GPT-5 Codex im Praxischeck: Wie gut ist die KI wirklich beim Programmieren?

Warum dieser Test wichtig ist

KI-gestützte Programmierwerkzeuge verändern gerade die Art, wie Software entsteht. GPT-5 Codex tritt an mit dem Anspruch, nicht nur Code-Snippets zu liefern, sondern komplette, funktionale Komponenten in bestehenden Workflows zu erzeugen. Ein praktischer Test — hier: eine lokale Echtzeit-Transkriptions-App — zeigt schneller und anschaulicher als theoretische Benchmarks, was das System im Alltag wirklich leisten kann.

Kernaussage auf einen Blick

- GPT-5 Codex kann komplexe, zusammenhängende Code-Teile produzieren und damit Entwicklungszeiten erheblich verkürzen. - Im Test entstand eine lauffähige lokale Transkriptions-App in sehr kurzer Zeit, inklusive visueller Features wie Hotkeys und Live-Statistiken. - Probleme traten vor allem bei Paketabhängigkeiten und wenn Codex keinen Zugriff auf Online-Dokumentation hatte, auf. - Geplante Verbesserungen (Grammatik-Korrektur durch ein LLM, Standalone-Version) zeigen, dass praktische Usability noch ausgebaut werden muss.

Das Projekt: Lokale Echtzeit-Transkription — was wurde gebaut?

Ziel war eine App, die Audio in Echtzeit in Text umwandelt — lokal, ohne Cloud‑Streaming. Als Kernmodell kam das Whisper Small MLX zum Einsatz, weil es ein gutes Verhältnis von Geschwindigkeit und Genauigkeit bietet. Die Backend-Logik wurde in Python geschrieben und für Apple Silicon (M2 Max) optimiert, um die Rechenleistung effektiv zu nutzen. Nutzerfunktionen im Überblick: Hotkey-Steuerung zum Starten/Stoppen, Live-Session-Statistiken (z. B. transkribierte Wörter, eingesparte Tastaturanschläge) und ein Fokus auf flüssige, lokale Verarbeitung.

Workflow und eingesetzte Werkzeuge

Der Bau der App profitierte von modernen Tools, die Entwickler ohnehin nutzen: VS Code als IDE, die Codex CLI für die direkte Zusammenarbeit mit dem Modell und das Whisper-Modell zur Audiotranskription. Diese Kombination zeigt, wie sich KI‑Code-Generierung in bestehende Entwicklungsumgebungen einfügt — kein radikaler Prozesswechsel, sondern eine Beschleunigung des gewohnten Workflows.

Stärken: Wo GPT-5 Codex glänzt

GPT-5 Codex lieferte in mehreren Bereichen gute Ergebnisse: komplexe Logik konnte in verständlichen, ausführbaren Code überführt werden; Integration in VS Code und die CLI lief reibungslos; und die Entwicklungsgeschwindigkeit war beeindruckend — erste Implementierungen waren bereits nach rund 20 Minuten funktionsfähig. Besonders nützlich ist Codex bei wiederkehrenden Implementationsaufgaben oder beim schnellen Prototyping.

Schwächen und reale Hürden

Trotz der Stärken traten praktische Probleme auf: Paket-Versionierungskonflikte verlangten manuelle Eingriffe, und da Codex keinen Internetzugang hatte, fehlte teils der schnelle Zugriff auf Dokumentationen. Solche Einschränkungen können Entwicklungszeiten verlängern und erfordern fortlaufende Entwickler‑Aufsicht. Außerdem ist die Abhängigkeit von externen Modellen (z. B. Whisper) ein Faktor — sie bestimmt Leistung, Genauigkeit und Plattformabhängigkeit.

Konkrete Debugging- und Verbesserungs-Erfahrungen

Die Test-Entwickler lösten Probleme durch iterative Verbesserungen: Hotkey-Handling wurde verfeinert, Anzeige und Berechnung der Session-Statistiken optimiert, und Paketkonflikte per manueller Versionierung beseitigt. Diese Schritte zeigen: Codex kann viel automatisieren, aber bei edge-cases und Infrastrukturfragen bleibt menschliches Eingreifen unverzichtbar.

Ausblick: Geplante Features und Produktreife

Geplant sind zwei wichtige Upgrades: eine Grammatik- und Lesbarkeitskorrektur durch ein zusätzliches LLM sowie eine Standalone-Version der App, die Laien ohne Entwicklungsumgebung nutzen können. Beide Verbesserungen zielen darauf ab, das Tool nicht nur für Entwickler nützlich zu machen, sondern für Endanwender praktikabel und zugänglich zu gestalten.

Was bedeutet das für Entwickler und die Branche?

Der Test signalisiert: KI‑Assistenten wie GPT-5 Codex werden zunehmend zu produktiven Partnern — sie beschleunigen Prototyping, reduzieren Routinearbeit und helfen beim schnellen Aufbau komplexer Features. Gleichzeitig bleiben klassische Entwickleraufgaben wie Testing, Dependency‑Management und Systemintegration wichtig. Für Unternehmen heißt das: schnelleres Experimentieren bei gleicher Notwendigkeit für kompetentes Engineering.

Fazit — Fantastisch, mit Vorbehalten

GPT-5 Codex ist kein magischer Ersatz für Entwickler, aber ein mächtiger Assistent. Im Praxisprojekt zeigte es beeindruckende Fähigkeiten bei komplexem Code und Integrationen, gleichzeitig offenbarten sich praktische Limitationen, die in realen Projekten adressiert werden müssen. Insgesamt ist Codex ein vielversprechender Schritt nach vorne — besonders für Teams, die KI in bestehende Workflows integrieren möchten.

Neugierig geworden? Probier’s aus: Wenn du Entwickler bist, teste GPT-5 Codex in einem kleinen Prototypen und achte auf Dependency-Management und Offline-Fallstricke. Leser ohne Programmiererfahrung: Abonniere unseren Newsletter für einfache Einführungen und Praxis-Demos — oder schreib unten in die Kommentare, welche KI-Features du dir für Alltagstools wünschst.

Quelle: https://www.geeky-gadgets.com/gpt-5-codex-coding-performance/