раздел 05
Возможности
База - дать задачу в терминале. Дальше начинается то, ради чего Codex выбирают: облачные параллельные агенты, интеграция с GitHub, инструкции репозитория и подключение внешних инструментов.
Облачные параллельные задачи
Кроме локального CLI у Codex есть облако. Вы ставите задачу, и она выполняется в облачной песочнице OpenAI, в которую заранее загружен ваш репозиторий. Главное - таких задач можно запустить несколько одновременно, и они работают в фоне, пока вы заняты другим.
Локальный агент занимает ваш терминал и вашу машину. Облачный работает сам по себе - можно раздать пять задач разным агентам и собрать результаты позже.
Связь с GitHub и pull requests
Codex работает прямо с вашими репозиториями на GitHub. Облачная задача может оформить результат как pull request - готовый к ревью, как от живого разработчика. А в обратную сторону Codex умеет ревьюить чужие PR: оставляет комментарии и замечания, как член команды.
AGENTS.md - инструкция для агента
AGENTS.md - это файл в корне репозитория, который объясняет Codex, как устроен ваш проект: какими командами запускать тесты и линтер, какие соглашения по коду, чего делать нельзя. Codex находит этот файл и следует ему. По смыслу это аналог CLAUDE.md у Claude Code.
Сгенерировать стартовый файл можно прямо из CLI:
Дальше его правят руками. Хороший AGENTS.md экономит десятки повторных объяснений: один раз описали правила проекта - агент держит их в голове в каждой задаче.
MCP - подключение инструментов
Codex поддерживает MCP (Model Context Protocol) - стандарт, через который агенту подключают внешние инструменты и источники данных: базы, трекеры задач, поиск по документации, внутренние API. Подключённый MCP-сервер расширяет то, что Codex может узнать и сделать, не покидая сессии.
Модели семейства gpt-5-codex
Codex работает на специальных кодинг-моделях OpenAI семейства gpt-5-codex - это версии GPT-5, дообученные именно на агентной разработке. В CLI и IDE при входе через ChatGPT по умолчанию подставляется актуальная модель этого семейства; более мощные варианты (с «codex-max») обучены работать через несколько контекстных окон подряд - это нужно для крупных рефакторингов и долгих многочасовых задач.
Сменить модель в рамках сессии можно слэш-командой: