OpenAI背后故事：四人小组仅用28天打造安卓版Sora，85%代码出自Codex之手

12月13日消息，OpenAI于昨日在其官方网站发布了一篇博文，详细介绍了安卓版Sora应用仅用28天便完成开发的过程。

IT之家在此引用相关博文内容，回溯至10月份，Sora的iOS版本正式推出后，其使用量便快速增长，用户随即开始持续不断地创建视频内容，安卓版本的推出也成为了大家期待的焦点。不过当时OpenAI内部仅完成了安卓端Sora的原型开发，所以这项开发工作面临着高风险且时间非常紧张的挑战。

在这类场景中，普通互联网企业通常会搭建由大量工程师构成的开发团队，耗时数月开展优化工作；然而在OpenAI这样的环境里，扩充人力反而会额外产生沟通成本、任务拆分与集成压力，进而明显减缓开发进度。

OpenAI 为此决定组建一支仅 4 人的精干团队，他们自 10 月 8 日启动安卓版 Sora 的开发工作，11 月 5 日完成最终成果交付，整个过程历时 28 天。期间并未借助所谓的“秘密模型”，而是采用了 GPT-5.1-Codex 的早期版本，应用代码的 85% 由 Codex 编写完成，最终达成了 99.9% 的版本稳定率。

据介绍，Codex 更像是一名刚入职的高级工程师，能够将开发者的更多时间用于指挥和代码审查，不必亲自敲每一行代码。

不过，Codex在主动推断未被明确告知的信息方面表现不佳，比如开发者偏好的架构模式、产品策略、真实用户行为等；而且这个虚拟工程师没办法感知应用的实际运行情况，最后还是得靠真人来调试，告诉AI滑动是否流畅、某个流程是否让人觉得困惑。

和Codex开启每一段新对话，都好比重新进行入职培训——你得把目标、约束条件以及具体的操作方式都讲得明明白白，它才能最高效地产出代码。另外，Codex在深层架构的推断上存在短板，如果完全放任它自主运行，可能会凭空多出不必要的ViewModel，或是把本该放在Repository里的逻辑错误地塞到UI层中。

从这里能够发现，Codex 的本能在于“使代码能够运行”，而非追求长期的整洁性。正因如此，OpenAI 在整个代码库中广泛运用 AGENT.md 文件，以此来开展统一的指导与实践，确保 AI 始终依照规范编写代码。

在优势层面，Codex 对各类主流编程语言都十分熟悉，这让跨平台迁移的过程变得格外顺畅；同时它在编写单元测试上表现得非常主动，虽然不是每一项测试都足够“深入”，但广泛的覆盖范围大大降低了回归问题出现的概率，甚至当 CI 运行失败时，直接将日志导入 Prompt，它就能自行提供对应的修复建议。

所以我们能够总结出这样的结论：Codex 在边界清晰的条件下能够开展高效工作，而人类工程师则可以将精力集中在架构设计、用户体验、系统性决策等方面，并且承担起监督最终质量的责任。