Com els enginyers de Nextdoor usen Codex per crear sense límits
A l’equip de plataforma central de Nextdoor, Codex investiga incidències i posa els enginyers de producte al capdavant.
Un producte com Nextdoor, que dona servei a més de 110 milions d’usuaris en 11 països, exigeix molt a un equip de plataforma. Per a Cory Dolphin, director d’Enginyeria, Codex representa un canvi essencial: «deixar enrere el fet de donar indicacions iteratives a un agent i avançar cap a l’enginyeria orientada a resultats, en què els enginyers comencen a pensar en el resultat que volen veure i treballen amb un agent per dissenyar aquest resultat».
Això vol dir que els enginyers individuals pugen en la pila tecnològica: ja no queden tancats com a especialistes en un sistema o framework concret, sinó que poden assumir l’experiència de producte més o menys d’extrem a extrem, fins i tot en múltiples plataformes. La productivitat s’ha accelerat tant que el coll d’ampolla ja no és l’enginyeria, sinó les difícils preguntes estratègiques sobre què cal construir a continuació.
«Codex ha canviat fonamentalment la manera com pensem sobre l’enginyeria, fins al punt que ni tan sols podem imaginar l’enginyeria sense ell.»
Amb Codex, «els enginyers dediquen molt menys temps a pensar exactament com construeixen i més temps a pensar en el resultat», explica Dolphin. Aquest resultat pot prendre la forma de captures de pantalla o vídeo cap als quals l’agent pot construir, d’un cert rendiment o resultat de prova, o d’una idea de funcionalitat completament nova.
Nextdoor ha llançat recentment Opportunity Alerts, que permet a les persones trobar proveïdors de serveis a prop seu; amb Codex, els enginyers impulsen l’experiència de producte i el full de ruta. Per exemple, un enginyer que treballava en les alertes es va adonar que seria útil mostrar els proveïdors de serveis en un mapa. Històricament, aquest tipus de funcionalitat hauria requerit la col·laboració de tres equips —enginyeria mòbil, frontend i backend— i potser no hauria sortit mai de la llista de tasques pendents.
Però amb Codex, «vam poder fer que un sol enginyer la construís d’extrem a extrem», explica Dolphin, «cosa que vol dir que no només pot impulsar el producte més ràpidament, sinó que també pot entendre millor l’experiència real de producte i què és el més adequat per llançar».
«A mesura que els enginyers comencen a pujar en la jerarquia passen a assumir més responsabilitat sobre el producte que estan desenvolupant. Realment veus com els enginyers individuals comencen a impulsar productes.»
Treballant amb bases de dades Rust incrustades i sistemes amb condicions de carrera molt ajustades, Nextdoor recorre a Codex per ajudar a depurar els problemes més difícils de reproduir. L’equip proporciona a l’agent un entorn net i un banc de proves per a la investigació, i després l’utilitza per a tot: des d’esbrinar per què no s’inicien els pods de Kubernetes fins a trobar la línia de tendència adequada en una anàlisi de dades.
«Amb GPT‑5.4 i 5.5, ha estat una millora realment impressionant. Veiem que Codex destaca per ser extremadament persistent i intentar trobar la solució adequada, endinsant-se en alguns detalls tècnics aparentment esotèrics per arribar a la causa arrel», explica Dolphin.
Sobre Fast Mode amb Codex i GPT‑5.5, Dolphin diu: «He de ser sincer: gran part de l’equip n’està enganxat. Quan tens un cicle de retroalimentació ràpid amb el problema en què estàs treballant, la sensació és estimulant com a enginyer.»
La feina d’enginyeria s’ha tornat tan ràpida que Dolphin ha vist un canvi en les pressions sobre diferents parts de l’organització. «Ens movem tan de pressa que els colls d’ampolla ja no són a l’enginyeria. Ara realment es tracta de com podem identificar les coses adequades per construir i l’estratègia adequada, i menys de com les construïm en realitat.»
