12 puan yazan GN⁺ 2026-02-03 | 9 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Birden fazla yapay zeka ajanını aynı anda yönetmeyi destekleyen, paralel çalışma ve uzun süreli iş birliği sunan bir yapay zeka geliştirme entegre ortamı
  • Her ajan bağımsız bir iş parçacığında çalışır; bu sayede proje bazlı çoklu görev, kod inceleme, diff yorumları ve manuel düzenleme mümkün olur
  • Skills özelliği sayesinde yalnızca kod yazmanın ötesine geçerek bilgi toplama, problem çözme, görsel üretme, belge hazırlama, buluta dağıtım gibi çeşitli görevlere genişleyebilir
  • Automations özelliğiyle belirlenmiş takvime göre arka planda tekrarlayan işleri otomatik olarak gerçekleştirebilir
  • Varsayılan olarak sandbox güvenliği uygulanır; ağ erişimi gibi daha yüksek yetki gerektiren komutlar için kullanıcı onayı gerekir
  • Codex, geçici olarak ChatGPT Free ve Go kullanıcılarına da sunuluyor; ücretli planlarda kullanım limiti 2 katına çıkarılıyor

Codex uygulamasına genel bakış: ajanlar için komuta merkezi

  • Nisan 2025'te Codex'in çıkışından sonra geliştiricilerin ajanları kullanma biçimi köklü biçimde değişti
    • Modeller artık karmaşık ve uzun süreli işleri baştan sona yürütebiliyor
    • Geliştiriciler artık birden fazla ajanı proje genelinde koordine ederek işleri devrediyor ve paralel çalıştırıyor
  • Temel mesele, "ajan ne yapabilir" sorusundan "insanlar ajanları büyük ölçekte nasıl yönlendirir, denetler ve birlikte çalıştırır" sorusuna kaydı
  • Mevcut IDE'ler ve terminal tabanlı araçlar bu çalışma biçimini destekleyecek şekilde tasarlanmadığından yeni bir araca ihtiyaç doğdu
  • macOS için Codex uygulaması, birden fazla yapay zeka ajanını aynı anda yönetebilir ve işleri paralel olarak çalıştırabilir
  • Uzun süre çalışan işleri destekler ve ajanlar arası iş birliğiyle yazılımın tasarım, geliştirme, dağıtım ve bakım süreçlerinin tamamını yönetir

Çoklu ajanlarla paralel çalışma

  • Codex uygulaması, ajanlarla çoklu görev için odaklı bir alan sunar
    • Ajanlar, proje bazında yapılandırılmış ayrı iş parçacıklarında çalışır; böylece bağlam kaybı olmadan işler arasında geçiş yapılabilir
    • Bu iş parçacıkları içinde ajanın yaptığı değişiklikler incelenebilir, diff üzerine yorum yazılabilir veya doğrudan editörde düzenleme yapılabilir
  • Yerleşik Worktrees desteği sayesinde birden fazla ajan aynı depoda çakışmadan çalışabilir
    • Her ajan kodun yalıtılmış bir kopyasında çalıştığı için yerel git durumunu etkilemeden farklı yollar denenebilir
    • Ajan çalışırken değişiklikler yerelde checkout edilebilir ya da yerel git durumu değiştirilmeden çalışma sürdürülebilir
  • Codex CLI ve IDE eklentisindeki oturum geçmişi ile ayarlar otomatik olarak içe aktarılır; böylece mevcut projelerde hemen kullanılabilir

Skills: kod üretiminin ötesine geçen genişleme

  • Codex, kod yazan bir ajandan kodu kullanarak bilgisayarda iş yapan bir ajana dönüşüyor
  • Skills sayesinde bilgi toplama ve sentezleme, problem çözme, yazma gibi kod üretiminin ötesindeki görevlere genişleyebiliyor
    • Yönergeler, kaynaklar ve script'ler paketlenerek Codex'in araçlara bağlanması ve iş akışlarını çalıştırması sağlanabiliyor
    • Böylece ekip tercihleri doğrultusunda görevleri güvenilir biçimde tamamlayabiliyor
  • Codex uygulaması, Skills oluşturup yönetmek için özel bir arayüz içeriyor
    • Belirli bir Skill'in kullanılmasını açıkça isteyebilir veya göreve göre otomatik kullanılacak şekilde ayarlayabilirsiniz
  • Skills kullanım örneği: yarış oyunu oluşturma

    • Codex'ten farklı yarışçılar, 8 harita ve boşluk tuşuyla kullanılabilen öğeler içeren bir yarış oyunu yapması istendi
      • Görsel üretme skill'i (GPT Image tabanlı) ve web oyunu geliştirme skill'i kullanıldı
      • Tek bir başlangıç prompt'uyla 7 milyondan fazla token boyunca bağımsız şekilde çalışarak oyunu tamamladı
      • Tasarımcı, oyun geliştirici ve QA testçisi rollerini üstlenip oyunu gerçekten oynayarak doğruladı
    • Oyunun adı: Voxel Velocity, Three.js ile yapılmış 3D voxel kart racer
      • Tekli yarış modu (her zaman 3 tur, 1 insan vs 7 CPU, 8 pist anında kullanılabilir)
      • Arcade sürüş modeli, drift şarj sistemi, boost seviyeleri (Tier 1 0.7 saniye, Tier 2 1.1 saniye, Tier 3 1.5 saniye)
      • 8 karakter, 8 öğe, CPU zorluk önayarları, AI spline uygulaması
  • Sunulan başlıca Skills

    • Implement designs: Figma'dan tasarım bağlamı, asset'ler ve ekran görüntülerini alıp 1:1 görsel doğrulukta production UI koduna dönüştürür
    • Manage projects: Linear üzerinde hata sınıflandırma, sürüm takibi ve ekip iş yükü yönetimi yapar
    • Deploy to the cloud: Web uygulamalarını Cloudflare, Netlify, Render, Vercel gibi başlıca bulut barındırma hizmetlerine dağıtır
    • Generate images: GPT Image tabanlı görsel üretme skill'i ile web sitesi, UI mockup, ürün görseli ve oyun asset'i için görsel üretir ve düzenler
    • Build with OpenAI APIs: OpenAI API ile geliştirme yaparken en güncel dokümantasyona başvurur
    • Create documents: PDF, e-tablo ve docx dosyalarını okur, oluşturur ve düzenler (profesyonel biçim ve yerleşim desteğiyle)
    • Uygulamada yeni bir skill oluşturulduğunda uygulama, CLI ve IDE eklentisinin her yerinde kullanılabilir
    • Skill'ler depoya check-in edilerek tüm ekiple paylaşılabilir

Automations: tekrar eden işleri otomatikleştirme

  • Automations özelliğiyle Codex, tanımlanan takvime göre arka planda işleri otomatik olarak yürütür
    • Yönergeler ve isteğe bağlı skill'lerle birleştirilerek yapılandırılır
    • Tamamlandığında sonuçlar inceleme kuyruğuna kaydedilir; gerekirse devam edilebilir
  • OpenAI içindeki kullanım örnekleri
    • Günlük issue sınıflandırması
    • CI başarısızlıklarını bulma ve özetleme
    • Günlük sürüm özeti hazırlama
    • Hata doğrulama

Personality: çalışma tarzını kişiselleştirme

  • Geliştiricilerin ajanlarla çalışma biçimine dair tercihleri farklıdır
    • Kısa ve icraya dönük bir partner isteyenler olabilir
    • Daha konuşkan ve empatik bir etkileşimi tercih edenler olabilir
  • Codex'te iki farklı personality seçeneği vardır: kısa ve pratik stil ya da konuşkan ve empatik stil
    • İşlevlerde değişiklik olmadan tercih edilen çalışma biçimine uyarlanır
    • Uygulama, CLI ve IDE eklentisinde /personality komutuyla ayarlanabilir

Güvenlik: varsayılan olarak etkin ve yapılandırılabilir

  • Codex ajan yığınının tamamına tasarım aşamasından itibaren güvenlik entegre edildi
  • Codex CLI'da olduğu gibi yerel, açık kaynaklı ve yapılandırılabilir sistem düzeyi sandbox kullanılır
  • Varsayılan ayarlar
    • Ajanlar yalnızca üzerinde çalışılan klasör veya branch içindeki dosyaları düzenleyebilir ve önbelleğe alınmış web araması yapabilir
    • Ağ erişimi gibi daha yüksek yetki gerektiren komutlar çalıştırılmadan önce kullanıcı onayı istenir
  • Proje ya da ekip kuralları yapılandırılarak belirli komutların yükseltilmiş yetkiyle otomatik çalıştırılması sağlanabilir

Erişilebilirlik ve fiyatlandırma

  • Codex uygulaması bugünden itibaren macOS'te kullanıma açık
  • ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise ve Edu aboneleri, ChatGPT oturum açma bilgileriyle CLI, web, IDE eklentisi ve uygulamada Codex'i kullanabilir
  • Kullanım, ChatGPT aboneliğine dahildir; gerekirse ek kredi satın alma seçeneği sunulur
  • Codex, geçici olarak ChatGPT Free ve Go kullanıcılarına da sunuluyor
  • Bu süre boyunca ücretli planlardaki mevcut Codex kullanıcıları için kullanım limiti 2 katına çıkarılıyor

Gelecek planları

  • Aralık 2024 ortasında GPT-5.2-Codex'in yayınlanmasından sonra toplam Codex kullanımı 2 kat arttı
  • Son bir ayda 1 milyondan fazla geliştirici Codex kullandı
  • Gelecek planları
    • Windows uygulaması planlanıyor
    • Model yeteneklerinin sınırı daha da genişletilecek
    • Daha hızlı muhakeme sunulacak
  • Uygulama içi iyileştirmeler
    • Gerçek geri bildirimlere dayanarak çoklu ajan iş akışları sürekli geliştirilecek
    • Paralel işleri yönetme ve ajanlar arasında geçişte bağlamı koruma kolaylaştırılacak
  • Automations genişletmeleri
    • Bulut tabanlı tetikleyici desteği üzerinde çalışılıyor
    • Bilgisayar açık olmasa bile Codex arka planda çalışmaya devam edebilecek

Codex'in temel önermesi

  • Her şeyin kodla kontrol edildiği basit önermesine dayanır
  • Ajanların kod hakkında akıl yürütme ve kod üretme becerisi ne kadar iyiyse, her tür teknik ve bilgi işinde o kadar yetkin hale gelirler
  • Bugünkü temel sorun: frontier modellerin yetenekleri ile insanların bunları pratikte kolayca kullanabilmesi arasındaki boşluk
  • Codex, modelin tüm zekasını gerçek işlere kolayca yönlendirmeyi, denetlemeyi ve uygulamayı mümkün kılarak bu boşluğu kapatmak için tasarlandı
  • En iyi kodlama ajanını oluşturmaya odaklandı; bunun, kod yazmanın ötesinde geniş kapsamlı bilgi işleri için güçlü ajanların temeli olacağı düşünülüyor

9 yorum

 
xguru 2026-02-03

Ben de bu aralar ağırlıklı olarak Codex kullanıyorum, gerçekten güzel. Windows sürümü de umarım yakında çıkar.

İlk başlattığınızda daha önce Codex ile üzerinde çalıştığınız projelerin hepsini içe aktarıyor ve solda proje/thread bazında sıralı şekilde gösteriyor; bu da aynı anda birden fazla işi yürütmek için tam ideal.

 
tested 2026-02-03

Neden ana odakta Claude Code değil de Codex var?

 
xguru 2026-02-03

Plan dokümanını uzun uzun hazırlayıp işi ona bırakma tarafındayım; bu yüzden Codex bu tarafta bana daha iyi uydu.

Bir de rate limit’e gerçekten pek takılmıyor. Ucuz bir hesapta bile birden fazla projeyi aynı anda çalıştırıyorum.

 
tested 2026-02-03

Vay, yorum için teşekkürler.

OpenClaw'ın geliştiricisinin de Codex kullanması bir yana
> MoltBot 제작자: “나는 읽지 않은 코드를 배포한다”

Codex'in de yorumları fena değil gibi görünüyor ama Hacker News yorumlarına bakınca sanki o kadar da değilmiş gibi geliyor...

 
unknowncyder 2026-02-03

2222 Windows/Linux lütfen artık ya
ChatGPT tarayıcısı olan Atlas'ı da denemek istiyordum ama Windows için yakında geliyor dediler, üstünden epey zaman geçti hâlâ haber yok

 
treestae 2026-02-03

Bugün denedim, gerçekten çok iyi.
VSCode fork'ları sonlarını göze almak zorunda kalacak gibi görünüyor.
Elbette geliştiricilerin işlerinin azalması da mümkün.

 
m00nlygreat 2026-02-03

Windows'ta sandbox teknolojisi olmadığı için bir şeyler yapmak zor görünüyor.

 
cshj55 2026-02-03

Bari WSL ya da Windows’a da verin...

 
GN⁺ 2026-02-03
Hacker News yorumları
  • Milyarlarca doları olan yapay zeka şirketlerinin neden hâlâ düzgün yerel uygulamalar yapamadığını anlamıyorum
    Çoğu en fazla basit bir sohbet arayüzü seviyesinde, ama Electron ile OS API’lerini (ör. Win32) doğrudan çağırmak zor olduğu için derin entegrasyon mümkün olmuyor
    Blender, Godot, Unity, UE5 gibi karmaşık yazılımlar bile yerel çalışırken, bu şirketlerin sadece bahane üretmesi sinir bozucu
    • Masaüstü geliştirme ortamı berbat durumda. Microsoft o kadar çok yarım yamalak framework çıkardı ki hangisini kullanacağın belli değil
      Windows’ta Electron fiilen standart ve Microsoft bile sık sık kullanıyor
      macOS çok daha iyi ama ekip eninde sonunda ya sadece Mac’e kilitleniyor ya da çapraz platform için Electron’ı seçiyor
    • Bugünlerde video oyunu arayüzleri bile çoğunlukla HTML/JS tabanlı
      UE5’in arayüzü de neredeyse hiç yerel hissettirmiyor, hatta Electron’dan daha iyi olduğunu söylemek zor
      Electron’da da yerel API çağrıları yapmak mümkün
      Çoğu kullanıcı uygulamanın yerel olup olmamasını umursamıyor ve şirket açısından web geliştiricilerini masaüstü uygulama geliştirme için yeniden kullanabilmek büyük avantaj
    • Ben tam tersini düşünüyorum. Her şeyi metin arayüzü olarak yapmak, modelin araçları doğal biçimde öğrenmesini sağlar
      TUI ya da GUI gereksiz bir soyutlama katmanı ve otomasyonu zorlaştırıyor
      Asıl önemli olan basit komut çağrıları ve log kaydı. [headless modu veya oturum logları] bu yöne daha yakın
    • Yapay zekayla üretilen sonucun dönüp dolaşıp tek giriş alanı olan bir Electron uygulaması olması işin gerçeği
    • Yerel uygulamanın sunabileceği hangi özelliklerin bu kadar önemli olduğunu anlamıyorum
      Çoğu insan uygulamanın web teknolojileriyle yapılıp yapılmadığını umursamıyor
      Electron sayesinde Linux’a port etmek de kolaylaşıyor. Sadece yerel uygulamalarda ısrar edilseydi bu mümkün olmazdı
  • Son iki aydır Codex’i epey kullandım ve oldukça etkileyici buldum
    Mükemmel değil ama düzenli olarak orta seviye bir mühendisin çıkaracağı düzeyde sonuç üretiyor
    Ama uygulama “Loading projects…” ekranında takılı kalıyor
    Doküman bağlantısı da bozuktu ama bu bağlantı şimdi çalışıyor
    Birden fazla VM ortamını VS Code Remote ile kullandığım için, port ofset ayarlarını biraz değiştirmem gerekecek gibi görünüyor
    • ChatGPT ($20/ay) ve Claude ($200/yıl) kullanıyorum; Codex’te henüz hiç kullanım sınırına takılmadım
      Codex sorun çözerken sık sık döngüye giriyor, Claude da bunu iyi toparlıyor
      İki modeli dönüşümlü kullanmak oldukça verimli
    • Bozuk bağlantıyı bildirdiğim için teşekkür eden bir yanıt aldım. Yükleme hızını da iyileştiriyorlarmış
    • Codex backend veya mantıksal işler konusunda güçlü ama basit frontend UI işlerinde sık sık hata yapıyor
      Yine de sürekli geliştiği için umutluyum
    • Ben Cursor kullanmaya devam edeceğim. OpenAI yeni uygulama çıkarmaktan çok mevcut uygulamalardaki hata düzeltmelerine odaklanmalı
  • Codex, Claude Cowork tarzı rakip ürünler gibi görünüyor
    Cowork, Claude Code’u bir VM üzerinden çağırıyor; Codex ise CLI’ı OS sandbox içinde çalıştırıyor
    Teknoloji yığını Electron 40, React 19, TypeScript, Node.js, SQLite, Vite vb. bileşenlerden oluşuyor
    macOS için Sparkle, Squirrel, Sentry gibi araçlar kullanılıyor
    • İsme ve diff/worktree odaklı tasarıma bakınca geliştirici odaklı olduğu belli
    • Bootcamp seviyesinde bir stack olduğu için biraz hayal kırıklığı yarattı
    • Sentry entegrasyonunun yerel mi yoksa MCP üzerinden mi olduğunu merak ediyorum
    • Git ve terminal görünümü olması CLI kullanıcıları için büyük avantaj. skills özelliğini de merakla bekliyorum
  • Codex’i denedim; o kadar yavaş ve aptalcaydı ki insanı sinirlendiriyor
    Talimatları takip etmiyor, ortada duruyor ya da alakasız kod fırlatıyor
    Nuxt 4+ ile ilgili güncel verisi olmadığı için sürekli hata veriyor
    Undo özelliği de düzgün çalışmıyor ve geri bildirim yok
    Claude Code aynı işi tek seferde halletmişken Codex hem uzun sürdü hem de darmadağın sonuç verdi
    Bu bana eski Nokia N800 kullandığım zamanı hatırlattı; potansiyel var ama tamamlanmışlık seviyesi o kadar düşük ki OpenAI’ın yönü konusunda endişelendim
  • OpenAI’ın Codex’i aslında Emdash, Conductor gibi ürünlerin resmileştirilmiş bir versiyonu
    Anthropic’in de benzer bir Claude Code çoklu ajan uygulaması çıkarıp çıkarmayacağını merak ediyorum
    • Zaten Claude Code Desktop var
    • Çoklu ajan yaklaşımının biraz abartıldığını düşünüyorum
      Net sözleşmeler (API tanımları vb.) varsa bağımsız oturumlarla paralel çalışmak daha verimli
    • Claude Code’u GUI ile kullanırken, gerçekten tüm Claude Code harness kullanılıyor mu yoksa sadece model mi kullanılıyor, merak ediyorum
    • Emdash’i ilk kez duyuyorum; bu tür araç o kadar fazla ki tanıtım yapmak zor ve pazar çok gürültülü
      Ben de neredeyse buna benzer bir şey yapacaktım
    • Claude Code’un web sürümü araştırma önizlemesi olarak yayınlandı
  • Ajan özellikleri bana pek ilginç gelmiyor
    Recursive Language Models makalesinin özü, gereksinimlerin, tasarımın ve planların bağlam içinde değil değişmez nesneler olarak yönetilmesi
    Ben her aşamayı (spec, analysis, plan vb.) .md dosyalarıyla yönetiyor ve onay aşamaları olan bir kanban süreci işletiyorum
    Böyle yapınca arayüz olmadan da çok iyi işliyor ve kod kalitesi korunuyor; uzun vadede geliştirme hızı 10 kat artıyor
  • Görünüşe göre Codex’in temel özelliği paralel ajan çalıştırma, ama ben bunu zaten 9 aydır Claude Code’da yapıyorum
    .claude/commands ve .claude/agents ile birden fazla işi aynı anda çalıştırabiliyorsunuz
    Codex, Claude’un kaçırdığı şeyleri iyi yakalıyor ve iki modeli birbirini tamamlayacak şekilde kullanmak verimliliği artırıyor
    Codex’in avantajı ucuz ve neredeyse sınırsız kullanım sunması; Claude ise kalite açısından daha iyi
  • Ben ağırlıklı olarak Claude Code kullanıyorum ama en iyi orkestratör Zencoder.ai’nin Zenflow aracıydı
    plan.md tabanlı bir süreç kuruyor ve dinamik olarak adımlar ya da hook’lar ekleyebiliyorsunuz
    İş akışı otomasyonunu belge tabanlı kontrol edebilmek kullanışlı oluyor
    • Ama aratınca bunun da çoğu zaman başka bir “AI kredi paketi satan uygulama” çıktığını görüyorsunuz
      Zaten üç büyük modele para ödüyorum, bu tür servislerin uzun ömürlü olacağını sanmıyorum
    • Zaten 500’den fazla yapay zeka entegrasyon hizmeti var
  • Demo oyun “Voxel Velocity”nin altında “Enter start” yazıyor ama gerçekte Enter sadece seçimi değiştiriyor
    7 milyon token kullanıldığı söyleniyor; buna rağmen böyle bir QA hatasının kaçmış olması şaşırtıcı
    • Oyunun kendisi etkileyici ama küçük ayrıntılarda kalite kontrol eksikliği var
      Böyle ince sorunları test harness’i ya da QA ajanlarıyla yakalamak zor
    • 60 bin, 800 bin ve 7 milyon token’lık sürümler arasında oyun işlevi farkı neredeyse yok
      Token sayısı artsa da sadece cilası artmış, oynanış aynı kalmış. O ek token’ların ne yaptığı merak konusu
  • Linux kullanıcısıyım ve Codex’in yalnızca Mac’e özel olması üzücü
    CLI sürümü için de aynı özelliklerin planlanıp planlanmadığını merak ediyorum
    • OpenAI’dan Romain doğrudan yanıt verdi. Electron tabanlı olduğu için Windows ve Linux desteğinin de yakında ekleneceğini söyledi
    • Şu an Mac’te bile Intel çiplerde çalışmıyor
    • macOS deneysel işler için uygun. Donanım yapılandırması daha tutarlı olduğu için uç durum hataları daha az oluyor
  • Her şeyin sadece yerelde çalışması biraz hayal kırıklığı
    Sadece iç ağda çalışan yönetilen küme özelliği olsa iyi olurdu
    Ekip arkadaşlarıyla iş ilerleme durumunu paylaşmak da mümkün olsa ideal olurdu
    • Ben benzer şekilde ssh ve tmux kullanıyorum
      Böyle özelliklerin araç seviyesinde desteklenmesi çok daha iyi olurdu
  • OpenAI ve Codex ilk yenilik dalgasını başlattı ama artık Claude ve Gemini daha önde
    Son dönemde GPT-5.x kalitesi de düştü ve bu duyuruda sadece Mac’e özel çıkış yapılması da hayal kırıklığı yarattı
    Haberde çok sayıda yazım hatası var ve kullanılan gerçek prompt’ların paylaşılmamış olması da hoşuma gitmedi
    Yine de iyileşirse tekrar denemeye değer
    • Videoda kod üretimi kısmının 5x’ten daha hızlıya alınmış gibi kurgulanması göze çarpıyor
      Muhtemelen Sonnet ya da Gemini 3.0 Flash hızına alışılmış olmasından kaynaklanıyor
    • Bana kalırsa Codex, Claude Code ya da Gemini’ye göre karmaşık işleri ele almada daha istikrarlı
      20 dolarlık ChatGPT, 200 dolarlık Claude’dan daha verimli geliyor
    • OpenAI daha önce de macOS öncelikli çıkış stratejisi izlemişti