Jeszcze niedawno praca programisty polegała głównie na ręcznym pisaniu kodu, analizie błędów i żmudnym testowaniu. Dziś coraz częściej zadajemy sobie pytanie: czy muszę to robić sam? OpenAI, twórcy GPT i ChatGPT, pokazują, że odpowiedź brzmi: niekoniecznie. Ich najnowsze dzieło – Codex – to coś znacznie więcej niż kolejne narzędzie wspomagające pisanie kodu. To początek rewolucji, którą twórcy nazywają vibe coding.
Co kryje się za tym pojęciem? To nowy sposób pracy, w którym programista przestaje być jedynym wykonawcą. Zamiast tego zleca zadania, nadzoruje, przegląda i deleguje. Codex to agent – inteligentny współpracownik działający w chmurze – który potrafi samodzielnie analizować kod, sugerować poprawki, pisać testy, a nawet znajdować błędy, o których nikt wcześniej nie wiedział. To ogromny krok w stronę automatyzacji programowania na zupełnie nowym poziomie.
Ta zmiana nie pojawiła się znikąd. Codex to kolejny etap ewolucji, która zaczęła się od prostych uzupełniaczy kodu, takich jak GitHub Copilot. Wtedy były to jeszcze narzędzia przypominające inteligentne autouzupełnianie. Teraz mamy do czynienia z pełnoprawnym agentem programistycznym, który może działać niezależnie – a nawet delegować zadania… innym agentom.
To nie tylko zmiana technologiczna. To zmiana filozofii pracy. Przejście od pisania kodu linijka po linijce, do pracy zadaniowej, rozproszonej i współdzielonej z maszyną, która rozumie kontekst, strukturę repozytorium, a nawet nasze cele jako zespołu.
OpenAI przyspiesza: przejęcie Windsurf i premiera nowego codex-1
OpenAI nie zwalnia tempa. Zaledwie chwilę po ogłoszeniu planu przejęcia startupu Windsurf za imponujące 3 miliardy dolarów, firma pokazuje światu nowy system Codex – i to nie byle jaki. To już nie jest ten sam Codex, który znamy z 2021 roku. Tym razem mamy do czynienia z zupełnie nowym modelem: codex-1.
Nowy Codex nie tylko działa szybciej i skuteczniej. Jest przede wszystkim trenowany stricte do kodowania – nie jako uogólniony model językowy, ale jako specjalistyczne narzędzie stworzone z myślą o konkretnym zadaniu: pracy z kodem w profesjonalnym środowisku. To oznacza lepsze rozumienie struktury projektów, większą dbałość o styl, spójność commitów, unikanie zbędnych komentarzy czy przypadkowych zmian, które tak często przeszkadzają w pracy z modelami ogólnego przeznaczenia.
Co ciekawe, właśnie przejęcie Windsurf może być jednym z elementów tej układanki. Startup rozwijał własną infrastrukturę agentów i środowisk wykonawczych, co może bezpośrednio zasilić ambicje OpenAI w kierunku bardziej autonomicznych i skalowalnych systemów kodujących. Taki ruch wskazuje, że OpenAI nie tylko rozwija modele, ale również buduje całe ekosystemy narzędzi, które mają wspierać nową jakość pracy z AI.
Codex-1 to nie tylko lepszy model – to fundament dla zdalnych agentów programistycznych, którzy mogą pracować równolegle, testować zmiany, przeszukiwać repozytoria i… podejmować własne decyzje. To ogromny przeskok jakościowy – i, być może, zwiastun tego, jak będzie wyglądała przyszłość inżynierii oprogramowania.
Co potrafi Codex?
Na pierwszy rzut oka Codex może wyglądać jak kolejny chatbot do kodowania. Ale wystarczy kilka minut pracy z systemem, by zrozumieć, że to coś znacznie więcej. Codex to agent programistyczny działający w chmurze, który może jednocześnie wykonywać wiele zadań – analizować kod, szukać błędów, refaktoryzować fragmenty, pisać testy i generować propozycje kolejnych działań. A wszystko to w tle, równolegle, bez angażowania użytkownika.
Każdy agent uruchamiany przez Codex działa w odizolowanym środowisku – z własnym systemem plików, pamięcią, procesorem i ograniczoną siecią. Dzięki temu użytkownik może zlecać wiele zadań naraz, np. „znajdź błąd w repozytorium”, „napraw literówki”, „wyjaśnij strukturę projektu nowej osobie w zespole” – a Codex po prostu… to robi. W międzyczasie można wrócić do Slacka, odpisać na maile albo po prostu pójść na lunch.
Od prostych zadań po proaktywność
Jednym z najciekawszych aspektów działania Codexa jest jego proaktywność. Użytkownik może nie tylko zadawać konkretne pytania, ale także określić cel – na przykład: „chcę, żeby ten kod był łatwy w utrzymaniu i wolny od błędów” – a agent sam przeanalizuje repozytorium i zaproponuje zadania do wykonania, które pomogą ten cel osiągnąć. I to nie byle jakie zadania – Codex omija popularne, oczywiste „todo” z komentarzy i skupia się na rzeczach, o których programista mógł nie pomyśleć: niebezpieczne wartości domyślne, niespójne timeouty, literówki w nazwach zmiennych czy brak walidacji danych.
Autonomia i kontekst
Codex wie, jak wygląda repozytorium, potrafi poruszać się po jego strukturze, uruchamiać testy, sprawdzać linty, formatować kod i nawet odczytywać wskazówki z pliku agents.md, w którym można zdefiniować styl commitów, strukturę PR-ów czy nawet ASCII-art do terminala. To sprawia, że agent nie tylko pisze kod – on rozumie kontekst zespołu i projektu, w którym się znajduje.
Demo: Jak działa Codex w praktyce
Aby naprawdę zrozumieć możliwości Codexa, warto zobaczyć go w akcji. W prezentacji zespołu OpenAI pokazano, jak wygląda współpraca z tym agentem na żywym kodzie – i trzeba przyznać, że robi to ogromne wrażenie. Wszystko odbywa się przez wygodny interfejs webowy, w którym użytkownik wybiera repozytorium, a następnie zleca konkretne zadania. Resztą zajmuje się Codex.
Trzy zadania startowe
Po uruchomieniu agenta użytkownik może wybrać jedno z trzech domyślnych zadań:
- Wyjaśnij strukturę projektu – idealne dla nowych osób w zespole.
- Znajdź i napraw błąd – bo jak wiadomo, błędy są zawsze.
- Zaproponuj działania, które warto wykonać – Codex sam analizuje kod i sugeruje zmiany.
Wszystkie te zadania są wykonywane równolegle przez niezależne instancje Codexa, które działają w tle, nie obciążając komputera użytkownika. W międzyczasie można dodać kolejne zlecenia – np. „znajdź literówki i popraw je” albo „ustandaryzuj timeouty”.
Samodzielność i inicjatywa
W jednym z przykładów Codex sam wykrył problem z niestabilnym timeoutem (raz było to 60 sekund, innym razem 120), zaproponował ujednolicenie i… sam przypisał sobie to zadanie. Co więcej, agent nie tylko zmienił wartość – ale też utworzył test, uruchomił go, sprawdził czy przeszedł, sformatował kod, wykonał commit i przygotował pull request. Wszystko bez konieczności dotykania klawiatury przez człowieka.
Debugowanie z klasą
W innym przykładzie agent otrzymał zgłoszenie błędu od użytkownika. Okazało się, że system CLI źle radzi sobie z nazwami plików zawierającymi znaki specjalne. Codex najpierw zapoznał się z plikiem agents.md, w którym opisano strukturę repozytorium i sposób uruchamiania testów, a następnie samodzielnie zreprodukował błąd, pisząc skrypt testowy i uruchamiając CLI. Po znalezieniu problemu zaproponował poprawkę, napisał test regresyjny, przeszedł przez style-checki i przygotował pełną dokumentację swoich działań.
Co wyróżnia Codex na tle innych narzędzi
Codex to nie tylko kolejna nakładka na GPT czy ulepszony edytor kodu. To całkowicie nowy typ narzędzia – agent programistyczny z prawdziwego zdarzenia, działający w pełni autonomicznie, z własnym środowiskiem i dostępem do szeregu narzędzi deweloperskich. Ale co tak naprawdę odróżnia go od innych rozwiązań?
Izolowane środowiska z pełną kontrolą
Każde zadanie wykonywane przez Codexa uruchamiane jest w tzw. mikro-VM, czyli izolowanym środowisku uruchomieniowym. To znaczy, że agent dostaje własny system plików, przydzielone zasoby CPU i pamięci, odpowiednie zmienne środowiskowe, dostępne zależności i polityki sieciowe. Dzięki temu Codex może działać jak prawdziwy członek zespołu – nie tylko czytać i pisać kod, ale też go uruchamiać, testować i analizować jego działanie w warunkach zbliżonych do produkcyjnych.
Uczenie przez doświadczenie
Zamiast bazować wyłącznie na statycznych danych, Codex trenowany był za pomocą techniki end-to-end reinforcement learning. Oznacza to, że uczył się kodować, debugować, testować i commitować w realistycznym środowisku – dokładnie tak, jak robią to ludzie. Z biegiem czasu nauczył się nawet wykorzystywać techniki takie jak print-debugging, tworzyć testy regresyjne czy odczytywać semantykę plików README i instrukcji projektowych. Wszystko po to, by zachowywać się jak samodzielny i skuteczny inżynier.
Konfigurowalność i „osobowość” agenta
Codex potrafi dostosować się do stylu zespołu, m.in. dzięki plikowi agents.md. To coś w rodzaju zestawu wytycznych i instrukcji, w których można określić m.in.:
- jak powinny wyglądać commit messages,
- jakie są konwencje nazewnictwa,
- jak uruchamiać testy,
- a nawet… jakie ASCII-arty mają się wyświetlać w terminalu.
Dzięki temu Codex nie tylko „wie”, jak działa kod – wie też, jak pracuje zespół, do którego został przydzielony. To właśnie ten poziom dostosowania i rozumienia kontekstu odróżnia go od klasycznych narzędzi AI do programowania.
Nowy sposób pracy programisty
Codex zmienia nie tylko sposób, w jaki kod jest pisany. Zmienia też rolę samego programisty. W tradycyjnym modelu to człowiek musiał wymyślać, pisać, testować i poprawiać kod. Teraz coraz częściej to Codex wykonuje większość tych zadań, a my… zarządzamy procesem.
„It’s a coworker, it’s an intern, it’s a mentor, it’s a pair programmer — and all of these at once.”
Zamiast pisać – deleguj
W praktyce praca z Codexem przypomina bardziej zarządzanie zespołem agentów niż klasyczne programowanie. Użytkownik zleca zadanie – np. „popraw literówki w repozytorium” albo „przygotuj test do zgłoszonego błędu” – i Codex po prostu zaczyna działać. Można zlecić jedno, trzy, albo dziesięć zadań na raz – agenci pracują równolegle, w odizolowanych środowiskach. I co najważniejsze: nie trzeba czekać. Codex działa w tle, a my wracamy do swoich obowiązków.
To zupełnie nowy model pracy: asynchroniczna współpraca z AI, która pozwala na znacznie większą efektywność. Drobne poprawki, które kiedyś zajmowały 30 minut, Codex wykonuje w 2–3 minuty – z testami, commitami i dokumentacją.
Przegląd zamiast pisania
Wielu inżynierów OpenAI zwraca uwagę na to, że ich rola się zmieniła: zamiast samodzielnie pisać kod, coraz częściej przeglądają zmiany wykonane przez Codexa. I co ciekawe – ten model jest skuteczniejszy niż można by się spodziewać. Codex potrafi nie tylko stworzyć funkcjonalne rozwiązanie, ale też:
- napisać test i potwierdzić jego przejście,
- wyjaśnić w czytelny sposób, co zostało zmienione i dlaczego,
- pokazać, na jakiej podstawie podjął daną decyzję (cytując fragmenty kodu, które analizował).
To poziom przejrzystości, którego często… nie mamy nawet w pracy z ludzkimi kolegami. Dla wielu użytkowników to właśnie ta transparentność buduje zaufanie do Codexa jako narzędzia – i współpracownika.
Codex CLI – lokalny agent zawsze pod ręką
Oprócz chmurowych agentów Codex OpenAI udostępniło również wersję lokalną: Codex CLI. To narzędzie, które można uruchomić bezpośrednio na swoim laptopie, z poziomu terminala. Działa ono w trybie synchronizowanym – jako towarzyszący programista, z którym można prowadzić dialog w czasie rzeczywistym, krok po kroku wspólnie rozwijając kod.
Codex CLI daje użytkownikowi pełną kontrolę nad lokalnym środowiskiem i umożliwia szybkie, interaktywne sesje kodowania. Idealnie sprawdza się przy eksperymentach, szybkich poprawkach i codziennej pracy developerskiej. To także świetne uzupełnienie dla agentów chmurowych, którzy działają asynchronicznie w tle – OpenAI zapowiada, że docelowo te dwa sposoby pracy będą się płynnie łączyć, pozwalając np. rozpocząć zadanie lokalnie, a dokończyć je w chmurze jednym poleceniem.
Codex CLI ma już swoją wersję mini-modelu, który można zainstalować lokalnie, oraz wsparcie dla logowania przez konto ChatGPT, co ułatwia rozpoczęcie pracy nawet mniej technicznym użytkownikom.
Codex jako zwiastun AGI
Choć Codex jest zaprojektowany jako narzędzie programistyczne, wiele jego cech przywodzi na myśl coś znacznie bardziej ambitnego: pierwsze praktyczne formy ogólnej sztucznej inteligencji (AGI). To już nie jest tylko model przetwarzający tekst – to system, który działa w złożonym środowisku, realizuje cele, samodzielnie podejmuje decyzje i potrafi uczyć się na bazie doświadczeń.
Wzorce zachowań jak u człowieka
Codex nie tylko pisze kod. On rozumie, dlaczego coś działa lub nie działa. Potrafi odtworzyć błąd, napisać test, sprawdzić go, poprawić własną implementację, a następnie upewnić się, że naprawa zadziałała. To pełna pętla inżynierska, wykonywana samodzielnie przez agenta AI – bez „trzymania za rękę”, bez podpowiedzi krok po kroku.
Co więcej, Codex zna dobre praktyki programistyczne. Wie, że kod powinien być modularny, testowalny, zgodny ze stylem zespołu. A jeśli środowisko zostało dobrze skonfigurowane, potrafi działać niemal identycznie jak doświadczony inżynier: logicznie, przewidywalnie, efektywnie.
Zdalny współpracownik, mentor i pomocnik
Codex nie jest tylko narzędziem. W zależności od potrzeb może pełnić różne role:
- Współpracownik, który samodzielnie realizuje zadania z backlogu.
- Intern, któremu delegujemy drobne poprawki i zadania porządkowe.
- Mentor, który potrafi wyjaśnić strukturę kodu nowej osobie w zespole.
- Asystent, który kończy za nas zadanie, gdy wychodzimy na lunch.
Dla wielu osób pracujących nad Codexem to coś więcej niż AI-asystent. To system, który zaczyna przypominać pierwsze przebłyski ogólnej sztucznej inteligencji. Jak ujął to Greg Brockman, prezes OpenAI:
„It’s starting to feel much more like the interface that we’re going to see for a real AGI.”
Właśnie w tym połączeniu elastyczności, samodzielności i zrozumienia kontekstu Codex wykracza poza dotychczasowe ramy narzędzi programistycznych. To nie tylko pomocnik – to zwiastun nowej ery. Jeśli AGI ma mieć formę, z którą będziemy pracować na co dzień, bardzo możliwe, że właśnie ją zobaczyliśmy.
Dla kogo jest dostępny Codex i gdzie można z niego korzystać?
Nowy Codex – wraz z modelem codex-1 i agentami działającymi w chmurze – jest od teraz dostępny dla użytkowników ChatGPT w wersjach Pro, Enterprise oraz Teams. Oznacza to, że osoby posiadające subskrypcję ChatGPT Pro (czyli płatny dostęp do GPT-4) mogą już dziś rozpocząć pracę z agentami Codexa bez dodatkowych opłat. W przyszłości planowane jest rozszerzenie dostępności na użytkowników ChatGPT Plus oraz środowisk edu.
Dostęp do Codexa odbywa się przez ChatGPT w przeglądarce – nie trzeba nic instalować, a wszystkie zadania agentów uruchamiane są w chmurze OpenAI. Dzięki temu Codex nie obciąża lokalnego komputera i może działać niezależnie, nawet jeśli użytkownik korzysta z telefonu lub przegląda Slacka. To podejście sprawia, że Codex idealnie wpisuje się w nowoczesny, rozproszony styl pracy zespołów programistycznych.
