Ho provato il codice GPT-5 ed ecco perché anche tu devi! | Intelligenza-Artificiale

Openai ha lanciato il Codice GPT-5, una variante dell’ultimo modello AI di Openi GPT-5, specializzato nella codifica agente. Viene come un’offerta unica, fornendo assistenza in tempo reale ai programmatori con la capacità di svolgere autonomamente compiti lunghi. Il codice GPT-5 correggerà i bug preesistenti prima della distribuzione, completare il refactoring eccezionalmente complicato e integrare con qualsiasi cosa, dall’ambiente cloud e dai terminali della riga di comando, GirubE Chatgpt direttamente.

Codice CLI Porta queste funzionalità al tuo terminale e consente la lettura, la riscrittura e l’esecuzione del codice a livello locale. Puoi richiedere una funzione specifica, debug o chiedere una spiegazione senza uscire dalla shell e mantenere la piena connettività con il tuo account CHATGPT. Qui valuteremo le prestazioni della CODOX CLI per vedere come gestisce le attività di programmazione reali, in particolare lo sviluppo web e l’analisi dei dati.

Cos’è il Codice CLI?

Il nuovo GPT-5-Codice basato sulla CLI è uno strumento di comando open source biforcato dalla CODEX Original CLI di Openi. Ora supporta più provider di intelligenza artificiale. Consente agli sviluppatori di interagire con modelli di grandi dimensioni nel terminale per attività come generazione di codice, refactoring, spiegazione della sceneggiatura e molti altri.

Codice CLI funge da partner terminale intelligente per la codifica. Ascolta le tue richieste e scrive codice. CODEX CLI ha accesso alla shell e al file system. Se stai cercando procedure dettagliate dettagliate, dai un’occhiata alle guide sul Codice CLI da Openi:

https://openai.com/index/introducing-upgrades-to-codex

Installazione

Prima di procedere con l’installazione, assicurarsi che i requisiti di sistema siano soddisfatti.

Requisiti di sistema per Codice CLI

• Sistema operativo: MacOS 12+, Ubuntu 20.04+, Windows 11 (tramite WSL2)
• Versione node.js: 22 o più recenti (LTS raccomandato). È possibile installare node.js seguendo le istruzioni sulla sua pagina ufficiale: https://nodejs.org/
• NPM: Richiesto (viene fornito con node.js)
• GIT: Opzionale ma consigliato
• Ram: 4 GB minimo, 8 GB consigliato
• Internet: Necessario
• Autenticazione: Chiave API OpenAI

Passaggi di installazione per Codice CLI

1. Controlla node.js versione:

node --version #Ensure that it is version 22 or higher.

2. Installa Codice CLI a livello globale o utilizzando PNPM:

pnpm add -g @openai/codex

3. Dopo aver effettuato l’accesso con le credenziali GPT-Plus o Pro, vedrai la seguente schermata.

4. Aggiungi questa riga al file di configurazione della shell (ad es. ~/.Bashrc, ~/.zshrc) per la persistenza.

5. Esegui Codice CLI:

codex

6. o passare direttamente un prompt:

Codice “Spiega questa base di codice”

Cose da tenere a mente

• Node.js e NPM (Gestione pacchetti nodi) deve essere installato e disponibile nel percorso di sistema.
• Per Codice CLI, è richiesto Node.js 22+, mentre Gemini CLI funziona con Node.js 18+.
• Entrambi richiedono l’autenticazione tramite chiavi API o accesso all’account per la piena funzionalità.
• Su Windows, il CODOX CLI è meglio eseguito tramite WSL2 per la piena compatibilità.
• Ricorda, quando vuoi utilizzare la tua CLI per un determinato progetto, assicurati di avere l’attuale directory di lavoro impostata sul percorso della cartella in cui esiste il progetto.

Gestire le nostre istanze CLI

Procediamo a testare il Codice con GPT-5 su 3 attività

• Costruire un gioco su un ospite locale
• Costruire un’applicazione quotidiana di tracciamento calorico
• Costruire un flusso di lavoro del modello di analisi sentimentale

Se tutte le fasi di installazione sono complete e i requisiti di sistema sono soddisfatti, possiamo iniziare con i test.

Attività 1 – Costruire un gioco su un host locale

Obiettivo: Costruisci uno sparatutto arcade 2D con nemici e punteggio.

Richiesta:

“Crea un semplice gioco di sparatutto per spazi 2D usando JavaScript e HTML5 Canvas (o Python Pygame se preferito). Il gioco dovrebbe visualizzare un’astronave controllata dal giocatore con tasti di freccia della tastiera per movimenti e la barra spaziatrice per le riprese. Endemies dovrebbe essere spawn in cima e spostarsi verso il basso a intervalli casuali. Implementate le battute di freccia a distruggere i movimenti e aumentare i giochi di base. Con la nave del giocatore.

È evidente che il Codice ha prodotto con successo un tiratore di spazio 2D quasi completamente definito, essendo molto chiaro e preciso nella sua produzione. L’implementazione includeva i controlli dei giocatori, la deposizione delle nemiche, il rilevamento delle collisioni e il punteggio, tutti organizzati in un modo facile da seguire. Quasi ogni volta, ha funzionato in meno di un secondo con solo piccoli aggiustamenti, il che è stata una piacevole sorpresa.

Produzione:

Il design molto fluido, la grafica a pixel e le animazioni reattive hanno fornito una sensazione lucida, nonostante fosse un gioco semplice. L’USP qui era la capacità di Codex di tradurre sostanzialmente un prompt in lingua naturale in un prototipo interattivo funzionante. La logica del gioco, il tracciamento dei punteggi e persino i messaggi di sfalsamento del testo erano anche tutti funzionali, dimostrando le capacità del codice sia nella logica che nella presentazione.

Attività 2: costruzione di un’applicazione quotidiana di tracciamento calorico

Obiettivo: Crea una dashboard interattiva con grafici e input dell’utente.

Richiesta:

“Sviluppa una dashboard di tracker fitness utilizzando HTML, CSS, JavaScript e una libreria di grafici (come il grafico.js). Consenti all’utente di registrare i passaggi quotidiani, le calorie bruciate e le ore dormite. Visualizza questi dati in tempo reale su grafici dinamici (grafico a barre di cui si mette i passi, un grafico a barre per i passi, i passi di cui si mettono i passi, i passi di cui si mettono i passi, i passi della linea di lavoro in modo più semplice. I dati persistono attraverso la pagina Aggiorna.

Produzione:

Il codice GPT-5 ha fornito l’implementazione più pratica e ricca di funzionalità. Ha integrato grafico.js senza intoppi, con grafici a barra, linea e torta reattive che si aggiornano in tempo reale. La sezione di riepilogo settimanale ha calcolato le medie accuratamente, evidenziando con chiarezza i giorni migliori e peggiori. Inoltre, il Codice ha gestito bene l’archiviazione locale, garantendo la persistenza attraverso le sessioni e ha disegnato il cruscotto con un’interfaccia pulita e moderna.

Attività 3: costruire un flusso di lavoro del modello di analisi sentimentale

Obiettivo: Analizzare i dati di testo per approfondimenti.

Richiesta:

“Esegui analisi del sentimento su un set di dati. Imposta questo in un notebook di Jupyter. Inizia pulendo il testo (rimuovi le parole degli stop, la punteggiatura e applica la tokenizzazione). Utilizzare un modello di analisi del sentimento pre-allenato (ad esempio, abbracciare i trasformatori del viso o il grafico. Le valutazioni allineano (o disallineano) con il modello di analisi del sentimento. “

Produzione:

Il codice GPT-5 ha fornito un flusso di lavoro chiaro e strutturato per l’analisi del sentimento. Ha implementato la pulizia del testo, la tokenizzazione e l’integrazione del modello con attrito minimo, producendo risultati affidabili in generale. Il confronto delle previsioni con le valutazioni effettive ha funzionato bene e il calcolo dell’accuratezza è stato semplice. Oltre a un piccolo errore in un’unica istruzione di stampa, tutto eseguito senza intoppi, incluso il salvataggio dei grafici di distribuzione dei sentimenti per approfondimenti.

Puoi trovare il Modulo di codice completo qui e scarica il set di dati da Kaggle.

Di recente abbiamo confrontato il codice con Gemini e Claude Code (Leggi il confronto completo qui). All’epoca, abbiamo scoperto che Claude Code era il migliore in tutte le attività. Tuttavia, il nuovo codice basato su GPT-5 offre miglioramenti significativi rispetto alla versione precedente. Nella prossima sezione, confronteremo le prestazioni complessive del nuovo GPT-5-Codex a questi saluti.

Analisi complessiva

Nel mio blog precedente, durante l’accesso e la valutazione del Codice CLI, GEMINI CLI e Codice ClaudeOgnuno ha mostrato punti di forza diversi. Il codice è stato ottimo nel produrre codice rapido e iterativo. Gemini è stato più utile con i risultati di ricerca attivi e i comandi in esecuzione. Claude ha prodotto profondità con grande documentazione e struttura. Ogni strumento può essere facilmente utilizzato per il debug o l’intervento. Sebbene debbano essere controllati da un essere umano prima dello schieramento.

Il codice GPT-5 è un notevole miglioramento della linea del Codice. Per quanto mantenga la velocità e la chiarezza del Codice, ora include l’autonomia agente per gestire correzioni di bug, refactoring, visualizzazione e eseguire il flusso di lavoro con n. A differenza del framework del caso d’uso di Gemini e della struttura e della profondità di Claude, o velocità di navigazione, il codice GPT-5 diventa una combinazione di entrambe le estremità: produrre soluzioni digitali, pulite, affidabili e pronte per la produzione digitalmente ad un ritmo allarmante come codificato, rendendolo il miglior strumento dei tre.

Conclusione

Il codice GPT-5 con CODEX CLI dimostra come l’IA può servire da partner affidabile nella codifica convertendo i prompt del linguaggio naturale in codice funzionale e pronto per la produzione. Dai coinvolgenti giochi interattivi ai dashboard lucidati e ai flussi di lavoro di analisi dei sentimenti, ha prodotto un lavoro lucido con solo modifiche minime necessarie, dimostrando la sua versatilità nelle applicazioni di sviluppo.

Oltre all’automazione, il Codice migliora la produttività degli sviluppatori integrando facilmente in IDE, terminali e ambienti cloud. La capacità di assistere in modo significativo in tempo reale con il debug, il refactoring e l’automazione lo rende sia uno strumento di programmazione moderno e pertinente. Mentre alcuni dei suoi output possono continuare a richiedere revisioni minori, il Codice esemplifica il futuro della codifica agente per i programmatori per elevare i loro prodotti funzionanti e ad alto potenziale.

Ciao! Sono Vipin, appassionato appassionato di scienza dei dati e apprendimento automatico con una solida base di analisi dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e programmazione. Ho esperienza pratica nella costruzione di modelli, nella gestione di dati disordinati e nella risoluzione di problemi del mondo reale. Il mio obiettivo è applicare approfondimenti basati sui dati per creare soluzioni pratiche che guidino i risultati. Sono ansioso di contribuire con le mie capacità in un ambiente collaborativo continuando a imparare e crescere nei campi della scienza dei dati, dell’apprendimento automatico e della PNL.