OpenAI公布的最新模型“GPT-5-Codex”比之前的版本显着增强了代码审查和重构性能，并且已经演变成一个可以作为开发人员的虚拟同事发挥积极作用的实体。
在本文中，我们将以易于理解的方式解释其功能、与竞争工具的差异以及它对日本开发网站的影响。
内容
OpenAI已将最新模型添加到其开发者AI平台“Codex”推出“GPT-5-Codex”我做到了。它是传统GPT-5软件开发的专用版本，其特点是能够灵活处理从短期交互支持到持续很长时间的大规模任务。
通过这次更新，Codex 已经从一个辅助工具发展成为一个可以作为开发团队成员自主工作的工具。特别是，代码审查和重构的准确性得到了提高，并且已经建立了一个系统，可以让您放心地委托复杂的开发任务。
GPT-5-Codex 可在 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 计划中使用，并且与各种环境兼容，包括终端、IDE（集成开发环境）、GitHub 甚至 ChatGPT iOS 应用程序。
这使得开发人员可以轻松地将其自然地融入到他们的工作流程中。以下列出了它可以使用的环境以及引入它的好处。
| 利用环境 | 主要用途 | 优点介绍 |
|---|---|---|
| 终端（命令行） | 使用命令快速执行任务 | 轻巧简单，易于尝试 |
| IDE 扩展（VS Code 等） | 代码编辑/预览/协助 | 与当地工作无缝衔接 |
| GitHub 集成 | 自动审查拉取请求 | 减少审核工时并提高质量 |
| 聊天GPT应用程序 | 手机咨询与帮助 | 无论地点如何都可以继续工作 |
这些进步使开发人员能够在统一的体验中利用人工智能，而无需切换环境。 Codex 越来越有可能成为未来开发站点中“不可或缺的队友”。
GPT-5-Codex 的特点以及与之前版本的差异
GPT-5-Codex 与之前的 GPT-5 和旧 Codex 相比，在思想流程、代码审查性能和前端支持方面都有很大改进。具体特征总结如下。
动态“思考时间”调整功能
GPT-5-Codex最大的特点是它允许你根据任务的复杂程度来调整你的思考时间。以前的模型设计为使用最初分配的计算资源来完成处理，但新模型可以根据需要继续工作从几秒到长达 7 小时。
该系统为简单的代码修复提供即时响应，并允许在大规模重构和长期调试期间保持持久性。对于开发人员来说，一个很大的优势是他们不再需要为不同的任务切换工具。
- 短时任务：立即响应语法修正、功能添加等。
- 中型任务：支持几分钟到几个小时的功能扩展和测试代码添加
- 大规模任务：7小时重构数千行
因此，可以说人工智能已经从简单的“返回答案的人工智能”进化为“根据情况顽强地得出解决方案的人工智能”。
提高代码审查和错误检测的准确性
GPT-5-Codex 专门针对代码审查功能进行了培训，它会验证拉取请求中的差异并在分析依赖项时识别问题。虽然传统的静态分析工具仅给出形式指示，但其优势在于它还可以检查意图和实现之间的一致性。
在评估测试中，我们审查了开源存储库的实际提交，并让经验丰富的工程师确认评论的有用性。因此，GPT-5-Codex 被评价为“错误很少，并且指出高影响错误的比率很高”。
| 项目 | 常规型号 | GPT-5-法典 |
|---|---|---|
| 错误的评论 | 比较多 | 显着减少 |
| 高影响迹象（安全/严重错误） | 有些部分可能被遗漏了 | 优先发现 |
| 审稿效率 | 人力协助水平 | 精度接近人工替代 |
通过此增强功能，开发团队现在可以及早发现关键缺陷，同时减少审查时间。
前端移动支持的演变
之前的Codex专注于服务器端处理和基于文本的开发支持，但GPT-5-Codex在前端领域显着提高了性能。具体来说，我们添加了接收设计规范和屏幕截图作为输入并验证 UI 完整性的功能。
这使得在构建网络应用程序和移动网站时自动检查外观和可操作性成为可能。此外，您还可以在浏览器上预览生成的结果并附上屏幕截图进行确认，使与用户的共享和审阅顺利进行。
- 提高了桌面应用程序的设计实施准确性
- 提高移动网站建设中的用户评价
- 您可以通过附加屏幕截图来检查 UI。
这一改进尤其值得注意，因为前端开发是视觉质量与用户体验直接相关的领域。
新的 Codex 功能将改变您的开发工作流程
除了提高模型性能之外，GPT-5-Codex 还添加了许多新功能，使开发环境本身更加高效。 CLI 和 IDE 扩展、云集成和 GitHub 集成正在极大地改变日常工作流程。
Codex CLI 增强点
Codex CLI 是一种可以直接从命令行使用的轻量级开发工具，在本次更新中得到了显着改进。它特别与基于代理的工作流程兼容，允许逐步完成复杂的任务。
主要改进总结如下。
- 图片附件：分享屏幕截图和线框图以传达设计意图
- 任务管理：以待办事项列表格式可视化进度
- 外部连接：通过网络搜索或MCP与外部系统链接
- UI改进：重新设计的工具调用和差异显示更容易查看
- 权限设置：三级审批模式确保安全
因此，现在不仅可以自动生成代码，还可以执行从设计阶段到实现和确认的整个过程。它还适合团队协作，在远程开发环境中尤其有效。
Codex IDE 扩展和云集成
集成到 VS Code 和 Cursor 等流行 IDE 中的 Codex 扩展也得到了增强。由于本地打开的文件和选定的代码可以用作上下文，因此即使使用简短的指令，现在也可以获得高度准确的建议。
此外，通过与云任务链接，本地和远程之间的来回无缝。可以实现无缝的工作流程，例如从 IDE 检查云端正在进行的任务，并在修改后在云环境中进行测试。
| 利用环境 | 主要优点 |
|---|---|
| IDE扩展 | 即使使用上下文的简短说明也能做出高度准确的响应 |
| 云集成 | 轻松在本地和云端之间迁移任务 |
| 组合使用 | 修改后在云端进行测试和审核，提高效率 |
云环境中的依赖关系解析和设置自动化对于大型项目特别有用。这让开发者摆脱了“需要时间搭建环境”的问题。
GitHub集成和自动代码审查功能
与 GitHub 集成可实现自动拉取请求 (PR) 审查。当 PR 从草稿转为完整提交时，系统会自动对其进行审核，并将任何必要的要点和更正建议添加到线程中。
它的独特之处在于，它不仅指出了代码风格，还确认了意图和实现的一致性，还检查了依赖关系和安全风险。您还可以通过简单地评论“@codex review”来请求审核。
- 验证整个代码库
- 分析依赖性并防止故障链
- 通过审查和测试执行保证运行
- 检测安全漏洞和过时的依赖包
事实上，Codex 处理 OpenAI 内的大部分公关审查，每天尽早发现数百个问题。这样既发展得快又省心，减轻了人力资源的负担。
与竞争工具和市场趋势的比较
AI编码市场正在迅速扩大，除了OpenAI的Codex之外，还有GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、Windsurf等各种竞争对手。每个工具都有自己的特点，塑造了市场的整体竞争环境。
主要AI编码工具对比列表
典型的人工智能编码工具按功能和价格范围组织如下。我们以表格形式总结了它们，以便您可以直观地了解差异。
| 工具名称 | 提供元 | 主要特点 | 价格范围（估计） |
|---|---|---|---|
| GPT-5-法典 | 开放人工智能 | 动态思考时间调整、代码审查自动化、云/IDE集成 | ChatGPT Plus以上で利用可 |
| GitHub 副驾驶 | 微软/GitHub | 与GitHub仓库深度集成，补全准确率高 | 每月 10-19 美元 |
| 克劳德·科德 | 人择 | 自然语言理解能力强，反应灵活，提示长 | 包含在付费计划中 |
| 光标 | 任何领域 | 基于VS Code，快速增长，ARR突破5亿美元 | 免费增值+付费版本 |
| 风帆冲浪 | 独立开发团队 | 代码编辑器功能因收购丑闻而受到关注 | 详情未公布 |
这样一来，Codex在整合和审核功能上比竞争对手更有优势，定位为“开发支持代理”，离单纯的补充又更进了一步。
AI编码市场增长和未来竞争
由于开发商需求的增加，整个市场正在迅速扩大。尤其是，Cursor 的 ARR（年度经常性收入）在 2025 年突破了 5 亿美元，这一事实象征着人工智能编码需求的规模。此外，谷歌和 Cognition 之间围绕 Windsurf 的收购分歧也引起了人们的关注。
这是由于人力资源的短缺和软件开发的复杂性日益增加，人工智能的使用正在从“协助”演变为“承担一部分实际操作”。公司不再简单地寻找方便的自动完成功能，而是开始选择全面的合作伙伴，包括代码审查、质量保证，甚至安全检查。
- 需求增加：由于开发人员缺乏，人工智能需求将增加
- 收入增长：Cursor 的 ARR 超过 5 亿美元
- 竞争冲突：收购和新进入导致市场变得混乱
- 用户期望：寻求质量保证而不仅仅是补充剂的运动。
未来，包括 OpenAI 在内的每家公司都将根据自己能够接管开发工作的程度来区分自己。竞争的关键将是人工智能赢得信任，特别是在代码审查和安全验证等责任重大的领域。
GPT-5-Codex 对日本开发站点的影响
GPT-5-Codex 的引入预计将对日本的软件开发站点产生重大影响。特别是可以切实解决人力资源短缺、开发工时减少、质量提高等问题。
首先要注意的是代码审查自动化是。在许多日本公司，审查制度是个性化的，负担往往集中在经验丰富的工程师身上。
通过实施 GPT-5-Codex，您可以自动检测关键错误和安全风险，从而减少审核时间并保持质量。
还对遗留系统的改进这也很有帮助。运行多年的核心系统文档不足、依赖复杂，但通过Codex的重构功能，您可以自主地逐步进行代码组织和测试完成。
这降低了系统更新的成本和风险。
而且前端和UI的质量保证它还可以有效地使用屏幕截图进行自动验证和改进建议，使开发更加容易，同时强调用户体验。我们特别展示了我们在电子商务网站和 SaaS 等领域的优势，这些领域的 UI 改进与利润直接相关。
可能的用例总结如下。
- 代码审查支持：自动验证拉取请求和改进建议
- 遗留改进：在分析依赖关系的同时执行重构
- 质量保证：通过截图检查和改进前端UI
- 教育支持：对年轻工程师的复习和学习支持
- 降低成本：减少审核工时和外包成本
GPT-5-Codex有潜力为日本企业面临的“人力资源缺乏”、“开发效率”和“质量控制”三重挑战提供实用的解决方案。特别是，不仅在大型企业中，而且在中小企业和初创企业中也有望实现实施效果。
GPT-5-Codex 以及 Codex 演变带来的未来和挑战
GPT-5-Codex 正在从只是一个辅助工具发展成为“开发团队的一部分”。动态思考时间调整和高级代码审查功能有可能改变软件开发的本质。
但与此同时，新的挑战也随之出现，例如依赖性增加和成本控制。
未来我们应该注意的事情之一是AI角色共享是。简单的代码完成已经变得司空见惯，竞争的焦点现在将集中在“质量保证”、“安全检查”和“长期开发项目管理”等领域的可靠性上。
自动化安全审查对企业尤其有吸引力，但关键在于人类如何补充最终判断。
还成本优化也是一个重要的问题。 GPT-5-Codex 可以持续自主工作长达 7 小时或更长时间，但这也增加了资源消耗。
企业需要正确运用“强调速度的轻量级任务”和“强调准确性的长期任务”并高效运营。
另一方面，Codex的未来非常光明。对于工程师短缺的日本工作场所来说，Codex 可以减轻审查负担，还可以充当学习支持工具。同时开发新人力资源和管理质量的能力是一个主要吸引力。
综上所述，GPT-5-Codex的演进具有同时转变“开发速度”、“质量”和“成本”三个要素的力量。但过度依赖会带来风险，因此确定合适的使用范围至关重要。
在未来的开发站点中，将探索新的协作形式，包括人工智能将承担多少责任以及人类将扮演什么角色。
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