ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೋಗಿ
OpenAI

ಜೂನ್ 9, 2026

Nextdoor ನಲ್ಲಿ Codex ಮೂಲಕ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಹೇಗೆ

Nextdoor ನ ಕೋರ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡದಲ್ಲಿ, Codex ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳನ್ನು ಚಾಲಕನ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.

Nextdoor ಗ್ರಾಹಕ ಕಥೆಯ ಹೀರೋ ಕಲಾಕೃತಿ.
ಕಂಪನಿಯ ಗಾತ್ರ: Enterprise
ಪ್ರದೇಶ: ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕ
ಕೈಗಾರಿಕೆ: ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ಉತ್ಪನ್ನಗಳು: ಕೋಡೆಕ್ಸ್
ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತಿದೆ…

11 ದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ 110 ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇವೆ ನೀಡುವ Nextdoor ನಂತಹ ಉತ್ಪನ್ನವು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ತಂಡದ ಮೇಲೆ ಅನೇಕ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಇಡುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ ಕೋರಿ ಡಾಲ್ಫಿನ್‌ಗೆ, Codex ಒಂದು ಅಗತ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ: “ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೀಡುವುದರಿಂದ ದೂರವಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನತ್ತ, ಅಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ತಾವು ನೋಡಲು ಬಯಸುವ ಫಲಿತಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ, ಆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಜೊತೆಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.”

ಇದರಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಸರಿಯುತ್ತಾರೆ—ಇನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಥವಾ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ತಜ್ಞರಾಗಿ ಸೀಮಿತರಾಗದೆ, ಅನೇಕ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತವೂ ಉತ್ಪನ್ನ ಅನುಭವವನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ತಮ್ಮದಾಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಕತೆ ಇಷ್ಟು ವೇಗಗೊಂಡಿದೆ ಎಂದರೆ ಅಡಚಣೆ ಇನ್ನು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ ಮುಂದೆ ಏನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು ಎಂಬ ಕಠಿಣ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೇ ಆಗಿವೆ.

“Codex ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಯೋಚಿಸುವ ರೀತಿಯನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಿಸಿದೆ; ಅದು ಇಲ್ಲದೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಾವು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲೂ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.”
—ಕೋರಿ ಡಾಲ್ಫಿನ್, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ, Nextdoor

ಉತ್ಪನ್ನ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸಬಹುದು

Codex ಜೊತೆ, “ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯ ಯೋಚಿಸಿ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಯೋಚಿಸಬಹುದು,” ಎಂದು ಡಾಲ್ಫಿನ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆ ಫಲಿತಾಂಶವು ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಮಾಣದ ಗುರಿಯಾಗಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಕ್ರೀನ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶ, ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಕಲ್ಪನೆಯ ರೂಪದಲ್ಲಿರಬಹುದು.

Nextdoor ಇತ್ತೀಚೆಗೆ Opportunity Alerts ಅನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿತು, ಇದು ಜನರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸಮೀಪದ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ; Codex ಜೊತೆ, ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಉತ್ಪನ್ನ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ರೋಡ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಲರ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದ ಒಬ್ಬ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗೆ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ತಿಳಿಯಿತು. ಹಿಂದೆ, ಅಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಕ್ಕೆ ಮೂರು ತಂಡಗಳ—ಮೊಬೈಲ್, ಫ್ರಂಟ್‌ಎಂಡ್ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್‌ಎಂಡ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್—ಸಹಯೋಗ ಅಗತ್ಯವಾಗುತ್ತಿತ್ತು ಮತ್ತು ಅದು ಬ್ಯಾಕ್‌ಲಾಗ್‌ನಿಂದ ಹೊರಬರದೇ ಇರಬಹುದಿತ್ತು.

ಆದರೆ Codex ಜೊತೆ, “ಒಬ್ಬ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ನಿಂದಲೇ ಅದನ್ನು ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು,” ಎಂದು ಡಾಲ್ಫಿನ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ, “ಅಂದರೆ ಅವರು ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮುನ್ನಡೆಸುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪನ್ನ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯ ಯಾವುದು ಎಂಬುದನ್ನೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.”

“ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಸರಿಯಲು ಆರಂಭಿಸಿದಂತೆ, ಅವರು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೊಣೆ ಹೊರುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಲು ಆರಂಭಿಸುವುದನ್ನು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನೋಡುತ್ತೀರಿ.”
—ಕೋರಿ ಡಾಲ್ಫಿನ್, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ, Nextdoor

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಯವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವುದು

ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿದ Rust ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಠಿಣ ರೇಸ್ ಕಂಡಿಷನ್‌ಗಳಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ Nextdoor, ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು Codex ನೆರವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ತಂಡವು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಸ್ವಚ್ಛ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಹಾರ್ನೆಸ್ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ನಂತರ Kubernetes ಪಾಡ್‌ಗಳು ಏಕೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು, ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಟ್ರೆಂಡ್ ಲೈನ್ ಹುಡುಕುವವರೆಗೆ ಎಲ್ಲಕ್ಕೂ ಅದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

“GPT‑5.4 ಮತ್ತು 5.5 ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್ ಆಗಿದೆ. Codex ಅತ್ಯಂತ ದೃಢವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿದು ಸರಿಯಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ಮಿಂಚುವುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ; ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ತಲುಪಲು ಮೇಲ್ನೋಟಕ್ಕೆ ಅತಿಗೂಢವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಕೆಲವು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಮುಳುಗುತ್ತದೆ,” ಎಂದು ಡಾಲ್ಫಿನ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.

Codex ಮತ್ತು GPT‑5.5 ಜೊತೆಯ ತ್ವರಿತ ಮೋಡ್ ಬಗ್ಗೆ ಡಾಲ್ಫಿನ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, “ನಿಜ ಹೇಳಬೇಕೆಂದರೆ, ತಂಡದ ಬಹಳಷ್ಟು ಜನರು ಅದಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಚಕ್ರವಿದ್ದಾಗ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ ಆ ಅನುಭವ ರೋಮಾಂಚನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.”

ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕೆಲಸ ಇಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿದೆ ಎಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲಿನ ಒತ್ತಡಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಡಾಲ್ಫಿನ್ ಕಂಡಿದ್ದಾರೆ. “ನಾವು ಇಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಸಾಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಅಡಚಣೆಗಳು ಇನ್ನು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲ. ಈಗ ಇದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ, ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ—ಅದನ್ನು ನಾವು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ.”

ಹೊಸ ಕೆಲಸದ ಯುಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿ

ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ 1 ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಹಾರಗಳು OpenAI ನೊಂದಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತಿವೆ.