OpenAI выкатила desktop-обновление 26.715: Voice на GPT‑Live появился не только в обычном ChatGPT, но и в режимах Work и Codex. Можно голосом создать задачу, а потом попросить проверить или скорректировать работу в другом треде. На macOS к этому добавили Screen context: агент получает appshot активного окна — удобно показывать баг, макет или дашборд вместо долгого описания.
Вторая, более важная часть — multi-folder projects. У локального проекта теперь может быть несколько связанных директорий: выбираем primary folder, и именно от него Codex берёт Git-операции, автоматически находит
AGENTS.md, skills и config.toml. Остальные папки доступны для поиска, чтения и правок. Наконец-то нормальный сценарий для monorepo + соседнего сервиса, инфраструктуры или общей библиотеки без копирования контекста в один каталог.Нюанс: голос доступен в desktop-приложении на Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise, также через Remote на iOS; правила и конфиги подтягиваются именно из primary folder. Корневую папку теперь стоит выбирать осознанно — это фактическая точка управления проектом.
Источник и документация: https://developers.openai.com/codex/changelog
Хороший enterprise-кейс: Codex не «поставили разработчикам», а упаковали в повторяемые Skills
NTT DATA раскрыла, как раскатывает Codex примерно на 9 тысяч сотрудников — и здесь интересен не рекламный таймсейв, а конструкция внедрения. Один ранний разбор инцидента, который раньше занимал у пяти опытных инженеров три дня, Codex выполнил за 30 минут. Это цифра из кейса самой компании, не независимый бенчмарк, но дальше начинается куда более переносимая практика.
Компания не оставила удачные сценарии личными промптами энтузиастов. Внутренние операции автоматизировали через Playwright, а затем упаковывали как Skills для остальных. Так агент становится не «чатом, который иногда знает что делать», а исполняемым корпоративным процессом с понятными инструментами. Нетрехнарям дали те же механики: разбор Excel-данных, сбор отчётов, обработку файлов, скрипты рутины — без ожидания отдельной BI- или dev-команды.
Важная оговорка: до массового доступа NTT определила, какие данные и системы разрешены, как устроены сеть и sandbox, какие уровни автономности допустимы и где обязательно ревью человека. Иначе масштабировать надо не агентов, а инциденты. Отдельно сработали гайд и hands-on обучение: weekly active users выросли в 1,4 раза. Похоже, реальный юнит внедрения здесь — не лицензия, а связка «безопасная среда + навык + готовый skill».
Источник: https://openai.com/index/ntt-data/
