OpenAI Codex: Hướng dẫn từng bước với 3 ví dụ thực tế

TL;DR

\n
• \n

  OpenAI Codex là một tác nhân kỹ thuật phần mềm dựa trên đám mây, khả dụng trong ChatGPT (các gói Plus, Pro, Team và Enterprise)

  \n
\n
• \n

  Kết nối Codex với repo GitHub, sau đó giao việc cho nó: sửa lỗi, áp dụng bản vá, tạo kiểm thử hoặc giải thích mã

  \n
\n
• \n

  Mỗi tác vụ chạy trong một sandbox tách biệt; Codex mở một pull request để bạn xem xét trước khi hợp nhất

  \n
\n
• \n

  Sử dụng tệp AGENTS.md để định nghĩa quy ước viết mã mà Codex sẽ tuân theo cho mọi tác vụ

  \n
\n
• \n

  Codex cũng chạy trong terminal qua Codex CLI và dưới dạng một tiện ích mở rộng cho VS Code

  \n
\n

OpenAI Codex là gì?

OpenAI Codex là một tác nhân kỹ thuật phần mềm trên đám mây có thể viết và chỉnh sửa mã, chạy kiểm thử, sửa lỗi và thậm chí đề xuất pull request. Mỗi tác vụ được thực thi trong một môi trường sandbox riêng.

Codex được vận hành bởi các mô hình frontier mới nhất của OpenAI, và được xây dựng với trọng tâm là an toàn, khả năng kiểm thử và năng suất của nhà phát triển. Bạn có thể hướng dẫn Codex bằng các tệp AGENTS.md hoặc tương tác trực tiếp với nó trong thanh bên của ChatGPT.

Với Codex CLI, bạn cũng có thể mang các khả năng này trực tiếp vào terminal.

Tùy chọn truy cập Codex trong nháy mắt:

Thiết lập OpenAI Codex

Thiết lập Codex chỉ mất vài phút. Dưới đây là hướng dẫn từng bước để bạn bắt đầu.

Bước 1: Tìm công cụ Codex

Bắt đầu bằng cách đăng nhập vào ChatGPT. Ở thanh công cụ bên trái, hãy tìm Codex. Khi ra mắt, Codex được triển khai cho người dùng ChatGPT Pro, Business và Enterprise. Hiện nay nó có trong tất cả các gói (tuy nhiên quyền truy cập Free và Go rất hạn chế).

Bước 2: Bắt đầu với Codex

Nhấp vào Codex, bạn sẽ được đưa tới một tab khác để thiết lập ban đầu. Nhấp “Get Started” và làm theo quy trình xác thực như ở bước tiếp theo.

Bước 3: Xác thực đa yếu tố

Nhấp “Set up MFA to continue” và quét mã QR bằng ứng dụng xác thực ưa thích của bạn (như Google Authenticator hoặc Authy). Nhập mã để xác minh và xong!

Bước 4: Kết nối với GitHub

Sau khi hoàn tất xác thực đa yếu tố, chúng ta kết nối Codex với GitHub.

Bước 4.1: Ủy quyền connector GitHub

“Connect to GitHub” sẽ mở một cửa sổ để bạn ủy quyền cho connector GitHub. Đọc nội dung và chọn Authorize.

Bước 4.2: Thêm tài khoản GitHub của bạn

Khi GitHub đã được kết nối, chúng ta cần thêm tài khoản. Trong tab tổ chức GitHub, chọn “Add a GitHub account.” 

Bạn sẽ thấy một cửa sổ khác để “Install and Authorize.” Nhấp để ủy quyền, và tất cả các repository của bạn sẽ xuất hiện trong giao diện ChatGPT. Bạn cũng có thể chỉ ủy quyền cho các repository được chọn.

Bước 4.3: Tạo môi trường

Chọn repository bạn muốn làm việc và nhấp “Create environment.”

Bạn sẽ được đưa đến “Data Controls.” Codex vẫn đang được phát triển tích cực, và bạn có thể thấy một tùy chọn cho phép dùng dữ liệu của bạn để cải thiện mô hình. Bạn có thể tắt tùy chọn này và tiếp tục.

Giờ đây môi trường của bạn đã sẵn sàng để khám phá. Codex cho phép người dùng bắt đầu các tác vụ song song với các tác vụ được gợi ý trước.

Chỉ cần nhấp “Start tasks” hoặc chọn các tác vụ theo nhu cầu của bạn. Bạn sẽ được đưa đến giao diện nơi có thể đặt câu hỏi hoặc yêu cầu tác nhân viết một tính năng cho bạn.

Khi tất cả tác vụ đã sẵn sàng, hãy chọn tác vụ bạn muốn làm hoặc làm song song nhiều tác vụ.

Bước 5: AGENTS.md (tùy chọn)

Tệp AGENTS.md là một tệp cấu hình đặc biệt do OpenAI giới thiệu để sử dụng với nền tảng Codex, được thiết kế nhằm giúp định hướng các tác nhân AI khi chúng làm việc trong codebase của bạn. Bạn có thể xem nó như sổ tay cho đồng đội AI của nhà phát triển, tương tự README.md nhưng tập trung vào hướng dẫn cho các tác nhân tự động. Dưới đây là một ví dụ tệp AGENTS.md:

# AGENTS.md\n\n## Code Style\n- Use Black for Python formatting.\n- Avoid abbreviations in variable names.\n\n## Testing\n- Run pytest tests/ before finalizing a PR.\n- All commits must pass lint checks via flake8.\n\n## PR Instructions\n- Title format: [Fix] Short description\n- Include a one-line summary and a \"Testing Done\" section

Khi Codex chạy một tác vụ trên codebase của bạn, nó sẽ:

\n
\n
• Tìm các tệp AGENTS.md có phạm vi bao gồm tệp đang được sửa đổi.
\n
• Áp dụng hướng dẫn trong các tệp đó để định dạng, kiểm thử và ghi chép thay đổi.
\n
• Ưu tiên các hướng dẫn lồng sâu hơn khi có nhiều tệp cùng áp dụng (tương tự cấu hình phân tầng).
\n
\n

Để có cái nhìn rộng hơn về xây dựng các hệ thống thực thi hành động qua công cụ và API, xem hướng dẫn OpenAI Agents SDK của chúng tôi.

OpenAI Codex: Ba ví dụ thực tế

Hãy khám phá cách Codex có thể giúp bạn trong phát triển thực tế qua ba ví dụ tôi đã chạy trên một repository.

Ví dụ 1: Sửa lỗi cơ bản và lỗi chính tả

Đôi khi Codex tách một yêu cầu thành các tác vụ phụ, như sửa lỗi chính tả, cải thiện README hoặc viết kiểm thử, tất cả trong cùng không gian làm việc.

Bạn có thể bắt đầu một tác vụ mới trong phạm vi tác vụ hiện tại dựa trên phần đánh giá ban đầu, yêu cầu thay đổi đối với codebase hiện có hoặc đặt câu hỏi qua ô văn bản. Để mở rộng tác vụ hoặc sửa điều mới, nhấp “Code” và bắt đầu trực tiếp một tác vụ phụ.

Khi hài lòng với các thay đổi, nhấp “Push,” thao tác này sẽ tạo một pull request mới. Sau vài giây, bạn có thể nhấp “View Pull Request” để truy cập pull request và hợp nhất vào nhánh main.

Ví dụ 2: Giải thích codebase

Tiếp theo, tôi dùng Codex cho một tác vụ không chỉnh sửa: khám phá codebase và hỏi tôi có thể làm gì tiếp theo. Điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn mới tham gia một dự án, muốn onboard nhanh, hoặc đang bối rối khi tìm hiểu cách một hàm nào đó hoạt động.

Codex đã điều hướng dự án và cung cấp một phần tổng quan sạch sẽ, thân thiện với người mới về cấu trúc codebase. Thay vì chỉ liệt kê tệp, Codex nhóm chúng theo mục đích:

\n
• qwen3_demo.py là script chính, khởi chạy hai giao diện dựa trên Gradio—một cho chuyển chế độ suy luận và một cho dịch đa ngôn ngữ.
\n
• Nhận diện qwen3_demo.ipynb là một notebook tương tác thay thế.
\n
• Chỉ ra test_qwen3_demo.py cho kiểm thử đơn vị và README.md cho tài liệu cùng video hướng dẫn.
\n

Ngoài ra, Codex còn liệt kê “Những điểm chính cần biết,” như các phụ thuộc (Ollama CLI), vai trò của hàm _run_ollama và mẹo mở rộng giao diện. Nó thậm chí gợi ý các bước tiếp theo như khám phá quản lý phiên bản mô hình, cải thiện UI và thêm xử lý lỗi.

Ví dụ 3: Tìm và sửa một lỗi

Codex có thể quét toàn bộ codebase, nhận diện lỗi, đề xuất cách sửa và hiển thị bản xem trước các thay đổi. Quy trình này giống với việc review thay đổi mã trên GitHub.

Bạn có thể xem lại nhật ký để hiểu quy trình nền cho các thay đổi bằng cách nhấp “Logs.”

Codex trả về bản tóm tắt các thay đổi đã thực hiện, cùng với những tệp được tạo hoặc bị ảnh hưởng. Bạn cũng có thể đặt câu hỏi về các thay đổi hoặc yêu cầu Codex viết mã mới để nâng cấp hiện trạng.

Khi hài lòng với các bản sửa mã, nhấp “Push” và “Create New PR” để mở một pull request mới.

Sau vài giây, bạn có thể nhấp “View Pull Request” để truy cập pull request và hợp nhất vào nhánh main.

Codex giúp bạn có thể hợp nhất các thay đổi chỉ với vài cú nhấp.

Các thay đổi xuất hiện trên nhánh chính trong vài giây.

Vì sao Codex quan trọng?

Codex là một tác nhân cộng tác, không phải trình tạo mã thụ động. Bạn có thể yêu cầu nó viết, tái cấu trúc, kiểm thử, gỡ lỗi hoặc giải thích, và nó sẽ hiển thị log terminal, trích dẫn và đầu ra cho từng bước.

Dưới đây là một vài lợi ích thực tế tôi quan sát được:

\n
• Các tác vụ có thể truy vết và kiểm chứng.
\n
• Codex làm việc song song, vì vậy bạn có thể xếp hàng nhiều thay đổi.
\n
• Nó tôn trọng thiết lập phát triển của bạn, đặc biệt nếu bạn đã cấu hình quy ước qua tệp AGENTS.md.
\n
• Nó phù hợp với tiêu chuẩn PR của con người và có thể vượt qua kiểm thử CI.
\n

Với tôi, cảm giác như OpenAI vừa ra mắt một thực tập sinh kỹ thuật phần mềm.

Lời kết

Chúng ta đã học cách Codex có thể sửa lỗi, áp dụng bản vá tính năng và giải thích logic mã, đồng thời tạo pull request, chạy kiểm thử và ghi lại hành động qua log terminal và diff.

Bài hướng dẫn thực hành này minh họa cách Codex có thể cải thiện quy trình làm việc hằng ngày của bạn, dù bạn đang gỡ lỗi mã kế thừa, onboard vào một repo mới hay phân loại các tác vụ bảo trì.

Khi Codex phát triển, tôi kỳ vọng tích hợp sâu hơn với IDE, pipeline CI và các công cụ lập kế hoạch tác vụ, khiến nó trở thành bổ sung thực tiễn cho mọi quy trình kỹ thuật. Để tìm hiểu thêm về Codex, hãy đọc bài blog phát hành chính thức, và bạn cũng có thể tìm các trường hợp sử dụng minh họa trên kênh YouTube của OpenAI.

Để đi sâu hơn vào các mô hình và công cụ hướng tới kỹ thuật của OpenAI, tôi khuyến nghị các bài blog này:

\n
• Hướng dẫn OpenAI Codex CLI
\n
• Hướng dẫn GPT-5.1 Codex: Xây dựng tác nhân phân tích Issue GitHub
\n
• Codex CLI cho tự động hóa quy trình dữ liệu: Hướng dẫn đầy đủ
\n
• Hướng dẫn Codex CLI MCP: Xây dựng tác nhân bảng điều khiển danh mục
\n