在 Nextdoor 的核心平台团队里，Codex 会参与排查问题，也让产品工程师能够真正掌握方向盘。

Nextdoor 在 11 个国家拥有超过 1.1 亿用户。Nextdoor 工程负责人 Cory Dolphin 表示，Codex 代表着一种转变：从反复给 agent 下 prompt，转向他所说的 outcome engineering，也就是由工程师先定义想要的结果，再与 agent 一起把它做出来。

这种转变让单个工程师能够向更高层级抽象推进。他们不再局限于某一个系统或框架，而是可以端到端负责更多产品体验，甚至跨越多个平台。Dolphin 说，生产效率的提升已经大到让工程本身不再是主要瓶颈；现在更难的问题反而是，下一步到底该做什么。

“Codex 从根本上改变了我们理解工程工作的方式，甚至到了我们已经无法想象没有它时该如何做工程的地步。”

  • Cory Dolphin, Head of Engineering, Nextdoor

产品工程师可以更专注于产品本身

Dolphin 表示，工程师花在“具体怎么实现”上的时间变少了，而花在“最终结果应该是什么”上的时间更多了。这个结果可以是一张截图或一段视频，agent 会朝着那个目标去构建；也可以是某个性能指标、某个测试结果，甚至是一个全新的功能想法。

Nextdoor 最近发布了 Opportunity Alerts，用来帮助用户发现附近的服务提供者。参与该功能开发的一位工程师意识到，如果能在地图上展示这些服务提供者会更有用。按过去的方式，这通常需要移动端、前端和后端团队之间协调推进，因此很可能会一直躺在 backlog 里。

Dolphin 表示，有了 Codex，一位工程师就能够把这个功能端到端做出来。这不仅加快了交付速度，也让这位工程师能更好地理解产品体验，以及哪些内容才真正值得上线。

“当工程师开始向更高层级抽象推进时，他们会对自己构建的产品承担更多责任。你会真切看到，单个工程师开始驱动产品向前发展。”

  • Cory Dolphin, Head of Engineering, Nextdoor

压缩软件工程时间

Nextdoor 也在用 Codex 调试那些很难复现的问题，比如嵌入式 Rust 数据库中的异常，以及存在严格竞态条件的系统。团队会给 agent 一个干净的环境和用于排查的 harness，然后把它用于各种任务：从诊断 Kubernetes pods 为什么无法启动，到在数据分析中找出正确的趋势线。

Dolphin 表示，GPT-5.4 和 GPT-5.5 提升了 Codex 的持续推进能力，也更擅长深入那些冷门而复杂的技术细节，最终找到根因。他还说，团队非常依赖 Fast Mode，因为在解决问题时，更短的反馈回路令人振奋。

工程工作的推进速度已经快到让组织层面的压力发生了转移。在 Dolphin 看来，如今的瓶颈更少在于“怎么做出来”，而更多在于“该做什么”以及“该采用什么策略”。