Kalibrierte KI, die du prüfen kannst

ecodex

Ein Coding-Agent, der nicht über das hinaus handelt, was er weiß. Die OpenAI-Codex-Kommandozeile mit eingebauter Disziplin, für jedes OpenAI-kompatible Modell.

Apache-2.0, kostenlos alpha

ecodex bringt dieselbe Disziplin zu allem außerhalb von Claude. Es ist die OpenAI-Codex-Kommandozeile mit einem Firewall pro Aktion und eingebauter Kalibrierung, und es läuft auf jedem OpenAI-kompatiblen Modell: GPT, Qwen, DeepSeek oder einem lokalen. Das Modell muss sich das Recht zu handeln weiterhin verdienen.

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Ein Firewall bei jeder Aktion

Zustandsändernde Befehle sind daran gebunden, ob das Modell sich zuerst wirklich fundiert hat. Weil das Gate unter dem Modell sitzt, bekommt selbst ein Nicht-GPT-Modell denselben Schutz.

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Zuversicht, die gemessen wird

Jede Arbeitseinheit wird an echten Belegen geprüft, sodass die vom Modell angegebene Zuversicht verdient statt behauptet ist. Dieselbe Kalibrierung, die empirica zu Claude Code bringt.

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Bring dein eigenes Modell mit

Richte es auf jeden OpenAI-kompatiblen Endpoint: einen Anbieter, einen Router oder ein lokales Modell. Keine Bindung an einen einzigen Anbieter.

Dieselbe Schleife, in deinem Codex-Harness

ecodex führt genau die Form aus, die empirica ausführt, nur unter einem anderen Modell. Ein Plan wird in kleine, gemessene Abschnitte mit eigenen Zielen und Aufgaben zerlegt. Innerhalb jedes einzelnen muss das Modell erst untersuchen, bevor es handelt, und es verdient sich das Recht zu handeln erst, wenn seine Zuversicht in dem fundiert ist, was es tatsächlich gefunden hat, nicht in einer Vermutung. Wenn der Abschnitt schließt, wird die Arbeit an echten Belegen gemessen.

Sieh die vollständige Form auf der empirica-Seite →

empirica ist das Framework und die Disziplin. ecodex ist ein Harness, das es in die Praxis umsetzt – der Einstieg für OpenAI Codex und Open-Weight-Modelle. Dieselben Prinzipien, ein anderes Coding-Tool.

Leg los

Zwei Teile. ecodex braucht die empirica-CLI in deinem PATH, damit die Disziplin (das Firewall und die Kalibrierung) funktioniert, und dann ecodex selbst.

# 1. Die empirica-CLI (die Disziplin)
pip install empirica

# 2. ecodex (das Harness)
cargo install --git https://github.com/EmpiricaAI/ecodex codex-cli

Vorgebaute Binaries findest du auf der GitHub-Releases-Seite. Ein Homebrew-Tap ist in Arbeit. ecodex ist alpha und in aktiver Entwicklung.