Asana mérnökei körülbelül két naptári hét alatt eltávolították az Enzyme nevű, elavult tesztelési eszközt a kódbázisból OpenAI Codex használatával. A projekt teljes modell- és infrastruktúra-költsége nagyjából 12 000 dollár volt, szemben a korábbi személyzeti terv körülbelül 6 millió dolláros becslésével.
Miért volt szükség a változtatásra
Az Enzyme karbantartása elhanyagoltá vált, és akadályként szolgált a frontend technológiai verem modernizálásához. Az elavult tesztrendszer megnehezítette a további fejlesztéseket és frissítéseket, ezért a csapat migrációt tartott szükségesnek.
Hogyan dolgoztak a Codex-szel
A munka során OpenAI Codex alapú kódoló ügynököket használtak. Egy ötsoros (öt mondatos) promptból indultak ki, és egyszerre akár négy, egymástól független kódbázismásolaton dolgozó ügynök működött párhuzamosan. Egy mérnök naponta kétszer ellenőrizte az előrehaladást, és minden javasolt változtatást áttekintett és jóváhagyott. A tapasztalat szerint az egyszerűbb, egyértelműbb instrukciók hatékonyabbnak bizonyultak, mint a bonyolultabb beállítások.
Idő- és költségösszehasonlítás
A tényleges mérnöki munka nagyjából másfél hétnyi erőfeszítést tett ki, amely két naptári hétre esett. A modell- és infrastruktúra-költségek körülbelül 12 000 dollárt tettek ki. Korábbi becslések szerint ugyanez a feladat legalább öt évig tartott volna és megközelítőleg 6 millió dollárba került volna a hagyományos, nagy létszámú személyzeti megközelítéssel.
Milyen következményekkel jár a tapasztalat
A sikeres migráció hatására Asana átértékelte, mely hosszú távú szoftverprojektek kezdhetők el ésszerűen. A cég most már más, korábban éveknek tartott migrációkat, teljes átírásokat és teljesítményproblémákat is tesztelni tervez az ügynökökkel. A cél továbbra is az, hogy az automatizációk és a kódoló ügynökök felszabadítsák az mérnököket az ismétlődő feladatok alól, miközben az emberek megőrzik a végső áttekintés és jóváhagyás felelősségét.
Összegzés
Asana példája azt mutatja, hogy nagy, kódalapú modernizációs munkák hatékonyan elvégezhetők AI-alapú kódgenerálással és felügyelettel, lényegesen alacsonyabb költséggel és rövidebb idő alatt, mint azt korábban tervezték.
