OpenAI Codex CLI - un agent de codage léger qui s’exécute dans le terminal

• OpenAI Codex est un agent de codage léger qui s’exécute dans le terminal, permettant aux développeurs de profiter d’un raisonnement de niveau ChatGPT dans un environnement terminal, ainsi que de l’exécution de code, de la manipulation de fichiers et de la gestion de versions
• Codex ne nécessite aucune configuration et s’exécute de manière sûre grâce à la désactivation du réseau et au sandboxing par répertoire
• Il prend en charge les fonctionnalités multimodales, ce qui permet d’implémenter des fonctionnalités à partir de captures d’écran ou de diagrammes
• Codex est entièrement open source, ce qui permet aux développeurs d’y contribuer directement et de le faire évoluer
• Il peut fonctionner sur différents systèmes d’exploitation et prend en charge macOS, Linux et Windows WSL2

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Présentation d’OpenAI Codex

• OpenAI Codex est un agent de codage léger qui s’exécute dans le terminal
• Il permet aux développeurs de profiter, dans un environnement terminal, d’un raisonnement de niveau ChatGPT, de l’exécution de code, de la manipulation de fichiers et de la gestion de versions
• Il ne nécessite aucune configuration et s’exécute de manière sûre grâce à la désactivation du réseau et au sandboxing par répertoire
• Il prend en charge les fonctionnalités multimodales, ce qui permet d’implémenter des fonctionnalités à partir de captures d’écran ou de diagrammes
• Entièrement open source, il permet aux développeurs d’y contribuer directement et de le faire évoluer

Modèle de sécurité et autorisations de Codex

• Codex propose le drapeau --approval-mode, qui permet de définir le niveau d’autonomie de l’agent
• En mode Suggest, seule la lecture des fichiers est possible, et toute écriture/modification de fichiers ainsi que toute commande shell nécessitent une approbation
• En mode Auto Edit, la lecture des fichiers et l’écriture de patchs sont possibles, mais les commandes shell nécessitent une approbation
• En mode Full Auto, la lecture/écriture de fichiers et l’exécution de commandes shell sont possibles, avec réseau désactivé et limitation au répertoire de travail courant

Détails du sandboxing selon la plateforme

• Sur macOS 12+, les commandes sont encapsulées à l’aide d’Apple Seatbelt
• Sur Linux, Codex s’exécute avec Docker dans une image de conteneur minimale
• Les deux approches fonctionnent de manière transparente dans un usage quotidien

Configuration système requise

• Système d’exploitation : macOS 12+, Ubuntu 20.04+/Debian 10+, Windows 11 (WSL2)
• Node.js : 22 ou supérieur (LTS recommandé)
• Git : 2.23+ (recommandé pour les fonctionnalités d’assistant PR)
• RAM : minimum 4 Go (8 Go recommandés)

Référence CLI

• codex : lance le REPL interactif
• codex "…" : prompt initial du REPL interactif
• codex -q "…" : mode non interactif « silencieux »
• Principaux drapeaux : --model/-m, --approval-mode/-a, --quiet/-q

Mémoire et documentation de projet

• Codex fusionne les instructions Markdown dans l’ordre suivant : ~/.codex/instructions.md, codex.md (racine du dépôt), codex.md (répertoire de travail courant)
• Désactivation possible avec --no-project-doc ou CODEX_DISABLE_PROJECT_DOC=1

Mode non interactif / CI

• Codex peut être exécuté en mode headless dans un pipeline
• CODEX_QUIET_MODE=1 permet de supprimer le bruit de l’interface interactive

Recettes

• codex "Refactor the Dashboard component to React Hooks" : refactorise un composant de classe et exécute les tests
• codex "Generate SQL migrations for adding a users table" : déduit l’ORM, génère les fichiers de migration et les exécute
• codex "Write unit tests for utils/date.ts" : génère et exécute des tests
• codex "Bulk‑rename *.jpeg → *.jpg with git mv" : renomme les fichiers en toute sécurité et met à jour leur utilisation
• codex "Explain what this regex does: ^(?=.*[A-Z]).{8,}$" : explique l’expression régulière
• codex "Carefully review this repo, and propose 3 high impact well-scoped PRs" : propose des PR à fort impact
• codex "Look for vulnerabilities and create a security review report" : recherche des failles de sécurité et les explique

Installation

• Installation via npm (recommandée) : npm install -g @openai/codex
• Compilation depuis les sources : cloner le dépôt, puis aller dans le package CLI pour installer les dépendances et compiler

Configuration

• Codex recherche ses fichiers de configuration dans ~/.codex/
• Il est possible de définir des instructions personnalisées : ~/.codex/instructions.md

FAQ

• OpenAI a lancé en 2021 un modèle appelé Codex, un système d’IA qui génère du code à partir de prompts en langage naturel
• Codex s’exécute toujours dans un sandbox ; en cas de commande suspecte ou de proposition de modification de fichier, saisissez n pour éviter tout impact sur le working tree
• Il ne s’exécute pas directement sur Windows ; Windows Subsystem for Linux (WSL2) est nécessaire
• Modèles pris en charge : tous les modèles disponibles via l’API Responses

Contribution

• Ce projet est en développement actif et le code peut encore beaucoup évoluer
• Les contributions sont les bienvenues, avec une forte importance accordée à la fiabilité et à la maintenabilité à long terme
• Des lignes directrices sont fournies pour le workflow de développement, la rédaction de modifications de code de haute qualité, l’ouverture de PR, le processus de review, les valeurs de la communauté et l’obtention d’aide

Licence

• Ce dépôt est sous licence Apache-2.0

[GN⁺]

Avis Hacker News

• Comparaison entre Codex o4-mini et Claude Code pour tenter de documenter une base de code de taille moyenne

  • Claude Code a produit une excellente documentation
  • Codex a inventé des éléments absents du code et décrit une architecture erronée
  • Le problème de Codex semble être une difficulté à charger le bon contexte et à rester attentif
  • Les attentes sont élevées pour les modèles o3 et o4-mini, avec l’espoir de meilleurs résultats dans d’autres tests

• Dépôt de tout ou partie du dépôt dans gemini, puis application de modifications au code à l’aide d’un script maison

  • aider, copilot, continue, etc. ont été essayés, mais chacun avait ses inconvénients

• Claude Code est très impressionnant, après des expériences décevantes avec d’autres agents de codage

  • Son utilisation a donné des résultats positifs, au point que le coût de 15 $ peut se justifier
  • Espoir que la concurrence produise de bons effets

• Il existe une démo et une vidéo de présentation associées, en réponse directe à Claude Code

  • Ce n’est pas open source, et il y a une mention liée au DMCA
  • Une interview sur Claude Code doit être publiée prochainement et abordera l’importance des CLI d’agents de code
  • Recherche de cas d’usage de power users pour Claude Code et OAI Codex

• Pour l’instant, les performances sont inférieures à celles de Claude Code, mais comme c’est open source, espoir d’une amélioration rapide

• Codex ne fonctionne pas directement sous Windows et nécessite WSL2

  • Tendance à une réduction du champ du développement natif sous Windows

• La première expérience avec Codex n’a pas été bonne

  • Le modèle par défaut ne fonctionne pas et il faut en changer
  • Crash initial à cause d’une erreur NodeJS
  • Comparaison en cours avec Claude Code après résolution des problèmes initiaux

• Il existe une manière de définir la clé API OpenAI via une variable d’environnement

  • Inquiétude quant à la possibilité que d’autres utilitaires 3rd party puissent accéder à la clé API

• De bons résultats ont été obtenus avec l’Amazon Q Developer CLI, qui utiliserait selon toute vraisemblance claude-3.7-sonnet