實體: Codex
所有提到 Codex 的 AI 新聞與動態。
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GitHub Copilot 累計用戶數突破兩千萬大關
微軟旗下 GitHub 推出的 AI 程式設計工具 GitHub Copilot 使用者數已突破 2000 萬，微軟執行長納德拉在週三財報會議中證實此為歷史最高紀錄。過去三個月內，約 500 萬使用者首次嘗試該工具，而該產品在 2024 年已成為比微軟 2018 年收購 GitHub 時整個 GitHub 公司規模更大的業務。目前 Copilot 被 90% 的《財富》全球 500 強企業採用，企業客戶增長率較上季提升 75%。儘管 AI 程式設計工具的使用者規模遠小於 ChatGPT 或 Gemini 等聊天機器人，但軟體工程師及其僱主願意為此支付高額費用。競爭方面，Cursor 在三月每日使用者超過 100 萬，年復合營收（ARR）從約 2 億美元增長至超過 5 億美元，正積極挑戰 Copilot 在企業市場的地位。此外，Google 收購了 Windsurf 團隊，Cognition 收購了 Devin 團隊，OpenAI 與 Anthropic 也分別推出 Codex 和 Claude Code 等產品，整個 AI 程式設計工具市場正迅速成為競爭最激烈的領域之一。
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前OpenAI工程師描述實際在該公司工作的真實情況
前 OpenAI 工程師 Calvin French-Owen 於三週前辭職，並發表部落格分享在該公司工作一年的經歷，包括開發 Codex 程式碼代理的艱辛過程。Codex 是 OpenAI 的新產品，與 Cursor 及 Anthropic 的 Claude Code 等工具競爭。French-Owen 表示辭職並非因內部紛爭，而是希望重返創業家身份，他曾共同創立被 Twilio 以 32 億美元收購的 Segment。他指 OpenAI 在一年內從 1,000 人快速擴張至 3,000 人，三月時 ChatGPT 活躍使用者數已超過 5 億。這種高速成長雖帶來巨大動力，但也引發混亂，溝通、報告結構及產品發布等面臨挑戰。儘管團隊仍像小型起點公司般靈活，但多團隊重複努力且編碼技能參差，導致後端程式碼庫成為雜亂之地。公司運作仍高度依賴 Slack，類似早期 Meta 的「快速移動並打破事物」精神，且大量員工來自 Meta。French-Owen 描述其團隊僅用七週便完成 Codex 的開發與發布，啟動後即獲得大量使用者，展現 ChatGPT 的強大吸引力。由於高度受關注，公司採取嚴密保密文化以防洩漏，同時密切監控 X 平臺上的反饋。針對公眾對 OpenAI 安全性的誤解，French-Owen 指出內部更重視實際安全問題，如仇恨言論、濫用、政治偏見操弄及生物武器等，而非僅關注理論風險。公司意識到數億使用者依賴其大型語言模型，政府與競爭對手均在密切觀察，整體風險極高。
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AI程式碼工具正轉向一個驚人的領域：終端機
近年來，Cursor、Windsurf 及 GitHub Copilot 等程式碼編輯工具一直是 AI 軟體開發的標準，但隨著代理式 AI 的興起與 Vibe Coding 的流行，AI 與軟體的互動方式正發生微妙轉變。AI 不再僅限於編輯程式碼，而是越來越多地直接與系統終端（Terminal）互動。自二月以來，Anthropic、DeepMind 和 OpenAI 分別推出了終端編碼工具 Claude Code、Gemini CLI 和 CLI Codex，這些產品已成為公司最熱門的產品之一。儘管品牌外觀相似，但其底層互動方式已發生實質變化。 知名終端評估指標 Terminal-Bench 的共同創作者 Mike Merrill 表示，未來 95% 的 LLM 與電腦互動將透過類終端介面進行。隨著傳統程式碼編輯工具面臨挑戰，例如 Windsurf 因併購糾紛導致未來不確定，且 METR 研究顯示開發者對 Cursor Pro 等工具的效率提升估計（20% 至 30%）與實際觀察（近 20% 變慢）存在落差，這為終端工具帶來了機會。目前 Warp 在 Terminal-Bench 中排名第一，其創辦人 Zach Lloyd 認為終端位於開發者棧的低層，是最具靈活性執行代理式 AI 的地方。 與專注於解決 GitHub 問題（SWE-Bench）的程式碼生成工具不同，終端工具採取更廣泛的視角，涵蓋 DevOps 任務如配置 Git 伺服器或排查指令碼無法執行的問題。Terminal-Bench 的挑戰不僅在於問題本身，更在於環境，要求 AI 具備逐步解決問題的代理式能力。儘管目前 Warp 僅解決了超過一半的問題，顯示該指標極具挑戰性，但 Lloyd 相信終端工具已能可靠處理開發者大部分非編碼工作，例如自主設定專案依賴並使其可執行，若無法完成則會告知原因。
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Google 發佈 Gemini CLI，一款用於終端機的開放源碼 AI 工具
Google 於週三宣佈推出 Gemini CLI，這是一款旨在讓開發者能在終端機本地執行的代理型 AI 工具。該工具將 Google 的 Gemini AI 模型與本地程式碼庫連線，允許開發者透過自然語言請求來解釋複雜程式碼、撰寫新功能、除錯或執行命令。Gemini CLI 是 Google 推動開發者將其 AI 模型整合進編碼工作流的一部分，旨在與 OpenAI 的 Codex CLI 及 Anthropic 的 Claude Code 等命令列 AI 工具競爭。自今年四月推出 Gemini 2.5 Pro 以來，該模型深受開發者喜愛，並帶動了 Cursor 和 GitHub Copilot 等第三方工具的使用。為建立直接關係，Google 推出了 Gemini CLI，其不僅可用於編碼，還能結合 Google 的 Veo 3 模型製作影片、利用 Deep Research 代理生成研究報告，並透過 Google Search 獲取即時資訊。此外，Gemini CLI 可連線 MCP 伺服器以存取外部資料庫。為了鼓勵採用，Google 將該工具以 Apache 2.0 許可證開源，並提供慷慨的使用限制：免費使用者每分鐘可傳送 60 個模型請求，每天 1,000 個請求，約為開發者以往使用該工具時平均數值的兩倍。儘管如此，使用 AI 編碼工具仍存在風險，根據 2024 年 Stack Overflow 的調查，僅有 43% 的開發者信任 AI 工具的準確性，且相關研究顯示這些模型偶爾會引入錯誤或未能修復安全漏洞。