Codex de l'OpenAI : Un guide avec 3 exemples pratiques

OpenAI vient de publier le Codex dans l'application ChatGPT. Codex est un outil destiné à aider les développeurs et les équipes à se décharger du travail de codage quotidien.

Dans ce tutoriel, je vais vous expliquer comment utiliser Codex à l'intérieur de ChatGPT pour effectuer des tâches pratiques sur un dépôt GitHub, même si vous n'êtes pas un codeur professionnel. Nous utiliserons le Codex pour :

• Appliquez une correction de code et générez une demande d'extraction.
• Expliquer une fonction complexe à l'intérieur de la base de code.
• Identifiez et résolvez un bogue à partir d'un questionnaire de type questions-réponses.

Vous verrez comment Codex fonctionne dans un bac à sable sécurisé, génère des changements de code vérifiables, et vous aide à livrer plus rapidement, sans quitter ChatGPT.

Qu'est-ce que le codex de l'OpenAI ?

OpenAI Codex est un agent d'ingénierie logicielle basé sur le cloud qui peut écrire et modifier du code, exécuter des tests, corriger des bugs et même proposer des pull requests. Chaque tâche est exécutée dans son propre environnement.

Codex est alimenté par codex-1, une version du modèle modèle o3 affiné sur des flux de travail de développement réels. Cet agent est conçu pour assurer la sécurité, la testabilité et la productivité des développeurs. Vous pouvez guider Codex en utilisant les fichiers AGENTS.md ou interagir avec lui directement dans la barre latérale de ChatGPT.

Avec Codex CLIvous pouvez apporter ces capacités directement dans votre terminal.

Mise en place du Codex d'OpenAI

L'installation du Codex ne prend que quelques minutes. Voici une marche à suivre simple, étape par étape, pour vous aider à démarrer.

Étape 1 : Localisation de l'outil Codex

Commencez par vous connecter à ChatGPT. Dans la barre d'outils de gauche, cherchez Codex. Notez que Codex est actuellementdéployé sur pour les utilisateurs Pro, Team et Enterprise uniquement.

Étape 2 : Démarrer avec Codex

Cliquez sur Codex, et vous accéderez à un autre onglet pour la configuration initiale. Cliquez sur "Get Started" et suivez la procédure d'authentification comme indiqué dans l'étape suivante.

Étape 3 : Authentification multifactorielle

Cliquez sur "Set up MFA to continue" et scannez le code QR à l'aide de votre application d'authentification préférée (comme Google Authenticator ou Authy). Saisissez le code pour vérifier et vous avez terminé !

Étape 4 : Se connecter à GitHub

Une fois l'authentification multifactorielle effectuée, nous connectons Codex à GitHub.

Étape 4.1 : Autoriser le connecteur GitHub

"Connecter à GitHub" vous amènera à une fenêtre pop-up pour autoriser le connecteur GitHub. Lisez la fenêtre contextuelle et autorisez.

Étape 4.2 : Ajouter votre compte GitHub

Une fois GitHub connecté, nous devons ajouter notre compte. Sous l'onglet Organisation GitHub, sélectionnez "Ajouter un compte GitHub". 

Vous accéderez à une autre fenêtre contextuelle vous invitant à "Installer et autoriser". Cliquez pour autoriser, et tous vos dépôts apparaîtront sur l'interface du ChatGPT. Vous pouvez également n'autoriser que certains dépôts.

Étape 4.3 : Créer un environnement

Choisissez le référentiel sur lequel vous souhaitez travailler et cliquez sur "Créer un environnement".

Vous accédez alors à la rubrique "Contrôle des données". Codex est toujours en cours de développement, et il se peut que vous soyez invité à autoriser l'utilisation de vos données pour l'amélioration du modèle. Vous pouvez désactiver cette fonction et continuer.

Votre environnement est maintenant prêt à être exploré. Codex permet aux utilisateurs de commencer des tâches en parallèle avec des tâches présélectionnées.

Il vous suffit de cliquer sur "Commencer les tâches" ou de choisir les tâches en fonction de vos besoins. Vous accéderez à une interface où vous pourrez poser des questions ou demander à l'agent de coder une fonction pour vous.

Une fois que toutes les tâches sont prêtes, sélectionnez celle sur laquelle vous souhaitez travailler - ou vous pouvez travailler sur plusieurs tâches en parallèle.

Étape 5 : AGENTS.md fichier (facultatif)

Le fichier AGENTS.md est un fichier de configuration spécial introduit par OpenAI pour l'utilisation de la plateforme Codex, spécialement conçu pour aider à guider les agents d'IA lorsqu'ils travaillent dans votre base de code. Vous pouvez le considérer comme un manuel de développement pour les coéquipiers de l'IA, semblable à un site README.md, mais axé sur les instructions pour les agents autonomes. Voici un exemple de fichier AGENTS.md:

# AGENTS.md

## Code Style
- Use Black for Python formatting.
- Avoid abbreviations in variable names.

## Testing
- Run pytest tests/ before finalizing a PR.
- All commits must pass lint checks via flake8.

## PR Instructions
- Title format: [Fix] Short description
- Include a one-line summary and a "Testing Done" section

Lorsque Codex exécute une tâche sur votre base de code, il :

• Recherche les fichiers AGENTS.md dont la portée inclut le(s) fichier(s) qu'il modifie.
• Applique les instructions contenues dans ces fichiers pour formater, tester et documenter ses modifications.
• Donne la priorité aux instructions imbriquées plus profondes lorsque plusieurs fichiers s'appliquent (comme dans le cas d'une configuration en cascade).

Codex de l'OpenAI : Trois exemples pratiques

Voyons comment Codex peut vous aider dans le développement réel à l'aide de trois exemples que j'ai exécutés sur un référentiel.

Exemple 1 : Corrections de base et fautes de frappe

Codex divise parfois une demande unique en sous-tâches, comme la correction de fautes de frappe, l'amélioration d'un README ou l'écriture de tests, le tout dans le même espace de travail.

Vous pouvez lancer une nouvelle tâche dans le cadre d'une tâche existante sur la base de l'examen initial, demander des modifications à la base de code existante ou poser des questions dans la zone de texte. Pour étendre la tâche ou corriger quelque chose de nouveau, cliquez sur "Code" et démarrez directement une nouvelle sous-tâche.

Une fois satisfait des modifications, cliquez sur "Push", ce qui créera une nouvelle demande d'extraction. Après quelques secondes, vous pouvez cliquer sur "View Pull Request" pour accéder à la demande de retrait et la fusionner avec la demande principale.

Exemple 2 : Explication de la base de code

Ensuite, j'ai utilisé Codex pour une tâche non éditoriale : explorer la base de code et me demander ce que je pourrais faire ensuite. C'est particulièrement utile si vous êtes nouveau dans un projet, si vous essayez de vous intégrer rapidement, ou si vous êtes simplement bloqué en essayant de comprendre le fonctionnement d'une certaine fonction.

Codex a permis de naviguer dans le projet et a fourni une décomposition claire et conviviale de la structure de la base de code. Au lieu de se contenter de dresser une liste de fichiers, le Codex les a regroupés par objectif :

• Il a souligné que qwen3_demo.py était le script principal, lançant deux interfaces basées sur Gradio, l'une pour le changement de mode de raisonnement et l'autre pour la traduction multilingue.
• Il a identifié qwen3_demo.ipynb comme une alternative aux carnets de notes interactifs.
• Il indique test_qwen3_demo.py pour les tests unitaires et README.md pour la documentation et les vidéos de démonstration.

En outre, le Codex énumère les "points clés à connaître", tels que les dépendances (Ollama CLI), le rôle de la fonction _run_ollama et des conseils pour étendre l'interface. Il a même suggéré les prochaines étapes, telles que l'exploration du versionnement des modèles, l'amélioration de l'interface utilisateur et l'ajout d'une gestion des erreurs.

Exemple 3 : Trouver et corriger un bogue

Codex peut analyser l'ensemble de la base de code, identifier un bogue, proposer une correction et vous montrer un aperçu des modifications. Ce processus s'apparente aux revues de modifications de code sur GitHub.

Vous pouvez consulter les pour comprendre le processus d'arrière-plan des modifications effectuées en cliquant sur "Logs".

Codex renvoie un résumé des modifications apportées, ainsi que les fichiers créés ou affectés par ces modifications. Vous pouvez également poser des questions sur les changements ou demander au Codex d'écrire un nouveau code pour améliorer l'implémentation actuelle.

Une fois satisfait des corrections de code, cliquez sur "Push" et "Create New PR" pour ouvrir une nouvelle demande d'extraction.

Après quelques secondes, vous pouvez cliquer sur "View Pull Request" pour accéder à la demande de retrait et la fusionner avec la demande principale.

Codex permet de fusionner les modifications en quelques clics.

Les fichiers principaux sont mis à jour de manière transparente sur le référentiel.

Pourquoi le Codex est-il important ?

Codex n'est pas un simple outil de génération de code, mais un agent de collaboration. Vous pouvez lui demander d'écrire, de remanier, de tester, de déboguer ou d'expliquer, et il vous montrera les journaux de terminal, les citations et les résultats de chaque étape.

Voici quelques avantages concrets que j'ai observés :

• Les tâches sont traçables et vérifiables.
• Le Codex fonctionne en parallèle, vous pouvez donc mettre en file d'attente plusieurs modifications.
• Il respecte votre configuration de développement, en particulier si vous avez configuré des conventions dans le fichier AGENTS.md pour le fichier AGENTS.md.
• Il s'aligne sur les normes en matière de relations publiques humaines et peut passer les tests de l'IC.

Pour moi, c'est comme si OpenAI venait d'embaucher un stagiaire en ingénierie logicielle.

Conclusion

Nous avons appris comment Codex peut corriger des bogues, appliquer des correctifs de fonctionnalités et expliquer la logique du code, tout en générant des demandes d'extraction, en exécutant des tests et en citant ses actions par le biais de journaux de terminal et de différences.

Cette présentation pratique illustre comment Codex peut améliorer votre flux de travail quotidien de développeur, que vous déboguiez du code ancien, que vous vous connectiez à un nouveau repo ou que vous triiez les tâches de maintenance.

Au fur et à mesure que Codex évolue, je m'attends à des intégrations plus poussées avec les IDE, les pipelines CI et les planificateurs de tâches, ce qui en fera un compagnon essentiel dans la pile logicielle moderne. Pour en savoir plus sur le Codex, lisez le blog officiel de la versionet vous pouvez également trouver des exemples de cas d'utilisation sur la chaîne YouTube d chaîne YouTube d'OpenAI.

Pour approfondir les modèles et les outils d'OpenAI axés sur l'ingénierie, je vous recommande ces blogs :

• OpenAI Codex CLI Tutorial
• L'API O4-mini d'OpenAI : Tutoriel étape par étape avec projet de démonstration
• Guide GPT-4.1 avec projet de démonstration : Application de recherche de code par mot-clé