Openai Codex MCP

🚀 OpenAI Codex 日本語ドキュメント

OpenAI Codexは、自動的に高品質なコードを生成し、既存のコードを分析し、コード内の問題を特定して修正することができる強力なツールです。以下に、その使い方や機能について詳しく説明します。

🚀 クイックスタート

OpenAI Codexを使用するには、まずインストールと設定を行う必要があります。以下の手順に従って、素早く始めましょう。

📦 インストール

pip install openai-codex

設定

プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成し、APIキーを設定します。

CODEX_API_KEY=your_api_key_here

初期化とコード生成

以下の手順で、OpenAI Codexを初期化し、コード生成を行います。

1. Codex クライアントを初期化します。

from openai.codex import Codex

client = Codex(api_key="your_api_key_here")

2. Codexを使用してコードを生成します。

response = client.chat.completions.create(
    model="code-davinci-002",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence."
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

✨ 主な機能

主要特性

• コード生成：高品質なプログラミングコードを自動生成します。
• コード解説：既存のコードの動作原理を詳細に分析します。
• エラーデバッグ：コード内の問題を特定し、修正します。

サポートされる言語

• Python
• JavaScript
• Java
• C++
• Ruby
• Go

💻 使用例

基本的な使用法

コード生成（write_code）

response = client.write_code(
    task="Write a function to sort an array using quicksort algorithm.",
    language="python"
)
print(response.content)

コード解説（explain_code）

response = client.explain_code(
    code="""
        def quicksort(arr):
            if len(arr) <= 1:
                return arr
            pivot = arr[len(arr)//2]
            less = [x for x in arr if x < pivot]
            equal = [x for x in arr if x == pivot]
            greater = [x for x in arr if x > pivot]
            return quicksort(less) + equal + quicksort(greater)
    """
)
print(response.explanation)

コードデバッグ（debug_code）

response = client.debug_code(
    code="""
        def fibonacci(n):
            if n <= 0:
                return []
            elif n == 1:
                return [1]
            sequence = [1, 1]
            for i in range(2, n):
                sequence.append(sequence[i-2] + sequence[i-1])
            return sequence
    """,
    issue_description="The function returns one extra Fibonacci number."
)
print(response.debug_info)

高度な使用法

モデル指定

ユーザー：請使用 code-davinci-002 模型来生成代码。

Claude：了解しました。code-davinci-002 モデルを使用します。
[Claude 会调用相应的 API，并指定模型参数]

📚 ドキュメント

モデルパラメータ

推論モデル（Reasoning Models）

• code-davinci-002：汎用的なコード推論モデルです。
• code-cushman-001：効率的なコード生成を支援するモデルです。

GPT モデル

• gpt-4：汎用的な大規模言語モデルです。
• gpt-3.5-turbo：強化版の GPT-3.5 モデルです。

以上の手順と方法を使って、OpenAI Codex の強力な機能を十分に活用し、開発効率を向上させましょう。