Cómo los ingenieros de Nextdoor usan Codex para crear sin límites
En el equipo de plataforma central de Nextdoor, Codex investiga problemas y pone a los ingenieros de producto al volante.
Un producto como Nextdoor, que presta servicio a más de 110 millones de usuarios en 11 países, impone muchas exigencias a un equipo de plataforma. Para Cory Dolphin, director de Ingeniería, Codex representa un cambio esencial: “pasar de iterar prompts con un agente a la ingeniería de resultados, donde los ingenieros empiezan a pensar en el resultado que quieren ver y trabajan con un agente para diseñar ese resultado”.
Esto significa que los ingenieros individuales suben en la pila: ya no quedan encerrados como especialistas en un sistema o framework específico, sino que pueden hacerse cargo de la experiencia de producto casi de principio a fin, incluso en varias plataformas. La productividad se aceleró tanto que el cuello de botella ya no es la ingeniería, sino las difíciles preguntas estratégicas sobre qué crear después.
“Codex cambió por completo nuestra forma de pensar la ingeniería, al punto de que ya no podemos imaginar la ingeniería sin él.”
Con Codex, “los ingenieros pasan mucho menos tiempo pensando exactamente en cómo crear y más tiempo pensando en el resultado”, explica Dolphin. Ese resultado puede tomar la forma de capturas de pantalla o video hacia los que el agente puede construir, cierto desempeño o resultado de pruebas, o una idea de función totalmente nueva.
Nextdoor lanzó recientemente Opportunity Alerts, que permite a las personas encontrar proveedores de servicios cercanos; con Codex, los ingenieros impulsan la experiencia de producto y la hoja de ruta. Por ejemplo, un ingeniero que trabajaba en las alertas se dio cuenta de que sería útil mostrar a los proveedores de servicios en un mapa. Históricamente, ese tipo de función habría requerido la colaboración de tres equipos —ingeniería móvil, frontend y backend— y quizá nunca habría salido del backlog.
Pero con Codex, “pudimos hacer que un solo ingeniero lo creara de principio a fin”, explica Dolphin, “lo que significa que no solo puede impulsar el producto más rápido, sino que también puede comprender mejor la experiencia real del producto y qué es lo correcto para lanzar”.
“A medida que los ingenieros empiezan a subir en la pila, asumen más responsabilidad sobre el producto que están construyendo. Realmente ves cómo ingenieros individuales empiezan a impulsar productos.”
Al trabajar con bases de datos Rust embebidas y sistemas con condiciones de carrera muy ajustadas, Nextdoor recurre a Codex para ayudar a depurar los problemas más difíciles de reproducir. El equipo le proporciona al agente un entorno limpio y un banco de pruebas para investigar, y luego lo usa para todo: desde averiguar por qué no arrancan los pods de Kubernetes hasta encontrar la línea de tendencia correcta en un análisis de datos.
“Con GPT‑5.4 y 5.5, ha sido una mejora realmente impresionante. Vemos que Codex sobresale por ser extremadamente persistente e intentar encontrar la solución correcta, profundizando en detalles técnicos aparentemente esotéricos para llegar a la causa raíz”, explica Dolphin.
Sobre Fast Mode con Codex y GPT‑5.5, Dolphin dice: “Tengo que ser honesto: gran parte del equipo está adicta a esto. Cuando tienes un ciclo rápido de retroalimentación con el problema en el que estás trabajando, la sensación como ingeniero es emocionante.”
El trabajo de ingeniería se ha vuelto tan rápido que Dolphin ha visto un cambio en las presiones sobre distintas partes de la organización. “Estamos avanzando tan rápido que los cuellos de botella ya no están en ingeniería. Ahora la cuestión es realmente cómo podemos identificar las cosas correctas para crear y la estrategia correcta, y menos cómo lo construimos en la práctica.”
