Codex

Il numero utenti attivi dell'agente di coding di OpenAI è passato da circa 1 milione a circa 8 milioni in cinque mesi, integrato in ChatGPT desktop e ChatGPT Work, e si presenta come un concorrente diretto di Claude Code. Il primato più specifico riguarda ciò che circonda il modello.

Nel febbraio 2026 OpenAI ha pubblicato un resoconto di un metodo interno che chiama harness engineering: tre ingegneri, poi sette, hanno prodotto un prodotto beta di circa un milione di righe di codice in cinque mesi, senza una sola riga scritta a mano. Gli agenti Codex hanno aperto, valutato e unito circa 1.500 pull request, in media 3,5 per ingegnere al giorno. Il primo commit in un repository vuoto è arrivato da Codex CLI in esecuzione su GPT-5. Nel suo annuncio Agentic AI Foundation, OpenAI attribuisce a Codex CLI oltre due milioni di pull request pubbliche unite su GitHub.

Vivek Trivedy di LangChain individua l'accoppiamento: prodotti agentivi come Claude Code e Codex vengono post-addestrati insieme al loro harness, per cui modificare la logica di uno strumento può degradarne le prestazioni. Tony Seale colloca entrambi nello stesso schema, modello più harness, e si aspetta che i framework di orchestrazione che li circondano finiscano per scomparire.

Eric S. Raymond riporta modifiche di funzionalità, refactoring e debugging su 63 progetti in C, Go, Rust, Python e shell, e afferma che la vecchia deriva vicino al limite di contesto ora si presenta come un avviso rosso per liberare la sessione. In Block, Codex si è affiancato a goose e Claude Code come uno dei tre strumenti con interfacce e gestione del contesto incompatibili, il problema che Berd è stato costruito per assorbire.