# Codexの機能と実践的な使い方 ☁️ ローカルにクローンすらしていないリポジトリの修正を、Codex がクラウドで並列に進めて差分を PR にしてくれる。手元のマシンを占有しない働き方です。 🏷️ タイトル: Codex Cloud 🔗 URL: 📘 概要 Codex Cloud は、タスクをクラウドへ委任して Codex が自前のクラウド環境でバックグラウンド実行する仕組みです。複数タスクを並列で走らせられ、依頼するとリポジトリをクラウド環境にクローンして作業します。完了後は差分を自動的に Pull Request 化します。 ⚙️ 機能の説明 ・タスクは Web プラットフォーム、IDE 拡張、GitHub 統合など複数の入口から委任でき、クラウド環境内で並列実行されます。 ・依頼するとリポジトリがクラウド環境にクローンされ、ローカル依存のない隔離されたセットアップで作業します。 ・環境はセットアップスクリプト（タスク実行前の初期化手順）、環境設定（リポジトリ選択・ツール・依存関係）、インターネットアクセス制御（公開ネットワーク接続の可否）で構成します。 ・作業結果は自動で PR になり、元の GitHub Issue に紐づけられます。あるいは IDE 拡張からローカルに差分を適用することもできます。 ・ローカル CLI が自マシンのファイルシステムを直接触るのに対し、Cloud は管理されたコンテナへ処理をオフロードします。並列実行・バックグラウンド処理・ローカルリソースの節約が利点です。 🛠️ 実践的な使い方 ・ にアクセスし GitHub アカウントを連携すると、リポジトリ連携と PR 作成が有効になります。 ・再現性を確保するため、環境のセットアップスクリプトで依存インストールやビルド準備を定義しておきます。外部リソースが必要なタスクだけインターネットアクセスを選択的に有効化するのが安全です。 ・依頼は曖昧にせず、制約と適切な詳細度を持たせた明確なプロンプトにするのがコツです。 💡 ユースケース 複数の独立したバグや小さな機能を、それぞれクラウドタスクとして同時に投げておき、上がってきた PR を順にレビューするといった並列開発ができます。手元に環境を作っていないリポジトリでも、セットアップスクリプトさえ用意すれば即座に着手させられます。 ⚠️ 注意点 ・クラウド実行はリソース上限のあるコンテナ内で動き、明示的な設定なしにはローカル専用ツールやプライベートネットワークにはアクセスできません。 ・自動生成された PR はマージ前に必ず差分をレビューしてください。 ・インターネットアクセスはセキュリティ要件に応じて必要なときだけ有効化しましょう。 #OpenAICodex# #CodexCloud#

Codexで使用状況をみながら作業していたら、いまリセット来ました😆 とりあえず、MiniMaxH3、Krea2、Z-IMAGE、wan2.1の顔LoRAをマージ出来るツール作成してました GPT-6 Astra

# Codexの機能と実践的な使い方 💬 バグ報告スレッドで `@/Codex` とメンションするだけ。これまでの会話の文脈ごとクラウドタスクが立ち上がり、修正 PR まで返ってきます。 🏷️ タイトル: チャット/チケット連携(Slack / Linear) 🔗 URL: 📘 概要 Slack 統合は、チャンネルやスレッドで `@/Codex` をメンションすると Codex がクラウドタスクを起動する機能です。スレッドの文脈が自動的に含まれるため、これまでのやり取りを繰り返さずに依頼できます。Linear からも同様にチケット起点でタスクを起動できます。 ⚙️ 機能の説明 ・スレッドで `@/Codex` にプロンプト付きでメンションすると、ボットがメンションを検知してクラウドタスクを起動します。Codex は 👀 でリアクションし、タスクへのリンクを返信します。 ・依頼メッセージに加えて、それ以前のスレッド履歴も送られるため、Codex は過去の議論を踏まえて対応します。完了するとワークスペース設定に応じて結果やスレッド返信を投稿します。 ・実行環境は自動選択されます。アクセス可能な環境を依頼内容と照合し、曖昧なら直近に使った環境にフォールバックし、その環境の最初のリポジトリのデフォルトブランチに対して実行します。 ・エンタープライズ管理者は ChatGPT のワークスペース設定で回答投稿を無効化し、返信をタスクリンクのみに制限できます。これにより機微な環境情報が Slack に出るのを防げます。 🛠️ 実践的な使い方 ・利用には ChatGPT Plus 以上のプラン、連携済みの GitHub アカウント、最低1つのクラウド環境、そして（ワークスペースによっては）Slack 管理者の承認が必要です。 ・実行先リポジトリを指定したいときは、メンションに明示します（例: `@/Codex fix the above in openai/codex`）。 ・複雑なスレッドでは、最新メッセージに要点を一言まとめておくと文脈の取りこぼしを防げます。 💡 ユースケース 顧客からのバグ報告がスレッドで盛り上がったら、結論が出た時点で `@/Codex` に修正を依頼。担当者がローカルでリポジトリを開かなくても、文脈を理解した修正 PR が上がってきます。Linear のチケットからも同様に、起票内容を文脈としてタスクを起動できます。 ⚠️ 注意点 ・GitHub や Slack の連携が切れていると、再接続を促すメッセージが出ます。 ・環境が曖昧だと意図しないリポジトリに対して実行される可能性があるため、重要な依頼では実行先を明示しましょう。 ・Linear 連携の細かい仕様は Slack 中心の本ドキュメントとは別に、Linear 向けドキュメントを確認してください。 #OpenAICodex# #Slack#

Codexのブラウザ操作が優秀すぎて、面倒なDNS設定まで完璧にやってくれるので、サブドメインへのアップロードもほぼ自動で完了します。 （Claude Codeだと、このあたりでよく止まっていました。） ちなみに、GPT-6 Astraで良いデザインを一度スキル化しておけば、Opus 5でもかなり高い精度で再現できます。 「設計」と「実行」を分けることで、トークンもかなり節約できます。

【Codex完全解説講座｜ハーネス設計から、資料・LP・社内アプリ作成まで】 ■ お申し込み（アーカイブあり） 前回のClaude Codeハーネス入門講座に続き、今回はCodexです。Claude Codeもニーズが多いので、今後も講座を続けていきます。 どちらにも大事なのが「ハーネス＝AIが仕事を進めるための環境設計」。 最新モデルが話題になる一方、自分の業務に合わせて環境を整え、細かな設定まで確認できている方は、まだ少ないと感じています。 ・指示ファイルに何を書き、どこに置くか ・繰り返す仕事をどうSkillsにするか ・ブラウザやMCPをどう使うか ・Hooksや権限をどう設定するか ・成果物をどう確認するか 毎回同じ説明をする。素材の場所を何度も伝える。完成と言われても、開くと使えない。 こうしたつまずきを減らし、自分の仕事で使える状態まで整える講座です。 ■ 当日やること Codexの主要機能と設定を解説し、資料・LP・社内アプリの制作を実演。みなさんも自分の業務から題材を1つ選び、手を動かします。 Claude Codeの指示やSkillsを引き継ぐ際の確認ポイントも扱います。 ■ 事前学習・参加特典 ・事前学習動画3本（合計約27分） ・指示ファイル・Skillのひな型、依頼文セットなど基本特典9点 ・「初めてのCodex 完全教科書【PDF版】」 PDF教科書は最新情報を反映し、講座終了後の当日中にお送りします！ ■ 開催情報 ・10月3日（土）12:00〜14:00 ・オンライン（Zoom） ・本編・実習90分＋質疑応答30分 ・早割は先着50名 当日参加できない方にも、期間限定アーカイブと全特典をご案内します。 Codexをまだ使いこなせていない方、設定を見直したい方、仕事で使える資料やアプリをつくりたい方。 ぜひ一緒に手を動かして、環境を整えましょう🔥

#Codex# #Claude# #novelai# CodexやClaudeは自分の何倍も頭が良いのだから、理論的には何倍もすごいイラストが描けるはず、今日はCodexに Novelの使い方を覚えさせて、問題集を解かせました。

Codexアプリのコンテキストウインドのデフォルトが258Kですが、これを828K(約1M)に変更できるって知ってましたか？ Claude CodeはOpus 5以降はデフォルト1Mなのでおかしいなと思っていました。 アプリからは設定無理そうだったので、ターミナル触ればすぐにできます。（まあ当たり前のことですが、一応シェアしておきます、、） ニーズあれば解説します。

Codexにドット絵を直で作ってもらってメタルスラッグを作ってもらっているけども、めちゃくちゃキャラ造形が味わい深い。 そしてまあ普通に難易度の高いゲームになってる。 結構こだわればめっちゃ作り込めそう。 メタルスラッグ好きなんですよね。あの鬼畜難易度が。 あれ作れると思うとワクワク。

# Codexの機能と実践的な使い方 🔍 PR を開いたら、ノイズではなく「本当にヤバい指摘だけ」が返ってくる。Codex の GitHub 統合は P0/P1 の高優先度リスクに絞ったコードレビューを自動投稿します。 🏷️ タイトル: PRレビュー(@/codex review) 🔗 URL: 📘 概要 Codex の GitHub 統合は、Pull Request の差分を AI がレビューして高シグナルなフィードバックを投稿する機能です。あえて P0・P1 の深刻な問題だけに絞ることで、レビューコメントが高優先度のリスクに集中するよう設計されています。 ⚙️ 機能の説明 ・手動レビューは PR に `@/codex review` とコメントします。Codex は 👀 でリアクションした後、GitHub のコードレビューを投稿します。 ・設定で Automatic reviews を有効にすると、PR がオープンされた時点でメンション不要の自動レビューが走ります。 ・レビュー観点はリポジトリ最上位の `AGENTS.md` に書いた「Review guidelines」セクションで制御できます。Codex は変更ファイルに最も近い `AGENTS.md` の指示を適用するため、ディレクトリ階層を使ってパッケージごとに観点を変えられます。 ・`@/codex review` 以外で `@/codex` をメンションすると、その PR を文脈としてクラウドタスクが起動します。例えば `@/codex fix the CI failures` のように指示できます。 🛠️ 実践的な使い方 ・まず の Code review 設定で対象リポジトリのトグルを有効にします（Codex cloud のセットアップが前提）。 ・観点を固定したいときは `AGENTS.md` の「## Review guidelines」セクションに「PII をログに出さない」「全ルートを認証ミドルウェアで包む」などの観点を箇条書きします。 ・1回だけ観点を変えたいなら `@/codex review for security regressions` のようにコメントに直接添えます。 ・レビュー後に修正まで任せるなら `@/codex fix the P1 issue` とコメントすれば、Codex がクラウドタスクで修正に着手します。 💡 ユースケース レビュアーが多忙なチームで、まず Codex に一次レビューを通させて P0/P1 を潰してから人間レビューに回すと、レビュー往復が減ります。セキュリティや PII 取り扱いなど絶対に外せない観点を `AGENTS.md` に明文化しておけば、全 PR で機械的に確認されます。 ⚠️ 注意点 ・利用にはリポジトリで Codex cloud のセットアップとコードレビューの有効化が必要です。 ・手動レビューのトリガーは厳密に `@/codex review` という文字列です。 ・自動レビューはトグル設定が正しくないと動きません。導入時に設定を確認しましょう。 #OpenAICodex# #CodeReview#