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OpenAI

2026年8月26日

loveholidays 如何運用 Codex,讓人人都能參與軟件開發

這間網上旅遊公司運用 Codex,讓各業務團隊都能參與軟件開發,同時協助工程師專注處理更複雜的問題。

公司規模: 企業
地區: 歐洲及英國
行業: 旅遊, 科技
產品: Codex

11 倍

一年內,AI 輔助程式碼變更比例由 7% 升至 79%

73%

工程團隊人數不變,AI 輔助部署頻率提升

93%

數據平台變更成功率,較原來的 58% 上升

4 倍

每項支援要求所帶來的數據平台變更數量增加

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loveholidays(在新視窗中開啟) 是領先的網上旅遊代理商,業務遍及八個歐洲市場。公司運用科技每日處理 60 萬億種套票組合,協助數百萬人找到最合心意的假期。這種規模背後,是公司多年來建立的技術平台,讓搜尋和預訂假期變得更快捷、更靈活。

如今,Codex 正在改變誰能在這個平台上進行開發。

產品經理、設計師和商務團隊愈來愈多直接為 loveholidays 的程式碼庫作出貢獻。團隊可以建立客戶體驗原型、變更數據和基礎設施,並把構想轉化為可運作的軟件,毋須先把每項要求排進工程團隊的工作隊列。

loveholidays 工程主管 Dmitri Lerko 表示:「人人都能參與開發。修改應用程式和基礎設施,以及部署程式碼,已不再只是工程團隊的工作。產品經理、設計師和商務持份者都在創造價值並進行部署。」

對 loveholidays 技術總監 Mike Jones 而言,這是更宏大願景的一部分:把公司的科技與員工的專業知識結合,建立公司所稱的「旅遊通用智能」,並透過 AI 讓兩者更普及易用。

「在 loveholidays,我們的平台願景是建立旅遊通用智能。這就是把我們卓越的科技與員工的專業知識結合,再透過 AI 和 Codex 讓所有人都能使用。」
—loveholidays 技術總監 Mike Jones

從構想到正式推出的客戶體驗

Search Playground 是其中一個最清晰的例子。

以往,工程團隊以外的同事即使想到嶄新的客戶體驗,也要說服工程團隊優先製作原型。因此,每項實驗都有機會成本:工程師花時間測試一個構想,便無法把這段時間用於其他工作。

loveholidays 希望擺脫這種依賴。

工程師運用公司的設計系統、前端技術和 Codex 建立了 Search Playground。公司各部門的員工都可透過這個工具,把構想轉化為可運作的客戶體驗、收集意見,並測試能否創造價值。

目前已有超過十種全新的搜尋體驗透過 Playground 開發。當中大部分由非工程人員建立,至少三種現已在 loveholidays 網站上運作。

其中之一是「Inspire Me(在新視窗中開啟)」,協助旅客探索不同類型的旅程,從海灘度假到美食之旅均一應俱全。

另一個例子則來自市場推廣團隊。在最近的「Crisps from Abroad」推廣活動中,團隊希望建立互動式微型網站,收集比賽參加資料並分享度假靈感。以往,團隊需要委託外部公司設計和開發獨立的數碼體驗,既增加成本,也延長所需時間。團隊運用 Codex 和 Search Playground,在數小時內自行建立這項體驗,同時沿用 loveholidays 現有的設計系統。

Lerko 表示:「我們希望測試新構想的能力不再受實際工程工時所限。」成果不只是加快原型製作。這也讓更多構想有機會發展成產品。

隨時取用專業工程知識

同一原則也適用於幕後工作。

loveholidays 的數據平台和基礎設施原本是為技術人員而設。要作出變更,必須熟悉專門工具、程式碼庫、版本控制和內部流程。每當有人遇到困難,便要由專業工程師介入。

Codex 讓 loveholidays 能夠把這些專業知識提供給更多人使用。

工程團隊把最佳做法、指引和驗證機制編入工作流程,讓 Codex 可逐步引導其他用戶完成相關工作。員工毋須了解每個底層系統,只需專注於想達成的目標;Codex 則協助提出變更、執行檢查,並引導變更完成發佈流程。

「我們把所有最佳做法編入系統。我們亦把驗證機制編入系統,並因應實際情況的變化持續改進。」Lerko 表示:「我們數據和基礎設施工程師的專業知識可透過 Codex 取用,因此任何自行處理基礎設施或數據需要的人,都能全天候即時獲得這些專業支援。」

成效可以量化。

過去一年,loveholidays 數據平台由 AI 輔助的變更成功率已由 58% 升至 93%。同時,每項支援要求所對應的數據平台變更數量增加至四倍。

在更廣泛的自助式基礎設施工作流程中,成功率亦由 63% 升至 90%。

這改變了雙方的工作方式。各團隊毋須等待專家協助即可推進工作,而工程師也可減少處理例行要求的時間,把更多精力用於改進平台本身。

「能交由 AI 處理的工作愈多,你的職能層次就愈高。你的工作不再只是接過一個現成的解決方法並加以執行。你必須參與解決業務問題。」
—loveholidays 技術總監 Mike Jones

工程師人數不變,軟件產出更多

這項轉變已在 loveholidays 整個工程部門顯現。

一年前,約 7% 的程式碼變更由 AI 輔助。如今,這個比例已達 79%。

同期部署次數增加了 73%,工程團隊人數則大致維持不變。

對 loveholidays 而言,增加的處理能力並非只為了編寫更多程式碼。公司刻意按照業務成果而非單憑採用率來衡量 AI 的成效。

Jones 表示:「科技只是達成目標的手段。重點不在科技本身,而在於它帶來的影響。我們的目標不只是讓員工使用工具,而是協助他們解決業務問題,並衡量成效。」

部分成效已在盈利表現中反映出來。

loveholidays 的數據工程團隊如今有更多能力處理以往因機會成本過高而未能進行的優化工作,令雲端儲存成本每年減少約 36,000 英鎊,並透過減少數據處理浪費,每年再節省約 100,000 英鎊。

更深遠的影響,或許在於團隊如今如何看待各種可能性。

Lerko 表示:「我們發現,以往難以做到的事,如今已變得平常。這意味著,現時難以做到的事,日後也會變得平常。」

建立旅遊通用智能

對 loveholidays 而言,Codex 正逐漸成為員工與支撐公司運作的技術之間的通用介面。

Lerko 表示:「Codex 正逐漸成為單一控制平面,亦即工程師、數據科學家和業務人員共同使用的統一介面。這種模式蘊藏巨大潛力,因為你不再需要教每個人使用不同的工具。」

這預示着一種不同的軟件開發模式:專業知識可供整個機構取用,更多人能把構想轉化為可運作的產品,而工程師本身亦可專注處理更高層次的問題。

對 loveholidays 而言,這正是「旅遊通用智能」的最終意義:把公司建立的科技與員工的專業知識結合,再讓更多業務部門取用兩者。

有了 Codex,提出構想的人與能夠把構想實現的人之間,界線正逐漸消失。

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