O novo agente do Codex da OpenAI é essencialmente um ambiente de codificação de vibração com base em uma interface de comentários do tipo ChatGPT. Por mais que a idéia de codificação de vibração pareça um meme para os codificadores de Wannabe Cool-Child, o novo agente do Codex é impressionante como diabos.
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O OpenAI descreveu o Codex como uma visualização de pesquisa ainda em desenvolvimento ativo. No momento, está disponível para usuários de ChatGPT para profissionais, empresas e camadas de equipe, mas espera-se que os usuários Plus e EDU “em breve”.
De acordo com A gravação da transmissão ao vivo do anúncio do Openaio nome do Codex foi aplicado a uma ferramenta de codificação em evolução desde o 2021. Dito isto, quando me refiro ao Codex neste artigo, estou falando sobre a nova versão que está sendo anunciada agora.
O que é Codex?
Ainda não tive a oportunidade de adquirir o Codex, por isso estou levando tudo o que estou compartilhando com você das informações fornecidas pelo OpenAI. Quando assisti ao anúncio, notei que até os engenheiros pareciam um pouco chocados com a capacidade dessa ferramenta.
O Codex vive nos servidores do OpenAI e interage com seus repositórios do GitHub. Se a demonstração se acredita (e o OpenAI provou repetidamente que demos inacreditáveis são reais), o Codex age basicamente como outro programador da sua equipe.
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Você pode dizer para corrigir uma série de bugs, e ele sairá e fará exatamente isso. Ele pede que você aprove alterações de codificação, embora pareça que também possa apenas seguir em frente e modificar o código.
Você pode solicitar para analisar e modificar o código, procurar problemas específicos, identificar áreas problemáticas e espaço para melhorias e outras tarefas de codificação e manutenção. Cada tarefa aparece em um novo ambiente digital, onde a IA pode percorrer todo o caminho do conceito e do design aos testes de unidade.
Uma mudança de mentalidade
Há uma mudança de mentalidade de codificação actual acontecendo aqui. A ajuda de codificação anterior da IA assumiu a forma de preenchimento automático. Linhas e até blocos de código foram gerados automaticamente com base no código existente.
Então chegamos ao ponto em que pequenos segmentos de código poderiam ser escritos ou depurados pela IA. Esta é a área em que tenho focado em termos dos testes de programação ZDNet.
Outra função de IA é a análise do sistema geral. Na semana passada, mostrei uma nova e notável ferramenta de pesquisa profunda que pode desconstruir bases de código inteiras e fornecer revisões e recomendações de código.
Agora, com o Codex, estamos chegando ao ponto em que tarefas de programação inteiras podem ser delegadas à IA na nuvem, da mesma maneira que essas tarefas foram dadas a outros programadores em uma equipe ou a programadores juniores que aprendendo a manutenção do código.
O OpenAI chama isso de “desenvolvimento de software program nativo do agente, onde a IA não apenas o ajuda a trabalhar, mas assume o trabalho de forma independente”.
Alterar o fluxo de trabalho do desenvolvedor
O vídeo de lançamento demonstrou a capacidade do Codex de assumir uma variedade de tarefas de uma só vez, cada uma em seu próprio ambiente digital isolado.
Os programadores atribuíram tarefas ao agente, que dispararam e fizeram o trabalho sem supervisão. Quando o trabalho foi concluído, o agente retornou com os resultados dos testes e recomendou alterações de código.
A demonstração mostrou o agente do Codex executando correções de bugs, fazendo uma varredura para erros de digitação, fazendo sugestões de tarefas e executando a refatoração em todo o projeto (modificando o código para melhorar a estrutura sem alterar o comportamento).
Desenvolvedores e designers seniores não são estranhos para articular requisitos e revisar o trabalho de outras pessoas. O uso do Codex não será uma mudança para eles. Mas para os desenvolvedores que ainda não desenvolveram bons requisitos-articulação e habilidades de revisão, o gerenciamento adequado do Codex pode ser um desafio.
No entanto, se a ferramenta executar como a demonstração parecer indicar que pode, o Codex permitirá que equipes menores e desenvolvedores individuais realizem mais, reduza o trabalho repetitivo e seja mais responsivo aos relatórios de problemas.
Consistência e flexibilidade
Um dos problemas que encontrei no início com a codificação do ChatGPT foi que ele tinha uma tendência a perder o fio ou sair em sua própria direção. Para blocos individuais de código, isso é irritante, mas não catastrófico. Mas se um agente de codificação puder ser executado razoavelmente sem supervisão, essa recusa teimosa em seguir as instruções poderá causar conseqüências não intencionais e problemáticas.
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Para ajudar a mitigar isso, o OpenAI treinou Codex para seguir as instruções especificadas em um Agentes.md arquivo. Esse arquivo no repositório permite que programadores e equipes direcionem o comportamento do Codex. Ele pode conter instruções sobre convenções de nomeação, formatação de regras e qualquer outro conjunto de diretrizes consistentes desejadas no processo de codificação. É essencialmente uma extensão das configurações de personalização do ChatGPT, mas para um ambiente de equipe centrado no repositório.
O OpenAI também introduziu uma versão do Codex chamada Codex CLI que é executada localmente na máquina de um desenvolvedor. Ao contrário do Codex baseado em nuvem, que é executado de forma assíncrona e reporta após a conclusão, a versão native opera na linha de comando do programador e é síncrona.
Em outras palavras, o programador digita uma instrução e aguarda o processo Codex CLI para retornar um resultado. Isso permite que um programador trabalhe offline com o contexto native da máquina de desenvolvimento ativo.
Pensando nas implicações
A demonstração foi impressionante, mas durante o vídeo de lançamento, os desenvolvedores ficaram muito claros que o que eles estavam exibindo e lançando é um protótipo de pesquisa. Embora ofereça o que eles chamavam de “momentos mágicos”, ainda tem um longo caminho a percorrer.
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Eu tenho tentado procurar e triangular sobre o que exatamente essa tecnologia significa para o futuro do desenvolvimento e para o meu processo de desenvolvimento especificamente. Meu produto principal é um plug-in WordPress de código aberto, que possui plug-ins de complemento proprietário. Claramente, o Codex poderia funcionar através do repositório público para o plug-in de código aberto.
Mas o Codex poderia gerenciar o relacionamento entre um público e vários repositórios privados como parte de um projeto geral? E como isso faria quando o teste envolve não apenas o meu código, mas também a rotação de um ecossistema adicional inteiro – WordPress – para avaliar o desempenho?
Como programador solo, eu definitivamente vejo as vantagens de algo como Codex. Até a assinatura Professional de US $ 200 por mNTH faz sentido. A contratação de um programador auxiliar custaria muito mais por mês do que essa taxa, supondo que eu fosse obter um valor monetizável tangível.
Como gerente de equipe de longa knowledge e comunicador profissional, sinto-me muito confortável delegando algo como o Codex. Não é tão diferente conversar com um agente do que está conversando com um membro da equipe sobre o Slack, por exemplo.
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O fato de o Codex fazer recomendações, rascunhar versões e esperar que eu aprove os resultados me faz sentir um pouco mais seguro do que apenas deixá -lo soltar no meu código. Ele abre uma porta muito interessante para um novo ciclo de vida de desenvolvimento, onde o humano outline metas, a IA redigem possíveis implementações e, em seguida, o humano volta e aprova ou redireciona a IA para outro ciclo.
Com base nas minhas experiências anteriores usando o AIS para codificação, fica claro que o Codex pode reduzir o tempo de manutenção e ser corrigido para os usuários mais rapidamente. Não é tão claro como o Codex executaria a adição de novos recursos com base em um documento de especificações. Também não está claro o quanto mais ou menos difícil seria entrar no código depois que o Codex trabalhou nele para ajustar a funcionalidade e o desempenho.
É interessante que a codificação de IA esteja evoluindo entre as empresas no mesmo ritmo. Estou lançando outro artigo em breve no agente de codificação do Github Copilot, que faz algumas das mesmas coisas que o Codex.
Nesse artigo, expressei alguma preocupação de que esses agentes de codificação substituam programadores juniores e iniciantes. Além da preocupação com os empregos humanos, há também a questão de quais oportunidades críticas de treinamento serão perdidas se delegarmos uma fase intermediária da carreira de um desenvolvedor para a IA.
No desconhecido
Há uma música no Frozen II da Disney chamado “Into the Unknown”, tocado por Idina Menzel. A música se concentra no conflito interno do personagem principal entre manter o established order e sua vida acquainted e se aventurar “no desconhecido”.
Com o desenvolvimento de software program Agentic, mais do que apenas codificação de IA, toda a indústria de software program está entrando no desconhecido. Quanto mais confiamos em sistemas baseados em IA para construir nosso software program para nós, menos mantenedores qualificados haverá. Tudo bem, desde que o AIS proceed a se apresentar e estar disponível. Mas estamos deixando a atrofia das habilidades importantes, deixando ir alguns empregos bem remunerados, para a conveniência de delegar a uma infraestrutura baseada em nuvem ainda não sentenciada?
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Somente o tempo dirá, e esperamos que não experimentemos essa narrativa quando estamos sem tempo.
Você se vê delegando tarefas reais de desenvolvimento para uma ferramenta como essa? O que você acha que o impacto a longo prazo será sobre equipes de software program ou desenvolvedores solo? E você se preocupa em perder habilidades ou funções críticas à medida que mais o ciclo de vida do código é entregue à IA? Informe -nos nos comentários abaixo.
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