- OpenAI tarafından doğrudan yayımlanan, geliştiricilere yönelik Codex webinar videosu (58 dakika)
- Codex, kod tamamlama veya pair programming'in ötesine geçerek, mühendislerin büyük ölçekli işleri ajanlara devretmesine olanak tanımak için tasarlanmış bir kodlama ajanı platformudur
- Codex uygulaması, CLI, IDE eklentileri gibi çeşitli arayüzlerde aynı backend'i paylaşır ve paralel olarak birden fazla işi aynı anda çalıştırabilir
- Planlama (Plan), tasarım (Design), geliştirme (Build), test (Test), inceleme (Review), dokümantasyon (Document), dağıtım ve bakım (Deploy & Maintenance) dahil yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) tamamını kapsar
- agents.md dosyası üzerinden ajanın davranış yönergeleri repository bazında ayarlanabilir; Skills ve Automations ile tekrarlayan iş akışları paketlenip otomatik çalıştırılabilir
- 25 saat kesintisiz çalışma ve 13~14 kez yapılan sunucu taraflı compaction sayesinde uzun süreli bağlam korunabilir; OS düzeyindeki sandbox ile güvenlik sağlanır
Yapay zeka ile kodlamanın evrimi: kod tamamlamadan ajana devre doğru
- Son birkaç yılda yapay zeka ile kodlama, kod tamamlamadan (yazma hızında yaklaşık %10 artış) → pair programming aşamasına (dosyalar arası planlama, test çalıştırma, repo düzenleme) evrildi
- Her iki yaklaşım da "daha iyi bir işbirlikçi" oluşturmaya odaklanıyordu; ancak Codex, 1 yıl önce devredilebilir ajanlar oluşturma hedefiyle geliştirilmeye başlandı
- 2025 Aralık ayında GT 5.2 Codex modeli, uzun süre kesintisiz çalışma ve yüksek steerability sağlayarak "gerçek ajana devrin" önündeki temel engeli ortadan kaldırdı
- Ardından daha hızlı ve verimli GT 5.3, sonrasında da en yeni GT 5.4 modeliyle performans sürekli iyileşti
- Büyük ölçekli kurumsal kod tabanlarında kararlı biçimde gezinmek ve kullanıcının niyetine uygun şekilde uzun süre hizalı kalmak, temel gelişim noktaları oldu
Codex'in kullanılabildiği arayüzler
- Codex, tek bir ajanı CLI, IDE eklentisi, Codex uygulaması gibi farklı yüzeylerde kullanıma sunar ve hepsi aynı backend'i paylaşır
- Codex uygulaması, paralel iş yürütme için en görsel arayüzdür; birden fazla ajanı aynı anda çalıştırıp çıktıları incelemek için optimize edilmiştir
- Peter Steinberger (OpenClaw kurucusu) örneği: daha önce 10'dan fazla CLI penceresi yönetirken Codex uygulamasına geçerek paralel ajan yönetiminde verimlilik sağladı
- Hem macOS hem Windows desteklenir; openai.com/codex adresinden indirilebilir, Windows sürümü Microsoft Store'da da bulunur
- CLI'da ilk giriş için
codex login, oturumu başlatmak için codex komutu kullanılır
Codex uygulaması arayüzü ve ayarlar
- Model seçimi (GPT 5.4 vb.) ve reasoning effort düzeyi ayarlanabilir: low, medium, high, extra high
- Varsayılan değer medium'dur; hız ile akıl yürütme derinliği arasında en iyi dengeyi sağlar
- Basit sorular için low, uzun süreli derin düşünme gereken durumlar için high veya extra high uygundur
- Speed modu (fast/standard) anahtarıyla yanıt hızı ayarlanabilir
- Yerel çalışma dışında Git worktree modu ve uzak cloud container başlatma seçeneği sunulur
- İzin ayarları: varsayılan izinler (proje içindeki dosyaları okuma/düzenleme, riskli komutlarda onay isteme) ile tam erişim (bilgisayardaki tüm dosyalar, ağ erişimi, onaysız çalıştırma) arasında seçim yapılabilir
- Yeni kullanıcılara varsayılan izinler önerilir
- Sol kenar çubuğundan proje (klasör) ekleme ve projeler arasında geçiş yapılabilir
SDLC'nin tüm aşamalarında Codex kullanımı
- OpenAI, "Building an AI Native Engineering Team" rehberini yayımlayarak kodlama ajanlarının SDLC'nin 7 aşamasını (planlama, tasarım, geliştirme, test, inceleme, dokümantasyon, dağıtım/bakım) nasıl hızlandırdığını özetliyor
- Özellikle test ve inceleme aşamaları, kod üretme kabiliyeti arttıkça daha da önemli hale geliyor
- Codex'in özellikle karmaşık kod tabanlarında akıl yürütme ve prodüksiyon seviyesinde kod yazma konusunda güçlü değerlendirildiği belirtiliyor
Planlama (Plan) aşaması
- Plan modu (
/plan veya Shift+Tab) etkinleştirildiğinde Codex, uygulamaya geçmeden önce önce plan oluşturur
- Demoda SwiftUI tabanlı bir iOS companion app planı istendiğinde Codex, kod tabanını inceledikten sonra takip soruları sundu (kimlik doğrulama yöntemi, ilk sürüm kapsamı vb.)
- Önerilen seçenekler kabul edilerek ya da doğrudan yazarak ajan yönlendirilebilir
- Plan, kullanıcının doğrulayıp düzeltebilmesi için varsayımları açıkça belirten bir yapı sunar
Tasarım (Design) aşaması — MCP entegrasyonu
- MCP (Model Context Protocol) ile Figma, Linear gibi harici araçların bağlamı doğrudan Codex'e bağlanabilir
- CLI, IDE eklentisi ve Codex uygulaması dahil tüm arayüzlerde desteklenir
- Figma MCP entegrasyonunda bir tasarım bağlantısı yapıştırıldığında Codex tasarım bağlamını alıp koda dönüştürür
- MCP yapılandırılmamışsa Codex otomatik olarak kurulum yönlendirmesi gösterir
- ChatGPT uygulaması entegrasyonu da üçüncü taraflarca geliştirilen bir bağlayıcıyla Codex içinde doğrudan kullanılabilir
- Böylece mühendisler çekirdek mantığa odaklanabilir, tasarımcılar ise daha fazla tasarım konsepti keşfetmeye zaman ayırabilir
Geliştirme (Build) aşaması
- SDLC içinde kodlama ajanlarının etkisinin en büyük olduğu aşamadır
- Demoda N+1 query verimsizliğinin giderilmesi ve regression test eklenmesi, API route kimlik doğrulama eksiklerinin denetlenmesi, NextAuth v4'ten Auth.js v5'e migration gibi işler paralel yürütüldü
- Figma tasarımına dayalı kod üretim sonucunda 10 dosya değişti, 320 satır kod yazıldı ve CSS'in elle yazılması gerekmedi
- Worktree özelliği, yerel projenin bir kopyasını otomatik oluşturarak paralel işler arasında çakışmayı önler; repository'yi ayrıca kopyalamaya gerek kalmaz
- agents.md içinde belirtilen
npx tsc, npm test gibi doğrulama, build ve lint komutları Codex tarafından otomatik çalıştırılarak ekip kurallarına uyum denetlenir
- Asıl darboğaz artık build değil; kurumsal ortamlarda kritik olan, kodun ekip kurallarına uygunluğunun doğrulanmasıdır
- Terminal, Command+J ile doğrudan uygulama içinde açılabilir
- iOS uygulamalarında da Xcode'u doğrudan açmadan Codex uygulaması içinden
xcode build çalıştırılabilir
Slash Commands
- CLI, IDE eklentisi ve Codex uygulamasının tümünde slash command desteği vardır: plan modu, dosya mention, oturum durumu kontrolü, izin değiştirme vb.
/experimental komutuyla deneysel özellikler açılıp kapatılabilir
- Buna multi-agent (sub-agents) oluşturma özelliği de dahildir
- CLI, yeni özellikleri diğer arayüzlerden biraz daha önce alır
- Bir arayüzde değiştirilen ayarlar aynı backend paylaşıldığı için tüm arayüzlere yansır
İnceleme (Review) aşaması
/review komutuyla base branch'e göre veya yerelde commit edilmemiş değişiklikler için kod incelemesi yapılabilir- Codex ajanı, özellikle P0/P1 seviyesindeki hataları tespit etmek üzere eğitildiği için düşük gürültülü, yüksek sinyalli geri bildirim sunar
- PR CI/CD pipeline'ına ulaşmadan önce sorunlar yerelde erken tespit edilebilir
- GitHub Cloud native entegrasyonu ile Codex, PR'lar için proaktif ya da reaktif biçimde otomatik kod incelemesi yapabilir
- İnsanların gözden kaçırabildiği regex kural incelemeleri gibi P1 sorunlarını yakaladığı örnekler aktarıldı
- GitLab, Bitbucket gibi diğer SCM'ler için Codex SDK üzerinden doğrudan entegrasyon kurulabilir
- Diff paneline doğrudan eklenen kod inceleme yorumları, sonraki konuşmanın bağlamına otomatik dahil edilir
Skills — yeniden kullanılabilir iş akışlarının paketlenmesi
- Skill, Codex'in çalıştırabileceği yeniden kullanılabilir iş akışı yönergelerini paketleyen açık bir standarttır
- Yapısal olarak tek bir klasördür ve zorunlu dosya skill.md'dir (metadata + ajan yönergeleri)
- İsteğe bağlı olarak çalıştırma script'leri, dokümantasyon ve şablonlar eklenebilir
- MCP, bir skill içine gömülerek harici araç entegrasyonu da sağlanabilir
- Demo örnekleri: PR yorumlarını işleme, BuildKite build başarısızlıklarını otomatik düzeltme, dead code tespiti
- Skill Creator (sistem skill'i): konuşma sırasında "create a skill to find dead code paths" gibi bir istek verildiğinde otomatik olarak skill.md iskeleti oluşturur
- Skill Installer (sistem skill'i): oluşturulan skill'i anında yerel Codex skill dizinine kurar
- Uzun bir konuşmanın ardından tekrar edecek iş akışlarını bir skill'e dönüştürmek, sonraki seferde tek çağrıyla tüm iş akışını çalıştırmayı mümkün kılar
- GitHub Issue Plan PR skill örneği: tek bir prompt ile GitHub issue triage → planlama → düzenleme → dokümantasyon → draft PR oluşturma dahil SDLC'nin tüm aşamalarını tek seferde yürütür
Dokümantasyon (Documentation) aşaması
- Codex'in en az değer verilen kullanım alanlarından biridir
- Sistem diyagramı oluşturma, özellik geliştirilirken dokümantasyonu otomatik güncelleme gibi görevleri destekler
- Linear MCP entegrasyonuyla belirli bir ticket için yapılan değişiklikler, regression test sonuçları ve doğrulama kayıtlarının Linear board'a otomatik olarak işlendiği demo gösterildi
Dağıtım ve bakım (Deploy & Maintenance) aşaması
- Codex uygulamasında Commit, Push, PR oluşturma işlemleri tek tıklamayla doğrudan yapılabilir (Git tabanlı)
- Bir stack trace yapıştırıldığında Codex, tüm kod tabanında akıl yürüterek sorunun kaynağını analiz eder
- Triage Page skill'i: bir incident ID girildiğinde ayrıntıları toplar, incident'i doğrular, metric ve log'ları inceler, patch'e kadar tek durakta işlem yapar
- PagerDuty müdahalesi, manuel log analizinden ajana devredilen bir sürece dönüşür
- PR Babysitter skill'i: bir PR'ın CI/CD pipeline ilerleyişini sürekli izler, sorun çıkarsa otomatik düzeltir ve sonunda merge işlemini de otomatik tamamlar
- OpenAI bunu büyük monorepo ortamında fiilen kullanıyor
- Açık kaynak skill repository'sinden indirilebilir
Automations — takvim tabanlı otomatik çalıştırma
- Skill kullanımına alıştıktan sonra Automations ile belirli zamanlarda işleri otomatik çalıştıracak şekilde ayar yapılabilir
- Sentry skill otomasyonu: her perşembe (veya her gün) belirli bir repository'deki sorunları bulur, düzeltme önerir veya otomatik düzeltir
- "What is everyone up to?" otomasyonu: her gün sabah 9'da repository içindeki ekip üyelerinin faaliyet durumunu özetler
- Prompt'u elle girmeye gerek kalmadan Codex arka planda işi sürekli yürütür
Codex ajanı nasıl çalışır
- Codex ajanı döngü tabanlı çalışır: kullanıcı net hedefi ve ilk yönü verir → ajan akıl yürütür, araç çağırır, dosya okur, repository arar, kod yazar, komut çalıştırır ve bu döngüyü tekrarlar
- Her araç sonucu bir sonraki model çağrısına geri beslenerek kademeli anlayış ve ilerleme sağlar
- Bağlam (context), ajan performansını belirleyen temel değişkendir; doğru miktarda girdinin verilmesi ve doğru yönün gösterilmesi önemlidir
- OS düzeyinde sandboxing: harness seviyesinde hafif kısıtlamalar yerine işletim sistemi düzeyinde ağ ve dosya erişimi kontrol edilir
- Model geliştikçe hafif korumaları aşma ihtimaline karşı tasarlanmıştır
- Tüm sistemlerde (Mac, Windows) sandbox desteği vardır; Windows tarafında WSL'den daha güvenli native Windows sandbox uygulanır
- config TOML dosyasında approval mode (onay zamanı) ve sandbox mode (erişim kapsamı) ayrıntılı biçimde ayarlanabilir
- Varsayılan değer "on request"tir; normal çalışırken yetki yükseltme gerektiğinde duraklar
Compaction — uzun süreli thread yönetimi
- Konuşma modelin context sınırına yaklaştığında Codex, ilk bölümleri sıkıştıran bir compaction işlemi yapar
- Compaction, sunucu tarafında ham chain of thought temel alınarak işlendiği için istemci tarafına göre işin özünü daha iyi korur
- Gerçek kullanım örneği: 25 saat kesintisiz çalışma sırasında 13~14 kez compaction uygulanmasına rağmen bağlam korunabildi
Etkili devir için prompt yazma en iyi pratikleri
- Minimal prompt içinde net hedef, kısıtlar ve "tamamlandı" kriteri yer almalı
- Doğrulama koşulları prompt'a gömülmeli: başarı kriterleri, çalıştırılacak test ve build komutları açıkça belirtilmeli
- Açık uçlu prompt'lar kullanılmalı: performans iyileştirme fikirleri, test kapsamı eksik alanlar gibi konularda Codex'e sorular sorularak onu bir düşünce ortağı olarak kullanmak mümkün
agents.md — ajanın davranış yönergesi dosyası
- Cursor Rules, Windsurf ayarları gibi yapılara benzeyen açık bir formattır; OpenAI'ye özgü değildir
- Tüm Codex oturumlarında otomatik yüklenerek tutarlı sonuçlar elde edilmesine katkı sağlar
- 3 kademeli öncelik yapısı:
- global (
~/.codex/agents.md): kişisel varsayılan ayarlar (ekipten bağımsız)
- repository root (
agents.md): tüm repository için kurallar
- subdirectory (
agents.md): mikroservis veya alt klasör bazlı ayrıntılı yönergeler
- Codex, proje kökünden geçerli dizine kadar yol üzerindeki agents.md dosyalarını birleştirir (concatenate) ve daha spesifik dosya öncelikli olur
- Eklenmesi önerilen içerikler: repository özeti, çalıştırma komutları, test beklentileri, temel modüllerin konumu, commit/PR yönergeleri
/init komutu (CLI) ile ilk agents.md dosyası otomatik oluşturulabilir; cold start sorunu azaltılır- Kısa tutulması önerilir; OpenAI içindeki monorepo agents.md örneklerine göre 100 satırın altında kalması idealdir
- İçerik uzarsa göreve özel Markdown dosyalarına (planning.md, code-review.md, architecture.md vb.) bölünüp agents.md içinden referans verilebilir
- Codex'e yerel oturum loglarını (saklama yolu verilir) analiz ettirerek her hafta agents.md iyileştirme önerileri almayı sağlayan bir otomasyon kalıbı tanıtıldı
- Codex'ten konuşma retrospektifi istenerek gotcha bölümleri veya notların agents.md'ye otomatik işlenmesi de mümkün
Kapanış — Codex'i devreye almak için 3 temel adım
- agents.md oluşturmak ve özel ayarları yapılandırmak
- Gerçek iş görevlerini Codex'e vermek ve onu günlük kullanılan araçlarla (MCP) bağlamak
- Yalnızca build aşamasında değil, tasarımdan dağıtım ve bakıma kadar tüm geliştirme döngüsünde Codex'i çalıştırıp bunu sürekli tekrar etmek
3 yorum
OpenAI Academy de açılalı neredeyse 1 yıl oldu, bu yüzden epey iyi ders birikmiş durumda.
(ama yalnızca otomatik oluşturulmuş İngilizce altyazıların olması biraz üzücü)
Keşke Türkçe altyazı olsaydı, biraz üzücü..
Bunu dinleyen var mı?
1 saat ayırmaya değecek kadar anlamlı mı?
Her şeyin tek tık yapay zeka çağına döndüğü bu dönemde zaman değerli malum, haha