Come OpenAI utilizza Codex

Codex viene utilizzato quotidianamente da numerosi team tecnici di OpenAI, tra cui sicurezza, ingegneria di prodotto, front-end, API, infrastruttura e ingegneria delle prestazioni. I team lo utilizzano per accelerare una serie di attività di ingegneria, dalla comprensione di sistemi complessi al refactoring di grandi codebase, fino al rilascio di nuove funzionalità e alla risoluzione di incidenti con scadenze ravvicinate.

Basandoci su interviste con gli ingegneri di OpenAI e sui dati di utilizzo interni, abbiamo raccolto casi d'uso e pratiche ottimali che evidenziano come Codex aiuti i nostri team a lavorare più velocemente, migliorare la qualità del lavoro e gestire la complessità su larga scala.

Codex aiuta i nostri team ad acquisire rapidamente familiarità con parti meno conosciute della base di codice durante l'inserimento, il debug o l'analisi di un incidente.

Spesso usano Codex per individuare la logica centrale di una funzionalità, mappare le relazioni tra servizi o moduli e tracciare il flusso dei dati all'interno di un sistema. Aiuta anche a far emergere schemi architetturali o parti mancanti della documentazione che altrimenti richiederebbero un notevole sforzo manuale per essere prodotte.

Durante la risposta agli incidenti, Codex aiuta gli ingegneri a orientarsi rapidamente in nuovi ambiti portando alla luce le interazioni tra i componenti o tracciando il modo in cui gli stati di errore si propagano tra i sistemi.

Codex viene comunemente utilizzato per apportare modifiche che interessano più file o pacchetti. Ad esempio, quando gli ingegneri aggiornano un'API, modificano il modo in cui viene implementato uno schema o migrano a una nuova dipendenza, Codex semplifica l'applicazione coerente delle modifiche.

Questo si rivela particolarmente utile quando lo stesso aggiornamento deve essere applicato a decine di file, oppure quando l'aggiornamento richiede di tenere conto di struttura e dipendenze che non si individuano facilmente con un'espressione regolare (regex) o con la funzione Trova e sostituisci.

Lo stanno anche utilizzando per la pulizia del codice, suddividendo i moduli troppo grandi, sostituendo i vecchi schemi con quelli moderni o preparando il codice per una migliore testabilità.

Codex viene utilizzato per identificare e affrontare i colli di bottiglia delle prestazioni.

Durante le attività di ottimizzazione o miglioramento dell'affidabilità, gli ingegneri utilizzano prompt per chiedere a Codex di analizzare i percorsi del codice lenti o ad alto consumo di memoria, come cicli inefficienti, operazioni ridondanti o query costose, e di suggerire alternative ottimizzate, ottenendo miglioramenti significativi in termini di efficienza e affidabilità.

Codex viene utilizzato anche per supportare la salute del codice identificando schemi rischiosi o obsoleti che sono ancora in uso attivo. I nostri team si affidano a questo strumento per ridurre il debito tecnico a lungo termine e prevenire attivamente le regressioni.

Codex aiuta gli ingegneri a scrivere test più velocemente, soprattutto dove la copertura è scarsa o completamente assente.

Quando lavorano a una correzione di un bug o a un refactoring, gli ingegneri spesso chiedono a Codex di suggerire test che coprano casi limite o probabili percorsi di errore. Per il codice nuovo, può generare test unitari o di integrazione in base alla firma della funzione e alla logica circostante.

Codex è particolarmente utile per identificare condizioni limite, come input vuoti, lunghezze massime o stati insoliti ma validi, che spesso vengono trascurati nei test iniziali.

Codex aiuta i team a lavorare più velocemente accelerando sia l'inizio che la fine del ciclo di sviluppo.

Quando avviano una nuova funzionalità, gli ingegneri lo utilizzano per creare una struttura di base del codice, generando cartelle, moduli e stub API per ottenere rapidamente codice eseguibile senza dover collegare manualmente ogni componente.

Quando i progetti si avvicinano al rilascio, Codex aiuta a rispettare scadenze ravvicinate occupandosi di attività più piccole ma essenziali, come gestire i bug, colmare le lacune finali di implementazione e generare script di rollout, hook di telemetria o file di configurazione.

Viene anche utilizzato per trasformare il feedback sul prodotto in codice iniziale. Gli ingegneri spesso incollano una richiesta dell'utente o una specifica e fanno generare a Codex una bozza iniziale su cui possono tornare e che possono perfezionare successivamente.

Codex aiuta i nostri ingegneri a rimanere produttivi quando le loro giornate sono frammentate e piene di interruzioni.
Viene utilizzato per acquisire il lavoro incompiuto, trasformare gli appunti in prototipi funzionanti o avviare attività esplorative da riprendere in seguito. Questo rende più semplice mettere in pausa e riprendere il lavoro senza perdere il contesto, soprattutto quando sono reperibili o hanno molte riunioni.

Codex è utile anche per attività aperte come trovare soluzioni alternative o convalidare le decisioni di progettazione. Puoi usare i prompt per trovare modi diversi di risolvere un problema, esplorare schemi sconosciuti o mettere alla prova le ipotesi. Questo aiuta a far emergere i compromessi, ad ampliare le opzioni di progettazione e a rendere più precise le scelte di implementazione.

Viene anche utilizzato per individuare bug correlati. Data una problematica nota o un metodo deprecato, Codex può individuare schemi simili in altre parti del codice, rendendo più semplice individuare regressioni o completare il lavoro di pulizia.

Codex funziona al meglio quando gli si forniscono struttura, contesto e spazio per iterare. Ecco alcune delle abitudini che i team di OpenAI stanno coltivando per ottenere valore costante da Codex nel lavoro quotidiano.

Per modifiche di ampia portata, inizia chiedendo a Codex un piano di implementazione utilizzando la modalità Ask, che diventa poi l'input per i prompt successivi quando passi alla modalità Code. Questo flusso in due passaggi mantiene Codex ben ancorato e aiuta a evitare errori nei suoi risultati. Codex funziona al meglio con attività ben definite che richiederebbero circa un'ora di lavoro a te o a un collega per essere completate o qualche centinaio di righe di codice da implementare. Con il miglioramento dei modelli, è prevedibile che aumenti la portata delle attività che possono essere affrontate.

L'impostazione di uno script di avvio, delle variabili d'ambiente e dell'accesso a Internet riduce significativamente il tasso di errore di Codex. Mentre esegui attività, cerca eventuali errori di build che possono essere corretti nella configurazione dell'ambiente di Codex. Questo può richiedere alcune iterazioni, ma comporta significativi miglioramenti in termini di efficienza nel lungo periodo.

Codex risponde meglio quando i prompt rispecchiano il modo in cui descriveresti una modifica in una PR o issue. Ciò significa includere percorsi dei file, nomi dei componenti, diff ed estratti della documentazione, quando pertinenti. Usare prompt con schemi come «Implementa questo nello stesso modo in cui è fatto in [modulo X]» migliora i risultati.

Crea rapidamente attività per annotare idee collaterali, lavoro parziale o correzioni occasionali. Non c'è alcuna pressione nel generare una PR completa tutta in una volta. Codex funziona bene come spazio di appoggio a cui puoi tornare quando ritrovi la concentrazione.

Mantieni un file AGENTS.md per aiutare Codex a operare in modo più efficace nel tuo repository tra i prompt. Questi file in genere includono convenzioni di denominazione, logica aziendale, comportamenti particolari noti o dipendenze che Codex non può dedurre dal solo codice. Scopri di più su come strutturare il tuo file AGENTS.md nella documentazione.

La funzionalità Best-of-N ti consente di generare simultaneamente più risposte per una singola attività, così da esplorare rapidamente più soluzioni e scegliere la migliore. Per attività più complesse, puoi esaminare diverse iterazioni e combinare parti di risposte diverse per ottenere un risultato migliore.

Codex è ancora in fase di anteprima sperimentale, ma sta già avendo un impatto significativo sul nostro modo di lavorare: ci aiuta a procedere più velocemente, a scrivere codice di qualità superiore e a occuparci di attività che altrimenti non sarebbero mai state prioritarie.

Siamo entusiasti del potenziale che ci attende: man mano che i nostri modelli migliorano e Codex si integra sempre più profondamente nei nostri flussi di lavoro, non vediamo l'ora di sbloccare modi ancora più potenti per sviluppare software con esso. Condivideremo ciò che impariamo man mano che procediamo.