Codex

Der Coding-Agent von OpenAI wuchs innerhalb von fünf Monaten von rund 1 Million auf rund 8 Millionen aktive Nutzer, wurde in ChatGPT Desktop und ChatGPT Work integriert und steht als direkter Konkurrent zu «Claude Code» da. Der genauere Rekord liegt jedoch in dem, was das Modell umgibt.

Im Februar 2026 veröffentlichte «OpenAI» einen Bericht über eine interne Methode, die sie Harness Engineering nennen: Drei Ingenieure, später sieben, produzierten in fünf Monaten ein Beta-Produkt von rund einer Million Codezeilen, ohne eine einzige von Hand geschriebene Zeile. Codex-Agenten eröffneten, bewerteten und mergten rund 1.500 Pull Requests, im Schnitt 3,5 pro Ingenieur und Tag. Der erste Commit in einem leeren Repository stammte von Codex CLI, das mit «GPT-5» lief. In seiner Ankündigung zur Agentic AI Foundation schreibt «OpenAI» Codex CLI mehr als zwei Millionen gemergte öffentliche Pull Requests auf GitHub zu.

Vivek Trivedy von LangChain benennt die Kopplung: Agenten-Produkte wie «Claude Code» und Codex werden zusammen mit ihrem Harness nachtrainiert, weshalb eine Änderung an der Logik eines Tools die Leistung beeinträchtigen kann. Tony Seale ordnet beide demselben Muster zu, Modell plus Harness, und erwartet, dass die Orchestrierungs-Frameworks darum herum wegfallen werden.

Eric S. Raymond berichtet von Feature-Änderungen, Refactoring und Debugging über 63 Projekte in C, Go, Rust, Python und Shell und sagt, das alte Abdriften nahe der Kontextgrenze komme heute als rote Warnung, die Sitzung zu leeren. Bei Block stand Codex neben goose und «Claude Code» als eines von drei Tools mit inkompatiblen Schnittstellen und Kontextverwaltung, dem Problem, das Berd auffangen sollte.