Original en anglais: https://argusic.com/subject/codex-with-chatgpt
codex-with-chatgpt
ChatGPT pense. Codex fonctionne. Utilisez ChatGPT comme cerveau de planification tout en conservant le Codex harness.
Fonctionnesource : GitHubTypeScriptMITcommit a9f91cd98df1
TypeScript, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agents, chatgpt, codex, mcp, model context protocol et oauth.
codex-with-chatgpt fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 4,5 minutes et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
The project installs, builds, and passes all 164 tests; the bridge server starts on localhost port 48765 and responds to health checks with status ok.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 73,3 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
- Temps d'installation
- 5 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 5 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- pnpm install exited 0, pnpm build (tsc) exited 0, vitest run: 15 files passed, 164 tests passed, c2c start launched bridge on 127.0.0.1:48765, curl http://127.0.0.1:48765/health returned 200 with {"service":"c2c-bridge","version":"0.1.1","workspaceId":"ddc5e473a09b","status":"ok"}
- Tokens de modèle utilisés
- 67 744
- Commit exact testé
- a9f91cd98df1
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 3, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
exec /bin/sh -lc 'export N_PREFIX="$HOME/.n"; export PATH="$N_PREFIX/bin:/home/runner/.local/bin:$PATH";… succeeded in 89ms: ✓ Bridge 已停止 exec /bin/sh -lc date in /work/repo succeeded in 0ms: Thu Sep 24 10:26:37 UTC 2026 All verified. Let me compile the final result. tokens used 67,744 All verified. Let me compile the final result.
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
- Installé en 4,5 minutes, plus vite que la médiane des 110 projets comparables mesurés par Argusic.
- Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 3 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, codex-with-chatgpt a été le 42e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
Pour quoi c'est un choix raisonnable
- L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
- Une évaluation rapide : il fonctionnait 4,5 minutes après le clone.
- Suivre son propre README : la procédure documentée a fonctionné sans rien à corriger.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 3/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 2/3 | N'a pas fonctionné | 20,00 | 0,00 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne | 100,00 | 0,01 |
Sujets (depuis GitHub)
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/codex-with-chatgpt)Questions
- codex-with-chatgpt fonctionne-t-il ?
- Oui. codex-with-chatgpt fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 5 minutes, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé codex-with-chatgpt ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit a9f91cd98df1. 3 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de codex-with-chatgpt ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,03 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer codex-with-chatgpt ?
- 4,5 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- codex-with-chatgpt a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de codex-with-chatgpt ?
- Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
- Comment codex-with-chatgpt se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 111 projets ai-agents qu'Argusic a installés et chronométrés, codex-with-chatgpt a été le 42e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 83 sur 111 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour codex-with-chatgpt ?
- Les 3 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.