختراق بالذكاء الاصطناعي يعزز تعليماتك البرمجية (ضمن الاستخدام الأخلاقي المسموح به). تعمل OpenAI على ضمانات والتعاون مع المدافعين (مثل برنامج Aardvark الخاص بهم لملاءمة أدوات الأمن السيبراني بالذكاء الاصطناعي). لذلك، يمكننا توقع أن يصبح Codex‑Max وخلفاؤه أكثر كفاءة في الدفاع السيبراني – تحديد أنماط التعليمات البرمجية الخطرة، واقتراح بدائل آمنة، وحتى احتواء التهديدات المحتملة أثناء التنفيذ المدفوع بالذكاء الاصطناعي. على الجانب الآخر، مع زيادة قوة هذه النماذج، سيحتاج المطورون والمنظمات إلى فرض سياسات استخدام صارمة لمنع إساءة الاستخدام (على سبيل المثال، ضمان استخدام الذكاء الاصطناعي فقط لاختبارات الأمان الدفاعية، وليس لتوليد الثغرات). من المحتمل أن يكون هذا مجالًا للتطور السريع والمراقبة الدقيقة في السنوات القادمة.
• ظهور الذكاء الاصطناعي العام العامل: على المدى الطويل، لن يقتصر نوع الاستقلالية طويلة الأمد التي أظهرها Codex‑Max على الترميز. يجب أن نراقب كيفية انتقال هذه التقنيات إلى عملاء ذكاء اصطناعي أكثر عمومية. تستكشف OpenAI وآخرون بنشاط عملاء يمكنهم استخدام الأدوات، والتصفح على الويب، أو التحكم في البرمجيات الأخرى لفترات ممتدة. قد يلهم تكامل نافذة متعددة وتحسينات التفكير والتنفيذ المعزول في Codex‑Max أنظمة ذكاء اصطناعي أوسع تدير مهام معقدة (مثل حجز السفر، البحث، أو إدارة العمليات التجارية) على مدى ساعات أو أيام. بمعنى آخر، قد تشير قدرات الترميز العامل إلى قدرات كل شيء عامل في الذكاء الاصطناعي. كل تحسين تكراري – سواء كان ذاكرة أفضل، أو عناصر تحكم أمان أكثر، أو تفكيرًا أكثر شبهاً بالبشر مع مرور الوقت – يقربنا من زملاء ذكاء اصطناعي عامين حقًا.

مع تقدم هذه التطورات، هناك شيء واضح: الذكاء الاصطناعي في البرمجة ينتقل من مجرد إكمال تلقائي لطيف إلى متعاون مستقل. نحن ننتقل من الإكمال التلقائي إلى زملاء العمل — كودكس-ماكس هو واحد من أوائل الأمثلة المنتشرة على نطاق واسع على هذا التحول. الآثار على الإنتاجية وطبيعة العمل في البرمجيات هائلة، وهو وقت مثير للمطورين المستعدين لتبني هذه العمليات المحسنة بالذكاء الاصطناعي. من خلال البقاء على اطلاع على الميزات الجديدة (مثل الوصول إلى API أو أوضاع التفكير المحدثة) وتحسين كيفية تعاوننا مع الذكاء الاصطناعي باستمرار، يمكننا استخدام GPT-5.1-Codex-Max وخلفائه لبناء البرمجيات بشكل أسرع وأكثر موثوقية وبإبداع جديد.

الأسئلة المتكررة — إجابات سريعة حول GPT-5.1-Codex-Max

س: ما هو GPT‑5.1‑Codex‑Max وكيف يختلف عن GPT‑5.1؟ GPT‑5.1‑Codex‑Max هو مساعد ترميز متقدم يعتمد على بنية GPT-5.1 من OpenAI، ولكنه متخصص في مهام البرمجة. على عكس النموذج الأساسي GPT‑5.1 (وهو نموذج متعدد الاستخدامات للدردشة والتفكير وما إلى ذلك)، تم تحسين Codex‑Max ليتناسب مع سير العمل في هندسة البرمجيات – مثل كتابة الأكواد، مراجعة طلبات السحب، تصحيح الأخطاء، واستخدام أدوات المطورين. إنه في الأساس GPT‑5.1 محسن للترميز: يفهم سياق البرمجة بشكل أفضل، يمكنه تشغيل الأوامر البرمجية/الطرفية داخل بيئة معزولة، والحفاظ على جلسات الترميز الطويلة. Codex‑Max هو أيضًا أول نماذج Codex من OpenAI التي تدعم تطوير Windows/Powershell وعبر الأنظمة، وهو ما لم يكن يركز عليه النموذج الأساسي GPT‑5.1 bleepingcomputer.com. باختصار، GPT‑5.1-Codex-Max بالنسبة للترميز هو ما يمثله GPT‑5.1 للمحادثات العامة – ولكن مع تدريب إضافي ليكون AI “مطور مشارك”. إنه أسرع، وأكثر كفاءة في استخدام الرموز في التفكير، ويمكنه التعامل مع المهام التي تستغرق عدة ساعات والتي قد يواجهها GPT‑5.1 التقليدي بصعوبة bleepingcomputer.combleepingcomputer.com.

Q: How long can GPT‑5.1‑Codex‑Max work on a coding task? This model can work autonomously for a very long time on a single task – in fact, OpenAI has observed it coding for over 24 hours straight in internal evaluations. Thanks to the compaction mechanism, Codex‑Max doesn’t hit a wall when it reaches the end of its context window. Instead, it compresses important information into a fresh context and continues working. Practically, this means it can keep iterating on a project or bugfix indefinitely (or until it’s done), chaining together multiple context windows. In a real-world scenario, you could give Codex‑Max a complex project (say, “develop a small app with front-end, back-end, and database”) and it might run for hours or overnight, making steady progress. The 24-hour figure comes from tests where the AI kept coding, running tests, and refining its work without human help. This ability to sustain coherent work for such a long duration is a new milestone – older coding models would typically lose context or crash much sooner.

س: ما هو «الضغط» في GPT‑5.1‑Codex‑Max؟ الضغط هو التقنية التي تمكن GPT‑5.1‑Codex‑Max من امتلاك ذاكرة طويلة. عادةً، تحتوي نماذج اللغة على طول سياق ثابت (مثل 8000 رمز)، مما يحد من كمية المعلومات التي يمكنها "تذكرها" في جلسة واحدة. تم تدريب Codex‑Max للتغلب على هذا عن طريق تلخيص وضغط محادثته وحالته العملية تلقائياً عندما يقترب من حدود السياق. يقوم بتقليم التفاصيل الأقل أهمية ويحتفظ بالمعلومات الأساسية. ثم يحمل هذا السياق المصفى إلى جلسة جديدة ليتمكن من الاستمرار بسلاسة. فكر فيه كأنه يقوم بضغط الأجزاء المهمة من ذاكرته وفك ضغطها في مساحة عمل جديدة عند الحاجة. يمكن أن تتكرر هذه العملية عدة مرات، مما يسمح للنموذج بالتعامل بفعالية مع المهام التي تتضمن ملايين الرموز من الكود أو الحوارات/التعليمات الطويلة جداً على مدار ساعات عديدة. الضغط هو السبب في أن Codex‑Max يمكنه القيام بأشياء مثل إعادة هيكلة قاعدة كود كبيرة أو تصحيح الأخطاء من خلال تتبع طويل دون نسيان ما حدث سابقاً. من وجهة نظر المستخدم، كل ذلك يحدث خلف الكواليس - ببساطة ستلاحظ أن الذكاء الاصطناعي لا "ينسى" السياق بسهولة ويمكنه العمل باستمرار على المهام الكبيرة جداً. إنه ميزة رئيسية تميز GPT‑5.1‑Codex‑Max تجعل المهام الطويلة الأمد ممكنة التحقيق.

Q: Is GPT‑5.1‑Codex‑Max available via API yet? Not at the moment. Currently, GPT‑5.1‑Codex‑Max is available through OpenAI’s Codex-enabled platforms (such as the Codex CLI, the ChatGPT+ Codex environment, IDE plugins, etc.) for users with appropriate plans. OpenAI has announced that API access is coming soon, but as of this writing (late 2025) you cannot directly call gpt-5.1-codex-max through the public OpenAI API. Developers who want to leverage Codex‑Max have to use the provided interfaces or wait for the official API rollout. The expectation is that once OpenAI is confident in the model’s performance and safety at scale, they will release it as an API endpoint (likely with a similar pricing structure to previous Codex models). Keep an eye on OpenAI’s updates; “API availability” for Codex‑Max is a highly anticipated milestone. In the meantime, if you have an API key, you can use it with the Codex CLI as described above – the CLI under the hood uses your key to run the Codex‑Max model, even though there’s no direct API call you construct yourself.

Q: Does GPT‑5.1‑Codex‑Max support Windows and PowerShell? Yes – one of the notable improvements in GPT‑5.1‑Codex‑Max is that it’s the first OpenAI Codex model trained for Windows environments. Previous Codex versions were mostly tailored to Unix-based systems (Linux/macOS), which meant they weren’t as fluent with Windows-specific tooling or PowerShell scripting. GPT‑5.1‑Codex‑Max changes that. OpenAI trained it on tasks that involve Windows OS operations and PowerShell commands, so it can handle scenarios on Windows machines much betterbleepingcomputer.com. For example, if you ask it to automate a task that involves editing the Windows Registry or managing Azure services via PowerShell, it can produce the appropriate commands. In the Codex CLI, you can even run it in “Windows Agent” mode where it might use powershell.exe for certain commands. Early reports confirmed “It’s also better at using PowerShell, making it a better collaborator on Windows machines.”bleepingcomputer.com. In short, whether your project is on Windows or *nix, Codex‑Max can navigate the environment. This is great news for enterprise developers who predominantly use Windows – the AI assistant is no longer limited to the Linux-oriented examples.

س: هل GPT-5.1-Codex-Max آمن لاستخدام في كود الإنتاج؟ يمكن استخدام GPT-5.1-Codex-Max في كود الإنتاج، ولكن مع الحذر والإجراءات السليمة. النموذج نفسه يحاول كتابة كود صحيح وحتى آمن (لديه بعض التدريب على أفضل ممارسات الأمن السيبراني)، ويعمل داخل بيئة محمية تحد من الآثار الجانبية (افتراضيًا لا يمكنه حذف الملفات غير المحددة أو الوصول إلى الإنترنت إلا إذا سمحت له بذلك). ومع ذلك، فهو ليس خاليًا من العيوب. قد يظهر أخطاء أو أنماط غير آمنة تمامًا مثلما قد يفعل مطور بشري، خاصة إذا كان الطلب غامضًا. لم تصنف OpenAI هذا النموذج على أنه يمتلك قدرات عالية الخطورة في الأمن السيبراني – مما يعني أنه ليس مصممًا لإنتاج استغلالات جديدة أو كود خطير بنفسه. في الواقع، تلاحظ OpenAI أن Codex-Max هو النموذج الأكثر قدرة لديها في مهام الأمان الدفاعية (البحث عن الثغرات وإصلاحها)، لكنها لا تزال تتطلب إشرافًا بشريًا لأي استخدام حرج. أفضل ممارسة هي استخدام Codex-Max كأداة مساعدة ومراجعة مخرجاته دائمًا. تعامل مع اقتراحاته للكود كما لو كانت من زميل بشري: قم بمراجعات الكود، وشغّل مجموعة اختباراتك، واستخدم التحليل الثابت. توصي OpenAI بشكل صريح بأن لا تسمح للذكاء الاصطناعي بدمج الكود ذاتيًا في الإنتاج دون مراجعة بشرية. كما يجب إبقاؤه في وضع البيئة المحمية حتى لا يقوم عن طريق الخطأ بشيء ضار ببيئتك، وتجنب مطالبتها بأداء مهام أمنية هجومية (القرصنة)، والتي تم تصميمها لرفضها. إذا تم استخدامه بمسؤولية – على سبيل المثال، يكتب الذكاء الاصطناعي الكود، ويتحقق البشر وينشرونه – يمكن أن يكون Codex-Max آمنًا للغاية بل ويحسن الأمان (من خلال اكتشاف المشكلات). لكنها ليست ضمانًا سحريًا للصحة أو الأمان، لذا فإن اليقظة الهندسية القياسية لا تزال مطلوبة.

س: كيف يقارن GPT‑5.1‑Codex‑Max مع Claude Code من Anthropic وأدوات Google المدعومة بـ Gemini؟ GPT‑5.1‑Codex‑Max هو واحد من أبرز مساعدي الترميز بالذكاء الاصطناعي، ويضاهي بشكل جيد أقرانه المتقدمين مثل Claude Code (من Anthropic) ونماذج الترميز المعتمدة على Gemini من Google. في مهام الترميز المرجعية، أظهر Codex‑Max أداءً من الدرجة الأولى. على سبيل المثال، أبلغت OpenAI أن Codex‑Max تفوق قليلاً على Gemini 3 Pro في معيار إصلاح الأخطاء المعقد (SWE-Bench Verified) – حيث سجل حوالي 77.9% مقابل حوالي 76% لـ Gemini (وتفوق أيضًا على درجة Claude). كما تصدر في معيار مهمة الترميز القائمة على الطرفية، مما يشير إلى قدرات قوية في استخدام الأدوات والبرمجة النصية. واحدة من المزايا الواضحة لـ Codex‑Max هي استقلاليته وضغوطه على مدار الساعة، والتي حاليًا لا تزال في مراحل الاستكشاف لدى الآخرين. إنه متكامل بشكل عميق في سير عمل التطوير (CLI، IDE، CI pipelines) مما يمنحه ميزة عملية للفرق البرمجية. بالإضافة إلى ذلك، يقدم Codex‑Max دعمًا أصليًا لـ Windows، مما يجعله أكثر تنوعًا لبيئات التطوير في المؤسسات bleepingcomputer.com.

ومع ذلك، فإن لكل من هذه النماذج مزاياه. يُعرف Claude Code بكونه متوافقًا بشكل كبير مع تعليمات المستخدم ويمتاز بدرجة عالية من الموثوقية في اتباع الإرشادات (تُعطي Anthropic الأولوية لنهج “الذكاء الاصطناعي الدستوري”، مما يعني غالبًا أن Claude يكون أكثر حذرًا وطاعة). لاحظ المستخدمون الأوائل أن Claude قد ينتج تعليمات برمجية أنظف أو أكثر امتثالًا في بعض الحالات، بينما يمكن لـ Codex‑Max أن يتخذ المزيد من المبادرات (وهو ما قد يكون جيدًا للمشكلات المعقدة ولكنه يتطلب إشرافًا).bleepingcomputer.com. يُعتبر Google’s Gemini (مثل Gemini 3 Pro) نموذجًا متعدد الوسائط وعام الغرض يتقن أيضًا البرمجة؛ وله نقاط قوة كبيرة في الإبداع وحل المشكلات بدون إعداد مسبق. يُذكر أن Gemini يقدم أداءً ممتازًا في تحديات الخوارزميات وحتى مهام تصميم واجهات المستخدم، وأحيانًا يتفوق على Codex في هذه الجوانب. ومع ذلك، فإن تكامل أدوات البرمجة الخاصة بـ Gemini أحدث – حيث عرضت Google وكلاء مثل “Antigravity” IDE حيث يمكن لـ Gemini العمل بشكل مستقل، ولكن Codex من OpenAI كان في الميدان لفترة أطول في المنتجات. باختصار: يتصدر GPT‑5.1‑Codex‑Max حاليًا في جلسات البرمجة الطويلة وتكامل أدوات التطوير، يقدم Claude Code موثوقية قوية والالتزام بالتعليمات، ويقدم Google’s Gemini أحدث مستويات التفكير والفهم متعدد الوسائط. جميعها تتطور بسرعة، ومن الجيد للمطورين وجود هذه المنافسة. في الوقت الحالي، إذا كان تركيزك هو مبرمج زوجي للذكاء الاصطناعي يمكنه الغوص في مستودعك والعمل على المهام لساعات، فإن Codex‑Max يعد الخيار الأكثر اختبارًا في المعارك.bleepingcomputer.com.

المصادر: OpenAI – بناء المزيد مع GPT-5.1-Codex-Maxopenai.comopenai.com; MarkTechPost – OpenAI تطلق GPT-5.1-Codex-Maxmarktechpost.commarktechpost.com; eWEEK – OpenAI تحقق قفزة في البرمجة مع إطلاق GPT-5.1-Codex-Maxeweek.comeweek.com.