Inovasi terbaru OpenAI, agen AI Codex, memperkenalkan pendekatan baharu kepada pengekodan – persekitaran “vibe-coding” yang dikuasakan oleh antara muka seperti ChatGPT. Walaupun konsepnya mungkin pada mulanya kelihatan seperti gimik, keupayaan agen Codex baharu adalah sangat mengagumkan.
OpenAI telah melabelkan Codex sebagai pratonton penyelidikan, yang menunjukkan bahawa ia masih dalam pembangunan aktif. Pada masa ini, ia boleh diakses oleh pelanggan ChatGPT Pro, Enterprise, dan peringkat Team, dengan rancangan untuk melanjutkan ketersediaan kepada pengguna Plus dan Edu dalam masa terdekat.
Menurut pengumuman OpenAI, nama Codex telah dikaitkan dengan alat pengekodan yang berkembang sejak 2021. Dalam perbincangan ini, “Codex” merujuk kepada versi yang baru diumumkan.
Codex berada di pelayan OpenAI dan berintegrasi dengan repositori GitHub. Demonstrasi menunjukkan bahawa Codex berfungsi sebagai pengatur cara tambahan dalam pasukan.
Ia boleh diarahkan untuk menyelesaikan satu siri pepijat dan melaksanakan tugas mengikut kesesuaian. Ia juga mendapatkan kelulusan untuk pengubahsuaian kod, walaupun ia kelihatan mampu mengubah suai kod secara autonomi.
Codex boleh menganalisis dan mengubah suai kod, mengenal pasti masalah tertentu, menunjukkan bidang untuk penambahbaikan, dan melaksanakan tugas pengekodan dan penyelenggaraan lain. Setiap tugas memulakan persekitaran maya baharu, membolehkan AI mengendalikan segala-galanya daripada konsep dan reka bentuk hingga ujian unit.
Anjakan Paradigma dalam Pengekodan
Ini menandakan anjakan tulen dalam paradigma pengekodan. Bantuan pengekodan AI yang lebih awal terutamanya melibatkan ciri autolengkap, menjana secara automatik baris atau blok kod berdasarkan kod sedia ada.
Teknologi telah berkembang sehingga AI boleh menulis atau menyahpepijat segmen kod kecil. Ini ialah aspek yang saya amat berminat mengenai ujian pengaturcaraan ZDNET.
Satu lagi peranan untuk AI ialah analisis keseluruhan sistem. Baru-baru ini, saya meneroka alat Penyelidikan Mendalam baharu yang boleh menyahbina seluruh asas kod dan memberikan ulasan dan cadangan kod.
Codex kini mencapai titik di mana keseluruhan tugas pengaturcaraan boleh diamanahkan kepada AI dalam awan, sama seperti mewakilkan tugas kepada pengatur cara lain dalam pasukan atau pengatur cara junior yang mempelajari penyelenggaraan kod.
OpenAI menerangkan ini sebagai “Pembangunan perisian asli Agen, di mana AI bukan sahaja membantu anda semasa anda bekerja tetapi mengambil kerja secara bebas.”
Video pelancaran menunjukkan keupayaan Codex untuk mengurus berbilang tugas secara serentak, setiap satunya beroperasi dalam persekitaran maya terpencil yang berasingan.
Pengatur cara memberikan tugas kepada ejen itu, yang kemudiannya melaksanakan kerja secara bebas. Setelah selesai, ejen itu memberikan keputusan ujian dan mencadangkan perubahan kod.
Demo menampilkan Codex yang melakukan pembetulan pepijat, mengimbas untuk menaip, menawarkan cadangan tugas, dan melakukan refaktoran seluruh projek (mengubah suai kod untuk menambah baik struktur tanpa mengubah tingkah laku).
Pembangun dan pereka kanan biasa dengan menyatakan keperluan dan menyemak kerja orang lain. Menggunakan Codex tidak akan memperkenalkan perubahan ketara untuk mereka. Walau bagaimanapun, pembangun yang kekurangan kemahiran artikulasi dan semakan keperluan yang kukuh mungkin mendapati menguruskan Codex agak mencabar.
Walaupun begitu, jika alat itu berprestasi seperti yang ditunjukkan, Codex akan memperkasakan pasukan yang lebih kecil dan pembangun individu untuk mencapai lebih banyak, mengurangkan tugas berulang dan bertindak balas dengan lebih berkesan kepada laporan masalah.
Kemungkinan Perangkap dan Strategi Mitigasi
Pengalaman awal dengan keupayaan pengekodan ChatGPT mendedahkan kecenderungan untuk hilang fokus atau menyimpang daripada arah yang dimaksudkan. Walaupun ini tidak membawa bencana untuk blok kod individu, ia boleh membawa kepada akibat yang tidak diingini dan bermasalah jika ejen pengekodan dibenarkan beroperasi dengan pengawasan terhad.
Untuk menangani perkara ini, OpenAI telah melatih Codex untuk mematuhi arahan yang digariskan dalam fail AGENTS.md. Fail ini, yang terletak di repositori, membolehkan pengatur cara dan pasukan membimbing tingkah laku Codex. Ia boleh menyertakan arahan tentang konvensyen penamaan, peraturan pemformatan dan sebarang garis panduan konsisten lain yang dikehendaki sepanjang proses pengekodan. Ia pada asasnya meluaskan tetapan pemperibadian ChatGPT kepada persekitaran pasukan berpusatkan repositori.
Selain itu, OpenAI telah memperkenalkan versi Codex yang dipanggil Codex CLI yang berjalan secara setempat pada mesin pembangun. Tidak seperti Codex berasaskan awan, yang beroperasi secara tak segerak dan memberikan laporan setelah selesai, versi setempat beroperasi melalui baris arahan pengatur cara dan berfungsi secara segerak.
Pada asasnya, pengatur cara memasukkan arahan dan menunggu proses Codex CLI mengembalikan hasil. Ini membolehkan pengatur cara berfungsi di luar talian, memanfaatkan konteks setempat mesin pembangunan aktif mereka.
Prototaip Penyelidikan dengan Potensi yang Menjanjikan
Demo itu mengagumkan, tetapi pembangun menekankan bahawa apa yang mereka tunjukkan dan keluarkan ialah prototaip penyelidikan. Walaupun ia menawarkan apa yang mereka istilahkan sebagai “detik ajaib,” ia masih memerlukan pembangunan yang ketara.
Saya telah cuba memahami implikasi khusus teknologi ini untuk masa depan pembangunan dan proses pembangunan saya sendiri. Produk utama saya ialah pemalam WordPress sumber terbuka, dengan pemalam tambahan proprietari. Codex berpotensi untuk menganalisis repositori awam untuk pemalam teras sumber terbuka.
Walau bagaimanapun, bolehkah Codex menguruskan hubungan antara repositori awam dan berbilang repositori peribadi sebagai sebahagian daripada projek keseluruhan tunggal? Dan bagaimanakah ia akan berprestasi apabila ujian melibatkan bukan sahaja kod saya tetapi juga memutar seluruh ekosistem tambahan – WordPress – untuk menilai prestasi?
Sebagai pengatur cara solo, saya menyedari potensi manfaat alat seperti Codex. Malah langganan Pro $200 sebulan boleh berbaloi. Mengupah pengatur cara manusia akan menelan belanja yang lebih tinggi, dengan anggapan saya boleh memperoleh nilai ketara yang boleh diuruskan daripada itu.
Sebagai pengurus dan komunikator pasukan yang berpengalaman, saya berasa selesa mewakilkan tugas kepada sesuatu seperti Codex. Ia tidak jauh berbeza daripada berkomunikasi dengan ahli pasukan melalui Slack.
Hakikat bahawa Codex memberikan cadangan, draf versi dan menunggu kelulusan saya memberikan rasa selamat berbanding hanya membenarkannya beroperasi secara bebas dalam kod saya. Ini membuka kemungkinan yang menarik untuk kitaran hayat pembangunan baharu, di mana manusia mentakrifkan matlamat, draf AI kemungkinan pelaksanaan dan manusia kemudiannya sama ada meluluskan atau mengubah hala AI untuk lelaran lain.
Soalan Belum Dijawab dan Implikasi Masa Depan
Berdasarkan pengalaman saya sebelum ini menggunakan AI untuk pengekodan, Codex berpotensi untuk mengurangkan masa penyelenggaraan dan mempercepatkan penghantaran pembetulan kepada pengguna. Walau bagaimanapun, keberkesanannya dalam menambahkan ciri baharu berdasarkan dokumen spesifikasi masih tidak jelas. Begitu juga, kesukaran mengubah suai kefungsian dan prestasi pelaksanaan selepas Codex masih belum dapat ditentukan.
Perlu diingat bahawa pengekodan AI berkembang merentasi pelbagai syarikat pada kadarที่คล้ายกัน. Saya akan menerbitkan artikel lain tidak lama lagi tentang Ejen Pengekodan GitHub Copilot, yang berkongsi beberapa fungsi dengan Codex.
Dalam artikel itu, saya menyuarakan kebimbangan bahawa ejen pengekodan ini boleh menggantikan pengatur cara junior dan peringkat permulaan. Di sebalik implikasi untuk pekerjaan manusia, terdapat juga persoalan tentang peluang latihan kritikal yang mungkin hilang jika kita mewakilkan fasa tengah kerjaya pembangun kepada AI.
Industri Perisian “Ke Dalam Yang Tidak Diketahui”
Terdapat lagu dalam Frozen II Disney yang dipanggil “Into the Unknown,” dipersembahkan oleh Idina Menzel. Lagu itu menggambarkan konflik dalaman watak utama antara mengekalkan status quo dan meneroka “ke dalam yang tidak diketahui.”
Dengan pembangunan perisian agentik, melangkaui pengekodan AI semata-mata, seluruh industri perisian sedang memulakan perjalanan “ke dalam yang tidak diketahui.” Apabila kami semakin bergantung pada sistem berasaskan AI untuk membangunkan perisian kami, bilangan penyelenggara mahir berkemungkinan berkurangan. Ini boleh diterima selagi AI terus berfungsi dengan berkesan dan kekal boleh diakses. Walau bagaimanapun, adakah kita membenarkan kemahiran penting merosot dan mengorbankan pekerjaan bergaji lumayan untuk kemudahan mewakilkan kepada infrastruktur berasaskan awan yang belum berakal sepenuhnya?
Masa akan mendedahkan jawapannya, dan mudah-mudahan, pendedahan ini tidak akan berlaku apabila kita kehabisan masa.
Adakah anda akan mempertimbangkan untuk mewakilkan tugas pembangunan sebenar kepada alat seperti ini? Apakah pendapat anda tentang kesan jangka panjang ke atas pasukan perisian atau pembangun individu? Dan adakah anda bimbang tentang kehilangan kemahiran atau peranan kritikal apabila lebih banyak kitaran hayat kod diamanahkan kepada AI?