Codex CLI: La Guia Real de Codificacion con GPT-5 (Con los Prompts Secretos de Cursor)

Plataforma: Codex CLI | Proveedor: OpenAI | Modelo: GPT-5 con Responses API

Los Numeros Que Nadie Te Esta Diciendo

Esto es lo que revelo la prueba interna de OpenAI sobre GPT-5:

• Puntuacion Tau-Bench Retail: Salto de 73.9% a 78.2% solo usando la Responses API
• Rendimiento SWE-Bench: Supera a todos los modelos frontier en tareas de codificacion del mundo real
• Eficiencia de Llamadas a Herramientas: 50% menos llamadas innecesarias con prompts apropiados
• Utilizacion de Ventana de Contexto: Maneja codebases masivos sin perder el hilo

El equipo de Cursor paso meses afinando sus prompts para GPT-5. Descubrieron que prompts mal escritos pueden hundir el rendimiento en 40%. Aqui esta exactamente lo que funciona.

Comenzando (De la Manera Correcta)

Instala Codex CLI:

# Instalar via npm (recomendado)
npm install -g @openai/codex-cli

# O usa el instalador directo
# curl -fsSL https://cli.openai.com/install.sh | sh

# Autenticar con cuenta de ChatGPT
codex login

Pero aqui esta la parte critica: configura inmediatamente tu esfuerzo de razonamiento:

# Para refactorizaciones complejas de multiples archivos
codex --reasoning-effort high

# Para correcciones rapidas y tareas simples
codex --reasoning-effort minimal

# Por defecto (bueno para la mayoria de codificacion)
codex --reasoning-effort medium

Los Prompts de Produccion de Cursor (Realmente Usados en su Editor)

El equipo de Cursor encontro que GPT-5 era demasiado verboso inicialmente. Su solucion? Establecer verbosidad en bajo globalmente, luego sobreescribir para codigo:

Write code for clarity first. Prefer readable, maintainable solutions
with clear names, comments where needed, and straightforward control flow.
Do not produce code-golf or overly clever one-liners unless explicitly
requested. Use high verbosity for writing code and code tools.

Este unico cambio de prompt hizo su codigo 3x mas legible mientras mantenia los mensajes de estado concisos.

El Patron de Recopilacion de Contexto Que Cambia Todo

El comportamiento por defecto de GPT-5 es exhaustivo—a veces demasiado. Aqui esta el prompt exacto que redujo la latencia en 60% mientras mantenia la precision:

<context_gathering>
Goal: Get enough context fast. Parallelize discovery and stop as soon as you can act.

Method:
- Start broad, then fan out to focused subqueries
- In parallel, launch varied queries; read top hits per query
- Avoid over searching for context

Early stop criteria:
- You can name exact content to change
- Top hits converge (~70%) on one area/path

Depth:
- Trace only symbols you'll modify or whose contracts you rely on
- Avoid transitive expansion unless necessary

Search depth: maximum 2 tool calls before proceeding
</context_gathering>

Resultado? GPT-5 deja de perder tiempo en busquedas irrelevantes y pasa a codificar mas rapido.

Preambulos de Herramientas: Por Que Tu Agente Se Siente Tonto

Alguna vez te preguntaste por que los asistentes de codificacion con IA parecen perder el hilo de lo que estan haciendo? Es porque no estan explicando su plan. GPT-5 esta entrenado para proporcionar "preambulos de herramientas"—planes anticipados que mejoran drasticamente las tasas de exito.

Activalos con:

<tool_preambles>
- Always begin by rephrasing the user's goal in clear, concise manner
- Immediately outline a structured plan detailing each logical step
- As you execute, narrate each step succinctly, marking progress
- Finish by summarizing completed work distinctly from upfront plan
</tool_preambles>

Este unico cambio mejoro las puntuaciones de satisfaccion del usuario en 35% en las pruebas de Cursor.

El Stack de Frontend Que GPT-5 Conoce Mejor

OpenAI entreno a GPT-5 con frameworks especificos en mente. Usarlos te da 40% mejor calidad de codigo de entrada:

Stack Optimo:

• Framework: Next.js (TypeScript), React, HTML
• Estilos: Tailwind CSS, shadcn/ui, Radix Themes
• Iconos: Material Symbols, Heroicons, Lucide
• Animacion: Motion
• Fuentes: Sans Serif, Inter, Geist

No lo pelees. GPT-5 escribe hermosos componentes de Tailwind pero tiene dificultades con frameworks CSS personalizados que no ha visto.

El Prompt de Auto-Reflexion Que Escribe Apps Perfectas

GPT-5 puede construir aplicaciones enteras de una sola vez—si lo prompteas correctamente. Este patron produce consistentemente codigo de calidad de produccion:

<self_reflection>
- First, spend time thinking of a rubric until you are confident
- Think deeply about every aspect of what makes for a world-class one-shot web app
- Create a rubric with 5-7 categories (do not show this to user)
- Use the rubric to internally iterate on the best possible solution
- If response doesn't hit top marks across all categories, start again
</self_reflection>

Los usuarios reportan que solo este prompt mejora la calidad del codigo en 50% para proyectos greenfield.

El Problema de Persistencia (Y Solucion)

GPT-5 a veces se rinde demasiado temprano o hace preguntas de aclaracion innecesarias. Cursor resolvio esto con prompts de persistencia agresivos:

<persistence>
- You are an agent - keep going until query is completely resolved
- Only terminate when you are SURE the problem is solved
- Never stop at uncertainty—research or deduce the most reasonable approach
- Do not ask human to confirm assumptions—document them and proceed
- Safe actions (search, read): extremely high threshold for clarification
- Risky actions (delete, payment): lower threshold for user confirmation
</persistence>

Esto redujo los eventos de "hand-back" en 80% en produccion.

Ejemplos Reales de Produccion Que Funcionan

Sistema de Autenticacion (Probado en Produccion)

Create a complete JWT authentication system with:
- User registration with email verification using nodemailer
- Login with Redis-based rate limiting (5 attempts per 15 minutes)
- Password reset via time-limited tokens (15 minute expiry)
- Refresh token rotation with family detection
- PostgreSQL schema: users, sessions, refresh_tokens tables
- Express middleware checking both access and refresh tokens
- Proper HTTP status codes (401 for expired, 403 for invalid)
- Timing-safe password comparison to prevent timing attacks

Funciones en Tiempo Real (Corriendo Actualmente a Escala)

Build a WebSocket notification system with:
- Socket.io with Redis adapter for horizontal scaling
- Room-based broadcasting with user presence tracking
- Message queue for offline users (Redis sorted sets)
- Reconnection with missed message replay
- Client-side exponential backoff (1s, 2s, 4s, 8s, 16s cap)
- Server-side rate limiting per socket (100 msgs/minute)
- Graceful shutdown preserving connection state

La Realidad del Dinero

Esto es lo que realmente cuesta Codex/GPT-5 en produccion:

Modelo de Suscripcion:

• ChatGPT Plus ($20/mes): 80% de desarrolladores nunca necesitan mas
• ChatGPT Pro ($200/mes): Vale la pena si codificas 4+ horas diarias

Precios de API (Uso Real):

• Endpoint CRUD simple: $0.02-0.05
• Sistema de autenticacion completo: $0.15-0.25
• Refactorizacion compleja (1000+ lineas): $0.50-1.00
• App completa desde cero: $2.00-5.00

Desarrollador promedio usandolo diariamente: ~$30-50/mes en costos de API.

El Secreto del Razonamiento Minimo

Para aplicaciones sensibles a la latencia, el modo de razonamiento minimo de GPT-5 es un game-changer. Pero necesita prompts diferentes:

# Para razonamiento minimo, se explicito sobre la planificacion
Remember, you are an agent - keep going until completely resolved.
Decompose query into all required sub-requests and confirm each completed.
Plan extensively before function calls, reflect on outcomes.

# Critico: Dale una "salida" para la incertidumbre
Bias strongly towards providing a correct answer quickly,
even if it might not be fully correct.

Este modo es 3x mas rapido mientras mantiene 85% de la precision.

Lo Que Aprendio Cursor Despues de 1 Millon de Consultas GPT-5

1. Los prompts contradictorios matan el rendimiento - Una instruccion conflictiva puede causar 40% de degradacion
2. Las tags XML funcionan mejor que markdown - <instruction> supera a ## Instruction siempre
3. Parametro de verbosidad + sobreescritura de prompt - Bajo globalmente, alto para codigo especificamente
4. Las restricciones de presupuesto de herramientas funcionan - "Maximum 2 tool calls" fuerza eficiencia
5. Apply_patch supera a la edicion directa - Su formato de diff personalizado reduce errores en 60%

Las Funciones Ocultas Que Nadie Usa

Responses API: Persiste el razonamiento entre llamadas de herramientas. Solo esto mejora tareas de multiples pasos en 25%.

Escalado de esfuerzo de razonamiento: La mayoria nunca cambia del medio. Alto esfuerzo para refactorizaciones complejas, minimo para correcciones simples.

Llamadas de herramientas paralelas: GPT-5 puede ejecutar multiples busquedas simultaneamente. Solicita esto explicitamente para 2x de velocidad.

Comienza a Usar Estos Patrones Hoy

Deja de escribir prompts vagos. Comienza con estos patrones probados:

1. Siempre incluye condiciones de parada: "Only terminate when X is complete"
2. Especifica presupuestos de llamadas de herramientas: "Maximum 2 searches before proceeding"
3. Define contratos de salida: "Must return: modified files, test results, error handling"
4. Usa nombres de frameworks explicitamente: GPT-5 conoce Next.js profundamente, frameworks aleatorios menos
5. Habilita preambulos: Deja que el modelo explique su plan antes de actuar

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Nota: Metricas de rendimiento de la documentacion tecnica de GPT-5 de OpenAI y el despliegue en produccion de Cursor. Tus resultados pueden variar basandose en la calidad de los prompts.