Codex у ChatGPT | ШІ-агенти для розробки програмного забезпечення

Нам довіряють команди, які створюють амбітні програмні продукти разом з OpenAI

Створено для реальних середовищ розробки

Інтегруйте ШІ у великі бази коду, робочі процеси та інструменти, якими вже користуються ваші команди.

Масштабуйте ШІ з упевненістю

Керуйте доступом, витратами, впровадженням і поведінкою агентів у різних командах.

Прискорте роботу на всіх етапах життєвого циклу розробки ПЗ

Використовуйте Codex у ChatGPT для планування, створення, перевірки, тестування, розгортання та подальшого супроводу складних програмних проєктів

Готовий до розробки для підприємств

Codex у ChatGPT допомагає організаціям впроваджувати ШІ у свої середовища розробки без шкоди для безпеки, прозорості чи управління.

Впроваджуйте ШІ з упевненістю

Масштабування ШІ в межах інженерних команд потребує контролю над доступом, використанням, витратами й поведінкою агентів. Codex у ChatGPT надає керівникам видимість і засоби контролю, щоб відповідально керувати впровадженням у різних командах, не сповільнюючи роботу розробників.

Захищене середовище виконання для агентів

Ізоляція на рівні операційної системи для macOS і Windows дає змогу розробникам безпечно делегувати завдання, водночас чітко обмежуючи дії агента.

Прозорість використання та звітність

Вбудована аналітика та звітність забезпечують чітке розуміння рівня використання й впливу, а також необхідну прозорість для аудиту з погляду безпеки та відповідності вимогам.

Корпоративні дані зашифровані під час передавання та зберігання

За замовчуванням дані компанії не використовуються для навчання, а самі дані захищені шифруванням під час передавання та зберігання. Передбачено також інструменти контролю, розроблені з урахуванням потреб бізнесу.

За замовчуванням моделі не навчаються на корпоративних даних

Способи використання Codex

Використовуйте реальні запити Codex, щоб надихнутися на створення проєктів

Проаналізуй схему бази даних мого застосунку та створи детальну ER-діаграму.

Завантаж звернення з найвищим пріоритетом і підготуй план його виконання.

Використай цей макет, щоб додати графік кількості користувачів на головну сторінку аналітики.

Наша мета — створити застосунок для iOS для обробки вхідних запитів служби підтримки. Звертайся до маршрутів бекенду в /routes і використовуй XCodeBuildMCP у своїй реалізації. Створи лише інтерфейс для агентів служби підтримки та продовжуй роботу, доки застосунок для iOS не буде успішно зібрано.

Прочитай усі коментарі до цього pull request, внеси потрібні правки, закоміть зміни та відправ їх у репозиторій.

Переглянь мій календар, повідомлення й документи на тиждень і підготуй стислий огляд із ключовими подіями в календарі, пріоритетами, ризиками та справами.

Переглянь відгуки з опитування в цій таблиці Google Sheets і згрупуй їх за темами з цитатами [link]

Знайди електронні листи, на які тобі потрібно відповісти, коротко підсумуй кожен у вигляді списку, виділи підсумок жирним, додай відповідь одразу під кожним пунктом і створи чернетки цих листів без надсилання.

Склади список усіх кандидатів, які виходять на роботу на початку березня, і завантаж його в Google Sheets, додавши ім’я, посаду та дату виходу. Потім підготуй чернетку повідомлення для нашого каналу #[team-channel] у Slack із підсумком кількості нових співробітників у кожній команді. Насамкінець створи окремий приватний Slack-канал для кожного нового співробітника у форматі #tmp-welcome-[first_name]-[last_name].

Сформуй список учасників на основі вибраних керівників і збережи його в таблиці. Створи запрошення в календарі, підготуй чернетки листів-запрошень і надішли повідомлення в Slack. Потім склади попередній план розміщення та познач все, що потребує ручної перевірки.

Перевір цю таблицю Google Sheets, знайди співробітників, у яких проходження навчання нижче 100%, а потім надішли кожному з них особисте повідомлення в Slack за шаблоном із вкладки «employee comms» у пов'язаному Google Doc.