從 OpenAI 的 ChatGPT、Codex，到 Anthropic 的 Claude，AI 已不再只是聊天工具，而是真正站進了工程師的工作流裡。
但問題也隨之而來：
在這麼多 AI 工具中，為什麼開發者特別需要 Codex？
Codex
AI 已經成為工程師的日常工具
今天的軟體工程師，面對的早已不是「會不會寫程式」的問題，而是：
- 專案複雜度越來越高
- 技術棧不斷堆疊
- 文件、測試、部署同樣吃時間
即使有 ChatGPT 或 Claude，很多時候仍停留在「你問一句、我回一句」的階段。
傳統開發流程的三個痛點
- 切換成本高：寫程式、查文件、補測試來回切換
- 重複工作多：樣板碼、API 文件、CI 腳本一再重寫
- 流程斷裂：AI 幫你寫碼，但不幫你跑、不幫你部署
Codex 的定位很清楚
Codex 不是要取代工程師，而是要成為：
能同時處理「編碼、建站、自動化」的 AI 開發代理
這也是它與一般聊天型 AI 最大的差異。
Codex 是什麼？它與 ChatGPT 的根本差異
ChatGPT
- 通用語言模型
- 擅長解釋、對話、生成文字
- 適合構思、教學、說明
Codex
- 專注於「程式碼生成與開發流程」
- 理解專案結構、檔案關係與工具鏈
- 目標是成為「開發者的全能助手」
一句話總結：
👉 ChatGPT 是會寫程式的助理，Codex 是能做專案的工程夥伴。
Codex 並不是單純換一個提示詞的 ChatGPT。
- 訓練資料：
建構於 OpenAI 大型模型體系，並針對程式碼與工具操作進行強化學習 - 推理方式：
更重視邏輯一致性、專案上下文與可執行性 - 工具感知能力：
能理解 CLI、IDE、檔案結構與部署流程
這讓 Codex 不只「會寫」，而是「知道寫在哪、怎麼接、怎麼跑」。
如何使用
開心專案或是使用已開發的專案，並導入。
Codex 最大的價值之一，是一次處理多個開發需求。
例如你可以這樣下指令：
「請幫我建立 REST API，並同時產生 Swagger 文件與單元測試。」
Codex 會理解這是同一個任務鏈，而不是三個無關請求。
產生文件
