OpenAI Codex 0.9.0 se mění. Plan Mode, GPT-5.2 a konec párového programování

OpenAI právě bez větších fanfár vypustila aktualizaci Codexu na verzi 0.9.0. Pokud jste čekali jen další drobné vylepšení našeptávače, budete překvapeni. Firma totiž s touto verzí de facto pohřbívá koncept “párového programování” (Pair Programming) tak, jak jsme ho znali, a sází vše na autonomní plánování.

Pod kapotou se navíc objevuje model GPT-5.2-codex, což je samo o sobě zpráva, která by si zasloužila vlastní titulek. Pojďme se podívat, co to znamená pro reálnou vývojářskou praxi a jestli jde o skutečný nástroj, nebo jen další vrstvu “AI vaty”.

Konec trojčlenky, nastupuje diktát dvou režimů

Doposud Codex operoval ve třech režimech: Pair Programming, Execute a Plan. V režimu Párového programování jste si s Codexem interaktivně povídali o tom, co a jak dělat a při tom vznikal kód. To je minulost. Nová verze tuto logiku zjednodušuje – nebo chcete-li ořezává – na pouhé dva módy: Code a Plan .

Code Mode: Toto je výchozí stav, který funguje podobně jako standardní agenti, na které jsme zvyklí. OpenAI se v dokumentaci upřímně přiznává, že tomuto režimu nevěnovali příliš pozornosti . Je to prostě “dělník”.
Plan Mode: Zde se odehrává veškerá inovace. Tento režim byl vysoce žádaný, dodáváný v konkurenčních nástrojích, jako je Claude Code (kde ale teď ustoupil do pozadí novému režimu Tasks) a funguje ve dvou fázích: nejdříve pochopení záměru (cíle, rozsah, omezení) a následně vypracování technické specifikace .

Zajímavé je, že výstupem z “Plan Mode” není jen text, ale “rozhodovací plán” (decision-complete implementation plan), který je dostatečně detailní na to, aby mohl být rovnou exekuován bez dalších doplňujících dotazů .

Evidence-first: Agent, který nejdřív čte, až pak se ptá

Jedním z největších nešvarů současných AI coding asistentů je “interview fatigue” – úmorné dotazování na věci, které jsou jasné z kontextu. Codex 0.9.0 zavádí princip “Evidence-first exploration”.

V praxi to znamená, že než vám agent položí jakoukoli otázku, musí provést minimálně dvě cílené rešerše ve vašem repozitáři . Ověřuje konfigurace, schémata a vstupní body. Cílem je eliminovat situace, kdy se AI ptá “kde je X?”, přičemž odpověď leží v souboru o složku vedle.

Pokud už se Codex musí zeptat, využívá k tomu nový nástroj request_user_input. Ten nezadává otevřené otázky, ale nabízí cílené možnosti s doporučenou volbou (recommended choice), což výrazně zrychluje rozhodování. Typicky se zastaví jen tehdy, pokud narazí na nejednoznačnost, která by materiálně změnila plán.

GPT-5.2 a fixní “Reasoning Effort”

Z technického hlediska je nejzásadnější informací nasazení modelu GPT-5.2-codex. Co je však poněkud znepokojující, je absence konfigurace. V aktuální beta verzi běží oba režimy (Plan i Code) na nastavení “High Reasoning Effort” a uživatel to nemůže změnit. Nebo jsem to alespoň nenašel ani v menu, ani dokumentaci.

V konfiguračních souborech (collaboration_mode_presets.rs) je vidět posun od ReasoningEffort::Medium k ReasoningEffort::High . OpenAI tímto říká: “Víme lépe než vy, kolik výpočetního výkonu je potřeba.” Pro rychlé skriptování to může být zbytečné plýtvání zdroji i časem, ale pro komplexní architekturu je to nutnost. Zdá se nicméně, že v průběhu času bude fungovat automatické routování na ten model, který je pro úlohu nejlepší a nejlevnější.

Praktická ukázka: Migrace ze Supabase na Convex

V poskytnutých logách je vidět reálný scénář migrace chatu z platformy Supabase na Convex. Convex je backend-as-a-service platforma zaměřená na reaktivní data, která se snaží nahradit tradiční databáze a backendy, psal jsem o ní dříve zde.

Codex v tomto případě nečekal na instrukce a sám spustil procesy na pozadí:

Analýza: Přečetl si accountRequestService.ts a zmapoval klíčová rozhodnutí pro migraci .

Hybridní strategie: Navrhl hybridní přístup pro stránkování chatu – reaktivní useQuery pro nové zprávy a klasický REST (přes convexHttpClient) pro historická data, aby vybalancoval výkon a složitost.

Rizika: Identifikoval rizika jako nesoulad v počtu nepřečtených zpráv nebo výkon vyhledávání (“naive scans”) a navrhl mitigace (server-side agregace, indexy) .

Autonomní akce: Sám spustil python skripty pro kontextovou analýzu (context7.py) bez explicitního promptování.

Výsledkem byl dotaz na uživatele s jasně definovaným rozsahem (Scope): “Full DM parity” vs. “Core messaging only”, přičemž první možnost byla označena jako doporučená .

Přicházejí konektory

Ale zatím nejsou implementovány, je o nich jen poznámka u vydání. Zdá se, že v budoucnu budete moci volat přes string konektory na jednotlivé služby a úkolovat je - například $vercel byste mohli zajistit konfiguraci vercelu atd. Jaké konektory budou k dispozici, se neví, detaily nejsou, ale je to hezký příslib. Každá aplikace bude aktivována prostřednictvím webové aplikace ChatGPT a umožní rozhraní Codex CLI komunikovat s konektory prostřednictvím účelově vytvořené brány MCP. Těším se!

Závěr: Méně kontroly, více výsledků?

Codex 0.9.0 působí jako dospělejší, ale také uzavřenější nástroj. Přechod na GPT-5.2 a vynucená vysoká míra “uvažování” naznačují, že se OpenAI snaží vyřešit problém spolehlivosti hrubou silou modelu a přísnějšími procesy (Plan Mode).

Pro vývojáře to znamená méně “mikromanagementu” AI, ale také méně možností, jak do procesu zasáhnout, pokud se model vydá špatným směrem. Zda je to krok správným směrem, ukáže až praxe při řešení netriviálních úloh, kde “doporučená volba” nemusí být vždy ta správná.