Чарли Марш ускорил запуск Codex CLI в 25 раз
Чарли Марш, CEO Astral, объявил о значительном улучшении производительности Codex CLI, который теперь запускается в 25 раз быстрее. Это достижение стало возможным благодаря переписыванию кода с TypeScript на Rust.
Чарли Марш ускорил запуск Codex CLI в 25 раз
Чарли Марш – основатель и CEO Astral. Это компания, которая разработала uv, Ruff, ty и много других Python инструментов.
В марте этого года Astral была куплена OpenAI, и теперь Чарли работает в подразделении Codex.
В последнем релизе Codex он переделал запуск командной строки так, что он стал в 25 раз быстрее.
В процесс запуска CLI (то есть когда вы вызываете команду codex) входит загрузка конфигов, аутентификация, установка соединений, подготовка окружения и т.д. Раньше эта цепочка занимала заметное время, а сейчас все происходит буквально мгновенно (попробуйте).
За счет чего конкретно произошел такой скачок – не раскрывается. Известно, что Codex CLI был ранее переписан с TypeScript на Rust, а в нем Чарли настоящий гуру. Он обещает, что «может ускорить это еще больше».
Почему это важно
АналитикаЭто важно, поскольку значительное улучшение производительности Codex CLI может существенно повлиять на эффективность работы разработчиков, использующих этот инструмент. Сокращение времени на запуск команд может ускорить весь процесс разработки.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Обновления ChatGPT: разработка плагинов и рабочие процессы Codex
Полное инженерное руководство по созданию, упаковке, тестированию и публикации плагинов для ChatGPT и Codex: спецификация манифеста, MCP-серверы, lifecycle hooks, собственные маркетплейсы и ревью OpenAI.
Часть II. Как работать с Codex + оптимизация/безопасность/команда
Codex — это не автодополнение кода в чате, а полноценный инженерный агент: он читает репозиторий, планирует изменения, редактирует файлы, гоняет тесты, проверяет свои же диффы и ум...
CrewAI
Один из самых популярных Python-фреймворков для создания автономных команд агентов, основанный на распределении ролей, инструментах и делегировании задач.
Фреймворк LangChain
Самый популярный открытый фреймворк (доступный на Python и TypeScript) для создания приложений на основе больших языковых моделей. Предоставляет сотни готовых модулей для интеграции LLM с документами, векторными базами данных, API-инструментами и памятью (Chains).