Openai的“ GPT-5-Codex”现已可用，与先前版本的差异和新功能有所不同

OpenAI宣布的最新模型GPT-5-Codex比以前的版本大大改进了代码审查和重构性能，并且已经演变为开发人员的可行劳动力。

在本文中，我们将以易于理解的方式解释特征，竞争工具的差异以及它们对日本开发网站的影响。

OpenAI是针对开发人员的AI平台“ codex”的最新型号引入“ GPT-5-Codex”我做到了。这是一个专门针对传统GPT-5的专业软件开发，其特征是它的灵活性，可以处理从短期交互式支持到长期大规模任务的所有内容。

通过此更新，Codex不仅是一种辅助工具，而且可以自主负责开发团队的一部分。特别是，代码审查和重构的准确性已得到增强，并且该系统已经适当，即使在复杂的开发中，您也可以安全地将工作委托给组织。

GPT-5-Codex可用于Chatgpt Plus，Pro，Business，Edu和Enterprise计划，并且与终端，IDE（集成开发环境），Github甚至Chatgpt iOS应用程序相兼容。

这使开发人员更容易自然地融入他们的工作流程中。可用环境和实施的好处在下面列出。

这些演变使开发人员可以在统一体验中利用AI，而无需切换环境。法典将成为未来开发网站中“基本队友”的可能性正在增加。

GPT-5-Codex的特征以及上一版之间的差异

与以前的GPT-5和旧法典相比，GPT-5-Codex显着改善了其思维过程，代码审查性能和前端兼容性功能。下面我们将总结特定功能。

动态的“思考时间”调整功能

GPT-5-Codex的最大功能是，您可以根据任务的复杂性调整自己的思想时间。传统模型是一个系统，该系统使用最初分配的计算资源完成处理，但是新模型允许您在必要时继续从几秒钟到最多7个小时的工作。

这种机制允许简单的代码修改立即做出响应，并允许在大规模重构和长期调试方面进行持久工作。对于开发人员而言，主要优点是他们不必为每个任务切换工具。

• 短时任务：立即支持语法更正，功能添加等。
• 中型任务：支持几分钟到几个小时的扩展和测试代码添加
• 大型任务：在7个小时内重构数千行

结果，可以说，它已经从一个简单的“ AI”中演变而成，该“ AI”给出了“ AI的答案”，该AI持续导致解决方案，具体取决于情况。”

提高了代码审核和错误检测的准确性

GPT-5-Codex专门从事代码审查功能，它检查了拉的请求和分析依赖项的差异以识别问题。尽管传统的静态分析工具只是正式的观点，但它们的优势是他们可以检查意图和实施的一致性。

评估测试对开源存储库的实际承诺进行了审查，经验丰富的工程师证实了评论的实用性。结果，GPT-5-Codex的点被评为“几乎没有错误，指出高影响力错误的速度很高”。

这种增强功能使开发团队能够尽早发现严重的问题，同时减少审核时间。

前端和移动支持的演变

以前的法典专注于服务器端处理和基于文本的开发支持，但是GPT-5-Codex也显着提高了前端区域的性能。具体来说，已添加以接收设计规格和屏幕截图作为输入并验证UI的完成级别。

这使您可以自动检查Web应用程序和移动网站的外观和可操作性。此外，您可以在浏览器中预览生成的结果并连接屏幕截图以查看它们，从而使用户可以平稳共享和查看它们。

• 提高了设计实现桌面应用程序的精度
• 提高了构建移动网站的用户评分
• 可以通过连接屏幕截图来检查UI

前端开发是直接与用户体验相关的视觉质量的领域，因此这种改进是一个特别值得注意的发展。

改变开发工作流的新法典功能

除了提高模型性能外，GPT-5-Codex还增加了许多新功能，使开发环境更有效。 CLI，IDE扩展，云集成和GitHub集成已大大改变了日常工作流程。

法典CLI增强点

Codex CLI是一种可以直接从命令行中使用的轻量级开发工具，但是此更新已大大改善。它与基于代理的工作流程特别兼容，使您可以分阶段执行复杂的任务。

主要改进如下：

• 图像附件：可以共享屏幕截图和线框以传达设计意图
• 任务管理：可视化待办事项列表格式的进度
• 外部连接：通过Web搜索和MCP与外部系统通信
• UI改进：重新设计以轻松查看工具调用和差异
• 许可设置：安全性3级批准模式

这不仅允许自动代码生成，而且允许从设计阶段到实施和确认。它也适合团队协作，在远程开发环境中特别有效。

法典IDE扩展和云集成

集成到流行的IDE（例如VS代码和光标）中的Codex扩展也得到了增强。现在，您可以将本地打开的文件和选定的代码用作上下文，即使有简短的说明，也可以获得高精度建议。

此外，通过与云任务链接，本地和远程旅行是无缝的。它允许不间断的工作流程，例如从云侧检查IDE的正在进行的任务，或在修改后在云环境中测试它们。

云环境中的依赖关系解决和设置自动化对于大型项目特别有用。这使开发人员摆脱了“耗时的环境建设”问题。

GitHub集成和自动代码审核功能

与GitHub集成可以自动化拉请请求（PR）评论。当公关从草稿转移到书籍提交时，将自动进行审查，并将修订的任何必要指示和建议添加到线程中。

与众不同的是，它不仅是代码样式的点，而且还使您可以检查意图和实现的完整性以及依赖性和安全风险。您还可以通过简单地评论“ @codex评论”来请求评论。

• 对整个代码库进行验证
• 分析依赖项以防止链接错误
• 通过测试执行保证操作的评论
• 检测安全漏洞和过时的相关软件包

实际上，Codex负责OpenAI内部的大多数宣传评论，并且每天都会发现数百个问题。这将发展速度与安心的速度结合在一起，并减轻了人力资源的负担。

与竞争工具和市场趋势进行比较

AI编码市场正在迅速扩展，除Openai的法典外，还有许多其他竞争对手，包括Github Copilot，Claude Code，Cursor和Windsurf。每个工具都有自己的独特特征，并为整个市场构成了竞争环境。

主要AI编码工具的比较

以下是典型的AI编码工具的列表，其功能和价格范围。我们已经以表格格式编译了它们，以帮助您在视觉上了解差异。

通过这种方式，与竞争对手相比，Codex在整合和审查功能方面具有优势，并且被定位为“开发支持代理人”，比仅仅是补充的一步。

AI编码市场的增长和未来竞争

由于开发商的需求增加，整个市场正在迅速扩展。特别是，光标在2025年对ARR（年度运营收入）的爆炸式增长代表了对AI编码的需求的幅度。 Google与蜿蜒的认知之间的分裂收购也引起了人们的关注。

背景是人力资源的短缺和软件开发中的复杂性的提高，AI的使用已从“补贴”到“成为实际工作的一部分”。企业不仅要寻求方便的自动完成，还开始为他们的选项增加全面的合作伙伴，包括代码审查，质量保证和安全检查。

• 需求增加：由于发展人员短缺，人工智能需求正在增加
• 收入增长：光标超过5亿美元
• 竞争：由于收购和新进入者而引起的市场混乱
• 用户期望：不仅补充，还寻求质量保证

将来，包括OpenAI在内的公司将根据他们可以接管开发工作的程度来区分。竞争的关键是AI赢得了信任，尤其是在责任领域，例如代码审查和安全验证。

GPT-5-Codex将影响日本开发网站

GPT-5-Codex的引入预计将对日本的软件开发网站产生重大影响。这可能是解决人员短缺，减少发展劳动和质量改善等问题的具体解决方案。

首先，重要的是要注意自动代码评论是。许多日本公司都有个性化的审核系统，在许多情况下，负担集中在经验丰富的工程师身上。

使用GPT-5-Codex，可以自动检测到严重的错误和安全风险，从而减少您需要审查的时间并保持质量。

还旧系统改进这也很有用。在文档和复杂的依赖性方面，缺乏运行多年的核心系统的挑战，但是通过使用Codex的重构功能，您可以自主组织代码和测试完成。

这降低了系统更新的成本和风险。

而且前端和UI质量保证它也有效。使用屏幕截图的自动验证和改进建议使开发更容易，以强调用户体验。它的优势在UI改进与收入（例如电子商务网站和SaaS）直接相关的领域中特别有用。

预期用例总结如下：

• 代码审核支持：自动验证和提示提案
• 遗产改进：在分析依赖项时进行重构
• 质量保证：在屏幕截图中检查并改善前端UI
• 教育支持：对年轻工程师的评论和学习支持
• 降低成本：减少审核工时和外包成本

GPT-5-Codex有可能为日本公司面临的三重挑战提供实用解决方案：人员短缺，发展效率和质量控制。预计它不仅对大型公司有效，而且对中小型企业和初创公司也有效。

GPT-5-Codex和Codex Evolution描述了未来和挑战

GPT-5-Codex开始从一个简单的辅助工具发展到“开发团队的一部分”。动态思维时间调整和高级代码审核功能有可能改变软件开发的性质。

但是，与此同时，新的挑战也在出现，例如增加依赖性和成本管理。

将来要关注的一件事是AI的角色部门是。简单的代码完成已经变得司空见惯，未来的重点将放在“质量保证”，“安全检查”和“长期发展项目管理”等领域的可靠性上。

特别是自动化安全审查是企业的一个很大的吸引力，但关键是人类如何补充最终决策。

还成本优化也是一个重要的问题。 GPT-5-Codex可以继续自主工作长达7个小时，但也增加了资源消耗。

公司需要使用“强调速度的轻巧任务”和“有效强调准确性的长期任务”来操作它们。

另一方面，未来的法典显示非常亮。对于日本人挣扎的工程师短缺，法典可以减轻审查的负担，也可以作为学习支持工具。最大的吸引力是它可以平衡新的人力资源开发和质量控制。

总而言之，GPT-5-Codex的演变具有同时改变三个要素的能力：开发速度，质量和成本。但是，过于依赖涉及风险，因此必须确定适当的使用范围。

未来的开发网站将探索新的合作形式，例如AI将承担多少责任以及人类将采取什么责任。

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