OpenAI Codex - по ощущениям похоже на Deep Research в своих проектах Подключаешь к Github, даешь доступ к проекту и запускаешь задачи. И оно что-то там крутит и копошится, примерно как o1 pro / Deep Research. Только вместо поиска в сети оно работает с кодом в контейнере - запускает утилиты и пытается прогонять тесты (если они есть). Цепочку рассуждений можно проверить. По результатам - создает Pull Request с изменениями, который можно просмотреть и отправить обратно в Github. Потенциально выглядит весьма интересно. Deep Research и планировщику OpenAI я доверяю. А тут прямо можно поставить в очередь ряд задач и переключиться на другие дела. А как это в сравнении с Cursor.sh? Как говорят люди, это аналогично по качеству Cursor + Gemini 2.5-pro. Но возможность удобно и легко запускать параллельные задачи - это что-то новое (перевод цитаты с HN): По ощущениям, это словно младший инженер на стероидах: достаточно указать файл или функцию и описать необходимое изменение, после чего модель подготовит основную структуру пул-реквеста. Всё равно приходится делать много работы, чтобы довести результат до продакшн-уровня, однако теперь у вас как будто в распоряжении бесконечное число младших разработчиков, каждый из которых занимается своей задачей. Ваш, @llm_under_hood 🤗