Codex: Kỹ Sư Phần Mềm AI Đã Tạo Ra “Sự Thay Đổi Cảm Hứng Lớn” (Vibe Shift) Trong Lập Trình

Gần đây, tại OpenAI, chúng ta đã chứng kiến một điều phi thường: một “sự thay đổi cảm hứng lớn” (vibe shift) trong cách chúng tôi xây dựng phần mềm. Kể từ tháng Tám, mức độ sử dụng Codex—kỹ sư phần mềm AI của chúng tôi—đã tăng gấp mười lần. Codex không chỉ là một công cụ; nó giống như một đồng nghiệp con người mà bạn có thể lập trình đôi, giao phó công việc hoặc đơn giản là để nó tự động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Sự bùng nổ này không phải ngẫu nhiên. Nó là kết quả của hàng loạt cập nhật lớn, biến Codex thành một tác nhân mạnh mẽ, an toàn và trực quan hơn, hoạt động trên mọi nền tảng mà bạn xây dựng.

1. Những Cập Nhật Đã Tạo Nên Sự Thay Đổi Lớn

Đại Tu Hoàn Toàn Tác Nhân (Agent Overhaul)

Chúng tôi định nghĩa tác nhân Codex là sự kết hợp của hai yếu tố: mô hình lý luận và bộ công cụ (harness) cho phép nó hành động và tạo ra giá trị.

• Mô Hình Nâng Cấp: Ban đầu, chúng tôi đã ra mắt GPT-5, mô hình tác nhân tốt nhất của mình. Dựa trên phản hồi, chúng tôi tiếp tục tối ưu hóa và cho ra mắt GPT-5 Codex, một mô hình được tinh chỉnh đặc biệt cho công việc mã hóa. Người dùng mô tả nó như một “kỹ sư cấp cao thực thụ” vì nó không ngại đưa ra phản hồi thẳng thắn và từ chối những ý tưởng tồi.
• Hệ Thống Công Cụ Mới (Harness): Chúng tôi đã viết lại hoàn toàn bộ công cụ để tận dụng tối đa các mô hình mới. Hệ thống này bổ sung các tính năng quan trọng như lập kế hoạch (planning), nén tự động bối cảnh (autoco compaction)—cho phép các cuộc trò chuyện và tương tác cực kỳ dài—và hỗ trợ cho MCP (Multi-Context Protocol).

Trải Nghiệm Người Dùng Được Tinh Chỉnh

Dù mô hình và tác nhân mạnh mẽ, phản hồi ban đầu cho thấy giao diện dòng lệnh (CLI) còn “sơ khai”.

• CLI Revamp: Chúng tôi đã đại tu CLI, đơn giản hóa chế độ phê duyệt (approvals modes), tạo ra giao diện người dùng dễ đọc hơn và thêm nhiều chi tiết tinh tế. Quan trọng nhất, Codex CLI hiện mặc định hoạt động với sandboxing (môi trường hộp cát), đảm bảo an toàn theo mặc định trong khi vẫn trao toàn quyền kiểm soát cho người dùng.
• Tiện Ích Mở Rộng IDE: Để hỗ trợ người dùng muốn xem và chỉnh sửa code cùng lúc với việc cộng tác với Codex, chúng tôi đã phát hành một extension bản địa (native extension) cho IDE. Tiện ích này hoạt động với VS Code, Cursor và các bản fork phổ biến khác. Nó đã bùng nổ ngay lập tức, thu hút 100.000 người dùng trong tuần đầu tiên—bằng cách sử dụng cùng một tác nhân mạnh mẽ và bộ công cụ mã nguồn mở (open-source harness) đã cung cấp sức mạnh cho CLI.
• Codex Cloud Nhanh Hơn: Chúng tôi đã nâng cấp Codex Cloud để chạy nhiều tác vụ song song, tăng tốc độ tác vụ Cloud lên 90%. Tác vụ Cloud giờ đây có thể tự động thiết lập các phụ thuộc, thậm chí xác minh công việc bằng cách chụp ảnh màn hình và gửi cho bạn.

Codex Hoạt Động Mọi Nơi

Codex giờ đây hoạt động tích hợp sâu vào quy trình làm việc của bạn:

• Slack và GitHub: Codex có thể được giao nhiệm vụ trực tiếp trong các công cụ cộng tác như Slack. Nó nhận toàn bộ bối cảnh từ luồng trò chuyện, tự mình khám phá vấn đề, viết code, và đăng giải pháp cùng với bản tóm tắt chỉ sau vài phút.
• Review Code Độ Tin Cậy Cao: Việc đánh giá và duyệt code đang trở thành nút thắt cổ chai lớn. Chúng tôi đã huấn luyện GPT-5 Codex đặc biệt để thực hiện review code cực kỳ kỹ lưỡng (ultra thorough). Nó khám phá toàn bộ code và các phụ thuộc bên trong container của mình, xác minh ý định và việc triển khai. Kết quả là những phát hiện có tín hiệu rất cao (high signal), đến mức nhiều đội đã bật nó theo mặc định, thậm chí cân nhắc bắt buộc.

2. Codex Đang Thúc Đẩy OpenAI Như Thế Nào

Kết quả nội bộ tại OpenAI là minh chứng rõ ràng nhất cho sức mạnh của Codex:

• 92% nhân viên kỹ thuật của OpenAI sử dụng Codex hàng ngày (tăng từ 50% vào tháng Bảy).
• Các kỹ sư sử dụng Codex nộp 70% nhiều PR (Pull Requests) hơn mỗi tuần.
• Hầu như tất cả các PR đều được Codex review. Khi nó tìm thấy lỗi, các kỹ sư cảm thấy hào hứng vì nó giúp tiết kiệm thời gian và tăng độ tin cậy khi triển khai.

3. Các Quy Trình Làm Việc Thực Tế Hàng Ngày

Các kỹ sư của chúng tôi đã chia sẻ những ví dụ thực tế về cách họ sử dụng Codex để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Trường Hợp 1: Lặp Lại Giao Diện Người Dùng (UI) Với Bằng Chứng Hình Ảnh (Nacho)

Nacho, kỹ sư iOS, đã chia sẻ quy trình làm việc tận dụng tính năng đa phương thức (multimodal) của Codex:

• Vấn Đề: Trong công việc front-end, 10% công việc đánh bóng cuối cùng—như căn chỉnh header/footer—thường chiếm đến 90% thời gian.
• Giải Pháp: Nacho giao cho Codex nhiệm vụ triển khai UI từ một bản mockup. Khác với các agent cũ (được ví như “kỹ sư tập sự”), Codex (được ví như “kỹ sư cấp cao”) xác minh công việc của nó.
• Quy Trình TDD & Multimodal:
  1. Nacho cung cấp cho Codex một công cụ đơn giản: một script Python (do Codex viết) để trích xuất các snapshot (ảnh chụp giao diện) từ các SwiftUI Previews.
  2. Nó được hướng dẫn sử dụng công cụ này để xác minh trực quan code UI mà nó viết.
  3. Codex lặp đi lặp lại: Viết code > Chạy test/Snapshot > Sửa lỗi cho đến khi giao diện đạt đến độ hoàn hảo về pixel (pixel perfect).
• Kết Quả: Nacho có thể để Codex làm việc trên những chi tiết nhỏ (10% độ đánh bóng) trong khi anh làm những việc khác, biết rằng nó sẽ tự kiểm tra công việc của mình bằng hình ảnh.

Trường Hợp 2: Mở Rộng Giới Hạn Tác Vụ Lớn (Fel)

Fel, được biết đến là người có phiên làm việc Codex lâu nhất (hơn bảy giờ) và xử lý nhiều token nhất (hơn 150 triệu), đã chứng minh cách anh thực hiện các tác vụ refactor lớn chỉ với vài lời nhắc.

• Vấn Đề: Thực hiện một refactor lớn (như thay đổi 15.000 dòng code) trong các dự án phức tạp (như bộ phân tích JSON cá nhân của anh) thường dẫn đến việc tất cả các bài kiểm tra thất bại trong thời gian dài.
• Giải Pháp: Kế Hoạch Thực Thi (Exec Plan):
  1. Fel yêu cầu Codex viết một đặc tả (spec)—được gọi là plans.md—để triển khai tính năng, giao cho nó nhiệm vụ nghiên cứu thư viện và cách tích hợp.
  2. Anh định nghĩa plans.md là một “tài liệu thiết kế sống” (living document) mà Codex phải liên tục cập nhật, bao gồm mục tiêu lớn, danh sách việc cần làm, tiến trình, và nhật ký quyết định (decision log).
  3. Anh sử dụng thuật ngữ neo “exec plan” để đảm bảo mô hình biết khi nào cần tham chiếu và phản ánh lại tài liệu này.
  4. Sau khi Fel phê duyệt kế hoạch, anh ra lệnh: “Implement” (Thực thi).
• Kết Quả: Codex có thể làm việc một cách hiệu quả trong nhiều giờ (thậm chí hơn một giờ trong buổi demo) trên một tính năng lớn, sử dụng plans.md như bộ nhớ và kim chỉ nam. Trong một phiên, nó đã tạo ra 4.200 dòng code chỉ trong khoảng một giờ—mọi thứ đều được kiểm tra và vượt qua.

Trường Hợp 3: Vòng Lặp Sửa Lỗi và Review Tại Chỗ (Daniel)

Daniel, một kỹ sư trong nhóm Codex, đã giới thiệu quy trình làm việc slash review mới, đưa khả năng review code chất lượng cao của GPT-5 Codex xuống môi trường cục bộ (local).

• Vấn Đề: Ngay cả sau khi hoàn thành code, các kỹ sư cần một bộ mắt mới không bị thiên vị để tìm ra các lỗi khó.
• Giải Pháp: Slash Review: Trước khi gửi PR, Daniel sử dụng lệnh /review trong CLI.
  • Anh chọn duyệt so với nhánh gốc (base branch), tương tự như một PR.
  • GPT-5 Codex bắt đầu luồng review chuyên biệt: Nó nghiên cứu sâu các tập tin, tìm kiếm các lỗi kỹ thuật, và thậm chí viết/chạy các script kiểm tra để xác minh các giả thuyết lỗi trước khi báo cáo.
  • Mô hình thiên vị: Luồng review chạy trong một luồng riêng biệt, có bối cảnh mới mẻ (fresh context), loại bỏ bất kỳ thiên vị triển khai (implementation bias) nào từ cuộc trò chuyện trước.
• Vòng Lặp Sửa Lỗi: Khi Codex tìm thấy một vấn đề P0/P1, Daniel chỉ cần gõ “Please fix”.
• Kết Quả: Codex sửa lỗi, và Daniel có thể chạy /review lần nữa cho đến khi nhận được “thumbs up” (chấp thuận) cuối cùng. Điều này đảm bảo code được kiểm tra kỹ lưỡng, được sửa lỗi cục bộ trước khi push, tiết kiệm thời gian và đảm bảo độ tin cậy cao hơn.