Hướng dẫn sử dụng Codex của OpenAI với 3 ví dụ thực tế

OpenAI vừa phát hành Codex bên trong ứng dụng ChatGPT. Codex là một công cụ giúp các nhà phát triển và nhóm giảm tải công việc lập trình hàng ngày.

Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Codex bên trong ChatGPT để thực hiện các tác vụ thực tế trên kho lưu trữ GitHub, ngay cả khi bạn không phải là một lập trình viên chuyên nghiệp. Chúng ta sẽ sử dụng Codex để:

• Áp dụng bản sửa lỗi code và tạo yêu cầu pull.
• Giải thích một hàm phức tạp bên trong cơ sở code.
• Xác định và giải quyết lỗi dựa trên prompt theo kiểu Hỏi & Đáp.

Bạn sẽ thấy Codex hoạt động như thế nào trong sandbox an toàn, tạo ra các thay đổi code có thể xác minh và giúp bạn phân phối nhanh hơn mà không cần rời khỏi ChatGPT.

Codex của OpenAI là gì?

OpenAI Codex là một engineering agent phần mềm dựa trên đám mây có thể viết và chỉnh sửa code, chạy thử nghiệm, sửa lỗi và thậm chí đề xuất các yêu cầu pull. Mỗi tác vụ được thực hiện trong môi trường sandbox riêng của nó.

Codex được hỗ trợ bởi codex-1, một phiên bản của mô hình o3 được tinh chỉnh theo quy trình phát triển thực tế. Agent này được xây dựng để đảm bảo an toàn, khả năng kiểm tra và năng suất của nhà phát triển. Bạn có thể hướng dẫn Codex bằng các file AGENTS.md hoặc tương tác trực tiếp với nó trong thanh bên của ChatGPT.

Với Codex CLI, bạn cũng có thể đưa các khả năng này trực tiếp vào terminal của mình.

Thiết lập Codex của OpenAI

Thiết lập Codex chỉ mất vài phút. Sau đây là hướng dẫn từng bước đơn giản để bạn bắt đầu.

Bước 1: Xác định vị trí công cụ Codex

Bắt đầu bằng cách đăng nhập vào ChatGPT. Trên thanh công cụ bên trái, hãy tìm Codex. Lưu ý rằng Codex hiện chỉ được triển khai cho người dùng Pro, Team và Enterprise.

Bước 2: Bắt đầu với Codex

Nhấp vào Codex và bạn sẽ được chuyển đến một tab khác để thiết lập ban đầu. Nhấp vào Get Started và làm theo quy trình xác thực như được hiển thị trong bước tiếp theo.

Bước 3: Xác thực đa yếu tố

Nhấp vào Set up MFA to continue và quét mã QR bằng ứng dụng xác thực yêu thích (như Google Authenticator hoặc Authy). Nhập mã để xác minh và bạn đã hoàn tất!

Bước 4: Kết nối với GitHub

Sau khi xác thực đa yếu tố hoàn tất, chúng ta sẽ kết nối Codex với GitHub.

Bước 4.1: Ủy quyền cho GitHub Connector

“Kết nối với GitHub” sẽ đưa bạn đến một cửa sổ pop-up để ủy quyền cho GitHub Connector. Đọc qua cửa sổ pop-up và nhấn Authorize ChatGPT Connector.

Bước 4.2: Thêm tài khoản GitHub

Sau khi GitHub được kết nối, bạn cần thêm tài khoản của mình. Trong tab GitHub organization, hãy chọn Add a GitHub account.

Điều này sẽ đưa bạn đến một cửa sổ pop-up khác để chọn Install and Authorize. Nhấp để ủy quyền và tất cả kho lưu trữ của bạn sẽ xuất hiện trên giao diện ChatGPT. Bạn cũng có thể chỉ ủy quyền cho các kho lưu trữ đã chọn.

Bước 4.3: Tạo môi trường

Chọn kho lưu trữ bạn muốn làm việc và nhấp vào Create environment.

Điều này sẽ đưa bạn đến Data Controls. Codex vẫn đang trong quá trình phát triển tích cực và bạn có thể thấy prompt tùy chọn cho phép sử dụng dữ liệu của mình để cải thiện mô hình. Bạn có thể tắt tính năng này và tiếp tục.

Bây giờ môi trường của bạn đã sẵn sàng để khám phá. Codex cho phép người dùng bắt đầu các tác vụ song song với những tác vụ đã chọn trước.

Chỉ cần nhấp vào Start tasks hoặc chọn tác vụ theo yêu cầu của bạn. Điều này sẽ đưa bạn đến giao diện nơi bạn có thể đặt câu hỏi hoặc yêu cầu agent mã hóa một tính năng cho bạn.

Khi tất cả các nhiệm vụ đã sẵn sàng, hãy chọn nhiệm vụ bạn muốn thực hiện - hoặc bạn có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ song song.

Bước 5: File AGENTS.md (tùy chọn)

File AGENTS.md là file cấu hình đặc biệt do OpenAI giới thiệu để sử dụng với nền tảng Codex, được thiết kế riêng để giúp hướng dẫn các agent AI khi chúng hoạt động trong cơ sở code của bạn. Bạn có thể coi đây là hướng dẫn dành cho nhà phát triển dành cho các đồng đội AI, khá giống với README.md, nhưng tập trung vào hướng dẫn dành cho những agent tự động. Sau đây là một ví dụ về file AGENTS.md:

# AGENTS.md

## Code Style
- Use Black for Python formatting.
- Avoid abbreviations in variable names.

## Testing
- Run pytest tests/ before finalizing a PR.
- All commits must pass lint checks via flake8.

## PR Instructions
- Title format: [Fix] Short description
- Include a one-line summary and a "Testing Done" section

Khi Codex chạy một tác vụ trên cơ sở code của bạn, nó sẽ:

• Tìm kiếm các file AGENTS.md có phạm vi bao gồm những file mà nó đang sửa đổi.
• Áp dụng các hướng dẫn trong những file đó để định dạng, kiểm tra và ghi lại các thay đổi của nó.
• Ưu tiên các hướng dẫn lồng nhau sâu hơn khi áp dụng nhiều file (như cấu hình xếp tầng).

3 ví dụ thực tế về Codex của OpenAI

Hãy cùng khám phá cách Codex có thể giúp bạn trong quá trình phát triển thực tế bằng cách sử dụng 3 ví dụ được chạy trên một kho lưu trữ.

Ví dụ 1: Các bản sửa lỗi cơ bản và lỗi đánh máy

Đôi khi Codex chia một yêu cầu thành các tác vụ phụ - như sửa lỗi đánh máy, cải thiện README hoặc viết các bài kiểm tra, tất cả đều nằm trong cùng một không gian làm việc.

Bạn có thể bắt đầu một nhiệm vụ mới trong một nhiệm vụ hiện có dựa trên đánh giá ban đầu, yêu cầu thay đổi cơ sở code hiện có hoặc đặt câu hỏi qua hộp văn bản. Để mở rộng nhiệm vụ hoặc sửa lỗi mới, hãy nhấp vào Code và bắt đầu trực tiếp một nhiệm vụ phụ mới.

Sau khi hài lòng với các thay đổi, hãy nhấp vào Push, thao tác này sẽ tạo một yêu cầu pull mới. Sau vài giây, bạn có thể nhấp vào View Pull Request để truy cập yêu cầu pull và hợp nhất vào yêu cầu chính.

Ví dụ 2: Giải thích về codebase

Tiếp theo, hãy sử dụng Codex cho một nhiệm vụ không chỉnh sửa: Khám phá cơ sở code và hỏi xem bạn có thể làm gì tiếp theo. Điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn mới tham gia một dự án, đang cố gắng tham gia nhanh chóng hoặc chỉ gặp khó khăn khi cố gắng hiểu cách thức hoạt động của một chức năng nhất định.

Codex đã điều hướng dự án và cung cấp bản phân tích rõ ràng, thân thiện với người mới bắt đầu về cấu trúc của cơ sở code. Thay vì chỉ liệt kê các file, Codex đã nhóm chúng theo mục đích:

• Nó làm nổi bật rằng qwen3_demo.py là script chính, khởi chạy hai interface dựa trên Gradio - một để chuyển đổi chế độ lý luận và một để dịch đa ngôn ngữ.
• Nó xác định qwen3_demo.ipynb là một giải pháp thay thế cho notebook tương tác.
• Nó chỉ ra test_qwen3_demo.py để kiểm tra đơn vị và README.md để lập tài liệu và hướng dẫn bằng video.

Ngoài ra, Codex cũng liệt kê "những điểm chính cần biết", như các dependency (CLI Ollama), vai trò của hàm _run_ollama và những mẹo để mở rộng interface. Nó thậm chí còn gợi ý các bước tiếp theo, chẳng hạn như khám phá phiên bản mô hình, cải thiện giao diện người dùng và thêm xử lý lỗi.

Ví dụ 3: Tìm và sửa lỗi

Codex có thể quét toàn bộ cơ sở code, xác định lỗi, đề xuất bản sửa lỗi và hiển thị cho bạn bản xem trước các thay đổi. Quá trình này giống như đánh giá thay đổi code trên GitHub.

Bạn có thể xem lại nhật ký để hiểu quy trình nền cho các thay đổi được thực hiện bằng cách nhấp vào Logs.

Codex trả về bản tóm tắt các thay đổi đã thực hiện, cùng với những file được tạo hoặc bị ảnh hưởng bởi các thay đổi đó. Bạn cũng có thể đặt câu hỏi về các thay đổi hoặc yêu cầu Codex viết code mới để cải thiện việc triển khai hiện tại.

Sau khi hài lòng với các bản sửa lỗi code, hãy nhấp vào Push và Create New PR để mở yêu cầu pull mới.

Sau vài giây, bạn có thể nhấp vào View Pull Request để truy cập yêu cầu pull và hợp nhất vào yêu cầu chính.

Codex giúp hợp nhất các thay đổi chỉ bằng một vài cú nhấp chuột.

Các file main được cập nhật liền mạch trên kho lưu trữ.