Codexで何でも構築する方法

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私の名前はデイビッド・アンドレです。ここではCodexを使って何でも構築する方法をお伝えします。たった2時間で、通常なら数日かかるであろう数十のGitHub課題を完了することができました。Codexは間違いなく、これまでに作られた最も革新的なコーディングエージェントです。このビデオでは、生産性を最大化するための設定方法をお見せします。
Codexにアクセスするには、chatgpt.com/codexにアクセスするだけです。プロのヒントとして、月額200ドルを払う必要はありません。もっと手頃な方法として、チームプランを利用することができます。月額30ドルのユーザー2人分が必要で、最も強力なコーディングエージェントを月額たった30ドルで利用できます。信じてください、それ以上の価値があります。
理解しておく必要があるのは、CodexはCodex 1と呼ばれる新しいAIモデルで動作していることです。これはOpenAIが作成した今までで最も強力なコーディングモデルです。基本的に、03を取り、実際のシニアレベルのコーディング習慣、つまり本番レベルのコードベースでの実際の作業方法に基づいて微調整しました。Codex 1の強化学習プロセスには、ユニットテストの作成、多くのコメントの記述、小さなファイルへの分割、コードベースの把握など、実際のソフトウェアエンジニアに期待されるすべてのことが含まれていました。
Codexの中では、タスクを記述できます。これは基本的に何をしてほしいかというプロンプトです。とても簡単です。そして、リポジトリとブランチを選択できる2つのボタンがあります。リポジトリが表示されない場合は、環境の管理をクリックする必要があります。ここでGitHubリポジトリ用の新しい環境を作成する必要があります。
見ての通り、私は2つの異なる環境を持っています。1つはテスト用、もう1つはvectalという50,000人以上のユーザーが使用している本番レベルのコードベース用です。何もない場合は、環境の作成をクリックしてください。GitHubアカウントを接続する必要があります。それには約30秒かかります。GitHubの組織を接続したら、接続したいリポジトリを検索します。名前をつけます。説明も追加できます。後でビデオでは、詳細な環境設定についても説明します。
リポジトリを接続したら、ブランチを選択する必要があります。本番ブランチを使用しないことを強くお勧めします。私の場合、mainはプロダクションが実行される場所なので、ステージング環境であるdevか、個人ブランチのDavidを使用します。どちらでも問題ありません。これは、簡単な修正を行うのか、非常に実験的な機能を扱うのかによって異なります。本番ブランチでCodexを実行しないでください。
では、Codexの実際の動作を見せましょう。適当なタスクを与えるのではなく、皆が行うようなウェブサイトのフロントエンドをVIPコードするような作業ではなく、私のAIスタートアップであるvectalの実際のGitHub課題を選びます。見ての通り、ここには何百もの作業があります。実際に完了させる必要のあるものを選びましょう。
これはいいですね。最後に選択したモデルと最後に選択したチャットエージェントモードを必ず保存するようにします。vectalの中には明らかにモデルピッカーがあり、そこで異なるAIモデルを選択できます。また、チャットモードとエージェントモードがあります。現在はデフォルト値に戻りますが、ユーザーが最後に選択したものを保存して、再度vectalにログインした時に自動的に選択されるようにするといいでしょう。
Codexにこのタスクを与えましょう。このGitHubのドラフト名をコピーします。これは重要です。プロンプトを書く必要があります。このようなものをそのまま与えるだけではダメです。具体的で正確である必要があります。これをインスピレーションとして使いますが、適切なプロンプトを書きます。
「フロントエンドで、モデルピッカーでユーザーが最後に選択したAIモデルと、チャットエージェントトグルの最後の状態をブラウザのローカルストレージに保存したいと思います。これを最もシンプルで明確な方法で実行してください。変更するコード行は少ないほど良いです。」
これは、私が書き留めたこのアイデアよりもずっと良いプロンプトであることに注意してください。アプリの改善方法ややりたいことについてアイデアが浮かんだとき、素早くメモしたいものです。深く考えたくないですよね。そのため、vectalの中にはアイデアインボックスがあり、そこにアイデアをすぐに書き留めることができます。しかし、Codexにプロンプトを書くときは、正確である必要があります。何を変更し、何を変更しないか、なぜこの変更が行われているのかなどの情報を提供する必要があります。
これはかなり良いプロンプトだと思います。プロンプトに満足したら、2つのオプションがあります。「質問する」か「コード」を選べます。明らかに、これはコードベースの変更なので、「コード」を押します。しかし、Codexの非常に過小評価された使い方は、コードベースについて質問することです。チームで作業している場合、複数の開発者がいて、誰かが機能に取り組み、あなたの仕事はその機能を拡張し続けることですが、それについて何も知らない場合、ファイルを開き、読み、テストする必要があります。Codexを使えば、質問することができ、コードベースを学び理解するための最速の方法です。このボタンを無視しないでください。非常に強力で、他のどの方法よりも速くプログラミングとコードベースを学ぶことができます。
この場合は「コード」をクリックして、新しいタスクを開始します。Codexは非同期で、多数のタスクを一度に実行しながら、あなた自身は他の作業をすることができます。これが自律型AIエージェントの力であり、Codexが本当にどれほど革命的かを理解している人はほとんどいません。
よく質問されることがあります。「デイビッド、どのAIツールを学ぶべきですか？」通常、私の答えは「すべて試して、何か選びなさい」です。これが好きかもしれないし、あれが好きかもしれない。しかし最も重要なのは、何かを選んでそれを続けることです。毎日プログラミングをしている人、AIスタートアップを構築したい人、またはコードを含む何かをしたい人は、全員がCodexを学ぶべきです。
これは他のツールとは違います。OpenAIが他の企業が提供していないユニークな製品を作りました。私の通常の答えは、WindsurfやCursorを使うかどうかはあまり関係なく、ほとんど同じです。ツールをよく知っていることが重要です。しかしCodexについては、コードに関わる何かをしていて、Codexを使っていないなら、あなたは遅れを取るでしょう。それも非常に痛いほど遅れを取るでしょう。
先ほど示したように、実際のCanvボードから数十のGitHub課題を完了させることができました。これは作り話ではなく、私が実際にやる必要があったこと、または他の開発者がやる必要があったことです。約90分で、現在のAIツールを使っても、カーソルでさえ1日半か2日かかるであろう作業量を完了させました。Codexのおかげで、多くのタスクを一度に与え、それらを非同期で処理できるため、私のAIスタートアップの進捗がとても速くなりました。
まだCodexを持っていなくて、月額60ドルを支払う意思がなく、コードに関わる何かをしているなら、本当に損をしています。
Codexの中で、タスクが既に完了しているのが分かります。とても速かったですね。クリックして、どれくらいの時間がかかったかを見てみましょう。2分50秒です。これはすごい。ちなみにログの中では、2分50秒でどのようなアクションが行われたかを全て見ることができます。人間としてどれくらいの時間がかかるか考えてみてください。Codex 1モデルと同じスキルを全て持っていたとしても（03よりも優れており、私は確実にそれらのスキルやプログラミング知識を全て持っていないと言えます）、これは何時間もかかるでしょう。しかし、Codexはこれを3分以内でやってのけました。
差分に戻って、実際に何が変更されたかを見てみましょう。リンティングに失敗しましたが、これはnext依存関係が不足しているためだと思われます。これは詳細な環境設定をまだ行っていないからで、後でビデオで説明します。
要約を読んでみましょう。永続的なストレージキーを追加し、最後に選択したAIモデルとモードが自動的に読み込まれるようになりました。index.tsxファイルの上部に2つの変数を追加しました。とてもシンプルです。そして、setChatModeハンドラー関数が呼び出されると、それをローカルストレージに保存します。AIモデルについても同様です。
1つのファイルだけを変更し、21行のコードを追加して7行のコードを削除しました。これは合理的に見え、うまく動作する可能性が非常に高いと思います。右上の「プッシュ」をクリックし、「新しいPRを作成」を選びます。これはプルリクエストの略です。これにより、Codexは自動的にGitHubに新しいPRを作成します。
vectal AIに移動してリポジトリを見ると、すべてのプルリクエストが表示されます。これが「チャット設定を記憶する」というものです。Codexが読み込みを完了し、Versellがリンティングエラーなどのテストを実行しています。後でビデオでは、プルリクエストをレビューする方法や、CodexとCursorを一緒に使用する方法も紹介します。しかし、まず新しい社会でリリースする究極のCodexガイドについてお伝えしたいと思います。
これは、完全な初心者からCodexをマスターした人へと導くステップバイステップのワークショップです。各モジュールでは、独占的なリソースにアクセスできます。最初のモジュールでは、私がAIスタートアップを構築するためにCodexで使用している正確なシステムプロンプトであるagents.mmdファイルを提供します。私のようにCodexでコーディング生産性を3倍にしたい場合は、新しい社会に参加し、究極のCodexガイドを始めることを確認してください。リンクはビデオの下にあります。
Codexに戻って、高度な環境依存関係を設定しましょう。正直なところ、YouTubeの他の誰も示していません。なぜなら、たいていのYouTuberはそれが彼らの仕事であるにもかかわらず、200ドルを支払う意思がないからです。彼らはケチで怠惰で、Codexのすべての詳細を表示していません。Codexに関する他のすべてのビデオでは、コンテンツクリエイターがツイートやOpenAIのライブストリームに反応しているだけで、それは単なる怠惰を超えており、私はそれが嫌いです。私はそうしません。代わりに、環境依存関係や他の高度な環境設定を実際に設定する方法を示します。それが私の仕事であり、皆さんにも私のように最先端のAIにいてもらいたいからです。
Codexの右上にある環境をクリックし、設定したい環境を選択します。私はvectalを選びます。ここで編集をクリックする必要があります。右上の編集をクリックすると、基本的なものがあります。環境名やリポジトリ名などですが、下にスクロールすると高度な設定があります。コード実行で環境変数を追加できます。
Codexが例えばOpenAI APIやAnthropic APIと対話できるようにしたい場合、例えばClothを使用しているとします。Clothをモデルとして使用するAIアプリを持っている場合、ここにAnthropic APIキーを追加する必要がありますが、主なのはセットアップです。それが依存関係をインストールする方法だからです。
私の場合、バックエンドがcxtdを必要とし、フロントエンドも必要です。まず「cd backend」とし、次に「pip install/r requirements.xt」を実行します。フロントエンドでは「cd frontend vectoralai」を実行します。これはリポジトリの構造によって異なります。
リポジトリの構造を本当に理解する必要がありますが、わからない場合は、2つ目のCodexインスタンスを開いて質問できます。「コードベースの構造を説明し、バックエンドとフロントエンドの両方のすべての依存関係をインストールするために実行する必要があるターミナルコマンドを教えてください。簡潔に答えてください。」
新しいリポジトリを扱っていて慣れていない場合、例えばオープンソースリポジトリをクローンした場合など、この質問をするだけで、コードをクリックする代わりに質問をクリックすれば、Codexはリポジトリを学習し、すべての必要な依存関係をインストールするために実行する必要があるコマンドを教えてくれます。
これが実行されている間、フロントエンドのセットアップを続けます。フロントエンドでは「npm install」を実行する必要があります。これで十分でしょう。
興味深いことに、Codexがどのように実行され、タスクを完了するかを見ることができます。まず環境を設定し、インターネットをオフにし、送信したプロンプトを思い出し、agents MDファイル全体を読み、要件.TXTを探し、それを開いて読み始めます。基本的に、どのコマンドを実行する必要があるかを理解するために必要なことをすべて行い、私が書いたのと全く同じことを教えてくれました。
cd backendとpip install requires txt、そしてcd frontend/vecali npm installです。これは正しいです。環境内にこれを保存できます。もう一つやることがあります。もう一度編集をクリックし、open router APIキーを与えます。プラスをクリックし、open router API keyと入力します。これにより、Codexエージェントは実際にテストを実行し、vectalに電力を供給するOpen Routerでさまざまなテストを実行できます。
新しいAPIキーを作成し、「Codexテストキー」と名付けます。自律型AIエージェントなので、制限を設けます。50ドルにしておきます。そうすれば、あまり無茶をしないでしょう。このAPIキーをコピーし、Codexに行って貼り付けます。下にスクロールして、環境を保存するをクリックします。
これでOpen Router APIキーが設定されました。Codexがさまざまなテスト、さまざまな単体テストをvectal内のAIを使って実行したい場合に使用できます。以前は環境キーがなかったのでできませんでしたが、今はできます。
Codexに新しいタスクを与える前に、最後のタスクを見て何が起こったのかを確認しましょう。Versalデプロイメントの一部が失敗したようです。これをクリックして、何が起こったのかを読みましょう。ここにエラーがあります。これをコピーして、Codexに戻ります。タスクをクリックして、「あなたのコード変更により、Verselがチェックを実行したときにエラーが発生しました。詳細は以下の通りです。シニア開発者のようにこれを修正してください。」と言います。
Codexにコードするように依頼し、Codexがこれらのリンターエラーを修正してくれることを期待します。この変更を実際にVectalに実装したいからです。これは実際に追加したいものです。繰り返しますが、私はこれを私のAIスタートアップのために使おうとしています。
これは私のメインプロジェクトで、私が最も時間を費やしているものです。単なる作り話のアプリのフロントエンドをコーディングするようなものではなく、5万人以上のユーザーが使用し、数千人の日常的なアクティブユーザーがいます。何百人ものVectal Proの有料メンバーもいます。これは本物のプロジェクトで、複数の開発者が取り組んでいるスタートアップで、私は時間のほとんどを費やしており、やるべきことが何百もあります。
別のタスクを与えましょう。Codexがどれほど優れているか見てみましょう。これは興味深い問題です。AIエージェントによって作成されたプロジェクトの説明が、私たちが制限した単語数よりも長くなっていました。
環境設定を正しく行っていなかったようです。エラーに遭遇したときにすべきこと、そして皆さんもすべきことは、GPD-4 O3を読み込み、最も強力なモデルを使って、単に問題を記述することです。スクリーンショットを与え、何をすべきか教えてもらいました。説明を求め、環境に戻って変更します。
正直、これはビデオから簡単にカットできましたが、エラーが発生する可能性があることとその修正方法を示すことは価値があると思います。O3が私に与えたことをやります。これが正しい方法であるはずです。ルートに戻る必要があります。私のミスでした。そうしないと、バックエンドフォルダから実行しようとするのでできません。ルートフォルダに戻ってから、フロントエンドフォルダからフロントエンド依存関係をインストールする必要があります。
これは初心者のミスですが、必ず保存してください。私のカメラの下にある大きな白いボタン「環境を保存」をクリックします。これが実際に保存されていることを確認してください。以前に保存しようとしたけれど保存されなかった問題がありました。ウェブサイトをリロードして、これが保存されているか確認しましょう。これは少しバグがあります。
vector.aiをクリックしましょう。はい、セットアップスクリプトが保存されています。これで新しいタスクとして送信すれば、動作するはずです。
ここでいくつかのエラーが発生しています。新しいタスクとして送信しても、まだ失敗しています。なぜかわかりません。これをコピーして、Codexに戻り、メインブランチではなくDavidブランチで実行しましょう。タスクを再度説明して、コードをクリックします。
新しいタスクがここにデプロイされ、依存関係のインストールプロセスで失敗しないようにする必要があります。作業タスクをクリックし、コンテナを開始しています。依存関係のセットアップで失敗する場合、通常は最初の15-20秒で見られます。
cd backendとpip install cxtdが実行されています。これは良いですね。これが進行中ですが、私たちは採用しています。明らかに、Codexを使用する一人よりも、五人の方が良いです。だからこそ、経験豊富なバックエンド開発者でVectal Lariチームを拡大したいと思っています。5年以上の経験をお持ちの方は、ぜひ応募してください。Googleフォームはビデオの下にリンクされています。
Codexに戻って、進行状況を確認しましょう。まだ失敗していないようです。フロントエンド依存関係が正しくインストールされたか見てみましょう。環境設定が不明とのことです。
環境設定は失敗しませんでした。以前に行ったことは不正確でした。このように、ルートに戻ることを確認してください。何をするにしても、cdバックまたはバックエンドでpip installリクワイヤメンツする必要があります。やり方はいろいろありますが、これらのコマンドの順序が重要です。バックエンドを見ると、バックエンドフォルダにいて、フロントエンド依存関係をインストールするためにルートに戻る必要があります。
現在、npm run buildコマンドを実行してリンターエラーを防止しています。環境を適切にインストールしていれば、これは起こらなかったでしょう。Codexがコーディングし、別のプロンプトを送信してデバッグする必要はなかったでしょう。これが高度な環境設定を行うべき重要な理由です。Verselがこれらのエラーを検出する代わりに、Codex自体がテストを実行するときにこれらのエラーを見つけるからです。
ここで、すべての環境変数を与えなかったため、テストの1つが失敗しました。正直なところ、おそらく全部を与えるべきでした。Open Router APIキーだけを与えましたが、シニアエンジニアとして機能させたい場合は、開発セットアップのすべてのAPIキーと環境変数を与える必要があります。明らかに、本番環境のものは与えないでください。本番APIキーは安全に保管してください。まだCodexに本番環境を任せることはできませんが、開発またはステージング環境のAPIキーと環境変数をすべて与えることは理にかなっています。
実行が完了しました。解決策の要約を見てみましょう。calendarsのdateに日付タイプを追加しました。4行のコードが追加され、それによって問題が修正されるはずです。これもGitHubにプッシュして、Verselのnpm run buildに合格するか見てみましょう。
プルリクエストに戻りましょう。新しいプルリクエストは「カレンダー週の開始タイプを修正」です。Verselのチェックが実行中です。
面白いことに、私の開発者の一人がCodexを使おうとしているのが分かります。チームプランを全員に購入しました。なぜなら、人々にAIの最先端にいてもらう必要があるからです。ケチにならないでください。これはAI革命です。20ドルや30ドルを節約する時ではありません。
Codexがチームプランに対応しているとわかった瞬間、すぐにチームプランを全員に購入し、すべての開発者に提供して、使用を奨励しました。見ての通り、私の開発者の一人がCodexでプロジェクトの説明リンクを修正し、同じGitHub課題に取り組み始めました。ブランチ名Codexfix project descriptionからわかります。これがCodexがどのようにブランチにマージする前に作成するかです。
彼がCodexで同じ問題を修正しようとしたか、もう修正済みなのかもしれません。とてもシンプルです。Lエラーはありません。彼はおそらくCodexで修正したのでしょう。これは素晴らしいことです。チームとして2〜4倍の速さで提供できるようになりました。
個人的には、コーディング生産性が簡単に3〜4倍になったと言えます。私はそれに適した位置にいると思います。15年の経験を持つシニア開発者ではありませんが、全くの初心者でもありません。非常に経験豊富なプログラマーの問題は、通常、多くの自我を持っていることです。彼らは自分で書きたいので、AIを十分に使用しません。一方、完全な初心者の問題は、単に何も知らないことです。
何を受け入れるべきか、プルリクエストのレビュー方法など、何も知りません。フロントエンドのMVPをすぐにコーディングできるかもしれませんが、続ける方法がわからず、コードを理解していません。関数が何かを知っています。中間にいることが、完璧なバランスです。AIを信頼しないほどの自我を持っていないが、AIを十分に使い、プログラミングの基本を理解し、速く構築するのに十分な技術を持っています。
これが、テスト中の過去2日間で、Codexによって1日あたりの作業量が3〜4倍になることが確実に言えるところです。クレイジーなことに、今は全ての開発者にそれを提供しています。どのチームよりも速くVectalを構築することになるでしょう。
そのため、官僚主義や中間管理職がなく、毎日本番環境に更新をリリースしている急成長中のAIスタートアップに参加したい場合は、Googleフォームに応募してください。ビデオの下にリンクがあります。
Verselがこれらのチェックを完了するのを待っています。または、それをスキップしてみましょう。これは私のブランチに向かうので安全です。このプルリクエストをマージし、全力で送信します。ビデオの前半で約束したように、Cursor内で実際にテストする方法を示したいからです。
「Davidブランチに切り替え、hard resetでマッチさせ、最新の変更をプルしてください」と言います。Cursorエージェントは簡単にこれを行うことができます。ターミナルコマンドを実行でき、gitの使い方を知っています。私のDavidブランチに切り替え、最新のデプロイされたバージョンと一致するように、gitpull origin Davidを実行します。
これをクリアして、現在のdevの状態をDavidにマージする必要があるかもしれません。私のブランチは古いようです。このように行き詰まった場合は、git statusを実行して終わらせるように指示してください。コンフリクトはないようです。すべてのコンフリクトは修正されています。
これで変更が適用されているはずです。ローカルホストにいて、デフォルトではGPD4.1がデフォルトモデルで、エージェントモードがデフォルトモードです。しかし、Codexからのプルリクエストをマージしたので、最後の状態を保存するはずです。最新モデルをGemini 2.5 Proに切り替え、エージェントをチャットに切り替えて、これが保存されるかリロードして確認しましょう。
保存されていないようです。プルリクエストを適切にマージしたか確認しましょう。プルリクエストはDavidにマージされました。Cursaにもう一度gitpull origin Davidを実行するように指示します。
これが適切に保存されていない可能性があります。これをリロードするのは良い考えです。サーバーも再起動すべきでしょう。これは既に最新です。これは自動的に復元されるはずですが、フロントエンドを信頼していません。手動で再起動します。
これでインストールされているはずです。リロードすると、最新バージョンが表示されるはずです。もう一度試してみましょう。Grok 3に設定し、エージェントに切り替えて、ウェブサイトをリロードします。保存されていません。
Codexに戻って、「あなたが行った変更が実装されていない」と言うべきでしょう。元の長いプロンプトをコピーして、「アプリをロードすると、ユーザーが最後に選択したものを選択する代わりに、まだGPD4.1とエージェントモードにデフォルト設定されるのはなぜか調査してください」と言います。
より多くのコンテキストを与え、修正するように依頼します。これがCodexの本当の美しさです。このタスクを修正している間に、カンバンボードに戻って別のタスクを見つけ、新しいタスクを開始できます。
多くの人が理解していないのは、1つを待つ必要はなく、10、20、30の異なるタスクを一度に開始できることです。ランニングに行ったり、ジムに行ったり、サウナに行ったりして戻ってくると、すべてが進行中になっています。明らかに、すべてが最初の試みでうまくいくわけではありません。しかし、20〜30%はうまくいくかもしれません。他のものについては、「これはうまくいかなかった。もう少しコンテキストをここに」や「これはうまくいかなかった。このファイルの更新を試してみて」などのフォローアッププロンプトを与えることができます。
Codexは非常に強力です。必要なのは自我を取り除くことだけです。ワンショットを望むのをやめてください。AIモデルでさまざまなゲームをワンショットする多くのYouTuberがいて、それが印象的だと思っていますが、誰も気にしません。実際のソフトウェアを開発している人は、これについて気にしません。人々が気にするのは、これらのAIモデルとAIエージェントがVectalのような本番レベルのコードベースにどれだけ優れているかということです。
これは世界最大のコードベースではありませんが、毎日何千もの人が使用しているソフトウェアで、数百人がVectal Proの有料プランに支払っています。これは何千ものGitHubコミットと、やりたい何百ものオープンなGitHub課題を持つコードベースです。これが実際のプロジェクトだと言いたいのです。他の人がやるようなスネークゲームのワンショットではありません。
Codexは実際のプロジェクトで強力です。これは実際の生産性向上です。これはAGIに向けたステップ変化です。これは完全に自律的なエージェントに一歩近づいたものです。そして誰も気にしません。Fireshipのような、最も視聴されている技術的コーディングAI YouTuberでさえ、これについての動画を作っていません。
ほとんどのコンテンツクリエイターは、OpenAIのこの製品がどれほど信じられないほど革命的かについて全く理解していません。そして、動画を作った人でさえ、それをテストするために200ドルを支払う意思がありませんでした。彼らは2万、3万、4万ドルを稼ぎ、これが文字通り彼らの仕事であるにもかかわらずです。
希望としては、皆さんがこの変化がどれほど大きいかを理解することです。これは単なる別のAIモデルではありません。これは単なる過大評価されたリリースではありません。これはCHGPDのリリース以来見た中で最も過小評価されたリリースです。Twitterで言ったように（Twitterでデイビッド・アンドレをフォローしてください）、これはチャットGPD自体以来最大のAI製品です。信じられないほど強力で、一日に何時間も節約できるでしょう。
現在14分間実行されていますが、通常はこれほど長くかかりません。通常は2〜3分です。多くの作業を行ったのでしょう。どんな変更が行われたか見てみましょう。ローカルストレージキーを追加し、定数を導入し、格納された値を読み込み、変更を処理しました。環境変数が不足していることは知っていますが、今回はどのような変更が実際に行われたのでしょうか？以前に選択されたモデルを読み込みます。
これをもう一度プッシュし、Cursorを通じてローカルでテストして、動作するか確認します。ここにすぐに新しいプルリクエストが表示されるはずです。リロードしましょう。「カレンダー週の開始タイプを修正」というのがあります。これはCodexによるものです。
タグを見ることができます。Codex、Codex、Codex。AIエージェントが何をしたかが明確にわかります。これをCurs内でマージし、「再度gitpull origin Davidを実行して、これらの変更をプルしてください。ローカルが最新のデプロイされたバージョンと一致することを確認する必要があります」と言います。
リロードして、機能するか確認しましょう。私の場合、GPD4.1とエージェントモードがデフォルトです。もう少しズームインしましょう。期待し、望むことは、最後に選択したモデルを保存することです。GI 2.5に設定して、チャットモードに切り替えます。タブを閉じて再度local 3000にアクセスすると、これが保存されているはずです。
保存されています！Gemini 2.5 Proとチャットです。これは確実に本番環境にプッシュする品質向上の変更です。例えば、cloud 3.7を使うのが好きな人がいる場合、デフォルトモデルにリセットされるのは意味がありません。vectalがこれを記憶し、彼らがvectalを訪れるたびにこれが保存されている方が理にかなっています。
繰り返しますが、これは私または私の開発者の一人がやらなければならなかったことですが、Codexに任せました。エラーがあって、別のプロンプトを送る必要がありましたが、自律的に動作します。14分待つ必要はありませんでした。他のことができます。これは非同期で実行されます。20の異なるタスクを与え、時間があるときに戻ってすぐにレビューできます。良さそうなものはプルリクエストを作成します。コンフリクトがなければ、私のブランチにマージします。ローカルでテストし、良ければステージング環境にプッシュして、テスターがテストし、その後本番環境にプッシュします。
だからこそ、私はCodexに非常に興奮しています。これは本当に今までに作られた最も強力なコーディングエージェントであり、以前に見たことのないものです。使い方を知っていれば、コーディング生産性を簡単に3倍にできます。だからこそ、私はCodexについて完全なワークショップを作りました。これは多くのAIツールについては行いませんが、これはどのコーディングエージェントについても初めてです。私はこれが革命的だと本当に信じているからです。
新しい社会の中、教室の中で、究極のcodeexガイドにアクセスできます。これは、完全な初心者から、プログラミングについて何も知らなくても、週に数時間しか割けなくても、ゼロからCodexをマスターした人へと導くステップバイステップのワークショップです。そして自信を持って言えるのは、このワークショップのレッスンを実践すれば、コーディング生産性は簡単に2倍か3倍になるということです。
究極のcodeexガイドは新しい社会でリリースされています。新しい社会に参加し、中にあるすべての排他的なコンテンツ、およびAI自動化や即座に生活に実装できるAIエージェントなどのコピー＆ペーステンプレートやプリセットにアクセスしたい場合は、新しい社会に参加してください。リンクはビデオの下にあります。
最後に、視聴してくださってありがとうございました。素晴らしく生産的な週末をお過ごしください。また会いましょう。