Dla zespołów deweloperskich

Pilotaż Codex: od prywatnych ustawień do wspólnej konfiguracji w repozytorium.

Pilotaż Codex dla zespołu, który już z nim pracuje: wspólne AGENTS.md, reguły w jednym repozytorium i pisemna decyzja go/no-go według uzgodnionych kryteriów.

Oferta: pilotaż dla jednego zespołu w jednym repozytorium, zakończony pisemną decyzją go/no-go według kryteriów spisanych przed startem. Czas i koszt ustalamy na piśmie, zanim zaczniemy.

Opisz swój przypadekZobacz, co zostaje w repozytorium

Twoje repozytorium po pilotażu

  • AGENTS.mdinstrukcje projektu
  • .codex/config.tomlustawienia projektu
  • .codex/rules/reguły poleceń
  • .codex/hooks.jsonkontrole przy zdarzeniach
  • .agents/skills/procedury zespołu
  • .codex/agents/subagenty
  • .github/workflows/bramka PR
Konfiguracja zostaje w repozytorium i zmienia się tylko przez PR.

Gdy każdy deweloper konfiguruje Codexa po swojemu

Twoi deweloperzy już pracują z Codexem, każdy na własnych ustawieniach. Przy pojedynczych eksperymentach to wystarcza. Gdy agent zmienia kod, za który odpowiada cały zespół, brak wspólnych zasad widać w przeglądach kodu i w pytaniach działu bezpieczeństwa.

Różne uprawnienia
Jeden deweloper pozwala agentowi uruchamiać polecenia bez pytania, inny zatwierdza każde z osobna. To samo zadanie przebiega u każdego inaczej.
Brak wspólnych zasad
Konwencje projektu, sposób testowania i obszary, których nie wolno ruszać, każdy opisuje agentowi sam albo wcale.
Nikt nie wie, co agent może uruchomić
Nie ma jednego miejsca, w którym widać, do jakich poleceń, plików i systemów agent ma dostęp w danym repozytorium.
Pytania o bezpieczeństwo bez odpowiedzi
Dział bezpieczeństwa pyta o dane, uprawnienia i kontrolę zmian, a nikt nie potrafi odpowiedzieć w imieniu całego zespołu.

Po co pilotaż, skoro jest dokumentacja?

OpenAI publikuje przewodnik wdrożenia dla administratorów i dokumentację konfiguracji. Opisują, co można ustawić i jak. W pilotażu robimy to w Twoim repozytorium, razem z Twoim zespołem, a kończymy pisemną decyzją, czy iść dalej.

Pilotaż

Od diagnozy do decyzji na piśmie

Pracujemy z jednym zespołem w jednym repozytorium. Przy każdym kroku widać, co robi Aurora AI, co wnosi Twój zespół i co sprawdzamy.

Zespół
Jeden zespół, który już używa Codexa
Repozytorium
Jedno repozytorium, wybrane razem z Tobą
Zakończenie
Pisemna decyzja go/no-go według kryteriów spisanych przed startem
Czas i koszt
Ustalone na piśmie przed startem

  1. Diagnoza

    Diagnoza i kryteria decyzji

    Sprawdzamy, jak Twoi deweloperzy używają dziś Codexa, wybieramy zespół i repozytorium do pilotażu i spisujemy kryteria decyzji.

    Aurora AI
    Rozmawia z deweloperami, przegląda ich obecne ustawienia i proponuje zespół, repozytorium oraz kryteria go/no-go.
    Twój zespół
    Lider wskazuje zespół, repozytorium i osobę, która na końcu podejmie decyzję. Deweloperzy pokazują, jak dziś pracują z agentem.
    Sprawdzamy
    Kryteria go/no-go są spisane, a osoba, która podejmie decyzję, zaakceptowała je przed startem.

  2. Konfiguracja

    Wspólna konfiguracja w repozytorium

    Zasady pracy, uprawnienia i narzędzia agenta trafiają do repozytorium: AGENTS.md, ustawienia projektu, reguły poleceń, hooki, skille, subagenty i konfiguracja MCP.

    Aurora AI
    Przygotowuje konfigurację na podstawie diagnozy i każdą zmianę zgłasza jako PR.
    Twój zespół
    Deweloperzy przeglądają każdy PR i decydują, co wchodzi do repozytorium. Każdy z nich oznacza projekt u siebie jako zaufany, bo dopiero wtedy Codex wczytuje ustawienia projektu.
    Sprawdzamy
    Konfiguracja leży w repozytorium, a każda jej zmiana przeszła przegląd zespołu w PR.

  3. Zadania

    Praca na zadaniach z backlogu

    Zespół pracuje z Codexem na prawdziwych zadaniach z bieżącego backlogu.

    Aurora AI
    Pracuje w parach z deweloperami i dostosowuje konfigurację tam, gdzie przeszkadza albo czegoś w niej brakuje.
    Twój zespół
    Zespół wybiera zadania z bieżącego backlogu i zgłasza, gdzie konfiguracja pomaga, a gdzie spowalnia pracę.
    Sprawdzamy
    Zmiany przygotowane z agentem przechodzą ten sam przegląd kodu co reszta pracy, a poprawki konfiguracji idą przez PR.

  4. Ład

    Ład i bezpieczeństwo

    Zasady z repozytorium uzupełniamy o politykę organizacji, bramkę w CI i odpowiedzi dla działu bezpieczeństwa.

    Aurora AI
    Przygotowuje wymagania administracyjne i reguły forbidden, ustawia bramkę PR dla zmian zrobionych z agentem i spisuje odpowiedzi na pytania działu bezpieczeństwa.
    Twój zespół
    Administratorzy wdrażają wymagania z konsoli administracyjnej, przez MDM (macOS) albo jako plik systemowy, a dział bezpieczeństwa zadaje pytania i ocenia odpowiedzi. Licencje zostają w Twoim własnym planie OpenAI.
    Sprawdzamy
    Zabronione polecenie zostaje zablokowane, zmiana bez przeglądu nie trafia do głównej gałęzi, a dział bezpieczeństwa ma odpowiedzi na piśmie.

  5. Decyzja

    Decyzja i przekazanie

    Pilotaż kończy się memo, które ocenia wynik względem kryteriów spisanych na początku.

    Aurora AI
    Pisze memo z rekomendacją go albo no-go i przekazuje dokumentację konfiguracji.
    Twój zespół
    Osoba odpowiedzialna podejmuje decyzję, a zespół przejmuje konfigurację i utrzymuje ją dalej jak kod.
    Sprawdzamy
    Decyzja jest zapisana i uzasadniona kryteriami. Konfiguracja zostaje w repozytorium niezależnie od wyniku.

Co zostaje w Twoim repozytorium

Konfiguracja powstaje w Twoim repozytorium i przechodzi przegląd Twojego zespołu. Zostaje u Ciebie także po decyzji no-go.

  • AGENTS.md

    Wspólne instrukcje projektu

    Zasady pracy w repozytorium, które Codex wczytuje przy każdym uruchomieniu. Plik bliżej katalogu roboczego ma pierwszeństwo, więc część repozytorium może mieć własne zasady.

  • .codex/config.toml

    Ustawienia projektu

    Wspólne ustawienia domyślne: izolacja (sandbox), zatwierdzanie poleceń i serwery MCP. Codex wczytuje je tylko w projekcie oznaczonym jako zaufany.

  • .codex/rules/

    Reguły poleceń

    Reguły dla poleceń agenta: allow uruchamia polecenie bez pytania i poza sandboxem, prompt wymaga zgody, forbidden blokuje. Gdy pasuje kilka reguł, obowiązuje najbardziej restrykcyjna. Dlatego reguły allow trzymamy wąskie.

  • .codex/hooks.json

    Hooki

    Kontrole, które uruchamiają się przy określonych zdarzeniach i mogą zablokować wywołanie narzędzia przez agenta. Hooki projektu działają tylko w zaufanym projekcie i po zatwierdzeniu każdego hooka (ponownie po każdej zmianie).

  • .agents/skills/

    Skille zespołu

    Opisane procedury zespołu. Każda ma własny plik SKILL.md z nazwą i opisem, a Codex szuka ich w repozytorium.

  • .codex/agents/

    Subagenty

    Każdy subagent ma własny plik z nazwą, opisem i instrukcjami. Nie może nadpisać ustawień izolacji, zatwierdzania poleceń ani MCP.

  • requirements.toml

    Wymagania administracyjne

    Polityka organizacji, której deweloper nie zmieni u siebie. Administratorzy wdrażają ją z konsoli administracyjnej, przez MDM (macOS) albo jako plik systemowy, na przykład z listą dozwolonych serwerów MCP i regułami poleceń.

  • .github/workflows/

    Bramka PR w CI

    Kontrola w CI, która nie wpuszcza zmiany przygotowanej przez agenta do głównej gałęzi bez testów i przeglądu człowieka.

  • memo go/no-go

    Memo decyzyjne

    Pisemna ocena pilotażu względem kryteriów ustalonych przed startem, z rekomendacją go albo no‑go.

  • zespół

    Przeszkolony zespół

    Deweloperzy, którzy znają konfigurację, zmieniają ją przez PR i potrafią ją utrzymać samodzielnie.

Wymagania administracyjne wdrażają Twoi administratorzy dla całej organizacji, poza repozytorium. Memo trafia do osoby, która podejmuje decyzję, a umiejętności zostają w zespole.

Na własnym przykładzie

Codex pracuje też w naszym repozytorium

Repozytorium strony, którą czytasz, rozwijamy także z Codexem. Claude Code i Codex czytają u nas skille i definicje agentów z jednego źródła.

  • Skille i definicje agentów zapisujemy raz, w jednym źródle w repozytorium.
  • Skrypty odtwarzają je tam, skąd czyta je Codex: skille w .agents/skills/, a definicje agentów w .codex/agents/.
  • Dzięki temu oba narzędzia pracują według tych samych zasad, a poprawka w źródle trafia do obu.

Wdrożenie Codexa u klienta zostało już dostarczone, a nazwy firmy, jak przy każdej realizacji, nie podajemy.

scripts/codex/sync_agents.py (fragment docstringu)

The subagent roster is defined once, in `.claude/agents/<name>.md` (YAML
frontmatter + a Markdown body). Codex CLI wants the same roster as TOML in
`.codex/agents/<name>.toml`, so the mirror is a format conversion rather than
the straight copy its sibling `sync_skills.py` does […]

Fragment skryptu, który przenosi definicje agentów do Codexa

Definicje agentów piszemy w Markdownie, a Codex czyta je w formacie TOML. Kopia poprawiana ręcznie z czasem się rozjeżdża, a mimo to dalej wydaje agentowi polecenia, z których projekt już się wycofał. Dlatego konwersję robi skrypt, a nie człowiek.

Co dalej po decyzji

Pilotaż sam nie przechodzi w dalsze wdrożenie. O następnym kroku decydujesz Ty, na podstawie memo.

Decyzja go

Następny krok to wdrożenie w kolejnych zespołach. Jego zakres, czas i koszt ustalamy osobno, na podstawie wniosków z pilotażu.

Decyzja no-go

Konfiguracja w repozytorium i memo zostają u Ciebie. Wiesz, dlaczego teraz nie warto iść dalej.

Kiedy pilotaż Codex ma sens

Pilotaż pomaga, gdy

  • Twoi deweloperzy już używają Codexa, każdy na własnych ustawieniach.
  • Chcesz mieć wspólne zasady, zanim agent trafi do kolejnych zespołów i repozytoriów.
  • Ktoś po Twojej stronie może podjąć decyzję go/no-go i za nią odpowiadać.
  • Dział bezpieczeństwa pyta, co agent może robić w Twoim kodzie, i potrzebuje odpowiedzi na piśmie.

Pilotaż nie jest dobrym wyborem, gdy

  • Dopiero wybierasz narzędzie. Wtedy zacznij od rozmowy o tym, jak pracuje Twój zespół, albo od naszego porównania Claude Code i Codexa.
  • Nikt po Twojej stronie nie może wziąć odpowiedzialności za decyzję.
  • Oczekujesz, że dostarczymy licencje. Nie sprzedajemy ich: kupujesz je bezpośrednio od OpenAI.
  • Chcesz, żeby zmiany przygotowane przez agenta trafiały do kodu bez przeglądu.

Najczęstsze pytania

Czy Aurora AI jest partnerem OpenAI?

Nie. Aurora AI jest niezależną firmą doradczą. Nie sprzedajemy licencji i nie pośredniczymy w rozliczeniach. Licencje kupujesz bezpośrednio od OpenAI, w planie ChatGPT Business lub Enterprise albo przez API, a każdy deweloper loguje się własnym kontem.

Czy nasz kod posłuży do trenowania modeli?

Według dokumentacji OpenAI (stan na październik 2026) dane z planów ChatGPT Business, Enterprise i Edu oraz z platformy API, czyli to, co wysyłasz, i to, co dostajesz w odpowiedzi, domyślnie nie służą do trenowania modeli. Strona pomocy OpenAI dla planu Business potwierdza, że dotyczy to także obszaru roboczego, w którym zespół korzysta z Codexa. W pilotażu zapisujemy, od jakiego planu i jakich ustawień to zależy, i potwierdzamy to z Twoim działem bezpieczeństwa.

Ile trwa pilotaż i ile kosztuje?

To zależy od zespołu, repozytorium i kryteriów decyzji, dlatego nie podajemy cen na stronie. Czas i koszt ustalamy na piśmie przed startem, po pierwszej rozmowie.

Codex często się zmienia. Co wtedy z konfiguracją?

Konfiguracja leży w Twoim repozytorium i zmienia się przez PR, jak każdy inny kod. Gdy OpenAI zmienia sposób działania narzędzia, na przykład wycofuje jedno z ustawień zatwierdzania poleceń, zespół poprawia .codex/config.toml albo AGENTS.md w zwykłym PR. W pilotażu ćwiczy dokładnie ten tryb pracy.

Co, jeśli decyzja brzmi no-go?

Konfiguracja i memo zostają u Ciebie. Memo pokazuje, których kryteriów nie spełniono, więc wiesz, co musiałoby się zmienić, żeby wrócić do tematu.

Czy możecie przeprowadzić wdrożenie Codex w całej firmie?

To możliwy następny krok po decyzji go. Taki etap planujemy i wyceniamy osobno, gdy poznamy wnioski z pilotażu.

Więcej w bazie wiedzy

Artykuły i przewodniki, które rozwijają tematy pilotażu. Jeśli dopiero wybierasz narzędzie, zacznij od porównania agentów do kodowania.

Opisz, jak Twój zespół używa dziś Codexa

Napisz, z jakich ustawień korzystają dziś deweloperzy, w którym repozytorium chcesz zacząć i kto podejmie decyzję go/no-go. Odpowiemy e-mailem i zaproponujemy rozmowę o pilotażu.

Opisz swój przypadek

Strona kontaktu prowadzi do e-maila. Nie potrzebujesz gotowej specyfikacji.

Aurora AI jest niezależną firmą doradczą. Nie jesteśmy partnerem OpenAI, nie sprzedajemy licencji i nie pośredniczymy w rozliczeniach. Codex to produkt OpenAI.