Asana с помощью Codex закрыла 5-летний проект за две недели
Asana, платформа для командной работы, которая сама встраивает ИИ-агентов и автоматизации в продукт для клиентов, применила тот же подход к собственной разработке. Инженеры компании использовали агента OpenAI Codex на базе передовых моделей, чтобы убрать из кодовой базы Enzyme, устаревший фреймворк для тестирования, который давно не поддерживался и мешал модернизировать фронтенд-стек Asana.
По исходному плану на найм людей для этой работы закладывалось не менее пяти лет и порядка $6 миллионов. Вместо этого инженеры запустили Codex по промпту из пяти предложений: до четырёх агентов работали параллельно, каждый в своей отдельной копии кодовой базы. Инженер дважды в день проверял прогресс и рассматривал каждое предложенное агентами изменение перед принятием. По словам источника, простые инструкции сработали лучше, чем более сложная и детальная настройка.
Через 1,5 недели инженерных усилий, растянутых на две календарных недели, Enzyme был полностью удалён. Расходы на модели и инфраструктуру составили около $12 000, против прежней оценки в $6 миллионов на пятилетний план с наймом людей.
В материале приводится цитата без указания конкретного автора: «Не каждый многолетний проект схлопнется до недель. Но агенты дают инженерам больше пространства для мастерства, и делают стоящей попыткой то, что раньше казалось невозможным».
После завершения этой миграции Asana планирует опробовать агентов на других миграциях, переписывании кода и задачах, связанных с производительностью, тех классах работ, которые компания раньше считала непрактичными по срокам. В команде надеются, что это освободит инженерам больше времени на содержательную работу, при этом люди продолжат проверять каждое изменение.
Ключевые факты
- Asana использовала OpenAI Codex, чтобы убрать из кода устаревший фреймворк тестирования Enzyme, блокировавший модернизацию фронтенда.
- Работа, на которую по плану найма закладывалось не менее пяти лет, заняла две календарные недели (1,5 недели инженерных усилий).
- Расходы на модели и инфраструктуру составили около $12 000 против прежней оценки в $6 миллионов на найм.
- По промпту из пяти предложений параллельно работали до четырёх агентов Codex, каждый в своей копии кодовой базы; инженер дважды в день проверял прогресс и утверждал каждое изменение.
- Простые инструкции для агентов сработали лучше, чем более сложная и детальная настройка задачи.
Почему это важно
Это редкий кейс с конкретными цифрами, а не общими обещаниями: конкретная компания, конкретная задача (удаление устаревшего фреймворка тестирования) и прямое сопоставление старого плана (5+ лет, $6 млн на найм) с результатом на агентах (2 недели, $12 тысяч). Материал опубликован самим OpenAI как кейс-стади использования Codex, поэтому его стоит читать с поправкой на то, что источник заинтересован показать продукт в лучшем свете.
Кому это важно
Инженерным руководителям и CTO, у которых в кодовой базе накопились крупные устаревшие зависимости или фреймворки, требующие многолетней миграции, материал показывает конкретный сценарий, при котором такую задачу можно попробовать закрыть агентами вместо найма отдельной команды.
Как это применить
Из описанного в материале рецепта Asana: короткий промпт (в данном случае, пять предложений), запуск нескольких агентов Codex параллельно, каждый в отдельной копии кодовой базы, и обязательный человеческий контроль, инженер проверял прогресс дважды в день и рассматривал каждое предложенное изменение перед принятием. По опыту Asana, простые инструкции для агентов работают лучше, чем заранее детально расписанная сложная настройка задачи.
Можно ли доверять
Материал опубликован официальным блогом OpenAI как кейс-стади продукта Codex, без имени конкретного инженера или руководителя Asana и без разбивки, из чего именно сложились расходы в $12 000 (сколько, модели, сколько, инфраструктура). Цитата в тексте тоже дана без указания автора. Это не отменяет достоверность приведённых цифр, но означает, что материал стоит читать как промо-кейс поставщика, а не как независимо проверенный отчёт.
Риски и подводные камни
Сам источник прямо оговаривает: «не каждый многолетний проект схлопнется до недель», это конкретный успешный случай, а не гарантированный результат для любой кодовой базы. Каждое изменение агентов проходило обязательную проверку инженера, то есть экономия не отменяет человеческий контроль, а лишь меняет его форму. Материал не раскрывает, какие риски или сбои возникали в процессе миграции и как они устранялись.
«Не каждый многолетний проект схлопнется до недель. Но агенты дают инженерам больше пространства для мастерства, и делают стоящей попыткой то, что раньше казалось невозможным.»
— материал OpenAI об Asana (автор цитаты в источнике не назван)