studioglobal
ค้นพบเทรนด์
คำตอบเผยแพร่แล้ว8 แหล่งที่มา

Codex vs Claude Code: เลือกเอเจนต์เขียนโค้ด AI ตัวไหนดี

เลือก Codex หากทีมต้องการเอเจนต์เขียนโค้ดที่ทำงานได้หลายพื้นผิวในระบบ OpenAI เช่น app, IDE, CLI, web, review, automations และ integrations เลือก Claude Code หากโจทย์หลักคือการเข้าใจ codebase ขนาดใหญ่หรือไม่คุ้นเคย ไล่ dependency และแก้หลายไฟล์อย่างมีบริบท อย่าตัดสินจากรายการฟีเจอร์อย่างเดียว ควรทดสอบทั้งสองตัวใน rep...

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AIเรียกดูเพิ่มเติมจาก Discover
17K0
Ilustrasi perbandingan workflow coding AI antara Codex dan Claude Code
Codex vs Claude Code: Mana yang Tepat untuk Workflow Coding AIIlustrasi dua pendekatan coding agent: workflow terintegrasi dan eksplorasi codebase.
AI พรอมต์

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Codex vs Claude Code: Mana yang Tepat untuk Workflow Coding AI?. Article summary: Codex lebih cocok untuk tim yang ingin workflow coding agent menyeluruh di ekosistem OpenAI; Claude Code lebih cocok untuk eksplorasi codebase besar dan perubahan lintas file.. Topic tags: ai, coding agents, openai, anthropic, codex. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Codex vs Claude Code: Which AI Coding Agent Should You Use in 2026? OpenAI's Codex and Anthropic's Claude Code both offer agentic coding with computer use. Compare features, auto" source context "Codex vs Claude Code: Which AI Coding Agent Should You Use in ..." Reference image 2: visual subject "# Codex vs Claude Code: Which AI Coding Agent Should You Use in 2026? OpenAI's Codex and Anthropic's Claude Code both offer agent

openai.com

Codex และ Claude Code อยู่ในกลุ่มเอเจนต์ช่วยเขียนโค้ดเหมือนกัน แต่ไม่ได้ตอบโจทย์เดียวกันเสียทีเดียว OpenAI เปิดตัว Codex ในฐานะ software engineering agent บนคลาวด์ที่ทำงานหลายงานแบบขนานได้ [7] ส่วน Anthropic วาง Claude Code เป็น agentic coding system สำหรับค้นหา codebase ไล่ dependency สร้างบริบทจากไดเรกทอรี และแก้ไฟล์ข้ามทั้งฐานโค้ด [14]

ดังนั้นคำถามที่ควรถามไม่ใช่ว่าตัวไหนดูฉลาดกว่า แต่ควรถามว่าเวิร์กโฟลว์ของทีมติดคอขวดตรงไหน: ต้องการเอเจนต์ที่อยู่ได้หลายพื้นที่ทำงาน ตั้งแต่ app, IDE, CLI ไปจนถึง integrations หรืออยากได้ผู้ช่วยที่ถนัดอ่าน repo ใหญ่ เข้าใจโครงสร้าง และแก้โค้ดหลายจุดอย่างเป็นระบบ

สรุปเลือกเร็ว

เลือก Codex ถ้าต้องการเวิร์กโฟลว์ coding agent ที่กว้างในระบบ OpenAI เอกสารของ Codex ครอบคลุม app, IDE extension, CLI, web, Review, Automations, Worktrees, Local Environments รวมถึง integrations อย่าง GitHub, Slack และ Linear [2] อีกทั้ง Codex CLI ยังนำรูปแบบ agent-style coding มาสู่ local environments ใช้กับ repo จริงได้ ช่วยรีวิวการเปลี่ยนแปลงแบบวนซ้ำ และ apply edits โดยมี human oversight [4]

เลือก Claude Code ถ้าปัญหาหนักสุดคือการทำความเข้าใจ codebase ขนาดใหญ่หรือ codebase ที่ทีมยังไม่คุ้น Anthropic ระบุว่า Claude Code ค้นหา codebase, ไล่ dependency, ช่วยให้สมาชิกใหม่เข้าใจโปรเจกต์, ค้นหาไดเรกทอรีเพื่อสร้างบริบท และสร้างหรือแก้ไฟล์ข้าม codebase ได้ [14]

อย่าเลือกจากรายการฟีเจอร์อย่างเดียว แหล่งข้อมูลที่มีช่วยเปรียบเทียบ positioning และความสามารถที่ผู้ให้บริการระบุไว้ได้ แต่ไม่ได้ให้ benchmark แบบ head-to-head ที่ควบคุมเงื่อนไขระหว่าง Codex กับ Claude Code สำหรับงานจริงในทีม ควรทดลองทั้งสองตัวใน repo เดียวกัน แล้วดูคุณภาพ diff, test, ความปลอดภัย และจำนวนงานแก้มือที่มนุษย์ต้องทำ

ตารางเปรียบเทียบหลัก

ประเด็นCodexClaude Code
ภาพรวมผลิตภัณฑ์Software engineering agent บนคลาวด์ที่ทำงานหลายงานพร้อมกันได้ [7]Agentic coding system ที่เด่นเรื่องการสำรวจ codebase และการเปลี่ยนแปลงข้ามไฟล์ [14]
พื้นที่ทำงานเอกสารระบุ app, IDE extension, CLI, web, Review, Automations, Worktrees, Local Environments และ integrations [2]แหล่งข้อมูลทางการที่มีเน้นการค้นหา codebase, ไล่ dependency, เข้าใจโมดูล และแก้ไขข้าม codebase [14]
งานในเครื่อง localCodex CLI ใช้กับ repo จริงได้ ช่วยรีวิวการเปลี่ยนแปลง และ apply edits ภายใต้ human oversight [4]Claude Code ค้นหาไดเรกทอรีเพื่อสร้างบริบท และทำความเข้าใจว่าโมดูลต่าง ๆ เชื่อมกันอย่างไรก่อนสร้างหรือแก้ไฟล์ [14]
การเชื่อมต่อเครื่องมือCodex CLI รองรับ Model Context Protocol หรือ MCP ผ่าน server แบบ STDIO หรือ streaming HTTP โดยกำหนดค่าใน ~/.codex/config.toml หรือจัดการด้วย 
codex mcp
[3]		ในระบบ Claude โดยรวม Agent Skills คือโฟลเดอร์ของคำสั่ง สคริปต์ และ resource ที่ Claude โหลดแบบไดนามิกเพื่อทำงานเฉพาะทาง [13]
กลยุทธ์เรื่องบริบทหลักฐานที่มีอธิบาย Codex ชัดในฐานะเวิร์กโฟลว์ข้าม app, CLI, IDE, web และ integrations [2]Anthropic อธิบายแนวทาง just-in-time: เก็บตัวชี้น้ำหนักเบา เช่น file path, stored query และ web link แล้วโหลดข้อมูลที่เกี่ยวข้องตอน runtime ผ่าน tool [19]
การควบคุมโดยมนุษย์OpenAI ระบุชัดว่า Codex CLI รองรับการรีวิวแบบวนซ้ำและ apply edits โดยมี human oversight [4]Claude Code ทำงานระดับฟีเจอร์ใหม่และ refactor หลายไฟล์ได้ [14] จึงยังควรมี code review ก่อน merge เช่นกัน

เมื่อไร Codex เหมาะกว่า

1. ทีมต้องการเวิร์กโฟลว์เดียวที่ครอบคลุมหลายช่องทาง

จุดแข็งของ Codex คือความกว้างของเวิร์กโฟลว์ จากเอกสารที่มี Codex ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง แต่ครอบคลุม app, IDE extension, CLI, web, Review, Automations, Worktrees, Local Environments และ integrations เช่น GitHub, Slack และ Linear [2] ถ้าทีมอยากให้เอเจนต์ช่วยเขียนโค้ดเข้ามาอยู่หลายจุดของกระบวนการพัฒนา Codex จะตอบภาพนี้ได้ตรงกว่า

2. นักพัฒนาต้องทำงานกับ repo ในเครื่องโดยตรง

ถ้างานหลักเกิดใน local repo, Codex CLI เป็นส่วนสำคัญ OpenAI ระบุว่า Codex CLI นำ agent-style coding เข้าสู่ local environments ทำให้นักพัฒนาใช้ Codex กับ repo จริง รีวิวการเปลี่ยนแปลงแบบวนซ้ำ และ apply edits กับไฟล์โดยมี human oversight ได้ [4] ด้านการเข้าใช้งาน เอกสาร CLI ระบุว่า 

codex login
รองรับ ChatGPT OAuth, device auth หรือ API key [1]

3. ทีมต้องเชื่อมเอเจนต์กับเครื่องมือภายนอก

หากทีมมีเครื่องมือภายใน pipeline หรือ automation ที่อยากเปิดให้ coding agent ใช้ได้ การรองรับ MCP ของ Codex เป็นจุดต่างที่จับต้องได้ เอกสารระบุว่า Codex CLI สามารถกำหนดค่า MCP server แบบ STDIO หรือ streaming HTTP และจะเปิด tool เหล่านั้นร่วมกับ built-in tools เมื่อเริ่ม session [3] เอกสาร CLI ยังมีคำสั่ง 

codex mcp
สำหรับจัดการ MCP server แม้คำสั่งนี้ถูกระบุว่าอยู่ในสถานะ experimental [1]

เมื่อไร Claude Code เหมาะกว่า

1. งานเริ่มจาก repo ใหญ่หรือ repo ที่ยังไม่รู้ทาง

Claude Code น่าสนใจเป็นพิเศษเมื่อคำถามแรกไม่ใช่จะเขียนฟังก์ชันอะไร แต่คือไฟล์ไหนเกี่ยวข้อง dependency ใดเชื่อมกัน และโมดูลใน repo พึ่งพากันอย่างไร Anthropic ระบุว่า Claude Code สามารถค้นหา codebase, ไล่ dependency และช่วยให้สมาชิกใหม่เข้าใจโปรเจกต์ได้เร็วขึ้น [14]

2. งานแตะหลายไฟล์หรือหลายโมดูล

Anthropic ยังระบุว่า Claude Code ค้นหาไดเรกทอรีเพื่อสร้างบริบท เข้าใจการเชื่อมต่อระหว่างโมดูล และสร้างหรือแก้ไฟล์ข้าม codebase ได้ [14] สำหรับ refactor หลายไฟล์หรือฟีเจอร์ที่กระทบหลายส่วนของระบบ positioning นี้ตอบโจทย์งานสำรวจและแก้ไขในระดับ codebase ได้ชัดเจน

3. ต้องโหลดบริบททีละส่วน ไม่ยัดทุกอย่างเข้าหน้าต่าง context

แนวทางบริบทของ Claude Code เป็นอีกจุดที่ควรดู Anthropic อธิบายวิธี just-in-time ว่าเอเจนต์ไม่จำเป็นต้อง preprocess ข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่แรก แต่เก็บตัวชี้น้ำหนักเบา เช่น file path, stored query และ web link แล้วใช้ tool โหลดข้อมูลที่เกี่ยวข้องตอน runtime [19] ในตัวอย่างงานวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ Anthropic ระบุว่า Claude Code สามารถเขียน query แบบเจาะจง และใช้คำสั่ง Bash เช่น head กับ tail เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากโดยไม่ต้องโหลดวัตถุข้อมูลทั้งหมดเข้า context window [19]

ความต่างที่มีผลต่อการตัดสินใจที่สุด

Codex กว้างกว่าในเชิงเวิร์กโฟลว์ ส่วน Claude Code คมกว่าในเชิงสำรวจ codebase

ถ้าความต้องการคือใช้ coding agent จากหลายพื้นผิวการทำงาน Codex มีเอกสารที่ระบุภาพนี้ชัดกว่า [2] แต่ถ้าความต้องการคือเข้า repo ที่ไม่คุ้น ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม ไล่ dependency และแก้หลายไฟล์ Claude Code ถูกวางตำแหน่งไว้ตรงกับปัญหานี้มากกว่า [14]

หลักฐานเรื่อง MCP ของ Codex ชัดกว่าในแหล่งข้อมูลที่มี

สำหรับการเชื่อมต่อเครื่องมือ ภาพที่ชัดที่สุดในแหล่งข้อมูลนี้อยู่ที่ Codex CLI เอกสารระบุการตั้งค่า MCP server แบบ STDIO หรือ streaming HTTP การจัดการผ่าน 

codex mcp
และการโหลด tool เมื่อ session เริ่ม [3] ฝั่ง Claude แหล่งข้อมูลที่มีแสดง Agent Skills ในระบบ Claude [13] และแนวทางโหลดบริบทแบบไดนามิกผ่าน tool ใน Claude Code [19] แต่ข้อมูลชุดนี้ยังไม่พอจะสรุปว่ากลไก integration เหมือนกับ MCP ของ Codex CLI ทุกประการ

ทั้งสองตัวต้องมีมนุษย์รีวิวก่อนใช้งานจริง

OpenAI อธิบาย Codex CLI ว่าอยู่ในเวิร์กโฟลว์ที่มีการรีวิวแบบวนซ้ำและ apply edits โดยมี human oversight [4] ส่วน Claude Code มีความสามารถระดับสร้างฟีเจอร์ใหม่และ refactor หลายไฟล์ [14] ซึ่งยิ่งทำให้การรีวิวสำคัญขึ้น อย่า merge output ดิบจากเครื่องมือใดก็ตามโดยไม่มี automated tests, code review และการตรวจจุดอ่อนไหว เช่น authentication, permission, dependency, migration และ data handling

วิธีทดสอบ Codex และ Claude Code ให้ยุติธรรม

ก่อนเลือกเครื่องมือหลักให้ทีม ควรทำการทดลองเล็ก ๆ ใน repo เดียวกัน:

  1. ใช้ task เดียวกัน เช่น bug fix เล็ก ๆ เพิ่ม test หรือ refactor ที่จำกัดขอบเขต
  2. เริ่มจาก branch เดียวกัน เพื่อเทียบ diff ได้ง่ายและลดตัวแปรกวน
  3. ดู diff ไม่ใช่ดูคำอธิบายอย่างเดียว ตรวจว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กพอ อ่านง่าย idiomatic และรีวิวได้จริงหรือไม่
  4. รัน automated tests ดูว่าเครื่องมือเพิ่มหรือแก้ test ที่เกี่ยวข้องหรือเปล่า
  5. ทดสอบความเข้าใจ repo ให้แต่ละตัวอธิบายโมดูล dependency และไฟล์ที่ควรแก้
  6. ทดสอบการเชื่อมต่อเครื่องมือ ถ้าทีมพึ่งพาเครื่องมือภายใน ให้ลอง scenario MCP ฝั่ง Codex [3] และลอง workflow ด้านบริบทหรือ Skills ที่มีในระบบ Claude [13][19]
  7. จดจำนวนงานแก้มือ เครื่องมือที่ตอบดูดีแต่ต้องให้มนุษย์แก้เยอะ อาจมีต้นทุนการใช้งานจริงสูงกว่า

บทสรุป

Codex เป็นตัวเลือกที่เป็นธรรมชาติหากทีมอยู่ในระบบ OpenAI อยู่แล้ว และต้องการ coding agent ที่ครอบคลุมหลายช่องทาง ทั้ง CLI, IDE, web/app, review, automations, worktrees, local environments, การยืนยันตัวตนผ่าน ChatGPT หรือ API key และการรองรับ MCP [1][2][3][4]

Claude Code เป็นตัวเลือกที่เป็นธรรมชาติหากงานหลักคือการเข้าใจ codebase ไล่ dependency สร้างบริบทจากไดเรกทอรี และแก้ไฟล์หลายจุดโดยโหลดบริบทอย่างไดนามิก [14][19]

ถ้าต้องตัดสินใจเร็ว: เลือก Codex เมื่อต้องการเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่กว้างและเชื่อมต่อได้หลายจุด เลือก Claude Code เมื่อต้องการสำรวจ codebase และทำ refactor ข้ามไฟล์อย่างมีบริบท แต่ถ้าจะใช้กับงาน production ควรทดลองทั้งสองตัวใน repo จริงก่อนตัดสินใจ

Studio Global AI

Search, cite, and publish your own answer

Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.

ค้นหาและตรวจสอบข้อเท็จจริงด้วย Studio Global AI

ประเด็นสำคัญ

  • เลือก Codex หากทีมต้องการเอเจนต์เขียนโค้ดที่ทำงานได้หลายพื้นผิวในระบบ OpenAI เช่น app, IDE, CLI, web, review, automations และ integrations
  • เลือก Claude Code หากโจทย์หลักคือการเข้าใจ codebase ขนาดใหญ่หรือไม่คุ้นเคย ไล่ dependency และแก้หลายไฟล์อย่างมีบริบท
  • อย่าตัดสินจากรายการฟีเจอร์อย่างเดียว ควรทดสอบทั้งสองตัวใน repo เดียวกัน แล้ววัดคุณภาพ diff, test, ความปลอดภัย และงานแก้มือ

คนยังถาม

คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Codex vs Claude Code: เลือกเอเจนต์เขียนโค้ด AI ตัวไหนดี" คืออะไร

เลือก Codex หากทีมต้องการเอเจนต์เขียนโค้ดที่ทำงานได้หลายพื้นผิวในระบบ OpenAI เช่น app, IDE, CLI, web, review, automations และ integrations

ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?

เลือก Codex หากทีมต้องการเอเจนต์เขียนโค้ดที่ทำงานได้หลายพื้นผิวในระบบ OpenAI เช่น app, IDE, CLI, web, review, automations และ integrations เลือก Claude Code หากโจทย์หลักคือการเข้าใจ codebase ขนาดใหญ่หรือไม่คุ้นเคย ไล่ dependency และแก้หลายไฟล์อย่างมีบริบท

ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?

อย่าตัดสินจากรายการฟีเจอร์อย่างเดียว ควรทดสอบทั้งสองตัวใน repo เดียวกัน แล้ววัดคุณภาพ diff, test, ความปลอดภัย และงานแก้มือ

ฉันควรสำรวจหัวข้อที่เกี่ยวข้องใดต่อไป

ดำเนินการต่อด้วย "Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร" เพื่อดูอีกมุมหนึ่งและการอ้างอิงเพิ่มเติม

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ฉันควรเปรียบเทียบสิ่งนี้กับอะไร?

ตรวจสอบคำตอบนี้กับ "Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง"

เปิดหน้าที่เกี่ยวข้อง

ทำการวิจัยต่อ

IT Consulting Orange County CA, IT Services, IT Outsourcing - Technijian. # Anthropic Claude Security for Enterprise: What You Need to Know. Anthropic has officially opened Claude

Claude Security รุ่นเบต้า: Anthropic ใช้ AI สแกนช่องโหว่โค้ดองค์กรอย่างไร

Claude Security คืออะไร: AI ของ Anthropic สำหรับสแกนช่องโหว่โค้ดองค์กร

抽象 AI 介面顯示 Grok 4.3 API、1M context、token 價格與語音波形

Grok 4.3 API ของ xAI: 1M context ราคาต่ำ และเกมรุกสู่แพลตฟอร์มเสียง

Grok 4.3 API: 1M context กับราคา $1.25/$2.50 เปลี่ยนการแข่งขันโมเดลและเสียงอย่างไร

小米 Q5、MIX 5 与小米 18 系列传闻的概念手机图

Xiaomi Q5 น่าจะไม่ใช่ MIX 5: เบาะแสล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18

Xiaomi Q5 ใช่ MIX 5 ไหม? ข่าวหลุดล่าสุดชี้ไปที่ Xiaomi 18 มากกว่า

Metas KI-Altersprüfung: Neue Regeln für Jugendliche in EU, USA und Brasilien

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

Meta ใช้ AI ตรวจอายุ: Instagram และ Facebook จะเข้มกับบัญชีเด็กอย่างไร

การสนทนาการวิจัย

คุณ

คำถามวิจัย

Bandingkan Codex dengan Claude Code.

Studio Global AI24 แหล่งที่มา

อ้างถึงคำตอบ

Codex dan Claude Code sama-sama “agentic coding tool”, tetapi fokusnya sedikit berbeda: Codex terasa lebih kuat jika kamu sudah berada di ekosistem OpenAI/ChatGPT dan ingin opsi CLI, IDE, web, review, automations, serta integrasi MCP; Claude Code terasa sangat kuat untuk kerja terminal, memahami codebase besar, tracing dependency, dan workflow natural-language di repo yang kompleks. Pilihan praktis: pakai Codex jika timmu banyak memakai OpenAI; pakai Claude Code jika kamu mengutamakan pengalaman coding agent di terminal dan eksplorasi codebase.

Perbandingan singkat

AspekCodexClaude Code
PembuatOpenAIAnthropic
Bentuk utamaCLI, IDE extension, web/app, automations, review, worktrees menurut dokumentasi Codex [2]Agentic coding system untuk memahami dan mengerjakan codebase, termasuk mencari codebase dan menelusuri dependency [7]
Integrasi toolMendukung MCP; Codex CLI bisa dikonfigurasi dengan server MCP STDIO atau streaming HTTP [3]Claude juga punya ekosistem tool use dan Skills; Agent Skills memungkinkan folder instruksi, skrip, dan resource yang dimuat dinamis [5]
AutentikasiCodex CLI mendukung login via ChatGPT OAuth, device auth, atau API key [1]Umumnya terkait akun/API Anthropic/Claude, tetapi detail akses bergantung paket dan deployment; saya tidak punya cukup bukti dari hasil pencarian ini untuk membandingkan harga atau paket secara presisi.
Gaya kerjaCocok untuk menjalankan agent di repo lokal, review perubahan, dan apply edits dengan oversight manusia [4]Cocok untuk navigasi codebase asing, memahami arsitektur, tracing dependency, dan onboarding developer [7]
Kekuatan relatifLebih menarik bila kamu butuh permukaan kerja lengkap: CLI + IDE + web + automations [2]Lebih menarik bila kamu ingin agent terminal yang sangat kuat untuk reasoning atas codebase dan tugas multi-step [7]
Kelemahan relatifKualitas sangat bergantung model, setup repo, permission, dan instruksi; jangan merge tanpa review.Sama: tetap perlu review manusia, terutama untuk security, migration, dan refactor besar.

Pilih Codex jika

  • Kamu sudah memakai ChatGPT/OpenAI dan ingin integrasi yang dekat dengan akun ChatGPT atau API key [1].
  • Kamu butuh workflow lintas permukaan: CLI, IDE, web, review, automations, worktrees, dan local environments [2].
  • Kamu ingin memakai MCP untuk menyambungkan tool eksternal ke agent coding [3].

Pilih Claude Code jika

  • Kamu banyak bekerja di terminal dan ingin memberi instruksi natural-language langsung ke codebase.
  • Kamu sering masuk ke repo besar/asing dan butuh bantuan memahami arsitektur, mencari file relevan, serta tracing dependency [7].
  • Kamu menyukai pendekatan Claude untuk agent yang memuat konteks “just in time” lewat referensi seperti file path, query tersimpan, dan web link [12].

Rekomendasi praktis

  • Untuk solo developer: coba keduanya di repo yang sama dengan tugas nyata seperti “perbaiki bug + tambah test”, lalu bandingkan jumlah edit, kualitas test, dan kebutuhan koreksi manual.
  • Untuk tim: nilai berdasarkan keamanan repo, kontrol izin, auditability, integrasi CI, dan biaya kursi/API.
  • Untuk produksi: jangan percaya output mentah dari keduanya; wajib code review, test otomatis, dan pemeriksaan security.

แหล่งที่มา

  • [1] Command line options – Codex CLI - OpenAI Developersdevelopers.openai.com

    codex login Stable Authenticate Codex using ChatGPT OAuth, device auth, or an API key piped over stdin. codex logout Stable Remove stored authentication credentials. codex mcp Experimental Manage Model Context Protocol servers (list, add, remove, authentica...

  • [2] Agent Skills – Codex | OpenAI Developersdevelopers.openai.com

    Using Codex App Overview Features Settings Review Automations Worktrees Local Environments In-app browser Computer Use Commands Windows Troubleshooting IDE Extension Overview Features Settings IDE Commands Slash commands CLI Overview Features Command Line O...

  • [3] Codex CLI features - OpenAI Developersdevelopers.openai.com

    Model Context Protocol (MCP) Connect Codex to more tools by configuring Model Context Protocol servers. Add STDIO or streaming HTTP servers in /.codex/config.toml , or manage them with the codex mcp CLI commands—Codex launches them automatically when a sess...

  • [4] OpenAI for Developers in 2025developers.openai.com

    CLI The open-source Codex CLI (GitHub) brought agent-style coding directly into local environments, enabling developers to run Codex over real repositories, iteratively review changes, and apply edits to files with human oversight. This made long-horizon co...

  • [7] Introducing Codex - OpenAIopenai.com

    Introducing Codex OpenAI Skip to main content Log inTry ChatGPT(opens in a new window) Research Products Business Developers Company Foundation(opens in a new window) Introducing Codex OpenAI Table of contents How Codex works Building safe and trustworthy a...

  • [13] Claude Platform - Claude API Docsplatform.claude.com

    October 16, 2025 We've launched Agent Skills ( skills-2025-10-02 beta), a new way to extend Claude's capabilities. Skills are organized folders of instructions, scripts, and resources that Claude loads dynamically to perform specialized tasks. The initial r...

  • [14] Claude Code | Anthropic's agentic coding systemanthropic.com

    Navigating unfamiliar code Deep knowledge of systems and architecture that was previously held by a few engineers becomes accessible to the whole team with Claude Code. It searches codebases, traces dependencies, and helps new members get up to speed on pro...

  • [19] Effective context engineering for AI agents - Anthropicanthropic.com

    Rather than pre-processing all relevant data up front, agents built with the “just in time” approach maintain lightweight identifiers (file paths, stored queries, web links, etc.) and use these references to dynamically load data into context at runtime usi...