Comment Nextdoor utilise Codex pour bâtir sans limites

Un produit comme Nextdoor, qui sert plus de 110 millions d’utilisateurs dans 11 pays, impose de nombreuses exigences à une équipe de plateforme. Pour Cory Dolphin, chef de l’ingénierie chez Nextdoor, Codex représente un changement essentiel : « passer d’une démarche où l’on fournit des invites de façon itérative à un agent à une ingénierie axée sur les résultats, où les ingénieurs commencent à réfléchir au résultat qu’ils veulent obtenir et travaillent avec un agent pour le concevoir. »

Cela signifie que les ingénieurs, individuellement, montent dans la pile : ils ne sont plus cantonnés à un rôle de spécialistes d’un système ou d’un cadre précis, et peuvent prendre en charge l’expérience produit de bout en bout, ou presque, même sur plusieurs plateformes. La productivité s’est tellement accélérée que le goulot d’étranglement n’est plus l’ingénierie, mais plutôt les grandes questions stratégiques sur ce qu’il faut créer ensuite.

Avec Codex, « les ingénieurs passent beaucoup moins de temps à réfléchir à la façon exacte dont ils construisent, et plus de temps à penser au résultat », explique Dolphin. Ce résultat peut prendre la forme de captures d’écran ou de vidéos vers lesquelles l’agent peut construire, d’un certain niveau de performance ou d’un résultat de test, ou encore d’une toute nouvelle idée de fonctionnalité.

Nextdoor a récemment lancé Opportunity Alerts, qui permet aux gens de trouver des fournisseurs de services près de chez eux; avec Codex, les ingénieurs pilotent l’expérience produit et la feuille de route. Par exemple, un ingénieur qui travaillait sur les alertes a compris qu’il serait utile d’afficher les fournisseurs de services sur une carte. Historiquement, ce type de fonctionnalité aurait exigé la collaboration de trois équipes — ingénierie mobile, frontale et dorsale — et ne serait peut-être jamais sorti du carnet de tâches.

Mais avec Codex, « nous avons pu confier sa réalisation de bout en bout à un seul ingénieur », explique Dolphin, « ce qui signifie non seulement qu’il peut faire avancer le produit plus rapidement, mais aussi qu’il peut mieux comprendre l’expérience produit réelle et ce qu’il convient de livrer. »

Travaillant avec des bases de données Rust intégrées et des systèmes soumis à des conditions de concurrence serrées, Nextdoor se tourne vers Codex pour l’aider à déboguer les problèmes les plus difficiles à reproduire. L’équipe fournit à l’agent un environnement propre et un harnais d’investigation, puis l’utilise pour tout, qu’il s’agisse de comprendre pourquoi des pods Kubernetes ne démarrent pas ou de trouver la bonne ligne de tendance dans une analyse de données.

« Avec GPT‑5.4 et 5.5, la mise à niveau a été vraiment impressionnante. Nous voyons Codex exceller par son extrême persévérance et sa capacité à chercher la bonne solution, en plongeant dans des détails techniques parfois ésotériques pour en arriver à la cause fondamentale », explique Dolphin.

À propos du mode rapide avec Codex et GPT‑5.5, Dolphin dit : « Je dois être honnête, une bonne partie de l’équipe en est accro. Quand on a une boucle de rétroaction rapide avec le problème sur lequel on travaille, la sensation est grisante pour un ingénieur. »

Le travail d’ingénierie est devenu tellement plus rapide que Dolphin a observé un déplacement des pressions vers différentes parties de l’organisation. « Nous avançons tellement plus vite que les goulots d’étranglement ne se trouvent plus dans l’ingénierie. Il s’agit maintenant vraiment de déterminer comment cerner les bonnes choses à créer et la bonne stratégie — et beaucoup moins de savoir comment nous allons concrètement les construire. »