Yapay zekanın amansız yükselişi endüstrileri yeniden şekillendiriyor ve yazılım mühendisliği bu dönüşümün ön saflarında yer alıyor. Yapay zeka destekli araçlar artık fütüristik kavramlar değil, geliştirici yeteneklerini artıran ve karmaşık iş akışlarını kolaylaştıran pratik yardımcılar. Yapay zeka araştırmalarında önde gelen bir isim olan OpenAI, bu gelişen manzaraya en son katkısını duyurdu: Paralel olarak çok sayıda kodlama görevini ele almak üzere tasarlanmış, bulut tabanlı bir yazılım mühendisliği ajanı olan ChatGPT Codex. Başlangıçta ChatGPT Pro, Team ve Enterprise kullanıcıları için, Plus ve Edu sürümleri ise ufukta görünen bu yeni teklif, geliştiricilerin kod tabanlarıyla etkileşim biçimini ve yazılım oluşturma şeklini yeniden tanımlama vaadi taşıyor.
Geliştirici Ekibinizin maksimum verimlilikle birlikte çalışması için entegre, Hepsi Bir Arada bir platform mu istiyorsunuz?
Apidog tüm taleplerinizi karşılıyor ve Postman'in yerini çok daha uygun bir fiyata alıyor!
Yapay Zeka Destekli Yazılım Mühendisliğinin Şafağı: Codex'i Tanıyalım
"Sırada ne kodlamalıyız?" şeklinde bir istem kutusu, bir depo ve dal seçiciler ve bir görev listesiyle tamamlanan, pastel, kod temalı bir arka plana karşı bir gösterge panosu hayal edin. Bu, bir geliştiricinin araç setinin vazgeçilmez bir parçası olmaya hazırlanan bir ajan olan Codex'e açılan kapıdır. Codex, yeni özellikler yazmaktan ve bir kod tabanı hakkında karmaşık soruları yanıtlamaktan, hataları düzeltmeye ve inceleme için çekme istekleri önermeye kadar çeşitli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. Her görev, özel depo ile önceden yüklenmiş, yalıtım ve odaklanmayı sağlayan kendi bulut sanal alan ortamında titizlikle işlenir.
Temelinde Codex, yazılım mühendisliğinin nüansları için ince ayarlanmış, OpenAI'nin o3 modelinin özel bir sürümü olan codex-1 tarafından desteklenmektedir. Bu modelin yeteneği, çeşitli ortamlarda gerçek dünya kodlama görevleri üzerinde eğitildiği titiz takviye öğreniminden kaynaklanmaktadır. Amaç açıktı: Yalnızca kusursuz çalışan, aynı zamanda insan stil tercihlerini yansıtan, talimatlara tam olarak uyan ve bir geçiş sonucu elde edilene kadar yinelemeli olarak testler çalıştırabilen kod üretmek. Codex'in kullanıma sunulması, daha akıllı ve otonom kodlama yardımına doğru atılmış büyük bir adımı temsil ediyor.
Kaputun Altında: Codex Nasıl Çalışır?
Codex'e erişmek, uygun ChatGPT kullanıcıları için kenar çubuğunda özel bir bölümle basittir. Geliştiriciler, bir istem yazıp "Kod" komutunu başlatarak yeni kodlama görevleri atayabilir veya "Sor" işlevini kullanarak kod tabanları hakkında sorular sorabilirler.
Codex'in gerçek gücü, paralel işleme yeteneklerinde yatmaktadır. Her görev, ayrı, yalıtılmış bir bulut sanal alanında bağımsız olarak ele alınır. Bu ortam, ilgili kod tabanıyla önceden yüklenmiş olarak gelir ve Codex'in dosyaları okumasına ve düzenlemesine, komutları (test donanımları, linters ve tür denetleyiciler dahil) yürütmesine ve devam eden diğer görevlerden etkilenmeden çalışmasına olanak tanır. Görev tamamlama süreleri, karmaşıklığa bağlı olarak genellikle bir ila otuz dakika arasında değişir ve kullanıcılar ilerlemeyi gerçek zamanlı olarak izleyebilir.
Codex'in önemli bir yönü, doğrulanabilir çalışmaya olan bağlılığıdır. Bir görev tamamlandığında, Codex değişikliklerini kendi ortamında taahhüt eder. Sadece son kodu sunmakla kalmaz; terminal günlüklerinin ve test çıktılarının alıntıları aracılığıyla eylemlerinin doğrulanabilir kanıtlarını sağlar. Bu şeffaflık, geliştiricilerin görev tamamlama sırasında atılan her adımı izlemesine, güven oluşturmasına ve kapsamlı incelemeye olanak tanır. Kullanıcılar daha sonra daha fazla revizyon talep etmeye, bir GitHub çekme isteği açmaya veya değişiklikleri doğrudan yerel geliştirme ortamlarına entegre etmeye karar verebilirler. Ayrıca, Codex ortamı, uyumluluğu ve alaka düzeyini sağlamak için kullanıcının gerçek geliştirme kurulumunu yakından yansıtacak şekilde yapılandırılabilir.
Ajanı Yönlendirme: AGENTS.md ve Sistem Yönergelerinin Rolü
Etkinliğini daha da artırmak ve davranışını belirli proje ihtiyaçlarına göre uyarlamak için Codex, bir depoya yerleştirilen AGENTS.md dosyaları tarafından yönlendirilebilir. Bu metin dosyaları, tanıdık README.md gibi, insan geliştiriciler ve yapay zeka ajanı arasındaki bir iletişim kanalı olarak hizmet eder. AGENTS.md aracılığıyla, geliştiriciler Codex'e kod tabanında nasıl gezineceğini, test için hangi komutları çalıştıracağını ve projenin belirlenmiş kodlama standartlarına ve uygulamalarına en iyi nasıl uyacağını bildirebilirler. İnsan geliştiricilerde olduğu gibi, Codex ajanları da iyi yapılandırılmış geliştirme ortamları, güvenilir test kurulumları ve net belgeler sağlandığında en iyi performansı gösterir.
codex-1 için temel sistem mesajı ayrıca davranışını yöneten açık bir talimat kümesini de ortaya koymaktadır. Örneğin, dosyaları değiştirirken, Codex'e yeni dallar oluşturmaması, değişiklikleri taahhüt etmek için git kullanması (ön taahhüt hatalarında yeniden deneme) ve çalışma ağacının temiz bir durumda bırakılmasını sağlaması talimatı verilir. Yalnızca taahhüt edilen kodun değerlendirileceğini ve mevcut taahhütlerin değiştirilmemesi gerektiğini vurgular.
AGENTS.md spesifikasyonu oldukça ayrıntılıdır. Kapsamı, konumunda köklenen tüm dizin ağacıdır ve talimatları, doğrudan kullanıcı istemleri bunları geçersiz kılabilse de, iç içe geçme derinliğine göre öncelik kazanır. Önemli bir direktif, AGENTS.md programlı kontroller içeriyorsa, Codex'in tümünü çalıştırması ve dokümantasyon güncellemeleri gibi görünüşte basit değişiklikler için bile, tüm kod değişikliklerinden sonra başarılarını doğrulamaya çalışması gerektiğidir. Alıntı talimatları da titizdir ve net bir denetim izi sağlayarak, taranan dosyalar veya yürütülen komutlar için dosya yollarının ve terminal çıktılarının kesin olarak referans verilmesini talep eder.
Codex'i Test Etmek: Performans ve Kıyaslamalar
OpenAI, codex-1'in AGENTS.md dosyaları veya özel iskeleler aracılığıyla kapsamlı özelleştirme olmaksızın bile kodlama değerlendirmelerinde ve dahili kıyaslamalarda güçlü performans sergilediğini bildirmektedir. SWE-Bench Doğrulanmış kıyaslamasında, codex-1, k=1'de %67'den k=8'de %75'e kadar bir geçiş@k doğruluk ilerlemesi gösterdi ve o3-high'dan (biraz farklı bir alt kümede k=8'de %70 puan aldı) daha iyi performans gösterdi. OpenAI'nin dahili Yazılım Mühendisliği (SWE) görevlerinde, gerçek dünyadaki dahili zorluklardan oluşan özenle seçilmiş bir kümede, codex-1 %70 doğruluk elde etti ve bu, o1-high (%25), o4-mini-high (%40) ve o3-high'dan (%61) önemli ölçüde daha yüksekti. Bu testler, codex-1 ile maksimum 192k belirteç bağlam uzunluğunda ve üründe bulunan ayarları yansıtan orta düzeyde bir 'akıl yürütme çabası' ile gerçekleştirildi.
Güvenle İnşa Etmek: Güvenlik, Güven ve Etik Hususlar
Codex, OpenAI'nin yinelemeli dağıtım stratejisiyle uyumlu olarak bir araştırma önizlemesi olarak yayınlanıyor. Bu yaklaşım, gerçek dünya kullanımına dayalı öğrenme ve iyileştirme sağlar. Güvenlik ve şeffaflık, Codex'in tasarımında çok önemliydi. Kullanıcıların çıktıyı alıntılar, terminal günlükleri ve test sonuçları aracılığıyla doğrulama yeteneği, bu felsefenin bir köşetaşıdır; yapay zeka modelleri daha karmaşık kodlama görevlerini bağımsız olarak ele aldıkça giderek daha hayati hale gelen bir koruma.
Belirsizlikle veya test hatalarıyla karşılaşıldığında, Codex ajanı bu sorunları açıkça iletmek üzere tasarlanmıştır ve kullanıcıların bilinçli kararlar almasını sağlar. Ancak OpenAI, kullanıcıların entegrasyon ve yürütmeden önce ajan tarafından oluşturulan tüm kodu manuel olarak incelemesinin ve doğrulaması gerektiğinin altını çiziyor.
Özellikle kötü amaçlı yazılım geliştirme gibi alanlarda kötüye kullanma potansiyelini ele almak kritik bir endişedir. Codex, kötü amaçlı yazılım oluşturmayı amaçlayan istekleri tanımlamak ve kesin olarak reddetmek üzere eğitilirken, benzer teknikler içerebilecek meşru, gelişmiş görevleri (örneğin, düşük seviyeli çekirdek mühendisliği) hala ayırt etmekte ve desteklemektedir. o3 Sistem Kartına eklenen bir ekte ayrıntılı olarak açıklanan geliştirilmiş politika çerçeveleri ve titiz güvenlik değerlendirmeleri, bu sınırları güçlendirmektedir.
Ajan, tamamen buluttaki güvenli, yalıtılmış bir kapsayıcı içinde çalışır. Görev yürütme sırasında, internet erişimi devre dışı bırakılır ve etkileşimleri yalnızca GitHub depoları ve kullanıcı tarafından yapılandırılan önceden yüklenmiş bağımlılıklar aracılığıyla açıkça sağlanan kodla sınırlar. Bu, ajanın harici web sitelerine, API'lere veya diğer hizmetlere erişemeyeceği, güvenlik risklerini önemli ölçüde azaltacağı anlamına gelir.
İnsan Dokunuşu: Geliştirici Tercihlerine ve İş Akışlarına Uyum Sağlama
codex-1'in eğitimi sırasında birincil hedef, çıktılarının insan kodlama tercihleri ve standartlarıyla yakından uyumlu olmasını sağlamaktı. Genel amaçlı OpenAI o3 ile karşılaştırıldığında, codex-1, insanlar tarafından daha kolay incelenebilen ve standart iş akışlarına daha kolay entegre edilebilen daha temiz yamalar üretir. Bu, popüler açık kaynak projelerine uygulanan çeşitli düzeltme örnekleriyle gösterilmektedir:
Proje: Astropy (Python Astronomi Kütüphanesi)
- Hata:
separability_matrixişlevi, iç içe geçmişCompoundModelörnekleri için ayrılabilirliği yanlış hesapladı. Örneğin,m.Linear1D(10) & m.Linear1D(5)gibi bir bileşik model başka bir modelin içine yerleştirilirse, ortaya çıkan matris, hiçbirinin olmadığı durumlarda bağımlılıkları hatalı bir şekilde gösterdi. - Codex'in Çözümü:
astropy/modeling/separable.pyiçindeki_cstackişlevinde hedeflenmiş bir değişiklik yapıldı.- Bu değişiklik, önceden hesaplanmış bir diziyi (yani, iç içe geçmiş bir modeli) temsil ettiğinde, sağ taraftaki matrisin boyutlarını ve değerlerini doğru bir şekilde ele aldı.
- Test Etme: Düzeltmeyi doğrulamak için
test_separable.py'ye, iç içe geçmiş modeller için beklenen blok-diyagonal ayrılabilirlik matrisi çıktısını sağlayan hassas bir regresyon testi eklendi. - Karşılaştırma: Bu düzeltme, kapsamlı açıklayıcı yorumlar içeren
o3'ten olası bir alternatife göre daha doğrudan ve daha az ayrıntılı olarak not edildi.
Proje: Matplotlib (Python Çizim Kütüphanesi)
- Hata:
mlab._spectral_helper'daki bir sorun, gereksiz birnp.abs()çağrısı nedeniyle yanlış pencere düzeltmesine neden oldu. Bu, negatif değerlere sahip pencereler (örneğin,flattoppenceresi) için hatalı sonuçlara yol açtı. - Codex'in Çözümü:
np.abs()çağrıları(np.abs(window)**2).sum()venp.abs(window).sum()**2'den kaldırıldı.- Bunlar sırasıyla
(window.conjugate() * window).sum()vewindow.sum()**2olarak değiştirildi. - Bu değişiklik, ölçeklemenin pencerenin gerçek değerlerini kullanmasını, gücü doğru bir şekilde korumasını sağlar.
- Test Etme: Bu düzeltmeyi özellikle negatif değerler içeren bir pencere kullanarak doğrulamak için
lib/matplotlib/tests/test_mlab.py'ye yeni bir test,test_psd_windowarray_negativeeklendi.
Proje: Django (Python Web Framework)
- Hata: Yalnızca süre ifadeleri (örneğin,
F('estimated_time') + datetime.timedelta(1)) SQLite ve MySQL'de başarısız oldu vedecimal.InvalidOperationhatası verdi. Bunun nedeni, süre değerlerinin nasıl dönüştürüldüğüyle ilgili sorunlardı. - Codex'in Çözümü:
django/db/backends/base/operations.pyiçindekiconvert_durationfield_valueyöntemi, süre için çeşitli giriş türlerini (None,timedelta,stringveintgibi) sağlam bir şekilde işleyecek şekilde iyileştirildi.django/db/models/expressions.pyiçindekiDurationExpressioniçin tarafların derlenmesi,format_for_duration_arithmetic'in öncelikle tarih/saat türleriyle birleştirildiğinde daha seçici olarak uygulanmasını sağlayacak şekilde ayarlandı.- Test Etme: Bu düzeltmeyi doğrulamak için
tests/expressions/tests.py'ye yeni bir test,test_durationfield_only_expressioneklendi. - Karşılaştırma: Bu Django sorunu için
o3çözümü,convert_durationfield_valueiçindeki tür denetimi ve ayrıştırma mantığında daha kapsamlı olarak tanımlanmış ve sürelerin farklı dize ve sayısal gösterimlerini ele almak için çok ayrıntılı bir yaklaşım sunuyordu.
Proje: Expensify (ReportUtils.ts - TypeScript)
- Sorun: Önbelleği temizledikten sonra Üyelerin oda adları Sol El Gezgini'nde (LHN) güncellenmiyordu.
- Codex'in Önerilen Çözümü (rapor adı önbelleğiyle ilgili sağlanan farklılıklara göre):
- "Codex" farkı,
policyName'i içerecek şekildegetCacheKeyişlevini değiştirdi. Bu değişiklik, politika adlarının oda başlıklarını etkilemesi durumunda önbellek anahtarlarını daha özel hale getirebilir ve potansiyel olarak bayatlamayı önleyebilir. - Alternatif
OpenAI o3Önerisi: - "OpenAI o3" farkı, önbellek geçersiz kılmaya daha yapısal bir çözüm önerdi:
ONYXKEYS.COLLECTION.POLICYher güncellendiğindereportNameCache'in temizlenmesini sağlamak. Bu, temel politika bilgileri (oda adlarını etkileyebilen) değiştiğinde önbelleği proaktif olarak yenileyerek eski verileri doğrudan ele alır. - İçgörü: Bu örnek, yapay zekanın bu tür sorunları ele almak için önbellek anahtarlarını iyileştirmekten daha geniş geçersiz kılma mekanizmaları uygulamaya kadar farklı stratejiler önerebileceğini vurgulamaktadır.
Bu örnekler toplu olarak, Codex'in karmaşık sorunları anlama ve genellikle doğruluğu sağlamak için gerekli test durumlarını içeren hedeflenmiş, etkili çözümler uygulama kapasitesini göstermektedir.
Erişimi Genişletme: Codex CLI'ye Güncellemeler
Bulut tabanlı ajanı tamamlayan OpenAI, doğrudan terminalde çalışan hafif, açık kaynaklı bir kodlama ajanı olan Codex CLI'yi de güncelledi. codex-mini-latest (o4-mini'nin özel bir sürümü) adlı codex-1'in yeni, daha küçük bir sürümü artık Codex CLI'de varsayılan modeldir. Düşük gecikmeli kod S&C ve düzenleme için optimize edilmiştir ve güçlü talimat takibi ve stil yeteneklerini korur.
Bir geliştirici hesabını Codex CLI'ye bağlamak da basitleştirildi. Manuel API belirteci oluşturma yerine, kullanıcılar artık ChatGPT hesaplarıyla oturum açabilir ve API kuruluşlarını seçebilir ve CLI otomatik API anahtarı yapılandırmasını yönetir. Bu şekilde oturum açan Plus ve Pro kullanıcıları da ücretsiz API kredilerini kullanabilirler.
Erişim, Uygun Fiyat ve Hedefler: Kullanılabilirlik, Fiyatlandırma ve Sınırlamalar
Codex şu anda dünya çapında ChatGPT Pro, Enterprise ve Team kullanıcılarına sunuluyor ve Plus ve Edu desteği yakında bekleniyor. İlk erişim cömert olacak ve kullanıcıların yeteneklerini keşfetmelerine olanak tanıyarak birkaç hafta boyunca ek bir maliyet olmayacak. Daha sonra OpenAI, talep üzerine kullanım için oran sınırlı erişim ve esnek fiyatlandırma seçenekleri sunacak. API aracılığıyla codex-mini-latest kullanan geliştiriciler için, 1M giriş belirteci başına 1,50 ABD doları ve 1M çıkış belirteci başına 6 ABD doları fiyatlandırılır ve %75 istem önbelleğe alma indirimi uygulanır.
Bir araştırma önizlemesi olarak Codex'in sınırlamaları vardır. Şu anda ön uç geliştirme için görüntü girişleri ve ajanı görev ortasında düzeltme yeteneği gibi özelliklerden yoksundur. Görevleri uzak bir ajana devretmek ayrıca, iş akışında bazı ayarlamalar gerektirebilecek etkileşimli düzenlemeye kıyasla bir gecikme de sunar. OpenAI, Codex ajanlarıyla etkileşimlerin giderek insan meslektaşlarıyla eşzamansız işbirliğine benzeyeceğini öngörüyor.
Gelecek: Codex ile Yazılım Mühendisliğinde Yapay Zekanın Geleceği
OpenAI, geliştiricilerin sahip olmak istedikleri işi yönlendirdikleri ve geri kalanını son derece yetenekli yapay zeka ajanlarına devrettikleri, daha hızlı ve daha üretkenliğe yol açan bir gelecek hayal ediyor. Bunu gerçekleştirmek için, hem gerçek zamanlı işbirliğini hem de eşzamansız delegasyonu destekleyen bir Codex araçları paketi oluşturuyorlar. Codex CLI gibi yapay zeka eşleştirme araçları endüstri normları haline gelirken, ChatGPT'de Codex tarafından tanıtılan eşzamansız, çoklu ajan iş akışı, yüksek kaliteli kod üretmek için gelecekteki fiili standart olarak görülüyor.
Nihayetinde, bu iki etkileşim modu (gerçek zamanlı eşleştirme ve görev delegasyonu) birleşmesi bekleniyor. Geliştiriciler, S&C, öneriler ve daha uzun görevleri birleşik bir iş akışında boşaltmak için IDE'leri ve günlük araçları genelinde yapay zeka ajanlarıyla işbirliği yapacaklar. Gelecek planları arasında, geliştiricilerin görev ortasında rehberlik etmelerine, uygulama stratejileri üzerinde işbirliği yapmalarına ve proaktif ilerleme güncellemeleri almalarına olanak tanıyan daha etkileşimli ve esnek ajan iş akışları yer alıyor. GitHub, Codex CLI, ChatGPT Desktop, sorun izleyiciler ve CI sistemleri gibi araçlar arasında daha derin entegrasyonlar da planlanıyor.
Yazılım mühendisliği, bireyler ve küçük ekipler için yeni olanaklar açan, yapay zeka odaklı önemli üretkenlik kazanımlarına tanık olan ilk endüstrilerden biridir. Bu gelişmeler konusunda iyimser olmakla birlikte, OpenAI ayrıca, çeşitli nüfuslar arasında geliştirici iş akışları ve beceri geliştirme üzerindeki yaygın ajan benimsemenin daha geniş etkilerini anlamak için ortaklarla işbirliği yapıyor.
ChatGPT Codex'in lansmanı sadece yeni bir araçtan daha fazlası; insan dehası ve yapay zekanın, yeni nesil yazılımları oluşturmak için her zamankinden daha sorunsuz bir şekilde işbirliği yaptığı bir geleceğe bir bakış. Bu sadece bir başlangıç ve geliştiricilerin Codex ile oluşturabilecekleri potansiyel çok büyük ve heyecan verici.
