你的社交媒体或许曾被 Sora 生成的各种抽象视频刷屏过。

大家拿着这款新出的应用玩得不亦乐乎，一会儿是花样滑冰运动员头上顶着一只猫表演三周跳，一会儿是一个人双腿张开站在两匹马上。

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但是，这款登顶应用商店榜首、体验丝滑、功能完备的应用，并不是什么庞大的移动端团队熬夜肝出来的。

作为一家处于风暴眼中的 AI 巨头，要为旗舰产品 Sora 开发安卓版应用，通常需要一支完整的移动端团队耗费数月打磨。但在 OpenAI，故事有了新版本：4 名工程师，仅用 18 天完成内部版，28 天正式上线。

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他们是怎么做到的？答案是他们拥有第五位「成员」——Codex。

Codex 的产品负责人 Alexander，将这位 AI 队友描述为「一位超级聪明的实习生」 。它不是普通的自动补全工具，它是一个真正的开放式编程智能体。它不会主动去刷 Slack 或者看监控数据（除非你要求它这么做），极其专注。

Sora 团队这次发现了一个特别取巧的办法：

因为 Sora 的 iOS 版已经发布，逻辑是可移植的。无论是 Swift 还是 Kotlin，底层的数据模型、网络调用、验证规则都是一样的。加之 Codex 非常擅长阅读 Swift 代码，转手就生成了语义完全一致的 Kotlin 代码。

不像人类工程师，Codex 对写单元测试有着「独树一帜的热情」 。它会不厌其烦地编写覆盖各种边缘情况的测试用例。虽然深度可能差点意思，但架不住它量大，广泛的覆盖范围直接把代码回归的风险降到了最低。

当持续集成（CI）失败时，工程师只需把报错日志丢给 Codex，它就能分析并提出修复方案。这种反馈循环极大地解放了人类的精力。

OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 曾遇到过让他束手无策的 Bug，最终他将问题抛给 Codex，让它跑了一个小时，结果真的解决了问题。

到了项目最忙的时候，工程师可以使用「分身术」，同时启动多个 Codex 会话（Session）。一个负责播放器优化，一个负责搜索功能，另一个在重构错误处理模块。

这下，工程师不用「做完你的做你的」了，而是让 Codex 「好好做你的」。

每个「分身」都会定期汇报进展。一个可能会说：「我已经完成了这个模块的规划；这是我的方案」，而另一个则会提出一个关于新功能的改进方案。

值得一提的是，Codex 甚至开始参与自身训练的值守工作。很多用于管理训练流程、搭建核心基础设施的代码，都是 Codex 自己写的。它的代码审查机制使得它能发现很多错误，甚至揪出过一些相当关键的配置问题，做到了「三省吾身」。

如果代码都让 AI 敲了，工程师干什么？

OpenAI 的工程师 Aaron Friel 说道：「现在的工程师都变成 Manager 了，甚至可以说变成了 Director。」工程师可以给 Codex 分配任务，甚至让 Codex 创建子代理去干活，而你负责审核产出。

Sora 团队最初尝试过直接让 Codex「基于 iOS 代码构建 Sora Android 应用，开始」，结果很快就放弃了。虽然 Codex 生成的代码在技术上可以运行，但产品体验糟糕透了。这让他们意识到，Codex 虽然强大，但它不是魔法，也不是可以对着许愿的阿拉丁神灯。

为了让 Codex 能无人值守地运行长达 24 小时，工程师必须先与它沟通，制定一份详细的「实施计划」 。这就像一份小型设计文档，指明哪些文件要改、逻辑流向如何。工程师必须先想清楚了，再让 AI 动手。

在 OpenAI 内部，92% 的技术人员都在使用 Codex，使用它的工程师比不使用的产出的 PR 多出了 70%。甚至连 OpenAI 的非技术团队，比如产品经理和销售，也开始直接通过 Codex 查询代码库细节，不再需要找工程师开会了。

今年 2 月， Andrej Karpathy 发了一条推文，造了一个新词叫 Vibe Coding。但很快就对它「祛魅」了，因为 Vibe Coding 适合的是 Throwaway Weekend Projects（一次性周末项目），带来的很可能是指数级增长的代码屎山。

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与随性的 Vibe Coding 不同，Vibe Engineering 强调的是一种「带着责任感的提速」。也就是说，资深工程师利用 LLM（大语言模型）加速工作，但会为最终的代码负责。

这时，一名工程师的技能和经验越多，与 LLM 和 Coding Agent 协作时获得的结果就会越快、越好。

OpenAI 开发者体验负责人 Romain Huet 指出，未来的能力瓶颈将转移到三个方向：设计与品味、判断力以及清晰的沟通。

正如 Alexander 所设想的，未来的开发模式或许是「对话驱动开发」（Chatter-driven development）。这有点像是在玩 Tinder、TikTok 和 Codex 的结合体，AI 抛出一堆想法和代码实现（Best of N），你左滑否定，右滑采纳。

被低估的瓶颈：你的打字速度

关于通用人工智能（AGI）何时到来，Alexander 给出了一个有趣的视角。他认为，目前阻碍 AI 爆发式增长的一个被低估的因素是人类的打字速度，以及人类同时处理多项任务、编写提示词（Prompt）的速度。

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现在的情况是：「人类写提示词→ AI 写代码→人类检查代码。」

你可以让四个 Codex 会话同时工作，但你能同时清晰地描述四个不同的任务需求吗？你能同时审查四份代码变更并给出有价值的反馈吗？

为了突破这个瓶颈，OpenAI 正在尝试重构系统，让 Agent 能够主动提供帮助，而不是被动等待人类敲击键盘输入指令。

就像他们所畅想的，未来的 Codex 不再是那个需要你抽一鞭子才动一下的被动工具，而是能主动走过来对你说：「嘿，我看你正在写这个模块，我有几个更好的优化方案，你要不要看看？」

在这个新世界里，不论你是写代码的工程师，还是做设计的产品经理，我们都在变得「更技术」。

博客＆播客链接：

https://openai.com/index/shipping-sora-for-android-with-codex/

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ttps://shortcast.me/DOnfxtgupvJdrCeAm0Zi

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