Hướng dẫn CLI OpenAI Codex

Có một làn sóng bùng nổ của các IDE hướng tác tử như Cursor AI và Windsurf có thể hiểu mã nguồn của bạn, gợi ý thay đổi, thậm chí chạy lệnh giúp bạn. Bạn chỉ cần trò chuyện với tác tử AI và "hợp vibe" với nó, vì thế mới có thuật ngữ "vibe coding".

OpenAI, có lẽ không muốn đứng ngoài trào lưu vibe coding, gần đây đã phát hành công cụ mã nguồn mở sử dụng mô hình suy luận để hiểu mã nguồn và giúp bạn gỡ lỗi hoặc thậm chí tạo cả một dự án chỉ với một lệnh.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Codex CLI của OpenAI và cách thiết lập cục bộ. Sau đó, chúng ta sẽ dùng lệnh Codex để dựng một website từ ảnh chụp màn hình. Chúng ta cũng sẽ thực hiện một dự án phức tạp như huấn luyện mô hình máy học và phát triển suy luận mô hình với giao diện người dùng tùy chỉnh.

Chúng tôi cập nhật cho độc giả về những tin mới nhất trong AI qua The Median, bản tin miễn phí mỗi thứ Sáu tóm lược các câu chuyện chính trong tuần. Đăng ký để luôn sắc bén chỉ với vài phút mỗi tuần:

Bạn có thể tìm hiểu thêm về Cursor AI và Windsurf trong các hướng dẫn riêng, và thực hành với lộ trình kỹ năng OpenAI Fundamentals.  

Ảnh: Tác giả

OpenAI’s Codex CLI là gì?

OpenAI Codex CLI là công cụ dòng lệnh mã nguồn mở đưa sức mạnh của các mô hình suy luận mới nhất (o4) của OpenAI trực tiếp vào terminal của bạn. Công cụ CLI gọn nhẹ này cho phép bạn đọc, sửa, và thực thi mã trực tiếp trên máy cục bộ. 

Công cụ được thiết kế để giúp nhà phát triển xây tính năng nhanh hơn, sửa lỗi, và hiểu rõ hơn mã lạ. Quan trọng là vì CLI chạy cục bộ, mã nguồn của bạn vẫn an toàn trong môi trường của bạn trừ khi bạn chia sẻ.

Các tính năng chính của Codex CLI:

1. Cài đặt không cấu hình: Bắt đầu chỉ với một lệnh NPM đơn giản.
2. Đầu vào đa phương thức:  CLI cho phép bạn cung cấp văn bản, ảnh chụp màn hình hoặc sơ đồ, giúp tác tử AI tạo hoặc chỉnh sửa mã tương ứng.
3. Quy trình phê duyệt phong phú: Bạn có thể chọn mức độ can dự với ba chế độ: Gợi ý, Tự động sửa, và Tự động hoàn toàn.
4. Chạy hoàn toàn trong terminal: Biến terminal của bạn thành trình soạn mã, trợ lý AI, và bộ gỡ lỗi mạnh mẽ. 

Thông tin chi tiết về các chế độ phê duyệt:

• Suggest (mặc định): Tác tử đọc tệp và đề xuất chỉnh sửa hoặc lệnh shell, yêu cầu bạn phê duyệt trước khi thay đổi. 
• Auto Edit: Tác tử có thể tự động đọc và ghi tệp nhưng vẫn xin phép trước khi chạy lệnh shell. 
• Full Auto: Ở chế độ này, tác tử tự chủ đọc, ghi và thực thi lệnh trong môi trường sandbox, tắt mạng, giới hạn trong thư mục hiện tại. 

Nếu bạn mới làm quen AI và muốn học những điều cơ bản, chúng tôi khuyến nghị hoàn thành lộ trình AI Fundamentals.

Thiết lập Codex CLI 

Làm theo các bước sau để thiết lập OpenAI Codex CL trên hệ thống của bạn.

Yêu cầu hệ thống

Trước khi cài đặt Codex CLI, hãy đảm bảo hệ thống đáp ứng các yêu cầu sau:

• Hệ điều hành:
• macOS 12+
• Ubuntu 20.04+/Debian 10+
• Windows 11 (tùy chọn WSL2)
• Node.js: Phiên bản 22 trở lên (khuyến nghị LTS)
• Git: Phiên bản 2.23+ (tùy chọn nhưng khuyến nghị để dùng trợ lý PR tích hợp).
• RAM: Tối thiểu 4 GB (khuyến nghị 8 GB để hiệu năng tốt hơn).

Các bước cài đặt

1. Cài Node.js: Đảm bảo bạn đã cài Node.js phiên bản 22 trở lên. Bạn có thể tải từ trang web chính thức của Node.js.
2. Cài Git: Nếu bạn chưa có Git, hãy tải và cài từ git-scm.com. 
3. Thiết lập Powershell: Nếu bạn dùng Windows, cấu hình terminal powershell như sau:
• Mở hồ sơ PowerShell của bạn bằng cách chạy:

$PROFILE

• Thêm dòng sau vào hồ sơ để đặt Git Bash làm shell mặc định:

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

4. Cài Codex CLI: Chạy lệnh sau để cài Codex CLI toàn hệ thống:

npm install -g @openai/codex

5. Thiết lập khóa API OpenAI: Để dùng Codex CLI, bạn cần khóa API của OpenAI. Xuất khóa API dưới dạng biến môi trường:

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

Sử dụng Codex CLI

1. Gõ lệnh sau trong terminal để vào chế độ tương tác:

codex

2. Nếu bạn không ở bên trong một kho Git, bạn sẽ thấy cảnh báo rằng xây dựng dự án ngoài kho Git là nguy hiểm. Khi được hỏi, nhấn “N” để tiếp tục.

3. Đi tới thư mục dự án của bạn bằng lệnh cd:

cd <project-directory>

4. Nếu dự án của bạn chưa phải kho Git, khởi tạo bằng cách chạy:

git init

5. Khi ở trong thư mục dự án, gõ lệnh sau để bắt đầu dùng Codex CLI ở chế độ tương tác:

codex

Ở chế độ này, bạn có thể tương tác hội thoại với tác tử AI tương tự ChatGPT. Chỉ cần nhập các truy vấn liên quan đến mã, AI sẽ hỗ trợ tạo, gỡ lỗi hoặc chỉnh sửa mã theo nhu cầu.

Xây dựng Website với Codex CLI

Trong dự án này, chúng ta sẽ dùng Codex CLI để xây một website lấy cảm hứng từ CodeCut bằng ảnh chụp thiết kế của nó. Vì sao là CodeCut? Tôi là fan lớn của công việc Khuyen Tran, và tôi muốn tái hiện phong cách website của cô ấy đồng thời thêm dấu ấn riêng.

1. Đầu tiên, truy cập website CodeCut và chụp ảnh màn hình trang đích.

Nguồn: CodeCut

2. Cung cấp vị trí ảnh chụp cho Codex CLI bằng lệnh sau:

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

3. Tác tử Codex CLI sẽ phân tích ảnh và nhắc bạn đặt câu hỏi tiếp theo. 

Mặc định, nó dùng mô hình O4-Mini mới. Bạn có thể tìm hiểu những điều cơ bản về mô hình O4 trong bài viết O4-Mini: Kiểm thử, Tính năng, So sánh O3, Điểm chuẩn và hơn thế nữa.

4. Yêu cầu tác tử dựng website tương tự với logo “🙌” và tên công ty handsup.

5. Tác tử có thể đặt câu hỏi tiếp theo để thực thi các lệnh tạo tệp và thêm mã vào tệp.

6. Cuối quá trình, tác tử sẽ cung cấp tóm tắt những thay đổi đã thực hiện. 

7. Để cập nhật ảnh hero, điều hướng tới thư mục assets và thay ảnh hiện tại bằng minh họa bạn chọn. Nhớ đổi tên tệp mới theo tên ảnh hero gốc. Ảnh gốc khá đơn giản, và tôi muốn dùng minh họa thể hiện mọi người giơ tay trong không gian văn phòng.
8. Nhấp đúp tệp index.html để xem website của bạn. 

Kết quả còn tốt hơn tôi kỳ vọng. Logo, tiêu đề, phối màu, liên kết và tổng thể thiết kế đều khớp hoàn hảo với ý tưởng của tôi. 

Xây dựng Ứng dụng Suy luận ML 

Ở dự án thứ hai, chúng ta sẽ thực hiện một việc phức tạp hơn: xây dựng trọn vẹn một ứng dụng máy học. Dự án bao gồm từ nạp dữ liệu đến tạo pipeline suy luận mô hình với giao diện người dùng tùy chỉnh. 

Ngoài ra, chúng ta sẽ cấp quyền tự động hoàn toàn cho tác tử, cho phép nó chạy lệnh mà không cần can thiệp của người dùng. 

1. Dùng lệnh dưới đây, chúng tôi yêu cầu Codex xây ứng dụng:

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

Kết quả là tác tử đã xây dựng dự án bao gồm mọi tệp và cấu hình cần thiết. Bạn chỉ cần làm theo lệnh cuối để chạy ứng dụng.

2. Để cài các gói Python, chạy:

pip install -r requirements.txt

3. Tiếp theo, chạy script huấn luyện:

$ python train.py

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

4. Sau đó, bạn có thể chạy ứng dụng bằng:

uvicorn app.main:app -reload

5. Mở trình duyệt và dán URL http://127.0.0.1:8000 để truy cập ứng dụng.

Ứng dụng hoạt động đầy đủ và cho độ chính xác cao. 

Tôi đặc biệt ấn tượng với giao diện người dùng và tốc độ Codex CLI tạo toàn bộ tệp mà không gặp lỗi. 

Dù dự án này mang tính ví dụ và đã được nhiều nhà phát triển thực hiện trước đó, cũng đáng lưu ý rằng ngay cả với tác vụ thẳng thắn như vậy, đa số mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) gặp khó khi tạo ra giải pháp chạy được ngay lần đầu. Tuy nhiên, với Codex, tôi chỉ gõ một lệnh và nhận được kết quả xuất sắc. Thực sự ấn tượng.

Chúng ta chưa bàn về cơ chế bên trong của CLI. Nếu bạn muốn tìm hiểu và dùng OpenAI API cho dự án của mình, hãy học khóa Developing AI Systems with the OpenAI API.

Tổng kết

Dù OpenAI Codex CLI không phải ý tưởng hoàn toàn mới, điểm nổi bật là nó mã nguồn mở và cho phép bạn kết nối tài khoản OpenAI để tận dụng các mô hình tiên tiến hơn.

Với cá nhân tôi, Codex CLI là lựa chọn tốt hơn trong nhiều trường hợp. Nó cần ít bước hơn để đạt mục tiêu, cực nhanh và đơn giản hóa quá trình phát triển. Tuy nhiên, cách duy nhất để biết công cụ này phù hợp với trường hợp của bạn hay không là tự thử. Dù công cụ vượt trội ở quy trình đơn giản, nó có thể không phải lựa chọn tốt nhất cho các dự án phức tạp với nhiều thành phần chuyển động.

Như chúng ta đã thấy, OpenAI gần đây ra mắt mô hình mới, GPT-4.1, bên cạnh các mô hình o4-mini và o3 hiện có. Nếu bạn quan tâm tìm hiểu thêm về GPT-4.1, bao gồm tính năng, so sánh với GPT-4o và cách truy cập, hãy đọc bài GPT 4.1: Tính năng, Truy cập, So sánh GPT-4o và hơn thế nữa.