Переход к основному контенту
OpenAI

9 июня 2026 г.

Nextdoor: разработка без ограничений с помощью Codex

В базовой команде Nextdoor агент Codex берет на себя разбор инцидентов, возвращая продуктовым инженерам полный контроль над разработкой.

Главное изображение истории клиента Nextdoor.
Размер компании: крупный бизнес
Регион: Северная Америка
Промышленность: технологии
Продукты: Codex
Загрузка…

Продукт масштаба Nextdoor, обслуживающий более 110 миллионов пользователей в 11 странах, предъявляет высокие требования к платформенной команде. Для Кори Долфина, руководителя инженерного направления, внедрение Codex знаменует собой важнейший сдвиг: «переход от циклического написания промптов к инженерии результатов (outcome engineering), когда разработчики начинают думать о финальном результате, который они хотят получить, и работают в синергии с агентом для его достижения».

Это значит, что отдельные инженеры поднимаются выше по стеку: они больше не заперты в роли специалистов по конкретной системе или фреймворку и могут владеть продуктовым опытом почти от начала до конца, даже на нескольких платформах. Производительность выросла настолько, что узким местом стала уже не инженерная работа, а сложные стратегические вопросы о том, что строить дальше.

«Codex коренным образом изменил наше представление об инженерной работе — настолько, что мы уже не можем представить ее без него».
— Кори Долфин, руководитель инженерного направления, Nextdoor

Продуктовые инженеры могут сосредоточиться на продукте

С Codex, объясняет Долфин, «инженеры тратят намного меньше времени на размышления о том, как именно они строят, и больше — на результат». Этот результат может быть представлен в виде скриншотов или видео, к которым агент будет двигаться, определенного показателя производительности или результата теста либо идеи совершенно новой функции.

Недавно Nextdoor запустила функцию «Оповещения о возможностях» (Opportunity Alerts), с помощью которой пользователи могут находить поставщиков услуг поблизости. Благодаря Codex инженеры теперь сами развивают продукт и формируют его дорожную карту. К примеру, один из разработчиков, работавший над оповещениями, понял, что было бы полезно отображать поставщиков услуг на карте. Раньше для реализации такой фичи потребовалось бы участие сразу трех команд — мобильной разработки, фронтенда и бэкэнда, — и она могла бы так никогда и не выйти из бэклога.

«Но с Codex мы смогли силами одного инженера реализовать всё от начала до конца, — объясняет Долфин. — Это означает, что разработчики не просто быстрее развивают продукт, но и начинают лучше понимать реальный пользовательский опыт и то, какое именно решение сейчас необходимо выкатить».

«Когда инженеры начинают подниматься выше по стеку, они берут на себя больше ответственности за продукт, который создают. Вы действительно видите, как отдельные инженеры начинают вести продукты вперед».
— Кори Долфин, руководитель инженерного направления, Nextdoor

Сокращение времени разработки ПО

Работая со встроенными базами данных на Rust и системами с жесткими условиями гонки, Nextdoor обращается к Codex за помощью в отладке проблем, которые труднее всего воспроизвести. Команда предоставляет агенту чистую среду и тестовую обвязку для исследования, а затем использует его для всего: от выяснения, почему не запускаются поды Kubernetes, до поиска нужной линии тренда в анализе данных.

«С GPT‑5.4 и 5.5 это стало по-настоящему впечатляющим улучшением. Мы видим, что Codex особенно силен в предельной настойчивости и поиске правильного решения: он глубоко погружается в, казалось бы, узкоспециальные технические детали, чтобы добраться до первопричины», — объясняет Долфин.

Говоря о режиме Fast Mode в связке с Codex и GPT‑5.5, Долфин отмечает: «Буду честен, многие в команде на него буквально подсели. Когда ты получаешь мгновенную обратную связь по задаче, над которой работаешь, — это невероятный драйв для любого инженера».

Инженерная работа стала настолько быстрее, что Долфин заметил сдвиг в нагрузке на разные части организации: «Мы движемся настолько быстрее, что узкие места больше не находятся в инженерной работе. Теперь вопрос действительно в том, как определить, что именно стоит строить и какая стратегия правильна, — и уже в меньшей степени в том, как именно мы это построим».

Начните работать по-новому

Более 1 миллиона компаний по всему миру достигают значимых результатов с OpenAI.