OpenAI Codex CLI ट्यूटोरियल

Cursor AI और Windsurf जैसे एजेंट-केंद्रित IDEs का दौर है, जो आपके सोर्स कोड को समझ सकते हैं, बदलाव सुझा सकते हैं, और आपके लिए कमांड भी चला सकते हैं। आपको बस AI एजेंट से बात करनी है और उसके साथ तालमेल बैठाना है—इसीलिए इसे "vibe coding" कहा जाता है।

OpenAI ने, शायद vibe coding आंदोलन से पीछे नहीं रहना चाहा, हाल ही में अपना ओपन-सोर्स टूल जारी किया है जो reasoning मॉडल का उपयोग कर सोर्स कोड को समझता है और आपको बग ठीक करने में या एक ही कमांड से पूरा प्रोजेक्ट बनाने में मदद करता है।

इस ट्यूटोरियल में, हम OpenAI के Codex CLI के बारे में जानेंगे और इसे लोकल रूप से कैसे सेटअप करें, यह देखेंगे। इसके बाद हम Codex कमांड का उपयोग कर एक स्क्रीनशॉट से वेबसाइट बनाएंगे। हम एक जटिल प्रोजेक्ट पर भी काम करेंगे—जैसे किसी मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन करना और कस्टम यूज़र इंटरफ़ेस के साथ मॉडल इन्फ़रेंस विकसित करना।

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आप Cursor AI और Windsurf पर अलग-अलग गाइड्स में और जान सकते हैं, और हमारे OpenAI Fundamentals स्किल ट्रैक के साथ हाथों-हाथ अभ्यास करें।  

छवि: लेखक द्वारा

OpenAI का Codex CLI क्या है?

OpenAI Codex CLI एक ओपन-सोर्स कमांड-लाइन टूल है जो OpenAI के नवीनतम reasoning मॉडल (o4) की क्षमता को सीधे आपके टर्मिनल तक लाता है। यह हल्का CLI टूल आपको अपने लोकल मशीन पर सीधे कोड पढ़ने, संशोधित करने और निष्पादित करने देता है। 

यह डेवलपर्स को फीचर्स तेज़ी से बनाने, बग ठीक करने और अनजाने कोड को बेहतर समझने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। महत्वपूर्ण बात यह है कि CLI लोकल रूप से काम करता है, इसलिए जब तक आप स्वयं साझा न करें, आपका सोर्स कोड आपके वातावरण के भीतर सुरक्षित रहता है।

यहाँ Codex CLI की प्रमुख विशेषताएँ हैं:

1. शून्य-सेटअप इंस्टॉलेशन: आप एक साधारण NPM कमांड से शुरू कर सकते हैं।
2. मल्टीमॉडल इनपुट्स: CLI आपको टेक्स्ट, स्क्रीनशॉट या डायग्राम पास करने देता है, जिससे AI एजेंट उसी अनुसार कोड जेनरेट या एडिट कर सके।
3. समृद्ध अप्रूवल वर्कफ़्लो: आप तीन अलग-अलग मोड्स—Suggest, Auto Edit, और Full Auto—के साथ अपनी भागीदारी का स्तर चुन सकते हैं।
4. पूरी तरह आपके टर्मिनल में चलता है: यह सुविधा आपके साधारण टर्मिनल को कोड एडिटर, AI सहायक, और शक्तिशाली डिबगर में बदल देती है। 

यहाँ अप्रूवल मोड्स के बारे में और जानकारी है:

• Suggest (डिफ़ॉल्ट): एजेंट फ़ाइलें पढ़ता है और एडिट्स या शेल कमांड्स का प्रस्ताव रखता है, बदलाव करने से पहले आपकी मंज़ूरी लेता है। 
• Auto Edit: एजेंट स्वतः फ़ाइलें पढ़ और लिख सकता है, लेकिन शेल कमांड्स चलाने से पहले अनुमति माँगता है। 
• Full Auto: इस मोड में, एजेंट वर्तमान डायरेक्टरी तक सीमित, सैंडबॉक्स्ड और नेटवर्क-डिसेबल्ड वातावरण में स्वतः पढ़ता, लिखता और कमांड्स निष्पादित करता है। 

यदि आप AI में नए हैं और बुनियादी बातें सीखना चाहते हैं, तो हम AI Fundamentals ट्रैक पूरा करने की कड़ी सिफ़ारिश करते हैं।

Codex CLI सेटअप करना 

अपने सिस्टम पर OpenAI Codex CL सेटअप करने के लिए ये चरण अपनाएँ।

सिस्टम आवश्यकताएँ

Codex CLI इंस्टॉल करने से पहले सुनिश्चित करें कि आपका सिस्टम निम्न आवश्यकताओं को पूरा करता है:

• ऑपरेटिंग सिस्टम्स:
• macOS 12+
• Ubuntu 20.04+/Debian 10+
• Windows 11 (वैकल्पिक WSL2)
• Node.js: संस्करण 22 या नया (LTS अनुशंसित)
• Git: संस्करण 2.23+ (वैकल्पिक, पर बिल्ट-इन PR हेल्पर्स के लिए अनुशंसित)।
• RAM: न्यूनतम 4 GB (बेहतर प्रदर्शन के लिए 8 GB अनुशंसित)।

इंस्टॉलेशन चरण

1. Node.js इंस्टॉल करें: सुनिश्चित करें कि आपके पास Node.js संस्करण 22 या नया इंस्टॉल है। आप इसे आधिकारिक Node.js वेबसाइट से डाउनलोड कर सकते हैं।
2. Git इंस्टॉल करें: यदि आपके पास पहले से Git नहीं है, तो इसे git-scm.com से डाउनलोड और इंस्टॉल करें। 
3. Powershell सेट करें: यदि आप Windows का उपयोग कर रहे हैं, तो अपने powershell टर्मिनल को इस प्रकार कॉन्फ़िगर करें:
• यह कमांड चलाकर अपना PowerShell प्रोफ़ाइल खोलें:

$PROFILE

• Git Bash को डिफ़ॉल्ट शेल सेट करने के लिए अपने प्रोफ़ाइल में निम्न पंक्ति जोड़ें:

Set-Alias sh.exe "C:\Program Files\Git\bin\bash.exe"

4. Codex CLI इंस्टॉल करें: Codex CLI को ग्लोबली इंस्टॉल करने के लिए निम्न कमांड चलाएँ:

npm install -g @openai/codex

5. अपनी OpenAI API Key सेट करें: Codex CLI का उपयोग करने के लिए आपको OpenAI API key चाहिए। अपनी API key को एक environment variable के रूप में एक्सपोर्ट करें:

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

Codex CLI का उपयोग

1. इंटरैक्टिव मोड चालू करने के लिए टर्मिनल में यह कमांड टाइप करें:

codex

2. यदि आप Git रेपोज़िटरी के अंदर नहीं हैं, तो आपको एक चेतावनी दिखेगी कि Git रेपोज़िटरी के बाहर प्रोजेक्ट बनाना जोखिमपूर्ण है। पूछे जाने पर आगे बढ़ने के लिए “N” दबाएँ।

3. cd कमांड का उपयोग कर अपने प्रोजेक्ट डायरेक्टरी पर जाएँ:

cd <project-directory>

4. यदि आपका प्रोजेक्ट पहले से Git रेपोज़िटरी नहीं है, तो यह चलाकर इनिशियलाइज़ करें:

git init

5. एक बार प्रोजेक्ट डायरेक्टरी में होने पर, Codex CLI को इंटरैक्टिव मोड में शुरू करने के लिए यह कमांड टाइप करें:

codex

इस मोड में, आप ChatGPT की तरह बातचीत करके AI एजेंट से इंटरैक्ट कर सकते हैं। बस अपने कोडिंग-संबंधी प्रश्न टाइप करें, और AI आवश्यकतानुसार कोड जेनरेट, डिबग, या संशोधित करके आपकी मदद करेगा।

Codex CLI के साथ वेबसाइट बनाना

इस प्रोजेक्ट में, हम Codex CLI का उपयोग कर CodeCut से प्रेरित वेबसाइट बनाएँगे—इसके डिज़ाइन के एक स्क्रीनशॉट के आधार पर। क्यों CodeCut? मैं Khuyen Tran के काम का बड़ा प्रशंसक हूँ, और उनकी वेबसाइट की शैली को अपनी अलग पहचान के साथ फिर से बनाना चाहता था।

1. पहले, CodeCut वेबसाइट पर जाएँ और लैंडिंग पेज का स्क्रीनशॉट लें।

स्रोत: CodeCut

2. स्क्रीनशॉट का लोकेशन Codex CLI को इस कमांड से दें:

 codex --image "C:\Users\abida\Pictures\Screenshots\Screenshot 2025-04-19 213702.png"

3. Codex CLI एजेंट स्क्रीनशॉट का विश्लेषण करेगा और आपसे फॉलो-अप प्रश्न पूछने को कहेगा। 

डिफ़ॉल्ट रूप से, यह नया O4-Mini मॉडल उपयोग करता है। O4 मॉडल की बुनियादी बातें आप O4-Mini: Tests, Features, O3 Comparison, Benchmarks, and More गाइड पढ़कर सीख सकते हैं।

4. एजेंट से कहें कि वह “🙌” लोगो और कंपनी नाम handsup के साथ मिलती-जुलती वेबसाइट बनाए।

5. एजेंट फ़ाइलें बनाने और उनमें कोड जोड़ने के लिए कमांड्स चलाने से पहले आपसे अनुमति मांगते हुए फॉलो-अप प्रश्न पूछ सकता है।

6. प्रक्रिया के अंत में, एजेंट किए गए बदलावों का सारांश देगा। 

7. assets फ़ोल्डर में जाएँ और हीरो इमेज को अपनी चुनी हुई इलस्ट्रेशन से बदलें। सुनिश्चित करें कि नई फ़ाइल का नाम मूल हीरो इमेज के नाम पर ही रखें। मूल इमेज काफ़ी साधारण थी, और मैं ऐसी इलस्ट्रेशन उपयोग करना चाहूँगा जो ऑफिस स्पेस में सभी के हाथ उठाए हुए दिखाए।
8. index.html फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें और अपनी वेबसाइट देखें। 

परिणाम अपेक्षा से बेहतर था। लोगो, शीर्षक, रंग योजनाएँ, लिंक्स और समग्र डिज़ाइन—सब कुछ मेरी कल्पना के अनुरूप था। 

ML इन्फ़रेंस एप्लिकेशन बनाना 

दूसरे प्रोजेक्ट में, हम कुछ अधिक जटिल कार्य करेंगे: एक पूर्ण मशीन लर्निंग एप्लिकेशन बनाना। यह प्रोजेक्ट डेटा लोडिंग से लेकर कस्टम यूज़र इंटरफ़ेस के साथ मॉडल इन्फ़रेंस पाइपलाइन बनाने तक सब कुछ कवर करेगा। 

साथ ही, हम एजेंट को पूर्ण स्वायत्तता देंगे, ताकि वह उपयोगकर्ता के हस्तक्षेप के बिना कमांड्स निष्पादित कर सके। 

1. नीचे दिए गए कमांड से, हमने Codex को एप्लिकेशन बनाने का निर्देश दिया:

codex --approval-mode full-auto "Build a proper FastAPI ML application with user interface."

परिणामस्वरूप, एजेंट ने सभी आवश्यक फ़ाइलों और कॉन्फ़िगरेशन सहित प्रोजेक्ट बना दिया। आपको बस अंत में दिए गए कमांड का पालन कर एप्लिकेशन चलाना है।

2. Python पैकेज इंस्टॉल करने के लिए चलाएँ:

pip install -r requirements.txt

3. अगला, ट्रेनिंग स्क्रिप्ट चलाएँ:

$ python train.py

Model saved to C:\Repository\GitHub\ML App with Codex\model\model.pkl

4. फिर, आप ऐप को इस कमांड से चला सकते हैं:

uvicorn app.main:app -reload

5. अपना ब्राउज़र खोलें और ऐप एक्सेस करने के लिए URL http://127.0.0.1:8000 पेस्ट करें।

एप्लिकेशन पूरी तरह कार्यात्मक है और उच्च सटीकता देता है। 

मैं विशेष रूप से यूज़र इंटरफ़ेस और इस बात से प्रभावित था कि Codex CLI ने कितनी जल्दी बिना किसी बग के सभी फ़ाइलें जेनरेट कर दीं। 

यह प्रोजेक्ट भले ही एक उदाहरण के तौर पर है और पहले कई डेवलपर्स द्वारा लागू किया जा चुका है, फिर भी ध्यान देने योग्य है कि ऐसे सरल कार्यों के लिए भी अधिकतर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) एक ही प्रयास में काम करने वाला समाधान देने में संघर्ष करते हैं। लेकिन Codex के साथ, मैंने बस एक कमांड टाइप की, और इसने असाधारण नतीजे दिए। मैं सचमुच प्रभावित हूँ।

हमने CLI के अंदरूनी कामकाज पर चर्चा नहीं की। यदि आप अपने प्रोजेक्ट्स के लिए OpenAI API के बारे में सीखना और उसका उपयोग करना चाहते हैं, तो Developing AI Systems with the OpenAI API कोर्स करें।

अंतिम विचार

भले ही OpenAI Codex CLI पूरी तरह नया विचार न हो, लेकिन इसकी खासियत यह है कि यह ओपन-सोर्स है और आपको अपने OpenAI अकाउंट से कनेक्ट कर अधिक उन्नत मॉडलों का लाभ उठाने देता है।

व्यक्तिगत रूप से, मुझे कई मामलों में Codex CLI बेहतर विकल्प लगता है। यह लक्ष्यों तक पहुँचने के लिए कम चरण मांगता है, बेहद तेज़ है, और डेवलपमेंट प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। हालाँकि, यह जानने का एकमात्र तरीका कि यह टूल आपके विशेष उपयोग-केस के लिए काम करेगा या नहीं, है—इसे स्वयं आज़माना। यह सीधे-सरल वर्कफ़्लोज़ में उत्कृष्ट है, लेकिन कई गतिशील हिस्सों वाले जटिल प्रोजेक्ट्स के लिए यह सर्वोत्तम फिट न भी हो।

जैसा कि हमने देखा, OpenAI ने हाल ही में अपने मौजूदा o4-mini और o3 मॉडलों के साथ एक नया मॉडल, GPT-4.1, लॉन्च किया है। जो लोग GPT-4.1 के बारे में—इसकी विशेषताएँ, GPT-4o से तुलना, और इसे कैसे एक्सेस करें—और जानना चाहते हैं, वे GPT 4.1: Features, Access, GPT-4o Comparison, and More ब्लॉग पढ़ें।