Nextdoor के इंजीनियर Codex से बिना सीमा कैसे बनाते हैं

Nextdoor जैसा उत्पाद, जो 11 देशों में 11 करोड़ से अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा देता है, प्लेटफॉर्म टीम से बहुत कुछ मांगता है. इंजीनियरिंग प्रमुख Cory Dolphin के लिए, Codex एक जरूरी बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है: “किसी एजेंट को बार-बार प्रॉम्प्ट करने से हटकर आउटकम इंजीनियरिंग की ओर, जहां इंजीनियर उस परिणाम के बारे में सोचने लगते हैं जिसे वे देखना चाहते हैं और उस परिणाम को इंजीनियर करने के लिए एजेंट के साथ काम करते हैं.”

इसका मतलब है कि अलग-अलग इंजीनियर स्टैक में ऊपर बढ़ते हैं. वे अब किसी खास सिस्टम या फ्रेमवर्क के विशेषज्ञ के रूप में बंधे नहीं रहते, बल्कि कई प्लेटफॉर्मों पर भी उत्पाद अनुभव की जिम्मेदारी लगभग शुरू से अंत तक ले सकते हैं. उत्पादकता इतनी तेज हो गई है कि अब बाधा इंजीनियरिंग नहीं, बल्कि यह तय करने से जुड़े कठिन रणनीतिक सवाल हैं कि आगे क्या बनाया जाए.

Codex के साथ, “इंजीनियरों को यह सोचने में बहुत कम समय लगाना पड़ता है कि वे बिल्कुल कैसे बनाते हैं, और परिणाम के बारे में सोचने में अधिक समय मिलता है,” Dolphin बताते हैं. वह परिणाम स्क्रीनशॉट या वीडियो के रूप में हो सकता है, जिसकी दिशा में एजेंट निर्माण कर सके, या कोई खास प्रदर्शन या टेस्ट परिणाम, या बिल्कुल नया फीचर आइडिया हो सकता है.

Nextdoor ने हाल ही में Opportunity Alerts जारी किए, जिनसे लोग अपने आस-पास सेवा प्रदाता ढूंढ सकते हैं; Codex के साथ, इंजीनियर उत्पाद अनुभव और रोडमैप को आगे बढ़ा रहे हैं. उदाहरण के तौर पर, अलर्ट पर काम कर रहे एक इंजीनियर ने महसूस किया कि सेवा प्रदाताओं को मैप पर दिखाना उपयोगी होगा. पहले, इस तरह के फीचर के लिए तीन टीमों. मोबाइल, फ्रंटएंड और बैकएंड इंजीनियरिंग. के बीच सहयोग की जरूरत होती, और शायद वह कभी बैकलॉग से बाहर ही नहीं आ पाता.

लेकिन Codex के साथ, “हम एक ही इंजीनियर से इसे शुरू से अंत तक बनवा पाए,” Dolphin बताते हैं, “जिसका मतलब है कि वे न केवल उत्पाद को तेजी से आगे बढ़ा पाते हैं, बल्कि वास्तविक उत्पाद अनुभव को और यह कि शिप करने के लिए सही चीज क्या है, बेहतर ढंग से समझ पाते हैं.”

एम्बेडेड Rust डेटाबेस और कड़ी रेस कंडीशंस वाले सिस्टमों के साथ काम करते हुए, Nextdoor उन समस्याओं की डिबगिंग में मदद के लिए Codex का सहारा लेता है जिन्हें दोहराना सबसे कठिन होता है. टीम एजेंट को जांच के लिए एक साफ वातावरण और हार्नेस देती है, फिर इसका इस्तेमाल हर चीज के लिए करती है. यह पता लगाने से कि Kubernetes पॉड्स शुरू क्यों नहीं होते, लेकर डेटा विश्लेषण में सही ट्रेंड लाइन खोजने तक.

“GPT‑5.4 और 5.5 के साथ, यह सचमुच प्रभावशाली अपग्रेड रहा है. हम देखते हैं कि Codex बेहद लगातार कोशिश करने और सही समाधान खोजने में उत्कृष्ट है, और मूल कारण तक पहुंचने के लिए कुछ दिखने में गूढ़ तकनीकी विवरणों में गहराई तक जाता है,” Dolphin बताते हैं.

Codex और GPT‑5.5 के साथ फ़ास्ट मोड के बारे में Dolphin कहते हैं, “ईमानदारी से कहूं तो, टीम के बहुत से लोग इसके आदी हो गए हैं. जब जिस समस्या पर आप काम कर रहे हैं उसके साथ आपका फीडबैक लूप तेज होता है, तो एक इंजीनियर के रूप में वह एहसास बेहद रोमांचक होता है.”

इंजीनियरिंग का काम इतना तेज हो गया है कि Dolphin ने संगठन के अलग-अलग हिस्सों पर दबाव में बदलाव देखा है. “हम इतनी तेजी से आगे बढ़ रहे हैं कि बाधाएं अब इंजीनियरिंग में नहीं हैं. अब असल सवाल यह है कि हम बनाने के लिए सही चीजों और सही रणनीति की पहचान कैसे करें. और यह कम कि हम उसे वास्तव में कैसे बनाते हैं.”