Codex CLI : Le vrai guide de codage GPT-5 (avec les prompts secrets de Cursor)

Plateforme : Codex CLI | Fournisseur : OpenAI | Modele : GPT-5 avec Responses API

Les chiffres que personne ne vous dit

Voici ce que les tests internes d'OpenAI ont revele sur GPT-5 :

• Score Tau-Bench Retail : Passe de 73.9% a 78.2% juste en utilisant l'API Responses
• Performance SWE-Bench : Bat tous les modeles frontiere dans les taches de codage reelles
• Efficacite des appels d'outils : 50% d'appels inutiles en moins avec un bon prompting
• Utilisation de la fenetre de contexte : Gere des bases de code massives sans perdre le fil

L'equipe Cursor a passe des mois a affiner leurs prompts pour GPT-5. Ils ont decouvert que des prompts mal ecrits peuvent degrader les performances de 40%. Voici exactement ce qui fonctionne.

Demarrer (de la bonne facon)

Installez Codex CLI :

# Installer via npm (recommande)
npm install -g @openai/codex-cli

# Ou utiliser l'installateur direct
# curl -fsSL https://cli.openai.com/install.sh | sh

# S'authentifier avec le compte ChatGPT
codex login

Mais voici la partie critique : configurez immediatement votre effort de raisonnement :

# Pour les refactors complexes multi-fichiers
codex --reasoning-effort high

# Pour les corrections rapides et taches simples
codex --reasoning-effort minimal

# Par defaut (bon pour la plupart du codage)
codex --reasoning-effort medium

Les prompts de production de Cursor (reellement utilises dans leur editeur)

L'equipe Cursor a trouve que GPT-5 etait trop verbeux initialement. Leur solution ? Definir la verbosite a low globalement, puis surcharger pour le code :

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.

Ce seul changement de prompt a rendu leur code 3 fois plus lisible tout en gardant les messages de statut concis.

Le pattern de collecte de contexte qui change tout

Le comportement par defaut de GPT-5 est minutieux - parfois trop minutieux. Voici le prompt exact qui a reduit la latence de 60% tout en maintenant 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>

Resultat ? GPT-5 arrete de perdre du temps sur des recherches non pertinentes et passe plus vite au codage.

Les preambules d'outils : Pourquoi votre agent semble bete

Vous etes-vous deja demande pourquoi les assistants de codage IA semblent perdre le fil de ce qu'ils font ? C'est parce qu'ils n'expliquent pas leur plan. GPT-5 est entraine a fournir des "preambules d'outils" - des plans initiaux qui ameliorent drastiquement les taux de succes.

Activez-les avec :

<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>

Ce seul changement a ameliore les scores de satisfaction utilisateur de 35% dans les tests de Cursor.

La stack frontend que GPT-5 connait le mieux

OpenAI a entraine GPT-5 avec des frameworks specifiques en tete. Les utiliser vous donne 40% de meilleure qualite de code d'emblee :

Stack optimale :

• Framework : Next.js (TypeScript), React, HTML
• Styling : Tailwind CSS, shadcn/ui, Radix Themes
• Icones : Material Symbols, Heroicons, Lucide
• Animation : Motion
• Polices : Sans Serif, Inter, Geist

Ne luttez pas contre. GPT-5 ecrit de beaux composants Tailwind mais galere avec les frameworks CSS personnalises qu'il n'a pas vus.

Le prompt d'auto-reflexion qui ecrit des apps parfaites

GPT-5 peut construire des applications entieres en une seule passe - si vous le promptez correctement. Ce pattern produit systematiquement du code de qualite production :

<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>

Les utilisateurs rapportent que ce prompt seul ameliore la qualite du code de 50% pour les projets greenfield.

Le probleme de persistence (et sa solution)

GPT-5 abandonne parfois trop tot ou pose des questions de clarification inutiles. Cursor a resolu ca avec un prompting de persistence agressif :

<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>

Cela a reduit les evenements de "renvoi a l'humain" de 80% en production.

Vrais exemples de production qui fonctionnent

Systeme d'authentification (teste en production)

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

Fonctionnalites temps reel (actuellement en production a grande echelle)

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 realite des couts

Voici ce que coute reellement Codex/GPT-5 en production :

Modele d'abonnement :

• ChatGPT Plus (20$/mois) : 80% des developpeurs n'ont jamais besoin de plus
• ChatGPT Pro (200$/mois) : Vaut le coup si vous codez 4+ heures par jour

Tarification API (utilisation reelle) :

• Endpoint CRUD simple : 0.02-0.05$
• Systeme d'authentification complet : 0.15-0.25$
• Refactor complexe (1000+ lignes) : 0.50-1.00$
• App complete a partir de zero : 2.00-5.00$

Developpeur moyen l'utilisant quotidiennement : ~30-50$/mois en couts API.

Le secret du raisonnement minimal

Pour les applications sensibles a la latence, le mode de raisonnement minimal de GPT-5 est revolutionnaire. Mais il necessite un prompting different :

# Pour le raisonnement minimal, soyez explicite sur la planification
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.

# Critique : Donnez-lui une "sortie" pour l'incertitude
Bias strongly towards providing a correct answer quickly,
even if it might not be fully correct.

Ce mode est 3 fois plus rapide tout en maintenant 85% de la precision.

Ce que Cursor a appris apres 1 million de requetes GPT-5

1. Les prompts contradictoires tuent la performance - Une instruction conflictuelle peut causer 40% de degradation
2. Les tags XML fonctionnent mieux que le markdown - <instruction> bat ## Instruction a chaque fois
3. Parametre de verbosite + surcharge de prompt - Defini bas globalement, haut pour le code specifiquement
4. Les contraintes de budget d'outils fonctionnent - "Maximum 2 appels d'outils" force l'efficacite
5. Apply_patch bat l'edition directe - Leur format de diff personnalise reduit les erreurs de 60%

Les fonctionnalites cachees que personne n'utilise

API Responses : Persiste le raisonnement entre les appels d'outils. Cela seul ameliore les taches multi-etapes de 25%.

Mise a l'echelle de l'effort de raisonnement : La plupart des gens ne changent jamais de medium. Effort eleve pour les refactors complexes, minimal pour les corrections simples.

Appels d'outils paralleles : GPT-5 peut lancer plusieurs recherches simultanement. Demandez-le explicitement pour une vitesse 2x.

Commencez a utiliser ces patterns aujourd'hui

Arretez d'ecrire des prompts vagues. Commencez avec ces patterns testes :

1. Toujours inclure des conditions d'arret : "Only terminate when X is complete"
2. Specifier des budgets d'appels d'outils : "Maximum 2 searches before proceeding"
3. Definir des contrats de sortie : "Must return: modified files, test results, error handling"
4. Utiliser les noms de frameworks explicitement : GPT-5 connait Next.js en profondeur, les frameworks aleatoires moins
5. Activer les preambules : Laissez le modele expliquer son plan avant d'agir

Ressources connexes

• Claude Code CLI Terminal Assistant - Assistant de codage IA alternatif qui excelle dans les workflows terminal et le developpement conversationnel. Differentes forces du modele le rendent utile a comparer.
• Passer au TDD aujourd'hui - Ecrivez de meilleurs tests pour votre code genere par IA

Note : Metriques de performance issues de la documentation technique GPT-5 d'OpenAI et du deploiement production de Cursor. Vos resultats peuvent varier en fonction de la qualite du prompting.