10月初OpenAI发布Sora相关产品后，安卓版Sora的开发任务迫在眉睫。令人惊叹的是，OpenAI仅用4人团队，在28天内就完成安卓版Sora从搭建到登上谷歌Play Store榜首的全过程，约85%的代码由AI智能体Codex编写，且实现99.9%无崩溃率。此次开发不仅展现了AI在软件开发中的强大助力，也揭示了人机协作的高效模式。
紧迫任务催生高效开发模式
10月初，OpenAI重磅发布迭代后Sora 2及首个AI视频应用Sora APP。Sora在iOS发布后用户量激增，而彼时安卓仅有简陋内部原型，但Google Play上预注册用户不断增多。面对这一高压且时间紧迫的发布任务，OpenAI没有采用常规的大量堆砌人力的方式。因为美国计算机架构师Fred Brooks曾指出，向延期软件项目增加人手往往会降低效率。于是，OpenAI组建了一支4人“精锐小队”，从10月8日到11月5日，与Codex协作，消耗约50亿Token，完成安卓版Sora的开发并推向全球。
Codex：强大的“高级工程师”
在此次开发中，Codex堪称最大功臣。它承担了约85%的编码工作，且使用的是GPT-5.1-Codex模型的早期版本。Codex如同一位“刚入职的高级工程师”，能让工程师把更多时间花在指挥和Review代码上。它几乎熟悉所有主流编程语言，无需复杂抽象，就能在不同平台间轻松复用相同概念，对编写单元测试也十分积极，虽测试深度不一，但广泛的覆盖极大减少了回归问题，CI失败时还能依据日志给出修复方案。
Codex的局限与应对策略
然而，Codex并非十全十美。它不擅长推断如个人喜欢的架构模式、产品策略等未知的事，也无法感知App实际运行样子，在深层架构判断上容易跑偏，本能是让功能跑通而非优先保证长期代码整洁度。为应对这些问题，OpenAI在整个代码库里放置大量AGENT.md文件，例如在顶层AGENTS.md里添加代码格式和静态检查规范，确保Codex按风格指南写代码。同时建立“先规划后编码”流程，让AI先理解核心逻辑、制定微型设计文档，明确步骤后再执行，防止开发偏离方向。
人机协作实现高效与创新
此次安卓版Sora的开发，是人机协作的成功典范。Codex在明确边界的情况下高效工作，完成大量基础编码任务。而人类工程师则专注于架构、体验、系统性决策，并监督最终质量，从架构设计、体验优化到深层调试，发挥着AI无法替代的作用。这种协作模式不仅将工程师从繁琐的基础工作中解放，使其能聚焦创造性工作，也为行业展现了AI辅助开发的巨大价值与潜力。
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