Wie Entwickler:innen bei Nextdoor mit Codex grenzenlos entwickeln

Ein Produkt wie Nextdoor, das über 110 Millionen Nutzer:innen in 11 Ländern bedient, stellt hohe Anforderungen an ein Plattformteam. Für Cory Dolphin, Head of Engineering, steht Codex für einen wesentlichen Wandel: „weg davon, einen Agenten iterativ mit Prompts zu steuern, hin zu Outcome Engineering, bei dem Entwickler:innen über das Ergebnis nachdenken, das sie sehen möchten, und mit einem Agenten daran arbeiten, dieses Ergebnis zu entwickeln.“

Das bedeutet, dass einzelne Entwickler:innen im Stack nach oben rücken: Sie sind nicht mehr als Spezialist:innen auf ein bestimmtes System oder Framework festgelegt, sondern können die Produkterfahrung mehr oder weniger End-to-End verantworten, sogar über mehrere Plattformen hinweg. Die Produktivität hat sich so stark beschleunigt, dass der Engpass nicht mehr im Engineering liegt, sondern bei den schwierigen strategischen Fragen dazu, was als Nächstes entwickelt werden soll.

Mit Codex verbringen „Entwickler:innen viel weniger Zeit damit, darüber nachzudenken, wie genau sie entwickeln, und mehr Zeit damit, über das Ergebnis nachzudenken“, erklärt Dolphin. Dieses Ergebnis kann in Form von Screenshots oder Videos vorliegen, auf die der Agent hinarbeiten kann, als bestimmtes Leistungs- oder Testergebnis oder als völlig neue Feature-Idee.

Nextdoor hat kürzlich Opportunity Alerts veröffentlicht, mit denen Menschen Dienstleistungsanbieter:innen in ihrer Nähe finden können; mit Codex treiben Entwickler:innen Produkterlebnis und Roadmap voran. Ein Beispiel: Ein:e Entwickler:in, der/die, die an den Alerts arbeitete, erkannte, dass es hilfreich wäre, Dienstleistungsanbieter:innen auf einer Karte anzuzeigen. Früher hätte eine solche Funktion die Zusammenarbeit von drei Teams erfordert – Mobile, Frontend und Backend Engineering – und wäre vielleicht nie aus dem Backlog herausgekommen.

Aber mit Codex „konnten wir eine:n Entwickler:in das Ganze End-to-End entwickeln lassen“, erklärt Dolphin, „was bedeutet, dass sie das Produkt nicht nur schneller vorantreiben können, sondern auch die tatsächliche Produkterfahrung besser verstehen und besser erkennen, was tatsächlich geshippt werden sollte.“

Bei der Arbeit mit eingebetteten Rust-Datenbanken und Systemen mit heiklen Race Conditions nutzt Nextdoor Codex, um Unterstützung beim Debuggen der am schwersten reproduzierbaren Probleme zu erhalten. Das Team stellt dem Agenten eine saubere Umgebung und ein Harness für die Untersuchung bereit und nutzt ihn dann für alles – von der Frage, warum Kubernetes-Pods nicht starten, bis zum Finden der richtigen Trendlinie in einer Datenanalyse.

„Mit GPT‑5.4 und 5.5 war das ein wirklich beeindruckendes Upgrade. Wir sehen, dass Codex besonders darin glänzt, äußerst hartnäckig zu sein und die richtige Lösung zu finden, tief in scheinbar esoterische technische Details einzutauchen und so zur eigentlichen Ursache zu gelangen“, erklärt Dolphin.

Zum Schnellmodus mit Codex und GPT‑5.5 sagt Dolphin: „Ich muss ehrlich sein: Viele im Team sind süchtig danach. Wenn man bei dem Problem, an dem man arbeitet, eine schnelle Feedbackschleife hat, fühlt sich das als Entwickler:in berauschend an.“

Engineering-Arbeit ist so viel schneller geworden, dass Dolphin eine Verschiebung des Drucks auf verschiedene Teile der Organisation beobachtet hat. „Wir bewegen uns so viel schneller, dass die Engpässe nicht mehr im Engineering liegen. Jetzt geht es wirklich um die Frage: Wie identifizieren wir die richtigen Dinge, die wir entwickeln sollten, und die richtige Strategie – und weniger darum, wie wir sie tatsächlich entwickeln.“