Codex 사용법: 앱 설치부터 워크트리·자동화·커밋까지

독립적인 코딩 작업 두 개를 함께 관리해야 할 때 Codex 앱의 장점이 드러납니다. 데스크톱 Codex 사용법의 핵심은 작업마다 워크트리를 하나씩 배정하고, 결과를 각각 검토한 뒤 별도로 커밋하는 것입니다. 이미 ChatGPT 요금제를 이용 중인 개발자라면 병렬로 진행되는 작업을 한눈에 파악할 수 있다는 점이 매력적입니다. 터미널 중심의 작업이나 특정 코드 수정에 집중할 때는 CLI와 IDE 확장 프로그램도 여전히 유용합니다.

Codex 앱은 어떤 작업에 유용할까요?

OpenAI Codex의 데스크톱 앱은 저장소에서 여러 작업을 지휘하면서 각 작업이 무엇을 바꿨는지 살펴봐야 할 때 특히 유용합니다. 스레드는 작업에 관한 대화를 담는 단위로, 현재 문서에서는 **채팅(chat)**이라고 부릅니다. **워크트리(worktree)**는 해당 작업에 Git 저장소의 별도 체크아웃을 제공합니다. 따라서 그곳에서 파일을 수정해도 현재 사용 중인 체크아웃의 파일에는 반영되지 않습니다. 데스크톱 인터페이스에서는 이런 대화와 작업 결과를 함께 살펴볼 수 있습니다. OpenAI 앱 문서, 워크트리 문서.

2026년 10월 18일 OpenAI 공식 문서 확인 기준: Codex 앱, 기능 소개, 빠른 시작 URL은 현재 ChatGPT 데스크톱 앱 문서로 연결됩니다. 지금은 이 앱을 설치한 뒤 ChatGPT 드롭다운에서 **Codex**를 선택해 소프트웨어 개발 작업을 시작합니다. 다운로드할 앱의 이름은 바뀌었지만, Codex는 여전히 공식 문서에 명시된 선택 항목입니다. 공식 빠른 시작 가이드.

하나의 프로젝트 자료실에 여러 작업대가 연결되어 있다고 생각하면 이해하기 쉽습니다. 각 작업대에는 서로 다른 미완성 작업을 올려둘 수 있습니다. 다만 완성된 변경 중 무엇을 함께 반영할지는 여전히 사람이 결정해야 합니다. 창업자가 한 채팅에는 유효성 검사 수정을 맡기고 다른 채팅에는 설치 문서 수정을 맡기는 상황이 좋은 예입니다. 앱은 두 작업의 진행 상황을 파악하기 쉽게 해주지만, 최종 제품의 동작에 대한 책임은 창업자에게 있습니다.

앱·터미널·IDE, 어디서 작업하는 것이 좋을까요?

여러 작업을 조율하는 것이 과제라면 앱을 선택합니다. 이미 터미널이나 에디터에 집중하고 있다면 그 환경을 그대로 사용하면 됩니다. 모두 Codex를 사용하는 인터페이스지만, 작업 방식에 따라 장점이 다릅니다.

위 기능 설명은 CLI, IDE, 빠른 시작, 예약 작업 문서에 근거합니다. 어떤 작업에 적합한지는 작업을 어디서 관리할 것인가를 기준으로 내린 편집적 판단입니다.

셸 명령 실행, 테스트 결과 확인, diff 검토를 반복하는 개발자라면 CLI를 기본으로 삼는 것이 여전히 합리적입니다. CLI는 저장소를 살펴보고 수정하며 로컬 툴을 실행할 수 있고, 반복 실행할 스크립트에서 codex exec를 사용할 수도 있습니다. 평소 작업 방식이 이렇다면 OpenAI Codex CLI 설정 가이드부터 읽어보면 됩니다.

Codex 앱과 VSCode 확장 프로그램은 어떻게 다를까요?

관련 코드를 이미 Visual Studio Code에서 열어둔 상태라면 IDE 확장 프로그램으로 시작하는 편이 쉽습니다. 열려 있는 파일과 선택 영역을 활용하고, 소스 옆에서 변경 사항을 확인하며, 더 큰 작업은 클라우드에 맡길 수 있습니다. 한 파일 옆에 머무는 것보다 독립적인 작업 사이를 오가는 일이 더 중요해질 때 데스크톱 앱을 사용하면 됩니다. 앱의 Open(열기) 기능으로 에디터에서 워크트리를 살펴볼 수도 있습니다. IDE 작업 방식, 워크트리 조작 안내.

ChatGPT 안의 Codex는 어떤 역할을 할까요?

현재 데스크톱 앱에서는 같은 인터페이스 안에서 ChatGPT와 Codex를 선택할 수 있습니다. 코드베이스의 맥락과 개발자 툴이 필요한 작업에는 Codex를 선택합니다. 클라우드 사용 여부는 별도로 결정합니다. 빠른 시작 가이드에는 웹, 데스크톱, 모바일에서 재사용할 수 있는 Codex Cloud 환경이 설명되어 있습니다. 앱으로 작업을 관리한다고 해서 로컬 워크트리가 클라우드에서 호스팅되는 것은 아닙니다. 현재 설정 방법과 클라우드 작업 방식.

Codex 다운로드와 로그인 방법

OpenAI 문서에서 사용하는 운영체제에 맞는 다운로드를 선택합니다. 현재 앱 문서는 macOS, Windows, Linux를 다루며, Linux는 프리뷰로 명시되어 있습니다. 공식 다운로드 및 설정 안내.

Mac에서 Codex 앱 설치하기

공식 앱 페이지의 Mac 다운로드에는 **macOS (Apple Silicon)**이라고 표시되어 있습니다. 다운로드한 앱을 설치하고 실행한 뒤 로그인 절차를 따르면 됩니다. 모든 Mac 아키텍처가 지원된다고 가정하지 말고, 해당 페이지의 요구 사항을 자신의 기기와 대조해야 합니다. Mac 다운로드.

Windows에서 설치하기

OpenAI는 Windows용 네이티브 앱을 제공합니다. PowerShell과 Windows 샌드박스에서 에이전트를 실행하거나, Windows 안에서 Linux 환경을 제공하는 Windows Subsystem for Linux를 사용할 수 있습니다. 저장소에 필요한 의존성과 툴이 이미 정상적으로 작동하는 환경을 선택합니다. 같은 폴더를 다른 셸에서 열었다는 사실만으로 빌드 성공이 보장되지는 않습니다. Windows 설치 및 설정 안내.

Linux에서 Codex 앱 설치하기

Linux에도 이제 공식 데스크톱 프리뷰가 있습니다. 가이드는 Ubuntu, Debian, Fedora, Arch Linux를 다루며, x64와 ARM64 프로세서용 패키지를 제공합니다. 네이티브 Wayland 지원은 실험 단계입니다. 설치 전 Linux 데스크톱 가이드에서 지원하는 배포판 버전과 패키지 설치 방법을 확인해야 합니다. 앱이 제공된다고 해서 모든 데스크톱 구성의 지원 수준이 같은 것은 아닙니다.

ChatGPT 계정 또는 API 키로 로그인하기

기존 ChatGPT 요금제의 사용량을 활용하려면 **Continue to sign in(로그인 계속)**을 선택하고 브라우저에서 로그인을 완료합니다. API로 이용하려면 **Sign in another way(다른 방법으로 로그인)**를 선택해 키를 입력한 뒤 **Continue(계속)**를 누릅니다. 두 방법 모두 데스크톱 앱에서 로컬 Codex 작업을 지원합니다. 인증 안내.

Codex는 ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu에 포함됩니다. Free와 Go에서는 출시 적용 여부에 따라 데스크톱 이용이 제한적으로 제공됩니다. 요금제별 자세한 내용은 OpenAI의 현재 제공 기준과 Codex 요금 가이드에서 확인할 수 있습니다.

API 키를 쓰면 과금 방식과 이용 가능한 기능이 모두 달라집니다. 사용량은 ChatGPT 요금제에 포함된 한도에서 차감되는 대신 OpenAI Platform 계정으로 청구됩니다. Codex 클라우드에는 ChatGPT 로그인이 필요하며, API 키로 이용할 때는 GitHub 코드 리뷰와 Slack 연동 같은 클라우드 기능이 제외됩니다. OpenAI가 선별한 일부 플러그인은 API 키로도 작동하지만, 지원되지 않는 연결 절차가 필요한 플러그인은 작동하지 않을 수 있습니다. API 키로 구독의 모든 기능을 그대로 사용할 수 있다고 생각해서는 안 됩니다. 인증 방식에 따른 기능 차이.

일상적인 개발에서 중요한 기능

핵심 기능은 하나의 흐름으로 이어집니다. 작업을 정리하고, 파일을 분리하고, 실행 환경을 준비한 다음, 결과를 검토해 승인한 변경을 저장합니다. 현재 문서에서 찾아볼 기능은 다음과 같습니다.

프로젝트와 채팅

**Projects and chats(프로젝트와 채팅)**는 작업을 정리하는 기본 단위입니다. 목표로 하는 결과가 다르면 채팅도 따로 만들고, 관련 작업은 해당 프로젝트에 모아둡니다. 로컬 폴더는 Codex가 작업할 파일을 제공하지만, 새 채팅을 만들었다고 해서 별도 체크아웃이 생기는 것은 아닙니다. 파일 수정을 서로 분리하려면 Worktree를 직접 선택해야 합니다. 기능 개요, 빠른 시작 가이드.

내부 애플리케이션을 관리하는 기술 운영 담당자라면 “CSV 가져오기 오류 수정”과 “배포 절차 문서화”를 각각의 목표로 잡을 수 있습니다. 반면 “전부 개선하기”는 언제 끝난 것으로 볼지 명확하지 않아 검토하기도 어렵습니다.

Git 워크트리

Git 워크트리는 저장소의 Git 이력을 공유하면서 파일 체크아웃은 분리합니다. 따라서 Codex가 백그라운드에서 작업해도 사용자가 현재 작업 중인 체크아웃의 파일은 바뀌지 않습니다. 워크트리를 사용하려면 Git 저장소가 필요합니다. 워크트리 동작 원리.

실질적인 이점은 현재 체크아웃을 떠나지 않고도 제안된 수정 사항을 살펴볼 수 있다는 것입니다. 한계도 분명합니다. 디렉터리가 나뉘어 있다고 해서 최종 변경 사항끼리 호환된다는 뜻은 아닙니다. 각각은 타당한 수정이라도 동일한 애플리케이션 동작을 서로 다르게 바꿀 수 있습니다.

로컬 환경과 통합 터미널

**Local environments(로컬 환경)**에서는 프로젝트의 설정 스크립트와 재사용할 작업을 정의합니다. 설정 스크립트로 워크트리를 만들 때 의존성을 준비할 수 있습니다. **Integrated terminal(통합 터미널)**에서는 해당 체크아웃 안에서 프로젝트 검증 명령과 Git 작업을 실행할 수 있습니다. 이 기능들을 이용하면 소스 파일이 모인 디렉터리를 실제로 검증 가능한 개발 환경으로 만들 수 있습니다. 로컬 환경 및 내장 Git 툴.

평소 체크아웃에서는 되는 작업이 워크트리에서 실패한다면 먼저 환경 설정을 확인합니다. 의존성이나 Git이 무시하는 로컬 파일이 빠져 있을 수 있습니다. OpenAI 문서에서는 무시된 설정 파일 중 필요한 것을 로컬 관리형 워크트리로 복사하는 방법으로 .worktreeinclude를 안내합니다. 작업에 필요한 파일만 포함해야 합니다. 워크트리 설정 안내.

코드 리뷰와 내장 Git 툴

**Code review(코드 리뷰)**에서는 diff 확인, 줄별 피드백, 검토 범위 선택이 가능합니다. 내장 Git 툴로 변경 사항을 스테이징하거나 되돌리고, 커밋하고, 브랜치를 푸시하고, 풀 리퀘스트를 만들 수 있습니다. diff는 무엇이 바뀌었는지 줄 단위로 보여주는 기록이며, 스테이징은 다음 커밋에 넣을 변경을 고르는 과정입니다. 리뷰 기능 안내, Git 기능 안내.

리뷰 창에는 사용자가 직접 수정한 내용까지 포함해 해당 체크아웃의 Git 상태가 표시됩니다. **Last turn(마지막 턴)**을 선택하면 가장 최근 어시스턴트 턴으로 표시 범위를 좁힐 수 있습니다. 이 화면으로 에이전트가 바꾼 내용을 파악한 다음, 커밋 전에는 스테이징된 변경 전체를 검토합니다. 그렇지 않으면 수정 작업과 무관한 변경까지 함께 커밋될 수 있습니다.

예약 작업

자동화 기능은 현재 문서에서 **Scheduled tasks(예약 작업)**라고 부르며, 관리 화면의 이름은 Scheduled입니다. 독립 실행형 작업은 실행할 때마다 새 채팅을 시작하고, 채팅 안에 설정한 예약은 해당 대화의 맥락을 재사용합니다. 로컬 작업을 실행하려면 컴퓨터가 켜져 있고 데스크톱 앱이 실행 중이어야 하며, 프로젝트에도 계속 접근할 수 있어야 합니다. 예약 작업 문서.

첫 자동화로는 사람의 판단이 필요한 변경 사항을 정기적으로 보고하는 작업이 적합합니다. 프롬프트를 먼저 직접 실행해 결과를 확인한 뒤 예약을 설정합니다. Git 프로젝트에서 파일을 수정할 가능성이 있고 그 변경을 아직 끝나지 않은 로컬 작업과 분리하고 싶다면 워크트리를 선택합니다.

스킬과 플러그인

스킬은 재사용 가능한 작업 지침과 자료를 묶고, 플러그인은 스킬과 툴 연결을 배포합니다. 릴리스 체크리스트처럼 같은 저장소 작업 절차를 반복할 때 유용합니다. 프로젝트와 워크트리를 활용하는 작업 방식을 보완하지만, 결과를 검토해야 할 필요까지 없애주지는 않습니다. 공식 스킬 문서.

Codex 사용법 실습: 두 채팅을 별도 워크트리에서 검토·커밋하기

작고 독립적인 작업 두 개로 전체 흐름을 익혀봅니다. 아래 예제는 유효성 검사 수정과 문서 업데이트를 함께 진행합니다. 예제의 버그 대신 자신의 프로젝트에서 재현할 수 있는 작은 문제를 골라도 됩니다.

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   저장소를 열고 시작 상태 확인하기

   데스크톱 앱을 열고 Codex를 선택한 뒤, 저장소 폴더를 로컬 프로젝트로 엽니다. 이미 사용법을 아는 빌드 또는 테스트 명령이 있는 Git 저장소를 선택합니다. 시작하기 전에 기존 변경 사항을 살펴보고, 미완성 작업을 저장해 이번 실습과 구별할 수 있게 합니다.

   Codex에 “이 프로젝트의 테스트 실행 방법을 설명하고 유효성 검사 코드가 어디 있는지 찾아주세요. 아직 파일은 수정하지 마세요.”라고 요청합니다. 답변이 저장소 자체의 지침과 일치하는지 확인합니다.

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   첫 번째 채팅을 Worktree 모드로 시작하기

   프로젝트에서 **New chat(새 채팅)**을 시작합니다. 입력창 아래의 Worktree를 선택하고 시작할 브랜치를 고릅니다. 실습 조건을 명확히 하려면 두 작업 모두 상태를 알고 있는 동일한 기준 브랜치에서 시작합니다.

   “이름이 비어 있을 때의 유효성 검사 버그를 수정해주세요. 변경 범위는 유효성 검사와 해당 회귀 테스트로 한정해주세요. 관련 검증을 실행하고 정확한 결과를 보고하되, 변경 사항은 커밋하지 마세요.”라고 입력합니다. 프롬프트를 전송하면 Codex가 워크트리를 만듭니다. 프로젝트에 필요하다면 로컬 환경 설정 스크립트를 선택합니다.

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   두 번째 채팅을 별도 Worktree에서 시작하기

   프로젝트로 돌아가 다시 **New chat(새 채팅)**을 시작합니다. 이번에도 Worktree를 선택하고 같은 기준 브랜치를 고릅니다. 이 선택 없이 대화만 하나 더 여는 것으로는 작업이 분리되지 않습니다.

   “현재 설치 및 테스트 명령에 맞게 설정 문서를 업데이트해주세요. 애플리케이션 코드나 설정은 바꾸지 마세요. 명령이 저장소와 일치하는지 확인하고, 변경 사항은 커밋하지 마세요.”라고 입력합니다. 이 작업은 아직 끝나지 않은 유효성 검사 수정과 독립적으로 진행합니다.

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   각 diff를 검토하고 필요한 부분만 수정 요청하기

   각 채팅의 리뷰 창을 엽니다. 변경된 파일을 읽고, 가장 최근 어시스턴트 작업만 따로 보고 싶다면 **Last turn(마지막 턴)**을 사용합니다. 그런 다음 해당 작업의 변경 사항 전체를 살펴봅니다.

   추가 검토가 필요하면 /review를 입력하고 **Review uncommitted changes(커밋하지 않은 변경 사항 검토)**를 선택합니다. 이 기능은 작업 트리를 수정하지 않고 발견한 문제를 보고합니다. 수정을 요청하려면 diff의 해당 줄에 마우스를 올리고 **+**를 선택해 피드백을 남긴 뒤, 이를 반영해달라는 후속 메시지를 Codex에 보냅니다. 자동 리뷰에서 발견한 내용은 코드를 대조해 확인할 단서로 받아들여야 합니다.

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   워크트리에서 검증하고 브랜치 만들기

   해당 워크트리의 터미널에서 저장소에 필요한 테스트, 린트 또는 빌드 검증을 실행합니다. 실제로 무엇을 실행했고 무엇이 아직 확인되지 않았는지 점검합니다. 문서 작업에서는 안내한 명령이 실제로 존재하며 프로젝트 설정과 일치하는지 확인합니다.

   채팅 헤더에서 **Create branch here(여기에 브랜치 만들기)**를 선택해 각 워크트리에 이름이 있는 별도 브랜치를 만듭니다. Codex 워크트리는 기본적으로 detached HEAD 상태에서 시작합니다. 처음에는 체크아웃이 이름 있는 브랜치가 아닌 커밋을 가리킨다는 뜻입니다. 브랜치 이름을 따로 붙여두면 승인한 작업을 보관하고 나중에 검토하기 쉽습니다.

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   승인한 변경만 스테이징하고 작업별로 커밋하기

   리뷰 창에서 승인한 파일이나 헝크만 스테이징합니다. 헝크는 변경된 줄을 묶은 단위입니다. **Staged(스테이징됨)**에서 다음 커밋에 의도한 작업만 들어가는지 확인한 뒤, 앱의 Commit or push(커밋 또는 푸시) 기능으로 커밋을 만듭니다. 여기서는 커밋 동작을 선택합니다. 푸시 여부는 별도로 결정합니다.

   다른 채팅에서도 검토, 스테이징, 커밋 과정을 반복합니다. 이제 각 변경이 독립적으로 저장되었습니다. 평소 사용하는 브랜치 또는 풀 리퀘스트 절차로 합치기 전에, 변경을 함께 적용했을 때의 동작을 확인합니다. 원래 사용하던 체크아웃에서 작업을 이어가려면 **Hand off(작업 넘기기)**로 채팅을 Local로 옮깁니다. Git에서는 같은 브랜치를 두 위치에 동시에 체크아웃할 수 없습니다.

위 조작 항목과 순서는 OpenAI의 워크트리 안내, 리뷰 안내, 내장 Git 작업 흐름을 따릅니다. 작업 범위를 나누는 방식은 이해를 돕기 위해 구성한 예시입니다.

병렬 코딩이 해결해주지 못하는 것

코드를 병렬로 생성해도 통합 작업은 남습니다. 워크트리는 별도 작업의 수정 사항이 즉시 같은 파일을 덮어쓰는 것을 막아줍니다. 하지만 유효성 검사 수정과 호출부 수정이 같은 API 동작을 전제로 한다거나, 두 로컬 개발 서버가 서로 다른 포트를 쓴다는 것까지 보장하지는 않습니다. 작업 분리는 검토하기 쉽게 만드는 수단으로 활용하고, 합친 결과는 따로 검증해야 합니다.

자동화를 설정한다고 절전 상태의 노트북이 상시 실행 서비스가 되는 것도 아닙니다. OpenAI는 로컬 프로젝트가 필요한 예약 작업의 경우 데스크톱 앱과 컴퓨터가 계속 실행 중이어야 한다고 명시합니다. 작업이 실행되어야 하는 시간에 맞는 실행 환경을 선택해야 합니다. 로컬 예약 작업 요구 사항.

채팅을 더 많이 열어도 요금제에 포함된 사용량은 늘어나지 않습니다. ChatGPT Work와 Codex는 사용량을 공유하며, 작업의 복잡도와 맥락, 모델 선택, 툴 사용에 따라 소모량이 달라집니다. 실제 한계는 사이드바에 대화를 몇 개 띄울 수 있느냐가 아니라, 사용량 한도와 검토 역량으로 얼마나 많은 작업을 감당할 수 있느냐에 달려 있습니다. 사용량 기준.

데스크톱 작업 방식을 도입하면 좋은 사람

혼자 제품을 개발하는 개발자나 투자 유치를 마친 창업자라면 지금 시도해볼 만합니다. 독립적으로 처리할 수 있는 일이 진행 중인 코딩 세션 때문에 자주 밀리는 경우에 특히 그렇습니다. 범위를 정한 작업을 맡기고, 결과를 분리해 둔 채 각각 검토한 후 합칩니다. 모든 변경이 직전 변경에 의존한다면 CLI나 IDE에서 순서대로 작업하는 편이 흐름을 파악하기 쉬울 수 있습니다.

경험 많은 운영 담당자라면 반복적인 저장소 작업에 도입할 만합니다. 다만 입력, 기대 결과, 검토 단계가 명확해야 합니다. 예약 보고서가 첫 시도로 적합합니다. “업무 시스템을 잘 유지해달라”는 막연한 지시만으로는 실행 가능한 작업 정의가 되지 않습니다.

CTO라면 저장소 하나와 담당 리뷰어를 정해 시범 운영한 뒤 확대해야 합니다. 시범 운영에서는 팀이 워크트리를 일관되게 준비할 수 있는지, 생성된 변경을 이해할 수 있는지, 합친 결과를 검증할 수 있는지 확인해야 합니다. 시작한 채팅 수만 세어서는 실제로 승인한 작업이 얼마나 되는지 알기 어렵습니다.

CLI나 IDE 확장 프로그램이 일상적인 작업에 잘 맞고 병렬로 관리할 일이 적다면 그대로 사용해도 됩니다. 인터페이스를 바꾸는 결정과 코딩 에이전트를 바꾸는 결정은 별개입니다. 에이전트를 고르는 문제는 Codex와 Claude Code 비교에서 다룹니다.

다음 업무일에 할 일은 간단합니다. 익숙한 저장소 하나를 열고, 독립적인 작업 두 개에 각각 워크트리를 배정한 뒤, 각 작업을 검토하고 커밋하는 데까지 진행합니다. 예약 작업은 해당 프롬프트의 결과를 보고 제대로 평가할 수 있게 된 후 추가합니다.

Codex 앱 자주 묻는 질문

Codex 앱은 어디에 쓰나요?

코딩 채팅을 관리하고, 별도 워크트리를 사용하고, diff를 검토하고, Git 작업을 수행하는 데스크톱 작업 공간을 제공합니다. 여러 독립적인 작업을 함께 살펴봐야 할 때 특히 유용합니다.

Codex가 ChatGPT보다 좋은가요?

코드베이스 맥락과 개발자 툴이 필요한 저장소 작업에는 Codex를 선택합니다. 현재 데스크톱 앱에서는 ChatGPT 드롭다운에서 Codex를 고를 수 있으므로, 이는 같은 앱 안에서 작업 방식을 선택하는 문제이기도 합니다. 빠른 시작 가이드.

ChatGPT 무료 사용자도 Codex를 무료로 쓸 수 있나요?

OpenAI는 현재 ChatGPT Free와 Go에 출시 적용 여부에 따른 제한적인 데스크톱 Codex 이용을 안내하고 있습니다. 다른 요금제와 같은 모델이나 기능을 사용할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 현재 이용 기준.

Codex 앱은 이제 없어진 건가요?

기존 Codex 앱 문서는 현재 ChatGPT 데스크톱 앱으로 안내합니다. 그 안에서 Codex를 선택할 수 있다는 설명은 여전히 문서에 있습니다. 앱 이름이 예전 가이드와 다르다면 현재 설치 안내를 따르면 됩니다. 앱 문서.

Codex는 왜 삭제됐나요?

현재 문서에서는 Codex가 삭제되었다고 설명하지 않습니다. 개발자에게 소프트웨어 작업용으로 Codex를 선택하도록 안내하며, CLI와 IDE 확장 프로그램도 계속 문서화하고 있습니다. 데스크톱 앱의 이름이 바뀌었다는 것만으로 코딩 작업 방식이 사라졌다고 볼 수는 없습니다. 빠른 시작 가이드.

Codex 앱은 어떻게 설치하나요?

지원하는 운영체제에 맞는 OpenAI 데스크톱 앱을 다운로드하고, 로그인한 뒤 Codex를 선택합니다. Linux 사용자는 프리뷰의 배포판별 안내를 따라야 합니다. 공식 설정 안내.

휴대폰에서도 Codex를 사용할 수 있나요?

OpenAI 문서는 ChatGPT 모바일 앱에서 Codex를 사용하고 클라우드 작업을 모바일에서 이어가는 방법을 안내합니다. 연결된 컴퓨터의 워크트리로 작업하는 경우, 저장소와 실행 환경은 해당 컴퓨터에 그대로 있고 휴대폰은 작업을 제어하는 역할을 합니다. 모바일 설정 안내, 워크트리 동작 방식.

Codex 전용 앱이 따로 있나요?

현재 데스크톱에서는 ChatGPT 데스크톱 앱을 설치한 뒤 그 안에서 Codex를 선택합니다. 터미널과 IDE는 Codex를 사용하는 별도의 경로로 남아 있습니다. 공식 설치 안내.

Codex 앱이 실행되지 않으면 어떻게 하나요?

원인은 운영체제, 설치된 빌드, 구체적인 오류에 따라 달라집니다. 먼저 공식 플랫폼 요구 사항과 문제 해결 페이지를 확인합니다. 앱 실행 실패, 로그인 문제, 저장소 설정 실패는 각각 다르게 진단해야 합니다. 공식 문제 해결 안내.

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