Como engenheiros da Nextdoor usam o Codex para criar sem limites
Na equipe principal de plataforma da Nextdoor, o Codex investiga problemas e coloca os engenheiros de produto no comando.
Um produto como o Nextdoor, que atende mais de 110 milhões de usuários em 11 países, impõe muitas demandas a uma equipe de plataforma. Para Cory Dolphin, Diretor de Engenharia, o Codex representa uma mudança essencial: “de dar prompts iterativamente a um agente para uma engenharia orientada a resultados, em que os engenheiros começam a pensar no resultado que querem ver e trabalham com um agente para criar esse resultado.”
Isso significa que engenheiros individuais sobem na stack: sem ficarem presos como especialistas em um determinado sistema ou framework, eles conseguem assumir a experiência do produto mais ou menos de ponta a ponta, até mesmo em várias plataformas. A produtividade acelerou tanto que o gargalo não é mais a engenharia, mas sim as difíceis questões estratégicas sobre o que criar em seguida.
“O Codex mudou fundamentalmente a forma como pensamos sobre engenharia, a ponto de não conseguirmos sequer imaginar a engenharia sem ele.”
Com o Codex, “os engenheiros passam muito menos tempo pensando exatamente em como constroem e mais tempo pensando no resultado”, explica Dolphin. Esse resultado pode assumir a forma de capturas de tela ou vídeos que o agente pode usar como objetivo, um determinado desempenho ou resultado de teste, ou uma ideia de recurso totalmente nova.
Recentemente, a Nextdoor lançou o Opportunity Alerts, que permite às pessoas encontrar prestadores de serviços perto delas; com o Codex, os engenheiros estão conduzindo a experiência do produto e o roadmap. Como exemplo, um engenheiro que trabalhava nos alertas percebeu que seria útil mostrar prestadores de serviços em um mapa. Historicamente, esse tipo de recurso teria exigido colaboração entre três equipes — engenharia mobile, frontend e backend — e talvez nunca tivesse saído do backlog.
Mas, com o Codex, “conseguimos fazer com que um engenheiro criasse isso de ponta a ponta”, explica Dolphin, “o que significa que ele não só consegue impulsionar o produto mais rápido, como também entender melhor a experiência real do produto e qual é a coisa certa a lançar.”
“À medida que os engenheiros começam a subir na stack, passam a ter mais responsabilidade pelo produto que estão criando. Dá para ver engenheiros individuais começando a liderar produtos.”
Ao trabalhar com bancos de dados Rust embarcados e sistemas com condições de corrida restritas, a Nextdoor recorre ao Codex para ajudar a depurar os problemas mais difíceis de reproduzir. A equipe fornece ao agente um ambiente limpo e um harness para investigação, depois o usa para tudo: de descobrir por que os pods do Kubernetes não iniciam a encontrar a linha de tendência certa em uma análise de dados.
“Com o GPT‑5.4 e 5.5, tem sido uma atualização realmente impressionante. Vemos o Codex se destacar por ser extremamente persistente e tentar descobrir a solução certa, mergulhando fundo em detalhes técnicos aparentemente esotéricos para chegar à causa raiz”, explica Dolphin.
Sobre o Fast Mode com Codex e GPT‑5.5, Dolphin diz: “Tenho que ser honesto: muita gente da equipe está viciada nele. Quando você tem um ciclo de feedback rápido com o problema em que está trabalhando, a sensação é empolgante para um engenheiro.”
O trabalho de engenharia ficou tão mais rápido que Dolphin viu uma mudança nas pressões sobre diferentes partes da organização. “Estamos avançando tão mais rápido que os gargalos já não estão mais na engenharia. Agora, a questão é realmente: como podemos identificar as coisas certas a criar e a estratégia certa — e menos sobre como realmente as criamos.”
