- OpenAI Codex ist ein leichtgewichtiger Coding-Agent, der im Terminal läuft und es Entwicklern ermöglicht, Reasoning auf ChatGPT-Niveau sowie Code-Ausführung, Dateibearbeitung und Versionsverwaltungsfunktionen in einer Terminal-Umgebung zu nutzen
- Codex erfordert keine Einrichtung und läuft dank deaktiviertem Netzwerk und Verzeichnis-Sandboxing sicher
- Es unterstützt multimodale Funktionen, sodass sich Features anhand von Screenshots oder Diagrammen umsetzen lassen
- Codex ist vollständig Open Source, was Entwicklern den Vorteil bietet, direkt beizutragen und es weiterzuentwickeln
- Es läuft auf verschiedenen Betriebssystemen und unterstützt macOS, Linux und Windows WSL2
Einführung in OpenAI Codex
- OpenAI Codex ist ein leichtgewichtiger Coding-Agent, der im Terminal läuft
- Entwickler können in der Terminal-Umgebung Reasoning auf ChatGPT-Niveau sowie Code-Ausführung, Dateibearbeitung und Versionsverwaltungsfunktionen nutzen
- Es erfordert keine Einrichtung und läuft dank deaktiviertem Netzwerk und Verzeichnis-Sandboxing sicher
- Es unterstützt multimodale Funktionen, sodass sich Features anhand von Screenshots oder Diagrammen umsetzen lassen
- Es ist vollständig Open Source, sodass Entwickler direkt beitragen und es weiterentwickeln können
Sicherheitsmodell und Berechtigungen von Codex
- Codex bietet das Flag
--approval-mode, mit dem sich die Autonomie des Agenten festlegen lässt
- Im Modus Suggest ist nur das Lesen von Dateien möglich; für jedes Schreiben/Patchen von Dateien und alle Shell-Befehle ist eine Genehmigung erforderlich
- Im Modus Auto Edit sind das Lesen von Dateien und das Schreiben von Patches möglich; für Shell-Befehle ist eine Genehmigung erforderlich
- Im Modus Full Auto sind Lesen/Schreiben von Dateien und das Ausführen von Shell-Befehlen möglich; das Netzwerk ist deaktiviert und der Zugriff auf das aktuelle Arbeitsverzeichnis beschränkt
Details zum Plattform-Sandboxing
- Unter macOS 12+ werden Befehle mit Apple Seatbelt gekapselt
- Unter Linux wird Docker verwendet, um Codex in einem minimalen Container-Image auszuführen
- Beide Ansätze funktionieren im Alltag transparent
Systemanforderungen
- Betriebssystem: macOS 12+, Ubuntu 20.04+/Debian 10+, Windows 11 (WSL2)
- Node.js: 22 oder höher (LTS empfohlen)
- Git: 2.23+ (empfohlen für PR-Helferfunktionen)
- RAM: mindestens 4 GB (8 GB empfohlen)
CLI-Referenz
codex: interaktive REPL startencodex "…": initialer Prompt für die interaktive REPLcodex -q "…": nicht-interaktiver „Quiet Mode“- Wichtige Flags:
--model/-m, --approval-mode/-a, --quiet/-q
Speicher und Projektdokumentation
- Codex führt Markdown-Anweisungen in folgender Reihenfolge zusammen:
~/.codex/instructions.md, codex.md (Repository-Root), codex.md (aktuelles Arbeitsverzeichnis)
- Kann mit
--no-project-doc oder CODEX_DISABLE_PROJECT_DOC=1 deaktiviert werden
Nicht-interaktiver / CI-Modus
- Codex kann headless in Pipelines ausgeführt werden
- Mit
CODEX_QUIET_MODE=1 lässt sich störendes interaktives UI-Rauschen entfernen
Rezepte
codex "Refactor the Dashboard component to React Hooks": Klassenkomponente refaktorieren und Tests ausführencodex "Generate SQL migrations for adding a users table": ORM ableiten und Migrationsdateien erstellen sowie ausführencodex "Write unit tests for utils/date.ts": Tests erstellen und ausführencodex "Bulk‑rename *.jpeg → *.jpg with git mv": Dateien sicher umbenennen und Verwendungen aktualisierencodex "Explain what this regex does: ^(?=.*[A-Z]).{8,}$": Regulären Ausdruck erklärencodex "Carefully review this repo, and propose 3 high impact well-scoped PRs": wirkungsvolle PRs vorschlagencodex "Look for vulnerabilities and create a security review report": Sicherheitslücken finden und erklären
Installation
- Installation über npm (empfohlen):
npm install -g @openai/codex
- Aus dem Quellcode bauen: Repository klonen, dann in das CLI-Paket wechseln und Abhängigkeiten installieren sowie bauen
Konfiguration
- Codex sucht Konfigurationsdateien unter
~/.codex/
- Benutzerdefinierte Anweisungen können definiert werden:
~/.codex/instructions.md
FAQ
- OpenAI veröffentlichte 2021 bereits ein Modell namens Codex, ein KI-System zur Code-Erzeugung aus natürlichsprachlichen Prompts
- Codex läuft immer in einer Sandbox; bei verdächtigen Befehlen oder vorgeschlagenen Dateiänderungen kann mit n abgelehnt werden, ohne den Working Tree zu beeinflussen
- Unter Windows läuft es nicht direkt; erforderlich ist das Windows Subsystem for Linux (WSL2)
- Unterstützte Modelle: alle Modelle, die über die Responses API verfügbar sind
Mitwirken
- Dieses Projekt befindet sich in aktiver Entwicklung, und der Code kann sich noch erheblich ändern
- Beiträge sind willkommen; Zuverlässigkeit und langfristige Wartbarkeit haben hohen Stellenwert
- Es gibt Richtlinien zu Entwicklungs-Workflow, hochwertigen Code-Änderungen, dem Eröffnen von PRs, dem Review-Prozess, Community-Werten und dem Einholen von Hilfe
Lizenz
- Dieses Repository steht unter der Apache-2.0-Lizenz
1 Kommentare
Hacker-News-Kommentare
Es wurde versucht, mit Codex o4-mini und Claude Code die Dokumentation einer mittelgroßen Codebasis zu erstellen
Das gesamte oder ein Teil-Repository wurde in gemini eingefügt, und mit einem selbst geschriebenen Skript wurden Änderungen auf den Code angewendet
Claude Code ist sehr gut, und es gab bereits enttäuschende Erfahrungen mit anderen Coding-Agenten
Es gibt eine zugehörige Demo und ein Einführungsvideo, als direkte Antwort auf Claude Code
Derzeit ist es Claude Code leistungsmäßig unterlegen, aber da es Open Source ist, bleibt zu hoffen, dass es sich schnell verbessert
Codex funktioniert nicht direkt unter Windows, WSL2 ist erforderlich
Die ersten Erfahrungen mit Codex waren nicht gut
Es gibt eine Möglichkeit, den OpenAI-API-Schlüssel als Umgebungsvariable zu setzen
Mit der Amazon Q Developer CLI wurden gute Ergebnisse erzielt; vermutlich wird
claude-3.7-sonnetverwendet