عندما يبدو Codex بطيئًا أو ثقيلًا، فأسرع طريقة للوصول إلى الحل هي أن تعرف أولًا أين يضيع الوقت. إذا كانت ردود الذكاء الاصطناعي بطيئة، فراجع الخادم والإعدادات. وإذا كان بدء التشغيل بطيئًا، فراجع خوادم MCP ومجلد الإعدادات. وإذا كانت شاشة التطبيق ثقيلة، فراجع إصدار التطبيق وطول المحادثة. وإذا كان تشغيل الأوامر بطيئًا، فراجع مكان تخزين الملفات وأداء جهاز الكمبيوتر. تعرض هذه المقالة الحلول حسب العرض، استنادًا إلى الوثائق الرسمية لـ OpenAI وإلى الردود التي قدّمها فريق OpenAI على GitHub الخاص بـ Codex (تم التحقق في 25 أكتوبر 2026).

حدّد أين تنظر بحسب العرض

العرض A

ردود الذكاء الاصطناعي بطيئة أو متوقفة

انقطاع الخدمة أو الازدحام، وقوة التفكير، والنموذج، وطول السلسلة → الفصل 2

العرض B

بدء التشغيل بطيء أو تنتظر قبل أن تتمكن من الكتابة

انتظار تشغيل خوادم MCP، ومجلد الإعدادات، والإصدار القديم → الفصل 3

العرض C

التطبيق ثقيل أو يتجمّد

إصدار التطبيق، والسلاسل الطويلة، والتشغيلات المتراكمة، ومشكلات Windows → الفصل 4

العرض D

تشغيل الأوامر بطيء

مكان ملفات WSL، وأداء الكمبيوتر → الفصل 5

يعمل Codex في تطبيق ChatGPT لسطح المكتب (Windows وmacOS)، وفي CLI (النسخة التي تستخدمها في الطرفية)، وفي امتدادات المحررات مثل VS Code. في هذه المقالة، نسمّي مجموعة واحدة من تبادلات العمل «السلسلة»: محادثة واحدة في التطبيق، أو جلسة واحدة في CLI. وفي كل هذه الأشكال، يعمل النموذج الذي يتولى التفكير على خوادم OpenAI، وتعمل الأوامر التي يطلبها الذكاء الاصطناعي على جهازك. وتُميَّز الأعراض بالألوان: الرد التشغيل التطبيق الأمر.

1. التشخيص أولًا

عندما تشعر بالبطء، انظر إلى الشاشة وتحقق من هذه الأمور الثلاثة بالترتيب.

  1. هل ينتظر موافقتك؟قد يكون Codex متوقفًا وهو ينتظر إذنك لتشغيل أمر أو تعديل ملف. ويذكر دليل استكشاف الأخطاء الرسمي هذا أيضًا بوصفه أول ما يُتحقَّق منه عندما يبدو Codex متوقفًا.
  2. ماذا يفعل الآن؟إذا كنت تنتظر قبل أن تتمكن من الكتابة، أو ظلت رسالة تحضير خوادم MCP ظاهرة، فالمشكلة في التشغيل. وإذا ظلت الشاشة تعرض «يفكّر» أو «يكتب ردًا»، فالمشكلة في الرد. وإذا بقي أمر قيد التنفيذ دون أن يتقدم، فالمشكلة في الأمر. وإذا كانت الكتابة نفسها أو تبديل الشاشات يتأخران، فالمشكلة في التطبيق.
  3. هل البطء يصيب الجميع؟تحقّق من صفحة حالة OpenAI لمعرفة ما إذا كان هناك عطل في Codex. وإذا كان هناك عطل، فغالبًا لا يوجد الكثير مما تستطيع فعله محليًا.

في CLI، يعرض الأمر /status النموذج الذي تستخدمه، والرموز (tokens) التي استهلكتها، والسياق المتبقي (المساحة الفارغة في ذاكرة السلسلة). إذا كان السياق المتبقي قليلًا، فانتقل إلى «عدم الاستمرار في استخدام سلسلة طويلة» في الفصل 2. وإذا ضبطت قوة التفكير على High أو أعلى، فانتقل إلى الجدول في الفصل 2.

2. عندما تكون ردود الذكاء الاصطناعي بطيئة الرد

ازدحام أو أعطال على جانب الخادم

بعض البطء لا سبب محلي له. ففي تقرير يفيد بأن الوضع السريع كان بطيئًا بقدر الوضع القياسي، قال أحد أعضاء فريق OpenAI: «We had a capacity issue last week»، ثم شرح لاحقًا أنهم خففوا المشكلة (openai/codex #24422، يونيو 2026). وهذا مثال على بطء سببه نقص السعة على جانب الخادم. أما رسالة «النموذج مشغول بالسعة» فقد شرحنا حلها في معالجة رسالة Codex "Selected model is at capacity".

مطابقة قوة التفكير (reasoning effort) مع طبيعة العمل

في Codex يمكنك اختيار المدة التي يفكّر فيها النموذج قبل أن يجيب. فكلما زادت القوة، فكّر النموذج بعمق أكبر، فزاد الوقت واستهلاك الحصة. هذا هو الوصف الرسمي من OpenAI (OpenAI «Models»).

المستوىالوصف الرسميمناسب لـ (تقريبًا)
Light (في CLI: Low)سريع، للأعمال المحددة النطاق بوضوحتعديل في موضع واحد، والإجابة عن سؤال
Mediumتوازن بين السرعة والعمقالتنفيذ اليومي
High وExtra Highللأعمال الصعبة ذات الخطوات أو المواد الكثيرة (تصف OpenAI المستويين بالطريقة نفسها)Extra High يفكّر لوقت أطولالتغييرات التي تتضمن تصميمًا، والأخطاء التي لا يُعرف سببها
Maxيُقدّم العمق على السرعة والحصة، فيفكّر لوقت أطولالمسائل الصعبة التي لم تُحلّ بغيرها
Ultraيسرّع الأعمال المعقدة بتقسيمها على وكلاء فرعيينلا توجد معلومات رسمية عن أثره على الحصةمهام كبيرة يمكن تقسيمها إلى عدة أجزاء

في CLI، تختار المستوى مع النموذج باستخدام /model. ويمكنك تحديد الافتراضي بالإعداد model_reasoning_effort في ملف الإعدادات (config.toml). يُعرض أخفّ مستوى باسم Light في التطبيق، وباسم low في CLI وفي ملف الإعدادات.

إذا كنت تستخدم High أو أعلى دائمًا، فحتى المهام البسيطة تستغرق وقتًا أطول. في التعديلات الصغيرة، خفّض المستوى إلى Light (أو low في CLI) أو إلى Medium لتحصل على ردود أسرع. وتنصح صفحة اختيار النماذج لدى OpenAI بالجمع بين النموذج الأخف GPT-6 Luna وبين Light (Low) للتعديلات الدقيقة والأعمال المحددة النطاق (OpenAI «Model selection»).

وضع السرعة (Fast وUltrafast)

إذا أردت تقليل وقت الانتظار، فهناك أوضاع أسرع تستهلك حصة أكبر مقابل السرعة (OpenAI «Speed»).

الوضعالهدف ومن يستطيع استخدامهالسرعةاستهلاك الحصة (عند تسجيل الدخول بحساب ChatGPT)
Fastالنماذج المدعومة، بما فيها GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra وGPT-6 Sol وGPT-6 Lunaالتطبيق وCLI وامتدادات المحرر، عند تسجيل الدخول بحساب ChatGPTالمضاعف غير مذكور رسميًا2.5 ضعف حصة الخطة القياسيةتُحتسب الأرصدة المشتراة مرتين
UltrafastGPT-6 Astra وGPT-6.1 SolPro (المستوى بسعر $500 شهريًا) والخطط المؤهلة من Enterprise وEdu (الأسعار، تم التحقق في 25 أكتوبر)مع GPT-6 Astra، تصل سرعة توليد النص إلى ما يصل إلى 8 أضعاف السرعة القياسية8 أضعاف الحصةتُحتسب الأرصدة بمعدل 6 مرات

في CLI، بدّل الوضع بالأمر /fast. إذا لم يكن للنموذج الذي تستخدمه مستوى سريع، فلن يظهر /fast. وإذا كنت تسجّل الدخول بمفتاح API، فالاستخدام يُحسب بأسعار API ولا تنطبق المضاعفات أعلاه.

عدم الاستمرار في استخدام سلسلة طويلة

إذا واصلت عدة مهام في سلسلة واحدة، يتضخم السياق وتصبح الردود والشاشة أثقل. وفي تقرير يفيد بأن السلاسل تبطؤ بعد استخدام طويل، أوصى أحد أعضاء فريق OpenAI بإنشاء سلسلة جديدة لكل مهمة.

أحد أعضاء فريق OpenAI (openai/codex #11984، 25 فبراير 2026)

«We recommend creating a new thread for each task»
(يُنصح بإنشاء سلسلة جديدة لكل مهمة)

وأضاف العضو أنه إذا استمرت السلسلة نفسها، يتخفف السياق مع كل ضغط، وأن البدء من جديد أسرع، ويمنع النموذج من الانشغال بالأعمال السابقة (openai/codex #11984).

إذا أردت فعلًا متابعة السلسلة نفسها، فإن /compact في CLI يلخّص التبادلات السابقة ويفرغ السياق (الوصف الرسمي: "Summarize the visible chat to free tokens"). أما /new فيبدأ سلسلة جديدة (OpenAI «Slash commands»).

3. عند بطء بدء التشغيل (CLI وMCP) التشغيل

انتظار تشغيل خوادم MCP

إذا سجّلت في Codex خوادم MCP (وهي طريقة لربط أدوات خارجية)، فإنه ينتظر تحضير هذه الخوادم في كل مرة يبدأ فيها. الخوادم غير الإلزامية ينتظرها لمدة ثانية واحدة افتراضيًا ثم يتابع، أما الخوادم التي ضبطتها على required = true فينتظرها حتى تبدأ (حتى 10 ثوانٍ افتراضيًا). فإذا أبقيت مسجّلًا خادمًا بطيء الاستجابة أو خادمًا لم تعد تستخدمه، يتأخر الرد الأول. وفيما يلي الإعدادات الرسمية (OpenAI «Model Context Protocol»).

تحقّق مما إذا كان الخادم مضبوطًا كخادم إلزامي
الخوادم التي ضبطها required = true تُنتظر حتى تبدأ (startup_timeout_sec، والافتراضي 10 ثوانٍ)، وإذا تعذّر تشغيلها فلن يبدأ Codex نفسه.أكثر حل فعالية هو إزالة الخوادم التي لا يلزم أن تكون إلزامية. والخوادم غير الإلزامية تُنتظر فقط حتى mcp_optional_startup_grace_ms (والافتراضي 1000 ميلي ثانية).
أوقف خادمًا لا تستخدمه
اكتب enabled = false في قسم ذلك الخادم داخل config.tomlيمكنك تعطيل الخادم دون حذف إعداداته.
قلّل حد الانتظار لخادم إلزامي
خفّض startup_timeout_sec لذلك الخادم (والافتراضي 10 ثوانٍ)إذا خفّضته كثيرًا، فلن تتمكن من استخدام الخوادم التي تحتاج إلى وقت أطول للتشغيل.
تحقّق من التسجيلات
استخدم /mcp في CLI، أو codex mcp list في الطرفية، لعرض الخوادم المفعّلة
# مثال في ~/.codex/config.toml: إيقاف خادم لا تستخدمه
[mcp_servers.old-server]
command = "npx"
args = ["-y", "old-mcp-server"]
enabled = false

مجلد الإعدادات كبير أو تالف

في تقرير عن بطء بدء تشغيل CLI، أشار أحد أعضاء فريق OpenAI إلى أن مجلد ~/.codex، الذي تُحفظ فيه الإعدادات والسجلات، قد يكون كبيرًا أو تالفًا، واقترح تغيير اسمه مؤقتًا للاختبار (openai/codex #9290، يناير 2026). وتغيير الاسم يجعل Codex يبدأ بالحالة نفسها التي يبدأ بها عند الاستخدام الأول، لذلك ستحتاج إلى تسجيل الدخول مرة أخرى. وسجلات السلاسل السابقة محفوظة في هذا المجلد أيضًا، لذا غيّر اسمه فقط ولا تحذفه، وأعده إلى ما كان عليه بعد انتهاء الاختبار.

# macOS وLinux: تغيير الاسم
mv ~/.codex ~/.codex-backup
# Windows (PowerShell): تغيير الاسم
Rename-Item $HOME\.codex .codex-backup

لاستعادته، أعد أولًا تسمية .codex الجديد الذي أُنشئ أثناء الاختبار إلى اسم آخر (مثل .codex-test)، ثم أعد تسمية .codex-backup إلى .codex.

هل تستخدم إصدارًا قديمًا؟

تتضمن بعض إصدارات CLI تحسينات تخص بدء التشغيل. فمثلًا خفّض الإصدار 0.152.0 (1 سبتمبر 2026) التأخير قبل الرد الأول، وأصبح الإصدار 0.161.0 (7 أكتوبر) يكتشف تلف قاعدة بيانات السجلات مبكرًا عند بدء التشغيل (إصدارات GitHub). تحقّق من الإصدار بالأمر codex --version، ثم تحقّق من التحديثات وثبّتها بالأمر codex update. وإذا ثبّتّ بطريقة لا يدعمها codex update (مثل أداة إدارة الحزم)، فحدّث باستخدام الطريقة نفسها التي ثبّتّ بها. وقد يختلف إصدار Codex المضمّن في تطبيق سطح المكتب عن إصدار CLI، ويُحدَّث التطبيق بشكل منفصل (انظر الفصل 4).

4. عندما يكون التطبيق ثقيلًا أو يتجمّد التطبيق

التحديث إلى أحدث إصدار وإعادة التشغيل

كثير من مشكلات البطء في تطبيق سطح المكتب تم إصلاحه في الإصدارات الأحدث.

Windows

في تقرير يفيد بأن التطبيق يتجمّد أو يتقطع على Windows (openai/codex #20214)، كتب أحد أعضاء فريق OpenAI في 28 أغسطس 2026 أنهم أصلحوا أحد الأسباب.

أحد أعضاء فريق OpenAI (openai/codex #20214، 28 أغسطس 2026)

«ChatGPT v26.825.32147 includes a fix for one cause of Windows stuttering and slowdowns during long sessions.»
(يتضمن ChatGPT v26.825.32147 إصلاحًا لأحد أسباب التقطّع والبطء على Windows أثناء الجلسات الطويلة)

وبحسب العضو، كان أحد الأسباب أن الأوامر التي تعمل داخل بيئة العزل (sandbox) تراكمت لديها موارد dwm.exe، وهو مكوّن Windows المسؤول عن رسم الشاشة. ونصح بالتحديث إلى v26.825.32147 أو أحدث، ثم إعادة تشغيل التطبيق.

ويقول العضو إنه «أحد الأسباب»، وما زالت هذه المسألة غير محلولة حتى 25 أكتوبر 2026، ويواصل المستخدمون الإبلاغ عن تجمّد لأسباب أخرى حتى بعد التحديث. وتُوزَّع تطبيقات Windows عبر Microsoft Store، لذا تحقّق من التحديثات في Microsoft Store ضمن Library (OpenAI «ChatGPT desktop app for Windows»).

macOS

بالنسبة إلى مشكلة ارتفاع استخدام CPU على macOS، كتب أحد أعضاء الفريق أنها أُصلحت في إصدار أبريل 2026 (v26.415.20818) (openai/codex #16231). أما التقارير التي تفيد بأن الإدخال يتأخر بسبب تراكم العمليات المساعدة، فما زالت غير محلولة حتى أكتوبر (#25744). حدّث التطبيق إلى أحدث إصدار، وأعد تشغيله إذا أصبح ثقيلًا.

على النظامين، أول خطوة هي تحديث التطبيق إلى أحدث إصدار ثم إعادة تشغيله.

الخطوات الرسمية عندما يتجمّد التطبيق

يصف دليل استكشاف الأخطاء الرسمي لدى OpenAI الخطوات الواجب اتباعها عند التوقف (OpenAI «Troubleshooting»).

عندما يبدو أن السلسلة متوقفة
إضافةً إلى الفحوصات في الفصل 1، شغّل أمرًا بسيطًا مثل git status في الطرفية ← ابدأ سلسلة جديدة بطلب صغير ومحدد النطاق
عندما تتجمّد طرفية التطبيق
أغلق لوحة الطرفية، ثم أعد فتحها بالاختصار Ctrl+`، وشغّل pwd أو git statusإذا استمرت في التجمّد، فانتظر حتى تنتهي السلسلة الجارية ثم أعد تشغيل التطبيق.

تنظيف السلاسل

العمل لفترة طويلة في سلسلة واحدة (الفصل 2) يؤثر أيضًا في ثقل الشاشة. أما من حيث عدد السلاسل، فهناك تقارير مفتوحة على GitHub تفيد بأن التبديل بين السلاسل بطيء، وأن وجود سلاسل كثيرة يُبقي CPU مشغولًا (#11011 وغيرها). لا تذكر OpenAI رسميًا أن الأرشفة تخفف الحمل، لكن أرشفة السلاسل المنتهية بالأمر /archive في CLI (الذي يزيلها من القائمة دون حذف السجلات)، أو بميزة الأرشفة في التطبيق، تمنع القائمة من التضخم.

إذا كنت تستخدم المهام المجدولة، فإن دليل استكشاف الأخطاء الرسمي يتضمن خطوات خاصة بها. فالمهام المجدولة المتكررة تُراكم worktrees (نسخًا من مجلد العمل)، لذا أرشِف التشغيلات التي لم تعد تحتاجها، ولا تثبّت (pin) التشغيلات التي لا داعي لإبقائها (OpenAI «Troubleshooting»).

5. عندما يكون تشغيل الأوامر بطيئًا (WSL ومكان الملفات) الأمر

الأوامر التي يطلبها الذكاء الاصطناعي، مثل البناء والاختبار والبحث، تعمل على جهازك. وإذا كانت بطيئة، فراجع مكان الملفات وأداء الجهاز، لا النموذج أو الإعدادات.

في WSL، ضع الملفات على جانب Linux

إذا كنت تشغّل Codex داخل Linux على Windows (WSL)، فإن موقع مجلد العمل يمكن أن يغيّر السرعة بشكل كبير. توضح OpenAI أن العمل تحت مسارات محركات Windows، مثل /mnt/c/...، قد يكون بطيئًا، وتنصح بوضع المستودعات في مجلد Linux الرئيسي (مثل ~/code/my-app). وإذا كانت المستودعات الكبيرة بطيئة، تقترح OpenAI أيضًا زيادة الذاكرة ومعالجات CPU المخصصة لـ WSL، وتحديث WSL (OpenAI «WSL»).

# مثال لملف %UserProfile%\.wslconfig: الذاكرة ومعالجات CPU المخصصة لـ WSL
[wsl2]
memory=8GB
processors=4
# حدّث WSL ثم أوقفه ليُطبَّق الإعداد (في PowerShell)
wsl --update
wsl --shutdown

للاطلاع على كيفية كتابة .wslconfig، انظر Microsoft «Advanced settings configuration in WSL». يوقف الأمر wsl --shutdown جميع توزيعات WSL الجارية، لذا أغلق ما تعمل عليه قبل تنفيذه. اضبط القيم بما يتناسب مع الذاكرة وعدد معالجات CPU في جهازك.

انتبه إلى أنه عند استخدام وكيل يعمل على Windows مباشرةً داخل تطبيق Windows، يُنصح بالوضع المعاكس.

عندما يعمل الوكيل داخل WSL

ضع الملفات على جانب Linux (مثل ~/code)

قد يكون العمل تحت /mnt/c بطيئًا (OpenAI «WSL»).

عندما يشغّل تطبيق Windows الوكيل على Windows مباشرةً

ضع الملفات في مجلد على جانب Windows

يعمل الوكيل على جانب Windows، لذلك لا تنطبق بطء /mnt/c. وهذا أكثر موثوقية من فتح مجلد داخل WSL مباشرةً من التطبيق (OpenAI «ChatGPT desktop app for Windows»). ولا يمر الوصول عبر /mnt/<drive>/... إلا عندما تعمل على المستودع نفسه بأدوات على جانب WSL، وقد تكون تلك العمليات بطيئة.

المصدر: OpenAI «ChatGPT desktop app for Windows». الوضع الافتراضي لتطبيق Windows هو الوكيل الذي يعمل «على Windows» مباشرةً، وعند التبديل إلى WSL يلزم إعادة تشغيل التطبيق. وفي تقرير يفيد بأن وكيل WSL بطيء للغاية (#25715)، قال أحد أعضاء الفريق إن إصلاحًا متوقعًا لتخفيف المشكلة دُمج في 5 يونيو 2026، لكن البلاغ ما زال مفتوحًا حتى 25 أكتوبر.

حيث يكون أداء الكمبيوتر مؤثرًا

يعتمد الوقت الذي تستغرقه الأوامر على معالج CPU والذاكرة والتخزين في جهازك (خاصةً إذا كان HDD أو SSD). كما تتأثر حركة شاشة التطبيق بالجهاز. أما الوقت الذي يقضيه الذكاء الاصطناعي في التفكير وكتابة الرد، فلا يتغير عند شراء جهاز جديد. لمعرفة ما يتغير بالجهاز وكيفية قياس توزيع الوقت، انظر مواصفات الكمبيوتر المطلوبة لـ Claude Code وCodex.

6. الإبلاغ لدى OpenAI عندما لا يفيد شيء

إذا لم تنجح الخطوات السابقة، فيمكنك الإبلاغ لدى OpenAI، وسيتمكن الفريق من فحص السجلات للبحث عن السبب.

  • الإرسال من CLI: باستخدام /feedback في CLI يمكنك إرسال السجلات ومعلومات التشخيص إلى فريق Codex (اتبع التعليمات واختر ما يُدرج)
  • البحث في GitHub: ابحث في openai/codex issues عن تقارير بالعرض نفسه وردود الفريق، وعند الإبلاغ اذكر رقم الإصدار ونظام التشغيل
  • أخذ سجلات CLI مفصّلة: لا تُنشأ السجلات النصية افتراضيًا. إذا شغّلت CLI مع تحديد موقع السجل، مثل RUST_LOG=debug codex -c log_dir=./.codex-log (وفي PowerShell على Windows: $env:RUST_LOG="debug"; codex -c log_dir=./.codex-log)، يُنشأ الملف codex-tui.log (OpenAI «Environment variables»)

قد تتضمن السجلات محتوى عملك ومسارات الملفات. قبل أن تنشرها في مكان عام، احذف القيم السرية والمعلومات الشخصية.

الخلاصة

  • تحقّق أولًا مما إذا كان Codex ينتظر الموافقة، وما الذي يفعله الآن، وهل هناك عطل في الخدمة
  • إذا كانت الردود بطيئة، فخفّض قوة التفكير بما يناسب العمل، أو انتقل إلى نموذج أخف، أو استخدم الوضع السريع (يزيد استهلاك الحصة)
  • أنشئ سلسلة جديدة لكل مهمة (كما يوصي فريق OpenAI)، واستخدم /compact إذا أردت المتابعة
  • إذا كان بدء التشغيل بطيئًا، فراجع خوادم MCP الإلزامية، وأوقف الخوادم غير المستخدمة بـ enabled = false، وحدّث CLI. وإذا لم يفِد ذلك، فغيّر اسم ~/.codex مؤقتًا للاختبار
  • إذا كان التطبيق ثقيلًا، فحدّثه إلى أحدث إصدار وأعد تشغيله، وأرشِف تشغيلات المهام المجدولة التي لم تعد تحتاجها
  • في WSL، ضع الملفات على جانب Linux (أو على جانب Windows إذا كنت تشغّل على Windows مباشرةً)
  • إذا استمرت المشكلة، فأرسل السجلات بـ /feedback، وابحث عن العرض نفسه في issues على GitHub

الأسئلة الشائعة

س. هل Codex أبطأ من Claude Code؟

لا يمكن الجزم بإجابة واحدة. تختلف السرعة كثيرًا حسب قوة التفكير والنموذج ونوع المهمة وأخطاء التطبيق وزمن الأوامر المحلية. وقليلة هي القياسات التي تقارن بينهما في الظروف نفسها، والنماذج مختلفة، لذا فالحكم بناءً على قياس واحد محفوف بالمخاطر. ولمقارنة ما يعتمد على جهازك وما لا يعتمد عليه بين الأداتين، انظر مواصفات الكمبيوتر المطلوبة لـ Claude Code وCodex.

س. هل يضمن استخدام الوضع السريع أن تصبح الأمور أسرع دائمًا؟

يرفع الوضع السريع سرعة توليد النص لدى النموذج، لكنه لا يغيّر زمن الأوامر أو زمن انتظار تشغيل خوادم MCP. وفي فترات ازدحام الخادم، قد تبدو الأمور بطيئة حتى مع الوضع السريع (الفصل 2). كما أن حصة الخطة تنفد أسرع، لذا فالأسلم أن تستخدمه للأعمال المستعجلة فقط.

س. ماذا أفعل إذا كانت إضافة VS Code لا تستجيب أو ثقيلة؟

حدّث الإضافة وVS Code، ثم أعد تشغيل VS Code. لا توجد في الوثائق الرسمية خطوات محددة لحالة الإضافة الثقيلة، لكن طول السلسلة (الفصل 2) يؤثر في الإضافة بالطريقة نفسها. وإذا كانت الإضافة لا تستجيب على Windows، تنصح وثائق OpenAI بتثبيت أدوات بناء Microsoft C++ وحزمة Visual C++ Redistributable القابلة لإعادة التوزيع، ثم إعادة تشغيل VS Code بالكامل (OpenAI «Windows sandbox»).