Asana ने OpenAI Codex का उपयोग करके केवल दो हफ्ते में पाँच साल के इंजीनियरिंग कार्य को पूरा किया। कंपनी को Enzyme नामक एक पुराने टेस्टिंग सिस्टम को हटाने की आवश्यकता थी जो फ्रंटेंड स्टैक को आधुनिक बनाने में एक प्रमुख बाधा बन चुए था। Enzyme सक्रिय रखरक्षण से बाहर हो चुआ था, जिससे कोड अपग्रेड करना धीरे धीरे मुश्किल हो रहा था।
Asana ने फ्रंटियर मॉडल द्वारा सशक्त Codex का उपयोग करके बड़े कोडबेस परिवर्तनों को संबोधित करने के लिए। पाँच वाक्य के एक संकेत से, चार एजेंट तक अलग-अलग कोडबेस कॉपी में समानांतर काम कर रहे थे। एक इंजीनियर ने दिन में दो बार प्रगति जांची और प्रत्येके प्रस्तावित परिवर्तन की समीक्षा की। सरल निर्देश जटिल सेटअप से अधिक प्रभावी सिद्ध हुए।
दो कैलेंडर हफ्तों में 1.5 हफ्ते के इंजीनियरिंग प्रयास के बाद, Enzyme को पूरी तरह से हटा दिया गया। मॉडल और बुनियादी ढाँचे की लागत लगभग $12,000 थी। तुलना के लिए, पिछली स्टाफिंग योजना कम से कम पाँच साल लेने और लगभग $6 मिलियन की लागत आने का अनुमान था।
इस अनुभव ने Asana के दीर्घकालिक सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट्स के दृष्टिकोण को बदल दिया। इस माइग्रेशन के पूरा होने के साथ, कंपनी अब AI एजेंट्स का परीक्षण अन्य माइग्रेशन, रीराइट और प्रदर्शन समस्याओं पर कर सकती है जिन्हें पहले कई साल के प्रयास की आवश्यकता थी।
मुख्य घटक: कंपनियाँ: Asana, OpenAI | लोग: अमृतांश राघव
स्रोत: OpenAI Blog · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित