Come gli ingegneri Nextdoor usano Codex per creare senza limiti

Un prodotto come Nextdoor, che serve oltre 110 milioni di utenti in 11 Paesi, pone numerose sfide a un team di piattaforma. Per Cory Dolphin, Head of Engineering di Nextdoor, Codex rappresenta un cambiamento fondamentale: «dal guidare un agente attraverso continue iterazioni di prompt a un approccio orientato al risultato, in cui gli ingegneri partono dall'obiettivo che vogliono ottenere e collaborano con un agente per realizzarlo».

Questo significa che i singoli ingegneri possono ampliare il proprio raggio d'azione: non più limitati a essere specialisti di un determinato sistema o framework, possono contribuire all'intera esperienza di prodotto end-to-end, anche su più piattaforme. La produttività è cresciuta a tal punto che il vero limite non è più la capacità ingegneristica, ma la definizione delle prossime priorità strategiche.

Con Codex, spiega Dolphin, «gli ingegneri dedicano molto meno tempo a riflettere su come come sviluppare il codice e molto più tempo a concentrarsi sul risultato finale». Quel risultato può essere rappresentato da screenshot o video su cui l'agente lavora, da specifiche prestazioni o esiti dei test, oppure da una nuova idea di funzionalità.

Nextdoor ha recentemente lanciato Opportunity Alerts, una funzione che permette agli utenti di trovare fornitori di servizi nelle loro vicinanze; con Codex, sono gli ingegneri a guidare l'esperienza del prodotto e la roadmap. Ad esempio, un ingegnere che lavorava agli avvisi si è reso conto che sarebbe stato utile visualizzare i fornitori di servizi su una mappa. In passato, una funzionalità di questo tipo avrebbe richiesto la collaborazione tra tre team, ingegneria mobile, frontend e backend, e avrebbe potuto non vedere mai la luce, fuori dal backlog.

Ma con Codex, «siamo riusciti a permettere a un solo ingegnere di svilupparlo end-to-end», spiega Dolphin, «il che significa che non solo sono in grado di guidare il prodotto più velocemente, ma sono anche in grado di comprendere meglio l'esperienza effettiva del prodotto e cosa sia giusto rilasciare».

Lavorando con database Rust integrati e sistemi caratterizzati da condizioni di competizione molto serrate, Nextdoor si affida a Codex per risolvere i problemi più difficili da riprodurre. Il team fornisce all'agente un ambiente pulito e un framework di analisi, che viene poi utilizzato per una serie di attività, dall'individuare i motivi per cui i pod di Kubernetes non si avviano, fino all'individuazione della linea di tendenza corretta in un'analisi dei dati.

«Con GPT‑5.4 e 5.5, è stato un miglioramento davvero notevole. Abbiamo notato che Codex eccelle per la sua estrema tenacia nel cercare di individuare la soluzione giusta, approfondendo alcuni dettagli tecnici apparentemente complessi per arrivare alla causa principale», spiega Dolphin.

A proposito della modalità Fast con Codex e GPT‑5.5, Dolphin afferma: «Devo essere sincero, molti membri del team ne sono diventati dipendenti. Quando si ha un ciclo di feedback rapido sul problema su cui si sta lavorando, il senso di soddisfazione che ne deriva è esaltante per un ingegnere».

Il lavoro di ingegneria è diventato talmente più veloce che Dolphin ha assistito a un cambiamento nelle pressioni esercitate sulle diverse parti dell'organizzazione. «Stiamo procedendo a un ritmo talmente più veloce che i colli di bottiglia non si trovano più nell'ingegneria. Ora la questione è piuttosto: come possiamo individuare gli elementi giusti da sviluppare e la strategia giusta, piuttosto che concentrarci su come realizzarli concretamente».