Спустя месяц после хайпа я попробовал GPT-5.2 в Codex CLI. И офигел.
Модели от Anthropic на её фоне кажутся слепыми щенками. GPT-5.2 реально рассуждает как сеньор, имея своё мнение на каждый кусок вашего кода.
🔍 Что нашла модель за пару дней
🔸 При миграции моего хука безопасности на Go — неожиданные проблемы в обработке JSON
🔸 В пет-проекте с авторизацией — неэффективное создание класса для KeyCloak.
На скриншоте показал, что модель предположила ошибку для смены почты пользователя, это очень глубоко.
🔸 А в третьем проекте — критическую ошибку, которую придумал Opus: один пользователь мог получить доступ к чужой переписке
Конечно, баги дали бы о себе знать на ревью или в бою. Но круто, когда их удаётся предупредить.
💸 Как я чуть не купил Pro за $200
Решил добавить ревью от GPT-5.2 параллельно с Claude Code. Когда Codex заканчивает задачу — вызываю проверку через codex exec --yolo "prompt".
Токены полетели. За час цикличной работы я сжёг 50% недельной подписки Plus. И полез смотреть Pro за $200.
💡 А потом понял: каждый вызов codex exec заново сканирует весь репозиторий. 30–40 тысяч строк кода × несколько вызовов = лимиты в труху.
⚡ Решение
Короткая версия — просто джойнимся к последней сессии:
codex exec resume --last "PROMPT"
Полная версия с форсированием GPT-5.2 и high reasoning:
codex exec --model gpt-5.2 -c model_reasoning_effort='"high"' --yolo resume --last "PROMPT"
🎯 Почему именно gpt-5.2, а не gpt-5.2-codex? Сообщество заметило, что Codex-версии «ленивые и нерешительные», а обычная GPT-5.2 доводит дело до конца. Для ревью — самое то.
Результат: параллельное ревью за Claude Code в двух средних проектах (~30–40k строк) потребляет ~10% недельных лимитов за вечер.
🛠️ Бонус: скрипт для просмотра всех сессий, чтобы джойниться по ID, а не только по --last.
Пользуетесь связкой разных моделей для ревью? Расскажите, как организуете агентов, чтобы получить максимум пользы для работы.
----
Поляков считает — AI, код и кейсы