文章介绍了 OpenAI Codex，一个基于云的软件工程代理，并将其与 Claude Code 和 Google Jules 进行了比较。文章展示了如何使用 Codex 更新 JSON 文件，并赞扬了 Codex 在合并文件、提供注释和处理模糊请求方面的能力。文章还提到了 Codex 与其他智能代理的不同之处，以及对 OpenAI 未来发展的猜测。
译自：Testing OpenAI Codex and Comparing It to Claude Code
作者：David Eastman
这个月对“智能代理”产品来说真是意义非凡。 我在使用 Claude Code 的一篇文章 中获得了良好的体验，然后将其与 Google Jules 进行了比较。 同时，您可以在其他地方阅读有关新的 Gemini CLI 的信息，我稍后将介绍 Warp 的“智能代理开发环境”。
但在这篇文章中，我将介绍 OpenAI Codex，它于上个月发布，OpenAI 将其描述为“基于云的软件工程代理”。 与我提到的其他产品一样，Codex 在命令行中工作，而不是在编辑器中。
Codex 没有“氛围编码器”可能需要的各种花哨功能； 事实上，它很可能纯粹被认为是经验丰富的开发人员的工具。
从 OpenAI Codex CLI 开始
让我们启动这个“实验性”项目 —— 目前仍然只是一个 GitHub 页面 —— 使用一个非常简单的 npm 包。
在某些方面，Codex 更加“朴实”，因为它要求您将 API 密钥直接绑定到环境变量中：
export OPENAI\_API\_KEY="your-api-key-here"
您可以在此处找到您的 OpenAI 密钥。 它会很长。 您还可以使用设置文件。
要启动交互式会话，只需使用命令 codex:
实际上，它比 Claude Code 等智能代理竞争对手拥有更好的起始摘要，因为它立即声明它会提出建议并在执行任何破坏性操作之前寻求批准。 我们还可以看到模型和工作目录 —— 它似乎不需要或不需要上下文文件。 键入“Exit”将让您离开。
更新 JSON 内容
我的任务只是更新一个 JSON 文件与另一个 JSON 文件的内容。 这是基于我最近与一位同事遇到的问题，因为我们没有在 git 上共享 JSON 文件，所以我们突然有点不同步。
JSON 文件只是一组键/值对。 有些人将键称为名称字段。 在下面的示例中，该文件仅保存城市信息（一些文本和图像），并且有一个“id”键允许直接比较。 将这些条目视为网站的数据。
有趣的细微差别是，“image”键可能指向一个真实的资源，因此我没有直接使用新的图像引用（可能还不存在）更新它，而是要求我的同事创建一个“imageintended”键来保存图像更新。
当然，理解模糊的人类描述是 LLM 面临的挑战之一。 如果 LLM 总是需要精确的输入，那么开发民主的梦想将会破灭，因为始终需要有一位经验丰富的开发人员在场。 JSON 数据并非专门设计用于以这种方式进行比较，因此必须小心谨慎。
好的，现在设置 JSON 文件。 我在工作目录中创建了第一个写得很差的 original_cities.json 文件：
{
"cities": [
{
"id": "London",
"text": "London is the capital of the UK",
"image": "BigBen"
},
{
"id": "Berlin",
"text": "Great night club scene",
"image": "Brandonburg Gate",
"imageintended": "Reichstag"
},
{
"id": "Paris",
"text": "Held the Olympics of 2024",
"image": "EifelTower",
}
]
}
请注意巴黎条目中的尾随逗号，以及“EifelTower”的拼写错误 —— 即使它只是一个图像名称。 另请注意柏林图像名称的拼写和不良格式。
这是 updated_cities.json 文件：
{
"cities": [
{
"id": "London",
"text": "London is the capital and largest city in Great Britain",
"image": "BigBen"
},
{
"id": "Berlin",
"text": "Great night club scene but a small population",
"image": "BrandenburgGate",
"imageintended": "Reichstag"
},
{
"id": "Paris",
"text": "Held the Olympics of 2024",
"image": "NotreDame"
},
{
"id": "Rome",
"text": "The Eternal City",
"image": "TheColleseum"
}
]
}
请注意，图像名称已更正，但这表示它无法再引用原始图像。
现在这是我对 Codex 的粗略请求：
“请使用 updated_cities.json 文件的内容更新 JSON 文件 original_cities.json，但如果“image”字段不同，请更新或写入一个新的“imageintended”字段，并使用新值代替”
换句话说，更新后的内容很好，但保留图像名称，因为更新此图像可能会导致问题。
在思考这个问题时，我收到了大量的权限请求，主要是针对 sed 命令：
当然，这假设我知道 sed 命令会做什么！ 最后，它生成了一个补丁：
然后它完成了：
它确实正确地修改了 original_cities.json 文件：
{
"cities": [
{
"id": "London",
"text": "London is the capital and largest city in Great Britain",
"image": "BigBen"
},
{
"id": "Berlin",
"text": "Great night club scene but a small population",
"image": "Brandonburg Gate",
"imageintended": "BrandenburgGate"
},
{
"id": "Paris",
"text": "Held the Olympics of 2024",
"image": "EifelTower",
"imageintended": "NotreDame"
},
{
"id": "Rome",
"text": "The Eternal City",
"image": "TheColleseum"
}
]
}
结论
Claude Code 实际上搞砸了这件事，但 Codex 不仅很好地完成了合并，而且还提供了一组非常好的注释，说明了它为什么这样做。
它修复了细微的格式错误，但没有被英语拼写错误弄糊涂，并且理解了保留图像引用的需要。 然而，它清楚地理解了它正在进行的更改 —— 这些注释巧妙地提到了目的。
在思考过程中，它多次要求获得许可，正如我们知道的那样。
与 Claude Code 不同，它并没有完全创建一个透明的计划来遵循。 它只是输出了一堆 sed 命令，但这些命令在执行时显然足够好。 这使得从氛围编码的角度来看，它更难控制，因为不熟悉代码的人需要知道会发生什么。
我想知道这是否是一个更大产品的原型，或者 OpenAI 是否会暂时让位于 Anthropic、Google 和 Warp —— 在推出自己对完美智能代理体验的看法之前，先磨练它的实验。
