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

近期 OpenAI 发布了 《使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora》 ,文章详细介绍了 OpenAI 团队如何利用自己家的 AI 编程助手 Codex( GPT-5.1-Codex),在短短 28 天内完成 Sora Android 版从原型到正式发布的开发全过程。

具体为通过 4 名工程师配合 Codex,在 18 天内交付内部版,28 天推向全球,并且实现了 99.9% 的无崩溃率,用 28 天打造了榜首应用的"AI炼金术" 。

和之前我们聊过的《AI 如何在 Anthropic 改变工作?》一样, OpenAI 通过给每位工程师配备 Codex,实现了在不增加沟通成本的前提下,实现了生产力的指数级飞跃。

在这个过程里,团队可以将将 Codex 看作是一名"高能力但缺乏背景的资深新员工",所以开发者负责架构设计、用户体验和最终决策,而 Codex 负责写代码、单元测试和跨平台逻辑转换。

具体技术路径为:

  • 先规划后代码:先让 AI 理解系统并编写"设计文档",纠偏后再执行
  • 背景信息驱动 :通过 AGENTS.md 文件为 AI 提供规范和上下文
  • 跨平台:利用 Codex 将 iOS 的 Swift 代码逻辑快速"翻译"为 Android 的 Kotlin 代码

所以,在这个基础上,AI 不会取代工程师,但会改变工程模式,OpenAI 认为未来的开发者在于深刻理解系统并具备与 AI 长期协作的能力,例如在传统的软件工程中,有个著名的"布鲁克斯定律":

向进度落后的项目增加人手,却反而让进度更慢,而 OpenAI 在开发 Sora Android 版时突破了这个限制。

OpenAI 并没有组建几十人的大型团队,而是维持了一个只有 4 名工程师的精干小组,但为每人配置了满血满额的 GPT-5.1-Codex,这种模式让工程师从"码农"转变为"乐团指挥",在短短 28 天内,不仅完成了繁重的开发任务,还创造了上线 24 小时生成 100 万视频、99.9% 无崩溃率的应用。

而在这个基础上,OpenAI 团队总结出一套与 AI 协作的黄金准则:不要把它当工具,要把它当成一名刚入职的高级工程师

  • AI 的短板:它看不见屏幕,不知道产品的审美偏好,也不懂得深层的架构权衡(经常为了实现功能而把代码写乱)
  • AI 的长处:它几乎精通所有语言,擅长写单元测试,且能大规模并行处理任务
  • 管理 AI :人类工程师负责奠定架构基础(如身份验证、网络层等),并建立一套 AGENTS.md 规范,在这个"沙盒"内,Codex 能够独立完成约 85% 的代码编写

所以 OpenAI 发现,让 Codex 在整个代码库中创建和维护大量 AGENT.md 文件非常实用,因为这样就能实现在各个会话间轻松应用相同的指导和最佳实践,例如确保 Codex 按照开发者的风格指南编写代码,同时,使用 AI 开发,在编写代码前使用 Codex 进行规划这个尤为重要,只有规划合理,才能让 AI 在无人监督的情况下,提高 Codex 的运作时长

OpenAI 提到,他们近期已经实现了连续运行开发时长超过 24 小时 。

同时, AI 还可以分布式工作,例如 OpenAI 就表示:

在项目高峰期,经常会同时运行多个 Codex 会话,一个会话负责回放,一个负责搜索,一个负责错误处理,还有一个则负责测试或重构,所以整个工作过程不像是在使用工具,而更像是在管理一个团队

而同时,OpenAI 也发现在了跨平台开发的"新捷径":逻辑转换而非框架共享 ,过去,开发者在 iOS 和 Android 之间纠结于 React Native 或 Flutter 等框架,而 Sora 团队展示了一种新思路:直接利用 AI 进行逻辑搬运。

因为 iOS 版已经发布,Codex 展现出了惊人的"翻译"能力,它能读取 Swift(iOS)的代码逻辑、数据模型和 API 调用规则,然后迅速生成语义等效的 Kotlin(Android)代码,这意味着团队在保持原生应用性能的同时,极大地降低了重复开发的成本。

所以这类似于,开发一个 iOS 版,AI 就能无缝实现一个 Android 版:

"读取 iOS 代码中的模型和端口,然后制定一个计划,利用现有的 API 客户端和模型类在 Android 中实现等效行为。"

当然,这个过程需要有详细的文档和规则,例如在 ~/.codex/AGENTS.md 中详细记录本地代码仓库的位置及其内容,帮助 Codex 探索和浏览相关代码,因为当 Codex 缺乏背景信息时,它就会盲目猜测你的意图。

所以对于 OpenAI 来说,在 28 天的冲刺中,最关键的改变是工作流的重组:

  • 先让 Codex 读取现有文件,解释数据流向

  • 让 Codex 编写一个微型设计文档,标明哪些文件要改

  • 开发者审核计划,确认无误后,AI 开始 24 小时无间断编码

  • CI(持续集成)报错时,直接把日志丢回给 Codex,它能秒级给出修复建议

当然,前提还是那句话:你有充足的 Token。

最后,Sora Android 版的成功证明了:未来的开发工程师的能力不再是打字速度或语法 API 记忆,而是对系统的深刻洞察力。

AI 承担了调整 UI 像素、对接接口和编写样板代码等平庸繁琐的工作,将工程师解放出来,去思考算法创新和产品体验,也不再需要执着于什么跨平台工具,当然,也会面临要解决 AI 无法解决的深度问题

更多内容可见:

参考链接

openai.com/zh-Hans-CN/...

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