OpenAI Codex

図：OpenAI Codexの起動画面

かつてClaude Codeを絶賛していた菅野完が，Codexに乗り換えるというので，さっそく追随してみた。AIによるプログラム開発支援モードである。

まずは，brew install codex でインストールしたところ，既にnpmで入っていたものとぶつかってしまう（どこかで見た風景）。仕方がないので，アンインストールしてから，brew install --cask codex でOK。ターミナルで，codexとすると，図の実行画面になる。

macOSにはWebインターフェースのcodexアプリ版もあるのだけれど，ChatGPTには，CLI版を使うようにアドバイスされた。Claude CodeとCodexの違いも聞いたのだが，Claude Codeは親切な対話型でコードのレベルも高くコンテキストウィンドウも大きい。しかし，トークンが嵩みコストが高すぎるのがネックだ。Codexは自動型でどんどん進んでいくが（ちょっと速すぎてこわかった），トークンコストは低いし，OpenAI Plusで無料で利用できる部分もある。

実行例として，日本語Wikipediaからテンプレートとモジュールと抽出するコードで試した。

Codex CLIのコマンドラインでの結果をClaudeでまとめてもらったものが，以下である。

Ａ（Claude）：

OpenAI Codex（GPT-5.5搭載）を使用して、日本語版Wikipediaからテンプレート使用状況を抽出するCLIツールを作成した過程をまとめました。

１．開発環境の準備と要件定義

まずはプロジェクト用のディレクトリを作成し、仮想環境を有効化してCodexを起動します。

```bash

source ~/myenv/bin/activate

pwd

# /Users/koshi/jawiki-template-test

codex

```

依頼内容：

・Wikipedia APIからwikitextを取得し、テンプレート名と出現回数をCSV出力するPythonツール。

・ `extract_templates.py`, `articles.txt`, `requirements.txt`, `README.md` の4ファイルを作成。

２．実装フェーズ（一括生成）

Codexがリポジトリ内を確認し、既存ファイルがないことを把握した上で、一気に4つのファイルを生成しました。

> **Codexの判断:**

> 「フォルダ内には既存ファイルがないようです。API取得、簡易テンプレート抽出、CSV出力、READMEの最小構成で実装します。」

メインロジックである `extract_templates.py` では、MediaWiki APIへのリクエスト処理が実装されました。

```python

# APIリクエスト部分の引用

params = {

    "action": "query",

    "format": "json",

    "prop": "revisions",

    "titles": title,

    "rvprop": "content",

    "rvslots": "main",

    "redirects": "1",

}

```

３．ユニットテストと動作検証

ファイル生成後、Codexは自律的に「コードが動くか」のチェックを開始します。

・構文チェック： `python -m py_compile` でエラーがないか確認。

・ロジック検証： ネットワークを使わずに、正規表現によるテンプレート抽出が正しく機能するかテスト。

```bash

# 抽出ロジックのテスト実行

python -c "from extract_templates import extract_template_names; \

print(extract_template_names('{{Infobox|x={{small|a}}}} text {{テンプレート:出典の明記}}'))"

# 出力結果: ['Infobox', 'small', '出典の明記']

```

４．ネットワーク接続テスト（実機確認）

最後に、実際にWikipediaのサーバーへ接続して記事（「日本」「東京」）のデータを取得できるかテストします。一度ネットワークエラーが出たものの、権限を承認して再実行。

```bash

python extract_templates.py --input articles.txt --output template_usage.csv

# Fetching: 日本

# Fetching: 東京

# Wrote template_usage.csv

```

５．仕上げ（クリーンアップ）

動作確認のために生成された一時ファイル（`template_usage.csv` や `__pycache__`）を、Codexが「依頼外のファイルである」と判断して自動的に削除しました。

> **Codexの配慮:**

> 「動作確認で CSV が生成されましたが、依頼された作成対象は4ファイルなので、成果物サンプルは残さず削除しておきます。」

まとめ

最新のGPT-5.5モデルを搭載したCodexは、単にコードを書くだけでなく、「環境確認 → 実装 → テスト → 修正 → 掃除」という一連のエンジニアリング工程を自律的に完遂しました。

最終的に、指定通りの4ファイルが揃ったクリーンな状態で作業完了となりました。