Integrações do OpenAI Codex com o GitHub

A IA está definitivamente a revolucionar o desenvolvimento de software. A ideia é automatizar as tarefas aborrecidas para que os engenheiros se possam focar nos problemas difíceis. O OpenAI Codex é um grande nome nesta área, prometendo um agente de IA que consegue compreender o seu código, escrever novas funcionalidades e até gerir pull requests. Ligá-lo ao GitHub soa a um sonho, certo? Um assistente de IA que pode pegar num ticket, corrigir um bug e pedir uma revisão.

Mas como é realmente usá-lo? Este guia dá-lhe uma visão completa das integrações do OpenAI Codex com o GitHub. Vamos abordar as suas funcionalidades, o processo de configuração, quanto custa e as dores de cabeça comuns que as equipas enfrentam. No final, terá uma ideia muito mais clara do que está a enfrentar.

Uma captura de ecrã da interface do OpenAI Codex, a ilustrar como auxilia os programadores com tarefas de programação em tempo real.

O que são as integrações do OpenAI Codex com o GitHub?

Pense no OpenAI Codex como um engenheiro de software de IA que trabalha na nuvem. É construído sobre o "codex-1", uma versão dos modelos da OpenAI treinado especificamente para entender programação. Isto não é apenas um preenchimento automático sofisticado. O Codex obtém o seu próprio pequeno ambiente sandbox com o seu código carregado, para que possa ler ficheiros, executar testes e construir funcionalidades do zero.

A integração com o GitHub é o que faz tudo funcionar. Quando conecta a sua conta do GitHub, dá permissão ao Codex para aceder a determinados repositórios. Depois, pode começar a delegar tarefas, como:

• Corrigir um bug com base num problema que escreveu.

• Limpar código desorganizado para o tornar mais fácil de ler.

• Responder a perguntas sobre como uma parte da sua base de código funciona.

• Elaborar e submeter um pull request para que um humano o reveja.

Isto transforma o Codex de uma ferramenta de programação geral num agente que realmente entende o contexto do seu projeto. Pode dar-lhe uma tarefa e deixá-lo a trabalhar em segundo plano, quase como um novo colega de equipa muito silencioso.

Como funcionam as integrações do OpenAI Codex com o GitHub

Para colocar o Codex a funcionar, é necessário conectá-lo ao seu ambiente de desenvolvimento. Pode fazer isto através de uma interface web ou de uma ferramenta de linha de comandos, dependendo do que preferir.

Configurar as integrações do OpenAI Codex com o GitHub no ChatGPT

A maioria das pessoas começa por usar o Codex através da interface do ChatGPT. Quando acede à secção do Codex, ele pedirá para conectar a sua conta do GitHub.

1. Autorização: Será encaminhado para o GitHub para aprovar a aplicação "ChatGPT connector". Aqui, pode escolher a que repositórios (públicos ou privados) pretende que o Codex tenha acesso.

2. Dar-lhe uma tarefa: Assim que estiver conectado, pode dizer-lhe o que fazer em linguagem natural. Pode "Perguntar"-lhe coisas ou usar o modo "Código" para que escreva ou altere código.

3. Vê-lo a trabalhar: Para cada tarefa, o Codex cria um contentor isolado na nuvem, clona o seu repositório e começa a trabalhar. Pode ver o seu progresso em tempo real enquanto ele navega pelos ficheiros, executa comandos e faz alterações.

4. O pull request: Quando termina, o Codex faz o commit das alterações e pode abrir um pull request no seu repositório do GitHub para a sua equipa rever.

Um diagrama de fluxo de trabalho que ilustra como as integrações do OpenAI Codex com o GitHub lidam com uma tarefa, desde o recebimento do pedido até à criação de um pull request.

Parece bastante simples, mas muitos programadores têm tido problemas com a configuração inicial. Alguns ficaram presos num ciclo de autenticação infinito. A solução habitual é ir às definições do ChatGPT, desconectar a aplicação do GitHub e depois tentar conectá-la novamente. É um pouco desajeitado e mostra que ainda existem algumas arestas por limar.

Utilizar a interface de linha de comandos (CLI)

Se estiver mais confortável no terminal, a OpenAI tem uma CLI do Codex. É uma ferramenta pequena e de código aberto que traz o mesmo poder para a sua máquina local.

• Autenticação: Basta iniciar sessão com a sua conta do ChatGPT, e ele trata da configuração da chave da API por si.

• Contexto local: A CLI funciona com os seus ficheiros locais, pelo que não precisa de clonar nada para um ambiente separado. Tem o contexto imediatamente.

• Integração com o Git: Funciona bem com a sua configuração Git existente. Pode ver facilmente as diferenças, preparar as alterações e fazer o commit do código que a IA gera.

Embora a CLI pareça mais uma ferramenta de desenvolvimento tradicional, alguns consideram um pouco complicado fazê-la funcionar sem problemas com o VS Code ou outros IDEs.

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Utilizar o AGENTS.md

Para dar ao Codex uma melhor ideia de como o seu projeto funciona, pode adicionar um ficheiro "AGENTS.md" à raiz do seu repositório. É como um "README.md", mas para a IA. Pode colocar instruções lá, como:

• Comandos a executar para configurar o ambiente.

• Como iniciar a sua suíte de testes.

• Quaisquer guias de estilo ou boas práticas que deva seguir.

Esta é uma ideia interessante, mas significa que tem de criar e manter um ficheiro de configuração especial que não faz parte dos seus scripts de CI normais ou Dockerfiles. É apenas mais uma coisa para se manter a par.

Este tutorial fornece uma introdução e um guia de configuração para as integrações do OpenAI Codex com o GitHub, abrangendo tanto as tarefas na nuvem como a CLI local.

Funcionalidades principais e preços

O Codex está a tentar ser mais do que apenas um ajudante de programação; pretende ser um verdadeiro agente de engenharia de software. As suas funcionalidades são construídas para lidar com tarefas que exigem múltiplos passos e alguma interação.

O que pode fazer

• Executar tarefas por conta própria: Pode dar-lhe um objetivo de alto nível (como, "Corrige o bug de login") e ele trabalhará nisso sozinho por até 30 minutos.

• Responder a perguntas sobre o seu código: Pode fazer-lhe perguntas complicadas sobre a sua arquitetura, e ele irá vasculhar os ficheiros para encontrar uma resposta, por vezes até gerando diagramas.

• Testar e depurar: Pode executar os seus testes, ver o que falha e tentar corrigir o código até que tudo passe.

• Refatorar e documentar: É bastante útil para tarefas de limpeza como dividir ficheiros grandes, melhorar a documentação ou adicionar testes para aumentar a sua cobertura.

A discriminação dos preços

Não pode simplesmente comprar o OpenAI Codex isoladamente. Ele vem incluído nas subscrições pagas do ChatGPT, pelo que terá de pagar uma taxa mensal por utilizador.

Aqui estão os preços oficiais para os planos do ChatGPT de que precisará:

<protip text="Se usar a CLI do Codex, esta acede à API da OpenAI. O novo modelo "codex-mini-latest" tem o seu próprio preço: $1,50 por 1M de tokens de entrada e $6,00 por 1M de tokens de saída. Se estiver num plano Plus ou Pro, recebe alguns créditos de API gratuitos para experimentar.">

Desafios e limitações comuns

Embora um programador de IA pareça incrível, usar o OpenAI Codex com o GitHub hoje em dia traz algumas frustrações reais que os primeiros utilizadores não tardaram a apontar.

1. A limitação 'GitHub ou nada'

Esta é provavelmente a maior desvantagem. A integração é exclusiva para o GitHub. Se a sua equipa usa Azure DevOps, Bitbucket ou GitLab, está sem sorte. O Codex não tem suporte nativo para estas plataformas, o que exclui uma grande parte das equipas de desenvolvimento, especialmente em empresas maiores. Forçar todos a usar um único fornecedor é uma venda difícil para equipas que têm as suas ferramentas configuradas exatamente como gostam.

É um contraste gritante com os modernos exemplos de agentes de IA noutras áreas de negócio. Veja o suporte ao cliente com IA, por exemplo. Uma ferramenta como a eesel AI é construída para ser flexível porque o conhecimento da empresa está espalhado por todo o lado. Conecta-se a dezenas de aplicações imediatamente, desde help desks como Zendesk e Jira Service Management a wikis como Confluence e Google Docs.

2. Pull requests e branches desorganizados

A forma como o Codex lida com branches e PRs pode ser, como um utilizador disse, um "pesadelo." Aqui estão algumas das principais queixas:

• Nomes de branch estranhos: O Codex cria frequentemente branches com nomes aleatórios como "d92ewq-codex/...". Isto torna uma verdadeira dor de cabeça descobrir que branch pertence a que tarefa.

• Atualizações imprevisíveis: Se pedir um seguimento, é uma incógnita se ele atualizará o branch existente ou simplesmente criará um novo. Pode acabar com uma confusão emaranhada de pull requests.

• Descrições de PR vagas: Os pull requests que gera muitas vezes carecem de boas descrições ou contexto, o que significa que os programadores têm de perder tempo a investigar para entender o que a IA realmente mudou.

3. O desempenho 'preguiçoso'

Outra queixa comum é que o Codex pode ser "preguiçoso." Pode dar-lhe uma tarefa complexa, e ele começará forte, apenas para desistir a meio do caminho ou completar apenas uma pequena parte do trabalho. Pode ignorar instruções específicas ou esquecer-se de executar testes como pediu, forçando-o a verificar constantemente e a dar-lhe mais instruções para fazer o trabalho. Não é bem o assistente "configure e esqueça" que poderia estar à espera.

4. Configuração de ambiente desajeitada

Depender de um ficheiro especial "AGENTS.md" para a configuração é outro ponto sensível. A maioria das equipas já investiu muito esforço na definição dos seus ambientes com ferramentas padrão como Dockerfiles ou scripts de CI/CD no GitHub Actions ou Jenkins. Ter de copiar essa lógica para um ficheiro separado e proprietário é apenas trabalho extra e mais uma coisa que pode avariar.

Este tipo de complexidade de configuração é exatamente o que as plataformas modernas de IA noutros campos tentam evitar. Na automação do suporte ao cliente, por exemplo, uma ferramenta como a eesel AI tem tudo a ver com colocá-lo a funcionar em minutos. Com conexões de um clique e um modo de simulação elegante, pode testar a sua IA em tickets de suporte passados sem qualquer risco antes de a deixar falar com clientes reais. O objetivo é tornar a implementação suave e sem stress.

O veredito sobre as integrações do OpenAI Codex com o GitHub

As integrações do OpenAI Codex com o GitHub dão-nos um vislumbre bastante interessante do rumo que o desenvolvimento de software está a tomar. Ter um agente de IA que consegue entender, escrever e testar código é um grande avanço. Para tarefas mais pequenas e bem definidas, como escrever testes unitários, refatorar uma função ou corrigir um bug simples, o Codex pode acelerar seriamente as coisas.

Mas a plataforma ainda é jovem, e as dores de cabeça do dia-a-dia são reais. O facto de só funcionar com o GitHub é uma grande limitação, e os fluxos de trabalho confusos e o desempenho inconsistente significam que não é o colega de equipa de IA perfeito que poderia ter em mente. É preciso alguma paciência e muitos pedidos cuidadosos para acertar.

À medida que os modelos de IA se tornam mais inteligentes e as ferramentas melhoram, o Codex provavelmente tornar-se-á uma parte padrão do fluxo de trabalho de cada programador. Por agora, é uma ferramenta poderosa mas imperfeita que faz mais sentido para equipas que vivem e respiram GitHub.

O conhecimento do seu negócio merece uma IA mais inteligente

O Codex está ocupado com o código, mas e todo o outro conhecimento trancado na sua empresa? Os seus tickets de suporte, wikis internos e artigos do centro de ajuda estão repletos de informação. Esse é o material que uma IA pode usar para resolver problemas de clientes, responder a perguntas de funcionários e automatizar todas aquelas tarefas de suporte repetitivas.

É exatamente para isso que a eesel AI foi construída. Conecta-se a todas as ferramentas que já usa, Zendesk, Slack, Confluence e mais de 100 outras, para fornecer suporte preciso e automatizado. Focámo-nos em torná-la simples, para que possa começar a usá-la em minutos e usar o nosso modo de simulação para ver o seu retorno sobre o investimento antes mesmo de começar.

Saiba como a eesel AI pode automatizar os seus fluxos de trabalho de suporte hoje.