OpenAI近日在官方博客中披露了安卓版Sora應用開發背后的故事。這款應用僅用28天便完成從立項到交付的全過程，其高效開發模式引發行業關注。與傳統互聯網公司動輒組建數十人團隊、耗時數月的開發方式不同，OpenAI選擇了一條截然不同的路徑。
事情要追溯到Sora iOS版上線后的爆發式增長。用戶對視頻生成功能的旺盛需求，促使安卓版本的開發提上日程。然而當時團隊僅有原型版本，且面臨時間緊迫、風險極高的雙重壓力。OpenAI經過權衡，決定組建一支僅4人的精干團隊承擔開發任務，這一決策基于對傳統開發模式的深刻洞察——增加人力往往伴隨溝通成本上升和任務協調復雜度增加，反而可能拖慢進度。
這支微型團隊于10月8日啟動開發，采用GPT-5.1-Codex早期版本作為核心工具。令人驚訝的是，最終應用代碼中85%由AI自動生成，系統穩定性達到99.9%。整個開發周期僅持續至11月5日，期間未依賴任何特殊技術手段，而是通過優化人機協作模式實現了突破。Codex在此過程中扮演了類似"高級工程師"的角色，能夠自動處理大量基礎編碼工作，使人類開發者得以專注于架構設計和代碼審查等關鍵環節。
不過這種協作模式也存在明顯局限。AI工具無法自主理解開發者的架構偏好、產品戰略或用戶行為模式，更無法感知應用的實際運行體驗。例如在滑動流暢度、交互邏輯等體驗層面，仍需人類工程師進行最終調試。每次與Codex的交互都需要明確設定目標、約束條件和執行規范，否則可能產生技術債務——如將業務邏輯錯誤地嵌入UI層，或引入不必要的視圖模型。
為解決這些問題，OpenAI在代碼庫中廣泛使用AGENT.md規范文件，確保AI生成的代碼符合統一標準。這種設計使Codex能夠發揮其跨語言優勢——支持所有主流編程語言，極大簡化了跨平臺遷移工作。同時，AI對單元測試表現出異常積極性，雖然測試深度參差不齊，但廣泛覆蓋有效減少了回歸問題。當持續集成系統報錯時，工程師可直接將日志輸入AI，快速獲得修復方案。
這種開發模式重新定義了人機分工：AI負責在明確邊界內高效執行編碼任務，人類工程師則專注于架構設計、用戶體驗和系統性決策。兩種角色的互補性在跨平臺開發中尤為明顯——Codex的跨語言能力與人類對平臺特性的深刻理解相結合，使安卓版本得以快速適配不同設備特性。這種協作模式或許預示著未來軟件開發的新范式。
