Codexを、チャットの延長ではなく開発環境として使う
CLIの入口からAgent Loop、コンテキスト、Tool実行、AGENTS.md、モデル選択までを一つの流れで整理します。
このガイドの目的
モデル任せにせず、権限・ルール・検証を含む開発ワークフローとしてCodexを設計できる状態を目指します。
- 公開記事
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LEARNING TRACK
エージェントの仕組みを知る
チャット型AIとの違いから、コンテキストとAgent Loopの責務まで順に理解します。
- 生成AICodex CLIとは？チャット型AIとの違いを初心者向けに解説Codex CLIは、質問に答えるだけでなく、リポジトリ内のファイルを読み、コードを変更し、テストやコマンドまで実行できるAIコーディングエージェントです。一般的なチャット型AIとの違いを初心者向けに解説します。
- AIエージェントAIコーディングエージェントは内部で何をしているのか｜モデル・コンテキスト・ツール実行の仕組みAIコーディングエージェントは、モデルが一度に完成コードを生成する仕組みではありません。モデル、コンテキスト、ツール、実行環境、安全機構が連携し、判断・実行・観察を繰り返すシステムです。本記事では、ユーザー登録APIへ重複チェックを追加する例を通して、その内部構造、失敗する理由、安全な使い方を解説します。
- AIエージェントCodexのAgent Loopを理解する：モデル推論とツール実行を分けるハーネスの設計Codex CLIが調査、編集、テスト、再修正を繰り返せる仕組みを、モデル・ハーネス・ツール・環境の責務に分解して解説します。ツール呼び出しを境界に、実行結果の再入力、権限、MCP、終了条件、コンテキスト管理まで追います。
LEARNING TRACK
プロジェクトのルールを与える
AGENTS.mdとモデル選択を、再現可能な開発プロセスの一部として扱います。
- AIエージェントAGENTS.mdとは？Codex CLIにプロジェクトルールを教える方法【初心者向け】Codex CLIに毎回同じ指示を入力する手間を減らす`AGENTS.md`の入門ガイドです。READMEや通常のプロンプトとの違い、配置場所、最小テンプレート、`/init`での作成方法、読み込み確認、初心者が避けたい失敗まで解説します。
- AIエージェントCodexでGPT-5.6を使う方法｜Sol・Terra・Lunaの違いとおすすめの選び方Codex CLIをGPT-5.6対応版へ更新し、Sol・Terra・Lunaを切り替える方法を解説します。モデルと推論レベルを分けて考え、品質、速度、使用量、人間の手戻りを同一条件で比較する方法と、タスク別の実務的な選定基準を示します。