May-akda: Boxu Li

Panimula:

Inilipat na ng OpenAI ang Codex—ang coding agent nito—sa pangkalahatang availability na may tatlong pangunahing karagdagan: isang Slack integration para sa mga workflow ng team, isang Codex SDK na nagpapahintulot sa iyong i-embed ang parehong agent sa likod ng CLI sa mga internal na tool, at mga admin/analytics control para sa mga rollout ng enterprise. Ang GA ay kasabay din ng mga pagpapabuti sa GPT-5-Codex at mas mahigpit na pagkakaugnay sa mas malawak na OpenAI stack na inihayag sa DevDay. Para sa mga engineering orgs, nangangahulugan ito ng paglipat mula sa "autocomplete sa isang IDE" patungo sa workflow-level delegation: pagplano, pag-edit, pagte-test, pagrerebyu, at pagpapasa ng mga gawain sa mga terminal, IDE, GitHub, at chat. Inaangkin ng OpenAI ang malawakang internal adoption at pagtaas ng throughput; ang mga panlabas na pag-aaral sa mga LLM coding assistant—habang iba-iba—ay nagpapahiwatig ng makabuluhang pagpapabuti ng produktibidad sa tamang mga kondisyon. Malaki ang pagkakataon, ngunit gayundin ang mga pagpipilian sa disenyo: saan ilalagay ang Codex sa iyong SDLC, paano sukatin ang ROI, paano pamahalaan ang seguridad ng kapaligiran, at paano maiwasan ang pagbagsak ng kalidad.

Ano ang Codex ngayon (GA snapshot)

Sa GA, ang Codex ay nakaposisyon bilang isang solong ahente na "tumatakbo kahit saan ka mag-code"—CLI, IDE extension, at isang cloud sandbox—na may parehong batayang kakayahan. Maaari kang magsimula o magpatuloy na magtrabaho sa terminal, i-escalate ang isang refactor sa cloud, at mag-review o mag-merge sa GitHub, nang hindi nawawala ang estado. Ang pagpepresyo at access ay sumusunod sa mga commercial tiers ng ChatGPT (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise), kung saan ang Business/Enterprise ay maaaring bumili ng karagdagang paggamit. Sa ibang salita, ang Codex ay hindi lang isang point tool kundi isang portable coworker na sumusunod sa iyong konteksto.

Ano ang nagbabago sa GA? Tatlong karagdagan ang pinakamahalaga para sa mga team:

1. Integrasyon ng Slack. Banggitin ang @Codex sa isang channel/thread; kinukuha nito ang konteksto ng pag-uusap, pumipili ng kapaligiran, at nagrereply ng link sa natapos na gawain sa Codex cloud. Ginagawa nitong kontrol na ibabaw ang Slack mula sa "kung saan tayo nag-uusap tungkol sa code" para sa paggawa ng code.
2. Codex SDK. Ang parehong ahente sa likod ng CLI ay maaaring i-embed sa mga internal na tool at pipeline. Maaaring ikonekta ng mga organisasyon ang Codex sa mga espesyal na review dashboard, portal ng pamamahala ng pagbabago, o mga custom na deployment manager nang hindi muling nag-iimplementa ng orchestration.
3. Admin/analytics. Ang mga kontrol sa kapaligiran, pagmamanman, at dashboard ay nagbibigay sa mga admin ng workspace ng visibility at mga lever (hal., analytics ng paggamit, resulta ng gawain). Mahalaga ito para sa mga compliance team at para patunayan ang ROI sa malawakang saklaw.

Bakit GA ngayon: ang mas malawak na konteksto ng DevDay

Ang DevDay 2025 ay nagbalangkas ng multi-pronged push: Mga Apps sa ChatGPT (distribusyon), AgentKit (mga bloke ng pagbuo ng ahente), mga update sa modelo ng media, at pag-angkin ng scale (6B tokens/min). Ang Codex GA ay bahagi ng mas malaking kwento: ang mga code agent ay isa sa mga pinakaunang, pinakamahalagang ekonomikal na patunay ng agentic na software. Sa unang araw, ang Codex ay isang konkreto, pang-koponan na produkto na may enterprise controls at malinaw na mga punto ng pagsasama.

Arkitektura (mental na modelo): control plane + mga execution surface

Isipin ang Codex bilang isang control plane na nagruruta ng mga gawain sa execution surfaces (lokal na IDE/terminal, cloud sandbox, o naka-link na repos) habang pinapanatili ang isang task graph at context state:

• Mga Input. Mga kahilingan sa natural na wika, mga sanggunian sa mga isyu/PR, mga pagpipilian sa code, mga pagkabigo sa pagsubok, metadata ng repo, konteksto ng thread sa Slack.
• Pagpaplano. Ang ahente ay naghahati ng gawain (hal. "i-refactor ang auth middleware"), nagmumungkahi ng mga hakbang, at humihiling ng mga tool o pagbabago sa kapaligiran kung kinakailangan.
• Pagpapatupad. Nag-eedit ito ng mga file, nagpapatakbo ng mga pagsubok, nagsasagawa ng linting, nagko-compile, at nagdra-draft ng mga PR; lokal o sa isang sandbox.
• Review/paghahatid. Maaari itong lumikha o mag-update ng isang PR, mag-annotate ng mga pagkakaiba, at i-route pabalik sa mga tao para sa pag-apruba.
• Observability. Nakikita ng mga admin ang paggamit, mga kinalabasan ng gawain, at pagkaantala; ang mga developer ay makakakita ng mga trace at artifact.

Binibigyang-diin ng mga pampublikong materyales ng OpenAI ang portability ng trabaho sa mga surface na ito at ang kahalagahan ng GPT-5-Codex para sa pangangatwiran/pag-refactor ng code. Itinatampok ng InfoQ na ang GPT-5-Codex ay tahasang nakatuon para sa mga kumplikadong refactor at pagsusuri ng code, na nagpapahiwatig ng mas malalim na pamumuhunan sa mga pag-uugali na pang-software-engineering-grade kaysa sa simpleng pagbuo ng snippet.

Ano ba talaga ang bago sa GA feature set

Slack bilang pangunahing plataporma

Ang Slack ay nagiging gateway ng mga gawain. Kapag nag-tag ka kay Codex, kinukuha nito ang konteksto ng thread, sinusuri ang repository/branch o mga link, nagmumungkahi ng plano, at nagbibigay ng link sa mga artifacts sa Codex cloud (hal., isang patch, PR, o test run). Ginagawa nitong mas natural ang cross-functional na kolaborasyon (PM + Eng + Design), dahil ang mga talakayan ay maaaring mag-trigger ng aktwal na gawain nang hindi lumilipat ng mga tool.

SDK para sa pag-embed at automation

Hinahayaan ng Codex SDK ang mga platform teams na i-embed ang agent sa internal na mga tool. Mga halatang pattern:

• Mga bot ng patakaran sa PR na gumagamit ng Codex para sa mga pamantayang checklist ng pagsusuri bago makita ng tao ang pagkakaiba.
• Mga kasangkapan sa pamamahala ng pagbabago na humihiling ng katuwiran mula sa Codex kapag ang mga delikadong flag ay binago.
• Mga dashboard ng kahandaan sa paglabas na humihiling sa Codex na bumuo ng nawawalang mga pagsubok o dokumento.

Mga kontrol sa admin at analitika

Mga kontrol sa kapaligiran na nagtatakda kung ano ang maaaring galawin ng Codex at kung saan ito tumatakbo; pagsubaybay at mga dashboard na nagpapakita ng paggamit, tagumpay ng gawain, at mga lagda ng error. Para sa pag-aampon ng negosyo, ito ay isang kinakailangan—kung wala ito, ang mga pilot ay natigil sa pagsusuri ng seguridad.

Ang paglalakbay ng developer (walang code, lahat ay daloy ng trabaho)

Narito ang isang kinatawan na end-to-end na daloy na hinihikayat ng Codex GA:

1. Pagpasok at pagtukoy. Ang isang bug/feature ay tinatalakay sa Slack; ang isang kasamahan ay nagtatag ng @Codex na may mga link sa nabigong test o isyu.
2. Propuesta. Sumagot si Codex ng isang plano (mga hakbang, mga file, mga test). Ang team ay sumasang-ayon sa pamamagitan ng reaksyong ✅.
3. Pagpapatupad ng trabaho. Nag-eedit si Codex nang lokal (sa pamamagitan ng IDE/CLI) o sa cloud, nagpapatakbo ng mga test, at naghahanda ng isang branch.
4. Pagsusuri. Nagbubukas si Codex ng isang PR na may nakabalangkas na buod ng pagbabago, nagmumungkahi ng mga reviewer, at nag-aanotasyon ng mga delikadong lugar.
5. Pag-ulit. Humihiling ng mga pagbabago ang mga reviewer; ina-update ni Codex ang patch.
6. Pag-rollout. Pagkatapos pumasa ng mga pagsusuri, ang mga tao ang nagme-merge; ang CI/CD ang namamahala sa pag-deploy.

Ang pangunahing pagkakaiba mula sa autocomplete: mas kaunting micro-steps ang isinasagawa ng mga tao at mas maraming oras ang ginugugol sa layunin, pagsusuri, at pagtanggap. Ayon sa post ng GA ng OpenAI, halos lahat ng mga inhinyero sa OpenAI ay gumagamit na ng Codex, na nag-uulat ng ~70% na mas maraming PRs ang pinagsama bawat linggo sa loob at halos lahat ng PRs ay sumasailalim sa pagsusuri ng Codex—mga ito ay mga indikasyon ng direksyon ng papel nito bilang isang tool sa workflow, hindi lamang bilang isang tagapagsuhestiyon.

Saan tumatakbo ang Codex—at bakit mahalaga iyon

• Local IDE/terminal. Pinakamababang latency para sa maliliit na pag-edit, mahigpit na feedback loop para sa developer, at privacy ng lokal na konteksto.
• Cloud sandbox. Nagbibigay ng standardized na mga kapaligiran para sa reproducibility; ideal para sa mabibigat na refactors, test suites, o mga pagbabago sa multi-repo.
• Server-side agents (SDK). Mga non-interactive na automations (e.g., nightly dependency update refactors) at mga portal para sa pag-apruba ng tao sa loop.

Ang "run anywhere" na postura ay malinaw sa dokumentasyon at marketing ng OpenAI—ang Codex ay inilalarawan bilang parehong ahente sa lahat ng plataporma. Ito ay isang estratehikong pagkakaiba sa mga solusyon na makikita lamang sa IDEs.

Ano ang idinadagdag ng GPT‑5‑Codex

Ang saklaw at mensahe ay nagmumungkahi na ang GPT‑5‑Codex ay naka-tune para sa structured refactoring, multi‑file reasoning, at review heuristics (hal., epekto ng pagbabago, mga mungkahi sa pagsubok). Iniulat ng InfoQ ang pagbibigay-diin sa mga komplikadong refactors at pagsusuri ng code. Inuulit ng mga materyales ng GA na ang SDK/CLI ay default sa GPT‑5‑Codex para sa pinakamagandang resulta ngunit pinapayagan ang ibang mga modelo. Kung gagamitin mo ang Codex, planuhin ang iyong pagsusuri sa paligid ng mga "malalim" na gawain kaysa sa maikling snippet benchmarks. (InfoQ)

Suriin ang ebidensya: ano ang nalalaman natin tungkol sa produktibidad?

Sinabi ng OpenAI na ang mga panloob na sukatan (halos lahat ng mga inhinyero ay gumagamit; ~70% higit pang mga PR ang na-merge bawat linggo; halos lahat ng PR ay awtomatikong na-rebyu). Ang panlabas na literatura sa mga LLM coding assistant ay nagpapakita ng makabuluhan ngunit nakasalalay sa konteksto na mga pag-unlad:

• GitHub/Microsoft RCTs at mga pag-aaral sa field ay nagpapakita ng mas mabilis na oras ng pagkumpleto, pinahusay na kasiyahan, at nasusukat na pagtaas ng output, na may pagkakaiba sa antas ng karanasan at mga uri ng gawain. (The GitHub Blog)
• Mga pag-aaral na akademiko (ACM EICS; arXiv surveys) ay nagdodokumento ng pagtitipid sa oras, nabawasang paghahanap ng code, at pinalawak na saklaw ng "kung ano ang posible," habang nag-iingat sa labis na pag-asa at pagkakaiba-iba sa mga developer. (ACM Digital Library)
• Pananaliksik sa polisiya/industriya (BIS working paper) ay natuklasan ang higit sa 50% pagtaas ng output para sa mga tiyak na setting ngunit mas malalaking pagtaas sa mga junior; ang mga senior ay mas kaunti ang nakukuha sa raw na bilis ngunit maaaring makinabang sa throughput ng pagsusuri. (Bank for International Settlements)

Pangunahing punto: Asahan ang tunay na kita kung (a) pipiliin mo ang tamang mga profile ng gawain (refactors, pagsulat ng mga pagsusulit, paglipat ng boilerplate, mga mungkahi sa PR), (b) i-instrumento ang daloy ng trabaho, at (c) ayusin ang mga pagsusuri upang magamit ang nakabalangkas na mga output ng Codex. (arXiv)

Mga konsiderasyon sa kalidad at panganib (pragmatiko, hindi nakakatakot)

Dalawang kategorya ang nangingibabaw:

1. Pagkakatama ng code at seguridad. Patuloy na natutuklasan ng mga panlabas na pagsusuri (hal., mga pagsusuri na Veracode-style) ang hindi‑mababaw na mga pagkakamali sa mga AI-generated na code, lalo na sa paligid ng input validation at injection defense. Ang pagbibigay-diin ng Codex sa pagsusuri/pag-refactor ay nakaka-kontra sa ilan dito sa pamamagitan ng pagdaragdag ng mga pagsusuri at mga paliwanag sa pagkakaiba, ngunit dapat mong panatilihin ang iyong SAST/DAST at mga patakaran na gate. Tratuhin ang Codex bilang otomatikong unang hakbang, hindi ang huling linya ng depensa. (TechRadar)
2. Pagkakasya sa operasyon. Kung ang Codex ay nagbubukas ng mga PR na hindi na-triage, maaari kang lumikha ng ingay. Gamitin ang SDK upang ikabit ang Codex sa pre‑PR validation (hal., test-min coverage, lint gates) at upang limitahan o i-batch ang mga mababang-panganib na pagbabago.

Admin, pamamahala, at analytics (kung ano ang mahalaga sa mga lider)

Ipinapakita ng GA ang mga view ng admin ng workspace: mga paghihigpit sa kapaligiran, usage analytics, at monitoring. Mula sa perspektibo ng rollout, nangangahulugan ito na maaari kang mag-pilot gamit ang isang bounded repo set, mangolekta ng mga sukatan ng kinalabasan ng gawain (tagumpay/pagkabigo, rework rates), at mag-scale ayon sa polisiya. Dapat mag-instrument ang mga lider:

• Throughput: PRs/engineer/linggo; cycle time; review latency.
• Kalidad: post-merge regressions; mga pagbabago sa coverage ng pagsusulit; mga natuklasang kahinaan bawat KLOC.
• Pag-ampon at kasiyahan: mga aktibong araw, pagsisimula/pagtatapos ng gawain; developer NPS; "time to first value."

Ipinoposisyon ng OpenAI ang mga dashboard na ito bilang bahagi ng kwento ng enterprise readiness ng Codex; ang independiyenteng coverage sa DevDay ay nagbibigay-diin na ang Codex ay ngayon ay isang team tool, hindi lamang isang indibidwal na katulong.

Pagpepresyo, access, at mga pattern ng pag-ampon

Ipinapakita ng mga materyales ng OpenAI ang pag-access sa Codex sa pamamagitan ng mga plano ng ChatGPT, na may kakayahan ang mga Business/Enterprise na bumili ng karagdagang paggamit. Mula sa lens ng pag-aampon, pabor ito sa mga rollout na mula sa itaas pababa (ang mga admin ng workspace ang nagko-configure ng mga patakaran, repos, at analytics) na sinasamahan ng sigla mula sa ibaba pataas (maaaring gamitin ng mga developer ang CLI/IDE sa unang araw). Ang dual na galaw na ito ay nakakatulong sa mga piloto na mag-scale kung maipapakita mo ang tagumpay sa ilang piling repos bago palawakin.

Paano suriin ang Codex (nang hindi nagsusulat ng linya ng code dito)

Para sa isang pagsubok sa enterprise, tukuyin ang tatlong uri ng gawain at tatlong tagumpay na layunin:

• Mga Arketipo: (1) Refactor at patibayin (hal. ilipat ang auth middleware + magdagdag ng mga pagsubok), (2) Pagsusulat ng pagsubok para sa mga legacy module, (3) Katulong sa PR review para sa isang serbisyong may mataas na churn.
• Mga Gate: (a) Pagbawas ng oras ng siklo ≥30% na may matatag na post-merge regressions, (b) Pagbaba ng pagkaantala sa pag-review ≥25% na may katumbas na kasiyahan ng reviewer, (c) Pagbago ng coverage +10% sa mga target na module.

Gamitin ang SDK ng Codex upang i-standardize ang mga prompt/patakaran upang maging reproducible ang pagsubok at hindi nakasalalay sa mga power-user lamang ang mga resulta. Randomize kung aling mga team ang magkakaroon ng access muna kung maaari, at magpatakbo ng isang shadow period kung saan ang Codex ay nagmumungkahi ng mga pagbabago ngunit ang mga tao ay sumusulat pa rin ng sarili nilang mga ito; ihambing ang mga resulta. Suportahan ito ng mga survey sa karanasan ng developer at mga pag-scan sa kalidad ng code.

Epekto sa organisasyon: kung saan "lumalapag" ang Codex sa iba't ibang topolohiya ng team

• Platform engineering. Nagmamay-ari ng SDK integration, mga environment image para sa cloud sandbox, at mga policy gate; nag-aayos ng mga template ng gawain (hal. "ligtas na palitan ang isang framework," "bumuo ng nawawalang mga pagsusulit").
• Feature teams. Gumamit ng Slack + IDE flows; tratuhin ang Codex bilang default na PR reviewer at refactor accelerator.
• QA/SE teams. Umangkas sa Codex para sa test generation, diagnosis ng flaky test, at awtomasyon ng triage.
• Seguridad. Isama ang static scans sa mga loop ng Codex; kailangan ng risk rationale sa mga PR na may kinalaman sa sensitibong mga module.

Sa praktika, inilipat ng Codex ang pagsisikap mula sa keystrokes patungo sa orchestration at review; madalas na unang nakikinabang ang mga baguhan (pinabilis na trabahong pangkamay), habang ang mga senior ay nakikinabang sa nabawasang pasanin sa pag-review at mas mabilis na mga pagbabago sa arkitektura. Ito ay kahalintulad ng mga resulta na nakikita sa mas malawak na pananaliksik sa LLM assistant. (Bangko para sa Pandaigdigang Kasunduan)

Ang kompetitibong tanawin (konteksto, hindi isang tsart ng paghahambing)

Ipinapakita ng coverage ng press at analyst ang Codex GA bilang bahagi ng mas malawak na karera upang gawing mainstream ang agentic coding. Binibigyang-diin ng mga independiyenteng outlet ang embedded agents (hindi lamang IDE autocomplete), mga workflow na Slack-native, at enterprise governance—ayon sa estratehiya ng OpenAI na makipagtagpo sa mga developer kung saan sila karaniwang nagkokolaborate. Ang kahalagahan ay hindi lamang sa pagpapahusay ng mga mungkahi sa code; ito ay ang trabaho sa software ay nagiging delegable sa iyong mga kasalukuyang tool. (InfoQ)

6/12/24-buwang pananaw

6 na buwan: "Kasamang pangkat para sa pagsusuri." Asahan ang tuloy-tuloy na pag-unlad sa mga kakayahan sa pagsusuri: mas mayamang mga paliwanag sa pagkakaiba, mga anotasyon sa panganib, at mas mahigpit na mga kawit sa CI (hal., pagbuo ng mga nabigong pagsusuri na naglalabas ng mga isyu). Ang Slack surface ay malamang na makakuha ng mga naka-template na gawain ("@Codex suriin ang mga hindi maaasahang pagsusuri sa serbisyo X"). Bantayan ang mga case study na sumusukat sa pagbagsak ng tagal ng pagsusuri at mga pagtaas sa saklaw.

12 buwan: "Pag-refactor sa malawakang saklaw." Patuloy na pinapabuti ng GPT-5-Codex ang mga pag-refactor na tumatawid sa iba't ibang repo at multi-module. Ang mga enterprise ay nag-iistandardisa ng mga sandbox na imahe at mga guardrails; isinasagawa ng Codex ang malawakang mga migrasyon (pagtaas ng framework, pagbabago sa patakaran ng API) sa ilalim ng mga template ng patakaran na may pag-apruba ng tao. Asahan ang pinag-iisang ebidensya mula sa mga pag-aaral sa larangan na nagpapatunay na ang mga pagtaas sa throughput ay nagpapatuloy kapag ang mga gawi ay tumitibay sa paligid ng mga PR na ginawa ng ahente.

24 buwan: "Agentic SDLC primitives." Nagiging first-class actors ang Codex (at mga katulad nito) sa mga SDLC tools: pamamahala ng trabaho, pagtugon sa insidente, at pagkontrol ng pagbabago. Ang ekonomikong pananaw ay lumilipat mula sa "oras na natipid kada gawain" patungo sa "saklaw na maaari na naming tugunan": pagtanggal ng hindi nagagamit na code sa mga monorepos, kampanya sa pagbawas ng test debt, tuloy-tuloy na kalinisan ng dependency. Asahan ang procurement na hihingi ng agent SLOs at evidence-based ROI—magiging pamantayan ang mga dashboard.

Praktikal na playbook para sa pag-aampon (checklist ng lider)

1. Piliin ang tamang repos. Magsimula sa mga serbisyo na may magagandang pagsusulit at madalas, mababang-panganib na pagbabago; iwasan ang mga kumplikadong legacy modules sa unang 30 araw.
2. Tukuyin ang tatlong template ng gawain. "Refactor + pagsusulit," "Bumuo ng nawawalang pagsusulit," "Pagsusuri ng PR na may rason." I-encode ang mga ito sa pamamagitan ng SDK upang maging consistent ang paggamit.
3. Suportahan ang mga resulta. Baseline cycle time, PR count, review latency, coverage; subaybayan ang pagbabago lingguhan. Gamitin ang admin dashboards para sa visibility.
4. Panatilihin ang iyong mga gate. SAST/DAST, mga pag-apruba para sa kategorya ng panganib, at pag-apruba ng may-ari; hindi inaalis ng AI ang patakaran. (TechRadar)
5. Planuhin ang pamamahala ng pagbabago. Magbigay ng mga sesyon ng pag-enable; ipares ang mga senior sa mga junior para makamit ang mabilis na tagumpay nang hindi nawawala ang mga pamantayan. Ipinapakita ng panlabas na pananaliksik na ang mga benepisyo sa produktibidad ay nakukuha sa paglipas ng panahon at pagsasanay. (GitHub Resources)

Mga Madalas na Itanong (maikli)

• Papalitan ba ng Codex ang aking IDE assistant? Hindi eksakto—Ang Codex ay sumasaklaw sa IDE, CLI, Slack, at cloud na may iisang ahente. Maraming mga koponan ang gumagamit ng parehong magaan na autocomplete at ang workflow agent ng Codex.
• Kailangan ba natin ng GPT‑5‑Codex? Ito ang default para sa pinakamahusay na resulta; pinapayagan din ng GA materials ang ibang mga modelo kung naaangkop. Suriin batay sa iyong halo ng gawain.
• Paano tayo magbabadyet? Magsimula sa ilalim ng ChatGPT Business/Enterprise entitlements; bumili ng karagdagang paggamit habang pinatutunayan ang mga piloto.

Konklusyon

Ang GA moment ng Codex ay hindi gaano tungkol sa isang tampok kundi tungkol sa isang yunit ng trabaho na dumadaloy sa iyong mga kasalukuyang kasangkapan sa tulong ng isang AI agent na maaaring magplano, mag-edit, mag-test, at mag-review—pagkatapos ay ibabalik ang malinis na artifacts para tanggapin ng mga tao. Ang integrasyon ng Slack ay nagpapababa ng hadlang sa pamamahala, ang SDK ay nagbibigay-daan sa mga platform teams na gawing produkto ang mga agent workflows, at ang admin/analytics ay nagbibigay sa mga lider ng visibility na kanilang hiniling. Ang base ng pananaliksik at ang sarili nitong mga internal na sukatan ng OpenAI ay nagpapahiwatig na may mga tunay na pag-unlad na makakamit—sa kondisyon na piliin mo ang tamang gawain, panatilihin ang iyong mga quality gates, at i-instrumento ang mga kinalabasan. Kung ang susunod na taon ay magdadala ng mas mapaniniwalaang mga case study, malamang na babalikan natin ang GA na ito bilang ang punto kung saan ang "AI na nagsusulat ng code" ay naging "AI na tumutulong sa pagpapadala ng software."

Mga Sanggunian at karagdagang pagbasa (napili)

• OpenAI. "Magagamit na ngayon ang Codex." (GA announcement: Slack, SDK, admin tools; internal adoption metrics).
• OpenAI. Pahina ng produkto ng Codex. (Mga Surface, pagpepresyo/access sa pamamagitan ng mga plan ng ChatGPT).
• OpenAI. "Pagpapakilala ng mga pag-upgrade sa Codex." (Pagiging available ng GPT‑5‑Codex at mga tala ng modelo).
• InfoQ. "Naglabas ang OpenAI ng GPT‑5‑Codex…" (Pokus sa refactoring, pagsusuri ng code). (InfoQ)
• SiliconANGLE. Pag-uulat ng DevDay. (Konteksto: app SDK, naka-embed na mga ahente). (SiliconANGLE)
• Constellation Research. Tala ng analyst sa DevDay. (Pag-frame ng stack: Apps SDK, AgentKit, Codex GA). (Constellation Research Inc.)
• Wired & The Verge. Pag-uulat ng DevDay. (Pag-frame ng platform at konteksto ng distribusyon). (wired.com)
• Pananaliksik ng GitHub/Microsoft at mga pag-aaral sa larangan sa mga LLM assistants (RCTs, pag-aaral ng enterprise, mga timeline ng epekto). (The GitHub Blog)
• BIS Working Paper. Eksperimentong larangan sa gen‑AI at produktibidad (mga pagkakaiba ng junior vs senior). (Bank for International Settlements)
• Mga akademiko at industriya na pag-aaral sa LLMs sa pagsusuri ng code at SDLC. (arXiv)
• Pahayag ng seguridad/kalidad na kinatawan ng literatura. (TechRadar)