Сразу предупрежу: это личный опыт человека, который просто решил попробовать инструмент без сильных знаний в программировании, но с большим желанием закрыть потребности в реализации личных проектов.Про ИИ ассистентов уже не раз писали и напишут как с положительно, так и с отрицательной стороны. OpenClaw с его постоянным обращениями к LLM (которая прилично есть токены). Про Claude code в данной статье тоже не будет ничего сказано, поскольку тестировавние проводилось именно на основе продуктов от Open AI.Итак, если у вас уже есть plus подписка на gpt, то вам сюда. Как проходила работа над проектами ранее: в отдельном проекте в GPT создавался чат, в котором обсуждался определённый проект, написанный, например, на Python. Если возникали некие ошибки — я сразу писал в чат ошибку и мы вместе с чатом пытались решить эту проблему.Что же позволят делать Codex:Он сам смотрит весь проект, запускает код, обнаружив ошибки, сам их исправляет и заново запускает. Это же гениально! Дать нейросети доступ к твоему железу и сказать: хочу чтобы работало так‑то так‑то. И Codex это сделает. Не факт, что за 1 запрос вы сможете создать именно то, что изначально хотели, но в этом и прелесть: Codex держит в контексте файлы проекта, находит то, что нужно исправить и сам исправляет то, что требует пользователь.Вы скажете: «уу, это же вайб кодинг, а как же потом править проект, полностью сгенерированный нейросетью?» А я вам отвечу: если вы хотите разбираться в коде проекта: пожалуйста, попросите Codex или чтобы не тратить токены просто в браузерном чате спросите, загрузив то, что непонятно. Но можно и без этого: просто заово просить Codex изменять в его же коде. Читать далее