Codex App — единый справочник по среде от OpenAI

Codex давно перерос рамки одного приложения. Сейчас это набор связанных поверхностей OpenAI: Codex внутри ChatGPT desktop app, терминальный клиент, IDE-расширение, облачные окружения, Remote на телефоне, Chrome-расширение и инструменты для работы с файлами, браузером и графическим интерфейсом компьютера.

Этот справочник отвечает на три практических вопроса: где запускать Codex под конкретную задачу, какую модель выбирать и какие ограничения учитывать до того, как агент получит доступ к файлам, приложениям или внешним системам.

🔄 Актуальность: проверено 20 августа 2026 года по официальной документации OpenAI. Модели, тарифы, лимиты и доступность preview-функций меняются быстрее основного продукта. Динамические параметры отмечены отдельно; перед внедрением сверяйте их по прямым ссылкам в конце статьи.

📌 Коротко: для сложной работы начинайте с GPT-5.6 Sol, для повседневных задач сравнивайте результат с Terra, для быстрых и хорошо формализованных операций используйте Luna. Desktop app удобнее для нескольких проектов, документов, браузера и Computer Use; CLI и IDE — для локального кода; cloud — для изолированных фоновых задач; Remote — для управления подключённым компьютером с телефона.

Что нового в 2026

Если вы помните Codex как облачного coding-агента, который открывает pull request, картина стала заметно шире.

Из старой версии справочника убраны неподтверждённые числа пользователей, точные количества плагинов и навыков, завершившиеся промоакции и утверждения о всеобщей доступности Remote. Эти параметры либо динамические, либо больше не подтверждаются текущей документацией.

Что такое Codex

Codex — агентская среда OpenAI для работы с кодом и инженерными задачами. В отличие от обычного диалога, агент может читать и изменять файлы, выполнять команды, запускать тесты, работать в изолированном облачном окружении, использовать браузер и — при отдельном разрешении — управлять графическими приложениями.

Codex доступен в нескольких интерфейсах, но они не полностью взаимозаменяемы. Например:

• CLI и IDE работают рядом с локальным репозиторием;
• cloud запускает задачи в отдельных облачных окружениях;
• desktop app объединяет проекты, файлы, инструменты и визуальную проверку;
• Remote управляет задачами на подключённом Mac или Windows PC;
• Scheduled tasks создаются и управляются из web или desktop app;
• Plugins доступны не на всех поверхностях: IDE extension их пока не поддерживает.

Поэтому правильнее воспринимать Codex не как один экран, а как один агентный контур с разными способами выполнения работы.

💡 Термины. Goal — длинная задача с результатом, ограничениями и критериями завершения. Skill — переиспользуемая процедура с инструкциями и, при необходимости, скриптами. Plugin — устанавливаемый пакет, который может содержать Skills, коннекторы и MCP-инструменты. Computer Use — управление графическим интерфейсом приложений.

Движок: GPT-5.6 и выбор модели

Актуальная рекомендуемая линейка Codex — GPT-5.6.

Стандартная настройка Power использует GPT-5.6 Sol со средним reasoning effort. Если задача хорошо определена и повторяется, полезно сравнить результат с Terra. Luna подходит для массовых механических операций, но критерий завершения должен быть особенно ясным.

GPT-5.5 теперь относится к предыдущему поколению. GPT-5.4 и GPT-5.4 Mini должны быть выведены из Codex с ChatGPT sign-in 31 августа 2026 года. Рекомендуемая замена для GPT-5.4 — Terra, для GPT-5.4 Mini — Luna.

⚖️ Практическое правило: начинайте со стандартного Power. Повышайте reasoning effort только когда задача действительно требует более глубокого анализа. Переходите на Terra или Luna после того, как workflow стал понятным и воспроизводимым.

Где работает Codex

Выбор поверхности зависит от того, где лежат файлы, сколько задач нужно вести параллельно и требуется ли графический интерфейс.

ChatGPT desktop app

Desktop app объединяет проекты, локальные папки, файлы, браузер, Plugins и параллельные чаты. Приложение доступно для macOS, Windows и Linux, но отдельные возможности различаются: Appshots, Computer History и Record & Replay привязаны к macOS; Remote подключает Mac или Windows PC.

Когда выбирать: визуальные итерации, документы, несколько проектов, Computer Use, Skills и Plugins.

Codex CLI

CLI запускается из папки проекта, читает локальные файлы, выполняет команды и показывает изменения.

npm install -g @openai/codex

codex

Основные команды сессии:

• /init — создать AGENTS.md;
• /status — показать конфигурацию;
• /permissions — выбрать разрешения;
• /model — выбрать модель и reasoning effort;
• /review — проверить изменения;
• /plan — спланировать неоднозначную работу;
• /goal — запустить длинную задачу;
• /plugins — открыть каталог плагинов.

Когда выбирать: локальная разработка, анализ кода, тесты, рефакторинг, терминал и воспроизводимые скрипты.

Codex IDE extension

IDE extension использует открытые файлы и выделения как контекст, показывает изменения в редакторе и позволяет передать длинную работу агенту. Plugins и интерфейс Scheduled tasks здесь не поддерживаются.

Codex cloud и ChatGPT web

Cloud запускает задачи в изолированных окружениях параллельно. Работу можно начать из web, GitHub, Linear или Slack. Для репозитория настраиваются зависимости, инструменты, переменные и секреты. Перед merge проверяйте summary, diff и тесты.

ChatGPT web подходит для hosted-работы, загруженных файлов, Skills, Plugins и Scheduled tasks, но не получает прямого доступа к папке на компьютере.

Remote на iOS и Android

Remote находится в мобильном приложении ChatGPT. С телефона можно выбрать подключённый Mac или Windows PC, запустить задачу, направлять её, подтверждать действия и просматривать ответ, diff и тесты.

Компьютер должен оставаться включённым, онлайн и доступным desktop app. Availability зависит от rollout и workspace. Подключение создаётся в Settings → Connections → Control this Mac or PC, затем подтверждается QR-кодом в том же ChatGPT account и workspace.

Утверждения старой версии про GA на всех тарифах, работу после блокировки Mac, произвольную передачу тредов и DigitalOcean Droplet удалены: текущая базовая документация Remote их не подтверждает.

Chrome extension и встроенный браузер

Chrome extension работает с открытыми вкладками и сайтами, где пользователь уже вошёл в аккаунт. Для изолированной работы используйте встроенный браузер через @Browser: он не использует Chrome-профиль.

Страницы считайте недоверенным вводом. Текст сайта не должен менять цель, расширять разрешения или заставлять агента раскрывать данные.

Computer Use — управление графическими приложениями

Computer Use позволяет ChatGPT и Codex видеть и использовать графические интерфейсы на macOS и Windows. Это нужно там, где командная строка, API или структурированный Plugin не покрывают задачу:

• воспроизвести ошибку в desktop-приложении;
• проверить визуальное состояние сайта;
• изменить настройку в приложении;
• получить данные из интерфейса без подходящей интеграции;
• пройти пользовательский сценарий и зафиксировать, где он ломается.

Computer Use устанавливается как Plugin. На macOS приложение может запросить Screen Recording и Accessibility. Это чувствительные разрешения: агент получает возможность видеть интерфейс и воздействовать на состояние приложений вне рабочей папки.

⚠️ Безопасность: используйте Computer Use только для ограниченной задачи. Закройте банк, личную почту, менеджер паролей и другие чувствительные приложения. Подтверждайте действия, которые отправляют сообщения, меняют данные, публикуют материалы или создают финансовые последствия.

Appshots — передать окно приложения

Appshot отправляет в чат переднее окно приложения на Mac. Он может включать изображение видимой области и текст, который приложение отдаёт через Accessibility, в том числе часть текста за пределами текущей прокрутки.

Чтобы сделать Appshot, одновременно нажмите обе клавиши Command или назначенный в настройках hotkey. По умолчанию Appshot начинает новый чат; если пользователь взаимодействовал с чатом в последние 60 секунд, снимок добавляется туда.

Appshots хранятся локально в файле сессии как обычные вложения. Не делайте снимок чувствительного окна, если его содержимое не требуется для задачи.

Record & Replay — показать процесс один раз

Record & Replay доступен на macOS при включённом Computer Use. Пользователь демонстрирует устойчивый рабочий процесс, после чего ChatGPT или Codex готовит черновик Skill: когда его применять, какие данные нужны, какие шаги выполнить и как проверить результат.

Подход хорошо работает для повторяемых сценариев с ясным результатом:

• оформить типовую заявку;
• создать задачу с нужными полями;
• опубликовать видео;
• выгрузить регулярный отчёт;
• пройти одинаковую последовательность действий в приложении.

Запись продолжается, пока пользователь её не остановит. Перед началом нужно закрыть нерелевантные и чувствительные окна, а демонстрацию держать сфокусированной на одном процессе.

Goals — длинная работа с критерием завершения

Goal нужен для задачи, которая требует многих шагов и не должна терять исходный результат по ходу работы. В desktop app, CLI и IDE используется команда /goal.

Хорошая цель содержит:

1. Outcome — что должно стать правдой.
2. Constraints — что нельзя менять и какие подходы обязательны.
3. Verification — тесты, измерения или read-back, доказывающие результат.

Пример:

/goal Обнови проект с JavaScript на TypeScript.

Сохрани текущее поведение, включи strict mode,

не используй explicit any и сделай так, чтобы прошли все тесты.

Если результат ещё не определён, сначала используйте /plan и попросите агента собрать ограничения и критерии успеха.

Goal не расширяет разрешения. Если работа упирается в недоступный файл, production-систему или внешнюю запись, агент всё равно должен запросить соответствующий доступ или подтверждение.

Для независимых параллельных целей используйте отдельные чаты. Не давайте двум задачам одновременно писать в один источник. Для работы с одним Git-репозиторием разделяйте изменения по worktree или сериализуйте записи.

Scheduled tasks — расписание и повторяемая работа

Scheduled tasks запускают повторяющиеся задачи в фоне. Их можно сочетать со Skills, чтобы расписание отвечало только за момент запуска, а Skill — за устойчивый метод выполнения.

Есть два режима:

• Standalone task начинает каждый запуск с сохранённого промпта.
• Task inside a chat возвращается в существующий чат и использует его контекст.

Локальная scheduled task может работать в папке проекта или отдельном worktree. Для этого компьютер должен быть включён, папка доступна, а ChatGPT desktop app — запущен.

Web-задача может использовать загруженные файлы, подключённые инструменты, Skills и Plugins, но не получает постоянную локальную папку или worktree. Устойчивые инструкции нужно хранить в промпте или Skill, а исходные данные — в доступном проекте, загрузке или подключённом сервисе.

CLI и IDE extension не имеют интерфейса управления Scheduled tasks. В них можно подготовить и проверить промпт, Skill или скрипт, а расписание создать в web или desktop app.

Перед автоматизацией:

1. выполните процесс вручную в обычном чате;
2. проверьте результат и права;
3. оформите повторяемую часть как Skill;
4. запустите расписание;
5. просмотрите первые несколько запусков;
6. оставьте понятный способ остановки и исправления.

Memories и Computer History

Память устроена по-разному на разных поверхностях:

• desktop app использует локальную память приложения;
• CLI хранит локальную память CLI;
• ChatGPT Work использует настройки аккаунта и workspace, а не локальное хранилище Codex.

Для просмотра и управления воспоминаниями используется /memories. Не стоит считать память гарантированным источником истины: важные правила, команды и ограничения лучше хранить в AGENTS.md, Skill или проектной документации.

Computer History на macOS

Computer History превращает выбранные события приложений и сайтов в локальную временную шкалу и воспоминания. Пользователь сам выбирает, какие приложения и сайты разрешены.

Функция не делает скриншоты, не записывает аудио и не собирает события в private browsing. Временные события хранятся до 48 часов, а созданные на их основе локальные файлы памяти остаются, пока пользователь их не удалит.

Computer History требует включённых Memories. Его разумно использовать для восстановления рабочего контекста, но не как замену журналу решений или системе задач.

Sites — создание и публикация веб-результата

Sites позволяет создавать, размещать, дорабатывать и распространять сайты, веб-приложения и игры из ChatGPT. Функция находится в public beta и доступна на Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu.

Sites управляется из ChatGPT desktop app или web. Отдельного интерфейса управления Sites в CLI и IDE extension нет: эти поверхности можно использовать для локальной разработки и тестов, но сохранение версии и deploy выполняются в ChatGPT.

🔴 Каждый deployment URL в Sites является production deployment. Если результат сначала нужно проверить, попросите сохранить версию без deploy. Создание проекта, сохранение версии и публикация — разные действия.

Перед публикацией проверьте:

• контент и источники;
• поведение интерактивных элементов;
• обработку пользовательских данных;
• доступ и видимость;
• мобильный viewport;
• фактический production URL после deploy.

AGENTS.md, Skills, Plugins и SESSION_NOTES

Эти четыре слоя решают разные задачи. Их не нужно складывать в один длинный системный промпт.

AGENTS.md

AGENTS.md хранит устойчивые правила проекта: команды тестов, архитектурные границы, стиль кода, обязательные проверки и stop-lines. Codex ищет такие файлы по иерархии каталогов и применяет инструкции, относящиеся к текущей рабочей папке.

Хороший AGENTS.md отвечает на вопросы:

• где находится source of truth;
• какие команды запускают тесты, lint и build;
• какие папки принадлежат проекту;
• что нельзя менять без отдельного подтверждения;
• как доказать завершение задачи.

Не превращайте AGENTS.md в журнал текущей работы. Для разовых решений и состояния задачи используйте отдельный checkpoint.

Skills

Skill — папка с обязательным SKILL.md и необязательными scripts, references и assets. В SKILL.md должны быть name и description. Codex сначала видит краткие метаданные, а полный текст загружает, когда Skill подходит к задаче.

Skill полезен, если процесс повторяется и имеет узнаваемые входы, шаги, ограничения и формат результата. Например:

• проверить статью по официальным источникам;
• провести code review по стандарту команды;
• подготовить релизные заметки;
• собрать регулярный отчёт;
• выполнить безопасный deployment runbook.

Standalone Skills доступны в desktop app, CLI и IDE extension. Skill можно вызвать явно по имени или позволить Codex выбрать его по описанию.

Plugins

Plugin — устанавливаемый пакет с одним или несколькими Skills, коннекторами и MCP-инструментами. ChatGPT и Codex используют общий каталог Plugins.

Plugins работают в Chat и Work на web, desktop и mobile, а также в Codex внутри desktop app. В CLI есть browser плагинов. IDE extension Plugins пока не поддерживает.

Не фиксируйте в справочнике общее количество Plugins, приложений или Skills — каталог меняется. Для выбора важнее ответить на три вопроса:

1. Какие данные Plugin сможет читать?
2. Какие действия он сможет выполнять?
3. Как проверить результат и отменить ошибочную запись?

SESSION_NOTES

SESSION_NOTES.md — не встроенная функция OpenAI, а практический журнал: что сделано, какие решения приняты, какие проверки прошли, что неизвестно и с какого шага продолжать. Он полезен для длинных задач, но не заменяет Git, issue tracker или AGENTS.md.

Плагины под профессии

Вместо быстро устаревающего количества пакетов ориентируйтесь на результат: аналитика данных, creative production, продажи, продуктовый дизайн, безопасность или операционная работа с почтой, документами и задачами.

Конкретный каталог зависит от аккаунта и workspace. Перед установкой проверьте состав Skills, коннекторов и MCP-инструментов, доступные данные, возможные записи и способ отмены ошибки.

Интеграции

Codex работает с внешними сервисами через Plugins, коннекторы и MCP. Наличие интеграции не означает право на запись.

Безопасный порядок: read-only inspection, точный target, минимальные права, отдельное подтверждение на запись и read-back после действия.

Тарифы и лимиты

Codex и ChatGPT Work используют общий usage внутри подписки ChatGPT.

Тариф за $200 относится к варианту Pro с 20-кратным usage относительно Plus. Unlimited Voice на этом уровне не означает безлимитные задачи Codex: они продолжают расходовать Codex usage budget.

API key — отдельный способ оплаты по токенам. Он подходит для CLI, SDK, IDE и автоматизации в общих окружениях, но не включает облачные функции подписки вроде GitHub code review или Slack-интеграции.

Точные диапазоны сообщений и cloud tasks зависят от модели, размера репозитория и сложности работы. Проверяйте их в текущей таблице OpenAI, а не переносите в долговечные инструкции.

Безопасность и разрешения

У Codex несколько уровней контроля:

• permission profile ограничивает чтение и запись в файловой системе;
• network rules ограничивают доступ команд к сети;
• sandbox отделяет выполнение от остальной системы;
• approval нужен для действий, выходящих за разрешённый контур;
• workspace-policy может дополнительно ограничивать модели, Plugins и коннекторы.

Permission profiles находятся в beta. Они не смешиваются автоматически со старой конфигурацией sandbox. Профиль может быть read-only или разрешать запись только в выбранные workspace roots.

Важно: включённое network.enabled само по себе не запускает proxy, который применяет доменные ограничения. Для реального enforcement нужно настроить network proxy или управляемые требования согласно документации.

🔴 Критичное правило: не выдавайте общий auto-approve на production, платежи, DNS, секреты, публикацию, внешние сообщения или ключевые репозитории. Разрешение на чтение не является разрешением на изменение.

Для Browser и Computer Use дополнительно:

• считайте веб-страницы недоверенным вводом;
• не держите открытыми чувствительные приложения;
• проверяйте target перед кликом или отправкой;
• отделяйте подготовку от публикации;
• после внешней записи выполняйте read-back.

Границы: чего Codex не гарантирует

Codex может выполнить много шагов, но завершённый ход агента ещё не доказывает реальный результат.

• Не заменяет review. Проверяйте diff, команды, тесты, артефакты и внешние изменения.
• Не создаёт критерий успеха за пользователя. Неоднозначная цель приводит к неоднозначному результату.
• Не переносит права между поверхностями. Доступ CLI, cloud, Plugin, Browser и Computer Use настраивается отдельно.
• Не делает локальную проверку production-доказательством. Для deploy нужен exact revision и live read-back.
• Не гарантирует одинаковую доступность функций. Rollout зависит от плана, региона и workspace.
• Не превращает память в source of truth. Важные правила и решения должны жить в проверяемом источнике.
• Не отменяет лимиты. Длинные задачи расходуют общий usage budget.
• Не делает подключённый Plugin безопасным автоматически. Нужно понимать его инструменты и scope.
• Не должен самостоятельно расширять задачу. Публикация, отправка сообщения, изменение данных и deployment требуют отдельной authority.

⚖️ Полезная граница: задача считается законченной не тогда, когда агент написал «готово», а когда существует наблюдаемое доказательство — прошедший тест, проверенный diff, созданный файл, read-back из внешней системы или подтверждённый production URL.

Полезные сценарии

Локальный репозиторий

Откройте проект в desktop app, CLI или IDE; прочитайте AGENTS.md и git status; задайте outcome, ограничения и проверки; затем просмотрите diff и тесты. Merge и deploy оставляйте отдельным решением.

Длинная миграция

Используйте отдельную ветку или worktree и Goal с измеримым результатом. Добавьте compilation, lint и tests в verification. После изменения candidate повторяйте проверки.

Редакционная проверка

Оформите источники, claim ledger и stop-lines как Skill. Сначала проверьте его вручную, затем подключайте Scheduled task. Обновление Notion и публикация сайта должны оставаться отдельными approvals с read-back.

Интерфейс без API

Сначала ищите Plugin или MCP. Если их нет, включайте Computer Use для одной задачи, закрывайте чувствительные приложения и проверяйте результат в целевом интерфейсе. Устойчивый процесс можно превратить в Skill через Record & Replay.

С чего начать

1. Выберите поверхность: desktop app для общей работы, CLI или IDE для локального кода, cloud для изолированных фоновых задач.
2. Войдите через ChatGPT account или настройте отдельный API key для оплачиваемого API-режима.
3. Откройте один реальный проект.
4. Создайте AGENTS.md с командами проверки и stop-lines.
5. Выполните несколько небольших задач в интерактивном режиме.
6. Настройте минимальные permissions.
7. Попробуйте /plan и /goal на задаче с ясным результатом.
8. Создайте один Skill для повторяемого процесса.
9. Только после ручной проверки подключайте Scheduled task, Remote или Computer Use.
10. Сохраняйте решения и состояние в issue tracker, Git и проектном checkpoint.

Чеклист быстрой проверки

Больше о Codex на pimenov.ai

Этот справочник даёт общую карту среды. Ниже — подробные инструкции и реальные кейсы: от первой настройки до Skills, Sites, мобильной работы, инфраструктуры, лимитов и ошибок.

Все материалы по теме: ИИ-агенты и рабочие контуры

Настройка и начало работы

• Как стать продвинутым пользователем Codex: полная настройка — проекты, Goals, параллельные агенты, облачные задачи и автоматизация.
• Вы спрашивали Codex? — как через разговор уточнить цель, ограничения и следующий шаг.
• Как Codex стал моим техническим партнёром, а не просто чатиком для кода — рабочая дисциплина, проверки и границы агента.

Skills, Goals и автоматизация

• Skills в OpenAI Codex — как расширить возможности coding-агента — создание переиспользуемых процедур, структура SKILL.md и сценарии применения.
• Skills и Plugins в Codex App — чем отличаются Skills, Plugins и подключаемые инструменты.
• Goals в Codex Desktop: инструкция для начинающих — формула цели, критерии готовности и stop-lines.
• codex exec — как выполнять задачи Codex из терминала и скриптов — неинтерактивный запуск, sandbox и машинный вывод.
• codex app-server — как встроить Codex в собственное приложение — JSON-RPC протокол для своих клиентов: потоки и ходы, подтверждения действий, удалённый доступ.
• Как я научил Codex превращать любой рабочий чат в готовую статью — практический пример собственного Skill.

Sites и визуальная работа

• Codex Sites: как собрать и задеплоить сайт прямо из Codex — версии, deployment, доступ и ограничения Sites.
• Пять интерактивных лендингов за час — Skills, Sites и визуальный production-workflow.

Мобильная работа, память и инфраструктура

• Осваиваем Codex Mobile для инженерной работы — телефон как интерфейс управления инженерными задачами.
• Как я собрал личную Codex-станцию — MacBook, постоянный Mac mini и мобильное управление.
• Я включил Computer History и пока разрешил Codex видеть всё — личный эксперимент с памятью и приватностью.
• Codex, Саркис и два месяца боли — как собиралась рабочая инфраструктура ИИ-агентов.

Ошибки, безопасность и лимиты

• Лимиты Codex: почему OpenAI ходит по тонкому льду — как устроены ограничения и что делать при нехватке usage.
• Codex и GPT-5.6 Sol удалили мой VPS — реальный кейс про подтверждение опасного действия.
• Шесть черновиков и ноль готовых материалов — почему агентный workflow без редакционного gate не даёт результата.

Следующий шаг

Skills в OpenAI Codex — как расширить возможности coding-агента

Связанные материалы

• Статья: Как Codex стал моим техническим партнёром, а не просто чатиком для кода
• Блог: OpenAI добавил тариф за $100 — потому что Codex стал слишком популярным

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov