Сразу подчеркну: это личный опыт человека, который просто решил попробовать инструмент без сильных знаний в программировании, но с большим желанием закрыть потребности в реализации личных проектов.
Про ИИ-ассистентов уже не раз писали и ещё не раз напишут — как с положительной, так и с отрицательной стороны. Про OpenClaw с его постоянными обращениями к LLM, которая прилично расходует токены, и про Claude Code в этой статье речи не будет, поскольку тестирование проводилось именно на основе продукта от OpenAI.
Итак, если у вас уже есть Plus подписка на GPT, то вам сюда.
Как проходила работа над проектами ранее: в отдельном проекте в GPT создавался чат, в котором обсуждался определённый проект, написанный, например, на Python. Если возникали какие-либо ошибки — я сразу писал в чат ошибку и мы вместе пытались решить эту проблему, это занимало много времени, причём мне приходилось постоянно быть посредником между проектом и GPT.
Что же позволяет делать Codex:
Он сам смотрит весь проект, запускает код, обнаруживает ошибки, сам их исправляет и заново запускает. Это же гениально! Дать нейросети доступ к твоему железу и сказать: хочу чтобы работало так-то так-то. И Codex это сделает. Не факт, что за один запрос вы сможете создать именно то, что изначально хотели, но в этом и прелесть: Codex держит в контексте файлы проекта, находит то, что нужно исправить и сам исправляет то, что требует пользователь.
Вы скажете: «уу, это же вайб кодинг, а как же потом править проект, полностью сгенерированный нейросетью?» А я вам отвечу: если вы хотите разбираться в коде проекта: пожалуйста, спросите у Codex то, что непонятно. Но можно и без этого: просто просить Codex изменять проект точечно, без прямого участия вас как редактора кода.
За несколько недель использования Codex скрипт проекта ни разу не уходил в ошибку, возникали шереховатости в дизайне веб-интерфейса, что-то работало не так, как хотелось изначально… Но в целом к конечному результату удалось прийти, об этом будет написана статья здесь, либо в РИНЦ.
Как скачать?
Очень просто, переходите на оф. сайт Open AI и ставите exe-шник: https://openai.com/ru-RU/codex/
Какие можно использовать настройки?
При первых запросах Codex вас будет часто просить разрешить то или иное действие и вы можете оставить взаимодействие на таком уровне, но вся прелесть этого агента именно в автономной работе, поэтому иногда (под контролем) давал полный доступ, чтобы для некоторых команд Codex запускал сам. И это ничего не сломало. Если вы являетесь уверенным пользователем ПК, то под вашим контролем Codex может полностью создавать, тестировать код и подключать различные программы к проекту.
Опыт в создании локального проекта
Приведу свой пример: для своих нужд мне необходимо было создать связку Whisper (модель автоматического распознавания речи), LM Studio с парой локальных нейросетей и сервер Flask. Всё разумеется сначала настраивалось отдельно, затем Codex сам формировал связи, тестировало соединение, поднимал и опускал сервер flask. При этом полноценный доступ к проекту у меня был, но Codex сам в фоне запускал скрипты на Python, используя как я понял команды в PowerShell.
Затем возникла потребность в контроле всей этой паутины приложений: часть проекта была помещена в контейнеры Docker, часть осталась как есть. И чтобы запускать всё и сразу был создан .bat файл, который автоматически поднимает Docker c сервером Whisper, LM Studio, загружая необходимые мне LLMки и поднимает flask. То есть с моими задачами Codex справился на ура.
Разумеется, в коде может быть много дыр в безопасности, есть что можно было проще реализовать, оптимизировать, но стоит ли себя обманывать? Кто бы мне сделал такой проект, который связывает столько различных приложений, да еще и под моё конкретное железо? Codex с подпиской 20$ в месяц здесь является однозначным ответом.
Оптимизация древнего железа
Лежал у меня без дела ультрабук 2020 года, 8Гб ОЗУ, Ryzen 3500u. Чувствовал, задыхается малой. По загрузке на процессор в диспетчере задач стояло 65-70% в простое. Особо не заморачиваясь, решил поставить Codex на него, дать полный доступ и спросить: что же не так, попробуй исправить, без удаления файлов.
Первой итерацией удалось убрать дюжину приложений, которые стояли в автозагрузке — можно сказать, что Codex справился.
Codex также смог проверить состояние батареи:
Далее для более детального анализа состояния системы Codex открывал CrystalDiskInfo (программу для оценки состояния SSD и не только), получил отчёт и выгрузил мне в формате html, вместе с состоянием батареи.
В итоге модель GPT 5.5 Medium посоветовала заменить термопасту, почистить охлаждение от пыли и освободить пространство, а уже потом думать либо о дальнейшей оптимизации, откату на Windows 10, либо замене на более производительный ноут. Чётко и по делу.
А что думаете вы, насколько Codex помог вам в работе, повседневности? Пишите в комментариях 🙂
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1057248/