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OpenAI :你不需要跨平台框架,只需要在 Android 和 iOS 上使用 Codex

近期 OpenAI 發布了 《使用 Codex 在 28 天內建構 Android 版 Sora》,文章詳細介紹了 OpenAI 團隊如何利用自己家的 AI 程式設計助手 Codex( GPT-5.1-Codex),在短短 28 天內完成 Sora Android 版從原型到正式發布的開發過程。

具體為透過 4 名工程師配合 Codex,在 18 天內交付內部版,28 天推向全球,並且實現了 99.9% 的無崩潰率,用 28 天打造了榜首應用的「AI 錬金術」。

和之前我們聊過的 《AI 如何在 Anthropic 改變工作?》 一樣, OpenAI 透過給每位工程師配備 Codex,實現了在不增加溝通成本的前提下,實現了生產力的指數級飛躍。

在這個過程裡,團隊可以將 Codex 看作是一名「高能力但缺乏背景的資深新員工」,所以開發者負責架構設計、使用者體驗和最終決策,而 Codex 負責寫程式碼、單元測試和跨平台邏輯轉換。

具體技術路徑為:

  • 先規劃後程式碼:先讓 AI 理解系統並編寫「設計文檔」,糾偏後再執行
  • 背景信息驅動:透過 AGENTS.md 文件為 AI 提供規範和上下文
  • 跨平台:利用 Codex 將 iOS 的 Swift 程式碼邏輯快速「翻譯」為 Android 的 Kotlin 程式碼

所以,在這個基礎上,AI 不會取代工程師,但會改變工程模式,OpenAI 認為未來的開發者在於深刻理解系統並具備與 AI 長期協作的能力,例如在傳統的軟體工程中,有個著名的「布魯克斯定律」:

向進度落後的專案增加人手,卻反而讓進度更慢,而 OpenAI 在開發 Sora Android 版時突破了這個限制。

OpenAI 並沒有組建幾十人的大型團隊,而是維持了一個只有 4 名工程師 的精幹小組,但為每人配置了滿血滿額的 GPT-5.1-Codex,這種模式讓工程師從「碼農」轉變為「樂團指揮」,在短短 28 天內,不僅完成了繁重的開發任務,還創造了上線 24 小時生成 100 萬視頻、99.9% 無崩潰率的應用。

而在這個基礎上,OpenAI 團隊總結出一套與 AI 協作的黃金準則:不要把它當工具,要把它當成一名剛入職的高級工程師

  • AI 的短板:它看不見螢幕,不知道產品的審美偏好,也不懂得深層的架構權衡(經常為了實現功能而把程式碼寫亂)
  • AI 的長處:它幾乎精通所有語言,擅長寫單元測試,且能大規模並行處理任務
  • 管理 AI:人類工程師負責奠定架構基礎(如身份驗證、網路層等),並建立一套 AGENTS.md 規範,在這個「沙盒」內,Codex 能夠獨立完成約 85% 的程式碼編寫

所以 OpenAI 發現,讓 Codex 在整個程式碼庫中創建和維護大量 AGENT.md 文件非常實用,因為這樣就能實現在各個會話間輕鬆應用相同的指導和最佳實踐,例如確保 Codex 按照開發者的風格指南編寫程式碼,同時,使用 AI 開發,在編寫程式碼前使用 Codex 進行規劃這個尤為重要,只有規劃合理,才能讓 AI 在無人監督的情況下,提高 Codex 的運作時長

OpenAI 提到,他們近期已經實現了連續運行開發時長超過 24 小時。

同時, AI 還可以分散式工作,例如 OpenAI 就表示:

在專案高峰期,經常會同時運行多個 Codex 會話,一個會話負責回放,一個負責搜尋,一個負責錯誤處理,還有一個則負責測試或重構,所以整個工作過程不像是在使用工具,而更像是在管理一個團隊

而同時,OpenAI 也發現了跨平台開發的「新捷徑」:邏輯轉換而非框架共享,過去,開發者在 iOS 和 Android 之間糾結於 React Native 或 Flutter 等框架,而 Sora 團隊展示了一種新思路:直接利用 AI 進行邏輯搬運。

因為 iOS 版已經發布,Codex 展現出了驚人的「翻譯」能力,它能讀取 Swift(iOS)的程式碼邏輯、數據模型和 API 呼叫規則,然後迅速生成語義等效的 Kotlin(Android)程式碼,這意味著團隊在保持原生應用性能的同時,極大地降低了重複開發的成本。

所以這類似於,開發一個 iOS 版,AI 就能無縫實現一個 Android 版:

「讀取 iOS 程式碼中的模型和端口,然後制定一個計畫,利用現有的 API 客戶端和模型類在 Android 中實現等效行為。」

當然,這個過程需要有詳細的文檔和規則,例如在 ~/.codex/AGENTS.md 中詳細記錄本地程式碼倉庫的位置及其內容,幫助 Codex 探索和瀏覽相關程式碼,因為當 Codex 欠缺背景信息時,它就會盲目猜測你的意圖。

所以對於 OpenAI 來說,在 28 天的衝刺中,最關鍵的改變是工作流程的重組:

  • 先讓 Codex 讀取現有文件,解釋數據流向
  • 讓 Codex 編寫一個微型設計文檔,標明哪些文件要改
  • 開發者審核計畫,確認無誤後,AI 開始 24 小時無間斷編碼
  • CI(持續整合)報錯時,直接把日誌丟回給 Codex,它能秒級給出修復建議

當然,前提還是那句話:你有充足的 Token。

最後,Sora Android 版的成功證明了:未來的開發工程師的能力不再是打字速度或語法 API 記憶,而是對系統的深刻洞察力。

AI 承擔了調整 UI 像素、對接介面和編寫樣板程式碼等平庸繁瑣的工作,將工程師解放出來,去思考演算法創新和產品體驗,也不再需要執著於什麼跨平台工具,當然,也會面臨要解決 AI 無法解決的深度問題

更多內容可見:

參考連結

openai.com/zh-Hans-CN/…


原文出處:https://juejin.cn/post/7584729714339250195


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