Как Braintrust превращает запросы клиентов в код с Codex
Инженеры Braintrust используют Codex с GPT‑5.5, чтобы за считанные минуты превращать запросы клиентов на новые функции в превью-ветки и проводить более масштабные инженерные эксперименты.
50%
команды Braintrust перешла на Codex за один месяц
Braintrust — это платформа наблюдаемости и систем оценки для выпуска качественных продуктов на основе ИИ.
С Codex инженеры платформы теперь могут брать запросы клиентов на новые функции и создавать превью-ветки, чтобы за считанные минуты показывать клиентам рабочие решения.
За один месяц половина команды Braintrust перешла на Codex. Для основателя и CEO Анкура Гояла главное изменение — не только в более быстром написании кода. Это более быстрый цикл обратной связи с клиентами.
«Звучит просто, но Codex буквально может выводить больше текста в терминал, не замедляясь, а другие модели просто не могут это повторить», — говорит Гоял.
«Главный выигрыш — это скорость».
Скорость часто считают свойством инструмента, существующим отдельно от его основной функциональности, но для Гояла разница в скорости «меняет то, как я взаимодействую с Codex по сравнению с другими моделями».
С Codex команда Braintrust может встроить итерации в свой процесс разработки, а не оставлять запросы ждать своей очереди. «Codex дал нам возможность проверять запросы клиентов на функции в реальном времени», — говорит Гоял. «Раньше, если кто-то отправлял нам запрос на функцию, он попадал в бэклог, а приоритет ему назначали позже».
Теперь команда может скопировать запрос в Codex, создать превью-ветку и за считанные минуты показать клиенту готовое решение. «Самое классное в Codex то, что мы можем итеративно дорабатывать и придумывать решения по запросам на функции вместе с клиентом в реальном времени», — говорит Гоял.
«Чем больше кода мы пишем, тем больше проблем клиентов можем решить, и сейчас Codex — самый эффективный способ это делать».
Для Гояла Codex меняет объем подготовки, необходимой для проверки новых идей. «С другими моделями мне приходилось пытаться дать модели промпт для решения конкретной задачи», — говорит он. Более медленные инструменты требуют больше ручного сопровождения, что повышает стоимость экспериментов.
«С Codex я перешел к тому, что пишу тест, демонстрирующий проблему, создаю песочницу, а затем позволяю Codex работать в этой среде», — говорит Гоял. «Для меня это новый сценарий использования, и я могу проводить эксперименты благодаря скорости».
Эта скорость дает команде Braintrust больше пространства для экспериментов. Вместо пошаговых промптов инженеры могут определить задачу, позволить Codex работать в контролируемой среде и быстрее пройти путь от идеи к работающему решению.
«Самое классное в Codex то, что мы можем итеративно дорабатывать и придумывать решения по запросам на функции вместе с клиентом в реальном времени».
