概要
https://qiita.com/youtoy/items/e5c8732340a483633257
詳細内容
## 今さらながら OpenAI の「Codex IDE extension」を VS Code で少し試してみる（公式情報なども見つつ）
https://qiita.com/youtoy/items/e5c8732340a483633257
著者はOpenAIのCodex IDE拡張機能をVS Codeで試し、画像からのHTML/CSS生成を成功させ、その実用的な可能性を評価しました。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 71/100 | **Annex Potential**: 70/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[AIコーディング, VS Code拡張機能, Codex IDE, コード生成, 開発ワークフロー]]
この記事では、OpenAIのCodex IDE拡張機能をVS Codeで実際に試した経験が共有されています。著者はまず、指定されたURLのWebページと同じ見た目を生成させようとしましたが、拡張機能が直接URLのHTMLを読み込む挙動を認識し、アプローチを変更。最終的に、キャプチャ画像からHTMLとCSSを生成させるタスクに切り替えました。その結果、元画像とほぼ同様のレイアウトとデザインを持つWebページが問題なく生成され、Codexの視覚情報からのコード生成能力が実証されました。
この試行は、Webアプリケーションエンジニアにとって重要な示唆を与えます。CodexがIDEに直接統合されることで、開発者はコンテキストスイッチの負担なく、AIによるコード生成や編集をシームレスに行えるようになります。特に、画面キャプチャという視覚的な指示から直接UIコードを生成できる能力は、デザインからのプロトタイピングや既存UIの再現において、開発初期段階の工数を大幅に削減する可能性を秘めています。
さらに著者は、IDE統合型AIの将来的な活用法として、複数ファイルの同時編集、コマンド実行を伴うテストとエラー修正のループ、クラウド連携による大規模処理のローカル適用、そしてGitHubとの統合によるコードレビューの自動化といった具体的な展望を挙げています。これらは、AIが単なるコード補完ツールを超え、開発ワークフロー全体を理解し、自律的にタスクを遂行・最適化する「エージェント」へと進化する可能性を示唆しています。エンジニアは、より抽象度の高い問題解決に集中できるようになり、開発の効率性と品質を飛躍的に向上させる新たな道筋が見えてきます。